Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.147
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Electrical Engineering and Informatics JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Jurnal Sistem Cerdas TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika eProceedings of Engineering Journal of Computer Engineering: Progress, Application and Technology
Ratna Astuti Nugrahaeni
Telkom University
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1   2   3 
Pengembangan Motif Karang Anacropora Forbesi Pada Aplikasi Batik Berbasis Web Astrid Melati; Muhammad Ken; Purba Daru Kusuma; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Batik merupakan warisan asli milik Indonesia, bukan hanya kesenian biasa tetapi batik sudah mendarah daging bagi masyarakat Indonesia, bahkan di berbagai daerah terdapat motif khas milik masing-masing daerah, motif yang dibuat tidak semata-mata tanpa arti, bahkan dari motif-motif tersebut mengandung makna, seperti motif batik sekar jagad yang bermaknakan keragaman dunia. Motif telah banyak berkembang dengan seiring waktu. Motif bisa saja dikembangkan dari berbagai objek, contohnya karang . Keanekaragaman biota laut seperti karang merupakan kekayaan yang tak ada habisnya , karena Indonesia memiliki 1/8 karang Dunia. Oleh karena itu penulis ingin memanfaatkan keanekaragaman biota laut yaitu karang menjadi motif batik yang baru , dan jenis karang yang digunakan adalah jenis Anacropora Fobresi, yang mudah ditemukan di daerah Indonesia bagian timur.Pengembangan motif batik akan menggunakan aplikasi dengan memanfaatkan algoritma L-System yang sering digunakan untuk mendapatkan topologi dari suatu tumbuhan. Aplikasi yang akan dibuat yaitu berbasis web, sehingga orang lain khususnya perajin batik dapat menggunakanya kapan saja. Kata kunci: Batik, Karang, Anacropora Fobresi , L-System, Sistem L Abstract Batik is Indonesia's original heritage, not only ordinary arts but batik is ingrained for the people of Indonesia, even in various regions there are distinctive motives belonging to each region, the motive is made not solely without meaning, even from these motifs contain meaning, such as batik motif sekarn jagad that berkaknakan world diversity. Motives have evolved over time. Motifs can be developed from various objects, for example corals. The diversity of marine biota like corals is an endless wealth, because Indonesia has 1/8 of the World's reefs. Therefore the authors want to take advantage of the diversity of marine biota that is a new batik motifs, and the type of coral that is used is Anacropora Fobresi, which is easily found in the eastern part of Indonesia. Development of batik motif will use the application by utilizing L-System algorithm which is often used to get topology from a plant. Applications to be made that is web-based, so that others, especially batik crafters can use it anytime. Keywords: Batik, Reef, Anacropora Fobresi, L-System, System L
Deep Neural Network Untuk Pengenalan Ucapan Pada Bahasa Sunda Dialek Utara Ghiffari Arwandani; Andrew Brian Osmond; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Indonesia merupakan Negara dengan banyak ragam suku. Dari berbagai macam suku tadi, Indonesia mempunyai banyak Bahasa daerahnya masing-masing sebagai pembeda atau identitas dari daerah tersebut. Dalam hal ini pengenalan ucapan sangat penting untuk mempermudah pengenalan Bahasa yang digunakan. Pengenalan ucapan memiliki banyak metode sebagai pembelajaran, salah satunya menggunakan Deep Learning. Deep learning sebuah model jaringan syaraf tiruan yang akhir-akhir ini mulai ramai dikembangkan. Pendekatan yang sering digunakan untuk mengimplementasikan Deep Learning adalah graphical methods atau Multilayer Representation, atau Multilayer Graphical model seperti Belief Network, Neural Network, Hidden Markov, dan lain-lain. Deep Learning telah menunjukkan hasil yang baik dalam meningkatkan akurasi pengenalan suara atau kasus-kasus lainnya yang serupa. Oleh karena itu pada penelitian ini penulis akan mencoba untuk mengimplementasikan Deep Neural Network pada Speech Recognition untuk mengklasifikasian Bahasa Sunda dialek Utara. Dari hasil penelitian yang dilakukan, dari nilai parameter tertentu didapatkan akurasi sebesar 100%. Setelah mendapatkan parameter ideal dilakukan klasifikasi dengan rasio dari data latih : data data uji sebesar 50% : 50%, 60% : 40%, 70% : 30%, 80% : 20% dan 90 : 10%. Dari pengujian dengan rasio tesebut didapatkan kesimpulan bahwa, semakin banyak data latih semakin baik akurasi yang didapatkan. Kata kunci : Deep learning, Speech Recognition, Deep Neural Network Abstract Indonesia is a country with many tribes. From various tribes earlier, Indonesia has