Garuda - Garba Rujukan Digital

PROJECT-BASED LEARNING OF THE QURAN IN ISLAMIC EDUCATION MANAGEMENT: AN INNOVATIVE APPROACH IN INTEGRATED ISLAMIC SCHOOLS Al Husaini, Muhammad; Harahap, Nasrudin; Hidayati Murtafiah, Nurul
Cakrawala Pedagogik Vol. 7 No. 1 (2023): Cakrawala Pedagogik
Publisher : Sekolah Tinggi Keguruan dan Pendidikan Syekh Manshur

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

This research investigates the implementation of Project-Based Learning of the Qur'an (PBL of the Qur'an) as an innovative approach in Islamic education management in integrated Islamic schools. This approach focuses on deepening the understanding of the Qur'an and integrating Islamic values into the daily lives of students. The study analyzes the benefits and challenges encountered during the implementation of PBL of the Qur'an. The research findings reveal that this approach offers significant benefits, including a deep understanding of the Qur'an, the development of practical skills, the integration of Islamic values into real-life actions, student engagement, and the involvement of parents and the community in the educational process. However, its implementation also faces challenges, such as adequate resource preparation, the evaluation of outcomes reflecting Qur'anic understanding, teacher commitment, and integration into existing curricula. Recommendations include teacher and staff training, the development of relevant teaching materials, improved evaluation methods, collaboration with parents and the community, and the need for further research in the implementation of PBL of the Qur'an. This research makes a significant contribution to understanding Islamic education management and innovative learning methods to create a relevant Islamic education that aligns with Islamic values in a constantly evolving world.

EDUCATIONAL QUALITY MANAGEMENT IN INTEGRATED ISLAMIC SCHOOLS (The Role of Stakeholders in Improving the Quality of Edu) Al Husaini, Muhammad; Siti Patimah; Andi Warisno; Nurul Hidayati Murtafiah
Cakrawala Pedagogik Vol 8 No 1 (2024): Cakrawala Pedagogik
Publisher : Sekolah Tinggi Keguruan dan Pendidikan Syekh Manshur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51499/cp.v8i1.634

Education is a shared responsibility. Stakeholder involvement is very important in improving the quality of education. Stakeholders have different roles and responsibilities in realizing educational goals. Building effective partnerships and collaboration between stakeholders is the key to improving the quality of education. This article discusses the role of stakeholders in improving the quality of education based on analysis of data and facts, as well as quotes from experts' opinions. Several suggestions are also presented for increasing the role of stakeholders in education. In conclusion, by understanding the role of stakeholders and implementing appropriate strategies, schools can utilize existing potential and resources to improve the quality of education in a sustainable manner.

Strategi Difusi Inovasi Teknologi dan Kesehatan Dalam Peningkatan Kesadaran Kesehatan Masyarakat di Purbaratu Rachman, Andi Nur; Al Husaini, Muhammad; Lukmana, Hen Hen; Dewi, Euis Nur Fitriani; Firmadi, Sidik
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 2 (2024): Artikel Riset Nopember 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i2.4954

Proses globalisasi dan perkembangan teknologi telah membawa dinamika yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk di bidang kesehatan. Masalah kesehatan saat ini menjadi salah satu perhatian utama di Indonesia, terutama dengan adanya tantangan untuk mendukung misi kesehatan nasional, yaitu mendorong masyarakat untuk hidup sehat dan memperluas akses terhadap pelayanan kesehatan yang berkualitas. Hal ini menjadi penting terutama di Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP) seperti Puskesmas, termasuk di Puskesmas Purbaratu. Program pengabdian ini bertujuan untuk memberikan solusi inovatif berupa aplikasi kesehatan terpadu yang mengintegrasikan pendekatan *transfer learning* dalam teknologi dan kesehatan, memungkinkan adaptasi teknologi informasi yang selaras dengan kebutuhan Puskesmas sebagai fasilitas kesehatan tingkat pertama. Melalui keterlibatan aktif tenaga kesehatan dan masyarakat setempat, pengembangan aplikasi kesehatan terpadu ini diharapkan menciptakan difusi inovasi yang mempermudah masyarakat untuk menerima dan menerapkan teknologi kesehatan melalui pendekatan kolaboratif. Program ini juga merupakan langkah proaktif dalam upaya meningkatkan kualitas kesehatan masyarakat dengan fokus pada pencegahan penyakit. Program ini mengedepankan promosi kesehatan melalui edukasi Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) yang disampaikan melalui sistem informasi yang dirancang untuk memberikan pendidikan kesehatan secara efektif dan mudah diakses. Diharapkan, pengabdian dan penerapan aplikasi ini mampu mendukung program kesehatan di tingkat masyarakat dengan memperkuat peran Puskesmas sebagai ujung tombak pelayanan kesehatan primer di Indonesia

