Articles
<![CDATA[Implementasi Fitur Manual Keyboard Menggunakan Header Pada Basestation Robot Sepak Bola Beroda Abimanyu ]]>
<![CDATA[Firmansyah, Wahyu]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>;
<![CDATA[Sulaksono, Juli]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 2 (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.v6i2.2591
<![CDATA[Basestation adalah perangkat lunak dengan tipe perangkat lunak sistem kontrol yang dibutuhkan dalam perlombaan Kontes Robot Indonesia (KRI) khususnya divisi Kontes Robot Sepak Bola Beroda.Basestation dapat berfungsi untuk menerima data dari panitia dan basestation dapat meneruskan data ke robot client.Robot client yang terdapat fitur auto positioning terkadang terjadi kesalahan atau gangguan dalam perjalanan menuju titik koordinat XY.Apabila robot sudah dalam keadaan mode retry dan terjadi galat dalam auto positioning, maka operator basestation harus sigap menangani hal tersebut.Aplikasi perangkat lunak basestation harus dilengkapi dengan menu manual keyboard agar robot dapat dijalankan secara manual menggunakan keyboard oleh operator basestation untuk menuju titik tertentu dengan koordinat XY pada saat mode retry.Fitur manual keyboard dalam perangkat sistem kontrol basestation dapat menjadi solusi untuk mengatasi galat auto positioning waktu robot berjalan menuju base.]]>
<![CDATA[Pengembangan Alat Pelacak Berbasis Internet Of Things pada Sepeda Motor Menggunakan GPS dan ESP8266 ]]>
<![CDATA[Majid, Moh. Lukky Abdul]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>;
<![CDATA[Sulaksono, Juli]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 2 (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.v6i2.2592
<![CDATA[Alat transportasi kendaraan penjelajah yang paling umum digunakan oleh masyarakat Indonesia adalah sepeda motor. Penjelasannya, motor tersebut merupakan kendaraan yang ramah lingkungan karena efektif dan efisien serta hemat bahan bakar. Seiring perkembangan zaman, kebutuhan alat transportasi sepeda motor terus mengalami kenaikkan. Meskipun demikian, peningkatan ini juga mempengaruhi kriminal yang juga mengalami peningkatan, misalnya kasus pembegalan dan pencurian motor.Maka dalam mengatasi pencegahan pencurian dan pembegalan sepeda motor, peneliti mengembangkan keamanan motor berbasiskan Internet of Things yang diintegrasikan dengan GPS dan ESP8266 untuk melacak dan mengontrol sepeda motor melalui smartphone dengan koneksi jaringan internet. Tujuan peneliti ini adalah : (1) Untuk mengembangkan alat pelacak sepeda motor berbasis internet of things dnegan menggunakan sensor GPS. (2) Mengembangkan alat keamanan motor yang dapat dikontrol jarak jauh melalui smartphone. Peneliti menyimpulkan, pengembangan alat keamanan sepeda motor berbasis internet of things ini memiliki dua bagian utama yaitu perangkat keras (hardware) sebagai alat pelacak dan perangkat lunak (softaware) sebagai aplikasi mobile untuk melihat posisi kendaraan sepeda motor. Dengan demikian sistem yang dikembangkan diharapkan dapat mengurangi kasus pencurian dan pembegalan sepeda motor.]]>
<![CDATA[Sistem Absensi Karyawan Menggunakan QR Code Pada SMPN 1 Kandat Berbasis Mobile ]]>
<![CDATA[Utama, Yoga Putra]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>;
<![CDATA[Kumalasari, Ratih]]>
<![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.v7i1.3420
<![CDATA[Sistem Absensi Karyawan Menggunakan QR Code Pada SMPN 1 Kandat Berbasis Mobile. SMPN 1 KANDAT merupakan lembaga pendidikan sekolah menengah pertama berada di daerah Kabupaten Kediri, akan tetapi dalam melakukan absensi masih dengan cara manual, yaitu menggunakan tanda tangan maupun checklist, dimana lama kelamaan menjadi kurang efektif. Terdapat banyak kecurangan yang dilakukan yaitu dengan cara menitipkan absensi pada karyawan lain, seolah-olah melakukan presensi dari karyawan itu sendiri, akan tetapi dilakukan oleh orang lain. Dalam mengatasi permasalahan tersebut diperlukan sistem yang dapat memonitoring presensi karyawan. Sistem tersebut menggunakan QR Code untuk mengenerate kode tiap karyawan, sehingga karyawan memiliki kode unique masing-masing. Hasil dari penelitian ini yaitu memonitroing presensi yang dilakukan oleh karyawan SMPN 1 Kandat guna mengurangi kecurangan dalam melakukan presensi.]]>
<![CDATA[Deteksi Penyakit Tanaman Jagung Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Color Moments dan GLCM ]]>
<![CDATA[Prasetyo, Mochammad Bima]]>;
