Claim Missing Document
Check
Articles

Found 40 Documents
Search

Full Daring Sebagai Pembelajaran Alternatif di Era Pandemi: Efektifkah Untuk Meningkatkan Motivasi dan Hasil Belajar Afektif Siswa Madrasah di Mojokerto Setiawan, Aji
AL-WIJDÃN Journal of Islamic Education Studies Vol. 6 No. 2 (2021): November 2021
Publisher : Faculty of Islamic Sciences, Raden Rahmat Islamic University Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (302.968 KB) | DOI: 10.58788/alwijdn.v6i2.1150

Abstract

Sejak tahun 2020 seluruh Negara di Dunia dilanda virus mematikan. Virus corona akrab disebut menjadi tantangan yang sangat berat dalam proses pendidikan khususnya di Indonesia. Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan mengalihan pembelajaran yang semula dilaksanakan secara offline menjadi online. Tujuan penelitian ini adalah menjelaskan perbandingan pembelajaran daring terhadap motivasi dan hasil belajar ranah afeksi siswa MTs Hasyim Asy’ari. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dengan jenis penelitian eksperimen kuasi. Hasil penelitian ini yaitu terdapat persamaaan motivasi belajar antara pembelajaran daring dan luring, dan terdapat perbedaan yang signifikan pada hasil belajar antara kelas eksperimen dan kontrol siswa kelas VIII MTs Hasyim Asy’ari. Kata kunci: Pembelajaran daring, motivasi belajar, hasil belajar ranah afeksi
Strategi Digitalisasi di Bank Syariah untuk Meningkatkan Daya Saing Setiawan, Aji; Diadani, Prans Sintia; Masyita, Rilla; Putri, S Ritonga Ari; Nurbaiti, Nurbaiti
AKSIOMA : Jurnal Sains Ekonomi dan Edukasi Vol. 2 No. 1 (2025): AKSIOMA : Jurnal Sains, Ekonomi dan Edukasi
Publisher : Lembaga Pendidikan dan Penelitian Manggala Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62335/6v1maz65

Abstract

Digitalization strategies in Islamic banks are important to increase competitiveness in the increasingly competitive digital era. The research objective of this journal is to explore the development and strategies of digitization in Islamic banks in an effort to improve their competitiveness in the increasingly growing digital era. With the advancement of financial technology and changes in consumer behaviour, Islamic banks are faced with the challenge of providing faster, easier, and more accessible services, while still complying with sharia principles. This research uses a qualitative approach with the literature study method to collect relevant data and information regarding digitalization in sharia banking. Research results show that the implementation of sharia financial technology, the development of digital banking platforms, the use of Big Data, and the implementation of blockchain are key strategies that can increase the competitiveness of Islamic banks. The implementation of sharia fintech can expand access to banking services and attract young customers, while digital platforms such as mobile banking and internet banking can facilitate transactions. In addition, the use of Big Data allows banks to understand customer behaviours and offer more personalized services, while blockchain increases transaction security and transparency. In conclusion, digitalization is not only an option, but a necessity for Islamic banks to remain relevant and compete in the increasingly dynamic financial market.
Perbandingan Kedua Algoritma Decision Tree dan Naive Bayes untuk Prediksi Penyakit Gagal Jantung Saputra, Alvin Nugraha; Setiawan, Aji; Nuryamin, Yamin; Priyatna, Ade; Dewi, Zahra Alifia
Jurnal Teknologi Informasi Indonesia (JTII) Vol 10 No 2 (2025): Jurnal Teknologi Informasi Indonesia (November)
Publisher : JURNAL TEKNIK INFORMATIKA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30869/jtii.v10i2.1544

