Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Applied Technology and Computing Science Journal Jurnal Independent Joutica : Journal of Informatic Unisla
MUNIF ROCHMAWANTO
FAKULTAS HUKUM - UNIVERSITAS ISLAM LAMONGAN
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
SISTEM PEMBINAAN NARAPIDANA TERORISME DI LEMBAGA PEMASYARAKATAN KELAS IIB LAMONGAN Munif Rochmawanto
Jurnal Independent Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Independent
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/ji.v6i1.87

Abstract

Sistem pemasyarakatan diselenggarakan dalam rangka membentuk Warga Binaan Pemasyarakatan agar menjadi manusia seutuhnya, menyadari kesalahan, memperbaiki diri, dan tidak mengulangi tindak pidana sehingga dapat diterima oleh lingkungan masyarakat, dapat aktif berperan dalam pembangunan, dapat hidup secara wajar sebagai warga negara yang baik dan bertanggungjawab. Ini berarti bahwa tujuan akhir dari sistem pemasyarakatan adalah bersatunya kembali Warga Binaan Pemasyarakatan dengan masyarakat, sebagai warga negara yang baik dan bertanggung jawab, sehingga keberadaan mantan Warga Binaan di masyarakat nantinya diharapkan mau dan mampu untuk ikut membangun masyarakat dan bukan sebaliknya justru menjadi penghambat dalam pembangunan.
PENGEMBANGAN E-LEARNING MENGGUNAKAN MOODLE DI UNIVERSITAS ISLAM LAMONGAN M. Ghofar Rohman; Munif Munif
Joutica Vol 5, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (385.927 KB) | DOI: 10.30736/jti.v5i1.414

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sistem pembelajaran berbasis website (e-learning) yang digunakan untuk pembelajaran daring di Universitas Islam Lamongan. Pada sistem pembelajaran daring ini ada 3 user; admin, dosen dan mahasiswa, admin sebagai pengendali utama aplikasi, dosen sebagai pengelola materi perkuliahan, tugas, quiz dan nilai, sedangkan mahasiswa dapat melihat materiperkuliahan untuk dipelajari, mengerjakan tugas, mengerjakan quiz, dan melihat nilai yang didapatkan. Pembelajaran daring di Universitas Islam Lamongan dilakukan dilaksanakan secara belended learning, dimana pembelajaran dilakukan dengan variasi antara pembelajaran daring dan tatap muka, untuk saling melengkapi kekurangan pada masing-masing pembelajaran. Pengembangan aplikasi pembelajaran daring di Universittas Islam Lamongan kedepanya perlu adanya pengembangan infrastruktur jaringan komputer, kemampuan dosen dalam menggunakan e-learning maupun dalam membuat isi (materi) pembelajaran daring, juga perlu adanya sesialisasi kepada mahasiswa mengenai penggunaan e-learning, dan adanya diseminasi tentang kebijakan pembelajaran daring pada sivitas akademika, sehingga dapat saling mendukung untuk peningkatan kualitas pembelajaran di Universitas Islam Lamongan.
Analysis of the K-Nearest Neighbor Algorithm to Determine the Prediction of Tofu Production Munif Munif; Mustain Mustain; Kurnia Yahya
TEKNOLOGI DITERAPKAN DAN JURNAL SAINS KOMPUTER Vol 5 No 1 (2022): June
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33086/atcsj.v5i1.3677

Abstract

The tofu factory in Kedungpring does not yet have a prediction system to estimate the number of tofu that will be predicted for the next month. As a result, companies cannot meet market demand in a timely and appropriate amount. Therefore, it is necessary to make a prediction system to determine the amount of tofu production in Kedungpring District. In this research, the application of K-Nearest Neighbor Algorithm Analysis Application to determine the prediction of the number of Web-Based production to make it easy to predict the number of tofu production. The system functional test results show that all features in the application are able to run properly and functionally. Testing the accuracy of the prediction system K-Nearest Neighbor algorithm to determine the prediction of the number of web-based tofu production that can produces a MAPE of 0.68%
Co-Authors AHMAD ROYANI HADZIQOTUN NAHDLIYAH JATMIKO WINARNO Kurnia Yahya M. Ghofar Rohman Mustain Mustain Tjahjani, Joejoen