bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
PENERAPAN APLIKASI PENGELOLAAN DATA SISWA SMP TUTIM DELO DENGAN MENGGUNAKAN METODE SYSTEM DEVELOPMENT LIFE CYCLE (SDLC)
Authors: Debora Ina Susan , D.I. Mau Stefanus , Wilda Malo Maria 
Published: February 2024

Penerapan sistem aplikasi pengelolaan data siswa bertujuan agar setiap pekerjaan dapat dilakukan dengan mudah dan cepat dengan hasil yang maksimal dalam hal memasukkan data (input), menyimpan data dan menampilkannya data (output). SMP Tutim Delo merupakan salah satu lembaga pendidikan yang berada di Desa Delo, Kecamatan Wewewa Selatan, Kabupaten Sumba Barat Daya. Berdasarkan hasil observasi di SMP Tutim Delo pengolahan data siswa yang dihasilkan masih banyak kekurangan serta terjadi penumpukan data karena masih menggunakan buku induk sekolah yang menyebabkan kesalahan dalam penginputan dan pengawetan data pada saat dibutuhkan kembali. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu system aplikasi untuk pengelolaan data siswa untuk mengatasi permasalahan tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah SDLC. Hasil dari penelitian ini adalah dari aplikasi yang dibuatkan sudah bisa diakses dengan baik sesuai kebutuhan pengelolaan data siswa berdasarkan tabel pengujian.
IMPLEMENTASI ALGORITMA BEST FIRST SEARCH PADA SISTEM PENGADUAN MASYARAKAT DESA CILANDAK MENGGUNAKAN METODE WATERFALL BERBASIS WEB
Authors: Amin Fauzi Miftah , Agus Sunandar Muhamad , Gito Resmi Mochzen 
Published: February 2024

Proses pengaduan masyarakat di Desa Cilandak masih menggunakan metode lama contohnya dengan datang ke kantor desa, atau via Media Sosial yang terhubung dengan Aparatur desa Cilandak. Maka dari itu penulis mengusulkan Sistem Pengaduan Masyarakat Desa Cilandak. Dalam pembuatan sistem ini penulis menggunakan model Waterfall sebagai model pengembangan, perancangan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML), untuk software yang digunakan untuk membangun sistem pengaduan masyarakat menggunakan framework codeigniter menggunakan bahasa pemrograman PHP dan databasenya menggunakan MySQL, Didalam Sistem Pengaduan Masyarakat Desa Cilandak Ini penulis menggunakan juga algoritma Best First Search Agar pengaduan direspon dengan baik oleh aparatur desa Cilandak. Hasil dari pembuatan system Pengaduan masyarakat Desa Cilandak dilengkapi fitur Login, Sekertaris Desa , Masyarakat , sehingga masyarakat dapat menyampaikan keluhan dan laporan yang harus di tangani oleh aparatur Desa Cilandak.
PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBAIS PROBLEM BASED LEARNING DASAR PADA KELAS X SMK PANCASILA TAMBOLAKA
Authors: Lende Melkianus , Ananda P.T. Mara Andry , Permata Ayu Mitra 
Published: February 2024

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi di era saat ini sangat berpengaruh bagi pola pikir dan cara belajar siswa/siswi dimana dalam proses belajar tersebut siswa/siswi harus mampu bersaing dengan memanfaatkan teknologi yang ada. SMK Pancasila Tambolaka berusaha mencari cara untuk dapat menyampaikan ilmu atau bidang pelajaran yang secara efektif . Khususnya untuk mata pelajaran komputer dan jaringan dasar pada kelas X, dimana yang seharusnya banyak dilakukan dengan praktek, akan tetapi harus dilakukan tanpa adanya tatap muka, dimana hal ini bisa berdampak pada kurangnya pemahaman siswa dalam pelajaran jairngan yang diberikan. Oleh karena itu pada penelitia ini bertujuan untuk membuat suatu media pembelajaran interaktif untuk mendukun proses kegiatan belajar mengajar agar lebih relevan. Adapun metode pembelajaran yang dipakai dalam penelitian ini adalah problem based learning. Hasil dari penelitina tersebut adalah aplikasi yang dibuatkan sesuai dengan yang diharapkan dan sesuai dengan mata pelajaran yang dipakai.
PERANCANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBASIS GOOGLE SITE PADA PEMBELAJARAN SISTEM KOMPUTER KELAS VIII SMPN1 BUKITTINGGI
Authors: Syahri Anitia , Antoni Musril Hari , Rahmiyati Husni 
Published: February 2024

