Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.674
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ELINVO (Electronics, Informatics, and Vocational Education) Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer JOIV : International Journal on Informatics Visualization Faktor Exacta INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Onoma: Pendidikan, Bahasa, dan Sastra Klasikal: Journal of Education, Language Teaching and Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Panrannuangku Jurnal Pengabdian Masyarakat Chemistry Education Review Online Learning in Educational Research Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat Teknovokasi : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pendidikan Terapan Vokatek : Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Ininnawa: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Security, Computer, Information, Embedded, Network and Intelligence System Jurnal Kemitraan Responsif untuk Aksi Inovatif dan Pengabdian Masyarakat Journal of Deep Learning, Computer Vision and Digital Image Processing Jurnal Sipakatau Journal of Progressive Information, Security, Computer and Embedded System Jurnal MediaTIK Journal of Computers, Informatics, and Vocational Education Media Elektrik
Muhammad Fajar B
Universitas Negeri Makassar
Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 50 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 50 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Pengaruh Media E-Learning Berbasis LMS Moodle dan Motivasi Belajar terhadap Hasil Belajar Mahasiswa di Masa Pandemi Covid-19 Fakhri, M. Miftach; Fadhilatunisa, Della; Rosidah, Rosidah; Fajar B, Muhammad; Satnur, Muh. Alham; Fajrin, Farid
Chemistry Education Review (CER) Volume 5 Nomor 2 Maret 2022
Publisher : Program Pasca Sarjana UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (469.741 KB) | DOI: 10.26858/cer.v5i2.32724

Abstract

Online learning in E-learning Media in Covid-19 conditions involving lecturers as educators and students as educators has an important role in improving student learning outcomes.  The purpose of this study was to find out the influence of E-learning based on LMS Moodle and Motivation to Learn partially and simultaneously on student learning outcomes. This type of research is a mix method that integrates quantitative and qualitative research with sequential explanatory forms. The data collection techniques used are questionnaires or questionnaires and interviews. The instruments used are questionnaire sheets and interviews that are used to collect the data needed. The sample from this study was 75 accounting students. The data analysis used is inferential analysis with Classical Assumption Test (Normality Test and Linearity Test) and Multiple Regression Analysis with partial t test and simultaneous F test. The results showed that there was an influence of LMS Moodle-based E-learning Media, Partial and simultaneous Learning Motivation on student learning outcomes which was indicated by a significant value smaller than 0.05 and the large influence of both variables on dependent variables of 60.6%.
ANALISIS TEKNIK PREPROCESSING PADA SENTIMEN MASYARAKAT TERKAIT KONFLIK ISRAEL-PALESTINA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE Syam, Abd. Azis; Hardy M, Galang; Salim, Agus; Surianto, Dewi Fatmarani; Fajar B, Muhammad
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 3 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i3.5527

Abstract

Konflik Israel dan Palestina menjadi perhatian di media sosial saat ini terutama di Indonesia. Beragam ulasan yang dapat ditemui pada media sosial baik yang bersifat negatif maupun positif. Oleh sebab itu dilakukanlah sebuah penelitian yang bertujuan untuk menganalisa ulasan yang bersifat positif maupun negatif oleh Masyarakat Indonesia terhadap masalah yang sedang terjadi antara Israel dan Palestina di media sosial menggunakan algoritma Support Vector Machine dengan tiga skema preprocessing. Metode penelitian dilaksanakan dengan berbagai tahap yakni pengumpulan data ulasan, preprocessing data ulasan, klasifikasi, dan evaluasi model. Penelitian ini menggunakan data komentar masyarakat Indonesia pada platform YouTube. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa skema 3 yang menerapkan casefolding dan stemming memiliki nilai akurasi tertinggi dimana nilai F1-Score untuk ulasan positif mencapai 98% dan untuk ulasan negatif mencapai 93%, diikuti oleh skema 1 yang menerapkan casefolding, stopword dan stemming dengan nilai F1-Score untuk ulasan positif mencapai 97% dan ulasan negatif mencapai 85% dan yang terakhir adalah skema 2 yang menerapkan casefolding dan stopword dengan nilai F1-Score untuk ulasan positif mencapai 96% dan ulasan negatif mencapai 85%. Dengan hasil tersebut dapat dilihat bahwa skema preprocessing mempengaruhi hasil dari algoritma Support Vector Machine.
Analisis Sentimen Terhadap Kontroversi Putusan MK Mengenai Usia Capres-Cawapres Menggunakan Multi-Layer Perceptron Dengan Teknik SMOTE Sasmita, Sasmita; Jariah S.Intam, Rezki Nurul; Surianto, Dewi Fatmarani; B, Muhammad Fajar
Faktor Exacta Vol 17, No 2 (2024)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v17i2.22442

