Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Information Technology Education Journal Journal of Digital Technology and Computer Science Innovation and Applied Education Journal
Risha Febrianti
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Ekspresi Wajah : Pendekatan Deep Learning dan OpenCV dengan Python Muhammad Ilham Suherman; Risha Febrianti; Fauziah; Novita Nurhidayah; Fadila Husnul Khatimah; Marwan Ramdhany Edy
Information Technology Education Journal Vol. 3, No. 3, September (2024)
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/intec.v3i3.5755

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi pendekatan Deep Learning dan OpenCV untuk mengembangkan sistem analisis sentimen ekspresi wajah menggunakan bahasa pemrograman Python. Ekspresi wajah merupakan bentuk komunikasi non-verbal yang penting dalam menggambarkan pikiran dan emosi seseorang. Dengan memanfaatkan teknologi Deep Learning dan OpenCV, penelitian ini bertujuan untuk memahami dan mengklasifikasikan emosi yang tersirat dalam ekspresi wajah dengan lebih akurat. Dataset gambar ekspresi wajah dikumpulkan dan digunakan untuk melatih model Deep Learning seperti Convolutional Neural Network (CNN) dan Deep Hybrid CNN (DHCNN). OpenCV dimanfaatkan untuk mendeteksi dan melacak wajah dalam gambar atau video. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat mengklasifikasikan ekspresi wajah seperti bahagia, sedih, marah, takut, dan terkejut dengan akurasi yang cukup baik. Evaluasi performa dan visualisasi hasil juga disajikan untuk memberikan wawasan tentang keakuratan dan keterbatasan sistem.
Analyze the Interactive Biography System of the President of Indonesia: Portfolio Yudha Nurfaiz; Khilma Zulfani Shobiyyah; Risha Febrianti; Dzaky Raihan Muharram
Journal of Digital Technology and Computer Science Vol. 2 No. 2 (2025): Mei 2025
Publisher : Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/digitech.v2i2.20253

Abstract

Interactive biography systems have become an important tool in introducing and understanding important figures in history. This article aims to analyze and describe an interactive biography system that focuses on Indonesian presidents. By utilizing various media, including text and images, the system offers an immersive learning experience and interacts with information about Indonesian leaders. Our analysis covers content structure, user interface, and interactivity, as well as their impact on people's understanding of history and leadership. By exploring the various features and technologies used in this system, this article provides an in-depth insight into how information technology can enrich historical learning and promote a better understanding of the role of leaders in the formation of the country. The conclusions of this analysis can provide valuable guidance for the development and improvement of future interactive biography systems.
Analisis Pengetahuan dan Keterampilan Mahasiswa terhadap Internet of Things dalam Metaverse Sri Irmayani; Risha Febrianti; Fitria Nur Dina Salam; Jannah, Devi Miftahul
Innovation and Applied Education Journal Volume 1, Issue 3, Oktober 2024
Publisher : PT. Lontara Digitech Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61220/iaej.v1i3.242

Abstract

Dalam menghadapi dinamika era digital yang terus berkembang, penelitian ini bersifat mendalam terhadap keterampilan mahasiswa terkait integrasi Internet of Things (IoT) dalam lingkungan Metaverse. Konteks permasalahan muncul dari kebutuhan untuk mengevaluasi pemahaman dan keterampilan mahasiswa yang menjadi kunci dalam memahami perubahan paradigma teknologi. Tujuan penelitian adalah untuk menganalisis sejauh mana mahasiswa memahami dan memiliki keterampilan terkait IoT dalam konteks Metaverse. Pendekatan kuantitatif digunakan dengan menggunakan kuesioner sebagai instrumen penelitian, dan sampel penelitian diambil dari populasi mahasiswa Universitas Negeri Makassar. Analisis data dilakukan dengan teknik analisis statistik yang sesuai. Hasil penelitian memberikan gambaran variabilitas tingkat keterampilan, dengan sebagian mahasiswa menunjukkan kemahiran yang tinggi, sementara sebagian lainnya memerlukan pengembangan lebih lanjut.
Co-Authors Dzaky Raihan Muharram Fadila Husnul Khatimah Fauziah Fitria Nur Dina Salam Jannah, Devi Miftahul Khilma Zulfani Shobiyyah Marwan Ramdhany Edy Muhammad Ilham Suherman Novita Nurhidayah Sri Irmayani Yudha Nurfaiz