Prosiding SENIATI最新文献_第5页

Pengamatan Kinerja Nosel Pada Pembangkit Listrik Tenaga Air Berbasis Turbin Pelton 佩尔顿水轮机水电站喷嘴性能观察

Prosiding SENIATI Pub Date : 2023-12-08 DOI: 10.36040/seniati.v7i1.8139

Eko Yohanes Setyawan, Bambang Tetuko

引用次数: 0

Perancangan Alat Pengupas Biji Kopi yang Ergonomis dengan Menggunakan Ukuran Antropometri 利用人体测量设计符合人体工学的咖啡豆剥皮工具

Prosiding SENIATI Pub Date : 2023-12-08 DOI: 10.36040/seniati.v7i2.8029

Mujiono Mujiono, S. Sujianto

引用次数: 0

Penilaian Beban Kerja Mental Menggunakan Nasa TLX Bagi Pengemudi Ojek Online di Kedungkandang Kota Malang 使用 Nasa TLX 对马兰市 Kedungkandang 的在线 Ojek 司机进行心理工作量评估

Prosiding SENIATI Pub Date : 2023-12-08 DOI: 10.36040/seniati.v7i2.7952

Renny Septiari, Reyni Ditta Myrtanti, Nelly Budiharti

{"title":"Penilaian Beban Kerja Mental Menggunakan Nasa TLX Bagi Pengemudi Ojek Online di Kedungkandang Kota Malang","authors":"Renny Septiari, Reyni Ditta Myrtanti, Nelly Budiharti","doi":"10.36040/seniati.v7i2.7952","DOIUrl":"https://doi.org/10.36040/seniati.v7i2.7952","url":null,"abstract":"Ragam jasa pengantaran secara online telah berkembang pesat saat ini. Ditengah kesibukan aktivitas yang dilakukan kehadiran jasa tersebut sangat membantu memperlancar pekerjaan banyak orang. Jasa pengantaran secara online saat ini banyak dilakukan ojek online. Ojek online adalah salah satu pekerjaan yang banyak dilakukan orang akhir-akhir ini. Karena pekerjaan tersebut tidak menuntut keahlian khusus untuk dapat dilakukan. Tetapi bagi sebagian pengemudi yang bekerja sebagai driver ojek online berpendapat bahwa pekerjaan ini cukup memberi tekanan pada proses penyelesaiannya sehingga beban kerja mental pengemudi meningkat. Untuk itu perlu dilakukan penilaian seberapa besar beban kerja mental yang dialami dan faktor apa yang mempengaruhinya. Sehingga para pengemudi dapat menentukan langkah yang tepat untuk memperbaiki kondisi tersebut. Salah satu metode yang digunakan untuk mengukur beban kerja mental adalah NASA-TLX. Metode NASA-TLX merupakan metode pengukuran beban kerja mental yang membagi beban kerja ke dalam 6 dimensi aspek kerja. NASA-TLX dibagi menjadi dua tahap, yaitu perbandingan tiap skala dan pemberian nilai terhadap pekerjaan. Dari hasil perhitungan NASA-TLX diperoleh nilai beban kerja mental untuk pengemudi yang berjumlah 10 orang adalah berada pada tingkat tinggi sebanyak 7 orang dan tingkat agak tinggi 3 orang. Adapun tiga tertinggi skor indikator beban kerja mental pada pengemudi ojek online adalah skala P (Performansi), KM (Kebutuhan Mental) dan KW (Kebutuhan Waktu).","PeriodicalId":508658,"journal":{"name":"Prosiding SENIATI","volume":"51 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139185336","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Identifikasi Alfabet Bahasa Isyarat Indonesia dengan Menggunakan Convolutional LSTM 使用卷积 LSTM 识别印度尼西亚手语字母

Prosiding SENIATI Pub Date : 2023-12-08 DOI: 10.36040/seniati.v7i2.7925

Andrian Dwi Baitur Rizky, Muhammad Aulia Faqihuddin, Fajar Fatha Romadhan, Indah Agustien Siradjuddin

{"title":"Identifikasi Alfabet Bahasa Isyarat Indonesia dengan Menggunakan Convolutional LSTM","authors":"Andrian Dwi Baitur Rizky, Muhammad Aulia Faqihuddin, Fajar Fatha Romadhan, Indah Agustien Siradjuddin","doi":"10.36040/seniati.v7i2.7925","DOIUrl":"https://doi.org/10.36040/seniati.v7i2.7925","url":null,"abstract":"Bagi orang dengan gangguan pendengaran, bahasa isyarat Indonesia sangat penting dikarenakan mereka dapat berkomunikasi dengan menggunakan isyarat tangan yang menunjukkan arti tertentu. Namun, karena beberapa konsep tidak memiliki isyarat khusus, maka harus diuraikan menggunakan huruf alfabet. Biasanya seseorang akan merasa sulit ketika berkomunikasi dengan orang yang memiliki gangguan pendengaran dan tidak mengenal bahasa isyarat. Oleh karena itu, diperlukan suatu model yang dapat mengenali bahasa isyarat untuk membantu pemula yang belajar bahasa isyarat berbasis abjad. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model pengenalan bahasa isyarat Indonesia (BISINDO) dari data timeseries berupa video yang terdiri dari 26 kategori dengan menggunakan metode convolutional LSTM. Metode ini merupakan inovasi dalam dunia deep learning yang menggabungkan Long-Short Term Memory (LSTM) dan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan model convolutional LSTM 2D dengan arsitektur yang sudah direncanakan. Hasil menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi model sekitar 68%, menggambarkan kemampuan yang signifikan dalam memprediksi gerakan alfabet dalam Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Namun, perlu ketahui bahwa terdapat 32% kemungkinan prediksi yang tidak tepat, perlunya penelitian yang lebih mendalam untuk mengatasi kerumitan variasi gerakan dalam bahasa isyarat","PeriodicalId":508658,"journal":{"name":"Prosiding SENIATI","volume":"52 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-08","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139185454","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0