Issue Dates
Jump to a point in the index:
Now showing items 56-60 of 284
IMPLEMENTASI MEDIA PEMBIASAAN MENGHAFAL SURAH-SURAH PENDEK BERBASIS ANDROID
Marisa, Venni () 2021Di masa pandemi sekarang anak-anak banyak menghabiskan waktu belajar dengan daring atau online yang lebih banyak menggunakan smartphone. Apalagi pembelajaran online ini anak-anak banyak menggunakan gadget hanya untuk bermain game sampai lupa akan waktu dan lupa untuk belajar. Yang membuat dampak negatif penggunaan teknologi pada anak usia dini ialah timbulnya rasa malas anak untuk belajar. Dari permasalahan yang ditemukan diatas tugas akhir ini membuat suatu aplikasi media pembiasaan menghafal surah-surah pendek Al-Qur’an berbasis Android. Dengan adanya media yang interaktif ini dapat membuat proses belajar menjadi efisien dan efektif . Tujuan membuat media menghafal surah pendek Al-Qur’an berbasis Android ini dapat memberikan kemudahan bagi anak usia dini (4-5 tahun) dalam belajar dan menghafal surah pendek lebih mudah. Penulis membuat suatu media dengan tampilan yang menarik sehingga menambah rasa minat dan cinta anak untuk belajar dan menghafal surah-surah pendek Al-Qur’an. Kata Kunci : Smartphone,Android, Media.
GAME EDUKASI ASMAUL HUSNA BERBASIS ANDROID UNTUK PELAJAR
Suditomo, Aji () 2021Seiring berkembangnya zaman, Game pada saat ini sangat berkembang dengan cepat. Banyak anak muda sekarang yang sering bermain sampai lupa akan waktu dan lupa untuk belajar sehingga meningkatnya rasa malas pada anak muda sekarang. Game Edukasi Asmaul Husna ini dirancang menggunakan software adobe animate 2019 yang dimulai dengan membuat storyboard untuk mengetahui apakah game sesuai dengan yang diinginkan. Game Edukasi Asmaul Husna ini ditujukan kepada pelajar dan anak-anak agar dapat belajar sambil bermain. Hasil dari game ini berupa materi, dan soal-soal yang dilengkapi dengan music dan suara dari setiap objek. Game Edukasi ini sebagai media pembelajaran untuk pelajar dan anak-anak agar mereka dapat lebih senang dalam menghafal asmaul husna. Kata Kunci : Game, Asmaul Husna, Adobe Animate
PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI BUAH KELAPA SAWIT PADA PT.LNK KEBUN BASILAM MENGGUNAKAN ALGORITMA C5.0
Nasution, Elvira Hanum () 2021ABSTRAK PT.LNK Kebun Basilam merupakan perkebunan besar swasta yang berada di Kebun Basilam Kabupaten Langkat. Dalam setiap tahunnya perusaahan ini memiliki permasalahan dalam memprediksi hasil produksi kelapa sawit. Hasil produksi yang tidak tepat menjadi penyebab kesalahan dalam pengambilan kebijakan. Perencanaan yang dilakukan terkadang masih memberikan hasil yang kurang optimal. Hal ini disebabkan karena proses perhitungannya yang masih menggunakan analisis manual. Teknik prediksi yang digunakan adalah metode pembelajaran algoritma C5.0. Metode ini memiliki kelebihan untuk menangani masalah seperti missing value dan data dengan jumlah yang besar. Algoritma ini juga dapat melakukan training data dalam waktu yang cepat untuk digunakan dalam testing data. Data yang digunakan adalah data produksi pada tahun 2019. Kata Kunci : Produksi, Kelapa sawit, Data mining, Algoritma C5.0.
