Progressive Information, Security, Computer, and Embedded System

Deteksi Pola Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Aplikasi Mobile

2024-07-15T08:53:09+00:00

Pengenalan pola huruf hijaiyah telah menjadi bidang penelitian yang penting dalam pengembangan teknologi. Dalam beberapa tahun terakhir penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) telah meningkatkan kemampuan deteksi huruf hijaiyah. Penelitian ini membahas pengenalan pola huruf hijaiyah menggunakan CNN berbasis aplikasi mobile. Dataset yang digunakan mencakup berbagai gaya tulisan tangan yang diproses dengan citra dan dilatih menggunakan model CNN untuk meningkatkan akurasi pengenalan. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan umpan balik langsung dan interaktif sehingga membuat proses belajar menjadi lebih menarik dan efektif terutama bagi anak-anak yang sedang belajar membaca Al-Qur'an. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan CNN dapat meningkatkan akurasi pengenalan huruf hijaiyah secara signifikan. Aplikasi ini tidak hanya mendukung proses belajar mandiri tetapi juga memudahkan orang tua dan guru dalam memberikan bimbingan. Penelitian ini memberikan kontribusi positif terhadap pengembangan teknologi pengenalan pola huruf hijaiyah dan membuka peluang untuk inovasi lebih lanjut di bidang pendidikan berbasis teknologi. Potensi integrasi teknologi modern ini diharapkan dapat memberikan dampak yang luas dalam meningkatkan kualitas pendidikan agama.

Penerapan YOLO dalam Analisis Taktik dan Performa Pertandingan Chelsea vs Manchester City

2024-07-16T10:45:01+00:00

Sepakbola merupakan olahraga popular yang menarik minat jutaan penggemar dan pemain di seluruh dunia. Analisis taktik dan performa dalam pertandingan sepakbola menjadi aspek krusial yang dapat mempengaruhi strategi dan hasil tim. Metode tradisional yang dilakukan secara manual oleh pelatih seringkali memerlukan waktu, tenaga, dan biaya yang besar. Dengan kemajuan teknologi, terutama dalam bidang computer vision, analisis ini dapat dilakukan secara lebih efisien dan akurat. Algoritma You Only Look Once(YOLO), menawarkan kecepatan dan akurasi deteksi yang lebih tinggi, memungkinkan deteksi berbagai objek dalam satu frame secara real-time. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan YOLO dalam analisis taktik dan performa pertandingan sepakbola menggunakan data video pertandingan atau highlight antara Chelsea dan Manchester City. YOLO digunakan untuk mengevaluasi formasi tim, pergerakan bola, pemain, dan interaksi antar pemain. Penelitian ini menunjukkan bagaimana teknologi ini dapat membantu pelatih dan analis dalam memahami dinamika pertandingan dan membuat Keputusan taktis yang lebih baik. Hasil penelitian diharapkan memberikan kontribusi signifikan dalam analisis sepakbola dan memperkenalkan metode yang lebih canggih untuk untuk meningkatkan performa tim sepakbola.

Audit Tata Kelola Teknologi Informasi Menggunakan Framework COBIT 2019 pada UPT SAMSAT Wilayah Gowa

2024-09-04T03:33:06+00:00

Penelitian ini bertujuan untuk audit tata kelola teknologi informasi menggunakan Framework COBIT 2019 pada sistem pembayaran pajak kendaraan bermotor (SAMDEL) di UPT SAMSAT Wilayah Gowa. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kuantitatif dengan variabel domain COBIT 2019, yang ditentukan berdasarkan batasan penelitian pada hasil kesimpulan Design Factor COBIT 2019 dengan nilai kepentingan ≥75%, yaitu domain EDM03 (Ensured Risk Optimization) dan MEA03 (Managed Compliance with External Requirements). Sampel dipilih secara purposive berdasarkan pemetaan RACI Chart COBIT 2019 dari domain ditetapkan. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, kuesioner, dan studi literatur. Analisis dilakukan menggukan statistik deskriptif dengan perhitungan rata-rata berdasarkan Capability Levels Rating COBIT 2019. Dari analisis penelitian diperoleh hasil UPT SAMSAT Gowa mencapai tingkat tertinggi domain EDM03 Capability Level 4 dengan rating persentase 100%, dan Capability Level 2 pada domain MEA03 dengan rating persentase 86%. Adanya rekomendasi perbaikan untuk MEA03 agar instansi mampu mencapai tingkat tertinggi Capability Level 5 yang diharapkan oleh Stakeholders.

Analisis Penggunaan Sistem Laboratorium SIMLAB Menggunakan Technology Acceptance Model (TAM)

2025-01-25T15:47:11+00:00

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan mahasiswa PTIK FT UNM dalam Penggunaan Sistem Laboratarium di JTIK FT UNM dengan menggunakan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM) yang berfokus pada penggunaan pengguna yang mencangkup 5 aspek diantaranya: usefulness, ease of use, behavioral intention to use, Actual system us, dan Security. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif dengan jumlah sampel 65 mahasiswa Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Makassar angkatan 2019, dan 2020. Teknik pengumpulan data menggunakan kuesioner. Adapun teknik analisis data yang digunakan yaitu analisis statistik deskriptif dengan menggunakan teknik uji kecenderungan untuk mendeskripsikan data. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa penggunaan mahasiswa PTIK FT UNM dari aspek kemanfaatan (usefulness) dalam pemanfaatan Sistem Laboratorium di jurusan TIK FT UNM berada pada kategori cukup puas dengan persentase sebesar 52.31%, penggunaan mahasiswa terhadap Sistem Laboratorium jurusan TIK FT UNM dari aspek Kemudahan (Ease Of Use) dalam pemanfaatan Sistem Laboratorium jurusan TIK FT UNM berada pada kategori puas dengan persentase sebesar 47.69%, penggunaan mahasiswa PTIK FT UNM dari aspek Minat Prilaku Pengguna (Behavioral Intention to Use) dalam pemanfaatan Sistem Laboratorium jurusan TIK FT UNM berada pada kategori cukup puas dengan persentase sebesar 41.54%, penggunaan mahasiswa PTIK FT UNM dari aspek Pengguna Nyata dari Sistem (Actual System Use) dalam pemanfaatan aplikasi jurusan TIK FT UNM berada pada kategori puas dengan persentase sebesar 69.23%, dan penggunaan mahasiswa PTIK FT UNM dari aspek Keamanan (Security) dalam pemanfaatan Sistem Laboratorium jurusan TIK FT UNM berada pada kategori cukup puas dengan persentase sebesar 49.23%.

Aplikasi Smart Sign and Signal Fire Berbasis Android

2025-06-10T10:43:52+00:00

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan Aplikasi Smart SIGN AND SIGNAL Fire berbasis Android serta mengevaluasi kepraktisannya. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan Prototype. Penelitian dilakukan di Kota Makassar, melibatkan 82 responden yang terdiri dari masyarakat dan petugas pemadam kebakaran. Evaluasi sistem dilakukan oleh dua validator yang berkompeten. Analisis data menggunakan statistik deskriptif dengan perhitungan persentase. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini memiliki dua jenis pengguna, yaitu admin/petugas pemadam kebakaran dan user/masyarakat, dengan fitur yang disesuaikan dengan hak akses. Aplikasi ini efektif memberikan informasi kebakaran kepada petugas berdasarkan laporan dari masyarakat. Aplikasi dinilai sangat valid dan praktis untuk uji coba lapangan, serta memberikan manfaat dalam pelaporan kebakaran dan edukasi kebakaran di Kota Makassar.