Pemanfaatan materi teknologi informasi di SMP Negeri 1 Bukittinggi masih sebatas presentasi Power Point. Dengan kemajuan teknologi informasi dan komunikasi (TIK), banyak program perangkat lunak yang dapat digunakan untuk membuat materi pembelajaran interaktif. Hasil survei awal penerapan pembelajaran sistem komputer di SMP Negeri 1 Bukittinggi menunjukkan bahwa tidak ada guru yang menggunakan materi pembelajaran interaktif dengan menggunakan Google Site. Sarana dan prasarana IT seperti komputer, LCD proyektor dan internet di SMP Negeri 1 Bukittinggi tersedia namun belum dimanfaatkan secara maksimal. Media pembelajaran merupakan faktor penting dalam meningkatkan hasil belajar peserta didik. Pemilihan bahan pembelajaran yang sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik peserta didik dapat membantunya memahami isi pelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan bahan pembelajaran interaktif yang bernilai, praktis dan efektif untuk membantu peserta didik menguasai mata pelajaran sistem komputer. Metode penelitian yang digunakan adalah research and development (R&D) dengan menggunakan model pengembangan 4D (mengidentifikasi, merancang, mengembangkan dan menyebarluaskan). Hasil penelitian menunjukkan bahwa media pembelajaran interaktif mempunyai nilai berdasarkan penilaian autentikator pada setiap aspeknya. Media pembelajaran interaktif dianggap praktis berdasarkan pengamatan dan umpan balik guru dan peserta didik. Hal ini menunjukkan bahwa media pembelajaran interaktif terbukti efektif sebagai media pembelajaran untuk meningkatkan hasil belajar peserta didik.
IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK MEMPREDIKSI PENDAPATAN PT PLN BERDASARKAN PENGGUNAAN PER KELOMPOK PELANGGAN
Authors: Maulana Taufan , Astuti Rini , Muhammad Basysyar Fadhil 
Published: February 2024

Perusahaan Listrik Negara (PLN) merupakan perusahaan milik negara yang bertanggung jawab atas penyediaan listrik di Indonesia. Metode yang digunakan pada penelitian kali ini adalah menggunakan data mining yaitu regresi linear berganda untuk memprediksi pendapatan PT PLN. Penelitian ini data didapatkan dengan melakukan pencarian di website resmi PT PLN yaitu https://web.pln.co.id/stakeholder/laporan-statistik. data yang akan diteliti pada penelitian ini merupakan data penggunaan perkelompok pelanggan yang meliputi data jumlah pelanggan per jenis pelanggan, daya tersambung per kelompok pelanggan (MVA), energi terjual per kelompok pelanggan (GWh), pendapatan per kelompok pelanggan (juta Rp), energi terjual rata-rata per jenis pelanggan (kWh), tarif listrik rata-rata per kelompok pelanggan (Rp/kWh), dan tahun. Data tersebut terkumpul dari tahun 2014 sampai tahun 2022. Kemudian akan dilakukan analisa dan preprosesing sebelum akhirnya siap dilakukan analisa prediksi menggukan algoritma regresi linear berganda. Dari penelitian yang telah dilakukan dan setelah dilakukan pemodelan didapatkan penggunaan per kelompok pelanggan sangat mempengaruhi tingkat pendapatan PT PLN, dengan didapati akurasi dari hasil model menggunakan r_score adalah 0.9924 dari hasil pengujian matric dengan menggunakan Mean Absolute error (MAE) didapatkan 583656.0650, Mean Squared Error (MSE) didapatkan 894668323229.3309, dan Root Mean Squared Error (RMSE) didapatkan 945869.0835. Dengan demikian pemodelan tersebut dikatakan efektif untuk melakukan prediksi menggunakan algoritma regresi linear berganda.
PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM PENGELOMPOKAN KABUPATEN DAN KOTA BERDASARKAN TANAMAN BIOFARMAKA
Authors: Miftahul Anwar Arif , Rizki Rinaldi Ade , Mulyawan Mulyawan 
Published: February 2024

