Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

Pembuatan dan Pelatihan Sistem Informasi Pondok Pesantren Putri KH. Ahmad Basthomi Sebagai Media Promosi dan Informasi El Hakim, Faris Abdi; Pratama, Moch Deny; Asmunin, Asmunin; Fitria, Fitria; Rosita, Rosita
Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 5 No. 6 (2025): November 2025 - Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59395/altifani.v5i6.940

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Pondok Pesantren Putri KH. Ahmad Basthomi berbasis web sebagai media promosi dan informasi resmi lembaga. Pengembangan dilakukan karena sebelumnya pondok pesantren belum memiliki sarana digital untuk menyebarkan informasi secara luas dan efisien. Metode pelaksanaan meliputi analisis kebutuhan, pengembangan sistem menggunakan framework Laravel, implementasi, sosialisasi, serta pelatihan pengelolaan konten. Evaluasi dilakukan melalui survei kepuasan pengguna menggunakan skala Likert terhadap aspek tampilan, navigasi, kecepatan akses, akurasi informasi, dan kepuasan umum. Hasil menunjukkan nilai rata-rata kepuasan sebesar 4,51 yang menandakan bahwa sistem mudah digunakan, informatif, dan responsif. Penerapan sistem informasi ini terbukti meningkatkan efektivitas penyebaran informasi dan citra pesantren di masyarakat serta mendorong pesantren beradaptasi dengan perkembangan teknologi digital.
Efektivitas Media Pembelajaran Berbasis Scratch dalam Meningkatkan Pemahaman Huruf Hijaiyah pada Siswa SD Hang Tuah 7 Surabaya Fahmi, Hafizhuddin Zul; Nudin, Salamun Rohman; Hidayat, Andi Iwan Nur; Asmunin, Asmunin; Subani, Fisma Meividianugraha; Febrianto, Alvin
Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 6 No. 1 (2026): Januari 2026 - Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : Indonesian Scientific Journal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59395/altifani.v6i1.1082

Abstract

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan meningkatkan pemahaman huruf hijaiyah pada siswa kelas 5 SD Hang Tuah 7 Surabaya melalui inovasi media pembelajaran interaktif berbasis Scratch. Latar belakang penelitian didasari oleh data yang menunjukkan masih rendahnya kemampuan membaca Al-Qur’an di Indonesia. Metode pelaksanaan terdiri atas tiga tahap: persiapan, pelaksanaan pembelajaran menggunakan permainan edukatif Scratch, dan evaluasi melalui pre-test dan post-test. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan pemahaman siswa yang signifikan, dengan rata-rata nilai post-test mencapai 4,71 dari nilai maksimal 5. Analisis statistik menggunakan metode N-Gain menghasilkan nilai 0,90 yang termasuk dalam kategori tinggi, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa media pembelajaran berbasis Scratch terbukti efektif tidak hanya dalam meningkatkan pemahaman huruf hijaiyah, tetapi juga dalam menumbuhkan motivasi dan keterlibatan aktif siswa selama proses pembelajaran. 
Hybrid Transformer-XGBOOST Model Optimized with Ant Colony Algorithm for Early Heart Disease Detection: A Risk Factor-Driven and Interpretable Method Pratama, Moch Deny; El Hakim, Faris Abdi; Aditia Syahputra, Dimas Novian; Dermawan, Dodik Arwin; Asmunin, Asmunin; Nudin, Salamun Rohman; Nurhidayat, Andi Iwan
Journal of Applied Data Sciences Vol 7, No 1: January 2026
Publisher : Bright Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47738/jads.v7i1.969

Abstract

Cardiovascular diseases (CVDs) remain the leading cause of death worldwide, with significant socioeconomic consequences due to premature death and chronic disability. Although clinical screening techniques have evolved, early and accurate prediction of heart disease is still partial due to the limited capacity of conventional machine learning algorithms to model the complex nonlinear interactions among various contributing risk factors e.g., hypertension, diabetes, hyperlipidemia, and genetic predisposition. To address these challenges, this research introduces a hybrid framework that combines the Transformer architecture known for its robust self-attention mechanism and high representational capabilities with Ant Colony Optimization (ACO), a nature-inspired metaheuristic algorithm modeled on the foraging behavior of ants, to enable adaptive and efficient hyperparameter optimization. The proposed model processes structured clinical data by encoding categorical variables into embeddings and normalizing numerical features, resulting in a unified tabular representation suitable for transformer-based analysis. ACO improves model efficiency by optimizing key parameters e.g., embedding configuration, learning rate, and depth, reducing manual intervention and computational overhead. The proposed Hybrid Transformer-ACO model focuses on interpretable clinical features to provide actionable risk stratification. Model evaluation was performed using classification metrics e.g., accuracy, precision, recall, F1 score, and time complexity to measure predictive performance and computational efficiency during the training and inference phases. These evaluation criteria provide evidence of the model's diagnostic reliability, generalizability, and practical feasibility for clinical application.. The model achieved 100% accuracy, sensitivity, specificity, and F1-score, outperforming several models. Time complexity analysis demonstrated efficient training and testing, while the model interpretability supports transparency and trust.