Analysis Of Social Media As A Content Promotion And Information For Prospective Unsurya New Students

Social media is one of the promotional tools that is easy to find and easy to use in the last decade. The development of technology means that social media, especially Instagram, is now not just for entertainment needs. Elements use Instagram to promote and inform lecture activities that can be absorbed directly by prospective new students. The opportunity to attract new students is large by using Instagram to carry out promotions. The purpose of this research is to find out the promotional activities carried out by Unsurya and the selling points provided by Unsurya so that prospective new students are interested in registering at this campus using Instagram. Researchers concluded that Unsurya had used Instagram well, where promotional activities were carried out in a targeted and straightforward manner in delivering communication material to prospective new students. Keyword: Promotion, Social media, Instagram, Unsurya

Management of parturient with triplet pregnancy and placenta percreta: Importance of multi-disciplinary approach

Obstetric conditions like placenta percreta and multiple pregnancies can be extremely challenging as they pose a high risk for both the mother and infants. In placenta percreta, placental villi penetrate through the wall of uterus into the surrounding organs including the bladder and carry a risk of massive maternal bleeding. Multiple pregnancies have greater complication rate than that in singleton pregnancy. Successful management of such challenges are best done by a multidisciplinary teamwork, where all members of a perinatal team are involved in decision making and management. We report the successful management of a triplet gestation associated with placenta percreta

PENGELOLAAN TOTAL QUALITY MANAJEMEN ( TQM ) DI PESANTREN DARUL’ULUM BANDA ACEH

Kepala pesantren Darul ’Ulum Banda Aceh memiliki kinerja yang efektif  dan berkompenten dalam meningkatkan mutu pendidikan, hal ini di buktikan antara lain  bahwa kepala pesantren mensupervisi terhadap guru-guru ( ustaz / ustazah )  yang mengajar secara menyeluruh ke semua kelas. Di pesantren Darul ’Ulum Banda  Aceh, sistem input, proses, dan ouput  semua berjalan standar, seperti yang di harapkan oleh konsumen. Akan  tetapi masih banyak permasalahan- permasalahan yang timbul di pesantren tersebut sepertilokasi pesantren Darul ‘Ulum yang kurang strategis sehingga mengganggu proses belajar mengajar,  sarana dan prasarana contohnya buku, media pembelajaran yang kurang memadai untuk memenuhi keberlangsungan belajar mengajar, bangunan yang kurang layak, pentilasi ruangan yang  kurang, untuk melakukan transfer ilmu antara ustaz / ustazah kepada santri. Akan tetapi pengelolaan total quality manajemen di pesantren tersebut berjalan baik sehingga kualitas mutu pendidikan berjalan sesuai dengan standar dan mengikuti kurikulum pendidikan .Tujuan penelitian dalam skripsi adalah untuk mengetahui strategi  pimpinan pesantren dalam meningkatkan manajemen mutu, untuk mengetahui kendala apa saja yang di hadapi pimpinan pesantren dalam meningkatkan manajemen mutu terpadu, Untuk mengetahui upaya pimpinan pesantren mengatasi kendala dalam meningkatkan manajemen mutu terpadu (TQM)  di pesantren Darul ’Ulum Banda Aceh. Metode  yang di gunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif, sedangkan pendekatan yang dilakukan adalah Studi fenomenologi. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa, pengasuh pondok pesantren Darul ‘Ulum Banda Aceh  menggunakan dua pola kepemimpinan yaitu kepemimpinan demokratis dan kepemimpinan kharismatik. Pola demokratis yang dimaksud adalah pengasuh pondok pesantren Darul ‘Ulum Banda Aceh beserta jajarannya bermusyawarah bersama dalam menyelesaikan masalah-masalah yang terjadi di pondok pesantren tersebut, sedangkan pola kharismatik adalah pengasuh pondok pesantren mengambil keputusan dengan individu sehingga para bawahanya mengikuti peraturan yang telah disampaikan pengasuh pondok