Tumbuhan biofarmaka dikenal juga dengan tumbuhan obat yang mempunyai keunggulan penting dalam pengembangan industri farmasi, dan produk kesehatan yang diperoleh dari berbagai bagian tumbuhan seperti daun, batang, buah, dan akar. Salah satu strategi untuk meningkatkan dan mempertahankan produktivitas tanaman biofarmaka dengan membagi sektor tanaman menjadi beberapa kelompok berdasarkan kesamaan karakteristik. Salah satu pendekatan untuk mensegmentasi area ini dengan menggunakan analisis cluster. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil cluster yang terbentuk dan penggunaan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan variabel biomedis tanaman. Dari hasil analisis cluster menggunakan K-Means menghasilkan 24 kabupaten/kota pada cluster 1.1 kabupaten pada cluster 2.1 kabupaten pada cluster 3, dan 1 kabupaten pada cluster 4. Sedangkan dengan menggunakan K-Medoids, cluster 1 menghasilkan 2 kabupaten, cluster 2 menghasilkan 1 kabupaten, cluster 3 menghasilkan 1 kabupaten dan cluster 4 memiliki 23 kabupaten/kota. Dari hasil pengelompokan kedua metode tersebut, ditentukan metode terbaik melalui perbandingan menggunakan cluster variance dalam pengelompokan produksi tanaman biofarmaka. Mencapai nilai DBI. 0.087 untuk algoritma K-Means dan 0.428 untuk algoritma K-Medoids. Hal ini menunjukkan bahwa pada pengujian DBI algoritma K-Means lebih baik dibandingkan algoritma K-medoids karena semakin rendah nilai yang diperoleh maka kualitas cluster yang dihasilkan semakin baik.
ANALISIS SEGMENTASI PUSKESMAS DI KABUPATEN CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOID BERDASARKAN INDIKATOR PENYEBAB STUNTING
Authors: Komalasari Cahyaningrum , Faqih Ahmad , Dikananda Fatihanursari , Sulaeman Muhamad , Susana Heliyanti 
Published: February 2024

Stunting merupakan keadaan dimana seseorang mengalami kekurangan gizi. Namun, hingga saat ini, belum terdapat segmentasi Puskesmas terkait stunting berdasarkan indikatornya menggunakan data mining di Kabupaten Cirebon. Pada penelitin ini bertujuan untuk menganalisis segmentasi puskesmas terkait stunting dengan indikatornya guna memberikan rekomendasi pencegahan dan penyuluhan terkait stunting menggunakan Algoritma Partitioning Around Medoid (PAM). Data bersumber dari website opendata.jabarprov.go.id dan opendata.cirebonkab.go.id dan observasi langsung ke dinas Kesehatan kab. Cirebon. Variabel yang digunakan Jumlah Ibu Hamil yang mengalami KEK (Kekurangan Energi Kronik), Jumlah stunting, Jumlah Ahli Gizi dan Jumlah Puskesmas aktif yang ada di kabupaten Cirebon pada tahun 2022. Proses pengolahan data menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Database). Implementasi k-medoids dilakukan dengan inisiasi nilai centroid secara acak dalam iterasi. Hasil menunjukkan medoid sementara sebesar 7122,045634, dan medoid awal 6348,966306, dengan selisih 773,0793279 hasil yang signifikan mengakibatkan penghentian iterasi pada tahap pertama. Evaluasi manual dengan rumus SSW (Sum of Square Within Cluster) dan SSB (Sum of Square Between) menghasilkan rasio cluster 0,8470604, mendekati 0, menunjukkan hasil yang baik dan Evaluasi cluster menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) menggunakan RapidMiner menghasilkan nilai 0,569. Cluster 1 (19 puskesmas) memiliki kasus stunting tertinggi, sedangkan Cluster 2 (41 puskesmas) memiliki kasus stunting rendah, memberikan dasar rekomendasi pencegahan serta penyuluhan yang lebih terarah.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI DESA TAMBAKSARI CIAMIS
Authors: Fitriani Fitriani , Kurniawan Rudi , Suprapti Tati 
Published: February 2024

Program bantuan sosial telah menjadi salah satu upaya yang signifikan untuk menurunkan tingkat kemiskinan di Indonesia yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Akan tetapi bantuan sosial PKH masih kurang tepat sasaran dan juga tidak sesuai dengan harapan masyarakat yang disebabkan status rakyat miskin yang tidak maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelayakan penerima bantuan sosial Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Tambaksari Ciamis dengan menggunakan metodelogi Knowledge Discovery in Database (KDD). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means Clustering. Algoritma ini merupakan salah satu metode dalam pengelompokan data yang efektif untuk sistem pendukung pengambilan keputusan, terutama pada data yang berukuran besar. Hasil dari penelitian ini dengan menggunakan algoritma K-Means adalah adanya cluster data penerima PKH dengan mendapatkan hasil Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,415 dari parameter measure type jenis Numerical Measure dengan Euclidean Distance. Penelitian ini menghasilkan 2 kelompok dari 211 data. Cluster 0 dengan jumlah 190 termasuk layak, cluster 1 dengan jumlah 21 termasuk tidak layak. Hasil DBI tersebut dinilai cukup baik sebab semakin dekat hasil yang diperoleh dengan angka nol maka semakin baik.
PENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM MENGANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI CAPCUT DI GOOGLE PLAY STORE
Authors: Sagita Ayu , Faqih Ahmad , Dwilestari Gifthera , Siswoyo Bambang , Pratama Denni 
Published: February 2024