<![CDATA[Wulaningrum, Resty]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>
<![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.v7i1.3422
<![CDATA[Tanaman Jagung merupakan bahan pokok atau kebutuhan pangan yang diperlukan masyarakat untuk kebutuhan sehari-hari, dengan berkembangnya industri pengolahan pangan di Indonesia. Tetapi terdapat kendala penting dalam upaya peningkatan produksi jagung adalah gangguan biotis yang dikelompokkan menjadi dua, yaitu gangguan yang disebabkan oleh makroorganisme dan mikroorganisme. Sedangkan permasalahan yang dihadapi oleh masyarakat saat ini adalah bagaimana mengidentifikasi jagung lokal yang terserang penyakit dengan dilihat dari citra warna, bentuk serta tekstur daunnya. Dalam menghadapi masalah tersebut terdapat sistem yang dapat mendeteksi penyakit tanaman jagung dengan cara mendeteksi melalui warna daun, dengan menggunakan metode color moments dan juga menggunakan metode GLCM. Hal ini data yang diujikan diambil langsung dengan mengambil foto di pertanian yang menanam jagung dengan memperbanyak pengambilan foto yang berbeda-beda. Hasil penelitian ini merupakan sistem yang dapat mendeteksi penyakit tanaman jagung lokal. Dari hasil dapat disimpulkan bahwa sistem ini dapat membantu dalam mengetahui apakah tanaman jagung local terdapat penyakit atau tidak.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode A-Star Pada Permainan Bergenre Platformer Menggunakan Godot ]]>
<![CDATA[Alexander, Kevin Rio]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>;
<![CDATA[Niswatin , Ratih Kumalasari]]>
<![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.v7i1.3440
<![CDATA[Platformer merupakan salah satu dari genre yang ada pada permainan,dimana pemain akan mengendalikan karakter untuk meloncat,menghindari rintangan,genre ini dipopulerkan pada tahun 1985,akan tetapi pada zaman sekarang jika seseorang memainkan permainan bertema platformer akan terasa sedikit monoton,sehingga diperlukan suatu peningkatan sehingga penulis berniat menerapkan algoritma A* pada permainan bergenre platformer untuk menciptakan kecerdasan buatan yang mampu mendeteksi dan mengejar pemain]]>
<![CDATA[Implemantasi Sistem Pengenalan Objek Pada Robot Sepakbola Tim Abimanyu ]]>
<![CDATA[Diansyah, Alex Rahma]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>;
<![CDATA[Widodo, Danang Wahyu]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 2 (2023): PROSIDING SEMINAR 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.v7i2.3509
<![CDATA[Pengenalan objek adalah salah satu dari cabang pengolahan citra yang digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek, pada robot sepakbola sistem pengenalan objek ini digunakan untuk mendeteksi 3 objek utama yaitu adalah objek bola, robot, gawang. Metode yang digunakan adalah Convolutional Neural Network untuk pelatihan model dibantu dengan model pra-latih ssd mobilenet v2, selanjutnya digunakan skenario pengujian yaitu dengan nilai parameter epoch yang berbeda dan jumlah data gambar yang digunakan adalah 180 dibagi kedalam dua data yaitu 150 data training dan 30 data test. Sehingga diperoleh hasil pendeteksian yang dapat dikatakan berhasil dengan nilai akurasi terbaik dan stabil untuk ketiga objek menggunakan parameter epoch 10 dan batchsize 4dengan hasil akurasi keseluruhan 72% .]]>
<![CDATA[Pemilihan Calon Peserta OSN Menggunakan Metode WP dan AHP di SMP Negeri 1 Banyakan ]]>
<![CDATA[Bijaksana, Satria]]>;
<![CDATA[Farida, Intan Nur]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 2 (2023): PROSIDING SEMINAR 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.v7i2.3511
<![CDATA[Olimpiade Sains Nasional (OSN) diadakan setiap tahun untuk meningkatkan kemampuan berpikir kritis dan kreatif siswa di bidang sains dan teknologi serta untuk mendorong pembelajaran sains di sekolah. Proses seleksi calon peserta OSN melalui seleksi siswa tidak mudah karena sekolah harus mengidentifikasi calon peserta OSN untuk setiap mata pelajaran. Oleh karena itu perlu diterapkan suatu sistem pendukung keputusan untuk menyeleksi calon peserta OSN dengan menggunakan metode WP dan AHP untuk mempermudah penyeleksian calon peserta OSN. Dengan menggunakan metode WP dan AHP, kriteria poin mata pelajaran (terdiri dari 3 mata pelajaran) digunakan untuk menyeleksi siswa untuk OSN. Dengan hasil yang diperoleh dengan metode WP dan AHP, sekolah dapat secara efektif merekomendasikan calon peserta OSN karena tidak perlu memilih siswa satu per satu.]]>
