Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

14.005

P-Index

This Author published in this journals

All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal TEKNIK INFORMATIKA Jurnal Pendidikan Matematika Media Informatika JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Jurnal Simantec Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) International Journal of Advances in Intelligent Informatics Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan POSITIF Annual Research Seminar KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Science and Technology Indonesia Demography Journal of Sriwijaya Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Penelitian Sains JST ( Jurnal Sains Terapan ) JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING AKSIOLOGIYA : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat PROCESSOR Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Infomedia KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Riau Journal of Empowerment Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS) Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ Jurnal Kreativitas PKM Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal KOMPUTEK Indonesian Journal of Applied Informatics KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Jurnal Teknologi dan Informasi JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) Energy : Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik Jurnal Teknologi Terapan Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika Jurnal Vokasi Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara Scientific Journal of Informatics Jurnal Teknik Elektro Uniba (JTE Uniba) Square : Journal of Mathematics and Mathematics Education BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JOINT (Journal of Information Technology Idealis : Indonesia Journal Information System Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Jurnal Amplifier: Jurnal Ilmiah Bidang Teknik Elektro dan Komputer JAGROS : Jurnal Agroteknologi dan Sains (Journal of Agrotechnology Science) Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya Jurnal Teknologi BAKTI : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath) Proceeding Applied Business and Engineering Conference Technology and Informatics Insight Journal Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Journal Medical Informatics Technology Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering Jurnal INFOTEL Jurnal Informatika Polinema (JIP) Kreano, Jurnal Matematika Kreatif Inovatif Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Majalah Bisnis & IPTEK JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)

Anita Desiani

Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia

Author-ID : 5654817

Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 124 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

7 8 9 10 11

Classification of Thyroid Class using ID3 Algorithm and Artificial Neural Network (ANN) Henisaniyya, Nabila; Pertiwi, Citra; Desiani, Anita; Amran, Ali; Arhami, Muhammad
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 14, No 1 (2025): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v14i1.3440

Thyroid disease refers to a range of conditions or issues affecting the thyroid gland. This gland, located below the Adam’s apple, is responsible for coordinating various metabolic processes in the body, making its function essential. Early detection of thyroid symptoms is crucial as an initial step in planning the necessary treatments to prevent more severe thyroid-related health risks. One commonly applied method for early detection involves classification using a data mining approach. Among the algorithms frequently used for classification are the ID3 algorithm and Artificial Neural Networks (ANN). This study aims to obtain the best classification results for detecting thyroid disease by comparing these two algorithms. The accuracy results for percentage split testing were 88% for ID3 and 90% for ANN. Meanwhile, the accuracy values for K-Fold cross-validation were 93% for the ID3 algorithm and 95% for the ANN algorithm. Additionally, the overall average precision and recall values for both algorithms were above 75% for percentage split testing and above 90% for K-Fold cross-validation. The results indicate that ANN achieved higher percentages compared to ID3. Based on the accuracy, precision, and recall values obtained from both algorithms, it can be concluded that the ANN algorithm performs better than ID3 in classifying thyroid disease.

Implementasi Aplikasi Certanty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit Campak Rubella pada Sistem Pakar Desiani, Anita; Suprihatin, Bambang; Kurniawan, Rifki
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 5, No 2 (2024): Internet of Things (IoT): Aplikasi dan Potensinya di Masa Depan
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v5i2.9870

Campak rubella memiliki pengertian suatu penyakit menular yang umumnya menyerang ibu hamil, bayi, anak-anak, dan orang dewasa. Penyakit Campak rubella adalah suatu penyakit menular disebabkan oleh suatu virus yang mudah menyebar melalui udara saat penderita penyakit tersebut mengalami batuk ataupun bersin. Campak Rubella memiliki tiga macam jenis antara Campak Rubella, Campak dan Rubella. Penyakit ini disebabkan oleh pola hidup yang tidak sehat serta keterlambatan penanganan karena minimnya pengetahuan pasien mengenai penyakit Campak Rubella. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit Campak Rubella. Perancangan sistem pakar ini menggunakan metode certainty factor (CF). Metode Certainty factor (CF) digunakan karena dapat membantu dan mempermudah mendiagnosa penyakit Campak Rubella dengan nilai kepastian. Nilai kepastian didapatkan dari data jawaban pasien seputar gejala Campak Rubella, Campak dan Rubella. Pada penelitian dengan menggunakan 5 data uji ini menghasilkan nilai akurasi setiap penyakit. Dengan nilai akurasi untuk pasien pertama diagnosa penyakit Campak Rubella yaitu 83.22%, nilai akurasi untuk pasien kedua terdiagnosa Campak yaitu 81.21%, nilai akurasi untuk pasien ketiga terdiagnosa Campak yaitu 90.67%, nilai akurasi untuk pasien keempat terdiagnosa Campak yaitu 88.34%, dan nilai akurasi untuk pasien kelima terdiagnosa Rubella yaitu 88.88%. Penerapan metode certainty factor pada sistem pakar menghasilkan akurasi prediksi yang sesuai sehingga sistem pakar yang dirancang efektif untuk mengukur kepastian dalam diagnosis dan dapat menjadi alternatif deteksi dini terhadap penyakit Campak Rubella

Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar dalam Diagnosa Penyakita Malaria Villando, Gio; Desiani, Anita; Cahyono, Endro Setyo
COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 4, No 1 (2023): Metaverse dan Masa Depan Interaksi Digital: Perspektif Teknologi dan Sosial
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/coreai.v4i1.5933

Malaria merupakan sebuah penyakit yang berasal dari parasit yang dinamakalkan n dengan parasit plasmodian. Parasit ini dapat menular dari satu manusia ke manusia yang lainnya melalui perantara nyamuk malaria atau disebut dengan nyamuk anopheles. Terdapat 4 jenis malaria meliputi, Malaria Tertiana, Malaria Tropis, Malaria Ovale, dan Malaria Quartana. Pada umumnya tanda penyakit malaria diawali dengan gejala sakit kepala, demam, mual, menggigil, sakit kepala, muntah, flu dan juga mual. Gejala malaria biasanya terjadi pada manusia ketika sudah berada di 10-15 hari di dalam tubuh manusia. Karena kurangnya fasilitas dan minimnya pengetahuan masyarakat mengenai gejala penyakit malaria dapat menunda diagnosa penyakit malaria sehingga terlambat. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem pakar untuk membantu mendiagnosa penyakit malaria dengan menggunakan metode Certainty Factor. Adapun akurasi sistem pakar yang dihasilkan pada penelitian ini untuk mendiagnosa penyakit Malaria meliputi Malaria Tertiana, Malaria Tropika, Malaria Ovale dan Qurtana dengan tingkat akurasinya masing-masing adalah 56,1946% untuk Malaria Tertiana, 54,7038% untuk Malaria Tropika, 56,0473% Malaria Ovale dan 54,0473% Malaria Quartana. Dari akurasi yang diperoleh, akurasi yang paling tinggi adalah Malaria Ovale. Dari akurasi yang dihasilkan dapat membantu masyarakat dan juga tenaga kesehatan dalam mendiagnosa jenis penyakit malaria yang di derita.

Perbandingan Algoritma C4.5 dan Adaptive Boosting dalam Klasifikasi Penyakit Alzheimer Mortara, Alda Amalia; Permatasari, Mitta; Desiani, Anita; Andriani, Yuli; Arhami, Muhammad
Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI) Vol 13 No 2 (2023): Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Publisher : Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34010/jati.v13i2.10525

Penyakit alzheimer adalah penyakit yang menyerang sistem saraf di dalam otak. Penyakit ini dapat menyebabkan terganggunya aktivitas sehari-hari, ingatan yang tidak terorganisir, dan berkurangnya daya ingat. Deteksi dini penyakit alzheimer dapat memanfaatkan pendekatan matematis menggunakan data mining. Data mining memiliki model-model klasifikasi yang dapat digunakan untuk mendeteksi dini penyakit alzheimer. Beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk klasifikasi diantaranya adalah C4.5 dan Adaptive Boosting (AdaBoost) yang diterapkan pada penelitian ini untuk mengklasifikasikan penyakit alzheimer. Perbandingan kedua algoritma ini bertujuan untuk memperoleh algoritma mana yang paling tepat dalam klasifikasi penyakit alzheimer. Untuk menguji kedua algoritma ini digunakan dua teknik pengujian yaitu percentage split dan k-fold cross validation. Pada percentage split dipilih ukuran split sebesar 80% untuk data latih dan 20% sebagai data uji dan k-fold cross validation dipilih nilai k sebesar 10. Hasil penerapan dari kedua algoritma diperoleh bahwa untuk k-fold cross validation bekerja lebih baik dibandingkan dengan percentage split. Hal ini dikarenakan k-fold cross validation meningkatkan persentase nilai presisi, recall, dan akurasi dari masing-masing algoritma. Untuk kinerja masing-masing algortima, AdaBoost dalam penggunaanya bekerja lebih baik dibandingkan dengan C4.5 dengan nilai presisi, recall dan akurasi secara berturut-turut, yaitu 91.5%, 91% dan 91.15%. Dari hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa algoritma AdaBoost dengan teknik k-fold cross validation memiliki performa yang paling baik dalam melakukan klasifikasi penyakit alzheimer dibandingkan algoritma dan teknik pengujian lainnya.

