Claim Missing Document
Check
Articles

Pemanfaatan marketplace tokopedia untuk pengembangan usaha dalam meningkatkan perekonomian di tengah dampak pandemi covid-19 Pramudita, Brahmantya Aji; Barri, Muhammad Hablul; Priharti, Wahmisari; Rizal, Achmad; Prihatiningrum, Novi; Hidayat, Iswahyudi
Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS) Vol 5 No 1 (2022)
Publisher : University of Islam Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33474/jipemas.v5i1.11694

Abstract

Dampak pandemi Covid-19 bagi masyarakat Indonesia sangat luar biasa. Kebijakan pemerintah dalam membatasi kegiatan masyarakat mengakibatkan sektor ekonomi usaha mikro menjadi sektor paling terpuruk karena berkurangnya transaksi jual beli. Akibatnya, Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) mengalami penurunan besar pada kegiatan ekonomi. Platform digital merupakan solusi dan cara dalam mempertahankan dan mengembangkan usaha. Di Indonesia sudah banyak pilihan marketplace yang dapat digunakan untuk meningkatkan usaha. Berbagai produk dapat dipasarkan melalui marketplace. Selain itu, marketplace memiliki keuntungan dalam memasarkan produk karena memiliki jaringan yang sangat luas. Oleh karena itu, sosialisasi dan pelatihan memanfaatkan platform digital sangat diperlukan untuk menghadapi pandemi Covid-19 ini. Masyarakat sasar anggota pemuda pengurus masjid Al-Fitroh memiliki latar belakang pendidikan Sekolah Menengah Akhir (SMA) dan belum mendapatkan pekerjaan tetap membutuhkan keahlian usaha untuk menghadapi pandemi. Oleh karena itu, pelatihan usaha dengan memanfaatkan marketplace Tokopedia diperlukan untuk meningkatkan dan mempertahankan daya ekonomi di masa pandemi atau di luar masa pandemi. Hasil dari survei menunjukkan bahwa peserta mendapatkan manfaat dari pelatihan ini dan memiliki ketertarikan untuk membangun usaha atau mengembangkan usaha secara online. Sehingga, peserta dapat beradaptasi dengan kondisi pandemi Covid-19 ini yang tidak bisa berjualan secara normal. Selain itu, pelatihan ini memiliki potensi untuk menghasilkan pengusaha baru.
Forecasting Photovoltaic Output Power Based on Environmental Parameters Using Artificial Neural Network Methods Silalahi, Desri Kristina; Agnes Christy Margareth Rumapea; Wahmisari Priharti; Bandiyah Sri Aprillia
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 7 No 6 (2023): December 2023
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v7i6.5214

Abstract

Photovoltaics are systems that can convert sunlight into electrical energy. However, photovoltaic efficiency tends to be low, and its performance is affected by several environmental parameters such as dust, wind speed, humidity, temperature, and other external factors. Because there are many factors that can affect the power generated, we need a power output prediction system that can help in planning and managing as well as increasing the efficiency of photovoltaic systems. In this research, a system is designed that can predict the photovoltaic output power in the short term using the artificial neural network method or what is often called an artificial neural network. Predictions are made based on the effects of several environmental parameters such as wind speed, dust, humidity, and temperature on a 10 Wp photovoltaic system. Performance data for 7 days is used as a dataset and then processed using ANN with 1 input layer, 3 hidden layers, and 1 output layer, and 3 sample epochs (10, 100, and 1000). The results of the study can predict the output of photovoltaic power for the next 4 days with an error value of Mean Square Error (MSE) of 0.0010, Mean Absolute Error (MAE) of 0.0155, Root Mean Square Error (RMSE) of 0.0229 with an increase in power reaching 0.5 to 1 watt.
