Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) IX Tahun 2025 dengan tema “Mengintegrasikan Teknologi Hijau dalam Hilirisasi Industri Sebagai Solusi untuk Meningkatkan Keberlanjutan dan Daya Saing” dipilih dengan alasan sangat relevan dengan kondisi saat ini, baik dari perspektif lingkungan, ekonomi, maupun teknologi. Tema ini membawa pesan progresif tentang bagaimana inovasi dan tanggung jawab lingkungan bisa menjadi fondasi kuat bagi masa depan industri Indonesia yang lebih cerah dan kompetitif di kancah global
Published:
2025-07-10
Full Issue
Articles
-
Implementasi Teknik Ekstraksi Pose dengan MediaPipe dan Klasifikasi Random Forest untuk Penentuan Kualitas Gerakan Push-Up
Riko Andriawan UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI Indonesia , Patmi Kasih UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI Indonesia , Danar Putra Pamungkas UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi otomatis terhadap gerakan push-up menggunakan metode ekstraksi pose MediaPipe dan klasifikasi Random Forest. Ekstraksi fitur dilakukan dengan mendeteksi 12 titik tubuh utama (bahu, siku, pergelangan tangan, pinggul, lutut, pergelangan kaki) dari setiap frame video, yang dikonversi menjadi vektor numerik. Penentuan kategori “benar” dan “salah” dilakukan berdasarkan observasi visual terhadap postur, seperti kelurusan punggung, sudut siku, dan kestabilan tubuh, sesuai label dari sumber dataset. Data yang telah dilabeli digunakan untuk melatih model Random Forest, yang kemudian diuji dengan berbagai nilai random state. Hasil menunjukkan bahwa model memiliki akurasi tertinggi pada random state 0. Sistem ini juga dilengkapi antarmuka grafis (GUI) untuk mempermudah pengguna dalam mengunggah video dan memperoleh hasil klasifikasi secara langsung. Hasil ini berpotensi mendukung latihan kebugaran secara mandiri dan terstandar.
Pages: 1723-1732Views: 325 Downloads: 378Analisis Perbandingan Model PSO-LSTM dan LSTM Konvensional untuk Prediksi Harga Bitcoin di Market Cryptocurrency
Kresna Aprianto Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Umi Mahdiyah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Resty Wulanningrum Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaCryptocurrency merupakan salah satu inovasi dalam sistem keuangan digital yang mengalami pertumbuhan pesat, dengan Bitcoin sebagai aset kripto yang paling banyak diminati. Di Indonesia, berdasarkan survei GlobalWebIndex tahun 2019, sekitar 10% pengguna internet telah memiliki aset kripto, menjadikan negara ini sebagai salah satu pasar terbesar di dunia. Namun, fluktuasi harga yang tinggi membuat prediksi harga Bitcoin menjadi aspek krusial dalam pengambilan keputusan investasi. Model Long Short-Term Memory (LSTM) sebagai salah satu metode deep learning unggul dalam memproses data deret waktu, namun performanya sangat dipengaruhi oleh konfigurasi hyperparameter. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi harga Bitcoin dengan mengoptimalkan hyperparameter LSTM menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model PSO-LSTM memberikan performa yang lebih baik dibandingkan model LSTM konvensional. MSE menurun sebesar 4,90% dari 1.142.860,6 menjadi 1.086.861,4; MAE menurun sebesar 11,78% dari 603,1 menjadi 532 dan RMSE menurun sebesar 2,48% dari 1.069 menjadi 1.042,5. Temuan ini membuktikan bahwa integrasi PSO sebagai metode optimasi dapat meningkatkan akurasi model prediksi, serta memperkuat validitas pendekatan kombinasi algoritmik dalam pengembangan sistem prediksi harga Bitcoin berbasis deep learning.
Pages: 1733-1742Views: 286 Downloads: 324Analisis Segmentasi Kebiasaan Belanja Berdasarkan Data Penjualan Menggunakan Metode K-Means
Nurun Nihayatur Rifqiyah Aulia Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Cindy Avitaselly Bambang Saputri Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaSegmentasi pelanggan merupakan strategi penting dalam meningkatkan efektivitas pemasaran ritel di era data-driven. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja menggunakan algoritma K-Means. Data transaksi sekunder dianalisis melalui tahapan preprocessing, normalisasi, dan visualisasi Elbow Method untuk menentukan jumlah klaster. Hasilnya menunjukkan empat klaster utama dengan karakteristik unik, seperti pelanggan muda dengan frekuensi tinggi, hingga pelanggan senior dengan nilai transaksi tertinggi dan preferensi pembayaran digital. Analisis mendalam mengungkap hubungan antara usia, jumlah pembelian, dan metode pembayaran terhadap nilai ekonomi tiap segmen. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi data perilaku dan demografis secara simultan dalam proses segmentasi, yang jarang dioptimalkan pada studi sebelumnya. Pendekatan ini mendukung penyusunan strategi pemasaran yang lebih personal dan tepat sasaran, serta mendorong pemanfaatan data transaksi sebagai aset strategis dalam pengambilan keputusan bisnis.
Pages: 1743-1752Views: 193 Downloads: 186Segmentasi Produk Berdasarkan Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering(Studi Kasus: Shopee)
Dennis Ma'rifatul Kurnia Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Yulistiya Nur Hidayah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaDalam lingkungan e-commerce seperti Shopee, terdapat ribuan produk dengan variasi harga dan performa penjualan yang berbeda. Untuk membantu penjual dan manajemen marketplace dalam pengambilan keputusan strategis, diperlukan pendekatan analisis data yang mampu mengelompokkan produk berdasarkan karakteristik relevan. Metode yang dinilai paling efektif dalam penelitian ini adalah analisis K-Means Kluster yaitu salah satu teknik clustering non-hierarkis yang bekerja dengan cara membagi sekumpulan objek atau data ke dalam beberapa kelompok (cluster) berdasarkan tingkat kemiripan karakteristik yang dimilikinya. Produk yang memiliki karakteristik yang sama akan tergolong ke dalam cluster yang sama, sementara produk dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan produk berdasarkan daya jual serta melihat keterkaitan antar variabel produk. Hasil segmentasi ini diharapkan memberikan informasi yang berguna untuk rekomendasi strategi penjualan, meningkatkan efisiensi promosi, dan memberikan insight bisnis yang lebih tajam bagi penjual maupun pihak pengelola marketplace dalam mengembangkan strategi pemasaran berbasis data.
Pages: 1753-1759Views: 262 Downloads: 181Klasifikasi Pola Penjualan Berdasarkan Waktu dengan Metode Naive Bayes untuk Meningkatkan Efisiensi Penjualan Toko Lia Batik Collection Kediri
M. Dimas Ubaidilah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Sherla Dian Mutia Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenjualan batik di Toko Lia Batik Collection di Kediri dipengaruhi oleh faktor waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan pola penjualan dengan menggunakan metode Naive Bayes, yang mempertimbangkan atribut waktu serta tingkat penjualan, seperti tinggi, sedang, dan rendah. Data penjualan yang dikumpulkan selama tahun 2024 dianalisis melalui tahapan preprocessing, pelabelan, pelatihan model, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes berhasil mencapai akurasi sebesar 75%, serta dapat mengidentifikasi pola penjualan musiman yang sangat penting untuk perencanaan strategi pemasaran dan pengadaan stok. Temuan ini mengindikasikan bahwa penerapan metode Naive Bayes dapat meningkatkan efisiensi dan daya saing UMKM dalam perencanaan bisnis mereka.
Pages: 1760-1771Views: 141 Downloads: 161Penentuan Wilayah Terbaik Untuk Membuka Umkm Kuliner Dengan Metode SAW Sebagai Panduan Bagi Calon Wirausaha
Muh. Junaidi Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Pita Penengah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini menyoroti proses penentuan wilayah administratif paling potensial di DKI Jakarta untuk pengembangan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) sektor kuliner dengan memanfaatkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Salah satu hambatan utama yang dihadapi calon pelaku usaha adalah kesulitan dalam memilih lokasi bisnis yang sesuai dengan potensi wilayah, sehingga banyak usaha kuliner tidak berkembang optimal. Metode SAW dipilih karena mampu mengolah data multikriteria secara objektif melalui tahapan normalisasi dan pemberian bobot. Penelitian ini menggunakan dua indikator utama, yaitu jumlah pelaku usaha dan tingkat pendapatan di setiap wilayah. Berdasarkan hasil analisis, Jakarta Selatan menjadi wilayah dengan potensi tertinggi untuk pengembangan UMKM kuliner, disusul oleh Jakarta Timur, sedangkan Kepulauan Seribu memiliki potensi terendah. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan praktis bagi calon wirausaha dalam menentukan lokasi bisnis yang strategis, serta menjadi bahan pertimbangan pemerintah daerah dalam menyusun kebijakan pengembangan UMKM berbasis wilayah.
Pages: 1772-1779Views: 161 Downloads: 140Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung
Arinda Sekar Bilbina Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Anita fatmawati Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaFakta bahwa penyakit jantung menjadi salah satu sebab kematian tertinggi di seluruh dunia termasuk di Indonesia sehingga deteksi dini sangat penting dilakukan. Kami menggunakan metode algoritma Naïve Bayes untuk melakukan klasifikasi kemungkinan penyakit jantung berdasarkan 303 data Kaggle dengan 14 fitur. Preprocessing, pelatihan model menggunakan Python di Google Colab, dan seleksi fitur (SelectKBest) adalah komponen proses. Hasil menunjukkan bahwa model ini efektif untuk membantu diagnosis awal dengan akurasi sebesar 83% dan recall sebesar 97% pada pasien sakit.
Pages: 1780-1788Views: 126 Downloads: 132Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan BLT Secara Tepat Dan Transparan Di Desa SanggrahanMenggunakan Metode SAW
Moch. Andri Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Muhammad Farizal Akbar Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaBantuan Langsung Tunai (BLT) adalah salah satu program sosial yang diinisiasi pemerintah guna meningkatkan taraf hidup masyarakat yang kurang mampu. Namun, dalam proses penentuan penerima, sering muncul kendala dalam memilih calon yang benar-benar sesuai dengan kriteria. Penelitian ini mengajukan penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menyeleksi penerima BLT di Desa Sanggrahan. Metode SAW digunakan karena mampu melakukan penilaian multi-kriteria dengan memberikan bobot pada setiap kriteria. Tahapan seleksi meliputi penentuan bobot, normalisasi data, dan perhitungan nilai preferensi akhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SPK berbasis SAW menghasilkan proses seleksi yang lebih transparan, objektif, dan tepat sasaran dibandingkan metode konvensional. Sistem ini diharapkan bisa memudahkan pihak desa dalam menyalurkan BLT secara lebih efektif dan akurat sesuai situasi perekonomian masyarakat.
Pages: 1789-1797Views: 91 Downloads: 97Analisis Klasifikasi Spesies Bunga Iris Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors
MOH. HASAN EFENDI Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Wildan Septian Pratama Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan spesies bunga Iris menggunakan pendekatan K-Nearest Neighbors (KNN). Topik ini menarik karena adanya penerapan teknik mesin learning dalam botani, serta juga karena dataset Iris adalah dataset yang memiliki struktur jelas dan seringkali digunakan sebagai benchmark dalam penelitian. Dalam pembuatan model ini, saya melakukan eksplorasi data dan visualisasi untuk mendapatkan understanding, pemisahan data dengan teknik pemisahan data train-test, dan pelatihan serta evaluasi model KNN dengan beragam nilai k. Berdasarkan analisis yang telah kami lakukan, pada model ini pembelajaran dengan k=11 memperoleh akurasi 96,67% pada klasifikasi tiga jenis spesies bunga Iris. Evaluasi model dengan akurasi, precision, recall, dan F1-score menunjukkan hasil yang konsisten sangat baik. Temuan ini menegaskan bahwa algoritma KNN diimplementasikan pada dataset sederhana secara efektif digunakan untuk klasifikasi, dan masih tetap bisa digunakan pada tipe data lainnya untuk aplikasi lain.
Pages: 1798-1804Views: 188 Downloads: 235Klasifikasi Kepuasan Pengguna Aplikasi Kopi Kenangan Menggunakan Algoritma Decision Tree
Enggar Rahma Agustin Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Intan Sulistyowati Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaDi tengah persaingan industri minuman yang semakin digital, aplikasi Kopi Kenangan hadir sebagai solusi praktis untuk memesan minuman favorit para pelanggan. Namun, kenyamanan dan kemudahan yang ditawarkan aplikasi belum tentu menjamin kepuasan pengguna. Untuk itu, penting dilakukan analisis lebih lanjut guna memahami sejauh mana aplikasi ini mampu memenuhi harapan penggunanya. Penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan pengguna berdasarkan berbagai faktor, seperti kemudahan penggunaan, kecepatan layanan, hingga fitur yang tersedia. Melalui pendekatan ini, diperoleh gambaran mengenai faktor-faktor utama yang memengaruhi kepuasan, serta masukan berbasis data untuk pengembangan layanan yang lebih baik ke depannya.
