Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

PEMBENTUKAN KARAKTER PEDULI LINGKUNGAN MELALUI KEGIATAN PENGHIJAUAN PADA SISWA MIM DERASAN SEMPU, BOYOLALI Sabardila, Atiqa; Budiargo, Anggi Desatria; Wiratmoko, Galih; Himawan, Juan Artha; Triutami, Aprilia; Intansari, Ayu; Setiyowati, Desti; Cahyani, Dizy Hana Tri; Handayani, Ratnawati; Suistri, Suistri
Buletin KKN Pendidikan Vol. 1, No. 2, Desember 2019
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (176.78 KB) | DOI: 10.23917/bkkndik.v1i2.10763

Abstract

Program penghijauan yang bertujuan untuk meningkatkan kepedulian siswa terhadap lingkungan adalah kegiatan yang dilaksanakan di MIM Derasan Sempu, Kabupaten Boyolali. Ada dua alasan yang mendasari pelaksanaan program ini adalah sebagai berikut: (1) lingkungan sekolah yang gersang, dan (2) kurangnya kesadaran siswa tentang lingkungan sekolah. Hal ini terlihat dari banyaknya siswa yang membuang sampah sembarangan. Artikel ini bertujuan untuk meningkatkan kesadaran siswa terhadap lingkungan melalui program penghijauan dan untuk memperkenalkan jenis media tanam kepada siswa. Dua jenis media tanam digunakan dalam program penghijauan ini, yaitu tanah dan hidrogel. Metode dalam kegiatan ini berupa analisis situasi, identifikasi masalah, menentukan tujuan kerja, rencana pemecahan masalah, pendekatan sosial, pelaksanaan kegiatan, dan evaluasi kegiatan. Hasil kegiatan adalah siswa lebih peka terhadap lingkungan. Hal ini terlihat dari kegiatan mereka melakukan penyiraman tanaman setiap pagi yang dilakukan sesuai dengan jadwal piket. Siswa juga dapat bertanggung jawab untuk memelihara dan merawat tanaman.
Pembentukan Karakter Peduli Lingkungan melalui Kegiatan Penghijauan pada Siswa MIM Derasan Sempu, Boyolali Sabardila, Atiqa; Budiargo, Anggi Desatria; Wiratmoko, Galih; Himawan, Juan Artha; Triutami, Aprilia; Intansari, Ayu; Setiyowati, Desti; Cahyani, Dizy Hana Tri; Handayani, Ratnawati; Suistri, Suistri
Buletin KKN Pendidikan Vol. 1, No. 2, Desember 2019
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/bkkndik.v1i2.10763

Abstract

Program penghijauan yang bertujuan untuk meningkatkan kepedulian siswa terhadap lingkungan adalah kegiatan yang dilaksanakan di MIM Derasan Sempu, Kabupaten Boyolali. Ada dua alasan yang mendasari pelaksanaan program ini adalah sebagai berikut: (1) lingkungan sekolah yang gersang, dan (2) kurangnya kesadaran siswa tentang lingkungan sekolah. Hal ini terlihat dari banyaknya siswa yang membuang sampah sembarangan. Artikel ini bertujuan untuk meningkatkan kesadaran siswa terhadap lingkungan melalui program penghijauan dan untuk memperkenalkan jenis media tanam kepada siswa. Dua jenis media tanam digunakan dalam program penghijauan ini, yaitu tanah dan hidrogel. Metode dalam kegiatan ini berupa analisis situasi, identifikasi masalah, menentukan tujuan kerja, rencana pemecahan masalah, pendekatan sosial, pelaksanaan kegiatan, dan evaluasi kegiatan. Hasil kegiatan adalah siswa lebih peka terhadap lingkungan. Hal ini terlihat dari kegiatan mereka melakukan penyiraman tanaman setiap pagi yang dilakukan sesuai dengan jadwal piket. Siswa juga dapat bertanggung jawab untuk memelihara dan merawat tanaman.
Performance of Machine Learning Algorithms on Automatic Summarization of Indonesian Language Texts Wiratmoko, Galih; Thamrin, Husni; Pamungkas, Endang Wahyu
JOIN (Jurnal Online Informatika) Vol 10 No 1 (2025)
Publisher : Department of Informatics, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/join.v10i1.1506

Abstract

Automatic text summarization (ATS) has become an essential task for processing huge amounts of information efficiently. ATS has been extensively studied in resource-rich languages like English, but research on summarization for under-resourced languages, such as Bahasa Indonesia, is still limited. Indonesian presents unique linguistic challenges, including its agglutinative structure, borrowed vocabulary, and limited availability of high-quality training data. This study conducts a comparative evaluation of extractive, abstractive, and hybrid models for Indonesian text summarization, utilizing the IndoSum dataset which contains 20,000 text-summary pairs. We tested several models including LSA (Latent Semantic Analysis), LexRank, T5, and BART, to assess their effectiveness in generating summaries. The results show that the LexRank+BERT hybrid model outperforms traditional extractive methods, achieving better ROUGE precision, recall, and F-measure scores. Among the abstractive methods, the T5-Large model demonstrated the best performance, producing more coherent and semantically rich summaries compared to other models. These findings suggest that hybrid and abstractive approaches are better suited for Indonesian text summarization, especially when leveraging large-scale pre-trained language models.
Evaluating the Effectiveness of the Lexrank and LSA Algorithm in Automatic Text Summarization for Indonesian Language Wiratmoko, Galih
Eduvest - Journal of Universal Studies Vol. 5 No. 2 (2025): Eduvest - Journal of Universal Studies
Publisher : Green Publisher Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59188/eduvest.v5i2.1663

Abstract

The aim of this study is to evaluate how effective the Lexrank algorithm and Latent semantic analysis (LSA) are in automatic text summarization for the Indonesian language. This research focuses on natural language processing and handling of excessive data. We applied both algorithms to generate text summaries using the INDOSUM dataset, which contains about 20,000 news articles in Indonesian with manual summaries. To assess performance, the ROUGE metric was used, which includes aspects of precision, recall, and F1 score. In all tested metrics, LSA outperformed Lexrank. LSA had a precision of 0.57, recall of 0.67, and an F1 score of 0.59, whereas Lexrank had a precision of 0.46, recall of 0.52, and an F1 score of 0.48. These result indicate that LSA is better at gathering important information from the original text than Lexrank.