GAME EDUKASI TARI TRADISIONAL INDONESIA UNTUK SISWA TUNARUNGU KELAS VI SEKOLAH DASAR

Menari adalah kegiatan mengasyikkan yang dilakukan di segala usia karena Indonesia memiliki berbagai macam kebudayaan serta kesenian di dalamnya. Anak-anak di zaman sekarang kurang rasa ingin tahu terhadap kesenian daerahnya sendiri khususnya seni tari tradisional. Sekolah Luar Biasa (SLB) BC Mitra Amanda yang berlokasi di Dusun Sanggrahan Desa Trayu, Kecamatan Banyudono, Kabupaten Boyolali sebagai penyelenggara Pendidikan siswa berkebutuhan khususnya tunarungu. Siswa tunarungu di SLB menerapkan Kurikulum 2013 yaitu pelajaran tematik tentang seni budaya dan keterampilan salah satunya pengenalan tari tradisional Indonesia. Dalam proses belajar mengajarnya masih menerapkan cara konvesional dan teoritis sehingga siswa merasa cepat bosan dan kurang bersemangat. Cara yang menarik perlu dibuat dengan memanfaatkan kemajuan teknologi untuk proses belajar dan bermain yang menyenangkan berbentuk game edukasi pembelajaran untuk kelas 6 SDLB dengan tema : Game edukasi pengenalan tari tradisional Indonesia. Game ini dikembangkan menggunakan software Construct 2. Untuk pembuatan desain objek memakai software Adobe Photoshop CS6. Isi dari aplikasi ini menampilkan materi gambar tari, nama tari, dan asal tari. Dengan tampilan yang menarik, aplikasi ini membantu guru dalam proses pembelajaran, serta wali murid dalam proses belajar siswa di rumah. Pengujian aplikasi game ini berdasarkan kuesioner menggunakan  metode User Acceptance Test (UAT) dengan 30 responden yang menghasilkan persentase 87% dimana aplikasi game ini dikategorikan sangat baik dan dapat diterima

CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA KLASIFIKASI SIDIK JARI MENGGUNAKAN RESNET-50

Pengenalan sidik jari merupakan bagian dari teknologi biometrik. Klasifikasi sidik jari yang paling popular adalah Henry classification system. Henry membagi sidik jari berdasarkan garis polanya menjadi lima kelas yaitu arch (A), tented arch (T), left loop (L), right loop (R), dan whorl (W). Penelitian ini menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan model arsitektur Residual Network-50 (ResNet-50) untuk mengembangkan sistem klasifikasi sidik jari. Dataset yang digunakan diperoleh dari website National Institute of Standards and Technology (NIST) berupa citra sidik jari grayscale 8-bit. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pemrosesan awal Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) dalam model CNN dapat meningkatkan performa akurasi dari sistem klasifikasi sidik jari sebesar 11,79%. Pada citra tanpa CLAHE diperoleh akurasi validasi 83,26%, sedangkan citra dengan CLAHE diperoleh akurasi validasi 95,05%