Garuda - Garba Rujukan Digital

PEMANFAATAN OPEN-SOURCE CMS SEBAGAI MEDIA UNTUK MEMPERKENALKAN PUSAT KEGIATAN BELAJAR MASYARAKAT (PKBM) MANUT WARGO (MAWAR) BERBASIS WEBSITE Maria Karmelia Fajarlestari; Ignasius Boli Suban
Jurnal Abdimas Ilmiah Citra Bakti Vol. 5 No. 2 (2024)
Publisher : STKIP Citra Bakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38048/jailcb.v5i2.3145

Pusat Kegiatan Belajar Masyarakat (PKBM) Manut Wargo (MAWAR) merupakan lembaga pendidikan Non Formal di bawah Dinas Pendidikan Kabupaten Kulon Progo yang sangat berpotensi untuk menyelenggarakan pendidikan yang berkualitas. Namun penyebaran informasi tentang lembaga ini masih sangat minim. Tujuan dari kegiatan pengabdian ini adalah membangun situs web yang informatif dan menarik untuk memperkenalkan PKBM MAWAR kepada masyarakat yang lebih luas. Website dilengkapi dengan fitur pendaftaran peserta didik agar dapat menarik minat masyarakat untuk bergabung dengan program-program belajar di PKBM MAWAR. Metode pelaksanaan kegiatan pengabdian ini meliputi perancangan dan pembangunan website, pelatihan dan pendampingan, dan evaluasi. Hasil kegiatan pengabdian ini adalah sebuah situs website profil PKBM MAWAR www.pkbmmanutwargokp.wordpress.com. Pengelola PKBM MAWAR sebagai administrator website sudah dapat mengelola dan mengembangkan website. Berdasarkan respon terbuka seluruh pengelola PKBM MAWAR 80% menyatakan situs website PKBM Manut Wargo bermanfaat dan sesuai dengan kebutuhan lembaga pada jaman sekarang ini. 90% responden memberi respon positif untuk mengaplikasikan website ini sehingga PKBM Manut Wargo dapat terus berkembang seiring berjalanya waktu. Rekomendasi yang didapatkan yaitu agar website PKBM MAWAR digunakan berkelanjutan dan diperbaharui data-data, tampilan dan fitur.

Kombinasi Crossover dan Mutasi Terbaik pada Algoritma Genetika dalam Penjadwalan Mata Kuliah Fajarlestari, Maria Karmelia; Suban, Ignasius Boli
Techno.Com Vol. 22 No. 4 (2023): November 2023
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/tc.v22i4.9298

Pada proses penerapanya algoritma Genetika mempunyai operator crossover dan mutasi. Operator crossover mempunyai beberapa jenis dan operator mutasi dilakukan menurut besar probabilitasnya. Penggunaan crossover dan besar probabilitas menjadi salah satu masalah dalam penerapan algoritma Genetika karena dalam pemilihanya ditentukan secara random. Tujuan penelitian ini untuk mencari kombinasi paling baik pada jenis crossover dan besar probabilitas mutasi dalam memecahkan masalah penjadwalan. Kombinasi terbaik adalah kombinasi yang paling banyak menghasilkan hasil optimal. Algoritma Genetika diterapkan dalam permasalahan penjadwalan mata kuliah, kemudian hasil penerapanya dianalisis berdasarkan jenis mutasi dan besar probabilitas yang digunakan. Hasilnya dari semua kombinasi operator yang telah diuji coba untuk menyelesaikan masalah yang sama, ada satu kombinasi operator crossover dan mutasi yang memiliki rata-rata hasil terbaik yaitu kombinasi antara jenis crossover dua-titik dengan besar probabilitas mutasi 3%.

Sistem Penjadwalan Karyawan dengan Algoritma Genetika Fajarlestari, Maria Karmelia; Hardiyanti, Mawar
Jurnal Buana Informatika Vol. 15 No. 2 (2024): Jurnal Buana Informatika, Volume 15, Nomor 02, Oktober 2024
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

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

Employee scheduling is a complex problem in Human Resource Management (HRM) that significantly impacts operational efficiency. This study develops an employee scheduling system using a genetic algorithm. The employee schedules are constructed by considering scheduling rules and various components such as the number of days, shifts, employee quality, and scheduling requests. The genetic algorithm, proven effective in solving various optimization problems, is employed to generate optimal schedules through the processes of selection, crossover, and mutation. The results indicate that the genetic algorithm can effectively produce employee schedules, with fitness values indicating improved schedule quality as iterations increase. The findings of this study are anticipated to be useful in HRM, aiming to improve both employee efficiency and satisfaction.