Abstract

Gangguan jantung telah menjadi penyebab utama kematian secara global, dengan tren kejadian yang terus meningkat di berbagai negara. Keberhasilan penanganan penyakit ini sangat bergantung pada diagnosis dini yang akurat. Namun, upaya deteksi dini di lapangan menghadapi tantangan yang signifikan, terutama terbatasnya jumlah tenaga medis yang tersedia dan ketersediaan sumber daya diagnostik yang memadai. Untuk mengatasi gambaran ini, pemanfaatan algoritma data mining menawarkan solusi efektif untuk mengidentifikasi pola dan memprediksi risiko penyakit jantung. Penelitian ini secara khusus dirancang untuk menganalisis dan membandingkan kinerja dua algoritma klasifikasi yang populer di bidang medis: Decision Tree (C4.5), yang berbasis aturan, dan Naive Bayes, yang berbasis probabilitas. Tujuannya adalah menentukan model mana yang paling efektif dalam risiko gagal jantung. Dataset penelitian ini telah melalui tahap preprocessing yang cermat sebelum dibagi menjadi 70% data latih dan 30% data uji, guna memastikan validasi model yang objektif. Berdasarkan hasil pengujian, ditemukan bahwa algoritma Naive Bayes memberikan kinerja yang lebih unggul dengan akurasi 86,41%. Sementara itu, algoritma Decision Tree C4.5 memperoleh akurasi 80,43%. Hasil ini secara jelas menunjukkan pendekatan probabilistik yang digunakan oleh Naive Bayes—walaupun memiliki asumsi independensi fitur—terbukti lebih efektif dalam menangani karakteristik dan kompleksitas dataset penyakit jantung dalam penelitian ini, dibandingkan dengan pendekatan berbasis pohon keputusan. Temuan ini memberikan wawasan penting bahwa Naive Bayes dapat dijadikan referensi yang kuat untuk pengembangan sistem diagnosis dini penyakit gagal jantung. Dengan akurasi lebih tinggi, algoritma ini dapat membantu kesehatan profesional mempercepat proses diagnosis, meningkatkan ketepatan prediksi risiko, dan pada pasangannya, berkontribusi menyelamatkan lebih banyak nyawa.
Comparative Analysis Of On-Page And Off-Page White Hat Search Engine Optimization (SEO) Techniques On Website Popularity Aryani, Diah; Shine Pintor Siolemba Patiro; Setiawan, Aji; Tjahjono, Budi
International Journal of Science, Technology & Management Vol. 4 No. 3 (2023): May 2023
Publisher : Publisher Cv. Inara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46729/ijstm.v4i3.815

Abstract

Currently, the use of Search Engine Optimization (SEO) has become a necessity to achieve better ranking results from Search Engines known as Search Engine Optimization, which is a collection of techniques for positioning a site so that it can be indexed by search engines and get a position in search engine results—result Pages (SERPs). Based on Globalstatistics data, there has been an increase in internet users in Indonesia who search for products through the search engine market, which has reached 97.38%. This study aims to increase the visibility of a website or multi-umah web page in search results to get a higher ranking on the SERPs in the search results. search results using white hat SEO by comparing on-page techniques and off-page techniques through descriptive qualitative methods, then analyzed using Google Search Console and Google Analytics tools to understand keyword performance, behavior, and customer interests on the umahmulti.biz.id website
Penerapan Empirical-Bayes pada Sistem Peringkat Produk E-Commerce Pratama, Chandra; Ramadhan, Fahri; Arrazi Satria, Ghibran; Setiawan, Aji
JURNAL FASILKOM Vol. 15 No. 3 (2025): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v15i3.10494

