Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.638
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teras Jurnal Jurnal SOLMA JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Industrial Engineering Journal (IEJ) Jurnal Agrium Jurnal EnviScience (Environment Science) Biologica Samudra Jurnal Vokasi International Journal of Engineering, Science and Information Technology Malikussaleh Journal of Mechanical Science Technology Al-Khidmah Jurnal Pengabdian Masyarakat TECHSI - Jurnal Teknik Informatika Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Jurnal Ilmiah Mahasiswa Agroekoteknologi Lingkar : Journal of Environmental Engineering Science: Indonesian Journal of Science
Fadhliani, Fadhliani
Faculty Of Engineering, Universitas Malikussaleh
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry 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 Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Pendampingan Pembibitan dan Pemeliharaan Tanaman Kakao Pada Masyarakat Gampong Paya Gaboh Kecamatan Sawang Hafifah, Hafifah; Nasruddin, Nasruddin; Lukman, Lukman; Fadhliani, Fadhliani; Zuliati, Septiarini; Qhinanti Lubis, Uchti Nuzul; Azhari, Mukhaiyar; Mahlil, Mahlil
Jurnal Vokasi Vol 10, No 1 (2026): Maret
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30811/vokasi.v10i1.8299

Abstract

Kakao (Theobroma cacao) merupakan tanaman perkebunan bernilai ekonomi tinggi yang berperan sebagai bahan baku utama dalam industri cokelat. Di Indonesia, termasuk Kabupaten Aceh Utara, potensi pengembangan kakao tergolong besar. Namun, produktivitasnya masih rendah akibat terbatasnya bibit unggul yang tersedia. Untuk mengatasi permasalahan ini, telah dilaksanakan suatu kegiatan peningkatan kapasitas dalam teknik pembibitan kakao yang sesuai standar. Kegiatan dilaksanakan di Gampong Paya Gaboh, Kecamatan Sawang, Kabupaten Aceh Utara, pada Agustus hingga Oktober 2025. Metode yang diterapkan meliputi penyuluhan, pelatihan, demonstrasi, serta pendampingan teknis secara berkala. Sebelum pelaksanaan, dilakukan survei lokasi dan sosialisasi kepada masyarakat dan perangkat desa setempat. Materi pelatihan mencakup pemilihan biji, teknik persemaian, pembuatan media tanam, teknik sambung pucuk, dan pengendalian hama penyakit. Bahan praktik seperti media tanam, bibit kakao, serta perlengkapan sambung pucuk disiapkan untuk mendukung kegiatan. Hasil pelaksanaan menunjukkan antusiasme tinggi dari peserta dan minimnya pengetahuan awal terkait teknologi pembibitan kakao yang memenuhi standar mutu. Diharapkan, keterampilan teknis yang diperoleh dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan bibit kakao berkualitas secara mandiri, guna meningkatkan produktivitas kebun dan mendukung pembangunan pertanian yang berkelanjutan
PENDAMPINGAN KEGIATAN PEKARANGAN PANGAN LESTARI (P2L) DI LINGKUNGAN POLSEK MEURAH MULIA Cut Rozana Sari; Ade Firmansyah Tanjung; Fadhliani Fadhliani; Septiarini Zuliati; Anis Nugrahawati; Sakral Hasby Puarada
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 6, No 10 (2023): Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v6i10.3658-3664