Penerapan Long Short-Term Memory untuk Klasifikasi Multi-Label Terjemahan Al-Qur’an dalam Bahasa Indonesia

Mempelajari Al-Qur'an adalah salah satu ibadah yang sangat dianjurkan dalam Islam, dan memahami cara mengklasifikasikan ayat-ayatnya sangat penting. Pengelompokan ayat-ayat ini mempermudah pencarian dan mempelajari ayat-ayat terkait, karena setiap ayat dapat termasuk dalam satu atau lebih kategori yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi multi-label untuk teks terjemahan Al-Qur’an dalam bahasa Indonesia menggunakan Bi-Directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) dan teknik word embedding Word2Vec dengan arsitektur Continuous Bag of Words (CBOW). Data yang digunakan berasal dari terjemahan resmi Kementerian Agama Republik Indonesia, khususnya dari Surah An-Nisa', Surah Al-Maidah, dan Surah Al-An'am, dengan total 461 ayat. Proses klasifikasi mempertimbangkan empat kategori utama: Tauhid, Ibadah, Akhlaq, dan Sejarah (Tarikh). Model diuji dengan berbagai skenario pembagian data dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan Hamming Loss. Hasil menunjukkan bahwa model Bi-LSTM dengan Word2Vec mencapai akurasi 70,21%, precision 64,31%, recall 61,13%, dan Hamming Loss 36,52%. Meskipun menunjukkan peningkatan signifikan, model ini masih menghadapi tantangan dalam mencapai akurasi yang lebih tinggi karena kompleksitas bahasa Al-Qur’an. Penelitian ini menyarankan penggunaan data yang lebih representatif, teknik embedding lain, dan arsitektur model yang lebih canggih untuk perbaikan lebih lanjut. Model ini diharapkan dapat mempermudah pembelajaran dan pemahaman Al-Qur’an secara lebih akurat dan efisien

KONTRIBUSI PEMBELAJARAN GEOGRAFI TERHADAP BENCANA PESERTA DIDIK DI SMA NEGERI KOTA KENDARI

Penelitian ini dilatar belakangi oleh banyaknya bencana alam khususnya di Kota Kendari. Resiko bencana menjadi tinggi karena kurangnya kesiapsiagaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pembelajaran geografi sebagai salah satu mata pelajaran di SMA yang memiliki materi kebencanaan yang dapat memberikan kontribusi terhadap kesiapsiagaan peserta didik. Metode yanag digunakan adalah survei kepada 10 guru dan 150 peserta didik SMA Negeri di Kota Kendari. Sampel diambil secara random. Hasil penelitian menunjukkan (1) Pembelajaran geografi sebagian besar diberikan materi sesuai dengan silabus dan RPP, Penggunaan media lebih dominan menggunakan audio dan audio visual, sumber belajar banyak menggunakan referensi buku cetak, slide materi dan guru itu sendiri, sedangkan model pembelajaran yang digunakan adalah model pembelajaran yang berbasis kurikulum 2013 yakni model pembelajaran berbasis projek (2) Kesiapsiagaan peserta didik menunjukan hasil bahwa indikator pengetahuan berada dalam kategori tinggi, sedangkan kategori sedang terdapat pada indikator rencana tanggap darurat dan mobilisasi sumber daya, sementara indikator sistem peringatan dini bencana masuk dalam kategori rendah. (3) Kontribusi Pembelajaran geografi terhadap kesiapsiagaan bencana memberikan kontribusi sebesar 39,4% dalam kategori sedang sedangkan lebih dari setengahnya 60,6% dipengaruhi oleh faktor lain. Penelitian ini dilaksanakan pada masa pandemi Covid-19 sehingga pembelajaran dilakukan secara online (daring).Kontribusi pengetahuan lebih banyak didominasi karena adanya keterbataasan penggunaan motode dan media pembelajaran. Pembelajaran geografi yang berkontribusi sedang dan beberapa indikator masih tergolong rendah sehingga di rekomendasikan untuk lebih di tingkatkan lagi mutu dan kualitas pembelajaran sehingga peserta didik lebih familiar dan lebih siap terhadap bencana. Kata Kunci : Pembelajaran Geografi , Kesiapsiagaan Bencana, Kontribus

