On the Development of Catamaran Hull Form for Fish Processing Vessel to Support Domestic Fishing Activities in Indonesia

Several advantages of multihull, such as catamaran, have been extensively discussed in the previous research. Therefore, this research focuses on developing a catamaran hull form for the fish processing vessel hull. The initial stage is determining the principal dimension and exploring the configurations of catamaran hull forms. The existing high-speed craft catamarans have been adopted to determine the parent model main dimensions using a linear regression equation model. Otherwise, the catamarans single demi-hull geometry was developed by converting and modifying the parent model hull form with enlarging the hull displacement to achieve the deadweight capacity and service speed requirements. The demi-hull spacing configuration with s/L 0.17, s/L 0.20, s/L 0.30, and s/L 0.40 on the resistance characteristics, intact stability, and sea-keeping behaviour were also explored. Furthermore, the comparisons with the previously proposed monohull were presented. Regarding the hull resistance performance, the analysis indicated that the catamaran hull form had better total resistance characteristics than the monohull on the service speed over 23 knots. In the case of intact stability, the analysis results presented that the catamaran hull form has better intact stability characteristics than the monohull. The dynamic stability of the catamarans also gave better dynamic stability at the heeling angle below 41.57°. Otherwise, the catamarans with s/L 0.17 and s/L 0.20 have lower dynamic stability than the monohull at the heeling angle larger than 41.57° and 58.03°, respectively. In the sea-keeping performance, the catamaran hull has shown an excellent rolling motion required for the offshore environment loading/unloading process. The large demi hull spacing of the catamarans hull can reduce the effect of the wave creating load on the roll motion response at the Beam Sea

Implementasi Virtual Reality Pada Tur Virtual Monumen Nasional Menggunakan Unity 3D Algoritma Greedy Berbasis Android

Museum merupakan salah satu tujuan wisata yang paling diminati. Setiap daya tarik museum akan sejarah tentu memiliki berbagai objek yang tersebar di kawasan wisata, sehingga pariwisata berkewajiban memberikan informasi mengenai tentang lokasi Museum Monumen Nasional, dan proses manual masih kurang interaktif sehingga memberikan kesempatan untuk membuat aplikasi virtual tours 3D pada smartphone berbasis android, yang bisa membantu memberikan informasi seperti peta pada turis. Situs dan atraksi yang ada dikawasan wisata dengan tampilan virtual 3D. Model 3D dari setiap lokasi wisata turis yang dibuat dengan menggunakan aplikasi Blender 3D Modeling, tampil dalam aplikasi yang dibuat dengan Unity 3D Engine. Proses Rekayasa Perangkat Lunak (RPL) prototyping model yang merupakan metodologi yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil aplikasi tersebut memungkinkan pengguna untuk mengetahui sejarah dan bangunan di Museum Monumen Nasional, dan wisatawan dapat menjelajahi virtual 3D dengan menggunakan smartphone berbasis android

PERENCANAAN STRATEGI SISTEM DAN TEKNOLOGI INFORMASI PADA CV. JURAGAN DROPSHIP METODE ENTERPRISE ARCHITECTURE

PERENCANAAN STRATEGI SISTEM DAN TEKNOLOGI INFORMASI PADA CV. JURAGAN DROPSHIP METODE ENTERPRISE ARCHITECTURE

TA : Sistem Deteksi Simbol pada SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia) Menggunakan Convolutional Neural Network

Penyandang disabilitas khusunya tuna rungu sudah menjadi kesatuan dalam rakyat Indonesia. Menurut Media Indonesia dalam websitenya dituliskan jumlah pemnyandang tuna rungu yang terdaftar pada DPT (daftar pemilih tetap) pada pemilu 2019 mencapai angka 472.852 orang. Penyandang tuna rungu memiliki bahasa isyarat sendiri yang dimana digunakan sebagai alat komunikasi mereka, namun permasalahannya banyak masyarakat masih awam dengan bahasa isyarat tersebut sehingga orang yang tidak mempelajari bahasa isyarat aka mengalami kesulitan memahami penyandang tuna rungu. SIBI (Sistem isyarat bahasa Indonesia) menjadi satu dari dua bahasa isyarat yang berada di Indonesia, namun SIBI adalah bahasa isyarat yang diresmikan oleh pemerintah pada tahun 1994 melalui Mendikbud No. 0161/U/2994 berisi tentang pembakuan SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia). Dalam penelitian ini, akan dilakukan deteksi pada SIBI menggunakan Convolutional Neural Network, dengan harapan penelitian ini dapat menjadi acuan untuk bisa dikembangkan lagi sebagai salah satu teknologi untuk deteksi pada SIBI (Sistem Isyarat Bahasa Indonesia). Berbeda dengan sebelumnya dimana deteksi dilakukan pada angka dan alfabet, penelitian ini akan menggunakan Dataset baru namun dibatasi hanya digunakan 6 simbol pada SIBI yaitu (Saya, Kamu, Dia, Maaf, Sedih, Saya), Dataset juga diambil dengan 5 subjek yang berbeda dengan masing-masing akan diamnbil 6 simbol. Hasil dari pengujian Training pada bahasa isyarat mencapai akurasi di angka 90%. Validation data juga dilakukan dan mencapai hasil akurasi sebesar 91%. pada hasil prediksi juga dilakukan pada 5 subjek dengan menggunakan data testing. Pada prediksi didapatkan hasil akurasi pada simbol “Cinta” sebesar 80%, simbol “Dia” dan “Saya” sebesar 70%, simbol “Kamu” sebesar 90%, simbol “Sedih” sebesar 100% dan simbol “Maaf” mendapatkan akurasi 0%

