ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN FREE PASCAL

perkembangan teknologi perangkat lunak mengalami perkembangan yang sangat pesat, baik pada sektor industri perangkat lunak, game ataupun perangkat lunak yang berbasis aplikasi bisnis dan layanan masyarakat, baik perangkat lunak berbasis komputer desktop/laptop, web ataupun mobile. Perkembangan perangkat lunak tersebut tidak terlepas dari infrastruktur (engine) perangkat lunak dimana engine prangkat lunak tersebut dikembangkan melalui algoritma, cara berpikir logis dan cara penyelesaian secara matematis dan sistematis yang dituangkan lewat pemrograman komputer sehingga perangkat lunak canggih dapat dikembangkan dari engine perangkat lunak tersebut. Bahkan saat buku ini ditulis, sudah ada programming class yang diselenggarakan secara online untuk siswa-siswa sekolah dasar dan telah ada mata pelajaran programming sebagai mata pelajaran pilihan pada sekolah-sekolah terkemuka di kota-kota besar di tingkat SLTA

Klasifikasi Citra Multi Wajah Menggunakan Domain Adaptive Faster Region Convolutional Neural Network

Wajah merupakan bagian dari identifikasi biometrik karena wajah merupakan bagian langsung dari tubuh manusia yang tidak mudah untuk dicuri atau diduplikasi. Metode yang diterapkan dalam klasifikasi wajah seringkali hanya mampu mengklasifikasi citra yang di dalamnya hanya terdapat satu wajah, namun mengalami kesulitan dalam mengklasifikasi beberapa wajah dalam sebuah citra. Belakangan ini banyak dilakukan penelitian untuk mengatasi masalah pengenalan wajah ini menggunakan metode deep learning, salah satunya adalah Faster R-CNN dimana algoritma ini melakukan pencocokan menggunakan dataset kumpulan wajah manusia dengan mengekstraksi ciri-ciri yang membedakan setiap wajah dan dijadikan perbandingan untuk mengenali identitas wajah dengan akurat. Faster R-CNN tidak dilengkapi dengan pendeteksi wajah, oleh karena itu kita menggabungkannya dengan segmentasi warna kulit manusia untuk mengekstraksi bagian wajah untuk selanjutnya diidentifikasi menggunakan algoritma Faster R-CNN ini. Pengujian dilakukan dengan menggunakan citra yang di dalamnya terdapat lebih dari 1 wajah dengan berbagai posisi hadap wajah dan ekspresi wajah. Hasil dari pengujian yang telah dilakukan dengan rata-rata recall, presicion dan accuracy adalah recall sebesar 90.33%, presicion sebesar 85.33% dan accuracy sebesar 78.33%

PENGARUH LAMA PEREBUSAN DENGAN AIR ABU SEKAM TERHADAP KADAR TANIN, KECERNAAN ZAT-ZAT MAKANAN DAN PRODUKSI GAS SECARA IN-VITRO DAUN MANGROVE (Avicennia marina) SEBAGAI PAKAN TERNAK RUMINANSIA.

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui waktu perebusan daun mangrove (Avicennia marina) yang terbaik dengan menggunakan air abu sekam (15%, w/v) terhadap kadar tanin, kecernaan zat -zat makanan dan produksi gas secara in-vitro daun mangrove sebagai pakan ternak ruminansia. Kecernaan zat makan yang diamati adalah kecernaan serat kasar, lemak kasar,dan bahan ekstrak tanpa nitrogen (BETN). Penelitian ini menggunakan metode eksperiment dengan rancangan acak kelompok (RAK). Perlakuan adalah lama waktu perebusan daun mangrove dengan air abu sekam (15% w/v) yaitu (P0) tanpa perebusan, (P1) perebusan 5 menit, (P2) perebusan 10 menit dan (P3) perebusan 15 menit. Hasil penelitian menunjukan bahwa lama perebusan daun mangrove menggunakan air abu sekam (15%) memberikan pengaruh berbeda sangat nyata (P<0,01) terhadap total tanin dan total fenol, kecernaan serat kasar, lemak kasar, BETN, serta kandungan total gas dan gas metan. Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa perebusan daun mangrove selama 10 menit merupakan waktu yang optimum, karena menghasilkan nilai kecernaan zat-zat makanan terbaik. Nilai Kecernaan serat kasar 83,30%, Kecernaan lemak 78,79%, BETN 84,26%, kandungan total tanin 10,27mg%, produksi gas 48 jam waktu inkubasi yaitu 96,55 ml/gr BK dan produksi gas metan 24 jam 29,32 ml/grBK. Kata kunci: Daun Mangrove, Air abu sekam, Tanin, Kecernaan, dan Produksi Gas

Analisis Kualitas Citra Hasil Reduksi Noise Menggunakan Spatial Median Filter dan Adaptive Fuzzy Filter Terhadap Variasi Kedalaman Citra

