Bina marga memiliki tugas pokok dan fungsi salah satunya dalam hal pelaporan pekerjaan proyek, dimana proyek yang ada dalam bina marga di awasi oleh konsultan pengawas lapangan yang akan melaporkan hasil pengawasannya kepada pimpinan yang ada di Bidang Bina Marga. Selama ini untuk melaporkan hasil pekerjaan proyek konsultan pengawas yang ada dilapangan melaporkan hasil pengawasannya dengan megirim pesan via Whatsapp, dan juga staf yang ada di Bina Marga kesulitan dalam merekapitulkasi hasil laporan dari konsultan pengawas dan Pimpinan Bina Marga tidak bisa memantau perkembangan secara harian karena data yang diberikan bersifat mingguan. dan tidak mengetahui secara cepat permasalahan-permasalahan yang terjadi dalam pelaksanaan proyek sehingga terkadang penyelesaiannya terlambat. Aplikasi untuk monitoring progres pekerjaan proyek yang dibangun dengan berbasis web menggunakan PHP dan MySQL. Tujuan dari penelitian yang dilakukan yaitu untuk menghasilkan aplikasi untuk melakukan monitoring progres pekerjaan proyek berbasis web. Manfaat yang diharapkan dari adanya aplikasi monitoring pekerjaan proyek secara online adalah memudahkan proses monitoring pekerjaan proyek yang dapat dilakukan secara online. Dari Penelitian ini dihasilkan aplikasi monitoring progres pekerjaan proyek yang memudahkan konsultan pengawas, staf dan pimpinan dalam memantau progres pekerjaan yang akan dibandingkan dengan progres rencana sehingga dapat mengambil keputusan dalam melakukan perbaikan kedepannya.
Computer vision is a branch of artificial intelligence that uses digital images as input data. The stages of making computer vision are data collection, preprocessing, modeling, and testing. Test results are usually influenced by good modeling and data collection. Errors often occur in the data collection process so that data collection testing is needed before the modeling process using matlab or python. Therefore, this research aims to propose a data collection model with testing using a teachable machine. The datasets used are hijab syar'i, non syar'i and non hijab datasets because hijab is a trend among young people. However, many young people are not good at using their hijab in the pesantren area. So that the classification process is needed as a form of order in the pesantren. Datasets are obtained using web scraping methods on internet platforms such as pinterest, google image and instagram. The total dataset is 2,910 digital images of each class is 970. Teachable machine can validate the dataset quickly by looking at the accuracy per class. With the best model in the configuration of epoch 50, batch size 64 and learning rate 0.0001. Where the accuracy of each class using teachable is hijab syar'i by 99%, non syar'i by 94% and non hijab 99% with a test sample of 146 digital images each.Abstrak: Visi Komputer merupakan cabang kecerdasan buatan yang menggunakan citra digital sebagai input data. Adapun tahapan pembuatan visi komputer ialah pengumpulan data, preprocessing, pembuatan model, dan pengujian. Hasil pengujian biasanya dipengaruhi oleh pembuatan model dan pengumpulan data yang baik. Kesalahan sering terjadi pada proses pengumpulan data sehingga dibutuhkan pengujian pengumpulan data sebelum proses pembuatan model dengan menggunakan matlab atau python. Oleh karenanya pada penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan model pengumpulan data dengan pengujian menggunakan teachable machine. Adapun dataset yang digunakan ialah dataset hijab syar'i, non syar'i dan non hijab dikarenakan hijab menjadi trend dikalangan anak muda. Akan tetapi banyak anak muda yang belum baik penggunaan hijabnya diarea pesantren. Sehingga diperlukan proses klasifikasi sebagai bentuk ketertiban didalam pesantren. Dataset didapat dengan menggunakan metode web scraping pada platform internet seperti pinterest, google image dan instagram. Total dataset ialah 2,910 citra digital masing masing class ialah 970. Teachable machine dapat melakukan validasi dataset secara cepat dengan melihat akurasi per class. Dengan model terbaik pada konfigurasi epoch 50, batch size 64 dan learning rate 0.0001. Dimana Akurasi setiap class menggunakan teachable yaitu hijab syar'i sebesar 99%, non syar'i sebesar 94% dan non hijab 99% dengan sampel uji masing masing 146 citra digital.
2) ABSTRAK Era transportasi umum telah berubah dimana pada awalnya kita harus menunggu untuk mendapatkan transportasi umum. Pada saat ini kita cukup melakukan pemesanan online. Hal ini sudah banyak diterapkan oleh beberapa perusahaan seperti Go-Jek, Uber, Grab dan lain lain. Tiket bis antar kota antar provinsi (AKAP) beberapa perusahaan juga menyediakan pemesanan tiket secara online akan tetapi untuk antar bus kota dalam provinsi (AKDP) masih kurang tersedia informasi terkait jam keberangkatan dan tarif yang diberlakukan. Sehingga membuat beberapa orang menunggu bus mereka dipinggir jalan. Memanfaatkan teknologi smartphone yang mempunyai notifikasi untuk mengingatkan pengunanya serta dikombinasikan dengan data realtime server sehingga terbentuk aplikasi fire bus. Dengan menggunakan aplikasi ini Fire Bus ini masyarakat tidak perlu menunggu yaitu cukup dengan melihat informasi jam keberangkatan berdasarkan kotakota singgah yang tertera pada tiket. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan oleh sebanyak 50 pengguna aplikasi mendapat hasil rata rata kurang dari 6.6 menit untuk estimasi waktu keberangkatan dan 90% baik untuk tampilan dan informasi yang diberikan
Pada era digital saat ini, di mana proses pembelajaran (interaksi) berlangsung mulai bergeser menjadi interaksi pembelajaran digital. Sehingga guru perlu menggunakan strategi pembelajaran salah satunya dengan penggunaan perangkat pembelajaran berbasis digital. Tujuan kegiatan pengabdian ini untuk pendampingan dalam membuat video pembelajaran dengan menggunakan Microsoft Power Point pada guru pengajar di SDN sukodadi 2. Sedangkan hasil dari kegiatan ini adalah 1) Guru mengerti cara membuat video pembelajaran. 2) Guru dapat menggunakan video pembelajaran tersebut dalam proses mengajar. 3) Peserta didik mendapatkan kemudahan dan pengalaman belajar yang menyenangkan
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.