Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.703
P-Index
This Author published in this journals
All Journal E-Journal Home Economic and Tourism CommIT (Communication & Information Technology) AKSIOMA Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Sains dan Informatika Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC) J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika Jurnal Penamas Adi Buana Wahana : Tridarma Perguruan Tinggi Jurnal Cendekia : Jurnal Pendidikan Matematika EDUPEDIA Variance : Journal of Statistics and Its Applications J-ADIMAS (Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat) Indonesian Journal of Education and Mathematical Science Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Didaktika: Jurnal Pemikiran Pendidikan Journal of Mathematics Education and Science Journal of Science and Technology Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Prosiding Seri Seminar Nasional Jurnal PADI (Pengabdian mAsyarakat Dosen Indonesia) Aceh International Journal of Science and Technology Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT MANGGALI EKOBIS ABDIMAS : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Putri, Rani Kurnia
Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Social Sciences Other

Published : 32 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

 1   2   3   4 
WORKSHOP EVALUASI PEMBELAJARAN JARAK JAUH BERBASIS GAME Rani Kurnia Putri; Silviana Maya Purwasih; Restu Ria Wantika; Prayogo Prayogo
JURNAL PADI (Pengabdian mAsyarakat Dosen Indonesia) Vol 4 No 1 (2021): Jurnal PADI (Pengabdian mAsyarakat Dosen Indonesia) Vol. 4 No. 1
Publisher : STKIP PGRI Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (491.668 KB) | DOI: 10.51836/jpadi.v4i1.205

Abstract

Schools that carry out distance learning, or better known as online, should be more able and accustomed to following the development of Multimedia technology. However, it turns out that this does not necessarily apply to all schools that carry out learning through online media. From the results of direct interviews with teachers and headmaster at SMKN 1 Jetis Mojokerto, it was found that teachers still had difficulties in using multimedia for the learning process, and students also felt uninterested in participating in online learning activities, so that the tasks given by teachers are also ignored by students. This is very troubling considering that online learning is a must in this pandemic era. Based on these problems, Based on these problems, PPM Lecturers of the Mathematics Education Study Program need to carry out PPM activities with the theme is "Multimedia-Based Distance Learning Management Workshop for Teachers of SMKN 1 Jetis Mojokerto" this aims to provide assistance to solve problems for teachers of SMKN 1 Jetis Mojokerto related to evaluation of distance learning game-based using the Kahoot and Quizizz applications. Keywords: Online, Learning Evaluation, Game
Analisis Kemampuan Literasi Matematis Siswa SD Ditinjau dari Perbedaan Gender dan Kemampuan Matematis Lailatusy Syakbaniyah Azzahroh; Rani Kurnia Putri
Journal of Mathematics Education and Science Vol. 6 No. 1 (2023): Journal of Mathematics Education and Science
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri Bojonegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32665/james.v6i1.560

