Pemberdayaan perempuan merupakan strategi dalam meningkatkan peran perempuan dalam mengembangkan potensi diri agar dapat mandiri dan bahkan dapat berkontribusi positif terhadap pendapatan ekonomi dan kesejahteraan keluarga. Program pemberdayaan perempuan dan keluarga dapat melalui pelatihan keterampilan, salah satunya adalah pelatihan digital marketing. Tujuan kegiatan pelatihan digital marketing yakni memberikan pengetahuan dan keterampilan perempuan maupun ibu-ibu Pemberdayaan Kesejahteraan Keluarga (PKK) agar dapat memotivasi untuk menjadi womenpreneure, bahkan mengembangkan bisnis di era modern. Sasaran kegiatan ini adalah ibu-ibu PKK Kelurahan Meteseh, Kecamatan Tembalang, Semarang. Pelatihan ini diberikan pemahaman secara teori mengenai pentingnya digital marketing dalam meningkatkan visibilitas dan daya saing bisnis. Peserta pelatihan juga melakukan praktik untuk pemanfaatan teknologi digital dalam mempromosikan produk dan jasa. Keberhasilan pelatihan diukur dari peningkatan pengetahuan yaitu mampu menjawab soal dengan benar dengan nilai diatas 81 sebesar 100%, rerata tingkat kepuasan peserta terhadap kegiatan pelatihan sebesar 90%.

Literasi anak tunarungu memiliki dampak besar dalam komunikasi, perkembangan sosial, keberhasilan akademik, dan peluang pekerjaan, sehingga membuatnya menjadi aspek penting dalam kehidupan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi strategi dalam meningkatkan literasi anak tunarungu dan dampak literasi tersebut terhadap kehidupan mereka. Penelitian ini menggunakan metode tinjauan literatur sistematis. Langkah-langkah penelitian, metode pengumpulan data, dan database online yang digunakan untuk mengidentifikasi literatur yang relevan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa strategi yang dapat digunakan untuk meningkatkan literasi anak tunarungu seperti membaca dan menulis diantaranya kearifan lokal, penggunaan bahasa isyarat, integrasi pembelajaran membaca dan menulis, komunikasi visual, dan teknologi komputer. Sementara, dampak literasi terhadap kehidupan mereka dapat mempengaruhi interaksi sosial, akses ke pendidikan, pengembangan keterampilan dalam berbagai bidang, kemampuan emosional, dan bahkan peluang pekerjaan. Penelitian ini memberikan wawasan baru tentang pentingnya literasi bagi anak tunarungu dan berbagai pendekatan yang dapat digunakan untuk membantu mereka mencapai tingkat literasi yang lebih tinggi. Dengan demikian, literasi seperti membaca dan menulis adalah keterampilan utama yang membantu anak tunarungu untuk mencapai potensi pribadi mereka.

The location of the road studied is the northern ring road which is still in the form of a compacted pavement layer. With this road, it can reduce traffic jams in the city and divert heavy vehicles. Field density analysis was carried out on the North Ring Road in Lamongan district using the Sand Cone method to obtain soil water content values ??on the road. The work procedure carried out is determining the weight of the sand, the weight of the soil, the grade water, dry soil density, and field density. The testing point was carried out at 152 different points for every 25 meters, namely from STA 0+000 to STA 3+800. The results showed that the average soil water content was 19.0%, and the soil density was 96.98%. According to the requirements of SNI 03-2008-1992, the recommended soil density value is 95%. From the results of the tests that have been carried out it can be concluded that the density The soil in the field meets the specified soil density requirements because the average density in the field on road pavement is 96.98%.

