<p align="justify"><em>Search Engine Optimization</em><em> (SEO) merupakan serangkaian proses yang dilakukan secara sistematis dalam sebuah website untuk meningkatkan lalu lintas kunjungan organik melalui mesin pencari. SEO perlu diterapkan pada website dengan tujuan bisa dikenali oleh mesin pencari. Diketahui terdapat salah satu Usaha Kecil Menengah (UKM) di Madura yang sudah memanfaatkan website dalam memasarkan produknya. Namun website yang dibangun tidak dapat dikenali oleh mesin pencari dan tidak dapat berada pada halaman pertama pada </em><em>Search Engine Result Page </em><em>(SERP). Agar website dapat dikenali oleh mesin pencari dan muncul di halaman awal pencarian maka solusi yang ditawarkan yaitu dengan menerapkan metode SEO. Metode ini akan diterapkan dan diuji tingkat keefektifitasannya pada situs penjualan online UKM Madura. Dari hasil pengujian website yang telah menerapkan metode SEO, pengguna baru, sesi dan lalu lintas organik yang didapat, ternyata mengalami peningkatan jika dibandingkan dengan pengujian sebelumnya yang tanpa menerapkan metode ini (peningkatan mencapai 600% untuk pengguna baru, 210,42% untuk sesi dan 46,31% untuk pencarian organik). Dan jika dilihat dari posisi SERP terdapat peningkatan yang pesat dengan rata-rata kemunculan website berada pada halaman 1 jika dibandingkan dengan pengujian website tanpa menggunakan metode SEO yang rata-rata kemunculan website berada pada rank 5 untuk kata kunci “UKM Madura”. Hal ini menunjukkan bahwa metode SEO dapat meningkatkan popularitas suatu website jika diterapkan dengan benar.</em></p><p align="justify"><em> </em></p><p><strong><em>Kata kunci:</em></strong><strong><em> SEO, Website, Pemasaran UKM.</em></strong></p>
<div class="WordSection1"><p>KKN (Kuliah Kerja Nyata) merupakan salah satu mata kuliah wajib Universitas di Universitas Trunojoyo Madura (UTM). Selama ini proses penilaian KKN masih menggunakan cara manual sehingga memiliki beberapa kelemahan antara lain, objektivitas dan dasar penilaian kurang terjaga serta proses penilaian butuh waktu yang lama. Karena itu, keberadaan sebuah sistem penilalian KKN yang menerapkan teknologi informasi sangat dibutuhkan. Salah satu metode yang dapat diterapkan yaitu Metode Rating Scale karena mudah dan praktis untuk menilai mahasiswa yang mengikuti kegiatan KKN yang jumlahnya banyak. Metode Rating Scale dikenal dengan Skala Bertingkat, yaitu berupa suatu daftar yang berisi tentang sifat atau ciri-ciri tingkah laku yang ingin dinilai yang sudah sesuai dengan kriteria yang mau dinilai dan dicatat secara bertingkat dimulai dari nilai terendah hingga nilai yang tertinggi. Hasil dari penelitian ini yaitu, penggunaan Metode Rating Scale pada sistem penilaian KKN UTM dapat saja mempengaruhi perubahan nilai, dan perubahan nilai itu disebabkan oleh konversi dari hasil input penilaian manual ke Rating Scale. Selain itu, berdasarkan hasil pengujian aplikasi ini layak digunakan.</p><p>Kata Kunci: Kuliah Kerja Nyata, Penilaian KKN, Rating Scale.</p><p align="center">Comuunity Service Scoring Application in LPPM UTM Using Rating Scale Method</p><p><strong> </strong></p><p><strong>ABSTRACT</strong></p><p><em>KKN is one of compulsory lesson in the University of Trunojoyo Madura (UTM) for some majors. The scoring of KKN still uses manual scoring which has several weaknesses such as Objectivity and basic assessment is less secure also longer time needed for scoring. So that, the existence of KKN scoring system is needed. One of method that can be implemented is Rating Scale Method because of it’s easiness and efficiency to score a lot of students who enrolls KKN in a certain period of time. Rating Scale Method is known as graded scale, it’s like a list which comprises character or behavior will be scored with decided criteria and recorded gradually starts from the lowest to the highest score. The Results of this research is, the use of Rating Scale Method in KKN scoring system can influence the change of scores and it’s change is caused by the conversion from the manual scoring input to the Rating Scale Method. Besides, based on the testing this app is able to use properly</em><em>.</em><em></em></p><p><em>Keywords: Kuliah Kerja Nyata, </em><em>KKN Scoring, Rating Scale</em><em>.</em></p></div><em><br clear="all" /></em>