Abstract

Hasil studi PISA yang dirilis OECD tahun 2018, siswa di Indonesia termasuk dalam kategori rendah dan peringkat Indonesia dalam bidang matematika yaitu 66 dari 73 negara, rata-rata skor 379 dari 487 skor internasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan literasi matematis siswa perempuan dan laki-laki dengan kemampuan tinggi, sedang, dan rendah. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif, subjek yang digunakan yakni 6 siswa dengan rincian 3 siswa perempuan dan 3 siswa laki-laki di SD Negeri Taman Probolinggo. Pengumpulan data dilakukan dengan dua tahapan tes yaitu Tes Kemampuan Matematis (TKM), Tes Kemampuan Literasi Matematis (TKLM) dan wawancara yang dianalisis menggunakan triangulasi teknik dan waktu. Instrumen soal sudah diuji validitas, reliabilitas, dan kesukaran soal sebelum digunakan. Hasil penelitian menjelaskan jika siswa perempuan lebih baik dari pada siswa laki-laki yang ditunjukkan dengan siswa perempuan kemampuan tinggi dapat memenuhi 3 indikator literasi matematis pada kriteria soal mudah dan masing-masing memenuhi 1 indikator literasi matematis pada kriteria soal sedang serta sulit. Siswa perempuan kemampuan sedang juga memenuhi 3 indikator literasi matematis pada kriteria soal mudah dan kriteria soal sedang, untuk kriteria soal sulit tidak dapat memenuhi indikator literasi matematis. Siswa perempuan kemampuan rendah juga tidak dapat memenuhi indikator literasi matematis pada kriteria soal mudah, sedang, dan sulit, sedangkan laki-laki kemampuan tinggi hanya memenuhi 1 indikator literasi matematis pada kriteria soal mudah dan soal sedang, untuk kriteria soal sulit tidak dapat memenuhi indikator literasi matematis. Begitupun dengan siwa laki-laki kemampuan sedang dan rendah tidak dapat memenuhi indikator literasi matematis pada kriteria soal mudah, sedang, dan sulit.
Deteksi Penggunaan Masker Wajah Dengan Algoritma Deep Learning Rani Kurnia Putri; Muhammad Athoillah; Arina Haqiqiyah; Fina Wahyu Ananda Lestari
SNHRP Vol. 5 (2023): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 5 Tahun 2023
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Keahlian Machine Learning dalam mengolah dan menganalisis data dengan cepat dan akurat, serta menghasilkan informasi yang bermanfaat dan relevan bagi pengguna, menjadi penyebab utama popularitasnya. Salah satu algoritma Machine Learning yang sering digunakan adalah Deep Learning (DL). DL bekerja dengan cara merepresentasikan data dalam lapisan-lapisan pembelajaran untuk memberikan representasi yang lebih berarti. Istilah "Deep" dalam Deep Learning mengindikasikan bahwa algoritma ini menggunakan lapisan lapisan representasi secara berurutan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan referensi baru tentang pengembangan sistem dan analisis hasil identifikasi masker wajah menggunakan algoritma Deep Learning. Dari hasil penelitian yang dilakukan, diketahui bahwa model ini mampu mengenali wajah dengan baik. Hal ini dibuktikan dengan nilai rata-rata spesifisitas sebesar 93,60 persen, nilai rata-rata presisi sebesar 93,86 persen, dan nilai rata-rata sensitivitas atau recall sebesar 95,40 persen. Selain itu, model ini juga menunjukkan tingkat akurasi yang memadai secara keseluruhan, dengan rata-rata akurasi mencapai 94,50 persen.
IDENTIFIKASI JENIS KENDARAAN BERMOTOR DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS Muhammad Athoillah; Rani Kurnia Putri
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 2 (2023): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol5iss2page109-116

Abstract

Deteksi jenis kendaraan bermotor memainkan peran sentral dalam pengaturan lalu lintas, penegakan hukum, keamanan, dan sistem transportasi pintar. Dengan kemampuan luar biasa dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan kendaraan dengan akurat, pihak berwenang dapat mengoptimalkan waktu sinyal lalu lintas, pengelolaan jalur, dan aliran lalu lintas secara efisien. Deteksi jenis kendaraan juga memberikan dukungan penting dalam penegakan peraturan lalu lintas dan memverifikasi kepatuhan kendaraan terhadap batasan tertentu, termasuk jalur kendaraan bersama, tol, dan peraturan parkir. Di sisi keamanan, teknologi ini berperan krusial dalam mengidentifikasi kendaraan mencurigakan, mencegah ancaman, dan meningkatkan keselamatan di area sensitif. Salah satu pendekatan populer dalam mendukung sistem deteksi jenis kendaraan bermotor otomatis adalah menggunakan algoritma deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN). Dengan kemampuannya mengenali pola dan fitur pada citra kendaraan menggunakan struktur jaringan syaraf tiruan, CNN mampu memberikan hasil yang luar biasa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis deteksi jenis kendaraan bermotor dengan menggunakan algoritma CNN. Hasil penelitian menunjukkan kinerja yang sangat baik, dengan rata-rata presisi sebesar 97,00%, sensitivitas/recall sebesar 97,60%, spesifisitas sebesar 97,59%, dan akurasi sebesar 97,30%.
SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK IDENTIFIKASI BERITA HOAX TERKAIT VIRUS CORONA (COVID-19) Rani Kurnia Putri; Muhammad Athoillah
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 6, No 3 (2021): JPIT, September 2021
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v6i3.2489

