Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.556
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains Matematika dan Statistika Jurnal ORTOPEDAGOGIA Mathvision : Jurnal Matematika Jurnal Ilmiah Akuntansi Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi
USWATUN KHASANAH
Unknown Affiliation
Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Prediksi Biaya Konsumsi Bahan Bakar Gas Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network (Studi Kasus: PLTU PT. Pembangkit Jawa Bali Unit Pembangkitan Gresik) Uswatun Khasanah; Nurissaidah Ulinnuha
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 5, No 2 (2019): JSMS Juli 2019
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v5i2.7630

Abstract

Dalam pembangkitan energi listrik diperlukan bahan bakar yang memadai karena bahan bakar merupakan komponen utama dalam pembangkitan energi listrik. Penggunaan bahan bakar yang efektif dan efisien tentu saja disesuaikan dengan kebutuhan beban yang diminta sehingga tidak ada energi yang terbuang ataupun kekurangan bahan bakar dalam proses pembangkitan. Maka dibutuhkan suatu perencanaan yang baik dengan melakukan prediksi terhadap biaya konsumsi bahan bakar gas yang dikeluarkan oleh Unit PLTU PT. PJB UP Gresik dengan menggunakan kecerdasan buatan yaitu metode Backpropagation Neural Network. Hasil Prediksi biaya konsumsi bahan bakar gas pada Unit PLTU PT. PJB UP Gresik selama tahun tahun 2019 yaitu sebesar Rp 379.039.171.701 dengan MAPE sebesar 10.418%.
ANALISIS PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM Dian Candra Rini; Uswatun Khasanah; Wika Dianita Utami; Putroue Keumala Intan
MathVisioN Vol 1 No 1 (2019): Maret 2019
Publisher : Prodi Matematika FMIPA Unirow Tuban

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (391.087 KB)

Abstract

Prediksi atau peramalan beban listrik dibutuhkan dalam menentukan jumlah listrik yang akan diproduksi guna mencegah terjadinya beban berlebih yang dapat menyebabkan kerusakan pada sistem trafo atau kekurangan beban listrik yang mengakibatkan krisis energi listrik pada konsumen. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode alternatif untuk memprediksi beban listrik jangka pendek, salah satunya yaitu metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System pada penelitian ini. Data diperoleh dari PT. PLN (Persero) APD Jawa Timur yang berisi data beban listrik per setengah jam dari bulan februari sampai september tahun 2018 yang digunakan sebagai data aktual. Data kemudian dilatih dengan menggunakan metode ANFIS dan didapatkan hasil peralaman bulan september 2018. Data uji coba tanggal 1 s/d 28 september tergolong memiliki tingkat kesalahan yang rendah yaitu MAPE menunjukkan hasil 7,926%. Nilai error terbesar terjadi pada tanggal 18 september yaitu sebesar 20,51% sedangkan nilai error terkecil terjadi pada tanggal 16 september yaitu sebesar 1,117%.
KLASIFIKASI MULTI CLASS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI STUNTING PADA BALITA Khasanah, Uswatun
MathVisioN Vol 7 No 1 (2025): Maret 2025
Publisher : Prodi Matematika FMIPA Unirow Tuban

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55719/mv.v7i1.1650

Abstract

Stunting merupakan sebuah masalah gizi kronis yang menghambat pertumbuhan anak dan menyebabkan efek jangka panjang yang serius. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengetahui stunting lebih dini yaitu dengan melakukan prediksi. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi multiclass menggunakan Metode Backpropagation Neural Nework untuk prediksi stunting pada balita. Proses pada penelitian ini yaitu pengumpulan data, preprocessing data, pembagian data, pembangunan model, pelatihan, pengujian dan evaluasi model. Model yang dibangun dapat mengklasifikasi status stunting menjadi 4 kategori yaitu normal, tinggi, stunting, dan sangat stunting. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu sebanyak 120.999 data. Data dibagi menjadi dua yaitu sebanyak 80% digunakan sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Perhitungan akurasi menggunakan metode cross entropy dan evaluasi akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi training yang didapatkan sebesar 99% dan akurasi testing sebesar 99%. Berdasarkan hasil tersebut menunjukkan bahwa model pembelajaran yang dibangun dengan menggunakan metode Backpropagation Neural Network mampu mencapai hasil yang sangat baik untuk melakukan klasifikasi stunting ke dalam beberapa kelas.
Pengembangan Game Edukasi Multisensori Berbasis Android untuk Meningkatkan Kemampuan Menulis Permulaan Anak Cerebral Palsy Khasanah, Uswatun; Sujarwanto, Sujarwanto; Rifqi, Ainur
Jurnal ORTOPEDAGOGIA Vol 11, No 2 (2025): November (On Progress)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17977/um031v11i22025p406-412

