Claim Missing Document
Check
Articles

Found 19 Documents
Search

Pelatihan dan Pemanfaatan Canva Untuk Meningkatkan Kreativitas Dakwah Modern Pada Organisasi IMM Cabang Bima Ramadhan, Sahrul; Khairunnisa; Lorosae, Teguh Anysor
SEWAGATI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 2 No 1 (2023): SEWAGATI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Sarau Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61461/sjpm.v2i1.25

Abstract

Tujuan Pelatihan dan pemanfaatan platform Canva untuk meningkatkan pengetahuan, wawasan, keterampilan dan mampu membuat seperti poster, video, logo, banner, konten-konten media sosial untuk berdakwah di dunia digital. Pelatihan dan pemanfaatan platform canva bertujuan untuk berdakwah di dunia digital seperti facebook, Instagram, yang dimiliki Oranisasi IMM Cabang Bima.. Pelakasaan pelatihan dan pemanfaatan Canva dilakukan di Gedung dakwah muhammdiyah Bima secara luring. Metode kegiatan praktek langsung pembuatan poster dakwah, dan video dakwah dan evaluasi melalui hasil desain para peserta. Kegiatan pelatihan dan pemanfaatan platform canva dapat diperoleh hasil sebagai berikut; Pertama peningkatan pengetahuan tentang desain grafis, kedua pentingnya desain yang menarik untuk dakwah di dunia digital. Dari hasil pelatihan peserta dapat menambah pengetahuan, wawasan, memahami penggunaan platform canva dan membuat poster dan video menggunakan aplikasi Canva dengan benar untuk dakwah digital.
Penguatan Integrasi Kurikulum Program Studi dengan Dunia Kerja Melalui Studi Excursion dalam Pembelajaran Mahasiswa Khairunnisa; Fitrah, Muh; Lorosae, Teguh Anysor; Ramadhan, Sahrul; Munir
SEWAGATI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 2 No 2 (2023): Sewagati: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Sarau Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61461/sjpm.v2i2.29

Abstract

Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk mengkaji penguatan integrasi kurikulum program studi dengan dunia kerja melalui studi excursion dalam pembelajaran mahasiswa. Metode pelaksanaan kegiatan yang digunakan berdasarkan SDM yang terlibat dan kesesuaian dengan kurikulum program studi ialah kunjungan langsung di Kantor Command Center Pemerintah Kota Bima, Jl. Penatoi Kecamatan Mpunda Kota Bima, observasi dan simulasi, diskusi dan tanya jawab. Hasil kegiatan ini menunjukkan bahwa kegiatan studi excursion memberikan kontribusi signifikan dalam memperoleh pemahaman yang baik tentang dunia kerja. Melalui interaksi langsung dengan mitra, mahasiswa mengembangkan keterampilan praktis yang relevan dan memperluas jaringan secara profesional dilingkungan Pemerintah Daerah. Kegiatan ini juga mengungkapkan bahwa penguatan integrasi kurikulum dengan dunia kerja melalui studi excursion membantu mengurangi kesenjangan antara program studi Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Bima dan dunia kerja di Command Center Kota Bima. Berdasarkan hasil kegiatan ini, maka dapat direkomendasikan agar perguruan tinggi meningkatkan kerjasama dengan berbagai mitra strategis yang berkonstribusi terhadap keterampilan dan wawasan dunia kerja lulusan, program studi dapat memfasilitasi pembentukan jaringan kerja lulusan, dan mengintegrasikan pengalaman kerja dalam kurikulum yang melibatkan mitra secar berkala. Pengabdian lebih lanjut akan dilakukan untuk mengevaluasi efek jangka panjang dari kegiatan ini terhadap kesiapan karier lulusan program studi ilmu komputer Universitas Muhammadiyah Bima.
Pelatihan Digital Marketing Desa Wisata Jambu Kecamatan Pajo Ansyor Lorosae, Teguh; Hardinandar, Fajrin; Gufran; Ismail
SEWAGATI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 2 No 3 (2023): Sewagati: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Sarau Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61461/sjpm.v2i3.41

Abstract

Desa Jambu adalah desa yang berada di wilayah kecamatan Pajo, Kabupaten Dompu, Nusa Tenggara Barat (NTB) yang dikenal sebagai desa yang produktif dalam aktifitas perikanan, pertanian, dan perkebunan. Pasca pandemi Covid-19, kebangkitan seluruh aktivitas wisata dan pariwisata di desa jambu memang diperlukan, namun terdapat beberapa permasalahan seperti kurang konsistennya para penggiat pariwisata dalam mempromosikan destinasi wisata desa jambu, khususnya dalam pemanfaatan potensi wisata menggunakan teknologi digital marketing. Tujuan dari pengabdian ini adalah memberikan pendampingan kepada penggiat dalam upaya meningkatan strategi digital marketing dan desa jambu pasca pandemi Covid-19. Metode yang digunakan dalam pengabdian ini adalah pelatihan dan pendampingan. Berdasarkan hasil dari pelatihan dan pendampingan yang dilaksanakan, terlihat adanya peningkatan pemahaman mengenai pengelolaan media sosial sebagai alat pemasaran digital, termasuk pembuatan dan kesesuaian konten, serta kelengkapan informasi pada halaman utama
Perancangan Sistem Informasi Data Pelayanan Perpustakaan Berbasis Web Pada SMAN 2 Parepare Ramadhan, Sahrul; Arfianita, Arfianita; Khairunnisa, Khairunnisa; Lorosae, Teguh Ansyor; Fardan, Muhammad
Jurnal MediaTIK Volume 6 Issue 2, Mei (2023)
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/mediatik.v6i2.1396

