Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.452
P-Index
This Author published in this journals
All Journal E-Journal Of Cultural Studies Jurnal Pendidikan Seni Rupa RETORIKA: Jurnal Bahasa, Sastra, dan Pengajarannya Jurnal Fokus Elektroda : Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali Jurnal Basataka (JBT) JURNAL EKSBIS Progress: Jurnal Pendidikan, Akuntansi dan Keuangan Jurnal Pendidikan Sosiologi Undiksha Fokus Elektroda: Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali) ASWAJA: Jurnal Pendidikan dan Keislaman Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT
Hardiman Hardiman
School of Civil Engineering, Universiti Sains Malaysia USM 14300 Nibong Tebal, Penang, Malaysia
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Pengenalan Pola Aksara Ulu Banyuasin dengan Metode Convolutional Neural Network dan Support Vector Machine Hardiman, Hardiman
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 10, No 4 (2025)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v10i4.8793

Abstract

Pattern recognition of script characters is a challenge in digital image processing. This study classifies Ulu Banyuasin script using a combination of Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM). CNN with the VGG16 architecture is utilized for feature extraction, while classification is performed using Multi-Layer Perceptron (MLP) and SVM. The dataset undergoes preprocessing to enhance data quality. Experimental results indicate that the VGG16-SVM combination achieves an accuracy of 99%, outperforming VGG16-MLP, which attains 93%. The performance of VGG16-SVM demonstrates the effectiveness of SVM in improving accuracy after CNN-based feature extraction. However, the risk of overfitting must be considered. Strategies such as data augmentation, hyperparameter tuning, and regularization can be employed to enhance model generalization. This method has proven effective in recognizing Ulu Banyuasin script and can be applied to other character recognition systems.
TRADISI MAULIDAN DALAM PRAKTIK KEAGAMAAN MUSLIM: RELEVANSINYA TERHADAP NILAI-NILAI PENDIDIKAN ISLAM DALAM PERSPEKTIF HADIS Idris, Mahsyar; Hardiman, Hardiman; Subriani, Dewi
Jurnal Basataka (JBT) Vol. 9 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : Prodi Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia, Universitas Balikpapan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36277/basataka.v9i1.1373

Abstract

Maulidan adalah tradisi peringatan hari kelahiran Nabi Muhammad SAW yang dirayakan oleh umat Muslim di berbagai belahan dunia. Tradisi ini memiliki akar sejarah yang panjang dan telah menjadi bagian dari praktik keagamaan Muslim. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis relevansi tradisi Maulidan dalam praktik keagamaan Muslim terhadap nilai-nilai pendidikan Islam dalam perspektif hadis. Metode penelitian yang digunakan adalah studi pustaka dengan pendekatan kualitatif. Data yang dikumpulkan dianalisis secara deskriptif dan interpretatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tradisi Maulidan memiliki relevansi yang signifikan terhadap nilai-nilai pendidikan Islam, seperti cinta kepada Nabi Muhammad SAW, peningkatan pengetahuan tentang sejarah dan ajaran Islam, mempererat tali silaturahmi, serta menumbuhkan semangat berbagi dan kepedulian sosial. Perspektif hadis memberikan landasan yang kuat untuk memahami nilai-nilai pendidikan Islam yang terkandung dalam tradisi Maulidan.
Co-Authors Aj, Andi Meirling Drs. I Wayan Mudana,M.Si. . Firdaus Firdaus Herdiana, Iis I Gede Mudana I Nyoman Darma Putra Idris, Mahsyar Indarwati Indarwati Kaharuddin, Mutahharah Nemin Luh Suartini . LUKMAN, LUKMAN Maarif, Didin Samsul Musfira, Musfira Nengah Bawa Atmadja Rediasa, I Nyoman Rismayanti Rismayanti Sahabuddin Hay, Sahabuddin Samuel Jie, Samuel Setiawan, Daniel Subriani, Dewi Tegar , Hayat Utomo, Irawan Adji Cahyo Wahyuddin Wahyuddin Yasa, I Kadek Anggardana