Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–2 dari 2 artikel
Studi Komparatif Efektivitas Pembelajaran Bahasa Jepang melalui LuvLingua dan YouTube di Era Belajar Mandiri Digital
Kayla Attya Ramadhani
; Fikri Saputra
; Muhammad Yordi Septian
; Fadhlan Zaki Darmansyah
; Humannisa Rubina Lestari
Jurnal Rumpun Ilmu Bahasa dan Pendidikan
Vol 3
, No 3
(2025)
The rapid advancement of digital technology has transformed the landscape of language learning, particularly in the post-pandemic era where self-directed learning through mobile applications and online platforms is increasingly common. This study explores the effectiveness of two popular digital tools LuvLingua and YouTube in supporting independent Japanese language learning among Indonesian university students. LuvLingua offers a structured, gamified approach suitable for beginners, while YouTu...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Utilization of Digital Drawing Program With Hand Tracking Using the Mediapipe Framework
Jovita Nabilah Azizi
; Ester Olivia Silalahi
; Rafli Damara
; Muhammad Farhan Fahrezy
; Fikri Saputra
; Gema Parasti Mindara
; Endang Purnama Giri
International Journal of Multilingual Education and Applied Linguistics
Vol 1
, No 4
(2024)
This research focuses on the use of hand tracking technology in a drawing program based on the MediaPipe framework. The aim of this study is to develop a digital drawing system that can track hand movements in real-time without additional input devices like a mouse or stylus. This technology utilizes computer vision algorithms to detect and track the user's hand movements, which are then translated into strokes on the screen. The study employs a descriptive-qualitative method with a software exp...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI