Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.56
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SCHOOL EDUCATION JOURNAL PGSD FIP UNIMED Kubik NUMERICAL (Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Psikologi Konseling: Jurnal Kajian Psikologi dan Konseling Jurnal Pemberdayaan Masyarakat JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Abdidas KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
DIdi Febrian
Universitas Negeri Medan
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
“BUDIKDAMPER” Upaya Ketahanan Pangan Bagi Masyarakat Terdampak COVID-19 Arnita Piliang; Marlina Sinaga; Faridawaty Marpaung; DIdi Febrian; Prihatin Ningsih Sagala
Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Vol 9, No 1 (2021): Jurnal Pemberdayaan Masyarakat
Publisher : Program Studi Pengembangan Masyarakat Islam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37064/jpm.v9i1.8832

Abstract

Kelurahan Tegal Sari III Kecamatan Medan Area, khusunya warga Lingkungan II dan Lingkungan IIImerupakan kelurahan yang terletak di Kecamatan Medan Area Kota Medan. Daerah ini merupakan salah satu pemukiman padat penduduk yang berada pusat kota, dan tingkat pendapatan masyarakat menengah ke bawah.Lebih dari 70% masyarakatnya berprofesi sebagai buruh harian lepas dan membuka usaha konvesi skala kecil-menengah.  Jumlah penduduk Kelurahan Tegal Sari III ± 8337 jiwa. Karakteristik penduduk terbanyak dengan usia > 60 tahun yaitu sebanyak lebih dari 1000 jiwa. Namun, akibat adanya wabah covid-19 banyak warga yang tidak mempunyai pekerjaan lagi sehingga berdampak pada ketidakmampuan warga untuk memenuhi kebutuhan hidup keluarganya dan tak dapat mengandalkan apapun selain bantuan dari pemerintah untuk bertahan hidup. Penerapan budikdamber sebagai pengembangan dari system akuaponik diharapkan mampu sebagai upaya ketahanan pangan bagi warga yang kesusahan untuk memenuhi kebutuhan hidup keluarga dan sebagai sarana untuk mengasah kemampuan dalam melakukan usaha budidaya ikan dan sayur-sayuran. Sosialisasi dilakukan dengan cara menyampaikan materi tentang budikdamber yang akan diikuti oleh warga Kelurarahan Tegal sari III Kecamatan Medan Area yang terkena dampak Covicd-19 . Metode yang dilakukan ialah dengan cara demonstrasi mengenai budikdamber yang di damping oleh tim dosen dan mahasiswa serta akan meyerahkan rakitan budikdamber beserta bibit sayuran dan ikan lele.
Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara Yang Datang Ke Sumatera Utara Dengan Fuzzy Time Series Didi Febrian; Dinda Kartika; Debora Agnes Jessica Nainggolan
KUBIK Vol 6, No 1 (2021): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v6i1.10604

Abstract

Pariwisata merupakan sektor ekonomi yang secara langsung menyentuh dan melibatkan masyarakat. Akibatnya, perubahan sektor pariwisata akan berdampak langsung bagi parekonomian masyarakat. Berdasarkan data BPS, jumlah wisatawan mancanegara yang datang ke Sumatera Utara berfluktuasi, artinya jumlahnya dapat meningkat maupun menurun setiap bulan dan tahun. Berfluktuasinya perubahan jumlah wisatawan ini akan memberikan dampak bagi pelaku pariwisata. Oleh sebab itu, diperlukan suatu cara untuk meramalkan perkiraan jumlah wisatawan, khususnya mancanegara yang datang. Pada penelitian ini, peneliti meramalkan jumlah wisatawan mancanegara yang datang ke Sumatera Utara dengan metode Fuzzy Time Series Markov Chain Model. Pada tahapan penentuan banyak dan panjang interval, digunakan dua rumusan yaitu rumus Sturges dan average based length untuk diperbandingkan hasil peramalannya. Dengan rumus Sturges diperoleh banyak interval 7. Sedangkan rumus average based length diperoleh 20. Penelitian ini menggunakan Data Training sebanyak 85 data dan data uji 23 data. Data-data tersebut merupakan data sekunder yang diambil dari BPS Sumatera Utara. Nilai MAPE dari hasil peramalan dengan banyak interval 7 adalah 6.66 %  dan dengan interval 20 adalah 9.87 %.
PENGUATAN KOMPETENSI GURU DALAM PENILAIAN AUTENTIK BERBASIS HOTS (HIGHER ORDER THINKING SKILLS) Lala Jelita Ananda; Fahrurrozi Fahrurrozi; Didi Febrian
SCHOOL EDUCATION JOURNAL PGSD FIP UNIMED Vol 9, No 3 (2019): SCHOOL EDUCATION JOURNAL PGSD FIP UNIMED
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (273.388 KB) | DOI: 10.24114/sejpgsd.v9i3.16155

