Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Inovasi Peta Digital Peternakan dan Kesenian di Desa Kaligentong Boyolali Berbasis Web dan Android Rochmatika, Rizkha; Sasono, Sindung HW; Syamsul Hidayat, Sidiq; Hasan, Abu; Widodo, Slamet; Setyawan, Thomas Agung; Arif Bramantyo, Hutama; Mujahidin, Irfan; Apriantoro, Roni; Rochmanto, Raditya Artha
Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia Vol 4 No 1 (2024): JPMI - Februari 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpmi.1989

Abstract

Desa Kaligentong merupakan rintisan Desa Wisata Budaya sejak tahun 2017. Pemerintah membangun argo wisata untuk mendukung potensi dari desa. Terdapat 15 RT yang memiliki kelompok kesenian di Desa Kaligentong mulai dari seni tari, reog, rodat, dll. Selain itu, potensi lain terlihat dari sisi peternakan karena Boyolali terkenal dengan produk susu. Sehingga kedua potensi tersebut layak untuk dikembangkan agar lebih dikenal oleh masyarakat. Permasalahan selama ini adalah kondisi pengelolaan data dari Desa Kaligentong masih disajikan secara konvensional yaitu berbentuk data tertulis, kurang akurat dan informatif. Melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini tim pengusul memberikan solusi untuk mengimplementasikan peta digital kesenian dan peternakan yang menyajikan informasi secara akurat, informatif, serta bisa diakses melalui website dan aplikasi. Sistem pemetaan ini memperlihatkan titik-titik lokasi dan detail informasi mengenai kelompok kesenian dan peternakan. Manfaat yang didapatkan bagi perangkat desa yaitu memberikan kemudahan dalam pengelolaan pendataan potensi warga.
Optimizing Fall Detection System as an Early Warning System for the Elderly to Enhance Quality of Life Syamsul Hidayat, Sidiq; Fadhil; Mujahidin, Irfan; Mohammad Faizin Zaini; Rahmalisa Suhartina
Scientific Journal of Informatics Vol. 11 No. 2: May 2024
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/sji.v11i2.3716

Abstract

Purpose: The main objective of this research is to develop a fall detection system and improve rapid emergency response or early warning systems for falls in the elderly. Methods: In this research, the waterfall method was used for image analysis to detect falls with high accuracy. We also used Raspberry Pi 3, and OpenCV3 to set up a server to receive fall detection alerts and forward them to email. Results: This system integrated a camera mounted on a Raspberry Pi 3 to continuously monitor the area captured by the camera. In the fall detection system, the results of testing with data showed that the system accuracy was 72.22%, sensitivity 72.72%, and error 27.77%. Novelty: The approach this research adopted can be used in a variety of settings, including home healthcare, elderly care facilities, or places that require safety monitoring. With this system, we hope to improve rapid response in emergency situations, thereby protecting and improving the quality of life for people in need.