Abstract

In October 2023, the Constitutional Court's decision on age limit requirements for presidential and vice-presidential candidates stirred controversy, perceived as favoring a specific vice-presidential candidate. Public reactions flooded social media platforms, particularly on Najwa Shihab's YouTube channel, where sentiment analysis was conducted on 505 comments under the video titled "Putusan MK: Publik memang Seharusnya Marah" (Constitutional Court Decision: The Public Should Indeed Be Angry). The comments were categorized into three sentiment classes: 425 negative, 42 neutral, and 38 positive. The study employed Multi-Layer Perceptron (MLP) models tested on both imbalanced and balanced data using the SMOTE oversampling technique. Two feature extraction methods, TF-IDF weighting and countvectorizer, were applied. Results showed that the combination of TF-IDF with balanced data yielded the most effective classification model, boasting a remarkable accuracy, precision, recall, and F1-score, each at 99%.
Pelatihan Tindakan Kelas (PTK) Bagi Guru-Guru SDN 1 Centre Patalassang Di Kabupaten Takalar M. Miftach Fakhri; Muhammad Fajar B; Akmal Hidayat; Dewi Fatmarani Surianto; Andika Isma; Rosidah; Wirawan Setialaksana
Vokatek : Jurnal Pengabdian Masyarakat Volume 1: Issue 1 (Februari 2023)
Publisher : Sakura Digital Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61255/vokatekjpm.v1i1.27

Abstract

Salah satu usaha agar mutu pendidikan di Indonesia dapat ditingkatkan adalah dengan memperbaiki proses belajar di dalam maupun di luar kelas. Proses belajar mengajar ini dapat diperbaiki salah satunya adalah dengan cara mengadakan Penelitian Tindakan Kelas (PTK). PTK merupakan hal yang sangat penting sehingga wajib ada pada semua sekolah-sekolah di Indonesia, salah satunya di SD 1 Centre Patalassang, Kabupaten Takalar. Metode Pelaksanaan Pengabdian yang dilakukan adalah ceramah, diskusi, serta evaluasi. Adapun hasil evaluasi dari pre-test dan post-test yang diperoleh adalah rata-rata skor jawaban peserta pelatihan sebesar 31,75 persen atau kategori rendah, sedangkan rata-rata skor jawaban post-test peserta pelatihan sebesar 87,41 persen kategori sangat tinggi. Ini berarti program ini dianggap berhasil karena skor jawaban post-test peserta pelatihan lebih tinggi dibandingkan dengan skor jawaban pre-test.
PKM Pelatihan Penelitian Tindakan Kelas Bagi Guru di Kabupaten Sidrap Sudarmanto Jayanegara; Asri Ismail; Asis Nojeng; Muhammad Fajar B; Dary Mochamad Rifqie; Muhammad Akil; Fhatiah Adiba
Vokatek : Jurnal Pengabdian Masyarakat Volume 1: Issue 2 (Juni 2023)
Publisher : Sakura Digital Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61255/vokatekjpm.v1i2.87

