Claim Missing Document
Check
Articles

PENERAPAN KONSEP COMPUTATIONAL THINKING MELALUI KOMPETENSI PEDAGOGIK GURU DALAM PEMBELAJARAN DI SD NEGERI 032 TILIL BANDUNG MELALUI MEDIA GAME Adrezo, Muhammad; Galih Pradana, Musthofa; Niqotaini, Zatin; Pinastawa, I Wayan Rangga; Maulana, Nurhuda; Alvionita Simanjuntak, Anni; Devira Ayu Martini, Ni Putu
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 7, No 11 (2024): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v7i11.4901-4910

Abstract

Salah satu kemampuan yang penting saat ini adalah pemecahan masalah serta pemikiran logis dan sistematis dengan menguraikan masalah menjadi bagian-bagian kecil sehingga mudah untuk dijalankan sesuai dengan konsep dari Computational Thinking. Kemampuan ini yang sangat berguna di banyak aspek dalam menjalankan kehidupan, baik dalam kehidupan sehari-hari maupun secara profesional. Dalam konteks Pendidikan di Sekolah Dasar, stimulus untuk berpikir secara logis dan rasional dapat membantu untuk menyiapkan siswa yang siap untuk mempersiapkan masa depan yang menuntut kemampuan pemecahan masalah yang baik. Keterkaitan konsep Computational Thinking dengan kondisi pembelajaran di SDN 032 Tilil Bandung berdasarkan observasi dan wawancara awal dengan pihak sekolah yang menyatakan belum ada proses pembelajaran yang menstimulus konsep dan cara berpikir komputasional. Pihak sekolah menyatakan juga bahwa membutuhkan proses penyelarasan konsep Computational Thinking dalam pembelajaran, hal ini merupakan salah satu hal yang ingin diterapkan untuk mampu mewujudkan salah satu misi yang telah dicanangkan yaitu dengan melatih pola pikir anak agar mampu menumbuhkan kreativitasnya. Dalam rangka perwujudan misi SDN 032 Tilil ini dapat dilakukan dalam kegiatan pelatihan pembuatan game sederhana menggunakan game Scratch sebagai media ajar dalam proses penerapan dan integrasi konsep Computational Thinking. Kegiatan ini akan ditargetkan dalam pelatihan kepada guru yang diharapkan nantinya guru dapat memberikan pengajaran pembuatan game sederhana kepada murid dalam penerapan dan integrasi Computational Thinking.
Boosting CNN Accuracy for Sundanese Script Recognition through Feature Extraction Techniques Pradana, Musthofa Galih; Khoirunnisa, Hilda
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 9 No. 6 (2025): December 2025
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v9i6.11332

Abstract

Sundanese script is included in the cultural heritage in Indonesia, especially the culture in West Java. As a society that appreciates and preserves Indonesian culture and art, active participation can be realized through efforts to strengthen and preserve this script, one of which is by utilizing digital media. One of the technology-based digital media that can be used to preserve culture is image detection to make it easier to recognize Sundanese script. One of the models that can be used is the Convolutional Neural Network (CNN) with the MobileNetV2 architecture, with limited resources this architecture is able to produce good detection. This study applies the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm with the MobileNetV2 architecture which will be tested with two main test scenarios, namely by applying feature extraction and without using feature extraction. The focus of this study will explore the influence and significance of the influence of feature extraction on the final results of image detection using the Convolutional Neural Network (CNN). The two feature extraction models used are Local Binary Pattern and Gray-Level Co-occurrence Matrix. These two feature extraction models will be tested with Sundanese script image data with data of 2,300 Sundanese script images. The results of this study show that the best results were obtained in the Convolutional Neural Network (CNN) with Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) with the best accuracy results at 93.8%. This is because the addition of the Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) is able to capture spatial texture statistics such as contrast, homogeneity, entropy, and correlation between pixel pairs. With these results, it can be concluded that in this study feature extraction has an effect and is able to increase the detection accuracy of the Convolutional Neural Network (CNN) model with the MobileNetV2 architecture in Sundanese script image data.