Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

KONSEP AL-QUR’AN DALAM MENGHADAPI PELUANG DAN TANTANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) Tahir, Tarmizi Tarmizi; Suswandi, Suswandi
TAFASIR: Journal of Quranic Studies Vol 2, No 2 (2024): TAFASIR: Journal of Qur'anic Studies
Publisher : Ma'had Aly As'adiyah Sengkang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62376/tafasir.v2i2.45

Abstract

The development of Artificial Intelligence (AI) has brought significant impacts across various aspects of life, including education, economy, and socio-culture. This technology offers great opportunities, such as increased efficiency, accessibility, and innovation in various sectors. However, on the other hand, challenges such as the loss of emotional dimensions, ethical concerns, and the potential overdependence on technology raise various moral and spiritual questions. This article aims to examine the opportunities and challenges of AI from the perspective of the Qur'an, highlighting the core values that can guide Muslims in utilizing this technology wisely. Using a thematic interpretation approach, the article explores how the Qur'an provides relevant principles to maintain a balance between technological advancement and life's blessings. The results of this study are expected to provide insights and practical solutions for the Muslim community in facing the rapid era of digital transformation. Keywords: Qur'an, Artificial Intelligence, Digital Transformation.
Peran Pemimpin dalam Merawat Kerukunan Umat Beragama Perspektif Alqur’an Tahir, Muhyiddin; Suswandi, Suswandi
TAFASIR: Journal of Quranic Studies Vol 1, No 2 (2023): TAFASIR: Journal of Qur'anic Studies
Publisher : Ma'had Aly As'adiyah Sengkang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62376/tafasir.v1i2.21

Abstract

Pelaksanaan kerukunan umat beragama di Indonesia tidak lepas dari keputusan dan kebijakan pemimpin. Pemimpin memiliki peran penting dalam terlaksananya kerukunan umat beragama. Masyarakat yang rukun merupakan cerminan pemimpin yang baik yang dapat bekerjasama dalam terlaksananya kerukunan umat beragama. Penelitian ini menemukan dan mengemukakan peran pemimpin berdasarkan kajian pustaka dan referensi yang lain. Peran pemimpin mencakup keseluruhan lapisan elemen masyarakat dalam kehidupan pemerintahan hingga kehidupan keluarga. Indikator kerukunan umat beragama di antaranya, toleransi, kesetaraan, dan kerjasama merupakan acuan untuk mengukur sejauh mana kita merawat kerukunan umat beragama, Peran pemimpin dalam merawat kerukunan umat beragama berada pada posisi pertama dengan berbagai tahapan yaitu pada Unsur pemerintahan, unsur tokoh agama, tokoh adat atau pemimpin suku dan unsur pemimpin keluarga.
APPLICATION OF PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SUPPORT VECTOR MACHINE FOR ELECTRICAL INSTALLATION CERTIFICATION PREDICTION Priyono, Priyono; Panca Saputra, Elin; Suswandi, Suswandi; Rahman, Taufik
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Universitas Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3418

