Beras merupakan komoditas pangan utama bagi masyarakat di Indonesia khususnya di Jawa Tengah. Sebagai kebutuhan pokok, ketersediaan dan harga beras sangat mempengaruhi stabilitas ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Oleh karena itu, pemantauan dan analisis harga beras menjadi hal yang sangat penting. Salah satu hal dalam memahami harga beras adalah dengan melakukan clustering atau pengelompokan harga berdasarkan harga eceran beras medium. Clustering dapat memberikan gambaran lebih jelas variasi harga di jawa tengah metode yang digunakan yaitu K-Means dan K-Medoid dengan membandingkan metode  tersebut diharapkan mendapatkan informasi detail dan pola harga beras di berbagai daerah. Hasil yang didapatkan bahwa validitas DBI K-Means dengan K=3 dan K=5 lebih unggul dari pada menggunakan K-Medoids.

<p>Kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang dilaksanakan sebenarnya bertujuan untuk meningkatkan proses dan cara  pengelolaan Bank Sampah Desa Truko Kendal. Bank sampah sejatinya bisa menjadi salah satu wujud pengelolaan sampah di lingkup masyarakat umum di mana limbah sampah rumah tangga akan dikelompokkan menjadi satu untuk dipilah, dan dijual kembali kepada pihak ketiga yaitu pengepul. Melalui bank sampah, limbah sampah rumah tangga dapat dikelola menjadi suatu hal yang bernilai ekonomis. Pengelolaan dengan cara bank sampah sendiri mengadopsi sistem perbankan pada dasarnya, namun bentuknya lebih kecil dan sederhana. Dimana Nasabah bank sampah adalah bagaian dari warga sekitar, yang akan menyerahkan sampah untuk dicatat sebagai saldo sesuai nilai ekonomisnya. Dalam prakteknya, pengelolaan bank sampah di Desa Truko Kendal mempunyai berbagai kendala. Program pengabdian masyarakat ini dilakukan untuk menyelesaikan kendala itu serta meningkatkan pengelolaan bank sampah melalui kegiatan yang bernilai ekonomis bagi warga. Peningkatan proses pengelolaan bank sampah dikerjakan dengan menerapkan Sistem Digital Manajemen melalui komputer. Selain itu, juga diadakan berbagai pendampingan juga pelatihan produk kreatif dari limbah hasil sampah plastik. Hal ini untuk meningkatkan kinerja pengelolaan bank sampah dan kegiatan operasional bank sampah di Desa Truko Kendal untuk program pengabdian berikutnya.</p>

<p>Rumah pintar merupakan inovasi Internet of   Thing (IOT), Dimana semua benda atau perabotan rumah sehari-hari yang akrab dengan masyarakat dioptimalkan karena integrasi teknologi dalam bentuk chip serba bisanya,Dalam hal smart home,internet of thing akan hadir dalam rupa barang-barang yang bisa di temui di rumah orang kebanyakan. Aplikasi dari system smart home berbasis (IoT) Internet Of Thing ini menggunakan Node MCU dan menggunakan IOT dan aplikasi android Blynk sebagai monitoring.Selain itu perlunya layanan awan (Cloud) juga membantu pihak industri dalam melakukan pemantauan perangkat-perangkat yang terpasang di mesin-mesin mereka. Dengan layanan awan yang tersambung langsung dengan perangkat Internet of Things ini, industri tidak perlu lagi melakukan agregasi data monitoring sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas kerja. Namun untuk dapat melakukan pemasangan perangkat Internet of Things sekaligus menghubungkan dengan layanan awan, diperlukan sebuah keahlian khusus di bidangnya. Oleh karena itu untuk dapat meningkatkan jumlah lulusan serta dapat memenuhi kebutuhan industri akan tenaga ahli di bidang Internet of Things ini, SMK Walisongo membutuhkan pelatihan yang mengajarkan bagaimana melakukan instalasi perangkat serta menghubungkannya Node MCU dan BLYNK ke layanan awan. Sehingga dapat meningkat mutu kualitas kurikulum serta minat para siswa di bidang ini. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini memiliki tujuan untuk memberikan pelatihan peningkatan pemahaman para guru dalam hal instalasi perangkat Internet of Things dan konektivitas untuk Sistem Smart Home menggunakan Node MCU dan BLYNK yang terhubung dengan layanan awan yang dapat diimplementasikan di dunia industry</p><p>  </p><p>  </p><strong>Kata Kunci:</strong> <em>Blynk, Mobile, Internet of things, Smart Home, Node MCU</em>

The Grobogan Regency Agriculture Service is an agency that operates in the agricultural sector. One of the crop commodities in Grobogan Regency is green beans. Judging from the results obtained each year, green bean production in Grobogan Regency is inconsistent. The rise and fall of green bean productivity is influenced by several factors. Factors such as area, production, number of farmers and productivity can be estimated to determine the production of green beans in Grobogan Regency. Therefore, using the Multiple Linear Regression algorithm is expected to help to obtain results on how much green bean production is in Grogoban Regency as a reference for farmers to increase their green bean harvest each year. Based on the calculation results, it was found that the estimated productivity of green beans in Grobogan Regency reached 760.8297302 Tons/Ha, whereas previously the land was 865 Hectares (Ha) Keywords: data mining, linear regression, estimation, productivity, green beans