Abstract:Abstract: Unpredictable weather changes often become a problem in the process of drying clothes, especially when it rains suddenly. This condition can cause clothes to get wet again by reducing the efficiency of time and…
energy. Therefore, this study aims to design and implement a prototype of an automatic clothesline based on the Internet of Things with an ESP32 microcontroller and an LDR sensor as a weather condition detector based on light intensity. The research methods used in this study include hardware and software design, system assembly, and testing the device's performance in various environmental conditions. The LDR sensor is used to read changes in light intensity, then the data is processed by the ESP32 to control the stepper motor as a driver for the automatic opening and closing mechanism of the clothesline. The results of the study show that all system components, including the LDR sensor, ESP32 microcontroller, stepper motor, buzzer, and power supply can work in an integrated and stable manner. This system has a 100% success rate with an average response time of around ±1 second, so it is able to respond to changes in environmental conditions quickly and effectively.
Keywords: Prototype, Automatic clothesline, ESP32, LDR
Abstrak: Perubahan cuaca yang tidak menentu sering menjadi permasalahan dalam proses penjemuran pakaian, khususnya ketika hujan turun secara tiba-tiba. Kondisi tersebut dapat menyebabkan pakaian kembali basah dengan menurunkan efisiensi waktu serta tenaga. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan prototype jemuran pakaian otomatis berbasis Internet Of Things dengan mikrokontroller ESP32 serta sensor LDR sebagai pendeteksi kondisi cuaca berdasarkan intensitas cahaya. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini meliputi perancangan perangkat keras dan perangkat lunak, perakitan sistem, serta pengujian kinerja alat di berbagai kondisi lingkungan. Sensor LDR digunakan untuk membaca perubahan intensitas cahaya, kemudian data di proses oleh ESP32 untuk mengendalikan motor stepper sebagai penggerak mekanisme buka dan tutup jemuran secara otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh komponen sistem, meliputi sensor LDR, mikrokontroller ESP32, motor stepper, buzzer, dan catu daya dapat bekerja secara integrasi dan juga secara stabil. Sistem ini memiliki tingkat keberhasilan 100% dengan rata-rata waktu respon sekitar ±1 detik, sehingga mampu merespon perubahan kondisi lingkungan dengan cepat dan efektif.
Kata kunci: Prototype, Automatic clothesline, ESP32, LDR
Abstract:Abstract: A multicultural environment is a social environment that has diversity and coexists with differences, but often this creates challenges in the process of adjustment. This article aims to provide students and readers…
aders with an understanding of human resource development management in a multicultural environment as an effort to facilitate adaptation and thinking in dealing with the cultural diversity of each employee in an organization. This research uses a literature review and uses descriptive analysis methods. Human resource development management (HRD) is carried out through education and training both formally and informally. There are five important domains in human resource development management, namely professionalism, competitiveness, functional competence, participatory excellence and cooperation. Human resource development management in these five important domains will be implemented if implemented with good and correct management control so that the goals of the organization will be realized and able to create quality human resources and be able to face all differences that exist in the work environment.
Keywords: Management, Human Resources, Multicultural Environment
Abstrak: Lingkungan multibudaya merupakan lingkungan sosial yang memiliki keberagaman dan hidup berdampingan dengan perbedaan, tetapi tidak jarang hal ini menimbulkan tantangan dalam proses penyesuaian diri. Artikel ini bertujuan memberikan pemahaman kepada mahasiswa dan pembaca mengenai managemen pengembangan sumber daya manusia dalam lingkungan multibudaya sebagai upaya untuk memfasilitasi adaptasi dan pemikiran dalam menghadapi keberagaman budaya yang dimiliki setiap karyawan dalam suatu organisasi. Penelitian ini menggunakan kajian literatur dan menggunakan metode analisis deskriptif. Managemen pengembangan sumber daya manusia (SDM) dilakukan melalui pendidikan dan pelatihan baik secara formal maupun informal. Terdapat lima domain penting dalam managemen pengembangan sumber daya manusia yaitu profesionalitas, daya kompetitif, kompetensi fungsional, keunggulan partisipatif dan kerja sama. Managemen pengembangan sumber daya manusia pada kelima domain penting tersebut akan terlaksana apabila dilaksanakan dengan kontrol managemen yang baik dan benar sehingga tujuan dari organisasi akan terwujud dan mampu menciptakan sumber daya manusia yang berkualitas dan mampu menghadapi segala perbedaan yang ada dalam linkungan kerja.
Kata Kunci: Managemen, Sumberdaya Manusia, Lingkungan Multibudaya
Abstract:Abstract: Electronic Medical Records (EMR) is a form of health information service that is carried out and recorded computerized. In 2024, at Soeharto Heerdjan Hospital, obstacles encountered in filling out the Integrated…
d Patient Progress Notes (CPPT) were its completeness, where 25.6% of patient data documents were incomplete. The purpose of this study was to determine the relationship between nurses' knowledge of electronic medical records and the completeness of the Integrated Patient Progress Notes (CPPT) at Soeharto Heerdjan Hospital. This study was conducted at Soeharto Heerdjan Hospital from February 2024 to June 2025 using a quantitative method with a cross-sectional research design with a sample of 58 inpatient nurses at Soeharto Heerdjan Hospital. The instruments in this study were the CPPT completeness observation sheet and the nurses' knowledge questionnaire about EMR. The data collection technique in this study was non-probability sampling with an accidental sampling method with univariate and bivariate analysis using chi-square. The analysis of the completeness of the CPPT showed that 53.4% (31 respondents) completed the form completely, and 46.6% (27 respondents) incompletely. Regarding nurses' knowledge of EMR, 33 nurses (56.9%) had sufficient knowledge, and 25 nurses (43.1%) had good knowledge. Bivariate analysis using the Chi-Square test revealed a correlation between nurses' knowledge of EMR and the completeness of the CPPT (p-value 0.000). To improve nurses' knowledge of EMR use at Soeharto Heerdjan Hospital, routine technical training on the use of EMR and nursing documentation is recommended at least twice a year to achieve the completeness of the CPPT.
Keywords: CPPT Completeness, Nurse Knowledge, Electronic Medical Records.
Abstrak: Rekam Medis Elektronik merupakan salah satu bentuk layanan informasi kesehatan yang dilakukan dan tercatat secara komputerisasi. Tahun 2024 di RS Soeharto Heerdjan kendala yang terjadi dalam pengisian CPPT terdapat pada kelengkapannya dimana terdapat 25,6% dokumen data pasien yang belum terisi. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui hubungan antara pengetahuan perawat tentang rekam medis elektronik dengan kelengkapan Catatan Perkembangan Pasien Terintegrasi (CPPT) di RS Soeharto Heerdjan. Penelitian ini dilakukan di RS Soeharto Heerdjan pada bulan Februari 2024-Juni 2025 dengan metode kuantitatif dengan desain penelitian cross sectional dengan jumlah sampel 58 perawat rawat inap RS Soeharto Heerdjan. Instrumen dalam penelitian ini adalah lembar observasi kelengkapan CPPT dan Kuesioner pengetahuan perawat tentang RME. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini yaitu non-probability sampling dengan metode accidental sampling dengan analisi univariat dan bivariat menggunakan chi-square. Hasil analisis kelengkapan CPPT didapatkan sebanyak 53,4% (31 responden) terisi lengkap dan sebanyak 46,6% (27 responden) tidak terisi lengkap. Pada variabel pengetahuan perawat tentang RME, sebanyak 33 perawat (56,9%) memiliki pengetahuan cukup dan 25 perawat (43,1%) memiliki pengetahuan baik. Berdasarkan hasil uji bivariat menggunakan uji Chi-Square terdapat hubungan antara pengetahuan perawat tentang RME dengan kelengkapan pengisian CPPT (p- value 0.000). Dalam upaya untuk meningkatkan pengetahuan tentang penggunaan RME pada perawat di RS Soeharto Heerdjan sehingga kelengkapan CPPT dapat tercapai diharapkan untuk menyelenggarakan pelatihan teknis rutin minimal dua kali dalam setahun tentang penggunaan Rekam Medis Elektronik (RME) dan pendokumentasian keperawatan.
Kata Kunci: Kelengkapan CPPT, Pengetahuan Perawat, Rekam Medis Elektronik.
Abstract:Abstract: This study aims to maximize the production profits of Coffee Milk and Tea Milk in a cafe in Tanah Karo using a graphical linear programming method through the Autograph application. The information used includes…
s production costs, production time per cup, and weekly profits. The constraints encountered were a cost limit of 645,000 per week and a production time of 684 minutes per week. An objective function was created to optimize the profits of both products. Calculations both manually and through Autograph showed that the optimal point was at coordinates (1,1) with the highest profit value reaching 867,000 per week. Therefore, balancing the production proportions between Coffee Milk and Tea Milk is an important factor in achieving maximum profits.
Keywords: Autograph; Coffee Shop; Graphical Method; Profit Optimization
Abstrak: Studi ini bertujuan untuk memaksimalkan keuntungan produksi Kopi Susu dan Teh Susu di sebuah kafe yang berada di Tanah Karo dengan menggunakan metode pemrograman linier grafik melalui aplikasi Autograph. Informasi yang digunakan mencakup biaya produksi, durasi pembuatan per gelas, serta keuntungan mingguan. Kendala yang ditemukan adalah batasan biaya sebesar Rp645.000 per minggu dan waktu produksi selama 684 menit per minggu. Fungsi tujuan dibuat untuk mengoptimalkan keuntungan dari kedua produk. Perhitungan baik secara manual maupun melalui Autograph menunjukkan bahwa titik optimal berada pada koordinat (1,1) dengan nilai keuntungan tertinggi mencapai Rp867.000 per minggu. Oleh karena itu, keseimbangan proporsi produksi antara Kopi Susu dan Teh Susu merupakan faktor penting dalam meraih keuntungan maksimal.
Kata kunci: Autograph; Kedai Kopi; Metode Grafik; Optimasi Keuntungan
Abstract:Abstract: This study aims to optimize the profit of Mr. Muhammad Safwan's tofu and tempeh business in Medan City using a linear programming graphical method assisted by Autograph software. The type of research used is quantitative…
antitative with a case study approach. Data were obtained through direct interviews, observations, and documentation in May 2026. The results of the study indicate that the actual condition of the business produces 48 tofu trays and 1,000 tempeh pieces per day using 546 kg of soybeans from a total availability of 600 kg, and generates a net profit of Rp1,585,800 per day. Based on the formulation of the objective function to maximize gross profit Z' = 9,600x₁ + 2,345x₂ and the main constraint 2x₁ + 0.45x₂ ≤ 600, the optimal solution obtained by the graphical method is at point B (0; 1,333.33), which is producing 1,333 tempeh pieces per day without producing tofu. The maximum gross profit reached Rp3,126,665 per day, and after deducting fixed costs of Rp1,220,000, the maximum net profit was Rp1,906,665 per day. Thus, the potential profit increase was Rp321,533 per day, or approximately 20.27% compared to the actual situation. This study demonstrates that the linear programming graphical method with the assistance of Autograph software is effective in solving profit optimization problems in MSMEs involving two decision variables.
