Aplikasi Pendeteksi Penyakit Telinga Berbasis Android menggunakan API Clarifai dan K-Nearest Neighbor

Alat kesehatan khususnya perangkat kamera endoskop memiliki harga yang sangat mahal. Hanya rumah sakit tertentu di kota besar yang memiliki perangkat tersebut. Hal ini merupakan permasalahan karena dengan harga yang sangat mahal akan memberatkan bila dokter melakukan praktek sendiri atau praktek di klinik daerah yang tidak memiliki dana untuk membeli alat tersebut. Penelitian ini akan merancang dan membuat alat pendeteksi penyakit telinga dengan menggunakan kamera mini endoskop yang sudah banyak dijual di pasaran saat ini. Selain itu, sebagai pemrosesan datanya akan menggunakan smartphone berbasis sistem operasi android. Teknologi API Clarifai akan digunakan pada penelitian ini untuk melakukan analisis terhadap citra telinga. Model yang dipilih untuk analisis tersebut yaitu Model Warna (Color model). Model warna dipilih untuk mendeteksi warna dominan yang terkandung di dalam citra telinga. Berdasarkan hasil implementasi dan pengujian yang telah dilakukan, pemanfaata API Clarifai dan Algoritma KNN untuk klasifikasi penyakit telinga menghasilkan nilai yang cukup besar. Terutama untuk jenis penyakit eksternal dari hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 90%. Sedangkan untuk penyakit di bagian medium telinga berkisar di angka 70%

Pemanfaatan Google Speech to Text Untuk Aplikasi Pembelajaran Kamus Bahasa Sunda Pada Platform Mobile Android

Abstract:  Sundanese language is one of the Malayo-Polynesian languages which are a subgroup of the Austronesian language family. There are at least 38 million people speaking this language and it becomes the second-largest language after the Javanese language in terms of the first language. However, the Sundanese language is considered an endangered language as according to a study conducted by West Java Province Language Center, only 40% of children in West Java who know and can speak the Sundanese language. Therefore, it is crucial to find ways of improving people’s interest in learning the Sundanese language one of which by making the learning process easy and enjoyable. In this study, an interactive Sundanese language learning application named RuangBasa has been built by using Google Speech to Text technology. The software development method used was the waterfall method. The Alpha test results showed that all features available in the application could run as expected. In addition, the results of the user reviews on the Google Play Store, in which they provided comments on the application after they had used it, had generated the beta test results. Based on the user review results, the application got a score of 4.8 out of a total of 27 users.Abstrak: Bahasa Sunda adalah salah satu dari bahasa-bahasa Melayu-Polinesia yang merupakan cabang dari rumpun bahasa Austronesia. Setidaknya ada 38 juta orang yang menuturkan bahasa ini dan menjadi bahasa Ibu dengan penutur terbanyak kedua di Indonesia setelah bahasa Jawa. Namun, bahasa Sunda dianggap bahasa yang terancam punah karena berdasarkan penelitian yang dilakukan Balai Bahasa Provinsi Jawa Barat, hanya 40% anak-anak di Jawa Barat yang tahu dan dapat berbicara bahasa Sunda. Oleh karena itu, sangat penting untuk menemukan berbagai cara untuk meningkatkan ketertarikan masyarakat untuk belajar bahasa Sunda, salah satunya dengan menjadikan proses belajar menjadi mudah dan menyenangkan. Pada penelitian ini, sebuah aplikasi pembelajaran bahasa Sunda yang interaktif bernama RuangBasa dibangun dengan memanfaatkan teknologi Google Speech to Text. Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah metode waterfall. Hasil pengujian Alpha (black box), menunjukkan semua fitur yang tersedia pada aplikasi berjalan sesuai yang diharapkan. Selain itu, hasil review pengguna di Google Play Store, di mana mereka memberikan komentar pada aplikasi setelah mereka menggunakannya, telah menghasilkan hasil pengujian beta. Dari hasil review para pengguna, aplikasi mendapatkan skor 4,8 dari total 27 pengguna

