CLOUTIDY: A CLOUD-BASED SUPPLY CHAIN MANAGEMENT SYSTEM USING SEMAR AND BLOCKCHAIN SYSTEM

Supply chain management (SCM) system is an essential requirement for companies and manufacturers to collaborate in doing business. There are many techniques to manage supply chains, such as using Excel sheets and web-based applications. However, these techniques are ineffective, insecure, and prone to human error. In this paper, we propose CLOUTIDY, a cloud-based SCM system using SEMAR (Service Market) and Blockchain system. We modify JUGO architecture to develop SEMAR as a broker between users and cloud service providers. Also, we apply the Blockchain concept to store the activity log of the SCM system in a decentralized database. CLOUTIDY system can solve several common cases: service selection, resource provisioning, authentication and access control. Also, it improves the security of data by storing each activity log of the supply chain management system in the Blockchain system

IMPROVED LIP-READING LANGUAGE USING GATED RECURRENT UNITS

Lip-reading is one of the most challenging studies in computer vision. This is because lip-reading requires a large amount of training data, high computation time and power, and word length variation. Currently, the previous methods, such as Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) with Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) with LSTM, still obtain low accuracy or long-time consumption because they use LSTM. In this study, we solve this problem using a novel approach with high accuracy and low time consumption. In particular, we propose to develop lip language reading by utilizing face detection, lip detection, filtering the amount of data to avoid overfitting due to data imbalance, image extraction based on CNN, voice extraction based on MFCC, and training model using LSTM and Gated Recurrent Units (GRU). Experiments on the Lip Reading Sentences dataset show that our proposed framework obtained higher accuracy when the input array dimension is deep and lower time consumption compared to the state-of-the-art

PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF PEMROGRAMAN BERORIENTASI OBJEK BERMUATAN MODEL PEMBELAJARAN TEAMS GAMES TOURNAMENTS UNTUK MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA KELAS XI RPL SMKN 2 SINGOSARI KABUPATEN MALANG

ABSTRAK   Berdasarkan observasi awal di SMKN 2 Singosari, khususnya penerapan kurikulum 2013 mata pelajaran pemrograman berorientasi objek kelas XI memiliki beberapa masalah. Masalah utama yang ada adalah kurang dari setengah jumlah siswa di kelas yang mencapai nilai KKM. Berdasarkan permasalahan yang ada, maka media pembelajaran interaktif bermuatan model pembelajaran teams games tournaments dikembangkan untuk meningkatkan hasil belajar siswa kelas XI. Program media pembelajaran interaktif ini dirancang menggunakan beberapa bahasa pemrograman, yaitu HTML5, javascript dan php dengan framework angularjs dan codeigniter serta menggunakan database mysql. Jenis penelitian ini merupakan penelitian pengembangan media pembelajaran interaktif yang mengadopsi model ADDIE yang meliputi: (a) analisis, (b) desain, (c) pengembangan, (d) implementasi dan (e) evaluasi. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan angket tertutup dan wawancara. Teknik tesebut digunakan untuk mengumpulkan data mengenai penilaian dan tanggapan ahli 1 dan ahli 2 serta untuk mengukur hasil belajar siswa kelas XI RPL. Evaluasi penelitian ini dilakukan berdasarkan hasil angket siswa, ahli, nilai pre-test dan post-test. Uji coba dilaksanakan selama bulan April. Ahli 1 memvalidasi media dengan hasil persentase 87,50%. Ahli 2 memvalidasi materi dengan hasil persentase 87,50%. Angket siswa mendapat hasil persentase 85,65%. Penerapan media menghasilkan rata-rata peningkatan nilai dari pre-test ke post-test sebesar 49,71%

Pengembangan Media Pembelajaran Interaktif Pemrograman Berorientasi Objek Bermuatan Model Pembelajaran Teams Games Torunaments untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa Kelas XI RPL SMKN 2 Singosari Kabupaten Malang