Pages: 1805-1813Views: 156 Downloads: 188Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Kunjungan Kerja (Kunker) Dengan Metode Waterfall: Studi Kasus Kantor Dprd Kota Kediri
Fariez Firmansyah Putra Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Nur Mukhammad Al Asyrofi Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaKunjungan kerja merupakan aktivitas yang krusial dalam pelaksanaan tugas legislatif dan perlu dikelola secara terstruktur serta terdokumentasi dengan baik. Namun, saat ini proses pencatatan data kunjungan masih bersifat manual, sehingga rawan terjadi kesalahan input maupun kehilangan arsip. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi berbasis web yang dapat membantu dalam proses pencatatan, penyimpanan, dan pelaporan data kunjungan kerja. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode Waterfall, yang mencakup tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Dalam proses perancangannya, digunakan berbagai diagram seperti Use Case, Activity, Sequence, dan Class Diagram. Sistem diuji menggunakan lingkungan virtual melalui VirtualBox guna memastikan kinerja sistem berjalan secara optimal. Berdasarkan hasil pengujian, sistem ini terbukti mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan kunjungan kerja, mengurangi risiko kehilangan data, serta menghadirkan antarmuka yang sederhana dan mudah digunakan oleh admin maupun staf.
Pages: 1814- 1826Views: 105 Downloads: 105Analisis Adopsi E-Commerce oleh UMKM di Indonesia: Pendekatan TOE untuk Meningkatkan Daya Saing Digital
Adam Risqi Alfarisi Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Mohammad Faisal Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaTransformasi digital telah menjadi faktor penting dalam meningkatkan daya saing Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Indonesia. Namun, tingkat adopsi e-commerce di kalangan UMKM masih rendah, meskipun potensi besar yang dapat diberikan oleh teknologi ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi e-commerce oleh UMKM di Indonesia menggunakan kerangka kerja Technology-Organization-Environment (TOE). Melalui studi literatur, penelitian ini mengidentifikasi faktor teknologi, organisasi, dan lingkungan yang mempengaruhi keputusan UMKM dalam mengadopsi e-commerce. Hasil penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi pemangku kepentingan dalam merancang kebijakan dan strategi untuk meningkatkan adopsi e-commerce di sektor UMKM Indonesia.
Pages: 1827-1834Views: 698 Downloads: 589Sistem Rekomendasi Film Berdasarkan Genre Menggunakan Metode Content-Based Filtering dengan Algoritma Cosine Similarity
Trisna Wahyu Intan Permadani Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Dika Adi Prasetya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPerkembangan teknologi informasi telah memberikan kemudahan dalam mengakses hiburan digital, termasuk dalam memilih film melalui layanan streaming seperti Netflix dan Disney+. Namun, banyaknya pilihan justru menyulitkan pengguna dalam menentukan film yang sesuai dengan preferensi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi film berbasis konten (Content-Based Filtering) yang dapat memberikan saran film yang relevan berdasarkan kemiripan konten, khususnya dari sisi genre. Pendekatan yang digunakan melibatkan metode pembobotan TF-IDF untuk merepresentasikan genre film dalam bentuk vektor, kemudian menghitung kemiripan antar film menggunakan cosine similarity. Sistem bekerja dengan mencocokkan film yang disukai pengguna terhadap seluruh data, lalu merekomendasikan film lain yang memiliki tingkat kemiripan tertinggi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini mampu memberikan rekomendasi film yang relevan dan masuk akal. Contohnya, ketika pengguna memilih "Toy Story (1995)", sistem berhasil merekomendasikan film-film sekuel dan bertema serupa.
Pages: 1835-1843Views: 733 Downloads: 542Pengembangan Sistem Informasi Point Of Sales Untuk Pemesanan Di Kana Eatery Dengan Menggunakan Metode Waterfall
Yoga Reksa Pramudya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Jovan Putra Prayitna Universitan Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitan Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini memiliki tujuan untuk merancang sistem informasi pemesanan Point of Sales di Kana Eatery dengan memanfaatkan metode waterfall. Dalam dunia kuliner, efisiensi dan kecepatan sangat diperlukan dalam melayani pelanggan. Penggunaan sistem lama seperti pencatatan menggunakan tab sudah terbilang tradisional, penggunaan sistem lama dapat mengakibatkan antrean, oleh karena itu sistem Point of Sales yang memanfaatkan teknologi barcode ini sangat berguna untuk mengatasi masalah tersebut. Dengan penerapan QR code pelanggan tidak perlu melakukan pemesanan melalui kasir, cukup dengan mengkodekan QR code pelanggan dapat melakukan pemesanan tanpa melewati antrean. Hasil penelitian diharapkan masalah antrean yang diajukan dapat teratasi.
Pages: 1844-1850Views: 91 Downloads: 82Dampak Sosial Penggunaan Sistem Informasi Desa bagi Masyarakat Pedesaan
Ali Imron Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Muhammad Fauzan Aditiya Mufid Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenggunaan sistem informasi desa melalui kanal digital seperti media sosial dan situs web desa telah membawa perubahan besar dalam tata kelola pemerintahan desa, terutama dalam aspek transparansi, akuntabilitas, dan partisipasi publik. Artikel ini mengelaborasi dampak sosial dari penggunaan sistem informasi desa bagi masyarakat pedesaan dengan mengacu pada teori institusionalisasi praktik akuntansi, partisipasi kewargaan, dan good governance. Berdasarkan analisis literatur dan data sekunder, ditemukan bahwa media sosial berfungsi tidak hanya sebagai alat penyebaran informasi, tetapi juga sebagai wahana edukasi, kontrol sosial, dan pembangunan komunitas. Namun, masih terdapat tantangan serius seperti rendahnya literasi digital, minimnya kapasitas aparatur desa, serta kurangnya dukungan infrastruktur teknologi di desa-desa terpencil. Artikel ini memberikan rekomendasi konkret bagi optimalisasi sistem informasi desa demi mendukung tata kelola pemerintahan desa yang lebih transparan, akuntabel, dan partisipatif.
Pages: 1851-1856Views: 112 Downloads: 99Analisis Cedera Atlet Lari Menggunakan Metode Decision Tree Berdasarkan Data Aktivitas Latihan
Ady Yoga Pratama Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Sherly Dian Tiara Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaOlahraga Lari merupakan salah satu jenis olahraga yang sangat populer dan digemari, tetapi memiliki risiko cedera, terutama pada bagian kaki. Cedera ini dapat mengganggu kinerja atlet dan kelangsungan latihan yang telah direncanakan. Studi ini bertujuan untuk menciptakan model prediksi cedera bagi atlet lari dengan memanfaatkan algoritma metode Decision Tree, yang diaplikasikan pada data aktivitas latihan para pelari. Data yang dipakai meliputi intensitas, durasi, dan frekuensi latihan, serta metrik fisiologis seperti detak jantung dan pemulihan. Studi kami menerapkan metode Penemuan Pengetahuan dalam Basis Data (KDD) yang mencakup tahap pemilihan data, praproses, reduksi data, teknik Random Forest, dan penilaian hasil. Temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree dapat memprediksi risiko cedera dengan tingkat akurasi 96%, presisi 96%, recall 97%, dan F1-score 96%. Analisis feature importance mengidentifikasi bahwa total jarak lari mingguan, intensitas latihan, dan tingkat pemulihan merupakan faktor-faktor paling berpengaruh terhadap risiko cedera. Perbandingan dengan algoritma klasifikasi lain seperti Random Forest membuktikan metode Decision Tree lebih baik dalam prediksi cedera atlet lari. Model ini dapat berfungsi sebagai alat yang efisien untuk pelatih dan staf medis dalam merancang program latihan yang lebih aman, memantau beban latihan, serta mengurangi kemungkinan cedera pada pelari
Pages: 1857-1867Views: 335 Downloads: 342Analisis Kecemasan Sosial Siswa SMK NU Pace Menggunakan TMAS dan Certainty Factor
Muhammad Iqbal Ramadhan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Risa Helilintar Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaKecemasan sosial pada remaja merupakan masalah psikologis yang dapat menghambat perkembangan sosial, emosional, dan akademik. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat kecemasan sosial pada siswa SMK NU Pace dengan mengintegrasikan skala Taylor Manifest Anxiety Scale (TMAS) dan metode Certainty Factor. Pendekatan deskriptif kuantitatif digunakan dengan melibatkan 20 siswa jurusan Teknik Komputer dan Jaringan sebagai responden. Data dikumpulkan melalui kuesioner berbasis TMAS dalam sistem pakar berbasis web yang dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL. Hasil penelitian menunjukkan variasi tingkat kecemasan sosial pada siswa dengan kategori ringan, sedang, dan berat. Sistem yang dikembangkan terbukti efektif dalam mendeteksi kecemasan sosial secara dini, sehingga dapat menjadi landasan bagi pihak sekolah untuk merancang program pendampingan yang lebih tepat sasaran guna mendukung kesehatan mental siswa.
Pages: 1868-1877Views: 165 Downloads: 188Pemanfaatan Pustaka InsightFace Dalam Sistem Presensi Berbasis Pengenalan Wajah
FAJAR SETIAWAN universitas nusantara pgri kediri Indonesia , Risa Helilintar universitas nusantara pgri kediri Indonesia , Intan Nur Farida universitas nusantara pgri kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui kemampuan pustaka insightface sebagai alat presensi berbasis pengenalan wajah dan solusi terhadap kelemahan sistem presensi manual di SMP Negeri 2 Tarokan. InsightFace dipilih karena kemampuannya dalam mendeteksi dan mengenali wajah secara akurat dan efisien. Data dikumpulkan dari enam siswa melalui perekaman video dan pengambilan foto wajah, kemudian diproses menggunakan OpenCV dan InsightFace untuk ekstraksi dan pelabelan citra wajah. Model pengenalan wajah dibangun menggunakan fitur embedding dari citra referensi, dan dievaluasi menggunakan data uji yang belum pernah dilatih. Evaluasi dilakukan dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, yang menunjukkan performa sistem cukup tinggi dengan akurasi mencapai 86,67%. Hasil ini menunjukkan bahwa pustaka InsightFace efektif dalam mendukung sistem presensi berbasis wajah dan berpotensi diterapkan lebih luas di lingkungan pendidikan maupun instansi lain.
Pages: 1878-1885Views: 194 Downloads: 209PENERAPAN ALGORITMA POHON KEPUTUSAN PADA SISTEM PREDIKSI KELAYAKAN AYAM DI PASAR TRADISIONAL
Ria Permata Sari Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ratih Kumalasari Niswatin Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaKelayakan ayam potong untuk dikonsumsi merupakan aspek penting dalam menjaga kesehatan masyarakat dan kualitas pangan. Banyak pedagang masih menilai kelayakan ayam secara manual, yang rentan terhadap subjektivitas dan kesalahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis menggunakan algoritma Decision Tree untuk menentukan kelayakan ayam potong berdasarkan empat kriteria yaitu warna, bau, tekstur, dan waktu jual. Metode yang digunakan melibatkan preprocessing data, pelatihan model Decision Tree, dan pengujian akurasi model. Dataset yang digunakan terdiri dari 100 data dengan dua kelas target: Layak dan Tidak Layak. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 94% dengan visualisasi berupa pohon keputusan sebagai representasi logika model. Sistem ini memberikan hasil klasifikasi yang cepat dan objektif. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem klasifikasi berbasis Decision Tree mampu membantu dalam pengambilan keputusan kelayakan ayam potong secara lebih efektif.
Pages: 1886-1893Views: 166 Downloads: 181Analisis Sentimen Komentar Video Youtube Dengan Leksikon Textblob Menggunakan Algoritma Svm Berdasarkan Rasio Data Uji
Fredi Wijaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Risky Aswi Ramadhani Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaAnalisis sentimen, sebagai salah satu cabang penting dalam Natural Language Processing (NLP), bertujuan untuk mengidentifikasi, mengekstrak, dan memahami opini atau emosi yang tersirat dalam data teks. Penelitian ini secara spesifik berfokus pada analisis sentimen komentar pengguna yang terdapat pada satu video YouTube (Video ID: gp8JOmHEfos) yang mengulas produk laptop Advan WorkPlus. Dalam implementasinya, penelitian ini mengandalkan leksikon TextBlob untuk proses pelabelan sentimen awal dan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai model klasifikasi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi secara komparatif performa akurasi model SVM dengan menerapkan variasi pada rasio pembagian data latih dan data uji. Tiga skenario rasio yang diuji meliputi data uji sebesar 10%, 20%, dan 30%. Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan, akurasi tertinggi yang berhasil dicapai adalah 72,00% ketika menggunakan rasio data uji 10%. Terlihat pola penurunan akurasi seiring dengan peningkatan persentase data uji, di mana akurasi menjadi 66,00% untuk data uji 20% dan 64,00% untuk data uji 30%. Temuan ini secara konsisten mengindikasikan bahwa ketersediaan pengujian data latih yang lebih besar memiliki korelasi positif terhadap peningkatan performa akurasi model dalam konteks analisis sentimen yang memanfaatkan kombinasi TextBlob dan SVM.
Pages: 1894-1902Views: 394 Downloads: 313Perbandingan Algoritma Djikstra dan Floyd-Warshall Untuk Membuat Data Input TSP
Mohamad Farkhan Fahmi Zuhri Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Daniel Swanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Julian Sahertian Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaOptimasi rute pada pengiriman air galon sangat penting untuk efisiensi waktu dan biaya di daerah pedesaan seperti Desa Sumberejo. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja waktu komputasi algoritma Dijkstra yang dijalankan secara iteratif dan Floyd-Warshall dalam menghasilkan matriks waktu tempuh terpendek dan rute antar semua pasangan pelanggan dan depot. Matriks ini ditujukan untuk input algoritma optimasi multi-stop seperti Traveling Salesman Problem (TSP). Studi kasus yang digunakan dalam penelitian ini adalah jaringan jalan riil Desa Sumberejo yang memiliki 62 node jalan dan 125 node target yaitu pelanggan dan depot dengan waktu tempuh sebagai bobot graf yang dihitung berdasarkan kondisi jalan aktual. Hasil pengujian waktu eksekusi menunjukkan bahwa secara signifikan pendekatan Dijkstra iteratif lebih cepat dibandingkan Floyd-Warshall untuk semua skenario jumlah pelanggan yang diuji. Hasil ini menunjukan bahwa Dijkstra lebih efisien untuk pra-pemrosesan data TSP pada skala jaringan serupa.