many languages of their respective regions as a differentiator or identity of the region. In this case speech recognition is very important to facilitate the introduction of the language used. Speech recognition has many methods as learning, one of them using Deep Learning. Deep learning of a model of artificial neural network which recently began to be developed. A common approach used to implement Deep Learning is graphical methods or Multilayer Representation, or Multilayer Graphical models such as Belief Network, Neural Network, Hidden Markov, and others. Deep Learning has shown good results in improving the accuracy of speech recognition or other similar cases. Therefore in this study the authors will try to implement Deep Neural Network on Speech Recognition to classify the Sundanese language of the Northern dialect. From the results of research conducted, obtained accuracy by changing each parameter of 100%. After obtaining the ideal parameters are classified with the ratio of the training data: the test data data is 50%: 50%, 60%: 40%, 70%: 30%, 80%: 20% and 90: 10%. From the test with the ratio, it is concluded that, the more train data the better the accuracy obtained. Keywords : Deep learning, Speech Recognition, Deep Neural Network
Pengembangan Motif Karang Jenis Montipora Aequituberculata Pada Aplikasi Batik Berbasis Web Muhammad Ken; Astrid Melati; Purba Daru Kusuma; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak : Banyak peninggalan bersejarah Indonesia yang diakui oleh negara tetangga, salah satunya adalah batik. Kurangnya minat warga Indonesia terhadap batik mengakibatkan batik diakui oleh negara tetangga. Berkembangnya teknologi di Indonesia bisa dijadikan titik balik supaya batik bisa lebih diminati lagi oleh warga Indonesia, dengan memanfaatkan teknologi dalam pembuatan desain motif batik yang baru. Pada penelitian ini, telah tercipta sebuah desain motif batik menggunakan jenis karang Montipora Aequituberculata dengan aplikasi berbasis web. Pada pembuatannya terdapat beberapa rumus yang memilikir peranan masing-masing dalam membangun desain motif batik. Hasil dari pengujian melalu survey pun menunjukkan masih perlunya pengembangan lagi terhadap pola batik supaya bisa lebih baik kedepannya. Kata kunci : Batik, Karang, Web, L-System, Montipora Aequituberculata Abstract : Many historic relics of Indonesia are claimed by neighboring countries, one of them is batik. The lack of interest of Indonesian citizens towards batik resulted in batik claimed by neighboring countries. The development of technology in Indonesia can be a turning point so that batik can be more desirable by citizens of Indonesia, by utilizing technology in making new batik motif. In this research, has created a design of batik motifs using Montipora Aequituberculata coral species with web-based applications. In the making there are several formulas that have their respective roles in building design batik motif. Results from testing through the survey also shows the need for more development of batik patterns in order to better the future Keyword : Batik, Coral, Web, L-System, Montipora Aequituberculata
Detektor Kebohongan Dengan Analisa Gerakkan Mata Dan Perubahan Diameter Pupil Berbasis Video Kamera Dan Image Processing Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier Dan Neural Network (multilayer Perceptron) Bagus Tryanto; Muhammad Nasrun; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Berbohong adalah sifat yang tidak terpuji, semua manusia didunia ini pasti pernah berbohong. Berbohong boleh dilakukan untuk kebaikan, namun banyak sekali orang – orang yang menggunakan kebohongan untuk menguntungkan dirinya sendiri. Sangat dibutuhkan sekali alat untuk mendeteksi kebohongan, namun harganya yang sangat mahal dan memiliki komponen yang banyak membuat masyarakat sulit memilikinya. Untuk menyelesaikan tugas akhir ini penulis membuat sistem untuk mendeteksi kebohongan berbasis video kamera dengan parameter yang berikan yaitu pergerakkan bola mata dan perubahan diameter pupil menggunakan metode haar cascade classifier. Teori psikologi menyimpulkan, seseorang yang berbohong akan cenderung melihat kearah kanan dan akan terjadi pembesaran pupil 4% sampai 7%. Dengan metode haar cascade classifier dan Neural network (multilayer perceptron) didapat hasil akurasi sistem sebesar 87%. Kata kunci : Lie detector, Haar cascade classifier, Neural network, Multilayer perceptron, Video kamera, Pupil mata, Eye tracking. Abstract Lying is a trait that is not commendable, all humans in this world must have lie. Lying can be done for good sake, but there are a lot of people who use lies in the wrong way, for example to slander others or to benefit themselves. The