Recognition of human faces in forensics applications can be identified through the Sketch recognition method by matching sketches and photos. The system gives five criminal candidates who have similarities to the sketch given. This study aims to perform facial recognition on photographs and sketches using Principal Component Analysis (PCA) as feature extraction and Euclidean distance as a calculation of the distance of test images to training images. The PCA method was used to recognize facial images from pencil sketch drawings. The system dataset is in the form of photos and sketches in the CUHK Face Sketch database consists of 93 photos and 93 sketches, and personal documentation consists of five photos and five sketches. The sketch matching application to training data produces an accuracy of 76.14 %, precision of 91.04 %, and recall of 80.26 %, while testing with sketch modifications produces accuracy and recall of 95 % and precision of 100 %.
Aglaonema sp. kembali menjadi tren di kalangan masyarakan 2 tahun belakangan ini. Seiring dengan itu, banyak di antara mereka yang belum memahami bagaimana merawat Aglaonema sp. agar tanaman tersebut tidak mati. Penyebab dari kematian tanaman tersebut di antaranya adalah hama dan penyakit yang menyerang. Dengan kemajuan teknologi saat ini, dibutuhkan suatu sistem pakar yang dapat mendeteksi atau mendiagnosis hama dan penyakit tersebut secara luas. Maka dari itu, penelitian kali ini mengimplementasikan metode Naïve Bayes untuk memudahkan pengguna mendeteksi hama dan penyakit apa yang menyerang Aglaonema sp. mereka dan bagaimana cara penanganannya jika tanaman sudah terserang. Sistem Pakar ini bekerja dengan cara menampilkan opsi berupa pertanyaan tentang gejala yang dapat dijawab oleh pengguna, dimana setiap pilihan pengguna akan mempengaruhi hasil diagnosis. Luaran yang dihasilkan berupa informasi jenis hama atau penyakit apa yang kemungkinan menyerang berdasarkan gejala masukan pengguna, serta cara penanganannya. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan perancangan sistem dengan Unified Modelling Language (UML). Sistem ini dapat mendeteksi 7 jenis hama dan 7 jenis penyakit yang menyerang Aglaonema sp.. Penelitian ini dilakukan dengan menguji 30 data uji, dan menghasilkan akurasi sistem senilai 90%.
Secara geologis Kepulauan Indonesia berada pada jalur penumjaman lempeng bumi, seperti penunjaman Lempeng Samudra Indo-Australia dengan Lempeng Benua Eurasia yang memanjang dari pantai barat Sumatera hingga pantai selatan Jawa terus ke timur sampai Nusa Tenggara. Jalur penunjaman lempeng bumi di wilayah Kepulauan Indonesia merupakan jalur penyebab gempa tektonik yang mana bersifat regional dan umumnya kerusakan yang ditimbulkan sangat parah. Sebagian jalur gempa bumi tersebut berada di laut sehingga sangat berpotensi menimbulkan bencana tsunami . Di Indonesia sendiri, Daerah yang sangat rawan terjadinya gempa bumi dari dasar laut adalah Kepulauan Mentawai di Sumatera Barat. Pada tahun 2010 Mentawai mengalami sejumlah gempa, yaitu gempa berkekuatan 6,8 SR pada 5 Maret 2010, disusul 6.5 SR pada 5 Mei 2010 dan terakhir gempa berkekuatan 7,8 SR pada 25 oktober 2010 yang diikuti dengan bencana tsunami. United States Geological Survey (USGS) adalah sebuah agensi ilmiah pemerintah Amerika Serikat yang didirikan pada 3 Maret 1879. Organisasi ini memiliki empat disiplin ilmiah utama, yaitu biologi, geografi, geologi, dan air. Salah satu program dari USGS adalah memonitor aktivitas gempa bumi di seluruh dunia, tak terkecuali data gempa kepulauan mentawai yang disediakan dalam bentuk datasheet. Dengan adanya kemajuan teknologi saat ini, dibutuhkan suatu sistem yang dapat memberikan informasi mengenai pemetaan kelompok sebaran titik gempa bumi mentawai dengan clustering gempa bumi. Penelitian ini bertujuan untuk Membangun Sistem Informasi yang dapat melakukan pemetaan pola sebaran gempa bumi mentawai tahun 2010 – 2019 dan juga bertujuan untuk mengimplementasikan metode K-Medoid Clustering untuk menganalisis dan memetakan pola Sebaran gempa bumi mentawai tahun 2010 – 2019. Untuk memetakan pola sebaran gempa bumi tersebut digunakan dua (2) parameter yaitu kedalaman dan kekuatan gempa bumi dengan menggunakan metode K-Medoid Clustering. Luaran yang dihasilkan berupa layout peta hasil perhitungan dari metode K-Medoids Clustering selama sepuluh (10) tahun yaitu tahun 2010 – 2019 yang terdapat sebanyak 1356 data. Selain itu terdapat juga luaran yang dihasilkan berupa tampilan diagram batang dan diagram lingkaran.
<p>The application of technology in learning is currently increasingly sophisticated. The development of learning media is widely applied to make learning more flexible. in this article will discuss the development (R&D) of Chemistry on Android (Chemdroid). This study aims to determine the media's quality based on the chemistry teacher's assessment, determine the readability of the media based on the assessment of students who have received this material, and determine the impact of this media trial in chemistry learning. The development design used is ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation). At the implementation stage, the posttest control group design was used by involving two classes as the control and experimental class. The variable measure is students achievement. The results obtained are that the Chemdroid learning media has been developed and declared valid by four experts. The assessment results by five high school chemistry teachers were Very Good, with a mean value of 3.31. The results of this assessment state that the Chemdroid learning media is suitable for use as a learning media for thermochemistry. In comparison, the readability test results by 16 students from 4 various senior high schools resulted in Good criteria with a mean of 3.24, which means that this media is legible and useful for students in various groups. The analysis of the implementation results states that the two classes have a significant difference.</p>
Proses pelaksanaan kegiatan pembelajaran di tahun ajaran 2020 telah mengalami perubahan, sejak terjadinya Pandemi Covid-19 yang telah masuk ke Indonesia sejak Bulan Maret 2020. Perubahan model pembelajaran yang terjadi berupa kegiatan pembelajaran tatap muka menjadi model pembelajaran daring (dalam jaringan), guna mencegah penyebaran Covid-19. Universitas Bengkulu dalam kegiatan pembelajaran memiliki ruang kuliah resource sharing yang memiliki perutuntukkan ruangan dan kapasitas yang berbeda-beda, sehingga pada kondisi new normal saat ini diperlukan adanya penataan penggunaan, dan sirkulasi ruangan yang menerapkan protokol Covid-19, agar proses kegiatan pembelajaraan dapat dilakukan tanpa mengurangi efektivitas dan tidak menjadi sarana penyebaran Covid-19. Penelitian dilakukan berupa; (1) mengimplementasikan Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) pada optimasi distribusi ruang pembelajaran; (2) melakukan analisis distribusi dan sirkulasi ruang pembelajaran dengan penerapan protokol Covid-19. Adapun hasil distribusi penggunaan resource sharing ruang perkuliahan pada penelitian ini diharapkan dapat menjadi contoh penerapan Protokol Covid di kondisi new normal di lingkungan institusi pendidikan Perguruan Tinggi dan dapat menjadi kebijakan khususnya di Universitas Bengkulu tentang kebutuhan sarana prasarana penunjang kegiatan pembelajaran
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.