Claim Missing Document
Check
Articles

Pelatihan Website Responsif UMKM dengan Flask dan Bootstrap 4.5 di Cimanuk Hartanto, Budi; Yuniarthe, Yodhi; Putra, Arie Setya; Fawa’ati, Teuku Muhamad; Brajanoto, Destoprani; Dirayati, Fadhilah
PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya Vol 2 No 2 (2024): PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/pengamatanv2i2p54-60

Abstract

Pengamatan: Pelatihan Website Responsif UMKM dengan Flask dan Bootstrap 4.5 di Desa Cimanuk bertujuan untuk meningkatkan keterampilan digital pelaku UMKM dalam membangun website yang responsif dan efektif. Metode pelatihan meliputi sesi teori dan praktik, di mana peserta diajarkan cara menggunakan Flask untuk backend dan Bootstrap 4.5 untuk desain frontend. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang pembuatan website yang dapat diakses dengan baik di berbagai perangkat, yang merupakan aspek krusial dalam pemasaran digital saat ini. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa peserta mampu membuat website yang sesuai dengan standar responsif dan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang teknologi web modern. Selain itu, pelatihan ini diharapkan dapat membantu UMKM di Desa Cimanuk untuk memperluas jangkauan pasar mereka dan meningkatkan visibilitas online mereka, yang pada akhirnya dapat mendukung pertumbuhan ekonomi lokal.
Pendampingan Masyarakat dalam Optimalisasi Administrasi Desa melalui Pelatihan Tata Kelola Dokumen Putra, Arie Setya; Yuniarthe, Yodhi; Fawa’ati, Teuku Muhamad; Brajanoto, Destoprani; Dirayati, Fadhilah; Hartanto, M Budi; Marlina, Iin
PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya Vol 3 No 1 (2025): PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/pengamatanv3i1p23-26

Abstract

Well-organized village administration is an essential factor in supporting transparency and government effectiveness. However, many villages still face challenges in systematically managing administrative documents. This community service activity aims to provide training to village officials on effective document management. The method used in this activity is practice-based training with a participatory approach. The results of this training show an increase in understanding and skills in village document management. With this assistance, it is expected that village administration will be more structured and accountable.
Sentiment Analysis of Twitter Discussions About Lampung Robusta Coffee: A Comparative Study of Machine Learning Algorithms with SVM as The Optimal Model Yuniarthe, Yodhi; Syarif, Admi; Shofi, Imam Marzuki; Fatimah Fahurian
JURNAL TEKNIK INFORMATIKA Vol. 18 No. 2: JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Publisher : Department of Informatics, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/jti.v18i2.41316

Abstract

Lampung Robusta coffee is an important commodity in Indonesia, particularly in terms of local economic potential and global recognition. However, public perception of this product on social media, particularly Twitter, remains underexplored. This study addresses the need for a deeper understanding of consumer sentiment towards Lampung Robusta coffee, which could inform branding and marketing strategies. To approach this issue, we used five supervised machine learning algorithms-KNN, Naive Bayes, SVM, Decision Tree, and Logistic Regression-to perform sentiment classification on a dataset of tweets containing relevant keywords. The dataset was pre-processed using standard natural language processing techniques, including tokenization, stopword removal, and TF-IDF feature extraction. The SVM achieved the best performance on the unbalanced dataset for all metrics, with high and consistent accuracy and F1 scores. Logistic regression followed closely with similarly strong and stable results. Therefore, SVM is recommended as the final model. These results suggest that machine learning approaches can effectively classify sentiment in social media discussions about regional agricultural products and that random forest may provide the most robust performance in this context  
Strategi Pemasaran Digital Untuk Meningkatkan Penjualan Kue Dapur Bunda di Platform E-Commerce Ipnuwati, Sri; Mandala, Sri Surya; Khurani, Khurani; Yuniarthe, Yodhi
Jurnal Teknologi dan Informatika (JEDA) Vol 6, No 2 (2025): OKTOBER 2025
Publisher : Universitas Mitra Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57084/jeda.v6i2.2179