PCA-Based on Feature Extraction and Compressed Sensing for Dimensionality Reduction Desiani, Anita; Maiyanti, Sri Indra; Miraswan, Kandak Januar; Arhami, muhammad
Computer Engineering and Applications Journal Vol 8 No 2 (2019)
Publisher : Universitas Sriwijaya

Compressive sensing reduces the number of samples required to achieve acceptable reconstruction for medical diagnostics, therefore this research will implement dimensional reduction algorithms through compressed sensing for electrocardiogram signals (EKG). dimensional reduction is performed based on the fact that ECG signals can be reconstructed with linear combination coefficients with a bumpy base of small measurements with high accuracy. This study will use PCA for feature extraction on ECG signals. The data used are the ECG patient records on the website page www.physionet.org as many as 1200 with each attribute as many as 256 attributes. The total data dimension used is 1200x256, which means the data has 1200 rows and has as many as 256 columns. To show the accuracy of the dimensional reduction result, so it is performed classification on data using KNN and Naive Bayes. The classification results show that KKN can classify well with 84,02% accuracy rate and the Naive Bayes accuracy is 65,78%. for 100 dimensions The conclusion is those dimensional reductions for ECG data that have large dimensions, it still able to provide valid information like it uses the original data. Principle Component Analysis is a good method for reducing data dimensions by selecting certain features, so the dimensions of the data become smaller but still able to provide good accuracy to the reader.

Klasifikasi Nyeri Punggung Bawah Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Support Vector Machine Fadhilah, Nadiyah; Desiani, Anita
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol 7, No 1 (2025): ELKOM
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v7i1.22767

Nyeri Punggung Bawah merupakan salah satu masalah kesehatan yang bisa meyebabkan terhambatnya aktivitas sehari-hari. Nyeri Punggung Bawah tidak menyebabkan kematian, tetapi menyebabkan seseorang yang mengalaminya menjadi tidak produktif dalam melakukan pekerjaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi Nyeri Punggung Bawah seseorang apakah dalam kondisi abnormal atau normal dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) dengan metode training persentase split dan K-Fold Cross Validation. Adapun atribut yang digunakan yaitu, Pelvic Insidence, Pelvic Tilt, Lumbar Lordosis Angle, Sacral Slope, Pelvic Radius, Degree Spondylolisthesis, Pelvic Slope, Direct Tilt, Thoracic Slope, Cervical Tilt, Sacrum Angle, Scoliosis Slope, dan class. Hasil pengolahan data dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yaitu akurasi sebesar 87,1 %, presisi abnormal 87% dan normal 88%, serta recall abnormal 83% dan normal 87%, sedangkan dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) akurasi sebesar 83,8%, presisi abnormal 86% dan normal 88%, serta recall abnormal 92% dan normal 72%. Hal ini menunjukkan bahwa model dan atribut yang digunakan baik dalam mengklasifikasi Nyeri Punggung Bawah.

GRAPHICAL REPRESENTATION AND TWO GROUPS ANALYSIS ON DATA MATRIX OF ROBUSTA GREEN CHERRIES PRODUCTION IN TWO HARVEST PERIODS Irmeilyana, Irmeilyana; Suprihatin, Bambang; Desiani, Anita; Ngudiantoro, Ngudiantoro; Maiyanti, Sri Indra
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 19 No 2 (2025): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol19iss2pp1279-1294