Sedimentasi menjadi salah satu permasalahan pada Sungai Klagison, pencucian pasir menghasilkan limbah air yang mengandung padatan terlarut dan padatan yang tidak terlarut. etika endapan lumpur terakumulasi dan berlebihan maka dapat mengakibatkan pendangkalan pada sungai dan menyebabkan terjadinya luapan air sungai, terutama ketika musim hujan. Namun selain dampak negatif akibat sedimentasi di DAS Klagison, Yang mana matereial ini bisa dimanfaatkan untuk banyak hal, salah satunya adalah paving block. Pada penelitian ini menggunakan metode eksperimental, dengan menguji 2 jenis material  sedimentasi, yang mana material tersebut merupakan sedimentasi tanpa di oleh dan sedimen yang telah di olah, dengan melakukan 2 pengujian yaitu pengujian kadar lumpur dan uji kuat tekan terhadap paving block yang telah di buat dengan 1 komposisi perbandingan yaitu 1:3. Untuk selanjutnya dibandingkan hasil kuat tekan dari kedua sampel yang di uji. Dari hasil pengujian didapatkan karakteristik penggunaan sedimen yang sudah diolah lebih baik dibandingkan dengan sedimen yang belum diolah. yang mana nilai kuat tekan mengalami peningkatan dari 9,59 Mpa ke 14,96 Mpa. Dan untuk klasifikasi mutu paving yang diperoleh setelah diolah adalah mutu C dan B yang digunakan untuk perlatan parkir dan pejalan kaki.

Customer segmentation is an important strategy in a company, it affects good customer relationships which will result in increased profits. Grouping customers in data mining can use several algorithms, but K-Medoids is the right choice because it can reduce noise and outlier sensitivity. However, the selection of cluster centers is still random and has an effect on the results of clustering, so it is necessary to improve the k-medoids algorithm so that the resulting cluster value can be optimal. Particle Swarm Optimization is an optimization algorithm that is often used and has been proven to improve the results of a clustering. In this case, optimization using Particle Swarm Optimization (PSO) in the selection of the initial cluster center needs to be applied to the k-medoids algorithm so that the results of the cluster can be optimal. The results of the study showed the Davies-Bouldin Index (DBI) value for K-Medoids K 2 = 0.379, K 3 = 0.283, and K 4 = 0.593, while the DBI value PSO + K-Medoids K 2 = 0.088, K 3 = 0.226, and K4 = 0.363. The DBI value shows that PSO optimization on K-Medoids to determine the initial centroid is proven to improve the results of clustering than standard K-Medoids.

<p><em>Vocational High School (SMK) graduates are prepared to be able to compete in the world of work. To be able to compete, vocational school graduates are expected to have hard skills and soft skills. Likewise, Sakti Gemolong Vocational School tries to provide skills to its students through training. The problem is that to fulfill this, SMK Sakti Gemolong must collaborate with other agencies. Seeing this, the Community Service Team tried to help by providing MS Project training. The aim is to increase knowledge and skills in using project scheduling software. The target is students of Class XI Sakti Gemolong Vocational School, Department of Construction and Property Business (BKP) in Sragen. Activities are carried out in two stages, namely problem identification (preliminary survey to find out the curriculum and competencies), problem-solving approach (using presentation techniques as a lecture method, demonstration and direct practice on the computer as well as evaluation to find out the level of absorption of the material). In carrying out Community Service activities, before training a pre-test is carried out. The results obtained were that 95% of students did not understand how to use MS Project software. Meanwhile, after training, a post-test is carried out. The result was that 91% of students understood how to use MS Project software. From the evaluation results, it shows that there has been an increase in understanding and skills by 86%.</em></p>

Text recognition (OCR - Optical Character Recognition) is a research field that is gaining widespread attention due to its wide application in image and document processing. Although OCR technology has achieved a high level of success, the main challenge faced is the presence of noise in text image, noise causes decreased text recognition results, noise causes miss classification. Therefore needed noise handling text recognition.  The aim of this research is to provide valuable insight into the techniques and approaches used in the context of noise treatment using global threshold methods. The method used starts from an input digital image, then preprocessing is carried out by converting the image into a gray scale image, then a threshold is applied to the image, then recognition is carried out. From 6 experiments, the best results were obtained for character recognition with a threshold value (t) of 65 and a character recognition accuracy percentage of 94.29%. T value determined manually and static for separates the all object and the background, while in reality the lighting or contrast always varies. Suggestions for further research include developing an adaptive thresholding method approach to obtain threshold values automatically and optimally. So that if faced with varying lighting conditions or contrast, better results can be obtained.