Abstract

Kualitas suatu pendidikan dapat ditingkatkan melalui berbagai langkah salah satunya adalah lewat penelitian tindakan kelas (PTK). Lewat PTK ini mutu pendidikan di Indonesia dapat ditingkatkan dengan memperbaiki proses belajar di dalam maupun di luar kelas. PTK merupakan hal yang penting sehingga wajib dilaksanakan pada semua sekolah-sekolah di Indonesia, salah satunya sekolah yang ada di Kabupaten Sidrap. Metode Pelaksanaan Pengabdian yang dilakukan adalah ceramah dan diskusi. Peserta kegiatan merupakan guru-guru sekolah, baik guru sekolah dasar maupun sekolah menengah ke atas di Kabupaten Sidrap. Kegiatan ini dilaksanakan selama satu hari pada bulan Januari 2023 dan dilaksanakan di Aula Kementerian Agama Kabupaten Sidrap.
Penentuan Jumlah Produksi Roti Pada Toko Roti Kayla Menggunakan Fuzzy Logic Metode Tsukamoto Bakri, Muh. Fajrin Bakri; Fajar B, Muhammad; Indriani, Gebby; Rahman, Ahmad Fadhli
Journal of Deep Learning, Computer Vision, and Digital Image Processing Volume 2 Issue 1 Maret 2024
Publisher : CV. Sakura Digital Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61255/decoding.v2i1.300

Abstract

Penentuan jumlah produksi merupakan hal yang perlu diperhatikan sebelum memulai sebuah usaha. Menentukan jumlah produksi suatu barang merupakan langkah penting untuk menghindari risiko kerugian. Dengan adanya metode ini, akan meminimalisir kerugian bagi penyedia usaha karena dapat menyesuaikan jumlah persediaan dan produksi sesuai dengan jumlah permintaan, sehingga bahan baku yang disiapkan akan digunakan secara maksimal. Pada era globalisasi saat ini, persaingan pasar dalam dunia industri sangat kompetitif sehingga dibutuhkan kemampuan pengelola perusahaan yang profesional agar dapat memenangkan persaingan dalam pasar global terutama dalam usaha penjualan Roti. Namun, permasalahan yang terjadi adalah saat menentukan jumlah produksi roti. Banyaknya faktor yang masuk dalam perhitungan membuat sulit untuk menetapkan pedoman penentuan jumlah roti yang akan diproduksi. Pengelolaan produksi roti di toko roti Kayla dalam menentukan jumlah produksi terkadang tidak memenuhi pesanan dengan tepat waktu dan jumlah yang sesuai, sehingga berdampak kerugian terhadap toko dikarenakan jumlah produksi yang tidak sesuai dengan permintaan konsumen. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan penentuan jumlah produksi roti pada toko roti Kayla untuk menentukan jumlah produksi yang tepat, sesuai dengan jumlah permintaan dan persediaan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Fuzzy Logic dengan metode Tsukamoto untuk menentukan jumlah produksi roti. Dibandingkan dengan sebelumnya, dengan adanya penerapan Fuzzy Logic metode Tsukamoto pada kasus ini memberikan output jumlah produksi yang lebih optimal dan mencegah produksi yang kurang ataupun berlebih yang dapat menyebabkan kerugian. 
Efikasi Peserta Pendidikan Profesi Guru Prajabatan dalam Melakukan Asesmen Diagnostik (ADi): Kasus Calon Guru Bahasa Indonesia Ramly Ramly; Azis Azis; Muhammad Fajar B
Jurnal Onoma: Pendidikan, Bahasa, dan Sastra Vol. 10 No. 4 (2024)
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/onoma.v10i4.4811

Abstract

Penelitian ini mengelaborasi efikasi peserta Pendidikan Profesi Guru Prajabatan (PPGPRAJAB) sebagai bentuk dukungan yang diberikan oleh program Pendidikan Profesi Guru terhadap pelaksanaan ADi. Tujuan penelitian ini adalah mendeskripsikan persepsi diri peserta PPGPRAJAB tentang kompetensi ADi yang mereka miliki dan mengungkap komitmen mereka untuk melaksanakan ADi pascaprogram. Populasi penelitian adalah peserta PPGPRAJAB Bahasa Indonesia yang mengikuti Pendidikan di Universitas Negeri Makassar sebanyak 169 orang. Sampel sebanyak 60 orang dipilih secara acak. Pengumpulan data dilakukan menggunakan angket yang didistribusikan denga google form. Analisis data dilakukan dengan teknik analisis statistik deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peserta PPGPRAJAB memiliki persepsi diri bahwa mereka kompeten untuk melaksanakan ADi dan mereka juga berkomitmen untuk melaksanakan ADi dengan baik dalam kegiatan mengajar yang mereka jalani. Disimpulkan bahwa peserta PPGPRAJAB akan menambah ketersediaan guru yang mampu menjalankan ADi dengan baik.
Analisis Sentimen Penghapusan Skripsi sebagai Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Metode Multi-Layer Perceptron Makmur, Haerunnisya; Wulandari, Wulandari; Surianto, Dewi Fatmarani; Fajar B, Muhammad
Komputika : Jurnal Sistem Komputer Vol. 13 No. 2 (2024): Komputika: Jurnal Sistem Komputer
Publisher : Computer Engineering Departement, Universitas Komputer Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/komputika.v13i2.12402