Several factors that play a role in the productivity of Robusta coffee trees are the influence of pruning techniques and weather elements. This paper discussed the graphical analysis and comparison of two data matrices of Robusta green cherries production, which would enter the ripening process in branch categories for the harvest period in 2023 and 2024. Hypothesis testing on secondary data in the form of daily weather conditions in 2022 and 2023, which include temperature, dew, humidity, wind speed, and cloud cover for the two periods, was significantly different. However, solar radiation and precipitation were not. The data source for each harvest period was primary data, with the object being a sample of 30 trees that were sampled purposively. The research object was in Pagaralam Municipality, South Sumatra. There were 18 variables covering many branch categories based on production year, position, and shape. The PCA (Principal Component Analysis) results on each data matrix show similarities in the dominant variables representing each subspace. The first three PCs in each data matrix for 2023 and 2024 span a subspace and describe the variation of the original data of 77.3% and 68.8%, respectively. The 3rd and 1st-year production branch categories dominate the subspace of each data matrix for 2023 and 2024. Comparison of the two PC subspaces using two groups analysis in 3rd dimension space produces angles of 19.70, 28.80, and 69.10. The bisector components show that the variables that dominate the similarity of the two data matrices are the variables that tend to represent both PC subspaces dominantly. Robusta green cherry production can be represented by the number of secondary branches, which are straight in shape, along with the number of fruit clusters. This study result can be a reference for farmers when considering the composition of the number of branch categories when pruning.

Algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dan Adaptive Boosting (AdaBoost) Untuk Klasifikasi Penyakit Tiroid Anita Desiani; Siti Nurhaliza; Tri Febriani Putri; Bambang Suprihatin
Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya Vol. 6 No. 2 (2025): Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36706/jres.v6i2.145

Thyroid disease is a disease of the thyroid gland that can interfere with daily activities. Early detection of thyroid disease can have an important impact in optimizing the development of early detection systems that are more effective and accurate in detecting the disease. Data mining approaches can be used to solve this problem by utilizing various available algorithms, such as Adaptive Boosting and Extreme Gradient Boosting. This research aims to improve the development of early thyroid disease prediction by comparing the two algorithms by utilizing the percentage split method. This research provides results if the Adaptive Boosting algorithm provides an accuracy value of 97%. In class 0, the precision and recall values are the same at 98%, while in class 1 it is 80% and 90%. Meanwhile, testing using the Extreme Gradient Boosting algorithm gives an accuracy value of 98%. In class 0, the same precision and recall values are 99%, while for class 1 it is 86% and 90%. Based on the comparison by considering the accuracy, precision, and recall values, as well as the performance of the two algorithms, it is concluded that the implementation of the Extreme Gradient Boosting algorithm has the best performance for thyroid disease detection.

Klasifikasi Pengambilan Keputusan Tindakan Operasi Sesar Menggunakan Algoritma Classification and Regression Trees fildzah daniela, nyayu audy; desiani, anita; Irmeilyana, Irmeilyana
KOMPUTEK Vol. 8 No. 2 (2024): Oktober
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/jkt.v8i2.2399

Data mining adalah sebuah metode yang dapat digunakan untuk melihat pola pada kumpulan data yang hasilnya dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Salah satu metode dari proses data mining adalah klasifikasi. Untuk membuat klasifikasi data mining ada salah satu algoritma yang dapat digunakan yaitu Classification and Regression Trees (CART). Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan pengambilan keputusan tindakan operasi sesar menggunakan algoritma Classification and Regression Trees (CART). Dari 80 data tindakan operasi sesar di dataset UCI dilakukan pengujian data dengan membagi data menjadi data latih dan data uji. Persentase split dataset yang digunakan antara lain 90% data latih 10% data uji, 80% data latih 20% data uji, 70% data latih 30%, 60% data latih 40% data uji, 50% data latih 50% data uji dan 85% data latih dan 15% data uji. Diperoleh hasil bahwa implementasi algoritma CART untuk klasifikasi dataset caesarean menghasilkan akurasi tertinggi 75%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma CART dapat digunakan untuk klasifikasiÂ pengambilan keputusan tindakan operasi sesar.

PEMANFAATAN KERTAS BEKAS SEBAGAI MEDIA BELAJAR MATEMATIKA, IPA, DAN SENI MELALUI TEKNIK BERMAIN DAN BERCERITA PADA PEMBELAJARAN ANAK-ANAK USIA TK DAN SD Irmeilyana, Irmeilyana; Desiani, Anita; Affandi, Azhar Kholiq; ., Ngudiantoro; Setiawan, Arum
Jurnal Vokasi Vol 3, No 1 (2019): April
Publisher : Politeknik Negeri Lhokseumawe

