Ekonomi Islam: Transaksi dan Problematikanya

Transaction in Islam is often criticized for not having a clear differentiator from the other transaction.Although departing from the different basic principles, but havingnot a much different impact than theother transaction. Often asked, whether Islamic economics is capitalism minus usury or socialism plusIslam? Therefore, no less important to know are, what a plus-minus of conventional transaction, whatthe distinguishing element between a conventional transaction with Shari\u27ah transaction, and whetherthe distinguishing element has different impact than what is produced by a conventional transaction

PUTUSAN HAKIM ATAS PEMENUHAN HAK-HAK ISTRI PADA KASUS CERAI GUGAT DALAM PERSPEKTIF CEDAW

This study aims to identify the dimension of gender justice in the judge's decision on the divorce case in the Tasikmalaya City Religious Court Decision No. 2000/Pdt. G/2021/PA Tmk which requires the husband (defendant) to pay 'iddah, mut'ah, and madhliyah to the wife (plaintiff). This normative-empirical legal research uses a philosophical approach. The principle of gender equality in CEDAW becomes the theory of analysis of the subject matter of this study. The results of the study show that there is a dimension of gender justice in the judge's decision at the Tasikmalaya City Religious Court No. 2000/Pdt.G/2021/Pa.Tm which is in line with the three principles of the CEDAW convention.  First, the principle of substantive equality in the judge's gender-fair decision for the rights of plaintiffs is manifested juridically in the decision of the Tasikmalaya City Religious Court. Second, the principle of non-discrimination in the judge's decision that is gender fair to the plaintiff's rights based on the defendant has no longer provided a living. Third, the principle of state obligation on gender-fair judges' decisions for plaintiffs' rights based on gender-responsive laws on women's rights after divorce. The theoretical implications of this study show that the principle of gender mainstreaming in the CEDAW convention can be transformed into the decision of a Religious Court judge regarding a lawsuit case. The limitation of this study has not examined the variety of factors that often make judges passive, so that if the plaintiff does not demand a grant from the defendant, then the plaintiff does not get material rights from the plaintiff

Handwritten Arabic Numeral Character Recognition Using Multi Kernel Support Vector Machine

 Handwritten recognition is how computer can identify a handwritten character or letter from a document, an image or another source. Recently, many devices provide a feature using handwritten as an input such as laptops, smartphones, and others, affecting handwritten recognition abilities become important thing. As the mother tongue of Muslims, and the only language used in holy book Al Qur’an, therefore recognizing in arabic character is a challenging task. The outcome of that recognizing system has to be quite accurate, the results of the process will impact on the entire process of understanding the Qur’an lesson. Basically handwritten recognition problem is part of classification problem and one of the best algorithm to solve it is Support Vector Machine (SVM). By finding a best separate line and two other support lines between input space data in process of training, SVM can provide the better result than other classify algorithm. Although SVM can solve the classify problem well, SVM must be modified with kernel learning method to be able to classify nonlinear data. However, determining the best kernel for every classification problem is quite difficult. Therefore, some technique have been developed, one of them is Multi Kernel Learning (MKL). This technique works by combining some kernel function to be one kernel with an equation. This framework built an application to recognize handwritten arabic numeral character using SVM algorithm that modified with Kernel Learning Method. The result shows that the application can recognize data well with average value of Accuracy is 84,37

IDENTIFIKASI JENIS KENDARAAN BERMOTOR DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Deteksi jenis kendaraan bermotor memainkan peran sentral dalam pengaturan lalu lintas, penegakan hukum, keamanan, dan sistem transportasi pintar. Dengan kemampuan luar biasa dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan kendaraan dengan akurat, pihak berwenang dapat mengoptimalkan waktu sinyal lalu lintas, pengelolaan jalur, dan aliran lalu lintas secara efisien. Deteksi jenis kendaraan juga memberikan dukungan penting dalam penegakan peraturan lalu lintas dan memverifikasi kepatuhan kendaraan terhadap batasan tertentu, termasuk jalur kendaraan bersama, tol, dan peraturan parkir. Di sisi keamanan, teknologi ini berperan krusial dalam mengidentifikasi kendaraan mencurigakan, mencegah ancaman, dan meningkatkan keselamatan di area sensitif. Salah satu pendekatan populer dalam mendukung sistem deteksi jenis kendaraan bermotor otomatis adalah menggunakan algoritma deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN). Dengan kemampuannya mengenali pola dan fitur pada citra kendaraan menggunakan struktur jaringan syaraf tiruan, CNN mampu memberikan hasil yang luar biasa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem otomatis deteksi jenis kendaraan bermotor dengan menggunakan algoritma CNN. Hasil penelitian menunjukkan kinerja yang sangat baik, dengan rata-rata presisi sebesar 97,00%, sensitivitas/recall sebesar 97,60%, spesifisitas sebesar 97,59%, dan akurasi sebesar 97,30%

