Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.715
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JPMS (Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains) Jurnal Pendidikan Indonesia Jurnal Transformatika Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) El-Mashlahah Jurnal Informatika Upgris E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat DIDAKTIKA BIOLOGI: Jurnal Penelitian Pendidikan Biologi RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Jurnal Sains dan Informatika Pendas : Jurnah Ilmiah Pendidikan Dasar JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Syariah: Jurnal Hukum dan Pemikiran JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) EDUKATIF : JURNAL ILMU PENDIDIKAN Al-Iqtishadiyah: Ekonomi Syariah dan Hukum Ekonomi Syariah Jurnal Tekno Kompak JURNAL BIOEDUCATION El-Usrah: Jurnal Hukum Keluarga Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Aiti: Jurnal Teknologi Informasi Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering (JCoSITTE) Eduproxima : Jurnal Ilmiah Pendidikan IPA Riwayah : Jurnal Studi Hadis Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Tunas Nusantara Sawala : Jurnal pengabdian Masyarakat Pembangunan Sosial, Desa dan Masyarakat Experiment: Journal of Science Education Journal of Instructional and Development Researches INSECTA: Integrative Science Education and Teaching Activity Journal Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Journal of Educational Sciences Jurnal Pengabdian Masyarakat Intimas (Jurnal INTIMAS): Inovasi Teknologi Informasi Dan Komputer Untuk Masyarakat Prosiding University Research Colloquium Community Development: Jurnal Pengembangan Masyarakat Islam Tematik JPFT (Jurnal Pendidikan Fisika Tadulako Online) Jurnal DIMASTIK
Nur Wakhidah
Universitas Semarang
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 67 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 67 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
The Impact of E-Commerce On Clothing Traders In Pasar Besar Palangka Raya, Indonesia Wakhidah, Nur; Sadiani, Sadiani; Sardjuningsih, Sardjuningsih; Nazir, Muhammad
Al-Iqtishadiyah: Ekonomi Syariah dan Hukum Ekonomi Syariah Vol 10, No 2 (2024): Jurnal al-Iqtishadiyah
Publisher : Fakultas Studi Islam Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjary

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/iqt.v10i2.16840

Abstract

The economic transformation towards e-commerce has significantly impacted traditional merchants. This study examines the effects of this phenomenon on the family economy of clothing traders in Pasar Besar, Palangka Raya City, Indonesia. Using a qualitative approach, this research analyzes data from 20 respondents through in-depth interviews and direct observation. The framework uses Karl Max’s economic theory. Results indicate that e-commerce impacts: (1) a decrease in sales turnover by up to 40%, (2) changes in traders' work patterns, and (3) adaptation of marketing strategies to digital platforms. While e-commerce offers better prospects, it also creates economic difficulties for traditional traders' families. These findings provide crucial insights for traders and policymakers in designing effective adaptation strategies and regulations. The study recommends a balanced economic approach, considering social and environmental aspects, in line with the people's economy principle in the 1945 Constitution.
Pengaruh Model Pembelajaran Flipped Learning terhadap Hasil Belajar IPA pada Materi Sistem Pernapasan Fikriyah, Maulida; Daroini, A'thy Inayaty; Maulidiyah, Eva; Muntiasih, Muntiasih; Wakhidah, Nur
Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains Vol. 12 No. 1 (2024): June 2024
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jpms.v12i1.71191

