Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.693
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi JFA (Jurnal Fisika dan Aplikasinya) Teodolita: Media Komunikasi Ilmiah di Bidang teknik CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal Geosaintek SCIENCE TECH: Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Jurnal Ilmu Fisika Jurnal Riset Rekayasa Elektro Jurnal Abdi Insani JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi IJCOSIN : Indonesian Journal of Community Service and Innovation RENATA Jurnal Pengabdian Masyarakat Kita Semua Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi
Indah Permatasari
Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
Pengimplementasian Learning Management System (LMS) untuk Membantu Pembelajaran Daring di SMA IT Al-Irsyad Al-Islamiyyah Purwokerto irmayatul hikmah; Raditya Artha Rochmanto; Muhammad Yusro; Nurlaili Nurlaili; Indah Permatasari; Syariful Ikhwan
Indonesian Journal of Community Service and Innovation (IJCOSIN) Vol 2 No 1 (2022): Januari 2022
Publisher : LPPM IT Telkom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (429.375 KB) | DOI: 10.20895/ijcosin.v2i1.378

Abstract

Perkembangan Information and Communication Technology (ICT) membuat proses belajar mengajar dapat dilaksanakan di mana saja dan kapan saja dengan menggunakan Learning Management System (LMS). Penggunaan LMS di Indonesia saat ini masih didominasi di tingkat perguruan tinggi termasuk di Purwokerto. Salah satu lembaga pendidikan tingkat menengah di Purwokerto yang belum dapat menerapkan LMS adalah SMA IT Al Irsyad Al Islamiyah Purwokerto. Hambatan yang ditemui di SMA ini adalah masalah teknis untuk pemasangan aplikasi dan banyak staf pengajar yang belum mengetahui tentang penggunaan LMS. Salah satu media LMS saat ini yang banyak digunakan adalah moddle yang diharapkan dapat diterapkan di sekolah ini. Melalui program pengabdian masyarakat, telah diberikan pendampingan teknis mulai dari instalasi hingga penerapan moddle dan pelatihan mengenai penggunaan fitur-fitur di moddle. Berdasarkan hasil survey didapatkan bahwa rata-rata tingkat keefektifan penggunaan LMS ini adalah 8,03 (skala 10) dengan poin keefektifan tertinggi sebesar 8,61 untuk variasi aktivitas LMS untuk membantu dalam menyampaikan pembelajaran kepada siswa sementara itu poin terendah sebesar 7,50 berkaitan dengan kemudahan dalam tahapan membuat aktivitas pada LMS.
Penyiraman Tanaman Otomatis pada Tanaman Cabai Rawit dengan Metode Simple Additive Weighting Nisa'ul Nurfajri Arofah; Fikra Titan Syifa; Indah Permatasari
Science Tech: Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Vol 9 No 2 (2023): Agustus: Article In Progres
Publisher : Universitas Sarjanawiyata Tamansiswa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30738/st.vol9.no2.a15217

Abstract

Conventional watering of plants requires more time and effort to do so. Often plant owners forget to water the plants which can cause the plants to die. Sometimes the amount of water that is sprinkled does not match the water needed by the plants. From these problems, the author will create an IoT-based automatic plant watering system using the SAW (Simple Additive Weighting) method. In this study the authors used capsicum frutescens, Node MCUESP8266 as a microcontroller, soil moisture capacitive as a soil moisture sensor, and DHT11 as a temperature sensor. The results showed that the system can water the plants automatically with a capacitive soil moisture sensor reading accuracy of 96.63% and a DHT11 sensor reading of 98.98%. Besides that, based on the application of the SAW method in making decisions for plants that have the most right to be watered, namely conditions that have a final result of more than or equal to 36.
Deteksi Objek Bahasa Isyarat Alfabet BISINDO Menggunakan Deep Learning dan Arsitektur YOLO Afandi, Mas Aly; kinanti, Alicia; Permatasari, Indah; Tarigan, Nicolas Yonara
Techno.Com Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i2.9889