Keywords: Profit Optimization, Linear Programming, Graphical Method, Autograph, Tofu and Tempeh MSMEs
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan keuntungan usaha tahu tempe milik Bapak Muhammad Safwan di Kota Medan dengan menggunakan metode grafik program linier berbantuan software Autograph. Jenis penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan studi kasus. Data diperoleh melalui wawancara langsung, observasi, dan dokumentasi pada bulan Mei 2026. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kondisi aktual usaha memproduksi 48 loyang tahu dan 1.000 pcs tempe per hari dengan penggunaan kedelai 546 kg dari total ketersediaan 600 kg, serta menghasilkan keuntungan bersih sebesar Rp1.585.800 per hari. Berdasarkan perumusan fungsi tujuan memaksimalkan keuntungan kotor Z' = 9.600x₁ + 2.345x₂ dan kendala utama 2x₁ + 0,45x₂ ≤ 600, solusi optimal yang diperoleh dengan metode grafik adalah pada titik B (0; 1.333,33), yaitu memproduksi 1.333 pcs tempe per hari tanpa memproduksi tahu. Keuntungan kotor maksimum mencapai Rp3.126.665 per hari, dan setelah dikurangi biaya tetap Rp1.220.000, keuntungan bersih maksimum menjadi Rp1.906.665 per hari. Dengan demikian, potensi peningkatan keuntungan sebesar Rp321.533 per hari atau sekitar 20,27% dibandingkan kondisi aktual. Penelitian ini membuktikan bahwa metode grafik program linier dengan bantuan software Autograph efektif untuk menyelesaikan permasalahan optimalisasi keuntungan pada UMKM yang melibatkan dua variabel keputusan.
Kata Kunci: Optimalisasi Keuntungan, Program Linier, Metode Grafik, Autograph, UMKM Tahu Tempe
Abstract:Abstract: With the rapid development of information technology, there are many career options available in the field of informatics. However, it is often difficult for students to choose a specialization that matches their…
ir interests and abilities. The purpose of this study is to develop a career path recommendation system for informatics students and to evaluate the performance of the K-Nearest Neighbor (KNN) and Naive Bayes algorithms in classification tasks. The data used in this study were collected via a questionnaire comprising 22 assessment indicators related to students’ interests, academic understanding, and preferred work styles. A total of 300 respondent data points were utilized, with 20% allocated for testing and 80% for training. The research process included preprocessing, data transformation, modeling, and evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that the Naive Bayes algorithm outperforms KNN, achieving an accuracy of 97%, precision of 93%, recall of 93%, and an F1-score of 93%. Therefore, Naive Bayes is considered more optimal in terms of classification performance. It is expected that the developed system can assist students in determining their career paths in a more data-driven and objective manner.
Keywords: Machine Learning, KNN, Naïve Bayes, Career Recommendation, Classification
Abstrak: Dengan berkembangnya teknologi informasi yang cepat, ada banyak pilihan karir di bidang informatika. Namun, sulit bagi mahasiswa untuk memilih spesialisasi yang sesuai dengan minat dan kemampuan mereka. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem rekomendasi jalur karier untuk mahasiswa informatika dan juga untuk mengevaluasi bagaimana algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naive Bayes bekerja dalam klasifikasi. Data yang digunakan diperoleh melalui kuesioner yang terdiri dari 22 indikator penilaian yang berkaitan dengan minat mahasiswa, pemahaman akademik, dan gaya kerja yang mereka sukai. Sebanyak 300 data dari responden digunakan, dengan 20% data dialokasikan untuk pengujian dan 80% untuk pelatihan. Proses penelitian termasuk tahapan preprocessing, transformasi data, pemodelan, dan evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan skor F1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes lebih baik dibandingkan KNN dengan nilai akurasi 97%, presisi 93%, recall 93%, dan skor F1. Akibatnya, Naïve Bayes lebih optimal dalam member. Diharapkan sistem yang dibuat dapat membantu mahasiswa dalam menentukan karir mereka secara lebih berbasis data dan objektif.