Metode Klasifikasi Berbasis Multi Kernel Dengan Pembelajaran Yang Bertambah Untuk Temu Kembali Citra

Support vector machine (SVM) merupakan teknik yang mampu menyelesaikan masalah klasifikasi dengan baik. Walaupun begitu, ternyata untuk masalah domain yang bersifat nonlinier tidak bisa dipecahkan dengan SVM standar, sehingga perlu dimodifikasi dengan memasukkan fungsi kernel didalamnya. Ide dasar dari metode kernel ini adalah memodifikasi SVM dengan memetakan data input ke ruang vektor yang berdimensi lebih tinggi, sehingga pada ruang vektor yang baru ini, hyperplane dapat dikonstruksikan. Pada kenyataannya, menentukan fungsi kernel yang tepat untuk menyelesaikan klasifikasi yang dikerjakan dengan baik adalah hal yang sulit. Oleh karena itu, para peneliti mengembangkan pembelajaran kernel yang lebih fleksibel, yaitu dengan mengkombinasikan semua kernel selama proses pembelajaran yang biasa disebut dengan Pembelajaran Multi Kernel. Selain itu, hal penting lainnya dalam pembelajaran mesin adalah proses pembelajarannya, dimana pada umumnya sebuah sistem melakukan pembelajaran yang baru setiap penambahan kelas baru, sehingga seolah-olah pembelajaran yang lalu tidaklah berarti, hal ini tentunya tidaklah efektif. Pada penelitian ini dibangun klasifikasi dengan metode SVM yang berbasis multi kernel yang kemudian diaplikasikan pada aplikasi temu kembali citra (image retrieval) dengan teknik pembelajaran yang bertambah (incremental) artinya apabila terjadi penambahan data atau informasi baru tidak harus menghapus pengetahuan yang lalu dan mengulang pembelajarannya dari awal. Hasil yang didapat dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode klasifikasi berbasis multi kernel dengan pembelajaran yang bertambah memiliki performa yang baik dengan rata-rata nilai precision mencapai 42%, recall 38% serta akurasi dengan nilai 87% lebih baik bila dibandingkan dengan pembelajaran standar dan berbasis kernel tunggal RBF dimana nilai precision hanya 3%, recall 12% serta akurasi 80%, atau Polynomial dengan nilai precision 40%, recall 35% serta akurasi 86%. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa dengan metode pembelajaran yang bertambah, waktu komputasi yang dibutuhkan selama proses training lebih cepat bila dibandingkan dengan metode pembelajaran yang standar. Dimana waktu training rata-rata yang dibutuhkan sistem mencapai 8.7334 lebih cepat 2.0755 detik bila dibandingkan dengan SVM Polynomial dan 4.0546 detik lebih cepat daripada SVM RBF. =================================================================================================== Support Vector Machine is technique that can solve classification problem well. Although that, the regular SVM can’t solve classification problems deal with nonlinear domain, to solving that one the regular SVM need to be modified by put Kernel Function to that SVM. The main idea of this kernel method is modified SVM that maping input data to the higher-dimensional space, so in this new space, the hyperplane can be constructed. However selecting the precise kernel to solve classification problem well is quite difficult. So the machine learning practitioner may be interested in more flexible models, that is combining multiple kernel during training process that we usually called this Multiple Kernel Learning (MKL) method. Beside that, another important thing in machine learning is learning process problem, which is the system usually do a new training process when a new class is added to it. This process is certainly not effective, because its mean that previous training process is in vain. The framework in this paper is to build a classifier with SVM MKL-based method and apply in image retrieval with incemental learning. It’s mean that if new data or new information is added to the system, it doesn’t has to be repeat the learning process since the learner can be simply updated. The result shows that Incremental Multiple Kernel Learning method has good perform with average of precision value reach 42%, recall 38% and accuracy 87% better than standart learning method with single kernel RBF which is the precision value is only 3%, recall 12% and accuracy 80%, or Polynomial kernel with precision value is 40%, recall 35% and accuracy 86%. The result also shows that incremental learning method has faster computation time during training session than standart learning method. Where the average training time of system is 8.7334 second, 2.0755 second faster than SVM Polynomial and 4.0546 second faster and SVM RBF

