Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Implementasi dan Edukasi Rambu Lalu Lintas Pada Anak Usia Dini di Desa Sirnajati Prameswari, Widnes; Sylviana, Rika; Mahendra, Muhammad Ihza
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 2 No. 11 (2025): Januari
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v2i11.1952

Abstract

Kegiatan ini dilatarbelakangi oleh minimnya fasilitas rambu lalu lintas di Desa Sirnajati, terutama di area sekolah, yang meningkatkan risiko kecelakaan bagi pengguna jalan dan warga sekolah. Tujuan utama kegiatan adalah meningkatkan kesadaran akan keselamatan jalan dan memberikan edukasi kepada anak-anak usia dini tentang fungsi rambu lalu lintas. Metode yang digunakan meliputi survei lokasi, perizinan kepada pihak terkait, pembuatan dan pemasangan rambu di delapan titik strategis di sekitar empat sekolah, serta sosialisasi edukatif. Pembuatan rambu melibatkan penggunaan bahan sederhana seperti pipa, plywood, dan cat, sedangkan pemasangan dilakukan dengan metode pengecoran sederhana. Sosialisasi menggunakan pendekatan interaktif, termasuk sesi tanya jawab dan permainan edukatif. Hasilnya, sebanyak 90 persen siswa dari rata-rata 30 siswa per kelas menunjukkan pemahaman yang baik dan antusias dalam mempelajari keselamatan lalu lintas. Program ini berhasil memberikan manfaat langsung berupa peningkatan kehati-hatian pengguna jalan di sekitar sekolah dan meningkatkan kesadaran keselamatan di kalangan siswa. Kegiatan ini menekankan pentingnya keterlibatan masyarakat dalam menciptakan lingkungan yang lebih aman melalui edukasi keselamatan yang berkelanjutan.
Framework for Analyzing Netizen Opinions on BPJS Using Sentiment Analysis and Social Network Analysis (SNA) Anam, M Khairul; Mahendra, Muhammad Ihza; Agustin, Wirta; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Nurjayadi, Nurjayadi
INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi Vol 6 No 1 (2022): February 2022
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (514.221 KB) | DOI: 10.29407/intensif.v6i1.15870

Abstract

The Social Security Administrative Body is a legal entity established to administer social security programs. News about BPJS policies is often found online and social media that has received responses from netizens as a form of public opinion on the policy. One of them is the opinion of netizens on social media Twitter. Ideas can be positive, neutral, or negative. These opinions are processed using the Support Vector Machine (SVM) method, in some SVM studies still getting unsatisfactory results, with rates below 60%. For this reason, it is necessary to have feature selection or a combination with the other methods to obtain higher accuracy. To see the actors who influence the opinion of netizens on the topic of BPJS, the Social Network Analysis (SNA) method is used. Based on the SVM Method's test results, the best accuracy results are obtained in combining the SVM Method with Adaboost, with an accuracy rate of 92%. Compared to the pure SVM method by 91%, the Combination of SVM Particle Swarm Optimization (PSO) by 87% and SVM using Feature Selection Genetic Algorithm (GA) by 86%.