Abstract

Indonesia has levels of education where one of them is undergraduate education. There are requirements that must be done to get a bachelor's degree, one of which is to complete a final project in the form of a thesis. Nadiem Makarim, Minister of Education, Technology and Higher Education in his speech announced a new policy in the field of education regarding the non-obligation for students to prepare a thesis as a requirement for graduation. Based on this, there are pros and cons from the community, the sentiment analysis process related to this is needed. This research aims to map public sentiment contained in TikTok and YouTube social media related to the elimination of thesis using the MLP method. The stages carried out consist of observation, data collection, labeling, data normalization, preprocessing, data partitioning, TF-IDF weighting, classification, and evaluation. The accuracy obtained at the preprocessing scenario stage is 86% with case folding and stemming scenarios. Furthermore, this scenario is used in testing based on data partitioning where the highest accuracy results are obtained with a portion of 90% training data and 10% test data. The accuracy obtained is 94%.
A Machine Learning Model for Local Market Prediction Using RFM Model Yahya, Muhammad; Parenreng, Jumadi Mabe; Fathahillah, Fathahillah; Wahid, Abdul; Wahid, M. Syahid Nur; Fajar B, Muhammad
Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education) Vol. 9 No. 1 (2024): Mei 2024
Publisher : Department of Electronic and Informatic Engineering Education, Faculty of Engineering, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/elinvo.v9i1.58671

Abstract

This study explores the application of machine learning for local market prediction in e-commerce. By leveraging the RFM segmentation method, the model predicts product sales based on user shopping patterns. The RFM score, calculated using recency, frequency, and monetary values of customer purchases, segments customers into distinct categories. The research utilizes a dataset obtained through seven parameters and performs data preprocessing. K-Means clustering then classifies customers into Low, Medium, and High levels based on their RFM scores. Customers in the Low category exhibit low purchase activity but high product browsing. The Medium segment displays consistent purchases of a limited product range. High-level customers demonstrate frequent purchases with significant spending. The identified customer segments enable targeted marketing strategies. For Low-level customers, discounts or product feature promotions can incentivize purchases. Combining product offerings can entice Medium-level customers to explore new products. Finally, High-level customers can be engaged through loyalty programs offering rewards. This approach empowers e-commerce sellers to tailor marketing strategies for each customer segment, enhancing market dominance.
Facial Expression Detection System for Students in Classroom Learning Process Using YoloV7 Aglaia, Alifya Nuraisyar; Afdhaliyah, Mukhlishah; Adiba, Fhatiah; Kaswar, Andi Baso; Muhammad Fajar B; Andayani, Dyah Darma; Yahya, Muhammad
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 13 No. 3 (2024)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v13i3.83978

