Claim Missing Document
Check
Articles

Found 40 Documents
Search

ANALISIS PERAN KEDEKATAN ORANGTUA DALAM MEMBENTUK KEMANDIRIAN ANAK USIA DINI DI TAMAN KANAK-KANAK'AISYIYAH SAWOO Ami Yani Nur; Wahyudi Setiawan; Muh. Tajab
Integrative Perspectives of Social and Science Journal Vol. 2 No. 2 April (2025): Integrative Perspectives of Social and Science Journal
Publisher : PT Wahana Global Education

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

Abstract

Ikatan antara orang tua dan anak sangat penting, terutama pada tahap awal kehidupan seorang anak. Hubungan ini ditandai dengan pengasuhan, pendidikan, dan pengasuhan penuh kasih sayang oleh orang tua kepada anak-anaknya. Dalam ikatan ini, hak dan tanggung jawab muncul. Namun, pola asuh yang tidak tepat dapat menimbulkan masalah pada perkembangan fisik dan emosional anak, seperti depresi, rendahnya harga diri, dan meningkatnya kerentanan untuk terlibat dalam perilaku kriminal, yang merupakan konsekuensi dari pola asuh yang tidak memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dampak kedekatan orang tua terhadap perkembangan anak usia dini, memahami bagaimana orang tua memengaruhi pembentukan mental anak, dan menilai pengaruh kedekatan orang tua terhadap kepercayaan diri dan kemandirian anak. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif, dengan mengumpulkan data dari pendapat, pandangan, atau ekspresi pikiran lainnya melalui wawancara. Metode penelitian meliputi observasi, wawancara, dan dokumentasi. Subjek yang terlibat dalam penelitian ini meliputi guru, orang tua, dan siswa.
Gratitude: Basic Character in Islamic Education Afandi, Nur Kholik; Wiguna, Alivermana; Tajab, Muh.; Setiawan, Wahyudi
ISTAWA Vol 7 No 2 (2022): Istawa: Jurnal Pendidikan Islam
Publisher : Postgraduate Program Magister Pendidikan Agama Islam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/ijpi.v7i2.5909

Abstract

Gratitude is teaching about morality that concerns all aspects of human life. This study aims to determine the spiritual values of gratitude in the Qur'an in relation to character in Islamic education. Through a subjective-cum-objective hermeneutic approach, the research results show that gratitude contains several character values that are needed in Islamic education. These character values include, amanah, qonā'ah, istiqāmah, tawāḍu', tawakal, optimistic, creative, hard work and social care. The results of this study indicate that gratitude is the main character that contains religious and social character values based on belief and faith in God. These character values are needed in achieving the goals of Islamic education.
IMPLEMENTATION OF ISLAMIC VALUES WITH THE ISLAMIC PARENTING MODEL FOR FINAL STUDENTS AT THE WALI SONGO NGABAR ISLAMIC BOARDING SCHOOL, PONOROGO Mukhlis Nur Pancahari; Moch Faiz Ansori; Nurul Iman; Wahyudi Setiawan
MUADDIB Jurnal Kependidikan dan Keislaman Vol 13 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

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

Abstract

The Boarding School, an Islamic educational institution, has long helped build the character and spirituality of the center. Trainees have a very important role to play in instilling Islamic values because the santri akhir are in the final stages of learning in the training before entering society. The process of parenting at the training plays an important role in providing the moral and spiritual foundation to the last centri. The objective of this study is to find out the Islamic values embedded in the santri akhir, to analyze the implementation of Islamic Values in the santri akhir, to evaluate Islamic model of parenting in the application of the Islamist values at the santri akhir in Wali Songo Ngabar Boarding School. The type of research carried out by researchers is field research using qualitative research methods. The method in data collection uses observations, interviews and documentation. The Islamic values implanted in the santri akhir of the Wali Songo Ngabar Boarding School take inspiration from the Panca Jiwa visited by the residence, Implementation of the Islamist values in the santri akhir in the Wali Songo Ngabar Boarding School, the musyrif ensures that in every activity, the chanceller practices values, Wali Songo Ngabar Boarding School adopts a holistic and integrated Islamic model of foster care
PREDIKSI KURS MATA UANG RIYAL KE RUPIAH MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) Andika Wahyudi; Wahyudi Setiawan; Yudha Dwi Putra Negara
METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 10 No. 2 (2024): Volume 10 Nomor 2
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/mtk.v10i2.3307

