Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.969
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pseudocode JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) MANAGERIA: Jurnal Manajemen Pendidikan Islam Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat MIMBAR INTEGRITAS JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy Jurnal Aplikasi Sistem Informasi dan Elektronika FENOMENA: Journal of Social Science Al-Wasil: Journal of Arabic Education EDUCARE: Journal of Primary Education International Journal of Islamic Boarding School AL-ADABIYAH: Jurnal Pendidikan Agama Islam Journal of Pedagogical and Teacher Professional Development
Dasuki, Moh.
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
Penerapan Algoritma Support Vector Machine untuk Klasifikasi Sentimen Vaksin Booster pada Twitter Fauzi, Lutfi; Dasuki, Moh.; Muharom, Lutfi Ali
JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy Vol. 2 No. 2 (2024): JUSTIFY : Jurnal Sistem Informasi Ibrahimy
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Ibrahimy

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35316/justify.v2i2.4005

Abstract

Rendahnya cakupan vaksin booster di Indonesia dipengaruhi oleh banyak factor dan menuai pro kontra dari masyarakat Indonesia. Cukup banyak masyarakat yang tidak mau melakukan vaksin booster. Hal ini dikarenakan dikalangan masyarakat Indonesia masih meragukan keamanan, efektivitas dan juga keampuhan vaksin booster. Pro dan kontra tentang vaksin booster ini salah satunya tertuang pada media sosial twitter. Masyarakat mengungkapkan opininya pada media twitter dengan menggunakan hashtag. Studi komputasional dari opini- opini orang yang menjadi satu disebut dengan sentiment analisis atau opinion minning. Sentiment analisis merupakan sebuah teknik atau cara yang digunakan untuk mengidentifikasi bagaimana sebuah sentiment diekspresikan sebagai sentiment positif maupun sentiment negatif. Teknik yang digunakan untuk mengklasifikasikan sentiment analisis tersebut yaitu Support Vector Machine (SVM). Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan sentiment vaksin booster pada social media twitter. Hasil dari penelitian ini diperoleh pada proses K-fold cross validation nilai akurasi tertinggi yang dihasilkan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) berdasarkan langkah uji ketiga di KF=10 yaitu 84% dan nilai akurasi terendah yaitu 52% dengan menggunakan KF=10 pada langkah uji ini mendapat nilai akurasi sebesar 73% dan lebih tinggi daripada langkah uji yang mengunakan K-fold 2 dan K-fold 5.
Teaching Arabic Using the Language Immersion Method at University: Approaches and Implementation Soleha, Siti; Agustin, Berlian Nestya; Huda, Mokhammad Miftakhul; Abdullahi, Zakariyya Muhammad; Dasuki, Moh.; Qomari, Nur
Al-Wasil Vol. 2 No. 2 (2024): December
Publisher : Program Studi Pendidikan Bahasa Arab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30762/alwasil.v2i2.3930

Abstract

Teaching Arabic in Indonesia often challenges fostering practical language skills, particularly at Islamic boarding schools (pesantren) and universities. The Language Immersion method, which involves intensively using the target language in natural situations, offers an appealing alternative to enhance Arabic proficiency. While several studies have discussed this method, there remains a gap in its systematic application in academic settings. This study aims to explore the approach and implementation of the Language Immersion method in Arabic teaching at UIN Kiai Haji Achmad Siddiq Jember. It employs a qualitative approach with a case study design. The research locus is the Arabic Language Education Program at UIN Kiai Haji Achmad Siddiq Jember, with lecturers and students as subjects. Data were collected through in-depth interviews, classroom observations, and documentation. Data analysis was conducted using data reduction, presentation, and conclusion-drawing techniques. The findings reveal that the language immersion method significantly improves Arabic students' speaking, reading, and listening skills. Through discussions, role-playing, and presentations, students learn contextually. However, challenges such as lecturer consistency, limited resources, and the need for Arabic-speaking environments outside the classroom must be addressed for optimal results.
The Implementation of the Tahsin Binnadhor Method in Quranic Education at an Islamic Boarding School Aditya, D. Irza; Dasuki, Moh.; Haruna, Haruna Abu Bakar
IJIBS Vol. 2 No. 2 (2024): International Journal of Islamic Boarding School
Publisher : LP2M UIN Kiai Haji Achmad Siddiq Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35719/ijibs.v2i2.48

