Articles
<![CDATA[Racang Bangun Sistem Informasi Antrian Vaksin ]]>
<![CDATA[Murhatiningtyas, Yulia]]>;
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 3 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v6i3.2654
<![CDATA[Banyaknya warga khususnya pada kecamatan Tanjunganom belum melakukan vaksinasi baik vaksin dosis pertama sampai sekarang. Kurangnya inofrmasi jadwal serta kuota vaksin untuk puskesmas Tanjunganom sangat terbatas. Selain itu terhambatnya pemerataan vaksinasi membuat petugas vaksin puskesmas Tanjunganom sangat kesulitan. Hal ini mendorong penulis untuk melakukan penelitian sekaligus terobosan buat mengatasi persoalan tersebut. Sistem informasi penjadwalan vaksin dirasa bisa serta cocok sebagai solusi untuk persoalan tersebut. Selain sistem informasi penjadwalan vaksin penulis pula memakai algoritma FIFO (First In First Out), dimana prosedur pemecahan ini digunakan untuk menerapkan disiplin antrian yang tak berprioritas. prosedur pemecahan ini menggunakan struktur data. FIFO sendiri ialah algoritma yang bersifat berurutan dan bergiliran namun tetap di alur atau jalurnya sesuai menggunakan yang pertama kali masuk serta lalu diproses sinkron dengan giliran. aplikasi ini berbasis web dimana akan menyasar segala lapisan rakyat sebagai sasaran pasarnya. asal hasil implementasi, aplikasi bisa mengatasi masalah di puskesmas Tanjunganom dimana warga dapat mendaftar secara online serta melakukan cetak di gadget masing-masing. aplikasi ini dapat menampilkan informasi serta melakukan pengelolaan sistem informasi penjadwalan vaksin secara responsive sesuai menggunakan kebutuhan warga.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Pos Pelayanan Terpadu (Posyandu) Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Purwanto, Joko]]>;
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 3 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v6i3.2663
<![CDATA[Pos Pelayanan Terpadu (Posyandu) Desa Banjarsari merupakan pusat layanan kegiatan kesehatan dasar masyarakat. Posyandu sendiri dilaksanakan oleh kader posyandu. Layanan yang diberikan antara lain penimbangan, pemantauan status gizi, serta pemberian vaksin. Semua kegiatan dicatat dan direkap oleh kader melalui pembukuan. Dalam hal ini, tidak sering kader posyandu mengalami kesulitan dalam hal pencatatan kegiatan dan juga menentukan status gizi. Tidak lupa kader kesulitan dalam mencari data. Karena semua pencatatan kegiatan posyandu dilakukan dengan manual yakni berupa tabel dan tulis. Untuk penyimpanan data kegiatan sendiri disimpan dalam buku besar. Sering juga hilangnya buku besar karena banyaknya data arsip kegiatan. Dalam hal tersebut untuk membantu masalah yang sering dialami kader yakni dengan menggunakan sistem serta model penyimpanan data yang baik. Hasil dari penelitian ini yakni sistem informasi dimana sistem dapat melakukan pencatatan data, menentukan status gizi, dan mencari data. Sehingga sistem ini dapat membantu kader posyandu dalam mengolah data kegiatan posyandu secara cepat dan efisien.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Perawatan Kecantikan Menggunakan Metode Case Based Reasoning Berbasis WEB ]]>
<![CDATA[Fauziyah, Laili Rahma]]>;
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 3 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v6i3.2709
<![CDATA[Permasahan yang ada di Cahya Salon menginginkan seorang dokter yang bisa memberikan layanan konsultasi perawatan kecantikan. Akan tetapi kendala yang dihadapi yakni terletak pada pembiayaannya yang mahal, sebab Cahya Salon berkeinginan meningkatkan mutu dengan tidak mengharuskan menambah biaya perawatannya. Dengan begitu timbulah gagasan yakni mengadopsi ilmu pakar kecantikan di Cahya Salon kedalam suatu aplikasi sistem yang mendukung keputusan. Dimana sistem ini disusun dan dibangun mempergunakan metode case based reasoning berbasiskan web supaya konsumen bisa berkonsultasi dimana saja dan kapan saja, dengan begitu bisa mengefisienkan waktu pelayanan disaat hendak melaksanakan perawatan, konsumen telah mengetahui solusi mana yang menurutnya benar bagi permasalahan kecantikan yang dialami. Permasalahan penelitian ini adalah Bagaimana caraya mengadopsi keilmuan para ahli pada sistem Salon kecantikan ke dalam aplikasi ? Bagaimana merancang sistem pendukung keputusan selaku alat yang bisa membantu pada pengambilan keputusan yang baik dan tepat bagi konsumen salon ? Bagaimana cara membuat sistem pendukung keputusan melalui penggunaan metode case based reasoning ? Penelitian ini menggunakan metode case based reasoning berbasis web. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan waterfall dimana tahapan waterfall ada 6 yaitu System Engineering, Analysis, Design, Coding, Testing, Maintenance. Kesimpulan penelitian ini adalah Pada penelitian ini telah membuat sistem rekomendasi dengan menerapkan metode case based reasoning. Pada penelitian ini telah mengadopsi keilmuan keilmuan para ahli pada sistem Salon kecantikan ke dalam aplikasi berbasis web. Berdasarkan hasil pengujian blackbox testing dan perhitungan manual telah sesuai dengan apa yang diinginkan.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Survey Indeks Kepuasan Pelanggan Pada Wish Hair Studio ]]>
<![CDATA[Yusuf, Ibram Farhani]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): PROSIDING NSEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3428
<![CDATA[Evaluasi kegiatan di Wish Hair Studio di Kota Kediri seringkali tidak efisien karena informasi yang diperoleh dari survei kepuasan pelanggan belum dapat mendukung evaluasi dengan baik. Beberapa masalah yang ditemukan dalam sistem informasi kepuasan pelanggan adalah proses pengolahan data kepuasan pelanggan yang memakan waktu lama, laporan kepuasan pelanggan yang kurang informatif, dan kesulitan melakukan pencatatan setiap kali survei kepuasan pelanggan, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi survey indeks kepuasan pelanggan berbasis website pada Wish Hair Studio di Kota Kediri guna memudahkan pengumpulan data dan evaluasi pelayanan. Metode yang digunakan untuk mengumpulkan data dalam sistem informasi kepuasan pelanggan adalah Service Quality(SERVQUAL), desain sistem menggunakan testing dan pencocokan. Sistem ini berbasis website. Data dikumpulkan melalui teknik observasi, wawancara, dan studi literatur. Hasil penelitian ini adalah sebuah sistem informasi berbasis website berfungsi sebagai survei kepuasan pelanggan, memudahkan evaluasi pelayanan di Wish Hair Studio.]]>
<![CDATA[Analisa Hasil Perbaikan Citra Menggunakan Histogram Equalization ]]>
<![CDATA[Kristantio, Triyo]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Wulanningrum, Resty]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): PROSIDING NSEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3463
<![CDATA[saat ini penggunaan handphone sangatlah penting baik dari komunikasi, bisnis, serta masih banyak lagi peran handphone dalam kehidupan saat ini. Teknologi yang tertanam di dalam kamera pun dapat menghasilkan citra (image) semakin hari semakin baik. Karena kualitas citra yang dihasilkan semakin bagus sehingga Seringkali citra yang dihasilkan dari handphone lama tidak terpakai, bahkan terbengkalai begitu saja tersimpan dalam memory. Oleh sebab itu, peneliti tertarik untuk menggunakan metode Histogram Equalization untuk memperbaiki citra dari Handphone lama untuk meningkatkan kualitas citra. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, kesimpuan yang di dapat adalah metode Histogram Equalization tidak efisien untuk memperbaiki kualitas citra digital, berdasarkan nilai pengujian RMSE dan PSNR dari citra yang diperbaiki mengunakan metode Histogram Equalization pada semua data menunjukkan nilai RMSE yang di atas nilai 10 yakni mempunyai rata-rata 27,95 ini menunjukkan adanya perbedaan dari citra asli data tersebut dan untuk pengujian nilai PSNR dengan nilai rata-rata 19,96 dB yang berarti tidak dapat mencapai nilai standar PSNR yaitu 30 dB yang menunjukkan masih terdapat Noise yang cukup besar. Maka dapat disimpulkan metode Histogram Equalization tidak efektif untuk memperbaiki kualitas citra dari handphone lama.]]>
