Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Pelatihan Pembinaan UMKM Berbasis Teknologi untuk Meningkatkan SDM Pelaku Usaha Ayam Balung Empuken Citra Anisa Tika Putri; Annisa Maulana Majid; Dwi Astuti; Fahrurozi Muarief
Masyarakat Berkarya : Jurnal Pengabdian dan Perubahan Sosial Vol. 2 No. 2 (2025): Mei : Masyarakat Berkarya : Jurnal Pengabdian dan Perubahan Sosial
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/karya.v2i2.1369

Abstract

As the backbone of the global economy, Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) have a very important role. One of the success factors for SMEs is the effective management of Human Resources (HR). HR management is not only about recruiting and retaining employees, but it also involves strategies that blend human potential with business goals. Additionally, managing an employee team can be a challenge that requires the right skills and strategies. From sourcing top talent to designing effective training programs, everything needs to be well organized to support business growth and sustainability. The Community Service Activity of the Faculty of Economics and Business, Universitas Pelita Bangsa will be carried out online and offline (hybrid), located at the Alam Raya Residence Cluster Block B2 No 12A, Sukasari, Serang Baru, Bekasi Regency and also via Zoom.
Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Dengan Penerapan Metode Ensemble Stacking untuk Menganalisa Sentimen terhadap Kesehatan Mental Annisa Maulana Majid; Karina Imelda; Ismasari Nawangsih
SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Vol 8 No 2 (2025): Jurnal SKANIKA Juli 2025
Publisher : Universitas Budi Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36080/skanika.v8i2.3561

Abstract

Mental health often goes undetected due to the absence of physical symptoms, which hinders timely and appropriate intervention. Many individuals choose to express their emotions on social media rather than access professional services. However, the use of social media can potentially worsen mental health conditions and even impact physical well-being. Therefore, early detection through the analysis of digital data, particularly social media posts, using machine learning approaches is essential. Previous research on mental health sentiment analysis has utilized classification algorithms, but accuracy improvement remains necessary. This study compares single classification algorithms and applies an ensemble stacking method that combines multiple classifiers as base learners and a meta-learner. The results show that the stacking method achieves a higher accuracy of 88.13%.
Analisis Pola Pengangguran Menggunakan Metode Clustering Algoritma K-Means Di Wilayah Kabupaten Cirebon Misbakhul Anam; Annisa Maulana Majid; Ermanto
Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan Vol. 4 No. 4 (2025): Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan
Publisher : Yayasan Inovasi Kemajuan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55826/jtmit.v4i4.743

Abstract

Pengangguran merupakan salah satu permasalahan sosial dan ekonomi yang dihadapi oleh banyak daerah di Indonesia, termasuk salah satunya di wilayah Kabupaten Cirebon. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisa lebih dalam terkait pola pengangguran di wilayah Kabupaten Cirebon pada tingkat Kecamatan menggunakan teknik clustering algoritma K-Means yang dipadukan dengan aplikasi RapidMiner.  Data penelitian terkait pola pengangguran diperoleh dari Dinas Ketenagakerjaan Kabupaten Cirebon periode tahun terbaru yakni tahun 2024, yang meliputi data riwayat pencari kerja seperti Latar Belakang Pendidikan dari terendah sampai tertinggi (SD-S1), Jenis Kelamin, Alamat, serta data jumlah Penyerapan Angkatan Kerja Perusahaan berdasarkan Kecamatan. Hasil 3 cluster dengan kategori Pola Pengangguran Tinggi, Pengangguran Rendah, dan Pengangguran Sedang, dipilih sebagai hasil final dalam penelitian ini dengan nilai evaluasi DBI 0.063 yang menunjukan hasil kualitas clustering mendapatkan nilai yang sangat baik. Visualisasi grafik dan pemetaan wilayah menggunakan ArcGIS pada penelitian ini bertujuan untuk mempermudah dalam memberikan rekomendasi bagi pemerintah daerah, khususnya Dinas Ketenagakerjaan Kabupaten Cirebon, dalam merancang program dan kebijakan yang lebih tepat sasaran dan terstruktur untuk menanggulangi indikasi pola pengangguran yang ada di wilayah Kecamatan Kabupaten Cirebon berbasis data.