Aplikasi Pengolahan Citra: Kombinasi Edge Detection dan LBPH (Local Binary Pattern Histogram) Untuk Pengenalan Daun Herbal

Penelitian ini bertujuan untuk sistem pengenalan daun herbal dengan menggunakan teknologi pengolahan citra. Penelitian ini menghitung akurasi sistem pengenalan daun yang mengkombinasikan Edge Detection untuk mendeteksi dan LBPH untuk mengklasifikasikan daun herbal. Pengujian dilakukan terhadap 40 daun yang dikelompokkan menjadi 5 jenis daun herbal. Pengelompokan berdasarkan jenis daun yang paling mudah ditemukan di Indonesia. Pengujian dilakukan menggunakan metode confusion matriks. Dari hasil pengujian diperoleh kesimpulan bahwa kombinasi antara edge detection dan LBPH kurang baik untuk mengenali daun herbal

Pengembangan Modul Fisika Berbasis Integrasi Islam-Sains pada Materi Gerak Lurus untuk Meningkatkan Hasil Belajar Peserta Didik

Sistem Pendidikan nasional yang diselenggarakan di Aceh sesuai dengan Qanun berdasarkan pada nilai-nilai budaya islami membuat sekolah melaksanakan pengembangan potensi siswa dengan mengedepankan nilai-nilai islami. Hal tersebut dapat terwujud salah satunya dengan menggunakan bahan ajar atau modul yang terintegrasi. Berdasarkan dari hasil observasi pada salah satu sekolah di SMA di Banda Aceh menunjukkan bahwa bahan ajar yang digunakan hanya buku paket fisika yang belum terintegrasi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan bahan ajar modul berbasis integrasi islam dan sains yang valid, praktis dan efektif pada materi gerak lurus. Jenis penelitian yang digunakan adalah research and development dengan menggunakan model Sugiyono. Instrumen penelitian menggunakan lembar validasi, observasi keterlaksanaan pembelajaran, angket respon peserta didik serta soal pre-tes dan pos-tes. Uji coba di lakukan pada kelas X MIPA 3 dengan jumlah 29 orang peserta didik. Hasil penelitian diperoleh kevalidan dengan kategori sangat valid, untuk kepraktisan berdasarkan hasil observasi didapat dengan kualifikasi sangat baik, sedangkan untuk keefektifan dilihat dari uji N-gain pre-tes dan pos-tes mengalami peningkatan dengan rata-rata 0,67 pada kategori sedang dan mendapat respon yang positif dari hasil analisis angket peserta didik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa modul materi gerak lurus yang dikembangkan telah memenuhi kriteria valid, praktis dan efektif

Analisis Perbandingan Performansi Waktu Respons Kueri antara MySQL PHP 7.2.27 dan NoSQL MongoDB

Abstract – Currently now, every function of the governmental and private agencies are required to manage the system work properly, effectively, and certainly efficient in terms of both time and system flexibility. Not a few have used the use of basic management data to help maximize the work system that is being run. This research will be carried out by examining the performance when answering queries between 2 commonly used management database systems, namely the My Structured Query Language (MySQL) relational database and Not-Only SQL (NoSQL) MongoDB non-relational database tested on the Aspiration and Information Service System of Oebufu Village (SELMA) with the number of data records (50, 100, 500, 1000, 5000, 10000, 100000). The examiner is carried out on the Data Manipulation Language (DML) query, which is inserting, update, delete, and select functions in adding, modifying, and displaying data in the database. Testing is also carried out on the agreement function, namely Counting (COUNT), Total in 1 table (SUM), Average (AVG )functions as well as the AND OR liaison operator as well as testing data import and export. The research aims to provide the results of a performance comparison analysis between MySQL and MongoDB NoSQL query respond database to find out which one is more good for use. The results can be proven that the two databases have different speeds in response performance comparisons in each model test, where NoSQL MongoDB is proven to be superior in every transaction tested model, starting from DML queries and function aggregate testing, import-export of data tables, and intermediate operator function, but weak in comparing select queries to display data with a runtime difference of 1.95.Keywords: Database, Query Respond Time, MySQL, NoSQL, MongoDB. Abstrak - Saat ini, setiap fungsi kerja instansi kepemerintahan maupun swasta dituntut untuk dapat mengelola sistem kerja secara tepat, efektif dan tentunya efisien baik dari segi waktu maupun flexibilitas sistem. Tidak sedikit yang telah menggunakan pemanfaatan manajemen basis data dalam membantu memaksimalkan sistem kerja yang tengah dijalankan. Penelitian ini akan dilakukan pengujian kinerja waktu respond query diantara 2 sistem manajemen basis data yang telah umum digunakan yaitu database relasional My Structured Query Language (MySQL) dan database non-relasional Not-Only SQL (NoSQL) MongoDB yang diujikan pada Sistem Layanan Aspirasi dan Informasi Kelurahan Oebufu (SELMA) dengan banyak record data (50, 100, 500, 1000, 5000, 10000, 100000). Adapun pengujian dilakukan pada query Data Manipulation Language (DML) yaitu pada fungsi insert, update, delete dan select dalam menambah, mengubah, menghapus serta menampilkan data pada database. Pengujian juga dilakukan terhadap agregat fuction yaitu pada fungsi Counting (COUNT), Total dalam 1 tabel (SUM), Average (AVG) juga pada operator penghubung AND OR serta pengujian import dan export data. Penelitian bertujuan memberikan hasil analisis perbandingan kinerja waktu respond query diantara MySQL dan NoSQL MongoDB untuk mengetahui basis data mana yang lebih unggul untuk digunakan. Hasilnya dapat dibuktikan bahwa kedua database tersebut memiliki kecepatan waktu yang berbeda dalam perbandingan kinerja respon kueri pada setiap model pengujian, dimana NoSQL MongoDB terbukti lebih unggul, mulai dari pengujian query DML, pengujian agregat fuction, impor-export data serta fungsi operator penghubung, namun lemah dalam pemrosesan query select untuk menampilkan data dengan jumlah selisih waktu respon 1,95s.Kata kunci: Basis Data, Query Respond Time, MySQL, NoSQL, MongoD