lie detector is urgently needed nowadays, but the price is expensive and there a lot of its components which make it difficult to own for the society and the lie detector only belongs to state security organization. Therefore, the affordable and easy components lie detector is needed, so that the society can understand the tool and use it wisely. To finish this final assignment, the Author make a system to detect someone’s lie based on camera video by anlysing the given parameters, which are eye moving (eye tracking) and the change of pupil diameter. With the method of Haar Cascade Classifier and Neural Network (Multilayer Perceptron). Psychological theories conclude that, someone who lies will have certain characteristics, especially in the part of eye, such as enlarged pupil diameter of eyes, the eyelid does not blink when it says lies, and the movement of eyeballs which always moving to indicate someone is thinking something. These parameters are to be tested and taken with video cameras that are integrated with the software to be analysed whether someone is lying or not. With the method of haar casecade classifier and neural network (multilayer perceptron) get the accuracy of the research system 87%. keywords:Lie Detector, Haar cascade classifier, Neural network, Multilayer Perceptron, Camera video, Eye pupils, Eye tracking.
Detektor Kebohongan Dengan Analisa Gerakan Mata Dan Jumlah Kedipan Mata Menggunakan Metode Viola-jones Dan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Hanif Afianto Dwi Nugroho; 2Muhammad Nasrun; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Setiap Manusia memiliki kelebihan dan kekurangan dalam kehidupannya. Terkadang untuk dapat diterima oleh masyarakat, sesorang akan berusaha menutupi kekurangannya atau bahkan kelebihannya dengan cara melakukan kebohongan. Pada tugas akhir ini telah membuat sistem untuk mendeteksi kebohongan dengan analisis gerakan bola mata dan jumlah kedipan mata menggunakan metode Viola-Jones. Menurut teori psikologi, jika mata seseorang cenderung menghadap kesebelah kiri maka hal ini dikarenakan mereka sedang memikirkan hal-hal yang sudah terjadi sebelumnya, sesuai juga dengan fungsi otak kiri sebagai memori yang telah lalu. Sedangkan tatapan seseorang yang cenderung menghadap kesebelah kanan berhubingan dengan otak kanan atau daya imajinasi. Sementara rata-rata orang dewasa berkedip adalah 10-15 kali dalam satu menit dan terdapan jeda antara 2-10 detik antara sebuah kedipan dengan kedipan berikutnya.Kedua paramenter dalam sistem yang dibuat akan digabungkan dengan metode Backpropagation untuk dapat melakukan prediksi kebohongan, dimana akurasi yang didapat adalah sebesar 85.33%. Kata Kunci Detektor Kebohongan, Gerakan Bola Mata, Kedipan Mata, Viola-Jones, Facial Landmark, Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Abstract Every human being has abundance and weakness in his life. Sometimes to be accepted by the community, someone will try to cover up the shortcomings or even the excess by lying. In fact, lies will cause profit on one side and loss on the other. In this final project has made a system to detect lies with eyeball movement analysis and the number of blinks using the Viola-Jones method. According to psychological theory, if someone's eyes tend to face the left, this is because they are thinking about things that have happened before, according to the function of the left brain as a past memory. While the gaze of someone who tends to face the right side is related to the right brain or imagination. While the average adult blinks is 10-15 times in one minute and takes a pause between 2-10 seconds between a blink and the next blink. The two parameters in the system that are made will be combined with the Backpropagation method to predict the lies, where the accuracy is 85.33% . Keywords: Lie Detector, Eyeball Movement, Blinking, Viola-Jones, Facial Landmark, Backpropagation Neural Network
Tes Adaptif Berbasis Komputer Untuk Penelusuran Peminatan Pada Program Studi S1 Sistem Komputer Stephen Lie Juliando Soetopo; Burhanuddin Dirgantoro; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 6, No 1 (2019): April 2019
