Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknodik Scientific: Journal of Computer Science and Informatics
Muhammad Hayun
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PENGARUH EFIKASI DIRI TERHADAP MOTIVASI MENJADI GURU PADA MAHASISWA PGSD UMJ Muhammad Hayun
Jurnal TEKNODIK Jurnal Teknodik Vol.19 No. 1 April 2015
Publisher : Pusat Data dan Teknologi Informasi Kementerian Pendidikan Kebudayaan, Riset dan Teknologi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (104.058 KB) | DOI: 10.32550/teknodik.v19i1.146

Abstract

Abstrak:Profesi keguruan (pendidik) merupakan profesi yang banyak diminati oleh sebagian masyarakat kita di tengah tuntutan terhadap peningkatan kesejahteraan guru (pendidik). Hal itu juga berimplikasi terhadap efikasi diri mahasiswa dalam mempersiapkan diri untuk memilih profesi keguruan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat sejauh mana pengaruh efikasi diri mahasiswa terhadap motivasi mahasiswa dalam memilih profesi keguruan pada mahasiswa PGSD semester akhir FIP-UMJ. Metode penelitian yang digunakan adalah metode survai dengan pendekatan regresi-korelasi. Populasi penelitian adalah seluruh mahasiswa PGSD semester akhir FIP UMJ dengan menggunakan teknik simple random sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh efikasi diri mahasiswa terhadap motivasi mahasiswa menjadi guru dengan nilai korelasi 0,525 dan determinasi 27,5% yang artinya kontribusi efikasi diri terhadap motivasimahasiswa menjadi guru dapat dijelaskan sebesar 27,5% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.Kata Kunci: Efikasi diri, motivasi mahasiswa, profesi guru.Abstract: Teaching profession (educators) is a profession that is highly demanded by a part of community whilst the demands on improving teachers’ welfare (educators). It also has implications for self-efficacy in preparing students to choose the teaching profession. This study aims to examining the extent of students self-efficacy influence to student motivation in choosing teaching profession at the end of the semester students PGSD FIP-UMJ. The method used is a survey method with regression-correlation approach. The research population is the entire student population at PGSD final semester FIP UMJ by using simple random sampling technique. The results showed that there is an influence of student self-efficacy on the motivation of students in being teachers with a value of 0.525 and determination correlation 27.5% which means that the contribution of self-efficacy to motivate students to be teachers can be explained by 27.5% while the rests are influenced by other variables.Keywords: Self-efficacy, student motivation , professional teacher.
Optimasi Ekstraksi Fitur Citra Karakter Font Menggunakan Algoritma Support Vector Machines (SVM) untuk Klasifikasi Tipografi Alamin, Zumhur; Sutriawan; Siti Mutmainah; Muhammad Hayun
Scientific: Journal of Computer Science and Informatics Vol. 2 No. 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bima

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34304/scientific.v2i1.344

Abstract

Klasifikasi tipografi berbasis citra karakter merupakan salah satu tantangan penting dalam bidang pengenalan pola dan pengolahan citra digital, terutama dalam konteks digitalisasi dokumen dan sistem OCR (Optical Character Recognition). Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses ekstraksi fitur citra karakter font dengan memanfaatkan kombinasi beberapa teknik fitur serta algoritma Support Vector Machines (SVM) untuk klasifikasi. Metode yang digunakan melibatkan preprocessing citra karakter, ekstraksi fitur menggunakan Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Pattern (LBP), dan Zoning, serta pelatihan model SVM dengan kernel Radial Basis Function (RBF). Dataset yang digunakan terdiri dari 2.600 citra karakter dalam format grayscale yang berasal dari lima jenis font populer. Dataset ini dibagi menjadi data latih dan data uji untuk keperluan pelatihan dan evaluasi model. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kombinasi fitur HOG dan Zoning menghasilkan akurasi klasifikasi tertinggi sebesar 94,6%, mengungguli teknik fitur tunggal maupun kombinasi dua fitur lainnya. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan dan penggabungan teknik ekstraksi fitur yang tepat secara signifikan meningkatkan performa klasifikasi tipografi citra karakter. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem klasifikasi font yang lebih akurat dan efisien, serta membuka peluang aplikasi lebih lanjut dalam digital forensik, sistem pencarian berbasis citra, dan digitalisasi arsip.
Co-Authors Siti Mutmainah Sutriawan Sutriawan Zumhur Alamin