Abstract

Sistem pernapasan termasuk materi yang memuat banyak konsep dan bersifat abstrak karena mekanisme pernapasan terjadi di dalam tubuh. Pembelajaran dengan materi yang sangat banyak berpotensi untuk menimbulkan beban kognitif siswa. Penerapan model flipped learning diharapkan menurunkan beban kognitif sehingga berpengaruh pada hasil belajar siswa. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Metode penelitian ini adalah quasi experiment dengan desain menggunakan Post-Test Control Group Design. Pada kelas eksperimen memperoleh pembelajaran dengan model flipped learning dan  kelas kontrol dengan pembelajaran konvensional. Populasi dari penelitian ini adalah kelas VIII MTs Negeri 1 Sidoarjo yang berjumlah 320 orang. Teknik sampling menggunakan cluster random sampling, dimana siswa setiap kelas diacak saat PPDB dan diadakan pengacakan kelas untuk menentukan kelas eksperimen dan kontrol. Sampel dalam penelitian ini berjumlah 60 orang. Teknik pengambilan data menggunakan tes pada materi sistem pernafasan. Analisis data hasil belajar menggunakan uji Mann-Whitney karena data hasil tes tidak terdistribusi normal. Analisis data memperlihatkan ada perbedaan hasil belajar yang signifikan antara kelas eksperimen dan kelas kontrol. Penerapan model flipped learning berjalan dengan baik, sehingga disarankan untuk mengajarkan materi dengan banyak konsep dan bersifat abstrak seperti sistem pernapasan.
ANALISIS PERBANDINGAN METODE LOGISTIC REGRESSION, RANDOM FOREST, GRADIENT BOOSTING UNTUK PREDIKSI DIABETES Setyawan, Nanda Hendra; Wakhidah, Nur
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5743

Abstract

Salah satu penyakit yang paling umum pada manusia adalah diabetes. Hampir 350 juta orang menderita diabetes dan jumlah kematian akibat penyakit ini meningkat setiap tahun. Karena kurangnya pengetahuan dasar tentang diabetes, banyak orang awalnya tidak tahu mereka mengidap diabetes. Saat ini, metode untuk mendeteksi diabetes menggunakan tes laboratorium, yang memakan waktu yang lama. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengembangkan sistem untuk memprediksi diabetes sejak dini adalah data mining dengan prinsip analitik. Dalam penelitian ini menggunakan tiga metode Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting untuk membedakan karakteristik pemodelan dan mengetahui metode mana yang tepat untuk prediksi penyakit diabetes dengan cara membuat perbandingan antara ketiga metode tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan nilai akurasi terbaik dari tiga metode Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting dalam memprediksi diabetes. Model ini kemudian dievakuasi menggunakan metrik kinerja seperti presisi, perolehan, dan skor F1 untuk membandingkan efektivitas masing-masing metode dalam memprediksi diabetes. Berdasarkan pengujian ketiga metode tersebut kita bisa tau bahwa metode Random Forest dengan precision 85%, recall 69%, dan F1 score 76%. 
Reflection Online Learning During Pandemic and New Normal: Barriers, Readiness, Solutions, and Teacher Innovation Wakhidah, Nur; Erman, Erman; widyaningrum, Astri; Aini, Vera Nur
Jurnal Pendidikan Indonesia Vol 10 No 3 (2021)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (358.832 KB) | DOI: 10.23887/jpi-undiksha.v10i3.31093

Abstract

This study aims to reflect online learning when Covid-19 spread include what happened, how obstacles, teacher readiness, solutions, and teacher innovations to improving learning. The mixed-method research was conducted on 30 SD/MI and SMP/MTs teachers in various fields. Data collection was carried out by survey using google form and interviews. Teacher readiness data is calculated quantitatively using percentages. Qualitative data (constraints, solutions, and innovations) were analyzed qualitatively. The results showed barriers to online learning came from teachers, schools, students, and material content; The percentage in new normal teacher readiness to do online learning is 73,49 (moderate category); Solutions in form of improving online learning infrastructure, providing quotas, teachers not only assigning tasks but activities, improving teacher skills in the field of IT. Teacher innovation is planning blended learning in the new normal and designing learning using internet applications, and empowering teacher working groups. The results of reflection show that online learning which is done suddenly produces many obstacles. Online learning planning needs to be done by improving teacher skills in the internet technology field, providing online learning facilities and infrastructure, understanding the characteristics of the material, and familiarizing students with technology following global demands. For this reason, it is necessary to initiate blended learning, namely a combination of online and face-to-face in facing global challenges.
Penerapan Regresi Linear Terhadap Tingkat Perceraian Di Jawa Tengah Menggunakan Bahasa Python Muhajannah, Syarifatul; Kadisi, Angelo Risang; Wakhidah, Nur
Jurnal Tekno Kompak Vol 19, No 2 (2025): AGUSTUS (In Progress)
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v19i2.4936

