Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Buana Matematika : Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Kajian dan Penelitian Umum
Ainun Maghfiroh
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Pemecahan Masalah Matematika Higher Order Thinking Ditinjau Dari Gaya Kognitif Siswa Ainun Maghfiroh; Restu Ria Wantika
Buana Matematika : Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 10 No 2 (2020)
Publisher : Universitas PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36456/buanamatematika.v10i2.2599

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan pemecahan masalah Higher Order Thinking yang ditinjau dari gaya kognitif siswa. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif. Peneliti menggunakan data hasil GEFT (Group Embedded Figure Test), data hasil penyelesaian soal – soal berpikir tingkat tinggi (Higher Order Thinking) dan juga data hasil wawancara pada dua subjek siswa SMA Negeri 1 Taman. Dua subjek tersebut terdiri dari satu subjek dengan gaya kognitif field independent dan juga satu subjek dengan gaya kognitif field dependent. Selanjutnya data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan empat indikator pemecahan masalah Polya. Dari penelitian yang telah dilakukan menujukkan hasil penelitian sebagai berikut: (1) Siswa dengan gaya kognitif field independent dinyatakan mampu pada seluruh indikator pemecahan masalah Polya pada masalah matematika higher order thinking dengan tingkatan kognitif analyze (menganalisis), evaluate (mengevaluasi) dan create (menciptakan). (2) Siswa dengan gaya kognitif field dependent dinyatakan mampu pada seluruh indikator pemecahan masalah Polya pada masalah matematika higher order thinking dengan tingkatan kognitif analyze (menganalisis) dan create (menciptakan). Akan tetapi kurang mampu pada indikator merencanakan atau merancang strategi pemecahan masalah, indikator melaksanakan perhitungan serta indikator memeriksa kembali kebenaran hasil atau solusi pada tingkatan kognitif evaluate (mengevaluasi).
Rancang Bangun Sistem Presensi Berbasis Face Recognition dan Liveness Detection dengan Metode YOLO Ainun Maghfiroh; Avira Budianita; Saiful Ulya
Jurnal Kajian dan Penelitian Umum Vol. 4 No. 3 (2026): Juni: Jurnal Kajian dan Penelitian Umum
Publisher : Institut Nalanda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47861/jkpu-nalanda.v4i3.2396

Abstract

Manual attendance systems in student organizations are highly vulnerable to data manipulation, recording errors, and slow compilation. This study aims to design and implement a secure, accurate, and real-time digital attendance system using face recognition and passive liveness detection based on the YOLOv11 deep learning algorithm, integrated with the Laravel web framework. Following the structured Waterfall model, this research focuses on a population of 50 active members of Tapak Suci at Universitas Muhammadiyah Kudus, with a test sample of 20 individuals selected through purposive sampling. The system architecture is organized into five functional layers: Input, Processing (comprising YOLOv11, ArcFace, and Cosine Similarity), Application, Data, and Output. The system evaluation demonstrates excellent biometrics performance, achieving an overall system accuracy of 95.0%, a False Acceptance Rate (FAR) of 1.5%, a False Rejection Rate (FRR) of 5.0%, and an average processing latency of 1.2 seconds. Furthermore, the passive liveness detection module successfully mitigated up to 97.5% of presentation spoofing attacks, including high-resolution printed photos and video replays. The developed system effectively delivers an efficient, transparent, and highly secure biometric attendance solution to replace conventional paper-based methods.
Co-Authors Avira Budianita Saiful Ulya Wantika, Restu Ria