No abstract

No abstract

Platform e-Learning bisa menjadi alat bantu proses belajar yang efektif, karena peserta didik bisa belajar dengan sendiri dan dari tempat yang tidak terbatas, selama masih ada koneksi internet. Yang sering menjadi kendala adalah ketersediaan platform e-Learning yang stabil dalam koneksi internet yang minim atau kondisi offline. Progressive Web Apps (PWA) adalah konsep pengembangan aplikasi berbasis web yang mencakup penerapan teknologi terbaru dari browser seperti service workers dan app manifest. Konsep PWA dapat memberikan pengalaman terbaik dalam menggunakan suatu aplikasi web walaupun dalam koneksi internet yang minim atau offline sekalipun dengan menggunakan service worker. Service worker sebagai pengatur request dan response pada sebuah aplikasi web dapat dirancang sesuai kebutuhan. Pada studi ini, pada service worker digunakan strategi caching network first, cache fallback dengan tambahan cache only pada berkas-berkas statis. Strategi ini dipilih untuk menghindari eror token pada kerangka kerja Laravel dan tetap mendapat respons yang cepat ketika sebuah halaman web dibuka. Penerapan konsep PWA khususnya service worker meningkatkan performa platform e-Learning terutama waktu memuat halaman menjadi lebih cepat dan dapat berjalan secara offline.

Proses komunikasi antara penyandang tunarungu dan tunawicara dapat dipahami antara sesama dengan baik karena mereka sudah terbiasa sehari-harinya menggunakan bahasa isyarat. Namun sebagian orang normal akan kesulitan untuk memahami bahasa isyarat yang disampaikan oleh penyandang tunarungu dan tunawicara, begitu juga sebaliknya. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dibangun sebuah sistem pengenalan bahasa isyarat dengan menggunakan leap motion controller (LMC). Pengenalan bahasa isyarat dengan hanya menggunakan fitur statis hanya dapat mengenal bahasa isyarat yang bersifat statis dan tidak dapat mengenal bahasa isyarat yeng bersifat dinamis dengan baik. Pada penelitian ini diusulkan pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) dengan menggunakan kombinasi fitur statis dengan fitur dinamis berbasis Logarithmic Learning for Generalized Classifier Neural Network (L-GCNN). Dimana fitur statis dimanfaatkan untuk pengenalan bahasa isyarat yang bersifat statis dan fitur dinamis dimanfaatkan untuk mengenal bahasa isyarat yang bersifat dinamis. L-GCNN dimanfaatkan untuk meningkatkan akurasi pengenalan bahasa isyarat. Dari hasil pengujian yang dilakukan pengenalan bahasa isyarat SIBI dengan menggunakan kombinasi fitur statis dengan fitur dinamis dapat mengenal bahasa isyarat SIBI yang bersifat statis maupun bahasa isyarat yang bersifat dinamis dengan baik.

An intelligent behavior control system for an autonomous mobile robot operating in an unstructured environment with sensor uncertainties is proposed. This study focuses on implementing and improving the methodology from Motlagh et al. [7] on a two-wheeled P3DX mobile robot. Motlagh et al. verified their design with computer simulation. When applying it on a real robot platform, we noticed some problems and improved the design using sensor selection strategy, safe rule and target switching strategy. The proposed sensor fusion architecture introduces two additional sensors, a laser range finder on the robot and an omnidirectional CCD camera on the ceiling, to improve the reliability of the sensing capability of P3DX mobile robot. The target switching strategy is used to guide the robot out of a dead zone and reach the target by creating a virtual target. Results of the experiments with the U-shaped and subspace dead zones are presented. These results proved that the target switching strategy successfully dealt with the loop path problem in the dead zone.