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak “TES ADAPTIF BERBASIS KOMPUTER UNTUK PENELUSURAN PEMINATAN PADA PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER” dibuat untuk mempercepat dan mempermudah dalam melakukan tes penelusuran keahlian via web menggunakan html dan penerapan kecerdasan buatan untuk melakukan analisa sehingga hasil tes dapat diperoleh tepat setelah tes selesai diadakan. Hal ini akan sangat mempersingkat waktu dan memungkinkan untuk melakukan tes dengan skala yang masif karena analisa dilakukan oleh komputer. Soal diklasifikasikan ke 3 kategori yang mana setiap kategorinya mewakilkan keahlian yang mereka miliki yaitu Penalaran Matematis (Kalkulus, fisika, matematika dasar), Logika (Kalimat terbuka-tertutup, kalkulus predikat-proposisi), dan Penalaran Grafis (Pencocokkan gambar). Setiap klasifikasi akan dibagi ke 4 skala level dari terendah hingga tertinggi diwakili dengan variabel X, untuk kemudian dikalkulasikan dan ditampilkan bersama dengan infographic dari hasil test setiap mahasiswa. Tujuan dari Tugas Akhir ini adalah mengimplementasikan algoritma Fuzzy sebagai sistem untuk merekomendasikan salah satu dari tiga peminatan yang terdapat di Program Studi S1 Sistem Komputer. Dikarenakan banyaknya mahasiswa yang mengambil peminatan yang tidak sesuai dengan minat dan bakatnya, maka dengan adanya sistem ini dapat membantu seseorang dalam memilih atau mempertimbangkan peminatan yang nantinya akan diambil. Kata Kunci : Adaptive-test, Interest, computer-based test, computer engineering Abstract “COMPUTER-BASED ADAPTIVE TESTS FOR SPECIALIZATION SEARCH IN COMPUTER ENGINEERING STUDY PROGRAM" was made to speed up and simplify the testing of expertise via web by using html and the application of artificial intelligence to conduct analysis, so that the test results can be obtained right after the test is completed. This will greatly shorten the time and make it possible to carry out tests on a massive scale because the analysis is done by the computer. Questions are classified into 3 categories where each category represents their expertise, namely Mathematical Reasoning (Calculus, physics, elementary mathematics), Logic (Open-closed sentence, Predicate-proposition calculus), and Graphic Reasoning (Image Matching). Each classification will be divided into 4 level scales from the lowest to the highest represented by variable X, to then be calculated and displayed along with the infographic from the test results of each student. The purpose of this Final Project is to implement the Fuzzy algorithm as a system to recommend one of the three specializations found in the Computer Systems S1 Study Program. Due to the large number of students who take specialization that is not in accordance with their interests and talents, the existence of this system can help someone in choosing or considering which specialization that will later be taken.
Deteksi Ujaran Ancaman Berbasis Website Pada Postingan Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Azhar Eka Mulia Wiguna; Muhammad Nasrun; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 8, No 1 (2021): Februari 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Di era teknologi zaman sekarang media sosial sangat penting bagi kehidupan manusia. Twitter merupakan media sosial yang sering digunakan oleh masyarakat khususnya di Indonesia. Twitter memiliki fungsi untuk memposting kalimat yang diunggah oleh penggunanya. Ada banyak macam postingan yang disampaikan oleh komunitas maupun masyarakat, ada yang positif, dan ada juga yang negatif. Pihak berwenang kesulitan menangani ujaran ancaman yang ada karena banyak variasi dari ujaran ancaman tersebut. Oleh karena itu sistem yang dibuat yaitu mendeteksi ujaran ancaman pada postingan media sosial twitter dengan metode klasifikasi Convolutional Neural Network. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat membantu pihak yang berwenang untuk menangani kasus ujaran ancaman khususnya pada postingan Twitter. Dari hasil penelitian tugas akhir ini dalam mengklasifikasikan ujaran ancaman pada postingan Twitter mendapatkan precision sebesar 81%, recall sebesar 78%, f-1 score sebesar 79%, dan accuracy sebesar 80.63% Kata kunci : Media Sosial, Convolutional Neural Network, Ujaran Ancaman, Twitter. Abstract In today's technological era, social media is very important for human life. Twitter is a social media that is often used by people, especially in Indonesia. Twitter has a function to post sentences uploaded by its users. There are many kinds of posts submitted by the community and society, some are positive, and some are negative. The authorities have difficulty dealing with existing threat utterances because of the wide variety of threat phrases. Therefore the system created is to detect threat utterances in Twitter social media posts using the Convolutional Neural Network classification method. With this system, it is hoped that it can help the authorities to handle cases of threatening speech, especially on Twitter posts. From the results of this research, in classifying threat utterances in Twitter posts, get 81% precision, 78% recall, 79% f-1 score, and 80.63% accuracy. Keywords: Social media, Convolutional Neural Network, Threat Speech, Twitter.