Abstract

Komunikasi merupakan kegiatan kemasyarakatan yang dimana dilakukan dua atau lebih orang untuk dapat saling bertukar informasi. Komunikasi dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja.  Namun komunikasi secara normal tidak dapat dilakukan oleh kalangan berkebutuhan khusus terutama tuna wicara. Permasalahan tersebut menimbulkan banyak kerugian bagi penyandang tunawicara untuk berkomunikasi dengan kaum dengar. Kondisi tersebut dapat dihindari dengan membuat sistem pendeteksian bahasa isyarat alfabet BISINDO berbasis computer vision. Penelitian ini memanfaatkan kecerdasan buatan dalam mengenali bahasa isyarat, serta penggunaan konsep Deep Learning dan pemanfaatan arsitektur YOLOv4.  Kecepatan dan keringanan komputasi juga menjadi pertimbangan penting dalam penelitian ini untuk mendapat hasil yang cukup baik dengan waktu komputasi secepat mungkin. Sistem dibangun menggunakan total 494 dataset citra yang sekaligus digunakan untuk pelatihan serta pengujian sistem. Untuk dapat mengukur besarnya performa dari model digunakanlah Confusion Matrix. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat accuracy sebesar 99.7%, tingkat precision sebesar 96%, dan tingkat recall sebesar 96%. Penelitian ini membuktikan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mendeteksi bahasa isyarat alfabet BISINDO dengan benar dan akurat berdasarkan masukan gambar.Komunikasi merupakan kegiatan kemasyarakatan yang dimana dilakukan dua atau lebih orang untuk dapat saling bertukar informasi. Komunikasi dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja.  Namun komunikasi secara normal tidak dapat dilakukan oleh kalangan berkebutuhan khusus terutama tuna wicara. Permasalahan tersebut menimbulkan banyak kerugian bagi penyandang tunawicara untuk berkomunikasi dengan kaum dengar. Kondisi tersebut dapat dihindari dengan membuat sistem pendeteksian bahasa isyarat alfabet BISINDO berbasis computer vision. Penelitian ini memanfaatkan kecerdasan buatan dalam mengenali bahasa isyarat, serta penggunaan konsep Deep Learning dan pemanfaatan arsitektur YOLOv4.  Kecepatan dan keringanan komputasi juga menjadi pertimbangan penting dalam penelitian ini untuk mendapat hasil yang cukup baik dengan waktu komputasi secepat mungkin. Sistem dibangun menggunakan total 494 dataset citra yang sekaligus digunakan untuk pelatihan serta pengujian sistem. Untuk dapat mengukur besarnya performa dari model digunakanlah Confusion Matrix. Hasil dari pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat accuracy sebesar 99.7%, tingkat precision sebesar 96%, dan tingkat recall sebesar 96%. Penelitian ini membuktikan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mendeteksi bahasa isyarat alfabet BISINDO dengan benar dan akurat berdasarkan masukan gambar.
Integration of a Smart Power Meter for Monitoring Household Energy Consumption in Prepaid Electrical Systems Permatasari, Indah; Kurnianto, Danny
Jurnal Ilmu Fisika Vol 16 No 2 (2024): September 2024
Publisher : Jurusan Fisika FMIPA Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jif.16.2.118-130.2024

Abstract

Indonesian households have widely embraced the prepaid electricity payment system. The system relies on electricity credits, with each electrical device consuming credits as a unit of measurement for energy usage. A common issue is the automatic cutoff of electricity supply when the credits are depleted. This research designed a smart power meter using Current Transformer and voltage sensors. The electrical token value is then stored in the Arduino's EEPROM before being transmitted to the NodeMCU. The NodeMCU transfers the data to Antares using the MQTT protocol to forward it to the subscriber, typically an Android device. The data sent to the Android application includes current, voltage, active power, frequency, cos φ, and electrical credits. The measurement of electricity consumption on a kWh meter involves subtracting the value of the input electricity token from the device-measured electricity usage. The device sends a WhatsApp message when the remaining credit exceeds 10 kWh. The prototype of the smart power meter demonstrates practical functionality, with the current sensor accuracy at 99.983% and the voltage sensor accuracy at 99.999%. The largest measurement difference of the electric credit balance between the PLN Meter and the prototype is 0.04 kWh over a test period of 72 hours.
Rebranding Kemasan Stik Ubi Ungu Desa Kroya guna Meningkatkan Nilai Jual Produk UKM Indah Permatasari; Shinta Romadhona; Solichah Larasati
JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Politeknik Piksi Ganesha Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/jurpikat.v6i1.1949

Abstract

Problems faced in selling purple sweet potato sticks include unattractive product packaging and very low selling prices, resulting in low profit margins. The purpose of this community service is to optimize the added value of the product by improving packaging quality. The methods applied include partner assistance, product development through rebranding the Purple Sweet Potato Stick Packaging, and training on Cost of Goods Sold (COGS). As a result of this community service activity, the purple sweet potato stick product now features packaging with nutritional adequacy information (AKG). The new, attractive packing not only enhances the perception of quality but also allows for more competitive pricing, thereby increasing the overall profit margin.
Pemanfataan Limbah Tahu dan Sampah Organik Rumah Tangga untuk Budidaya Maggot di Desa Kalikidang Permatasari, Indah; Afifah Zen, Nur; Yuliantoro, Prasetyo
RENATA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Kita Semua Vol. 2 No. 3 (2024): Renata - Desember 2024
Publisher : PT Berkah Tematik Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61124/1.renata.83