Abstract

Perpustakaan adalah institusi pengelola koleksi karya tulis, karya cetak, dan karya rekam secara profesional dengan sistem yang baku guna memenuhi kebutuhan pendidikan, penelitian, pelestarian, informasi, dan rekreasi para pemustaka. Perpustakaan di SMAN 2 Parepare belum memiliki sistem informasi data pelayanan yang mana data tersebut masih ditulis secara manual menggunakan kertas. Penulisan data perpustakaan melalui kertas bisa mengakibatkan data-data tersebut rusak atau hilang. Informasi bisa didapatkan melalui perpustakaan yang bisa membantu untuk mendapatkan informasi sebanyak mungkin seperti mengolah data, mengatur berbagai buku yang jumlahnya terus bertambah seiring berjalannya waktu. Untuk dapat melihat data-data buku yang dipinjam, siapa yang meminjam, berapa jumlah buku, dan lain sebagainya maka diperlukan sistem komputerisasi yang memudahkan untuk mencari informasi yang diinginkan dan membuat sistem informasi perpustakaan yang lebih sistematis. Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode waterfall. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa sistem informasi perpustakaan yang dibuat dapat membantu admin dalam mengolah data dan user dalam mengakses website.
nalisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Aplikasi Ruangguru Pada Platform Android dan iOS menggunakan BiLSTM Mutmainah, Siti; Citra, Erin Eka; Lorosae, Teguh Ansyor; Fathir, Fathir
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 6 No 4 (2025): July 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v6i4.7475

Abstract

Analysis of user reviews can provide valuable insights for app developers in improving quality, but conventional sentiment analysis only categorizes sentiment in general terms. Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) is a method that can be used to extract specific opinions from various aspects of user reviews. This study compares ABSA on user reviews of Ruangguru app on Android and iOS platforms. Review data was collected from Google Play Store and Apple App Store, processed, and classified into sentiment polarity using deep learning models such as BiLSTM with Word2Vec. The analysis was conducted to find out the aspects talked about by users and the sentiment associated with each aspect. The evaluation results show that the BiLSTM model with Word2Vec features performs well on the sentiment analysis task achieving 84% accuracy. In the aspect extraction task, the model performs very well with accuracy, precision, recall, and F1 Score values of 97%. These results show that the combination of BiLSTM and Word2Vec is an effective approach in understanding user opinions and preferences from Ruangguru app review text data and has the potential to be applied in the development of automated opinion analysis systems. Price aspect extraction results are the most dominant topic discussed on both platforms, followed by features and materials. Positive sentiment towards the price aspect dominates, but there is also a significant proportion of negative sentiment, especially on the Android platform.
Klasifikasi Hama dan Penyakit Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Decision Tree Amilia Umi Astagina; Juniar, Eka; Siti Mutmainah; Teguh Ansyor Lorosae
Scientific: Journal of Computer Science and Informatics Vol. 2 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bima

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34304/scientific.v2i2.376

Abstract

Sektor pertanian, khususnya budidaya padi, memegang peran penting dalam mendukung ketahanan pangan nasional di Indonesia. Namun, serangan hama dan penyakit masih menjadi tantangan serius bagi para petani karena dapat menurunkan hasil produksi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis untuk mengidentifikasi jenis hama dan penyakit yang menyerang tanaman padi. Metode yang digunakan adalah algoritma Decision Tree, yang diterapkan pada dataset dari Kaggle dengan atribut seperti umur tanaman, tinggi, kondisi daun, serta gejala penyakit dan hama. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python, meliputi tahapan pra-pemrosesan data, pemisahan data pelatihan dan pengujian, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Decision Tree mampu melakukan klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 71,67%. Meskipun demikian, model masih mengalami kendala pada distribusi data yang tidak merata di beberapa kelas. Dengan pengembangan lanjutan, sistem ini berpotensi membantu petani dalam mendeteksi hama dan penyakit secara lebih cepat, sehingga dapat meningkatkan produktivitas pertanian dan mendukung ketahanan pangan nasional.
Pelatihan Literasi Digital dan Pengelolaan Data Pribadi untuk Remaja di Era Big Data Siti Mutmainah; Teguh Ansor Lorosae; Alamin, Zumhur; Sutriawan
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat (PEMAS) Vol. 2 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : Yayasan Ran Edu Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63866/pemas.v2i2.74

