Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.043
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Kursor Teknika: Engineering and Sains Journal JPMI (Jurnal Pendidikan Matematika Indonesia) Applied Technology and Computing Science Journal Building of Informatics, Technology and Science ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Informatics, Electrical and Electronics Engineering SCIENCE ELECTRO Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Jurnal Media Akademik (JMA) The Indonesian Journal of Computer Science Galois : Jurnal Penelitian Pendidikan Matematika PERFECT: Journal of Smart Algorithms
Fawaidul Badri
Universitas Islam Malang
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
Improving Network Reliability with Traffic Steering Using Two ISP Links on Mikrotik Routers Saputra, Herdian; Badri, Fawaidul; Saputri , Nanda; Sipahutar , Erwinsyah; Oktrison, Oktrison
PERFECT: Journal of Smart Algorithms Vol. 1 No. 2 (2024): PERFECT: Journal of Smart Algorithms, Article Research July 2024
Publisher : LEMBAGA KAJIAN PEMBANGUNAN PERTANIAN DAN LINGKUNGAN (LKPPL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62671/perfect.v1i2.10

Abstract

Traffic Steering is an additional technique applied to network traffic especially when filtering, modification, or optimization is required. Network operators usually use traffic steering to expand the value of VAS or value-added service (value-added service that refers to additional services (content) based on existing telecommunication networks). This technique is applied so that the use of traffic from a link can be directed according to the client's needs and further maximize the functional use of the link itself. In general, the implementation of traffic steering is built based on three concepts, namely: NAT (Network Address Translation), Firewall RAW, and IP Routes. In this Traffic Steering implementation, the DSTNAT chain feature on the NAT firewall is used to direct access with the destination that has been set to a specific web server.
Revitalisasi madin: Meningkatkan sistem belajar mengajar dan memperkuat peran wali dalam pengembangan anak didik Badri, Fawaidul; Sari, Nur Farhania; Madia, Niswatul; Maulani, Maghfira Izzani; Albarady, Muhammad Adiestha; Putra, Rikko Nur Alif Hidayah Permana; Alawi, Ahmad; Rofi, Ahmad Nafiur; Ferdyanto; Sari, Novita; Whardana, Dicky Kusuma; Silva, Virginia Amelia Dos Santos
Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Vol. 6 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Islam Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33474/jp2m.v6i3.23447

Abstract

Madrasah Diniyah (Madin) memiliki peran penting dalam pembentukan karakter santri melalui pendidikan berbasis nilai-nilai keislaman. Namun, Madin Al-Falah menghadapi tantangan berupa metode pembelajaran yang masih tradisional, sistem administrasi yang belum tertata dengan baik, serta rendahnya keterlibatan orang tua dalam mendukung proses pendidikan. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas pembelajaran, memperbaiki sistem pengelolaan administrasi, dan memperkuat peran orang tua melalui program revitalisasi madrasah. Kegiatan dilaksanakan dengan pendekatan Participatory Action Research (PAR), yang melibatkan guru, pengelola madrasah, dan wali santri secara aktif dalam seluruh tahapan kegiatan. Intervensi yang dilakukan meliputi penerapan metode pembelajaran partisipatif, penyusunan buku saku evaluasi yang dilengkapi tanda tangan wali sebagai bentuk kontrol bersama, serta penguatan komunikasi antara madrasah dan orang tua melalui pertemuan berkala. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan motivasi dan pemahaman belajar santri sebesar 20%, serta peningkatan partisipasi wali santri hingga 75%. Selain itu, kegiatan evaluatif bertajuk Ramadhan Festival menjadi sarana reflektif yang mampu menguatkan nilai-nilai keislaman dan semangat belajar santri melalui kegiatan apresiatif. Program revitalisasi ini membuktikan bahwa pendekatan kolaboratif dan partisipatif mampu meningkatkan kualitas pendidikan serta mempererat hubungan antara lembaga pendidikan dan orang tua. Model ini berpotensi direplikasi di lembaga serupa yang menghadapi tantangan sejenis.
Rumah Belajar Ceria untuk Membangkitkan Semangat Belajar yang Lebih Inovatif dan Kreatif Badri, Fawaidul; Uzahro, Fatimat; Nopia, Rambu Ade; Siregar, Ardiansyah; Sari, Lina Dwi Novita; Nurullah, Zulfa Putria; Niqris, Muhammad Yusuf; Annisa, Faradilla Nur; Hawia, Siti; Azzaro, Nabila; Hartoko, Rafif Pudyo
Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Vol. 3 No. 1 (2022)
Publisher : Universitas Islam Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33474/jp2m.v3i1.16169

