Pemberdayaan UMKM Melalui Pelatihan Budidaya dan Pemasaran Tanaman Hias: Menuju Ekonomi Lokal yang Berkelanjutan
DOI:
https://doi.org/10.51977/jsa.v6i2.1827Keywords:
Pemberdayaan UMKM, Pelatihan Budidaya, PPemasaran Tanaman Hias, Ekonomi Lokal, BerkelanjutanAbstract
Pemberdayaan UMKM melalui pelatihan budidaya dan pemasaran tanaman hias merupakan strategi penting dalam meningkatkan ekonomi lokal yang berkelanjutan. Program ini bertujuan untuk membangun kapasitas masyarakat dengan mendorong, memotivasi, dan meningkatkan kesadaran akan potensi lokal, khususnya dalam bidang tanaman hias yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Tanaman hias dipilih karena fungsinya yang luas sebagai dekorasi dalam dan luar ruangan, serta kontribusinya terhadap sektor hortikultura yang mencapai 5,7% dari PDB. Program ini dilaksanakan di Desa Cihideung, Kabupaten Bandung Barat, yang dikenal sebagai sentra agribisnis tanaman hias. Melalui pelatihan yang terfokus pada teknik budidaya dan strategi pemasaran digital, peserta diharapkan mampu meningkatkan kualitas produk dan memperluas pangsa pasar, yang pada akhirnya berdampak positif pada pendapatan dan kesejahteraan ekonomi lokal. Metode yang digunakan meliputi penyuluhan, pendampingan, dan monitoring untuk menciptakan ekosistem bisnis yang berkelanjutan. Hasil pelatihan menunjukkan peningkatan keterampilan teknis dalam budidaya dan pemasaran, namun juga mengungkapkan tantangan yang dihadapi peserta, seperti keterbatasan akses teknologi dan modal. Dengan dukungan pemerintah dan lembaga lokal, program ini berpotensi menjadi model pemberdayaan yang efektif dalam memperkuat ekonomi lokal dan meningkatkan daya saing UMKM di pasar nasional dan internasional.
References
Ardianto, R., Rivanie, T., Alkhalifi, Y., Nugraha, F. S., & Gata, W. (2020). Sentiment Analysis on E-Sports for Education Curriculum Using Naive Bayes and Support Vector Machine. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, Vol.13, No.2, 109-121.
Deolika, A., Kusrini, K., & Luthfi, E. T. (2019). Analisis Pemobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining. JURTI (Jurnal Teknologi Informasi), 179-184.
Destitus, C., Wella, & Suryasari. (2020). Support Vector Machine VS Information Gain: Analisis Sentimen Cyberbullying di Twitter Indonesia. ULTIMA InfoSys Vol.XI, No.2, 107-111.
Ernamia, E. A., & Herliana, A. (2022). Analisis Sentimen Kuliah Daring Dengan Algoritma Naïve Bayes, K-Nn Dan Decision Tree. Jurnal Responsif, 70-80.
Fahlevi, F., & Sutriyanto, E. (2023, Februari 1). 1.895 Remaja Alami Perundungan Secara Siber, Pelakunya 1.182 Siswa. Diambil kembali dari tribunnews.com: https://www.tribunnews.com/nasional/2023/02/01/1895-remaja-alami-perundungan-secara-siber-pelakunya-1182-siswa
Fanny, F., Muliono, Y., & Tanzil, F. (2018). A Comparison of Text Classification Methods k-NN, Naïve Bayes, and Support Vector Machine for News Classification. Jurnal Informatika : Jurnal Pengembangan IT (JPIT), Vol.03, No.02, 157-160.
Jumeilah, F. S. (2017). Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian Penelitian. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol.1, No.1, 19-25.
Maulana, F. A., & Ernawati, I. (2020). Analisa Sentimen Cyberbullying di Jejaring Sosial Twitter Dengan Algoritma Naive Bayes. SENAMIKA (Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya) (hal. 529-538). Jakarta: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembanguna Nasional Veteran Jakart.
Muhammad, A. N., Bukhori, S., & Pandunata, P. (2019). Sentiment Analysis of Positive and Negative of YouTube Comments Using Naïve Bayes – Support Vector Machine (NBSVM) Classifier. International Conference on Computer Science, Information Technology, and Electrical Engineering (ICOMITEE) (hal. 199-205). Jember - Indonesia: IEEE.
Mustajab, R. (2021, Januari 31). Indonesia Miliki 97,17 Juta Pengguna Instagram hingga Akhir 2022. Diambil kembali dari dataindonesia.id: https://dataindonesia.id/internet/detail/indonesia-miliki-9717-juta-pengguna-instagram-hingga-akhir-2022
Pajri, D., Umaidah, Y., & Padilah, T. N. (2020). K-Nearest Neighbor Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Analisis Sentimen Terhadap Tokopedia. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi (JuTISI) Vol.6, No.2, 242-253.
Pratama, K. R., & Nistanto, R. K. (2021, Maret 29). Instagram, Media Sosial Pemicu "Cyberbullying" Tertinggi. Diambil kembali dari tekno.kompas.com: https://tekno.kompas.com/read/2021/03/29/07164137/instagram-media-sosial-pemicu-cyberbullying-tertinggi#google_vignette
Priyanto, A., & Ma'arif, M. R. (2018). Implementasi Web Scraping dan Text Mining untuk Akuisisi dan Kategorisasi Informasi Laman Web Tentang Hidroponik. Indonesian Journal of Information Systems (IJIS) Vol.1, No.1, 25-33.
Rachmayanti, A., & Candrasari, Y. (2022). Perilaku Cybebullying di Instagram. LINIMASA : Jurnal Ilmu Komunikasi Vol.5, No.1, 1-12.
Rizkiansyah, Herliana, A., Alamsyah, D. P., & Tjoe, T. F. (2022). Comparison of the K-Nearest Neighbor and Decision Tree algorithm to the Sentiment Analysis of Investment Applications Users in Indonesia. Seventh International Conference on Informatics and Computing (ICIC) (hal. 1-6). Denpasar, Bali: IEEE.
Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Tysara, L. (2023, Mei 30). Jenis Penelitian Kualitatif Menurut Para Ahli, Pahami Karakteristiknya. Diambil kembali dari liputan6.com: https://www.liputan6.com/hot/read/5299910/jenis-penelitian-kualitatif-menurut-para-ahli-pahami-karakteristiknya?page=4
Watratan, A. F., Puspita, A., & Moeis, D. (2020). Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia. Journal of Applied Computer Science And Technology (JACOST) Vol.1, No.1, 7-14.