Abstract

Setiap warga negara mempunyai hak untuk memenuhi kebutuhan dasarnya dan bukan menjadi kekhawatiran terkait dengan kedaulatan atau ketersediaan pangan. Pemerintah harus mempunyai rencana untuk menjamin ketahanan, kemandirian, dan kecukupan pangannya sendiri dan meramalkan perubahan yang akan terjadi baik secara domestik maupun global. Pangan berkembang seiring dengan kesempatan dan pergantian peristiwa secara mekanis. Tujuan kegiatan Pekarangan Pangan Lestari (P2L) di Polsek Meurah Mulia di Kabupaten Aceh Utara adalah untuk meningkatkan produktivitas pekarangan dan pemanfaatan tanaman pangan, khususnya tanaman cabai dan brokoli. Pelaksanaan kegiatan dilakukan pada bulan Januari hingga Maret 2023. Alat yang digunakan adalah cangkul, garpu, gunting, dan polibag. Kegiatan P2L diikuti oleh anggota kepolisian di Polsek Meurah Mulia Kabupaten Aceh Utara sehingga anggota kepolisian di Polsek Meurah Mulia dapat memahami teknik budidaya pertanian, khususnya tanaman cabai yang merupakan komoditas andalan Indonesia. Tahapan kegiatan meliputi (1) memberikan pemaparan tentang program P2L terhadap ketahanan pangan dan (2) memberikan demonstrasi dan pelatihan P2L. Peserta sangat antusias dan berperan aktif ketika mengikuti seluruh rangkaian kegiatan pengabdian. Kegiatan ini diharapkan dapat memberikan informasi dan edukasi memanfaatkan lahan pekarangan menjadi pekarangan pangan lestari demi mewujudkan ketahanan pangan di masyarakat.
Karakteristik Agronomi Dan Hasil Padi (Oryza Sativa L.) Pada Sistem Olah Tanah Dan Pemupukan Mikoriza Pratama, Andika; Laila , Laila; Hafifah, Hafifah; Zuliati, Septiarini; Fadhliani, Fadhliani
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Agroekoteknologi Vol. 4 No. 3 (2025): Vol 4, No 3 (2025): Jurnal Ilmiah Mahasiswa Agroekoteknologi (JIMATEK) Septembe
Publisher : Department of Agroecotechnology Faculty of Agriculture, Universitas Malikussaleh

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

Abstract

Padi merupakan tanaman pangan utama yang berperan penting dalam memenuhi kebutuhan beras masyarakat Indonesia, namun produksi padi masih mengalami penurunan akibat alih fungsi lahan dan degradasi kesuburan tanah. Oleh karena itu, diperlukan upaya peningkatan produktivitas melalui penerapan sistem olah tanah dan pemanfaatan pupuk hayati mikoriza. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh sistem olah tanah dan pemberian mikoriza terhadap pertumbuhan, karakter agronomi, dan hasil padi. Penelitian dilaksanakan di Desa Paloh Lada, Kecamatan Dewantara, Kabupaten Aceh Utara serta Laboratorium Agroekoteknologi Universitas Malikussaleh pada Agustus–Desember 2024 menggunakan rancangan split plot design dengan dua faktor dan tiga ulangan. Faktor utama adalah sistem olah tanah (tanpa olah tanah, olah tanah satu kali, dan olah tanah dua kali), sedangkan faktor kedua adalah dosis mikoriza (0, 10, dan 15 g/tanaman). Hasil penelitian menunjukkan bahwa olah tanah dua kali mampu meningkatkan beberapa parameter pertumbuhan dan hasil, termasuk luas daun, indeks luas daun, bobot tanaman, serta hasil gabah mencapai 4,23 ton/ha. Pemberian mikoriza 15 g/tanaman meningkatkan tinggi tanaman, jumlah anakan, dan panjang akar. Interaksi kedua perlakuan memberikan pengaruh sangat nyata terhadap jumlah anakan dan jumlah daun dengan kombinasi terbaik pada T1M2
Pengaruh Zat Pengatur Tumbuh Terhadap Komponen Hasil Beberapa Varietas Jagung Pulut (Zea mays var. Ceratina) Mauliana, Nova; Nilahayati, Nilahayati; Safrizal, Safrizal; Handayani, Selvy; Fadhliani, Fadhliani
Jurnal Ilmiah Mahasiswa Agroekoteknologi Vol. 4 No. 4 (2025): Vol 4, No 4 (2025): Jurnal Ilmiah Mahasiswa Agroekoteknologi (JIMATEK) Desember
Publisher : Department of Agroecotechnology Faculty of Agriculture, Universitas Malikussaleh