Abstract

Currency exchange rates have an important role in a country's development and economy, especially in international trade and investment. Currency exchange rate fluctuations can have a significant impact on various aspects of the economy. One example is the Rupiah exchange rate against the Saudi Arabian Riyal (SAR), which is important for many Indonesian citizens who undertake the Hajj and Umrah. Currency exchange rate prediction is a complex task because it is influenced by various economic, political, and social factors. Therefore, a method is needed that is able to accommodate the complexity and dynamics of the data. One potential method for predicting currency exchange rates is Support Vector Regression (SVR). SVR is a machine learning method that has demonstrated good performance in various prediction applications due to its ability to handle non-linear data and capture complex patterns in data. This research aims to apply the SVR method to predict the Riyal currency exchange rate against the Rupiah. Prediction accuracy will be measured using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). This research is expected to contribute in providing an accurate and efficient tool for predicting the Riyal exchange rate against the Rupiah, providing insight into the application of SVR in currency exchange prediction, and providing practical guidance in implementing the SVR method for the purpose of predicting currency exchange rates. Based on 120 test analyses using the Support Vector Regression (SVR) method using data compositions of 90: 10, 80: 20, and 70: 30, the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value is 0.817317 in testing using a data composition of 90: 10.
Klasifikasi Kanker Payudara menggunakan Ekstraksi Ciri Metode Statistik Fuad, Muhammad; Setiawan, Wahyudi
MULTINETICS Vol. 2 No. 2 (2016): MULTINETICS Nopember (2016)
Publisher : POLITEKNIK NEGERI JAKARTA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32722/multinetics.v2i2.1111

Abstract

Kanker Payudara merupakan penyakit degeneratif yang menyerang jaringan pada payudara. Tingginya penderita kanker payudara disebabkan karena minimnya informasi. Penderita dengan stadium akhir sering dijumpai akibat dari ketiadaan pencegahan dan pengobatan di stadium awal. Pemeriksaan dini diperlukan untuk mengatasi perkembangan penyakit lebih lanjut. Pemeriksaan kanker payudara disebut juga dengan mammografi. Mammografi merupakan teknik penyinaran dengan sinar X dosis rendah untuk mendapatkan citra. Citra mammogram dapat membantu dokter untuk memastikan keberadan sel-sel kanker yang ada dalam payudara. Citra yang telah didapat dari proses mammografi akan dilakukan ekstraksi ciri. Ekstraksi ciri merupakan proses untuk mendapatkan ciri-ciri tertentu sebagai pembeda dari ciri yang lain. Pada penelitian ini ekstraksi ciri menggunakan metode statistik yaitu mean, standar deviasi, variance, skewness, kurtosis dan entropy. Klasifikasi menggunakan k-Nearest Neighbour. Citra uji berasal dari MIAS (Mammographics Images Analysis Society).  Dataset yang digunakan sebanyak 15 citra mammografi, terdiri dari 3 kelas yaitu normal, jinak dan ganas
Kriteria Persamaan Pada Pokoknya atau Keseluruhan Terhadsp Merek Yutaka Indonesia dan Yutika India Berdasarkan UU No. 20/2016 Tentang Merek dan Indikasi Geografis Setiawan, Wahyudi; Juwita, Juwita; Abunawas, Abunawas
Jurnal Pro Hukum : Jurnal Penelitian Bidang Hukum Universitas Gresik Vol 11 No 3 (2022)
Publisher : Fakultas Hukum Universitas Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55129/.v11i3.2144