Abstract

Implementing the Tahsin Binnadhor method in Qur'anic learning has become a critical issue amidst the need to improve the quality of Qur'anic recitation according to tajwid and tartil principles, particularly in Islamic boarding schools (pesantren). Previous studies have discussed various approaches to Qur'anic learning but have yet to explore the application of the Tahsin Binnadhor method at Pesantren Hubbul Qur'an Yassalam, especially in systematically and comprehensively building reading competencies. This study aims to examine the application of the Tahsin Binnadhor method in improving Qur'anic reading skills at Pesantren Hubbul Qur'an Yassalam, Jombang, East Java. A qualitative approach with a case study method was employed. Data were collected through in-depth interviews, direct observations, and document analysis related to the Qur'anic learning process at the pesantren. The data were analyzed using descriptive-analytical techniques to identify patterns and the effectiveness of the applied method. The findings reveal that the Tahsin Binnadhor method significantly enhances the accuracy of students' recitation in line with tajwid rules and facilitates a more structured learning process. Additionally, integrating this method with traditional pesantren approaches creates a compelling and adaptive learning environment that meets students' needs. In conclusion, implementing the Tahsin Binnadhor method significantly contributes to Qur'anic learning in pesantren, making it a relevant model for similar contexts. This study recommends further development of the process to strengthen its implementation across various pesantren.
Penerapan Algoritma Convolution Neural Network untuk Klasifikasi Jenis Cabai Berdasarkan Warna dan Bentuk Buah Rohman, Rizal Abdur; Dasuki, Moh.; Muharom, Lutfi Ali; Rahman, Miftahur
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 6, No 2 (2024): September
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/jinrpl.v6i2.10458

Abstract

Cabai merupakan salah satu komoditas pertanian utama di Indonesia yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Cabai memiliki berbagai jenis, seperti cabai besar, cabai rawit, dan cabai hijau, yang sering kali sulit dibedakan secara manual karena kemiripan fisiknya. Untuk mendukung kemajuan sektor pertanian, penelitian ini memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan, yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16, untuk mengidentifikasi jenis cabai secara otomatis melalui analisis citra berdasarkan warna dan bentuk. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas model dalam mengklasifikasi jenis cabai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur VGG-16 mencapai akurasi 100% pada pengujian data latih, menandakan model mampu mendeteksi dan mengklasifikasi jenis cabai secara optimal. Pada uji coba model (fold 5), diperoleh akurasi sebesar 91.8%, sensitivitas 88%, dan spesifisitas 93.8%. Penelitian ini menegaskan bahwa CNN dengan VGG-16 memiliki kinerja yang efektif dalam klasifikasi citra, khususnya jika data uji memiliki karakteristik serupa dengan data latih. Sistem ini menawarkan potensi besar untuk diterapkan dalam sektor pertanian, terutama dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi identifikasi komoditas pertanian lainnya.
Analisis Implementasi SEO (Search Engine Optimization) Dalam Kebutuhan Promosi Online Pada Website Masteriwak.Id Haris, Ahmad; Dasuki, Moh.; Arifianto, Deni
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 6, No 2 (2024): September
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/jinrpl.v6i2.10463

Abstract

Pemasaran digital menjadi kunci utama dalam menjangkau pasar yang lebih luas di era digital, terutama melalui pemanfaatan website. Penelitian ini berfokus pada implementasi Search Engine Optimization (SEO) untuk meningkatkan visibilitas website Masteriwak.id, platform yang bergerak di bidang penjualan ikan koi secara online. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan tahapan analisis performa awal, optimasi SEO on-page dan off-page, serta evaluasi hasil menggunakan Google Search Console dan SERPRobot. Optimasi SEO on-page melibatkan peningkatan elemen internal seperti meta title, meta description, dan kecepatan website, sementara SEO off-page difokuskan pada penguatan backlink dari sumber eksternal berkualitas. Hasil implementasi menunjukkan peningkatan signifikan pada tayangan, klik, dan peringkat kata kunci di SERP. Contohnya, kata kunci “tempat jual ikan koi terdekat” naik dari tidak memiliki peringkat menjadi posisi 13 dengan 35 tayangan dan 4 klik. Evaluasi statistik menggunakan paired-samples t-test menunjukkan perbedaan sebelum dan sesudah optimasi SEO. Nilai t-test untuk parameter tayangan adalah −1.641 (p = 0.243), klik −2.524 (p = 0.128), dan peringkat SERP −2.535 (p = 0.127), yang menunjukkan perbaikan tetapi belum signifikan secara statistik. Penelitian ini menegaskan pentingnya penerapan SEO secara sistematis, meskipun optimasi berkelanjutan tetap diperlukan untuk hasil maksimal.
Evaluasi Usability Media Pembelajaran Alfabet Berbasis Augmented Re-ality Menggunakan Metode Addie Dan Human-Centered Design Dasuki, Moh.; Rahman, Miftahur; Saifudin, Ilham
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 4 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i4.6664

