Claim Missing Document
Check
Articles

Pemanfaatan website sebagai media promosi untuk meningkatkan minat calon peserta didik pada Sekolah Dasar Negeri Sumberagung Sleman Subektiningsih, Subektiningsih; Yudaninggar, Kartika Sari
KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol 5, No 2 (2022): Juli
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/kacanegara.v5i2.1129

Abstract

Website sebagai media promosi, yaitu tindakan untuk mengembangkan sebuah produk, merk, organisasi maupun perusahaan. Pembuatan website dan pelatihan pengelolaan website ini berdasarkan analisis situasi, penentuan prioritas permasalahan, perumusan pendekatan, dan penentuan solusi yang tepat. Website resmi SDN Sumberagung dapat diakses melalui https://sdnsumberagung.sch.id/. Website menggunakan Protocol HTTPS untuk menjamin server authentication, menjaga kerahasiaan dan integritas data. Website dikembangkan menggunakan Content Management System (CMS) Wordpress yang dilengkapi dengan penggunaan Yoast SEO untuk optimasi konten dan postingan. Menerapkan XML Sitemap supaya website mudah terindex oleh search engine. Website dilakukan evaluasi dengan menyebar kuesioner kepada guru-guru SDN Sumberagung. Hasil evaluasi website menyatakan bahwa nama website sudah sesuai dengan kebutuhan sekolah, mudah diingat dan dapat diakses menggunakan berbagai perangkat (smartphone, laptop, tablet). Website dapat merepresentasikan sekolah dan meningkatkan citra (value) SDN Sumberagung sebagai wujud dari pemanfaatan teknologi. Informasi yang ada didalam website mudah dipahami dan mudah diakses, sehingga website dapat dimanfaatkan sebagai media promosi baru. Berdasarkan dari pelatihan pengelolaan website, SDM SDN Sumberagung mengalami peningkatan pemahaman terkait pemanfaatan dan pembaharuan konten website yang didukung dengan Buku Panduan Pengelolaan dan Pembaharuan Konten Website
Optimization of the Linear Regression Algorithm using GridSearchCV for Rice Crop Production Prediction Imel, Imel; M.Kom (SCOPUS ID: 57216417658), Norhikmah; Wulandari, Irma Rofni; Mustofa, Ali; Larasati, Niken; subektiningsih, subektiningsih
SISTEMASI Vol 15, No 1 (2026): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v15i1.5877

Abstract

Rice production in Central Java Province fluctuates annually, affecting food security and agricultural output distribution. Therefore, accurate prediction methods are essential to assist stakeholders in agricultural planning and strategic decision-making. This study applies the Linear Regression algorithm to predict rice production based on historical data from 2014 to 2023 obtained from the official website of the Central Java Provincial Agriculture and Plantation Office. The model is developed using multiple linear regression with variables including planted area, harvested area, and productivity. The novelty of this study lies in the structured application of hyperparameter tuning using GridSearchCV to optimize Linear Regression performance, as well as the integration of a preprocessing pipeline based on data distribution stabilization to improve accuracy and model generalization. The research process includes data collection, preprocessing, modeling, optimization, model evaluation, and deployment as a web-based application using Streamlit Cloud. GridSearchCV optimization results indicate a cross-validation accuracy of 98.26%, confirming the model’s strong predictive capability. Model evaluation shows an R² value of 0.9754, with MAE of 0.0957, MSE of 0.0307, and RMSE of 0.1753, indicating low prediction errors and stable model performance. The optimized model is implemented as a web application via Streamlit Cloud, enabling direct use by end-users. For future research, it is recommended to incorporate additional variables such as rainfall, temperature, and rice variety, or to compare performance with other algorithms such as Random Forest, Support Vector Regression, or Long Short-Term Memory (LSTM) to further enhance prediction accuracy.