Sarana dan prasarana bermain bagi anak-anak usia TK dan SD di Desa Limbang Jaya I dan II serta Desa Tanjung Pinang I dan II, Kecamatan Tanjung Batu Kabupaten Ogan Ilir Provinsi Sumatera Selatan dapat dikatakan minim sekali. Beberapa konsep dasar Matematika dan IPA masih sangat sulit dipelajari siswa. Hal ini termasuk tugas guru untuk membangkitkan siswa supaya dapat mempelajari konsep-konsep Matematika dan IPA dengan mudah dan menyenangkan. Media belajar pun dapat diperoleh dari lingkungan sekitar, baik berupa “limbah” kertas, kardus, maupun dari tanaman dan kayu sekitar rumah. Media belajar berbahan kertas bekas merupakan salah satu teknik pengajaran Matematika dan IPA yang dapat digunakan sebagai media yang menghubungkan konsep dasar dengan aplikasinya pada kehidupan sehari-hari. Kegiatan ini bertujuan untuk memberi informasi dan mengenalkan khalayak sasaran mengenai alternatif metode pengajaran konsep Matematika dan IPA melalui ilustrasi cerita menggunakan media belajar berbahan kertas bekas, memotivasi dan mengembangkan ide dan potensi khalayak dalam berinovasi membuat ilustrasi cerita menggunakan media tersebut guna menunjang pembelajaran agar lebih mudah dipahami siswa. Metode pelaksanaan kegiatan berupa presentasi (paparan). Pada kegiatan ini juga dilakukan demonstrasi beberapa contoh pembuatan media belajar berbahan kertas beserta ilustrasi cerita pemanfaatannya untuk menerangkan konsep Matematika, IPA, dan seni. Penyuluhan ini telah menambah informasi dan wawasan yang penting bagi guru untuk meningkatkan kompetensinya dalam mengajar. Mereka mempunyai minat dan motivasi untuk mempraktekkan dan menerapkannya untuk keperluan proses belajar mengajar Matematika dan IPA. Kata kunci: Media belajar berbahan kertas bekas, Ilustrasi cerita, konsep Matematika, konsep IPA, seni, metode pembelajaran.