Abstract

Pihak Merek Yutaka pada dasarnya tidak mengetahui bahwa terdapat merek Yutika dengan kelas yang sama yang berasal dari India, karena Pihak Merek Yutaka merasa bahwa dari logonya saja berbeda, pengertiannyapun berbeda, pengucapannya pun berbeda, namun menurut keterangan pihak kuasa hukum merek Yutika bahwa telah mendaftarkan mereknya tersebut di Indonesia pada tanggal 7 Januari 2021 dengan permohonan No. DID2021001324 di kelas 03, dan merek Yutika keberatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisa Kriteria Persamaan Pada Pokoknya atau Keseluruhan Terhadap Merek Yutaka Indonesia dan Yutika India berdasarkan UU No. 20 Tahun 2016 tentang Merek dan Indikasi Geografis. Bentuk penelitian pada proposal Tesis ini adalah penelitian deskriptif evaluatif. Jenis Penelitian ini menggunakan penelitian hukum normatif. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sumber data sekunder yaitu data yang digunakan untuk menjawab permasalahan yang ada dalam penelitian ini melalui studi kepustakaan. Pemahaman persamaan pada pokoknya dapat diartikan adalah ketika adanya dua buah merek yang memiliki kemiripan disandingkan, dalam prakteknya hal ini sering terjadi ketika merek yang satu dianggap melanggar ketentuan merek yang lain dan suatu merek dapat dikatakan memiliki persamaan pada pokoknya dengan merek lain apabila memenuhi kriteria yaitu adanya persamaan elemen secara keseluruhan, adanya Persamaan wilayah jenis atau produksi kelas barang atau jasa, adanya persamaan wilayah dan segmen pasar, adanya persamaan cara dan perilaku pemakaian dan adanya persamaan pada pemeliharaan.
Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk Deteksi Katarak pada Citra Mata Krisnawan, Yudha Jarod; Setiawan, Wahyudi
Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi Vol. 6 No. 1 (2024): Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (September-Oktober 2024)
Publisher : Dinasti Review

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/jemsi.v6i1.3066

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mendeteksi katarak pada citra mata. Katarak adalah penyebab utama kebutaan di Indonesia dan dunia, yang ditandai dengan kekeruhan pada lensa mata. Dalam penelitian ini, digunakan 600 citra mata yang terdiri dari 300 citra mata normal dan 300 citra mata katarak yang diambil dari dataset publik. Data citra melalui preprocessing yang mencakup resizing, normalisasi, dan augmentasi untuk meningkatkan variasi data. Model CNN dibangun dengan tiga lapisan konvolusi, tiga lapisan pooling, dan dua lapisan fully connected, serta dilatih menggunakan teknik 5-Fold Cross-Validation. Optimasi hyperparameter dilakukan melalui pengujian terhadap dua optimizer, yaitu Adam dan RMSprop, serta penyesuaian learning rate, batch size, dan jumlah epoch untuk meningkatkan akurasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan kombinasi hyperparameter optimizer Adam, learning rate 0.001, batch size 32, dan jumlah epoch 50, model CNN mampu mencapai akurasi pengujian sebesar 97%, precision 95%, recall 100%, dan F1-score 97% dalam mendeteksi katarak.
Filantropi Islam Sebagai Media Peningkatan Kebahagiaan Muslim Indonesia Setiawan, Wahyudi; Iman, Nurul
Proceedings of Annual Conference for Muslim Scholars Vol 3 No 1 (2019): AnCoMS 2019
Publisher : Koordinatorat Perguruan Tinggi Keagamaan Islam Swasta Wilayah IV Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (344.928 KB) | DOI: 10.36835/ancoms.v3i1.217