Analisis Tegangan Lokal Dan Umur Kelelahan Konstruksi Bolder Pada FSO Ladinda Akibat Pengaruh Side By Side Offloading Process

FSO Ladinda merupakan konversi dari kapal tanker yang dibangun tahun 1974 dan berubah fungsi sebagai FSO pada tahun 1984. Karena FSO ini merupakan konversi dari kapal tanker yang sebelumnya tidak digunakan untuk offloading process maupun bongkar muatan di perairan lepas pantai. Maka dalam tugas akhir ini akan dilakukan analisa tegangan lokal dan umur kelelahan konstruksi bolder pada FSO Ladinda akibat pengaruh side by side offloading process. Analisa ini dilakukan karena konstruksi bolder merupakan mooring system equipment yang menerima beban paling besar saat side by side offloading process, sehingga dapat diketahui bahwa struktur tersebut masih aman untuk beroperasi. Dengan mengetahui prilaku gerak antara FSO dan tanker akibat beban gelombang pada kondisi free floating, akan didapatkan nilai tension hawser terbesar yang menghubungkan antara FSO dan tanker. Selain itu, akan diketahui nilai kekuatan memanjang kapal untuk mendapatkan nilai distribusi tegangan pada kontruksi bolder di FSO akibat gerakan struktur. Setelah itu dilakukan analisa tegangan lokal konstruksi bolder dengan beban tension hawser terbesar dan distribusi tegangan akibat gerakan FSO. Dari hasil tegangan lokal, dilakukan perhitungan umur kelelahan konstruksi bolder dengan menggunakan metode S-N Curve berdasarkan hukum kegagalan palmgren miner dengan mengestimasi kumulatif kegagalan fatigue menggunakan metode deterministic. Dari hasil pemodelan numerik yang dilakukan, diketahui bahwa prilaku gerak terbesar pada FSO dan tanker yaitu sebesar 4.543 deg/m dan 4.798 deg/m untuk gerakan roll pada light condition. Untuk hasil tension hawser terbesar yaitu 197.83 kN pada taut 5 dengan konfigurasi spring line pada arah 1800 dengan safety factor 0.8, dimana hasil ini tidak memenuhi syarat yang dianjurkan oleh ABS yaitu 1.82. Sedangkan distribusi tegangan pada konstruksi bolder akibat gerakan struktur yaitu untuk tegangan maksimum sebesar 24 MPa dan deformasi sebesar 0.00141 m. Dari input beban tersebut, didapat tegangan von mises pada konstruksi bolder sebesar 115 MPa dan deformasi sebesar 0.201 m. Hasil ini masih lebih kecil jika dibandingkan dengan tegangan ijin dan deformasi yang dianjurkan oleh ABS yaitu 225 MPa dan 4 mm. Berdasarkan tegangan maksimum tersebut, diperoleh hasil umur kelelahan konstruksi bolder yaitu 61 tahun selama umur operasi dengan beban lingkungan 100 tahunan. ================================================================================================================================= FSO Ladinda is a conversion of the tanker which was built in 1974 and changed its functions as the FSO in 1984. Because of this FSO is a conversion from a tanker which previously not used for offloading and unloading process at the offshore. In this paper, local stress and fatigue life that occur in bolder construction because it is the mooring system equipment which receives the greatest burden when the side by side offloading process. So it can be known to determine whether the structure is still safe to operate. This case study begins with motion analysis of FSO and the tanker due to the wave load in free floating condtion, then the maximum tension of hawser connecting Tanker to FSO will be known. In addition, it will be known the longitudinal strength of FSO to determine stress distribution on a bolder construction due to the motion of the global structure. Based of the maximum tension of hawser and stress distribution, local stress analysis of bolder construction on the FSO will be done. From the results of the local stress, the calculation will be known for the fatigue life analysis of bolder construction by using S-N curve method based of palmgren miner rules with estimate the cumulative fatigue damage using the method of deterministic. Based on the modeling, it is known that the dominant motion for FSO and the tanker is 4.543 deg/m and 4.798 deg/m in roll at light condition. Based on the simulation carried out to obtain the maximum tension, the maximum hawser tension obtained on the rope 5 with the configuration of spring line is 197.82 kN at heading 1800 and the safety factor is 0.82. That safety factor was not requires by ABS, which is 1.82. While, the stress distribution on bolder construction due to the motion global structure is for the maximum stress of 24 MPa and deformation of 0.00141 mm. from the input of load, obtained the maximum stress on bolder construction of 115 MPa and the deformation of 0.201 m. This stress and deformation is less than the allowable maximum stress required by ABS, 225 MPa and 4 mm. based on the maximum stress, obtained the result of fatigue life in bolder construction is 61 year as long as the operation environmental load for about 100 years

