Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.128
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Sainteks Jurnal SOLMA JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Psychology, Evaluation, and Technology in Educational Research Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan JURMA : Jurnal Program Mahasiswa Kreatif ADDIN Urecol Journal. Part E: Engineering Jurnal Ilmiah Ilmu Terapan Universitas Jambi Jurnal Abdimas Indonesia Jurnal Bisnis Digital dan Sistem Informasi Jurnal Ilmu Komputer dan Matematika
Agung Prihandono
Universitas Muhammadiyah Kudus, Indonesia
Religion Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 29 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 29 Documents
Search

 1   2   3 
Application of the C4.5 Algorithm for Early Cervical Cancer Classification Taftazani Ghazi Pratama; Achmad Ridwan; Agung Prihandono
Urecol Journal. Part E: Engineering Vol. 1 No. 1 (2021): January - June
Publisher : Konsorsium LPPM Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53017/uje.4

Abstract

Cervical cancer is one of the cancers that is of global concern because of the high mortality rate in women. Preventive measures such as early detection are needed so that patients can get treatment more quickly. Fortunately, this disease can be prevented with the role of technology to help doctors in early detection of various types of cancer. The technology developed by the researchers is using machine learning algorithms. Therefore, in this study using the C4.5 algorithm to classify cervical cancer. This algorithm aims to classify 2 classes: people who have cervical cancer, people who are healthy. The results of the experiment obtained from the C4.5 algorithm are getting an accuracy of 98.61%, precision of 98.08%, and recall of 95.24% ROC curve shows 0.982%.
Assistance in Making Project Modules for Strengthening Pancasila Student Profile for Teachers of SD 2 Puyoh Kudus Regency Latifah Nur Ahyani; Jayanti Putri Purwaningrungrum; Agung Prihandono
Jurma : Jurnal Program Mahasiswa Kreatif Vol 7 No 2 (2023): DESEMBER 2023
Publisher : LPPM UIKA Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/jurma.v7i2.2119

Abstract

The project of strengthening the profile of Pancasila students is a new flagship activity in the Merdeka curriculum. This project is a learning activity through various disciplines where students can observe and solve problems in the school environment or the surrounding environment. SD 2 Puyoh is one of the elementary schools in Kudus Regency that chose the independent school path to change in the implementation of the independent curriculum. Because it is not a driving school, SD 2 Puyoh does not receive special assistance by incentive from other agencies/parties. Schools have difficulties in making project modules to strengthen the profile of Pancasila students. Thus, special assistance is needed to create project modules so that project activities to strengthen the profile of Pancasila students can run smoothly according to the expected results. Thus, the general purpose of this service activity is to provide assistance for teachers at SD 2 Puyoh to design and create project modules to strengthen the profile of Pancasila students by the topics, themes, and dimensions determined by the school. The method chosen in service activities is in the form of lectures, discussions/questions answers, and assignments. The result of this service activity is that teachers at Sd 2 Puyoh can design and make project modules to strengthen the profile of Pancasila students by the themes, topics, and dimensions that have been determined as well as the characteristics of the school environment.
Pengembangan Model Klasifikasi Produk Furniture Sebagai Visual Search Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Ihsanul Ahadin, Akbar; Hana, Fida Maisa; Prihandono, Agung; Prayogo Pujiono, Imam
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 8 No. 1 (2024): Volume VIII - Nomor 1 - September 2024
Publisher : Teknik Informatika, Sistem Informasi dan Teknik Elektro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v8i1.707

Abstract

Dalam era digital yang semakin maju, kebutuhan akan sistem pencarian visual yang efektif untuk produk furniture meningkat pesat. Penelitian ini mengeksplorasi pengembangan model deep learning untuk pencarian dan klasifikasi produk furniture berbasis gambar menggunakan framework Keras dan merancang model Convolutional Neural Network (CNN) yang mampu mengenali dan mengklasifikasikan gambar furniture dari berbagai sudut pandang. Dataset gambar furniture digunakan untuk melatih model, dengan hasil yang menunjukkan akurasi tinggi dalam klasifikasi multi-kelas. Model ini dioptimalkan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi dalam pengenalan visual untuk memberikan solusi inovatif yang dapat diterapkan pada sistem pencarian berbasis gambar di industri retail dan e-commerce. . Image search engine memanfaatkan VGG-16 yang merupakan convolutional neural network yang sudah melewati proses training.Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network menggunakan library keras dengan hasil persentase yang cukup baik dengan tingkat kecocokan data sebesar 97,78%.
Marketing Strategies and Innovation to Achieving Competitive Advantage in Muslimah Fashion Edris, Mochamad; Lusianti, Dina; Prihandono, Agung
ADDIN Vol 18, No 1 (2024): ADDIN
Publisher : LPPM IAIN Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21043/addin.v18i1.26260

