JURNAL PENJAMINAN MUTU Volume 10 Nomor 01 2024 LEMBAGA PENJAMINAN MUTU ISSN : 2407-912X (Cetak) UNIVERSITAS HINDU NEGERI ISSN : 2548-3110 (Online) I GUSTI BAGUS SUGRIWA DENPASAR http://ojs.uhnsugriwa.ac.id/index.php/JPM

## E-MODULE INTERAKTIF BERBASIS FLIPBOOK PADA MATAKULIAH MACHINE LEARNING UNTUK MENINGKATKAN KREATIFITAS MAHASISWA
Oleh
Kadek Nonik Erawati 1 , Ni Nengah Dita Ardiani 2 , Gede Agus Santiago 3 Fakultas Teknologi dan Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia 1,2,3 nonik.erawati@instiki.ac.id
Diterima: 22 januari 2024, Direvisi: 13 Februari 2024, Diterbitkan: 28 Februari 2024

## Abstract
This  flipbook-based  interactive  e-module  aims  to  increase  student  creativity  in  the Machine Learning course. This module thoroughly explores basic concepts, algorithms, and  practical  applications  in  Machine  Learning.  The  research  method  involved developing an engaging and interactive learning platform with features such as quizzes, video  tutorials,  and  mini-projects.  The  research  results  show  increased  student engagement  and  understanding  of  Machine  Learning  concepts.  This  e-module  can encourage  creative  approaches  to  solving  problems.  The  conclusion  highlights  the importance  of  interactive  e-modules  in  boosting  creativity  and  practical  learning  in Machine Learning education, especially based on digital flipbooks; users can enjoy a more dynamic and interesting learning experience through images, graphs, and other visual elements. Using digital flipbooks, they can enjoy a more dynamic and engaging learning experience through the use of images, graphs, and other visual elements.
Keywords: Interactive E-Module, Machine Learning, Students.

## I. PENDAHULUAN
Dalam era yang terus berkembang secara  digital,  metode  pembelajaran tradisional bergeser menuju penggunaan teknologi  inovatif,  seperti  e-module interaktif  berbasis  flipbook.  Terutama dalam mata kuliah Machine Learning, di mana  kreativitas  mahasiswa  sangat penting  untuk  memahami  konsep  yang kompleks  (Aisyah,  2021).  Meskipun
Machine Learning memungkinkan sistem  untuk  belajar  dari  data  tanpa harus diprogram secara eksplisit, materi yang diajarkan seringkali membutuhkan pemahaman  mendalam  tentang  konsep
matematika dan algoritma yang kompleks (I. wayan Sudiarsa, Sugiartawan, Sudipa, Maharianingsih, & Putra, 2023; Sugiartawan & Desnanjaya, 2022; Sugiartawan, Hartati, & Musdholifah, 2020). Pendekatan pengajaran yang terlalu formal dan statis dapat menghambat kreativitas mahasiswa. Dalam konteks ini, penggunaan e-module interaktif berbasis flipbook  menawarkan  pendekatan  yang menarik dan dinamis dalam menyajikan materi  Machine  Learning  kepada mahasiswa  (Sa’diyah,  2021).  Dengan menggunakan teknologi flipbook,
mahasiswa  dapat  mengakses  konten pembelajaran  dalam  format  yang menarik  dan  mudah  dipahami.  Ini memungkinkan  mereka  untuk  belajar dengan  cara  yang  lebih  interaktif  dan menyenangkan. Tujuan dari penggunaan e-module  interaktif  berbasis  flipbook dalam  mata  kuliah  Machine  Learning adalah  untuk  meningkatkan  kreativitas mahasiswa  dalam  memahami  dan menerapkan konsep-konsep
yang diajarkan  (I.  W.  Sudiarsa,  Sudipa, Sugiartawan, Maharianingsih, & Pande, 2023;  Sugiartawan,  Suryawan,  &
Indawan,  2022).  Adapun  metode  yang dipakai adalah ADDIE. Metode
pembelajaran  ADDIE  adalah  model yang digunakan untuk merancang materi pembelajaran  yang  efektif.  ADDIE merupakan akronim dari lima fase utama dalam proses desain instruksional, yaitu Analisis  (Analysis),  Desain  (Design),
Pengembangan (Development),
Implementasi  (Implementation)  dan Evaluasi (Evaluation).
