Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.259
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Terapan (JPMIT) Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology (J-HEST) ARUS JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI
Wibawa, Gusti Ngurah Adhi
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Health Professions Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

 1 
Pelatihan Pembuatan Soal Evaluasi Pembelajaran Menggunakan Google Form Bagi Guru-Guru SMPN 8 Konawe Selatan Wibawa, Gusti Ngurah Adhi; Agusrawati, Agusrawati; Makkulau, Makkulau; Yahya, Irma
Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Terapan (JPMIT) Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Vokasi Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (307.931 KB) | DOI: 10.33772/jpmit.v3i1.15523

Abstract

Kebijakan belajar dari rumah akibat pandemi Covid-19 mengakibatkan proses pembelajaran dilakukan secara daring atau non tatap muka. Kondisi ini mengakibatkan perlu metode alternatif penggunaan metode pembelajaran dan evaluasinya. Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mengadakan pelatihan pembuatan soal evaluasi pembelajaran menggunakan Google Form bagi guru-guru SMPN 8 Konawe Selatan. Dari hasil pemantauan dan pendampingan tim pengabdian kepada peserta selama pelatihan, memperlihatkan bahwa ada perubahan kemampuan peserta dalam membuat soal. Jika sebelum pelatihan mereka membuat soal secara manual dan belum mengatahui bahwa soal dapat dibuat secara online melalui Google Form, maka setelah pelatihan mereka dapat membuat soal melalui Google Form yang nantinya akan dijawab secara online dan bagaimana cara melakukan rekapitulasi nilai yang sudah tersedia di Google Drive. Dari hasil evaluasi pelaksanaan pelatihan, dengan skor yang diberikan peserta sebesar 96,27% mengindikasikan bahwa peserta menunjukkan reaksi positif yang tinggi terhadap pelaksanaan pelatihan.
Bimbingan Teknis Budidaya Tanaman Hortikultura Di Desa Jati Bali Kabupaten Konawe Selatan Sutariati, Gusti Ayu Kade; Safuan, La Ode; Leomo, Siti; Rahni, Nini Mila; Wibawa, Gusti Ngurah Adhi
Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Terapan (JPMIT) Vol 3, No 2 (2021)
Publisher : Vokasi Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (317.591 KB) | DOI: 10.33772/jpmit.v3i2.21421

Abstract

Tanaman hortikultura (sayuran-buah) organik merupakan sumber vitamin dan mineral yang sangat dibutuhkan untuk meningkatkan daya tahan tubuh terhadap berbagai penyakit. Program Kemitraan Masyarakat Internal (PKMI) yang dilaksanakan dalam bentuk Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan mendekatkan teknologi budidaya tanaman sayuran-buah secara organik kepada masyarakat sasaran yaitu Kelompok Ibu-ibu Wanita Hindu Dharma Indonesia (WHDI) di Desa Jati Bali Kabupaten Konawe Selatan, sehingga mereka dapat mengembangkan secara mandiri teknik ini di pekarangan rumah masing-masing. Metode pendekatan yang digunakan adalah penyuluhan, pelatihan dan bimbingan teknis serta pendampingan teknologi secara langsung pada mitra sasaran. Kegiatan ini melibatkan mahasiswa Fakultas Pertanian dalam kegiatan demo teknologi pembuatan pupuk organik plus untuk media pembibitan dan penanaman tanaman sayuran-buah organik. Hasil kegiatan PKMI menunjukkan bahwa masyarakat sasaran dan masyarakat sekitar di lokasi pengabdian sangat antusias dan aktif berpartisipasi dalam kegiatan penyuluhan dan pendampingan budidaya tanaman hortikultura yang diberikan. Peserta target dan masyarakat setempat mengharapkan kesediaan tim pengabdian masyarakat untuk memberikan bimbingan teknis lanjutan teknologi pengembangan tanaman hortikultura secara organik yang memiliki nilai ekonomis lebih tinggi untuk memenuhi kebutuhan masyarakat secara umum.
Pelatihan Pembuatan Video Pembelajaran Berbasis Powerpoint dan Soal Evaluasi Pembelajaran Menggunakan Google Forms Bagi Guru-Guru SMK Satria Kendari Pada Masa Pandemi Covid-19 Wibawa, Gusti Ngurah Adhi; Makkulau, Makkulau; Agusrawati, Agusrawati; Yahya, Irma
Jurnal Pengabdian Masyarakat Ilmu Terapan (JPMIT) Vol 3, No 2 (2021)
Publisher : Vokasi Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (265.848 KB) | DOI: 10.33772/jpmit.v3i2.21426

