Pengembangan LKPD Berbasis Online Pada Mata Pelajaran Akuntansi Dasar Di SMK Ketintang Surabaya

This need for teaching materials used by students to suport  distance learning. This study aims to create and develop student worksheets on basic accounting subjects at Vocational High School Ketintang Surabaya ; Analyzing the feasibility of student worksheets developed based on the results of validation by some experts; and knowing students responses student to worksheets.  This type of research used a 4-D development model from Thiagarajan. In making this student worksheet, only use 3 stage namly define, design, and develop. The trial was on this worksheet is 20 students of class X accounting 1 Vocational High School Ketintang Surabaya. Data collection techniques using study sheets, validation sheets,and students’ responses questionnaire.The results showed that the student worksheet are declared very feasible based on the feasibility of the content, the feasibility of presentation, the feasibility of the language and the feasibility of graphics. The results of the students' responses to the criteria are very understanding. Because this student worksheet can motivate students, it is developed according to the abilities of students, the language in this worksheet can be understood and has an attractive design

Klasifikasi Batik Indonesia Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)

Batik Indonesia merupakan warisan budaya yang kaya akan corak, motif, dan warna, dan telah diakui sebagai warisan budaya dunia oleh UNESCO. Namun, masih terdapat kendala dalam memperkenalkan batik Indonesia kepada masyarakat luas, terutama generasi milenial dan di luar Indonesia. Sistem klasifikasi batik Indonesia berbasis website ini menggunakan teknologi machine learning, khususnya metode Convolutional Neural Network (CNN). Sistem ini dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis batik Indonesia berdasarkan ciri-ciri seperti corak, warna, dan bentuk. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mempelajari dan mengenali jenis-jenis batik Indonesia secara interaktif melalui website, sehingga memperkenalkan kekayaan budaya batik Indonesia kepada masyarakat luas dengan lebih efektif. Melalui pengujian model deep learning dengan algoritma CNN, penelitian ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 91,24% pada data testing. Hasil ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mengenali dan mengklasifikasikan citra batik dengan baik