Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Hilirisasi IPTEKS (JHI) CHIPSET (Journal on Computer Hardware, Signal Processing, Embedded System and Networking)
Agung Wibowo Ardiyanta Surbakti
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Dentistry Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Public Health Veterinary Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PENINGKATAN KETERTARIKAN DAN PENGETAHUAN SISWA/I DALAM MEMPELAJARI BAM MELALUI PENGEMBANGAN MEDIA AJAR INTERAKTIF Muhammad Ilhamdi Rusydi; Pepi Putri Utami; Muhammad Fikri; Agung Wibowo Ardiyanta Surbakti; Pratama Halim; Aulia Rahman
Jurnal Hilirisasi IPTEKS Vol 2 No 4.b (2019)
Publisher : LPPM Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (422.446 KB) | DOI: 10.25077/jhi.v2i4.b.313

Abstract

Media ajar memiliki peranan dalam peningkatan prestasi belajar siswa. SDN No. 14 Pauh, Padang, mengalami permasalahan dalam pelaksanaan kelas Budaya Alam Minangkabau (BAM). Mata pelajaran yang merupakan muatan lokal daerah Sumatera Barat ini tidak hanya kekurangan referensi namun juga kesulitan dalam mengembangkan media ajar. Hal tersebut berdampak terhadap ketertarikan siswa/i di dalam kelas. Tulisan ini menjelaskan pengaruh media ajar interaktif yang dirancang terhadap ketertarikan siswa/i dalam mengikuti pelajaran BAM. Sampel sebanyak 22 siswa kelas 4. Materi ajar yang dibahas adalah pakaian adat, randai, silek, rumah gadang dan seni ukir Minangkabau. Kegiatan dilaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2018/2019. Terdapat dua media ajar utama yang dikembangkan, yaitu laman www.sibuyuang.com dan museum mini yang disebut Pojok Minangkabau. Laman website memiliki beberapa fitur selain materi ajar berupa teks, yaitu video interaktif, permainan edukatif dan buku pop-up ber-teknologi Augmented Reality. Pojok Minangkabau menawarkan konsep museum mini dengan beberapa koleksi khas minangkabau seperti ukiran, peralatan musik dan pakaian. Implementasi media ajar telah dilakukan sebanyak enam kali. Empat pertemuan pertama digunakan untuk mengevaluasi ketertarikan siswa menggunakan strategi hand signal sedangkan dua pertemuan terakhir berhubungan dengan pengetahuan siswa berdasarkan ujian lisan dan ujian tertulis. Uji T digunakan untuk mengevaluasi hipotesis dengan tingkat keyakinan 5%. Dari empat kali pertemuan pertama, didapatkan ketertarikan siswa/i setelah menggunakan media ajar interaktif lebih besar daripada sebelum menggunakan. Hal yang sama juga ditemukan pada evaluasi terhadap pengetahuan siswa pada dua pertemuan terakhir. Hasil tersebut memperlihatkan bahwa media ajar yang dikembangkan telah berhasil meningkatkan ketertarikan dan pengetahuan siswa/i dalam mempelajari pelajaran BAM.
Penghitung Pengunjung dan Deteksi Masker Menggunakan OpenCV dan YOLO Agung Wibowo Ardiyanta Surbakti; Rahmi Eka Putri
CHIPSET Vol. 3 No. 02 (2022): Journal on Computer Hardware, Signal Processing, Embedded System and Networkin
Publisher : Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/chipset.3.02.83-93.2022

Abstract

The spread of COVID-19 that occurs through droplets can be avoided by reducing contact between individuals, so it is necessary to limit visitors, especially in crowded places such as shopping centers to avoid transmission between visitors. This study utilizes YOLOv3 object detection to recognize objects from camera image input, which is implemented on the Raspberry Pi 4, to identify visitors and use masks. The results of the identification of human objects will be calculated to determine the number of visitors at the shopping center. Then a buzzer sound warning is given when visitors are not wearing masks, if visitors exceed the capacity limit, they are also given a warning via an android application to the building manager. The results of the model detection show the mAP value of 77.92% for 3 classes of mask objects, without masks and humans.
Co-Authors Aulia Rahman muhammad fikri Pepi Putri Utami Pratama Halim Rusydi, Muhammad Ilhamdi