Abstract

Through HOTS (Higher Order Thinking Skills) based authentic learning and assessment assistance conducted at SDN 101766 Bandar Setia for class teachers, the results were obtained that the teachers could carry out HOTS-based authentic learning and assessment in Elementary Schools after obtaining material, training and mentoring from the service team. This mentoring activity was based on the results of preliminary observations at SDN 101766 Bandar Setia, that the teachers did not really understand the authentic HOTS-based learning and assessment and also still had difficulty in applying HOTS to learning. Furthermore, assistance was provided to SDN 101766 Bandar Setia teachers through workshops, training and mentoring activities. Activities carried out in three stages, namely: 1) Preparation; 2) Implementation; 3) Evaluation, and 4) Follow Up. The products produced through this activity are a Book Collection of RPP and HOTS-based Authentic Assessment, HOTS-based Authentic Assessment Handbook, Activity Videos, and Learning Videos.Keywords: authentic assessment, HOTS, competence.
Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara Yang Datang Ke Sumatera Utara Dengan Fuzzy Time Series Didi Febrian; Dinda Kartika; Debora Agnes Jessica Nainggolan
KUBIK Vol 6, No 1 (2021): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v6i1.10604

Abstract

Pariwisata merupakan sektor ekonomi yang secara langsung menyentuh dan melibatkan masyarakat. Akibatnya, perubahan sektor pariwisata akan berdampak langsung bagi parekonomian masyarakat. Berdasarkan data BPS, jumlah wisatawan mancanegara yang datang ke Sumatera Utara berfluktuasi, artinya jumlahnya dapat meningkat maupun menurun setiap bulan dan tahun. Berfluktuasinya perubahan jumlah wisatawan ini akan memberikan dampak bagi pelaku pariwisata. Oleh sebab itu, diperlukan suatu cara untuk meramalkan perkiraan jumlah wisatawan, khususnya mancanegara yang datang. Pada penelitian ini, peneliti meramalkan jumlah wisatawan mancanegara yang datang ke Sumatera Utara dengan metode Fuzzy Time Series Markov Chain Model. Pada tahapan penentuan banyak dan panjang interval, digunakan dua rumusan yaitu rumus Sturges dan average based length untuk diperbandingkan hasil peramalannya. Dengan rumus Sturges diperoleh banyak interval 7. Sedangkan rumus average based length diperoleh 20. Penelitian ini menggunakan Data Training sebanyak 85 data dan data uji 23 data. Data-data tersebut merupakan data sekunder yang diambil dari BPS Sumatera Utara. Nilai MAPE dari hasil peramalan dengan banyak interval 7 adalah 6.66 %  dan dengan interval 20 adalah 9.87 %.
Peningkatan Kemampuan Literasi Anak Usia Sekolah Dasar dengan Funtastic Learning di Kelurahan Tegal Sari II Medan Arnita Arnita; Didi Febrian; Faridawaty Marpaung; Marlina Setia Sinaga; Muhammad Yani
Jurnal Abdidas Vol. 3 No. 3 (2022): June, Pages 355-611
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/abdidas.v3i3.599