Abstract

Rumah Belajar Ceria (RBC) adalah sebuah ide pembelajaran yang peduli dalam upaya meningkatkan kualitas Pendidikan anak. Program ini bergagasan untuk menigkatkan kualitas hubungan antara peserta didik dan tenaga pendidik, dengan sistem home visit. Dewasa ini home visit menjadi salah satu solusi untuk mengatasi salah satu dampak yang disebabkan oleh pandemi Covid-19. Dengan digencarkannya system ini, peserta didik dapat terbantu untuk belajar yang lebih mudah dan solutif. Dalam penelitian ini, home visit yang digagaskan adalah belajar sambil bermain dan mendorong kreatifitas peserta didik dalam membangun hubungan yang lebih interaktif antara   pendidik dan peserta didik. Mahasiswa KSM kelompok 37 ditempatkan di dusun Klerek desa Torongrejo mewujudkan peserta didik yang mandiri berbasis kecerdasan ilmu dan akhlak serta bertumpu pada semangat kreatifitas, dan mebina kegiatan yang menginspirasi kemandirian dalam mental seorang anak.
Kegiatan Bank Sampah sebagai Upaya Meningkatkan Kesadaran Masyarakat Mengenai Permasalahan Sampah yang Menumpuk Fawaidul Badri; Pradina Dyah Widyawan; Nury Maela Adhima; Qolbi Firmansyah; Nila Nur Pratiwi; Alvilda Delsyia Putri; Adimas Ryandanu; Nabilatul Fikriyah; Erina Hanifah Sari; Trisna Wati Sakka
Jurnal Pembelajaran Pemberdayaan Masyarakat (JP2M) Vol. 3 No. 2 (2022)
Publisher : Universitas Islam Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sampah merupakan permasalahan yang dapat dikatakan tidak ada hentinya. Dengan banyaknya kebutuhan manusia akan barang, tentunya barang sisa yang tidak diperlukan kemudian akan dibuang dan menjadi sampah yang tentunya merupakan salah satu permasalahan yang dihadapi hamper di seluruh daerah di Indonesia bahkan dibeberapa Negara yang ada di dunia. Kegiatan Bank Sampah merupakan salah satu alternative usaha untuk meminimalisir dan mensosialisasikan sampah agar masyarakat lebih peka terhadap keadaan serta volume sampah yang meningkat dan dapat lebih bijak memilah sampah sebelum membuang sampah ke pembuangan akhir. Mahasiswa KSM-Tematik Desa Torongrejo yang ditempatkan di Dusun Ngukir mengikuti kegiatan sosialisasi Bank Sampah guna membantu Kepala Dusun dan warga Dusun Ngukir untuk meningkatkan kesadaran mengenai sampah yang relative masih rendah.
Comparative Analysis of Naïve Bayes and K-NN Methods on Social Media Boycott Issue X Case Study: McDonald’s Azzahra, Morra Fatya Gisna Nourielda; Vitianingsih, Anik Vega; Cahyono, Dwi; Maukar, Anastasia Lidya; Badri, Fawaidul
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 14 No. 5 (2025): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v14i5.4956

