Claim Missing Document
Check
Articles

Android-Based Interactive Video Learning Media for Hijaiyah Letters for Early Childhood Education Children Sifiyana, Selfi; Rudiyanto, Arif Rifan; Mustagfirin, Mustagfirin; Arifiani, Rina
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 4 No. 3 (2025): November: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/kfpr2251

Abstract

Learning Hijaiyah letters is an essential foundation for studying the Qur’an, especially in early childhood. Traditional learning methods are often considered less engaging because they tend to be monotonous and non-interactive. This study aims to design and develop an Android-based Hijaiyah letter learning application using the Kodular platform by implementing the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) method. The MDLC stages include concept, design, material collection, construction, testing, and distribution. This application has several prominent features, including an introduction to Hijaiyah letters, illustrated practice questions with a randomisation system, and automatic assessment displaying learning scores. Test results show that the application runs well on various Android devices and all functions, such as navigation between screens, question randomisation, and score display, work as expected. Based on user trials, this application is practical at increasing students’ interest and understanding of Hijaiyah letters through interactive, enjoyable learning.
C Comparative Analysis of Injector Diameters on the Performance and Exhaust Emissions of Honda Beat Matic Motorcycles at Trubus Workshop: ANALISIS PERBANDINGAN DIAMETER INJEKTOR HONDA BEAT METIC TERHADAP PERFORMA DAN EMISI GAS BUANG DI BENGKEL TRUBUS Mustagfirin, Mustagfirin; Sri Wulan; Mohamad Fahris; Fajar Slamet Budiono
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol. 15 No. 1 (2025): Prosiding SNST 15 Tahun 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/psnst.v15i1.14566

Abstract

Perkembangan teknologi dalam bidang transportasi, terutama sepeda motor, terus meningkat seiring dengan kebutuhan masyarakat akan kemudahan berkendara. Sepeda motor matic, yang menggunakan sistem transmisi otomatis CVT (Continuous Variable Transmission), kini mendominasi pasar Indonesia karena kenyamanan dan kepraktisannya. CVT menggunakan pulley dan roller yang memengaruhi akselerasi serta performa motor. Modifikasi pada roller sering dilakukan oleh pengguna motor matic untuk meningkatkan performa. Performa mesin sepeda motor dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk bahan bakar dan sistem pembakaran. Salah satu komponen penting adalah injektor, yang berfungsi mengatur aliran bahan bakar ke ruang bakar. Penelitian ini berfokus pada analisis perbandingan diameter injektor Honda Beat Matic terhadap performa mesin dan emisi gas buang. Injektor dengan diameter 0,8 mm, 0,9 mm, dan 0,13 mm akan diuji untuk mengetahui pengaruhnya terhadap torsi, daya, konsumsi bahan bakar spesifik (SFC), serta emisi gas buang. Penelitian ini bertujuan memberikan masukan yang bermanfaat bagi Bengkel Trubus dalam perawatan dan peningkatan performa motor. Dengan memahami pengaruh variasi diameter injektor, diharapkan dapat membantu menjaga kualitas kinerja mesin dan mengurangi risiko kerusakan. Penelitian ini tidak memperhitungkan faktor biaya, dan fokus pada analisis teknis terkait performa mesin dan emisi gas buang. Kata kunci: CVT, Emisi Gas Buang, Injektor, Sepeda motor matic, SFC.
T THE ROLE OF DIGITAL TRANSFORMATION AND SENTIMENT ANALYSIS IN ENHANCING LOCAL ECONOMIC COMPETITIVENESS IN THE TOURISM SECTOR: PERAN TRANSFORMASI DIGITAL DAN ANALISIS SENTIMEN DALAM MENINGKATKAN DAYA SAING EKONOMI LOKAL SEKTOR PARIWISATA Teguh Edhy Wibowo; Is Solikhatun; Miftahus Surur; Layla Sriningtyas; Mustagfirin, Mustagfirin; Ahmad Sobirin
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol. 15 No. 1 (2025): Prosiding SNST 15 Tahun 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/psnst.v15i1.14567

