Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PELAYANAN SURAT ADMINISTRASI BERBASIS E-GOVERNMENT (STUDI KASUS: KANTOR DESA BANJARAN) Fajar Anugrah; Fajar Maula Hidayat
Prosiding SNST Fakultas Teknik Vol 1, No 1 (2019): PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAINS DAN TEKNOLOGI 10 2019
Publisher : Prosiding SNST Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (566.605 KB)

Abstract

Kantor Desa Banjaran merupakan sebuah lembaga instansi Pemerintahan Desa yang berada di Desa Banjaran Kecamatan Maja Kabupaten Majalengka. Kantor Desa Banjaran melayani masyarakat dalam berbagai kebutuhan surat menyurat. Salah satunya adalah pembuatan surat administrasi penerapanya kedalam surat–surat. Namun dalam pelaksanannya masih terjadi beberapa permasalahan. Dalam permasalahan didesa tersebut dapat ditinjau bahwa warga yang berada didesa banjaran dalam pembuatan surat administrasi tersebut masih dalam proses yang lama dimana pemrosesan surat administrasi melalui Microsoft Word, maka solusi yang dapat bisa diselesaikan adalah dengan dibuatnya aplikasi sistem informasi berbasis web, yang dapat membantu warga membantu dan berpartisipasi dalam pembuatan surat administrasi digunakan dimana saja dan kapan saja. Dalam aplikasi ini menggunakan metodologi pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) dan Bahasa pemrograman yang digunakan adalah PHP dan MySQL sebagai database.Kata kunci : Sistem Informasi, PHP, MySQL, Kantor Desa, Microsoft Word, Web, Rapid Applicaton Development. 
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Status Gizi Stunting Pada Balita Maula Hidayat, Fajar; Kusrini; Ainul Yaqin
DIELEKTRIKA Vol 11 No 2 (2024): DIELEKTRIKA
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/dielektrika.v11i2.384

Abstract

Child stunting is a major public health concern in Indonesia. This study uses the Naïve Bayes classification algorithm to assess the nutritional condition of stunted children based on demographic and anthropometric characteristics. The information used comes from the Toddler Weighing Month (Bulan Penimbangan Balita - BPB) in Majalengka Regency. Data type conversion, separating data into training and testing sets, and data normalization are all examples of preprocessing steps. The model's evaluation results reveal an accuracy of 94.65%, with precision and recall for each category of stunted nutritional status. This study makes a substantial contribution to early diagnosis and mitigation of stunting in Indonesia, as well as providing the framework for future development of more powerful predictive models.
Penyusunan dan Implementasi Database Aset Pada Yayasan Pendidikan Imam Bonjol Majalengka Purnomo, Dwi; Hidayat, Fajar Maula; Wiranto, Heri; Cahyadi, Cahyadi; Anggarini, Fitri; Nasution, Dewi Sahara
Jurnal Pengabdian Sosial Vol. 2 No. 3 (2025): Januari
Publisher : PT. Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/19vntp92

Abstract

Pengelolaan aset merupakan aspek penting dalam mendukung kelancaran operasional sebuah organisasi, termasuk Yayasan Pendidikan Imam Bonjol Majalengka. Namun, keterbatasan dalam pengelolaan data aset secara manual sering kali menyebabkan kesalahan pencatatan, duplikasi data, dan kesulitan dalam pemantauan aset. Artikel ini memaparkan kegiatan pengabdian masyarakat yang bertujuan untuk menyusun dan mengimplementasikan sistem database aset berbasis digital di Yayasan Pendidikan Imam Bonjol Majalengka. Metode yang digunakan meliputi analisis kebutuhan, perancangan database, implementasi sistem, dan pelatihan pengguna. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan bahwa sistem database yang diimplementasikan mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan aset, sekaligus memberikan kemudahan dalam akses informasi aset secara real-time.
ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP PENJUALAN IPHONE 16 DAN KEBIJAKAN TKDN DI INDONESIA Hidayat, Fajar Maula; Sanjaya, Hafidz
INFOTECH journal Vol. 11 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/infotech.v11i1.13159

Abstract

Kebijakan Tingkat Komponen Dalam Negeri (TKDN) terhadap produk Apple di Indonesia telah memicu berbagai opini di media sosial, terutama di platform X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan tersebut menggunakan metode machine learning. Data dikumpulkan melakukan teknik crawling, kemudian diproses dengan tahapan preprocessing untuk meningkatkan kualitas teks. Algoritma Random Forest diterapkan untuk mengklasifikasi opini menjadi kategori negatif, netral, dan positif. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi 91%, presisi 91%, recall 91% dan f1-score 89%. Temuan ini memberikan wawasan bagi pelaku industri dan pembuat kebijakan dalam memahami persepsi masyarakat terkait kebijakan TKDN terhadap produk Apple, sehingga dapat menjadi pertimbangan dalam perumusan kebijakan selanjutnya.
IMPLEMENTASI SISTEM PENERIMAAN SANTRI BARU BERBASIS WEBSITE DI PONDOK PESANTREN AT-TADZKIR MAJA Sanjaya, Hafidz; Maula Hidayat, Fajar; Purnomo, Dwi
Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 3 No 2 (2025): JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT (PENGMAS)
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (P3M)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59820/pengmas.v3i2.346

Abstract

The At-Tadzkir Maja Islamic Boarding School faces challenges in its new student admission process, which is still conducted manually, making it inefficient and prone to administrative errors. To address this issue, a community service program was carried out by implementing a web-based student admission system. This system is designed to facilitate prospective students in registering online and assist the school administration in managing applicant data more effectively and accurately. The methods used in this program include needs analysis, system design, development, and training for school administrators on how to operate the system. The implementation results indicate that the web-based system enhances the efficiency of the student admission process, reduces paper usage, and provides easier access to information for both prospective students and school staff. With this system, At-Tadzkir Maja Islamic Boarding School is expected to improve its professionalism in managing student admissions and enhance the quality of its educational services.
IMPLEMENTASI MODEL PREDIKSI JUMLAH CALON SANTRI PADA SISTEM PENERIMAAN SANTRI BARU Sanjaya, Hafidz; Hidayat, Fajar Maula; Purnomo, Dwi; Wiranto, Heri
JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT (ADI DHARMA) Vol 4 No 1 (2025): JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT (ADI DHARMA)
Publisher : ABISATYA DINAMIKA ISWARA PUBLISHING

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58268/adidharma.v4i1.231

Abstract

This community service program was conducted to address the need of Pondok Pesantren At-Tadzkir Maja for a more effective planning mechanism regarding the number of new student applicants, which previously lacked a data-driven prediction system. The purpose of this program is to implement a prediction model for forecasting the number of prospective students by utilizing the Prophet algorithm developed in prior research, and to provide an accessible predictive dashboard for operational use by the institution. The implementation involved needs assessment, model integration into the online admission system, dashboard development, user training, and evaluation of the administrators’ understanding. The results indicate that the model runs automatically and produces informative daily forecasts, while the dashboard enables administrators to interpret trend and seasonal patterns to support capacity planning and admission strategies. The program concludes that the implementation successfully improves the pesantren’s ability to make data-driven decisions, and it is recommended that future work integrates additional external variables and ensures regular model updates to maintain predictive accuracy.