Sistem Klasifikasi Tangisan Bayi Menggunakan Machine Learning Arafat, Aisha Medina; Priharti, Wahmisari; Rahmawati, Dien
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak— Salah satu permasalahan yang dihadapi oleh orang tua yang baru memiliki anak adalah sulitnya memahami maksud dari tangisan bayi mereka. Pengklasifikasian penyebab tangisan bayi sudah mulai diteliti dari tahun 1960 dengan menggunakan bantuan manusia (suster anak berpengalaman) untuk mengenali ‘sinyal’ penyebab tangisan bayi. Pada sebuah studi tahun 2006 oleh Dunstan, ditemukan pola refleks suara pada bayi yang dapat diartikan kedalam 5 penyebab tangisan, yaitu butuh bersendawa, tidak nyaman, lapar, sakit perut, dan lelah. Teori ini Bernama Dunstan Baby Language (DBL). Dengan berkembangnya teknologi kecerdasan buatan berupa audio classification, hal ini dapat menjadi solusi untuk permasalahan orang tua baru yang belum memahami arti tangisan bayinya. Untuk itu, pada Tugas Akhir ini penulis merancang sebuah simulasi sistem klasifikasi penyebab tangisan bayi menggunakan Machine Learning dengan ekstraksi fitur MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) dan pengklasifikasian ANN (Artificial Neural Network). Pembuatan dan pengujian sistem ini menggunakan sampel suara dari dataset penelitian sebelumnya yang berisi suara-suara tangisan bayi. Dengan model yang telah dibuat menggunakan n_mfcc 40, 1 hidden layer dengan dense 300, dihasilkan akurasi validasi saat training sebesar 65% dan F1 Score saat testing sebesar 49%.Kata kunci— klasifikasi tangisan bayi, DBL, MFCC, ANN
Kendali Posisi Pid Pada Panel Surya Single Axis Syarifuddin, Muhammad; Wibowo, Agung Surya; Priharti, Wahmisari
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pemanfaatan energi matahari dalam pembangkitan energi listrik telah banyak dilakukan dengan menggunakan panel sel surya, namun Panel sel surya yang terpasang selama ini masih bersifat statis yang mengakibatkan panel surya tidak dapat menangkap cahaya matahari secara maksimal dan energi listrik yang dihasilkan tidak maksimal. Untuk mengatasi keterbatasan pada panel sel surya yang statis, maka pada penelitian tugas akhir ini merancang panel sel surya yang dapat digerakan mengikuti pergerakan matahari.Kata kunci— Solar tracker, Kendali PID, Panel Surya.
Kendali Posisi Sudut Panel Surya Single Axis Berbasis Logika Fuzzy Ammar, Yazid; Wibowo, Agung Surya; Priharti, Wahmisari
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada zaman modern ini, kebutuhan energi listrik sangat banyak dibutuhkan. Panel surya dapat mengubah energi matahari menjadi energi listrik secara optimal ketika arah cahaya matahari tegak lurus dengan panel. Untuk menjaga agar panel surya selalu tegak lurus dengan arah cahaya matahari, maka dibuatlah sistem solar tracker. Pada sistem solar tracker sudut arah datang cahaya matahari digunakan sebagai setpoint. Sistem akan menggerakkan panel surya menggunakan aktuator berupa motor DC. Namun, motor DC sebagai aktuator memiliki keterbatasan posisi sudut. Oleh karena itu, pada sistem ini aktuator diprogram menggunakan metode logika fuzzy. Logika fuzzy digunakan sebagai kendali posisi sudut. Maka, pada penelitian tugas akhir ini akan dirancang sistem kendali posisi sudut panel surya single axis berbasis logika fuzzy. Dari hasil pengujian, perbandingan pembacaan sudut sensor MPU6050 dengan busur derajat memiliki tingkat akurasi pembacaan sudut sebesar 97,95%. Kendali logika fuzzy (Fuzzy Logic Controller) dapat mempercepat rise time, settling time, dan mengurangi error steady state dari respon sistem. Keluaran daya solar tracker single axis memiliki peningkatan daya 10,1% dari keluaran daya panel surya fixed system (pada sudut 0° terhadap bumi). Solar tracker single axis dapat menghasilkan keluaran daya yang lebih besar karena posisi panel selalu tegak lurus terhadap matahari.Kata kunci— Panel Surya, Solar Tracker, Fuzzy Logic Controller
Sistem Pemandu Kendaraan Bergerak Menggunakan Jaringan Optik Nirkabel Darmawan, Mochammad Fahreza; Wijayanto, Yusuf Nur; Priharti, Wahmisari
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Saat ini, Jumlah kendaraan bermotor terus meningkat setiap tahunnya. Hal ini membuat peningkatan kemacetan lalu lintas dan tingkat kemacetan terparah sering terjadi pada hari libur panjang. Jarak perjalanan yang jauh ditambah dengan kemacetan yang dilalui dapat membuat pengemudi lelah dan berpotensi terjadinya kecelakaan. Untuk meminimalisir kejadian tersebut, perlu adanya sistem pemandu kendaraan bergerak yang tertanam di dalam mobil dengan fitur penggandengan antar mobil otomatis. Pengimplementasian sistem ini layaknya konvoi kendaraan namun pengemudi pada mobil di belakang (yang mengikuti) tidak perlu menginjak gas dan rem sehingga bisa beristirahat sejenak apabila sudah merasa lelah. Sistem pemandu kendaraan bergerak ini dirancang menggunakan Arduino Mega yang menempel pada purwarupa kendaraan dengan skala 1:100. Pada purwarupa kendaraan ini, terdapat 5 buah sensor receiver yang akan mendeteksi pancaran cahaya LED infrared yang dipancarkan oleh transmitter. Hasil penerimaan pancaran berupa sinyal digital diteruskan ke mikrokontroler sebagai input, lalu dilakukan pengkondisian sinyal digital untuk menentukan arah manuver dan jarak dengan kendaraan di depannya. Berdasarkan pengujian, diperoleh nilai akurasi rata – rata sebesar 90% untuk pergeseran transmitter pada sudut -7,5° dan 7,5°. Sedangkan nilai akurasi 91,67% ketika pergeseran transmitter pada sudut -15° dan 15°.Kata kunci— Fitur Mobil, Konvoi, Sistem Pemandu Kendaraan, Kendaraan Otonom.