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi aplikasi pembelajaran alfabet berbasis Augmented Reality (AR) untuk anak-anak usia 5-6 tahun dengan pendekatan ADDIE dan Human-Centered Design (HCD). Aplikasi ini dikembangkan untuk mengatasi masalah kesulitan anak-anak dalam mengenal huruf dengan cara yang lebih interaktif dan menyenangkan. Model ADDIE digunakan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi melalui tahapan analisis, desain, pengembangan, implementasi, dan evaluasi, sedangkan HCD memastikan aplikasi berfokus pada kebutuhan pengguna. Evaluasi usability dilakukan menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ), yang mengukur enam dimensi utama: Attractiveness, Perspicuity, Efficiency, Dependability, Stimulation, dan Novelty. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa aplikasi memperoleh skor Attractiveness sebesar 1,82, Efficiency sebesar 1,80, dan Dependability sebesar 1,60, yang semuanya tergolong good. Pada dimensi Perspicuity, aplikasi mendapatkan skor 1,53 (above average), menunjukkan bahwa aplikasi cukup mudah digunakan, meskipun masih memerlukan penyederhanaan lebih lanjut. Stimulation dan Novelty mencatat skor tertinggi, masing-masing 1,98 dan 2,05, dikategorikan sebagai excellent, menandakan bahwa aplikasi memberikan pengalaman yang menyenangkan dan inovatif bagi pengguna. Kesimpulannya, aplikasi ini memberikan pengalaman belajar alfabet yang positif, dengan kekuatan pada aspek inovasi dan stimulasi, meskipun perlu dilakukan perbaikan dalam kemudahan penggunaan.
Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pada Pembelian Motor Bekas Ridho Bestariyanto, Ginda Ali; Dasuki, Moh.; Bakti, Budi Satria`
Jurnal Pseudocode Vol 12 No 1 (2025): Volume 12 Nomor 1 Februari 2025
Publisher : UNIB Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/pseudocode.12.1.21-27

Abstract

Motorbikes are one of the most widely used means of transportation to support daily activities. Not all individuals are able to buy the latest motorbikes. Some choose to buy used motorbikes. In order to acquire a top-notch pre-owned motorbike, one must possess a keen eye and the ability to select a used motorcycle meticulously, following one's specific requirements. Sometimes, people require the service of an inspector to thoroughly assess the condition of a pre-owned motorbike, ensuring it meets all the required criteria. This research employs the Multi-Attribute Utility Theory (MAUT) technique to assist as a decision support system for prospective buyers of pre-owned motorcycles. Nine criteria are considered as attributes in this approach. The primary objective of this decision support system is to greatly minimize the likelihood of human error when inspecting pre-owned motorcycles. It will ensure that potential buyers are guaranteed the highest quality used motorbikes. The highest recommended used motorcycles were determined through calculations using the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) method, based on a selection of several alternatives chosen by the buyer.
Penerapan Algoritma Convolution Neural Network untuk Klasifikasi Jenis Cabai Berdasarkan Warna dan Bentuk buah Rohman, Rizal Abdur; Dasuki, Moh.; Muharom, Lutfi Ali; Rahman, Miftahur
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 6 No. 2 (2024): September
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

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

Abstract

Chili is one of the main agricultural commodities in Indonesia with significant economic value. Various types of chili, such as large chili, bird's eye chili, and green chili, are often difficult to distinguish manually due to their physical similarities. To support advancements in the agricultural sector, this study utilizes artificial intelligence technology, specifically the Convolutional Neural Network (CNN) with VGG-16 architecture, to automatically identify chili types through image analysis based on color and shape. This study aims to measure the accuracy, sensitivity, and specificity of the model in classifying chili types. The results show that the VGG-16 architecture achieved 100% accuracy in training data testing, indicating the model’s ability to detect and classify chili types optimally. In the model evaluation (fold 5), the accuracy was 91.8%, sensitivity was 88%, and specificity was 93.8%. This study confirms that CNN with VGG-16 is effective for image classification, especially when test data shares similar characteristics with training data. This system offers significant potential for application in the agricultural sector, particularly in improving the efficiency and accuracy of identifying other agricultural commodities.
PENGEMBANGAN SARANA DAKWAH BERBASIS DIGITAL PADA PCM BANGSALSARI JEMBER Rahman, Miftahur; Zakiyyah, Amalina Maryam; Dasuki, Moh.
MIMBAR INTEGRITAS : Jurnal Pengabdian Vol 4 No 2 (2025): AGUSTUS 2025
Publisher : Biro Administrasi dan Akademik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36841/mimbarintegritas.v4i2.6216