Abstract

Covid-19 atau biasa disebut Virus Corona, merupakan virus hasil dari evolusi virus sejenis yaitu MERS-Cov dan SARS-CoV yang pertama kali diketahui muncul di kota Wuhan, salah satu kota metropolitan terbesar di Cina pada 31 Desember 2019 dan telah memakan jutaan korban selama tahun 2020. Disepanjang tahun tersebut tentunya Covid-19 menjadi bahasan utama di berbagai media berita, baik di Indonesia maupun dunia. Ironisnya, dengan banyaknya berita yang beredar, tidak sedikit berita yang muncul adalah berita hoax atau berita tidak dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya. Identifikasi berita hoax di dunia maya sebenarnya telah dilakukan oleh komunitas internet dan dipublikasikan pada laman turnbackhoax.id. Hanya saja, metode identifikasi yang dilakukan pada laman tersebut masih dilakukan secara manual, sehingga jika informasi semakin berkembang dan banyak, tentunya akan semakin sulit dan merepotkan. Identifikasi berita hoax secara otomatis dapat dikategorikan ke dalam masalah klasifikasi yang tentunya dapat di selesaikan dengan berbagai macam algoritma, diantanya Support Vector Machine (SVM). Algoritma SVM mendefinisikan terlebih dahulu batas antar kelas dengan jarak optimal yang didapat dari data terdekat dengan cara mengukur margin hyperplane antar kelas sehingga pemisahan kelas yang dihasilkan menjadi lebih baik. Pada penilitian ini telah dibangun sebuah sistem otomatis yang dapat mengidentifikasi berita yang termasuk dalam kategori hoax atau tidak dengan memanfaatkan algoritma SVM yang selanjutnya proses validasinya dilakukan dengan metode k-fold cross validation. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengidentifikasi berita dengan baik, dibuktikan dengan rata-rata nilai Presisi, Recall dan F-Measure secara berturut adalah 78,96%, 78,18% dan 78,02%.
Pembuatan Konten Media Pembelajaran Berbasis Multimedia bagi Guru SMP PGRI 1 Buduran Sidoarjo Sunyoto Hadi Prayitno; Eko Sugandi; Nur Fathonah; Rani Kurnia Putri; Sri Rahmawati Fitriatien
Ekobis Abdimas Vol 3 No 1 (2022): Juni
Publisher : Fakultas Ekonomi, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This community service program aims to add and improve teacher skills in creating multimedia-based learning media content and can develop interactively. Through this service activity, teachers at SMP PGRI 1 Buduran Sidoarjo can use Quizizz as an alternative interactive media used in limited online and offline learning. This service activity is carried out offline by a team of lecturers for the Mathematics Education study program at Universitas PGRI Adi Buana Surabaya. The target of the activity is all teachers who are divided into various subject teachers. This activity received full support from the principal and all teachers so that it could run well and smoothly starting from the observation of the activity to the end of the activity.
Analysis of Mathematics Problem Solving Ability Viewed from Self-Regulated Learning Haqiqiyah, Arina; Putri, Rani Kurnia
Indonesian Journal of Education and Mathematical Science Vol 6, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara (UMSU)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30596/ijems.v6i1.21723

Abstract

The goal of this study was to assess SMA Wachid Hasyim 5 Surabaya students' abilities to solve arithmetic problems in the low, medium, and high self-regulated learning categories. Three students from class X IPA 3 participated in this qualitative study. Data for this study were gathered by questionnaires, tests, and interviews and analyzed through data reduction, data presentation, and drawing conclusions. The authenticity of the data in this investigation was determined via time triangulation. Based on the findings and discussion, the researcher concluded that the four steps of problem solving for students with high and moderate independence when learning can be fulfilled properly; however, independent students are experiencing difficulties at the stage of carrying out the settlement plan because students are not careful about the results of their calculations. Meanwhile, students with low learning independence meet one of the indications, namely understanding the problem, but are unable to appropriately put down what is learned in the questions, resulting in incorrect calculations.
ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETEPATAN KELULUSAN MAHASISWA DENGAN ALGORITMA REGRESI LINEAR Putri, Rani Kurnia; Athoillah, Muhammad; Haqiqiyah, Arina
Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Vol. 5 No. 2 (2024): Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistik
Publisher : LPPM Universitas Bina Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46306/lb.v5i2.571

