Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

Pelatihan Foto dan Video Editing dengan Smartphone untuk Ketrampilan Personal bagi Siswa Panti Asuhan Darul Ma'aruf Amelia, Dhella; Muharmi, Yulya; Citra, Erin Eka; Ruswita, Istiana; Sawitri, Riza
Jurnal Pustaka Mitra (Pusat Akses Kajian Mengabdi Terhadap Masyarakat) Vol 4 No 6 (2024): Jurnal Pustaka Mitra (Pusat Akses Kajian Mengabdi Terhadap Masyarakat)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakamitra.v4i6.816

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini berfokus pada pelatihan keterampilan foto dan video editing menggunakan smartphone untuk siswa di Panti Asuhan Darul Ma'aruf. Program ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan akan keterampilan digital yang semakin relevan dalam kehidupan sehari-hari maupun di dunia kerja. Tujuan dari pelatihan ini adalah untuk meningkatkan keterampilan personal siswa dalam mengedit foto dan video sebagai bekal kemandirian di era digital. Metode yang digunakan dalam pelatihan ini meliputi pemaparan materi dasar fotografi dan editing, demonstrasi penggunaan aplikasi editing yang tersedia di smartphone, serta praktik langsung dengan bimbingan. Data dikumpulkan melalui observasi selama pelatihan dan evaluasi keterampilan awal serta akhir dari para peserta. Hasil dari pelatihan menunjukkan peningkatan signifikan dalam pemahaman peserta terkait teknik pengambilan gambar dan penguasaan dasar editing foto dan video. Berdasarkan hasil ini, dapat disimpulkan bahwa pelatihan ini efektif dalam memberikan keterampilan dasar yang bermanfaat bagi siswa panti asuhan. Diharapkan keterampilan ini dapat membuka peluang baru bagi mereka, baik untuk dokumentasi personal maupun sebagai bekal keahlian untuk masa depan.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sumber Mata Air Terbaik Dengan Metode Topsis (Studi Kasus Depot Talago) Amelia, Dhella; Randa, Dimas Dwi; Sentosa, Rio Bayu; Gusriva, Revi; Putra, Yeviki Maisyah
Brahmana : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan Vol 5, No 1 (2023): Edisi Desember
Publisher : LPPM STIKOM Tunas Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/brahmana.v5i1.344

Abstract

Spring sources play a crucial role in meeting clean water needs, especially for the operational sustainability of the Talago Depot. Selection of optimal spring sources is a strategic aspect in ensuring adequate water quality and availability. This research aims to develop a Decision Support System (DSS) using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to assist Talago Depot in selecting the best spring source. A Decision Support System (DSS) or Decision Support System (DSS) is a system that is able to provide problem solving capabilities and communication capabilities for problems with semi-structured and unstructured conditions. There are many problems that can be used as research in a decision support system, one of which is determining the best spring source. In this research, a decision making system will be designed using the TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method. The TOPSIS method is a multi-criteria decision making method that uses the principle that the selected alternative must have the closest distance to the positive ideal solution and the furthest distance to the negative ideal solution. It is hoped that this research can make a practical contribution to the efficiency of decision making regarding the selection of spring sources at the Talago Depot. With this SPK, it is hoped that Depot Talago can make more informed and measurable decisions, increase operational sustainability, and have a positive impact on clean water services to the surrounding community. The results obtained from this research are data on the best spring sources.
Pengenalan Website Sebagai Media Informasi Bagi Anak Yatim Di Panti Asuhan Muhammadiyah Cabang Pauh IX Sari, Mike Febri Mayang; Amelia, Dhella; Permata Sari, Dian; Muharmi , Yulya
Laporan Upaya Nyata Inovasi Ilmu Komputer Vol. 3 No. 02 (2025)
Publisher : FMIPA Unila

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/lunik.v3i02.50

Abstract

Pengabdian Masyarakat ini bertujuan untuk mengenalkan website sebagai media informasi yang dapat digunakan oleh anak yatim di panti Asuhan Muhammadiyah Cabang Pauh IX. Dalam era digital saat ini , akses informasi sangat penting untuk perkembangan pendidikan dan kesejahteraan anak-anak, termasuk anak yatim . Pelatihan website ini diharapkan dapat menjadi acuan yang efektif untuk menyampaikan informasi yang relevan, seperti kegiatan panti, program pendidikan , serta peluang beasiswa dan pengembangan diri bagi anak yatim. Penggunaan website sebagai media informasi dapat meningkatkan keterlibatan anak yatim dalam berbagai program yang ada di panti, serta memberikan mereka peluang untuk mengakses informasi yang mendukung perkembangan secara lebih mandiri. Oleh karena itu, Pelatihan ini diharapkan dapat menjadi salah satu solusi dalam meningkatkan ilmu pengetahuan dalam menggunakan website.  
Agri Cuaca: Aplikasi Android untuk Rekomendasi Kegiatan Pertanian Padi Berbasis Data Cuaca dan Analisis AI Pambudi, Agung; Amelia, Dhella
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 2 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i2.1441