Sistem Pemantauan Posisi Bayi Menggunakan Internet of Things Enoch, Aldrivo Muhamad Supit; Rahmawati, Dien; Priharti, Wahmisari
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Menjaga bayi merupakan salah satu tugas wajib orang tua agar bayi aman dan nyaman. Pesatnya perkembangan teknologi pada zaman sekarang memungkinkan pengimplementasian untuk menjawab permasalahan bagi orang tua yang tidak dapat menjaga bayinya secara langsung terus menerus. Pada penelitian ini penulis merancang suatu sistem yang dapat membantu para orang tua untuk menjaga bayi mereka agar terpantau dan terjaga. Sistem pemantauan bayi merupakan suatu sistem yang menggunakan object detection untuk mendeteksi pergerakan sang bayi dtambah adanya klasifikasi posisi bayi (tidur, tengkurap, miring kanan atau kiri, dan Ketika bayi tertutupi sesuatu) dengan Teknik YOLO serta system dapat memberkan informasi ke ponsel pengguna dengan menggunakan metode internet of things. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat alat sistem pematauan posisi bayi menggunakan internet of things agar dapat membantu para orang tua untuk menjaga bayinya. System ini dapat memantau posisi bayi dengan akurasi terendah 80% dan tertinggi 100% dengan menggunakan model deteksi objek TinyYOLOv3. Hasil pengujian system ini dapat mendeteksi posisi bayi sesuai class (sleeping, side-sleeping, obstacle, dan on his stomach) dan hasil keluaran deteksi tersimpan di Firebase sehingga deteksi dapat terhubung ke ponsel pengguna sebagai notifikasi. Hasil akurasi terbaik terdapat di resolusi 416x416 dan hasil FPS terbaik berada di 2.1 FPS di resolusi 96x96.Kata kunci— Sistem pemantauan bayi, object detection, internet of things, machine learning, yolo, firebase.
Implementasi Pengenalan Tulisan Cetak Menggunakan Tesseract Dan Komunikasi Jaringan Menggunakan Python Rizkiyanda, Muhammad; Priharti, Wahmisari; Hidayat, Iswahyudi
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Dokumen cetak masih digunakan di banyak industri untuk menyimpan informasi penting dalam satu format: faktur, kwitansi, dan dokumen cetak lainnya. Ini menjadi masalah ketika formulir informasi digital diperlukan dari dokumen cetak. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat mengubah gambar dokumen untuk dicetak menjadi string, sehingga tidak perlu memasukkan data secara manual ke dalam komputer. Saat ini, salah satu teknologi yang mengenali huruf dalam gambar adalah Optical Character Recognition (OCR) yang terdapat di dalamnya. diprogram untuk melakukan segmentasi, ekstraksi fitur, klasifikasi, pelatihan, dan pengenalan. Namun, akurasi Tesseract bergantung pada kualitas gambar, noise, dan ukuran font, sehingga diperlukan pemrosesan gambar tambahan. Oleh karena itu, alat pemindaian portabel untuk dokumen cetak dikembangkan dalam penelitian ini Menggunakan OCR Tesseract dengan langkah-langkah pemrosesan gambar: Grayscale, Unsharp Mask, Threshold, dan ekstensi dengan pustaka menggunakan komunikasi jaringan menggunaka python. Arial, fake receipt dan calibri dengan ukuran 11, 12 dan 14 memberikan tingkat akurasi rata -rata sebesar 93.33%.Kata kunci— Optical Characther Recognition, Tesseract, Pemindaian Portbel, Pemprosesan gambar, Komunikasi Jaringan menggunakan python, paramiko.
Implementasi Pengenal Tulisan Tangan Menggunakan Optical Character Recognition Dengan Metode Cnn Dan Rnn Pada Dokumen Resi Dan Kuitansi Adi, Yafi Cahyono; Priharti, Wahmisari; Hidayat, Iswahyudi
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Penggunaan dokumen cetak seperti resi dan kuitansi tetap relevan dalam dunia industri dan bisnis, terutama dalam transaksi jual beli. Kuitansi bisa diisi secara manual atau dicetak melalui komputer, sehingga diperlukan alat yang mampu mengenali tulisan tangan dan cetakan. Optical Character Recognition (OCR) digunakan untuk mengubah teks dari dokumen menjadi format digital, termasuk pada tulisan tangan yang memerlukan perlakuan khusus. Penelitian ini mengusulkan alat pemindai portabel yang menggunakan kombinasi Convolution Neural Network (CNN) dan Recurrent Neural Network (RNN), arsitektur deep learning terinspirasi dari persepsi visual otak manusia. Dataset dari IAM Database digunakan untuk melatih model, dan pengujian pada 10 penulis berbeda dengan melihat nominal angka pada kuitansi mencapai akurasi 83.33%.Kata Kunci -- OCR, tulisan tangan, CNN, RNN, Kuitansi, Resi.