Abstract

Abstract: Feature selection is a crucial process that is very important to improve the performance of machine learning models, in accordance with data preprocessing. The feature selection process can be considered as a global combinatorial optimization problem in machine learning, which reduces the number of features, eliminates irrelevant data, and produces acceptable classification accuracy. The purpose of this study is to predict or determine the results of the electrical installation operation feasibility test based on data and obtain attribute selection features, and obtain accuracy level results. The Particle Swarm Optimization (PSO) approach is used to select the right characteristics to determine the results of the electrical installation operation feasibility test because attribute selection is needed in data analysis, because the PSO method will increase accuracy than just SVM in determining attribute selection. If SVM is used with PSO, the accuracy value is 96% and AUC is 0.994%, while the SVM method produces an accuracy level of 94.89% and AUC of 0.994%. With this finding, the accuracy value increases by 2%, making it a very good categorization category. It has been proven that the use of Particle Swarm Optimization (PSO) based algorithms can improve and improve results.            Keywords: PSO; SVM; Certification Abstrak: Pemilihan fitur merupakan proses krusial yang sangat penting untuk meningkatkan kinerja model machine learning, sesuai dengan praproses data. Proses pemilihan fitur dapat dianggap sebagai masalah optimasi kombinatorial global dalam pembelajaran mesin, yang mengurangi jumlah fitur, menghilangkan data yang tidak relevan, dan menghasilkan akurasi klasifikasi yang dapat diterima. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi atau menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik berdasarkan data dan memperoleh fitur pemilihan atribut, serta memperoleh hasil tingkat akurasi. Pendekatan Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk memilih karakteristik yang tepat untuk menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik karena pemilihan atribut diperlukan dalam analisis data, karena metode PSO akan meningkatkan akurasi dari pada hanya SVM dalam menentukan pemilihan atribut. Jika SVM digunakan dengan PSO, nilai akurasinya adalah 96% dan AUC sebesar 0,994%, sedangkan metode SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,89% dan AUC sebesar 0,994%. Dengan temuan ini, nilai akurasi meningkat sebesar 2%, menjadikannya kategori kategorisasi yang sangat baik. Telah terbukti bahwa penggunaan algoritma berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan dan memperbaiki hasil. Kata kunci: PSO; SVM; Sertifikasi 
TELAAH KOMPARATIF TAFSIR TANWÎR AL-MIQBÂS DAN TAFSIR IBN ABBAS WA MARWIYYATUHU FI TAFSIR Baharuddin, Baharuddin; Suswandi, Suswandi; Lutfi Azizi, Muhammad
TAFASIR: Journal of Quranic Studies Vol 3, No 1 (2025): TAFASIR: Journal of Qur'anic Studies
Publisher : Ma'had Aly As'adiyah Sengkang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62376/tafasir.v3i1.57

Abstract

Makalah ini mengulas Tafsir Tanwîr al-Miqbâs min Tafsîr Ibn Abbas, sebuah karya tafsir yang dikaitkan dengan Ibn Abbas, sahabat Nabi yang dikenal sebagai turjuman al-Qur'an. Kajian ini memiliki urgensi tersendiri karena tafsir tersebut kerap dijadikan rujukan dalam memahami makna ayat-ayat Al-Qur'an secara tekstual. Pembahasan utama dalam makalah ini adalah mengkaji keakuratan sanad riwayat yang digunakan dalam Tanwîr al-Miqbâs serta melakukan perbandingan dengan Tafsir Ibn Abbas wa Marwiyyatuhu fi Tafsir. Penelitian ini menggunakan metode studi literatur dengan pendekatan deskriptif-analitis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Tanwîr al-Miqbâs menggunakan metode ijmali (global), dengan penafsiran yang disajikan secara ringkas dan mudah dipahami. Namun, kelemahan utama dari tafsir ini terletak pada sanad yang lemah dan tidak lengkap, sehingga menimbulkan keraguan terhadap keautentikan isi penafsirannya. Perbandingan dengan Tafsir Ibn Abbas wa Marwiyyatuhu fi Tafsir mengungkap adanya kesamaan dalam beberapa penafsiran, meskipun terdapat perbedaan yang signifikan dalam jalur periwayatannya. Dengan demikian, meskipun Tanwîr al-Miqbâs memiliki nilai penting sebagai rujukan tafsir bi al-ma’tsur, penggunaannya harus dilakukan dengan kehati-hatian karena permasalahan validitas sanad dan keaslian riwayat yang terkandung di dalamnya.
Trategi Pencegahan Cyberbullying: Studi Persepsi Mahasiswa tentang Normalisasi Cyberbullying di Media Sosial Suhadah, Suhadah; Khotimah, Husnul; Adawiyah, Rabiatul; Dwi Wulandari, Enza; Suswandi, Suswandi; Andika, Angga; Fahdil, Fahdil
Kaganga:Jurnal Pendidikan Sejarah dan Riset Sosial Humaniora Vol. 8 No. 2 (2025): Kaganga:Jurnal Pendidikan Sejarah dan Riset Sosial Humaniora
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/kaganga.v8i2.14849