Abstract

Informasi cuaca memiliki peran penting dalam menentukan kegiatan pertanian, terutama untuk komoditas padi yang sangat sensitif terhadap perubahan iklim harian. Namun, sebagian besar petani masih mengandalkan perkiraan manual atau informasi tidak terstruktur, sehingga keputusan yang diambil kurang optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi Agri Cuaca, yaitu sistem rekomendasi kegiatan pertanian berbasis data cuaca real-time dan model kecerdasan buatan. Aplikasi ini mengintegrasikan tiga sumber: data SI PEDAS Kementerian Pertanian sebagai parameter pengaturan wilayah, data BMKG untuk data cuaca per 3 jam, serta platform Groq untuk menghasilkan rekomendasi berbasis kecerdasan buatan (AI) otomatis berdasarkan kondisi cuaca terkini. Aplikasi dibangun menggunakan Android Studio (Kotlin) dengan struktur fitur meliputi dashboard cuaca harian, rekomendasi kegiatan pertanian, pengaturan lokasi, dan kalender cuaca tiga hari ke depan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Agri Cuaca mampu memberikan prediksi cuaca yang akurat sesuai data BMKG dan rekomendasi yang relevan berdasarkan analisis AI. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu petani dalam mengambil keputusan kegiatan harian seperti penanaman, pengairan, pemupukan, dan penjemuran gabah secara lebih tepat dan berbasis data.
Clustering Toko Ritel Berdasarkan Pola Penjualan Produk Menggunakan Algoritma K-Means Amalia Praptiwi, Riska; Muharmi, Yulya; Amelia, Dhella
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 6 No 1 (2026): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v6i1.1748

Abstract

Penelitian ini menganalisis pola penjualan toko ritel di Pekanbaru dan melakukan segmentasi berbasis data menggunakan algoritma K-Means. Dataset terdiri dari 965 toko dengan variabel numerik hasil preprocessing, meliputi total penjualan, frekuensi transaksi, rata-rata nilai pembelian, dan variasi produk. Hasil clustering menunjukkan tiga segmen toko: performa tinggi, menengah, dan rendah, dengan evaluasi kualitas menggunakan Silhouette Score sebesar 0.603 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0.763. Visualisasi PCA memperkuat pemisahan antar cluster secara intuitif. Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan K-Means pada data ritel lokal Pekanbaru dengan evaluasi cluster komprehensif, sehingga menghasilkan segmentasi yang lebih representatif terhadap perilaku konsumen daerah. Temuan ini dapat dimanfaatkan untuk strategi distribusi produk, target promosi, dan evaluasi kinerja toko berbasis data. Penelitian selanjutnya dapat menambahkan variabel lokasi geografis dan demografi pelanggan untuk meningkatkan presisi segmentasi.
Analysis of Product Purchase Patterns Using the Apriori Algorithm on FMCG Distributor Transaction Data in the Riau Region Muharmi, Yulya; Azwanti, Nurul; Amelia, Dhella
Jurnal Pepadun Vol. 7 No. 1 (2026): April
Publisher : Department of Computer Science, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/pepadun.v7i3.324

Abstract

This study investigates purchasing patterns of fast-moving consumer goods (FMCG) in Riau Province, Indonesia, using the Apriori algorithm within the Market Basket Analysis framework. Transaction data from a distributor comprising 4,422 transactions and 243 unique products across Pekanbaru, Kampar, and Rokan Hulu were analyzed to generate frequent itemsets and association rules, evaluated using support, confidence, and lift metrics. The application of a consistent minimum support and confidence threshold ensures statistically robust rule extraction across regions with different transaction scales.The results reveal strong intra-brand associations within the snack category, with several rules exhibiting lift values above ten, indicating systematic bundling behavior rather than random co-occurrence. These findings suggest that retailers tend to stock complementary product variants simultaneously, reflecting structured purchasing patterns at the outlet level. Regional comparison highlights differences in rule density across districts, shaped by transaction volume and the proportional effect of the support threshold, demonstrating how dataset scale influences association complexity. Overall, the study demonstrates that the Apriori algorithm effectively uncovers meaningful purchasing structures in distributor-level transaction data. The findings provide actionable insights for inventory management, regional distribution planning, and targeted promotions, while contributing to the literature by examining FMCG purchasing behavior in a multi-region distribution context using empirical distributor data.