Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.619
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Ulul Albab: Jurnal Studi Islam DE JURE IJTIHAD Jurnal Wacana Hukum Islam dan Kemanusiaan Jurnal Al-Ijtimaiyyah Maqasid: Jurnal Studi Hukum Islam SAMARAH: Jurnal Hukum Keluarga dan Hukum Islam KABILAH : Journal of Social Community Al-Adl : Jurnal Hukum Ampera : A Research Journal on Politics and Islamic Civilization Jurnal Studi Hadis Nusantara Assyarikah : Journal of Islamic Economic Business Hunafa: Jurnal Studia Islamika Borneo International Journal of Islamic Studies Digital Transformation Technology (Digitech) Asketik: Jurnal Agama dan Perubahan Sosial Prosiding Seminar Nasional Pengabdian Masyarakat Setyaki : Jurnal Studi Keagamaan Islam
Mohammad Toriquddin
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Religion Arts Humanities Astronomy Chemistry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Medicine & Pharmacology Social Sciences Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Digital Transformation Technology (Digitech)

 1 
Eksplorasi Konfigurasi Hidden Layer: Studi Pola Persebaran Paling Optimal Pada Prediksi Pasar Saham Toriquddin, Muhamad
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.5033

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi konfigurasi hidden layer khususnya pada pola distribusi neuron yang paling optimal dalam model ANN untuk melakukan analisis pasar saham seperti prediksi harga adjustment close dari saham. Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini adalah kuantitatif dengan membuat model dengan 3 jenis variasi pola uniform, increasing, dan decreasing untuk nantinya dinilai kinerjanya menggunakan perhitungan MSE pada Training Loss dan Validation Loss, MAPE, dan RMSE lalu dihitung berdasarkan besaran bobot nilai yaitu 15% Training Loss, 20% RMSE, 30% MAPE dan 35% Validation Loss. Terdapat 7 model yang dibuat pada penelitian ini yaitu 3 model pola uniform, 2 model pola increasing, dan 2 model pola decreasing. Hasil penelitian yang didapat yaitu model yang memiliki kinerja paling optimal adalah model 2 yang polanya adalah uniform. Temuan lain adalah pola uniform memiliki rata-rata kinerja model paling baik dibandingkan pola increasing dan decreasing untuk prediksi saham. Pola uniform menunjukkan nilai Training Loss dan Validation Loss yang lebih rendah mengindikasikan bahwa model mampu belajar dan menggeneralisasi data baru dengan baik serta nilai MAPE dan RMSE yang rendah mengindikasikan kesalahan prediksi dari model yang rendah dibandingkan kedua pola lainnya. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan konfigurasi hidden layer pada ANN terutama pada pola distribusi neuronnya untuk menentukan pola yang paling optimal pada model. Dengan demikian, temuan ini bisa menjadi dasar dalam pengembangan model ANN untuk analisis saham yang lebih efisien
Pengembangan Sistem Informasi Pencatatan dan Pengelolaan Operasional Travel Berbasis Website (Travel Dea Trans) Toriquddin, Muhamad; Sulaksono, Aditya Galih
Digital Transformation Technology Vol. 5 No. 1 (2025): Periode Maret 2025
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v5i1.5973

Abstract

Efektivitas operasional dalam industri transportasi travel sangat bergantung pada sistem yang mampu mencatat aktivitas secara rapi dan mudah digunakan. Penelitian ini berangkat dari dua fokus utama, yaitu bagaimana memastikan sistem berjalan sesuai fungsinya, serta bagaimana mengukur tingkat usability sistem berdasarkan persepsi pengguna. Proses perancangan sistem dilakukan dengan pendekatan waterfall, yang mengutamakan alur kerja terstruktur dari tahap analisis hingga implementasi. Tiga fitur utama dikembangkan dalam sistem ini, yakni pencatatan pesanan, fee mitra, dan gajian supir. Untuk menjamin keandalan sistem, dilakukan uji whitebox pada setiap fungsi inti, dan hasilnya menunjukkan tidak ada kesalahan logika. Kemudahan penggunaan sistem kemudian dievaluasi menggunakan uji usability dengan instrumen berupa kuesioner System Usability Scale (SUS), dengan melibatkan tiga responden yang berperan sebagai pengguna sistem. Skor SUS yang diperoleh adalah 75, mengindikasikan bahwa sistem dinilai mudah digunakan. Hasil ini membuktikan bahwa sistem tidak hanya bekerja secara teknis, tetapi juga memenuhi harapan pengguna dari sisi kenyamanan interaksi. Penelitian ini menegaskan bahwa sistem operasional yang baik tidak hanya bergantung pada fungsionalitas, tetapi juga pada kesesuaian dengan kebutuhan pengguna dan kemudahan dalam penggunaannya.
Eksplorasi Konfigurasi Hidden Layer: Studi Pola Persebaran Paling Optimal Pada Prediksi Pasar Saham Toriquddin, Muhamad
Digital Transformation Technology Vol. 4 No. 2 (2024): Periode September 2024
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v4i2.5033

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi konfigurasi hidden layer khususnya pada pola distribusi neuron yang paling optimal dalam model ANN untuk melakukan analisis pasar saham seperti prediksi harga adjustment close dari saham. Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini adalah kuantitatif dengan membuat model dengan 3 jenis variasi pola uniform, increasing, dan decreasing untuk nantinya dinilai kinerjanya menggunakan perhitungan MSE pada Training Loss dan Validation Loss, MAPE, dan RMSE lalu dihitung berdasarkan besaran bobot nilai yaitu 15% Training Loss, 20% RMSE, 30% MAPE dan 35% Validation Loss. Terdapat 7 model yang dibuat pada penelitian ini yaitu 3 model pola uniform, 2 model pola increasing, dan 2 model pola decreasing. Hasil penelitian yang didapat yaitu model yang memiliki kinerja paling optimal adalah model 2 yang polanya adalah uniform. Temuan lain adalah pola uniform memiliki rata-rata kinerja model paling baik dibandingkan pola increasing dan decreasing untuk prediksi saham. Pola uniform menunjukkan nilai Training Loss dan Validation Loss yang lebih rendah mengindikasikan bahwa model mampu belajar dan menggeneralisasi data baru dengan baik serta nilai MAPE dan RMSE yang rendah mengindikasikan kesalahan prediksi dari model yang rendah dibandingkan kedua pola lainnya. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan konfigurasi hidden layer pada ANN terutama pada pola distribusi neuronnya untuk menentukan pola yang paling optimal pada model. Dengan demikian, temuan ini bisa menjadi dasar dalam pengembangan model ANN untuk analisis saham yang lebih efisien
Co-Authors Abdul Rouf Achmad Noerkhaerin Putra Adelia Luthfiana Azizah, Reza Aditya Galih Sulaksono, Aditya Galih Ali Hamdan Anwari, Ahmad Hirzan Asri Ainul Habibah Choiru Fata Ester Putri Carolline Gea Hakim, Aunul Hamzah , Hakma Kharis Alwi , Mohamad Luthfatul Qibtiyah M. Lutfi Mustofa Manggala, Kayan Muhammad Aldi, Muhammad Muhammad Misbakhul Ulum Muhammad Muhammad Noer Yasin Noor Said Ahmad Nur Faizin Rahmat Miskaya Rofrofil Akmal, Ahmad Wildan Sajida Sajida Silvia, Nada Syihabuddin , Muhammad Taborat, Aloysius Tirmidzi, Ahmad Tutik Hamidah Umi Sumbulah Walkaromah, Naylul Izzah Zaenul Mahmudi Zaenul Mahmudi Zaenul Mahmudi Zulfi Mubaraq