Pages: 1903-1912Views: 69 Downloads: 103Sistem Rekomendasi Kelompok Mata Pelajaran SMAN 1 Tanjunganom Menggunakan Metode WP dan ROC
Nevi Harisuci Wibowo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Daniel Swanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenerapan Kurikulum Merdeka di SMA Negeri 1 Tanjunganom memberikan kebebasan bagi siswa untuk memilih kelompok mata pelajaran sesuai dengan minat dan kemampuan. Namun, banyak siswa yang mengalami kesulitan dalam memilih kelompok mata pelajaran yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan kelompok mata pelajaran dengan menggunakan metode Weighted Product (WP). Metode ini membantu siswa memilih kelompok mata pelajaran berdasarkan nilai akademik, tes IQ, dan minat siswa. Pendekatan yang digunakan adalah Decision Support System (DSS) dengan menerapkan WP untuk memberikan rekomendasi yang sesuai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat memberikan rekomendasi yang sesuai dengan potensi siswa, sehingga diharapkan dapat meningkatkan minat dan kemampuan dalam belajar.
Pages: 1913-1922Views: 62 Downloads: 69Evaluasi Model EficientNet-B7 pada Citra Penyakit Daun Padi
Bima Hendiaji Kusuma Kusuma Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Juli Sulaksono Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenyakit daun padi seperti bacterial leaf blight, blast, dan tungro menyebabkan kerugian produktivitas pertanian yang signifikan. Penelitian ini menganalisis performa model EfficientNet-B7 untuk klasifikasi otomatis penyakit daun padi menggunakan model convolutional neural network. Dataset citra daun padi dengan tiga kategori penyakit telah melalui preprocessing dan model dilatih selama 30 epoch. Hasil menunjukkan EfficientNet-B7 mencapai akurasi 87.92%, presisi 88.17%, recall 87.92%, dan F1-score 87.92%. Analisis confusion matrix mengungkapkan performa terbaik pada bacterial leaf blight (95%), tungro (85%), dan blast (84%). Model menunjukkan pembelajaran optimal tanpa overfitting dengan validation accuracy stabil 90%. EfficientNet-B7 sangat efektif untuk deteksi penyakit daun padi dan memberikan dasar implementasi sistem deteksi di lapangan.
Pages: 1923-1931Views: 175 Downloads: 152Deteksi Penyakit Daun Mangga Menggunakan Convolutional Neural Network Untuk Analisis Komperasi Arsitektur VGG16, Xception
Ryo Ardiansyah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Made Ayu Dusea Widyadara Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Umi Mahdiyah Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaDeteksi penyakit pada daun mangga merupakan tantangan penting dalam sektor pertanian Indonesia karena memengaruhi kualitas dan kuantitas hasil panen. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi citra penyakit daun mangga menggunakan arsitektur CNN VGG16 dan Xception. Dataset terdiri dari dua dataset berbeda yang pertama terdiri dari dua kelas yaitu kelas sehat dan sakit, dataset kedua memiliki tiga kelas yaitu Jamur Jelangga, Klorosis, dan Sehat. Teknik augmentasi data dan optimizer Adam digunakan untuk meningkatkan performa model. Evaluasi dilakukan dengan Confusion Matrix serta metrik presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa VGG16 konsisten memberikan performa terbaik, dengan akurasi hingga 100% pada skenario dua kelas, dan 99% pada skenario tiga kelas. Arsitektur CNN, khususnya VGG16, terbukti efektif dan konsisten dalam mengklasifikasikan penyakit daun mangga berbasis citra digital.
Pages: 1932-1941Views: 368 Downloads: 349Perancangan UI/UX Website Booking Online Snapbox Studio Kediri Menggunakan Design Science Research Methodology
Yulistiya Nur Hidayah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Tasbi Khatuz Zuhriya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Aftor Maulana Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Anis Faizul Laila Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaIndustri kreatif terus mengalami pertumbuhan pesat, termasuk layanan studio foto yang semakin diminati masyarakat. Snapbox Studio Kediri menghadapi tantangan dalam proses pemesanan yang masih dilakukan secara manual melalui WhatsApp, sehingga menimbulkan ketidakefisienan dan kurangnya kenyamanan bagi pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang User Interface (UI) dan User Experience (UX) untuk website booking online Snapbox Studio guna meningkatkan kemudahan serta kenyamanan proses reservasi. Metode yang digunakan adalah Design Science Research Methodology (DSRM) yang mencakup tahapan identifikasi masalah, perancangan solusi, dan pengembangan desain. Perancangan UI/UX dilakukan menggunakan aplikasi Figma dan dievaluasi menggunakan System Usability Scale (SUS). Pengujian dilakukan dengan melibatkan 69 responden yang terdiri dari pelajar dan mahasiswa di daerah Kediri. Hasil akhir dari penelitian ini berupa rancangan antarmuka yang intuitif, responsif, serta sesuai dengan kebutuhan pengguna, yang dinilai berada dalam kategori baik berdasarkan hasil evaluasi usability.
Pages: 1942-1950Views: 205 Downloads: 170Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW di PT. Putra Prima Mandiri
Miko Maulana Wijaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ardi Sanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenilaian kinerja karyawan merupakan proses penting dalam menentukan tingkat pencapaian dan kontribusi individu terhadap tujuan perusahaan. PT. Putra Prima Mandiri, sebuah perusahaan agribisnis di Kediri, menghadapi kendala dalam proses penilaian karyawan terbaik yang masih dilakukan secara manual, sehingga menimbulkan risiko ketidakefisienan, ketidakobjektifan, dan human error. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini bertujuan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) guna meningkatkan akurasi dan transparansi dalam proses evaluasi. Penelitian ini melibatkan perancangan dan pengembangan aplikasi berbasis web dengan menggunakan HTML, PHP, CSS, dan MySQL sebagai database, serta pendekatan perancangan sistem menggunakan Data Flow Diagram (DFD) dan Entity Relationship Diagram (ERD). Kriteria penilaian yang digunakan mencakup kehadiran, kualitas kerja, kedisiplinan, kerja tim, dan tanggung jawab. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah terciptanya sistem yang mampu memberikan rekomendasi karyawan terbaik secara objektif berdasarkan perhitungan nilai preferensi dari metode SAW. Penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dalam pengembangan SPK berbasis SAW serta manfaat praktis bagi perusahaan, karyawan, dan pengembang sistem.
Pages: 1951-1960Views: 134 Downloads: 138Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Menilai Sentimen Pelanggan Barbershop
Kandhia Winggar Mahawuni Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ardi Sanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPerkembangan teknologi digital menjadikan ulasan pelanggan sebagai salah satu aspek penting dalam membentuk citra sebuah bisnis, seperti halnya barbershop. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen pelanggan menjadi kategori positif dan negatif dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Metodologi yang digunakan bersifat kuantitatif dengan tahapan pengambilan data ulasan dari Google review, pra-pemrosesan teks, pelabelan data, pelatihan model, dan evaluasi hasil dengan mengukur akurasi, presisi, recall, serta F1-score. Pendekatan yang digunakan terbukti dapat dijadikan dasar dalam menyusun strategi peningkatan pelayanan dan kenyamanan pelanggan dalam jangka panjang.
Pages: 1961-1968Views: 83 Downloads: 78Klasifikasi Emosi Supporter Persebaya Di Twitter Dengan Metode Long Short Term Memory(Lstm)
Muchamad Gilang Nauri R Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ardi Sanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Riski Aswi Ramadhani Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaTwitter menjadi ruang aktif bagi pendukung Persebaya Surabaya untuk menyuarakan opini dan emosi mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen komentar pendukung di Twitter ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Data diperoleh melalui pengumpulan komentar twitter, kemudian dilabelo menggunakan TextBlob dan divalidasi oleh dosen bahasa. Setelah melalui tahapan preprocessing dengan stemmer Sastrawi dan representasi word embedding, data dianalisis menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM). Hasil menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan cukup akurat, meskipun masih terdapat kendala dalam memahami kritik halus atau konteks implisit. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan dalam memahami opini publik terhadap klub serta mendorong pengembangan sistem analisis sentimen di ranah olahraga dan media sosial berbahasa Indonesia.
Pages: 1969-1978Views: 106 Downloads: 164Pendeteksi Gambar Jeruk Berdasarkan Kualitas Visual Menggunakan Arsitektur VGG-16Pada Kategori Segar dan Busuk
Inna Fatahna Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Danar Putra Pamungkas Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaKualitas jeruk sangat memengaruhi nilai jual dan kepuasan konsumen, namun metode pemeriksaan manual sering kali lambat dan subjektif. Penelitian ini merancang sistem klasifikasi mutu jeruk menjadi tiga kelas, yaitu segar, mentah, dan busuk, menggunakan arsitektur VGG-16 yang dimodifikasi dengan pendekatan transfer learning dan teknik augmentasi data. Dataset berisi 1.280 citra jeruk yang telah melalui tahap pra-pemrosesan seperti perubahan ukuran, normalisasi, dan augmentasi visual. Model dilatih menggunakan algoritma Adam dan dievaluasi dengan metrik akurasi, presisi, recall, serta F1-score. Hasil menunjukkan akurasi hingga 97% tanpa overfitting. Sistem juga diimplementasikan dalam bentuk aplikasi berbasis web untuk mendukung inspeksi mutu secara real-time. Penelitian ini menunjukkan efektivitas penggunaan deep learning kualitas hortikultura secara cepat dan objektif.
Pages: 1979-1988Views: 122 Downloads: 126Sistem Penilaian Kinerja Pendamping Sosial PKH Menggunakan AHP untuk Perpanjangan Kontrak Kerja
Idam Iganda Essa Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Daniel Swanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenilaian kinerja pendamping sosial Program Keluarga Harapan (PKH) di Dinas Sosial Kabupaten Kediri masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan tidak objektifan dalam pengambilan keputusan, terutama dalam hal perpanjangan kontrak kerja. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan sistem penilaian kinerja berbasis Analytic Hierarchy Process (AHP) guna meningkatkan objektivitas dan transparansi dalam evaluasi kinerja pendamping sosial. Metode AHP digunakan untuk mengukur kinerja pendamping sosial dengan mempertimbangkan 13 kriteria yang relevan. Hasil penelitian menggunakan data evaluasi kinerja yang diperoleh pada tahun 2024, yang mencakup seluruh proses penilaian terhadap 210 pegawai menunjukkan bahwa 98% pendamping sosial direkomendasikan untuk diperpanjang kontraknya tanpa syarat, 1,43% dengan pemantauan dan bimbingan, dan 0% tidak diperpanjang kontraknya. Penerapan AHP menghasilkan keputusan yang lebih adil dalam perpanjangan kontrak kerja, dengan konsistensi matriks perbandingan yang valid (CR ≤ 0,1). Sistem ini dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem penilaian kinerja yang lebih efektif di instansi pemerintah lainnya.
Pages: 1989-1998Views: 126 Downloads: 113KLASIFIKASI EMOSI TEKS PENGGUNA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SVM
Anita Fatmawati Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Umul Latifah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Arinda Sekar Bilbina Suryadi Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Tasbi Khatuz Zuhriya Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaMedia sosial seperti Twitter telah berkembang menjadi sumber data penting untuk mengidentifikasi emosi pengguna. Dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi emosi teks pengguna Twitter. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan memiliki delapan label emosi. Setelah itu, tahapan preprocessing teks, representasi kata menggunakan FastText, penyederhanaan dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA), dan penyeimbangan data dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dilakukan. Setelah itu, data dibagi secara stratified untuk menjaga proporsi label, lalu dilakukan pelatihan model dengan SVM dan pengaturan hyperparameter dengan GridSearchCV. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa, dibandingkan dengan kernel linear dan polynomial, kernel Radial Basis Function (RBF) memiliki akurasi tertinggi sebesar 85% dengan skor macro F1 yang juga tinggi. Penelitian menunjukkan bahwa kombinasi metode FastText, PCA, SMOTE, dan SVM meningkatkan kinerja klasifikasi. Penelitian ini membantu mengembangkan sistem analisis emosi berbasis teks dan menunjukkan bagaimana hal itu dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan analitik media sosial.
Pages: 1999-2007Views: 291 Downloads: 285Optimalisasi Antarmuka Pengguna Situs Web cidahucampingground.com dengan Metode Design Thinking
Erlangga Fajar Ramadhan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ardhi Feisal Wijayanto Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaAntarmuka pengguna (UI) yang optimal pada situs web cidahucampingground.com diperlukan untuk meningkatkan pengalaman pengguna (UX). Penelitian ini mengoptimalkan UI menggunakan metode Design Thinking (Empathize, Define, Ideate, Prototype, Test) guna memahami kebutuhan pengguna dan merancang solusi yang intuitif. Data dikumpulkan melalui pengamatan langsung secara online, kemudian dianalisis untuk merancang prototipe berbasis Figma. Hasil awal setelah pengamatan menunjukkan bahwa navigasi, estetika, dan fungsionalitas situs kurang optimal. Temuan membuktikan bahwa Design Thinking efektif untuk meningkatkan kualitas UI, sehingga berpotensi meningkatkan kepuasan pengunjung. Penelitian diharapkan mampu menginspirasi untuk pengembangan UI/UX situs pariwisata yang berorientasi pada pengguna.
