p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Repositor
Kelvin Aprilio
Universitas Muhammadiyah Malang

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

Found 2 Documents
Search

Desain UI/UX Sistem Pendaftaran Magang Di Pemerintah Kota Batu Menggunakan Metode The 5 Stage Of Design Thinking Kelvin Aprilio
Jurnal Repositor Vol. 6 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v6i2.31866

Abstract

Penelitian ini menekankan pentingnya program magang sebagai bagian integral dalam pengembangan mahasiswa. Magang memberikan pengalaman berharga yang membantu membentuk karakter mahasiswa dan membekali mereka dengan pengetahuan serta keterampilan yang diperlukan untuk memasuki dunia kerja. Pemerintah Kota Batu telah mendukung program magang ini dan menjadi pilihan populer bagi mahasiswa di wilayah Malang Raya.Namun, penelitian ini juga mengungkapkan sejumlah tantangan yang dihadapi oleh mahasiswa dalam mencari program magang, termasuk keragaman tingkat pengalaman dan minat mahasiswa. Mahasiswa mencari berbagai jenis program magang, beberapa dengan pengalaman sebelumnya, dan mencari cara efisien dalam pencarian informasi yang tersebar. Mahasiswa menginginkan satu tempat yang mengkonsolidasikan semua informasi terkait lowongan magang.Dalam mengatasi tantangan ini, desain User Interface (UI) dan User Experience (UX) menjadi elemen kunci. Perancangan UI/UX yang kuat menjadi penting dalam memastikan pengalaman pengguna yang positif dalam proses pendaftaran magang.Metode "The 5 Stage of Design Thinking" terbukti efektif dalam mengoptimalkan desain sistem pendaftaran magang. Dengan pendekatan ini, sistem dapat menjadi lebih intuitif, efisien, dan memenuhi kebutuhan semua pemangku kepentingan yang terlibat. Setiap tahap dalam metode ini memiliki peran penting dalam menciptakan sistem yang lebih baik sesuai dengan harapan pengguna.Oleh karena itu, perancangan ulang sistem pendaftaran magang di Pemerintah Kota Batu dengan metode The 5 Stage of Design Thinking diharapkan memberikan solusi yang lebih baik dan memenuhi kebutuhan mahasiswa serta pemangku kepentingan lainnya. Dengan penekanan pada pengalaman pengguna yang positif, aplikasi ini diharapkan menjadi alat yang efisien dalam memudahkan mahasiswa dalam mencari dan mendaftar program magang.
Penerapan Hyperparameter Tuning Untuk Optimasi CNN Pada Perancangan Aplikasi Identifikasi Penyakit Cabai Kelvin Aprilio; Christian Sri Kusuma Aditya; Aminudin
Jurnal Repositor Vol. 7 No. 4 (2025): November 2025
Publisher : Universitas Muhammadiyah Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22219/repositor.v7i4.34752

Abstract

Objek Penelitian: Penelitian ini berfokus pada penerapan hyperparameter tuning untuk optimasi Convolutional Neural Network (CNN) dalam perancangan aplikasi identifikasi penyakit pada tanaman cabai. Masalah Penelitian: CNN seringkali mendapatkan akurasi yang rendah dan cenderung mengalami overfitting jika mengalami kekurangan jumlah data. Oleh karena itu, penelitian ini perlu meningkatkan akurasi CNN melalui optimasi hyperparameter untuk menurunkan kemungkinan overfitting. Metode Penelitian: Metode yang digunakan adalah CNN dengan arsitektur Mobile Net V3, dan hyperparameter tuning menggunakan grid search dan random search. Data diambil dari situs Kaggle yang berisi gambar penyakit tanaman cabai dengan lima label kelas. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, hyperparameter tuning, dan evaluasi model. Hasil Penelitian: Hasil penelitian menunjukkan bahwa random search memberikan akurasi tertinggi sebesar 82%, sementara grid search menghasilkan akurasi 80%. Aplikasi yang dirancang menggunakan model terbaik dikonversi ke format TensorFlow Lite dan diimplementasikan dalam bahasa pemrograman Kotlin dengan framework Jetpack Compose. Implikasi Hasil Penelitian: Aplikasi identifikasi penyakit cabai berbasis android ini diharapkan dapat membantu petani dalam mengidentifikasi dan menangani secara cepat dan tepat serangan penyakit dan hama pada tanaman cabai. Penggunaan hyperparameter tuning terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi model CNN, sehingga dapat diadopsi dalam penelitian serupa untuk meningkatkan performa model dalam berbagai aplikasi deteksi penyakit tanaman lainnya.