Abstract

Era big data telah membawa perubahan yang signifikan dalam cara remaja berinteraksi dan mengelola informasi. Meskipun demikian, aktivitas digital yang tinggi juga disertai dengan risiko terkait privasi dan keamanan data pribadi. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan literasi digital dan kesadaran akan pentingnya pengelolaan data pribadi di kalangan remaja di Kota Bima. Metode kegiatan yang digunakan antara lain penyuluhan interaktif, studi kasus insiden kebocoran data, dan simulasi pengaturan privasi di platform media sosial. Evaluasi dilakukan melalui pre-test dan post-test yang bertujuan untuk mengukur peningkatan pemahaman peserta. Berdasarkan evaluasi pre-test dan post-test menunjukkan adanya peningkatan yang signifikan pada pemahaman remaja mengenai konsep big data, jejak digital, potensi risiko siber (seperti phishing dan malware), serta tindakan praktis untuk melindungi data pribadinya. Peserta juga menunjukkan antusiasme yang tinggi dan partisipasi aktif selama kegiatan berlangsung. Pelatihan yang diselenggarakan efektif membekali remaja dengan pengetahuan dan keterampilan dasar untuk menavigasi dunia digital dengan lebih aman dan bertanggung jawab, sekaligus meningkatkan kesadaran remaja akan pentingnya menjaga privasi data di tengah masifnya arus informasi.
Genetic Algorithm Optimization for Solving the Traveling Salesman Problem in the Indonesian Business Environment Siti Mutmainah; Teguh Ansyor Lorosae; Erin Eka Citra
Journix: Journal of Informatics and Computing Vol. 1 No. 2 (2025): August
Publisher : Ran Edu Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63866/journix.v1i2.14

Abstract

The Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the combinatorial optimization problems that is highly relevant in distribution and logistics route planning. This study aims to optimize the Genetic Algorithm (GA) for solving TSP in the Indonesian business environment, which has complex geographical characteristics and diverse logistics infrastructure. The proposed approach combines dynamic parameter adaptation and regional clustering to improve convergence efficiency and solution quality. Experiments were conducted on the distribution route data of an Indonesian logistics company with three scenarios: conventional GA, adaptive GA, and clustering-based GA. Performance evaluation was based on total travel distance, computation time, solution stability, and convergence rate. The results show that adaptive AG produces the best performance, with a reduction in total travel distance of up to 20% more efficient, faster convergence time (95 iterations compared to 120 iterations in conventional AG), and solution stability reaching 90.6%. These findings indicate that parameter adaptation in AG can significantly improve the effectiveness of TSP optimization in the Indonesian business context. The contribution of this research not only strengthens the development of adaptive metaheuristic algorithms but also provides practical benefits for the logistics industry in designing more efficient, cost-effective, and sustainable distribution routes.
Integration of Fuzzy Logic and Neural Networks for Explainable Early Diagnosis of Rice Plant Diseases Teguh Ansyor Lorosae; Miftahul Jannah; Siti Mutmainah; Fathir; Hilyatul Mustafidah
Journix: Journal of Informatics and Computing Vol. 1 No. 3 (2025): December
Publisher : Ran Edu Center

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63866/journix.v1i3.21

Abstract

Early diagnosis of rice leaf diseases remains challenging due to subtle symptom manifestation, uncontrolled illumination, heterogeneous backgrounds, and the limited interpretability of purely data-driven models. This study proposes an explainable hybrid framework integrating a Mamdani Fuzzy Inference System (FIS) with an Artificial Neural Network (ANN) for early rice leaf disease diagnosis under real-field conditions. The framework combines engineered symptom descriptors extracted from segmented leaf regions (GLCM texture and HSV color features), acquisition-time environmental measurements, and a fuzzy-derived disease severity cue to mitigate symptom ambiguity while preserving rule-based interpretability. Experiments were conducted on 8,000 field-acquired rice leaf images collected from multiple locations, covering Healthy, bacterial leaf blight, brown spot, and leaf smut classes. Evaluation followed a leakage-controlled, location-disjoint protocol. Across five independent runs, the proposed FIS–ANN achieved an average accuracy of 91.3 ± 0.6% and a macro-F1 score of 90.8 ± 0.7%, significantly outperforming a feature-based ANN and a fine-tuned ResNet-18 baseline (paired McNemar test, p < 0.05). Per-class analysis shows consistent recall improvements for visually overlapping diseases, and additional evaluation on mild-severity samples confirms maintained sensitivity at early disease stages. Field deployment experiments using smartphone-acquired images from unseen locations further demonstrate robust generalization with low on-device inference latency. These results indicate that integrating fuzzy severity reasoning into a lightweight neural classifier provides a practical balance between performance, interpretability, and computational efficiency, supporting early disease screening and mobile decision-support applications in precision agriculture.