Garuda - Garba Rujukan Digital

Learning Management System (LMS) pada SMK 1 Barunawati Jakarta Sugiarto, Ramadhani; Musyafa, Ahmad
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 10 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v10i2.2422

Dalam era digital saat ini, perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam sektor pendidikan, termasuk di lingkungan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Salah satu inovasi yang menjadi sorotan adalah penggunaan Learning Management System (LMS) yang mampu mendukung proses pembelajaran secara daring. Di SMK 1 Barunawati Jakarta, penerapan LMS diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pembelajaran dan memfasilitasi interaksi antara guru dan siswa. Namun, masih terdapat berbagai tantangan dan permasalahan yang dihadapi dalam implementasinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan Learning Management System (LMS) di SMK 1 Barunawati, Jakarta Barat, sebagai solusi terhadap masalah keterbatasan sistem pembelajaran tradisional yang masih manual dan kurang interaktif. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan wawancara dan observasi terhadap guru dan siswa untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang efektivitas LMS dalam meningkatkan proses belajar mengajar. Temuan menunjukkan bahwa penerapan LMS berhasil meningkatkan aksesibilitas materi pembelajaran, mempermudah pemantauan kemajuan siswa, serta memperkuat kolaborasi antara guru dan orang tua. Siswa merasa lebih terlibat dalam pembelajaran, sementara guru dapat memberikan umpan balik secara real-time. Simpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa LMS tidak hanya mengatasi kekurangan dalam sistem pembelajaran tradisional, tetapi juga berkontribusi pada peningkatan kualitas pendidikan di SMK 1 Barunawati. Penelitian ini memberikan gambaran yang jelas tentang potensi LMS dalam mendukung pembelajaran yang lebih efektif dan efisien, serta mendorong pengembangan sistem pembelajaran berbasis teknologi di sekolah-sekolah lain.

ANALISIS EFEKTIFITAS SARANA DAN PRASARANA DALAM MENDUKUNG PROSES BELAJAR SISWA BERKEBUTUHAN KHUSUS: STUDI KASUS DI SEKOLAH LUAR BIASA Musyafa, Ahmad; Darmawan, Luqi; Subir, Muhammad Syuhada'
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 8 No. 2 (2025): Volume 8 No. 2 Tahun 2025
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v8i2.47113

This study aims to analyze the Analysis of the Effectiveness of Facilities and Infrastructure in Supporting the Learning Process of Students with Special Needs: Case Study in Special Schools. Type of qualitative research. Location at SLBN Punung. Data collection techniques with observation, interviews, documentation. Data analysis with triangulation. Based on the analysis of the effectiveness of facilities and infrastructure in Special Schools (SLB), it can be concluded that the availability and utilization of facilities and infrastructure that are in accordance with the needs of students with special needs play a very important role in supporting an optimal learning process. Adequate facilities, such as disability-friendly classrooms, special learning aids, and a safe and comfortable environment, have been proven to be able to increase student participation, concentration, and understanding in learning activities. However, there are still several obstacles in terms of maintenance and the limited number of aids that need attention to improve the effectiveness of educational services in SLB as a whole.

Learning Management System (LMS) pada SMK 1 Barunawati Jakarta Sugiarto, Ramadhani; Musyafa, Ahmad
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 10 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v10i2.2422

Dalam era digital saat ini, perkembangan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam sektor pendidikan, termasuk di lingkungan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Salah satu inovasi yang menjadi sorotan adalah penggunaan Learning Management System (LMS) yang mampu mendukung proses pembelajaran secara daring. Di SMK 1 Barunawati Jakarta, penerapan LMS diharapkan dapat meningkatkan efektivitas pembelajaran dan memfasilitasi interaksi antara guru dan siswa. Namun, masih terdapat berbagai tantangan dan permasalahan yang dihadapi dalam implementasinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan Learning Management System (LMS) di SMK 1 Barunawati, Jakarta Barat, sebagai solusi terhadap masalah keterbatasan sistem pembelajaran tradisional yang masih manual dan kurang interaktif. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan wawancara dan observasi terhadap guru dan siswa untuk mendapatkan pemahaman mendalam tentang efektivitas LMS dalam meningkatkan proses belajar mengajar. Temuan menunjukkan bahwa penerapan LMS berhasil meningkatkan aksesibilitas materi pembelajaran, mempermudah pemantauan kemajuan siswa, serta memperkuat kolaborasi antara guru dan orang tua. Siswa merasa lebih terlibat dalam pembelajaran, sementara guru dapat memberikan umpan balik secara real-time. Simpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa LMS tidak hanya mengatasi kekurangan dalam sistem pembelajaran tradisional, tetapi juga berkontribusi pada peningkatan kualitas pendidikan di SMK 1 Barunawati. Penelitian ini memberikan gambaran yang jelas tentang potensi LMS dalam mendukung pembelajaran yang lebih efektif dan efisien, serta mendorong pengembangan sistem pembelajaran berbasis teknologi di sekolah-sekolah lain.