Co-Authors Adi Muzakir Adinda Ayu Lestari, Adinda Ayu Adzra Afiifah Nabila Affandi, Azhar Kholiq Agatha, Lucy Chania Agung Alamsyah Ajeng Islamia Putri Ajeng Islamia Putri Al-Ariq, M Al-Filambany, Muhammad Gibran Alamsyah, Agung albar Pratama Alga Mahida Ali Amran Ali Amran All Fajri, Muhammad Arya Ambarwati Ananda Pratiwi Andhini, Shania Putri Andika Cristian Lubis Andriani, Nur Avisa Calista Anggraini, Jeni Putri Anisa Aulia Kusmareni Annisa Aulia Lestari Annisa Kartikasari Annisa Nabila, Annisa Annisa Nur Fauza Annisa Nurba Iffah’da Apledaria Apledaria Arhami, Muhammad Arhami, Muhammad Arsyad. H, Muhammad Iqbal Arum Setiawan Aulia Salsabila Aulia, Annisa Rizka Ayuputri, Niken Azhar Kholiq Affandi Azzahra, Nur Devita Azzahra, Pasma Bambang Suprihatin Bambang Suprihatin Bambang Suprihatin Bambang Suprihatin Batubara, Gracia Mianda Caroline Bella Agustina, Sinta Betty Aprianah Betty Aprianah Budi Mulyono Calista, Nur Avisa Carolina Rahman Chairu Nisa Apriyani Chaya Gladys Zhafirah A Clarita Margo Uteh Des Alwine Zayanti Des Alwine Zayanti Des Alwine Zayanti, Des Alwine Desty Rodiah Dewi Lestari Dwi Putri Dewi Lestari Dwi Putri Dewi, Deshinta Arrova Dian Cahyawati Diana Dewi Sartika, Diana Dewi Dien Novita Dina Elly Yanti Dina Elly Yanti Dina Suzzete Sitorus Dite Geovani Dite Geovanni Dwi Ranti Dwi Septiani Dwifa, Dima Echa Alda Melinia Efriliyanti, Filda Endang Sri Kresnawati Endang Sri Kresnawati Endro Setyo Cahyono Endro Setyo Cahyono, Endro Setyo Enyta Yuniar Ermatita - Erwin Erwin Erwin, Erwin Fadhilah, Nadiyah Fadilah, Nadiyah Faishal Fitra Ramadhan Fathinah, Nadiva Azro Ferdi Setiawan Ferdinand Hukama Taqwa Filda Efriliyanti fildzah daniela, nyayu audy Firdaus Firdaus Fitri Salamah Fivalianda, Dido Geovani, Dite Geovanni, Dite Giovillando Hadi Tanuji Hasibuan, MS Henisaniyya, Nabila Herlina Hanum Herlina Hanum, Herlina Hermansyah Hermansyah Hermansyah Hermansyah Hermansyah Husaini Husaini Ilham Tri Wibowo Indah Verdya Alvionita Indra Maiyanti, Sri Indri Ramayanti Ira Rayyani Irmeilyana Irmeilyana Irmeilyana Irvan Andrian Kanda Januar Miraswan Karina Kartila Kartila Kerenila Agustin Kesuma, Lucky Indra Kurnia, M Kahfi Aldi Kurniawan, Rifki Kusmareni, Anisa Aulia Lizah Framesti Lubis, Andika Cristian Lucy Chania Agatha Makhalli, Siddiq Manoppo, Sania Marselina, Nyanyu Chika Maya Meilensa Maya Meilensa Mayangsari, Oki Sukma Mega Tiara Putri Mitta Permata Sari Mochamad Syaifudin, Mochamad Mortara, Alda Amalia MS Hasibuan Muchlas, Ally Muhammad Akbar Muhammad Akmal Shidqi Muhammad Awaludin Djohar Muhammad Awaludin Djohar Muhammad Azwar Annas Muhammad Gibran Al-Filambany Muhammad Ihsan Muhammad Naufal Rachmatullah Muhammad Nawawi Muhammad Nawawi Muhammad Syariful Irsyad Muhammad Wahyu Ilahi Muhammat Rio Halim Muslim Muslim Muslim Muslim Mustaqima, Dina Mutiara Saviera Muzakir, Adi Muzayyadah, Fathona Nur Nadya Riri Febiyanti Napitu, Michael Jackson Narti Narti, Narti Naturatama, Dicky Naufal Rachmatullah Ngudiantoro . Ning Eliyati Novi Rustiana Dewi Novi Rustiana Dewi Nugrohoputri, Rifa Fadhila NUNI GOFAR Nur Avisa Calista Nur Devita Azzahra Nyayu Chika Marselina Oki Dwipurwani Padhil, Azmi Muhammad Pasma Azzahra Permatasari, Mitta Pertiwi, Citra Prabudifa, Muhammad Yusuf Pranata, Teddi Pratiwi, Ananda Purwita Sari, Purwita Puspa Sari Puspa Sari, Puspa Putra Bahtera Jaya Bangun, Putra Bahtera Jaya Putri Bella Nusantara Putri Pratiwi Putri, Ajeng Islamia Putri, Tyara Hestyani Rahmadita, Suristhia Rahmat Dwian Ramadhan, Faishal Fitra Ramadhan, Raihan Ramadhani, Syafira Dian Ramayanti, Indri Rana Sania Ravisha Keyna Anduwi Rayani, Ira Redina An Fadhila Chaniago Redina An Fadhila Chaniago Refky Maulana Rifa Fadhila Nugrohoputri Rifki Kurniawan Rifkie Primartha Rifkie Primartha Rifkie Primartha Rio Halim, Muhammat Rizki, Fatur Salahuddin Salahuddin Salamah, Fitri Salsabila, Aulia Saputra, M Aldi Saputra, Tommy Sari Suryati Sasongko, Muhammad Aditya Savera, Mutiara Saviera, Mutiara Shania Putri Andhini Shidqi, Muhammad Akmal Shinta Octarina Siddiq Makhalli Sigit Priyanta Simamora, Valentino Sinta Bella Agustina Siti Husnul Hotimah, Siti Husnul Siti Nurhaliza Siti Rusdiana Puspa Dewi Sitorus, Dina Suzzete Sri Indra Maiyanti Sri Indra Maiyanti Sri Indra Maiyanti Sri Indra Maiyanti Suedarmin, Muhammad Sugandi Yahdin Sugandi Yahdin Sugandi Yahdin Suratama, Bintang Suryani Suryani Susanto Susanto Susanto Susanto Syafrina Lamin, Syafrina Syarifuddin, Fauzi Yusuf Teddi Pranata Titania Jeanni Charisa Titania Jeanni Charissa Tri Febriani Putri tri wahyuni Villando, Gio Waafiyah, Hilmiana Wahyudi, Yogi Yadi Utama Yassir Yassir Yogi Wahyudi Yonarta, Danang Yuli Andirani Yuli Andriani Yuli Andriani Yulia Resti Yuniar, Enyta Z, Des Alwine Zulhipni Reno Saputra Els

Title

Found 124 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 124 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 124 Documents
Search