Implementasi Machine Learning Untuk Mendeteksi Unsur Depresi Pada Tweet Menggunakan Metode NaÏve Bayes Miftah Meinaldi Nurrochman; Anggunmeka Luhur Prasasti; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Saat ini media sosial telah menjadi bagian hidup baru dalam masyarakat modern. Twitter adalah salah satu media sosial terpopuler. Batasan karakter saat melakukan tweet di Twitter membuat pesan yang disampaikan oleh pengguna menjadi sangat ringkas. Penggguna Twitter cenderung mengungkapkan perasaannya melalui unggahan tweet. Namun unggahan tweet belum tentu dapat dijadikan acuan secara nyata apakah unggahan tweet tersebut sesuai dengan perasaannya. Dalam penelitian ini menghasilkan sistem untuk mendeteksi unggahan tweet pada twitter terdapat unsur depresi atau tidak dengan metode Naïve Bayes. Metode klasifikasi yang digunakan untuk memberikan label kelas pada penelitian ini yaitu metode Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes adalah metode klasifikasi penggolongan berdasarkan nilai probabilitas yang mudah untuk diimplementasikan pada tweet berupa teks. Dengan demikian, sistem dektesi unsur depresi pada tweet dengan Metode Naïve Bayes dapat mendeteksi sebuah postingan tweet mengandung unsur depresi atau tidak dengan nilai akurasi sebesar 74% pada pengujian rasio data, dan 73% pada pengujian validasi. Kata kunci: Twitter, tweet, Machine Learning, Depresi, Naïve Bayes.
Perancangan Back-end Aplikasi E-kost Dengan Model Waterfall Berbasis Web Nofrialdi Dwi Putra; Burhanuddin Dirgantoro; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Informasi kost yang ada saat ini belum memberikan informasi yang memuaskan calon penyewa. Banyak calon penyewa yang harus mendatangi sendiri ke lokasi karena ketidak lengkapan dari informasi yang diberikan. Untuk penyewa yang berasal dari luar kota akan sangat kesulitan untuk mencari tempat kost. Kesulitan tersebut disebabkan karena banyaknya kost-kostan sekitar yang belum di ketahui oleh penyewa. Daerah yang akan dijadikan tempat penelitian adalah Telkom University. Metode perancangan program aplikasi yang digunakan adalah waterfall dengan pendekatan berorientasi objek menggunakan pemodelan UML. Apapun teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu observasi, wawancara dan studi pustaka bahasa pemrograman javascript sebagai web programing dan MySQL sebagai database. Aplikasi E-Kost ini akan menampilkan tempat-tempat kost yang disewakan beserta harga, fasilitas, promosi dan informasi peta lokasi rumah kost yang dikehendaki. Penyewa dapat mencari informasi berdasarkan lokasi sehingga calon penyewa yang berasal dari luar kota mendapatkan informasi tempat kost sesuai dengan kebutuhan. Pemilik kost dapat mengiklankan tempat kostnya dengan mendaftar sebagai pemilik dalam sistem ini. System ini dilakukan testing menggunakan unit test dan blackbox, yang nantinya mempengaruhi seberapa valid data dan meminimalisir bug-bug yang ada. E-Kost juga memikili fitur untuk iklan-iklan yang bisa diisi oleh semua orang yang mau mempublikasikan productnya. Kata kunci System Informasi , Website , Javascript, Mysql Abstract Boarding information that is currently available does not provide information that satisfies prospective tenants. Many prospective tenants must come to the location on their own due to the incompleteness of the information provided. For important tenants from out of town it will be very difficult to find a boarding house. This difficulty is due to the many boarding houses that have not been found by the tenants. The area that will be used as a research site is Telkom University. The design method of application program used is a waterfall with the objective of object oriented using UML modeling. Whatever data collection techniques used are observation, interviews and the study of the javascript programming language as web programming and MySQL as a database. This E-Boarding application will display boarding places that are rented through prices, facilities, promotions and map information of the desired boarding house location. Tenants can find information about the location so that prospective tenants who are needed from outside the city get boarding information as needed. Boarding owners can advertise their boarding places by registering as an owner in this system. Keywords : Information System, Website, Javascript, Mysql
