Masjid KH. Ahmad Dahlan merupakan masjid dengan kategori masjid di tempat publik terdaftar pada sub direktorat kemasjidan, Kementrian Agama Republik Indonesia dengan no id.masjid 01.6.14.02.20.00005 (Direktorat Jenderal Bimbingan Masyarakat Islam, n.d.). Masjid beralamat di kampus 1 Universitas Muhammadiyah Purwokerto Jl. KH. Ahmad Dahlan, Kecamatan Kembaran, Kabupaten Banyumas. Diresmikan pada tanggal 8 Mei 1991 oleh Yayasan Amal Bakti Muslim Pancasila yang diketuai oleh bapak HM. Soeharto. Pegembangan sistem informasi masjid ini menyesuaikan kebutuhan yang ada di Masjid KH. Ahmad Dahlan Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Data penelitian ini diperoleh dengan wawancara terhadap pengurus tamir masjid, observasi, dan studi dokumentasi penunjang proses kegiatan. Metode pengembangan yang digunakan dalam aplikasi ini menggunakan metode Skuensial Linier. Penelitian ini menghasilkan pengembangan sistem informasi masjid KH. Ahmad Dahlan Universitas Muhammadiyah Purwokerto berbasis website yang diharapkan dapat membantu pihak Tamir masjid dalam hal keterbukaan informasi dan publik dari setiap agenda yang diadakan oleh ta’mir maupun pelaporan keuangan masjid, sehingga dorongan implementasi undang-undang No 14 tahun 2008 tentang keterbukaan informasi publik  dapat terlaksana dengan baik.

SMAN 3 Singingi Hilir setiap tahunnya rutin mengikuti Festival Lomba Seni Siswa Nasional (FLS2N) dalam berbagai bidang, salah satunya lomba poster. Namun terdapat masalah yakni tidak adanya pengajar yang memiliki keahlian pada bidang desain grafis sehingga siswa yang memiliki minat pada bidang ini kurang terarahkan dengan baik. Maka dari itu pelatihan ini memiliki tujuan untuk memperkenalkan desain grafis kepada siswa/siswi yang memiliki ketertarikan pada bidang ini, serta diharapkan dapat menjadi bekal pada lomba yang akan datang maupun bekal ketika mereka lulus. Kegiatan pelatihan ini dilakukan dalam jaringan (DARING) dan luar jaringan (LURING), pemateri tidak hanya memberikan materi saja, namun memberikan praktek langsung kepada peserta. Pelatihan ini diadakan pada hari Sabtu, 18 September 2021 di laboratorium komputer SMAN 3 Singingi Hilir. Peserta yang mengikut pelatihan adalah 20 siswa/siswi SMAN 3 Singingi Hilir. Kegiatan dibagi menjadi tiga tahapan, tahapan prapelaksanaan (survei), tahapan pelaksanaan, dan tahapan evaluasi. Berdasarkan dari tanggapan peserta, hasil pelatihan ini dapat dikatakan sukses karena peserta yang menjawab tidak setuju hanya ada 5% yaitu pada point “Pelatihan ini membuat saya lebih semangat menggunakan Adobe Photoshop sebagai alat desain” selain itu peserta tidak ada yang menjawab tidak setuju. Berdasarkan perbandingan hasil survei sebelum pelaksanaan dan setelah pelaksanaan kegiatan, dapat disimpulkan bahwa kegiatan ini mampu meningkatkan kualitas keilmuan siswa/siswi SMAN 3 Singingi Hilir. SMAN 3 Singingi Hilir regularly participates in the National Student Art Competition Festival in various fields, one of which is a poster competition. However, there is a problem, namely the absence of teachers who have expertise in graphic design, so students who have an interest in this field are not well directed. Therefore, this training aims to introduce graphic design to students who have an interest in this field, and it is hoped that it will be a provision for upcoming competitions and when they graduate. This training activity is online and offline. The presenters not only provide material but also provide hands-on practice to participants. This training was held on Saturday, September 18, 2021, at the computer laboratory of SMAN 3 Singingi Hilir. Participants who participated in this training were 20 students of SMAN 3 Singingi Hilir. The activity is divided into three stages, the pre-implementation stage (survey), the implementation stage, and the evaluation stage. Based on the participants' responses, the results of this training can be said to be successful because only 5% of participants who answered disagreed, namely at the point "This training made me more enthusiastic about using Adobe Photoshop as a design tool" besides that none of the participants answered disagreed. Based on the comparison of the survey results before and after the activity's implementation, it can be concluded that this activity can improve the scientific quality of the students of SMAN 3 Singingi Hilir.

