Web Content Management Using Wordpress, Canva and Photoshop for Teachers of the Jakarta Region The web is a tool that has been widely used to share information with the public. However, in managing the content, not a few parties who do not know how to do it well, including high school and vocational school teachers. Therefore, WordPress-based web content management training is applied to the teachers to assist them in running and managing the web. The training began with the provision of material on designing logos and banners using Photoshop and Canva, then practice how to register domains and training in making e-commerce with WordPress Content Management System. From the results of the training evaluation questionnaire, as many as 69% of participants were satisfied in delivering the material and 100% stated that web management training was needed to be learned and applied in schools.
Beras adalah salah satu komoditas utama di masyarakat Indonesia. Masalah utama dengan beras secara nasional adalah inflasi harga beras. Oleh karena itu, penelitian ini memprediksi harga beras menggunakan arsitektur jaringan saraf tiruan Multilayer Perceptron (MLP) dan deep learning : Long Short Term Memory (LSTM) untuk mengantisipasi masalah ini. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data riil harga beras selama 2016 - 2019 yang diperoleh dari PT. Food Station. Total dataset adalah 1307 dengan distribusi 1123 sebagai data train dan 184 sebagai data uji. Hasil akhir yang diperoleh dalam penelitian ini adalah LSTM lebih unggul dari MLP, dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) data train : 0,49, dan nilai loss RMSE dari data tes adalah 0,27. Model LSTM paling optimal dari 3 tes dilakukan, yaitu jumlah hidden layer = 16 dan epochs = 150 kali.
Rice is one of the main commodities of trade in Indonesia. PT Food Station as the management company of Cipinang Rice Main Market every day publishes data on price, type of rice and the amount of rice that enters and exits Jakarta area. This study aims to forecast rice prices in the Jakarta area using data held by PT FoodStation during the 2016-2018 data period. Rice price prediction is carried out for the next 30 days using the Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) method on the Amazon Forecast and Amazon Sagemaker platforms. The ARIMA model is a form of regression analysis that measures the strength of one dependent variable that is relatively influential on other change variables. The ARIMA model is a special type of regression model in which the dependent variable is considered stationary and the independent variable is the lag or previous value of the dependent variable itself and the error lag. ARIMA is a combination of auto-regressive and moving average processes. The final result obtained in this experiment is that the ARIMA model on Amazon Sagemaker cloud computing is superior when compared to Amazon Forecast. From the experimental results obtained the results of Amazon Sagemaker RMSE (313.379941) are smaller than Amazon Forecast (322.4118029). So it can be concluded that the ARIMA model run at Amazon Sagemaker is more accurate than Amazon Forecast for forecasting the price of rice for 30 days at the Cipinang Rice Main Market
Laman website merupakan sarana penyampaian informasi penting bagi suatu organisasi, termasuk instansi Pemerintah. Lebih dari itu, laman website juga memiliki peran yang signifikan dalam mempresentasikan citra organisasi. Berdasarkan hal tersebut, website perlu dijaga keutuhannya dari segala usaha perubahan informasi karena dapat berdampak kepada citra organisasi yang pada akhirnya dapat menurunkan kepercayaan publik terhadap organisasi tersebut. Salah satu yang sering terjadi adalah Web Defacement. Saat ini, pemantauan terhadap keterjadian Web Defacement di Organisasi XYZ dalam Kementerian ABC masih dilakukan secara manual dan pendeteksian perubahan tampilan dari halaman website tidak diketahui secara cepat. Supaya kerusakan informasi dapat diperbaiki dalam waktu singkat, diperlukan Web Defacement Monitoring (WDM). Penelitian ini mengusulkan pembuatan aplikasi WDM dengan menggunakan metoda Komparasi Nilai Hash SHA1. Aplikasi ini dapat mendeteksi adanya perubahan tampilan visual pada konten text dalam halaman website. Sebagai tindakan perlindungan atas serangan keamanan informasi dari web defacement, perlu dilakukan pemantauan tampilan dari halaman website pada sistem aplikasi. Hasil percobaan menunjukan aplikasi ini mampu mendeteksi sekecil apapun perubahan text yang ada pada laman website.
Klinik Aulia Medika berlokasi di Perum Taman Walet Blok SB 06 No. 07 Pasarkemis, Tangerang, yang bergerak pada Bidang Pusat Kesehatan Masyarakat. Permasalahan yang terjadi pada Klinik Aulia Medika Pasarkemis adalah sistem pengolahan data pasien yang terdapat di Klinik Aulia Medika saat ini masih dilakukan dengan sistem pencatatan serta dalam membuat dan memberikan laporan tidak efektif dan efisien. Peneliti bertujuan untuk meneliti dan membantu memecahkan masalah yang dihadapi Klinik Aulia Medika, yaitu dengan merancang suatu sistem informasi pengarsipan dokumen pasien. Dengan pembangunan sistem informasi ini diharapkan klinik memliki penyimpanan data yang lebih baik serta pemberian laporan pun efektif dan pengarsipan laporan yang terstruktur. Sistem informasi yang dibuat diharapkan dapat membantu Klinik Aulia Medika dalam meningkatkan pelayanan kesehatan serta kinerja organisasi, serta di bagian administrasi sebagai pengolah data pasien.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.