Abstract

Ethics-based marketing and religiosity are currently in the spotlight, particularly in communities where Sharia marketing strategies are crucial. This study aims to analyze the effect of Halal productservice innovation and brand religiosity marketing communication on ensuring customer satisfaction through competitive advantage. This study’s research object is Muslimah fashion products in Central Java, Indonesia, which we examine through a sample of 338 respondents who answered an online questionnaire. The study used structural equation modelling and statistical techniques to examine the positive and substantial effects of Halal productservice innovation and brand religious marketing communication on competitive advantage and customer happiness. Competitive advantage can act as a mediator in achieving customer satisfaction. Marketers must comprehend the impact of religiosity on consumer behavior, to effective marketing strategies that resonate with religious values and beliefs, particularly in markets with strong religious affiliations.
Pengembangan Model Deteksi Tumor Otak pada Magnetic Resonance Imaging Menggunakan Arsitektur YOLOv10 Ahadin, Akbar Ihsanul; Hana, Fida Maisa; Prihandono, Agung
Sainteks Vol. 21 No. 2 (2024): Oktober
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/sainteks.v21i2.23989

Abstract

Dengan meningkatnya kebutuhan akan diagnosis yang cepat dan akurat dalam bidang medis, model deteksi berbasis deep learning menawarkan solusi yang menjanjikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak pada citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) menggunakan arsitektur YOLOv10. YOLOv10 dipilih karena kemampuannya dalam melakukan deteksi objek secara real-time dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dalam penelitian ini, dataset MRI otak yang terdiri dari 1003 gambar digunakan untuk melatih model. Proses pelatihan dilakukan dengan menggunakan berbagai jumlah epoch untuk mengidentifikasi parameter yang optimal. Hasil menunjukkan bahwa model YOLOv10 mampu mendeteksi tumor otak dengan tingkat presisi yang tinggi, dengan metrics precision sebesar 97,88%, recall 95,24%, dan mAP50 sebesar 95,84%.pada epoch 200. Model ini diharapkan dapat digunakan sebagai alat bantu bagi para profesional medis dalam mendeteksi tumor otak secara lebih efisien dan efektif, serta memberikan kontribusi signifikan dalam bidang diagnosa penyakit menggunakan teknologi berbasis kecerdasan buatan.
Assistance in Making Digital Interactive Module P5 Based on Differentiated Learning for Elementary School 2 Puyoh Teachers, Kudus Regency Ahyani, Latifah Nur; Putri Purwaningrum, Jayanti; Prihandono, Agung
Jurnal SOLMA Vol. 13 No. 1 (2024)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Prof. DR. Hamka (UHAMKA Press)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22236/solma.v13i1.13298

Abstract

Background: Pembelajaran diferensiasi memerlukan upaya tambahan dalam perencanaan dan desain, maka dengan perkembangan digital dapat bermanfaat untuk menyusun pembelajaran berbasis digital. Akan tetapi pada kenyataannya guru mengalami kendala dalam menggunakan teknologi. Tujuan dari pengabdian ini adalah mendampingi guru di SD 2 Puyoh Kabupaten Kudus dalam pembuatan digital interactive module yang dipadukan dengan P5 menggunakan canva dan flipsnack. Metode: Adapun metode yang digunakan dalam pengabdian ini yaitu ceramah, diskusi dan implementasi penggunaan digital interactive module P5 berbasis pembelajaran diferensiasi. Hasil: Melalui kegiatan pengabdian ini, guru-guru SD 2 Puyoh dapat memanfaatkan media pembelajaran berupa digital interactive module P5 untuk diimplementasikan dan proses pembelajaran menjadi lebih inovatif, serta aktivitas pembelajaran meningkat. Kesimpulan: Guru dapat membuat digital interactive module P5 berbasis pembelajaran diferensiasi.
PELATIHAN KADER POSYANDU DALAM DETEKSI DINI PERTUMBUHAN BAYI Noor Azizah; Dewi Hartinah; Sitta Hasanatin Sholihah; Agung Prihandono; Dika Anggara Putra
Jurnal Abdimas Indonesia Vol 4, No 2 (2022): JURNAL ABDIMAS INDONESIA
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/jai.v4i2.1625

