Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Jurnal Intelek Insan Cendikia
Nurul Akmal Jodhy
Unknown Affiliation
Religion Humanities Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma Perceptron dalam Klasifikasi Data Biner Menggunakan Pendekatan Jaringan Saraf Tiruan: Penelitian Mhd Zahir Az Zikri; Wanayumini; Rahmat; Nasir Fadillah Marpaung; Sultan Nico Nur'Arsy; Nurul Akmal Jodhy
Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Vol. 4 No. 3 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Volume 4 Nomor 3 (Januari 202
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jerkin.v4i3.5340

Abstract

Perkembangan kecerdasan buatan telah mendorong pemanfaatan metode pembelajaran mesin dalam berbagai proses klasifikasi dan pengambilan keputusan berbasis data. Salah satu model dasar dalam jaringan saraf tiruan adalah perceptron, yang dirancang untuk melakukan klasifikasi data biner melalui mekanisme pembobotan input dan fungsi aktivasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma perceptron dalam klasifikasi data biner menggunakan pendekatan jaringan saraf tiruan. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan eksperimen komputasional pada data simulasi berbasis parameter biner. Proses analisis dilakukan melalui perhitungan jumlah tertimbang input, penerapan fungsi aktivasi step, serta evaluasi hasil berdasarkan nilai ambang (threshold). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model perceptron mampu menghasilkan klasifikasi yang sesuai dengan target, dengan skor akhir 1,7 yang melebihi threshold 1,5 sehingga dikategorikan ke kelas positif. Temuan ini membuktikan bahwa perceptron efektif digunakan sebagai model klasifikasi sederhana pada data yang bersifat linearly separable. Meskipun memiliki keterbatasan dalam menangani pola non-linear, perceptron tetap berperan penting sebagai fondasi konseptual dalam pembelajaran mesin dan pengembangan jaringan saraf tiruan.
Penentuan Kelayakan Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno Orde Nol Ridho Agusman; Nurul Akmal Jodhy; Khairul Saleh
Jurnal Intelek Insan Cendikia Vol. 3 No. 2 (2026): Februari 2026
Publisher : PT. Intelek Cendikiawan Nusantara

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

Abstract

Penentuan kelayakan penerima beasiswa merupakan proses penting yang harus dilakukan secara objektif dan tepat sasaran. Permasalahan sering muncul karena adanya ketidakpastian dalam menilai kriteria prestasi akademik dan kondisi ekonomi orang tua. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Fuzzy Sugeno Orde Nol dalam menentukan kelayakan penerima beasiswa. Variabel input yang digunakan adalah prestasi akademik dan kondisi ekonomi orang tua, sedangkan variabel output berupa tingkat kelayakan beasiswa. Metode yang digunakan meliputi tahapan fuzzifikasi, pembentukan basis aturan, inferensi menggunakan operator MIN, agregasi menggunakan operator MAX, dan defuzzifikasi dengan metode rata-rata terbobot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai kelayakan beasiswa yang diperoleh sebesar 69,5, sehingga mahasiswa yang menjadi objek penelitian dinyatakan belum layak menerima beasiswa. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode Fuzzy Sugeno Orde Nol mampu membantu proses pengambilan keputusan secara objektif dan sistematis dalam menentukan kelayakan penerima beasiswa.
Co-Authors Khairul Saleh Mhd Zahir Az Zikri Nasir Fadillah Marpaung Rahmat Ridho Agusman Sultan Nico Nur'Arsy Wanayumini