<![CDATA[Perancangan Sistem Deteksi Penyakit Daun Jeruk Siam ]]>
<![CDATA[Kurniawati, Desi Dwi]]>;
<![CDATA[Wulanningrum, Resty]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 3 (2023): PROSIDING SEMINAR 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.v7i3.3564
<![CDATA[Buah jeruk mengandung vitamin C yang bermanfaat bagi tubuh dan juga dapat dijadikan pengharum ruangan atapun parfum. Salah satu faktor yang mengakibatkan menurunnya jumlah penjualan bibit jeruk siam adalah serangan..hama dan penyakit yang menimpanya. Penyakit ini menyerang daun. Jenis penyakit yang menyerang daun jeruk siam antara lain penyakit CVPD (Citrus Vein Phloem Degeneration), embun jalaga, dan ulat peliang.Dengan memanfaatkan teknologi pengenalan pola dibuatlah sistem sebagai alat bantu dalam pengenalan dan klasifikasi jenis penyakit daun jeruk siam. Jadi dalam penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan parameter epoch 35. Hasil akurasi yang didapatkan 94%.]]>
<![CDATA[Perancangan Game Edukasi Reminder Anthem Sebagai Media Pengenalan Lagu Nasional Pada Siswa Sekolah Dasar ]]>
<![CDATA[Santoso, Christa Witta Putra]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>;
<![CDATA[Wulanningrum, Resty]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 3 (2023): PROSIDING SEMINAR 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.v7i3.3582
<![CDATA[Game merupakan sebuah hal yang popular akhir – akhir ini, dikarenakan itu banyak orang berlomba -lomba ber inovasi membuat sebuah game yang bermanfaat dan bersifat edukatif. Hal ini terjadi karena melihat situasi dan kondisi sekarang yang notabene perkembangan teknologi sangatlah pesat. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pembelajaran menjadi sebuah media bahan ajar yang memudahkan guru dan siswa khususnya di bagian pelestarian lagu – lagu nasional yang mungkin sekarang sudah sangat jarang diperdengarkan. Dalam game ini pemain bisa menikmati sekaligus mendapatkan pengetahuan tentang lagu – lagu nasional dengan mengisi lirik lagu yang hilang dan menebak judul lagu dari nada yang akan diputar. Dan pemain akan mendapatkan skor dan skor akan terus bertambah jika pemain bisa menjawab pertanyaan dengan benar, sebaliknya jika pemain tidak dapat menjawab nyawa akan terus berkuran dan akan game over. Game ini berjudul “Reminder Anthem” yang dirancang menggunakan Construct 2 dan hanya berbasis android. Fokus penelitian ini adalah game edukasi dengan tampilan dua dimensi dan hanya ditunjukan untuk siswa sekolah dasar. Terciptanya game edukasi ini diharapkan dapat menumbuhkan rasa nasionalisme dan dapat membantu sebagai media bahan pembelajaran]]>
<![CDATA[PEWARNAAN OTOMATIS CITRA GRAYSCALE BERBASIS MODEL DEEP LEARNING UNTUK PENINGKATAN INTERPRETASI VISUAL ]]>
<![CDATA[Nugroho, Alindro Septo]]>;
<![CDATA[Sahertian, Julian]]>;
<![CDATA[Irawan, Rony Heri]]>
<![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/nr7x7m75
<![CDATA[Pewarnaan otomatis citra grayscale menggambarkan tantangan besar dalam bidang pengolahan citra digital. Citra grayscale, meskipun mengandung informasi spasial yang melimpah, mengalami hilangnya dimensi warna yang penting, yang mungkin membatasi kemampuan interpretasi visualnya. Studi ini berorientasi pada pengembangan dan penilaian model deep learning yang ditujukan untuk mengotomatisasi proses pewarnaan gambar grayscale. Metodologi yang diterapkan mencakup pelatihan jaringan saraf tiruan konvolusional (CNN) pada dataset gambar berwarna, dengan gambar grayscale sebagai input dan gambar berwarna sebagai output yang diinginkan. Pelatihan difokuskan pada pembelajaran pemetaan yang rumit dari intensitas piksel grayscale menuju saluran warna a dan b dalam ruang warna . Hasil pengujian yang melibatkan lima gambar sampel menunjukkan bahwa model dapat menghasilkan pewarnaan yang secara visual mirip dengan citra sumber aslinya. Evaluasi kuantitatif dengan metrik Mean Absolute Error (MAE), Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), dan Structural Similarity Index (SSIM) menunjukkan performa yang unggul, dengan nilai rata-rata SSIM sebesar 0.9963, menandakan kualitas pewarnaan yang Sangat Baik. Penemuan ini menekankan potensi besar deep learning dalam menghidupkan kembali informasi warna yang hilang dari gambar grayscale, membuka peluang untuk aplikasi kreatif dalam bidang restorasi foto bersejarah dan visualisasi data.]]>