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan strategi pemasaran digital guna mengatasi tantangan persaingan pasar dan keterbatasan jangkauan penjualan UMKM Kue Dapur Bunda, yang menjual berbagai produk kue kering dan makanan ringan tradisional (seperti Kaastangel, Nastar, dan Pempek). Studi ini didorong oleh kebutuhan mendesak untuk membangun infrastruktur digital yang optimal guna memaksimalkan potensi pasar online. Metode pengembangan sistem yang diterapkan adalah Waterfall, yang memberikan kerangka kerja terstruktur, dengan perancangan sistem dimodelkan secara terperinci menggunakan Unified Modeling Language (UML), termasuk Sequence Diagram untuk memodelkan perilaku transaksi login. Pelaksanaan penelitian menghasilkan sebuah platform e-commerce berbasis website yang menyediakan fungsionalitas lengkap untuk dua peran utama: Konsumen (mempermudah penelusuran produk, manajemen keranjang, dan penyelesaian pembayaran) dan Admin (mempermudah pengelolaan produk, data pesanan, verifikasi pembayaran, dan pelaporan). Pengujian fungsionalitas sistem dilaksanakan pada seluruh kasus uji menggunakan metode Black-Box Testing, dan hasilnya menunjukkan tingkat keberhasilan fungsionalitas sebesar 100% Valid, yang membuktikan sistem telah berjalan sesuai spesifikasi rancangan. Kesimpulan penelitian menegaskan bahwa platform e-commerce yang telah terimplementasi dan Valid ini terbukti efektif dalam mendukung strategi pemasaran digital Kue Dapur Bunda. Sistem ini memberikan Kemudahan Akses dan User Experience (UX) yang optimal bagi pembeli melalui alur transaksi yang lancar, sekaligus meningkatkan efisiensi kerja internal dan akurasi data bagi Admin. Dengan demikian, implementasi ini secara signifikan mengoptimalkan potensi pertumbuhan dan konversi penjualan Kue Dapur Bunda, memperluas jangkauan pasar, dan meningkatkan daya saing UMKM di pasar digital.
Pendampingan Strategi Marketing Berbasis Digital pada Kelompok Usaha Perajin Tapis dan Batik di Kabupaten Pringsewu Lampung Dwi Yunita, Hilda; Fahurian, Fatimah; Yuniarthe, Yodhi; Winarko, Triyugo; Sukri, Hamdan
ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol. 3 No. 4 (2025)
Publisher : ABDI AKOMMEDIA : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT

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

Abstract

Pringsewu Regency is one of the regencies in Lampung Province that has a creative economy. There are many business groups there, almost all of whom sell their craft products or superior products such as bamboo weaving, tapis crafts, batik crafts, clay crafts, snack businesses, brick and tile industries. However, the marketing or sales process is still carried out conventionally, namely sales can only be done within the region due to the limited promotional or marketing area. Less than optimal marketing of a product can result in high or low income or earnings for the business group or craftsman. All of this is due to the lack of media that can be used for online marketing. To address these issues, the PKM team of the Faculty of Computer Science, Mitra Indonesia University, utilized technology to conduct mentoring and training activities on Digital-Based Marketing Strategies. Furthermore, these training and mentoring activities were conducted through several sessions, so that participants had sufficient time to understand the technology and develop skills in using innovative technology products. The results of this community service activity are expected to inspire participants on how to market products more creatively using technology media so as to increase sales access and access to higher income for micro-businesses in general and especially for micro-businesses of Tapis and Batik artisans in Pringsewu Regency, Lampung.
Analisis Performansi Pendekatan Machine Learning pada Deteksi Penyakit Daun Tanaman Kopi Yodhi Yuniarthe; Rosyana Fitria Purnomo; Hilda Dwi Yunita; Fatimah Fahurian; Ahmad Ikhwan
Seminar Nasional Teknologi dan Multidisiplin Ilmu (SEMNASTEKMU) Vol. 5 No. 1 (2025): SEMNASTEKMU
Publisher : Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/p2t2nm71

Abstract

Abstract. Detection and identification of plant diseases is critical to the success and efficiency of agricultural production. Plant disease outbreaks are becoming more frequent throughout the world, and the presence of these diseases in cultivated plants has a significant impact on productivity. Therefore, researchers are focusing on developing effective and reliable plant disease detection methods. Thus, farmers can take advantage of early detection of this disease to minimize future losses. This article discusses machine learning approaches as well as decision trees, K-nearest neighbors, naive Bayes, support vector machines (SVM), and random forests for detecting coffee leaf diseases using leaf images. The above-mentioned classifications were researched and compared to determine the most suitable plant disease prediction model with the highest accuracy. Compared with other classification algorithms, the SVM algorithm achieves the highest accuracy of 99.75%. All the models trained above will be used by farmers to quickly identify and classify new diseases in images as a prevention strategy. As a preventive measure, farmers can detect and classify new diseases in images early.   Keywords: Coffee Classification, Image Processing, Machine Learning, Plant Disease Detection.  
Analisis Performansi Pendekatan Machine Learning Pada Deteksi Penyakit Daun Tanaman Kopi Purnomo, Rosyana Fitria; Yodhi Yuniarthe; Hilda Dwi Yunita; Fatimah Fahurian; Ahmad Ikhwan
Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Vol. 18 No. 2 (2025): Desember : Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/elkom.v18i2.3302