Abstract

Pantai Kartini di Kota Jepara merupakan salah satu destinasi wisata unggulan yang menarik minat wisatawan lokal maupun nasional. Dengan meningkatnya penggunaan teknologi digital, ulasan wisatawan mengenai Pantai Kartini kini mudah ditemukan pada platform daring seperti Google Maps. Ulasan tersebut mencerminkan pengalaman, tingkat kepuasan, serta kritik yang berkaitan dengan fasilitas dan layanan wisata. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persepsi wisatawan melalui analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan ulasan ke dalam tiga kategori, yaitu positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu melakukan klasifikasi sentimen dengan akurasi 74%, presisi 61%, dan recall 55%. Walaupun performa model tergolong cukup baik, masih ditemukan kelemahan dalam mendeteksi sentimen negatif akibat ketidakseimbangan jumlah data pada tiap kategori pelatihan. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menambah jumlah data, menyeimbangkan distribusi sentimen, melakukan normalisasi kata, serta menambahkan kriteria tambahan pada proses pemeringkatan. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengelola wisata dan pemerintah daerah untuk menyusun strategi pengembangan dan promosi wisata yang lebih efektif berbasis analisis digital.  Kata kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, Ulasan Wisatawan, Pengembangan Pariwisata.
Aplikasi Sistem Pembelajaran Kursus Komputer Berbasis Web di Golevat Semarang Setiawan, Rudi; Mustagfirin, Mustagfirin
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol. 15 No. 1 (2025): Prosiding SNST 15 Tahun 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/psnst.v15i1.14778

Abstract

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang begitu pesat saat ini khususnya di bidang pendidikan menuntut untuk turut serta dalam penggunaan teknologi sebagai bentuk inovasi dalam segala aspek kehidupan. Penggunaan teknologi sebagai salah satu dasar dalam pengembangan media pembelajaran  elektronik yang diharapkan dapat membantu fleksibilitas dan efisiensi kinerja khususnya di Golevat Semarang.Adanya pandemi covid 19 diseluruh dunia memaksa seluruh umat manusia untuk dapat berakdaptasi sesuai dengan protokol kesehatan yang berlaku di berbagai negara masing-masing. Pemanfaatan media teknologi media pembelajaran elektronik diharapkan dapat meminimalisir kontak fisik antar peserta kursus di Golevat Semarang. dimana untuk pembelajaran peserta kursus masih secara manual, penulis dalam kerja praktek ini membuat  APLIKASI SISTEM PEMBELAJARAN KURSUS KOMPUTER BERBASIS WEB DI GOLEVAT SEMARANG. Metode yang digunakan untuk pembuatan aplikasi ini adalah metode waterfall. Hasil akhir dari aplikasi ini adalah modul pembelajaran berbentuk website yang dibuat dengan menggunakan bahasa pemograman php dimana modul pembelajaran ini dapat digunakan sebagai media pembelajaran kursus  di Golevat Semarang. Kata Kunci : modul pembelajaran, website, sistem rancang bangun, Android, php, Waterfall
Application of the MOORA and TOPSIS Methods in the Evaluation of Tax Administration Strategies based on Taxpayer Identification Numbers (NPWP), Services, Sanctions, and Taxpayer Understanding Sri Umiatun Andayani; Dyah Kusumawati; Mustagfirin Mustagfirin
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol. 8 No. 1 (2026): Maret
Publisher : Universitas Wahid Hasyim

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

Abstract

Taxpayer compliance is a crucial factor in optimizing state revenue through the taxation sector. Although the number of taxpayers in Indonesia continues to increase, the level of voluntary compliance is still relatively low, so an effective tax administration strategy is needed to improve it. This study aims to analyze the influence of the benefits of Taxpayer Identification Number (NPWP), service quality, administrative sanctions, and tax understanding on taxpayer compliance, and determine the most optimal tax administration strategy using the Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) methods. This approach was chosen because it is able to provide objective and measurable analysis results based on complex criteria. The MOORA method is used to normalize and weight each criterion, while TOPSIS is used to determine the most ideal strategic solution. The results show that the strategy of increasing tax socialization and sending warning letters to taxpayers who violate is the most effective step to increase taxpayer compliance. Sensitivity analysis shows that the MOORA method has a better level of stability of results with an average sensitivity value of -1.61%, compared to TOPSIS at -7.96%. Thus, the MOORA method is considered more appropriate for use in the context of evaluating tax administration strategies. This research significantly contributes to the development of data-driven tax policies and enriches the literature on the application of multicriteria decision-making methods in tax administration in Indonesia.
Early Detection Of Melanoma Skin Cancer Using Gray Level Co-Occurrence Matrix And Ensemble Support Vector Machine: Deteksi Kanker Kulit Berbasis Analisis Fitur dan Metode Ensemble Machine Learning Mustagfirin, Mustagfirin; Wijanarko, Rony; Rudiyanto, Arif Rifan; Hisbana, Abdullah Afnil; Farida, Fitrotin Na’imul
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 7 No. 2 (2026): JUTIF Volume 7, Number 2, April 2026
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2026.7.2.5389

