Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Abdi Insani Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
Anton Yudhana
Teknik Elektro Universitas Ahmad Dahlan
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PENINGKATAN KAPASITAS MANAJEMEN ORGANISASI DAN KEUANGAN PETANI MELON DI SALAM MAGELANG Etika Dyah Puspitasari; Novi Febrianti; Anton Yudhana
Jurnal Abdi Insani Vol 13 No 1 (2026): Jurnal Abdi Insani
Publisher : Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/abdiinsani.v13i1.3196

Abstract

The “Rukun Tani” Melon Farmers Group in Baturono Village, Salam District, Magelang Regency possesses strong potential for developing melon cultivation. However, as a newly established group, they still face several challenges, particularly in organizational management and financial administration. This community service program aimed to enhance the managerial capacity of the farmers through targeted training and mentoring activities. The program was implemented from June to October 2025 through several stages, including: (1) preparation, which consisted of needs assessment and development of training materials; (2) interactive training sessions on organizational and financial management; (3) mentoring in the implementation of organizational structures and financial record-keeping; and (4) evaluation using pretest and posttest instruments. Data obtained from the evaluations were analyzed using quantitative descriptive methods to assess improvements in participants’ understanding, measured by the difference between pretest and posttest scores. The results showed that participants’ understanding of organizational management increased by 23.10%, while their understanding of financial management improved by 23.57%. These findings indicate that the training and mentoring activities significantly contributed to strengthening the managerial skills of the group members. Overall, the program proved effective in enhancing the institutional capacity of the Rukun Tani Melon Farmers Group and is expected to promote more professional and sustainable organizational management to support the development of melon cultivation in Baturono Village.
Analisis Sentimen Pada Proyeksi Pemilihan Presiden 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine Asno Azzawagama Firdaus; Anton Yudhana; Imam Riadi
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 2: SEPTEMBER 2023
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v3i2.172

Abstract

Indonesia menganut sistem demokrasi dan Pemilihan Umum sebagai penerapan dari sistem tersebut. Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden dilaksanakan tahun 2024 dan isu tersebut menjadi fokus perbincangan publik. Calon-calon dan koalisi pengusung terus melakukan kampanye politik secara tradisional maupun melalui media sosial. Twitter menjadi platform media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat untuk membicarakan isu Pemilihan Presiden. Keberpihakan masyarakat dapat diketahui pada diskusi yang ada di Twitter, namun diperlukan pembelajaran komputer yang mampu mengklasifikasi sentimen tersebut. Analisis sentimen digunakan sebagai salah satu teknik untuk mengklasifikasi sentimen masyarakat di Twitter tentang isu Pemilihan Presiden. Metode yang digunakan yaitu Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi teks. Didapatkan hasil sentimen berdasarkan tiga dataset kandidat yang dipilih, yaitu anies baswedan 65,62%, ganjar pranowo 73,58%, dan prabowo subianto 66,34%. Hasil akurasi metode yang dimiliki oleh ketiga dataset yaitu anies baswedan 73%, ganjar pranowo 79% dan prabowo subianto 79%. Berdasarkan wordcloud popularitas kata yang muncul di Twitter dengan pembahasan Presiden 2024 secara berturut-turut adalah “prabowo subianto”, “presiden ri”, “calon presiden”, “ganjar pranowo”, hingga “anies baswedan”.
Pre-Processing Pada Klasifikasi Citra Medis Pneumonia Rio Subandi; Herman; Anton Yudhana
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 1: MARET 2024
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v4i1.198

Abstract

Pemrosesan citra merupakan teknik pengolahan citra yang mengubah suatu citra input menjadi citra yang berbeda sehingga keluarannya memiliki keunggulan lebih tinggi daripada citra input. Pemrosesan citra berguna untuk tingkat mutu citra, membuang cacat citra, mengenali objek, dan menggabungkannya dengan bagian lain dari suatu citra. Kemajuan teknologi pengolahan citra digital (digital image processing) yang semakin pesat, dapat mempermudah kehidupan manusia. Salah satu contoh penerapan dalam bidang kesehatan yaitu klasifikasi penyakit pneumonia, klasifikasi data penyakit pneumonia berbentuk dataset citra yang akan diklasifikasikan menggunakan sebuah metode. Saat ini banyak aplikasi yang dapat diterapkan dalam melakukan pre-processing terhadap berbagai citra baik citra medis maupun non medis. Tujuan penelitian ini untuk mempersiapkan data citra sebelum diproses dan untuk memudahkan dalam analisis pada model klasifikasi CNN, data yang di pre-processing berupa data ctscan image. Tujuan dilakukan pre-processing pada citra untuk menghasilkan dimensions dan pixel yang sama agar memudahkan dalam klasifikasi CNN. Citra yang digunakan berwarna grayscale, agar memudahkan dalam klasifikasi pada tahapan selanjutnya. Hasil dari penelitian ini berjalan dengan baik karena dapat mengubah 5.196 citra grayscale menjadi citra yang lebih jelas, bersih, dan siap untuk diklasifikasikan dengan metode klasifikasi selanjutnya.
Co-Authors Asno Azzawagama Firdaus Etika Dyah Puspitasari Herman Imam Riadi Novi Febrianti Rio Subandi