Perancangan Sistem Hidroponik Bayam Merah Dengan Air Elektrolisis Ghozali, Diaf Ahmad; Kurniawan, Ekki; Priharti, Wahmisari
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Tanaman hidroponik semakin populer di Indonesia karena mudah dikembangkan dan tidak memerlukan lahan yang luas. Tanaman hidroponik merupakan teknik menanam dengan menggunakan media air tanpa media tanah dan berfokus pada kebutuhan unsur hara pada tanaman. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah DFT (Deep Flow Technique) yang menghemat energi listrik karena menggunakan air tergenang dalam pipa PVC. Air yang digunakan untuk mengaliri hidroponik mengandung zat-zat yang dibutuhkan tanaman, seperti unsur hara. Besi merupakan unsur hara penting dalam pembentukan enzim-enzim pernapasan dan dapat diberikan melalui proses elektrolisis. Elektrolisis adalah suatu perubahan kimia atau reaksi dekomposisi dalam suatu elektrolit dengan menggunakan bantuan arus listrik. Tujuan pada penelitian ini untuk meningkatkan kandungan zat besi pada bayam merah, dengan memperhatikan pH air yang akan dialirkan ke rangkaian hidroponik. Hasil pengujian yang sudah dilakukan pada perancangan sistem untuk dapat meningkatkan kandungan zat besi pada bayam merah dengan hasil rata-rata pengukuran pH air pada sensor PH405 sebesar 6.128. Kemudian rata-rata peningkatan zat besi dengan air elektrolisis yang diperolah pada bayam merah dengan rata-rata 2,57 mg/liter, sedangkan yang tanpa elektrolisis memiliki rata-rata 0,93 mg/liter. Peningkatan zat besi dengan air elektrolisis diperoleh dengan memberikan tegangan sebesar 12V selama 1 bulan penanaman.Kata kunci— Hidroponik, Zat besi, Elektrolisis, Unsur hara
Co-Authors Achmad Rizal Achmad Rizal Adi, Yafi Cahyono Agnes Christy Margareth Rumapea Agung Surya Wibowo Ammar, Yazid Andi Majesta, I Made Andre Suryaputra Anggelina Margaretha Marsukan Arafat, Aisha Medina Arief Syahnakri Abubakar Aziz, Burhanuddin Bambang Setia Nugroho Bandiyah Sri Aprillia Bena Bimantara, Wayan Abin Brahmantya Aji Pramudita Burhanuddin Aziz Dago, Leonardus Chirstopher Darmawan, Mochammad Fahreza Desri Kristina Silalahi Dien Rahmawati Dopo, Obed Orieyanto Ega Elfira Ekki Kurniawan Enoch, Aldrivo Muhamad Supit Faikar, Muhammad Fajra Octrina Farhan Edwan Mursalaat Fenty Alia Fenty Alia Firas Maulana Lasidi Fransiskus Abel Pramuadi Putra Ghibran Herlangga Zahra Rievansa Ghozali, Diaf Ahmad Hasan Basri Dongoran Herawanto, Miftah Falah Hesty Susanti Husneni Mukhtar I Gede Putu Oka Indra Wijaya Ig. Prasetya Dwi Wibawa Ihsan Ahmad Kamal Ilham, Adam Abiyyu Iswahyudi Hidayat Kertanegara, Mochamad Gattan Kris Sujatmoko Kusnahadi Susanto Lovindo Nulova Maudina Citra Febriani Muhammad Hablul Barri Muhammad Syarifuddin Novi Prihatiningrum P, Muhammad Tabah Rizky Porman Pangaribuan Prastha Giriwara, I Made Rinding, Styven Octacezario Rizkiyanda, Muhammad Rizqi Aulia Syihab Ruri Octari Dinata Sang Ayu Ketut Devi Saraswati Saragih , Haamid Ahmad Shafry, Arkan Anis Sony Sumaryo Sudarmono Sasmono Suryo Adhi Wibowo Suto Setiyadi Teuku Zulkarnain Muttaqien Trisa Putri Siregar Widiyasari, Diyah Willy Anugrah Cahyadi Yendi Surya Agung Yudhistira, Daffa Bintang Yusuf Nur Wijayanto, Yusuf Nur Zainal Abidin Pane