Abstract

Skin cancer is a major global health problem with incidence rates increasing every year. Melanoma, the most aggressive form of skin cancer, requires accurate early detection to reduce mortality risk. Conventional diagnostic methods such as visual examination and biopsy still face limitations in precision and consistency, highlighting the need for more objective and efficient technological approaches. This study proposes a classification method for melanoma using an ensemble of Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF), supported by feature extraction through the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and dimensionality reduction using Linear Discriminant Analysis (LDA). The research stages include image preprocessing using grayscale conversion to reduce data complexity, followed by GLCM-based texture feature extraction, and LDA transformation to enhance class separability. The classification model is developed using an ensemble voting mechanism that combines predictions from SVM and RF to produce a more stable and robust decision. Experimental results with a 60:40 train–test ratio show that the proposed method achieves an accuracy of 88.75%, outperforming each individual model tested. These findings indicate that the integration of GLCM–LDA features with the SVM-RF ensemble effectively improves melanoma detection performance. Overall, this study provides a significant contribution to the development of early detection systems in health informatics, offering potential improvements in patient safety and survival rates for individuals affected by skin cancer.
Co-Authors Achmad Munib Achmad Munib, Achmad Affan Hensetiaji Widya Agung Riyantomo Ahmad Nurman Khoir Ahmad Sobirin Ahmad Yusuf Ali Ikwan Apriantoro Apriantoro Ardian Fachreza Arif Rifan Rudiyanto ARIF RIFAN RUDIYANTO, ARIF RIFAN Arifiani, Rina Aris Abdul Ghoni Cocon, Cocon Dani Setiawan Darmanto Darmanto Dwi Puji Prabowo, Dwi Puji Dyah Kusumawati EDI SARWONO Eliyana Zid Naily Syifa Eri Kurniawan Esti Astutik Fajar Slamet Budiono Farida, Fitrotin Na’imul Fattah, Abdulloh Ghoni, Aris Abdul Hisbana, Abdullah Afnil Indah Hartati Is Solikhatun Is Solikhatun, Is Ismi Syarif Iwan Riyanto Jeni Nadik Khamadi Khamadi Khamadi Khoironi, Habib Gufron Laeli Kurniasari Layla Sriningtyas Marjono Marjono Martha, Marlia Chandra Miftahus Surur Miftahus Surur, Miftahus Miftakhul Huda Misbahudin Misbahudin Moch Subchan Mauludin Moch. Subchan Mauluddin Moch. Subchan Mauludin Mohamad Fahris Muhamad Arifuddin Muhamad Nurkhafid Nasutian Nasutian Noor Azharul Fuad, Noor Azharul Noor Prasetyo, Moh Dwi Novianti, Nurlita Dwi Nugroho Eko Budiyanto Nugroho Eko Budiyanto Nur Azizah Nur Kholis Prabowo, Handoko Agung Prasetyo, Sandif Pratama, Fandy Indra Pratama, Yudhi Priyono, Andhen Rifan Rudiyanto, Arif Rois, Nur Rony Wijanarko Rudi Setiawan Saputra, Ari Wibawa Nurma Sifiyana, Selfi Silmi Yudhistira Siti Maghfiroh Sobirin, Ahmad Sri Mulyo Bondan Respati Sri Umiatun Andayani Sri Wulan Sriningtyas, Layla Sumardi . Sumardi Sumardi Teguh Edhy Wibowo Toto Haryadi Ulumuddin, dimas irawan ih'ya Utami Dian Tri Venanda Arif Budiman Yance Anas