Claim Missing Document
Check
Articles

Found 40 Documents
Search

WORKSHOP OPTIMALISASI DIGITAL MARKETING UNTUK PELAKU UMKM PADA LAPAK BERKAH PKK, DI DESA TOYOMARTO SINGOSARI, KABUPATEN MALANG Ariadi Retno Tri Hayati Ririd; Candra Bella Vista; Wilda Imama Sabilla; Habibie Ed Dien; Rosa Andrie Asmara
Kumawula: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 5, No 1 (2022): Kumawula: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24198/kumawula.v5i1.36115

Abstract

Digital marketing (pemasaran digital) menjadi hal yang diperlukan untuk sebuah usaha untuk menjangkau pasar yang lebih luas. Terlebih lagi di masa pandemi, penggunaan media digital dalam memasarkan produk penting untuk mempertahankan penjualan yang mulai beralih ke sistem daring. Kelompok UMKM di Lapak Berkah PKK Desa Toyomarto merupakan salah satu dari pelaku UMKM yang tergolong belum maksimal dalam pemanfaatan media internet sebagai sarana promosi dan pemasaran produknya. Padahal tantangan terbesar yang dihadapi oleh UMKM adalah terkait dengan inovasi produk dan cara pemasaran yang efektif. Workshop optimalisasi digital marketing disampaikan ke mitra dengan materi copywriting dan pembuatan desain pemasaran produk. Copywriting merupakan keterampilan menulis naskah iklan untuk menarik minat konsumen terhadap suatu produk. Kemampuan copywriting dalam pemasaran digital juga menjadi satu aspek penunjang yang sangat penting. Selain itu pembuatan desain pemasaran produk akan menambah daya tarik produk untuk memperoleh lebih banyak konsumen. Diharapkan kelompok UMKM di Lapak Berkah PKK Desa Toyomarto mendapatkan manfaat dari meningkatnya kualitas pengetahuan dan penguasaan sumber daya manusia dalam penggunaan teknologi informasi dalam mengoptimalkan pemasaran digital.
PENGELOMPOKAN KEJADIAN GEMPA BUMI MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING Ryan Rifqi Arista; Rosa Andrie Asmara; Dwi Puspitasari
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 4 No 2 (2017)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v4i2.67

Abstract

The Indonesian region has a high level of earthquake vulnerability when compared to other countries. This is because Indonesia's position is at the confluence of three large tectonic plates namely the Eurasian plate, the Indo-Australian plate, and the Pacific plate. The high level of earthquake susceptibility is evidenced by significant earthquake data from 2005 to 2009, which recorded 26 significant earthquakes over a period of 4.8 to 8.6 on the Richter scale. The earthquake also caused impacts including casualties, injuries, damage to houses and destruction of houses.The earthquake event grouping system is a system that functions to classify earthquake events based on two main parameters, namely earthquake strength parameters and earthquake impact parameters. The two parameters are grouped separately, so that the grouping process produces two kinds of grouping results. The stages of this system start from preprocessing data to eliminate noise, then take grouping parameters from the user in the form of the number of clusters, minimum error values, and the maximum iteration limit. Grouping is done using fuzzy c-means method. The grouping results are then displayed in table form and in the form of coordinates in Google Maps.The grouping of earthquake events has been tested by comparing the results of grouping systems with the results of manual grouping. Testing is done by inputting a number of different maximum iterations. Based on the test results it was found that the greater the maximum iteration value will affect the accuracy of grouping.
PENGGUNAAN TANSACT SQL (T-SQL) PADA PENGEMBANGAN APLIKASI MANAJEMEN BASIS DATA BERBASIS WEB Dwi Puspitasari; Yan Watequlis; Rosa Andrie Asmara
Jurnal Simantec Vol 6, No 2 (2017)
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/simantec.v6i2.3707

Abstract

IDENTIFIKASI KESEGARAN DAGING SAPI BERDASARKAN CITRANYA DENGAN EKSTRAKSI FITUR WARNA DAN TEKSTURNYA MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX Rosa Andrie Asmara; Dwi Puspitasari; Siti Romlah; Qonitatul Hasanah; Robertus Romario
SENTIA 2017 Vol 9 (2017)
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1779.309 KB)