Penerapan Ekonomi dan Inovasi Hijau dalam Pengembangan Ekonomi Kreatif Lokal Kelompok Wanita Tani Desa Paulan, Solo Jati, Agustinus Kismet Nugroho; Purwaningsih, Endang; Fajarlestari, Maria Karmelia
Abdimas Galuh Vol 7, No 1 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Galuh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25157/ag.v7i1.16639

Kelompok Wanita Tani (KWT) Paulaan Makmur memiliki usaha yang bergerak dibidang pertanian, salah satunya adalah usaha menanam dengan teknik hidroponik dan konvensional. Jenis tanaman yang ditanam yaitu selada air, pak coy, dan kangkung. KWT ini sudah menjalankan usaha tanaman hidroponik selama kurang lebih satu tahun dan sudah mengalami satu kali panen. Ada 4 permasalahan utama mitra yang difokuskan pada aspek produksi, yaitu: 1. Penggunaan tempat menanam baik teknik hidroponik maupun non-hidroponik, sama-sama masih menggunakan bahan plastik; 2. Media pupuk yang digunakan masih berupa pupuk kimia; 3. Pengemasan produk masih menggunakan media plastik; dan 4. Tidak maksimalnya laba yang diperoleh karena metode pemasaran yang konvensional. Metode pelaksanaan kegiatan berupa pendampingan dan pelatihan. Dari kegiatan ini diperoleh hasil dan kesimpulan bahwa mitra telah menggunakkan media menanam yang berasal dari limbah rumah tangga berupa galon air minum, secara mandiri mitra telah mampu memproduksi pupuk organik cair, penggunaan daun pisang sebagai pengganti plastik dalam pengemasan produk dan penggunaan media pemasaran digital dalam memasarkan produk. Dari kegiatan ini mitra berhasil meningkarkan penjualan sebesar 149%. Saran yang diberikan yaitu Menambah lahan penanaman agar terjadi peningkatan produktivitas dan peningkatan kebermanfaatan pupuk dan bahan lainnya sebeperti limbah gallon air mineral, daun pisang dan website serta melakukan riset untuk mengetahui tanaman apa yang dapat menghasilnya nilai lebih tinggi dengan masa tanam yang tidak terlalu lama.

Optimizing Sentiment Analysis of Digital Wayang Viewer Comments using SMOTE and the Naïve Bayes Algorithm hardiyanti, mawar; Fajarlestari, Maria Karmelia
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 14, No 3 (2025): 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.v14i3.5002

Wayang performances are an integral part of Indonesia’s rich cultural heritage. This traditional art form has been deeply rooted in Indonesian society for centuries, evolving through live performances and, more recently, through rapid digital adaptations—including presentations on online platforms such as YouTube. In the digital age, YouTube has become a leading platform for video sharing, allowing audiences to enjoy wayang performances without being physically present. However, data from the Central Bureau of Statistics on Socio-Cultural Affairs indicates a decline in interest among younger generations in traditional arts such as wayang. This highlights the need for innovative and relevant approaches to reintroduce this cultural heritage to them. Sentiment analysis based on viewer comments offers an effective way to identify audience opinions—whether positive, negative, or neutral. Comment data were collected using web scraping techniques with Selenium WebDriver, enabling efficient data extraction. The collected data then underwent preprocessing, including case folding, tokenization, and stopword removal, to prepare it for classification. The Naïve Bayes algorithm was employed to categorize comments into positive, negative, or neutral sentiments. Preliminary results revealed that 51.6% of comments were positive, 42.3% neutral, and 6.0% negative. Model evaluation using K-fold cross-validation yielded an accuracy of 0.98 ± 0.01, a precision of 0.99 ± 0.01, and a recall of 0.72 ± 0.11 without applying SMOTE. After applying SMOTE, recall improved to 0.80 ± 0.05. This study contributes to the development of more accurate sentiment analysis models in the context of social media and underscores the importance of techniques like SMOTE in addressing class imbalance issues.

The Expert System for Determining Manual Brew Coffee Techniques and Coffee Beans Using the Forward Chaining Method Fajarlestari, Maria Karmelia; Dwi Yulianto, Bagas
Journal of Information and Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Journal of Information and Technology Unimor (JITU)
Publisher : Department of Information Technology, Universitas Timor, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32938/jitu.v4i2.7761

An expert system for determining coffee types and brewing techniques was developed using the forward chaining method. All related data, including coffee types, brewing techniques, and coffee flavors and characteristics, were collected. From this data, rules were created for the decision-making process. The decisions made in these rules are derived from expert knowledge. The expert in this research is a barista who works as a coffee maker. The decision-making process is expressed in the form of IF(condition)-ELSE(action). The condition represents the initial facts, consisting of data used in the decision-making process, namely coffee flavors and characteristics. The action represents the conclusion, which is the result: the brewing technique to be used based on the coffee's characteristics and the recommended coffee types based on the coffee flavors. Therefore, this expert system will recommend brewing techniques and coffee types according to the desired coffee flavors and characteristics.

Sistem Penjadwalan Karyawan dengan Algoritma Genetika Fajarlestari, Maria Karmelia; Hardiyanti, Mawar
Jurnal Buana Informatika Vol. 15 No. 2 (2024): Jurnal Buana Informatika, Volume 15, Nomor 02, Oktober 2024
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

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

Employee scheduling is a complex problem in Human Resource Management (HRM) that significantly impacts operational efficiency. This study develops an employee scheduling system using a genetic algorithm. The employee schedules are constructed by considering scheduling rules and various components such as the number of days, shifts, employee quality, and scheduling requests. The genetic algorithm, proven effective in solving various optimization problems, is employed to generate optimal schedules through the processes of selection, crossover, and mutation. The results indicate that the genetic algorithm can effectively produce employee schedules, with fitness values indicating improved schedule quality as iterations increase. The findings of this study are anticipated to be useful in HRM, aiming to improve both employee efficiency and satisfaction.

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search