Abstract

Detection and identification of plant diseases is critical to the success and efficiency of agricultural production. Plant disease outbreaks are becoming more frequent throughout the world, and the presence of these diseases in cultivated plants has a significant impact on productivity. Therefore, researchers are focusing on developing effective and reliable plant disease detection methods. Thus, farmers can take advantage of early detection of this disease to minimize future losses. This article discusses machine learning approaches as well as decision trees, K-nearest neighbors, naive Bayes, support vector machines (SVM), and random forests for detecting coffee leaf diseases using leaf images. The above-mentioned classifications were researched and compared to determine the most suitable plant disease prediction model with the highest accuracy. Compared with other classification algorithms, the SVM algorithm achieves the highest accuracy of 99.75%. All the models trained above will be used by farmers to quickly identify and classify new diseases in images as a prevention strategy. As a preventive measure, farmers can detect and classify new diseases in images early.
Transformasi Kompetensi Guru melalui Kolaborasi Pengabdian Masyarakat Berbasis Kecerdasan Buatan di Kabupaten Pesawaran Provinsi Lampung Yuniarthe, Yodhi; Hendro, Doni; Putra, Arie; Hendri, Romi; Hairudin; Ikhwan, Ahkmad
Journal of Community Development Vol. 6 No. 2 (2025): Desember
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/comdev.v6i2.1860

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan mengatasi rendahnya pemanfaatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) oleh guru dalam pembelajaran dan pengembangan materi digital. Program dilaksanakan di Kabupaten Pesawaran, Provinsi Lampung, melalui kolaborasi universitas dan sekolah mitra dengan pendekatan pelatihan terstruktur. Metode yang digunakan meliputi observasi awal, pelatihan inti berbasis praktik penggunaan AI (termasuk ChatGPT), pendampingan, serta evaluasi melalui pre-test dan post-test. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan kompetensi guru yang signifikan dengan nilai N-Gain rata-rata sebesar 0,70 (kategori tinggi), mencakup pemahaman konseptual, keterampilan teknis, dan kepercayaan diri dalam pemanfaatan AI untuk pembelajaran. Kontribusi utama kegiatan ini adalah tersusunnya model pelatihan AI bagi guru yang aplikatif dan dapat direplikasi, serta peningkatan kapasitas sekolah dalam menghasilkan konten pembelajaran digital secara mandiri. Temuan ini menegaskan bahwa program PKM berbasis AI efektif sebagai strategi percepatan transformasi pembelajaran menuju pendidikan yang adaptif dan inovatif.
Implementasi Metode Naive Bayes pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kutu Ikan Gurami (Argunus Indicus) Agus Wantoro; Heni Sulistiyani; Yodhi Yuniarthe; Arie Setya Putra; Apri Candra Widyawati; Nanda Putra Wicaksono
Jurnal Komputasi Vol. 10 No. 1 (2022)
Publisher : Jurusan Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/komputasi.v10i1.2956

Abstract

Ikan Gurami (Oshpronemus gouramy) adalah salah satu ikan ekonomis air tawar penting di subsektor perikanan budi daya atau akuakultur (aquaculture), khususnya budi daya air tawar (freshwater aquaqulture).  Penyakit pada ikan gurami selain dapat menimbulkan kerugian berupa kematian ikan juga dapat menurunkan kualitas ikan yaitu kesegaran, warna, dan cacat tubuh yang kesemuanya tentu saja akan berpengaruh pada harga jual/nilai ekonomis ikan tersebut. Adapun kematian yang ditimbulkannya dapat mencapai 50%-100%. Untuk mengurangi kerugian akibat tingkat kematian yang tinggi maka dibutuhkan seorang pakar dalam melakukan diagnosis penyakit ikan. Faktanya tidak semua peternak ikan gurami memahami cara melakukan diagnosis, oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem pakar yang dapat digunakan untuk membantu peternak untuk diagnosis penyakit kutu ikan berdasarkan gejala. Hasil evaluasi sistem menggunakan 20 (dua puluh) data gejala ikan yang diperoleh dari peternak ikan gurami tahun 2021 yang dibandingkan dengan keyakinan pakar lalu dihitung menggunakan tabelconfusion matrix didapatkan nilai accuracy sebesar 94.2%, precision 95%, sensiivity 95% dan specivity 93.3%. Hasil evaluasi membuktikan bahwa metode Naïve Bayes berhasil memberikan hasil diagnosis yang baik, sehingga sistem yang dikembangkan dapat digunakan untuk oleh peternak ikan dalam melakukan diagnosis pada penyakit ikan gurami