Abstract

Rendahnya kesadaran anak-anak warga Tegal Sari II untuk bersekolah terutama disaat pandemi Covid-19 melanda. Hal ini diketahui dari kegiatan anak-anak selama ini, mereka diwajibkan untuk melakukan pembelajaran daring, namun banyak anak-anak yang tidak mempunyai kemampuan untuk bisa melakukan pembalajaran secara daring karena kesibukan orang tua yang bekerja sehingga tidak dapat mendampingi anak-anak belajar. Selain itu terbatasnya perangkat yang akan digunakan untuk melakukan pembelajaran, mengingat keadaan ekonomi keluarga yang tidak stabil akibat pandemik. Akhirnya anak-anak hanya menghabiskan waktu dengan bermain sepanjang hari. Kemampuan literasi dan numerasi anak rendah, kemampuan komunikasi juga rendah, begitu juga dengan minat belajar. Oleh karena itu, perlu dilakukan kegiatan literasi dan numerasi dengan cara yang menyenangkan. Pengabdian masyarakat yang dilakukan adalah menyediakan sumber bacaan bagia anak-anak dan mengadakan kegiatan seperti mendongeng dan story telling, permainan tangram dan kota operasi Ajaib. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan literasi anak dengan aktifitas yang menyenangkan. kegiatn kegiatan dilakukan  sebanyak tiga kali. Dampak dari kegiatan yang dilakukan bahwa terlihat perubahan kemampuan komunikasi anak dalam meceritakan kembali dongeng dan cerita yang disampaikan melalui story telling. Selain itu anak-anak juga semakin tangkas dan percaya diri mengerjakan latihan matematika seperti aritmatika, logika dan bangun ruang. Harapannya ada keberlanjutan kegiatan setelah kegiatan pengabdian selesai dilaksanakan dengan melibatkan remaja masjid sebagai pembina anak-anak setelah kegiatan pengabdian selesai dilaksanakan.
Comparison of Fuzzy Time Series Markov Chain and Fuzzy Time Series Lee in North Sumatra Import Value Forecasting Syukur Iman J. Telaumbanua; Didi Febrian
Numerical: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 7 No. 1 (2023)
Publisher : Institut Agama Islam Ma'arif NU (IAIMNU) Metro Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25217/numerical.v7i1.2745

Abstract

North Sumatra is a province that carries out import activities in other provinces to complement the shortage of goods in North Sumatra. Every month based on data from the Central Bureau of Statistics (BPS) of North Sumatra, the import value of North Sumatra constantly fluctuates. So a method is needed to show the increase or decrease in the value of North Sumatra in the next period. The method is forecasting, where forecasting is an activity that predicts something in the future, intending to get information in the next period as a decision or decision in the future. Many forecasting methods can be used, but this study uses fuzzy time series Markov Chain and fuzzy time series Lee methods. These two methods aim to obtain the best forecasting method based on the minor mean absolute percentage error (MAPE) and mean square error (MSE). In this study, the data is on the value of imports in North Sumatra taken from the Central Statistics Agency (BPS) of North Sumatra. The test results on forecasting the import value of North Sumatra show that the fuzzy time series Markov Chain is better than the Fuzzy Time series Lee based on the smallest MAPE and MSE values. The MAPE fuzzy time series Markov Chain value is 7.7467%, and the MSE value is 176,748,587. Meanwhile, Lee's fuzzy time series has a MAPE of 10.014% and an MSE value of 2,387,874,804.
Comparison of Fuzzy Time Series Markov Chain and Fuzzy Time Series Lee in North Sumatra Import Value Forecasting Syukur Iman J. Telaumbanua; Didi Febrian
Numerical: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 7 No. 1 (2023)
Publisher : Institut Agama Islam Ma'arif NU (IAIMNU) Metro Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25217/numerical.v7i1.2745

