Penerapan Metode KNN dalam Memprediksi Hasil Panen Kebun Tebu di Kab Takalar

pertahun yang berasal dari perkebunan tebu yang menjadi komoditas unggulan produksi tanaman perkebunan, namun berdasarkan data BPS terjadi penurunan produktifitas tanaman tebu tahun 2015–2020. Hal ini dikarenakan infrastruktur yang masih terbatas, kesulitan dalam permodalan, terbatasnya penguasaan teknologi baik dalam usaha tani sehingga pengelolaan tanaman tebu menjadi terhambat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil prediksi kebu tebu pertahunnya dengan memanfaatkan data mining. Data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Nearest Neighbour (KNN) yang merupakan metode klasifikasi terhadap obyek baru berdasarkan (K) tetangga terdekatnya. KNN termasuk algoritma supervised learning, dimana hasil dari query instance yang baru, diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori pada KNN. Hasil penelitian menunjukkan dari tahap pengujian dengan jumlah data training sebanyak 13 data didapatkan nilai persentase tertinggi pada nilai K=7 dengan persentase akurasi sebesar 76.92%

PkM PENERAPAN WEBSITE DESA BINAAN UMI DI DESA LANNA KECAMATAN PARANGLOE KAB.GOWA

Otonomi daerah menjadi bagian terpenting dalam menentukan keberhasilan pembangunan disetiap desa. Desa binaan UMI yang ada di lokasi Sulawesi Selatan khususnya Kelurahan Lanna Kecamatan Parangloe Kabupaten Gowa kurang dikenali oleh masyarakat luas karena fasilitas dan media untuk sebaran informasi sangat terbatas dan juga aparat desa yang belum memiliki skill akan penggunaan media informasi. Dengan adanya Website di Kecamatan akan memudahkan aparat desa dalam memberikan informasi hasil kinerja maupun produk yang ada dalam desa tersebut. Kemudahan akses Profil desa, Potensi desa, Lembaga desa, Statistik informasi dan pelayanan yang lengkap dan akurat di Kelurahan akan mendukung perencanaan pembangunan desa serta masyarakat mendapatkan informasi tentang Kelurahan. Solusi yang diberikan dalam sistem informasi berbasis web di Kelurahan Lanna melalui fasilitas layanan, profil kelurahan, potensi kelurahan, statistik, informasi, dan juga memberikan pelatihan tentang pemanfaatan aplikasi sistem informasi berbasis web. Target dalam pelaksanaan PkM Pemula Fakultas Ilmu Komputer UMI tentang bagaimana pengembangan sistem informasi pada desa binaan UMI di Kelurahan Lanna yang berbasis web, dengan cara memfasilitasi aparat desa lebih terampil dalam menggunakan sistem informasi dan mempublikasikan potensi yang dimiliki oleh Kelurahan, serta melakukan pelatihan agar aparat desa mampu mengelola administrasi yang lebih baik lagi dengan berbasis digital. Perangkat desa mendapatkan modul pelatihan untuk implementasi aplikasi sistem informasi berbasis web desa binaan UMI, software, artikel di medi

Peningkatan Kemampuan Perangkat Desa Dalam Tata Kelola Pengarsipan Surat dan Pelayanan Masyarakat Pada Kelurahan Lanna Kec.Parangloe

Beberapa permasalahan dan hambatan yang dihadapi Kantor Keluarahan Lanna terkait tata kelola pengarsipan surat dan pelayanan masayarakat yaitu pegawai masih belum aktif dan paham akan sistem informasi secara meluas dan masih kurangnya fasilitas atau media untuk sistem informasi yang dibuat serta pegawai terbiasa dengan pengarsipan yang sifatnya manual dalam pendataan. Tujuan PkM Pemula ini adalah untuk memberikan media di Kelurahan Lanna untuk menata seluruh arsip surat secara terarsip. Pengelolaan administrasi yang lebih baik berbasis digital serta meningkatnya kemampuan dan keterampilan apartur desa. Luaran pengabdian ini adalah menghasilkan sebuah aplikasi pengarsipan surat berbasis digital dan modul

