Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Scientific Research, Education, and Technology Jurnal Multidisiplin Sosial dan Humaniora
Fadilah, Faiz
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Physics Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Hyperparameter Optimization of CNN for Coffee Berry Disease Classification Using the Artificial Bee Colony Algorithm Fadilah, Faiz; Avianto, Donny
Journal of Scientific Research, Education, and Technology (JSRET) Vol. 3 No. 4 (2024): Vol. 3 No. 4 2024
Publisher : Kirana Publisher (KNPub)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58526/jsret.v3i4.605

Abstract

Indonesia is one of the world's largest coffee producers, with a significant contribution to the global market. However, extreme weather challenges, such as the El Nino phenomenon, have led to a decline in coffee production of up to 30%, affecting the quality and quantity of coffee beans. A major challenge in coffee cultivation is coffee berry diseases, such as the coffee berry borer and coffee berry damage, which can cause up to 60% crop loss. Early detection of these diseases is essential to reduce losses and preserve coffee quality. This study seeks to enhance the performance of a Convolutional Neural Network (CNN) model for coffee berry disease classification by optimizing hyperparameters using the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm. The research dataset consists of 2100 images with three categories: Healthy Berry, Berry Borer, and Berry Damage. The research stages include data preprocessing, CNN model design, hyperparameter optimization, training, and model evaluation. The results showed that the application of the ABC algorithm succeeded in significantly improving the accuracy of the CNN model compared to the method without optimization. The accuracy result obtained is 97.14% with an architecture consisting of 3 convolutional layers and 3 fully connected layers. This finding makes a real contribution to the development of meta-heuristic-based optimization techniques for coffee fruit disease classification, as well as supporting efforts to improve coffee quality amid the challenges of global climate change.
IMPLEMENTASI METODE PROPARTIF (PROGRESIF–PARTISIPATIF) PADA UNIT PENGADUAN PUBLIK: STUDI KASUS DI OMBUDSMAN KOTA TANGERANG SELATAN Falah, Syahrul; Darmawan, Bagas; Ramdhan, Arif; Fadilah, Faiz; Nudin, Muhammad Ilham; Afkar, Muhammad Rajhi; Zulhamzah, Regy
Jurnal Multidisiplin Sosial dan Humaniora Vol. 2 No. 2 (2025): Oktober
Publisher : PT. ANAN PUBLISHER CENDEKIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70585/jmsh.v2i2.136

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerapan metode Propartif (Progresif–Partisipatif) dalam menangani pengaduan publik di lingkungan Ombudsman Kota Tangerang Selatan. Metode ini merupakan pendekatan hibrida yang menggabungkan prinsip-prinsip progresif—yakni kecepatan dan efisiensi penanganan pengaduan—dengan prinsip partisipatif yang menekankan keterlibatan aktif warga dan pendekatan humanis. Studi ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi kasus, melibatkan wawancara mendalam terhadap petugas pengaduan dan pelapor masyarakat, observasi proses pelayanan, serta analisis dokumen resmi seperti pelatihan Propartif oleh Ombudsman RI dan data SP4N‑LAPOR tahun 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi metode Propartif telah memberikan dampak positif terhadap kualitas pelayanan publik di Kota Tangerang Selatan. Sepanjang Januari hingga Oktober 2024, tercatat sebanyak 997 laporan telah ditindaklanjuti dengan tingkat penyelesaian 100%, di mana proses respons berlangsung dalam waktu kurang dari satu hari dan proses verifikasi maksimal tiga hari kerja. Strategi dialog informal yang diadopsi dalam metode ini telah memperkuat kepercayaan masyarakat terhadap lembaga pelayanan publik serta mengubah pola komunikasi pengaduan dari birokratis menjadi lebih komunikatif dan solutif. Temuan ini juga menunjukkan bahwa metode Propartif mendorong transformasi budaya organisasi menjadi lebih inklusif dan adaptif terhadap kebutuhan masyarakat. Keberhasilan ini didukung oleh status kepatuhan layanan publik Kota Tangerang Selatan yang mencapai zona hijau (nilai 88,83) berdasarkan penilaian Ombudsman RI Perwakilan Banten. Penelitian ini merekomendasikan standarisasi pelatihan Propartif secara nasional, integrasi pendekatan informal ke dalam prosedur formal, serta pengembangan pendekatan partisipatif berbasis kearifan lokal, seperti musyawarah warga, untuk memperkuat peran serta masyarakat dalam pengawasan pelayanan publik.
Co-Authors Afkar, Muhammad Rajhi Darmawan, Bagas Donny Avianto Nudin, Muhammad Ilham Ramdhan, Arif Syahrul Falah, Syahrul Zulhamzah, Regy