Abstract

North Sumatra is a province that carries out import activities in other provinces to complement the shortage of goods in North Sumatra. Every month based on data from the Central Bureau of Statistics (BPS) of North Sumatra, the import value of North Sumatra constantly fluctuates. So a method is needed to show the increase or decrease in the value of North Sumatra in the next period. The method is forecasting, where forecasting is an activity that predicts something in the future, intending to get information in the next period as a decision or decision in the future. Many forecasting methods can be used, but this study uses fuzzy time series Markov Chain and fuzzy time series Lee methods. These two methods aim to obtain the best forecasting method based on the minor mean absolute percentage error (MAPE) and mean square error (MSE). In this study, the data is on the value of imports in North Sumatra taken from the Central Statistics Agency (BPS) of North Sumatra. The test results on forecasting the import value of North Sumatra show that the fuzzy time series Markov Chain is better than the Fuzzy Time series Lee based on the smallest MAPE and MSE values. The MAPE fuzzy time series Markov Chain value is 7.7467%, and the MSE value is 176,748,587. Meanwhile, Lee's fuzzy time series has a MAPE of 10.014% and an MSE value of 2,387,874,804.
IDENTIFIKASI JENIS PENYAKIT PADA TANAMAN CABAI RAWIT MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DI DESA BINTANG KECAMATAN SIDIKALANG Josafat Simanjutak, Todo; Saputra S, Kana; Syahputra, Hermawan; Iskandar Al Idrus, Said; Febrian, Didi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12403

Abstract

Cabai rawit merupakan jenis tanaman terna atau setengah merdu, memiliki tinggi sekitar 50-120 cm dengan umur bisa mencapai 3 tahun, Prospek cabai rawit cukup menjanjikan untuk memenuhi kebutuhan domestik dan ekspor Namun, produksi justru menurun. Salah satu faktor penyebab rendahnya produksi tanaman cabai adalah adanya gangguan penyakit yang menyerang. Identifikasi penyakit tanaman menjadi langkah penting dalam pemeliharaan dan perawatan, termasuk pada cabai rawit.metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode CNN (Convolutional Neural Network) dengan LeNet-5 sebagai arsitekturnya.Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur LeNet-5 untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi enam kelas penyakit pada tanaman cabai rawit di Desa Bintang, Kecamatan Sidikalang, dengan kinerja yang cukup baik ditunjukkan oleh akurasi 86%, presisi 87%, recall 86%, dan f1-score 86%.Untuk meningkatkan performa sistem, disarankan untuk melakukan eksperimen lebih lanjut dengan mengoptimalkan hyperparameter seperti learning rate dan jumlah epoch, memperluas dataset dengan variasi citra, mengeksplorasi arsitektur model yang lebih modern seperti AlexNet atau ResNet, serta menggunakan perangkat keras dengan spesifikasi yang lebih tinggi untuk efisiensi dan kecepatan pemrosesan yang lebih baik.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PENERIMA BANTUAN PANGAN NON TUNAI (BPNT) BERBASIS WEB: STUDI KASUS: KELURAHAN CENGKEH TURI Syarida Aini, Desti; Febrian, Didi; Nasution, Hamidah; Iskandar Al Idrus, Said; Indra, Zulfahmi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13770

