Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.551
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Penelitian dan Pengembangan Komunikasi dan Informatika Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Journal of English Language and Education An-Nahdlah: Jurnal Pendidikan Islam Brilliance: Research of Artificial Intelligence Jurnal Psikologi Universitas Gadjah Mada eProceedings of Engineering Jurtik STMIK Bandung Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Syiah Kuala Psychology Journal Values: Jurnal Kajian Islam Multidisiplin LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika Jurnal Ilmiah Literasi Indonesia Proceeding of Community Service and Engagement
Izzatul Ummah
Telkom University
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
Pengaruh Metode Qira’ah Terhadap Kemahiran Membaca Bahasa Arab: Kajian Berdasarkan Hasil Tes Nufus, Hayatun; Ummah, Izzatul; Rabbani, Rafi Muhammad; Arjuna; Nasarudin
Jurnal Ilmiah Literasi Indonesia Vol. 1 No. 2 (2025): DESEMBER
Publisher : Indo Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63822/6wypdh73

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh metode Qira’ah terhadap kemahiran membaca bahasa Arab siswa di MA Al-Intishor Bendega. Metode Qira’ah dipandang relevan karena menitikberatkan pada latihan membaca secara berulang, penguatan kosakata, serta pemahaman konteks bacaan sehingga peserta didik terbiasa berinteraksi langsung dengan teks berbahasa Arab. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan desain quasi eksperimen melalui model pretest-posttest control group. Instrumen penelitian meliputi tes kemahiran membaca yang mencakup aspek pelafalan, penguasaan kosakata, dan pemahaman isi teks, serta lembar observasi untuk memastikan konsistensi pelaksanaan metode. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan yang signifikan pada kemampuan membaca siswa setelah penerapan metode Qira’ah. Secara statistik, nilai t hitung sebesar 25,80 terbukti lebih tinggi daripada t tabel 1,692 pada taraf signifikansi 5%, sehingga hipotesis alternatif diterima. Temuan ini mengindikasikan bahwa metode Qira’ah efektif dalam meningkatkan kemahiran membaca, baik dari aspek akurasi pelafalan maupun pemahaman makna teks. Berdasarkan hasil tersebut, metode Qira’ah direkomendasikan sebagai salah satu strategi pembelajaran yang dapat diimplementasikan untuk memperkuat literasi bahasa Arab di lingkungan pendidikan formal
Pendampingan Pemahaman Dasar Pemrograman kepada Siswa SMP Al Azhar Syifa Budi Parahyangan Hani Nurrahmi; I Gede Manggala Putra; Izzatul Ummah; Selly Meliana
The Proceeding of Community Service and Engagement (COSECANT) Seminar Vol. 4 No. 2 (2024): The Proceeding of Community Service and Engagement (COSECANT) Seminar
Publisher : Telkom University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/cosecant.v4i2.8582