Abstract

The utilization of technology in education is not only about using hardware or software, but also how technology can facilitate effective learning experiences. However, in the learning process there is a problem for teachers to know the level of student attention in the classroom to the material presented, so that the teacher does not know accurately the concentration of students during the learning process until it has an impact on the teacher's learning methods that are not in accordance with the characteristics of students. The purpose of this research is to detect students' facial expressions in the classroom learning process using yolov7. The implementation of several architectural models on CNN consists of several proposed methods, namely data collection, data augmentation, data annotation, split dataset, training, and model evaluation. System testing is done by measuring accuracy and comparing with other methods, namely CNN, CNN MobileNet, CNN EfficientNet-B0 and YoloV7. The test results show the average accuracy of CNN 80%, CNN MobileNet 93%, CNN EfficientNet-B0 31% and YoloV7 96%. Based on these results, it can be concluded that the YoloV7 method can detect student concentration effectively and efficiently compared to CNN, CNN MobileNet, and CNN EfficientNet-B0.  
Co-Authors AA Sudharmawan, AA Abdul Muis Mappalotteng Abdul Wahid Abdul Wahid Abidin, Muh. Rais Adiba, Fhatiah Afdhaliyah, Mukhlishah Aglaia, Alifya Nuraisyar Akmal Hidayat Akmal Hidayat Al Imran Alfiani Alfiani Alfiani Ananda, Sukma Riski Ananta Dwi Prayoga Alwy Andi Ahmad Taufiq Andi Akram Nur Risal Andi Baso Kaswar Andi Baso Kaswar Andi Nurul Izzah Andi Tenriola Andika Isma Anwar Wahid Arifiyanti, Fitria Asis Nojeng Asri Ismail Ayu Hasnining Azis Azis Azzahra Eka Bahar, Muhammad Mahdinul Bakri, Muh. Fajrin Bakri Baso Riadi Husda Baso, Fadhlirrahman Bukhari Naufal Nur Ag Dary Mochamad Rifqie Della Fadhilatunisa Dewi Fatmarani Surianto Dewi, Shabrina Syntha Dirawan, Gufran Darma Edy Sabara Edy, Marwan Ramdhani Fadhlirrahman Baso Fajrin, Farid Fathahillah Fathahillah Fhatiah Adiba Fhatiah Adiba Fitriyanty Dwi Lestary Hamda, Hamda Hanum Zalsabilah Idham Hardy M, Galang Harisma Dita Ansyar Harisma Dita Ansyar Dita Ansyar Hastuti Hidayat, Almisri I Nyoman Prayana Trisna Indanasufya, Indanasufya Indriani, Gebby Irwansyah Suwahyu Israwati Hamsar Iwan Suhardi Jamaluddin Jamaluddin Jamaluddin Jariah S.Intam, Rezki Nurul Jumadi Mabe Parenreng Jumadin Khaeruddin, Faizah Kurnia Prima Putra Lavicza, Zsolt Lestari, Nunik M. Miftach Fakhri M. Syahid Nur Wahid Makmur, Haerunnisya Mangesa, Riana T Mappangara, Surianto Mapparenta, Muwaffiq Nurimansyah Marwan Ramdhany Edy Muh Fuad Zahran Firman Muh. Bhilal Halim Muh. Irfan Nur Muhammad Agung Muhammad Agung Muhammad Agung Muhammad agung Muhammad Akbar Amir Muhammad Akil Muhammad Ansarullah S. Tabbu Muhammad Asriadi Muhammad Fardhan Muhammad Farham Saputra Muhammad hasim Muhammad Nur Yusri Muhammad Yahya Mulia, Musda Rida Nasrullah, Asmaul Husnah NFH, Alifya NIRMALA, PUTRI Novitasari, Ervi Nur Azizah Ayu Safanah Nur, Muh Irfan Nurjannah, Elma Nurul Amanda Pratiwi Hasbullah Nurul Fadhilah Nurul Mukhlisah Abdal Paisal, Destyfaini Perdana, Am Akbar Mabrur Prima Putra, Kurnia Putri Nanda Sari Rahman, Ahmad Fadhli Rahman, Khaidir Ramadhan, Haekal Febriansyah Ramly Ramly Ridwan Daud Mahande Rosidah Rosidah Rosidah Sanatang Sarah Lintang Sariwening Sasmita Sasmita Satnur, Muh. Alham Setialaksana, Wirawan - Soeharto Soeharto Suci Rahmania Sudarmanto Jayanegara Surianto, Dewi Fatmawati Syahrul Syahrul Syahrul Syam, Abd. Azis Trisakti Akbar Udin Sidik Sidin Wahid, M Syahid Nur Wahid, M. Syahid Nur Wahyono Wahyono Wahyu Hidayat M WAHYUDI Wahyudi Wahyudi Wahyudi Wahyudi Wahyuni, Maya Sari Wardani, Ayu Tri Wijayanto, Danur Wilda Inaya Syafdwi Wulandari Wulandari Yususf, Andi Zulfikar