Algoritma reduksi noise salt pada citra mampu mengurangi sebagian atau keseluruhan noise, tapi berdampak pada keragaman informasi dan kualitas citra. Persentase noise yang lebih besar juga membuat perubahan yang besar pada citra, namun hasilnya dapat berbeda untuk citra dengan kedalaman bit yang berbeda-beda. Kemampuan algoritma reduksi noise mampu bekerja maksimal untuk noise di bawah 20%. Penelitian terdahulu mengenai proses reduksi noise citra diantaranya menggunakan algoritma Adaptive Fuzzy Filter (AFF) dan Spatial Median Filter (SMF) yang mampu menghilangkan noise. Keduanya mampu mereduksi noise dengan hasil maksimal di bawah 45% pada citra 8 bit, namun menyisakan beberapa noise. Oleh karena itu, perlu dikaji kinerja algoritma dan dampaknya terhadap citra dengan noise yang lebih besar. Penelitian ini khusus mengatasi noise jenis salt and pepper dengan persentase noise di atas 45% pada citra warna bitmap. Selain itu, penelitian ini menganalisis citra hasil mulai dari kualitas citra dan keragaman informasi setelah proses reduksi noise dengan menggunakan Algoritma SMF dan AFF. Dari hasil pengujian citra untuk persentase noise salt 45%, 55%, 65%, dan 75% pada kedalaman citra 8, 16, dan 24 bit, dapat disimpulkan bahwa Algoritma AFF lebih baik dibandingkan SMF mengacu pada nilai Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), sebaliknya algoritma SMF lebih baik untuk keragaman informasi, mengacu pada nilai shannon entropy. Kedua hal ini berlaku untuk semua variasi kedalaman citra warna

Prediksi Akurasi Perusahaan Saham Menggunakan SVM dan K-Fold Cross Validation

Setiap perusahaan akan mengalami pergerakan harga saham. seorang pialang sering sekali kesulitanuntuk memutuskan apakah harus membeli dan menjual saham, dikarenakan banyaknya perusahaansaham yang nilai saham nya tidak menentu. Pada penelitian ini, dataset yang digunakan diambil dariperusahaan Blue Chip di Bursa Efek Indonesia sebanyak lima tahun data perusahaan saham. Penelitianini bertujuan untuk memprediksi akurasi perusahaan saham, dan pada teknik ini dilakukanperbandingan kernel Radial Basis Function dan Polynomial untuk mengatasi data nonlinear. Setelahdiperoleh vector terbaik dari setiap data saham, maka akan dilakukan pembagian data saham sesuaidengan fungsi linear pada SVM untuk dihitung akurasi data saham dari setiap data perusahaan sahammenggunakan K-Fold Cross Valodation. Hasil pengujian menunjukkan dengan menggunakan K-FoldCross Validation dapat diketahui bahwa perusahaan BBCA adalah perusahaan yang akurasi data nyalebih baik. Dengan hasil akurasi yang diperoleh adalah RBF = 63.083164% dan Polynomial =63.083164%

Perancangan Aplikasi Steganografi Berbasis Matrix Pattern dengan Metode Random Blocks

Dengan perkembangan komputer yang digunakan dalam berbagai bidang kehidupan dan pekerjaan, masalah keamanan informasi yang dikirim menjadi semakin penting. Namun informasi yang dilindungi belum tentu bisa terproteksi dengan aman oleh sistem. Dapat terjadi pembobolan pada berbagai media pengiriman informasi. Berdasarkan masalah yang dihadapi tersebut dilakukan perancangan sebuah aplikasi steganografi guna untuk melindungi informasi yang akan dikirim. Steganografi merupakan seni penyimpanan pesan rahasia dengan menggunakan media digital seperti teks, citra, suara dan video. Rancangan aplikasi menggunakan sebuah algoritma yang proses penyisipannya dengan menentukan perkalian matriks dan hanya menggunakan beberapa blok untuk penyisipan yaitu Matrix Pattern. Pemilihan blok secara acak dengan menggunakan LCG. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kecepatan, keamanan dan kualitas citra hasil steganografi bergantung pada dimensi citra, berapa banyak karakter yang diinput dan pemilihan ukuran matrix pattern. Kriteria untuk mendapatkan stego-image yang bagus yaitu pemilihan matrix pattern yang paling kecil, jumlah pesan yang disisipkan sedikit dan pemilihan media citra penyisipan yang memiliki dimensi yang besar. Perubahan warna atau pixel citra yang telah berisi pesan rahasia dapat merusak pesan sehingga tidak dapat diekstrak kembali