Pengguna aplikasi CapCut semakin meluas di kalangan pengguna smartphone. Namun, tanggapan pengguna terhadap aplikasi ini sangat bervariasi. Selain itu, perkembangan terus-menerus dalam menambah fitur dan kemampuan pengeditan telah membawa kompleksitas penggunaan aplikasi ini semakin meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna CapCut melalui ulasan yang terdapat di Google Play Store menggunakan metode Random Forest. Metode ini dipilih untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan tanggapan pengguna ke dalam kategori positif dan negatif secara efisien. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mencakup 5000 ulasan, mencerminkan keragaman pendapat dari pengguna yang berpartisipasi aktif. Tahapan preprocessing data melibatkan proses cleaning, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan lemmatisasi untuk memastikan kualitas data yang baik sebelum dilakukan analisis sentimen. Selanjutnya, pembobotan kata dilakukan dengan metode TF-IDF untuk memberikan nilai bobot pada kata-kata yang mempengaruhi sentimen pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Random Forest memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam menganalisis sentimen pengguna CapCut, dengan akurasi sebesar 86%, presisi 89%, recall 81%, dan f1-score 85%. Penelitian ini memberikan pemahaman lebih lanjut terkait tanggapan pengguna terhadap aplikasi CapCut, serta menegaskan keberhasilan metode Random Forest dalam menangani analisis sentimen pada dataset ulasan pengguna di Google Play Store.
PENERAPAN FP-GROWTH DALAM MENGANALISIS DATA PENJUALAN DI TOKO X
Authors: Anggita Pratiwi Eksadevi , Irawan Bambang , Bahtiar Agus , Rahaningsih Nining 
Published: February 2024

Kemajuan pesat dalam bidang informatika telah mengubah berbagai aspek kehidupan, termasuk bisnis dan manajemen stok. Memahami pola pembelian pelanggan menjadi krusial dalam merancang strategi penjualan dan pengelolaan stok yang efektif bagi bisnis ritel. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian di Toko X menggunakan Algoritma FP-Growth. Penelitian ini menggunakan dataset data transaksi penjualan Toko X selama 1 bulan yaitu bulan Agustus 2023. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Diterapkan dengan algoritma FP-Growth, melibatkan tahapan Data Selection, Data prepocessing, Data Transformation, Data mining dan Evaluation. Untuk menguji nilai minimum support, minimum confidence dan lift itu untuk mengevaluasi hasil analisis untuk mengidentifikasi pola pembelian. Dalam penelitian ini, support ditentukan dengan 0.6%, dan confidence 70% yang berhasil megidentifikasi 10 aturan asosiasi dengan lift ratio tertinggi. Misalnya, jika ada yang membeli Richesse Wafer kemungkinan besar pelanggan akan membeli Nabati Waffer dengan Lift 138.167, Nilai support 0.6% dan nilai confidence 83%. Implikasi praktis dari temuan pola pembelian ini mencakup penerapan strategi penjualan seperti Penempatan strategis produk, Penawaran bundel dan promosi dan Manajemen stok yang efisien. Selain itu, dengan menanfaatkan pola pembelian yang teridentifikasi, optimalisasi analisis stok dan produksi dapat dilakukan untuk meningkatkan efisiensi operasional secara menyeluruh.
OPTIMALISASI JUMLAH CLUSTER DATA SEKOLAH DASAR (SD) MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Authors: Maryam Siti , Astuti Rini , M. Basysyar Fadhil 
Published: February 2024