ANALISIS MODEL RESTRUKTURISASI KUERI DALAM MENGOPTIMASI WAKTU RESPONS EKSEKUSI DATA PADA BASIS DATA RELASIONAL MYSQL PHP 7.2.27

Database is a collection of data that forming an information that useful for managers in an organization to facilitate data management process to become more effective and safely guarantee. A good database has fast and accurate response time performance in data execution processing. To manage the database, it requires a special language or query known as Structure Query Language (SQL). Increase need for fast information, will need a proper SQL as well. Therefore, through this research, a test analysis will be used to optimize the query response time in database management system commonly used today, namely the My Structured Query Language (MySQL) using PHP version of 7.2.27 relational database which will be tested on the Oebufu Village Aspiration and Information Service System (SELMA) that acessed from localhost panels with a total of 1000 test data records. The test is devoted to the effectiveness of using SELECT queries in calling and displaying data through restructuring the use of clauses. This study aims to help improve data management by providing the results of the comparative analysis of response times between the general query model and the optimized query results in order to determine the correct and efficient query structure. The result is proven by doing query optimization, it is found that the presentation of time optimization is significant, which is 78% much faster than the initial query, through this test it can be concluded that optimization plays an important role in streamlining the response time of database queries.  Basis data merupakan sekumpulan data pembentuk informasi yang bermanfaat bagi pengelolanya baik dalam suatu instansi maupun organisasi untuk memudahkan proses pengelolaan data agar lebih terjamin keefektifan, dan keamanannya. Basis data yang baik memiliki performa waktu respon yang cepat dan akurat dalam pemrosesan eksekusi data. Untuk dapat mengelola basis data dibutuhkan bahasa atau kueri khusus yang dikenal dengan Structured Query Language (SQL). Seiring meningkatnya kebutuhan akan informasi secara cepat tentunya dibutuhkan penanganan SQL yang tepat pula. Berdasarkan kendala tersebut maka akan dilakukan analisis pengujian untuk mengoptimasi waktu respons kueri pada Database Management System (DBMS) yang banyak dimanfaatkan saat ini yaitu basis data relasional My Structured Query Language (MySQL) dengan penggunaan PHP versi 7.2.27 yang mana akan diujikan pada Sistem Layanan Aspirasi dan Informasi Kelurahan Oebufu (SELMA) yang diakses secara langsung melalui panel localhost untuk pengujian dengan jumlah dataset sebanyak 1000 data. Adapun pengujian dikhususkan pada efektivitas penggunaan kueri SELECT dalam memanggil dan menampilkan data dengan merestrukturisasi penggunaan klausa. Penelitian ini bertujuan untuk membantu meningkatkan pengelolaan data dengan memberikan hasil analisis perbandingan waktu respons di antara model kueri umum dengan hasil kueri yang telah dioptimasi agar dapat ditentukan struktur kueri yang tepat dan efisien. Hasilnya terbukti dengan dilakukannya optimasi kueri didapatkan presentasi optimasi waktu yang signifikan yaitu sebesar 78% jauh lebih cepat dibandingkan dengan kueri awal. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa optimasi berperan penting dalam mengefisiensikan waktu respons kueri basis data