Abstract

Kebijakan belajar dari rumah akibat pandemi Covid-19 mengakibatkan proses pembelajaran tidak dilakukan secara tatap muka. Kondisi ini mengakibatkan perlu inovasi dalam penggunaan media pembelajaran dan evaluasi pembelajaran yang dilakukan secara non tatap muka. Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk melatih guru-guru SMK Satria Kendari cara membuat video pembelajaran menggunakan Powerpoint dan membuat soal evaluasi pembelajaran menggunakan Google Form. Dari hasil pelatihan dan pendampingan oleh tim pengabdian kepada peserta, ada perubahan kemampuan peserta dalam membuat video pembelajaran dan soal evaluasi. Jika sebelum pelatihan mereka membuat slide powerpoint tidak dalam bentuk video dan soal dibuat secara manual, maka setelah pelatihan mereka dapat membuat media pembelajaran dalam bentuk video yang dibuat dalam Powerpoint dan peserta dapat membuat soal melalui Google Form dan bagaimana cara melakukan rekapitulasi nilai yang sudah tersedia di Google Drive. Dari hasil evaluasi pelaksanaan pelatihan, dengan skor yang diberikan peserta sebesar 96 persen mengindikasikan bahwa peserta menunjukkan reaksi positif yang tinggi terhadap pelaksanaan pelatihan. Kata Kunci: covid-19, media pembelajaran, powerpoint, evaluasi pembelajaran, google forms PENDAHULUAN Kebijakan belajar di rumah akibat pandemik Covid-19 mengakibatkan proses pembelajaran dilakukan sec
Analisis Sentimen Persepsi Publik Tentang Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka di X Mengggunakan Support Vector Machine Ardan, Dion Andrawan; Mukhsar, Mukhsar; Wibawa, Gusti Ngurah Adhi; Abapihi, Bahriddin; Arisona, Dian Christien; Tenriawaru, Andi
Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology (J-HEST) Vol. 6 No. 2 (2024): Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology
Publisher : Journal of Health, Education, Economics, Science, and Technology (J-HEST)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (282.693 KB) | DOI: 10.36339/

Abstract

Analisis sentimen adalah metode analisis data teks yang digunakan untuk mengklasifikasikan komentar ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Dalam penelitian ini, dilakukan pengklasifikasian sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan teknik ekstraksi fitur TF-IDF. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran tentang persepsi publik terhadap program Merdeka Belajar Kampus Merdeka melalui analisis komentar pengguna media sosial X. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengevaluasi keakuratan hasil sentimen yang diperoleh menggunakan algoritma Support Vector Machine serta untuk memperoleh informasi dari hasil analisis sentimen tersebut. Klasifikasi sentimen dibagi menjadi tiga kategori, yaitu sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil klasifikasi sentimen menunjukkan bahwa terdapat 287 komentar bersentimen netral, 242 komentar bersentimen positif, dan 91 komentar bersentimen negatif. Model klasifikasi dengan menggunakan kernel linear memiliki akurasi sebesar 82.25%, presisi sebesar 79.12%, dan recall sebesar 77.70%. Selain itu, pemodelan topik pada kelas sentimen negatif menghasilkan akurasi sebesar 80.79%, presisi sebesar 78.76%, dan recall sebesar 66.46% pada 10-fold cross validation.
Implementasi Model Long Short Term Memory (LSTM) Pada Proyeksi Harga Saham (Studi Kasus: PT. Pertamina Geothermal Energy (Persero)) Arisona, Dian Christien; Agusrawati, Agusrawati; Makkulau, Makkulau; Yahya, Irma; Wibawa, Gusti Ngurah Adhi; Baharuddin, Baharuddin; Fahyuni, Putri Riski
ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application Vol. 6, No. 2, Juli, 2025 : Estimasi
Publisher : Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20956/ejsa.v6i2.44963

