Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

KONTRIBUSI SOSIAL MAHASISWA PERTUKARAN 2 DALAM PEMBAGIAN BIBIT DI DESA GUNUNG WALAT Hadi, Bintang
Kreativitas Pada Pengabdian Masyarakat (Krepa) Vol. 3 No. 3 (2024): Kreativitas Pada Pengabdian Masyarakat (Krepa)
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.8765/krepa.v3i3.6009

Abstract

Kegiatan pembagian bibit yang dilaksanakan oleh mahasiswa pertukaran dari Institut Pertanian Bogor (IPB) di Desa Gunung Walat merupakan bagian dari program pertukaran mahasiswa merdeka yang bertujuan untuk mengintegrasikan pendidikan dengan pengabdian kepada masyarakat. Artikel ini menganalisis kontribusi sosial mahasiswa dalam meningkatkan kesadaran akan pentingnya pertanian berkelanjutan dan dampaknya terhadap produktivitas pertanian lokal. Melalui kolaborasi antara mahasiswa dan warga desa, kegiatan ini tidak hanya berhasil mendistribusikan bibit yang sesuai dengan kondisi lokal, tetapi juga memperkuat hubungan sosial dan meningkatkan keterlibatan masyarakat dalam upaya penghijauan. Pengalaman yang diperoleh mahasiswa selama kegiatan ini berkontribusi pada pengembangan kompetensi mereka sebagai calon sarjana yang peduli terhadap isu-isu sosial dan lingkungan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa kegiatan ini memberikan manfaat langsung kepada masyarakat dan mendorong keberlanjutan program melalui pelatihan dan edukasi tentang teknik pertanian berkelanjutan. Diharapkan kegiatan serupa dapat dilanjutkan untuk memperluas dampak positifnya di masa depan.
IDENTIFIKASI DAERAH RAWAN BANJIR DI KOTA BENGKULU MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DENGAN PYTHON Hadi, Bintang; Guntur Alam, RG; Juhardi, Ujang; Kharisma Hidayah, Agung
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13976

Abstract

Kota Bengkulu merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang rentan terhadap bencana banjir, terutama akibat tingginya curah hujan serta perubahan tata guna lahan yang tidak terkendali. Permasalahan utama dalam mitigasi banjir adalah kurangnya identifikasi wilayah rawan secara sistematis berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi daerah rawan banjir di Kota Bengkulu dengan memanfaatkan algoritma K-Means Clustering berbasis Python. Data yang digunakan meliputi curah hujan dari BMKG periode April hingga Desember 2024 dan data historis banjir dari BNPB. Metode penelitian terdiri dari tahap pengumpulan dan praproses data, penerapan algoritma K-Means menggunakan Rumus Jarak Absolut, serta visualisasi hasil menggunakan pustaka matplotlib. Hasil analisis menghasilkan tiga kategori wilayah: risiko tinggi, sedang, dan rendah. Kecamatan Muara Bangka Hulu teridentifikasi sebagai wilayah dengan risiko tinggi, sedangkan Teluk Segara tergolong risiko rendah. Validasi dengan data historis menunjukkan hasil yang akurat dan relevan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengambilan kebijakan mitigasi banjir di Kota Bengkulu, serta menjadi referensi bagi penerapan metode serupa di wilayah lain.