ABSTRAK   Zulfa, Nafa. 2018. Pengembangan Media Pembelajaran Interaktif Pemrograman Berorientasi Objek Bermuatan Model Pembelajaran Teams Games Torunaments untuk Meningkatkan Hasil Belajar Siswa Kelas XI RPL SMKN 2 Singosari Kabupaten Malang, Skripsi. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang, Pembimbing: (I) Drs. Dwi Prihanto, S.S.T., M.Pd. (II) Utomo Pujianto, S.Kom., M.Kom.   Kata Kunci: media pembelajaran interaktif, pemrograman berorientasi objek, teams games tournaments, hasil belajar Berdasarkan observasi awal di SMKN 2 Singosari, khususnya penerapan kurikulum 2013 mata pelajaran pemrograman berorientasi objek kelas XI memiliki beberapa masalah. Masalah utama yang ada adalah kurang dari setengah jumlah siswa di kelas yang mencapai nilai KKM. Berdasarkan permasalahan yang ada, maka media pembelajaran interaktif bermuatan model pembelajaran teams games tournaments dikembangkan untuk meningkatkan hasil belajar siswa kelas XI. Program media pembelajaran interaktif ini dirancang menggunakan beberapa bahasa pemrograman, yaitu HTML5, javascript dan php dengan framework angularjs dan codeigniter serta menggunakan database mysql. Jenis penelitian ini merupakan penelitian pengembangan media pembelajaran interaktif yang mengadopsi model ADDIE yang meliputi: (a) analisis, (b) desain, (c) pengembangan, (d) implementasi dan (e) evaluasi. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan angket tertutup dan wawancara. Teknik tesebut digunakan untuk mengumpulkan data mengenai penilaian dan tanggapan ahli 1 dan ahli 2 serta untuk mengukur hasil belajar siswa kelas XI RPL. Evaluasi penelitian ini dilakukan berdasarkan hasil angket siswa, ahli, nilai pre-test dan post-test. Uji coba dilaksanakan selama bulan April. Ahli 1 memvalidasi media dengan hasil persentase 90,39%. Ahli 2 memvalidasi materi dengan hasil persentase 95,24%. Angket siswa mendapat hasil persentase 85,96%. Penerapan media menghasilkan peningkatan nilai dari pre-test ke post-test sebesar 49,71%

Studi Kinerja Pembacaan Bahasa Bibir Menggunakan Convolutional Neural Network, Mel-Frequency Ceptrums Coefficient, Long Short-Term Memory, dan Gated Recurrent Units

Pembacaan bahasa bibir merupakan teknologi pendukung untuk mengetahui ucapan seseorang hanya berdasarkan informasi visual. Teknologi ini dapat membantu komunikasi seseorang yang memiliki masalah dengan indra pendengaran. Saat ini telah banyak penelitian mengenai pembacaan bahasa bibir dengan memanfaatkan berbagai metode. Metode-metode tersebut menggunakan akurasi untuk mengetahui ketepatan hasil yang diperoleh. Salah satu metode pembacaan bibir dengan akurasi paling rendah adalah penggunaan Convolutional Neural Networks (CNN) dengan Long Short-Term Memory (LSTM) dan Mel-Frequency Ceptrums Coefficient (MFCC) dengan Long Short-Term Memory (LSTM). Akan tetapi, pada penelitian tersebut masih menggunakan LSTM sebagai classifier sehingga waktu training, error rate, dan akurasi kurang optimal dibanding metode lainnya, seperti Gated Recurrent Units (GRU). Untuk mengatasi permasalahan di atas, pada penelitian ini diusulkan studi kinerja pembacaan bahasa bibir menggunakan CNN dan MFCC sebagai feature extractor. Sebelum fitur-fitur pada gambar diekstraksi, bagian sekitar bibir akan dideteksi menggunakan facial landmark detection, kemudian dilakukan cropping dan resizing. Selanjutnya, CNN diterapkan untuk mengekstraksi fitur bagian sekitar bibir. Sementara itu, penerapan MFCC digunakan untuk mengekstraksi fitur ceptrum pada suara video. Masing-masing fitur hasil ekstraksi akan dilakukan training menggunakan LSTM dan GRU. Hasil training berupa sebuah model yang siap digunakan. Pengujian kinerja dari metode usulan dilakukan dengan benchmark video dataset. Perbadingan metode yang diusulkan dapat memberikan hasil kecepatan waktu training terbaik sebesar 37 menit 29 detik, error rate terendah dengan nilai 25,68%, dan tingkat kualitas teks translasi tertinggi sebesar 75,84%