A Comparative Study of DenseNet-201 and Swin Transformer for Malignant and Benign Skin Lesion Classification Hidayat, Dahlan; Musyafa, Ahmad; Handayani, Murni
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 12 No. 1 (2026): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v12i1.3265

Skin cancer has a high global prevalence, underscoring the need for accurate and efficient early detection systems to support screening. This study presents a comparative analysis of DenseNet-201 and Swin Transformer for binary classification of malignant and benign skin lesions using the BCN20000 dataset, which contains 12,413 dermoscopic images. The proposed workflow includes image preprocessing and augmentation, transfer learning-based model training, and evaluation under a 5-fold stratified cross-validation protocol. Performance is assessed using Accuracy, Precision, Sensitivity (Recall), F1-score, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC). In addition, computational efficiency is examined in terms of parameter count, model size, and training time. Across five folds, DenseNet-201 achieved 88.05% Accuracy, 88.90% Precision, 89.48% Sensitivity, 89.17% F1-score, and 94.73% AUC, whereas Swin Transformer achieved 87.42% Accuracy, 89.77% Precision, 87.06% Sensitivity, 88.39% F1-score, and 94.33% AUC. A paired t-test at α = 0.05 indicated no statistically significant performance difference between the two models. Model interpretability was investigated using Grad-CAM for DenseNet-201 and EigenCAM for Swin Transformer to verify that predictions were driven by lesion-relevant regions. Overall, the results suggest that both architectures are suitable candidates for dermoscopic image-based skin lesion screening support systems, including teledermatology applications.

Optimization of RNN and Tree-Based Models with Imbalance Handling for Fraud Detection in Digital Banking Transactions Darmawan, Rizki Ahmad; Musyafa, Ahmad; Handayani, Murni
Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia (JIM-ID) Vol. 5 No. 02 (2026): Jurnal Ilmiah Multidisplin Indonesia (JIM-ID), February 2026
Publisher : Sean Institute

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

This study focuses on addressing the growing challenge of fraud detection in digital banking transactions, which has intensified alongside the rapid expansion of digital financial services. Fraud detection is particularly complex due to the highly imbalanced nature of transaction data, large data volumes, and intricate transaction patterns that make fraudulent activities difficult to identify accurately. Although previous research has applied a wide range of methods, from conventional machine learning techniques to advanced deep learning models, many approaches still face limitations in balancing high detection accuracy with computational efficiency. The main objective of this research is to compare the performance of Recurrent Neural Network (RNN)–based models, including Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and Bidirectional LSTM (BiLSTM), with tree-based ensemble models such as XGBoost and LightGBM in detecting fraudulent banking transactions. To enhance model effectiveness, the study implements a comprehensive data preprocessing framework that includes data cleaning, feature engineering, and techniques for handling class imbalance, particularly the use of Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Furthermore, model performance is optimized through systematic hyperparameter tuning using Optuna, Hyperopt, and Keras Tuner. Evaluation is conducted using metrics suitable for imbalanced datasets, such as precision, recall, F1-score, and AUC-ROC. The expected outcome is the identification of a robust and efficient fraud detection model that improves detection accuracy and sensitivity, while offering valuable insights for both academic research and practical banking applications.

SOSIALISASI ETIKA KECERDASAN ARTIFISIAL DAN PEMANFAATAN DALAM BIDANG PEMBELAJARAN DI ORGANISASI MASYARAKAT GENERASI REMAJA (GEMA) Anggai, Sajarwo; Musyafa, Ahmad; Toyib, Wildan
KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 7 No. 1 (2026): KOMMAS: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Publisher : KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat

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

Di era kemajuan teknologi, termasuk di bidang pendidikan, kecerdasan artifisial (AI) semakin penting. Namun, masih ada beberapa hal yang perlu ditangani sebagai tindak lanjut penerapan teknologi AI, terutama pemahaman dasar, etika, dan penerapan praktis. Organisasi GEMA belum pernah mengikuti kursus maupun sosialisasi mengenai etika kecerdasan buatan. Sebagai tindak lanjut, Tim PKM S2 Teknik Informatika Universitas Pamulang menyelenggarakan kegiatan yang berjudul "Sosialisasi Etika Kecerdasan Artifisial dan Pemanfaatannya dalam Bidang Pembelajaran" pada tanggal 19 Oktober 2025. Filosofi moral, cara menggunakan ChatGPT untuk menulis ilmiah, dan perkembangan kecerdasan buatan akan dibahas dalam kegiatan ini. Hasil evaluasi yang dilakukan terhadap peserta sosialisasi menunjukkan tingkat penerimaan yang dapat diterima secara positif, baik dari segi penyelenggaraan, materi, instruktur dan daya kreatif. Peserta diharapkan belajar menggunakan AI dengan bijak, kreatif, dan bertanggung jawab melalui pendekatan interaktif.

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search