Pengenalan Wajah Menggunakan SVM Multi Kernel dengan Pembelajaran yang Bertambah

Pengenalan wajah secara otomatis merupakan sebuah kebutuhan yang memiliki peran penting dalam kehidupan masyarakat saat ini. Pada dasarnya masalah pengenalan wajah dapat di pecahkan dengan menggunakan algoritma atau metode klasifikas, salah satunya adalah Support Vector Machine (SVM). Walaupun sangat baik dalam menyelesaikan permasalahan klasifikasi, SVM hanya dapat digunakan pada data yang bersifat linear saja, sehingga untuk dapat digunakan pada data non-linear maka SVM dimodifikasi dengan menggunakan fungsi kernel. Sulitnya menemukan fungsi kernel yang sesuai dengan karakteristik data yang dipakai membuat para peneliti melakukan pengembangan dengan menggunakan kombinasi dari beberapa kernel atau disebut Multi kernel. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem pengenalan wajah yang berbasis SVM multi kernel dengan metode pembelajaran yang bertambah, artinya apabila terjadi penambahan data atau informasi baru tidak harus menghapus pengetahuan yang lalu dan mengulang pembelajarannya dari awal. Sehingga pembelajaran sistem yang dibangun lebih dinamis. Hasil yang didapat pada penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun dapat mengenali wajah manusia dengan baik, hal ini dibuktikan dengan nilai rata-rata keseluruhan  akurasi yang mencapai 89%, kemudian nilai precision 41.67% serta nilai recall sebesar 47.67%. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa dengan metode pembelajaran yang bertambah, sistem hanya membutuhkan waktu selama 6.4853 detik secara rata-rata pada keseluruhan uji coba

KLASIFIKASI KENDARAAN BERMOTOR DENGAN MULTI KERNEL SUPPORT VECTOR MACHINE

Since October 2017, Electronic automatic payments have been applied in all Indonesian toll roads. This payment system needes an extra system which is able to distinguish the types of motor vehicles that will enter the toll road due to the regulation itself which allow four-wheel or more vehicle to pass the toll road. This automatic system can be built by a classification algorithm, and one of the best is Support Vector Machine (SVM), in order to be able to classify non-linear separable data, SVM must be modified by giving kernel function on it. Furthermore, determining the approriate kernel for every classification problem is a fundamental step, and that’s obviously not easy, to solve that problem the researchers found a method that can make this kernel function more flexible, this method called Multi Kernel Learning (MKL). Main idea of this method is formulating some kernel function to be one kernel function. This framework is built an automatic system to classify the types of motor vehicles using Support Vector Machine modified using Multi Kernel Learning method. The experimental result shows that the system has a good average value of accuracy that is 84.60%, the average value of precision is 84.95% and also average value of recall is 84.60%. Keyword: Kendaraan Bermotor, Klasifikasi, Multi Kernel, Support Vector Machin