Pengembangan modul matematika berbasis guided inquiry untuk meningkatkan kemampuan berpikir kritis

Penelitian ini bertunjuan untuk mengembangkan modul matematika berbasis guided inquiry untuk meningkatkan kemampuan berpikir kritis pada materi bangun ruang sisi datar di SMP Negeri 1 Brangsong. Jenis penelitian ini merupakan Research and Development (R&D) dengan model pengembangan ADDIE dengan empat tahap yaitu : 1) Analysis (Analisis Kebutuhan), 2) Design (Perancangan), 3) Development (Pengembangan), Implementation (Implementasi), 5) Evaluation (Evaluasi). Penentuan sampel dengan teknik purposive sampling, yaitu kelas IX-A sebanyak 32 siswa. Hasil penelitian menunjukan bahwa tingkat kelayakan modul dinyatakan melalui validasi para ahli, angket respon guru, angket respon siswa, dan hasil peningkatan pembelajaran. Berdasarkan validasi ahli memperoleh kriteria valid dengan nilai rata-rata 3,36. Berdasarkan hasil respon siswa memperoleh kriteria praktis dengan rata-rata nilai 3,15, dan hasil repon guru memperoleh kriteria praktis dengan rata-rata nilai 3,25. Sedangkan uji t-test dengan taraf signifikansi 5% menunjukkan bahwa thitung > ttabbel yaitu 10,047 > 1,696 . Hal ini menunjukan bahwa modul matematika berbasis guided inquiry efektif untuk meningkatkan kemampuan berpikir kritis. Kemampuan berpikir kritis dapat meningkat karena siswa dapat terlibat aktif dalam pembelajaran sehingga mendapatkan pengalaman belajar untuk menemukan konsep bangun ruang sisi datar melalui pemahaman yang dibangunnya sendiri

Cloutidy: A Cloud-based Supply Chain Management System Using Semar and Blockchain System

Supply chain management (SCM) system is an essential requirement for companies and manufacturers to collaborate in doing business. There are many techniques to manage supply chains, such as using Excel sheets and web-based applications. However, these techniques are ineffective, insecure, and prone to human error. In this paper, we propose CLOUTIDY, a cloud-based SCM system using SEMAR (Service Market) and Blockchain system. We modify JUGO architecture to develop SEMAR as a broker between users and cloud service providers. Also, we apply the Blockchain concept to store the activity log of the SCM system in a decentralized database. CLOUTIDY system can solve several common cases: service selection, resource provisioning, authentication and access control. Also, it improves the security of data by storing each activity log of the supply chain management system in the Blockchain system

Improved Lip-reading Language Using Gated Recurrent Units

Lip-reading is one of the most challenging studies in computer vision. This is because lip-reading requires a large amount of training data, high computation time and power, and word length variation. Currently, the previous methods, such as Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) with Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) with LSTM, still obtain low accuracy or long-time consumption because they use LSTM. In this study, we solve this problem using a novel approach with high accuracy and low time consumption. In particular, we propose to develop lip language reading by utilizing face detection, lip detection, filtering the amount of data to avoid overfitting due to data imbalance, image extraction based on CNN, voice extraction based on MFCC, and training model using LSTM and Gated Recurrent Units (GRU). Experiments on the Lip Reading Sentences dataset show that our proposed framework obtained higher accuracy when the input array dimension is deep and lower time consumption compared to the state-of-the-art