Perkembangan teknologi informasi telah mempengaruhi aspek-aspek kehidupan, terutama pada aspek sosial berupa perubahan pola interaksi sosial sebagai fokus di era Society 5.0 ini. Hal ini tentu saja menjadi tantangan bagi masyarakat bukan hanya pada bagaimana beradaptasi dengan perubahan yang serba berbasis teknologi saat ini tetapi juga berinteraksi dengan sesama yang mulai dengan cara yang berbeda. Dengan menggunakan metode penelitian kualitatif, artikel ini bertujuan mengkaji tantangan dan kesiapan masyarakat saat ini. Kesiapan masyarakat dalam menyambut dan menghadapi era 5.0 perlu diketahui dan ditinjau. Berdasarkan hasil dan pembahasan etika masyarakat saat ini jauh berbeda dengan masyarakat dahulu dimana seharusnya perkembangan teknologi membawa perubahan yang baik untuk lingkungan. Pemanfaatan teknologi yang tidak diikuti etika yang baik melahirkan permasalahan sosial yang menimbulkan dampak negatif. Perubahan yang terjadi ini menjadi tantangan sekaligus peluang bagi mereka yang membutuhkan lapangan pekerjaan dan juga menciptakan lapangan kerja baru. Etika masyarakat dalam memanfaatkan teknologi informasi diperlukan pembelajaran yang baik karena pada era 5.0 cara berfikir masyarakat harus dibiasakan untuk kritis, analisis, dan kreatif.
Education is one of the efforts to develop capabilities and shape the character and civilization of a dignified nation. Increasingly expensive education costs require parents to prepare more maturely. Therefore, the purpose of this study is to show forecasting of rill costs per student in 2018 using the Timeseries Public School Staff, Students, and Spending 1970-2017 data. In this study, the ARIMA and the SVM model are used to forecast rill costs per student in 2018. ARIMA is one of the simplest models and the most widely used method. This model will be compared using machine learning, namely SVM. From the experimental results that compare the performance of SVM and ARIMA. In the calculation above, the MAPE results from the Arima and SVM models are 0.142 and 0.0029. Whereas for RMSE the results of the ARIMA calculations obtained results of 36.625, while for SVM the RMSE results obtained were 7.470. The results of the study concluded that the SVM model has a better performance in predicting crude oil prices compared to the ARIMA method.
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.