Nilai-Nilai Pendidikan Sosial Profetik Islam dalam Ideologi Pancasila

The dichotomous and even confrontational paradigm of the relationship between Islamic teachings and Pancasila as a state ideology is still found in indonesian Muslims. This should not need to happen, because in fact the teachings of Islam and Pancasila have a universal intersection of values for the plurality of social life. This study aims to identify the value of Islamic prophetic social education in the construction of Pancasila. Quality research in the form of literature studies uses a normative-philosophical approach. Secondary data in the form of relevant journals, books, theses and dissertations. The three values in the idea of Islamic Prophetic Social Sciences formulated by Kuntowijoyo in the form of the values of humanization, liberation and transcendence became the analytical theory of the discussion of this research. These three values will be used to identify various prophetic social education values contained in the Pancasila precepts. The nature of this research approach is descriptive-analytic. Data analysis techniques include data reduction, data presentation, and data verification. The results showed that there was a dimension to the values of prophetic social education contained in Pancasila. First, the educational value of transcendence in the precepts of the Almighty godhead. The existence of the contained divine value can be a basis for values, paradigms and approaches in transforming the value of transcendence in all forms of educational activities.  Second, the value of humanist education in the precepts of humanity and the precepts of unity. The existence of human values and unity can be a basin of values, paradigms and approaches to humanist educational activities that have an orientation of human empowerment of the urgency of science as well as positioning humans with all their potential. Third, the value of liberated education in the precepts of democracy and social justice. The existence of these values can be a basis for values, paradigms and approaches in liberation education that have an orientation to guide individuals so that they can be free from the intervention of any party or group that has a negative impact on social life.The theoretical implications of the findings of this study show that there is a meeting point for the content of universal values in Pancasila with the social teachings of Islamic religion. The limitations of this research can also be a lacuna (gap) for the next research, namely this research has not examined how the role of the government in disseminating the intersection of the social values of Islamic religion contained in the construction of Pancasila in the praxis life of Indonesian society

محاولة معلم اللغة العربية في تحقيق الكفاءة التربوية بالمدرستين الحكوميتين العاليتين بمدينة سمارانج

تمكن المشكلة في هذه الدراسة في كيفية الكفاءة التربوية لمعلمي اللغة العربية وما هي اجهوذ المبذولة لتحسين الكفءة وما ي العوامل الداعمة و المثبطة في الجهود المبذولة لتحسين الكفاءة التربوية لمغلمي اللغة العربية المدرسة العالية الحكومية بمدينة سمارج. في حين أن الهدف العام هو معرفة كيفية الكفاءة التربوية لمدرسي اللغة العربية، بحيث يولي معلمو اللغة العرابية في المدرسة العالية الحكومية بمدينة سمارنج مزيدا من الاهتمام لجوانب الكفاءة التربوية العوامل التي تدعم وتثبط الجهود لتحسين الكفاءة التربوية للمعلمين. يستخدم هذا النوع من البحث أساليبا نوعية، يقع في المدرستين العاليتين الحكوميتين بمدينة سمارنج كعينة، و هما المدرسة العالية الحكومية ١مدينة سمارانج و المدرسة العالية الحكومية 2 مدينة سمارانج. كانت مواضع هذه الدراسة من معلمي اللغة العرابية، في حبن أن أهداف هذه الدراسة هي 1) الكفاءة التربوية لمعلمي اللغة العرابية فيما يتعلق بجوهر جوانب إتقان خصائص الطلاب، تطوير المناهج المتعلقة بالمواد التي يتم تدريسها: تنفيذ التعليم، جوانب التقييم و التقويم، و تنمية الطلاب. 2) الجهود المبذولة لتحسين الكفاءة التربوية لمعلمي اللغة العربية في المدرسة العالية الإسلامية الحكومية بمدينة سمارنج. 3) دمع و كبح العوامل في الجهود المبذولة لتحسين الكفاءة التربوية لمعلمي اللغة العربية في المدرسة العالية بمدينة سمارنج. تقنيات جمع البيانات باستخدام المقابالات و التوثيق و الملاحظات. صحة البيانات وتحليل البيانات. أشارت نتائج تحليلية البيانات الى أن الكفاءة التربوية لمعلمي اللغة العربية في المدرسة العالية الإسلامية الحكومية بمدينة سمارنج تتمتع بكفاءة جيدة. يحاول المعلمون والمديرون دائما المشاركة في التدريب الداخلي، وتطوير المعلمين، وزيادة المعرفة من خلال الوسائط الإلكترونية، والتعليم الإضافي، واجراء الإشراف، و إجتماعات المدرسة. أهم عامل مساعد هو من خلال إشراف المدير. والعامل المثبطة في المتوسط يمكن في عدد الأنشطة خارج المدرسة