Pages: 2008-2017Views: 78 Downloads: 89Penerapan Data Mining Algoritma K-Medoids untuk Rekomendasi Kelompok Mata Pelajaran Pilihan
Dea Avrillia Arba'a Dea Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Risa Helilintar Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data siswa berdasarkan minat dan nilai akademik guna membantu guru dalam memberikan arahan yang tepat. Metode yang digunakan adalah algoritma K-Medoids dengan perhitungan jarak Euclidean untuk proses clustering. Pengumpulan data dilakukan pada siswa SMA Pawyatan Daha Kediri dengan atribut nilai IPA, nilai IPS dan nilai tes peminatan. Prosedur penelitian meliputi Persyaratan, Desain, Implementasi, Pengujian, dan Pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Medoids efektif dalam mengelompokkan siswa ke dalam beberapa klaster, yaitu kelompok yang cenderung memilih kelompok IPA, atau kelompok IPS dengan nilai siluet yang menunjukkan kualitas clustering cukup baik yaitu 0,34. Sistem yang dibangun mampu membantu guru dalam mengambil keputusan yang lebih objektif terkait pengelompokkan siswa
Pages: 2018-2027Views: 89 Downloads: 93Penerapan Sistem Optimasi Rute Pengiriman Barang dengan Pendekatan Saving Matrix dan Simulated Annealing
Galuh Aprilia Putri Agita Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Risky Aswi Ramadhani Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPengiriman barang yang efisien menjadi tantangan besar bagi perusahaan logistik, terutama dalam mengoptimalkan rute distribusi dan pengaturan muatan barang. PT CV UKM Express menghadapi masalah terkait pemborosan waktu dan biaya operasional akibat rute yang tidak optimal serta pengaturan muatan yang tidak efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem optimasi yang menggabungkan metode Saving Matrix dan Simulated Annealing untuk mengatasi kedua masalah tersebut. Metode Saving Matrix digunakan untuk menentukan rute distribusi yang efisien, sementara Simulated Annealing mengoptimalkan urutan pengisian muatan dalam truk. Hasil penelitian ini dapat mengurangi waktu dan biaya pengiriman, serta meningkatkan efisiensi operasional perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan pengurangan waktu sebesar 15%, sedangkan untuk biaya, penelitian ini mencatat penghematan sekitar 45,29%. Penerapan sistem ini memberikan kontribusi signifikan bagi efisiensi operasional PT CV UKM Express dan kepuasan pelanggan.
Pages: 2028-2037Views: 263 Downloads: 190Penerapan Arsitektur Residual Network (ResNet-50) Pada Klasifikasi Citra Lovebird
Ryan Sea Prayoga Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Danar Putra Pamungkas Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaKlasifikasi jenis lovebird berdasarkan citra digital merupakan tantangan karena kemiripan visual antarjenis, terutama pada warna bulu dan pola tubuh. Penelitian ini bertujuan membangun model klasifikasi otomatis menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan arsitektur Residual Networks 50. Dataset terdiri dari 500 gambar lovebird yang dikategorikan ke dalam tiga jenis, dengan praproses normalisasi dan augmentasi citra. Model ResNet-50 dilatih selama 1000 epoch dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan model mencapai akurasi pelatihan 88,6% dan F1-score rata-rata 83,4% tanpa overfitting signifikan. Temuan ini membuktikan bahwa arsitektur ResNet-50 efektif dalam mengklasifikasikan jenis lovebird, serta menunjukkan potensi penerapan kecerdasan buatan dalam identifikasi spesies hewan peliharaan secara visual.
Pages: 2038-2045Views: 93 Downloads: 180Peramalan Kebutuhan Saldo K_One Top Up Menggunakan Algoritma Long-Short Term Memory(LSTM) Berdasarkan Data Time Series
Rachmad Abadi Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ardi Sanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPengelolaan saldo yang akurat menjadi kunci dalam menjaga kelancaran layanan bisnis digital seperti top up pulsa, voucher game, dan e-wallet. K_One Top Up masih menerapkan sistem manual dalam mengelola saldo, sehingga rentan terhadap kesalahan dan inefisiensi. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kebutuhan saldo harian menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) berbasis data time series. Model dibangun dengan dua lapisan LSTM bertingkat dan satu lapisan output, serta diuji melalui beberapa konfigurasi neuron dan epoch. Hasil pengujian menunjukkan bahwa LSTM mampu mengenali pola tren saldo dengan cukup baik, khususnya pada produk dengan fluktuasi moderat seperti pulsa. Konfigurasi terbaik memberikan nilai evaluasi akurasi yang paling rendah, menunjukkan potensi LSTM dalam membantu pengambilan keputusan pengelolaan saldo secara prediktif. Hasil penelitian ini penting untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas layanan K_One Top Up melalui sistem peramalan yang andal.
Pages: 2046-2055Views: 95 Downloads: 98Metode CRITIC dan EDAS pada Penilaian Kenerja Pegawai
Bayu Aji Prastowo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Rony Heri Irawan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Umi Mahdiyah Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenilaian kinerja pegawai merupakan bagian penting dalam memastikan efisiensi operasional perusahaan. PT Supra Primatama Nusantara menghadapi tantangan dalam menilai kinerja pegawai bagian tiketing perbaikan secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem penilaian kinerja pegawai dengan menggunakan metode CRITIC (Criteria Importance Through Intercriteria Correlation) dan EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution). Metode CRITIC digunakan untuk pembobotan kriteria kinerja secara objektif (SLA, Maintenance, Patroli, Retensi), sementara EDAS digunakan untuk perangkingan pegawai berdasarkan data tiketing perbaikan Juni 2024 dari 14 teknisi. Hasil CRITIC menunjukkan Patroli Jaringan (C4) sebagai kriteria terpenting (0.3231). Perbandingan hasil CRITIC-EDAS dengan penilaian KPI manual menggunakan Korelasi Spearman menunjukkan keselarasan yang sangat tinggi, dengan koefisien ρ_peringkat (0.9868) dan ρ_skor (0.9975). Ini mengindikasikan bahwa metode CRITIC-EDAS menghasilkan penilaian yang konsisten dengan sistem manual namun dengan objektivitas yang lebih terukur, sehingga penting dalam meningkatkan akurasi evaluasi serta mendukung pengambilan keputusan manajerial yang lebih adil dan transparan.
Pages: 2056-2065Views: 249 Downloads: 204Prediksi Promosi Top-Up Game Pada Pola Pembeli
Renno Rama Putra Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Rony Heri Irawan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Risa Helilintar Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk mengatasi ketidaktepatan strategi promosi pada platform top-up game Rennstore, yang selama ini dilakukan secara konvensional tanpa analisis data historis. Untuk itu, dikembangkan sistem prediksi waktu ideal promosi menggunakan algoritma Random Forest yang menganalisis pola transaksi pengguna. Data transaksi diproses melalui tahapan pembersihan dan transformasi waktu, kemudian dimodelkan untuk memprediksi hari dan jam optimal promosi. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan metrik akurasi dan F1-Score. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 76% dan F1-Score sebesar 74%, serta memperoleh tanggapan positif dari pengguna melalui kuisioner. Sistem ini dinilai efektif dan mampu memberikan rekomendasi waktu promosi yang tepat sasaran.
Pages: 2066-2073Views: 85 Downloads: 64Klasifikasi Sampah Menggunakan Algoritma EfficientNet
Putri Desi Kusuma Sari Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Umi Mahdiyah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Resty Wulanningrum Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPengelolaan sampah yang kurang optimal berdampak negatif pada lingkungan, sehingga klasifikasi sampah menjadi penting untuk mendukung daur ulang. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi gambar sampah organik dan anorganik menggunakan model deep learning EfficientNetB1. Dataset sebanyak 2.527 gambar dari Kaggle diproses melalui resize, normalisasi, dan augmentasi. Model ini dilatih dan diuji dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-Score. Pengujian menghasilkan bahwa model mencapai akurasi rata-rata 92%, presisi 93%, recall 92%, dan F1-Score 92%. Meskipun terdapat variasi pencahayaan dan latar belakang, model mampu mengenali dua jenis sampah dengan baik. Sistem ini berpotensi diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web untuk membantu masyarakat memilah sampah secara mandiri dan berkelanjutan.
Pages: 2074-2081Views: 214 Downloads: 245Identifikasi Penyakit Tanaman Bunga Anggrek Menggunakan Metode CNN
Muhammad Akbar Kurniawan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ratih Kumalasari Niswatin Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaAnggrek ialah termasuk tanaman hias yang umumnya dirawat tetapi tidak banyak perintis belajar merawat tanpa memiliki wawasan serta bakat yang setara hingga anggrek yang dirawat tidak berkembang secara baik. Permasalahan yang ditemukan ialah sulit mengidentifikasi penyakit pada bunga anggrek akibat telat dalam penananganan dan menyebabkan bunga anggrek rusak atau mati. Klasifikasi penyakit anggrek dilihat dari penyebabnya sendiri meliputi jamur, bakteri dan virus. Solusi mengatasi permasalahan tersebut dengan membuat sistem identifikasi penyakit pada bunga anggrek berbasis website berdasarkan citra daun dengan metode Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dengan desain yang digunakan yaitu studi kasus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode CNN dengan model VGG16 mampu digunakan untuk mengidentifikasi penyakit pada tanaman bunga anggrek berdasarkan daun dan sangat cocok memberikan akurasi serta tingkat keakuratan yang tinggi dalam melakukan prediksi.
Pages: 2082-2091Views: 231 Downloads: 215Penerapan Metode Naive Bayes Terhadap Kategori Olahraga sesuai Kondisi
Farid Fauzi Zakaria Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Risa Helilintar Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini membahas penerapan Naive Bayes dalam mengklasifikasikan jenis olahraga yang sesuai berdasarkan kondisi fisik. Pemilihan olahraga yang tepat sangat penting untuk mengoptimalkan manfaat kesehatan dan meminimalkan risiko cedera. Metode Naive Bayes dipilih karena keunggulannya dalam menangani data kategorikal dan prediksi probabilitas. Studi ini menggunakan data parameter fisik seperti usia, jenis kelamin, indexs massa tubuh dan memilih jenis olahraga dengan tujuan untuk memodelkan klasifikasi kategori. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ini efektif dalam memprediksi 7 data uji dari 4 kategori cocok dan 3 tidak cocok terhadap jenis olahraga yang paling sesuai dengan kondisi fisik. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan oleh sistem bahwa penerapan metode naive bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 86%. Penelitian ini menunjukkan bahwa dari tingkat akurasi tersebut dapat berkontribusi dalam penggunaan sistem rekomendasi dalam memilih olahraga yang tepat.
Pages: 2092-2101Views: 120 Downloads: 112Analisis User Experience (UX) Aplikasi TikTok terhadap Kepuasan dan Perilaku Pengguna Remaja
Laurenhia Salsabella Afrinza Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Shella Ayu Shella Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaSaat ini, TikTok menjadi salah satu aplikasi yang paling digemari oleh kalangan remaja. Penggunaan aplikasi TikTok telah meningkat secara signifikan, sebagaimana terlihat dari pengamatan yang dilakukan penulis. Namun, penting untuk mempertimbangkan peran perangkat yang digunakan dalam interaksi pengguna dengan aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji aspek-aspek pengalaman pengguna (UX) yang memengaruhi tingkat kepuasan dan perilaku pengguna TikTok di kalangan remaja. Data dikumpulkan melalui distribusi kuesioner kuantitatif dengan metode survei kepada pengguna TikTok, yang membahas kemampuan desain dan fitur aplikasi. Diharapkan hasil penelitian ini memberikan pemahaman mengenai peran desain aplikasi dalam membentuk perilaku pengguna remaja.
Pages: 2102-2110Views: 205 Downloads: 212Deteksi Gerakan Servis Bulutangkis Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN) Berbasis Komputer Vision
Legaspie Aura Sindhikara Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ardi Sanjaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan mengembangkan sistem untuk mendeteksi gerakan servis dalam olahraga bulutangkis dengan memakai metode penglihatan komputer dan klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN). Pemilihan tema ini didasari oleh signifikansi analisis gerakan dalam meningkatkan kinerja atlet serta mendukung program pelatihan yang efisien. Servis yang tepat adalah aspek penting dalam bulutangkis. Metodologi penelitian mencakup pengumpulan data video, pengambilan fitur titik kunci tubuh dengan menggunakan kerangka kerja computer vision seperti MediaPipe, dan selanjutnya, penerapan metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk mengklasifikasikan fase-fase gerakan servis berdasar data titik kunci yang dihasilkan. Temuan penelitian mengindikasikan bahwa sistem dapat mengenali dan mendeteksi fase-fase utama dalam gerakan servis bulutangkis dengan ketepatan yang baik menggunakan klasifikasi KNN. Data titik kunci yang dihasilkan dalam format CSV memudahkan proses pelatihan dan pengujian model KNN. Melalui sistem ini, pelatih dan atlet dapat mendapatkan umpan balik yang terukur dan objektif tentang teknik servis, sehingga dapat meningkatkan latihan dan mencapai kemajuan kinerja yang signifikan dalam olahraga bulutangkis.
