• mahkota212.com
  • http://adoornri.com/
  • yokaislot
  • slot gacor
  • https://kadinkabserambarat.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkabhalmaheratengah.org/tentang-kadin/
  • situs slot gacor hari ini
  • https://metallagi.com/
  • https://sistel.semarangkota.go.id/
  • https://bkd.siakkab.go.id/
  • https://kadintegal.org/tentang-kadin/
  • https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/abdimas
  • https://sippbb.purwakartakab.go.id/maps/
  • http://pustaka.fib.unand.ac.id/
  • slot gacor
  • slot777
  • https://awangbangkalbarat.banjarkab.go.id/
  • https://www.scienceworksforus.com/press-releases/one-week-and-counting-dont-cut-the-research-that-fuels-the-u-s-economy
  • https://washrightsnetwork.org/free-spins-existing-customers-no-deposit-2025-australia/
  • https://catalogue.paramadina.ac.id/
  • https://kadinlangara.org/XNXX/
  • https://kadinpcmataram.org/kontak/
  • https://merch.emma-larson.com/products
  • https://kadinkabbireuen.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkotabatang.org/XVIDEOS/
  • https://motherscareivfcentre.com/about-us-2/appointments/
  • https://tiwet.web.id/orc/
  • https://babelankota.kabbekasi.id/
  • situs slot gacor
  • https://anggota.kadinpcmataram.org/
    • <![CDATA[IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK DETEKSI ANGKA DALAM SISTEM PENGOLAHAN DATA PAMSIMAS DUSUN GESING BERBASIS MOBILE]]> M.Adib Fachruri Pengarang Muslim Hidayat, M.Kom Dosen Pembimbing 2 Erna Dwi Astuti., M.Kom. Dosen Pembimbing 1 Erna Dwi Astuti., M.Kom. Ketua Penguji Hidayatus Sibyan, M.Kom Penguji 1 M.Fuat Asnawi, S.Kom., M.m. Penguji 2
    Pengelolaan data pelanggan PAMSIMAS di Dusun Gesing selama ini dilakukansecara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan dan memakan waktu lama.Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi angka pada meteran airberbasis mobile menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN)dengan arsitektur MobileNetV2. Dataset terdiri dari 300 gambar hasil augmentasi,dan model dilatih menggunakan transfer learning melalui TensorFlow ModelGarden dengan arsitektur SSD MobileNetV2 FPNLite 320x320. Sistem yangdikembangkan mampu memberikan deteksi angka secara otomatis dengan akurasi94% berdasarkan pengujian menggunakan confusion matrix. Hasil deteksi angkalangsung diintegrasikan ke dalam sistem berbasis mobile, sehingga dapatmempercepat proses pencatatan data, mengurangi risiko kesalahan manusia, danmeningkatkan kinerja pengelolaan data PAMSIMAS. Kata Kunci : Algoritma CNN, Arsitektur MobileNetV2, Deteksi Angka, SistemBerbasis Mobile, TensorFlow.