Abstract

PCM Bangsalsari saat ini masih belum mengembangkan metode dakwah dengan cara digital sehingga penyampaian dakwah hanya dapat dirasakan oleh warga yang hadir secara langsung dalam mengikuti kajian atau kegiatan yang lingkupnya sangat terbatas. Selain belum dikembangkannya media digital, PCM Bangsalsari belum memiliki sumber daya yang dapat mendukung sarana dakwah secara digital. Sumber daya dimaksud mencakup kemampuan dan pengetahuan anggota dalam mengelola konten dakwah secara digital. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan sarana dakwah berbasis digital agar penyampaian dakwah dapat dilakukan secara global. Tujuan program pengabdian ini adalah tim pengabdian Unmuh Jember akan mengembangkan media sosial sebagai sarana dakwah berbasis digital dan memberikan pelatihan pengelolaan media sosial bagi PCM Bangsalsari sebagai mitra. Dalam hal ini, platform yang akan digunakan adalah media sosial Instagram, Facebook, dan Youtube. Tahapan yang dilakukan pada pengabdian ini dimulai dari persiapan, pembuatan social media sebagai sarana dakwah berbasis digital, dan pelatihan pengelolaan konten dakwah digital. Menghasilkan pengabdian bahwa Tim PKM dapat mengembangkan dakwah berbasis digital dengan memanfaatkan sosial media meliputi: instagram, facebook, dan youtube. Sehingga PCM Bangsalsari saat ini telah memiliki akun resmi sosial media. Serta meningkatnya pemahaman dan keterampilan sumber daya manusia dalam mengelola konten sosial media sebagai sarana dakwah berbasis digital.
Pengenalan Teknologi Internet Of Things (Iot) Untuk Pengelolaan Sampah Pintar Di Sekolah Dasuki, Moh.; Lusiana, Dewi; Rahman, Miftahur
BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 6 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/jb.v6i3.13519

Abstract

Program Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) ini bertujuan untuk memperkenalkan dan mengimplementasikan teknologi Internet of Things (IoT) dalam pengelolaan sampah pintar di SMA Muhammadiyah 1 Rambipuji, Jember, Jawa Timur. Permasalahan utama yang dihadapi sekolah adalah sistem pengelolaan sampah yang masih konvensional dan kurang efektif. Oleh karena itu, program ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan sampah melalui pemanfaatan teknologi IoT. Metode pelaksanaan terdiri dari beberapa tahapan, yaitu persiapan dan perencanaan, pelatihan bagi guru dan tenaga pendidik, instalasi serta implementasi sistem IoT, edukasi siswa melalui kampanye kesadaran lingkungan, serta monitoring dan evaluasi keberlanjutan. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman guru terhadap konsep dan penerapan IoT, instalasi sensor IoT di beberapa titik strategis sekolah untuk pemantauan sampah secara real-time, serta peningkatan kesadaran siswa terhadap pentingnya pemilahan sampah. Selain itu, sistem monitoring berbasis web yang dikembangkan memungkinkan sekolah untuk mengelola sampah dengan lebih efisien. Program ini berdampak positif dalam meningkatkan kompetensi tenaga pendidik, membangun kesadaran lingkungan di kalangan siswa, serta memperkenalkan teknologi IoT sebagai inovasi dalam manajemen lingkungan sekolah. Untuk mendukung keberlanjutan program, disarankan pengembangan lebih lanjut sistem IoT dengan cakupan yang lebih luas, integrasi dalam kurikulum sekolah, serta kolaborasi dengan pihak eksternal guna mendukung inovasi dan pendanaan. Dengan langkah-langkah tersebut, konsep smart waste management berbasis IoT diharapkan dapat terus berkembang dan diadopsi di lebih banyak sekolah.
Co-Authors Abdul Karim Abdullahi, Zakariyya Muhammad Aditya, D. Irza Agustin, Berlian Nestya Ahmad Haris Ain, Nafilatul Al Faruq, Habibatul Azizah Al-Haj, Zainuddin Arifianto, Deni Bakti, Budi Satria` Fauzi, Lutfi Ginanjar Abdurrahman Haruna, Haruna Abu Bakar Holifah, Sitti Huda, Mokhammad Miftakhul Husni, Rafeah Ichsan, Fahmi Wildanil Junita, Siti Khairul Umam Lusiana, Dewi Muharom, Lutfi Ali Omiwole, Joseph Lere Prayuda, Tegar Dwi Qomari, Nur Rahman, MIftahur Rahman, Miftahur Rhomdani, Rohmad Wahid Ridho Bestariyanto, Ginda Ali Rohman, Rizal Abdur Saifudin, Ilham Sa’idah, Siti Nur Siti Marfuah, Siti Soleha, Siti Supyan, Moh. Triyanna Widiyaningtyas Umilasari, Reni Yusril Izzi Arlisa Amiri Zakiyyah, Amalina Maryam