Abstract

Kader posyandu berperan penting dalam meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Berperan dalam mensosialisasikan sebagai bentuk sosialisasi tentang kegiatan posyandu kepada penduduk sekitar. Kader sebagai relawan dalam meningkatkan kesehatan bayi dan anak perlu pengetahuan dan ketrampilan dalam mendeteksi pertumbuhan bayi dan balita serta status gizi sehingga didapatkan pertumbuhan yang optimal. Pelatihan ini diberikan kepada kader untuk meningkatkan pengetahuan dan ketrampilan dalam mendeteksi pertumbuhan serta status gizi melalui cara mengukur, cara mengisi dancara membaca grafik pertumbuhan di buku Kesehatan Ibu dan Anak (KIA). Dihadaprkan pelatihan ini dapat meningkatkan kompetensi kader. Kesimpulan pelatihan ini adlaah terjadi peningkatan pengaetahuan dan letrampilan kader dalam mengukur berat badan, Panjang badan melalui demonstrasi langsung, menuliskan hasil ke grafik dan mampu membaca interpretasi dari grafik pertumbuhan sehingga dapat menentukan status gizi bayi/balita. Kemampuan dalam mendeteksi ini sehingga intervensi tepat sasaran pada bayi yang memang perlu treatment.
IMPLEMENTASI MOODLE SEBAGAI SARANA UJIAN BERBASIS KOMPUTER ( STUDI KASUS SMK PONTREN DARUSSALAM DEMAK) Ananda Widitomo Puntoadi; Agung Prihandono
JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI Vol 1, No 1 (2020): JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/bidisfo.v1i1.891

Abstract

Abstrak — Kecanggihan teknologi di semua bidang tidak bisa dihindari termasuk dalam hal pelaksanaan Ujian. Menanggapi serta mengikuti kemajuan dan perkembangan teknologi sudah seharusnya sistem ujian yang konvensional beralih ke sistem yang terkomputerisasi. Moodle merupakan sebuah Learning Management System (LMS) yang paling populer dan paling banyakpenggunanya di dunia. Moodle dipilih karena dapat berjalan tanpa harus dimodifikasi di Unix, Linux, FreeBSD, Windows, Mac OS X, NetWare dan sistem operasi lainnya yang mendukung PHP dan database, termasuk penyedia hosting web
PENERAPAN TEKNIK BAGGING UNTUK MENINGKATKAN AKURASI KLASIFIKASI PADA ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM MENENTUKAN BLOGGER PROFESIONAL Andi Kurniawan; Agung Prihandono
JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI Vol 1, No 1 (2020): JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/bidisfo.v1i1.892