Abstract

This study examines the application of Empirical Bayes (EB) smoothing for product ranking in e-commerce platforms characterized by sparse sales signals and highly skewed transaction distributions. Under these conditions, top lists tend to fluctuate when rankings rely solely on raw cumulative sales, particularly for long-tail products; therefore, a method that balances population-level information with item-level evidence is required to produce more consistent top-k rankings. The method models purchase counts using a Gamma–Poisson framework, where a global prior is estimated from the overall data and item-level posteriors are updated so that the posterior mean serves as a smoothed popularity score. Experiments are conducted on real product catalogs (smartphones and laptops) augmented with a 12-week sales simulation featuring mild seasonality and promotional noise, and EB is compared against a naive baseline that ranks items by raw cumulative units sold under a rolling, week-by-week evaluation. Results show that EB improves NDCG@5 and NDCG@10 while reducing week-to-week Top-10 churn relative to the baseline, with the most notable gains observed for low-signal and long-tail items because shrinkage dampens extreme rank swings caused by sparse observations. Overall, EB smoothing is effective in stabilizing top-k product rankings for listing interfaces and administrative dashboards, and it can be extended through time-decayed priors and the incorporation of contextual features such as price and category to further improve ranking accuracy
Strategi Promosi UMKM Melalui Media Sosial Dan Video Kreatif Studi Kasus Lumpia Rahwana Mutia Salwa Hutauruk; Annisa Fitri Awaliyah; Setiawan, Aji; Siti Aisyah
Multidisiplin Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 5 No. 01 (2026): Multidisiplin Pengabdian Kepada Masyarakat, January-March 2026
Publisher : Sean Institute

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

Abstract

Program Pengabdian Masyarakat (KKN) yang dilakukan oleh mahasiswa UINSU di Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) Lumpia Rahwana merupakan bentuk pengabdian masyarakat yang berfokus pada peningkatan keterampilan promosi digital bagi pemilik usaha mikro di era modern. Melalui program ini, mahasiswa secara aktif berpartisipasi dalam memberikan pelatihan, pendampingan, dan praktik langsung dalam menciptakan konten promosi yang kreatif dan edukatif. Pendekatan yang diambil tidak hanya menyoroti sisi komersial produk, tetapi juga mempromosikan nilai-nilai budaya lokal seperti penggunaan bahan-bahan alami, proses pembuatan tradisional, dan sejarah lumpia sebagai warisan kuliner Sintar. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa strategi promosi berbasis media sosial yang dikombinasikan dengan penceritaan budaya dapat meningkatkan interaksi pelanggan, memperluas jangkauan pasar, dan memperkuat citra merek Lumpia Rahwana di mata konsumen. Selain itu, komunikasi dua arah melalui platform digital mendekatkan pelaku UMKM dan pelanggan, membangun kepercayaan, dan menumbuhkan loyalitas. Secara keseluruhan, program pengabdian masyarakat ini membuktikan bahwa kolaborasi antara mahasiswa dan pelaku UMKM dapat menciptakan inovasi berkelanjutan dalam pemasaran digital, sekaligus berkontribusi pada pelestarian budaya dan pemberdayaan ekonomi lokal di tengah tantangan transformasi digital yang cepat.
PENINGKATAN MUTU BAHAN AJAR ONLINE UNTUK GURU-GURU MI/MTS AL-WATONIYAH Setiawan, Aji; Syofian, Suzuki; Tri Mahardika, Bagus; Herianto; Yahya
JEPTIRA Vol 1 No 1 (2023)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/jep.v1i1.10