Abstract

Penguasaan keterampilan digital, khususnya pemrograman, merupakan kebutuhan mendasar di era digital saat ini. Kurikulum Merdeka yang diterapkan oleh Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi telah mengintegrasikan pemrograman sebagai bagian dari mata pelajaran Informatika, bahkan sejak jenjang Sekolah Menengah Pertama (SMP). Namun, implementasi di lapangan menunjukkan adanya tantangan dalam penyampaian materi ini, terutama di sekolah-sekolah yang memiliki keterbatasan sumber daya dan kapasitas guru. Dalam pengabdian masyarakat ini, siswa SMP Al Azhar Syifa Budi Parahyangan diberikan pendampingan dalam pengajaran dasar-dasar pemrograman menggunakan platform TLX dari TOKI. TLX merupakan platform pembelajaran dan kompetisi pemrograman yang dirancang untuk mengasah kemampuan berpikir logis dan pemecahan masalah siswa melalui latihan soal dan tantangan pemrograman yang disesuaikan dengan kurikulum. Selain itu, kompetisi akan digunakan sebagai alat evaluasi untuk mengukur perkembangan dan pemahaman siswa dalam pemrograman. Dalam program ini, siswa dilatih menggunakan platform TLX, yang memungkinkan mereka belajar pemrograman secara mandiri dengan berbagai materi dan tantangan yang disesuaikan dengan tingkat kemampuan mereka. Metode ini tidak hanya memperkuat pemahaman konsep pemrograman, tetapi juga meningkatkan keterampilan siswa dalam menghadapi tantangan pemrograman nyata. Pelatihan ini dilaksanakan dalam 7 pertemuan, yaitu tanggal 21 Oktober - 9 Desember 2024 di Laboratorium Komputer SMP Al Azhar Syifa Budi Parahyangan. Setelah dilaksanakannya pelatihan ini, berdasarkan survey yang kami buat, 77,7% peserta merasa sangat puas dengan materi yang disampaikan dan 100% peserta ingin kegiatan ini diadakan kembali. Mereka sangat setuju bahwa materi yang disampaikan sudah memenuhi kebutuhan mereka.
Pengembangan Sistem Rekomendasi Anime Berbasis Deep Q-Network (DQN) Ricky Ariesta Fakhruddin; Izzatul Ummah; Selly Meliana
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sistem rekomendasi berperan penting dalam membantu pengguna menemukan konten sesuai preferensi di tengah banyaknya informasi. Penelitian ini membandingkan dua pendekatan, yaitu Collaborative Filtering (CF) berbasis Singular Value Decomposition (SVD) dan Reinforcement Learning (RL) berbasis Deep Q-Network (DQN). Fokus utama penelitian adalah menilai efektivitas keduanya dalam memberikan rekomendasi anime yang relevan, baik untuk pengguna eksisting maupun pengguna baru (cold-start). Dataset penelitian diambil dari Kaggle, melalui tahap preprocessing berupa pembersihan data, normalisasi fitur, dan encoding genre dengan one-hot. Model CF dilatih menggunakan parameter hasil tuning, sedangkan model RL dibangun dalam lingkungan simulasi dengan fungsi reward berbobot yang menggabungkan rating pengguna, skor global anime, dan kesamaan preferensi genre. Evaluasi dilakukan menggunakan skenario Top-N Recommendation (N = 1, 3, 5, 10, 15, 20) dengan metrik Precision@N, Recall@N, dan F1-Score@N. Item relevan untuk pengguna eksisting ditentukan berdasarkan reward persentil ke-80, sementara untuk pengguna baru ditetapkan pada anime dengan skor global ≥ 9.0. Hasil menunjukkan RL dengan DQN unggul pada masalah cold-start, sedangkan CF lebih baik untuk pengguna dengan riwayat interaksi. Perbandingan ini menyoroti kelebihan dan keterbatasan masing-masing pendekatan, sekaligus memberi panduan dalam memilih strategi rekomendasi sesuai konteks pengguna. Kata kunci— deep q-network, reinforcement learning, colaborative filtering, sistem rekomendasi anime
Pengembangan Sistem Rekomendasi Anime Berbasis Deep Q-Network (DQN) Ricky Ariesta Fakhruddin; Izzatul Ummah; Selly Meliana
eProceedings of Engineering Vol. 13 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sistem rekomendasi berperan penting dalam membantu pengguna menemukan konten sesuai preferensi di tengah banyaknya informasi. Penelitian ini membandingkan dua pendekatan, yaitu Collaborative Filtering (CF) berbasis Singular Value Decomposition (SVD) dan Reinforcement Learning (RL) berbasis Deep Q-Network (DQN). Fokus utama penelitian adalah menilai efektivitas keduanya dalam memberikan rekomendasi anime yang relevan, baik untuk pengguna eksisting maupun pengguna baru (cold-start). Dataset penelitian diambil dari Kaggle, melalui tahap preprocessing berupa pembersihan data, normalisasi fitur, dan encoding genre dengan one-hot. Model CF dilatih menggunakan parameter hasil tuning, sedangkan model RL dibangun dalam lingkungan simulasi dengan fungsi reward berbobot yang menggabungkan rating pengguna, skor global anime, dan kesamaan preferensi genre. Evaluasi dilakukan menggunakan skenario Top-N Recommendation (N = 1, 3, 5, 10, 15, 20) dengan metrik Precision@N, Recall@N, dan F1-Score@N. Item relevan untuk pengguna eksisting ditentukan berdasarkan reward persentil ke-80, sementara untuk pengguna baru ditetapkan pada anime dengan skor global ≥ 9.0. Hasil menunjukkan RL dengan DQN unggul pada masalah cold-start, sedangkan CF lebih baik untuk pengguna dengan riwayat interaksi. Perbandingan ini menyoroti kelebihan dan keterbatasan masing-masing pendekatan, sekaligus memberi panduan dalam memilih strategi rekomendasi sesuai konteks pengguna. Kata kunci— deep q-network, reinforcement learning, colaborative filtering, sistem rekomendasi anime
A Rasch Analysis of the Zarit Burden Interview (ZBI) Scale Among Tsunami Survivors’ Caregivers Sari, Novita; Julianto, Very; Kamsi, Kamsi; Liem, Andrian; Ummah, Izzatul
Jurnal Psikologi Vol 53, No 1 (2026)
Publisher : Faculty of Psychology, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/jpsi.108643