Model  ADDIE  sangat  populer karena  fleksibilitasnya  dan  dapat digunakan  dalam  berbagai  konteks pembelajaran, termasuk
dalam pendidikan  formal,  pelatihan  korporat, dan  pengembangan  e-learning.  Model ini  juga  mendukung  siklus  iteratif,  di mana  hasil  evaluasi  dapat  digunakan untuk memperbaiki dan menyempurnakan program pembelajaran  secara  berkelanjutan. Melalui  pendekatan  ini,  mahasiswa dapat  lebih  aktif  terlibat  dalam  proses pembelajaran, mengembangkan pemahaman  yang  lebih  mendalam,  dan meningkatkan kemampuan mereka dalam  menerapkan  konsep  Machine
Learning  dalam  berbagai  konteks praktis.

## II. PEMBAHASAN
Aspek  penting  terkait  dengan Machine Learning, dimulai dari definisi dasar dan konsep-konsep utama, hingga penjelasan  tentang  tipe-tipe  Machine Learning dan algoritma-algoritma dasar yang  digunakan  dalam  pembelajaran mesin.  Selain  itu,  pembahasan  juga mencakup  manfaat  penggunaan  e- module  interaktif  berbasis  flipbook dalam  konteks  pembelajaran  Machine Learning. Berikut adalah ringkasan dari setiap bagian pembahasan:
Definisi  Machine  Learning  dan Konsep  Dasar  Machine  Learning  (ML) adalah cabang dari ilmu komputer yang memungkinkan  sistem  komputer  untuk memahami  pola-pola  yang  kompleks dalam  data  dan  mengambil  keputusan atau  tindakan  berdasarkan  pemahaman tersebut  (Oktavianus  dkk.,  2023). Konsep utama Machine Learning adalah kemampuan  sistem  untuk  belajar  dari data,  sehingga  kemampuannya  untuk melakukan  tugas-tugas  tertentu  dapat meningkat  seiring  waktu  tanpa  perlu pemrograman eksplisit oleh manusia.
Dalam  pendekatan konvensional dalam pemrograman komputer, programmer  harus  menentukan  aturan dan  algoritma  secara  eksplisit  untuk menyelesaikan suatu masalah atau tugas.
Ini  berarti  bahwa  programmer  harus memiliki pengetahuan mendalam tentang  domain  masalah  dan  cara-cara untuk menangani berbagai skenario yang mungkin terjadi. Namun, pendekatan ini tidak selalu efisien atau memungkinkan untuk tugas-tugas yang sangat kompleks atau memiliki pola-pola yang sulit untuk dijabarkan secara langsung.

## 2.1 Data sebagai Fondasi Utama
Dalam konteks Machine Learning, peran  utama  data  dapat  diibaratkan sebagai  fondasi  atau  bahan  dasar  yang
digunakan untuk melatih model (Rizky, Sugiartawan,  Studi,  &  Informatika, 2022).  Data  ini  bisa  berupa  berbagai informasi  yang  dikumpulkan  dari pengamatan atau pengalaman sebelumnya. Algoritma Machine Learning menggunakan data ini sebagai bahan bakar untuk memahami pola-pola yang mungkin kompleks atau
tersembunyi  (Sugiartawan  &  Santoso, 2022). Dengan memahami pola-pola ini, model  dapat  membuat  prediksi  atau keputusan terkait data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Data, dalam hal  ini,  menjadi  kunci  untuk  mencapai pemahaman  yang  lebih  baik  tentang lingkungan  atau  fenomena  yang  ingin dijelajahi  (Sugiartawan,  Pulungan,  & Sari, 2017).
2.2 Pembelajaran dari Pengalaman Konsep  pembelajaran  pada Machine Learning mencakup kemampuan sistem untuk meningkatkan kinerjanya  seiring  waktu  melalui pengalaman.  Sistem  Machine  Learning "belajar" dengan terus menerus mengakses  dan  memproses  data  baru. Dengan melibatkan data tersebut dalam pemrosesan  iteratif,  model  dapat memperbaiki  dirinya meningkatkan akurasi, dan meningkatkan kemampuannya untuk membuat prediksi atau  keputusan  yang  lebih  tepat (Kassaymeh  et  al.,  2022).  Dengan  kata lain,  sistem  Machine  Learning  tidak hanya memanfaatkan data sebagai dasar, tetapi  juga  memanfaatkan  data  tersebut untuk terus mengasah dan meningkatkan kemampuannya  seiring  berjalannya waktu. Perbedaan dengan Pemrograman konvensional,
programmer  harus  secara  eksplisit menentukan  aturan  dan  instruksi  yang akan  diikuti  oleh  sistem.  Programmer harus memprediksi semua kemungkinan situasi  dan  memberikan  instruksi  yang
sesuai.  Machine  Learning  merupakan sistem belajar dari data yang diberikan.