Pages: 2111-2118Views: 129 Downloads: 118Klasifikasi Bentuk Wajah Menggunakan Efficientnet-B4
John Christofel Wicaksono Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Julian Sahertian Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Rony Heri Irawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaKlasifikasi bentuk wajah merupakan komponen penting dalam sistem rekomendasi produk personalisasi seperti kacamata atau kosmetik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi bentuk wajah otomatis menggunakan srditektur EffiientNet-B4 dengan pendekatan transfer learning pada framework PyTorch. Dataset yang digunakan terdiri dari lima kelas bentuk wajah yaitu oval, round, heart, square dan oblong, yang diambil dari dataset publik. Model dilatih menggunakan augmentasi data, normalisasi, mixed precision training, dan scheduler learning rate. Hasil evaluasi menunjukan bahwa model berhasil mencapai akurasi validasi sebesar 81% dan F1-score rata-rata yang tinggi pada seluruh kelas. Studi ini menunjukan bahwa arsitektur EfficientNet-B4 efektis digunakan dalam tugas klasifikasi bentuk wajah dan dapat digunakan sebagai dasar untuk sistem rekomendasi sebagai dasar untuk sistem rekomendasi berbasis wajah dimasa depan.
Pages: 2119-2129Views: 238 Downloads: 256Rancang Bangun Rangka Mesin Perajang Tembakau Dengan Kapasitas 1 Ton/jam
Ahmad Daniel hanafi Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , kuni nadliroh Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaData produksi tembakau Indonesia tahun 2016 menunjukkan bahwa meskipun produksi tinggi, ekspor belum optimal akibat besarnya permintaan dalam negeri. Namun, ekspor kembali meningkat pada 2018 dan 2019.Penelitian ini menggunakan metode Quality Function Deployment (QFD) untuk mengidentifikasi kebutuhan pengguna dalam pengolahan tembakau, dengan tujuan merancang alat pemotong daun tembakau yang lebih efisien dan efektif. Hasil menunjukkan alat yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi pemotongan hingga 40% dibandingkan metode manual, serta lebih ergonomis dan mudah digunakan, sehingga mendukung produktivitas petani dan pengolah tembakau
Pages: 2130-2137Views: 88 Downloads: 126Rancang Bangun Sistem Transmisi Mesin Pemipil Jagung Kapasitas 1 Ton/Jam Dengan Penggerak Diesel 7 Hp
Achmad Nizar Nasib Rahmatulloh Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ah. Sulhan Fauzi Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaJagung memiliki peran penting dalam membantu pertumbuhan hewan dan meningkatkan kualitas hasil ternak. Dalam memenuhi permintaan pasar yang besar terhadap jagung maka dibuatalah rancangan mesin pemipil jagung dengan kapasitas 1 ton/jam supaya mempercepat dan mempermudah mengolah jagung. metode penelitian ini dilakukan dengan observasi dan melakukan pengumpulan data melalui studi literatur. Hasil perancangan sistem transmisi mesin pemipil jagung memiliki perbandingan rasio 10:20 menghasilkan putaran pisau pemipil menjadi 1300 rpm.Tegangan geser izin poros pisau pemipil 2,2 kg/mm2 dan momen puntir rencana sebesar 1955,5 kg/mm2 sehingga diketahui munimum diameter poros 29,5 mm. Pasak yang digunakan memiliki dimensi panjang 7,5 mm lebar 5 mm dan panjang sabuk yang dipakai 139,6 cm. Nilai gaya yang terjadi 303,8 N, kemudian beban torsi sebesar 20,6 Nm, serta memiliki kecepatan sudut sebesar 136 rad/s, daya yang dikeluarkan motor penggerak untuk mengoprasikan alat pemipil jagung adalah 2801.8 watt atau 3,7 HP.
Pages: 2146-2154Views: 120 Downloads: 116Pemanfaatan K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Cuaca Di Wilayah Kediri
Muhammad Firmandani Pramoedya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Risky Aswi Ramadhani Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaCuaca merupakan faktor penting yang memengaruhi berbagai aspek kehidupan, terutama di wilayah Kediri, di mana perubahan cuaca berdampak signifikan pada pertanian dan aktivitas masyarakat. Penelitian ini bertujuan meningkatkan keakuratan informasi cuaca dengan mengelompokkan data cuaca harian menggunakan metode k-means clustering berdasarkan suhu, kelembapan, kecepatan angin, dan arah angin. Data dikumpulkan dari unggahan harian sosial media BMKG Kediri tahun 2024–2025 dan melalui tahap preprocessing berupa transformasi dan normalisasi data. Pemilihan jumlah cluster optimal dilakukan dengan metode elbow dan evaluasi kualitas cluster menggunakan davies bouldin index (DBI). Hasil menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal adalah tiga dengan nilai DBI sebesar 0,472, menandakan pemisahan cluster yang baik dan kompak. Representasi arah angin yang diubah menjadi nilai derajat meningkatkan kualitas klasterisasi. Dengan demikian, sistem klasterisasi ini dapat memberikan informasi cuaca yang lebih spesifik dan akurat di tingkat kecamatan, membantu masyarakat dan pemangku kepentingan dalam mempersiapkan aktivitas sehari-hari serta mitigasi risiko bencana. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan metode analisis data meteorologi yang aplikatif di wilayah Kediri.
Pages: 2155-2164Views: 215 Downloads: 166Implementasi Sistem Penugasan Teknisi Menggunakan Kombinasi Metode WSM Dan K- Means
Septian Hariadi Universitas Nusantara PGRI Indonesia , Risky Aswi Ramadhani Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaProses penugasan teknisi yang masih dilakukan secara manual di PT XYZ mengakibatkan ketidakseimbangan beban kerja, keterlambatan penyelesaian tugas, dan potensi penurunan kepuasan pelanggan. Oleh karena itu, diperlukan sistem penugasan yang terintegrasi dan berbasis teknologi supaya lebih efisien serta terotomatisasi dengan mempertimbangkan faktor jarak, pengalaman teknisi, dan tingkat prioritas pekerjaan guna meningkatkan kinerja operasional dan kualitas layanan perusahaan. Berdasarkan permasalahan yang ada, metode yang diterapkan dalam penelitian ini adalah Weighted Sum Model (WSM). Penelitian ini dipadukan dengan algoritma K-Means yang digunakan untuk mengelompokkan lokasi pelanggan berdasarkan karakteristik jarak antara teknisi dan pelanggan. Prosedur penelitian ini meliputi Identifikasi Masalah, Studi Literatur, Pengumpulan Data, Perancangan Sistem, Pengujian, Implementasi, Evaluasi dan Penyusunan Laporan. Proses perhitungan nilai pembobotan dan pengelompokan menggunakan metode WSM diperlukan data input seperti data teknisi, data perusahaan, data jarak, data kriteria, dan data pembobotan. Kemudian dilakukan standarisasi menggunakan StandardScaler dan Clustering menggunakan K-Means. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem dapat meningkatkan efisiensi waktu sebesar 95% dan meningkatkan kinerja staff operation sebesar 60%. Dengan demikian penelitian ini memberikan kontribusi nyata dalam upaya meningkatkan kinerja dan efisiensi perusahaan.
Pages: 2165-2174Views: 75 Downloads: 79Survey Kepuasan Pelanggan terhadap Layanan, Tempat, dan Menu yang Ada di Homely Koffe Menggunakan Metode SAW
Imam Syafi'i Maulana Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Fifin Kumala Sari Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kepuasan pelanggan terhadap kualitas layanan, suasana tempat, dan menu yang ditawarkan di Homely Koffe yang berlokasi di Mojoroto, Kota Kediri. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk menilai berbagai faktor yang memengaruhi kepuasan pelanggan berdasarkan data survei. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar pelanggan merasa sangat puas, terutama terhadap kenyamanan tempat dan layanan yang diberikan. Selain itu, pendekatan SAW terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan secara objektif serta dalam menyusun peringkat kepuasan. Temuan ini dapat dijadikan masukan berharga untuk peningkatan kualitas layanan Homely Koffe di masa mendatang.
Pages: 2174-2182Views: 105 Downloads: 90Klasifikasi Genre Film Terpopuler Bulanan MenggunakanAlgoritma Naive Bayes Berbasis Data Penayangan
ERNA DANIATI Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , MUHAMMAD ADAM Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , GALIH RATNA WIDYANINGTIAS Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan genre film terpopuler setiap
bulan berdasarkan data penayangan menggunakan algoritma Naive Bayes. Pemilihan topik ini
penting mengingat kebutuhan industri film untuk memahami preferensi penonton secara
dinamis guna meningkatkan strategi pemasaran dan produksi. Metode yang digunakan adalah
klasifikasi dengan Naive Bayes yang mengolah data penayangan film bulanan sebagai fitur
utama. Data dikumpulkan dari platform streaming dan dianalisis untuk menentukan genre
yang paling diminati oleh penonton setiap bulan. Penelitian ini menggunakan data dari
Kaggle untuk menulis jurnal mengenai klasifikasi genre film populer setiap bulan dengan
menggunakan algoritma Naive Bayes. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam
pengambilan keputusan bisnis di industri film serta pengembangan sistem rekomendasi yang
lebih efektif.Pages: 2183-2190Views: 110 Downloads: 255Perancangan Sistem Penerjemah BISINDO Berbasis Landmark Tangan Secara Realtime Menggunakan Random Forest dan Open CV
Moch. Raffi Dwi Saktya Rahman Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Azra'i Mahendra Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenyandang tunarungu di Indonesia menghadapi hambatan komunikasi karena rendahnya pemahaman masyarakat terhadap Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Penelitian ini bertujuan merancang sistem penerjemah BISINDO secara real-time berbasis landmark tangan menggunakan algoritma Random Forest dan teknologi OpenCV. Metode yang digunakan adalah rekayasa sistem dengan pendekatan kualitatif, meliputi analisis kebutuhan dan perancangan sistem. Sistem dirancang untuk mendeteksi gestur tangan melalui kamera, mengekstraksi koordinat landmark, mengklasifikasikan huruf BISINDO, dan menampilkan hasil secara langsung. Analisis kebutuhan menunjukkan perlunya sistem yang akurat, responsif, dan kompatibel. Hasil perancangan dituangkan dalam flowchart sistem yang menggambarkan alur dari input citra hingga output huruf. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem bantu komunikasi bagi penyandang tunarungu serta memperluas kajian klasifikasi gestur tangan menggunakan machine learning.
Pages: 2191-2197Views: 166 Downloads: 148PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI JARINGAN DI SMK KOSGORO NGANJUK
AHMAD TOHARI Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Muhamad Ferri Harmawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini membahas tentang perancangan dan implementasi jaringan komputer di SMK Kosgoro Nganjuk dengan menggunakan metode Network Development Life Cycle (NDLC). Permasalahan yang dihadapi meliputi seringnya terjadi crash IP serta koneksi yang tidak stabil antara lima laboratorium dan akses Wi-Fi. Kondisi ini menghambat proses belajar mengajar yang mengandalkan jaringan.Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem jaringan yang handal dan efisien. Metodologi NDLC digunakan karena mampu memberikan tahapan pengembangan jaringan yang terstruktur mulai dari analisis kebutuhan, perancangan, simulasi, implementasi, monitoring hingga pengelolaan. Hasil yang diharapkan adalah jaringan komputer yang mampu mengakomodasi kebutuhan sekolah dengan kinerja yang optimal dan minim gangguan.
Pages: 2198-2204Views: 72 Downloads: 116IDENTIFIKASI ASPEK-ASPEK KRUSIAL DALAM PROSES KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA PASAR DIGITAL INDONESIA
M Naufal Anjab Septyan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , M. Azzakafuadi Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaStudi ini mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku keputusan pembelian konsumen pada platform e-commerce di Indonesia[1]. Data dikumpulkan melalui kuesioner dari 30 responden berusia 17-25 tahun yang aktif menggunakan platform belanja online. Pendekatan kuantitatif deskriptif digunakan untuk menganalisis variabel nilai ekonomis, kualitas produk, kemudahan penggunaan, kepercayaan, dan strategi promosi. Hasil penelitian menunjukkan program insentif penjualan, terutama subsidi biaya pengiriman dan diskon, memberikan kontribusi signifikan terhadap keputusan pembelian. Kemudahan navigasi platform dan kredibilitas informasi produk juga menjadi pertimbangan penting. Sistem perlindungan pembeli dan keandalan pembayaran turut mempengaruhi keputusan pembelian. Studi ini menemukan Shopee sebagai platform utama pilihan konsumen (73,3%), diikuti Tokopedia (16,7%) dan TikTok Shop (10%). Penelitian menyoroti pentingnya strategi promosi yang menarik dan pengembangan platform yang berorientasi pada kenyamanan pengguna dengan sistem keamanan transaksi yang baik.
Pages: 2205-2213Views: 54 Downloads: 61Sistem Pengenalan Objek Untuk Penyandang Tunanetra Menggunakan YOLOv8
Abrham Galatiano Ohny Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Dr. Risky Aswi Ramadhani, M. Kom. Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ardi Sanjaya, M. Kom. Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaTunanetra adalah istilah umum yang digunakan untuk menyebut seseorang yang mengalami gangguan atau hambatan pada indra penglihatan. Oleh karena itu, untuk mengenali keberadaan suatu objek, penyandang tunanetra akan lebih bergantung pada indra lain seperti pendengaran, penciuman, dan peraba. Tujuan penelitian ini yaitu, membuat sebuah sistem pengenalan objek menggunakan YOLOv8 yang digunakan untuk penyandang tunanetra mengenali objek di sekitarnya. Input dari sistem berupa frame yang ditangkap melalui kamera lalu diproses sehingga dapat mengenali objek. Untuk output dari sistem berupa suara dengan kata-kata objek apa yang dikenal. Sistem mampu mendeteksi secara real-time dengan resolusi 640x640 pada nilai rata-rata fps 30. Dari hasil uji coba yang dilakukan peneliti menggunakan 35 gambar dan 29 objek sebagai validasi, model deteksi objek memiliki nilai rata-rata akurasi diatas 85%.
Pages: 2214-2220Views: 299 Downloads: 245Perancangan Desain UI/UX Website BAYLEAF Menggunakan Metode Design Thinking
Ardin Ariantana Putra Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Moh .Teguh Purwanto Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaStudi ini bertujuan untuk mendesain ulang tampilan dan pengalaman pengguna (UI/UX) situs web Bayleaf. id dengan menggunakan pendekatan Design Thinking, yang terdiri dari lima tahap: Empati, Definisi, Ide, Prototipe, dan Pengujian. Masalah utama yang diidentifikasi dari hasil survei dan wawancara mencakup tampilan yang kurang menarik, informasi produk yang tidak lengkap, serta fitur navigasi yang belum dioptimalkan. Pada tahap Prototipe, dirancang visual berkualitas tinggi berdasarkan ide-ide solusi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) terhadap 21 partisipan. Hasil pengujian menunjukkan nilai rata-rata 72,14, yang tergolong dalam kategori “Baik”. Temuan ini mengindikasikan bahwa metode Design Thinking mampu menghasilkan antarmuka yang tidak hanya berfungsi dengan baik, tetapi juga menarik dan memenuhi kebutuhan pengguna. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut pada UI/UX dalam platform e-commerce mode yang sejenis.
Pages: 2221-2229Views: 104 Downloads: 93Sistem Identifikasi Corak Penyakit pada daun Padi dan monitoring Deteksi Dini untuk Lahan Sehat Menggunakan Metode (CNN)
Ahmad Wildan_muzaki Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Bagus Ari Sudamto Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati M.kom Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaTanaman padi merupakan komoditas utama di Indonesia yang rentan terhadap serangan penyakit daun, yang berdampak signifikan terhadap hasil panen. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem identifikasi dini penyakit daun padi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis citra digital. Sistem ini dilatih dengan 120 data gambar yang diklasifikasikan menjadi tiga jenis penyakit: bercak coklat, bercak daun bakteri, dan bercak daun biasa. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi klasifikasi mencapai 95%. Sistem ini berpotensi membantu petani dalam mendeteksi penyakit secara cepat dan akurat guna menjaga produktivitas lahan.
Pages: 2230-2238Views: 220 Downloads: 148Perancangan Sistem Manajemen Stok Suku Cadang Untuk Efisiensi Bengkel Motor
Ahmad Firsta Rizky Arrizal Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPengelolaan stok suku cadang yang kurang sistematis dapat menghambat efisiensi operasional bengkel motor. Dalam praktiknya, sebagian besar bengkel belum memiliki sistem yang mendukung pencatatan dan pemantauan stok secara real-time, sehingga berpotensi menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem manajemen stok berbasis web yang terintegrasi dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) dan diterapkan di Bengkel Krajan Motor. Sistem ini menghitung jumlah pemesanan optimal serta menentukan titik pemesanan ulang (Reorder Point) berdasarkan data historis penjualan. Metodologi yang digunakan adalah pendekatan waterfall, dengan pengujian menggunakan data transaksi selama satu tahun terakhir. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi operasional, menurunkan biaya penyimpanan, dan menjamin ketersediaan suku cadang sesuai kebutuhan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi digitalisasi pengelolaan stok di sektor bengkel motor.
Pages: 2239-2246Views: 113 Downloads: 79PERANCANGAN SISTEM PAKAR SCREENING PENYAKIT MALNUTRISI REMAJA
Ahmad Robet Nailul Author Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Julian Sahertian Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Rony Heri Irawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaMalnutrisi merukapan sebuah kondisi dimana tubuh seseorang mengalami ketidak seimbangan gizi. Remaja menjadi usia yang rentan mengalami malnutrisi akibat pola makan, dan aktivitas yang tidak teratur. Pada setiap status gizinya, keadaan malnutrisi sendiri juga akan membawa berbagai penyakit yang dapat menyerang. Dengan begitu diperlukan sebuah inovasi berupa sistem pakar yang dapat membantu para remaja untuk mendeteksi lebih dini sebelum melakukan pengecekan kepada dokter. Sistm pakar ini sendiri bekerja berdasarkan gejala-gejala yang sedang dialami oleh pasien. Metode pengambilan keputusan dalam sistem pakar ini menggunakan metode Hybrid Case Base. Penggunaan metode Hybrid Case Base dipilih karena dapat memberi keputusan terbaik berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien dengan mencari nilai similarity pada pasien sebelumnya. Selain itu metode ini juga bekerja berdasarkan rule dari seorang pakar. Hasil akhir dari penelitian ini ialah didapatkan hasil pengukuran similarity sebesar 90% dengan hasil diagnosa pasien berpotensi mengidap hipertensi.
Pages: 2247-2254Views: 165 Downloads: 185Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Jenis Ras Kucing Dengan Metode Mobilenetv2
diyah kingkin sulistiana universitas nusantara pgri kediri Indonesia , Made Ayu Dusea Widyadara Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Umi Mahdiyah Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaKucing merupakan hewan peliharaan yang sangat popular di dunia. Kucing juga memiliki banyak jenis ras yang diakui secara internasional yaitu sekitar 142 ras kucing. Karena banyaknya jenis ras kucing di dunia, sehingga banyak pemilik kucing yang sulit untuk membedakan jenis ras kucing yang mereka pelihara. Oleh karena itu dibutuhkan sistem klasifikasi otomatis berbasis pengolahan citra menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan arsitektur MobileNetV2. Model dikembangkan untuk mengenali 5 jenis ras kucing dengan dataset berjumlah 500 gambar. Data dilatih selama 20 epoch dengan batch size 32, menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 91%. Evaluasi dengan data baru menunjukkan bahwa model mampu mengidentifikasi secara akurat. Hasil ini menunjukkan potensi MobileNetV2 sebagai solusi ringan dan efektif untuk klasifikasi citra berbasis ras kucing dalam aplikasi nyata.
Pages: 2255-2264Views: 224 Downloads: 198Diagnosa Penyakit Kulit Dengan Sistem Pakar Berbasis Certainly Factor
Fatkhur Rohman Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Dwi Harini Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Andreas Putra Handoko Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenyakit kulit tidak bisa dianggap sebagai hal yang sepele, karena jika dibiarkan dan tidak diberikan penanganan yang tepat, dapat berakibat fatal bagi penderitanya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah sistem pakar berbasis web yang dapat membantu mendiagnosa penyakit kulit berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh pengguna. Sistem ini dikembangkan menggunakan metode Certainty Factor (CF) untuk menghitung tingkat kepastian terhadap suatu penyakit, dengan menggabungkan nilai keyakinan dari pakar dan pengguna. Proses pengembangan sistem mengikuti model waterfall yang meliputi tahapan pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, serta evaluasi. Terdapat 7 (tujuh) penyakit kulit yang dapat diidentifikasi pada sistem ini. Hasil akhir sistem berupa diagnosa penyakit yang disertai nilai CF dan saran penanganan awal berdasarkan gejala yang dipilih pengguna
Pages: 2265-2273Views: 98 Downloads: 121Penerapan Metode Djikstra Dalam Menentukan Rute Terdekat Bengkel Di Kabupaten Nganjuk
Ahmad Rafi' Izzuddin Universitas Nusantara PGRI KEDIRI Indonesia , Ahmad Bagus Setiawan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Patmi Kasih Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk merancang dan menerapkan Metode Algoritma Dijkstra dalam mencari rute jarak terdekat bengkel di Kabupaten Nganjuk. Manfaat penelitian ini mencakup penghematan waktu bagi pengguna saat mencari bengkel terdekat, penambah pengetahuan bagi peneliti mengenai penerapan metode ini, serta sebagai referensi bagi peneliti lain dan instansi terkait. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif, dengan fokus pada pengukuran jarak dan perhitungan rute terpendek.
Pages: 2274-2280Views: 85 Downloads: 56APLIKASI PREDIKSI HARGA BINANCE COIN MENGGUNAKAN METODE ARIMA
Akbar Krismon Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini menggunakan metode Arima untuk memperkirakan harga binance coin di
waktu yang akan datang, dengan tujuan membantu Trader dalam memperkirakan harga yang akan
dating agar tidak mengalami kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem
prediksi yang bertujuan untuk membantu para trader agar tidak mengalami kerugian yang sangat
signifikan. Topik ini dipilih karena pentingnya memiliki prediksi yang tepat untuk mueningkatkan
hasil pendapatan para trader. Dengan menggunakan aplikasi berbasis web ini akan memudahankan
untuk pengguna, data harga pasar dianalisis melalui metode Moving Average untuk membentuk model
prediksi yang dapat diandalkan. Web ini dirancang untuk meningkatkan akurasi prediksi penjualan ,
sehingga memungkinkan penyesuaian prediksi secara optimal. Hasil penelitian menunjukkan
bahwa penggunaan web ini dapat membantu mendapatkan hasil dan memaksimalkan keuntungan.Pages: 2281-2287Views: 54 Downloads: 79Implementasi Naive Bayes Pemilihan Ekstrakurikuler
ZANWAR ABIDIN Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ratih Kumalasari Niswatin Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Rony Heri Irawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaEkstrakurikuler disuati sekolah merupakan sebuah wadah bagi murid untuk mengembangkan ketrampilan sesuai dengan minat dan bakat yang dimiliki. SMA Negeir 2 Nganjuk adalah salah satu satuan pendidikan terfavoit di kabupaten nganjuk. Adapun bidang ekstrakurikuler yang dimiliki meliputi olahraga, seni dan teknologi. Terdapat 3 kelompok bidang ekstrakurikuler yang wajib dipilih murid salah satunya dengan mekanisme yang telah ditentukan oleh sekolah seperti ters tertulis. Dengan tes tersebut akan ditentukan klasifikasi ekstrakurikuler sesuai dengan minat dan bakat yang dimiliki oleh murid. Pada penelitian ini, dilakukan dengan penerapan metode naive bayes untuk melakukan klasigikasi nilai dan akan menghasilkan sebuah rekomendasi dalam menentukan ekstrakurikuler sesuai dengan minat dan bakat dari murid. Untuk menentukan klasifikasi ekstrakurikuler murid, variabel yang digunakan adalah pertanyaan dan pilihan jawahan yang akan menjadi acuan penentuan klasifikasi. Berdasarkan hesil penelitian yang dilakukan oleh sistem pemilihan ekstrakurikuler dapat memberikan rekomendasi jenis ekstrakurikuler yang sesuai melalui ciri-ciri minat dan bakat yang dimiliki.
Pages: 2288-2297Views: 134 Downloads: 112Analisis Usability Website SMKN XYZ Menggunakan Metode Heuristic Evaluation
Sherla Dian Mutia Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ahmad Tohari Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , M. Dimas Ubaidilah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Muhammad Ferri Harmawan Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaSitus web sekolah merupakan alat yang penting untuk menyampaikan informasi kepada siswa, pendidik, dan masyarakat umum. Namun, tanpa evaluasi secara berkala, masalah kegunaan (usability) dapat menghambat efektivitas penyampaian informasi. Analisis ini bertujuan untuk menggambarkan usability situs web SMKN XYZ dengan menerapkan metode Heuristic Evaluation yang didasarkan pada sepuluh prinsip heuristik Nielsen. Evaluasi dilakukan secara observasional oleh peneliti dan didukung oleh data dari kuesioner yang dibagikan kepada pengguna. Hasil penilaian menunjukkan bahwa secara umum, situs web tersebut telah memenuhi sebagian besar prinsip heuristik, dengan skor rata-rata di atas 3,9. Namun, beberapa aspek masih memerlukan perbaikan, terutama dalam hal kontrol pengguna dan konsistensi desain. Temuan ini menjadi dasar dalam merumuskan rekomendasi perbaikan antarmuka untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan efektivitas komunikasi informasi.
Pages: 2298-2305Views: 86 Downloads: 68Analisis Usabilitas Antarmuka Pengguna pada Aplikasi Streaming Netflix dan WeTV menggunakan Metode System Usability Scale (SUS)
Claudio Syanu Mareta Dinata Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Mochamad Lillih Linggar Pangestu Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat usabilitas antarmuka pengguna pada aplikasi streaming Netflix dan WeTV menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Data dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan kepada pengguna aktif kedua aplikasi, kemudian dianalisis untuk mengetahui skor SUS dan tingkat kepuasan pengguna. Hasil menunjukkan bahwa kedua aplikasi memiliki tingkat usabilitas yang cukup baik, dengan skor SUS masing-masing sebesar 75,4 untuk Netflix dan 72,8 untuk WeTV, yang termasuk dalam kategori "Good". Penelitian ini memberikan gambaran mengenai kekuatan dan kelemahan antarmuka pengguna serta rekomendasi perbaikan untuk meningkatkan pengalaman pengguna..
