Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.442
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Statistika EDU-MAT: Jurnal Pendidikan Matematika Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Jurnal Pendidikan Matematika (JUDIKA EDUCATION) Jambura Journal of Mathematics METIK JURNAL Al-Khidmat : Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat JP2M (Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Matematika) Bubungan Tinggi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Madaniya Primatika : Jurnal Pendidikan Matematika Journal of Mathematics Education and Science Jurnal Kajian Matematika dan Aplikasinya Ethnomathematics Journal Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Matematika, Universitas Mulawarman Jurnal Pendidikan dan Pengabdian Masyarakat JME (Journal of Mathematics Education) Eksponensial Educational Studies: Conference Series Scientific Timeline Jurnal Riset Pecinta Matematika
Nanda Arista Rizki
Universitas Mulawarman
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 43 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 43 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Augmentasi Citra Pohon Kelapa Sawit untuk Deteksi Objek Berbasis Deep Learning Dedy Mirwansyah; Achmad Solichin; Fahrullah; Hardi, Richki; Wulan Sari, Nariza Wanti; Arista Rizki, Nanda; Aldo, Dasril
METIK JURNAL (AKREDITASI SINTA 3) Vol. 9 No. 1 (2025): METIK Jurnal
Publisher : LPPM Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/metik.v9i1.1001

Abstract

Penelitian ini menitikberatkan pada Augmentasi citra pohon kelapa sawit untuk deteksi objek menggunakan pendekatan Deep Learning. Pohon kelapa sawit memiliki peran penting dalam industri perkebunan dan pertanian, sehingga pengembangan metode deteksi pohon kelapa sawit yang efisien menjadi krusial dalam pemantauan perkebunan dan pengelolaan sumber daya alam. Metode penelitian melibatkan augmentasi citra, seperti flip, crop, hue, saturation, brightness, exposure dan pra-pemrosesan auto orient dan resize untuk meningkatkan kualitas data pelatihan. Model Deep Learning yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang terintegrasi dengan teknik object detection, memungkinkan identifikasi pohon kelapa sawit dari latar belakang dengan akurasi tinggi. Penelitian ini menggunakan 101 citra kepala sawit dan setelah dilakukan augmentasi berjumlah 253 citra pohon kelapa sawit yang bervariasi dalam kondisi pencahayaan, sudut pandang, dan penutupan daun. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi pohon kelapa sawit dengan akurasi yang baik, bahkan dalam kondisi yang kompleks. Hasil penelitian ini memiliki potensi aplikasi dalam pemantauan perkebunan kelapa sawit, perencanaan lahan, dan pemantauan lingkungan. Dengan peningkatan akurasi deteksi dan ekstraksi, manajemen perkebunan dan pemantauan lingkungan dapat menjadi lebih efisien dan berkelanjutan.
Aturan Asosiasi Media Sosial Favorit Mahasiswa Pendidikan Matematika Berdasarkan Cara Belajar dan Gaya Belajar Rizki, Nanda Arista; Novri, Ivan; Muhtadin, Achmad; Fendiyanto, Petrus
Journal of Mathematics Education and Science Vol. 7 No. 1 (2024): Journal of Mathematics Education and Science
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri Bojonegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32665/james.v7i1.1924

Abstract

Media sosial menjadi media komunikasi yang erat dengan aktivitas Generasi Z. Media sosial dapat menjadi media pembelajaran dari berbagai kalangan terutama Mahasiswa generasi Z. Aturan asosiasi diperlukan untuk menganalisa pola frekuensi media sosial berdasarkan cara belajar dan gaya belajar Mahasiswa generasi Z. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aturan asosiasi media sosial favorit untuk mahasiswa Pendidikan Matematika ketika ditinjau dari cara belajar dan gaya belajar mereka. Sampel diambil sebanyak 111 mahasiswa program studi Pendidikan Matematika di Universitas Mulawarman. Aturan asosiasi dibentuk ketika minimal sampelnya adalah 10 Mahasiswa. Minimal support, confidence, dan lift dalam penelitian ini berturut-turut adalah 0.5, 0.8, dan 1.000001. Hasil penelitian menunjukkan bahwa WhatsApp dan Instagram merupakan media sosial yang paling favorit dari 8 kemungkinan cara belajar dan gaya belajar. 1) Untuk Mahasiswa dengan cara belajar individu dan gaya belajar audio visual: Jika memiliki Tiktok, maka memiliki Instagram atau Instagram disertai WhatsApp; Jika memiliki WhatsApp dan Tiktok, maka memiliki Instagram. 2) Untuk Mahasiswa dengan cara belajar berkelompok dan gaya belajar audio visual: Jika memiliki Telegram, maka memiliki Instagram atau Instagram disertai WhatsApp; Jika memiliki Tiktok, maka memiliki Telegram atau Instagram disertai WhatsApp; Jika memiliki Telegram dan WhatsApp, maka memiliki Instagram; Jika memiliki WhatsApp dan Tiktok, maka memiliki Instagram.
Differences In Computational Thinking Ability Of Seventh-Grade Students At Smp It Cordova Samarinda In The Context Of Data Presentation Based On The Interaction Of Math Anxiety Level And Computational Thinking Aspects Dewi, Carolina Fadia; Rizki, Nanda Arista; Kurniawan, Kurniawan; Rusdiana, Rusdiana
JME (Journal of Mathematics Education) Vol 10, No 2 (2025): JME (Jul - Dec)
Publisher : Universitas Sembilanbelas November Kolaka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31327/jme.v10i2.2528