Abstract

This study aims to explore the perceptions of students of Universitas Muhammadiyah Mataram towards the normalization of cyberbullying on social media and to formulate appropriate prevention strategies. This study uses a qualitative approach with a descriptive exploratory design. The results of the study indicate that the normalization of cyberbullying occurs due to the lack of social regulation in digital media, low digital literacy, and negative influences from the family and school environment. Students identified forms of cyberbullying such as body shaming, public insults, and hurtful jokes as part of interactions that are often considered "normal". Suggested prevention strategies include digital education, social campaigns, parental and school involvement, and the application of legal sanctions. The conclusion of this study emphasizes the importance of the active role of students as agents of change in creating a healthy and safe digital space through good interaction ethics, as well as building collective awareness of the dangers of normalizing negative behavior on social media. Keywords: Cyberbullying, Normalization, Prevention Strategies, Social Media, Students.
Analisis Hukum Praktik Pemagangan Di Indonesia Dalam Perspektif Pasal 27 Ayat (2) UUD 1945 Terhadap Pemenuhan Hak Pirmansyah, Yudi Syarif; Jatnika, Hendra; Ruslih, Tatang; Suswandi, Suswandi; Istiqomah, Shinta
Journal of Industrial Relations Studies Vol. 1 No. 3 (2025): Journal of Industrial Relations Studies Juli 2025
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37366/jirs.v1i3.5782

Abstract

This study aims to examine PERMENAKER No. 6 of 2020 concerning the Implementation of Domestic Internships, reviewed from Article 27 paragraph (2) of the 1945 Constitution which guarantees the right of every citizen to obtain decent work and a decent living. This study uses a normative legal method by analyzing laws and regulations, legal theory, and expert opinions. The results of the study found that the regulations governing current internships do not fully provide certainty and legal protection for interns, especially regarding the right to decent wages and social security
APPLICATION OF PARTICLE SWARM OPTIMIZATION SUPPORT VECTOR MACHINE FOR ELECTRICAL INSTALLATION CERTIFICATION PREDICTION Priyono, Priyono; Panca Saputra, Elin; Suswandi, Suswandi; Rahman, Taufik
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v11i2.3418

Abstract

Abstract: Feature selection is a crucial process that is very important to improve the performance of machine learning models, in accordance with data preprocessing. The feature selection process can be considered as a global combinatorial optimization problem in machine learning, which reduces the number of features, eliminates irrelevant data, and produces acceptable classification accuracy. The purpose of this study is to predict or determine the results of the electrical installation operation feasibility test based on data and obtain attribute selection features, and obtain accuracy level results. The Particle Swarm Optimization (PSO) approach is used to select the right characteristics to determine the results of the electrical installation operation feasibility test because attribute selection is needed in data analysis, because the PSO method will increase accuracy than just SVM in determining attribute selection. If SVM is used with PSO, the accuracy value is 96% and AUC is 0.994%, while the SVM method produces an accuracy level of 94.89% and AUC of 0.994%. With this finding, the accuracy value increases by 2%, making it a very good categorization category. It has been proven that the use of Particle Swarm Optimization (PSO) based algorithms can improve and improve results.            Keywords: PSO; SVM; Certification Abstrak: Pemilihan fitur merupakan proses krusial yang sangat penting untuk meningkatkan kinerja model machine learning, sesuai dengan praproses data. Proses pemilihan fitur dapat dianggap sebagai masalah optimasi kombinatorial global dalam pembelajaran mesin, yang mengurangi jumlah fitur, menghilangkan data yang tidak relevan, dan menghasilkan akurasi klasifikasi yang dapat diterima. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi atau menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik berdasarkan data dan memperoleh fitur pemilihan atribut, serta memperoleh hasil tingkat akurasi. Pendekatan Particle Swarm Optimization (PSO) digunakan untuk memilih karakteristik yang tepat untuk menentukan hasil uji kelayakan operasi instalasi listrik karena pemilihan atribut diperlukan dalam analisis data, karena metode PSO akan meningkatkan akurasi dari pada hanya SVM dalam menentukan pemilihan atribut. Jika SVM digunakan dengan PSO, nilai akurasinya adalah 96% dan AUC sebesar 0,994%, sedangkan metode SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 94,89% dan AUC sebesar 0,994%. Dengan temuan ini, nilai akurasi meningkat sebesar 2%, menjadikannya kategori kategorisasi yang sangat baik. Telah terbukti bahwa penggunaan algoritma berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan dan memperbaiki hasil. Kata kunci: PSO; SVM; Sertifikasi