Abstract

This paper is a paper that uses the study of language and text as well as in presenting data, in this study the theme adopted is the Islamic Boarding School and Nature Conservation: Islamic Boarding School Reading With Hermeneutic Studies on Surat al-Baqarah verse 35 Related to Forest Conservation Protection in Indonesia. There are three important questions related to this study, first, how is the relationship (pesantren al-Quran) of the Koran with the Semsta or Nature Conservation? how is the Hermenutics Concept of Developing Ulumul Al-Quran in Indonesia and its Application in the Study of Reading the Al-Quran Text? the third is how the Reading of the Hermenutic Study of Surah Al-Baqarah verse 35 is related to the conservation of Protection Forest in Indonesia. The results of this paper are first, how the concept of Al-Quran and Nature Conservation, secondly, knowing the Hermeneutic concept of the Development of Ulumul al-Quran and its interpretation of the Al-Quran Text in Indonesia, and thirdly the reading of Hermeneutics of the Koran in Surah Al Baqarah verse 35 and engagement with a study of Conservation Forest Conservation in Indonesia
Classification of Corn Seed Quality using Residual Network with Transfer Learning Weight Koeshardianto, Meidya; Agustiono, Wahyudi; Setiawan, Wahyudi
Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education) Vol. 8 No. 1 (2023): Mei 2023
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.v8i1.55763

Abstract

Corn is one of the main ingredients in farm animal feed. Currently, corn is preferable because widely available and cheaper in the market than others. However, it needs quality control on corn production. The company that manufactures animal feed has certain quality standards to receive corn material. On the other hand, the quality of corn produced varies greatly. Thus, quality control when receiving corn from suppliers greatly affects the quality of animal feed. The quality of feed ingredients is classified into physical properties and analytical values. Physical properties are determined so that the resulting corn can be accepted or rejected, while the analytical value is used as the basis for formulating the diet. The physical properties of corn are determined by the human senses, such as sight and smell, while the analytical value is by chemical analysis. Physical quality control by relying on human senses is certainly limited and takes time. Based on these problems, it needs to make a classification system of corn seeds automatically. This study uses corn seed images as classification data. The system uses public data from Naagar which consists of four classes:  pure, discolored, silk cut, and broken. Image classification uses a Convolutional Neural network (CNN) with ResNet152v2 architecture. The hyperparameters used consist of a learning rate of 0.001, a batch size of 512, and an epoch of 25. Adaptive Moment Estimation (Adam) for the optimizer. Percentage of data training vs validation 80:20. The validation results show an accuracy of 65%, precision of 66%, and recall of 64%.
PENGARUH REDUKSI DIMENSI PADA CLUSTERING CITRA DAUN TOMAT MENGGUNAKAN DARKNET19 DAN K-MEANS Rachmad, Aeri; Holilur Rohman, Muhammad; Setiawan, Wahyudi
NERO (Networking Engineering Research Operation) Vol 8, No 1 (2023): Nero - 2023
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v8i1.21473

Abstract

Image Clustering adalah pengelompokan citra dari kelas tanpa label sebelumnya. Pada penelitian ini menggunakan citra clustering dengan data daun tomato leaf panthogen sebanyak 900 citra yang terdiri dari 3 cluster yaitu Bacterial Spot, Yellow Leaf Curl Virus dan Healthy. Pada setiap cluster memiliki 300 citra. Langkah awal yang dilakukan adalah ekstraksi fitur menggunakan DarkNet19. DarkNet19 menerapkan beberapa parameter seperti epoch sebanyak 160 dengan menggunakan Stochastic Gradient Descent, Learning Rate dimulai dari 0.01, weight decay 0.0005, dan augmentasi data termasuk random crops, rotations, hue, saturation, and exposure shifts. Selain ekstraksi fitur, pada penelitian ini juga melakukan pengurangan dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Selanjutnya, proses clustering menggunakan K-Means Clustering. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi dalam proses Clustering penyakit daun tomat menggunakan metode CNN DarkNet19, PCA dan K-Means. Hasil klastering yang terbaik menggunakan K-Means Clustering dengan PCA 20 yang menghasilkan accuracy 97.7%, precission 97.73%, dan recall 97.67% dengan waktu komputasi 1 menit 16 detik.Kata Kunci: Image Clustering, Penyakit Daun Tomat, DarkNet19, Principal Component Analysis, K-Means Clustering.