<![CDATA[Sistem Rekomendasi Kitab Di Pondok ]]>
<![CDATA[Aziz, Ahmad Minanul]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): PROSIDING NSEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3464
<![CDATA[Dalam setiap lembaga pendidikan mempunyai jenjang yang berbeda, seperti di pondok pesantren Salafiyyah disitu mempunyai jenjang TPQ dua Tahun, Ibtidaiyyah lima Tahun, dan Tsanawiyyah Tiga Tahun. Dalam tiga jenjang pendidikan tersebut santri harus menempuh pembelajaran dari tingkat TPQ sampai Tsanawiyyah, yang mana membutuhkan sepuluh tahun. Adapun pembelajaran tersebut harus dilakukan dengan teratur sesuai jenjangnya, kecuali bagi santri yang telah lulus mengikuti program seleksi, dalam hal ini membutuhkan pengujian yang ketat, maka dari itu dibutuhkanlah sebuah sistem yang bisa membantu dalam pengujian tersebut, salah satunya yaitu membuat sisitem pakar dengan metode Forward Chaining, adapun data yang dibutuhkan dalam bahasa pemrograman yaitu PHP,CSS. MySQL]]>
<![CDATA[Implementasi Teknik Ekstraksi Pose dengan MediaPipe dan Klasifikasi Random Forest untuk Penentuan Kualitas Gerakan Push-Up ]]>
<![CDATA[Andriawan, Riko]]>;
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/zf3hpm03
<![CDATA[Penelitian 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.]]>
<![CDATA[Pemodelan Klasifikasi Penyakit Daun Tembakau Dengan Arsitektur MobileNetV2 ]]>
<![CDATA[Arafat, Filach Akbar]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/0e53ye06
<![CDATA[Penyakit daun tembakau seperti keriting, layu, patik, dan lanas merupakan salah satu faktor utama yang dapat menurunkan produktivitas dan kualitas hasil panen, serta menyebabkan kerugian ekonomi bagi petani. Deteksi dini menjadi kunci dalam pengendalian penyakit secara efektif. Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi penyakit daun tembakau berbasis citra digital menggunakan arsitektur MobileNetV2. Dataset terdiri dari 120 gambar daun tembakau yang dikumpulkan langsung dari lapangan dan dikelompokkan ke dalam empat kategori. Tahapan preprocessing meliputi resizing, normalisasi, dan augmentasi data. Model dilatih hingga 40 epoch dan menghasilkan akurasi 95,83% dengan loss 0,2505 tanpa indikasi overfitting. Sistem yang dikembangkan mampu melakukan identifikasi secara cepat dan akurat, sehingga mendukung pengambilan keputusan pengendalian penyakit sejak tahap awal.]]>
<![CDATA[Pendeteksi Gambar Jeruk Berdasarkan Kualitas Visual Menggunakan Arsitektur VGG-16Pada Kategori Segar dan Busuk ]]>
<![CDATA[Fatahna, Inna]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Widodo, Danang Wahyu]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/pb3m4547
<![CDATA[Kualitas 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.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Convotutional Neural Network Untuk Klasifikasi Jenis Kayu Menggunakan Inceptionv3 ]]>
<![CDATA[Prayogo, M. Renhat Ade]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/vjzctn17
<![CDATA[Indonesia memiliki kekayaan jenis kayu yang sangat beragam, namun proses identifikasi jenis kayu secara manual sering kali menyulitkan karena kemiripan tekstur antar jenis kayu serta keterbatasan pengetahuan masyarakat umum. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem klasifikasi otomatis jenis kayu berbasis web dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan arsitektur InceptionV3. Empat jenis kayu yang diklasifikasikan adalah akasia, glugu, jati, dan mahoni. Data diperoleh dari citra serat kayu yang diambil menggunakan kamera makro dan melalui tahap pre-processing seperti normalisasi, pelabelan, dan resize. Model CNN dilatih menggunakan teknik transfer learning dengan bobot dari ImageNet. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan gambar kayu dengan akurasi hingga 97,5% pada data validasi. Sistem ini mampu mengenali pola tekstur dengan baik dan dapat membantu proses identifikasi kayu secara otomatis, cepat, dan akurat. Hasil ini menunjukkan bahwa CNN InceptionV3 efektif digunakan dalam klasifikasi citra tekstur kayu.]]>
