Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Paradigma
Nicolas Jacky Pratama Hasan
Universitas Multi Data Palembang
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengenalan Web Ai Chatgpt (Generative Pre-Trained Transformer) Oleh Openai Di Smp Indriasana Palembang Alwin Marcellino; Dicky Ryanto Fernandes; Fionna Caroline; Nicolas Jacky Pratama Hasan; Yosefa Camilia Moniung; Muhammad Rizky Pribadi
Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Vol. 3 No. 2 (2023): Edisi Juli 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/abdi.v3i2.8351

Abstract

ChatGPT oleh OpenAI merupakan contoh teknologi Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) yang dapat berinteraksi dengan pengguna melalui chat. ChatGPT seringkali terdengar di kalangan masyarakat saat ini, maka dari itu dilakukan pengabdian mengenai ChatGPT kepada siswa-siswi SMP Indriasana Palembang. Kegiatan pengabdian ini bertujuan untuk mengenalkan siswa-siswi pada ChatGPT sebagai asisten virtual yang dapat memudahkan kehidupan sehari-hari dalam memperoleh informasi, menjelaskan cara penggunaan ChatGPT, kekurangan dan kelebihannya, serta berbagai pengawasan yang harus dilakukan guna mencegah penyalahgunaan teknologi tersebut. Kegiatan pengabdian ini dilakukan dengan metode penyampaian materi yang interaktif dan pelatihan menggunakan platform ChatGPT kepada siswa-siswi yang didampingi langsung oleh Tim Pengabdian. Penggunaan ChatGPT dalam kehidupan sehari-hari memiliki potensi besar untuk meningkatkan pelayanan dan memberikan manfaat bagi masyarakat dari berbagai kalangan usia.Kata kunci: Artificial Intelligence, Asisten Virtual, ChatGPT, OpenAI, Teknologi.
Classification of Dog Emotion Using Transfer Learning on Convolutional Neural Network Algorithm Steven Tribethran; Nicolas Jacky Pratama Hasan; Abdul Rahman
Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 26 No. 2 (2024): September 2024 Period
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/p.v26i2.5295

Abstract

Recognizing your pet's emotions are very important to improve health, welfare and to detect certain diseases in the animal. The emotions in question are categorized into four categories, namely anger, happiness, calmness, and sadness. The model is designed by utilizing transfer learning techniques using the VGG16 architecture to perform image feature extraction for dog emotion classification based on the image of the animal's facial expression. The research produced an accuracy value of 96.72% on the training set and 88.05% on the validation set, as well as an average F1-Score value of 84.30% on the test set. This research shows the great potential of utilizing transfer learning in dog emotions classification and contributes to more advanced emotion recognition techniques to improve pet’s welfare.
Co-Authors Abdul Rahman Alwin Marcellino Dicky Ryanto Fernandes Fionna Caroline Muhammad Rizky Pribadi Steven Tribethran Yosefa Camilia Moniung