Abstract

The boycott movement against McDonald’s, triggered by its alleged support for Israel during the conflict in Gaza, has generated significant public discourse, particularly on the social media platform X (formerly Twitter). This study investigates public sentiment regarding the boycott campaign by analyzing comments and reactions to related content. A total of 1,585 tweets were collected using techniques for web scraping and underwent a comprehensive pre-processing phase, encompassing cleaning, tokenization, filtering, and stemming. Sentiment categories, namely positive, neutral, and negative, are automatically assigned using a lexicon-based technique customized for the Indonesian language. Text data was transformed into numerical form through the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) technique, followed by sentiment classification using two supervised machine learning algorithms: Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor (K-NN). Evaluation of both models was conducted using a confusion matrix and classification metrics. The results show that the dataset is highly imbalanced, with 93.5% of the tweets labelled as negative, 6.1% as neutral, and only 0.3% as positive. The K-NN model achieved better performance than Naïve Bayes (NB), with an accuracy of 93%, a precision of 31%, a recall of 33%, and an F1-score of 32%. On the other hand, the Naïve Bayes algorithm reached 39% accuracy, 33% precision, 29% recall, and an F1-score of 22%. These findings highlight the dominance of negative sentiment toward McDonald’s and demonstrate the efficacy of the K-NN algorithm in sentiment classification in unbalanced datasets. The insights from this study can inform public relations strategies and corporate reputation management in the face of socio-political controversies.
APLIKASI METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) PADA ANALISIS PENGARUH SIKAP MAHASISWA MEMILIH PROGRAM STUDI TADRIS MATEMATIKA UIN MALANG Badri, Fawaidul
Galois: Jurnal Penelitian Pendidikan Matematika Vol 1 No 2 (2022): Galois : Jurnal Penelitian Pendidikan Matematika
Publisher : Program Studi Tadris Matematika Fakultas Ilmu Tarbiyah dan Keguruan UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/gjppm.v1i2.2613

Abstract

Masa depan suatu bangsa tergantung pada seberapa baik kualitas pendidikan dan sumber daya manusia bangsa tersebut. Perguruan tinggi sebagai salah satu bagian penting dalam dunia pendidikan yang mengemban tanggung jawab dalam upaya mencerdaskan kehidupan bangsa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi sikap mahasiswa memilih melanjutkan studi pada Program Studi Tadris Matematika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. Adapun yang melatarbelakangi penelitian ini adalah adanya kesenjangan yang signifikan antara peminat PTN dan PTAI serta kurangnya minat mahasiswa terhadap Perguruan Tinggi Islam menjadi sangat menarik untuk dijadikan bahan kajian penelitian untuk mengetahui hal-hal yang menjadi ertimbangan mahasiswa dalam memilih Program Studi Tadris Matematika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa data yang digunakan telah memenuhi uji asumsi validitas, reliabilitas, kecukupan dan kelayakan data sehingga dapat dilanjutkan pada analisis selanjutnya yaitu menggunakan analisis faktor menggunakan PCA. Semua variabel yang terdapat dalam penelitian ini memiliki nilai ekstraksi lebih dari 50%, sehingga dapat disimpulkan semua variabel yang digunakan dapat menjelaskan faktor-faktor tersebut. Pada bagian kolom “% of variance”, karena nilai eigenvalues yang ditentukan adalah 1, maka nilai yang akan diambil memiliki eigenvalues lebih besar dari 1, ada komponen 1, komponen 2, komponen 3, komponen 4, dan komponen 5. Jika menggunakan 5 komponen maka total faktor yang dapat menjelaskan varians adalah sebesar 20,011% + 19,692% + 15,935% + 14,632% + 10,745% = 81,015%. Kata Kunci: PTAI; PTN; PCA; Eigenvalues; Komponen
Integration of Knowledge-Based CNN Model for Breast Cancer Histopathology Image Classification Badri, Fawaidul; Patmanthara, Syaad; Zaeni, Ilham Ari Elbaith
ILKOMNIKA Vol 7 No 3 (2025): Volume 7, Number 3, December 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v7i3.801

Abstract

This study examines the integration of a knowledge-based Convolutional Neural Network (CNN) model for breast cancer histopathology image classification through ontological and epistemological perspectives. Ontologically, the research focuses on the digital representation of histopathological breast tissue images as entities representing benign and malignant conditions, establishing a stable and comprehensive mapping of tissue morphological characteristics. Epistemologically, the study employs a deep learning approach using a CNN model to acquire and validate knowledge about cancer cell morphology patterns from image data, constructing robust epistemic claims regarding tissue differentiation. The BreakHis dataset comprises 7,909 images resized to 224×224 pixels that underwent preprocessing normalization and image augmentation to enhance data quality. The CNN model was designed with Adam and SAM optimizers, learning rates of 0.0001 and 0.003, and a three-epoch warm-up phase to maintain training stability. Experimental results achieved training accuracy of 0.8432, testing accuracy of 0.8481, AUC of 0.8318, precision of 0.8124, and recall of 0.8966, demonstrating excellent model performance in recognizing cancer tissue patterns without overfitting. The integration of this knowledge-based CNN model contributes theoretically to the advancement of artificial intelligence and biomedical science, while demonstrating practical relevance as a reliable decision-support system for breast cancer diagnosis.
MODEL KLASIFIKASI KARIES GIGI PADA CITRA GIGI BERBASIS LOCAL BINARY PATTERN (LBP) DENGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Al Ikhwan Resqy Fauzan Alqob; Fawaidul Badri; Oktriza Melfazen
Jurnal Media Akademik (JMA) Vol. 4 No. 1 (2026): JURNAL MEDIA AKADEMIK Edisi Januari
Publisher : PT. Media Akademik Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62281/gzq06690