Klasifikasi Pemenuhan Pilar Sanitasi Puskesmas Menggunakan Metode Naive Bayes

Sanitasi merupakan usaha dalam menjaga kebersihan serta kondisi lingkungan sekitar. Dalam memenuhi pilar sanitasi di setiap wilayah pastinya kita juga membutuhkan peran instansi kesehatan untuk melakukan pemicuan dan pemberian edukasi. Pada desa area lingkup puskesmas Bontomangape diketahui bahwa pemenuhan pilar sanitasi masih belum merata. Berdasarkan hal tersebut, penulis bermaksud untuk melakukan klasifikasi pemenuhan pilar sanitasi puskesmas menggunakan metode Naive Bayes sehingga hasil klasifikasi tersebut dapat digunakan sebagai tolak ukur desa yang perlu diprioritaskan oleh petugas sanitasi. Adapun hasil klasifikasi diperoleh sebanyak 55 terlaksana dan 20 tidak terlaksana untuk desa Bontomangape, 70 terlaksana dan 5 tidak terlaksana untuk desa Campagaya, 60 terlaksana dan 15 tidak terlaksana untuk desa Kalenna, 45 terlaksana dan 30 tidak terlaksana untuk desa Parambambe, 52 terlaksana dan 23 tidak terlaksana untuk desa Parangmata, 64 terlaksana dan 11 tidak terlaksana untuk desa Parasangangberu, serta 57 terlaksana dan 18 terlaksana untuk desa Pattinoang. Adapun hasil klasifikasi memperoleh rata-rata nilai accuracy sebesar 95,81%, nilai precision sebesar 94,78% dan nilai recall sebesar 100%

Pengembangan Peningkatan Produktivitas dan Pemasaran UKM Abon Telur sebagai Oleh-Oleh Khas Malino di Desa Lonjoboko Kecamatan Parangloe Kabupaten Gowa

Tujuan program pengabdian yang kami lakukan yaitu memberikan penyuluhan, dan simulasi tentang pemasaran produk, memberikan pelatihan bagi mitra desa Lonjoboko tentang kewirausahaan dalam memasarkan produk berbasis online dan mendesain kemasan yang menarik dan praktis. Metode dalam pelaksanaaan kegiatan ini adalah memfasilitasi dengan penyuluhan, simulasi dan pelatihan bagi para UKM dengan mewujudkan masyarakat sejahtera dan pandai dalam memasarkan produk dengan layanan sistem informasi berbasis online di desa Lonjoboko Kabupaten Gowa dalam bentuk pelatihan. Luarannya Mitra mendapatkan modul pelatihan manajemen kewirausahaan berbasis online untuk memasarkan produknya, mitra mampu mandiri dalam mengimplementasikan dan terampil dalam pemasaran produk, Software Aplikasi Web Sistem Informasi pemasaran produk

