Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.383
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Indonesian Research Journal on Education Socius: Social Sciences Research Journal
Khairunisa, Nabila
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

 1 
DETEKSI BENTUK WAJAH MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Maulana, Irfan; Khairunisa, Nabila; Mufidah, Ratna
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8171

Abstract

Deteksi bentuk wajah menjadi elemen kritis dalam berbagai aplikasi pengenalan wajah, keamanan, dan interaksi manusia dengan sistem komputer. Deteksi tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan ekstraksi fitur-fitur tertentu. Pada penelitian ini menggunakan metode arsitektur CNN yang telah terbukti dalam mengatasi kompleksitas visual untuk mengekstraksi fitur wajah secara hierarkis. Dataset pelatihan yang beragam digunakan untuk melatih model, meningkatkan kemampuannya dalam mengenali variasi bentuk wajah. Hasilnya menunjukkan bahwa CNN memberikan tingkat akurasi yang cukup tinggi dalam mendeteksi bentuk wajah bahkan dalam situasi yang challenging. Selain itu, kecepatan dan efisiensi model memungkinkan implementasi real-time dalam berbagai aplikasi, memperkuat potensinya dalam mendukung pengembangan teknologi pengenalan wajah yang lebih canggih dan andal. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pemahaman mendalam tentang penerapan CNN untuk deteksi bentuk wajah serta memberikan dasar untuk peningkatan lebih lanjut dalam bidang pengenalan wajah dan aplikasi terkait. Dataset yang digunakan berjumlah 5000 dataset dengan resolusi 100 x 100 pixels. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan melakukan epoch sebanyak 40 kali dan batch size berukuran 16, didapatkan hasil akurasi training tertinggi sebesar 74%. Pada pengujian, model juga diimplementasikan ke dalam API menggunakan framework Flask.
PREDICTING STUNTING IN TODDLERS IN WEST JAVA USING LINEAR REGRESSION BASED ON POVERTY LEVELS Rahmah, Nabila Aulia; Khairunisa, Nabila; Hidayatulloh, Naufal Ammar; Enri, Ultach
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol. 21 No. 2 (2024): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Period o
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/techno.v21i2.5358

Abstract

Children's growth is disrupted by stunting, a chronic nutritional condition brought on by a prolonged shortage of nutrient intake. Under-five stunting is a major issue that affects many nations, particularly those with high rates of poverty. The aim of this research is to use the linear regression method based on the proportion of poverty to predict the risk of stunting in children under five in West Java. Growing children are particularly vulnerable to stunting, which can have long-term effects on their development and health. The research site was selected in West Java Province due to the region's high stunting rates and nofigur poverty rate. Precise forecasts are required to surmount the current issues. The research methodology employed is the descriptive quantitative technique. The data, which was projected using percentage values, covered the years 2014–2020. This study uses linear regression as its algorithm. According to the study's findings, there will be an 8.55% chance of toddler stunting in West Java in 2024. It is hoped that the government would be able to lower the risk of stunting by estimating the proportion of risk.
Pengembangan Jiwa Kewirausahaan Mahasiswa Melalui Praktik Produksi dan Usaha Jasa Ditinjau dari Perspektif Psikologi Khairunisa, Nabila; Diani, Virza Ratna; Syahrani, Amelia Indri; Supriyadi, Tugimin
Socius: Jurnal Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial Vol 2, No 12 (2025): July 2025
Publisher : Penerbit Yayasan Daarul Huda Kruengmane

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

Abstract

Entrepreneurial development among university students is a strategic response to labor market challenges and youth economic independence. This article examines the role of production and service business practices as learning approaches that affect students’ psychological growth from a humanistic psychology perspective. Using a literature review method, the study highlights seven key psychological aspects: self-efficacy, self-concept, self-regulation, intrinsic motivation, self-actualization, creativity and innovation, and emotional intelligence. The findings reveal that hands-on entrepreneurial experiences strengthen confidence, clarify personal identity, and enhance mental resilience. In addition to economic profit, entrepreneurship provides students a platform for self-expression and psychological growth. Therefore, integrating practice-based approaches into psychology education is highly recommended to produce graduates who are adaptive, resilient, and self-reliant.
Dinamika Kepastian Hukum dalam Sengketa Warisan Pada Putusan Mahkamah Agung terhadap Sengketa Boedel Warisan di Indonesia Megasari, Nomi Septi; Gunati, Saringah; Khairunisa, Nabila; Fitriany, Aulia; Tarina, Dwi Desi Yayi
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 9 No. 2 (2025): Agustus
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jptam.v9i2.26857