Abstract

Di Indonesia harga daging sapi cukup mahal, hal ini terjadi karena mata rantai distribusi yang sangat panjang dari peternak hingga ke tangan konsumen, sehingga diperlukan biaya yang sangat tinggi untuk membeli daging sapi. Dengan mahalnya daging sapi tersebut ada beberapa oknum yang berusaha untuk mencampur kualitas kesegaran daging sapi dengan mencampurnya antara daging yang baru dipotong dengan daging yang sudah dipotong beberapa waktu. Kondisi ini sangat merugikan kalangan konsumen yang membeli daging sapi. Saat ini identifikasi daging dilakukan secara manual dengan kasat mata maupun dengan menekan dagingnya untuk mengetahui tekstur daging. Cara ini memiliki banyak kelemahan bila para konsumen tidak jeli untuk membedakan kualitas kesegaran daging sapi.Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi pengolahan citra digital memungkinkan untuk memilih kualitas kesegaran daging sapi tersebut secara otomatis dengan bantuan aplikasi pengolahan citra. Klasifikasi kesegaran daging sapi ini menerapkan metode Backpropagation sebagai classifier. Untuk ekstraksi fitur warna menggunakan channel warna Red Green Blue, sedangkan ekstraksi tekstur dilakukan menggunakan metode Gray Level Co-Occurrence Matrix. Metode ini akan mengambil informasi tekstur permukaan daging pada level warna keabuan. Tingkat keberhasilan klasifikasi kesegaran daging sapi yang didapatkan menggunakan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi 95,83%.Kata kunci : Daging, Gray Level Co-Occurrence Matrix, Backpropagation.
RANCANG BANGUN ALAT MONITORING CO DAN SUHU DALAM KABIN MOBIL BERBASIS NOTIFIKASI TELEGRAM Kristinanti Charisma; Erfan Rohadi; Rosa Andrie Asmara; Adimas Ketut Nalendra
JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Vol. 3 No. 1 (2022): Juni 2022
Publisher : Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46510/jami.v3i1.98

Abstract

Objektif. Peningkatan jumlah gas Karbon Monoksida (CO) dalam jumlah tertentu dapat meningkatkan resiko terjadinya keracunan pada penumpang mobil. Peringatan kepada pengendara/ penumpang dibutuhkan agar dapat mengantisipasi resiko keracunan tersebut. Material and Metode. Sensor CO yang digunakan adalah MQ-7 dan deteksi suhu menggunakan DHT-22. Metode yang digunakan adalah eksperimental dengan uji coba alat ketika AC mati dan AC menyala. Hasil. Batas maksimal kadar CO pada uji coba alat diatur sebesar 8 PPM. Data berhasil dikirimkan ke smartphone ketika melebihi batas maksimal. Kesimpulan. Alat pendeteksi kadar CO dan suhu dapat mengirimkan notifikasi tentang kondisi udara dalam mobil sehingga meminimalkan resiko keracunan.
Sistem Informasi Sekolah KB/TK Alfath Bunulrejo Malang Meyti Eka Apriyani; Dhika Ainul Luthfi; Elok Nur Hamdana; Dika Rizky Yunianto; M. Unggul Pamenang; Deddy Kusbianto Purwoko Aji; Rosa Andrie Asmara
Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Terintegrasi Vol. 6 No. 2 (2022): J-INDEKS
Publisher : P2M Polinema

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam meningkatkan penyampaian informasi sekolah calon wali murid saat ini masih kesulitan dalam mencari informasi terkait dengan perkembangan sekolah. Seiring dengan perkembangan teknologi informasi saat ini dibutuhkan sebuah sistem informasi berbasis website yang dapat menyediakan informasi terkait dengan data sekolah, siswa, guru dan pendaftaran. Dalam hal ini kegiatan pengabdian masyarakat meliputi kegiatan pembuatan sistem informasi akademik sekolah berbasis website yang menggunakan metode waterfall dengan beberapa macam fitur. Tahapan metode ini antara lain menggunakan analisis kebutuhan sistem, desain sistem, pembuatan sistem, pengujian sistem dan perbaikan. Hasil yang diperoleh dalam kegiatan masyarakat ini adalah sebuah sistem informasi akademik sekolah berbasis website dan dihosting yang dapat membantu para guru serta admin dan menyediakan informasi bagi calon siswa didik baru.
Development of smart parking system using internet of things concept Dwi Puspitasari; Noprianto Noprianto; Muhammad Afif Hendrawan; Rosa Andrie Asmara
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 24, No 1: October 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v24.i1.pp611-620