Abstract

Kemiskinan merupakan tantangan utama dalam pembangunan Indonesia, yang semakin diperburuk oleh krisis ekonomi 1998. Untuk mengatasi hal ini, pemerintah meluncurkan program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) melalui sistem uang elektronik bagi keluarga miskin, guna memastikan pemenuhan pangan dan meringankan beban pengeluaran. Program ini juga mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs). Namun, pengolahan data penerima BPNT di Kelurahan Cengkeh Turi masih dilakukan secara manual, menyebabkan proses yang lam dan subjektif. Oleh karena itu, dibutuhkan analisis menggunakan teknik data mining, seperti klasifikasi Naïve Bayes, untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi dalam hal akurasi penyaluran bantuan. Naïve Bayes dipilih karena merupakan algoritma klasifikasi yang efisien dan efektif, menggunakan probabilitas dan statistik untuk memprediksi kategori data. Meskipun mengasumsikan independensi antar atribut, algoritma ini tetap memberikan hasil yang baik. Hasil klasifikasi menggunakan Naïve Bayes menunjukkan akurasi sebesar 83,33%, dengan 16,67% data terdeteksi kurang tepat sasaran. Dari 20% data uji, 9 data diterima dan 21 data ditolak. Dengan 25 data yang sesuai dan 5 data yang tidak sesuai, sistem ini efektif mengidentifikasi kelompok yang membutuhkan bantuan berdasarkan variabel yang memiliki korelasi kuat dengan hasil klasifikasi.
IMPLEMENTASI METODE GLCM DAN KNN UNTUK MENGIDENTIFIKASI JENIS BUNGA ANGGREK (ORCHIDACEAE) Nurkhalizah, Rezeki; Febrian, Didi; Manullang, Sudianto; Iskandar Al Idrus, Said; Yandra Niska, Debi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14142

Abstract

Identifikasi jenis bunga anggrek (Orchidaceae) merupakan salah satu tantangan dalam bidang pengolahan citra digital, mengingat keberagaman bentuk dan warna pada setiap spesies. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengidentifikasi jenis bunga anggrek. GLCM digunakan untuk mengekstraksi fitur tekstur pada gambar bunga anggrek, seperti kontras, korelasi, energi, dan homogenitas, yang dapat menggambarkan pola tekstur spesifik pada setiap jenis bunga. Fitur-fitur yang diperoleh kemudian digunakan sebagai input dalam metode klasifikasi KNN untuk mengklasifikasikan gambar bunga anggrek ke dalam kategori spesies yang sesuai. Dataset yang digunakan terdiri dari citra berbagai jenis bunga anggrek, yang telah melalui proses pra-pemrosesan seperti konversi ke grayscale, normalisasi ukuran, dan segmentasi objek bunga dari latar belakang. Proses pelatihan dilakukan dengan membagi dataset menjadi 80% data training dan 20% data testing. Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi metode GLCM dan KNN dapat memberikan akurasi identifikasi yang tinggi, membuktikan efektivitasnya dalam mengenali variasi jenis bunga anggrek berdasarkan karakteristik tekstur citra. Dari hasil pengujian, sistem yang dikembangkan mencapai akurasi sebesar 78,95%, yang menunjukkan kinerja yang cukup baik untuk klasifikasi awal. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi kontribusi dalam pengembangan sistem identifikasi otomatis untuk tanaman anggrek, yang berguna bagi bidang botani, konservasi, serta mendukung digitalisasi data flora. Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan dengan memperluas jumlah data, menggabungkan fitur warna atau bentuk, serta menguji algoritma klasifikasi lain untuk meningkatkan akurasi dan keandalan sistem.
Co-Authors Adidtya Perdana, Adidtya Arnita Arnita Arnita Arnita Arnita Piliang Butar, Pelixman Butar Debora Agnes Jessica Nainggolan Dinda Kartika Fahrur Rozi Ginting, Rafael Lisinus Hermawan Syahputra Josafat Simanjutak, Todo Kana Saputra S Kartika, Dinda LALA JELITA ANANDA Manullang, Sudianto Marlina Sinaga Marpaung, Faridawaty Nasution, Hamidah . Niska, Debi Yandra Nurkhalizah, Rezeki Nurul Ain Farhana Nurul Maulida Surbakti Prihatin Ningsih Sagala Said . Iskandar Sinaga, Marlina Setia Sri Dewi Syarida Aini, Desti Syukur Iman J. Telaumbanua Yulita Molliq Rangkuti Zulfahmi Indra, Zulfahmi