Abstract

Setiap Perguruan Tinggi diwajibkan melaksanakan Tridharma Perguruan Tinggi. Tridharma perguruan tinggi ini adalah Pendidikan, Penelitian, dan Pengabdian Masyarakat. Pengabdian Masyarakat merupakan kewajiban yang harus dilaksanakan per semester, hal ini dilaksanakan berkaitan dengan kepedulian yang bergerak di bidang Pendidikan khususnya Pendidikan Tinggi dengan mengikuti perkembangan dan kemajuan teknologi. Keterampilan komputer merupakan keterampilan yang sangat diperlukan dalam berbagai pekerjaan khususnya dibidang multimedia. Bidang multimedia yang disampaikan pada pengabdian masyarakat ini antara lain: video editing dengan filmora, penggunaan whiteboard animation kontent kreatif, mengelola presentasi dengan power point, tools untuk pengajaran. Bidang keterampilan ini dibutuhkan untuk peningkatan kualitas bahan ajar online bagi guru-guru MI/MTs Al-Watoniyah. Adanya pelatihan multimedia ini diharapkan bertambahnya variasi keterampilan untuk menyampaikan materi pengajaran kepada siswa-siswa MI/MTs Al-Watoniyah.
PENGGUNAAN ARTIFICIAL INTELIGENT (AI) UNTUK PENINGKATAN KUALITAS PENELITIAN UNTUK PENELITI DAN TENAGA PENDIDIK DI JAKARTA TIMUR Syofian, Suzuki; Setiawan, Aji; Budiman, Adam Arif; Setyaningsih, Timor
JEPTIRA Vol 1 No 1 (2023)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

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

Abstract

Pengabdian masyarakat (PKM) membahas inisiatif pengabdian masyarakat yang bertujuan untuk meningkatkan kompetensi tenaga pengajar di tingkat sekolah dan universitas melalui pelatihan penggunaan berbagai tools AI. Fokus utama adalah pada platform AI seperti ChatGPT, PerplexAI, Humata AI, ChatPDF, dan sejenisnya. Metodologi pengabdian masyarakat dilakukan dengan menyelenggarakan serangkaian pelatihan intensif yang mencakup pengenalan, pemahaman, dan penerapan praktis tools AI dalam lingkungan pendidikan. Beberapa tools praktek yang digunakan diharapkan mampu membantu para peneliti untuk mudah dan cepat dalam menyusun laporan penelitian.
Implementasi Quality Management System Pada Baterai Lithium Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Emilia, Desiana Elsa; Setiawan, Aji
Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 2 (2024)
Publisher : Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/tifda.v1i2.36

Abstract

Baterai lithium-ion adalah termasuk dalam jenis baterai sekunder (jenis baterai yang dapat diisi ulang) yang berfungsi untuk menyimpan dan mengalirkan energi secara elektrokimia. Baterai Lithium-Ion umumnya digunakan dalam berbagai perangkat elektronik portabel seperti smartphone, laptop, tablet, kamera digital, dan perangkat elektronik lainnya. Baterai Li-Ion terdiri dari sel-sel individu yang memiliki elektroda positif (anoda) dari lithium dan elektroda negatif (katoda) yang biasanya terbuat dari grafit. Penggunaan metode Convolutional Neural Network berguna untuk deteksi kecacatan produk yang digabungkan dengan beberapa model seperti ResNet, MobileNet, dan Inception. Penggunaan kombinasi ini telah terbukti menghasilkan tingkat akurasi yang signifikan dalam mengidentifikasi cacat pada produk baterai. Model dilatih dengan dataset yang cukup besar dan memiliki arsitektur yang mampu untuk mendeteksi kecacatan baterai dengan lebih baik, dan canggih. Model CNN yang telah dikembangkan mampu mengklasifikasikan jenis baterai menggunakan 3 model berbeda dan menghasilkan tingkat akurasi yang cukup tinggi. Hasil pengujian dengan 100 epoch menggunakan optimizer Adam menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96% untuk model Inception, model ResNet menghasilkan akurasi sebesar 94% dan model MobileNet yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 92%. Dalam hal ini, model ResNet direkomendasikan untuk klasifikasi karena dapat memprediksi hasil dengan lebih akurat dibanding model MobileNet dan Inception.
Comparative Analysis of Naïve Bayes and SVM Algorithms for Early Detection of Lung Disease at Cimuning Community Health Center Hafidz, Jordi; Setiawan, Aji
Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 2 No 1 (2025)
Publisher : Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/tifda.v2i1.75

Abstract

Comparative Analysis of Naïve Bayes and SVM Algorithms for Early Detection of Lung Disease at Cimuning Community Health Center