Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIMTEK Prosiding Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi (TAU SNAR- TEK)
Dadang Sujana
Universitas Islam Syekh-Yusuf
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Deep Learning Untuk Mendeteksi Kelelahan Pekerja Dadang Sujana; Sutresna Juhara; Monita Rahayu; Mahmudin Mahmudin; Maulana Fany Kurnia Pratama
Prosiding TAU SNARS-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi Vol. 2 No. 1 (2023): Prosiding TAU SNARS-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi 2023
Publisher : Fakultas Teknik dan Teknologi - TANRI ABENG UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/snarstek.v2i1.496

Abstract

Salah satu komponen penyebab kecelakaan kerja adalah human error. Kecelakaan kerja dapat terjadi ketika pekerja mengalami kelelahan baik secara fisik maupun mental. Indikator kelelahan yang digunakan pada penelitian ini adalah rasa kantuk. Mengantuk saat melakukan pekerjaan dapat menyebabkan menurunnya konsentrasi dalam bekerja yang tentunya akan berpengaruh peda produktivitas kerja dan dapat berakibat menimbulkan kecelakaan kerja. Tujuan penelitian ini adalah meminimalisir kecelakan yang terjadi pada lingkungan kerja terutama yang disebabkan oleh rasa kantuk sehingga bisa mencapai zero accident dengan melibatkan perkembangan teknologi. Metode yang digunakan adalah membuat rancangan sistem dengan bahasa phyton, algoritma CNN dan implementasi sistem menggunakan Raspberry Pi yang bisa mendeteksi mata bagi para pekerja atau karyawan untuk mengetahui rasa kantuk yang dapat dilihat dari seberapa sering menutup mata yang terdeteksi oleh kamera kemudian sistem akan bekerja dan mengirimkan sinyal alarm sebagai pengingat bagi pekerja untuk tetap fokus dalam bekerja sehingga tidak menghambat kelancaran produksi. Hasilnya adalah alat pendeteksi kelelahan (kantuk) dengan tahap scan wajah baik secara langsung menggunakan kamera maupun menggunakan foto, shape predictor, eye landmark yang sudah diuji coba menggunakan 15 sampel pekerja dengan tingkat akurasi alat sebesar 93%.
RANCANG BANGUN AUGMENTED REALITY PADA APLIKASI PEMBELAJARAN KOSAKATA BAHASA INGGRIS UNTUK SISWA SEKOLAH DASAR Galih Aditya Dwisevi; Dadang Sujana; Muhammad Khoirul Anam
JURNAL ILMIAH FAKULTAS TEKNIK Vol 6 No 1 (2026): Mei - Oktober 2026
Publisher : Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33592/jimtek.v6i1.9075

Abstract

English proficiency is an essential skill in the era of globalization, including for elementary school students who are building their basic vocabulary. Previous Augmented Reality (AR)-based studies mainly focused on material visualization and were limited to the development stage, without direct user testing. This study develops an AR-based English vocabulary learning application featuring three-dimensional objects, audio pronunciation, and interactive quizzes to enhance students’ motivation and comprehension. The application was developed using the ADDIE model with Unity and Vuforia, and implemented on Android devices. Feasibility testing was conducted through User Acceptance Testing (UAT) by teachers and End User Computing Satisfaction (EUCS) by 52 fifth-grade elementary school students. The UAT results indicated that all features functioned as designed, while the EUCS produced an average score of 4.36 (“Very Satisfied” category). This score is higher compared to students’ satisfaction with conventional learning, which tends to be monotonous, indicating that the application provides a more interactive, user-friendly, and effective learning experience.
Co-Authors Galih Aditya Dwisevi Mahmudin Mahmudin Maulana Fany Kurnia Pratama Muhammad Khoirul Anam Rahayu, Monita Sutresna Juhara