Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

Penerapan Experiential Learning untuk Meningkatkan Kompetensi dan Refleksi Mahasiswa pada Pelatihan Mining Data Makro Intan Mega Maharani; Dita Rosyita; Aulia Nurul Hikmah; Putra Astaman; Aditya Arief Rachmadhan; Akbar Hariputra; Dita Atasa; Annisa Vira Widayanti
Sinergi Aksi Nyata Cendekia Vol 1, No 1 (2025): Agustus
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengembangan, Pemberdayaan Potensi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.6131/sancaka.v1i1.173

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas pelatihan data mining makro berbasis experiential learning dalam meningkatkan kompetensi konseptual, kemandirian, dan refleksi mahasiswa untuk menutup kesenjangan antara tuntutan Outcome-Based Education (OBE) dan kesiapan mahasiswa. Kegiatan ini merupakan bagian dari program pengabdian kepada masyarakat yang dirancang dengan pendekatan student-centered learning (SCL). Data diperoleh melalui pre-test, post-test, dan kuesioner reflektif. Analisis menggunakan tiga indikator utama: Normalized-Gain (N-Gain), Reflective Learning (RL), dan Experiential Learning Mapping (ELM). Hasil menunjukkan peningkatan signifikan pada pemahaman konseptual (N-Gain = 1,00), sedangkan nilai RLII sebesar 3,29 mengindikasikan refleksi moderat. Temuan ini menegaskan bahwa experiential learning efektif dalam memperkuat kompetensi kognitif, tetapi optimalisasi fase reflektif diperlukan agar pembelajaran menjadi transformasional dan berkelanjutan.
Teknologi dalam Rantai Pasok Agribisnis: Analisis Bibliometrik tentang Perannya dalam Meningkatkan Ketahanan Pangan Annisa Vira Widayanti; Raka Selaksa Charisma Muchammad; Akbar Hariputra; Aditya Arief Rachmadhan
Agriekstensia : Jurnal Penelitian Terapan Bidang Pertanian Vol. 24 No. 1 (2025): AGRIEKSTENSIA: Jurnal Penelitian Terapan Bidang Pertanian
Publisher : Politeknik Pembangunan Pertanian Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34145/agriekstensia.v24i1.3738

Abstract

Climate change, global disruptions, and unequal food distribution have made food security a critical and urgent global issue. In response, digital technologies offer strategic opportunities to enhance the efficiency, transparency, and resilience of agribusiness supply chains. However, existing research remains fragmented, often lacking thematic integration and a global perspective on how digital innovations contribute to food security. This study aims to systematically map the global research landscape through a bibliometric analysis of 100 Scopus-indexed articles published between 2019 and 2025, focusing on the intersection of digital technology, agribusiness, and food security. Using VOSviewer, five major thematic clusters are identified: blockchain and traceability, digital supply chain platforms, artificial intelligence, sustainability transformation, and data-driven agribusiness. The findings show that technologies such as blockchain, IoT, and AI play a vital role in supporting food system availability, accessibility, and stability. Emerging topics such as circular economy and digital inclusion reflect a shift toward more sustainable and equitable digital food systems. This study not only synthesizes existing academic discourse but also provides strategic insights for future research, policy design, and inclusive technological adoption—particularly in developing regions. As such, it serves as an essential foundation for designing systemic, inclusive, and sustainable digital transformation in agrifood systems to address the urgent challenge of global food security.
PENDAMPINGAN PENGOLAHAN LAHAN DAN PENANAMAN BIBIT UNTUK MENINGKATKAN KETERAMPILAN BUDIDAYA TANAMAN DI YAYASAN FAJAR HIDAYAH NABAWI KABUPATEN MAROS Putra Astaman; Aulia Nurul Hikmah; Muhammad Dassir; Akbar Hariputra; Aulia Maghfirah Ichwan; Ahmad Zailan; Riskiyani Riskiyani
Sinergi Aksi Nyata Cendekia Vol 2, No 1 (2026): Agustus (In Press)
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengembangan, Pemberdayaan Potensi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.6131/sancaka.v2i1.341