Pages: 2306-2314Views: 141 Downloads: 123Perancangan Sistem Informasi Absensi Kantor Online Di PT Bali Cerdas Indonesia
Deny Kharisma universitas Islam Kadiri - kediri Indonesia , Riska Nurtantyo Sarbini Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , iin kurniasari universitas Islam Kadiri - kediri IndonesiaDi era digital saat ini, teknologi informasi memegang peranan penting dalam meningkatkan efisiensi operasional di berbagai sektor, termasuk dunia kerja. PT Bali Cerdas Indonesia masih menggunakan sistem absensi manual berbasis kertas dan tanda tangan, yang memakan waktu dalam proses rekapitulasi serta rawan kecurangan dan kesalahan pencatatan. Penelitian ini mengusulkan perancangan Sistem Informasi Absensi Online yang disesuaikan dengan kebutuhan operasional kantor. Sistem ini dirancang menggunakan model SDLC Waterfall dan diuji menggunakan metode System Usability Scale (SUS) serta pengujian Black Box. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memperoleh skor SUS sebesar 82, yang termasuk dalam kategori sangat baik dan menunjukkan penerimaan pengguna yang tinggi. Selain itu, proses rekapitulasi absensi menjadi 65% lebih cepat dan tingkat kesalahan pencatatan turun hingga 40% dibanding sistem manual. Dengan demikian, sistem ini terbukti efektif meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi dalam pengelolaan kehadiran karyawan di lingkungan kerja.
Pages: 2315-2322Views: 79 Downloads: 83UJI BANDING WAKTU PENGGUNAAN ALAT PENGHITUNG BENIH IKAN LELE MANUAL DENGAN OTOMATIS BERBASIS SENSOR
radite radite bramasta universitas nusantara PGRI Kediri Indonesia , Hisbulloh Ahlis Munawi Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Rachmad Santoso Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenghitungan benih ikan lele secara manual masih banyak digunakan pembudidaya, namun metode ini membutuhkan waktu lama, tenaga lebih banyak, dan rentan terhadap kesalahan manusia. Penelitian ini membandingkan efisiensi waktu antara metode manual dan alat penghitung otomatis berbasis sensor infrared dan mikrokontroler. Alat dirancang khusus untuk menghitung benih lele berukuran 3–6 cm dengan kapasitas maksimal 100 ekor per proses. Hasil uji banding menunjukkan alat otomatis mampu mempercepat proses penghitungan dan mengurangi kebutuhan tenaga kerja. Penggunaan teknologi sensor terbukti efektif meningkatkan efisiensi dengan hasil perbandingan otomatis 53 detik dan manual 2 menit 15 detik penghitungan benih ikan lele, sehingga dapat mendukung produktivitas dan keberhasilan usaha budidaya lele di Indonesia
Pages: 2323-2332Views: 62 Downloads: 80Optimasi Alat Peniris Minyak Otomatis Untuk Meningkatkan Produktivitas UMKM
Jerry Yan Ardiyansyah Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ary Permatadeny Nevita Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Hisbulloh Ahlis Munawi Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaIndustri makanan ringan seperti kerupuk dan bawang goreng menghadapi tantangan dalam mengurangi kadar minyak berlebih pasca penggorengan. Penirisan manual terbuktu tidak efisien. membutuhkan waktu lama dan hasil yang tidak konsisten. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan menguji alat peniris minyak otomatis yang dilengkapi dengan timer dan dimmer untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas produksi UMKM. Proses penelitian meliputi analisis kebutuhan, desain, pembuatan prototipe, uji coba, dan analisis hasil. Hasil menunjukkan bahwa mesin mampu meniriskan 2 kg bawang goreng dalam 2 menit dengan efisiensi 95,5% dan kerupuk 1 kg dalam waktu yang sama dengan efeuensi 97.5% Kecepatan penirisan mencapai 238,75 ml/kg/menit untuk bawang goreng dan 487,5 ml/kg/menit untuk kerupuk. Mesin ini terbukti meningkatkan kecepatan, kualitas hasil, dan menekan biaya tenaga kerja Dengan desain yang ergonomis dan sistem otomatis, alat ini sangat layak untuk mendukung produktivitas dan keberlanjutan UMKM pangan lokal.
Kata kunci: peniris minyak, spinner otomatis, produktivitas, kerupuk, bawang goreng
Abstract Industries of snacks such as crackers and fried onions face challenges in reducing excess oil content post-frying. Manual draining has proven to be inefficient, taking a long time and producing inconsistent results. This research aims to develop and test an automatic oil drainer equipped with a timer and dimmer to improve the efficiency and quality of MSME production. The research process includes needs analysis, design, prototyping, testing, and analysis of results. The results show that the machine is able to drain 2 kg of fried onions in 2 minutes with 95.5% efficiency and 1 kg of crackers in the same time with 97.5% efficiency. The draining speed reached 238.75 ml/kg/min for fried onions and 487.5 ml/kg/min for crackers. This machine is proven to improve speed, quality of results, and reduce labor costs. With an ergonomic design and automatic system, this tool is very feasible to support the productivity and
sustainability of local food MSME
Pages: 2333-2341Views: 218 Downloads: 205Optimalisasi Produktivitas Melalui Teknologi Mesin Pencacah Sampah Plastik Dengan Menggunakan Fitur Soft start
Agung Prasetiyo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ary Permatadeny Nevita Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Hermin Istiasih Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan pencemaran lingkungan akibat sampah plastik yang menjadi isu global dan memerlukan penanganan berkelanjutan. Salah satu solusi adalah mendaur ulang sampah plastik menjadi bahan baku baru. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan produktivitas mesin pencacah plastik dengan menerapkan teknologi soft start pada motor induksi, serta membandingkan kinerja pencacahan plastik PET (Polyethylene Terephthalate) dan HDPE (High-Density Polyethylene). Sebagai upaya peningkatan kinerja, digunakan fitur soft start pada motor induksi untuk mendukung kestabilan operasi mesin. Metode penelitian ini meliputi pengujian eksperimental terhadap kapasitas pencacahan, waktu proses, serta stabilitas operasional. Hasil menunjukkan bahwa plastik PET menunjukkan efisiensi pencacahan lebih tinggi dibanding HDPE dan penggunaan soft start turut membantu mengurangi hentakan awal mesin sehingga mendukung kelangsungan operasi yang lebih stabil. Kesimpulannya, penerapan teknologi soft start dan pemilihan jenis plastik yang tepat dapat meningkatkan performa mesin pencacah dan mendukung pengelolaan sampah plastik berkelanjutan, khususnya di sektor industri kecil dan menengah.
Pages: 2342-2351Views: 172 Downloads: 110Rancang Bangun Alat Penghitung Benih Ikan Lele Otomatis
Agung Hari Mukti UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI Angola , HISBULLOH AHLIS MUNAWI Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , RAHMAD SANTOSO Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenghitungan benih ikan lele merupakan salah satu proses penting dalam kegiatan pembenihan yang memerlukan ketelitian tinggi. Penghitungan secara manual tidak hanya memakan waktu, tetapi juga rawan kesalahan akibat faktor kelelahan dan keterbatasan manusia. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkan sebuah alat penghitung benih ikan lele otomatis berbasis sensor dan teknologi pengolahan citra digital. Alat ini dirancang untuk menghitung benih ikan secara real-time ketika melewati saluran air transparan, dengan memanfaatkan sensor infrared untuk mendeteksi serta mencatat jumlah benih yang lewat. Hasil perhitungan ditampilkan secara digital. Penggunaan alat ini terbukti mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan dalam proses penghitungan benih, sehingga sangat membantu dalam meningkatkan produktivitas kegiatan pembenihan ikan lele. Inovasi ini menjadi solusi tepat guna dalam mendukung modernisasi budidaya perikanan di era digital.
Pages: 2352-2360Views: 200 Downloads: 201perancangan ayakan mesin pemecah pelet kapasitas 40Kg/Jam
Mohammad titis riski HARTUTIK UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI Indonesia , M muslimin ilham Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaBudidaya ikan lele di Indonesia mengalami peningkatan signifikan akibat tingginya permintaan pasar serta kesadaran masyarakat akan kandungan gizi ikan yang tinggi. Namun, tingginya biaya pakan, yang dapat mencapai 75% dari total biaya produksi, menjadi tantangan utama dalam kegiatan budidaya ini. Salah satu solusi yang bisa dilakukan adalah penggunaan mesin pemecah dan pengayak pelet untuk menyesuaikan ukuran pakan dengan tahap pertumbuhan ikan. Penelitian ini bertujuan merancang dan menguji prototipe mesin pemecah pelet dengan kapasitas 40 kg/jam, dilengkapi sistem pengayakan tiga ukuran. Metode perancangan meliputi studi literatur, perhitungan teknis, fabrikasi, pengujian, dan validasi oleh ahli. Hasil pengujian menunjukkan bahwa mesin mampu menghasilkan pecahan pelet berukuran di bawah 1 mm sebanyak rata-rata 2,14 gram per siklus, mendekati kapasitas target. Mesin pemecah pelet ini memiliki dimensi ayakn dengan panjang 100cm dan lebar 40cm dengan dua mesh yaitu dengan ukuran mesh 1 iyalah 3mm dan mesh 2 dengan ukuran 1mm jadi sama dengan tepung
Pages: 2361-2368Views: 166 Downloads: 314Rancang Bangun Alat Roasting Biji Kopi Robusta
Mochammad Syahruzzidan Ramadhan Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ary Permatadeny Nevita Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Hisbulloh Ahlis Munawi Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaProses roasting biji kopi robusta berpengaruh terhadap kualitas dan cita rasa kopi. Proses roasting secara manual, kurang berkembangya industri pengolahan kopi dan beban operasional menjadi alasan utama perlunya inovasi pada alat roasting. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan alat yang dapat meningkatkan produktivitas kopi pada tahap roasting. Metode dalam penelitian ini adalah V Model. Hasil pengembangan menunjukan terdapat perbedaan signifikan seperti mengubah motode penggerak manual menjadi motor penggerak listrik, penambahan komponen temperatur bimetal, penambahan tutup pada bagian depan alat dan kaca jendela pengawas. Komponen utama mencangkup motor penggerak listrik, tabung stainless steel, pulley, belt, besi hollow galvalum, bearing, mur dan baut, plat penutup, kapasitor kipas angin, plat besi tipis, kompor, termometer bimetal, observation window, roda kastor dan nampan. Alat ini telah diuji dan menunjukan desain yang sederhana namun berpotensi besar untuk produksi skala rumah tangga atau skala UMKM kecil menengah penjual bubuk kopi atau serbuk kopi.
Pages: 2369-2375Views: 227 Downloads: 365Perancangan roller pemecah pelet kapasitas 40kg/jam
Muhammad adam airlangga Universitas nusantara pgri Indonesia , M muslimin ilham Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaTingginya harga pakan benih ikan lele menjadi permasalahan utama bagi para pembudidaya kecil, khususnya di daerah Kediri, Jawa Timur. Sementara itu, pelet ukuran besar lebih terjangkau namun tidak sesuai untuk kebutuhan benih. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membuat mesin pemecah pelet dengan komponen utama berupa roller pemecah yang mampu mengubah pelet ukuran besar menjadi ukuran kecil yang sesuai kebutuhan benih lele. Hasil perancangan menunjukkan bahwa roller pemecah dengan desain dua silinder beralur dan sistem transmisi gear bekerja secara efektif, menghasilkan pecahan merata, dan berkapasitas 40 kg/jam. Penggunaan material baja pada roller juga terbukti memberikan daya tahan tinggi terhadap keausan. Inovasi ini berpotensi menjadi solusi tepat guna bagi pembudidaya ikan untuk menghemat biaya produksi pakan.
Pages: 2376-2383Views: 63 Downloads: 73Sistem Prediksi Penjualan dan Bahan Baku diBerrys Bakery Menggunakan Metode Single Moving Average dan Economic Order Quantity
MUCHAMAT RISKI BAGUS SETIAWAN Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Patmi Kasih Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaToko Roti Berry adalah toko roti yang populer dengan berbagai macam camilan manis dan gurih untuk pelanggannya. Sebagai toko roti, mengelola stok bahan baku merupakan hal yang penting supaya produksi berjalan lancar dan efisien. Manajemen stok yang efektif dapat membantu mengurangi limbah, meminimalkan kehabisan stok, mengoptimalkan biaya inventaris dan pengelolaan stok. Abstrak penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Single Moving Average (SMA) dan Economic Order Quantity (EOQ) dalam memprediksi penjualan dan kebutuhan bahan di Toko Berrys Bakery. Dengan meningkatnya persaingan di industri bakery, penting bagi Berrys Bakery untuk memiliki sistem yang efektif dalam merencanakan persediaan dan memenuhi permintaan pelanggan. Metode SMA digunakan untuk menganalisis data penjualan historis guna menghasilkan proyeksi penjualan yang lebih akurat, sementara EOQ diterapkan untuk menentukan jumlah pemesanan optimal yang meminimalkan total biaya persediaan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi kedua metode tersebut dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan, mengurangi risiko kehabisan stok, dan mengoptimalkan biaya operasional. Dengan demikian, implementasi SMA dan EOQ diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap kinerja bisnis Toko Berrys Bakery.
Pages: 2384-2390Views: 99 Downloads: 100ANALISA PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN PADA ALAT UJI IMPACT KAPASITAS 100 JOULE DENGAN BERBAGAI PERLAKUAN PANAS
Ahmad Tri Wahyudiyanto Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ali Akbar Univertitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaAlat uji impact merupakan alat yang digunakan untuk menguji ketangguhan material, dengan tujuan mengetahui seberapa besar energi yang diserap hingga terjadi patahan dan deformasi. Pengujian ini penting karena beban pada material tidak selalu terjadi secara perlahan, melainkan bisa datang secara tiba-tiba. Bahan uji yang digunakan adalah baja ST-42, yang merupakan baja karbon rendah dengan kadar karbon dibawah 0,25%. Baja ini umum digunakan dalam konstruksi mesin yang mengalami gesekan, seperti roda gigi dan poros. Namun, kekerasan permukaannya tergolong rendah. Oleh karena itu, untuk meningkatkan sifat kekerasannya, dilakukan perlakuan panas berupa annealing dan quenching. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh perlakuan panas tersebut terhadap ketangguhan impact dan struktur mikro baja ST-42. Dengan hasil pengujian annealing adalah 0,38 joule/ , 0,39 joule/ , 0,37 joule/ dengan rata rata 0,38 joule/ . Hasil pengujian quenching udara adalah 0,32 joule/ 0,3 joule/ 0,31 joule/ dengan rata rata 0,31 joule/ Hasil pengujian quenching air adalah 0,3 joule/ 0,29 joule/ 0,3 joule/ dangan rata rata 0,29 joule/ Hasil pengujian tanpa perlakuan panas adalah 0,35 joule/ 0,31 joule/ 0,33 joule/ dengan rata rata 0,33 joule/ Baja ST-42 setelah proses annealing memiliki ketangguhan yang lebih tinggi dibandingkan setelah proses quenching dan tanpa perlakuan panas.