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi pola trend hubungan antara jumlah pernikahan dengan tingkat perceraian yang terjadi di 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Metode yang digunakan adalah regresi linier sederhana, dengan data utama yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Jawa Tengah pada tahun 2023. Dalam proses analisis, penelitian ini memanfaatkan bahasa pemrograman Python karena berbagai keunggulan yang dimilikinya. Python tidak hanya menawarkan sintaks yang sederhana dan mudah dipahami, tetapi juga memiliki berbagai pustaka yang sangat mendukung analisis data, seperti Pandas untuk pengolahan data, Scikit-learn untuk membangun model prediktif, dan Matplotlib untuk visualisasi data. Kemampuannya dalam mengelola data dalam jumlah besar secara efisien membuat Python sangat cocok untuk analisis yang memerlukan kecepatan dan akurasi tinggi. Model regresi linier sederhana yang diterapkan dalam penelitian ini menunjukkan hasil yang cukup signifikan. Nilai R-squared mencapai 87,74%, yang berarti bahwa sebanyak 87,74% variasi tingkat perceraian dapat dijelaskan oleh jumlah pernikahan di kabupaten/kota yang dianalisis. Di sisi lain, nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 79.745,23 menunjukkan tingkat kesalahan prediksi yang berada dalam batas yang dapat diterima. Model ini juga mengungkapkan bahwa setiap peningkatan satu pernikahan rata-rata akan berhubungan dengan kenaikan sebesar 0,3486 pada tingkat perceraian. Beberapa hasil prediksi tingkat perceraian di kabupaten/kota tertentu berdasarkan jumlah pernikahan menghasilkan angka seperti 2.281,39; 3.501,47; 1.518,09; 1.455,32; 1.264,24; 2.240,59; dan 3.046,43 kasus. Hasil prediksi ini menggambarkan estimasi tingkat perceraian yang dihasilkan oleh model di wilayah-wilayah tersebut. Analisis ini memperlihatkan adanya korelasi positif antara jumlah pernikahan dan tingkat perceraian, di mana wilayah dengan jumlah pernikahan yang lebih tinggi cenderung memiliki tingkat perceraian yang juga lebih tinggi. Penemuan ini memberikan bukti empiris yang memperkuat adanya hubungan linier yang signifikan antara kedua variabel tersebut. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat menjadi pijakan ilmiah dalam perumusan kebijakan yang lebih efektif. Melalui pendekatan berbasis data ini, intervensi yang dirancang untuk mengurangi angka perceraian di masa depan dapat dilakukan secara lebih terarah dan strategis
Perbandingan Algoritma Machine Learning Dalam Memprediksi Kelulusan Siswa Maftucha, Nidaul; Salma, Saffanah; Rahmayuna, Novita; Wakhidah, Nur
Jurnal Tekno Kompak Vol 19, No 2 (2025): AGUSTUS (In Progress)
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v19i2.5090

Abstract

Prediksi kelulusan siswa sangat penting karena dapat membantu sekolah, guru, dan orang tua merencanakan bagaimana membantu siswa yang berisiko tidak lulus. Prediksi ini juga dapat memberi lembaga pendidikan kesempatan untuk meningkatkan kualitas pembelajaran dan mengembangkan tindakan yang lebih efisien. Pada penelitian ini membahas tentang perbandingan algoritma machine learning dalam memprediksi kelulusan siswa. Masalah utama yang diidentifikasi adalah kurangnya sistem prediksi yang efektif, yang dapat memprediksi kelulusan siswa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan metode terbaik dengan membandingkan kinerja lima algoritma machine learning yaitu K-NN, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, dan SVM dalam memprediksi kelulusan siswa berdasarkan confusion matrix. Kemudian, dataset yang digunakan untuk penelitian ini memiliki tiga kategori fitur, yaitu: dataset numerikal, dataset kategorikal, dan dataset keseluruhan (gabungan dari numerikal dan kategorikal). Hasil pengujian dari dataset numerikal algoritma Random Forest mendapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 74.12%. Pada algoritma dengan fitur kategorikal K-NN dan SVM memiliki nilai akurasi tertinggi dengan mendapatkan nilai sebesar 93.11%. Namun, algoritma Random Forest memiliki performa yang paling konsisten dan unggul ketika seluruh fitur digabungkan. Dengan mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 76.50% dan F1-Scorenya 75.00%.
The Impact of E-Commerce On Clothing Traders In Pasar Besar Palangka Raya, Indonesia Wakhidah, Nur; Sadiani, Sadiani; Sardjuningsih, Sardjuningsih; Nazir, Muhammad
Al-Iqtishadiyah: Ekonomi Syariah dan Hukum Ekonomi Syariah Vol 10, No 2 (2024): Jurnal al-Iqtishadiyah
Publisher : Fakultas Studi Islam Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjary

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/iqt.v10i2.16840

Abstract

The economic transformation towards e-commerce has significantly impacted traditional merchants. This study examines the effects of this phenomenon on the family economy of clothing traders in Pasar Besar, Palangka Raya City, Indonesia. Using a qualitative approach, this research analyzes data from 20 respondents through in-depth interviews and direct observation. The framework uses Karl Max’s economic theory. Results indicate that e-commerce impacts: (1) a decrease in sales turnover by up to 40%, (2) changes in traders' work patterns, and (3) adaptation of marketing strategies to digital platforms. While e-commerce offers better prospects, it also creates economic difficulties for traditional traders' families. These findings provide crucial insights for traders and policymakers in designing effective adaptation strategies and regulations. The study recommends a balanced economic approach, considering social and environmental aspects, in line with the people's economy principle in the 1945 Constitution.
PELATIHAN OPTIMALISASI PEMASARAN MENGGUNAKAN TIKTOK UNTUK KEAHLIAN KULINER DI SMK NEGERI 6 SEMARANG Asmiatun, Siti; Wicaksana, Dinar Anggit; Wakhidah, Nur; Fitrianti, Ayang
Sawala : Jurnal pengabdian Masyarakat Pembangunan Sosial, Desa dan Masyarakat Vol 6, No 1 (2025): Sawala : Jurnal pengabdian Masyarakat Pembangunan Sosial, Desa dan Masyarakat
Publisher : Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24198/sawala.v6i1.61114

Abstract

Dalam era digital saat ini, TikTok telah berkembang menjadi salah satu platform media sosial yang efektif untuk promosi dan penjualan produk, termasuk produk kuliner. Pelatihan ini disusun untuk memberikan pengetahuan dan keterampilan kepada siswa Kuliner SMK N 6 Semarang dalam menggunakan berbagai fitur TikTok guna memperluas jangkauan pemasaran serta meningkatkan daya saing produk  yang mereka hasilkan. Metode pelatihan meliputi pemberian materi, demonstrasi praktis, serta simulasi pembuatan konten kreatif untuk promosi di TikTok. Hasil dari kegiatan ini diharapkan dapat meningkatkan pemahaman siswa tentang strategi pemasaran digital serta kemampuan mereka dalam mengaplikasikan teknologi modern untuk kebutuhan bisnis kuliner. Selain itu, program ini juga bertujuan untuk memperkuat soft skills siswa dalam bidang kewirausahaan, khususnya dalam pemanfaatan media sosial untuk komersial. Evaluasi keberhasilan program dilakukan melalui penilaian terhadap pemahaman siswa sebelum dan sesudah pelatihan serta melalui hasil kuesioner pretest dan posttest. Hasil menunjukkan bahwa 86% siswa memahami materi pelatihan yang diberikan.
Optimization of K-Means Clustering with Elbow Method for Identification of TB Prone In Central Java RAFIKA HANJAYA PUTRI, LIEM, ANGELITA; Wakhidah, Nur
Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering Vol 6, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30596/jcositte.v6i1.21669