Ketersediaan fasilitas belajar dan distribusi tenaga pendidik yang merata di setiap sekolah berperan penting dalam menjamin penyelenggaraan pendidikan yang berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Sekolah Dasar (SD) di Kabupaten Ciamis berdasarkan kesamaan karakteristik menggunakan K-Means Clustering. Saat ini data SD belum dikelompokkan sehingga perencanaan peningkatan mutu pendidikan belum maksimal. Oleh karena itu dibutuhkan klasterisasi agar pemahaman mengenai pola dan kesamaan karakteristik antar SD lebih mendalam. Metode yang digunakan adalah klasterisasi dengan Algoritma K-Means Clustering, menggunakan tools RapidMiner. Parameter yang digunakan meliputi Davies Bouldin Index (DBI), Measure Types Numerical Measures jenis Euclidean Distance dan Manhattan Distance, serta melakukan iterasi menggunakan parameter Max Optimization dimulai dari 1 hingga 20 kali. Penentuan cluster dimulai dari K= 2 hingga K= 10 untuk mendapatkan hasil cluster optimal berdasarkan nilai DBI terendah mendekati 0. Dari hasil analisis diketahui bahwa cluster optimal berada pada K= 10 dengan nilai DBI 0.450 menggunakan parameter Measure Types Numerical Measures jenis Manhattan Distance dan proses iterasi berhenti pada iterasi ke 10, karena pada iterasi tersebut nilai centroid dan keanggotaan pada setiap cluster sudah stabil. Hasil dari penelitian ini akan memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai sekolah-sekolah dengan karakteristik yang serupa.
Pembuatan Analytic Hierarchy Process Pengembang Apartemen Untuk Kesesuaian Lokasi Pembangunan Apartemen di Kota Malang berbasis Sistem Informasi Geografis
Authors: Kurnia Sunaryo Dedy , Yuwono Endro , Achmadi Sentot , Petrus Manaha Yosimson , Andinisari Ratri , Tiara DE  , Putri Tara Leta Alexandra , Ananda Bastyan Hana , Putra Uriel Decca , Firnanda Fauzi 
Published: February 2024

Kota Malang merupakan kota yang terletak di Propinsi Jawa Timur, merupakan kota terbesar setelah ibukota Jawa Timur yaitu Surabaya. Permasalahan umum yang banyak dijumpai di kota-kota besar di Indonesia adalah padatnya jumlah penduduk dan lahan akan hunian yang semakin terbatas. Salah satu solusi dari permasalah tersebut adalah dengan pengembangan jenis hunian vertikal sepertiÂ apartemen atau rumah susun. Salah satu fenomena yang terjadi di Kota Malang akhir-akhir ini adalah dibutuhkan pembangunan apartemen-apartemen baru sebagai respon terhadap permintaan yang tinggi. Sehubungan dengan hal tersebut, pembuatan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk pengembang apartemen guna membantu mencari kesesuaian lokasi pembangunan apartemen menjadi suatu hal menarik untuk dijadikan obyek penelitian dan pengabdian masyarakay.Â Melalui pengabdian masyarakat dengan pembuatan Analytic Hierarchy Process dan sistem untuk pengembang apartemen akan membantu para pengembang apartemen membantu mengambil keputusan mencari kesesuaian lokasi pembangunan apartemen dengan parameter pendukung kesesuaian yaitu peta kemiringan lereng, peta aksesbilitas jaringan jalan, peta penggunaan lahan eksisting, peta pola ruang, peta jarak fasilitas umum, dan peta ketersediaan air.
Hasil analisis kesesuaian pembangunan apartemen di kota Malang dengan pembuatan Analytic Hierarchy Process dan Sistem Informasi Geografis kemudian ditinjau dari kesesuaian penggunaan lahan terhadap RTRW, maka dapat diperoleh informasi kesesuaian penggunaan lahanya, serta kesesuaian terhadap RTRW, agar pelaksanaan dan perkembangan pembangunan apartemen di kota MalangÂ sesuai rencana yang bisa diantisipasi perubahan untuk diambil keputusan-keputusan yang relefan agar pengembang apartemen tetap membuat kota Malang menjadi kota yang idial.
IDENTIFIKASI DESA TULUNGREJO SEBAGAI DESA MANDIRI
Authors: Permatasari Indah , Aprilia Savitri Putri , Riskyanus Gabriel 
Published: February 2024

