Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.953
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika) Jurnal Geografi Suluah Bendang: Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat GUYUB: Journal of Community Engagement Andalasian International Journal of Applied Science, Engineering, and Technology CONSEN: Indonesian Journal of Community Services and Engagement International Journal of Multidisciplinary Research of Higher Education (IJMURHICA) Journal of Hypermedia & Technology-Enhanced Learning Journal of Authentic Research
Sandra, Randi Proska
Universitas Negeri Padang
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Implementasi Yolov8 Dalam Sistem Deteksi Safety Helmets dan Safety Vests Berbasis Citra Digital di Area Konstruksi Rahmawati, Chindy; Huda, Yasdinul; Syafrijon; Sandra, Randi Proska
Journal of Authentic Research Vol. 5 No. 2 (2026): May
Publisher : LITPAM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/ttzpab07

Abstract

Industri konstruksi memiliki tingkat risiko kecelakaan kerja yang tinggi, dengan salah satu penyebab utamanya adalah kelalaian penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) seperti helm dan rompi keselamatan. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem deteksi otomatis penggunaan safety helmet dan safety vest menggunakan algoritma YOLOv8 yang diintegrasikan dengan framework Flask berbasis web. Metode pengembangan yang digunakan adalah CRISP-DM, mencakup pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan deployment. Dataset terdiri dari 1.756 citra dengan dua kelas (helmet dan vest), dibagi menjadi data latih (80%) dan validasi (20%). Model dilatih selama 50 epoch dengan YOLOv8n. Evaluasi kelayakan sistem dilakukan melalui tiga aspek: (1) uji validitas oleh 2 orang ahli media dan 2 orang ahli materi menggunakan instrumen Likert, (2) uji praktikalitas oleh 10 responden (pengawas proyek dan pekerja konstruksi) melalui angket respons pengguna, serta (3) uji efektivitas dengan membandingkan waktu deteksi dan akurasi antara sistem otomatis versus pengawasan manual selama 5 hari uji coba. Hasil pengujian model menunjukkan performa sangat baik dengan nilai precision 0,911, recall 0,918, mAP50 0,951, dan mAP50-95 0,755. Hasil evaluasi kelayakan menunjukkan bahwa sistem dinyatakan valid (skor rata-rata 4,5 dari 5), praktis (skor 86,5%), dan efektif (peningkatan efisiensi deteksi sebesar 73% dibandingkan metode manual). Dengan demikian, aplikasi berbasis web ini layak digunakan sebagai alat bantu pengawasan keselamatan kerja di lingkungan konstruksi.
Platform Adaptive Learning Berbasis NLP untuk Pembelajaran Literasi Siswa Disleksia Sekolah Dasar Cakranata, Raden Galuh Garhadi; Syafrijon, Syafrijon; Farell, Geovanne; Sandra, Randi Proska
Journal of Authentic Research Vol. 5 No. 2 (2026): May
Publisher : LITPAM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/j27kax12

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan platform pembelajaran berbasis web yang mengintegrasikan Adaptive Learning dan Natural Language Processing (NLP) untuk mendukung pembelajaran membaca dan menulis siswa sekolah dasar dengan gangguan disleksia. Permasalahan utama yang melatarbelakangi penelitian ini adalah terbatasnya platform pembelajaran digital yang mampu menyesuaikan materi, latihan, dan rekomendasi pembelajaran berdasarkan respons teks siswa disleksia. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak model Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan dengan antarmuka web AdaptLearn, backend berbasis Gin Framework, frontend berbasis Next.js, basis data PostgreSQL, cache Redis, serta keamanan autentikasi menggunakan bcrypt. Modul NLP digunakan untuk menganalisis jawaban teks siswa dan mengklasifikasikan tingkat pemahaman ke dalam kategori Paham, Cukup Paham, dan Belum Paham. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama sistem berjalan sesuai skenario black-box testing. Evaluasi model NLP menghasilkan accuracy sebesar 0,99 dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi pada seluruh kategori. Hasil usability testing menggunakan System Usability Scale memperoleh skor rata-rata 73,33 yang termasuk kategori baik dan acceptable. Dengan demikian, platform yang dikembangkan layak digunakan sebagai alternatif media pembelajaran literasi dasar yang lebih personal, adaptif, dan inklusif bagi siswa disleksia. This study aimed to develop a web-based learning platform integrating Adaptive Learning and Natural Language Processing (NLP) to support reading and writing instruction for elementary school students with dyslexia. The study was motivated by the limited availability of digital learning platforms that can adjust learning materials, exercises, and recommendations based on dyslexic students’ text responses. This research used the Waterfall software development model, consisting of requirements analysis, system design, implementation, testing, and maintenance. The system was implemented as the AdaptLearn web platform using a Next.js frontend, Gin Framework backend, PostgreSQL database, Redis cache, and bcrypt-based authentication security. The NLP module was designed to analyze students’ written responses and classify their understanding into three categories: Understanding, Partially Understanding, and Not Yet Understanding. The Adaptive Learning mechanism then used the NLP results and learning interactions to recommend remedial or advanced learning materials. The results showed that all major system functions performed as expected in black-box testing. NLP model evaluation produced an accuracy of 0.99, with high precision, recall, and F1-score across all categories. Usability testing using the System Usability Scale obtained an average score of 73.33, indicating good and acceptable usability. Therefore, the developed platform is feasible as an alternative digital learning medium that supports more personalized, adaptive, and inclusive literacy learning for students with dyslexia.
Implementasi Smart Contract Ethereum dengan Pendekatan Hybrid untuk Verifikasi Dokumen dan Transparansi pada Sistem Crowdfunding Beasiswa Aviola, Rawim Puja; Farell, Geovanne; Syafrijon, Syafrijon; Sandra, Randi Proska
Journal of Authentic Research Vol. 5 No. 2 (2026): May
Publisher : LITPAM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/rm4ggv60