Abstract

Student graduation is an important achievement in higher education which reflects success in completing studies by fulfilling the requirements set by the university. Graduation accuracy, which refers to the extent to which students complete their study program according to the set target time, also has a crucial role in the world of education. In this context, analysis of the factors that influence the accuracy of student graduation becomes important. In this research, analysis was carried out using a linear regression algorithm to understand the factors that influence student graduation at PGRI Adi Buana University Surabaya. The results of the analysis show that the Cumulative Achievement Index (GPA), Class Type, and Program Studi (Prodi) variables have a significant influence on the accuracy of student graduation. The best regression model selected has a high level of accuracy, indicating its effectiveness in explaining the data. The conclusions from this analysis provide in-depth insight into the factors that influence student graduation as well as the suitability of the model in explaining this phenomenon
Study Comparison Deep Learning and Support Vector Machine for Face Mask Detection Putri, Rani Kurnia; Athoillah*, Muhammad
Aceh International Journal of Science and Technology Vol 14, No 1 (2025): April 2025
Publisher : Graduate School of Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.13170/aijst.14.1.32109

Abstract

Deep Learning (DL) and Support Vector Machine (SVM) was used for a plethora number of researches lately. Deep Learning works by representing data in layers of learning layers so that the representation becomes more meaningful, and Support Vector Machine tries to find the hyperplane that maximizes the margin between the hyperplane and the closest data points from each class so that the classification becomes more accurate. Both algorithms have proven to be powerful tools for any classification problem specially to classify or identify image patterns. However, the performance of machine learning algorithms can be affected by any factor, thus sometimes we found several algorithms that are generally known to be powerful, even showing unsatisfactory results. The purpose of this study is to compare the ability of classification methods Deep Learning and Support Vector Machine to detect face mask. Face mask detection has gained significant attention and importance in the context of public health and safety, particularly during the COVID-19 pandemic. The study revealed that Deep Learning algorithm performed better than the Support Vector Machine Algorithm and showed excellent performance in all four metrics. In particular, the Deep Learning algorithm achieved an average Sensitivity/Recall rate of 92%, a Specificity rate of 95.44%, a Precision rate of 95.28%, and an Accuracy rate of 93.72%.
SOSIALISASI PENTINGYA OLAHRAGA BAGI KESEHATAN putri, rani kurnia
Jurnal Penamas Adi Buana Vol 2 No 1 (2018): Juli
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (287.857 KB)

Abstract

Desa Bugar adalah salah satu bentuk kegiatan yang menekankan kesehatan dan kebugaran warga, vitalitas fisik seseorang sangat meningkatkan kemampuan fisiknya dalam melakukan tugas seharihari. Tujuan kegiatan desa sehat adalah untuk meningkatkan kebugaran fisik dan kemampuan bekerja tubuh. Proses pelatihan kebugaran fisik yang dilakukan dengan hati-hati, teratur dan tepat secara otomatis meningkatkan metabolism tubuh. Hal ini menyebabkan seseorang lebih terampil, kuat dan efisien dalam pekerjaannya. Pelaksanaan desa bugar melibatkan seluruh warga desa, sosialisasi dilakukan oleh setiap RT dalam kegiatan rutinnya. Berdasarkan metode pelaksanaan program kerja di Desa Bugar, ditemukan bahwa masyarakat sangat tertarik dan antusias dalam melaksanakan kegiatan Desa Bugar.
Co-Authors Amiroh, Nabilatul Anni Faridah Arina Haqiqiyah Cahyaningtias, Sari Dinda Inggit Prasesti Roichan Erlin L Erlin Ladyawati Evita Purnaningrum Fina Wahyu Ananda Lestari Fitriatien, Sri Rahmawati Haqiqiyah, Arina Hasibuan, Lilis Harianti Lailatusy Syakbaniyah Azzahroh Maftuh, Moh. Syukron Muhammad Athoillah, Muhammad Ninik Mutia Ningsih Nur Fathonah Nur Fathonah, Nur Prayogo Prayogo Sari Cahyaningtias Sekartaji Machdalena Sari Putri Silviana Maya Purwasih Silviana Maya Purwasih Sri R Sri Rahmawati Fitriatien Sri Rahmawati Fitriatien Sugandi, Eko Sunyoto H.P Sunyoto Hadi Prayitno Sunyoto Hadi Prayitno Susilohadi Susilohadi Wantika, Restu Ria Wiwik Gusnita