Abstract

Perkembangan teknologi Deep Learning memberikan peluang besar dalam pengolahan citra medis, khususnya untuk mendukung proses deteksi otomatis karies gigi. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi citra gigi dengan mengombinasikan metode Local Binary Pattern (LBP) dan Convolutional Neural Network (CNN). Dataset yang digunakan diperoleh dari Kaggle dan Mendeley Data dengan total 2.640 citra, yang terdiri atas dua kelas, yaitu karies dan non-karies. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan citra, ekstraksi fitur tekstur menggunakan LBP uniform dengan parameter P = 8 dan R = 1, serta pelatihan model CNN menggunakan optimizer Adam dengan learning rate sebesar 1e-4 selama 30 epoch. Model yang telah dilatih kemudian diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Flask, sehingga pengguna dapat mengunggah citra gigi dan memperoleh hasil klasifikasi secara langsung beserta nilai confidence dan probabilitas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dikembangkan mampu mencapai akurasi sebesar 88%, dengan nilai confidence berkisar antara 79,39%–95,00% untuk kelas karies dan 82,62%–97,53% untuk kelas non-karies. Sistem berbasis web ini dinilai efektif untuk mendukung proses deteksi dini karies gigi secara cepat, interaktif, dan akurat.
Co-Authors ABDULLAH FAQIH Adimas Ryandanu Ahmad Murtaqi Al Ikhwan Resqy Fauzan Alqob Alawi, Ahmad Albarady, Muhammad Adiestha Alvilda Delsyia Putri Alvin Setiawan Anang Habibi Anastasia Lidya Maukar Anik Vega Vitianingsih Annisa, Faradilla Nur Ardiansyah Siregar Ardiansyah Siregar Awang Andhyka Azzahra, Morra Fatya Gisna Nourielda Azzaro, Nabila Bambang Minto Budiarti, Rizqi Putri Nourma Deny Rusdianto Dujjah, Nurul Ilmi Badrun DWI CAHYONO Efendi S Wirateruna Eko Mulyanto Yuniarno Erina Hanifah Sari Fandisya Rahman Faradilla Nur Annisa Fatimat Uzahro Ferdyanto Hartoko, Rafif Pudyo Hawia, Siti Imam Rosadi Khusnul Khotimah Lina Dwi Novita Sari M. Taqijuddin Alawiy Madia, Niswatul Maulani, Maghfira Izzani Moh Ridwan Mohamat Imron Mohammad Agustian Mohammad Jasa Afroni Muhammad Farih Al Habib Muhammad Taqiyyuddin Alawiy Muhammad Yusuf Niqris Nabila Azzaro Nabilatul Fikriyah Ngatmari Nila Nur Pratiwi Niqris, Muhammad Yusuf Nopia, Rambu Ade Novita Sari Nurullah, Zulfa Putria Nury Maela Adhima Oktrison, Oktrison Oktriza Melfazen Pradina Dyah Widyawan Putra, Rikko Nur Alif Hidayah Permana Qolbi Firmansyah Rafif Pudyo Hartoko Rambu Ade Nopia Ridwan Maulana Riski Mono Sari Rofi, Ahmad Nafiur Saputra, Herdian Saputri , Nanda Sari, Lina Dwi Novita Sari, Nur Farhania Silva, Virginia Amelia Dos Santos Sipahutar , Erwinsyah Siti Hawia Sulistya Umie Ruhmana Sari, Sulistya Umie Ruhmana Syaad Patmanthara Trisna Wati Sakka Uzahro, Fatimat Whardana, Dicky Kusuma Zaeni, Ilham Ari Elbaith Zulfa Putria Nurullah