Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Pelatihan Membuat Desain Flyer Produk Makanan Menggunakan Aplikasi Canva bagi Siswa SMK Tirtajaya Depok dengan Universitas Gunadarma Nusyirwan, Nurul Hidayati; Wati, Sutresna; Widiyaningsih, Wiwied; Lailasari, Mita; Hartadi, Raden Andhika Prihestira; Wahyuningrum, Maria Y Aryati; Kusumaningrum, Jennie; Rasyid, Arief Fadhlurrahman; Sutrisno, Eny Rahayu
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 3 No. 11 (2026): Januari
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v3i11.3850

Abstract

Pelaksanaan Tri Dharma Perguruan Tinggi mencakup pengajaran, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat sebagai wujud kontribusi perguruan tinggi dalam mencerdaskan kehidupan bangsa. Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi sebagai bagian dari Universitas Gunadarma, menyelenggarakan kegiatan pengabdian masyarakat pada Periode Awal Tahun Ajaran (PTA) 2025/2026 yang dilaksanakan di SMK Tirtajaya Depok. Kegiatan ini bertujuan untuk memberikan pengenalan dan pelatihan desain flyer produk makanan menggunakan aplikasi Canva kepada siswa dan siswi sebagai bahan dari penguatan kompetensi di bidang sistem informasi. Metode pelaksanaan kegiatan dilakukan secara luring melalui penyampaian materi dan praktik langsung oleh Tim Abdimas Gunadarma. Materi pelatihan meliputi teori konsep desain, pengenalan fitur dan bagian Canva, khususnya fitur Design, Elements, Text dan Upload yang digunakan untuk mendukung proses pembuatan desain visual. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa siswa mampu memahami penggunaan dasar Canva serta meningkatkan kreativitas dalam merancang flyer produk makanan yang menarik dan informatif. Dengan demikian, Canva dapat dimanfaatkan sebagai media desain grafis yang efektif dalam mendukung pembelajaran dan pengembangan keterampilan digital siswa SMK Tirtajaya Depok.
Sistem Absensi Real-Time Berbasis Face Recognition Menggunakan YOLOv4 Dan OpenCv Rasyid, Arief Fadhlurrahman; Fauzi, Alfharizky
Jurnal Pendidikan, Sains Dan Teknologi Vol. 5 No. 2 (2026): April-Juni
Publisher : CV. ITTC INDONESIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47233/jpst.v5i2.4611

Abstract

Digital transformation in attendance data management still faces several challenges, particularly related to low accuracy, potential fraud, and inefficiency in conventional methods such as manual signatures or ID-based systems that are vulnerable to misuse. This study aims to develop an automated attendance system based on face recognition to improve accuracy, efficiency, and reliability in real-time attendance recording. The method used in this study is a deep learning approach employing the YOLOv4 algorithm, implemented using the Python programming language and supported by the OpenCV library for digital image processing. The system is designed to detect and recognize user faces directly through a camera device. The research stages include requirement analysis, system architecture design, model development, system implementation, and performance evaluation using metrics such as precision, recall, and accuracy. The analysis technique is based on a confusion matrix to evaluate the system's ability to classify facial data accurately and consistently. The experimental results show that the system can operate in real-time with a precision of 91.81%, recall of 100%, and accuracy of 92.03%, indicating a high level of performance in face detection and recognition. In addition, the system demonstrates good stability under various lighting conditions and face positions, making it suitable for implementation in educational institutions and workplaces as a modern, secure, and efficient attendance solution.