Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.718
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Perfecting a Video Game with Game Metrics Jurnal Pasopati : Pengabdian Masyarakat dan Inovasi Pengembangan Teknologi
Suhendra Suhendra
Mercu Buana University
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Comparative study of extraction features and regression algorithms for predicting drought rates Irza Hartiantio Rahmana; Amalia Rizki Febriyani; Indra Ranggadara; Suhendra Suhendra; Inna Sabily Karima
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 20, No 3: June 2022
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v20i3.23156

Abstract

Rice is the primary staple food source for Indonesian people, with consumption increasing so that rice production needs to be increased. Rice drought is one of the problems that can hamper rice production. This research aims to determine the best extraction feature between the normalized difference vegetation index (NDVI) and the normalized difference water index (NDWI) in describing rice fields’ dryness. Moreover, using the random forest regression algorithm. This research compares NDVI with NDWI using data originating from Sentinel-2A and retrieved via the google earth engine. Regression algorithms are used in research to predict drought in paddy fields. This research shows that NDVI is better than NDWI in predicting drought using random forest regression algorithms and logistic regression algorithms. The random forest regression algorithm based on the results obtained shows that the average root mean square error (RMSE) on NDVI is 0.018, and NDWI is 0.012. Based on the logistic regression algorithm results, it was found that the average value of RMSE on NDVI was 0.346, and NDWI was 0.336. Based on the results of the RMSE, it shows that the forecasting ability of the random forest regression algorithm is better than the logistic regression.
EDUKASI PEMANFAATAN QUIZIZZ DAN GOOGLE FORM UNTUK PEMBELAJARAN ONLINE Suhendra Suhendra; Indra Ranggadara
Jurnal Pasopati : Pengabdian Masyarakat dan Inovasi Pengembangan Teknologi Vol 4, No 2 (2022)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini bermitra dengan Sekolah Menengah Pertama. Lokasi mitra berada di Kelurahan Meruya Selatan, yakni SMP 206. Guru yang ada pada sekolah tersebut masih belum mengetahui tentang pemanfaatan pembuatan soal dan juga tugas melalui media online yang interaktif. Hal ini karena kurangnya sosialisasi terkait dengan pemanfaatan media online dalam membuat soal seperti quiziz dan juga google form. Oleh karena itu dalam kegiatan ini diberikan pelatihan tentang  pemanfaatan dalam membuat soal Latihan dan juga pembuatan tugas yang interaktif yang berbasis online dengan menggunakan aplikasi berbasis web yaitu quiziz dan juga google form. Metode pelatihan yang dilakukan dengan cara menjelaskan dengan menggunakan materi berupa presentasi dan juga langsung dilakukan pembuatan soal dan juga tugas yang interaktif melalui quiziz dan google form. Hasilnya sekarang para guru yang mengikuti sosialisasi secara daring dengan menggunakan media video conference mendapatkan kemudahan dalam penggunaan aplikasi tersebut. Aplikasi Google Form dan juga quiziz yang digunakan dapat dengan mudah dalam membuat soal Latihan dan juga tugas yang interaktif dan juga dapat langsung melihat nilai yang didapatkan oleh para siswa di media tersebut.Kata kunci : online learning, quizizz, google form
PELATIHAN PENGELOLAAN PEMBELAJARAN ONLINE BERBASIS CLOUD UNTUK GURU SMP 206 JAKARTA BARAT MENGGUNAKAN GOOGLE CLASSROOM Suhendra Suhendra; Indra , Ranggadara
Jurnal Pasopati : Pengabdian Masyarakat dan Inovasi Pengembangan Teknologi Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini bermitra dengan Sekolah Menengah Pertama. Lokasi mitra berada di Kelurahan Meruya Selatan, yakni SMP 206. Sebagian besar guru yang ada pada sekolah tersebut masih belum mengetahui tentang pengelolaan pembelajaran secara online. Hal ini karena kurangnya sosialisasi terkait dengan penggunaan pembelajaran online berbasis cloud. Oleh karena itu dalam kegiatan ini diberikan pelatihan tentang pembelajaran online berbasis cloud dengan menggunakan aplikasi Google Classroom sebagai sarana pembelajaran, Pendampingan penggunaan dalam merancang rencana pembelajaran. Metode pelatihan yang dilakukan dengan cara praktek secara langsung di laboratorium komputer dan mengevaluasi terhadap hasil pengajarannya. Hasilnya sekarang para guru yang mengikuti proses pelatihan secara langsung mendapatkan kemudahan dalam penggunaan aplikasi berbasis cloud tersebut. Aplikasi Google Classroom yang digunakan dapat dengan mudah mengatur rencana pembelajaran, menggungah materi, memberikan tugas dan juga memberikan penilaian terhadap siswa.Kata kunci : pembelajaran, cloud, classroom Kata kunci : pembelajaran, cloud, classroom
Co-Authors Amalia Rizki Febriyani Indra , Ranggadara Indra Ranggadara Indra Ranggadara Inna Sabily Karima Irza Hartiantio Rahmana