Computer vision is a branch of artificial intelligence that uses digital images as input data. The stages of making computer vision are data collection, preprocessing, modeling, and testing. Test results are usually influenced by good modeling and data collection. Errors often occur in the data collection process so that data collection testing is needed before the modeling process using matlab or python. Therefore, this research aims to propose a data collection model with testing using a teachable machine. The datasets used are hijab syar'i, non syar'i and non hijab datasets because hijab is a trend among young people. However, many young people are not good at using their hijab in the pesantren area. So that the classification process is needed as a form of order in the pesantren. Datasets are obtained using web scraping methods on internet platforms such as pinterest, google image and instagram. The total dataset is 2,910 digital images of each class is 970.  Teachable machine can validate the dataset quickly by looking at the accuracy per class. With the best model in the configuration of epoch 50, batch size 64 and learning rate 0.0001. Where the accuracy of each class using teachable is hijab syar'i by 99%, non syar'i by 94% and non hijab 99% with a test sample of 146 digital images each.Abstrak: Visi Komputer merupakan cabang kecerdasan buatan yang menggunakan citra digital sebagai input data. Adapun tahapan pembuatan visi komputer ialah pengumpulan data, preprocessing, pembuatan model, dan pengujian. Hasil pengujian biasanya dipengaruhi oleh pembuatan model dan pengumpulan data yang baik. Kesalahan sering terjadi pada proses pengumpulan data sehingga dibutuhkan pengujian pengumpulan data sebelum proses pembuatan model dengan menggunakan matlab atau python. Oleh karenanya pada penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan model pengumpulan data dengan pengujian menggunakan teachable machine. Adapun dataset yang digunakan ialah dataset hijab syar'i, non syar'i dan non hijab dikarenakan hijab menjadi trend dikalangan anak muda. Akan tetapi banyak anak muda yang belum baik penggunaan hijabnya diarea pesantren. Sehingga diperlukan proses klasifikasi sebagai bentuk ketertiban didalam pesantren. Dataset didapat dengan menggunakan metode web scraping pada platform internet seperti pinterest, google image dan instagram. Total dataset ialah 2,910 citra digital masing masing class ialah 970.  Teachable machine dapat melakukan validasi dataset secara cepat dengan melihat akurasi per class. Dengan model terbaik pada konfigurasi epoch 50, batch size 64 dan learning rate 0.0001. Dimana Akurasi setiap class menggunakan teachable yaitu hijab syar'i sebesar 99%, non syar'i sebesar 94% dan non hijab 99% dengan sampel uji masing masing 146 citra digital.

No abstract

No abstract

2) ABSTRAK Down Payment (DP) merupakan pembayaran uang muka dalam suatu pembelian barang yang dilakukan dengan cara kredit, hal ini menyebabkan pemerintah menerapkan aturan terkait pembayaran Down Payment (DP) yang telah dikeluarkan oleh BI (PBI) No.18/16/PBI/2016 tentang Rasio Loan to Value (LTV) untuk Kredit Properti, Rasio Financing to Value (FTV). Proses pembayaran DP juga diterapkan pada pembelian property di Perumahan Griya Permai yang berada di bawah naungan Yayayan Pondok Pesantren Nurul Jadid, dimana proses pembayarannya dilakukan diawal pembelian. pembayaran DP yang dapat dilakukan dengan cara dicicil dalam jangka waktu tertentu sesuai kesepakan antara pihak manajemen dan costumer. Proses rekapitulasi pembayaran DP yang berjalan saat ini dilakukan dengan cara merekap pada file excel, namun proses perekapan saat ini masih memiliki beberapa kelemahan diantaranya sulitnya proses rekapitulasi pembayaran untuk mengetahui dan menginformasikan sisa tanggungan costumer. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meggunakan metode Research and Development (R&D) dimana pada penelitian ini proses pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi dan wawancara. solusi yang ditawarkan berupa Aplikasi Monitoring Angsuran Down Payment (DP) Berbasis Android Pada Pembelian Property Di Perum Griya Perma, sehingga mendapatkan hasil data yang lebih akurat yang nantinya diharapkan dapat memudahkan pihak managemen dan costumer dalam rekapitulasi pembayaran.