Klasifikasi multi-label terjemahan Al-Qur’an bahasa Indonesia menggunakan model Long Short-Term Memory

ABSTRAK Salah satu ibadah yang paling dianjurkan dalam Islam adalah mempelajari Al-Qur'an. Ketika mempelajari Al-Quran, perlu dipahami bagaimana mengklasifikasikan ayat-ayatnya. Pengelompokkan dapat digunakan untuk mempelajari lebih lanjut suatu ayat dan mempermudah pencarian ayat-ayat yang terkait. Hal yang menarik dari penggolongan ayat-ayat dalam Al-Quran adalah setiap ayat dapat masuk dalam satu atau lebih kategori yang berbeda. Penelitian ini mengeksplorasi model deep learning untuk mengklasifikasikan isi terjemahan Al-Qur'an berbahasa Indonesia menjadi kategori-kategori inti seperti Tauhid, Ibadah, Akhlaq, dan Sejarah. Dengan memanfaatkan algoritma Long Short Term Memory (LSTM) dan Bi-LSTM serta word embedding Word2Vec dan FastText, penelitian ini membandingkan teknik-teknik tersebut untuk mengoptimalkan klasifikasi teks Al-Qur'an. Menggunakan dataset dari terjemahan Al-Qur'an juz 4 - 8, penelitian ini mengevaluasi pengaruh hyperparameter terhadap kinerja algoritma. Hasil menunjukkan bahwa kombinasi Bi-LSTM + FastText + Hyperparameter memberikan hasil terbaik dengan akurasi 71,63%, precision 64,06%, recall 63,60%, dan hamming loss 36,17%. Dengan penyetelan parameter terbaik, penelitian ini menawarkan solusi yang berpotensi untuk mengklasifikasikan ayat-ayat Al-Qur'an dalam bahasa Indonesia dengan tingkat akurasi yang baik. مستخلص البحث من أهم العبادات في الإسلام دراسة القرآن. عند دراسة القرآن لا بد من فهم كيفية تصنيف آياته. يمكن استخدام التجميع لمعرفة المزيد عن الآية وتسهيل العثور على الآيات ذات الصلة. والشيء المثير للاهتمام في تصنيف الآيات في القرآن هو أن كل آية يمكن أن تندرج تحت فئة واحدة أو أكثر. يستكشف هذا البحث نموذج التعلم العميق لتصنيف محتويات ترجمات القرآن الإندونيسي إلى فئات أساسية مثل التوحيد والعبادة والأخلاق والتاريخ. من خلال استخدام خوارزميات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) وBi-LSTM بالإضافة إلى تضمين الكلمات Word2Vec وFastText، يقارن هذا البحث هذه التقنيات لتحسين تصنيف نص القرآن الكريم. باستخدام مجموعة بيانات من ترجمات الأجزاء 4 - 8 من القرآن الكريم، يقوم هذا البحث بتقييم تأثير المعلمات الفائقة على أداء الخوارزمية. أظهرت النتائج أن الجمع بين Bi-LSTM + FastText + Hyperparameter يوفر أفضل النتائج بدقة تبلغ 71.63%، ودقة 64.06%، واستدعاء 63.60%، وخسارة تشويش بنسبة 36.17%. ومن خلال تحديد أفضل المعايير، يقدم هذا البحث حلاً لديه القدرة على تصنيف آيات القرآن باللغة الإندونيسية بمستوى جيد من الدقة. ABSTRACT One of the most recommended acts of worship in Islam is studying the Qur'an. When studying the Quran, it is necessary to understand how to classify its verses. Classifying can be used to further study a verse and make it easier to find related verses. The interesting thing about classifying verses in the Quran is that each verse can fall into one or more different categories. This research explores a deep learning model to classify the content of Indonesian Qur'an translations into core categories such as Tawheed, Worship, Akhlaq, and History. By utilizing Long Short Term Memory (LSTM) and Bi-LSTM algorithms as well as Word2Vec and FastText word embedding, this study compares these techniques to optimize the classification of Qur'anic text. Using a dataset of Qur'anic translations of juz 4 - 8, this study evaluates the effect of hyperparameters on algorithm performance. The results show that the combination of Bi-LSTM + FastText + Hyperparameter gives the best results with 71.63% accuracy, 64.06% precision, 63.60% recall, and 36.17% hamming loss. With the best parameter tuning, this research offers a potential solution for classifying Qur'anic verses in Indonesian with a good level of accuracy