Kata Kunci: Machine Learning, KNN, Naïve Bayes, Rekomendasi Karier, Klasifikasi
Abstract:Abstract: The purpose of this study is to analyze and compare the performance of the K-Nearest Neighbor (KNN) and Naïve Bayes algorithms in providing study program recommendations in the Faculty of Arts and Design. The data…
data were obtained from 250 respondents through a questionnaire consisting of 20 indicators related to students’ interests, abilities, creativity, technology, and career preferences. The research process included data preprocessing, data transformation, dataset splitting into training and testing data, modeling using the KNN and Naïve Bayes algorithms, and model performance evaluation using accuracy metrics. The data processing was carried out using the Python programming language on the Google Colab platform. The results showed that the KNN algorithm achieved an accuracy of 94%, while the Naïve Bayes algorithm obtained an accuracy of 92%. These findings indicate that the KNN algorithm performed better in classifying study program recommendations compared to the Naïve Bayes algorithm. It is expected that this research can serve as a foundation for developing a more effective decision support system to assist prospective students in selecting study programs that match their interests and abilities.
Keywords: K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes, Machine Learning, Classification, Study Program Recommendation.
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis dan membandingkan kinerja algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve Bayes dalam memberikan rekomendasi program studi di Fakultas Seni dan Desain. Data diperoleh dari 250 responden melalui kuesioner yang terdiri dari 20 indikator yang berkaitan dengan minat, kemampuan, kreativitas, teknologi, dan preferensi karier mahasiswa. Proses preprocessing data, transformasi data, pembagian dataset menjadi data pelatihan dan pengujian, pemodelan menggunakan algoritma KNN dan Naive Bayes, dan evaluasi kinerja model dengan akurasi adalah bagian dari penelitian. Proses pengolahan data dilakukan pada platform Google Colab menggunakan bahasa pemrograman Python. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma KNN memiliki akurasi sebesar 94%, sedangkan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 92%. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma KNN lebih baik dalam mengklasifikasikan rekomendasi program studi daripada algoritma Naïve Bayes. Diharapkan penelitian ini akan menjadi dasar untuk membuat sistem pendukung keputusan yang lebih baik yang membantu calon mahasiswa memilih program studi yang sesuai dengan minat dan kemampuan mereka.
Kata Kunci: KNN, Naïve Bayes, Machine Learning, Klasifikasi, Rekomendasi Program Studi.
Abstract:Abstract: Advances in digital technology have generated consumer transaction history data that can be used to analyze consumer behavior and types. However, this data has not yet been optimally utilized in the consumer segmentation…
gmentation process. This study aims to develop a consumer type classification system based on transaction history using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. The dataset used was sourced from Kaggle and included variables such as product type, brand, category, quantity, price, and payment method. The research stages included data collection, preprocessing, model training and testing, and evaluation of classification results. The system was built using PHP and MySQL. The KNN method was used to group consumers into Regular, Premium, and Optimal categories. Testing results using 100 data points and setting K=5 showed an accuracy of 65%; the study found that the K-Nearest Neighbor (KNN) method successfully classified the data.
Keywords: Classification, Consumer Type, Transaction History, Data Mining, K-Nearest Neighbor (KNN).
Abstrak: Perkembangan teknologi digital menghasilkan data riwayat transaksi konsumen yang dapat dimanfaatkan untuk menganalisis perilaku dan tipe konsumen. Namun, data tersebut belum dimanfaatkan secara optimal dalam proses pengelompokan konsumen. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi tipe konsumen berdasarkan riwayat transaksi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dengan variabel jenis produk, merek, kategori, kuantitas, harga, dan metode pembayaran. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapemrosesan, pelatihan dan pengujian model, serta evaluasi hasil klasifikasi. Sistem dibangun menggunakan PHP dan MySQL. Metode KNN digunakan untuk mengelompokkan konsumen ke dalam kategori Reguler, Premium, dan Optimal. Hasil pengujian menggunakan 100 data dan mencari K=5 menunjukkan hasil akurasi sebanyak 65%, dari penelitian yang dilakuakn Metode K-Nearest Neighbor (KNN) berhasil mengklasifikasikan dengan baik.
