Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

Eksploitasi Aplikasi Web Commerce Sebagai Sarana Pendukung Penjualan Produk Umkm Di Balikpapan Timur Gunawan Gunawan; Shinta Palupi; Ricki Hardi
Gotong Royong Vol. 1 No. 3 (2024)
Publisher : CV. Akira Java Bulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63935/gr.v1i3.54

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk mendukung usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) di Balikpapan Timur dalam meningkatkan penjualan produk mereka melalui pemanfaatan aplikasi web commerce. Penggunaan teknologi digital dalam pemasaran produk merupakan langkah strategis untuk memperluas jangkauan pasar serta meningkatkan daya saing UMKM di era ekonomi digital. Program ini difokuskan pada pelatihan dan pendampingan para pelaku UMKM dalam memahami serta mengoptimalkan aplikasi web commerce untuk mempromosikan dan menjual produk mereka. Metode yang digunakan meliputi analisis kebutuhan, pelatihan teknis, serta evaluasi penerapan aplikasi web commerce dalam bisnis UMKM. Hasil dari kegiatan ini diharapkan mampu meningkatkan kemampuan para pelaku UMKM dalam menggunakan teknologi digital untuk mengelola dan mengembangkan usaha mereka, serta memperkuat ekosistem bisnis di Balikpapan Timur melalui adopsi teknologi yang berkelanjutan
INOVASI PEMBELAJARAN BERBASIS DIGITAL DI ERA SOCIETY 5.0: PENDAMPINGAN PARTISIPATIF PEMANFAATAN KECERDASAN BUATAN GENERATIF BAGI GURU KESETARAAN PKBM ANS NOOR ASSALAM BALIKPAPAN Riski Zulkarnain; Mundzir; Lisda; wahyu nur; Sufiana; Gunawan; Shinta Palupi
Gotong Royong Vol. 3 No. 2 (2026)
Publisher : CV. Akira Java Bulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63935/gr.v3i2.350

Abstract

Transformasi pendidikan pada era Society 5.0 menuntut pendidik menguasai teknologi digital yang berorientasi pada nilai kemanusiaan, namun kesiapan tersebut belum merata pada satuan pendidikan nonformal. Observasi awal di PKBM Ans Noor Assalam Balikpapan memperlihatkan bahwa mayoritas guru kesetaraan masih bertumpu pada media cetak, belum memanfaatkan kecerdasan buatan generatif, serta memiliki kompetensi Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) yang rendah. Kegiatan pengabdian ini bertujuan meningkatkan kompetensi guru kesetaraan dalam merancang pembelajaran digital berbantuan kecerdasan buatan generatif (Claude), Canva Education, Quizizz, dan Kahoot. Metode yang digunakan adalah Participatory Action Research melalui delapan tahap, yaitu observasi, analisis kebutuhan, penyusunan materi, pelaksanaan lokakarya, praktik terbimbing, pendampingan, monitoring dan evaluasi, serta refleksi. Sasaran kegiatan adalah 22 guru kesetaraan Paket A, B, dan C, dilaksanakan pada 3 Maret 2026 dan dilanjutkan pendampingan daring selama empat minggu. Bentuk kegiatan meliputi ceramah interaktif, demonstrasi, praktik berbasis proyek, simulasi kelas mikro, diskusi, dan mentoring. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan rerata skor kompetensi dari 41,9 menjadi 81,9 dengan N-Gain 0,69 pada kategori sedang mendekati tinggi dan perbedaan yang signifikan secara statistik (p < 0,001). Sebanyak 90,9% peserta menghasilkan media visual digital, 86,4% menyusun asesmen gamifikasi, dan 81,8% menyusun modul ajar berbantuan kecerdasan buatan, dengan tingkat kepuasan 93,4%. Kegiatan berdampak pada meragamnya media pembelajaran, meningkatnya partisipasi warga belajar, dan terbentuknya komunitas praktik digital di lembaga mitra. Disimpulkan bahwa integrasi kecerdasan buatan generatif yang disertai pendampingan berkelanjutan efektif meningkatkan kompetensi digital guru kesetaraan.
E-Learning course design and implementation in fuzzy logic Gunawan Gunawan; Richki Hardi
Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Vol. 12 No. 1 (2022): Matrix: Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah, P3M, Politeknik Negeri Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31940/matrix.v12i1.31-37

Abstract

The goal of e-learning in fuzzy logic courses is to assist students in the learning process, create menu structures and simple operation techniques, and create prototypes for e-learning in fuzzy logic courses. The difficulty of students in implementing what they have learned stems from the fact that the advent of e-learning can make it simpler for students to access material that they do not comprehend. In this study, an analytic learning prototype was used as the research approach. The outcomes of e-learning products based on online apps in this fuzzy logic course can be used as learning material. The menu structure developed in this e-learning is a home page with an introduction to e-learning, a site page with participants, calendars, and notes. Pages that can be used to grow the network and courses are the most significant aspects of e-learning. E-learning includes material, discussion, forums, quizzes, and other activities. The findings of the validation by media specialists on this e-learning application are pretty good, indicating that it is suitable for use. According to the results of material expert validation, the material used is excellent, suggesting that it is ideal for use in fuzzy logic courses. The limited test results for Informatics study program students were in the very good category, indicating that this e-learning tool was simple to use.
Predicting financial default risks: A machine learning approach using smartphone data Shinta Palupi; Gunawan; Ririn Kusdyawati; Richki Hardi; Rana Zabrina
Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Vol. 14 No. 3 (2024): Matrix: Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah, P3M, Politeknik Negeri Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31940/matrix.v14i3.107-118

Abstract

This study leverages machine learning (ML) techniques to predict financial default risks using smartphone data, providing a novel approach to financial risk assessment. Data were collected from 1,000 individuals who had taken personal loans, focusing on key behavioral parameters such as app usage frequency, GPS location data, and communication patterns over a six-month period prior to loan application. The analysis employed Logistic Regression, Decision Trees, and Random Forest models to determine correlations between these parameters and default risks. The Random Forest model demonstrated superior performance, achieving 85% accuracy. Key findings show that high usage of financial apps was associated with lower default risks, while irregular communication patterns and erratic mobility were significant indicators of higher risk. These results suggest that smartphone-derived behavioral data can significantly enhance traditional credit scoring methods. The study not only contributes to predictive analytics in financial risk management but also raises ethical considerations around privacy and data security.