Ini  berarti  sistem  tidak  perlu  diberi aturan secara langsung oleh programmer. Sebaliknya, dengan menggunakan algoritma Machine Learning  yang  sesuai,  sistem  dapat menemukan  pola-pola  dalam  data  dan menentukan aturan-aturan sendiri. Fleksibilitas  dan  Adaptabilitas Machine Learning memberikan fleksibilitas  yang  lebih  besar  karena sistem  dapat  beradaptasi  dengan perubahan  dalam  data  atau  lingkungan tanpa  perlu  modifikasi  program  secara manual. Dalam pemrograman konvensional, jika ada perubahan dalam aturan  atau  lingkungan,  programmer harus memperbarui kode secara manual untuk  memastikan  bahwa  sistem beroperasi  sesuai  dengan  perubahan tersebut.  Dalam  Machine  Learning, sistem dapat belajar dari data baru yang diberikan  dan  memperbarui  modelnya secara otomatis tanpa intervensi manual.
Pemrosesan  Big  Data  Machine Learning  efektif  dalam  menangani jumlah  data  yang  besar  (Big  Data)  dan mengekstrak  pola-pola  yang  mungkin sulit untuk diidentifikasi melalui metode konvensional. Dengan algoritma Machine  Learning  yang  tepat,  sistem dapat  mengolah  dan  menganalisis  data dalam  skala  yang  jauh  lebih  besar daripada  yang  dapat  dilakukan  oleh manusia  atau  metode  pemrograman konvensional. Ini memungkinkan penemuan pola-pola yang lebih kompleks  dan  pemodelan  yang  lebih akurat  (I  Made  Dedy  Setiawan,  Ryan Pratama  Putra,  &  Putu  Sugiartawan, 2023; Nurlaili, Zubaidah, & Kuswantoro, 2021) . 2.3 E-Module Interaktif E-module interaktif berbasis flipbook membahas  penggunaan
teknologi ini dalam konteks pembelajaran Machine Learning. Penjelasan  ini  mencakup  keunggulan interaktifitas,  visualisasi  konsep  yang kompleks,  stimulasi  kreativitas,  dan aksesibilitas yang meningkat. E-module interaktif berbasis flipbook memberikan dampak positif dalam konteks pembelajaran Machine Learning melalui sejumlah  keunggulan.  Pertama,  aspek interaktifitas  memberikan  mahasiswa kesempatan  untuk  aktif  terlibat  dalam proses belajar, menjadikan pembelajaran lebih  menarik  dan  memicu  kreativitas.
Animasi,  gambar  bergerak,  dan  elemen interaktif lainnya tidak hanya memperindah  tampilan,  tetapi  juga memberikan pemahaman visual terhadap konsep-konsep kompleks Machine  Learning.  Visualisasi  konsep yang  sulit  dipahami  menjadi  lebih mudah  melalui  flipbook.  Mahasiswa dapat  berinteraksi  dengan  representasi grafis, memperbesar, memperkecil,  atau  mengikuti  simulasi peristiwa  Machine  Learning.  Hal  ini membantu  meningkatkan  pemahaman konsep-konsep tersebut dan memperkaya  pengalaman  pembelajaran (Made,  Trisnayanti,  &  Sugiartawan, 2022). Visualisasi konsep yang kompleks menjadi  lebih  mudah  dipahami  melalui flipbook karena beberapa hal, diantaranya  Pengalaman  Interaktif: Mahasiswa  dapat  berinteraksi  dengan gambar-gambar  yang  dihadirkan  dalam flipbook,  seperti  menggeser  halaman, memperbesar, atau memperkecil gambar. Hal ini memungkinkan mereka untuk melihat detail-detail yang penting dari konsep yang sedang dipelajari.
