Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Perancangan Aplikasi Simulasi Penyelamatan Diri Dari Gempa Bumi Azizurrahman Marzali; Daniel Udjulawa; Yoannita Yoannita
Jurnal Algoritme Vol 1 No 2 (2021): Jurnal Algoritme
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (958.577 KB) | DOI: 10.35957/algoritme.v1i2.892

Abstract

Menurut The World Risk Index tahun 2019, Indonesia berada pada peringkat 37 dari 180 negara paling rentan bencana. Pada tanggal 5 Agustus 2018 gempa bumi di Lombok menelan korban sebanyak 259 orang meninggal dunia, dan 1.033 mengalami luka berat. Kurangnya kesiap siagaan dan edukasi mengenai bencana gempa bumi menjadi salah satu faktor penyebab banyaknya jumlah korban. Maka dari itu dibuatlah sebuah aplikasi simulasi yang ditujukan untuk mengedukasi masyarakat supaya dapat mengetahui apa saja yang harus dilakukan pada saat terjadi gempa bumi. Aplikasi ini dibuat menggunakan metode prototyping untuk melakukan identifikasi masalah yang ada pada setiap kejadian gempa bumi. Tujuan dari pembuatan aplikasi ini adalah untuk memberikan pengetahuan tentang bagaimana cara menyelamatkan diri dari gempa bumi. Aplikasi ini berbentuk game yang mempunyai sudut pandang First Person yang mempunyai empat stage dan setiap stage mempunyai beberapa misi. Pemain harus menyelesaikan seluruh misi pada setiap stage agar dapat melanjutkan ke stage selanjutnya. Hasil dari penelitian ini yaitu menghasilkan sebuah aplikasi simulasi dalam cara menyelamatkan diri dari gempa bumi. Berdasarkan uji Black-Box yang telah dilakukan, diperoleh hasil uji coba bahwa aplikasi ini dapat dijalankan dengan baik dan sesuai dengan tujuan.
Pelatihan aplikasi screen recorder dan video conference guna meningkatkan proses belajar mengajar Triana Elizabeth; Dicky Pratama; Derry Alamsyah; Yoannita Yoannita; Inayatullah Inayatullah; Tinaliah Tinaliah
ABSYARA: Jurnal Pengabdian Pada Masayarakat Vol 2, No 1 (2021): ABSYARA: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat
Publisher : Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/ab.v2i1.3495

Abstract

At the beginning of 2020, Indonesia faced the Covid-19 virus pandemic. As a result, changes occurred in all sectors, including the education sector. The change in the learning model from offline to online makes it difficult for Indonesian because they are not accustomed to using digital technology in the learning process. Therefore, this service activity aims to train 10 Dewi Sartika Palembang Kindergarten teachers using video conferencing applications (Google Meet) and screen recorders (AZ Screen Recorder) to support a more optimal learning process. This activity is carried out by implementing health protocols. Based on the results of the evaluation of the training activities, it was obtained that all teachers were able to use the Google Meet and AZ Screen Recorder applications and were able to make learning videos and use them in the learning process. However, many students cannot participate in the online learning process because of poor internet signals. This problem can be overcome by sending a video recording of the learning process.
Klasifikasi Ras Anjing Berdasarkan Citra Menggunakan Convolutional Neural Network Axel Leovincent; Yoannita Yoannita
Jurnal Algoritme Vol 3 No 2 (2023): Jurnal Algoritme
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/algoritme.v3i2.3389

Abstract

Dogs are mammals that are much loved and kept. Dogs have 355 breeds worldwide. Each race has its own differences, but in certain races have little or almost similar differences. This study classifies 120 dog breeds using the Convolutional Neural Network (CNN) with the ResNet-50 architectural model and the Adam optimizer. The dataset used consists of 20580 images. The dataset is divided into training data, validation data, and test data with a ratio of 60:20:20. The resolution image is 224x224 pixels in size. In this study, it yielded an accuracy of 99,35%.