Uji Akurasi Algoritma Bipolar Slope One Dan BW-Mine Pada Sistem Rekomendasi

The recommendation system is widely applied to various e-commerce. There are some problems that can cause the recommendation system to fail. This problem is about the massive vacuum of rating data (sparsity) and cold start. Therefore, the right recommendation method is needed to improve accuracy, so that the user can find the item according to desire.To achieve this goal, bipolar slope one is used to predict the rating. Bipolar slope one is used to predict the rating of an item. In predicting an item's rating, an item pattern is needed. This item pattern can be represented in the Assosiation Rule that found in the BW-Mine algorithm.The test was carried out with MAE involving 50 users of 200 items. The test results using MAE, obtained that sparsity has an influence on the accuracy of rating prediction generated in the recommendation syste

Pelatihan Pembuatan Media Pembelajaran Berbasis Animasi dengan Sparkol Bagi Guru SMPN 27 Medan

Kegiatan pengabdian ini dilaksanakan di SMP N 27 Medan yang terletak di jalan Pancing Ps. IV No.2, Sidirejo, Kec. Medan Tembung, Kota Medan, Sumatera Utara. Dari hasil pengamatan permasalahan pokok yang dialami mitra yaitu kurangnya pengetahuan guru dalam pemanfaatan TIK dalam pembelajaran Saat ini, sebagian besar guru hanya memanfaatkan media pembelajaran konvensional seperti power point, video pembelajaran sederhana dan beberapa media konvensional lainnya. Hal ini menjadikan proses pembelajaran menjadi kurang menarik bagi peserta didik, sehingga mengakibatkan kurangkanya motivasi dan minat belajar peserta didik. Tujuan kegiatan pengabdian masyarakat ini adalah untuk memberikan solusi untuk mengatasi permasalahan yang ada di sekolah mitra. Dimana solusi yang diberikan yaitu berupa pelatihan dan pendampingan pada guru untuk meningkatkan kompetensinya dalam merancang media pembelajaran yang kreatif dan inovatif sehingga dapat meningkatkan minat dan motivasi peserta didik dalam pembelajaran. Secara khusus tujuan kegiatan pengabdian ini adalah memberikan pelatihan kepada guru dalam membuat media pembelajaran berbasis animasi dengan Sparkol. Evaluasi terhadap peserta dilakukan nberdasarkan respon peserta terhadap pertanyaan dalam angket sebelum dan sesudah pelatihan. Metode pelaksanaan kegiatan pengabdian ini dilakukan secara bertahap dan berkelanjutan yang terdiri dari: tahap sosialisasi, tahap pelatihan serta tahap evaluasi. Dari hasil evaluasi didapatkan bahwa 89.4 % guru peserta pelatihan setuju bahwa menggunakan video animasi dapat meningkatkan animo belajar siswa

Steganografi pada Citra dengan Metode MLSB dan Enkripsi Triple Transposition Vigenere Cipher

Least Significant Bit (LSB) merupakan salah satu metode steganografi. Dari segi kapasitas, metode ini hanya mampu menampung sedikit pesan, ini karena LSB hanya menggunakan 3 bit disetiap pikselnya. Dari segi keamanan juga sangat mudah untuk diekstrak oleh steganalis, karena pesan yang disisip terdapat disetiap bit terakhir RGB di setiap piksel dari stego image tanpa adanya enkripsi terhadap pesan terlebih dahulu. Sebuah metode berprinsip sama dengan LSB dengan peningkatan keamanan dan kapasitas menggunakan metode Modified Least Significant Bit (MLSB) yang dikombinasi dengan teknik enkripsi triple transposition vigenere cipher. MLSB merupakan metode LSB yang telah dimodifikasi dengan mengubah data dari bilangan 8 bit menjadi 5 bit, kemudian disisipkan ke dalam cover image. Teknik triple transposition vigenere cipher juga merupakan modifikasi dari teknik vigenere cipher dengan melakukan proses substitusi dan transposisi sebanyak 3 kali dengan kunci yang berbeda satu sama lain. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kecepatan dan kualitas citra hasil steganografi bergantung pada berapa banyak karakter dan keacakan dari karakter yang akan diinput. Kualitas citra steganografi dengan metode ini menunjukkan kualitas yang baik, karena nilai PSNR di atas 40dB. file citra sebelum dan sesudah disisipi pesan, tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan dan pesan yang diekstrak tidak mengalami perubahan

Program Pengembangan Bimbingan Belajar Untuk Anak Anak Desa Hambiri Tahun 2023

Interest in learning and lack of motivation are the main problems faced by students in Hambiri Village. It can be seen that children in Hambiri Village have a lack of awareness about education, therefore the importance of tutoring which will motivate students to be aware of the importance of education for the future. So we, KKN group 37 Stain Mandailing Natal students, aim to hold tutoring activities to increase interest in learning for elementary school age students in Hambiri Village. Tutoring is one of our work programs for the 37 Stain Mandailing Natal group, especially in the field of education. This service research focuses on students in Hambiri Village. The research method used is descriptive qualitative. Based on research results, this tutoring activity has had a significant impact in terms of general and religious knowledge, such as increasing children's understanding, growing children's awareness of learning, children being more active in discussing and asking questions about material they don't understand, and increasing interest in participating in activities. the study guidance