Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Journal of Basication (JOB) : Jurnal Pendidikan Dasar DedikasiMU: Journal of Community Service
Ashari, Imam
Unknown Affiliation
Religion Humanities Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PENERAPAN MODEL INQUIRY LEARNING DALAM MENINGKATKAN KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIKA SISWA DI KELAS V SD NEGERI BUAJANGKA Nurlaela, Nurlaela; Kansil, Yoo Eka Yana; Ashari, Imam
Journal of Basication (JOB) : Jurnal Pendidikan Dasar Vol 4, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36709/jobpgsd.v4i2.20354

Abstract

Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk meningkatkan kemampuan pemecahan masalah matematika siswa melalaui penerapan model Inquiry Learning  pada materi satuan jarak dan kecepatan kelas V SD Negeri Buajangka. Metode dalam penelitian ini adalah Penelitian Tindakan Kelas. Subjek dalam penelitian ini adalah guru dan siswa kelas V SD Negeri Buajangka siswa laki-laki 8 orang dan siswa perempuan 5 orang. Jenis data dalam penelitian ini adalah data kulitatif melalui lembar observasi  dan data kuantitatif melalui tes kemampuan pemecahan masalah matematika siswa. Nilai Kriteria Ketuntasan Minimal > 70. Berdasarkan analisis data kemampuan pemecahan masalah matematika siswa diperoleh, Pada siklus I ketuntasan belajar siswa sebesar 6 orang atau 46,15% dan persentase tidak tuntas sebesar 7 orang atau 53,85% dengan nilai rata-rata 50,00. Sedangkan pada siklus II persentase ketuntasan belajar siswa sebesar 11 orang atau 84,62% sedangkan persentase tidak tuntas sebesar 2 orang atau 15,38% dengan nilai rata-rata siswa 83,17. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penerapan model Inquiry Learning dapat meningkatkan kemampuan pemecahan masalah matematika siswa pada materi satuan jarak dan kecepatan Kelas V SD Negeri Buajangka.Kata Kunci: Model Inquiry Learning; kemampuan pemecahan masalah matematika
SISTEM INFORMASI RT/RW DESA BULANGKULON BERBASIS WEB Ashari, Imam; Retnaningtyas Utami, Dwi; Ernawati, Ernawati; Sukaris, Sukaris; Rahmad Rahim, Andi
DedikasiMU(Journal of Community Service) Vol 3 No 3 (2021): DedikasiMU (Journal of Community Service), September 2021, ISSN: 2716-5140, E-ISS
Publisher : universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/dedikasimu.v3i3.3021

Abstract

Pada masa pandemi Covid-19 seperti ini, Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2020 Tentang Pembatasan Online Berskala Besar Dalam Rangka Percepatan Penanganan Corona Virus Disease 2019 (Covid-19). teknologi informasi sangat diperlukan dari kehidupan kita. Semua aspek kehidupan telah memanfaatkan teknologi. Hampir di setiap sektor dalam bidang apapun semuanya telah terkoneksi dengan internet dengan berbagai jenis aplikasi yang mendukungnya baik yang berbasis web maupun mobile. Begitu pula dengan layanan pemerintahan tingkat bawah pun harus patuh terhadap protocol yang diterapkan pemerintah, untuk itu perlu di lakukan dan diciptakan sebuah inovasi baru agar masyarakat tetap mendapatkan layanan terbaik bahkan untuk pemerintahan paling bawah RT/RW. Dengan adanya teknologi seluruh pekerjaan manusia dapat dilakukan dalam jaringan (internet) dan mempermudah semua pekerjaan manusia itu sendiri, adanya peran teknologi dapat membantu memutus mata rantai penyebaran virus Covid-19
Lightweight YOLO Models for Real-Time Multi-Vehicle Detection Ashari, Imam; Negara, Iis Setiawan Mangku; A, Arif Setia Sandi
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 9 No. 3 (2025): Article Research July 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i3.15071

Abstract

This study presents a comparative evaluation of three lightweight YOLO architectures: YOLOv5n, YOLOv8n, and YOLOv11n, for multi-class vehicle detection using CCTV imagery captured under dense traffic conditions in Semarang, Indonesia. The models were tested on their ability to detect four types of vehicles, including motorcycle, car, bus, and truck. To enhance generalization across different lighting conditions, image qualities, and environmental noise, six data augmentation techniques were applied during training. These included Blur, Brightness Adjustment, Color Jitter, Noise Injection, Scaling, and Zoom In. Among these, the Blur technique yielded the most significant improvement in detection accuracy. YOLOv8n with Blur augmentation achieved the best performance with a precision of 0.875, recall of 0.655, mAP@0.5 of 0.756, and mAP@0.5:0.95 of 0.467. Class-wise analysis showed that buses and trucks were easier to detect due to their larger size and distinct features, while motorcycles were the most difficult due to their smaller dimensions and visual similarity to other objects. Training curves demonstrated consistent decreases in loss values and progressive improvements in evaluation metrics across 60 epochs. These findings emphasize the importance of selecting appropriate model architecture and augmentation strategies to improve object detection performance, particularly in real-time and resource-limited applications. YOLOv8n with Blur augmentation proved to be the most effective configuration in this study.
Co-Authors Andi Rahmad Rahim Arif Setia Sandi A. Ernawati Ernawati Kansil, Yoo Eka Yana Negara, Iis Setiawan Mangku NURLAELA NURLAELA Sukaris Utami, Dwi Retnaningtyas