Kata Kunci: Klasifikasi, Tipe Konsumen, Riwayat Transaksi, Data Mining, K-Nearest Neighbor (KNN).
Abstract:Abstract: his study aims to determine whether Lifestyle, Social Media Marketing and Fashion Trends have a significant influence on Fashion Product Purchase Decisions at the RSM Store Kisaran. This study used 96 respondents…
ents as a sample, with the provision that they were residents of Kisaran City, Asahan Regency. This study used a multiple linear regression analysis method that produced the equation Y = 2.324 + 0.525X_1 + 0.224X_2 + 0.368X_3. The calculated t value (5.948) > t_table (1.985) with a significance value (0.00 < 0.05), thus it can be interpreted that Lifestyle (X1) has a partial positive effect on the Purchase Decision of fashion products at RSM Store Kisaran (Y), therefore H_1 is accepted while H_0 is rejected. The calculated t value (2.539) > t_table (1.985) with a significance value (0.01 < 0.05), thus it can be interpreted that Social Media Marketing (X2) has a partial effect on the Purchase Decision of fashion products at RSM Store Kisaran (Y), therefore H_1 is accepted while H_0 is rejected. The calculated t_value (6.246) > t_table (1.985) with a significance value (0.00 < 0.05), it can be interpreted that partially Fashion Trends (X3) influence the Purchase Decision of fashion products at RSM Store Kisaran (Y), so H_1 is accepted while H_0 is rejected. The results of the simultaneous test (F-Test) explain that the calculated F_value (62.129> F_table value (2.70) with a significance (0.00 < 0.05) means that simultaneously Lifestyle (X1), Social Media Marketing (X2), Fashion Trends (X3), have a positive effect on Purchase Decisions (Y) so H_2 is accepted while H_0 is rejected. The independent variable that has a dominant influence on Purchase Decisions of fashion products at RSM Store Kisaran (Y) is Fashion Trends (X3) with a calculated t_value (6.246) which shows the largest value of the other variables.
Keywords: Lifestyle, Social Media Marketing and Fashion Trends, Purchase Decisions.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah Gaya Hidup, Pemasaran Media Sosial, dan Tren Mode berpengaruh signifikan terhadap Keputusan Pembelian Produk Mode di Toko RSM Kisaran. Penelitian ini menggunakan 96 responden sebagai sampel, dengan ketentuan bahwa mereka adalah penduduk Kota Kisaran, Kabupaten Asahan. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linier berganda yang menghasilkan persamaan Y = 2,324 + 0,525X_1 + 0,224X_2 + 0,368X_3. Nilai t yang dihitung (5,948) > t_tabel (1,985) dengan nilai signifikansi (0,00 < 0,05), sehingga dapat diinterpretasikan bahwa Gaya Hidup (X1) memiliki pengaruh positif parsial terhadap Keputusan Pembelian produk mode di Toko RSM Kisaran (Y), oleh karena itu H_1 diterima sedangkan H_0 ditolak. Nilai t yang dihitung (2,539) > t_tabel (1,985) dengan nilai signifikansi (0,01 < 0,05), sehingga dapat diinterpretasikan bahwa Pemasaran Media Sosial (X2) memiliki pengaruh parsial terhadap Keputusan Pembelian produk fesyen di Toko RSM Kisaran (Y), oleh karena itu H_1 diterima dan H_0 ditolak. Nilai t yang dihitung (6,246) > t_tabel (1,985) dengan nilai signifikansi (0,00 < 0,05), dapat diinterpretasikan bahwa Tren Fesyen (X3) berpengaruh parsial terhadap Keputusan Pembelian produk fesyen di Toko RSM Kisaran (Y), sehingga H_1 diterima dan H_0 ditolak. Hasil uji simultan (Uji F) menjelaskan bahwa nilai F yang dihitung (62,129 > nilai F tabel (2,70) dengan signifikansi (0,00 < 0,05) berarti bahwa secara simultan Gaya Hidup (X1), Pemasaran Media Sosial (X2), Tren Mode (X3), memiliki pengaruh positif terhadap Keputusan Pembelian (Y) sehingga H_2 diterima sedangkan H_0 ditolak. Variabel independen yang memiliki pengaruh dominan terhadap Keputusan Pembelian produk fashion di Toko RSM Kisaran (Y) adalah Tren Mode (X3) dengan nilai t yang dihitung (6,246) yang menunjukkan nilai terbesar dibandingkan variabel lainnya.
