Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Technologia: Jurnal Ilmiah GEMBIRA (Pengabdian Kepada Masyarakat)
Agus Suryana
Institut Bakti Nusantara
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERBASIS DEEP LEARNING UNTUK HARGA JUAL HASIL PERTANIAN 10 JENIS TANAMAN DI PROVINSI LAMPUNG Shabil Avito Mazyanda; Agus Suryana
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 17 No 3 (2026): Technologia (Juli)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, di bawah koordinasi UPT Publikasi dan Pengelolaan Jurnal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/jit.v17i3.24502

Abstract

Harga tanaman di Provinsi Lampung berfluktuasi, yang memengaruhi kepercayaan diri petani dan stabilitas ekonomi. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem DSS berbasis pembelajaran mendalam untuk memprediksi harga sepuluh jenis tanaman secara akurat. Metode Long Short-Term Memory (LSTM) digunakan untuk menganalisis data harga historis dari berbagai kabupaten, seperti Lampung Tengah dan Pringsewu. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data harga, menormalisasi, dan mengelola outlier untuk meningkatkan akurasi model. Arsitektur multi-input LSTM dengan dua lapisan (64 dan 32 unit) dioptimalkan menggunakan mean squared error, menghasilkan nilai loss 0,095, yang menunjukkan generalisasi yang baik. Faktor-faktor seperti lokasi geografis, diversifikasi tanaman, dan dinamika pasar memengaruhi harga. Visualisasi heatmap dan boxplot menyoroti variasi harga di berbagai wilayah, sementara korelasi positif antar komoditas mendukung prediksi multi-output. Evaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) menunjukkan bahwa model tersebut efektif dalam menurunkan harga, terutama untuk komoditas X1 dan X6. Sistem ini memungkinkan petani dan pemangku kepentingan untuk menerapkan mitigasi risiko keuangan dan strategi pemasaran. Temuan studi menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis LSTM dapat meningkatkan akurasi prediksi harga, mendukung pengambilan keputusan berbasis data, dan memperkuat perekonomian pertanian Lampung.
PENDAMPINGAN PEMANFAATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK PEMBUATAN KONTEN PROMOSI DIGITAL PADA PELAKU USAHA MIKRO (STUDI KASUS UMKM MALIOSEWU PRINGSEWU) Wulandari Wulandari; Agus Suryana; Tri Susilowati
Jurnal Gembira: Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 4 No 04 (2026): AGUSTUS 2026
Publisher : Media Inovasi Pendidikan dan Publikasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi digital yang semakin pesat telah mendorong pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) untuk beradaptasi dengan berbagai inovasi dalam kegiatan pemasaran. Namun demikian, sebagian besar pelaku UMKM masih menghadapi berbagai kendala, seperti keterbatasan kemampuan dalam membuat konten promosi yang menarik, kurangnya pemahaman mengenai strategi pemasaran digital, serta rendahnya literasi terhadap pemanfaatan teknologi Artificial Intelligence (AI). Kondisi tersebut juga dialami oleh pelaku UMKM yang tergabung dalam Sentra UMKM Maliosewu Kabupaten Pringsewu. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan meningkatkan kompetensi pelaku UMKM dalam memanfaatkan teknologi AI untuk menghasilkan konten promosi digital yang kreatif, efektif, dan sesuai dengan karakteristik media sosial. Metode yang digunakan meliputi tahap identifikasi kebutuhan mitra, penyusunan materi, sosialisasi, pelatihan berbasis praktik, pendampingan intensif, serta evaluasi melalui pretest dan posttest. Platform AI yang diperkenalkan meliputi ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, dan Canva AI untuk membantu peserta dalam menyusun caption promosi, menghasilkan ide konten, membuat slogan pemasaran, menyusun kalender konten, serta mendesain materi promosi secara otomatis. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan kemampuan peserta dalam memahami konsep AI, mengoperasikan berbagai aplikasi AI, dan menghasilkan konten promosi digital secara mandiri. Nilai rata-rata peserta meningkat dari 56,8 pada saat pretest menjadi 87,9 pada posttest, disertai peningkatan kreativitas, efisiensi waktu produksi konten, serta kepercayaan diri dalam memasarkan produk melalui media digital. Program ini juga mendorong percepatan transformasi digital UMKM melalui pemanfaatan AI sebagai teknologi pendukung pemasaran yang mudah diakses, hemat biaya, dan berkelanjutan sehingga diharapkan mampu meningkatkan daya saing usaha mikro di era ekonomi digital.
Co-Authors Shabil Avito Mazyanda Tri Susilowati Wulandari Wulandari