Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Advances in Applied Sciences JGEN : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Mahendra, I Gusti Agung Putu
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengembangan Produk, Kreasi Label Kemasan dan Branding Home Industry Kata Kopi Antari, Ni Nyoman Wulan; Tokan, Sindyawati Rari Duli Goran; Mahendra, I Gusti Agung Putu
JGEN : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 3 No. 4 (2025): JGEN : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, Agustus 2025
Publisher : Lumbung Pare Cendekia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60126/jgen.v3i4.1153

Abstract

Pandemi COVID-19 memberikan tantangan signifikan terhadap UMKM di Indonesia, termasuk usaha "Kata Kopi" yang didirikan oleh Ni Kadek Karlina Lestari di sekitar area Gunung Agung, Bali. Usaha ini memproduksi kopi cappuccino dalam kemasan botol, menyasar kalangan muda dan pelancong. Namun, usaha ini menghadapi beberapa kendala, seperti keterbatasan varian rasa, kurangnya pengetahuan pemasaran, dan ketiadaan identitas produk yang kuat. Program pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan membantu pengembangan bisnis melalui penyuluhan dan substitusi ilmu pengetahuan dan teknologi. Metode kegiatan meliputi sosialisasi, pelatihan pemasaran digital, praktik pengelolaan media sosial, pendampingan teknis, serta desain label kemasan. Pada tahap awal, dilakukan pelatihan pemasaran digital, termasuk segmentasi pasar dan penggunaan media sosial untuk promosi. Hasilnya, mitra mencapai tingkat pemahaman hingga 85% dan merasa lebih percaya diri dalam mengelola pemasaran digital. Selain itu, desain label kemasan diberikan untuk menciptakan identitas produk yang lebih kuat. Mitra menerima berbagai opsi desain dan botol kemasan yang praktis, dengan tingkat pemahaman 80%. Kegiatan ini membantu mitra meningkatkan daya tarik produk dan mempersiapkan implementasi label baru. Keberlanjutan program mencakup pencetakan label, pendaftaran HaKI, dan publikasi artikel ilmiah. Pendampingan lanjutan akan dilakukan untuk mengoptimalkan pemasaran digital, pengelolaan konten, dan strategi branding. Diharapkan, program ini dapat meningkatkan daya saing "Kata Kopi," memperluas pasar, serta menginspirasi pelaku usaha lain dalam memanfaatkan peluang kewirausahaan. Distribusi produk bubuk kopi, bubuk cincau, botol kemasan, label kemasan, dan cooler pad telah berjalan dengan lancar. Semua komponen penting ini berhasil didistribusikan tanpa hambatan, memastikan kelancaran proses produksi dan pengemasan produk.
Enhancement performance of the Naïve Bayes method using AdaBoost for classification of diabetes mellitus dataset type II Mahendra, I Gusti Agung Putu; Wirawan, I Made Agus; Gunadi, I Gede Aris
International Journal of Advances in Applied Sciences Vol 13, No 3: September 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijaas.v13.i3.pp733-742

Abstract

In using technology, especially in health sciences, machine learning modeling can make it easier to predict disease treatment. Naïve Bayes optimization with AdaBoost is needed because even though Naïve Bayes has the advantage of minimal parameters, its accuracy is susceptible to too many features. AdaBoost is used to overcome sensitivity to an excessive number of features and optimize its ability to handle complex datasets. This research aims to analyze the classification results of the Naïve Bayes method with the help of the AdaBoost method. This data comes from Community Health Centers I, II, and III Mengwi District, Bali Province patient medical records. The classification process uses the Naïve Bayes method and Naïve Bayes with AdaBoost, which is then evaluated using a confusion matrix. Two scenarios were used in testing: Naïve Bayes and AdaBoost-based Naïve Bayes. The algorithm is implemented on the dataset and tested directly using cross-validation. The evaluation results show that the Naïve Bayes method experienced an increase in accuracy of 5.92% at 5-fold and 5.93% at 10-fold on a dataset with 890 data. The addition of the AdaBoost method to diabetes classification has been proven to improve the accuracy performance of the Naïve Bayes method.
Co-Authors Antari, Ni Nyoman Wulan I Gede Aris Gunadi M.Cs S.Kom I Made Agus Wirawan . Tokan, Sindyawati Rari Duli Goran