SMART JACKET SEBAGAI PENERAPAN PHYSICAL DISTANCING
Darwis, Robby () 2021Covid-19 masuk di Indonesia pada senin, 2 Maret 2020 tepatnya di kota Depok, Jawa Barat. Memburuknya wabah Covid-19 di Indonesia membuat pemerintah memberikan himbauan pada masyarakat untuk menerapkan 3M( mencuci tangan, memakai masker, menjaga jarak) sebagai pencegahan Covid-19 di Indonesia. Menjaga jarak atau physical distancing merupakan anjuran dari pemerintah. Dalam penerapannya seseorang harus menggunakan masker, mencuci tangan dan menjaga jarak minimal 1 meter. Dampak dari wabah Covid-19 kegiatan di Indonesia menjadi lumpuh total dimulai dari bulan Maret 2020. Salah satunya didalam pendidikan. Disaat pandemi pemerintah Indonesia melalui Kemendikbud membuat kebijakan agar sekolah dan universitas melakukan kegiatan mengajar secara daring, karena kegiatan mengajar daring banyak orang tua/ wali merasa kegiatan tersebut sangat tidak begitu relevan. Penutupan sekolah dan universitas memiliki dampak negatif yang jelas pada kesehatan, pendidikan dan perkembangan. mengatasi hal ini diperlukan suatu alat peringatan agar melakukan penerapan physical distancing dalam pembelajaran tatap muka dengan smart jacket menggunakan mikrokontroler Arduino Uno, sensor ultrasonic, sensor PIR, buzzer dan LCD i2c hasil pengujian dan implementasi sistem ini adalah ketika ada objek yang sedang mendekat kurang dari 100 cm maka akan mengaktifkan buzzer sebagai peringatan kepada pengguna dan objek agar menerapkan physical distancing dan LCD i2c sebagai informasi jarak dan peringatan dalam bentuk tulisan kepada objek. Dari hasil pengujian alat ini bekerja dengan baik dan mampu mengatasi permasalahan yang selama ini dialami oleh masyarakat Kata-kunci: Covid-19, physical distancing, sensor ultrasonik, sensor PIR, buzzer,LCD i2c
KLASIFIKASI JENIS MOBIL PADA JALAN RAYA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN)
Hafifah, Febri () 2021ABSTRAK Kemacetan lalu lintas merupakan masalah utama yang terjadi di kota-kota besar di Indonesia. Hal ini dapat menimbulkan berbagai dampak negatif seperti pemborosan bahan bakar, pemborosan waktu dan polusi udara. Oleh karena itu, pemerintah membagi jenis jalan raya dan hanya membolehkan truk muatan besar melintas pada jalan arteri. Sehingga perlu adanya smart city untuk mengimplementasikan kebijakan pemerintah agar mengatasi dampak yang ditimbulkan oleh kemacetan lalu lintas. Klasifikasi jenis kendaraan yang melintas pada jalan raya perlu dilakukan agar tidak terjadi pelanggaran kendaraan diluar spesifikasi yang diperbolehkan untuk memasuki jalan raya tertentu. Klasifikasi jenis kendaraan menggunakan metode Convolution Neural Network (CNN). Arsitektur yang digunakan berupa arsitektur existing CNN atau arsitektur CNN yang sudah ada yaitu googlenet dan shufflenet. Kami melakukan fine tuning terhadap Googlenet dan Shufflenet untuk menghasilkan akurasi yang maksimal. Dataset yang digunakan adalah data yang diambil dari beberapa titik kamera CCTV beberapa kota di Indonesia pada bulan Juli 2021. Metode yang diajukan memiliki kemampuan dalam mengklasifikasikan jenis kendaraan dengan akurasi Googlenet sebesar 95,88% dan Shufflenet 96,48%. Dengan demikian, diharapkan dapat memberi kontribusi pada peneliti untuk mengembangkan CNN yang lebih baik agar dapat diimplementasikan untuk kepentingan lalu lintas jalan raya di Indonesia dimasa yang akan datang. Kata Kunci : Klasifikasi jenis kendaraan, convolution neural network (CNN), Googlenet, Shufflenet, fine tuning