Deteksi wajah pada foto digital bertujuan untuk mendapatkan area wajah pada foto tersebut. Sering terjadi masalah saat mendeteksi wajah yakni terdapat banyak noise pada foto digital sehingga berpengaruh pada saat proses pendeteksian. Maka dari itu pada penelitian ini menerapkan metode median filtering untuk memperbaiki foto digital dengan mengurangi noise pada foto yang akan diuji. Keuntungan menggunakan filter ini adalah menjaga tepi agar tetap halus sekaligus mengurangi noise yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra. Kemampuan metode ini diukur menggunakan parameter dari Mean Square Error (MSE) dan Peak Noise to Signal Ratio (PNSR). Ketika nilai MSE yang didapat bernilai rendah dan nilai PNSR yang didapat bernilai tinggi maka hasil tersebut dapat dikatakan baik. Metode yang digunakan untuk mendeteksi wajah pada riset ini ialah viola-jones dipilih karena salah satu prosedur deteksi wajah dengan tingkatan akurasi tinggi serta kemampuan komputasi yang baik. Sampel yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 10 foto digital yang diambil menggunakan kamera smartphone Samsung A11 dengan resolusi 13 mega piksel kamera belakang dan 8 mega piksel kamera depan dengan format JPEG. Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah nilai error terbaik dalam MSE 0,9517 dan PSNR 24,2804 berdasar hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode mean filtering layak untuk digunakan pada kasus deteksi wajah pada foto digital ini.

Face detection in digital photos aims to get the face area in the photo. Problems often occur when detecting faces, namely there is a lot of noise in digital photos so that it affects the detection process. Therefore, in this study apply the median filtering method to improve digital photos by reducing noise in the photos to be tested. The advantage of using this filter is to keep the edges smooth while reducing noise which aims to improve image quality. The ability of this method is measured using the parameters of Mean Square Error (MSE) and Peak Noise to Signal Ratio (PNSR). When the MSE value obtained is low and the PNSR value obtained is high, the results can be said to be good. The method used to detect faces in this research, viola-jones, was chosen because it is one of the face detection procedures with a high level of accuracy and good computational ability. The sample used in this study consisted of 10 digital photos taken using a Samsung A11 smartphone camera with a resolution of 13 mega pixels and 8 mega pixels in JPEG format. The results obtained in this study are the best error values in MSE 0.9517 and PSNR 24.2804. Based on these results, it can be concluded that the mean filtering method is feasible to be used in the case of face detection in this digital photo

Locating the facial region is the aim of face detection in digital images. Face detection issues frequently arise because of digital image noise levels. This study uses median and means filtering techniques to reduce noise in digital photographs. A confusion matrix is used to quantify the median and means filtering methods' accuracy, while the parameters Mean Square Error (MSE) and Peak Noise to Signal Ratio (PNSR) are used to assess these approaches' performance. For this experiment, Viola-Jones was chosen as the face detection method since it is one of the face detection methods with the best accuracy and computational power. According to the outcomes of comparing the median and mean filtering techniques using MSE and PNSR on 50 image samples, the median filtering approach produced the lowest average MSE results, with a value of 19.43, and the median filtering procedure yielded a 13.74 value for the highest PNSR score. The fastest average time was obtained from the mean filtering method with a time of 3.18 seconds. As for the accuracy based on the confusion matrix, these two methods get a good accuracy of 90%. These findings indicate that the Median Filtering approach is superior to the Mean Filtering method in terms of error.