Abstract

Pengelolaan limbah ampas tahu dan sampah organik rumah tangga di Desa Kalikidang memerlukan solusi yang efektif dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan edukasi dan pelatihan kepada warga desa mengenai pengelolaan limbah tersebut melalui budidaya maggot. Metode yang diterapkan melibatkan pelatihan langsung yang mencakup materi teoretis dan praktik tentang budidaya maggot. Hasil dari pelatihan menunjukkan bahwa peserta memahami teknik budidaya maggot dengan baik, menganggap pelatihan ini sangat bermanfaat, dan berencana untuk menerapkan pengetahuan yang diperoleh, sebagaimana terlihat dari penggunaan hasil budidaya sebagai pakan ikan. Pelatihan ini efektif dalam meningkatkan keterampilan pengelolaan limbah warga dan mendukung praktik yang ramah lingkungan.
PENGIRIMAN DATA SENSOR UNTUK DETEKSI LOGAM YANG BERSIFAT METAL DENGAN MENGGUNAKAN PLATFORM ANTARES Bragiwibisana, Bragiwibisana; Fikra Titan, Fikra Titan Syifa; Permatasari, Indah
Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi Vol. 1 No. 4 (2024): SINTA - OKTOBER
Publisher : Berkah Tematik Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61124/sinta.v1i4.31

Abstract

Abstrak Sistem deteksi metal atau logam masih menggunakan sistem yang manual. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis akurasi sistem detektor logam berbasis platform antares menggunakan ESP8266 sebagai sistem minimum untuk IoT dan mendeteksi logam pada berbagai jarak. Metode yang digunakan adalah pengujian yang berfokus pada nilai data sensor metal detektor dan perangkat lunak. Data hasil pengujian tegangan puncak yang tercatat adalah 3,44 volt dan tegangan minimum 0,32 volt. Pada jarak 5 cm, tegangan maksimum adalah 2,68 volt dan minimum 0,24 volt, sementara pada jarak 1 cm, tegangan maksimum adalah 1,12 volt dan minimum 0,08 volt. Nilai ADC juga bervariasi yaitu jika tanpa objek metal/logam adalah 1024 bit. Pada jarak 5 cm adalah 847 bit, dan pada jarak 1 cm sebesar 76 bit. Amplitudo sinyal menunjukkan 2,86 volt tanpa objek, 1,75 volt pada jarak 5 cm, dan 0,664 volt pada jarak 1 cm. Penelitian ini menegaskan pentingnya pengujian menyeluruh untuk kinerja sistem.
MONITORING PROTOTYPE PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA ANGIN MINI BERBASIS IOT Banurea, Yakub Hasurungan; Hidayat, Anjar Taufik; Permatasari, Indah
Teodolita: Media Komunkasi Ilmiah di Bidang Teknik Vol 25, No 2 (2024): Teodolita: Media Komunkasi Ilmiah di Bidang Teknik
Publisher : Fakultas Teknik, Universitas Wijayakusuma Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53810/jt.v25i2.558

Abstract

Abstrak Pembangkit listrik tenaga angin merupakan sumber energi yang potensial untuk menghasilkan listrik secara berkelanjutan dan ramah lingkungan. Proses pemantauan dan pengukuran parameter listrik yang dihasilkan umumnya dilakukan dengan cara manual menggunakan sebuah multimeter analog ataupun digital dan dilakukan pada lokasi alat tersebut berada. Sehingga dirasa kurang efisien karena membutuhkan waktu yang cukup lama serta data tidak dapat diperoleh setiap saat. Dalam penelitian ini, penulis merancang sebuah monitoring prototype pembangkit listrik tenaga angin mini berbasis Internet of Things yang dirancang untuk memantau dan mengumpulkan data dari ptototype pembangkit listrik tenaga angin mini secara real-time. Prototype ini terdiri dari turbin angin, generator, sensor INA 219, dan sensor tegangan DC yang terhubung ke NodeMCU ESP32 sebagai perangkat utama pengolah data. Sensor tersebut digunakan untuk mengukur parameter arus dan tegangan. Data yang dikumpulkan oleh modul sensor dikirim ke platform thingspeak melalui jaringan Wi-Fi dan ditampilkan pada LCD. Sistem monitoring pembangkit listrik tenaga angin mini berbasis IoT dapat bekerja dengan baik, melalui hasil monitoring didapatkan nilai rata-rata daya pada PLTB mini dengan kecepatan angin 4 knot diperoleh sebesar 0.00640913 Watt/s, pada kecepatan angin 5,6 knot diperoleh daya sebesar 0.00758126 Watt/s. Sehingga semakin cepat kecepatan angin maka semakin tinggi daya yang akan dihasilkan. Kata kunci: Internet of Things, Sensor INA 219, Sensor Tegangan, NodeMCU ESP32, ThingSpeak.
Sistem Monitoring Kelembapan Media Tanam Aglaonema SP Berbasis Internet of Things (IoT) Candradewani, Batari Larasati; Indriyanto, Slamet; Permatasari, Indah
Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi Vol. 2 No. 3 (2025): SINTA: JULI
Publisher : Berkah Tematik Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61124/sinta.v2i3.60