Pengenalan Huruf BISINDO Menggunakan Chain Code Contour dan Naive Bayes

Digital image processing juga dikenal sebagai pengolahan citra digital merupakan suatu metode yang digunakan untuk memproses atau manipulasi citra digital. Pengolahan citra digital dapat menyelesaikan berbagai bidang permasalahan, salah satunya adalah pengenalan huruf Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) yang digunakan penyandang tunarungu dan tunawicara dalam berkomunikasi. Adapaun tujuan kami melakukan penelitian ini adalah membangun aplikasi berbasis citra digital yang dapat mengenali huruf BISINDO dari huruf A sampai Z dengan tingkat akurasi kemiripan huruf yang baik. Data huruf BISINDO yang digunakan sebanyak 260 citra dengan pembagian dataset 80% atau 208 citra untuk data latih dan 20% atau 52 citra untuk data uji. Tahapan dalam pengenalan huruf ini diawali dengan melakukan pre-processing dengan menkonversi citra RGB ke grayscale, segmentasi menggunakan thresholding, morfologi opening dan deteksi tepi sobel, peroleh nilai ekstraksi fitur bentuk menggunakan Chain Code Contour. Nilai yang didapatkan dari ekstraksi fitur tersebut akan digunakan pada tahap akhir, yaitu tahap pengenalan citra huruf BISINDO menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan 2 skenario pengujian yaitu skenario database dan skenario diluar database, dimana setiap skenario menggunakan 3 pembagian dataset yaitu 80: 20, 70:30, dan 60:40. Hasil pengujian pada skenario database dengan pembagian dataset 80:20 memperoleh akurasi mencapai 100%, pada pembagian dataset 70:30 akurasi mencapai 92.3%, dan pada pembagian dataset 60:40 akurasi mencapai 88.4%. Untuk skenario diluar database pada pembagian dataset 80:20 memperoleh akurasi mencapai 80.7%, pada pembagian dataset 70:30 akurasi mencapai 73.07%, dan pada pembagian dataset 60:40 akurasi mencapai 75.9%. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh akurasi terbaik pada pembagian dataset 80:20, dengan tingkat akurasi pengujian pada skenario database mencapai 100% dan pada skenario diluar database akurasi mencapai 80.7%. Hal ini menunjukkan bahwa metode ekstraksi fitur bentuk Chain Code Contour dan klasifikasi Naive Bayes mampu mengenali huruf BISINDO dengan baik.Digital image processing, also known as digital image manipulation, is a method used to process or manipulate digital images. Digital image processing can address various problem domains, one of which is the recognition of Indonesian Sign Language (BISINDO) letters used by the deaf and speech-impaired individuals for communication. The aim of our research is to develop a digital image-based application that can recognize BISINDO letters from A to Z with a high level of letter similarity accuracy. The BISINDO letter dataset consists of 260 images, divided into an 80% (208 images) training data set and a 20% (52 images) testing data set. The letter recognition process begins with pre-processing, including converting RGB images to grayscale, segmentation using thresholding, morphological opening, and Sobel edge detection. The shape feature extraction is then performed using Chain Code Contour. The values obtained from this feature extraction are used in the final stage, which is the recognition of BISINDO letter images using the Naive Bayes classification method. The research involves two testing scenarios: a database scenario and an out-of-database scenario, each with three dataset divisions: 80:20, 70:30, and 60:40. The results of the database scenario testing with an 80:20 dataset division achieved 100% accuracy, while the 70:30 division achieved 92.3% accuracy, and the 60:40 division achieved 88.4% accuracy. In the out-of-database scenario, the 80:20 dataset division achieved 80.7% accuracy, the 70:30 division achieved 73.07% accuracy, and the 60:40 division achieved 75.9% accuracy. Based on the conducted testing, the best accuracy was obtained with the 80:20 dataset division, achieving 100% accuracy in the database scenario and 80.7% accuracy in the out-of-database scenario. This indicates that the Chain Code Contour shape feature extraction method and Naive Bayes classification method are capable of recognizing BISINDO letters effectively

Optimasi Web Sumber Daya Lokal untuk Pengembangan Potensi Desa pada Lembang Marinding Desa Kandora Kecamatan Mangkedek Kab. Tana Toraja