Abstract

The growing number of vehicles in developing countries causes a slew of issues, including the parking system.The current parking system is mostly manual, requires human intervention as a security system, and does not provide information about available parking areas.Their problems cause nonoptimal parking management. Furthermore, it can lead to income loss and criminal acts. This study addresses one of the possible solutions by using the internet of things (IoT) concept. The parking system is built by utilizing a smart card, machine-to-machine (M2M) communication, and cloud monitoring. As a result, the smart parking system prototype has been provided. The parking system business process can be done automatically, and it provides a more secure parking security system. The proposed parking system architecture also provides a practical system. The system only took around 1 second to perform the data transmission between nodes.
Basketball Activity Recognition Using Supervised Machine Learning Implemented on Tizen OS Smartwatch Rosa Andrie Asmara; Nofrian Deny Hendrawan; Anik Nur Handayani; Kohei Arai
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 8, No 3 (2022): September
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v8i3.23668

Abstract

Basketball Activity Recognition (BAR) in sports teams, especially in basketball, to make statistical analysis of player activity data is currently a very important thing. BAR is one part of sports science that recognizes the movement of players in each activity, such as dribbling, passing, etc. Sport science in the sports business is used as one of the factors of coaches and management to determine strategy, starter line-up, check the condition of players after injury, etc. the current technology to recognize player activity only depends on the object detection method of players' through video recordings of players is considered lacking because it only sees the perspective of the coach to reduce players as starter line-up and there is no logical calculation of why players are not installed as starter line-up. One method for recognizing player activity is using a wearable device that has an accelerometer and gyroscope sensor with high accuracy. The values from those sensors will be classified and recognize their activity, i.e., Dribbling, Passing, and Shooting. Smartwatch is one of those wearable devices that meet those criteria. For the activity classification process, the use of the K-NN classification method is the most appropriate because it has a low computational level that is in accordance with the smartwatch specifications. The results of the classification using accelerometer sensor data and gyroscopes with K-NN as an activity recognition method have an accuracy of 81.62%, and player activity recognition applications using accelerometer and gyroscope sensors can also record the results of player movements for further analysis by management and coaches. This is the advantage of this BAR application compared to the recognition of player activity using object detection on video recordings.
Traffic Density Prediction using IoT-based Double Exponential Smoothing Rosa Andrie Asmara; Noprianto Noprianto; Muhammad Ainur Ilmy; Kohei Arai
Knowledge Engineering and Data Science Vol 5, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17977/um018v5i22022p168-178

