Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Journal of Mathematics, Statistics, and Applications
Khawaritzmi Abdallah Ahmad
State University of Makassar
Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Improving HOG-Based Classification of Simple Navigational Gestures Using MiDaS Depth and MediaPipe Holistic Segmentation Khawaritzmi Abdallah Ahmad; Mariani Mariani
Journal of Mathematics, Statistics and Applications Vol. 3 No. 1 (2026): Mei
Publisher : PT. Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/

Abstract

Human-Computer Interaction (HCI) is increasingly shifting toward touchless and intuitive interfaces, where simple navigational gesture recognition such as left, right, and stop constitutes a fundamental element. Gesture recognition methods based on Histogram of Oriented Gradients (HOG) and 9-Uniform Local Binary Pattern (9ULBP) features with Support Vector Machine (SVM) have proven effective for hand gestures, yet they remain highly vulnerable to complex background clutter. Applying these methods to upper limb gestures (involving arms and upper body) faces two major challenges: first, hand‑only segmentation is inadequate for capturing arm orientation information; second, there is no systematic evaluation of automatic segmentation methods based on depth versus landmarks to improve HOG feature robustness in the upper‑limb gesture domain. This study proposes integrating two preprocessing frameworks—MiDaS (monocular depth estimation) and MediaPipe Holistic (spatial guidance based on pose and hand landmarks)—prior to HOG and HOG+9ULBP feature extraction and SVM classification. Evaluation on 1,400 training images and 74 test images shows that the MediaPipe Holistic + HOG pipeline achieves the best performance with 82.4% accuracy and a macro F1‑score of 0.833, substantially outperforming MiDaS + HOG (60.8% accuracy; F1=0.473). Adding 9ULBP features decreases the F1‑score of the best pipeline to 0.715, proving that local texture is irrelevant for upper‑limb gestures. Consequently, landmark‑based human segmentation is recommended over depth‑based approaches, and feature extraction using only HOG (without 9ULBP) is sufficient.
Analisis Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Berdasarkan Gaya Kognitif Siswa SMA Sudarsih Sudarsih; Israwali Justan; Ahmad Talib; Arinil Hidayah; Ahmad Zaki; Khawaritzmi Abdallah Ahmad
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 2 (2026): Volume 9 Nomor 2 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i2.8677

Abstract

Penelitian kualitatif ini bertujuan untuk mendeskripsikan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa ditinjau dari gaya kognitif Field Independent (FI) dan Field Dependent (FD) pada materi lingkaran. Penelitian ini penting dilakukan karena kemampuan pemecahan masalah matematis masih menjadi salah satu kompetensi yang relatif rendah pada siswa, khususnya pada materi geometri, sementara setiap siswa memiliki karakteristik kognitif yang berbeda dalam memahami dan menyelesaikan masalah matematika. Pemahaman mengenai perbedaan gaya kognitif FI dan FD diharapkan dapat membantu guru dalam merancang strategi pembelajaran yang lebih tepat dan efektif sesuai karakteristik siswa. Penelitian dilaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2025/2026 di SMAN 20 Bone. Subjek penelitian adalah dua orang siswa kelas XI yang dipilih melalui tes kemampuan awal dan tes gaya kognitif GEFT (Group Embedded Figure Test), terdiri dari satu siswa bergaya kognitif FI dan satu siswa bergaya kognitif FD. Pengumpulan data dilakukan melalui tes tertulis pemecahan masalah matematis dan wawancara. Keabsahan data diuji melalui triangulasi teknik, yaitu membandingkan hasil tes dan hasil wawancara. Data dianalisis menggunakan tahapan Miles, Huberman, dan Saldaña (2014), meliputi kondensasi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan, berdasarkan empat indikator pemecahan masalah Polya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Subjek FI mampu memahami masalah secara tepat, menyusun strategi yang sistematis, melaksanakan perhitungan secara akurat, dan melakukan evaluasi terhadap hasil. Sebaliknya, Subjek FD mampu mengidentifikasi informasi dasar, namun belum tepat dalam menginterpretasikan bentuk bangun geometri, cenderung menggunakan pendekatan langsung tanpa analisis mendalam, dan tidak melakukan pemeriksaan kembali terhadap jawaban. Perbedaan utama antara keduanya terletak pada kemampuan analisis geometri, kedalaman strategi, dan kesadaran metakognitif..
Co-Authors Ahmad Talib Ahmad Zaki Arinil Hidayah Israwali Justan Mariani Mariani Sudarsih Sudarsih