Indonesia memiliki berbagai warisan budaya tak benda salah satunya adalah kain songket. Kain songket memiliki banyak ragam sesuai ciri khas dari setiap daerah, khususnya songket Palembang. Kain songket Palembang memiliki keistimewaan dibandingkan songket  dari daerah lain. Selain memiliki nilai sejarah, kain songket Palembang memiliki motif, mutu dan tingkat kerumitan yang tinggi dalam proses pembuatannya. Pada penelitian ini digunakan metode Random Forest untuk klasifikasi citra motif kain songket Palembang dengan mengunakan ekstraksi fitur Scale-Invariant Feature Transform (SIFT). Proses pembentukan fitur dengan metode SIFT melalui tahap scale space extrema detection, keypoint localization, orientation assignment, dan keypoint descriptor. Fitur yang dihasilkan digunakan untuk klasifikasi Random Forest. Citra motif songket yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 115 citra dari setiap jenis motif, yaitu Bunga cina, Cantik Manis, dan Pulir. Pemilihan citra diambil dari 5 warna setiap motif songket Palembang. Data latih dan data uji yang digunakan masing-masing sebanyak 100 dan 15 untuk setiap motif Songket Palembang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode SIFT dan Random Forest untuk klasifikasi citra motif kain Songket Palembang dapat memberikan akurasi yang cukup baik, dimana metode SIFT dan Random Forest mampu menghasilkan rata-rata overall accuracy  92,98%, per class accuracy 94,07%,  presision  92,98%, dan recall 89,74%.

No abstract

No abstract

ABSTRAKKegiatan pengabdian kepada masyarakat dalam bentuk pelatihan pembuatan website sekolah dengan menggunakan WordPress bertujuan untuk meningkatkan kompetensi dan pemahaman serta mengasah keterampilan Guru TIK di SMA Negeri 17 Palembang dalam membuat dan mengelola website. Terdapat tiga tahapan utama yang dilakukan dalam pengabdian ini antara lain tahap perencanaan yang dibagi menjadi studi lapangan, analisis kebutuhan serta perizinan, tahap kedua yaitu pelaksanaan kemudian dilanjutkan dengan tahap evaluasi. Hasil evalusi terhadap kegiatan pengabdian yang telah dilakukan adalah pelatihan pembuatan website sekolah tersebut mampu meningkatkan pengetahuan dan keterampilan guru TIK di SMA Negeri 17 Palembang dalam menghasilkan tampilan website sekolah yang lebih menarik dan interaktif. Kata kunci: pengabdian kepada masyarakat; guru TIK; website; wordpress ABSTRACTCommunity service activities in the form of training on creating school websites using WordPress aim to improve competence and understanding as well as hone the skills of ICT Teachers at SMA Negeri 17 Palembang in creating and managing websites. There are three main stages carried out in this service, including the planning stage which is divided into field studies, needs analysis, and licensing, the second stage is implementation then followed by the evaluation stage. The result of the evaluation of the community service activities that have been carried out is that the school website creation training can increase the knowledge and skills of ICT teachers at SMA Negeri 17 Palembang and can produce a more attractive and interactive appearance of the school website. Keywords: community service activities; ict teachers; website; wordpress

Iris merupakan bagian dari mata yang memiliki keunikan. Keunikan pada iris ini menjadi alasan iris digunakan sebagai identitas seperti sidik jari,dan suara. Dibandingkan dengan sidik jari, iris memiliki kelebihan karena letak iris yang lebih terlindungi. Setiap individu memiliki pola iris yang berbeda dan pembentukan pola iris tidak berhubungan dengan faktor genetik individu, sehingga iris merupakan biometrik yang memiliki keunikan yang tinggi dan sulitnya untuk dilakukan pemalsuan biometrik. Identifikasi atau pengenalan iris dilakukan dengan menggunakan citra iris. Pada penelitian ini citra iris akan dilakukan tahap praproses yaitu dengan menghilangkan noise seperti bulu dan kelopak mata, yang kemudian hasil praproses citra iris dilakukan ekstraksi fitur menggunakan algoritma Local Binary Pattern (LBP). Setelah proses ekstraksi fitur dilakukan, proses selanjutnya adalah melakukan pelatihan menggunakan Radial Basis Function (RBF). Setelah proses pelatihan, model RBF diuji dengan data iris yang berbeda. Akurasi tertinggi yang dicapai pada pengenalan iris menggunakan fitur LBP dan RBF yaitu 83,33%.