Implementasi Filter Augmented Reality pada Usaha Mikro Kecil Menengah untuk Meningkatkan Penjualan

Berpindahnya sebuah usaha ke platform digital atau media sosial dapat membantu pelaku usaha untuk menjangkau pemasaran yang lebih luas dalam meningkatkan penjualan. Namun hal ini dapat menjadi tantangan bagi pelaku usaha yang baru memanfaatkan platform ini. Pasalnya, terdapat pelaku usaha lain yang telah lama memanfaatkan media sosial. Sehingga sebuah usaha perlu menerapkan sebuah strategi yang dapat diterapkan melalui platform sosial media tersebut. Salah satu cara untuk meningkatkan penjualan melalui media sosial adalah dengan memanfaatkan filter Augmented Reality. Penelitian ini dilakukan dengan ADDIE Model yakni Analysis, Design, Development, Implementation dan Evaluation. Adapun filter Augmented Reality tersebut dirancang dengan menggunakan tools Spark AR. Dari data metriks filter Augmented Reality yang diperoleh, terdapat 3.434 impressions, 290 captures, 19 saves dan 16 shares. Berdasarkan data penjualan yang diperoleh, terdapat kenaikan sebesar 61% dibandingkan dengan bulan sebelumnya yang belum memanfaatkan filter Augmented Reality. Implementasi filter AR akan tepat jika dilakukan secara musiman atau seasonal

Penerapan Metode Collaborative Filtering Dan Knowledge Item Based Terhadap Sistem Rekomendasi Kamera DSLR

Sistem rekomendasi adalah sistem yang dibuat dengan tujuan untuk membantu pengguna dalam mengetahui item yang diminati oleh mereka. Sistem rekomendasi banyak diimplementasikan di marketplace, sosial media dan untuk tujuan lainnya. Salah satu proses yang membutuhkan sistem rekomendasi adalah pada proses pemilihan kamera. Pemilihan kamera untuk fotografer yang belum berpengalaman menggunakan kamera menjadi salah satu permasalahan yang cukup penting dikarenakan banyaknya kamera yang bermunculan hingga saat ini. Proses pemilihan kamera biasanya dilakukan dengan bertanya kepada fotografer senior yang sudah terjun lama dalam bidang fotografi agar diberikan rekomendasi terkait kamera yang sesuai dengan kriteria. Proses konvensional tersebut tentunya akan memakan waktu yang sangat lama. Oleh karena permasalahan tersebut, maka perlu dilakukan penelitian untuk sebuah sistem informasi rekomendasi pada proses pemilihan kamera. Pada penelitian ini akan diterapkan 2 metode rekomendasi yaitu metode Collaborative Filtering dan Knowledge Item Based. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi rekomendasi kamera DSLR yang dibangun menerapkan metode Collaborative Filtering dan Knowledge Item Based dalam memberikan rekomendasi prediksi pilihan kamera berdasarkan pola rating dari user lainnya

Simpuru: Gamifikasi Pembelajaran Bahasa Jepang dalam Aplikasi Berbasis Web

Berdasarkan hasil survei lembaga The Japan Foundation pada tahun 2018, Indonesia menduduki peringkat kedua sebagai negara dengan jumlah pelajar bahasa Jepang terbanyak. Meskipun demikian, ditemukan bahwa terdapat permasalahan dalam pembelajaran di Indonesia, yaitu pelajar tingkat pemula (level N5 dan N4) merasa takut untuk berkomunikasi menggunakan bahasa Jepang dan mengalami kebosanan. Pelajar juga kesulitan untuk menguasai Kanji dikarenakan jumlah huruf yang banyak serta tidak terbiasa dengan huruf tersebut. Untuk mengatasi permasalahan yang dihadapi pelajar tersebut, maka dirancanglah Simpuru yang merupakan aplikasi pembelajaran bahasa Jepang berbasis web dengan menggunakan teknik gamifikasi. Integrasi gamifikasi ke dalam pembelajaran dapat membantu membuat pelajaran menjadi lebih menyenangkan, membantu mengukur seberapa jauh pelajar menguasai suatu materi dan menyesuaikan tingkat latihan dengan tingkat penguasaan materi pelajar. Aplikasi dikembangkan dengan menggunakan metode Extreme Programming. Dari perancangan menghasilkan sebuah aplikasi pembelajaran bahasa Jepang dimana pelajar dapat memilih untuk mempelajari bahasa Jepang dengan flashcards/video atau mengerjakan soal latihan. Pelajar akan mendapatkan points, badges/trophy dan avatar setelah berhasil menyelesaikan latihan. Pelajar juga dapat melihat peringkat dirinya maupun temannya di Leaderboards

Classification of Hearing Loss Degrees with Naive Bayes Algorithm

According to the World Health Organization (WHO), hearing loss is one of the fourth leading causes of disability. The number of people with hearing loss continues to increase yearly. This increase occurred due to delays in recognizing hearing loss, leading to delays in providing treatment. To solve this problem, one solution to deal with this is early identification to detect the degree of hearing loss. This research will use machine learning to classify the degree of hearing loss. The algorithm implemented in this study is naive Bayes. This study uses a data set from the Zenodo open access repository with 3105 raw data and 19 features. This study evaluates the performance of overall accuracy, precision, recall, and f1-score and classified four classes: mild, moderate, moderately severe, and severe. The methodology classification stages in this study include data preprocessing, data training, data testing, and evaluation. From evaluating the performance of the Naive Bayes algorithm,  the classification results obtained the highest impacts in the form of 94% overall accuracy, 100% precision, 100% recall and 97% f1-score in classifying the degree of hearing loss