MODEL KOMPUTASI MEDIA PEMBELAJARAN COMPUTER-AIDED DESIGN BERBASIS DEEP LEARNING PADA MATERI MEMODIFIKASI GAMBAR 3D SEDERHANA - Nisa Aulia Saputra, - (2023)
Merancang gambar mesin merupakan hal utama yang perlu dikuasai oleh siswa SMK yang mengambil program keahlian perancangan gambar mesin. Perancangan ini dilakukan dengan menggunakan software CAD baik 2D maupun 3D. Teknologi ini merupakan hal baru bagi siswa sehingga siswa kesulitan untuk memelajarinya. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model komputasi untuk media pembelajaran berbasis deep learning (DL) agar dapat membantu siswa dalam memelajari CAD 3D. Deep Learning dipilih karena sistem ini merupakan sistem cerdas yang mampu membuat klasifikasi dan keputusan terkait data yang kita inputkan. Pada kasus ini DL akan mampu mengklasifikasikan antara gambar yang dibuat dengan menggunakan perintah extrude atau perintah revolve. Metode penelitian yang digunakan untuk merancang model komputasi ini adalah Design Based Research (DBR). Metode DL yang dipilih adalah Convolutional Neural Network. Hasilnya adalah model komputasi mampu mengklasifikasikan gambar yang dibuat menggunakan revolve ataupun extrude. Nilai akurasi model komputasi sebesar 0,8650 (86,5%) dengan training menggunakan epoch sebanyak 300. Model komputasi berfungsi sebagai sistem yang menyusun pembuatan media ajar untuk mengarahkan siswa dalam meningkatkan kemampuan berfikir analisis dan literasi teknologi. Designing machine drawings is the important thing that needs to be mastered by vocational high school students who take a design engineering program. This design is carried out using CAD software, both 2D and 3D. CAD is the new technology for students, so this makes students have difficulty to learn. This study aims to create a computational model for learning media-based deep learning to help students learn 3D CAD. Deep learning was chosen because this system is an intelligent system which can make predictions related to the input data. In this case, the DL can predict between images created using the extrude command or the revolve command. The research method used to design this computational model is Design-Based Research (DBR) and the DL method chosen is CNN. The result is that computational models can predict images created using revolve or extrude. The accuracy of the computational model is 0.8650 or 86.5%. The training process is carried out by setting 300 epochs. The computational model is a teaching medium for stimulating students to improve their literacy skills.