Abstract

Hukum perdata di Indonesia saat ini masih bersifat pluralisme yaitu yang masih beraneka ragam. Hukum perdata berlaku di Indonesia sepanjang tidak bertentangan dengan UUD 1945, Pancasila, dan peraturan perundang- undangan nasional lainnya. Hukum perdata merupakan hukum yang mengatur hubungan antar individu atau badan hukum yang salah satu cakupannya yaitu hukum keluarga yang mengatur warisan seperti dalam suatu kasus sengketa boedoel warisan di Indonesia yang masih menjadi permasalahan pertimbangan dengan KUHPerdata dan hukum yang dibenarkan. Dikarenakan tidak adanya pembagian/pemisahan harta antara 2 pasangan suami istri kemudian bercerai dan terjadilah sengketa antara pihak suami dan pihak saudara kandung. Sehubung kedua belah pihak dan pihak keluarga beragama Kristen, maka sistem yang berlaku adalah pewarisan berdasarkan Hukum Waris sesuai dengan Kitab Undang Undang Hukum Perdata. Dikarenakan penguasaan boedoel warisan dikuasai oleh salah satu ahli waris tanpa persetujuan dan pembagian yang jelas kepada ahli waris lainnya yang sudah jelas bertentangan dengan Kitab Undang-Undang Hukum Perdata (KUHPerdata) yang mengatur bahwa semua ahli waris memiliki kedudukan dan hak yang sama terhadap warisan yang ditinggalkan pewaris. Yang membuat salah satu menggugat sengketa tersebut ke Mahkamah Agung dan memberikan keputusan pertimbangan hukum yang adil dengan membagi harta sesuai dengan ketentuan hukum waris perdata.
Pengembangan Dakwah Kontemporer melalui Media Penyiaran Radio Adawiyah, Rabiathul; Sampurna, Ahmad; Nasution, Cintika Sopyola; Dheaaftariza, Dheaaftariza; Furqan, Nuzulul; Khairunisa, Nabila
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 8 No. 1 (2024): April 2024
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jptam.v8i1.13139

Abstract

Salah satu bentuk dakwah melalui media massa dapat dilakukan dengan berdakwah di radio. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa eksistensi media radio sebagai pengembangan dakwah di era kontemporer. Jenis penelitian ini termasuk kualitatif dengan metode studi kepustakaan (library research). Sumber data penelitian diambil dari laman kredibel, yakni Google Cendekia dan Sinta. Analisis dan uji keabsahan data melalui kroscek ulang bahan penelitian. Adapun sumber data penelitian diambil dari literatur ilmiah meliputi buku, artikel ilmiah, prosiding dan tugas akhir (skripsi, tesis, atau disertasi). Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa radio merupakan salah satu media yang tetap eksis menyiarkan dakwah di era kontemporer. Selain dapat dengan durasi panjang menyiarkan pesan khutbah Islamiyah, radio juga memberi ruang bagi para pendengar untuk bertanya dan memperoleh informasi keagamaan sesuai dengan kebutuhan pembuktian kebenaran di era yang sarat dengan berita hoaks.
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA CNN DAN YOLO DALAM MENGIDENTIFIKASI KERUSAKAN JALAN Khairunisa, Nabila; ., Carudin; Jamaludin, Asep
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 12 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3.4434

Abstract

Jalan merupakan infrastruktur penting dalam kehidupan masyarakat yang memiliki peran dalam mendukung pertumbuhan ekonomi, mobilitas, dan konektivitas antar wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua algoritma yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan You Only Look Once (YOLO), dalam mengidentifikasi kerusakan jalan. Tiga variabel instrumen yang dievaluasi, yaitu waktu pelatihan, kecepatan deteksi, dan akurasi pengujian. Metode analisis yang digunakan adalah Uji-T Berpasangan dengan tingkat signifikansi alpha sebesar 0,05. Hasil pengujian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dalam waktu pelatihan antara CNN dan YOLO (P-Value < alpha), yang mengindikasikan bahwa salah satu algoritma memerlukan waktu pelatihan yang lebih sedikit daripada yang lainnya. Namun tidak terdapat perbedaan yang signifikan dalam kecepatan deteksi maupun akurasi pengukuran (P-Value > alpha) antara kedua algoritma. Temuan ini menunjukkan bahwa meskipun ada perbedaan dalam waktu pelatihan antara CNN dan YOLO, keduanya memiliki kinerja yang setara dalam hal kecepatan deteksi dan akurasi pengujian dalam konteks pengidentifikasian kerusakan jalan. Oleh karena itu, pemilihan antara kedua algoritma ini dapat dipertimbangkan berdasarkan faktor-faktor lain seperti kebutuhan spesifik proyek dan kemampuan komputasi yang tersedia. 
IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM MENDETEKSI SAMPAH ORGANIK, PLASTIK, DAN KERTAS Adelia, Risa; Khairunisa, Nabila; Zulfiqri, Reza
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 9 No 1 (2024): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v9i1.2233

