Merdeka Belajar - Kampus Merdeka, merupakan kebijakan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan, bertujuan mendorong mahasiswa untuk menguasai berbagai keilmuan yang berguna untuk memasuki dunia kerja. Implementasi program MBKM di lingkungan program studi Pendidikan Luar Sekolah harus memiliki nilai manfaat bagi dosen, mahasiswa juga tenaga kependidikan. Berdasarkan survey di lapangan, maka penelitian ini mengarah pada pembahasan bagaimana tingkat partisipasi civitas akademik pada implementasi MBKM. Tujuan penelitian ini untuk menggambarkan kesiapan dan kendala pelaksanaan program MBKM. Metode Penelitian ini melalui penelitian deskriptif dengan metode survey. Subjek penelitian ini Dosen, Mahasiswa, dan Tenaga kependidikan Program Studi PLS. Hasil penelitian menyatakan civitas akademik telah memahami kebijakan MBKM di lingkungan program studi, tersusunnya dokumen kurikulum MBKM, program studi telah memiliki mata kuliah yang berkaitan dengan program-program MBKM, kegiatan kewirausahaan telah berjalan mendukung MBKM. Adapun kendala yang dihadapi adalah keterbatasan pendanaan, sistem informasi akademik masih belum maksimal, sumber daya manusia kurang memadai, kurangnya informasi mengenai program MBKM.
In designing and making an automatic roof tool that serves to help humans in terms of drying clothes, when exposed to rain then automatically the roof will be closed by itself because this tool uses raindrop sensor, and in cloudy / dark weather conditions the roof will be automatically closed, while at the time bright roof is open by itself, because it uses LDR (Light Dependent Resistor) sensors that can read the intensity of light. In order for the roof to open and close automatically this tool uses a rotating servo 180 degrees. This tool also uses a temperature sensor to determine the condition of the room during rain, cloudy, and bright. How this tool works when the weather conditions outside the bright LDR (Light Dependent Resistor) will read the intensity of light received and has been entered, then the servo will open the roof 180 degrees, and at that time the clothes are being sun-dried can be exposed to the sun, then otherwise if the outside conditions are overcast / dark servo will close the roof 0 degrees. And if the rain is outside raindrop sensor conditions will read the raindrop rain drops and then servo will close the roof 0 degrees so that clothes are dried sdang not be exposed to rain, so we no longer need to back and forth warmed and drying back clothes.
Pemanfaatan energi listrik dewasa ini kurang efektif khususnya dalam hal penerangan penggunaan lampu di dalam ruangan, dimana sering kali dijumpai keadaan energi listrik yang dipakai untuk menerangi ruangan terbuang secara percuma karena kelalaian pemakai yang lupa untuk memadamkan kembali lampu ruangan apabila sudah tidak diperlukan lagi. Maka pada penelitian ini di buat sebuah prototype Sistem Kendali Lampu Ruangan yang dapat dikendalikan melalui Smartphone Android dengan menggunakan media komunikasi Bluetooth HC-05, dan mikrokontroler Arduino Uno R3 serta sensor LDR. Tujuan penelelitian ini adalah supaya pemakaian energi listrik ini dimanfaatkan secara tepat dan efisien dengan adanya sistem timer dan sistem pemberitahuan jika kondisi lampu dalam kondisi hidup dengan melakukan beberapa pengaturan. Sistem dapat mengendalikan lampu ruangan pada jarak 9-17 meter dengan kondisi ruangan yang bersekat-sekat maupun rumah 2 lantai, dan jika dikendalikan dari luar rumah maka jarak jangkaunya mencapai 30-60 meter. Jarak jangkau pengendalian di pengaruhi oleh kualitas Bluetooth yang dimiliki smartphone. Pengujian dengan menggunakan smartphone Cross A88, Smartfren C2, dan Lenovo, dan hasilnya menunjukkan bahwa Bluetooth smartphone Smartfren C2 memiliki jangkauan yang paling jauh yaitu 20 meter untuk dalam ruang tertutup, dan 62 meter dari raungan terbuka atau dari luar rumah.Kata kunci: kendali lampu, bluetooth HC-05, arduino uno R3, LDR, smartphone android.
Abstrak -Aksara Lampung merupakan bentuk tulisan yang memiliki hubungan dengan aksara Pallawa dari India Selatan.Saat ini minat dan keinginan masyarakat terutama di kalangan anakanak dalam mempelajari Aksara Lampung semakin menurun.Dalam perkembangan teknologi yang ada saat ini, diperlukan sebuah media pendukung pembelajaran yang interaktif dan menghibur dengan tetap mengikuti perkembangan teknologi yang ada. Android merupakan sistem operasi berbasis open source membebaskan pengguna untuk mengembangkan aplikasi.Tujuan dari penulisan ini adalah membuat game edukasi. GameEdukasi Matching merupakan game mencocokkan gambar dengan menggunakan pengacakan gambar terlebih dahulu. Pengacakan gambar pada game menggunakan algoritma fisher yates.Pengembangan aplikasi game matching Aksara Lampung menggunakan software Construct 2 yang akan dijalankan pada platform Android. Metode pengujian kualitas pada game menggunakan iso 9126. Hasil pengujian kualitas yang diperoleh aspek functionality 100% valid, aspek portability dengan OS Android versi Lolipop, Marshmello, dan Nougat 100% valid, aspek usability diperoleh nilai 95,22%, dan aspek efficiency menunjukan tidak adanya kekurangan memory dan penggunaan CPU oleh aplikasi sebesar 44%.
Provinsi Lampung memiliki bahasa dan aksara daerah yang disebut juga dengan Had Lampung atau KaGaNga yang merupakan aksara asli lampung. Melihat bagaimana pentingnya nilai akan eksistensi sebuah budaya dan pentingnya pelestarian aksara lampung maka dibutuhkan teknologi yang membantu dalam mengenalkan aksara lampung, salah satunya dengan teknologi optical character recognition (OCR) yang digunakan untuk merubah citra kedalam teks. Untuk mengenali pola citra Aksara Lampung dan klasifikasi model maka digunakan Convolutional Neural Network (CNN). CNN memiliki lapisan convolution yang terbentuk dari beberapa gabungan lapisan konvolusi, lapisan pooling dan lapisan fully connected. Pada peneilitian yang dilakukan dataset dikembangkan dengan pengumpulan hasil tulis tangan dari sampel responden yang telah ditentukan, kemudian dilakukan scanning gambar. Selanjutnya, dilakukan proses pelabelan dan disimpan dengan format YOLO yaitu TXT. Dari asitektur CNN yang dibangun berdasarkan hasil evaluasi menunjukan loss, accuracy menghasilkan nilai training accuracy mendapatkan nilai sebesar 0.57 dan precision mendapatkan nilai sebesar 0.87. Dari hasil nilai accuracy dan precision menunjukkan bahwa model training sudah baik karena mendekati angka 1.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.