Abstract:Abstract: In response to the Industrial Revolution 4.0 era, where information technology has become the basis of human life, houses of worship can also take advantage of advances in information technology to provide optimal…
mal services to their congregants. Community service activities aim to build the website of the GKPI Jemaat Khusus Perumnas II Mandala Church. The method or stage of implementation of the service starts from the preparation stage, the implementation phase, the implementation phase and the report preparation stage. The results of the implementation of the service is the availability of a website-based information system in the Church of GKPI Jemaat Khusus Perumnas II Mandala that can be utilized in providing services in the form of delivering news information, announcements and announcements of church activities that have been carried out or will be carried out. The information system is built based on a website that displays Home, Profile, Management, Citizenship, Services/Services, News and Gallery information.
Keywords: information systems, websites, industrial revolution 4.0
Abstrak: Untuk merespon era Revolusi Industri 4.0, dimana teknologi informasi telah menjadi basis dalam kehidupan manusia, rumah ibadah juga dapat memanfaatkan kemajuan teknologi informasi untuk memberikan pelayanan yang optimal kepada jemaatnya. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat bertujuan untuk membangun website Gereja GKPI Jemaat Khusus Perumnas II Mandala. Metode atau tahapan pelaksanaan pengabdian dimulai dari tahap persiapan, tahap pelaksanaan, tahap implementasi dan tahap pembuatan laporan. Hasil dari pelaksanaan pengabdian adalah tersedianya system informasi berbasis website di Gereja GKPI Jemaat Khusus Perumnas II Mandala yang dapat dimanfaatkan dalam memberikan pelayanan dalam bentuk penyampaian informasi berita, pengumuman dan pemberitahuan aktifitas-aktifitas kegiatan gereja yang telah dilaksanakan maupun yang akan dilaksanakan. Sistem informasi dibangun berbasis website yang menampilkan informasi Home, Profil, Pengurus, Pembinaan Warga, Tata Ibadah/Layanan, Berita dan Galeri.
Kata kunci: sistem informasi, website, revolusi industri 4.0
Abstract:Abstract: In the life of modern society today, humans always use technology in various activities such as information, industry, economics, and especially Multimedia. In the field of Multimedia, Editing must be able to keep…
keep abreast of these developments so that they do not lag behind in determining creativity. Video editors must use technology in learning such as the use of multimedia as a tool for transferring communications.
Keywords: Computer, Vidio, Multimedia
Abstrak: Dalam Kehidupan masyarakat modern dewasa ini, manusia selalu menggunakan teknologi dalam berbagai kegiatan seperti bidang informasi, industri, ekonomi, dan terutama bidang Multimedia. Dalam bidang Multimedia, para Editing harus sudah mampu mengikuti perkembangan tersebut agar mereka tidak ketinggalan dalam menentukan kreatifitas. Para Editing vidio harus menggunakan teknologi dalam pembelajaran seperti penggunaan multimedia sebagai alat untuk mentransfer komunikasi.
Kata kunci: Komputer, Vidio, Multimedia
Abstract:Abstract: Housewives can be entrepreneurs by conducting productive innovation activities at home, so they do not need to leave their home but they also can help increase family income through entrepreneurship. The initial…
l motivation that arises in a housewife for entrepreneurship is for family financial reasons. In addition there is also another motivation, having a particular hobby so that the products from that activities can be sell. Another motivation reason is to do their own career and to get their achievement. From the training conducted for 2 (two) days at Kelurahan Sendang Sari, Kecamatan Kisaran Barat he results were obtained that it is believed that participants gained knowledge, full understanding of entrepreneurship, motivation to do entrepreneurship, the development of the creative economy, strengthening encouragement for housewives to make decision to do entrepreneurship in creative industries.
Keywords: Motivation, Entrepreneurship, Housewives
Abstrak: Para ibu rumah tangga dapat menjadi entrepreneur (wirausaha) dengan melakukan kegiatan-kegiatan inovasi yang produktif dari rumah, sehingga mereka tidak perlu meninggalkan rumah tetapi juga dapat membantu menambah pendapatan keluarga melalui wirausaha. Motivasi awal yang muincul pada diri seorang ibu rumah tangga untuk berwirausaha adalah karena alasan keuangan keluarga. Selain itu ada juga motivasi lain yaitu memiliki hobby tertentu sehingga produk yang muncul dari kegiatan menyalurkan hobby yang dapat dijual. Motivasi lainnya adalah keinginan untuk memiliki karir sendiri dan untuk berprestasi. Dari hasil pelatihan yang dilakukan selama 2 (dua) hari di Kelurahan Sendang Sari, Kecamatan Kisaran Barat diperoleh hasil bahwa diyakini peserta mendapatkan pengetahuan, pemahaman tentang apa itu wirausaha, motivasi untuk berwirausaha, perkembangan ekonomi kreatif dan penguatan dorongan bagi para ibu untuk mengambil keputusan melakukan wirausaha pada bidang industri kreatif.