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini dilaksanakan di Yayasan Fajar Hidayah Nabawi, Kabupaten Maros, untuk memperkuat pengetahuan dan keterampilan peserta dalam tahapan dasar budidaya tanaman, mulai dari pengolahan lahan, penyiapan media tanam, pemupukan, pembuatan bedengan, penutupan lubang tanam, hingga penanaman bibit. Permasalahan utama mitra terletak pada kebutuhan peningkatan kapasitas teknis budidaya serta terbatasnya fasilitas pendukung untuk kegiatan praktik di lapangan. Pelaksanaan kegiatan menggunakan pendekatan partisipatif melalui observasi lokasi, pengarahan teknis, demonstrasi, praktik langsung, pendampingan, dan evaluasi sederhana. Praktik lapangan mencakup pembersihan area tanam, penggemburan tanah, penyusunan bedengan, pencampuran tanah dengan kompos dan kapur, serta penanaman bibit pada media polibag dan lahan yang telah disiapkan. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa peserta memperoleh pengalaman aplikatif dalam memahami tahapan awal budidaya tanaman secara lebih terarah. Peserta juga mampu mengenali fungsi pengolahan tanah, peran bahan organik, manfaat pemberian kapur, serta penggunaan polibag untuk mendukung pemeliharaan bibit. Kendala berupa keterbatasan alat kerja tidak menghambat pelaksanaan kegiatan karena dapat diatasi melalui pembagian tugas dan kerja sama lapangan. Temuan ini menegaskan bahwa pendampingan berbasis praktik merupakan strategi pembelajaran yang efektif untuk meningkatkan keterampilan budidaya tanaman serta mendorong pemanfaatan lahan secara lebih produktif dan berkelanjutan. Pada tataran praktis, kegiatan ini memperkuat keterhubungan antara pengetahuan akademik, kebutuhan mitra, dan pengalaman lapangan peserta dalam mengelola aktivitas pertanian sederhana secara lebih mandiri di tingkat lokal.
MEMBANGUN KEMANDIRIAN PANGAN SEJAK DINI: PROGRAM BUDIDAYA CABAI POLYBAG BERBASIS EXPERIENTIAL LEARNING DI KPH PANCENG Yennyka Leilasariyanti; Putri Nurmalita Sari; Dwi Laila Maulida; Yesi Mustika Ningsih; Annisa Vira Widayanti; Akbar Hariputra
Sinergi Aksi Nyata Cendekia Vol 2, No 2 (2026): Mei
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengembangan, Pemberdayaan Potensi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.6131/sancaka.v2i2.241

Abstract

Kemandirian pangan di tingkat rumah tangga merupakan fondasi ketahanan ekonomi masyarakat pedesaan. Sebagai akademisi di bidang Agribisnis, program pengabdian ini bertujuan untuk mentransfer pengetahuan mengenai manajemen pemanfaatan lahan sempit melalui budidaya cabai dalam polybag. Mitra strategis dalam kegiatan ini adalah Kesatuan Pemangkuan Hutan (KPH)Panceng dan siswa SDN 322 Gresik sebagai agen perubahan usia dini. Metode yang digunakan adalah Participatory Technology Development (PTD) yang meliputi penyuluhan aspek agribisnis rumah tangga dan praktik teknis budidaya. Hasil pengabdian menunjukkan peningkatan pemahaman siswa sebesar 66% terhadap teknik budidaya dan pentingnya nilai ekonomis pekarangan. Sinergi antara akademisi, instansi kehutanan (KPH), dan institusi pendidikan terbukti mampu menciptakan model edukasi pertanian yang aplikatif untuk mendukung ketahanan pangan keluarga.
Utilizing ChatGPT as a Large Language Model for Qualitative Decision Tree Modeling: A Proof-of-Concept for Strengthening Food Security in Indonesia Aditya Arief Rachmadhan; Prasmita Dian Wijayati; Annisa Vira Widayanti; Akbar Hariputra; Rizki Puspita Dewanti
Jurnal Riset Multidisiplin Agrisosco Vol 4, No 1 (2026): Vol 4 No 1 April 2026
Publisher : Lembaga Penelitian, Pengembangan, Pemberdayaan Potensi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61316/jrma.v4i1.229

Abstract

This study explores the use of Artificial Intelligence, specifically ChatGPT as a large language model, in constructing a qualitative decision tree to support food security analysis in Indonesia. Framed within the FAO’s four-pillar approach—availability, access, utilization, and stability—the research adopts a methodological proof-of-concept design and does not rely on primary or secondary empirical datasets. Instead, the analysis is based on AI-generated reasoning derived from structured prompts, which are systematically organized into a conceptual decision tree framework. Validation is conducted through interpretative comparison with established theoretical frameworks and national policy documents, rather than empirical testing or expert elicitation. The resulting model provides a structured representation of strategic pathways and potential policy options, highlighting the advantages of AI-assisted modeling in terms of speed, scalability, and integrative synthesis of knowledge. However, the model remains qualitative and exploratory, with limitations related to contextual specificity, potential bias, and the absence of real-time data. The findings suggest that AI can function as a complementary analytical tool for structuring policy-relevant insights, although its application requires careful validation and should not be interpreted as evidence of policy effectiveness.