PEMBANGUNAN APLIKASI INTELLIGENT MARKETPLACE PROPERTY MEMANFAATKAN API CLARIFAI DAN API UCLASSIFY BERBASIS ANDROID

Tujuan penelitian ini adalah membangun suatu aplikasi berbasis sistem operasi Android yang dapat digunakan sebagai media informasi iklan rumah dengan keunggulan fitur memperkirakan sentimen masyarakat terhadap kondisi lingkungan di sekitar rumah yang diiklankan, serta dilengkapi fitur pencarian tempat fasilitas yang ada di sekitar lokasi rumah tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan teknik parsing data dari API dengan format JSON. API yang digunakan adalah API Twitter, API uClassify, API Google Place, dan API Clarifai. Metode pembangunan perangkat lunak menggunakan metode waterfall, dengan bahasa pemrograman untuk pembangunan aplikasi menggunakan bahasa pemrograman Java. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pada proses pengujian semua fitur dapat digunakan dengan baik, sedangkan pada uji coba kepada masyarakat mendapatkan respon yang baik, namun pada aplikasi masih terdapat beberapa kekurangan. Dengan adanya aplikasi ini, masyarakat terbantu dalam mencari iklan rumah dengan informasi yang lengkap seperti informasi kondisi keamanan dan kenyamanan lingkungan rumah, serta informasi fasilitas yang tersedia di sekitar lokasi rumah

PEMBANGUNAN APLIKASI KNOW YOUR CUSTOMER DIGITAL UNTUK MENCEGAH PENIPUAN PADA FINTECH LENDING MEMANFAATKAN API CLARIFAI DAN BLINKID ANDROID SDK

Fintech Lending adalah layanan pinjam meminjam uang berbasis teknologi informasi, yang dalam pengaplikasiannya ternyata memiliki resiko yang tinggi dalam bentuk peningkatan pinjaman macet ataupun gagal bayar oleh peminjam. Hasil riset Otoritas Jasa Keuangan (OJK) membuktikan bahwa diukur dari masa keterlambatan bayar 90 hari atau Non Performing Loan (NPL), pinjaman macet fintech secara nominal naik dari sekitar Rp. 2,5 miliar menjadi sekitar Rp. 3,8 miliar pada tahun 2018. Menurut hasil wawancara yang telah dilakukan kepada Hilman Hadi Kusuma, S.BA., selaku Kepala Keuangan dan Akuntansi di PT. Dana Kita Prima, peningkatan kasus pinjaman macet ini diakibatkan oleh banyaknya kecurangan yang dilakukan oleh peminjam, yaitu berupa pemalsuan identitas ataupun lepasnya tanggung jawab peminjam terhadap dana pinjaman. Aplikasi KYC (Know Your Customer) digital memanfaatkan API Clarifai dan BlinkID Android SDK dibangun untuk mencegah kasus pemalsuan identitas pada fintech lending. Dibangun dengan model pemrograman berbasis objek, aplikasi ini memanfaatkan teknologi API Clarifai untuk fitur face detection dan demographics serta BlinkID. Berdasarkan hasil pengujian alpha dan beta yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa pembangunan aplikasi KYC ini dapat membantu perusahaan fintech dalam mengatasi permasalahan kasus pemalsuan identitas yang dilakukan oleh calon peminjam

PENGGUNAAN MODEL FLIPPED CLASSROOM BERBANTUAN DIGITAL TOOLS UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PEMBELAJARAN DI SEKOLAH DASAR SELAMA MASA PANDEMI COVID-19

Salah satu permasalahan dalam masa transisi pelaksanaan pembelajaran di masa pandemi Covid-19 ini  adalah waktu pembelajaran yang terbatas. Permasalahan ini semakin kompleks di tingkat SD karena siswa SD belum memahami situasi pandemi secara utuh. Oleh karena itu, studi literatur ini mengkaji model pembelajaran flipped classroom (kelas terbalik) yang dapat menjadi solusi untuk membantu guru mengefektifkan waktu pembelajaran. Hal ini karena model ini mendorong guru untuk mentransfer informasi secara daring sebelum siswa menerapkan dan mempraktikan hal yang sedang dipelajari secara tatap muka. Model ini dapat diterapkan dalam berbagai mata pelajaran seperti Matematika, IPA, IPS, dan Bahasa Inggris. Selanjutnya, untuk memaksimalkan manfaat penerapan model ini, guru dapat menggunakan sejumlah alat-alat digital untuk membuat materi digital seperti gambar, audio, slide bernarasi, screen-capture/screen-casting video, video pembelajaran interaktif, dan animasi papan tulis. Melalui penerapan flipped classroom berbantuan alat-alat digital, sejumlah manfaat dapat diperoleh salah satunya membantu siswa yang memiliki kesulitan belajar. Namun, terdapat sejumlah tantangan dalam penerapan model ini dari segi siswa, guru, dan aspek operasional. Sehingga persiapan yang matang dan implementasi secara bertahap harus dilakukan untuk memastikan model pembelajaran ini dapat membantu meningkatkan kualitas pembelajaran di SD

