Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.355
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi Knowledge Engineering and Data Science JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri Applied Information System and Management Energy : Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Jurnal Mnemonic JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) Jurnal Minfo Polgan (JMP) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Nusantara Journal of Computers and its Applications Bajhrah : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Walid, Miftahul
Universitas Islam Madura
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

 1   2   3   4 
Pengembangan Aplikasi Ujian Berbasis Web dengan Laravel untuk Efisiensi Penilaian dan Reduksi Penggunaan Kertas di SMK Nahdliyatul Islamiyah Jauhari, Ach; Kharisma, Putri Dewi; Walid, Miftahul
BAJHRAH: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Vol 1 No 2 (2024): BAJHRAH: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Islam Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31102/2024.1.2.31-42

Abstract

Penerapan teknologi informasi dalam pendidikan telah menjadi fokus utama bagi lembaga pendidikan modern. Di era digital saat ini, penggunaan aplikasi ujian berbasis website telah menjadi salah satu solusi yang inovatif dalam menghadapi tantangan pengelolaan ujian di sekolah. Artikel ini menggambarkan implementasi aplikasi ujian berbasis website dengan menggunakan kerangka kerja Laravel dan XAMPP sebagai solusi untuk mengurangi penggunaan kertas dan meningkatkan efisiensi penilaian di SMK Nahdliyatul Islamiyah. Melalui aplikasi ini, penggunaan kertas dalam proses ujian di SMK Nahdliyatul Islamiyah dapat diminimalkan, mempromosikan praktik berkelanjutan dan ramah lingkungan. Lebih lanjut, aplikasi ini memungkinkan pengoreksian dan penilaian dilakukan secara elektronik, mempercepat proses evaluasi dan memberikan umpan balik yang lebih cepat kepada siswa. Pengembangan aplikasi ujian berbasis website dengan Laravel dan XAMPP memberikan kemudahan aksesibilitas, keamanan data, serta fleksibilitas dalam pengelolaan konten ujian. Langkah ini sejalan dengan upaya SMK Nahdliyatul Islamiyah untuk mengintegrasikan teknologi dalam proses pembelajaran, meningkatkan pengalaman pengguna, dan memperkuat efektivitas evaluasi siswa.
Classification of Sign Language in Real Time Using Convolutional Neural Network Tamam, Moh. Badri; Hozairi, Hozairi; Walid, Miftahul; Bernardo, Januario Freitas Araujo
Applied Information System and Management (AISM) Vol. 6 No. 1 (2023): Applied Information System and Management (AISM)
Publisher : Depart. of Information Systems, FST, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/aism.v6i1.29820

Abstract

Communication between people is essential for daily life activities. However, humans are created with their own strengths and weaknesses. One of them is the difficulty of communication and interaction for people with hearing and speech impairments. Sign language is a language for people who have difficulty hearing and speaking. However, sign language is not popular in society, and people who have it will have more difficulties. This research aims to classify hand gestures of sign language into letters using a convolutional neural network (CNN). The dataset is obtained from Kaggle, with a total of 34,627 data divided by the ratio of training and testing data of 80:20. From the test results, the letters of the alphabet that can be translated are: A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M, N, O, P, Q, S, T, U, V, W, X, Y, and Z. Furthermore, validation accuracy is obtained. In this study, a very high validation accuracy was obtained. The easiest letters to guess are V and N, while the most difficult letters to guess are n, c, j, and z. With different preprocessing, the loss value can be reduced, giving a higher accuracy of 95.4%.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL TERHADAP APLIKASI M-HEALTH PEDULI LINDUNGI DENGAN METODE LEXICON BASED DAN NAÏVE BAYES Syah, Riky Iskandar; Hoiriyah, Hoiriyah; Walid, Miftahul
Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) Vol 6 No 1 (2023): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)
Publisher : Universitas Alma Ata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21927/ijubi.v6i1.3275

Abstract

Pedulilindungi atau satusehat merupakan aplikasi yang dirilis secara resmi guna menangani penyebaran virus Covid-19 dan vaksinasi. Namun, dikarenakan suatu insiden besarnya kebocoran data pribadi, terutama identitas pribadi, kepercayaan masyarakat terhadap aplikasi tersebut sangat rendah. Untuk mengetahui pendapat masyarakat saat ini maka dilakukanlah penelitian dengan mengkombinasikan metode Lexicon Based dan Naïve Bayes. Hasil klasifikasi sentiment memperoleh nilai yaitu 62% negative, 32% netral, 6% positif pada Tiktok. 56% negative, 37% netral, 7% positif pada Youtube. 100% positif pada Twitter, dengan jumlah keseluruhan 118 skor negative, 69 skor netral, 113 skor positif, maka dapat disumpulkan masyarakat memiliki opini negative pada aplikasi peduli lindungi. Hasil evaluasi kinerja model memperoleh akurasi 91%, presisi 94%, recall 82%, f1_scores 86% pada Tiktok, pada Youtube akurasi sebesar 90%, presisi 93%, recall 81%, f1_scores 84%. Pada Twitter akurasi 70%, presisi 23%, recall 33%, f1-scores 28%. Pengkombinasian metode Lexicon Based dan Naïve Bayes ini memiliki akurasi yang sangat tinggi pada media sosial Tiktok dan Youtube, sehingga untuk penelitian selanjutnya pada media sosial Twitter perbanyak data yang diambil. Juga penelitian ini diharapkan dapat membantu membangun kembali aplikasi supaya lebih optimal.
Co-Authors Aang Kisnu Darmawan Ahmad Firdaus, Ahmad Arya Yudhi Wijaya Ashar, Muhammad Bakir Bakir Bakir Bakir, Bakir Bernardo, Januario Freitas Araujo Budi Satria Budi Satria Busro Akramul Umam Debi Nur Fadilah Ulfa Dini Fajariyah Efenie, Yuri Fajar Baskoro Finanatun Halimiyah Fivien Muslihatinningsih Hafiah, Surifatul Harieby, Edo Hoiriyah Hoiriyah Hoiriyah, . Hoiriyah, Hoiriyah Horiyah, Horiyah Hozairi Hozairi Hozairi Hozairi Hozairi Hozairi Hozairi I Wayan Subagiarta Januario Freitas Araujo Bernardo Jauhari, Ach Kharisma, Putri Dewi M. Ali Fikri Madukil Makruf Mardiana, Helva Masdukil Makruf, Masdukil Moh. Badri Tamam Muhammad Agus Muljanto Muhsi Norfiah Lailatin Nispi Sahbaniya Nuruddin, Nuruddin Nurul Badriyah Purnomo Hadi Susilo, Purnomo Hadi Qomariya, Nurul Raudlatul Jannah Riky Iskandar Syah Rofiuddin Sohibul Burhan Sona Nova Ria Surifatul Hafiah Susanti, Noor Aliyah Syah, Riky Iskandar Umam, Busro Akramul Wahyudi, Muhammad Hasan Yuli Sasmita Yuri Efenie