Kata Kunci: Motivasi, Wirausaha, Ibu Rumah Tangga
Abstract:Abstract: Community service aims to provide partners with the skills and knowledge to utilize tofu liquid waste to be organic fertilizer and provide assistance in making chimney smoke. This activity uses continuous training…
ing and mentoring methods to achieve the target of the solutions offered. During the activity the participants followed very enthusiastically and were committed to developing the production of organic fertilizer from liquid waste knowing to be a side business and a superior village product. In addition, smoke puffs which become a social problem for residents around the tofu industry have been handled by making chimneys.
Keywords: environmental pollution, liquid waste, tofu industry
Abstrak: Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk memberikan keterampilan dan pengetahuan kepada mitra untuk memanfaatkan limbah cair tahu menjadi pupuk organik dan memberikan pendampingan pembuatan asap cerobong. Kegiatan ini dengan menggunakan metode pelatihan dan pendampingan berkesinambungan sehingga tercapai target dari solusi yang ditawarkan. Selama kegiatan berlangsung peserta mengikuti sangat antusian dan berkomitmen untuk mengembangkan produksi pupuk organik dari limbah cair tahu mejadi usaha sampingan dan produk unggulan desa. Selain itu kepulan asap yang menjadi masalah sosial warga sekitar industri tahu telah tertangani dengan dibuatnya cerobong asap.
Kata kunci : pencemaran lingkungan, limbah cair, industri tahu
Abstract:Abstract: Anomalous sound detection is essential for industrial predictive maintenance, as machine failures often originate from subtle acoustic changes during operation. However, high background noise and limitations of…
conventional Convolutional Neural Networks (CNN) reduce detection reliability. This study proposes a 1D-CNN-based anomaly detection framework with multi-view feature fusion and temporal segmentation to enhance detection performance. The approach combines MFCC, Log-Mel Spectrogram, and Chroma STFT features, while temporal segmentation divides audio signals into 5-second segments to better capture transient anomalies. Experiments on the MIMII dataset under varying Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions show that MFCC and Log-Mel fusion achieves the best performance, with 97.90% accuracy and ROC-AUC of 0.9789. The model maintains accuracy above 90% at −6 dB, demonstrating strong robustness in noisy industrial environments.
Keywords: industrial anomaly detection; 1D-CNN; multi-view feature fusion; temporal segmentation; MIMII dataset.
Abstrak: Deteksi anomali suara merupakan komponen penting dalam sistem pemeliharaan prediktif industri, karena kegagalan mesin sering diawali oleh perubahan akustik yang bersifat halus selama proses operasi. Namun, tingkat kebisingan yang tinggi serta keterbatasan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) konvensional dapat menurunkan keandalan deteksi. Penelitian ini bertujuan mengusulkan kerangka deteksi anomali berbasis 1D-CNN yang mengintegrasikan strategi fusi fitur multi-view dan segmentasi temporal untuk meningkatkan kinerja deteksi. Pendekatan yang digunakan menggabungkan fitur MFCC, Log-Mel Spectrogram dan Chroma STFT, sementara teknik temporal splitting membagi sinyal audio menjadi segmen berdurasi 5 detik untuk menangkap anomali yang bersifat sementara. Eksperimen menggunakan dataset MIMII pada berbagai kondisi Signal-to-Noise Ratio (SNR) menunjukkan bahwa kombinasi MFCC dan Log-Mel Spectrogram menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 97,90% dan ROC-AUC sebesar 0,9789. Model juga mempertahankan akurasi di atas 90% pada kondisi kebisingan ekstrem (−6 dB) yang menunjukkan ketahanan yang baik dalam lingkungan industri yang bising.