Madurese language is one of the regional languages in Indonesia. This laguage used by the Madurese people. Preservation of Madurese language now is minimal. Many migrants come from outside Madura, so communication between the surrounding communities in the Madura region often uses the national language, Indonesian. The use of Madurese as a language of communication began to decrease. This research is an effort to preserve Madurese language by utilizing the translator system technology. Madurese language is a regional language that is difficult to learn, because there are many differences found between writing and pronunciation. To overcome this problem this reasearch develop text to speech module in the Indonesian-Madurase language translation system. There are 3 versions of Madurese language level: Enja’-iyyeh, engghi-enten, and enggi-bunten. The conversion of text into sound is used with the help of syllable recording data created by the author. The process of chopping words into syllables is done using the two-level Finite State Automata (FSA) method. The output of the first level FSA becomes input for the second level. The application of FSA in Text to Speech applications is effectively used with accuracy value of 90%. The resulting sound output is in accordance with the results of syllables, but the pronunciation of some translated sentences does not have the correct intonation. The accuracy results of the intonation pattern in pronunciation of the system is 85%.
Dokumen teks bahasa Indonesia sangat melimpah dan setiap waktu bertambah. Dalam proses pencarian, banyak dokumen yang dihasilkan menjadi kurang relevan jika tidak sesuai dengan keinginan pengguna. Stoplist merupakan kumpulan kata yang “tidak relevanâ€, namun sering muncul dalam dokumen. Kata umum juga sering digunakan pada bidang tertentu sehingga dimungkinkan untuk dokumen sebidang akan ada kata umum yang sering muncul. Pada sistem temu kembali informasi, asumsi yang ada adalah dengan menghapus stoplist, maka mengurangi jumlah kata yang akan diproses. Adanya kata umum bidang, memungkinkan adanya mengurangan jumlah kata yang akan diproses juga. Dalam penelitian ini dilakukan ekstraksi kata umum dari dokumen hasil klasifikasi dan melakukan perbandingan efektifitas antara aplikasi pencarian-1 menggunakan penghapusan stoplist dengan aplikasi pencarian-2 menggunakan penghapusan stoplist dan kata umum. Hal ini dilakukan untuk mengetahui model pencarian dengan tingkat relevansi dan waktu proses pencarian dokumen yang lebih tinggi. Hasil uji coba klasifikasi pretopology dengan 25 dokumen teknik, 25 ekonomi dan 25 pertanian diperoleh nilai rata-rata recall dan precision sebesar 90% dan 76%. Dan uji coba pencarian dengan 6 query terhadap 746 dokumen pada aplikasi pencarian-1 diperoleh nilai rata-rata f-measure dan waktu proses adalah 30.6% dan 0.239 detik. Sedangkan aplikasi pencarian-2 dengan threshold kata umum 1% adalah 76.5% dan 0.098 detik. Sehingga dapat dikatakan bahwa aplikasi pencarian-2 (dengan menggunakan penghapusan stoplist dan kata umum) lebih efektif dari pada aplikasi pencarian-1.Kata kunci: Sistem temu kembali informasi, Stoplist, Klasifikasi Pretopology, Kata Umum.
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.