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan smart contract Ethereum dengan pendekatan hybrid untuk memperkuat verifikasi dokumen dan transparansi pada sistem crowdfunding beasiswa. Permasalahan utama yang diangkat adalah rendahnya kepercayaan publik terhadap platform donasi pendidikan ketika dokumen persyaratan, status verifikasi, dan realisasi penggunaan dana hanya dikelola melalui basis data terpusat. Metode yang digunakan adalah penelitian pengembangan perangkat lunak dengan model prototype yang mencakup komunikasi kebutuhan, perencanaan cepat, pemodelan desain, konstruksi prototipe, serta penyerahan dan evaluasi umpan balik. Sistem dibangun menggunakan Next.js, SQLite, Prisma ORM, Solidity, Ethers.js, MetaMask, dan jaringan Ethereum Sepolia Testnet. Hasil penyusunan sistem menunjukkan bahwa arsitektur hybrid mampu memisahkan penyimpanan dokumen fisik secara off-chain dari pencatatan bukti integritas secara on-chain. Smart contract ScholarshipRegistry dirancang untuk mencatat hash dokumen, status verifikasi, alamat wallet verifikator, timestamp, dan log nominal donasi tanpa menggunakan mata uang kripto sebagai alat pembayaran. Fitur audit publik memungkinkan donatur dan masyarakat mencocokkan hash dokumen, memantau bukti pencairan dana, serta melaporkan indikasi kejanggalan. Secara kritis, blockchain meningkatkan integritas rekam jejak, tetapi tidak otomatis menjamin kebenaran substantif isi dokumen; karena itu validasi administratif, kontrol akses, dan mekanisme pelaporan publik tetap diperlukan. Penelitian ini berkontribusi pada model crowdfunding beasiswa yang lebih transparan, efisien, dan dapat diaudit. This study aims to implement an Ethereum smart contract using a hybrid approach to strengthen document verification and transparency in a scholarship crowdfunding system. The main problem addressed is the limited public trust in digital education donation platforms when eligibility documents, verification status, and fund realization records are controlled only through a centralized database. The study applied a software development method based on the prototype model, consisting of communication, quick planning, quick design modeling, prototype construction, and delivery with feedback evaluation. The prototype was developed using Next.js, SQLite, Prisma ORM, Solidity, Ethers.js, MetaMask, and the Ethereum Sepolia Testnet. The resulting design demonstrates that the hybrid architecture can separate physical document storage in an off-chain layer from integrity proof recording in an on-chain layer. The ScholarshipRegistry smart contract records document hashes, verification status, verifier wallet addresses, timestamps, and donation amount logs without using cryptocurrency as the payment instrument. The public audit feature enables donors and the public to compare document hashes, monitor disbursement evidence, and submit reports on suspected irregularities. Critically, blockchain improves the integrity of audit trails, but it does not automatically verify the substantive truth of uploaded documents; therefore, administrative validation, role-based access control, and participatory reporting remain necessary. This study contributes a transparent, cost-efficient, and auditable model for scholarship crowdfunding systems.
Co-Authors Agariadne Dwinggo Samala Ahmaddul Hadi Apriliyanti, Resti Aviola, Rawim Puja Azmi, Arafil Bayu Wijayanto Budi Sunaryo Cakranata, Raden Galuh Garhadi Dedy Irfan Dony Novaliendry Efrizon Efrizon Fadhli Ranuharja Farezi, Ridho Al Febriani, Natasya Fitrian, Rahmat Geovanne Farell Huda, Yasdinul Ika Parma Dewi Karina, Lani Dwi Kurniawan, Alan Lativa Mursyida Maiyenti, Elisa Marta, Rizkayeni Mubai, Akrimullah Muhammad Ismail Mursyida, Lativa Nerurkar, Pranav Prihantarto, Wikan Jaya Putri, Mutiara Amelia Putri, Yusra Aprila Rahmawati, Chindy Reihan Hanafi Wiyanatra Ryan Fikri Sriharta, M Sunaryo, Budi Suriani, Ari Syafrijon Syafrijon, Syafrijon Syamsi, Alkindi Wiyanatra, Reihan Hanafi Yasdinul Huda Yosi, Febri Zulfadli Zulfadli Zulfadli Zulfadli