Kata kunci: deteksi anomali industri; 1D-CNN; fusi fitur multi-view; segmentasi temporal; dataset MIMII
Abstract:Abstract: Dazry Harapan Household Industry (IRT) is an SME in Jambi City specializing in the production of laundry perfume and previously relied on manual record-keeping using notebooks. This conventional method created…
several issues, including frequent stock recording errors, difficulties in preparing financial reports, delays in identifying minimum stock levels, and the absence of structured historical data. This study aims to develop a web-based digital recording system to improve efficiency, accuracy, and transparency in inventory management. The system was developed using the Agile (Scrum) methodology through three sprints covering the creation of login modules, stock and transaction recording, reporting, minimum-stock notifications, and interface refinement. System design was formulated using use case diagrams, flowcharts, database modeling, and interface prototypes based on the Laravel framework. User Acceptance Testing (UAT) demonstrated high user satisfaction, with 90% of respondents stating that the system is easy to use, 85% reporting faster administrative processes, and 95% acknowledging improved reporting accuracy. The system also increased recording efficiency by 66%—from 3 minutes to 1 minute per transaction—and reduced stock recording errors from 15% to 2% per month. The results indicate that implementing a web-based digital recording system significantly enhances the operational performance of SMEs.
Keywords: SMEs, digital recording system, Agile, inventory management, Laravel.
Abstrak: Industri Rumah Tangga (IRT) Dazry Harapan merupakan UMKM di Kota Jambi yang bergerak pada produksi parfum laundry dan masih menggunakan sistem pencatatan manual berbasis buku tulis. Metode konvensional tersebut menimbulkan berbagai permasalahan, seperti tingginya kesalahan pencatatan stok, hambatan dalam penyusunan laporan keuangan, keterlambatan identifikasi stok minimum, serta ketiadaan rekap data historis yang terstruktur. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pencatatan digital berbasis web untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi manajemen persediaan. Pengembangan dilakukan menggunakan metode Agile (Scrum) melalui tiga sprint yang mencakup pembangunan modul login, pencatatan stok, transaksi, laporan, notifikasi stok minimum, serta penyempurnaan antarmuka. Desain sistem dirumuskan menggunakan use case diagram, flowchart, perancangan database, dan prototipe antarmuka berbasis Laravel. Hasil pengujian melalui User Acceptance Test (UAT) menunjukkan tingkat penerimaan pengguna yang tinggi, yaitu 90% menilai sistem mudah digunakan, 85% merasakan percepatan proses pencatatan, dan 95% menilai laporan yang dihasilkan lebih akurat. Efisiensi waktu pencatatan meningkat sebesar 66%, dari 3 menit menjadi 1 menit per transaksi, sedangkan tingkat kesalahan pencatatan menurun dari 15% menjadi 2% per bulan. Penelitian ini membuktikan bahwa implementasi sistem pencatatan digital berbasis web mampu meningkatkan kualitas operasional UMKM secara signifikan.
Kata kunci: UMKM; sistem pencatatan digital; Agile; manajemen stok; Laravel;
Abstract:Abstract: The rapid growth of the digital music industry requires accurate music genre classification systems to enhance user experience in streaming services. This study compares a domain-specific Long Short-Term Memory…
(LSTM) network with three Large Language Models (LLMs)—HuBERT, WavLM, and WAV2Vec 2.0—for Music Genre Classification (MGC). The LSTM model was trained using Mel-spectrograms transformed from the GTZAN dataset, while the LLMs were fine-tuned using a smaller set of raw audio samples due to computational constraints. All models were tested on datasets with identical genre labels to ensure a fair evaluation. Results show that the LSTM model achieved the highest accuracy of 97.10%, outperforming HuBERT (86.00%), WavLM (83.00%), and WAV2Vec 2.0 (80.00%). The LSTM demonstrated superior generalization and stability without overfitting, while the LLMs struggled to differentiate between genres with similar acoustic characteristics. These findings indicate that general-purpose pre-trained models, although powerful, are less effective in music-specific tasks due to domain mismatch. Therefore, incorporating music-specific features and architectures remains essential for achieving higher accuracy and reliability in automatic genre classification systems.
Keywords: audio large language models; comparative deep learning; music genre classification.