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

Abstract

Jagung pulut merupakan komoditas pangan potensial dengan kandungan amilopektin tinggi dan tekstur pulen yang disukai, namun produktivitasnya masih relatif rendah. Peningkatan produksi dapat dilakukan melalui penggunaan varietas unggul dan aplikasi zat pengatur tumbuh (ZPT). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh beberapa varietas jagung pulut dan pemberian ZPT terhadap pertumbuhan dan hasil tanaman. Penelitian dilaksanakan di Desa Reuleut Timu, Kecamatan Muara Batu, Kabupaten Aceh Utara, pada Desember 2024 hingga Maret 2025 menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) faktorial dengan dua faktor dan tiga ulangan. Faktor pertama adalah varietas: URI (V1), Rasanya F1 (V2), Jantan F1 (V3), dan Jutawan F1 (V4). Faktor kedua adalah ZPT: 0 ml/l air (Z0), 6 ml/l air (Z1), dan 12 ml/l air (Z2). Parameter yang diamati meliputi tinggi tanaman, jumlah daun, diameter batang, klorofil daun, panjang tongkol (dengan dan tanpa kelobot), berat tongkol (dengan dan tanpa kelobot), jumlah baris per tongkol, dan produksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa varietas berpengaruh nyata hingga sangat nyata terhadap sebagian besar parameter, dengan varietas terbaik adalah Jutawan F1 (V4). Pemberian ZPT berpengaruh sangat nyata terhadap tinggi tanaman, klorofil daun, dan panjang tongkol berkelobot, dengan perlakuan terbaik pada konsentrasi 12 ml/l air (Z2). Terdapat interaksi antara varietas dan ZPT pada tinggi tanaman dan klorofil daun. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi varietas unggul dan ZPT efektif meningkatkan pertumbuhan dan hasil jagung pulut.
Model Prediksi Produksi Pertanian Berbasis Machine Learning dan Data Lapangan Khaidir Khaidir; Fadhliani Fadhliani; Zurrahmi Wirda; Almuna Ramadhani
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 9 No. 2 (2025): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Oktober 2025
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/.v9i2.26015

Abstract

Ketidakpastian produksi pertanian merupakan tantangan krusial yang memengaruhi ketahanan pangan dan kesejahteraan petani di Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi produksi pertanian berbasis machine learning menggunakan data lapangan yang komprehensif. Data dikumpulkan dari lahan pertanian di Kota Lhokseumawe dan Kabupaten Aceh Utara selama tiga musim tanam, mencakup parameter tanah, iklim mikro, praktik budidaya, dan hasil panen aktual, dengan total 432 observasi. Empat algoritma machine learning dibandingkan, yaitu Random Forest, Support Vector Regression, XGBoost, dan Artificial Neural Network. Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost memberikan performa terbaik dengan nilai R² sebesar 0,89 dan RMSE 0,52 ton/ha pada dataset pengujian. Validasi lapangan pada musim tanam berikutnya mengonfirmasi kemampuan generalisasi model dengan RMSE 0,61 ton/ha. Analisis interpretabilitas model mengidentifikasi dosis pupuk nitrogen, kandungan C-organik tanah, dan curah hujan sebagai faktor paling berpengaruh terhadap produksi, dengan hubungan non-linear yang menunjukkan ambang optimal curah hujan pada kisaran 1.800–2.200 mm per musim tanam. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi machine learning dan data lapangan mampu menghasilkan prediksi produksi yang akurat dan relevan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam sistem pertanian Indonesia.
Naive Bayes Classification Model Analysis of Livable Housing Model Based on Physical Characteristics Burhanuddin Burhanuddin; Emi Maulani; Syarifah Asria Nanda; Cut Agusniar; Fadhliani Fadhliani
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 10 No. 1 (2026): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Mei 2026
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v10i1.26974

Abstract

Analysis of Naive Bayes Classification Model of Livable Housing Model Based on Physical Characteristics is one of the crucial aspects in improving the quality of life and welfare of the community. This study aims to examine the application of the Naive Bayes classification method in determining the level of livability based on the physical characteristics of the building. The dataset used is house data that includes several variables, namely roof condition (good, damaged), wall type (wall, semi-permanent, wood), floor condition (ceramic, cement, soil), building area (<36 m², ≥36 m²), ventilation (adequate, inadequate), and sanitation access (adequate, inadequate). The target variable in this study is the housing category, namely livable and uninhabitable. The research stages include data collection, data preprocessing, dividing the dataset into training data and test data, and implementation of the Naive Bayes algorithm. The posterior probability calculation is carried out based on the probability distribution of each variable against the class with a maximum likelihood approach. Model performance evaluation is carried out using a confusion matrix with indicators of accuracy, precision, and recall. The results of the analysis show that the variables of floor condition and sanitation access have the highest probability value against the livable category, thus playing a dominant role in the classification process. Furthermore, these two variables were also shown to have the most significant influence in determining whether housing is habitable or uninhabitable.
Analysis of Machine Learning-Based Classification Models for Determining Fertilizer Types for Rice Crop Growth: Machine Learning Approach for Optimizing Fertilizer Selection in Rice Cultivation Mira Humaira; Almuna Ramadhani; Uchti Nuzul Qhinanti Lubis; Fadhliani Fadhliani; Septiarini Zuliati; Usnawiyah Usnawiyah
Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 10 No. 1 (2026): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Mei 2026
Publisher : Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/sisfo.v10i1.27283

