Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatika Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa
Mubaraq, Muh. Falah
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Energy Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode Backpropagation Neural Network Untuk Memprediksi Saham Bank Terbesar di Indonesia Mubaraq, Muh. Falah; Sahera, Nelti Juliana; Indri, Indri; Saputra, Rizal Adi
Jurnal Informatika Vol 12, No 3 (2024): INFORMATIKA
Publisher : Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Labuhanbatu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36987/informatika.v12i3.5966

Abstract

Prediksi harga saham yang akurat sangat penting bagi investor untuk membuat keputusan investasi yang bijak. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga saham harga close tiga bank besar di Indonesia menggunakan algoritma backpropagation neural network. Metode penelitian meliputi pengumpulan data historis harian dari Yahoo Finance, preprocessing data, dan pembuatan model neural network dengan satu hidden layer. Evaluasi model menggunakan metrik RMSE, MAE, dan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi memiliki tingkat akurasi yang tinggi untuk ketiga bank. Bank Mandiri mencapai performa terbaik dengan 3 neuron hidden layer, learning rate 0.01, dan toleransi error 0.000001, menghasilkan RMSE 49.565, MAE 38.3087, dan MAPE 0.63%. Bank BRI optimal dengan 12 neuron hidden layer (RMSE 50.003, MAE 29.5462, MAPE 0.74%), sementara Bank BCA dengan 6 neuron hidden layer (RMSE 62.434, MAE 47.7587, MAPE 0.51%). Kesimpulannya, algoritma backpropagation neural network terbukti efektif dalam memprediksi harga saham penutup dengan tingkat akurasi tinggi, ditunjukkan oleh nilai MAPE di bawah 1% untuk ketiga bank.
Pelatihan Aplikasi Perkantoran Microsoft Word bagi Pegawai Perempuan Pemerintah Daerah Kota Kendari untuk Meningkatkan Kompetensi Administrasi Pramono, Bambang; Isnawaty, Isnawaty; Aksara, L M Fid; Mubaraq, Muh. Falah; Nathania, Meutya; Arief, Ariel Djifebrian
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 3 No. 11 (2026): Januari
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v3i11.3917

Abstract

Penguasaan Microsoft Office Word merupakan kompetensi dasar yang wajib dimiliki oleh pegawai administrasi pemerintahan, khususnya dalam penyusunan surat resmi dan dokumen dinas. Namun, masih ditemukan keterbatasan keterampilan dalam pengaturan format surat yang sesuai standar administrasi pemerintahan. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan keterampilan pegawai perempuan Pemerintah Daerah Kota Kendari dalam menggunakan Microsoft Word, khususnya pada pembuatan dan pemformatan surat resmi. Metode pelaksanaan meliputi ceramah, demonstrasi, praktik langsung, serta evaluasi melalui pre-test dan post-test. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan signifikan pemahaman peserta, yang ditunjukkan oleh kenaikan nilai rata-rata post-test dibandingkan pre-test. Selain itu, hasil survei kepuasan peserta menunjukkan tingkat kepuasan yang sangat tinggi terhadap materi, metode, dan instruktur pelatihan. Dengan demikian, pelatihan ini terbukti efektif dalam meningkatkan kompetensi administrasi pegawai perempuan di lingkungan Pemerintah Daerah Kota Kendari.
Co-Authors Aksara, L M Fid Arief, Ariel Djifebrian Bambang Pramono Indri Indri Isnawaty Isnawaty, Isnawaty Nathania, Meutya Rizal Adi Saputra Sahera, Nelti Juliana