Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.727
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JTP - Jurnal Teknologi Pendidikan Kasuari: Physics Education Journal (KPEJ) Bubungan Tinggi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Abdimas Prakasa Dakara Computing and Education Technology Journal kawanad Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi
Saputra, Novan Alkaf Bahraini
Pendidikan Komputer, Universitas Lambung Mangkurat
Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Physics Social Sciences Other

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Computing and Education Technology Journal

 1 
Perancangan Pendeteksi Wajah dengan Metode Haar Cascade dan Local Binary Pattern Berbasis OpenCV M. Andry Gunawan; Harja Santana Purba; Novan Alkaf Bahraini Saputra; Nuruddin Wiranda; Muhammad Hifdzi Adini
Computing and Education Technology Journal Vol 4, No 1 (2024): APRIL
Publisher : Pendidikan Komputer FKIP Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/cetj.v4i1.12332

Abstract

Pada era perkembangan ilmu dan teknologi saat ini penggunaan teknologi biometrik menjadi salah satu solusi teknologi yang tepat untuk digunakan sebagai sistem keamanan identitas dikarenakan dapat mengenali identitas seseorang secara tepat, cepat, akurat, dan konsisten. Salah satu sistem biometrik yaitu adalah Pengenalan wajah. Pertama, deteksi wajah merupakan bagian pertama dan terpenting dari berbagai jenis proses pemrosesan fitur wajah, seperti pengenalan wajah, pelacakan pose kepala, dan verifikasi wajah, dan masih banyak lagi. Kombinasi antara Haar Cascade dan LBPH memungkinkan untuk mendeteksi dan mengenali wajah dengan akurasi yang tinggi. Pertama, Haar Cascade digunakan untuk mendeteksi wajah dalam gambar atau video. Kemudian, setelah wajah berhasil dideteksi, LBPH digunakan untuk mengekstrak fitur wajah dan merepresentasikannya sebagai histogram. Akhirnya, histogram fitur ini dibandingkan dengan histogram fitur dari wajah yang telah diidentifikasi sebelumnya untuk mengenali identitas seseorang. Secara keseluruhan, pengenalan wajah menggunakan algoritma Haar Cascade dan LBPH dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti keamanan, pengawasan, dan mengenali wajah pada media sosial. Namun, perlu diingat bahwa teknologi ini memiliki kekurangan seperti sensitivitas terhadap cahaya, jarak, posisi wajah, dan ekspresi wajah, yang dapat mempengaruhi akurasi pengenalan wajah. Pengujian mendeteksi wajah berdasarkan posisi sudut wajah mendapatkan hasil sudut maksimal yang bisa dideteksi yaitu 22,5o kekiri/kenan dengan persentase 85%, dan sistem pengenalan menggunakan Local Binary Pattern Histogram diuji dangan 10 posisi wajah yang diambil secara acak dengan 2 waktu yang berbeda menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali wajah dengan tingkat akurasi menghasilkan rata-rata persentase keberhasilan 69%.
PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBASIS WEB DENGAN PENDEKATAN GAMIFIKASI PADA MATERI CSS DASAR Muhammad Agi Sahriza Daan Nur; Harja Santana Purba; Novan Alkaf Bahraini Saputra; Nuruddin Wiranda; Muhammad Hifdzi Adini
Computing and Education Technology Journal Vol 3, No 2 (2023): OKTOBER
Publisher : Pendidikan Komputer FKIP Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/cetj.v3i2.10700

Abstract

Pada pembelajaran yang menuliskan kode seperti CSS, seringkali terjadi pemisahan sumber belajar yang menyulitkan proses pembelajaran. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan pengembangan media pembelajaran interaktif berbasis web yang menyatukan sumber-sumber belajar tersebut dalam satu media. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran interaktif berbasis web dengan pendekatan gamifikasi pada materi dasar CSS. Pendekatan pembelajaran dengan gamifikasi dapat membuat proses belajar menjadi menarik dan menyenangkan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Research and Development dengan menerapkan model pengembangan ADDIE yang dibatasi yaitu analisis, perancangan, pengembangan, dan evaluasi. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan angket validasi media dan validasi materi. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis statistic deskriptif. Penelitian ini menghasilkan media berbasis web yang dikembangkan menggunakan teknologi HTML, CSS, JavaScript, Firebase, Ace Editor, dan Cropper JS. Elemen gamifikasi yang digunakan dalam penelitian ini mencakup exp, level, leaderboard, challenge, dan badges. Penelitian menunjukan bahwa media pembelajaran termasuk valid, dengan nilai validitas materi dalam kategori sangat valid dan nilai validitas media dalam kategori sangat valid. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa media pembelajaran interaktif berbasis web dengan pendekatan gamifikasi pada materi CSS dasar dinyatakan dapat digunakan untuk uji coba.
RANCANG BANGUN APLIKASI KUIS DENGAN FITUR EMBEDDING KUIS UNTUK MEMBANTU PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS WEB yogie prayoga; R. Ati Sukmawati; Novan Alkaf Bahraini Saputra; Harja Santana Purba; Muhammad Hifdzi Adini
Computing and Education Technology Journal Vol 4, No 1 (2024): APRIL
Publisher : Pendidikan Komputer FKIP Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/cetj.v4i1.12209