Pemanfaatan Google Colab Untuk Aplikasi Pendeteksian Masker Wajah Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLOv7

From a comprehensive review of facial mask detection techniques, there are several algorithms based on deep learning, namely You Only Look Once (YOLO), Single Shot Detector (SSD), RetinaFace, and (Faster Recurrent Convolutional Neural Network) Faster R-CNN. Previous studies focused on the detection accuracy of face masks using a two-stage detection model (ie, Faster R-CNN), while single-stage detectors (ie, YOLO) achieved fast inference times but lower accuracy. The training results in this study show that the Precision value is consistent at 0.4 – 0.8. While the maximum recall value is 0.6. Future research will focus on using YOLOv7 for other object detection.Deteksi masker wajah berdasarkan metode deteksi objek Deep Learning memainkan peran penting dalam perang melawan COVID-19, yang mencapai hasil yang baik dengan akurasi yang tinggi. Dari tinjauan komprehensif teknik deteksi masker wajah [2], ada beberapa algoritma berbasis deep learning, yakni You Only Look Once (YOLO) [3], Single Shot Detector (SSD) [4], RetinaFace [5], and (Faster Recurrent Convolutional Neural Network) Faster R-CNN [6]. Studi sebelumnya berfokus pada akurasi deteksi masker wajah menggunakan model deteksi dua tahap (yaitu, Faster R-CNN), sementara detektor satu tahap (yaitu, YOLO) tercapai waktu inferensi yang cepat tetapi akurasi lebih rendah. Hasil training pada penelitian ini menunjukkan nilai Precision konsisten berada pada angka 0,4 – 0,8. Sedangkan nilai Recall maksimum pada angka 0,6. Untuk penelitian kedepannya akan berfokus pada pemanfaatan YOLOv7 untuk deteksi objek lainnya

Web-Based Counseling Skills Evaluation Information System Using Design Science Research Methodology (DSRM) Approach

This research presents the development of a web-based counseling skills evaluation information system using the Design Science Research Methodology (DSRM) approach. The DSRM approach was utilized to design and develop an effective and efficient information system that meets the requirements of the counseling profession. The research discusses the six stages of DSRM, which include problem identification, solution design, construction, evaluation, communication, and reflection, and how they were used to develop the system. The evaluation stage involved conducting empirical studies to assess the system's effectiveness in supporting counseling skills evaluation. The article concludes that the DSRM approach was effective in developing a web-based counseling skills evaluation information system that meets the needs of the counseling profession. This web using PHP, MySQL and Youtube API. The testing software using blackbox and beta testing. the final results of the study show the level of success of the system in facilitating the process of assessing and evaluating basic counseling skills

Digitalisasi Wisata Santanamekar Kabupaten Tasikmalaya Untuk Mendukung Desa Wisata Pemerintah dengan Membuat Konten Tiktok

Pengembangan potensi masyarakat pedesaan yang didasarkan pada pengembangan potensi alam, sosial, dan budaya lokal dapat menjadi potensi bagi masyarakat dalam bentuk pariwisata. Desa Santanamekar yang memiliki potensi air terjun seperti Batu Blek, Gado Bangkong, dan Curug Badak serta wilayah hutan yang ditanami puluhan hektar kopi dan kayu-kayuan dapat menjadi desa wisata. Namun menjadikan desa Santanamekar ini menjadi desa wisata yang dapat dikenal oleh masyarakat di luar wilayah Tasikmalaya tidak mudah, pemasaran di sektor pariwisata berbeda dengan pemasaran di sektor umum karena pemasaran pariwisata lebih menekankan pada penggambaran fasilitas yang ditawarkan oleh jasa destinasi secara keseluruhan. Berdasarkan tren promosi digital, media sosial telah merambah ke semua aspek termasuk pariwisata. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan memanfaatkan media sosial TikTok untuk mempromosikan tempat wisata secara kreatif. salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengenalkan desa wisata santanamekar ini adalah dengan membuat konten video pendek yang pengerjaannya menggunakan metode design thinking agar video yang dihasilkan dapat bekerja dengan efektif