p-Index From 2021 - 2026
6.978
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi The Indonesian Journal of Public Health Jurnal Kesehatan Komunitas Indonesian Journal of Obstetrics and Gynecology (Majalah Obstetri dan Ginekologi Indonesia) JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal IDAMAN (Induk Pemberdayaan Masyarakat Pedesaan) Legalite: Jurnal Perundang Undangan dan Hukum Pidana Islam Jurnal MID-Z (Midwivery Zigot) Jurnal Ilmiah Kebidanan ARTERI : Jurnal Ilmu Kesehatan Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Jurnal Kebidanan Malakbi SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Jurnal Kesehatan Masyarakat Mulawarman (JKMM) Kreatif: Jurnal Pemikiran Pendidikan Agama Islam Jutsi: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal ABDIMAS-HIP Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknisi INDRA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Shihatuna : Jurnal Pengabdian Kesehatan Masyarakat Indonesian Journal of Community Dedication in Health (IJCDH) Scientific Journal Quality : Jurnal Kesehatan Makara Human Behavior Studies in Asia Jurnal Sistem Informasi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat: Kesehatan (JPKMK) Jurnal Teknologi dan Mutu Pangan Surya Informatika Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian PANDAWA : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Sadewa: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Integrasi Sains dan Qur'an (JISQu) Jurnal Teknik Informatika dan Desain Komunikasi Visual
Claim Missing Document
Check
Articles

INTEGRASI AYAT-AYAT ALQURAN SEBAGAI MOTIVASI BELAJAR UNTUK PENGEMBANGAN LITERASI SPIRITUAL Fadilah, Ainun; Maula, Marwa Zaenil; Handayani, Yuni; Maharani, Putri; Hakim, Anisa
Kreatif: Jurnal Pemikiran Pendidikan Agama Islam Vol 24 No 1 (2026): Januari
Publisher : Program Studi Pendidikan Agama Islam Tarbiyah IAI Muhammadiyah Bima

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52266/kreatif.v24i1.6071

Abstract

Integrasi ayat-ayat Al-Qur’an sebagai sumber motivasi belajar dalam pengembangan literasi Al-Qur’an pada kalangan remaja. Ayat-ayat Al-Qur’an memiliki kekuatan pedagogis dan spiritual yang mampu menumbuhkan dorongan intrinsik untuk belajar, membentuk disiplin diri, serta mengarahkan peserta didik pada perilaku positif. Pentingnya ayat-ayat Al-Qur’an sebagai motivasi belajar terletak pada kemampuannya memberi landasan nilai yang stabil, menguatkan kesadaran akan tujuan hidup, serta menumbuhkan rasa tanggung jawab moral. Kajian ini juga menyoroti strategi Al-Qur’an dalam membentuk karakter remaja, antara lain melalui penanaman nilai ketakwaan, kejujuran, kesabaran, kerja keras, dan kontrol diri yang tercermin dalam berbagai ayat yang bersifat motivatif dan korektif. Integrasi ayat-ayat tersebut dalam proses pembelajaran dapat dilakukan melalui internalisasi nilai, pembiasaan perilaku, dialog reflektif, serta pendampingan spiritual yang melibatkan guru maupun lingkungan pendidikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi ayat-ayat Al-Qur’an tidak hanya meningkatkan motasi belajar dan literasi Al-Qur’an, tetapi juga berdampak signifikan terhadap pembentukan karakter remaja. Dampak tersebut terlihat pada meningkatnya kesadaran religius, kemampuan mengelola emosi, etos belajar yang lebih baik, serta terbentuknya pola pikir yang lebih positif dan bertanggung jawab. Dengan demikian, integrasi ayat-ayat Al-Qur’an menjadi pendekatan strategis dalam memperkuat literasi Al-Qur’an sekaligus mengembangkan karakter remaja secara komprehensif
PERBANDINGAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER DALAM IDENTIFIKASI PENYAKIT LIVER Handayani, Yuni; Hidayat, Taufik; Novitaningrum, Dian; Ismail, Abdul Rahman
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 2 (2025): May 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i2.2892

