Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika
Akik Hidayat
Teknik Informatika, Universitas Padjadjaran, Indonesia

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Simulasi Wisata Shark Cage Diving dengan Perangkat Virtual Reality Google Cardboard Menggunakan Game Engine Unity 3D Riva Farabi; Akik Hidayat; Erick Paulus
Informatics Journal Vol 1, No 1 (2016): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (13.64 KB) | DOI: 10.24198/jin.v1i1.8606

Abstract

Shark cage diving merupakan salah satu kegiatan rekreasi yang dilakukan di daerah laut yang dihuni hiu. Tentu tidak semua orang mampu melakukan kegiatan tersebut, tapi dengan teknologi virtual reality, dapat memungkinkan seseorang untuk melihat dan mensimulasikan hal yang belum pernah dilihatnya secara langsung di depan mata. Google Cardboard merupakan salah satu teknologi virtual reality dari beberapa perangkat VR yang ada di pasaran yang mudah dijangkau masyarakat. Selain murah, Google Cardboard mengandalkan kemudahan dalam pemakaiannya dengan perangkat smartphone sebagai layar VR. Dengan game engine Unity 3D, dapat memungkinkan membuat aplikasi VR yang mensimulasikan kegiatan shark cage diving yang dapat digunakan pengguna smartphone dan Google Cardboard dengan mudah. Dari penelitian dan studi lapangan terhadap 30 orang responden menunjukkan bahwa aplikasi VR bisa digunakan sebagai alat rekreasi yang juga menambah wawasan.
Metode Back Propagation pada Jaringan Syaraf Tiruan Digunakan untuk Penilaian Kemampuan Bertahan pada Bayi dengan Berat Lahir Rendah akik hidayat; Juli Rejito; Sandy P. Kusuma
Informatics Journal Vol 1, No 1 (2016): Jurnal Informatika
Publisher : Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (12.306 KB) | DOI: 10.24198/jin.v1i1.10995

Abstract

Bayi berat lahir rendah akan mengalami banyak masalah karena belum siapnya hidup diluar kandungan. Hal tersebut  menyebabkan angka kesakitan dan angka kematian pada bayi meningkat. Data mining dapat digunakan untuk mengetahui penilaian kemampuan bertahan lebih dini pada bayi berat lahir rendah. Jaringan syaraf tiruan backpropagation sebagai teknik dari data mining dapat digunakan untuk menganalisis data sehingga dapat memprediksi kemampuan bertahan pada bayi berat lahir rendah. Pada paper ini dibangun suatu sistem berbasis jaringan syaraf tiruan backpropagation untuk menilai tinggi atau rendahnya kemampuan bertahan pada bayi berat lahir rendah. Dari sistem yang dibuat memiliki tingkat keakuratan untuk menilai kemampuan bertahan bayi berat lahir rendah sebesar 83,33%.
Co-Authors Erick Paulus Juli Rejito Riva Farabi Sandy P. Kusuma