cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Amanulloh Mz
Contact Email
top.rampublisher@gmail.com
Phone
+628557068499
Journal Mail Official
top.rampublisher@gmail.com
Editorial Address
Jalan Beji No. 01. RT.003/RW.001 Ds. Sawiji Kec. Jogoroto Kab. Jombang, Jawa Timur, Indonesia. 61485
Location
Kab. jombang,
Jawa timur
INDONESIA
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan
Published by RAM PUBLISHER
ISSN : 30901626     EISSN : 30323991     DOI : -
Core Subject : Humanities, Science, Engineering,
Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan or in English the publication title Information Systems, Engineering and Applied Technology is an open access journal committed to publishing high quality research articles in the fields of Information Systems, Informatics, Digital Communication Information Technology, Tourism Technology, Transportation Technology, Agricultural Technology, Plantations, Fisheries, Marine, Environmental Technology, Artificial Intelligence, Mechanical Engineering, Electrical Engineering, Industrial Engineering and Civil Engineering. Published 4 X (Times) a year in January, April, July, and October. SITEKNIK accepts and selects quality articles and focuses on providing the best service for writers. SITEKNIK is committed to being a leading platform for researchers to share their innovative findings. We also provide a fast and transparent review process to ensure the quality and originality of each published article.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 121 Documents
 9   10   11   12   13 
Implementasi Teknologi Mediapipe Menggunakan Metode CNN Berbasis Website Untuk Pengamanan VVIP Dalam Mobil M. Ilham AlFatrah; Hery Sudaryanto; H. A. Danang Rimbawa
SITEKNIK: Sistem Informasi, Teknik dan Teknologi Terapan Vol. 2 No. 3 (2025): July
Publisher : RAM PUBLISHER

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi gestur tangan berbasis MediaPipe dan Convolutional Neural Network (CNN) guna meningkatkan efektivitas pengamanan VVIP. Mengingat ancaman modern yang semakin kompleks, sistem ini dirancang untuk mendeteksi gestur darurat secara real-time dan memungkinkan respons cepat. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan dataset gestur tangan, anotasi data menggunakan MediaPipe, dan pelatihan model CNN di Google Colab. Kinerja model dievaluasi dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Pengujian juga dilakukan dalam berbagai kondisi, seperti pencahayaan rendah dan gerakan cepat, untuk menilai ketangguhan sistem di dunia nyata. Hasilnya, sistem ini berhasil mendeteksi gestur tangan darurat dengan akurasi tinggi dan kecepatan kurang dari satu detik. Kinerja optimal, dengan akurasi mendekati 100%, tercapai pada kondisi pencahayaan yang baik. Meskipun akurasi sedikit menurun pada kondisi ekstrem, integrasi sistem pada platform website memungkinkan pengawasan dan pengambilan keputusan cepat di pusat komando. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi MediaPipe dan CNN adalah solusi inovatif, namun optimasi lebih lanjut tetap dibutuhkan.

Page 13 of 13 | Total Record : 121

 9   10   11   12   13 

Filter by Year

2024 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 3 (2026): July Vol. 3 No. 2 (2026): April Vol. 3 No. 1 (2026): January Vol. 2 No. 4 (2025): October Vol. 2 No. 3 (2025): July Vol. 2 No. 2 (2025): April Vol. 2 No. 1 (2025): January Vol. 1 No. 2 (2024): July Vol. 1 No. 1 (2024): January