Dalam Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 Tentang Desa pasal 78 ayat (1) Pembangunan desa bertujuan meningkatkan kesejahteraan masyarakat desa dan kualitas hidup manusia serta penanggulangan kemisikinan melalui pemenuhan kebutuhan dasar, pembangunan sarana dan prasarana desa, pengembangan potensi ekonomi lokal, serta pemanfaatan sumber daya alam dan lingkungan secara berkelanjutan. Pembangunan desa pada hakikatnya mengedepankan kebersamaan, kekeluargaan, dan kegotongroyongan guna mewujudkan perdamaian dan keadilan sosial. Penyusunan perencanaan pembangunan desa mengacu pada perencanaan pembangunan Kabupaten/Kota. Dokumen rencana Pembangunan Desa merupakan satu-satunya dokumen perencanaan di Desa dan sebagai dasar penyusunan Anggaran Pendapatan dan Belanja Desa. Perencanaan Pembangunan Desa diselenggarakan dengan mengikutsertakan masyarakat Desa melalui Musyawarah Perencanaan Pembangunan Desa.Â Pembangunan Desa dilaksanakan oleh Pemerintah Desa dan masyarakat desa dengan semangat gotong royong serta memanfaatkan kearifan lokal dan sumber daya alam Desa. Sesuai dengan Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 Tentang Desa bahwa Pembangunan Desa meliputi tahap perencanaan, pelaksanaan, dan pengawasan. Pembangunan desa mandiri memerlukan langkah-langkah strategis, yang terencana, terarah, dan terukur, sehingga memudahkan bagi kita untuk mencermati kemajuan-kemajuannya. Secara umum, strategi dalam mewujudkan desa mandiri adalah diawali dengan terbitnya UU Desa, yang memiliki paradigma baru dengan konsep desa membangun. Konsep desa membangun berarti bahwa kekuatan untuk membangun desa bersumber pada kekuatan yang dimiliki oleh masyarakat itu sendiri. Masyarakat desa harus berpartisipasi secara aktif dalam mebangun desa itu sendiri. Untuk itu diperlukan upaya-upaya persuasif yang dilakukan dengan pendekatan partisipatif. Pendekatan partisipatif penting dilakukan, yaitu dengan mendorong masyarakat desa untuk terlibat secara aktif dalam perumusan kebijakan pembangunan desa. Pembangunan ini dilakukan sebagai upaya mempercepat dan meningkatkan kualitas pelayanan, pembangunan, dan pemberdayaan masyarakat desa dengan mengedepankan kebersamaan, kekeluargaan, dan kegotongroyongan. Selain melibatkan masyarakat secara aktif, pembangunan desa mandiri juga melibatkan sumberdaya/potensi unggulan dari desa tersebut. Produk unggulan desa adalah komoditas yang ada di desa dan diupayakan secara sistematis dan terencana yang dilakukan oleh pemangku kepentingan desa atas produk-produk yang dimiliki atau dikuasai serta telah ditentukan dan disepakati bersama berdasarkan kriteria-kriteria tertentu, untuk dikembangkan melalui keterkaitan dengan unsur-unsur pendukungnya.
KONSERVASI DAN PENGELOLAAN SUMBER DAYA AIR BERKELANJUTAN DI KABUPATEN KLATEN JAWA TENGAH
Authors: R. Jenahu Gudelia , Aulia Shilva Dhivanda Nilam , N. Pakabu Djuhan 
Published: February 2024

Adapun tujuan dari adanya penelitian ini adalah sebagai berikut: Pertama, mengetahui pelaksanaan konservasi dan pengelolaan sumber daya air yang sesuai dengan peraturan perundang-undangan terkait sumber daya air seperti Undang-Undang Nomor 32 Tahun 2009 tentang Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup (UUPPLH) dan Undang-Undang Nomor 17 tahun 2019 tentang Sumber Daya Air. Kedua, menganalisis peran dan kontribusi pemerintah daerah kabupaten klaten dalam melaksanakan konservasi dan pengelolaan sumberÂ daya air di daerahnya berdasarkan fakta dilapangan dan peraturan daerah yang mengatur hal-hal tersebut. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pelaksanaan konservasi dan pengelolaan sumber daya air berdasarkan ketentuan Undang-Undang Nomor 17 tahun 2019 tentang Sumber Daya Air dan Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 42 Tahun 2008 tentang Pengelolaan Sumber Daya Air diarahkan untuk menjaga kelangsungan keberadaan, daya dukung, dan fungsi air. Konservasi sumber daya air adalah salah satu upaya pengelolaan sumber daya air dimaksudkan untuk menjaga dan mempertahankan kelangsungan dan keberadaan sumber daya air, termasuk daya dukung, daya tampung, dan fungsinya. Pemerintah Daerah Kabupaten Klaten menjalankan perannya dalam konservasi dan pengelolaan sumber daya air berdasarkan ketentuan Peraturan Daerah Kabupaten Klaten Nomor 9 Tahun 2012.