Rancang Bangun Aplikasi Pembelajaran Tarian Tradisional Menggunakan Kinect

Kurangnya akan informasi dan pengetahuan akan budaya Indonesia mengakibatkan kurangnya apresiasi terhadap  budaya  Indonesia  khusunya  pada  tari  tradisional.  Padahal dengan  kemajuan  teknologi  pada  saat  ini pembelajaran terhadap budaya Indonesia dapat diterapkan melalui cara yang lebih interaktif. Salah satunya adalah memanfaatkan  teknologi  depth  sensor  yang  ada  di  dalam  Microsoft  Kinect.  Dengan  adanya  teknologi  ini, memungkinkan seseorang untuk dapat berinteraksi dengan perangkat komputer melalui gerakan, wajah, dan suara. Kemampuan interaksi tersebut khususnya dalam mendeteksi gerakan dapat dijadikan sebagai alat pembelajaran budaya  Indonesia  khususnya  budaya  tarian  tradisional.  Oleh  karena  itu  dibuat  aplikasi  pembelajaran tarian tradisional  dengan  harapan  dapat  membuat  aplikasi  pembelajaran  tarian  tradisional  yang  interaktif  serta  dapat meningkatkan apresiasi seseorang akan budaya Indonesia khususnya tarian tradisional

Rancang Bangun Aplikasi Pembelajaran Bahasa Inggris Untuk Anak-anak Menggunakan Teknologi Kinect

Bahasa Inggris merupakan Bahasa Internasional  yang  harus dikenalkan sejak usia dini pada anak­-anak. Pengenalan  Bahasa  Inggris  pada  anak­anak  harus  dilakukan  dengan  cara  yang  menyenangkan,  salah  satunya adalah  dengan  menggunakan  aplikasi  pembelajaran  yang  dilengkapi  dengan  permainan.  Anak­anak  pada umumnya  senang  bermain  dan  bergerak,  karena  pada  usia  anak­anak,  kemampuan  kognitif  dan  motorik berkembang secara bersamaan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Aplikasi Pembelajaran Bahasa Inggris yang melibatkan aktivitas motorik. Aplikasi ini dijalankan dengan menggunakan sensor Kinect dan menggunakan Algoritma Fisher­Yates Shuffle untuk pengacakan soal pada permainan.Hasil pengujian yang telah dilakukan pada anak­anak sekolah dasar menunjukkan bahwa Aplikasi Pembelajaran yang melibatkan aktivitas motorik dinilai baik oleh anak-­anak dengan tingkat kepuasan hingga 80%. Dengan demikian, Aplikasi ini dapat digunakan sebagai alternatif media pengenalan Bahasa Inggris pada anak­anak dengan permainan yang melibatkan aktivitas motori

SISTEM PELAYANAN KESEHATAN TERPADU BERBASIS IOT PADA FASILITAS KESEHATAN

Pelayanan kesehatan merupakan salah satu masalah terpenting dalam kehidupan manusia. Ilmu komputer, jaringan, teknik elektro dan  informatika mampu mengubah proses pelayanan kesehatan. Teknologi Informasi pada bidang Kesehatan menjadi fokus banyak penelitian saat ini. Kebutuhan terhadap IT semakin meningkat di bidang kesehatan. Informasi kesehatan terdiri dari informasi terkait tindakan medis atau administratif yang dicatat dalam bentuk apapun, yang dibuat atau diterima oleh penyedia layanan kesehatan. Berdasarkan uraian diatas, maka penulis merancang sebuah sistem pelayanan kesehatan terpadu mulai yang sesuai dengan Standard Operation Prosedure (SOP) pada fasilitas kesehatan pemerintah mulai dari masuknya pasien hingga keluarnya pasien yang terintegrasi pada setiap prosesnya menggunakan internet dan peralatan pendukung yang sesuai. Sistem pelayan terpadu pada fasilitas kesehatan memiliki 4 modul yang dikembangakan secara bertahap menggunakan metode feature driven development. Terdapat banyak manfaat jika sistem pelayanan terpadu berbasis IoT ini diterapkan di fasilitas kesehatan

Pengenalan Tas Ransel Pada Citra Digital Dengan Ekstraksi Fitur Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix

The Backpack is one type of bag that experienced significant development. Many people buy it for their needs. However, when assessing a backpack directly or on the road, he could not recognize the backpack. The generally people want to buy backpacks must look at the price, color, shape, features, and the main ingredients of manufacture. Therefore, in image processing, there is a feature extraction theory for the process of recognizing an object. The backpack itself has a different texture. So that the introduction of the object is better done texture feature extraction with the gray level Co-occurrence matrix method. After that, then get the uniqueness of the backpack image to the classification with the image of the backpack in the database. The last stage in this study the authors conducted trials in 3 conditions. The first condition is based on a backpack photo-taking background. The second condition is based on the pixel capacity of the camera to retrieve the backpack image. And the third condition is based on the brightness of the backpack image. Of these three conditions, a percentage of matching values was obtained in the first condition with an average percentage of 90%, the second condition with an average percentage of 80% and last on the third condition with an average percentage of 70%