Abstract

The number of vehicles and currents that tend to increase causes traffic density. A system is proposed to calculate the number of vehicles and predict real-time traffic density. This research uses Haar Cascade to detect the number of cars and motorcycles and the Double Exponential Smoothing (DES) for forecasting the number of vehicles on the road. MAPE describes forecasting accuracy as a base for selecting the best smoothing constant (Alpha). The best test results from June 13 to 20, 2020, are cars on June 14, 2020 (alpha 0.5, MAPE 0%) and Motorcylecycles on June 18, 2020 (alpha 0.5, MAPE 0.1134% ). The most significant MAPE results of the car were on June 15, 2020, with alpha 0.5 and MAPE 2.1073%. The 3 minutes haar cascade detects 72.58% of cars and 81.90% of motorcycles.
IDENTIFIKASI PERSON PADA GAME FIRST PERSON SHOOTER (FPS) MENGGUNAKAN YOLO OBJECT DETECTION DAN DIIMPLEMENTASIKAN SEBAGAI AGENT CERDAS AUTOMATIC TARGET HIT Rosa Andrie Asmara; M. Rahmat Samudra; Dimas Wahyu Wibowo
Jurnal Teknik Ilmu dan Aplikasi Vol. 3 No. 2 (2022): Jurnal Teknik Ilmu dan Aplikasi
Publisher : Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Game First-person shooter (FPS) merupakan genre video game yang berpusat pada senjata, umumnya permainan ini membutuhkan akurasi untuk membidik sasaran dengan cepat. Tetapi pemain terutama pemain baru biasanya tidak memiliki reaksi yang cepat dalam mengetahui lawan(person) disekitarnya. Metode yang biasa digunakan adalah memanipulasi memori menggunakan dynamic-link library untuk membuat asisten bidik untuk mendeteksi lawan. Penelitian ini mendeteksi dan mengklasifikasi citra person dengan menggunakan metode YOLO. Versi YOLO yang digunakan sebanyak tiga versi, yaitu YOLOv3, YOLOv4 dan YOLOv5s, karena tingkat keberhasilan YOLO yang luar biasa. YOLO akurasi klasifikasi sebesar 65 persen, dan presisi sebesar 98 persen dengan peforma inference pada YOLO Tiny sebesar 30FPS. YOLO pada penelitian ini mendapatkan hasil yang baik pada klasifikasi, akan tetapi dibutuhkan metode untuk mempercepat inference yang baik juga untuk melakukan deteksi yang lebih cepat. Metode YOLO dapat digunakan untuk melakukan deteksi objek, akan tetapi pada kecepatan deteksi didapatkan hasil yang kurang memuaskan.
Co-Authors Abdurrahman, Raka Admiral Adhiati Kusuma Wardani Adhitama, Dodik Widya Adzikirani Adzikirani Adzikirani, Adzikirani Agustina, Reza Alfan Hadi Permana Alviana, Vita Andjani, Bella Sita Angga Aditya Indra Wiratmaka Anik Nur Handayani Ardiansyah, Muhammad Rizqi Ariadi Retno Tri Ariadi Retno Tri Hayati Ririd Arie Rachmad Syulistyo Arief Prasetyo Arief Prasetyo Arinda, Vivid Ichtarosa Astiningrum, Mungki Astuti, Ely Setyo Atiqah Nurul Asri Awan Setiawan Bella Sita Andjani Burhanuddin, Mohd Aboobaider Candra Bella Vista Choirina, Priska Christine, Anastasia Merry Citra Nurina Prabiantissa Citra Nurina Prabiantissa Damanhuri, Nor Salwa Damayanti, Farradila Ayu Deddy Kusbianto P. A Deddy Kusbianto Purwoko Aji Dhika Ainul Luthfi Dika Rizky Yunianto Dimas Wahyu Wibowo Dolly Indra DWI PUSPITASARI Dwi Puspitasari Dwi Puspitasari Eka Larasati Amalia Ekojono, Ekojono Elok Nur Hamdana Era Chalis Kurniangesti Erfan Rohadi Faisal Rahutomo Fitriana Nur’Aini D Fitriana, Aliza Rizqi Galang Audi Pramasha Gunawan Budi P Habibie Ed Dien Hapsari, Ratih Indri Hendrawan, Muhammad Afif Imam Fahrur Rozi Indra Wiratmaka, Angga Aditya Kohei Arai Kohei Arai Kohei Arai Kristinanti Charisma Kurniangesti, Era Chalis Kusbianto P. A, Deddy Kusbianto P. A Kusumaningtyas, Sella Laistulloh, Dika Fikri lilis nurhayati M. Rahmat Samudra M. Unggul Pamenang Muhammad Ainur Ilmy Muhammad Ridwan Musthafa, Muhammad Bisri Mustika Mentari Nadhifatul Laeily Nalendra, Adimas Ketut Ngatmari, Ngatmari Noprianto, Noprianto Nur’Aini D, Fitriana Nurudin Santoso Odhitya Desta Triswidrananta Permana, Alfan Hadi Pramasha, Galang Audi Primadhana, Yoga Andri Qonitatul Hasanah Rahmad, Cahya Rahman, Mochamad Faisal Rahmanto, Anugrah Nur Rahmat Samudra Anugrah, Muhammad Rakhmat Arianto Reza Agustina Robertus Romario Rokhman, Syaiful Ronilaya, Ferdian Rudy Ariyanto Ryan Rifqi Arista Sabita, Almira Rahma Santoso, Nurudin Sari, Irawati Nurmala Sella Kusumaningtyas Shoumi, Milyun Ni’ma Siradjuddin, Indrazno Siska Stevani Siti Romlah Stevani, Siska Syaiful Rokhman Taw, Phillip Tri, Ariadi Retno Triswidrananta, Odhitya Desta Ulfa, Farida Ulla Delfana Rosiani Usman Nurhasan Veithzal Rivai Zainal Vita Alviana Vivin Ayu Lestari Wahyu Sakti Gunawan Irianto Wardani, Adhiati Kusuma Wilda Imama Sabilla Yan Watequlis Syaifudin Yoga Andri Primadhana