Melly Br Bangun
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PEMBUATAN POJOK BACA SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN MINAT BACA BAGI WARGA BELAJAR DI PKBM BINA ANAK NUSANTARA Sani Susanti; Melly Br Bangun; Marisa Nabila; Muhammad Adib Ahsani; Oriza Salsabila; Reny Furnawati Sitanggang; Romi Anggun Zefanya
Madrasah: Journal on Education and Teacher Professionalism Vol. 1 No. 1 (2023): November
Publisher : Al-Shobar Publisher, Yayasan Islam Al-Shobar Rawaurip

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pembuatan sudut bacaan merupakan upaya dari gerakan literasi untuk mengembangkan dan meningkatkan minat membaca masyarakat, khususnya para penduduk yang sedang belajar Paket A di PKBM Bina Anak Nusantara. Pembuatan sudut bacaan ini dimotivasi oleh rendahnya minat membaca di kalangan siswa yang belajar di PKBM Bina Anak Nusantara. Jenis penelitian ini adalah deskriptif kualitatif dengan teknik pengumpulan data menggunakan wawancara, observasi, dan kuesioner. Subyek penelitian adalah penduduk yang sedang belajar Paket A di PKBM Bina Anak Nusantara. Pembuatan sudut bacaan melalui tiga tahap: 1) tahap persiapan, 2) tahap pembuatan sudut bacaan, 3) tahap evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan dampak positif, terutama bagi penduduk yang belajar di PKBM Bina Anak Nusantara. Sudut bacaan mampu meningkatkan minat membaca siswa. Hal ini dapat dilihat dari hasil observasi langsung atau observasi dan didukung oleh hasil wawancara. Peran sudut bacaan dalam meningkatkan minat membaca siswa adalah sebagai fasilitas membaca bagi siswa, sebagai sumber bacaan terdekat bagi siswa, tempat untuk mendapatkan bahan bacaan, tempat yang nyaman untuk membaca, dan tempat membaca yang menarik perhatian siswa untuk membaca.
Penerapan Probabilistic Neural Network pada Klasifikasi Patogen Daun Bibit Jabon Berdasarkan Ciri Morfologi Spora Melly Br Bangun; Yeni Herdiyeni; Elis Nina Herliyana; Rossy Nurhasanah
Bulletin of Computer Science Research Vol. 4 No. 2 (2024): Februari 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.325

Abstract

The aim of this research is to clasify pathogen of Jabon’s leaf seedling based on spora morphological features using Probabilistic Neural Network classifier. Three types of pathogen to be classified are Colletotrichum sp., Curvularia sp., and Fusarium sp.. The methodologies used are data acquisition using optilab camera microscope to obtain microscopic image data , preprocessing (grayscale, median smoothing, thresholding Otsu, region filling, median smoothing and dilate), morphology feature extraction (area, perimeter, area convex, convex perimeter, compactness, solidity, convexity and roundness), Probabilistic Neural Network classification, and evaluation. The basic morphological characteristics consisting of area, perimeter, convex area, convex perimeter, and derived morphological characteristics consisting of compactness, solidity, convexity and roundness. The experimental results of the morphological feature extraction showed that the compactness and roundness characteristics can be used to identify the three types of pathogens because with these characteristics each class of pathogen is separate. Testing for this research was carried out using 150 test data from three classes of objects from the dataset, namely class 1 (Colletotrichum sp.), class 2 (Curvularia sp.), and class 3 (Fusarium sp.). Then the results of pathogen classification using the application of the PNN algorithm in testing this research obtained an average accuracy value of 86.8% with a proportion of training data and test data of 80:20. The results of the PNN classification on 150 test data were that there were 36 data classified into Colletotrichum sp., 44 data classified into Curvularia sp., and 50 data classified into Fusarium sp. Further research could be done with the identification of digital microscopic images without cropping and systems that could clasify a colony image of pathogens clearly.