Abstract

Determining the appropriate fertilizer type is essential for supporting rice plant growth and optimizing agricultural productivity. However, conventional fertilization practices still rely heavily on empirical judgment and often neglect dynamic soil and plant growth characteristics. This study aims to analyze and compare the performance of several machine learning classification models for fertilizer type determination in rice cultivation. The study employed a computational experimental approach adapted from the CRISP-DM framework using a dataset of 480 records consisting of soil and rice growth parameters, including Nitrogen (N), Phosphorus (P), Potassium (K), soil pH, moisture, and plant height. Five classification algorithms were evaluated, namely Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), and Random Forest. Model performance was assessed using accuracy, precision, recall, and F1-score, combined with Stratified k-Fold Cross Validation. The results showed that Random Forest achieved the best performance with an accuracy of 95.83%, precision of 95.54%, recall of 95.12%, and F1-score of 95.33%. These findings indicate that ensemble learning methods are more effective in handling heterogeneous and multivariable agricultural data than conventional classification approaches. This study contributes to the development of machine learning-based classification analysis for more accurate and data-driven fertilizer determination in rice cultivation.
Co-Authors Ade Firmansyah Tanjung Adhan Palaguna Akram, Rizalul Almuna Ramadhani Ananda Faridhatul Ulva Ananta, Auliyah Balqis Andika Pratama Andriani, Dela Anis Nugrahawati Azhari, Mukhaiyar Azra, Dio Syahlung Beni Al Fajar Berutu, Chainandro Budi, Rama Burhanuddin Burhanuddin Burhanuddin Burhanuddin Cut Agusniar Cut Rozana Sari Diana Khairani Sofyan Dwitya, Yonadiah Emi Maulani Ennymirfa, Ennymirfa Ersa, Nanda Savira Fadhly, T. Andi Faisal, Rahmad Fazriah Tambunan, Eri Fitriani Fitriani Hafifah, Hafifah Handayani, Selvy Hanim, Wirda Ismida, Yulina Jamidi, Jamidi Khaidir Khaidir Khairullah, K Laila , Laila Laila Nazirah LUKMAN, LUKMAN M Sayuti M. Faisi Ikhwali Mahlil, Mahlil Mandasari, Oppy Mardina, Vivi Mauliana, Nova Mira Humaira Muhammad Afdal Mukti Qamal Muthmainnah Muthmainnah Nanda Savira Ersa Nanda, Novianda Nanda Nasruddin Nasruddin Navia, Zidni Ilman Nilahayati Nura Usrina Nurdin, Muhammad Yusuf Nurhasanah Nurhasanah Putri, Batari Putri, Kartika Aprilia Qhinanti Lubis, Uchti Nuzul Rafli, Muhammad Rahmawati, Rahmawati Ramadhani, Almuna Ratna Lestari Rishaq, Alief Muhammad Rizky Putra Fhonna S, Rahmansyah Safrizal Safrizal Said Jalalul Akbar Sakral Hasby Puarada Sara Gustia Wibowo Savira Ersa, Nanda Septiarini Zuliati Siregar, Sri Rahayu Br Susilo, Dimas Syahri Ramadhan, Syahri Syarifah Asria Nanda Syarifah Zahra Syibral Malasyi, Syibral Teuku Ilhami Surya Akbar Teuku Mudi Hafli Teuku Muhammad Ridwan, Teuku Muhammad Tisna Harmawan, Tisna Tsunami, Lindu Uchti Nuzul Qhinanti Lubis Usnawiyah Usnawiyah, Usnawiyah Yovi Chandra Yulisda, Desvina Yulius Rief Alkhaly Zulfan Arico Zuliati, Septiarini Zurrahmi Wirda