Abstrak: Pertumbuhan industri musik digital yang pesat menuntut sistem klasifikasi genre musik yang akurat untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam layanan streaming. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perkembangan pesat model pembelajaran mendalam, khususnya jaringan LSTM dan model bahasa berskala besar LLM seperti HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0, yang telah menunjukkan kemampuan representasi audio yang kuat. Tujuan penelitian ini ini membandingkan jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) khusus domain dengan tiga model Large Language Models (LLM)—HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0—untuk tugas Klasifikasi Genre Musik (MGC). Metode penelitian melibatkan pelatihan LSTM menggunakan data Mel-spectrogram hasil transformasi dari dataset GTZAN, sementara LLM disesuaikan (fine-tuning) menggunakan data audio mentah dalam jumlah lebih kecil karena keterbatasan komputasi. Seluruh model diuji pada dataset dengan label genre yang sama untuk memastikan evaluasi yang adil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mencapai akurasi tertinggi sebesar 97,10%, sedangkan model HuBERT, WavLM, dan WAV2Vec 2.0 masing-masing memperoleh 86,00%, 83,00%, dan 80,00%. Model LSTM menunjukkan kemampuan generalisasi yang lebih baik tanpa overfitting, sedangkan model LLM cenderung kesulitan membedakan genre dengan karakteristik akustik yang mirip. Kesimpulan penelitian ini adalah ketidaksesuaian domain secara signifikan membatasi performa model umum saat diterapkan pada tugas berbasis musik. Oleh karena itu, penggunaan fitur dan arsitektur khusus musik sangat penting dalam membangun sistem klasifikasi genre yang lebih akurat.
Kata kunci: klasifikasi genre musik; model bahasa besar; perbandingan pembelajaran mendalam.
Abstract:Abstract: The rapid growth of the cosmetics industry on e-commerce platforms has intensified competition, creating a critical need for effective, data-driven marketing strategies. This study aims to conduct a comparative…
analysis of machine learning algorithms to predict the sales categories (High, Medium, Low) of cosmetic products on the Tokopedia marketplace. Four classification models; Random Forest, XGBoost, Logistic Regression, and Naive Bayes were trained and evaluated on data collected via web scraping. The methodology incorporates the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) to address significant class imbalance and GridSearchCV for hyperparameter optimization to ensure a fair and robust comparison. The experimental results conclusively show that the Random Forest model achieved the best performance, yielding the highest F1-Score Macro Average of 0.75 and an accuracy of 85.3%. The superior model was subsequently implemented in a simple recommendation system to simulate optimal discount strategies, demonstrating its practical utility in providing actionable insights for business decisions.
Keywords: classification; comparative analysis; machine learning; sales prediction; SMOTE
Abstrak: Pertumbuhan pesat industri kosmetik pada platform e-commerce telah membuat persaingan ketat, sehingga menciptakan kebutuhan krusial akan strategi pemasaran yang efektif dan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif terhadap algoritma machine learning untuk memprediksi kategori penjualan (Tinggi, Sedang, Rendah) produk kosmetik di marketplace Tokopedia. Empat model klasifikasi, yaitu Random Forest, XGBoost, Regresi Logistik, dan Naive Bayes, dilatih dan dievaluasi menggunakan data yang dikumpulkan melalui web scraping. Metodologi penelitian ini menerapkan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas yang signifikan dan GridSearchCV untuk optimisasi hyperparameter guna memastikan perbandingan yang adil. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai performa terbaik, dengan menghasilkan F1-Score Macro Average tertinggi sebesar 0,75 dan akurasi 85,3%. Model unggul ini kemudian diimplementasikan dalam sebuah sistem rekomendasi sederhana untuk menyimulasikan strategi diskon yang optimal, yang menunjukkan kegunaan praktisnya dalam memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan bisnis.
Kata kunci: analisis komparatif; klasifikasi; machine learning; prediksi penjualan; SMOTE
Abstract:Abstract: Current technological developments play a crucial role in driving the tourism industry, one of which is the utilization of technology. However, tourist attractions in border areas face challenges such as limited…
d access to digital information and a lack of interactive media to present local wisdom such as history, customs, and culture. This study aims to develop and implement a QR Code-based Web-based Augmented Reality (WebAR) to digitize local wisdom at tourist attractions, making information more engaging and accessible to tourists. The research methodology adopted three approaches: UCD (User-Centered Design), Agile methods, and TAM (Technology Acceptance Model). This platform contains the local wisdom of two tourist villages in the border area, namely Sebujit Village and Jagoi Babang Village. The results of testing and evaluation using multiple linear regression and SEM-PLS methods on 45 respondents showed that the WebAR technology acceptance model was significant (F = 6.583; p < 0.001). User Attitude (ATU) is a key variable that significantly influences Intention to Use (BI) (β=0.429; p=0.001), while Ease of Use (PEOU) and Benefit (PU) indirectly influence BI through ATU. As additional validation, the classification test yielded an accuracy of 88.90% and an F1-score of 0.941, confirming that QR Code-based WebAR is effective and well-received as a digital information and promotion medium for local wisdom in border areas.