Deteksi Mata di Video Smartphone Menggunakan Mediapipe Python

Teknologi deteksi mata digunakan untuk mengenali dan menganalisis fitur-fitur unik pada mata seseorang sebagai cara untuk mengidentifikasi atau mengautentikasi identitas seseorang. Teknologi ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan pola, sistem biometrik, sistem pengawasan, dan lainnya. Kebanyakan aplikasi memerlukan ketepatan dalam mendeteksi mata, sehingga diperlukan metode deteksi mata yang cepat dan andal. Dalam penelitian ini, diajukan metode deteksi mata yang menggunakan library Python OpenCV dan MediaPipe, yang menawarkan akurasi yang lebih baik dibandingkan solusi yang sudah ada. Kedua pustaka tersebut diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Python, yang populer di kalangan pengembang perangkat lunak karena kemampuan pemrograman berorientasi objek, kemampuan untuk memanipulasi dan memproses data dengan mudah, serta pustaka dan modul yang tersedia dalam berbagai bidang seperti kecerdasan buatan. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan video yang diambil menggunakan telepon pintar. Meskipun video diambil dalam kondisi kurang optimal, yaitu dengan pencahayaan yang tidak sempurna, pengujian dilakukan pada 56 video yang memiliki kualitas cukup baik dengan durasi sekitar 5-10 detik. Hasil yang diperoleh menunjukkan tingkat akurasi yang mencapai 100%. Selain itu, sistem yang dibuat mampu membedakan antara kondisi mata terbuka dan tertutup, yang akan memudahkan penelitian selanjutnya dalam mendeteksi kedipan mata. Kesimpulan yang dapat diambil adalah model yang telah dibuat mampu mendeteksi mata dengan tingkat akurasi yang sangat tingg

Impact of the COVID-19 pandemic on patients with paediatric cancer in low-income, middle-income and high-income countries: a multicentre, international, observational cohort study

OBJECTIVES: Paediatric cancer is a leading cause of death for children. Children in low-income and middle-income countries (LMICs) were four times more likely to die than children in high-income countries (HICs). This study aimed to test the hypothesis that the COVID-19 pandemic had affected the delivery of healthcare services worldwide, and exacerbated the disparity in paediatric cancer outcomes between LMICs and HICs. DESIGN: A multicentre, international, collaborative cohort study. SETTING: 91 hospitals and cancer centres in 39 countries providing cancer treatment to paediatric patients between March and December 2020. PARTICIPANTS: Patients were included if they were under the age of 18 years, and newly diagnosed with or undergoing active cancer treatment for Acute lymphoblastic leukaemia, non-Hodgkin's lymphoma, Hodgkin lymphoma, Wilms' tumour, sarcoma, retinoblastoma, gliomas, medulloblastomas or neuroblastomas, in keeping with the WHO Global Initiative for Childhood Cancer. MAIN OUTCOME MEASURE: All-cause mortality at 30 days and 90 days. RESULTS: 1660 patients were recruited. 219 children had changes to their treatment due to the pandemic. Patients in LMICs were primarily affected (n=182/219, 83.1%). Relative to patients with paediatric cancer in HICs, patients with paediatric cancer in LMICs had 12.1 (95% CI 2.93 to 50.3) and 7.9 (95% CI 3.2 to 19.7) times the odds of death at 30 days and 90 days, respectively, after presentation during the COVID-19 pandemic (p<0.001). After adjusting for confounders, patients with paediatric cancer in LMICs had 15.6 (95% CI 3.7 to 65.8) times the odds of death at 30 days (p<0.001). CONCLUSIONS: The COVID-19 pandemic has affected paediatric oncology service provision. It has disproportionately affected patients in LMICs, highlighting and compounding existing disparities in healthcare systems globally that need addressing urgently. However, many patients with paediatric cancer continued to receive their normal standard of care. This speaks to the adaptability and resilience of healthcare systems and healthcare workers globally

Twelve-month observational study of children with cancer in 41 countries during the COVID-19 pandemic

Childhood cancer is a leading cause of death. It is unclear whether the COVID-19 pandemic has impacted childhood cancer mortality. In this study, we aimed to establish all-cause mortality rates for childhood cancers during the COVID-19 pandemic and determine the factors associated with mortality