Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

Pelatihan Sistem Pengajuan Keuangan untuk Meningkatkan Kinerja Pengurus Yayasan Dompet Yatim dan Dhuafa Depok Dinda Mirranty Legowo; Ferdiyan Syah; Hanif Fajrin; Indah Purnamasari
TAAWUN Vol. 3 No. 01 (2023): TA'AWUN FEBRUARY 2023
Publisher : Pusat Penelitian Pengabdian Pada Masyarakat Sekolah Tinggi Ilmu Tarbiyah Al-Fattah Siman Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37850/taawun.v3i01.395

Abstract

The main purpose of community service activities in the form of training on the financial submission system of the Dompet Yatim and Dhuafa Foundation is to help increase the knowledge of the Foundation's administrators in terms of using the financial submission system that has been applied to this Foundation previously. With theimplementation of this system, it is hoped that the daily operational activities of the Foundation will be more optimal where the existence of the Foundation's financial submission system will make it easier for administrators to make financial submissions anywhere and anytime according to the needs of their respective divisions. This community service activity was carried out in the form of training and guidance to the relevant Foundation administrators and was carried out for two days at the secretariat office of the Dompet Yatim Foundation and Dhuafa Depok. There are four stages in this PKM activity, namely the planning, preparation, implementation and evaluation stages. At the planning stage, surveys and interviews with relevant partners are carried out regarding the obstacles and problems faced. Furthermore, at the stage of implementing this community service activity, the participants received a presentation on material related to the use of the Foundation's financial submission system and also the provision of a system use module. At the evaluation stage, assistance is carried out on the use of the system after the activity. The expected result of the service activities in the form of this training is to increase the understanding and skills of the Foundation's administrators in terms of using the financial submission application system so that they can optimize the daily operational activities of the Dompet Yatim and Dhuafa Foundations.
Digital Content Sebagai Media Promosi UMKM pada Koperasi Wanita Astiri Abdul Rahman Kadafi; Cahyani Budihartanti; Indah Purnamasari; Tuslalela
Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia (JPMI) Vol. 2 No. 3 (2025): Februari
Publisher : Publikasi Inspirasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62017/jpmi.v2i3.2555

Abstract

Koperasi Wanita Atsiri Citayam berdiri sejak 11 Desember 2011, dilihat dari jenis usahanya, koperasi ini termasuk dalam jenis koperasi konsumen yang melayani simpan pinjam dan penjualan sembako. Jumlah anggota dari koperasi tersebut ini sebanyak 90 orang yang terdiri dari berbagai macam latar belakang pekerjaan, termasuk para pengusaha UMKM.Keberadaan UMKM sangat penting dalam pertumbuhan ekonomi negara serta dapat bermanfaat dan mendistribusikan pendapatan masyarakat. Pemasaran merupakan aspek kunci dalam kesuksesan UMKM, yang membantu dalam mencapai target audiens, membangun brand awareness, menghasilkan prospek dan penjualan, serta menjalin hubungan dengan pelanggan. Namun, UMKM masih menghadapi berbagai hambatan baik dari segi internal maupun eksternal yang menghambat pertumbuhan dan pengembangannya seperti yang dialami oleh Koperasi Wanita Atsiri Citayam. Kegiatan pengabdian Masyarakat ini diselenggarakan dengan tujuan untuk memberikan wawasan kepada para peserta mengenai bagaimana menjadi content creator yang baik.maka program pengabdian masyarakat tentang “ Efektivitas Content Creator Sebagai Media Promosi Pada UMKM Koperasi Wanita Atsiri” dalam bentuk ceramah, diskusi dan tanya jawab dan praktikum yang dilakukan secara luring. Dari pelaksanaan pelatihan ini diharapkan dapat meningakatkan kemampuan para peserta mengenai bagaimana menjadi content creator yang baik.
Utilisasi Teknik Segmentasi Background dalam Meningkatkan Akurasi Prediksi Citra pada Algoritma Convolutional Neural Network Indah Purnamasari; Arifa Nofriyaldi Chan; Prilly Priscillia Alda; Muhammad Arif Fauzi Idris; Fitri Meliani; Brandon Jevri Wanta
MULTINETICS Vol. 12 No. 1 (2026): MULTINETICS Mei (2026)
Publisher : POLITEKNIK NEGERI JAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32722/multinetics.v12i1.7404

Abstract

       Convolutional Neural Network (CNN) mampu mengenali pola visual pada berbagai skala dan orientasi, menjadikannya unggul dalam tugas pengenalan gambar seperti klasifikasi objek, deteksi, dan segmentasi citra. Namun, CNN menghadapi tantangan dalam mengelola dataset dengan latar belakang kompleks yang dapat mengganggu ekstraksi fitur utama. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi citra pada model CNN melalui teknik segmentasi latar belakang. Model memiliki performa baik dalam mendeteksi gesture batu dan kertas dengan akurasi tinggi, terutama pada citra yang memiliki latar belakang tersegmentasi dengan baik. Namun, kualitas segmentasi latar belakang citra sangat mempengaruhi keakuratan prediksi. Untuk hasil yang lebih konsisten, diperlukan peningkatan pre-processing, terutama pada teknik segmentasi latar belakang citra. Dataset yang digunakan terdiri dari citra permainan gunting, batu, dan kertas dengan latar belakang warna hijau yang telah dilabeli. Selanjutnya segmentasi citra dilakukan menggunakan deteksi warna HSV untuk latar belakang citra berwarna hijau dan thresholding Otsu untuk menghilangkan elemen latar belakang citra selain warna hijau. Citra hasil segmentasi kemudian diproses melalui augmentasi data, normalisasi batch, dan transfer learning. Model CNN dilatih menggunakan optimizer Adam dan fungsi loss categorical cross-entropy dengan model pralatih VGG16. Evaluasi model dilakukan menggunakan analisis confusion matrix, pengukuran akurasi, serta visualisasi training-validation loss. Hasil uji model menunjukkan akurasi prediksi citra di atas 97%, hal ini menegaskan bahwa penghapusan latar belakang dapat meningkatkan performa CNN.