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah aplikasi  embedding kuis untuk membantu pengembangan media pembelajaran berbasis web dengan fitur embedding kuis yang dapat membantu pengembangan kuis pada media pembelajaran berbasis web, yang dikembangkan menggunakan metode extreme programming. Selanjutnya tujuan penelitian ini adalah menguji fungsionalitas aplikasi menggunakan black-box testing, dalam mengembangkan aplikasi ini digunakan metode Research and Development (R&D) dengan menggunakan model pengembangan perangkat lunak extreme programming dengan langkah perencanaan(Planning), perancangan(design), pengkodean (coding), dan uji coba (testing), pengembangan aplikasi embeding kuis untuk membantu pengembangan media pembelajaran berbasis web ini menggunakan framework laravel dengan bahasa pemrograman php, hasil dari penelitian ini adalah aplikasi kuis dengan fitur embedding yang dapat membantu mempercepat pembuatan media pembelajaran interaktif sehingga pengembang tidak lagi membuat fitur kuis, aplikasi ini diuji fungsionalitasnya menggunakan metode black-box testing dan didapat hasil 100% yang diinterpretasikan sangat baik.RANCANG BANGUN APLIKASI KUIS DENGAN FITUR EMBEDDING   KUIS UNTUK MEMBANTU PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS WEB
Implementasi Algoritma K-means untuk Prediksi Potensi Waktu Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Hasil Akademik Di Jurusan Pendidikan MIPA FKIP ULM Muhammad Ibnu Alkautsar; Harja Santana Purba; Novan Alkaf Bahraini Saputra; Nuruddin Wiranda; Rizky Pamuji
Computing and Education Technology Journal Vol 4, No 1 (2024): APRIL
Publisher : Pendidikan Komputer FKIP Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/cetj.v4i1.12328

Abstract

Manajemen pendidikan tinggi yang kompleks memerlukan inovasi untuk meningkatkan efisiensi waktu kelulusan mahasiswa. Permasalahan yang ada pada Jurusan Pendidikan MIPA FKIP ULM dalam memahami keterlambatan waktu kelulusan mahasiswa adalah belum adanya sistem dan metode yang efisien dalam memecahkan masalah keterlambatan ini. Sehingga dalam penelitian ini metode machine learning dengan algoritma klastering K-Means diusulkan untuk memecahkan masalah keterlambatan. Jenis data yang digunakan dalam penelitian adalah IPK dan SKS mahasiswa angkatan 2016 sampai 2019 dari semester 1 sampai 5. Dalam penggunaannya data tersebut harus di preprocessing terlebih dahulu agar, bisa diinputkan ke dalam algoritma K-Means. Output yang dihasilkan adalah klaster mahasiswa berdasarkan hasil akademik, dengan label klaster Tepat Waktu Cumlaude, Tepat Waktu Sangat Memuaskan, Tidak Tepat Waktu Sangat Memuaskan, dan Tidak Tepat Waktu Memuaskan. Dalam hasil evaluasi algoritmanya, K-means dinyatakan tidak dapat memecahkan permasalahan keterlambatan waktu kelulusan mahasiswa. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metode Davies-Bouldien Index yang menghasilkan skor sebesar 0,67 (tidak memuaskan). Lalu Adjusted Rand Index sebesar 0,17 (buruk). Namun dengan menggunakan metode Calinski-Harabasz Index, K-means memperoleh skor sebesar 338,28 yang berarti bahwa K-means cocok digunakan untuk klastering data hasil akademik. Hasil penelitian memberikan informasi tentang distibusi jumlah data mahasiswa, tren Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa, daftar mahasiswa setiap klaster potensi waktu kelulusannya.
Co-Authors Abdul Rasyied Adini, Muhammad Hifdzi Ahmad Riduan Alizhafya, Nova Nor Aminuddin Prahatama Putra Amirul Azis Ansari Muda Andi Ichsan Mahardika Ardhabilly, Muchammad Atiek Winarti Delsika Pramata Sari Delsika Pramata Sari Dewi Alfianti Dewi Dewantara, Dewi Emma Rosana Febriyanti Esty Hairina Harja Santana Purba Hasanah, Julita Husna, Risalatul Jamaludin Jamaludin Khair, Muhammad Sa'duddien Lestari, Putri Tari M. Andry Gunawan Mitra Pramita Mitra Pramita Muhammad Agi Sahriza Daan Nur Muhammad Ibnu Alkautsar Muhammad Iman Rizqullah Mustika Wati, Mustika Nabila Najmi Nana Sophia Lazuardi Nana Sophia Luzuardi Noor Fajriah, Noor Nurmalinda Nurmalinda Nurmalinda Nuruddin Wiranda Pamuji, Rizky Pramatasari, Delsika R. Ati Sukmawati R. Ati Sukmawati Rizky Pamuji Rusmansyah Rusmansyah, Rusmansyah Santana Purba, Harja Sugeng, Santoso Sukmawati, R Ati Syahmani Syahmani Syahril Hanla Azis Wiranda, Nurruddin Wiranda, Nuruddin Yasmine Khairunnisa Yogie Prayoga Yogo Dwi Prasetyo