Abstract

Tanaman Aglaonema sp. merupakan salah satu jenis tanaman hias yang banyak diminati karena memiliki keindahan corak dan variasi warna daun yang menarik. Namun, tanaman ini tergolong sensitif dan memerlukan perawatan khusus, terutama dalam menjaga suhu lingkungan serta kelembapan media tanam yang stabil untuk menunjang pertumbuhannya. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem penyiram otomatis yang dilengkapi dengan pemantauan suhu dan kelembapan berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266 sebagai pusat kendali, sensor DHT11 untuk pengukuran suhu udara, serta capacitive soil moisture sensor SEN0193 untuk mengukur kelembapan tanah. Data dikirim secara real-time melalui koneksi Wi-Fi menggunakan protokol MQTT dan ditampilkan dalam aplikasi MQTT Dash pada perangkat seluler. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor DHT11 memiliki tingkat error sebesar 3,03% dan akurasi 96,97%. Sensor kelembapan SEN0193 diuji dalam dua kondisi, yaitu tanah kering dan basah, dengan masing-masing error sebesar 3,78% dan 2,65%, serta akurasi sebesar 96,22% dan 97,35%. Berdasarkan hasil pengamatan dan analisis selama delapan hari pengujian, dengan ambang batas dimana sistem aktif jika kelembapan tanah ≤50%. Sistem penyiraman otomatis berbasis IoT yang dirancang menunjukkan kinerja yang cukup baik dalam merespon kondisi kelembapan media tanam pada tanaman Aglaonema sp. Dari total 16 sesi pemantauan, sistem berhasil mengambil keputusan yang sesuai dengan logika kontrol sebanyak 14 kali, menghasilkan tingkat akurasi sebesar 87,5%. Dengan rancangan ini, monitoring dan penyiraman tanaman aglaonema dapat dilakukan secara efisien dan responsif, sehingga memudahkan perawatan tanaman hias secara berkelanjutan.
Evaluasi Arsitektur Convolutional Neural Network MobileNetV1 pada Sistem Face Recognition untuk Monitoring Presensi Febiyani, Eva; Hanni Pradana, Zein; Permatasari, Indah
Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi Vol. 2 No. 3 (2025): SINTA: JULI
Publisher : Berkah Tematik Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61124/sinta.v2i3.83

Abstract

Kemajuan teknologi informasi yang cepat mendorong perusahaan untuk selalu meningkatkan efisiensi operasional, termasuk dalam manajemen pengambilan data absensi karyawan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring absensi berbasis face recognition menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetv1 untuk meningkatkan keakuratan, efisiensi, dan keamanan pencatatan kehadiran karyawan. Metode yang akan digunakan meliputi proses pengumpulan data wajah karyawan, pre-processing citra, pelatihan dan pengujian model CNN berbasis TensorFlow.js yang dapat diakses melalui website. Pada penelitian ini pengambilan data akan dilakukan menggunakan kamera laptop sebagai alat input citra. Pengambilan dan pengujian menggunakan data uji dengan 10 partisipan secara langsung untuk simulasi pada lingkungan kerja. Pengujian dilakukan di dalam ruangan dengan berbagai pencahayaan. Hasil pengujian yang telah dilakukan menunjukkan tingkat akurasi sebesar 94%, dengan model berhasil mengenali wajah dalam berbagai kondisi posisi dan pencahayaan. Penelitian yang telah dilakukan terbukti efektif untuk digunakan sebagai solusi presensi modern yang minim kontak fisik dan memiliki akurasi tinggi.
Co-Authors Abdul Hakim Prima Yuniarto Afandi, Mas Aly Anjar Taufik Hidayat Banurea, Yakub Hasurungan Bragiwibisana, Bragiwibisana Candradewani, Batari Larasati Danny Kurnianto Dikko Pramudya Febiyani, Eva Fikra Titan Syifa Imam Muhammadi Indriyanto, Slamet Irmayatul Hikmah Juwansyah Sasmita kinanti, Alicia Lia Yuliantini Meliena Vanesha Hutagalung Muhammad Yusro Najib Ma'ruf Nia Annisa Ferani Tanjung Nisa'ul Nurfajri Arofah Nurlaili Nurlaili Oki Hedriana Pradana, Zein Hanni Prasetyo Yuliantoro Raditya Artha Rochmanto Reni Dyah Wahyuningrum Shinta Romadhona Shinta Romadhona Solichah Larasati Syariful Ikhwan Tarigan, Nicolas Yonara Zen, Nur Afifah