Comparison of the Fuel Consumption Performance of Rear and Front Wheel Drive Vehicles via Road Test

This paper presents an on-site investigation of a fuel consumption comparison between a Front Wheel Drive (FWD) and Rear Wheel Drive (RWD) vehicle as those are the two most common drive type used in the commercial vehicle. The study focuses on the fuel consumption rate by comparing the average distance achieved by one liter of fuel using the same type of engine. The road test was varied from the normal highway, uphill, downhill, as well as normal city road to give more insight about the fuel consumption characteristics of each variation. From the results, it is known that each road type gives significant different characteristics to the fuel consumption. Also, the comparison between FWD and RWD regarding fuel consumption gives interesting results for further vehicle transmission developments

The optimal felling rate in the palm oil plantation system

Successful oil palm plantation should have high profit, clean and environmental friendly. Since oil palm trees have a long life and it takes years to be fully grown, controlling the felling rate of the oil palm trees is a fundamental challenge. It needs to be addressed in order to maximize oil production. However, a good arrangement of the felling of the oil palm trees may also affect the amount of carbon absorption. The objective of this study is to develop an optimal felling model of the oil palm plantation system taking into account both oil production and carbon absorption. The model facilitates in providing the optimal control of felling rate that results in maximizing both oil production and carbon absorption. With this aim, the model is formulated considering oil palm biomass, carbon absorption rate, oil production rate and the average prices of carbon and oil palm. A set of real data is used to estimate the parameters of the model and numerical simulation is conducted to highlight the application of the proposed model. The resulting parameter estimation that leads to an optimal control of felling rate problem is solved

Carbon absorption control model of oil palm plantation

Among the largest and growing oil palm industries, Malaysia plays an important role in the world’s oil market. The contribution of the palm plantation in absorbing carbon from the atmosphere is also considerable thought, it is rarely studied. The role of the plantation in balancing carbon dioxide is significant. However, the ability of palm tree in absorbing carbon may vary within the lifespan of the plant. Therefore, managing the plantation to reach the maximum carbon dioxide absorption along with maximum oil production is challenging. This study is aimed at analyzing the carbon absorption level of the palm oil plantation. A mathematical model is proposed by considering the characteristics of palm oil trees in absorbing carbon and producing oil. It is assumed that the rate of felling can be controlled, and a system of ordinary differential equations is developed to describe the behaviour of the plantation in terms of biomass and growth rate dynamics. The resulting parameter estimation problem is solved which leads to an optimal control problem. The objective of this problem was to maximize the oil production as well as carbon absorption. Numerical simulation is illustrated to highlight the application of the proposed model

Legal Protection for Victims of Crimes of Abuse That Result in Serious Injuries: A Human Rights Perspective

Human Rights (HAM) are inherent rights that every person possesses from birth and must be respected by all individuals. In the case of decision number 467/Pid.B/2022/PN.Dpk., the victim of the abuse did not receive their due rights for the suffering and losses endured. This study employs a normative legal research method with a juridical normative approach to analyze human rights theories and relevant legislation concerning legal protection for victims of criminal acts in Indonesia. The findings reveal that such acts of abuse violate human rights values ​​enshrined in both national and international regulations. The state plays a crucial role in restoring the human rights of victims to ensure legal protection and justice. Legal protection should include judges' understanding of victims' rights, including the application for restitution and compensation, as well as the merging of criminal and civil cases