Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Speedy Vision-based Human Detection Using Lightweight Deep Learning Network Aktama, Gede Erik; Manoppo, Franky; Simbolon, Rosdiana; Laloan, Adityo Clinton; Sumendap, Andreas; Putro, Muhamad Dwisnanto
PROtek : Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Vol 11, No 2 (2024): Protek : Jurnal Ilmiah Teknik Elektro
Publisher : Program Studi Teknik Elektro Universitas Khairun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/protk.v11i2.7030

Abstract

Person detection plays a role as the initial system of video surveillance analysis with various implementations, such as activity analysis, person re-id, behavior analysis, and tracking analysis. The demand for efficient models drives a deep learning architecture with a superficial structure that can operate in real-time. You look only once (YOLO) object detection has been presented as an accurate detector that can operate in real-time. The speed limitation, huge computation cost, and abundant parameters still leave vital issues to improve the efficiency of this architecture. Lightweight human detection is proposed by utilizing the YOLOv5n framework. Modifying layer depth promotes a detection system that can operate fast and without stuttering. As a result, the proposed detector has satisfactory performance and is competitive with existing models. It achieves a mAP of 45.2%, closely competing with other person detectors. Additionally, it can run fast without stumbling at 26 frames per second. The detector's speed offers the advantage of this work that it can be feasibly implemented on a cpu device without a graphics accelerator.
ANALISIS KUALITAS WEBSITE KEMENTERIAN AGAMA RI PROVINSI PAPUA BARAT MENGGUNAKAN METODE WEBQUAL 4.0 Awal, Awal; Panda Putra, Julius Nabaiho; Sumendap, Andreas
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Vol 10, No 1: Juni 2025
Publisher : Politeknik Sukabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31544/jtera.v10.i1.2025.63-70

Abstract

Metode WebQual 4.0 digunakan dalam penelitian ini untuk menilai kualitas situs web Kementerian Agama RI Provinsi Papua Barat. Kualitas website sangat penting untuk layanan publik yang efisien dan transparan. Metode kuantitatif yang digunakan. Data dikumpulkan melalui survei dan dianalisis menggunakan Model Persamaan Struktural (SEM) yang didasarkan pada Partial Least Squares (PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas informasi tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan pengguna; sebaliknya, dua faktor interaksi layanan dan kemudahan penggunaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan pengguna. Sebuah nilai R 2 sebesar 0,125 menunjukkan bahwa model memiliki kapasitas prediksi yang rendah. Untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, penelitian ini menyarankan peningkatan kualitas interaksi layanan dan kemudahan penggunaan. Selain itu, kualitas informasi harus ditingkatkan agar menjadi lebih relevan dan dapat diandalkan. Penelitian ini membantu Kementerian Agama RI meningkatkan kualitas situs web mereka untuk memenuhi kebutuhan masyarakat.