Abstract

This study aimed to validate the Zarit Burden Interview (ZBI) among caregivers of elderly tsunami survivors in Aceh,Indonesia. In contexts characterized by disasters or significant social disruption, such as the aftermath of a tsunami, the burden on caregivers becomes increasingly critical. This phenomenon is due to the compounded vulnerabilities experienced by elderly tsunami survivors, which arise from trauma, displacement, and weakened community support systems. Therefore, it is imperative to validate the ZBI (Zarit Burden Interview) in this context. Using the Rasch Model, the study included 513 participants and assessed the construct validity of the ZBI. The findings indicated that the ZBI had a high internal consistency (person separation reliability = 0.81). In dimensionality measurement, an unexplained variance in the 1st contrast of 2.6 was found, slightly above the threshold, suggesting multidimensionality. However, with raw variance explained exceeding 40\% and approaching 60\%, the instrument can be considered sufficiently unidimensional. However, item 21 was identified as a misfit. Thus, it requires revision, considering local cultural values. Overall, the validation of the ZBI using the Rasch model resulted in an instrument that is valid and applicable to post-disaster contexts.
Co-Authors . Risnandar Abdul Muiz Achmad Muhammad Satrio Wibowo Ahmad Fahriyannur Rosyady Andi Farid Arif Nur Andrew Wilson Arie Ardiyanti Suryani Arjuna Aryo Handono Charnita, Shafira Putri Dede Nofrianda Utama Desianto Abdillah Dimas Andika Winarto Fadhila, Nisrina Fajriatin, Uswatun Ferdian, Edward Fhira Nhita Fitriyani Fitriyani Fitriyani Fitriyani Gia Septiana Wulandari Hamnis Rachmat Dhana Hani Nurrahmi Hanif Wicaksono Hayatun Nufus I Gede Manggala Putra Iksandi Lojaya Isnaini, Rawdatul Kamsi Kamsi, Kamsi Khansa, Siti Athaya Lintong Aldiron Sihombing Mahmud Imrona Martunis - Mary Handoko W Nasarudin nfn Risnandar Novita Sari Nurul Ikhsan Rabbani, Rafi Muhammad Rahma, Fifinella Rahmiyati, Evi Riamanda, Irin Rian Febrian Umbara Ricky Ariesta Fakhruddin Ridwan Syahrani Ridwan Syahrani Riyani, Silvi Rahma Putri Rochmawati, Rochmawati Said, Khaeruddin Satria Akbar Mugitama Selly Meliana Shaufiah . Tiara Nursyahdini Ufra Neshia Very Julianto Yuliant Sibaroni Yunasz Praditya Zanzabila, Rayhan Ziaurrahmah ZK Abdurahman Baizal