Abstract

Tuberculosis (TB) is an infectious disease caused by the bacillus Mycobacterium tuberculosis. This infectious disease needs more attention because the transmission rate is still high, especially in areas with high case finding rates and low treatment success rates. This study was conducted to monitor areas prone to TB case transmission, especially areas in Central Java Province. The K-Means method was applied to determine areas prone to TB transmission by considering the success rate of TB treatment, through the Elbow approach to determine the optimal number of clusters. The results of clustering show areas that are classified as vulnerable areas, which are areas with high transmission cases but low treatment success. Visualization of clustering results in scatter plots that clarify the division of areas into clusters and help in identifying treatments and areas that need further intervention.
Clustering Women Violence Cases Based on Number in Central Java Province Using K-Means Algorithm Tantisnio, Fanika Putri; Wakhidah, Nur
Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering Vol 6, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30596/jcositte.v6i1.21671

Abstract

Cases of violence against women are one of the cases that require special attention, especially in the Central Java Province area. This study aims to classify the number of cases of violence against women (age 18+) based on data from 2022 and 2023 using the K-Means algorithm. Through the K-Means método, the regions are classified into 2 clusters based on the pattern of the number of cases in the 2 years. The results of clustering show two main groups: the first cluster which is from the majority of regions with a fairly low number of violent cases, and the second cluster which includes Semarang City as a very high number of violent cases. This study provides an overview of cases of violence against women in Central Java Province and identifies areas with higher case rates. This research is expected to be used as a basis for more appropriate policy-making to reduce the rate of violence against women in the most affected areas.
Co-Authors Agusta Praba Ristadi Pinem Ahmad Subakir, Ahmad Aini, Vera Nur Alauddin Maulana Hirzan Alias, Muhammad Nazir Anugra, Novia Ardima, Muhammad Basyier Arum, Wahyuni Fajar Astrid Novita Putri, Astrid Atmoko Nugroho Basworo Ardi Pramono Chofifah, Zuli Dani, Erina Alfian Daroini, A'thy Inayaty Dewi Nurdiyah, Dewi Diah Kurniati Dwi Wahyuni ERMAN ERMAN Fajar Arum, Wahyuni Fajriannoor Fanani, Fajriannoor Falah, Gusti Afrizal Zamzami Febriani, Ira Nurul Febrianti, Gladis Fikriyah, Maulida Fitrianti, Ayang Fitriyah, Laila Nor Gusti Muzainah Hamdi, Fahmi Handayani, Eka Wuri Handayani, Sri Hidayati L, Sri Hidayati, Nutriana Inayah, Nailil Intiyani, Rafila Irwandi Ansori Istiqomah, Mukhlishotul Jariyah, Ita Ainun Juhaeni Juhaeni Junaidi Abdullah Kadisi, Angelo Risang Kasrina Kasrina Khoirudin Khoirudin, Khoirudin Khoirunnabila, Azza Ilma Konjin, Hindri Caesar Tiara Kusuma Putra, Rafli Danu Kusumaningrum, Yulinda Laelasari, Iseu LINA, FIDA M. Zakki Abdillah Maftucha, Nidaul Maulidiyah, Eva Mufrodah, Ismi Muhajannah, Syarifatul Muhammad Nazir Muntiasih, Muntiasih Nadlir Nadlir, Nadlir Najichah, Zuhrotun Negari, Beauty Dewi Neni Murniati Noor Lita Sari, Indah Nurtriana Hidayati Palupi, Kinanthi Sekar Prind Triajeng Pungkasanti, Prind Triajeng RAFIKA HANJAYA PUTRI, LIEM, ANGELITA Rahmayuna, Novita Raihanah Abdullah Ramadhanti, Salsabila Laili Rizal Rafli Fajar Kurniawan Rochmah, Shafira Nur Sa'adah, Annisa Lailis Sadiani Sadiani Sadiani, Sadiani Safira, Della Maya Ayu Salma, Saffanah Santoso, Bayu Adi Sardjuningsih, Sardjuningsih Setyawan, Nanda Hendra Sholihah, Mida Mar'atus Siti Asmiatun, Siti Susanto Susanto Syaifuddin, Raden Tantisnio, Fanika Putri Tasya, Ghiffani Azzaman Titis Handayani Ummah, Khoirotul Victor Gayuh Utomo Wadud, Ahmad Jauharul Wicaksana, Dinar Anggit widyaningrum, Astri Yennita Zainal Abidin, Raihana