Representasi Grafis yang Menarik: Dengan  menggunakan  elemen  visual seperti gambar, grafik, atau diagram, e- module  flipbook  dapat  menyajikan
konsep-konsep Machine Learning secara lebih menarik dan menggugah imajinasi mahasiswa. Ini membantu meningkatkan minat mereka dalam mempelajari materi yang kompleks. Pemahaman yang Lebih Mendalam:  Visualisasi  memungkinkan mahasiswa  untuk  melihat  hubungan antara  konsep-konsep  yang  berbeda secara  visual,  yang  dapat  membantu mereka  memahami  bagaimana  konsep- konsep  tersebut  saling  terkait  dan berinteraksi  satu  sama  lain  dalam konteks Machine Learning.
Simulasi  Peristiwa  atau  Proses:
Dengan menggunakan flipbook, mahasiswa  dapat  mengikuti  simulasi peristiwa atau proses yang terjadi dalam Machine  Learning,  seperti  aliran  data melalui  jaringan  saraf  atau  proses pembelajaran model. Hal ini membantu mereka untuk memvisualisasikan konsep-konsep  tersebut  secara  konkret dan lebih mudah diingat. mahasiswa dan membuat pembelajaran lebih menyenangkan. E-Module  berbasis  Flipbook  E-
Module berbasis flipbook adalah bentuk konten digital interaktif yang dirancang untuk  menyajikan  informasi,  materi pembelajaran, atau konten lainnya dalam format yang menyerupai buku fisik yang dapat  di-"flip"  (Sa’diyah,  2021), dibandingkan dengan materi pembelajaran  tradisional  dalam  bentuk cetak,  e-Module  flipbook  menawarkan berbagai keunggulan dalam hal keterlibatan pengguna, fleksibilitas, dan aksesibilitas.  Berikut  adalah  penjelasan lebih  rinci  tentang  karakteristik  utama dan  cara  kerja  e-Module  berbasis flipbook.  Adapun  kelebihan  flipbook diantaranya
1. Format Interaktif: E-Module flipbook sering  kali  menggabungkan  elemen- elemen interaktif seperti video, audio,
gambar,  animasi,  dan  hyperlink.  Ini memungkinkan  pengguna  untuk berinteraksi  dengan  konten  secara lebih dinamis.
2. Navigasi  yang  Mudah:  Pengguna dapat  dengan  mudah  "menggeser" atau  "memutar  halaman"  e-Module flipbook, mirip dengan cara membaca buku fisik. Ini memberikan pengalaman yang familiar dan intuitif bagi pengguna, serta memungkinkan untuk  menavigasi  melalui  konten dengan mudah.
3. Portabilitas: E-Module flipbook dapat diakses  melalui  berbagai  perangkat
yang  terhubung  ke  internet,  seperti komputer,  tablet,  atau  ponsel  pintar.
Ini  memungkinkan  pengguna  untuk mengakses  konten  di  mana  saja  dan kapan saja sesuai kebutuhan mereka.
4. Kemudahan  Pembaharuan:  Ketika ada  perubahan  dalam  konten  atau informasi  yang  disajikan,  e-Module flipbook  dapat  diperbarui  dengan cepat  dan  mudah  tanpa  perlu mencetak ulang materi. Ini memastikan  bahwa  pengguna  selalu mendapatkan  informasi  yang  terbaru dan relevan. Tabel 1. Outline e-modul dengan flipbook Bagian Awal Bagian Isi Bagian Akhir Cover Judul Materi Evaluasi Kata Pengantar Kompetensi Dasar Daftar Pustaka Petunjuk Penggunaan Salam Pembuka Daftar Isi Tujuan Pembelajaran Pendahuluan Materi pembelajaran Rangkuman Evaluasi
Pada  Tabel  3.  Outline  e-modul  dengan flipbook memberikan gambaran tentang struktur atau kerangka dasar dari sebuah e-modul  yang  dibuat  menggunakan format  flipbook.  Berikut  penjelasan untuk  setiap  bagian  yang  tercantum dalam  tabel  3.  Dengan  struktur  yang terorganisir seperti ini, e-modul dengan format  flipbook  menjadi  lebih  mudah dipahami, dinavigasi, dan dimanfaatkan oleh pembaca untuk pembelajaran yang efektif.
Rancangan e-modul  dengan
flibook  yang  dibuat  kemudian  divalidadi oleh ahli materi, ahli desain pembelajaran dan ahli media yang masing-masing terdiri dari 12 validator. E-Modul dengan flibook yang telah divalidasi kemudian
diujicobakan  pada  mahasiswa  kelas  AB yang  terdiri  dari  30  mahasiswa.  Uji  coba dilakukan  untuk memperoleh  gambaran mengenai  keterlaksanaan  pembelajaran
menggunakan  e-modul  dengan  flibook. Validasi  ahli  materi  pada  media pembelajaran  yakni  e-modulmelalui  link canva.com dilakukan untuk
meningkatkan kualitas isi materi dari E- modul  Flipbook.Validasi  materi  ini meliputi sejumlah komponen mulai dari kelayakan isi, penyajian, kebahasaan dan pemilihan  gambar.  e-modul  flipbook divalidasi  oleh  pakar  pada  bidang psikologibelajar.

## Gambar 1. Tampilan awal e- modul flipbook
Hasil  validasi  terhadap  komponen- komponen  pada  kualitas  materi  media pembelajaran  E-modul  interaktif  dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tampilan isi e-modul flipbook

## SIMPULAN
penggunaan e-module interaktif berbasis flipbook  dalam  mata  kuliah  Machine Learning  adalah  bahwa  pendekatan  ini dapat  efektif  meningkatkan  kreativitas mahasiswa  dalam  memahami  dan menerapkan konsep-konsep
yang diajarkan.  Dengan  menyajikan  materi pembelajaran  dalam  format  yang menarik  dan  interaktif,  mahasiswa memiliki  kesempatan  untuk  terlibat secara aktif dalam proses pembelajaran, yang  pada  gilirannya  dapat  memicu kreativitas mereka.
E-module interaktif tidak hanya  memperindah  tampilan  materi pembelajaran,  tetapi  juga  memberikan pengalaman  belajar  yang  berbeda.
Melalui visualisasi konsep yang kompleks, mahasiswa dapat lebih mudah memahami materi dan mengembangkan pemahaman yang lebih mendalam. Fitur interaktif  seperti  animasi,  gambar bergerak, dan simulasi juga merangsang kreativitas  mahasiswa,  memungkinkan mereka  untuk  menjelajahi  konsep- konsep  tersebut  dengan  cara  yang
menyenangkan dan menarik. Selain itu, kemudahan  akses  dan  portabilitas  e- module interaktif memungkinkan mahasiswa  untuk  belajar  di  mana  saja dan kapan saja sesuai dengan kebutuhan mereka.  Ini  tidak  hanya  meningkatkan aksesibilitas global terhadap pembelajaran,  tetapi  juga  memberikan fleksibilitas waktu yang dapat disesuaikan  dengan  jadwal  masing- masing mahasiswa. Secara  keseluruhan,  penggunaan  e- module  interaktif  berbasis  flipbook dapat menjadi solusi pembelajaran yang efektif dan menarik dalam era digital ini, membantu meningkatkan kreativitas dan pemahaman  mahasiswa  dalam  mata kuliah Machine Learning.module interaktif  berbasis  flipbook  dalam  mata kuliah Machine Learning adalah bahwa pendekatan ini dapat efektif meningkatkan  kreativitas  mahasiswa dalam  memahami  dan  menerapkan konsep-konsep  yang  diajarkan.  Dengan menyajikan  materi  pembelajaran  dalam format  yang  menarik  dan  interaktif, mahasiswa  memiliki  kesempatan  untuk terlibat  secara  aktif  dalam  proses pembelajaran,  yang  pada  gilirannya dapat memicu kreativitas mahasiswa.

## DAFTAR PUSTAKA
Aisyah,  E.  N.  (2021).  Analisis  Tingkat Kreativitas Wirausaha Mahasiswa Melalui Program Komunitas Entrepreneur. IQTISHODUNA ,
17 (1), 2013–2015.
I  Made  Dedy  Setiawan,  Ryan  Pratama Putra,  &  Putu  Sugiartawan. (2023). Media Pembelajaran Interaktif  Pada  Materi  Klasifikasi Hewan  untuk  Siswa  Sekolah
Dasar. Jurnal  Imiah  Pendidikan Dan  Pembelajaran , 6 (3),  588– 598. https://doi.org/10.23887/jipp.v6i3.