Keywords: border areas; local wisdom; qr code; tourist attractions; web augmented reality.
Abstrak: Perkembangan teknologi saat ini memiliki peran penting dalam mendorong industri pariwisata, salah satunya dengan pemanfaatan teknologi. Namun, objek wisata di daerah perbatasan menghadapi tantangan seperti keterbatasan akses informasi digital dan kurangnya media interaktif untuk menyajikan kearifan lokal seperti sejarah, adat istiadat, dan budaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengimplementasikan Web-based Augmented Reality (WebAR) berbasis QR Code untuk digitalisasi kearifan lokal objek wisata, menjadikan informasi lebih menarik dan mudah diakses bagi wisatawan. Metodologi penelitian mengadopsi tiga pendekatan, UCD (User-Centered Design), metode Agile, dan TAM (Technology Acceptance Model). Platform ini memuat kearifan lokal dua desa wisata di daerah perbatasan, yaitu Desa Sebujit dan Desa Jagoi Babang. Hasil pengujian dan evaluasi dengan metode regresi linier berganda dan SEM-PLS pada 45 responden menunjukkan bahwa model penerimaan teknologi WebAR ini signifikan (F = 6.583; p < 0.001). Sikap Pengguna (ATU) menjadi variabel kunci yang berpengaruh signifikan terhadap Niat Penggunaan (BI) (β=0.429; p=0.001), sementara Kemudahan Penggunaan (PEOU) dan Manfaat (PU) memengaruhi BI secara tidak langsung melalui ATU. Sebagai validasi tambahan, uji klasifikasi menghasilkan akurasi 88,90% dan F1-score 0,941, yang menegaskan bahwa WebAR berbasis Kode QR efektif dan dapat diterima dengan baik sebagai media informasi dan promosi digital kearifan lokal di wilayah perbatasan.
Kata Kunci: daerah perbatasan; kearifan lokal; qr code; web augmented reality.
Abstract:Abstract: Decision Support System (DSS) in telekomunication company service is the key to improving customer satisfaction and operational efficiency. This study aims to assess and select the optional customer service strategy…
ategy using the Mutly Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA) method. This approach is used to analyze various indicators such as respon time, complaint resolution, service cost and costomer satisfaction to find the most efficient solution. The research finding indicate that the MOORA method can provide from the calculation results, it was found that the age range <25 years was ranked first as users who felt satisfied with Product Quality, Price, Service Quality, and the most telecommunications users and the second rank was the age range 25-35 years, the third rank was the age range 36-45 years, the fourth rank was the age range >45 years. The implementation of DSS strengthened by MOORA is expected to improve the quality of service and competitiveness of companies in the competitive telecomunication industry.
 Keywords: customer service; DSS; MOORA; telecomunication; optimizationÂ
Â
Abstrak: Sistem Pendukung Keputusan (DSS) dalam layanan perusahaan telekomunikasi merupakan kunci untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menilai dan memilih strategi layanan pelanggan opsional dengan menggunakan metode Mutly Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA). Pendekatan ini digunakan untuk menganalisis berbagai indikator seperti waktu respons, penyelesaian keluhan, biaya layanan dan kepuasan pelanggan untuk menemukan solusi yang paling efisien. Temuan penelitian menunjukkan bahwa metode MOORA dapat memberikan Dari hasil perhitungan, ditemukan bahwa rentang usia <25 tahun menduduki peringkat pertama sebagai pengguna yang merasa puas terhadap Kualitas Produk, Harga, Kualitas Layanan, dan pengguna telekomunikasi terbanyak dan peringkat kedua adalah rentang usia 25-35 tahun, peringkat ketiga adalah rentang usia 36-45 tahun, peringkat keempat adalah rentang usia >45 tahun. Penerapan DSS yang diperkuat oleh MOORA diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan dan daya saing perusahaan dalam industri telekomunikasi yang kompetitif.
Â
Kata kunci: DSS; MOORA; layanan pelanggan; telekomunikasi; optimasi
Â