Pages: 2391-2398Views: 499 Downloads: 312SPK BERBASIS SAW UNTUK IDENTIFIKASI RISIKO KESEHATAN MENTAL PEMAIN RISE OF KINGDOMS
Satria Wijaya Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Sucipto, M. Kom Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Aidina Ristyawan, M. Kom Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tingkat risiko kesehatan mental pemain game Rise of Kingdoms menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Simple Additive Weighting (SAW). Permainan online yang dimainkan secara berlebihan dapat berdampak negatif pada kesehatan mental, seperti stres, isolasi sosial, hingga pelarian dari masalah kehidupan nyata. Dengan memanfaatkan metode SAW, penelitian ini mengevaluasi lima kriteria utama yang berpengaruh terhadap kondisi mental pemain, yaitu durasi bermain, achievement, relationship, immersion, dan escapism. Data diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan kepada komunitas pemain aktif Rise of Kingdoms, dengan responden yang telah bermain minimal enam bulan. Setelah dilakukan normalisasi dan perhitungan preferensi, sistem SPK berhasil memberikan hasil perangkingan tingkat risiko mental pada masing-masing pemain. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SAW efektif dalam mengelola data multikriteria secara objektif dan mampu memberikan rekomendasi yang dapat digunakan oleh pemain untuk mengevaluasi pola bermain mereka. Sistem ini juga berpotensi menjadi alat bantu edukatif dalam upaya menjaga kesehatan mental di kalangan gamer.
Pages: 2399-2405Views: 411 Downloads: 205PENERAPAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK KLASIFIKASI ALAT MUSIK TRADISIONAL DI BLITAR RAYA
Muhammad Rizal Razaan Universitas Islam Balitar Indonesia , sri lestanti Universitas Islam Balitar Indonesia , Udkhiati Mawaddah Universitas Islam Balitar IndonesiaPenelitian ini dibuat dikarenakan menurunnya minat generasi muda terhadap alat musik tradisional, terutama di wilayah Blitar Raya, yang mengancam pelestarian budaya lokal. Untuk mengatasi hal ini, sistem klasifikasi gambar alat musik tradisioanal yang dikembangkan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Studi eksperimental ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan antarmuka visual yang dibangun dengan framework Streamlit. Dataset mencakup berbagai kategori alat musik tradisional dari daerah Blitar Raya. Model tersebut berfungsi dengan baik dalam mengklasifikasikan gambar alat musik, dengan hanya sedikit kesalahan penandaan. Antarmuka aplikasi sederhana, ramah pengguna, dan berfungsi secara efektif dalam melakukan analisis gambar. Penelitian ini menyoroti bagaimana pembelajaran mesin dapat mendukung pelestarian digital budaya lokal dan pendidikan. Hal ini juga menunjukkan potensi teknologi untuk meningkatkan kesadaran dan apresiasi terhadap alat musik tradisional, terutama di kalangan audiens muda saat ini.
Pages: 2406-2415Views: 110 Downloads: 91Perancangan Media Pembelajaran Interaktif Untuk Anak Usia Dini Menggunakan Metode Heuristik Pada Taman Kanak-Kanak
Ela Esti Susanti Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Sucipto Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Anita Sari Wardani Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis media pembelajaran untuk anak usia dini pada taman kanak-kanak. Analisis dilakukan dengan menggunakan metode heursitik yang mempunyai 10 tahapan Usability Heuristics yang digunakan untuk perancangan antarmuka menurut Jakob Nielsen. Sepuluh tahapan ini merupakan hasil dari penerapan Heuristic Evaluation dalam perancangan media pembelajaran interaktif pada taman kanak-kanak. Penelitian ini menggunakan uji validitas dan uji reabilitas sebagai metode analisis data. Pengambilan data melibatkan 70 responden dari pengguna media pembelajaran interaktif. Hasil dari penelitian ini menunjukkan variabel X1 dengan presentase 85,7%, variabel X2 dengan presentase 92,9%, variabel X3 dengan presentase 91,4%, variabel X4 dengan presentase 97,1%, variabel X5 dengan presentase 85,7%, variabel X6 dengan presentase 92,2%, variabel X7 dengan presentase 85,7%, variabel X8 dengan presentase 94,3%, variabel X9 dengan presentase 95,7% dan variabel X10 dengan presentase 80% yang menilai sangat setuju. Penilaian ini didasarkan pada 10 faktor yang disajikan dalam pertanyaan kuesioner.
Pages: 2416-2426Views: 80 Downloads: 87PREDIKSI PENDAPATAN DARI PENJUALAN BERDASARKAN DATA HISTORIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE ELASTIC NET
Ahmad Wildan Muzaki Universitan Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Yoga Reksa Pramudya Universitan Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Jovan Putra Prayitna Universitan Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk memprediksi total pendapatan hasil panen bawang merah berdasarkan data historis jumlah panen dan harga per kilogram menggunakan metode Elastic Net. ElasticNet dipilih karena mampu menggabungkan keunggulan dari regularisasi L1 (Lasso) dan L2 (Ridge), yang efektif dalam mengatasi overfitting dan meningkatkan akurasi model. Dataset yang digunakan terdiri dari 36 data penjualan bawang merah dari tahun 2014 hingga 2022. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu memberikan prediksi dengan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 15.07% dan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0.8374. Dengan hasil tersebut, metode Elastic Net terbukti dapat digunakan secara efektif untuk memodelkan dan meramalkan pendapatan penjualan berbasis data historis di bidang pertanian.
Pages: 2427-2435Views: 147 Downloads: 104Sistem Informasi Perbaikan Alat di PT SGN PG Ngadiredjo
Ivan Devantino Evianto universitas Islam Kadiri Indonesia , iin kurniasari universitas Islam Kadiri - kediri Indonesia , yudo bismo utomo universitas Islam Kadiri - kediri IndonesiaPerbaikan dan pemeliharaan alat merupakan aspek vital dalam menjaga kelangsungan operasional industri. Namun, masih banyak perusahaan yang menggunakan metode manual seperti pencatatan di buku atau Excel, yang rawan terhadap duplikasi data, keterlambatan, serta kesulitan dalam pengarsipan. PT SGN PG Ngadiredjo menghadapi tantangan serupa dalam pengelolaan data perbaikan alat. Oleh karena itu, dirancanglah sebuah sistem informasi perbaikan alat berbasis web yang dapat membantu admin dan teknisi untuk mencatat, memantau, dan memperbarui status perbaikan secara real-time. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, dan pengarsipan data perbaikan. Penerapan sistem ini juga merupakan bagian dari transformasi digital industri 4.0, yang mengedepankan efisiensi operasional melalui pemanfaatan teknologi informasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendukung proses pengambilan keputusan terkait pemeliharaan alat, mengurangi downtime, serta meningkatkan produktivitas perusahaan
Pages: 2436-2442Views: 44 Downloads: 48Inovasi Mesin Perajang Bawang Otomatis Kapasitas 5 kg/jam untuk Meningkatkan Produktivitas UMKM
laura Magdania irvanka Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Ary Permatadeny Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Rachmad Santoso Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPermintaan terhadap bawang merah sebagai bahan baku industri makanan terus meningkat, seiring dengan pertumbuhan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di bidang pengolahan pangan. Proses perajangan bawang secara manual masih banyak dilakukan dan dinilai kurang efisien dalam hal waktu dan tenaga. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan mesin perajang bawang otomatis berkapasitas 5 kg/jam sebagai solusi peningkatan produktivitas UMKM. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan perancangan, pembuatan, dan pengujian mesin. Komponen utama mesin meliputi motor listrik, rangka, poros, pisau perajang, pulley, v-belt, bantalan, rumah pisau, corong, dan saluran keluaran. Hasil uji kinerja menunjukkan bahwa mesin mampu merajang bawang dengan kualitas potongan yang baik, serta efisiensi penggunaan bahan mencapai 97,8%, menunjukkan bahwa hampir seluruh bawang yang diproses dapat dimanfaatkan tanpa banyak terbuang. Mesin berhasil memproses 2 kg bawang dalam waktu 24 menit, atau rata-rata 12 menit per kilogram, yang setara dengan kapasitas kerja 5 kg per jam sesuai spesifikasi desain. Mesin ini juga terbukti lebih efisien dibandingkan metode manual dan dapat meningkatkan kapasitas produksi secara signifikan dan mengurangi resiko cedera kerja. Dengan demikian, mesin ini layak digunakan sebagai alat bantu produksi bagi UMKM pengolah bawang goreng dan sejenisnya.
Pages: 2443-2450Views: 142 Downloads: 142Perbandingan Kemiripan Gambar Buatan AI dan Manusia Menggunakan Metode Structural Kemiripan Index Measure (SSIM)
Khaila Puteri Yuanda Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Meri Puspita Sari Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaPenelitian ini berfokus pada analisis tingkat kemiripan antara gambar yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan (AI) dan gambar buatan manusia menggunakan metode Structural Similarity Index Measure (SSIM). SSIM dipilih karena kemampuannya dalam mengevaluasi kualitas gambar berdasarkan persepsi visual manusia. Proses dilakukan dengan terhadap total 200 gambar yang terdiri dari dua kelompok; gambar buatan manusia dan gambar hasil generative AI, yang masing-masing gambar ukurannya telah disamakan yaitu 224 x 224 piksel. Hal ini bertujuan untuk menyamanjan dimensi input. Dari pengamatan, resize ini menstabilkan nilai SSIM, terutama untuk gambar buatan tangan atau fotografi yang awalnya memiliki ukuran acak. Hasil penelitian menunjukkan nilai rata – rata SSIM sebesar 0.648 , yang mengindikasi bahwa gambar AI memiliki tingkat kemiripan structural yang sedang.
Pages: 2451-2458Views: 786 Downloads: 600AUDIT SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT 2019 DSS05
ARDAN BAGAS PUTRA UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI Ghana , Erna Daniati Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia , Reinaldha Dwi Christian Universitas Nusantara PGRI Kediri IndonesiaTeknologi informasi kini tengah berkembang pesat di berbagai sektor bahkan merambah dalam dunia pendidikan yang terus membawa perubahan signifikan. Sekolah kini pempergunakan sistem informasi untuk menunjang kegiatan operasional dan akademik, seperti mengolah data siswa, nilai, juga mengelola absensi. Namu, dalam penerapan sistem informasi di lingkup sekolah tidak terlepas dari risiko keamanan yang dapat mengancam integritas data. Maka dari itu, audit sistem informasi diperlukan untuk mengetahui sejauh mana sistem tersebut dikelola secara aman dan efektif. Penelitian ini bermaksud mengukur tingkat kematangan tata kelola TI pada sistem akademik yang ada dengan menggunakan framework Cobit 2019, khususnya domain DSS05 (Manage Security Service). Setelah penelitian, menunjukkan hasil audit berada di level 1 (Performed Process) yang berarti proses keamanan telah dilakukan, namun belum optimal sehingga direkomendasikan perbaikan untuk mendorong peningkatan level kapabilitas yang lebih tinggi.
Pages: 2459-2467Views: 231 Downloads: 392Sistem Pakar untuk Mendeteksi Hama dan Penyakit Pada Tanaman Cengkeh dengan Metode Forward Chaining
Sri Widyanti Ginting Politeknik Negeri Ambon Indonesia , Carly Alyona Politeknik Negeri Ambon Indonesia , Reynold P.V.J .Nikijuluw Politeknik Negeri Ambon IndonesiaCengkeh (Syzigium aromaticum) merupakan salah satu komoditas tanaman perkebunan yang sangat prospektif untuk di kembangkan. Namun ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi pertumbuhan dan produktivitas pada tanaman cengkeh, diantaranya adalah hama dan penyakit. Langkah perlindungan dapat dilakukan dengan mendeteksi hama dan penyakit pada tanaman cengkeh, serta memberikan solusi untuk penangannya. Sistem Pakar, merupakan bagian dari artificial intelligence yang dirancang untuk meniru keahlian dan pengetahuan manusia sehingga dapat memberikan solusi/saran spesifik berdasarkan pengetahuan yang telah ditanamkan ke dalamnya. Dengan metode penalaran Forward Chaining dan model pengembangan sistem yang digunakan yakni Model Waterfall maka penulis membuat rancang bangun Sistem Pakar untuk mendeteksi penyakit dan hama pada tanaman cengkeh, sehingga dapt membantu petani cengkeh dalam menemukan solusi terkait permasalahan pada tanamannya.
Pages: 2468-2474Views: 174 Downloads: 184Additional Menu
Latest publications
Seminar Inovasi dan Teknologi is published by the Universitas Nusantara PGRI Kediri managed by Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer.
Sanguline Theme by Sangu Ilmu