Pengembangan Non Playable Character (npc) Pada Game Pembasmi Hama Di Rumah Raka Putra Gustian; Purba Daru Kusuma; Ratna Astuti Nugrahaeni
eProceedings of Engineering Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Pada saat wabah Covid-19 ini, banyak orang melakukan aktivitas hingga menghabiskan waktu di rumah, terutama untuk anak dibawah umur. Sebagian orang menghilangkan rasa bosan dengan cara bermain game. Game merupakan salah satu sarana hiburan yang dijadikan sebagai sarana informasi serta edukasi, terutama untuk anak dibawah umur yang memiliki rasa ingin tahu yang besar. Sebagian besar anak dibawah umur memainkan game dengan genre edukasi, agar dapat banyak belajar tentang hal yang ada di sekitarnya seperti, keamanan serta kebersihan. Penelitian ini bertujuan untuk mengedukasi anak dibawah umur agar membiasakan hidup bersih dan terbebas dari kuman penyakit. Berdasarkan hasil survey dari 30 responden, bahwa game ini cukup layak untuk di mainkan karena, 100% responden mengatakan bahwa game ini cukup menarik untuk di mainkan, 90% responden mengatakan bahwa, game ini tidak terlalu sulit untuk dimainkan, serta 80% responden mengatakan bahwa grafis yang sudah cukup memadai. Dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dapat membantu anak dibawah umur/user lainnya, agar dapat membiasakan hidup sehat dan terbebas dari kuman penyakit, dengan cara bermain game Pembasmi Hama Di Rumah Kata Kunci : Game, Game Edukasi, Edukasi, Kebersihan, Anak di bawah umur. Abstract During this Covid-19 outbreak, many people are doing activities to spend time at home, especially for minors. Some people get rid of boredom by playing games. Game is a means of entertainment that is used as a means of information and education, especially for minors who have great curiosity. Most of the minors play games with educational genre, so they can learn a lot about things around them, such as safety and hygiene. This study aims to educate minors to get used to living clean and free from germs. Based on the results of a survey of 30 respondents, that this game is quite feasible to play because 100% of respondents said this game is quite interesting to play, 90% of respondents said this game is not too difficult to play, and 80% of respondents stated that the graphics are quite adequate. It can be concluded that this research can help minors/other users get used to living healthy and free from germs, by playing Pest Control games at home. Keywords: Game, Educational Game, Education, Cleanliness, Minor
Co-Authors Andi Nurfita F Andrew Brian Osmond Andri Dwi Saputra ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI Aruan, David Hasudungan Aryan, Muhammad Pascal Aryansyah, Novianto Astrid Melati Auliansyah, Dema Ghifari Azhar Eka Mulia Wiguna Bagus Tryanto Bayyan, Muhammad Fikru Al Budhi Irawan Burhanuddin Dirgantoro F, Andi Nurfita Fairuz Azmi Ghiffari Arwandani Hanif Afianto Dwi Nugroho Hanif Kukuh Raharjo Hikmah, Alifya Ilham Gumantung Gusti Itonsaputri, Mutiara Zaafira Junando, Muhammad Idri Khoiruna, Refiqa Maulana Akbar Dwijaya Miftah Meinaldi Nurrochman Ml, Muhammad Yusuf Muhammad Afif Muhammad Ken Muhammad Nasrun Muyadi, Fawwaz Aboeruslan Nofrialdi Dwi Putra Nurya Fahru Rosyidin Purba Daru Kusuma Purnama, Satya Yuda R. Rumani M. R. Rumani M. Rachmah, Jabal Raharjo, Hanif Kukuh Raka Putra Gustian Randy Erfa Saputra Rosyidin, Nurya Fahru Rudi Purwo Wijayanto Saputra, Randi Erfa Stephen Lie Juliando Soetopo Surya Michrandi Nasution Tito Waluyo Purboyo Umar Ali Ahmad