No abstract

Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu jenis neural network yang biasa digunakan pada data image. CNN bisa digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek pada sebuah image. Penelitian ini akan melakukan perbandingan jumlah epoch dan steps per epoch dalam melakukan klasifikasi gambar untuk mendapatkan nilai keakuratan yang tinggi. Dataset yang digunakan terdiri dari dua kategori, yaitu anjing dan kucing. Masing-masing kategori terdapat 100 gambar. Gambar yang digunakan berukuran 32 x 32 pixel. Pada tahap pengujian, epoch yang digunakan berjumlah 25 dan 50 serta jumlah steps per epoch 10 dan 20. Kesimpulan yang didapatkan adalah semakin banyak jumlah epoch dan steps per epoch maka semakin tinggi juga tingkat akurasi pelatihan yang didapatkan

Keberadaan desa wisata mampu meningkatkan taraf perekonomian masyarakat yang tinggal di pedesaan. Produk-produk inovatif yang dihasilkan menyerap komoditas pertanian dan peternakan masyarakat yang selama ini kurang memberikan nilai secara ekonomi. Hanya saja, pengelola desa wisata masih berhadapan dengan berbagai tantangan, dari segi infrastruktur maupun keterampilan manajerial dan pemasaran. Salah satu strategi memasarkan Kawasan desa wisata adalah menggunakan pemasaran digital (digital marketing). Pemasaran digital adalah penggunaan teknologi untuk membantu kegiatan pemasaran dalam rangka meningkatkan pengetahuan pelanggan dengan mencocokkan kebutuhan mereka. Pelatihan ini dilaksanakan oleh dosen dan civitas akademika prodi Bisnis Digital Politeknik Akbara Surakarta, hal ini bertujuan untuk memberikan pengetahuan mengenai pemahaman dasar mengenai pemasaran digital beserta praktiknya. Kendala yang dialami selama pelatihan adalah jaringan internet yang masih belum stabil. Sementara peserta yang merupakan pengelola dan relawan desa wisata Banyuanyar antusias mengikuti setiap sesi pelatihan dan praktik-praktiknya. Selanjutnya pengetahuan dan keterampilan yang diperoleh dalam pelatihan ini akan ditindaklanjuti dalam beberapa program pemasaran digital untuk memasarkan wisata desa Banyuanyar beserta produk-produk masyarakat setempat.

Foto atau gambar yang diposting di Instagram dapat menunjukkan kepribadian penggunanya. Convolutional Neural Network (CNN) memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi kepribadian dari sumber data gambar. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah dimensi gambar pada data training berpengaruh terhadap prediksi kepribadian berdasarkan gambar yang diposting di Instagram menggunakan CNN. Dataset yang digunakan berupa gambar yang terdiri dari 376 data training dan 93 data testing. Data training bersumber dari Instagram dan Google Image dengan jenis gambar yang sama namun dimensi gambar yang berbeda. Penelitian ini akan melakukan perbandingan proses training dengan gambar yang bersumber dari Instagram dan Google Image. Hasil penelitian yang didapatkan adalah tingkat akurasi pada proses training dengan data yang bersumber dari Instagram dan Google Image adalah 100% dan 99,6% dengan waktu training yang lebih lama pada sumber data Google Image. Pengujian dilakukan dengan menginputkan 93 gambar ke arsitektur CNN yang telah dibuat. Hasil pengujian adalah sebanyak 93 gambar diprediksi benar sebagai kepribadian Agreeableness dengan data training bersumber dari Instagram dan 92 gambar diprediksi benar dengan data training bersumber dari Google Image. Kesimpulan yang didapatkan adalah dimensi gambar pada data training tidak berpengaruh secara signifikan terhadap prediksi kepribadian berdasarkan gambar yang diposting di Instagram.