Abstract

This research presents a comprehensive analysis of the Long Short Term Memory (LSTM) method in projecting the stock price of PT. Pertamina Geothermal Energy (Persero). Utilizing daily stock price data, the LSTM model achieves a high level of accuracy with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 0.84%. The LSTM's gate mechanism (input, forget, output) enables it to store long-term information, controlling the flow of information to update memory, delete irrelevant data, and generate predictions. Optimized with backpropagation through time (BPTT) and activation functions, the LSTM model proves effective in investment decision making, providing valuable insights for investors and market players to anticipate stock price fluctuations. This research demonstrates the great potential of machine learning in financial analysis, particularly in stock price projection and time series analysis. The results indicate that LSTM can be a valuable tool for investors and financial analysts, enhancing their ability to make informed decisions.
Peramalan Jumlah Pengunjung Perpustakaan Modern Sulawesi Tenggara Yang Mengandung Data Outlier Menggunakan Metode ARIMA Dengan Prosedur Iteratif Laome, Lilis; Ihwal, Muhammad; Umi, Enggar Cahyani; Ampa, Andi Tenri; Baharuddin; Wibawa, Gusti Ngurah Adhi
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 3 No 2: Oktober (2025)
Publisher : Arden Jaya Publisher

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

Abstract

Perpustakaan modern berperan penting dalam meningkatkan kualitas pendidikan masyarakat. Untuk mengoptimalkan pengelolaan dan pelayanan, diperlukan peramalan jumlah pengunjung perpustakaan. Penelitian ini menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan prosedur iteratif untuk menangani data yang mengandung outlier. Model terbaik yang diperoleh adalah ARIMA(0,1,2) dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 149404,2 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 21,63%, yang menunjukkan bahwa akurasi peramalan masih dalam batas wajar. Hasil peramalan menunjukkan jumlah pengunjung cenderung stabil dengan rata-rata 877 pengunjung per minggu, namun interval kepercayaan yang semakin lebar mengindikasikan meningkatnya ketidakpastian dalam prediksi. Prosedur iteratif dalam deteksi outlier terbukti efektif dalam mengidentifikasi dan mengoreksi pencilan, sehingga meningkatkan akurasi model. Penelitian ini merekomendasikan eksplorasi model alternatif seperti ARIMAX atau metode machine learning untuk menangkap pola yang lebih kompleks dan meningkatkan akurasi peramalan.
Forecasting Farmer Exchange Rate (FER) in Southeast Sulawesi Province Using Cheng’s Fuzzy Time Series Method Rastina; Laome, Lilis; Abapihi, Bahriddin; Wibawa, Gusti Ngurah Adhi; Laome, Mukhsar; Laome, Makkulau; Sohibien, Gama Putra Danu; Sukim; Fathurrahman Yahyasatrio
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 17 No 2 (2025): Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/jurnalasks.v17i2.801

Abstract

Introduction/Main Objectives: This study aims to forecast the Farmer Exchange Rate (FER) in Southeast Sulawesi Province for 2024 as a basis for short-term economic assessment and policy-related analysis. Background Problems: FER is a key indicator of farmers’ purchasing power and agricultural welfare; however, its monthly dynamics are characterized by fluctuations and uncertainty, making conventional forecasting methods less effective in capturing its behavior. Novelty: This study contributes by implementing the the Fuzzy Time Series (FTS) Cheng approach for FER forecasting in Southeast Sulawesi, emphasizing its suitability for handling vagueness and nonlinear patterns inherent in agricultural economic indicators. Research Methods: The analysis utilizes monthly secondary FER data obtained from BPS-Statistics of Southeast Sulawesi Province, covering the period from January 2014 to December 2023. Forecast accuracy is evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Finding/Results: The forecasting results indicate that the FER values for January, February, and March 2024 are each estimated at 105.93. The model achieved a MAPE of 0.3027%, corresponding to an accuracy level of 99.6973%, which places the forecasting performance in the “excellent” category.
Co-Authors Agusrawati, Agusrawati Andi Tenri Ampa Andi Tenriawaru Ardan, Dion Andrawan Arisona, Dian Christien Baharuddin Baharuddin Baharuddin Bahriddin Abapihi Fahyuni, Putri Riski Fathurrahman Yahyasatrio Gusti Ayu Kade Sutariati Ihwal, Muhammad Irma Yahya La Ode Safuan Laome, Makkulau Laome, Mukhsar Leomo, Siti Lilis Laome Makkulau Makkulau Mukhsar . Nini Mila Rahni Rastina Sohibien, Gama Putra Danu Sukim Umi, Enggar Cahyani