Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Nano, Karno
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PELATIHAN PEMBUATAN WEB GRATIS MENGGUNAKAN GOOGLE SITES DI MTs YAYASAN MATLAUL ANWAR NURUL KAMAL (YAMANKA) KABUPATEN BOGOR Sahrul Bahri, Dede; Susila, Atang; Nano, Karno
KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2024): KOMMAS: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Publisher : KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dunia Pendidikan pada zaman sekarang, pada zaman di mana perkembangan teknologi semangat pesat mau tidak mau suka atau tidak suka dunia Pendidikan harus ikut serta mengikuti perkembangan teknologi. Perkembangan teknologi ini sangat mempengaruhi kebijakan yang diambil oleh Para pimpinan yang bergerak di dunia Pendidikan khusunya yang menjadi pimpinan di lemabaga Pendidikan baik tingkat sekolah dasar (SD), sekolah menengah perrtama (SMP) maupun sekolah menengah atas (SMA). Pelaksanaan Kegiatan Belajar di sekolah (KBM) sekarang ini sudah melepaskan diri dari cara-cara manual dengan penggunaan kertas dan mulai beralih ke penggunaan teknologi, namun hal ini tidak semua Lembaga Pendidikan atau sekolah memiliki kemampuan untuk beradaptasi terhadap perubahan. Seperti juga yang terjadi pada sekolah Yayasan Matlaul Anwar Nurul kamal (YAMANKA) di mana guru-guru memiliki keterbatasan dalam penggunaa teknologi (aplikasi) dalam  prose KBM nya, kondisi ini yang mendorong kami untuk melaksanakan Pelatihan aplikasi untuk pembelajaran dengan Google Sites dengan tujuan agar guru-guru YAMANKA memiliki kemampuan dalam menggunakan aplikasi produk google dalam proses KBM. Dalam prosesnya ternyata guru-guru sangat antusias mengikuti pelatihan ini dan merasa puas.Kata kunci: Google, Google Sites, KBM 
Perbandingan Model Deep Learning Untuk Prediksi Klasifikasi Jenis Batik Suradiradja, Kahfi Heryandi; Nano, Karno
InComTech : Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 14, No 2 (2024)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/incomtech.v14i2.19651

Abstract

Keanekaragaman budaya menjadi identitas bangsa Indonesia, keanekaragaman budaya sebagai bagian landasan dalam membangun identitas bagi bangsa Indonesia. Pemanfaatan batik menjadi salah satu bagian warisan budaya Indonesia adalah menjadi bagian dalam membangun nation brand. Tidak semua penduduk Indonesia mengingat berbagai motif batik yang beraneka ragam dan dengan harapan generasi muda turut menjaga dan selalu mencintai batik sebagai budaya bangsa. Pada penelitian ini membandingkan model prediksi klasifikasi citra dengan algoritma deep learning. Objek dari kajian ini adalah motif batik yang bersumber dari dataset citra batik. Tujuan dari penelitian ini, mengidentifikasi algoritma deep learning yang cocok dalam membuat model untuk mengklasifikasikan 15 jenis motif batik. Tahapan metode penelitian yakni analisa pemahaman terhadap terhadap masalah pengklasifikasian motif batik. Pengambilan data citra diambil dari publikasi dataset batik berupa data citra. Selanjutnya proses beberapa arsitektur algoritme deep learning yakni Simple CNN, RESNET50 V2, VGG16, MobileNet dan Inception V3. Pengukuran evaluasi menggunakan metric akurasi dan MSE untuk mendapatkan model arsitektur dengan hasil yang terbaik. Hasilnya diperoleh dengan tingkat akurasi terbaik pada algoritme RESNET50 V2 sebesar 86,36% dan memiliki nilai error MSE sebesar 0,0151. Kontribusi dari penelitian ini adalah model klasifikasi menggunakan algoritme deep learning CNN dengan arsitektur RESNET50 V2 direkomendasikan bagi pengembang sistem aplikasi ataupun device dalam mengklasifikasi 15 jenis motif batik.
Co-Authors Atang Susila Sahrul Bahri, Dede Suradiradja, Kahfi Heryandi