Abstract

Kemampuan menulis permulaan merupakan kompetensi dasar yang penting bagi anak, termasuk bagi anak Cerebral Palsy yang sering mengalami hambatan motorik halus dan koordinasi visuomotor. Kondisi tersebut menyebabkan proses menulis menjadi sulit dilakukan, sehingga diperlukan media pembelajaran yang adaptif dan multisensori. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji kelayakan serta efektivitas Game Edukasi Multisensori “Tinta Ajaib” berbasis Android dalam meningkatkan kemampuan menulis permulaan anak Cerebral Palsy. Penelitian menggunakan metode Research and Development dengan model ADDIE melalui tahap analisis, desain, pengembangan, implementasi, dan evaluasi. Subjek penelitian terdiri dari enam anak Cerebral Palsy di SLB YPAC Surabaya. Kelayakan media dinilai oleh ahli media dan ahli materi, sedangkan kepraktisan dinilai oleh guru. Efektivitas diuji menggunakan desain One Group Pre-test– Post-test dan dianalisis melalui uji Wilcoxon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa game edukasi yang dikembangkan berada pada kategori sangat layak (validasi ahli media 93,57% dan ahli materi 92,35%), serta sangat praktis menurut guru (86,66%). Selain itu, terdapat peningkatan signifikan kemampuan menulis permulaan setelah penggunaan aplikasi, dibuktikan dengan nilai Asymp. Sig = 0,024 (< 0,05) pada uji Wilcoxon. Temuan ini menunjukkan bahwa Game Edukasi Multisensori “Tinta Ajaib” efektif meningkatkan kemampuan menulis permulaan anak Cerebral Palsy, sekaligus memberikan solusi teknologi pembelajaran yang adaptif, menarik, dan inklusif.
PENGARUH SOSIALISASI PAJAK, SANKSI PAJAK DAN TARIF PAJAK TERHADAP KEPATUHAN WAJIB PAJAK ORANG PRIBADI DI KECAMATAN TAMBUN SELATAN Muh Farhan Yudamahendra; Uswatun Khasanah; Maidani Maidani
Jurnal Ilmiah Akuntansi Vol. 3 No. 2 (2026): Mei : Jurnal Ilmiah Akuntansi (JILAK)
Publisher : CV. Denasya Smart Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69714/rmsk9e61

Abstract

This study aims to examine the effect of tax socialization, tax sanctions, and tax rates on individual taxpayer compliance in South Tambun District. This study uses primary data collected through questionnaires distributed to individual taxpayers in South Tambun District. The sample was determined using a purposive sampling method, with a total of 101 respondents. The data were analyzed using Smart PLS 4.1 software. The results indicate that tax socialization does not have a positive effect on taxpayer compliance, while tax sanctions and tax rates have a positive effect on taxpayer compliance.
Literasi Keuangan, Pengalaman Investasi, Dan Kepercayaan Dalam Membentuk Minat Investasi Cryptocurrency Di Kalangan Generasi Z Khasanah, Uswatun; Susilowati, Heni
EKOMA : Jurnal Ekonomi, Manajemen, Akuntansi Vol. 5 No. 3: Maret 2026
Publisher : CV. Ulil Albab Corp

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56799/ekoma.v5i3.16100

Abstract

Perkembanagan pesat teknologi digital mendorong generasi Z semakin aktif berpartisipasi dalam instrument investasi digital seperti cryptocurrency. Kemudahan akses melalui aplikasi keuangan memberikan peluang bagi generasi muda untuk berpartisipasi di pasar investasi secara lebih fleksibel. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi minat berinvestasi cryptocurrency gen Z, khususnya literasi keuangan, pengalaman investasi, dan kepercayaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, khususnya metode survei. Sampel penelitian ini adalah 93 orang, berdomisili di Kudus, yang memiliki pengalaman investasi sebelumnya, menggunakan teknik purposive sampling. Instrumen penelitian terdiri dari kuesioner dengan 20 indikator, diukur menggunakan skala Likert 1-5 dan dianalisis dengan regresi linier berganda. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa literasi keuangan berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat berinvestasi di cryptocurrency. Sementara pengalaman investasi memiliki pengaruh negatif dan signifikan yang menunjukkan pengalaman investasi sebelumnya dapat mempengaruhi persepsi risiko. Sedangkan kepercayaan tidak berpengaruh positif dan signifikan pada tingkat 5%. Model tersebut menjelaskan 12,4% varian minat berinvestasi cryptocurrency. Temuan ini menegaskan pentingnya peningkatan literasi keuangan di kalangan gen Z untuk mendukung pengambilan keputusan investasi yang lebih rasional di pasar keuangan digital.
Co-Authors Ainur Rifqi, Ainur Anis Nur Laili Aulia, Aldaniah Zahrotul Esyuananik, Esyuananik Fitriyani ,, Fitriyani Fitriyani, F Heni Susilowati Junaidi Junaidi Khoirudin, Rifki Maidani, Maidani Milatun Khanifah Muh Farhan Yudamahendra Muhammad Afif Muslimin, Edy Ningsih Fadhilah Nur Diana Nurissaidah Ulinnuha Putroue Keumala Intan Sari, Dian Candra Rini Novita Sari, Galuh Kartika Sujarwanto Sujarwanto, Sujarwanto Wika Dianita Utami