Abstract

Abstrak Sampah menjadi permasalahan yang sering ditemukan di berbagai negara. Dalam beberapa dekade terakhir, produksi sampah terus meningkat yang dapat menyebabkan masalah lingkungan yang semakin serius. Oleh karena itu, pengolahan sampah yang efektif dan tepat waktu sangat diperlukan untuk menjaga lingkungan hidup yang sehat. Dalam studi ini, kami mengusulkan pendekatan pengolahan sampah menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi jenis sampah organik, plastik, dan kertas berdasarkan gambar sebagai input untuk dilatih dengan model yang sudah disediakan. Dataset yang digunakan dalam studi ini terdiri dari ratusan gambar sampah yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Implementasi CNN menggunakan library tensorflow dan keras, yang menyediakan API untuk memudahkan pembuatan, pelatihan, dan evaluasi model CNN. Selain itu, deep learning juga digunakan untuk meningkatkan performa model CNN dalam mengenali sampah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN yang diusulkan dapat mengklasifikasikan dan mendeteksi sampah organik, plastik, dan kertas dengan akurasi sekitar 90%, yang menunjukkan bahwa CNN dapat digunakan sebagai metode yang efektif dalam pengenalan sampah. Oleh karena itu, hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan efektivitas pengolahan sampah dan dapat membantu mengurangi dampak lingkungan dari produksi sampah. Kata kunci—Convolutional Neural Network, Sampah, Deep Learning, TensorFlow, Keras
Kepastian Hukum atas Sengketa Lahan Yayasan dalam Putusan Kasasi Vihara Amurva Bhumi Rahmadhani, Larasati; Permatasari, Angelina Dewi; Gunati, Saringah; Khairunisa, Nabila; Tarina, Dwi Desi Yayi
Indonesian Research Journal on Education Vol. 5 No. 6 (2025): Irje 2025
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v5i6.3739

Abstract

Jurnal ini membahas sengketa tanah antara Yayasan Vihara Amurva Bhumi dan PT Danataru Jaya terkait akses jalan menuju tempat ibadah Vihara. PT Danataru Jaya mengklaim bahwa akses jalan tersebut merupakan bagian dari tanah yang tercantum dalam HGB No. 298/Desa Karet Semanggi yang diterbitkan BPN Jakarta Selatan pada tahun 1998. Pengadilan Negeri Jakarta Selatan mengabulkan gugatan PT Danataru Jaya, dan putusan tersebut kemudian dikuatkan oleh Pengadilan Tinggi DKI Jakarta. Putusan ini dinilai merugikan Yayasan karena berpotensi menghambat akses umat dalam menjalankan kegiatan keagamaan. Atas dasar itu, Yayasan mengajukan kasasi ke Mahkamah Agung. Pada tingkat kasasi, Mahkamah Agung mengabulkan permohonan Yayasan, membatalkan putusan sebelumnya dari PN dan PT, serta menegaskan bahwa akses jalan menuju Vihara memiliki fungsi penting sebagai penunjang aktivitas keagamaan sehingga patut mendapat perlindungan hukum.
Co-Authors ., Carudin Adawiyah, Rabiathul Adelia, Risa Aulia Fitriany Dheaaftariza, Dheaaftariza Diani, Virza Ratna Dwi Desi Yayi Tarina Enri, Ultach Furqan, Nuzulul Gunati, Saringah Hidayatulloh, Naufal Ammar Irfan Maulana, Irfan Jamaludin, Asep Megasari, Nomi Septi Mufidah, Ratna Nasution, Cintika Sopyola Permatasari, Angelina Dewi Rahmadhani, Larasati Rahmah, Nabila Aulia Sampurna, Ahmad Supriyadi, Tugimin Syahrani, Amelia Indri Zulfiqri, Reza