Enhanced Plant Disease Detection Using Computer Vision YOLOv11: Pre-Trained Neural Network Model Application Al Husaini, Muhammad; Rachmat Raharja , Agung; Cahaya Putra , Vito Hafizh; Lukmana, Hen Hen
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 7 No. 1 (2025): Article Research January 2025
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v7i1.5146

This study investigates the application of YOLOv11, a cutting-edge deep learning model, to enhance the detection of plant diseases. Leveraging a comprehensive dataset of 737 images depicting tomato leaves affected by various diseases, YOLOv11 was trained and evaluated on key performance metrics such as precision, recall, and mAP. Experimental results the model was trained and evaluated on key metrics including accuracy (75.6%), precision (0.80), recall (0.77), and mAP@0.5 (75.6%). Experimental through base architectural such as enhanced feature extraction with C2 modules, improved multi-scale detection using SPPF layers, and optimized non-maximum suppression techniques. These improvements enable the model to achieve stable precision and recall for each class, even in challenging scenarios with overlapping objects and diverse environmental conditions. By addressing practical usability challenges, this system offers a scalable, accessible, and impactful solution for precision agriculture, paving the way for sustainable with this pretrained model. This study underscores the potential of deep learning-based models, particularly YOLOv11, in transforming the way monitoring and disease management are approached, demonstrating its ability to stable accuracy and operational efficiency in real-world applications. Furthermore, the practical usability of the YOLOv11-based system addresses challenges in the domain of precision plant detection desease. By providing a scalable, accessible, and highly efficient solution, the model offering a significant advancement toward sustainable agricultural practices.

Aplikasi Cerdas Berbasis Website Prediksi Harga Emas dengan Implementasi Algoritma Smoothing Time Series Forecasting Al Husaini, Muhammad; Hermansyah, Aam; Purwayoga, Vega; Lukmana, Hen Hen; Ramadhan, Delvan
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 2 No. 2 (2022): Article Research Volume 2 Issue 2, Desember 2022
Publisher : ITScience (Information Technology and Science)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v2i2.1888

Investasi emas merupakan hal yang umum dilakukan oleh masyarakat pada saat ini. Harga emas adalah salah satu hal penting yang menjadi fokus utama dalam melakukan investasi emas yang perlu akurasi ketepatan prediksi baik dalam kurun waktu minggu, hari ataupun tahun sehingga mampu memudahkan untuk menggunakan prediksi tersebut dalam berinvestasi baik untuk membeli atau menjual emas tersebut. Aplikasi berbasis web dengan implementasi algoritma time series forecasting ini dibangun untuk memudahkan dalam prediksi harga emas dengan menggunakan metode pemulusan moving average simple exponential smoothing hingga holt’s exponential dan holt’s winter’s exponential smoothing. Metode penelitian yang digunakan pada rancang bangun aplikasi berbasis web ini menggunakan metode prototype dari pengumpulan atau analisa kebutuhan sistem, membangun prototyping, mengkodekan sistem, evaluasi sistem, pengujian sistem hingga penggunaan sistem. Implementasi menggunakan algoritma pemulusan time-series forecasting yaitu menggunakan dataset yang diambil dari application programming interface (API) https://metalpriceapi.com dengan jumlah data harga emas yang digunakan sejumlah 872 data yang dilakukan pengujian akurasi menggunakan mean absolute percentage error (MAPE) untuk menguji akurasi data aktual dan prediksi dari ketiga algoritma tersebut yaitu dengan menghasilkan 5,517 % untuk metode simple exponential smoothing, 4,93 % pada metode holt’s exponential smoothing, dan 2,78 % untuk holt’s winter’s exponential smoothing. Penggunaan algoritma holt’s-winter’s menghasilkan akurasi yang lebih baik dari kedua algoritma sebelumnya dengan persentase akurasi yang baik berdasarkan pengujian akurasi mean absolute percentage error dengan nilai pengujian kurang dari 5 %.