Kata Kunci: Gaya Hidup, Pemasaran Media Sosial dan Tren Mode, Keputusan Pembelian.
Abstract:Abstract: The increase in household and culinary business activities has led to a rise in used cooking oil waste, which has the potential to pollute the environment if disposed of improperly. In Wonogiri 2 Village, Kelapa…
a Tujuh Subdistrict, South Kotabumi District, North Lampung Regency, used cooking oil waste is still not optimally managed, and most of it is directly discharged into drainage systems or the soil. This Student Creativity Program (PKM) aims to educate and empower the community to utilize used cooking oil waste as a raw material for making environmentally friendly candles, while also reducing environmental pollution and creating household-based economic opportunities. The scope of activities includes socialization of the dangers of used cooking oil, training in processing used cooking oil, and hands-on practice in making eco-friendly candles. The method used is a descriptive-participatory approach through field observation, socialization, training, mentoring, and activity evaluation. The results show an increase in community knowledge and awareness regarding the management of used cooking oil waste. The candles produced have a stable flame, do not produce excessive smoke, and are suitable as an alternative to paraffin-based candles. This activity demonstrates that utilizing used cooking oil to produce environmentally friendly candles is a simple, applicable, and sustainable solution to reduce environmental pollution while also having the potential to improve community welfare.
Keywords: Used Cooking Oil, Eco-Friendly Candles, Waste Management, Community Empowerment, PKM
Abstrak: Peningkatan aktivitas rumah tangga dan usaha kuliner menyebabkan bertambahnya limbah minyak jelantah yang berpotensi mencemari lingkungan apabila dibuang secara sembarangan. Di Desa Wonogiri 2, Kelurahan Kelapa Tujuh, Kecamatan Kotabumi Selatan, Kabupaten Lampung Utara, limbah minyak jelantah masih belum dikelola secara optimal dan sebagian besar langsung dibuang ke saluran air atau tanah. Kegiatan Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) ini bertujuan untuk mengedukasi dan memberdayakan masyarakat dalam memanfaatkan limbah minyak jelantah sebagai bahan baku pembuatan lilin ramah lingkungan, sekaligus mengurangi dampak pencemaran lingkungan dan membuka peluang ekonomi berbasis rumah tangga. Ruang lingkup kegiatan meliputi sosialisasi bahaya minyak jelantah, pelatihan pengolahan minyak jelantah, serta praktik langsung pembuatan lilin ramah lingkungan. Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif-partisipatif melalui observasi lapangan, sosialisasi, pelatihan, pendampingan, dan evaluasi kegiatan. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pengetahuan dan kesadaran masyarakat terhadap pengelolaan limbah minyak jelantah. Lilin yang dihasilkan memiliki daya nyala yang stabil, tidak menghasilkan asap berlebihan, dan layak digunakan sebagai alternatif lilin berbahan parafin. Kegiatan ini membuktikan bahwa pemanfaatan minyak jelantah menjadi lilin ramah lingkungan merupakan solusi sederhana, aplikatif, dan berkelanjutan dalam mengurangi pencemaran lingkungan serta berpotensi meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
Kata Kunci: Minyak Jelantah, Lilin Ramah Lingkungan, Pengelolaan Limbah, Pemberdayaan Masyarakat, PKM.