Penelitian ini bertujuan yaitu untuk mengetahui penerapan e-learning pada siswa SMK di Kabupaten Bantul. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif jenis studi kasus. Setting penelitian ini adalah di SMK Muhammadiyah 1 Imogiri Bantul. Informan pada penelitian ini adalah Teknisi Ahli TI, Dosen TI/SI, Guru SMK, dan Siswa SMK. Pengumpulan data melalui observasi, wawancara mendalam dan studi dokumentasi. Teknik analisis data mengacu pada analisis model interaktif Miles & Huberman, meliputi pengumpulan data, data condensation, penyajian data, verifikasi, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa: (1) Kompetensi siswa dapat meningkat melalui bantuan e-learning. Fitur yang banyak disuguhkan oleh e-learning dapat dimanfaatkan oleh siswa untuk belajar secara mandiri ataupun kolaboratif; (2) Karakteristik dan fungsi yang berbeda pada Edmodo dan Moodle menjadikan guru dapat memilih salah satu atau bahkan keduanya sebagai media pembelajaran online untuk mendukung adaptive learning siswa SMK.
Simulation of sensor signal based on the ZnO work function for NO2 gas has been conducted. This research is aimed at approaching the experiment results of nitrogen dioxide (NO2) gas detection using the ZnO sensor. This study uses three reactions i.e., adsorption-desorption of O2 (oxygen), adsorption-desorption of NO2, and the reaction of O2 and NO2 on ZnO. This simulation has optimized 12 parameter values that are responsible for those reactions. After the optimized values were obtained, the final simulation was reached. The final simulation still cannot perfectly fit the experiment results because of the number of reactions which are used still three reactions. It is predicted, if it is used much more reactions, the simulation could be the same as the experiment results. Although this simulation is still not same as the experiment result, it has a trend as the experiment result. The last result of this model i.e. it can predict the coverage of O atom, O2 molecule, and NO2 molecule.
Virus Corona atau Covid-19 menjadi perhatian khusus diseluruh dunia. Banyak masyarakat membicarakan virus ini melalui unggahan komentar dan opini di Media Sosial.Twitter merupakan salah satu media sosial yang saat ini masih banyak digunakan masyarakat untuk menyampaikan opini berupa kumpulan kata yang disebut tweets. Tweets yang berkaitan dengan topik covid-19 ini dapat di klasifikasikan menggunakan metode Topic Modeling untuk menghasilkan sebuah data topic yang sering dibicarakan pengguna twitter. Salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan Topic Modeling adalah menggunakan Latent Dirichlet Alocation (LDA). Pada penelitian ini LDA digunakan untuk mengetahui kata-kata apa saja yang banyak muncul pada data tweets tentang Covid-19 yang telah di unggah masyarakat melalui twitter. Sebelum data tweet dimodelkan dengan LDA, dilakukan terlebih dahulu analisis sentiment dengan Naïve Bayes Classifier untuk menghasilkan sentiment Positif, Negati dan Netral. Terdapat 5000 tweets dijadikan dataset untuk diklasifikasikan menggunakan Topic Modeling. Semua tweets yang yang di tambang masih perlu dilakukan preprocessing text yang bertujuan untuk menghapus kata-kata yang tidak baku, menghapus tanda baca, dan menghapus kata penyambung. Tweets yang sudah dilakukan preprocessing text lalu diberikan nilai bobot sehingga diketahui kata apa saja yang banyak muncul dalam tweets yang berkaitan dengan Covid-19. Kata-kata yang banyak muncul dan sudah diberikan bobot akan divisualisasikan menggunakan World Cloud sehingga dapat dilihat pemetaan kata apa saja yang banyak muncul dalam bentuk gambar.
Tujuan pengabdian ini yaitu memberikan pengetahuan dan keterampilan cara memanfaatkan limbah rumah tangga dan dedaunan menjadi pupuk organik cair; meningkatkan keikutsertaan masyarakat dalam mendukung program pola hidup bersih dan bebas dari sampah; merangsang kreativitas masyarakat untuk menghasilkan sesuatu yang bermanfaat, dan meningkatkan daya keterampilan masyarakat dalam berwirausaha. Lokasi pengabdian dilaksanakan di Desa Senon Kecamatan Kemangkon, Kabupaten Purbalingga, melalui praktek demonstratif langsung yang melibatkan unsur-unsur pemangku kepentingan yakni anggota PKK Desa Senon. Metode yang digunakan adalah Metode Training of Trainner (TOT) dengan cara pemberian materi melalui ceramah, kemudian dilanjutkan dengan praktik langsung oleh masing-masing peserta. Tim PkM tidak mengundang seluruh anggota masyarakat di daerah sekitar, tapi hanya anggota PKK Desa Senon. Pengabdian kepada masyarakat ini dapat menghasilkan berbagai macam bentuk usaha mandiri dan kreatif, salah satunya dengan membuat ”pupuk organik cair” yang berbahan dasar limbah rumah tangga dan dedaunan. Oleh karena itu kami memberi pengetahuan dan keterampilan cara pemanfaatan imbah rumah tangga dan dedaunan menjadi pupuk organik cair. Diversifikasi cara pemanfaatan limbah rumah tangga dan dedaunan menjadi limbah rumah tangga dan dedaunan yang diharapkan dapat menjadi alternatif untuk menjaga lingkungan bersih dan bebas dari sampah bagi masyarakat Desa Senon Kecamatan Kemangkon, Kabupaten Purbalingga.
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.