VISUAL ENTITY OBJECT DETECTION SYSTEM IN SOCCER MATCHES BASED ON VARIOUS YOLO ARCHITECTURE Althaf Pramasetya Perkasa, Mochamad; El Akbar, R. Reza; Al Husaini, Muhammad; Rizal, Randi
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 5 No. 3 (2024): JUTIF Volume 5, Number 3, June 2024
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2024.5.3.2015

In this study, a performance comparison between the YOLOv7, YOLOv8, and YOLOv9 models in identifying objects in soccer matches is conducted. Parameter adjustments based on GPU storage capacity were also evaluated. The results show that YOLOv8 performs better, with higher precision, recall, and F1-score values, especially in the "Ball" class, and an overall accuracy (mAP@0.5) of 87.4%. YOLOv9 also performs similarly to YOLOv8, but YOLOv8's higher mAP@0.5 value shows its superiority in detecting objects with varying degrees of confidence. Both models show significant improvement compared to YOLOv7 in overall object detection performance. Therefore, based on these results, YOLOv8 can be considered as the model that is close to the best performance in detecting objects in the dataset used. This study not only provides insights into the performance and characteristics of the YOLOv7, YOLOv8, and YOLOv9 models in the context of object detection in soccer matches but also results in a dataset ready for additional analysis or for training deep learning models.

Enhanced Plant Disease Detection Using Computer Vision YOLOv11: Pre-Trained Neural Network Model Application Al Husaini, Muhammad; Rachmat Raharja , Agung; Cahaya Putra , Vito Hafizh; Lukmana, Hen Hen
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 7 No. 1 (2025): Article Research January 2025
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v7i1.5146

This study investigates the application of YOLOv11, a cutting-edge deep learning model, to enhance the detection of plant diseases. Leveraging a comprehensive dataset of 737 images depicting tomato leaves affected by various diseases, YOLOv11 was trained and evaluated on key performance metrics such as precision, recall, and mAP. Experimental results the model was trained and evaluated on key metrics including accuracy (75.6%), precision (0.80), recall (0.77), and mAP@0.5 (75.6%). Experimental through base architectural such as enhanced feature extraction with C2 modules, improved multi-scale detection using SPPF layers, and optimized non-maximum suppression techniques. These improvements enable the model to achieve stable precision and recall for each class, even in challenging scenarios with overlapping objects and diverse environmental conditions. By addressing practical usability challenges, this system offers a scalable, accessible, and impactful solution for precision agriculture, paving the way for sustainable with this pretrained model. This study underscores the potential of deep learning-based models, particularly YOLOv11, in transforming the way monitoring and disease management are approached, demonstrating its ability to stable accuracy and operational efficiency in real-world applications. Furthermore, the practical usability of the YOLOv11-based system addresses challenges in the domain of precision plant detection desease. By providing a scalable, accessible, and highly efficient solution, the model offering a significant advancement toward sustainable agricultural practices.

Aplikasi Cerdas Berbasis Website Prediksi Harga Emas dengan Implementasi Algoritma Smoothing Time Series Forecasting Al Husaini, Muhammad; Hermansyah, Aam; Purwayoga, Vega; Lukmana, Hen Hen; Ramadhan, Delvan
Data Sciences Indonesia (DSI) Vol. 2 No. 2 (2022): Article Research Volume 2 Issue 2, Desember 2022
Publisher : Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dsi.v2i2.1888

Investasi emas merupakan hal yang umum dilakukan oleh masyarakat pada saat ini. Harga emas adalah salah satu hal penting yang menjadi fokus utama dalam melakukan investasi emas yang perlu akurasi ketepatan prediksi baik dalam kurun waktu minggu, hari ataupun tahun sehingga mampu memudahkan untuk menggunakan prediksi tersebut dalam berinvestasi baik untuk membeli atau menjual emas tersebut. Aplikasi berbasis web dengan implementasi algoritma time series forecasting ini dibangun untuk memudahkan dalam prediksi harga emas dengan menggunakan metode pemulusan moving average simple exponential smoothing hingga holt’s exponential dan holt’s winter’s exponential smoothing. Metode penelitian yang digunakan pada rancang bangun aplikasi berbasis web ini menggunakan metode prototype dari pengumpulan atau analisa kebutuhan sistem, membangun prototyping, mengkodekan sistem, evaluasi sistem, pengujian sistem hingga penggunaan sistem. Implementasi menggunakan algoritma pemulusan time-series forecasting yaitu menggunakan dataset yang diambil dari application programming interface (API) https://metalpriceapi.com dengan jumlah data harga emas yang digunakan sejumlah 872 data yang dilakukan pengujian akurasi menggunakan mean absolute percentage error (MAPE) untuk menguji akurasi data aktual dan prediksi dari ketiga algoritma tersebut yaitu dengan menghasilkan 5,517 % untuk metode simple exponential smoothing, 4,93 % pada metode holt’s exponential smoothing, dan 2,78 % untuk holt’s winter’s exponential smoothing. Penggunaan algoritma holt’s-winter’s menghasilkan akurasi yang lebih baik dari kedua algoritma sebelumnya dengan persentase akurasi yang baik berdasarkan pengujian akurasi mean absolute percentage error dengan nilai pengujian kurang dari 5 %.