Abstract

Blog memang banyak diminati baik dari kalangan remaja hingga dewasa maupun orang tua. Blogger memiliki latar belakang yang sama yaitu suka menulis dengan memanfaatkan internet. Satu hal yang membuat blog akan disukai pengunjung yaitu blog yang konsisten. Sebagai blogger yang bertanggung jawab, menulis atau mengisi blog haruslah konsisten. Konsisten dalam pengertian waktu dan tema.Konsisten waktu artinya blogger harus menulis rutin misalnya setiap hari, seminggu sekali atau dua kali, sebulan sekali, dan lainnya. Sebenarnya bebas tetapi jika rutin atau terjadwal maka akan jadi bloger professional . data mining dapat dimanfaatkan untuk mengklasifisikan bloger professional. Ada beberapa model data mining salah satunya klasifikasi. Di bidang klasifikasi, ada banyak cabang yang berkembang yaitu pohon keputusan (decision tree).Metode yang digunakan untuk mengolah data yang sifatnya besaruntuk menemukan pola yang terdapat didalamnya diantaranya adalah Algoritma Naïve Bayes Classification (NBC) yang merupakan algoritma dari metode teorema bayes. Dalam riset ini, data yang digunakan adalah Blogger dataset yang diambil dari UCI repository of machine learning. Pada dataset ini atributnya terdiri : Pendidikan (degree), tingkah politik(caprice), topik, media local turnover (LMT) dan ruang lokal, politik dan sosial (LPSS). Akurasi sangat penting dalam pengklasifikasian. Ensemblemethod adalah metode yang digunakan untuk meningkatkan akurasi algoritma klasifikasi dengan membangun beberapa classifier dari data training. Dari hasil penelitian, dengan menerapkan teknik bagging untuk klasifikasi berbasis ensemble pada algoritma naïve bayes dapat meningkatkan akurasi sebesar 3,00 %. Dengan akurasi awal 77,00%, setelah diterapkan teknik bagging menjadi 80,00%.
PENERAPAN TEKNIK BAGGING UNTUK MENINGKATKAN AKURASI KLASIFIKASI PADA ALGORITMA C4.5 DALAM MENENTUKAN BLOGGER PROFESIONAL Taftazani Ghazi Pratama; Agung prihandono; Achmad Ridwan
JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI Vol 1, No 1 (2020): JURNAL BISNIS DIGITAL DAN SISTEM INFORMASI
Publisher : Universitas Muhammadiyah Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26751/bidisfo.v1i1.1214

Abstract

Ada beberapa model data mining salah satunya fungsinya sebagai  klasifikasi. Di bidang klasifikasi, ada banyak cabang yang berkembang yaitu pohon keputusan (decision tree). Salah satu decision tree yang populer adalah C4.5. tetapi algoritma ini kurang maksimal dalam menangani kesimbangan kelas. Masalah ketidakseimbangan kelas telah dilaporkan sangat menghambat kinerja algoritma klasifikasi dan telah menarik banyak perhatian dari para peneliti dari berbagai bidang. Oleh karena itu telah diusulkan untuk memecahkan masalah ini maka diperlukan sebuah algoritma ensemble yaitu bagging untuk meningkatkan Akurasi. Dalam riset ini, data yang digunakan adalah Blogger dataset yang diambil dari UCI repository of machine learning. Pada dataset ini  atributnya terdiri : Pendidikan (degree), tingkah politik(caprice), topik, media local turnover (LMT) dan ruang lokal, politik dan sosial (LPSS). Dari hasil penelitian, dengan menerapkan  teknik bagging untuk klasifikasi berbasis ensemble pada algoritma C4.5 dapat meningkatkan akurasi sebesar 9 %. Dengan akurasi awal 68 %, setelah diterapkan teknik bagging menjadi 77 %.
Co-Authors Achmad Ridwan Achmad Ridwan Achmad Ridwan, Achmad Ade Ima Afifa Himayati Agung Bakti Ahadin, Akbar Ihsanul Ahmad AlBirrul Iqbal Ananda Widitomo Puntoadi Andi Kurniawan Arlinwibowo, Janu Baehaqi Deka Setya Negara Dewi Hartinah Dika Anggara Putra Dika Anggara Putra Dina Lusianti Eddy Nurraharjo Fida Maisa Hana Hari Murti Ihsanul Ahadin, Akbar Imam Prayogo Pujiono Janu Arlinwibowo Jayanti Putri Purwaningrungrum Latifah Nur Ahyani Mochamad Edris Muhammad Magfurun Muhammad Maghfurun Munachifdlil Ula, Ahmad Noor Azizah Nuk Ghurroh Setyoningrum Nuril Lutvi Azizah Osama Maulana Haq Putri Purwaningrum, Jayanti Saiful Ulya Sitta Hasanatin Sholihah Syarif Hidayatullah Taftazani Ghazi Pratama Taftazani Ghazi Pratama Widya Cholid Widya Cholid Wahyudin Widya Cholid Wahyudin Wismarini, Th Dwiati Wiwien Hadikurniawati Yasin, Rozaq Yunus Mustaqim Yunus Mustaqim, Yunus Zuly Budiarso