Abstract

Computational thinking is an essential skill in mathematics learning. However, many students still face difficulties in applying its aspects. This study aims to examine differences in students’ computational thinking ability in the context of data presentation based on math anxiety levels and computational thinking aspects, as well as the interaction between the two. A quantitative approach with a comparative descriptive desig was employed. The research subjects were 119 seventh-grade students of SMP IT Cordova Samarinda, selected using purposive sampling. Research instruments consisted of a math anxiety questionnaire and a computational thinking test covering four aspects: decomposition, pattern recognition, algorithm, and abstraction-generalization. Data were analyzed using the General Linear Model with Two Way Repeated Measures ANOVA. The results revealed significant differences in cmputational thinking ability based on math anxiety level, with a tendency for lower computational thinking ability among students with high math anxiety. Significant differences were also found across computational thinking aspects, with decomposition scoring the highest and abstraction-generalization the lowest. Howeve, no significant interaction was found between math anxiety level and computational thinking aspects. These findings highlight the importance of instructional approaches that consider affective factors to optimize the holistic development of students’ computational thinking across all aspects.
Co-Authors Abdul Basir Abbas Achmad Muhtadin Achmad Solichin Aditama, Cahyanti Ainun Jariah Akbar Maulana Andrea Tri Rian Dani Anwar, Andi Muhammad Aras, Silvia Asyril Asyril Asyril, Asyril Auliaul Fitrah Samsuddin Auliaul Fitrah Samsudin Azainil Azainil Barung, Thesalonica Graina Cahyanti, Siti Nur Carolina Fadia Dewi Dani, Andrea Tri Rian Dasril Aldo Dedy Mirwansyah Devi Fitriyati Dewi, Carolina Fadia Dhira Syahlafandi Dominggus Norvindes Dellas Dwi Rizki Ramadhan Fachry Abda El Rahman Fahrullah Fahrullah Faturachman, Faturachman Haeruddin, Haeruddin Haryaka, Usfandi Ika Purnamasari Ikmawati Ikmawati Isran K Hasan Ivan Novri Krisna Rendi Awalludin Kurniawan Kurniawan Kurniawan Kurniawan Makrina Tindangen Memi Nor Hayati Miftahul Chair Muhammad Hafizh Naufal Yahya Muhammad Nor Abdul Rajak Muhtadin, Achmad Mukhammad Solikhin Mumtaza, Mutiara Mutiara Mumtaza Nainggolan, Sahat Pandapotan Nariza Wanti Wulan Sari Novri, Ivan Nur Rizki Wahidah Nurul Afifah Nurul Afifah Petrus Fendiyanto Prahesti, Selvia Shinta Ricca Noviani Richki Hardi Rusdiana Rusdiana Rusdiana Rusdiana Safitri, Sherina Ayu Sampe, Nofia Siti Najmiah Sri Wahyuningsih Sugiarto S Suyitno Suyitno Syahlafandi, Dhira Syaripuddin Syaripuddin Thesalonica Graina Barung Thesalonica Graina Barung Untu, Zainuddin Untu, Zainuddin Untu Wahyuni, Nanda Anggun Watulingas, Jefferson R. Yuki Novia Nasution Yuki Novia Nasution Yuki Novia Nasution Yurin Febria Suci