Strategi Difusi Inovasi Teknologi dan Kesehatan Dalam Peningkatan Kesadaran Kesehatan Masyarakat di Purbaratu Rachman, Andi Nur; Al Husaini, Muhammad; Lukmana, Hen Hen; Dewi, Euis Nur Fitriani; Firmadi, Sidik
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 4 No. 2 (2024): Artikel Riset Nopember 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v4i2.4954

Proses globalisasi dan perkembangan teknologi telah membawa dinamika yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk di bidang kesehatan. Masalah kesehatan saat ini menjadi salah satu perhatian utama di Indonesia, terutama dengan adanya tantangan untuk mendukung misi kesehatan nasional, yaitu mendorong masyarakat untuk hidup sehat dan memperluas akses terhadap pelayanan kesehatan yang berkualitas. Hal ini menjadi penting terutama di Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama (FKTP) seperti Puskesmas, termasuk di Puskesmas Purbaratu. Program pengabdian ini bertujuan untuk memberikan solusi inovatif berupa aplikasi kesehatan terpadu yang mengintegrasikan pendekatan *transfer learning* dalam teknologi dan kesehatan, memungkinkan adaptasi teknologi informasi yang selaras dengan kebutuhan Puskesmas sebagai fasilitas kesehatan tingkat pertama. Melalui keterlibatan aktif tenaga kesehatan dan masyarakat setempat, pengembangan aplikasi kesehatan terpadu ini diharapkan menciptakan difusi inovasi yang mempermudah masyarakat untuk menerima dan menerapkan teknologi kesehatan melalui pendekatan kolaboratif. Program ini juga merupakan langkah proaktif dalam upaya meningkatkan kualitas kesehatan masyarakat dengan fokus pada pencegahan penyakit. Program ini mengedepankan promosi kesehatan melalui edukasi Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) yang disampaikan melalui sistem informasi yang dirancang untuk memberikan pendidikan kesehatan secara efektif dan mudah diakses. Diharapkan, pengabdian dan penerapan aplikasi ini mampu mendukung program kesehatan di tingkat masyarakat dengan memperkuat peran Puskesmas sebagai ujung tombak pelayanan kesehatan primer di Indonesia

Pelatihan Literasi Digital, Koding, dan Kecerdasan Artifisial untuk Peningkatan Kapasitas Sekolah di Wilayah Kabupaten Tasikmalaya El Akbar, R Reza; Herwina, Wiwin; Handiman, Iman; Al Husaini, Muhammad; Lukmana, Hen Hen; Pitrianti, Siti; Asyaky, Muhammad Sidik
Dedikasi Sains dan Teknologi (DST) Vol. 5 No. 2 (2025): Artikel Pengabdian Nopember 2025
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/dst.v5i2.7327

Transformasi digital menuntut sekolah tanggap terhadap perubahan teknologi pembelajaran. Kegiatan pengabdian ini bertujuan meningkatkan literasi digital, kompetensi koding dasar, dan pemanfaatan kecerdasan artifisial (AI) bagi pendidik dan siswa di Kabupaten Tasikmalaya. Program mencakup asesmen kebutuhan, pelatihan literasi digital, pengenalan koding berbasis Scratch dan metode “unplugged”, serta pemanfaatan AI edukatif (mis. peringkasan, pembuatan bahan ajar, dan penilaian awal). Pendampingan lapangan dan project-based learning (PjBL) digunakan untuk memastikan adopsi di kelas. Luaran meliputi modul pelatihan, video tutorial, prototipe proyek ajar berbasis koding/AI, dan Rencana Tindak Lanjut (RTTL) tiap sekolah. Hasil awal menunjukkan peningkatan kepercayaan diri pendidik dalam mengintegrasikan teknologi, tersusunnya perangkat ajar digital, serta terbentuknya tim inovasi sekolah. Kegiatan ini menegaskan bahwa pendekatan bertahap, adaptif, dan berbasis proyek efektif mendorong adopsi teknologi pada satuan pendidikan dengan keterbatasan fasilitas.

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search