Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Pengembangan UMKM dan Literasi Digital Desa Wonorejo Kabupaten Karanganyar Safaat, Irhas; Khoiri, Fadlan; Pinilih, Bahtiar Surya; Maharani, Elvina; Fatrilia, Elisa Intan; Turmudi, Hadis
JGEN : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 3 No. 2 (2025): JGEN : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, April 2025
Publisher : Lumbung Pare Cendekia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60126/jgen.v3i2.880

Abstract

Kuliah Kerja Nyata (KKN) merupakan program wajib bagi mahasiswa perguruan tinggi yang bertujuan untuk menerapkan ilmu pengetahuan akademis pada kehidupan nyata, meningkatkan keterampilan sosial, dan memberikan solusi atas permasalahan masyarakat. Program KKN ini berfokus pada peningkatan kualitas penjualan dan pemasaran bagi UKM setempat melalui peningkatan banner promosi, dan peningkatan kewaspadaan masyarakat terhadap ancaman hoax dan link phishing berbasis Artificial Intelligence (AI) melalui sosialisasi literasi digital. Metode pelaksanaan meliputi identifikasi masalah, analisis kausalitas, penentuan solusi (kemitraan kampus-desa, peningkatan pemasaran UKM, sosialisasi literasi digital), implementasi solusi (pembuatan banner, sosialisasi), dan evaluasi. Hasil kegiatan menunjukkan antusiasme masyarakat terhadap sosialisasi pencegahan hoax AI dan dampak positif pemasangan banner terhadap visibilitas UKM. Program ini diharapkan dapat meningkatkan literasi digital, kewaspadaan keamanan siber, dan efektivitas pemasaran UKM di Desa Wonorejo.
Penerapan Algoritma Backpropagation untuk Memprediksi Jumlah Pemain pada Game Valorant Abdullah, Muhammad Hasyim; Nurhuda, Tegar Rafif Putra; Pinilih, Bahtiar Surya; Syadida, Winanda Qoulan; Hafithuddin, Dabith; Kusumastuti, Rajnaparamitha
Jurnal Informasi dan Teknologi Vol 1 No 3 (2024): JITU: Jurnal Informasi dan Teknologi Universitas Cokroaminoto Palopo
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/jitu.v1i3.71

Abstract

Penelitian ini menerapkan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation untuk memprediksi jumlah pemain game Valorant, yang dirilis oleh Riot Games pada Juni 2020. Valorant merupakan game MMOFPS yang populer, sehingga prediksi jumlah pemain di masa depan penting bagi pengembang dan pengelola game. Data yang digunakan dalam penelitian diambil dari website tracker.gg dan pelatihan model dilakukan menggunakan Google Colab. Metode yang digunakan adalah JST Backpropagation dengan Adam optimizer dan Mean Squared Error (MSE) sebagai fungsi loss. Hasil menunjukkan bahwa model ini mampu memprediksi jumlah pemain dengan MSE sebesar 391604108292.3333 dan persentase error 2.96%. Prediksi juga mengindikasikan adanya peningkatan jumlah pemain secara stabil dari Agustus 2024 hingga Juli 2025, dengan pola musiman yang konsisten. Jumlah pemain diperkirakan lebih tinggi dibanding tahun-tahun sebelumnya. Studi ini juga menekankan pentingnya teknik augmentasi data dan optimasi arsitektur untuk meningkatkan akurasi prediksi. Hasil ini menunjukkan potensi besar JST Backpropagation dalam memprediksi tren pemain dan dapat digunakan sebagai acuan strategi pengembangan game ke depan