Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa
Sholikhah, Nining
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Energy Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Prediksi Harga Saham PT Bank Rakyat Indonesia Tbk Menggunakan AUTOML H2O I Made Tirta; Abduh Riski; Sholikhah, Nining
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.3.3624

Abstract

Bank BRI is a government-owned company with share prices recorded in the Initial Public Offering (IPO) which has the status of a public company. BRI Bank's share price experienced fluctuations caused by some factors. Predicting BRI Bank share prices is important to make it easier for investors to enter make investment decisions. Auto Machine Learning (AutoML) refers to the concept of machine learning and training automatic parameter setting. H2OAutoML can be used to predict stock prices with deliver program code and accelerate the development of accurate algorithms. H2OAutoML provides various algorithms, but the one used in this research is the Generalized Linear Model (GLM), Distributed Random Forest (DRF), Gradient Boosting Machine (GBM), and stacked ensemble. The aim of this research is to find out the optimal algorithm and prediction results produced by H2OAutoML on close stock prices. Algorithm The best basis according to H2OAutoML is GBM with the smallest MAPE value and the largest R Square. However, when this basic algorithm combined with stacking techniques produces better predictions. The basic algorithm used to build stacked ensembles are DRF, XRT, GLM, and GBM. This stacked ensemble is constructed sequentially automatically by H2OAutoML with the GLM metalearning algorithm. Thus, stacked ensembles are capable predicts with fairly good accuracy and can explain data variability.
Program Pemberdayaan Ekonomi dengan Ternak Ayam Kampung Petelor bagi Perempuan Kepala Keluarga di Karanganyar Sholikhah, Nining; Utami, Desi Tri; Harjono, Harjono; Hutami, Sri; Rini, Luluk Takari Sarjana; Melianingsih, Nuning
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 3 No. 10 (2025): Desember
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v3i10.3488

Abstract

Perempuan kepala keluarga memiliki peran penting dalam menjaga keberlangsungan ekonomi rumah tangga, terutama pada keluarga yatim yang rentan terhadap masalah sosial dan ekonomi. Artikel ini bertujuan untuk mendeskripsikan pelaksanaan dan hasil program pemberdayaan ekonomi melalui usaha ternak ayam kampung petelur bagi perempuan kepala keluarga di Kabupaten Karanganyar sebagai upaya peningkatan kemandirian ekonomi keluarga yatim. Metode yang digunakan adalah pendekatan pemberdayaan partisipatif yang dilaksanakan melalui empat tahapan, yaitu persiapan dan seleksi peserta, pelatihan serta pendampingan teknis, implementasi usaha dan monitoring, serta evaluasi keberlanjutan program. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan pencatatan produksi usaha peserta selama program berlangsung. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa program ini berhasil meningkatkan pengetahuan dan keterampilan peserta dalam manajemen pemeliharaan ayam kampung petelur, pemasaran, dan pencatatan keuangan usaha. Berdasarkan evaluasi kinerja usaha, pada bulan keempat produksi telur peserta mencapai rata-rata 12–15 butir per hari, sehingga mampu memberikan tambahan pendapatan antara Rp 250.000,- hingga Rp 400.000,- per bulan. Selain dampak ekonomi, program ini juga menimbulkan perubahan sosial positif berupa peningkatan kepercayaan diri, kemandirian, serta tumbuhnya semangat kewirausahaan pada keluarga penerima manfaat. Kesimpulannya, program pemberdayaan ini telah mampu mencapai tujuan peningkatan kesejahteraan ekonomi dan psikososial keluarga yatim melalui usaha produktif berbasis rumah tangga.
Co-Authors Abduh Riski Desi Tri Utami, Desi Tri Harjono Harjono I Made Tirta Nuning Melianingsih, Nuning Rini, Luluk Takari Sarjana Sri Hutami