Media pembelajaran saat ini telah berkembang, salah satu contohnya adalah media pembelajaran digital atau biasa disebut literasi digital. Literasi digital dapat berupa teks, audio, atau video. Cara mendapatkannya dapat melalui berbagai sumber seperti media sosial dan halaman web. Keuntungan dari media pembelajaran digital adalah dapat meningkatkan kemampuan belajar siswa. Guru juga dapat menggunakan berbagai sumber seperti teks, gambar, audio dan video dalam materi pembelajaran. Maka program kemitraan Masyarakat (PKM) dari Udinus menawarkan pendampingan pembuatan media pembelajaran berbasis multimedia dengan Canva. Metode yang digunakan dalam program kemitraan Masyarakat adalah praktek dengan Canva. Dalam praktek tersebut, para guru diawali membuat slide presentasi kemudian diubah menjadi video pembelajaran dengan memanfaatkan asset yang disediakan oleh Canva.

Online lending services such as Peer to Peer (P2P) loans provide convenience for lenders to transact directly without involving banks as intermediaries. Identifying potential loan recipients who are at risk of default is a crucial step in preventing financial losses, as lenders are responsible for default risk. However, predicting default risk becomes a challenge when P2P lending datasets have various complex features. Some features in P2P lending are redundant, while others do not significantly contribute to an effective solution. Therefore, feature selection is an important process to choose a relevant subset of features from input or target data. Traditional feature selection methods often fail to provide optimal results. A better approach is to use heuristic search algorithms capable of finding suboptimal feature subsets. We employ the Grey Wolf Optimization (GWO) technique, inspired by the hierarchy of leadership and grey wolf hunting mechanisms. Combined with Random Forest (RF), which has limitations in classifying data with very high dimensions, our GWO+RF combination has proven to enhance classification performance better than previous research. It achieves an accuracy score of 97.31%, compared to previous research with scores of only 67.72% for RBM+RF, 64% for Binary PSO+ERT, and 92% for GA+RF.

Analisis sentimen digunakan untuk memahami pandangan dan pendapat masyarakat terhadap suatu hal, serta untuk mengidentifikasi tren topik pembicaraan. Dalam upaya merespon keluhan dan meningkatkan pelayanan kepada masyarakat, Dinas Pariwisata kota Solo aktif memanfaatkan berbagai platform media sosial seperti Twitter, Instagram, Facebook, web ULAS, dan Halo Mas Wali sebagai sarana komunikasi interaktif dengan masyarakat. Melalui media sosial ini, dapat mempermudah pegawai dalam proses pengumpulan sentimen masyarakat, yang nantinya akan menjadi dasar untuk menetapkan kebijakan dan strategi pembangunan. Oleh karena itu, diperlukan aplikasi analisis sentimen yang mampu mengklasifikasikan setiap tweet menjadi tiga kategori, yakni positif, netral dan negatif. Algoritma yang digunakan yaitu Naive Bayes. Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi yang menggunakan probabilitas fitur untuk memprediksi label data, dengan asumsi fitur saling independen. Algoritma tersebut cocok untuk klasifikasi big data karena efisien pada data besar dan beragam. Hasil dari pembuatan aplikasi analisis sentimen ini adalah menunjukkan bahwa aplikasi dapat secara otomatis melabeli data menggunakan metode Naive Bayes berbasis PHP dan MySQL. Proses crawling data dari Twitter dilakukan melalui Google Colab menggunakan bahasa Python. Dalam implementasinya, aplikasi ini dapat membantu dalam melakukan klasifikasi opini masyarakat terhadap tempat wisata di kota Solo. Dilakukan pengujian validasi data untuk menguji kesamaan hasil perhitungan sistem dan manual menggunakan 3 data training dan 1 data testing yang didapatkan hasil klasifikasi data testing positif. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dengan 500 data menggunakan metode naive bayes didapatkan hasil klasifikasi netral berjumlah 122 data, positif 302 data dan negatif 76 data dengan akurasi sebesar 70,2%%, presisi 67% dan recall 100%