Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

Pre-trained convolutional neural network-based algorithms: application for recognizing the age category Yamasari, Yuni; Anggraini, Lusiana; Qoiriah, Anita; Eka Putra, Ricky; Agustin Tjahyaningtijas, Hapsari Peni; Ahmad, Tohari
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 14, No 5: October 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v14.i5.pp3576-3587

Abstract

Cybercrime is a major issue in the current digital era, with one of its branches-cyber pornography-notably affecting Indonesia. Various efforts have been made to suppress or prevent this problem. One alternative solution involves using technological advances to recognize age ranges based on facial recognition. This age range recognition can be implemented to prevent users from accessing content that is not appropriate for their age. An optimal age-range recognition system is essential for this purpose. However, limited research has focused on this domain. Therefore, our research aimed to develop the best possible system. The proposed method applies a trained convolutional neural network (CNN) as a feature extractor to the artificial neural network (ANN) and k-nearest neighbor (K-NN) methods for age recognition based on facial images. By incorporating computational learning techniques, the system's performance is significantly enhanced, leveraging advanced algorithms to improve accuracy. The test results show that the performance of the pre-trained CNN-based ANN model is superior. This is indicated by the model's accuracy and F1-score, which were 11% and 0.11 higher, than the pre-trained CNN-based K-NN model. The error rate of the pre-trained CNN-based ANN model was also reduced by 0.11.
PELATIHAN MEDIA PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN CANVA UNTUK GURU MI AL AHMAD, KRIAN, SIDOARJO Naim Rochmawati; Yamasari, Yuni; Yustanti, WIyli; Qoiriah, Anita; Aviana, Anisah Nurul
Jurnal ABDI: Media Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 9 No. 1 (2023): JURNAL ABDI : Media Pengabdian Kepada masyarakat
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/abdi.v9i1.19853

Abstract

Dalam proses belajar mengajar, media pembelajaran berperan penting. Media pembelajaran yang interaktif membantu para siswa lebih mudah dalam memahami konten materi yang disampaikan para guru. Dengan kesadaran untuk meningkatkan kemampuan dalam membuat media pembelajaran agar kualitas pembelajaran semakin meningkat, para guru MI Al Ahmad, Krian, Sidoarjo, meminta pelatihan pembuatan media pembelajaran. banyak tool yang bisa digunakan, salah satunya adalah Canva. Dalam Canva, disediakan banyak fasilitas menu untuk membuat media pembelajaran yang interaktif. Untuk itu, pelatihan kali ini adalah memberikan pelatihan Canva bagi para guru MI Al Ahmad untuk meningkatkan kemampuan digital para guru MI Al Ahmad dalam membuat media pembelajaran yang interaktif. Metode kegiatan adalah dengan model ceramah dilanjutkan dengan praktikum menggunakan Canva. Hasil dari pelatihan ini adalah kemampuan para guru MI Al Ahmad dalam membuat media pembelajaran interaktif menggunakan Canva. Dari hasil evaluasi kegiatan disimpulkan bahwa pelatihan ini dapat dikatakan berhasil meskipun masih perlu penyempurnaan dalam kegiatan yang dilakukan. Hal ini diindikasikan dengan respon yang diberikan oleh guru MI Al Ahmad, sebagai peserta pelatihan, pada angket online yang dibagikan setelah selesai pelatihan.
Pelatihan Pemanfaatan Internet untuk Menunjang Kreativitas Guru dalam Penyampaian Materi secara Daring Yamasari, Yuni; Qoiriah, Anita; Yustanti, Wiyli; Rochmawati, Naim; Nurhidayat, Andi Iwan; Kurniawan, Ari
Abdimas: Papua Journal of Community Service Vol. 6 No. 1 (2024): Januari
Publisher : Lembaga Pengembangan dan Pengabdian Masyarakat Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33506/pjcs.v6i1.2749

Abstract