Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan Teknik Mesin Journal of Railway Transportation and Technology
Saian Nur Fajri, Saian Nur
Pendidikan Teknik Mesin, Universitas Negeri Semarang
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 Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Transportation

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PENERAPAN MODUL PEMBELAJARAN SOLIDWORKS UNTUK MENINGKATKAN KOMPETENSI MEMBUAT MODEL 3D Fajri, Saian Nur; Khumaedi, Muhammad
Jurnal Pendidikan Teknik Mesin Vol 16, No 1 (2016)
Publisher : Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis desain modul pembelajaran SolidWorks berdasarkan penilaian ahli dan menganalisis dampak penerapan modul pembelajaran terhadap capaian kompetensi membuat model 3D berbasis CAD. Penelitian yang digunakan adalah true experimental design menggunakan desain randomized control group pretest-postest design. Analisis data pada penelitian ini menggunakan analisis deskriptif dan uji t. Berdasarkan hasil penilaian ahli, modul pembelajaran SolidWorks termasuk dalam kategori sangat layak. Berdasarkan hasil analisis deskriptif didapatkan bahwa nilai rata-rata kompetensi siswa menggunakan modul pembelajaran SolidWorks lebih tinggi daripada yang tidak menerapkan modul pembelajaran SolidWorks. Peningkatan kelas eksperimen dalam kategori sedang (46.6%) dibandingkan kelas kontrol dalam kategori rendah (32.8%). Hal ini diperkuat dari hasil uji t yang menunujukan adanya peningkatan hasil belajar yang signfikan pada siswa yang menggunakan modul pembelajaran SolidWorks.
PENERAPAN MODUL PEMBELAJARAN SOLIDWORKS UNTUK MENINGKATKAN KOMPETENSI MEMBUAT MODEL 3D Fajri, Saian Nur; Khumaedi, Muhammad
Jurnal Pendidikan Teknik Mesin Vol 16, No 1 (2016)
Publisher : Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis desain modul pembelajaran SolidWorks berdasarkan penilaian ahli dan menganalisis dampak penerapan modul pembelajaran terhadap capaian kompetensi membuat model 3D berbasis CAD. Penelitian yang digunakan adalah true experimental design menggunakan desain randomized control group pretest-postest design. Analisis data pada penelitian ini menggunakan analisis deskriptif dan uji t. Berdasarkan hasil penilaian ahli, modul pembelajaran SolidWorks termasuk dalam kategori sangat layak. Berdasarkan hasil analisis deskriptif didapatkan bahwa nilai rata-rata kompetensi siswa menggunakan modul pembelajaran SolidWorks lebih tinggi daripada yang tidak menerapkan modul pembelajaran SolidWorks. Peningkatan kelas eksperimen dalam kategori sedang (46.6%) dibandingkan kelas kontrol dalam kategori rendah (32.8%). Hal ini diperkuat dari hasil uji t yang menunujukan adanya peningkatan hasil belajar yang signfikan pada siswa yang menggunakan modul pembelajaran SolidWorks.
Railway Detection Of Axle Detection Patterns Using The KNN Method Winjaya, Fathurrozi; Feryando, Dara Aulia; Al Ghifari, Sultan Rasya Nair; Fajri, Saian Nur
Journal of Railway Transportation and Technology Vol. 4 No. 1 (2025): March
Publisher : Politeknik Perkeretaapian Indonesia Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37367/jrtt.v4i1.47

Abstract

The track circuit is a device used to determine whether a vehicle is on the track. This device is installed on the track and needs to be monitored to ensure it functions properly. All objects detected in practice are considered railway vehicles, even though the detected objects may not be railway vehicles. Accurate and reliable detection technology is crucial for preventing accidents and keeping train traffic safe. This detection system uses metal sensors to identify objects as railway or non-railway assets. This is done based on two variables: the frequency of the object's metal and the object's speed. The test results show that this tool can classify objects according to their class. The class with no objects has an accuracy level of 100%, while the class of non-railway has an accuracy level of 86.67%. The railway class trials using the inspection train axle show an accuracy level of 93.33%.
Co-Authors Al Ghifari, Sultan Rasya Nair Feryando, Dara Aulia Muhammad Khumaedi Winjaya, Fathurrozi