56641
Kassaymeh, S., Al-Laham, M., Al-Betar, M.  A.,  Alweshah,  M.,  Abdullah, S.,  &  Makhadmeh,  S.  N.  (2022). Backpropagation  Neural  Network optimization  and  software  defect estimation  modelling  using  a
hybrid  Salp  Swarm  optimizer- based Simulated Annealing Algorithm. Knowledge-Based Systems , 244 , 108511. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2 022.108511 Made, N., Trisnayanti, R., & Sugiartawan, P. (2022). Multimedia  Interaktif  Infografis Desa  Agro  Kreatif  Bingin  Ambe Koripan Berbasis Android. Jurnal Sistem  Informasi  Dan  Komputer Terapan Indonesia (JSIKTI) , 5 (2), 63–74. https://doi.org/10.33173/jsikti.178 Nurlaili, R., Zubaidah, S., & Kuswantoro, H. (2021). Pengembangan E-module Berbasis  Discovery  Learning untuk Meningkatkan Kemampuan Berpikir  Kritis  Siswa  Kelas  XII Berdasarkan  Penelitian  Analisis Korelasi Kanonik dari Persilangan Tanaman Kedelai. Jurnal Pendidikan:  Teori,  Penelitian, Dan  Pengembangan , 6 (2),  213– 219. Retrieved from http://journal.um.ac.id/index.php/j ptpp/article/view/14451 Rizky, M. A., Sugiartawan, P., Studi, P.,
&  Informatika,  T.  (2022).  Sistem Informasi  Kegiatan  Kelompok Tani  Di  UPT  HPT  Dan  Keswan Praya  Timur  1,2, 5 (2),  87–96. https://doi.org/10.33173/jsikti.180 Sa’diyah,  K.  (2021).  Pengembagan  E- Modul  Berbasis  Digital  Flipbook Untuk Mempermudah Pembelajaran Jarak Jauh Di SMA. Edukatif : Jurnal Ilmu Pendidikan , 3 (4),  1298–1308.  Retrieved  from https://edukatif.org/index.php/edu katif/article/view/561 Sudiarsa,  I.  W.,  Sudipa,  I.  G.  I., Sugiartawan,  P.,  Maharianingsih, N.  M.,  &  Pande,  N.  K.  N.  N. (2023).  Information  System  for Monitoring Production Process of Dried Kelor Leaf Dried Using the FAST  Method. Sinkron , 8 (4),
2748–2756. https://doi.org/10.33395/sinkron.v 8i4.13095 Sudiarsa,  I.  wayan,  Sugiartawan,  P.,
Sudipa, I. G. I., Maharianingsih, N.
M.,  &  Putra,  I.  K.  A.  (2023). Sistem  Pengering  Daun  Kelor Berbasis  Internet  of  Things  dan Artificial Intteligence. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and  Instrumentation  Systems) , 13 (2), 183. https://doi.org/10.22146/ijeis.898 23 Sugiartawan, P., & Desnanjaya, I. G. N. (2022).  Smart  Farming  Untuk Pengaturan  Suhu  Ruangan  Pada Budidaya  Jamur  Tiram  Berbasis Backpropagation. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and  Instrumentation  Systems) , 12 (2), 191. https://doi.org/10.22146/ijeis.785 46 Sugiartawan,  P.,  Hartati,  S.,  & Musdholifah, A. (2020). Modeling of  a  tourism  group  decision support system using risk analysis based knowledge base. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 11 (7),  354–363.
https://doi.org/10.14569/IJACSA.
2020.0110747
Sugiartawan,  P.,  Pulungan,  R.,  &  Sari, A.  K.  (2017).  Prediction  by  a Hybrid of Wavelet Transform and Long-Short-Term-Memory Neural Network. International Journal of Advanced  Computer  Science  and
Applications , 8 (2), 326–332. https://doi.org/10.14569/ijacsa.20 17.080243 Sugiartawan,  P.,  &  Santoso,  S.  G. (2022).  Multivariate  Forecasting Curah Hujan Menggunakan. Seminar  Nasional  Corisindo : Institut  Teknologi  Dan  Bisnis STIKOM Bali , 580–585. Sugiartawan,  P.,  Suryawan,  I.  G.  T.,  & Indawan,  I.  G.  A.  (2022).  Sistem Informasi Keuangan Pada Koperasi  Karya  Utama  Mandiri. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan Komputer  Terapan  Indonesia , 5 (2), 97–108. https://doi.org/10.33173/jsikti.181