Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

Penguatan Kapasitas Digital Melalui Pelatihan Desain Grafis Pada Komunitas Perempuan (Studi Kasus Fatayat Nu Ranting Losari Lor) Bahiyah, Nurul; Agustin, Afiqoh; Farhatuaini, Lia; Purnomo, Heru; Darwan, Darwan; Saluky, Saluky; Pamuji, Agus; Morin Prita Laura; Azzahra, Melia
TERAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Sosial Budaya Vol. 1 No. 2 (2025): TERAS: Jurnal Pengabdian Masyarakat Sosial Budaya, Mei 2025
Publisher : Gema Cendekia Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.71094/teras.v1i2.111

Abstract

Pelatihan desain grafis Canva merupakan salah satu pelatihan yang dapat memberikan keterampilan dan pengetahuan kepada peserta pelatihan untuk membuat desain grafis yang menarik, kreatif, dan informatif. Canva merupakan aplikasi desain grafis yang mudah digunakan dan memiliki berbagai fitur yang lengkap. Oleh karena itu, pelatihan desain grafis Canva dapat menjadi pilihan yang tepat bagi berbagai kalangan, mulai dari pelajar, mahasiswa, hingga pekerja profesional. Salah satunya Fatayat NU Ranting Losari Lor. Metode pengabdian Service Learning. Materi yang diberikan kepada peserta tentang bagaimana merancang, mengelola elemen multimedia (text, gambar, suara dan video) menggunakan aplikasi Canva. Tujuan dari pelaksanaan program pengabdian masyarakat ini adalah untuk memberikan pengetahuan dasar kepada peserta dalam membuat karya grafis, meningkatkan kompetensi melek teknologi bagi peserta dan meningkatkan kemampuan pengurus dan anggota Fatayat dalam bidang desain grafis. Hasil Evaluasi kegiatan yang dilakukan yaitu pembagian kuisioner dengan beberapa indikator yaitu kemudahan penggunaan, kejelasan materi yang disampaikan, dan manfaat yang dirasakan oleh peserta. Pelatihan ini dapat menambah wawasan dan ilmu pengetahun bagi anggota Fatayat NU Rating Losari Lor. Saran yang dapat diberikan yaitu adanya pelatihan berkelanjutan agar anggota Fatayat NU Rating Losari Lor. dapat memaksimalkan ilmu yang telah disampaikan.
Penerapan Normalisasi Histogram untuk Peningkatan Kontras Pencahayaan pada Pengamatan Visual CCTV Saluky, Saluky; Marine, Yoni; Bahiyah, Nurul
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 8, No 3 (2023)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v8i3.4929

Abstract

Low Contrast can cause low image quality and make it difficult for proper image analysis. One technique to improve image quality is to increase the lighting contrast. One method that is often used is histogram normalization, which can increase image contrast by balancing the distribution of pixels across a range of pixel values. The purpose of this research is to apply the histogram normalization method to images and compare the results before and after the normalization process. The images used in this study are self-made images and images from public databases. The results of the study show that normalized histograms can increase image contrast and improve low image quality due to inadequate lighting. Thus, histogram normalization can be used as a technique to improve image quality in various applications, including medical image processing, satellite image processing, and security surveillance.
A Review Learning Media Development Model Saluky; Marine, Yoni
International Journal of Technology and Modeling Vol. 1 No. 2 (2022)
Publisher : Etunas Sukses Sistem

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63876/ijtm.v1i2.7

Abstract

This study aims to review various models of ICT-based learning media development. This study covers several development models such as ADDIE, SAM, RADD, Agile Development Model, Spiral Model, and DADD. The purpose of this research is to evaluate the advantages and disadvantages of each model and provide the best recommendations for the development of effective and efficient learning media. The results of this study are expected to contribute to the development of ICT-based learning media in the future.
Revolutionizing Natural Language Processing (NLP): Cutting-edge Deep Learning Models for Chatbots and Machine Translation Arif, Muhamad; Saefurohman, Asep; Saluky
International Journal of Technology and Modeling Vol. 3 No. 1 (2024)
Publisher : Etunas Sukses Sistem

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63876/ijtm.v3i1.111

Abstract

Natural Language Processing (NLP) has undergone a transformative evolution with the advent of deep learning, enabling significant advancements in chatbots and machine translation. This article explores state-of-the-art deep learning models, including Transformer-based architectures such as GPT, BERT, and T5, which have revolutionized the way machines understand and generate human language. We analyze how these models enhance chatbot interactions by improving contextual understanding, coherence, and response generation. Additionally, we examine their impact on machine translation, where neural models have surpassed traditional statistical approaches in accuracy and fluency. Despite these advancements, challenges remain, including computational costs, bias mitigation, and real-world deployment constraints. This article provides a comprehensive overview of recent breakthroughs, discusses their implications, and highlights future research directions in NLP-driven AI applications.
Predicting Crop Water Requirements Using IoT Sensor Data for Deep Learning Saluky, Saluky; Fatimah, Aisya
Smart Techno (Smart Technology, Informatics and Technopreneurship) Vol. 7 No. 2 (2025)
Publisher : Primakara University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59356/smart-techno.v7i02.151

Abstract

Optimasi irigasi merupakan faktor krusial dalam meningkatkan produktivitas pertanian dan efisiensi penggunaan sumber daya air. Penelitian ini mengusulkan pendekatan berbasis deep learning untuk memprediksi kebutuhan air tanaman menggunakan data dari sensor IoT. Sistem ini mengumpulkan parameter lingkungan secara real-time, seperti kelembaban tanah, suhu, kelembaban udara, dan radiasi matahari, yang kemudian diproses menggunakan model deep learning untuk menghasilkan rekomendasi irigasi yang akurat. Model dilatih dan dievaluasi menggunakan data historis sensor guna memastikan keandalan dalam berbagai kondisi iklim. Metode yang diusulkan bertujuan untuk meminimalkan pemborosan air sekaligus menjaga kadar kelembaban tanah yang optimal, sehingga meningkatkan kesehatan tanaman dan hasil panen. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model deep learning memiliki akurasi prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan sistem irigasi berbasis ambang batas konvensional. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan pertanian cerdas dengan mengintegrasikan teknologi IoT dan kecerdasan buatan untuk pertanian presisi.