Abstract

Abstract: Liver disease is a condition caused by various factors that can damage liver function, such as viral infections and alcohol consumption. Additionally, obesity is closely associated with liver damage. Over time, liver damage can lead to serious consequences. The presence of experts in this field is crucial to addressing liver disease by identifying the symptoms experienced by patients, determining the type of liver disease affecting them, and providing appropriate treatment guidance. The severity of this disease in Indonesia is evident from various studies, research, and related observations. In this study, researchers utilized and compared two data mining classification methods, namely Logistic Regression and Naïve Bayes, to diagnose liver disease. The findings revealed that the Logistic Regression method achieved an accuracy rate of 84.62% with an area under the curve (AUC) value of 0.841, while the Naïve Bayes method achieved an accuracy rate of 83.71% with an AUC value of 0.816. Based on the t-test, it was found that there was no significant difference between the two methods, with a p-value of 0.821 > 0.05. This indicates that the performance of Logistic Regression is comparable to Naïve Bayes in diagnosing liver disease.Keyword: Liver Disease, Logistic Regression, Naïve Bayes, Confusion Matrix, ROC CurveAbstrak: Penyakit hati atau liver adalah kondisi yang disebabkan oleh berbagai faktor yang dapat merusak fungsi hati, seperti infeksi virus dan konsumsi alkohol. Selain itu, obesitas juga memiliki kaitan erat dengan kerusakan hati. Dalam jangka panjang, kerusakan hati dapat menimbulkan konsekuensi serius. Kehadiran ahli di bidang ini sangat diperlukan untuk membantu menangani masalah penyakit hati dengan mengidentifikasi gejala yang dialami pasien, menentukan jenis penyakit hati yang diderita, serta memberikan panduan penanganan yang sesuai. Skala permasalahan penyakit ini di Indonesia dapat diamati melalui berbagai studi, penelitian, dan pengamatan yang telah dilakukan. Dalam penelitian ini, peneliti menerapkan serta membandingkan dua metode klasifikasi data mining, yaitu Logistic Regression dan Naïve Bayes, untuk mendeteksi penyakit liver. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Logistic Regression memiliki tingkat akurasi sebesar 84,62% dengan nilai area under the curve (AUC) sebesar 0,841, sementara Naïve Bayes mencapai akurasi 83,71% dengan AUC sebesar 0,816. Berdasarkan hasil uji-t, tidak ditemukan perbedaan signifikan antara kedua metode tersebut, dengan nilai p = 0,821 yang lebih besar dari 0,05. Ini menunjukkan bahwa performa Logistic Regression sebanding dengan Naïve Bayes dalam proses diagnosis penyakit liver.Kata kunci: Penyakit Liver, Logistic Regression, Naïve Bayes, Confusion Matrix, ROC Curve
Analysis Development and Design of Local Area Network: Systematic Literature Review Waluyo, Tri Muji; Novitaningrum, Dian; Handayani, Yuni; Hidayat, Taufik
JURNAL TEKNISI Vol 6, No 1 (2026): February 2026
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/teknisi.v6i1.5307

Abstract

Abstract: The development of information technology is very important, especially in computer networks. The lack of information related to the development of computer networks, particularly Local Area Networks (LAN), necessitates this research to improve network performance. Therefore, this necessitates analysis and planning of computer networks in offices and companies, which has been done previously. This study aims to evaluate the application of computer networks, particularly the development of LAN in previous studies. The solution to this problem is one of the factors behind this study. Meanwhile, the research method used is Systematic Literature Review (SLR) using journals published in 2022–2025 from Google Scholar. The results of the research obtained are references in the form of advantages, disadvantages, and recommendations for development in the majority of schools. Therefore, this study emphasises the importance of technological development as the basis for internet implementation. Thus, the conclusion is that the use of LAN networks is highly recommended for use in institutions, one of which is educational institutions or schools. Keyword: internet; local area network (LAN); technological development Abstrak: Perkembangan teknologi informasi sangat penting terutama pada jaringan komputer, minimnya informasi terkait perkembangan jaringan komputer khususnya Local Area Network (LAN) membuat diperlukannya penelitian ini untuk meningkatkan performa jaringan. Oleh karena itu hal tersebut melatar belakangi diperlukannya analisis dan perencanaan pada sebuah jaringan komputer pada kantor maupun perusahaan yang telah dilakukan sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerapan Jaringan Komputer utamanya pada perkembangan LAN pada penelitian sebelumnya. Solusi dari permasalahan tersebut menjadi salah satu factor dilakukannya penelitian ini. Sedangkan, metode penelitian yang digunakan yaitu Systematic Literature Review (SLR) dengan menggunakan jurnal yang terbit pada 2022 – 2025 dari Google Scholar. Hasil penelitian yang didapatkan adalah referensi berupa keunggulan, kelemahan, dan rekomendasi perkembangan pada mayoritas sekolah. Oleh karena itu, penelitian ini menekankan pentingnya perkembangan teknologi sebagai dasar dalam penerapan internet. Maka dari itu kesimpulannya bahwa penggunaan jaringan LAN sangat direkomendasikan untuk digunakan pada instansi salah satunya adalah instansi pendidikan atau sekolah.Kata kunci: internet; local area network (LAN); perkembangan teknologi
An XGBoost-Driven Intelligent Classification Model for Textile Product Quality Eligibility: A Case Study at PT ABC Textile Handayani, Yuni; Setiawan, Derry; Hidayat, Taufik; Waluyo, Tri Muji
Techno.Com Vol. 25 No. 1 (2026): February 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i1.15447

Abstract

Product quality is a critical aspect of the textile industry because it determines whether a product meets the company’s quality standards. This study develops a product eligibility classification model using the XGBoost algorithm to support the Quality Control (QC) process at PT ABC Textile. The novelty of this research lies in positioning XGBoost as an interpretability-driven decision-support tool by integrating real QC inspection data, feature importance and SHAP-based interpretability analysis, and stratified 5-fold cross-validation to support practical QC decision-making. The dataset consists of 500 samples manually labeled based on the company’s quality criteria and includes four technical features: Yarn Strength, Knitting Density, Color, and Defect Level. Data preprocessing involved data cleaning, label transformation, and MinMaxScaler normalization. Model performance was evaluated using stratified 5-fold cross-validation to ensure robust and unbiased assessment. The experimental results demonstrate stable and high classification performance across all folds, with strong class-wise precision, recall, and F1-score values. Confusion matrix analysis indicates that the model performs particularly well in identifying Non-Eligible products, which is critical for minimizing quality risks in industrial applications. Overall, the proposed approach demonstrates that XGBoost can effectively support textile quality control as an interpretable and reliable decision-support system. Future work may explore dataset expansion and cost-sensitive learning to further enhance industrial applicability. Keywords – XGBoost; Classification; Textile Products, Quality Control, Data Mining