Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Edu Aksara : Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan Casuarina: Environmental Engineering Journal
Hamim Thohari Mahfudhillah
MTsN 6 Malang
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Energy Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Pengaruh Komposisi Limbah Malam Batik terhadap Kualitas dan Emisi Bio-Kokas dari Biochar Baglog Jamur : Bahasa Inggris Hamim Thohari Mahfudhillah; Siti Azzahra Santika; Adeecha Cinta Islamiah
Casuarina: Jurnal Teknik Lingkungan Vol 3 No 2 (2026): CEEJ APR 2026
Publisher : LRI Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/ceej.v3i2.4991

Abstract

Batik wax waste and oyster mushroom baglog waste have high potential as raw materials for biomass-based alternative energy. Batik wax waste contains carbon with a calorific value of approximately 42 MJ/kg, while mushroom baglog waste has a high lignocellulose content that functions as a natural adhesive. This study aimed to determine the effect of varying the composition of batik wax waste on the quality and emissions of pyrolyzed mushroom baglog waste-based bio-coke. Mushroom baglog waste was pyrolyzed at 350–400°C for three hours, then mixed with batik wax waste in varying concentrations of 10%, 20%, 30%, 40%, and 50%, with a total mass of 100 grams each. The pressing process was carried out using a Leybold-Heraeus Compact MDP 10-1 machine with a pressure of 2 tons. Bio-coke characterization included proximate tests (moisture content, ash content, volatile matter, and fixed carbon), calorific value using a Parr-6400 Calorimeter, and exhaust emissions using a KOENG KEG-500 Automotive Gas Analyzer. Results showed that increasing the composition of batik wax waste increased the calorific value from 20.37 MJ/kg (P10) to 27.31 MJ/kg (P50). Ash content decreased from 30.2% to 24.88%, while volatile matter increased from 16% to 26.5%. CO and HC emissions decreased significantly, approaching zero at mixtures of ≥20%. Thus, the addition of batik wax waste can improve energy efficiency and reduce pollutant emissions, making pyrolysis-derived bio-coke suitable for development as an environmentally friendly fuel to replace firewood in the small industrial sector.
Sosialisasi SAFEYE-AI sebagai Media Edukasi Pencegahan Bullying bagi Siswa Madrasah Yasmin Maulidia Andini Putri; Rania Ayu Praesmawardhani; Hamim Thohari Mahfudhillah; Annisaa Ahmada Atusta
Jurnal Edu Aksara Vol 5 No 1 (2026): Edu Aksara: Jurnal Pendidikan dan Kebudayaan
Publisher : CV. Global Aksara Pers

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64499/eduaksara.v5i1.398

Abstract

Perundungan merupakan salah satu permasalahan yang dapat mengganggu terciptanya lingkungan pendidikan yang aman, nyaman, dan kondusif bagi peserta didik. Upaya pencegahan bullying tidak hanya memerlukan edukasi kepada siswa, tetapi juga dapat didukung oleh pemanfaatan teknologi sebagai media edukasi dan pengawasan. Kegiatan ini bertujuan untuk memperkenalkan SAFEYE-AI sebagai media edukasi pencegahan bullying sekaligus mengetahui respons siswa terhadap implementasi sistem tersebut. Sosialisasi dilaksanakan kepada 121 siswa MTsN 6 Malang dengan materi yang meliputi pengertian dan jenis bullying, dampak bullying, mekanisme kerja SAFEYE-AI berbasis Artificial Intelligence dan CCTV, fitur sistem, manfaat implementasi, serta peran siswa dalam menciptakan lingkungan sekolah yang aman. Setelah kegiatan, siswa mengisi angket untuk mengetahui pemahaman, persepsi keamanan, penerimaan teknologi, penilaian tampilan sistem, manfaat, etika dan privasi, serta penilaian umum terhadap SAFEYE-AI. Hasil angket menunjukkan respons positif siswa dengan persentase keseluruhan sebesar 83,9%. Aspek persepsi keamanan dan pemahaman terhadap SAFEYE-AI memperoleh respons yang tinggi, sedangkan aspek tampilan sistem memperoleh nilai terendah. Hasil tersebut menunjukkan bahwa SAFEYE-AI dapat diterima siswa sebagai teknologi pendukung lingkungan sekolah yang aman sekaligus sebagai media edukasi mengenai pencegahan bullying. Sosialisasi juga menunjukkan pentingnya mengintegrasikan pemanfaatan teknologi dengan edukasi, keterlibatan siswa, dan upaya preventif sekolah dalam membangun lingkungan pendidikan yang aman dan bebas bullying.
DETEKSI PERUNDUNGAN FISIK DI LINGKUNGAN SEKOLAH MENGGUNAKAN DETEKSI OBJEK BERBASIS YOLOV11 Hamim Thohari Mahfudhillah; Yasmin Maulidia Andini Putri; Rania Ayu Praesmawardhani; Annisa Ahmada Atusta
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i3.10973

Abstract

Perundungan fisik merupakan salah satu bentuk kekerasan di sekolah yang paling umum terjadi, yang berdampak serius secara fisik, psikologis, dan akademis terhadap siswa. Sistem pengawasan konvensional mengandalkan pemantauan manual terhadap rekaman CCTV, sehingga menyulitkan deteksi dini insiden perundungan. Kemajuan dalam bidang computer vision dan deep learning membuka peluang untuk mengembangkan sistem deteksi kekerasan otomatis yang dapat meningkatkan keamanan sekolah. Penelitian ini mengusulkan model deteksi objek berbasis YOLOv11 untuk mengidentifikasi tindakan perundungan fisik di lingkungan sekolah. Dataset khusus dibuat dengan merekam simulasi skenario perundungan yang melibatkan siswa, mencakup sembilan kategori perundungan fisik—memukul, menendang, menampar, mencakar, mendorong, menjegal, berkelahi, melempar benda, dan menyikut, serta satu kategori aktivitas normal. Dataset diberi anotasi manual di Label Studio. Model YOLOv11 Nano dilatih selama 100 epoch menggunakan gambar berukuran 640 × 640 dan berbagai teknik augmentasi data pada workstation yang dilengkapi GPU NVIDIA GeForce RTX 4060. Model ini mencapai presisi 93,48%, Recall 96,29%, mAP@0,5 sebesar 96,68%, dan mAP@0,5:0,95 sebesar 78,54%. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu mendeteksi berbagai tindakan perundungan fisik secara akurat dan layak digunakan untuk pengawasan real-time, sehingga mendukung intervensi yang lebih cepat serta peningkatan keamanan siswa di sekolah.
Co-Authors Adeecha Cinta Islamiah Annisa Ahmada Atusta Annisaa Ahmada Atusta Rania Ayu Praesmawardhani Siti Azzahra Santika Yasmin Maulidia Andini Putri