LKP : Deteksi Jenis Buah-buahan Menggunakan Deep Leaning

Perkembangan teknologi AI (Artificial Intelligence) atau kecerdasan buatan sudah merajalela di kehidupan. Salah satunya adalah Deep Learning yang sedang dikembangkan oleh peneliti dunia. Deep Learning adalah metode pembelajaran yang dirancang untuk terus menganalisis data dengan struktur logika yang mirip dengan bagaimana manusia mengambil keputusan. Maka dari itu diperlukan berkembangnya Deep learning seperti mendeteksi benda – benda sekitar secara otomatis. Salah satunya yang akan dibahas pada laporan ini adalah deteksi buah-buahan menggunakan Deep Learning dan pada kerja praktik ini, metode yang digunakan adalah metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN bisa digunakan untuk mendeteksi dan mengenali object pada sebuah image. CNN terdiri dari neuron yang memiliki weight, bias dan activation function. Convolutional layer juga terdiri dari neuron yang tersusun sedemikian rupa sehingga membentuk sebuah filter dengan panjang dan tinggi (pixels). Deteksi dilakukan dengan training data gambar sebanyak 67.692 dan data tes sebanyak 22.688. Hasil proses data training dan data tes dimasukkan pada model H5 file. Uji akurasi dilakukan secara manual. Data yang diujikan untuk mengukur akurasi sebanyak 40 gambar buah, terdapat 4 gambar yang terdeteksi dengan tidak sesuai sehingga mengahasilkan akurasi sebesar 90%

Pengembangan Permainan Edukasi Aksara Jawa Berteknologi Augmented Reality

Media pembelajaran Bahasa Jawa yang atraktif, interaktif, dan modern yang mampu menarik minat siswa dalam mempelajari aksara Jawa masih sedikit. Masalah yang dihadapi guru saat mengajar adalah tidak adanya media pembelajaran yang interaktif. Ditambah lagi dengan banyaknya murid yang merasa bosan dan mengantuk atas penyampaian guru yang masih menggunakan media pembelajaran berteknologi teks atau buku lembar kegiatan siswa (LKS). Materi pembelajaran cetak tradisional yang menggunakan augmented reality memiliki potensi untuk menemukan cara baru dalam menggunakan materi pembelajaran tercetak. Oleh karena itu, perlu adanya permainan penunjang seperti permainan edukasi aksara jawa berteknologi augmented reality guna memberikan pengalaman baru pada pengguna dalam proses pembelajaran aksara Jawa. Proses pengembangan menggunakan metode iterative rapid prototyping guna dapat menghasilkan sebuah aplikasi dalam waktu yang singkat dan biaya yang kecil. Dari hasil pengujian yang dilakukan, hasil yang didapatkan pada pengujian fungsional terhadap 11 kebutuhan dinyatakan valid. Pada segi usability menggunakan metode SUS didapatkan nilai 65,5 dan rating OK. Hasil pengujian menggunakan GEQ adalah pengguna tidak terlalu menguasai permainan, pengguna tertarik pada permainan, pengguna tidak terlalu tenggelam dalam permainan, pengguna tidak merasakan ketegangan saat bermain, pengguna merasa tertantang, pengguna tidak merasakan efek negatif saat bermain dan pengguna merasakan efek positif saat bermain. Hasil pengujian menggunakan PGEQ adalah pengguna merasakan pengalaman positif setelah bermain, pengguna tidak merasakan pengalaman negatif setelah bermain, pengguna tidak merasa lelah setelah bermain, dan pengguna merasa mudah untuk kembali ke dunia nyata setelah bermain