Forecasting Model of Staple Food Prices Using Support Vector Regression with Optimized Parameters

The large number of Indonesians who consume rice as their primary food makes rice price a benchmark for determining the other staple food prices. The instability of rice prices due to climate change or other uncontrollable factors makes it difficult for Indonesians to estimate the rice prices, especially for the poor. This study proposes the usage of the Improved Crow Search Algorithm (ICSA) to optimize the Support Vector Regression (SVR) parameter in building a regression model to predict the price of staple foods. The forecasting process is carried out based on time series data of 11 staples for four years. The proposed ICSA optimizes the six parameters used in the SVR to form a regression model, consisting of lambda, epsilon, sigma, learning rate, soft margin constant, and the number of iterations. Algorithm performance is measured using MAPE and NRMSE by comparing the actual price of staple foods and forecasting results to get the error rate. With this parameter optimization mechanism, the forecasting results given are good enough with a small error value, in the form of MAPE of 17.081 and NRMSE of 1.594. A MAPE value between 10 and 20 indicates that the forecasting result is acceptable, while an NRMSE value of less than 10 indicates that the forecasting accuracy is excellent. The improvised technique on Crow Search Algorithm is proven to improve the performance of Support Vector Regression in forecasting the price of staple foods

Pengembangan Game Marine Ecosystem Hero Menggunakan Fuzzy Logic

Game merupakan hiburan yang biasanya diangkat dari masalah dalam kehidupan sehari-hari, salah satunya adalah masalah ekosistem laut. Pada saat ini kebanyakan kondisi ekosistem laut sangat memprihatinkan dikarenakan kurangnya kepedulian masyarakat akan kebersihan ekosistem laut. Untuk menyampaikan pesan agar masyarakat peduli pada lingkungan laut diperlukan media yang interaktif, maka dari itu dibuat sebuah Game yang bernamakan Marine Ecosystem Hero. Game ini memberikan misi agar player dapat mengumpulkan sampah sebanyak mungkin untuk mendapatkan poin sebelum waktu habis. Poin dan sisa waktu digunakan untuk menghitung total skor. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah metode yaitu Fuzzy Logic untuk menghitung skor akhir player sehingga dapat ditentukan apakah player dapat lolos ke level selanjutnya atau tidak. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi metode Fuzzy Logic berjalan dengan baik dalam Game Marine Ecosystem Hero. Game ini dinilai untuk memberikan nilai score yang sesuai pada setiap levelnya. Sesuai hasil dari 30 responden game ini memenuhi kepuasan user sebanyak 63%

Analisis Dan Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan Tingkat Penjualan Produk Telkom

PT.  Telkom  sebagai  salah  satu  Perusahaan  telekomunikasi  terbesar  di  Indonesia  yang  selalu  berusaha meningkatkan dan menjaga kualitas layanannya mencoba memasuki potensi pasar dari pengguna internet dengan menyediakan layanan akses internet lewat produknya TDSL (Tube Data Sheet Locator) dan Telepon. Agar dapat bersaing dengan Perusahaan lain, salah satu cara yang dapat dilakukan adalah mendapatkan sumber informasi yang akurat untuk membuat rencana di masa depan atau peramalan. Tujuan dari pembuatan sistem informasi ini adalah mengadopsi  analisa forecasting  secara  manual  ke  dalam  sebuah  sistem  informasi  agar  lebih  praktis,  dengan pemrograman php dan MySql sebagai databasenya. Selain itu, digunakan Double exponential smoothing, Moving average  dan  Least  Squares sebagai  metodenya sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  jangka  waktu tertentu.  Setelah  dilakukan  observasi  pada  PT.  Telkom,  Tbk  Blitar,  didapat  hasil  yaitu  data  historis  penjualan produk TDSL dan Telepon pada tahun 2008-2012 untuk dianalisa. Dari ketiga metode yang dipakai pada sistem ini kemudian dihitung forecast error-nya dengan menggunakan metode Mean Error. Dari analisa yang telah dilakukan, dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  peramalan ini  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  prediksi/peramalan  penjualan produk  Telkom  pada  masa  mendatang,  sehingga  dapat  membantu  PT.  Telkom,  Tbk  Blitar  untuk  menentukan pengambilan kebijakan dalam penjualan kedepannya