Optimalisasi pemanfaatan potensi lokal merupakan salah satu langkah selanjutnya dalam keswadayaan masyarakat yang memanfaatkan potensi dan sumber daya lokal. Potensi tersebut meliputi semua potensi yang ada seperti sumber daya alam, sumber daya manusia, sumber daya sosial. Salah satu bentuk optimalisasi pemanfaatan potensi lokal dalam memberdayakan ekonomi masyarakat adalah melalui pemanfaatan potensi sumber daya manusia. Optimalisasi, merupakan usaha untuk memberdayakan segala sumber daya yang ada baik itu sumber daya manusia atau sumber daya alam agar dapat berjalan secara optimal optimalisasi adalah suatu usaha atau upaya untuk memaksimalkan segala sumber daya agar bisa berjalan dengan optimal untuk mencapai suatu tujuan.Uraian tugas dan fungsi dari tata usaha kepemerintahan dalam kantor Lembang Marinding Desa Kandora adalah mengurusi masalah Sumber Daya Lokal untuk Pengembangan Potensi Desa rangkaian pelaksanaan kegiatan perlu adanya Sistem informasi Pengolahan Data yang mendukung dan dapat mengoptimalkan pelayanan. Solusi yang diusulkan, Memberikan Optimalisasi Web Sumber Daya Lokal untuk Pengembangan Potensi Desa pada Lembang Marinding ext Desa Kandora Kecamatan Mangkedek Tana Toraja.Target dalam pelaksanaaan PkM Lektor Fakultas Ilmu Komputer UMI sehubungan dengan bagaimana Optimalisasi Web Sumber Daya Lokal untuk Pengembangan Potensi Desa dengan mefasilitasi dengan penyuluhan, simulasi dan pelatihan bagi para aparatur desa dengan mewujutkan, pengelolaan administrasi yang lebih baik berbasis digital serta meningkatnya kemampuan dan keterampilan aparatur desa di desa dan Perangkat Desa mendapatkan modul Optimalisasi Web Sumber Daya Lokal untuk Pengembangan Potensi Desa, Perangkat desa terampil dalam menjalankan Web Sumber Daya Lokal untuk Pengembangan Potensi Desa

Classifying BISINDO Alphabet using TensorFlow Object Detection API

Indonesian Sign Language (BISINDO) is one of the sign languages used in Indonesia. The process of classifying BISINDO can be done by utilizing advances in computer technology such as deep learning. The use of the BISINDO letter classification system with the application of the MobileNet V2 FPNLite  SSD model using the TensorFlow object detection API. The purpose of this study is to classify BISINDO letters A-Z and measure the accuracy, precision, recall, and cross-validation performance of the model. The dataset used was 4054 images with a size of  consisting of 26 letter classes, which were taken by researchers by applying several research scenarios and limitations. The steps carried out are: dividing the ratio of the simulation dataset 80:20, and applying cross-validation (k-fold = 5). In this study, a real time testing using 2 scenarios was conducted, namely testing with bright light conditions of 500 lux and dim light of 50 lux with an average processing time of 30 frames per second (fps). With a simulation data set ratio of 80:20, 5 iterations were performed, the first iteration yielded a precision result of 0.758 and a recall result of 0.790, and the second iteration yielded a precision result of 0.635 and a recall result of 0.77, then obtained an accuracy score of 0.712, the third iteration provides a recall score of 0.746, the fourth iteration obtains a precision score of 0.713 and a recall score of 0.751, the fifth iteration gives a precision score of 0.742 for a fit score case and the recall score is 0.773. So, the overall average precision score is 0.712 and the overall average recall score is 0.747, indicating that the model built performs very well.Indonesian Sign Language (BISINDO) is one of the sign languages used in Indonesia. The process of classifying BISINDO can be done by utilizing advances in computer technology such as deep learning. The use of the BISINDO letter classification system with the application of the MobileNet V2 FPNLite  SSD model using the TensorFlow object detection API. The purpose of this study is to classify BISINDO letters A-Z and measure the accuracy, precision, recall, and cross-validation performance of the model. The dataset used was 4054 images with a size of  consisting of 26 letter classes, which were taken by researchers by applying several research scenarios and limitations. The steps carried out are: dividing the ratio of the simulation dataset 80:20, and applying cross-validation (k-fold = 5). In this study, a real time testing using 2 scenarios was conducted, namely testing with bright light conditions of 500 lux and dim light of 50 lux with an average processing time of 30 frames per second (fps). With a simulation data set ratio of 80:20, 5 iterations were performed, the first iteration yielded a precision result of 0.758 and a recall result of 0.790, and the second iteration yielded a precision result of 0.635 and a recall result of 0.77, then obtained an accuracy score of 0.712, the third iteration provides a recall score of 0.746, the fourth iteration obtains a precision score of 0.713 and a recall score of 0.751, the fifth iteration gives a precision score of 0.742 for a fit score case and the recall score is 0.773. So, the overall average precision score is 0.712 and the overall average recall score is 0.747, indicating that the model built performs very well