Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.436
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) RESEARCH : Computer, Information System & Technology Management Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro Indonesian Journal of Networking and Security - IJNS SPEED - Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Joutica : Journal of Informatic Unisla Nusantara of Engineering (NOE) Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Widyadara , Made Ayu Dusea
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Transportation

Published : 60 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 60 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Mobile E-Learning Untuk Pembelajaran Jarak Jauh Mata Pelajaran Bahasa Inggris Tingkat Sekolah Dasar Kelas 5 Dipa Perwira, Mohammad Askar; Dusea Widyadara, Made Ayu; Sahertian, Julian
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i1.968

Abstract

Untuk menumbuhkan minat siswa pada mata pelajaran bahasa inggris kelas 5 ( lima) perlunya pengembangan media yang menarik sehingga siswa berminat dalam belajar. Oleh karena itu diperlukan media pembelajaran mobile e-learning. Berdasarkan pengalaman yang dilakukan guru bahasa inggris di sekolah Madrasah Ibtidaiyah Al Fajar Kandat mengungkapkan bahwa masih banyak siswa kurang minat dengan mata pelajaran bahasa inggris. Hal tersebut karena siswa mengalami kesulitan mengeja dalam segi penulisan maupun pengucapan dan menerjemahkannya. Dan guru masih mengalami kesulitan dalam mengajar bahasa inggris. Dikarenakan masih lemahnya teknologi informasi dalam hasil belajar. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi berupa mobile e-learning pada mata pelajaran bahasa inggris untuk membantu minat pada mata pelajaran bahasa inggris. Penelitian ini menggunakan metode Algoritma Fisher-Yates adalah sebuah algoritma yang menghasilkan permutasi acak dari suatu himpunan terhingga, hasil dari algoritma ini tidak akan berat sebelah sehingga setiap permutasi memiliki kemungkinan yang sama.
Sistem Presensi Mobile Mahasiswa Berbasis Android Dengan Menggunakan Metode Absolut Suryaningtias, Dini Haris; Dusea Widyadara, Made Ayu; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i1.970

Abstract

Pandemi Covid-19 yang terjadi sepanjang tahun 2020 memaksa hamper semua kegiatan umum harus dihentikan. Pemerintah memberlakukan work from home, study from home bahkan pray from home. Tak terkecuali kegiatan belajar mengajar di perguruan tinggi, universitas harus memberlakukan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ). Pada kegiatan perkuliahan, data kehadiran mahasiswa dibutuhkan untuk menjadi salah satu tolok ukur penyerapan materi. Selain itu, penerapan teknologi presensi diperlukan agar dosen mengetahui siapa saja yang hadir dalam perkuliahan daringnya. Demgam begitu dosen juga berperan sebagai pengawas agar mahasiswa sedang kuliah benar-benar melaksanakan PJJ di rumah serta menghindari kerumunan. Dalam program ini yang digunakan dalam perancangan sistem menggunakan metode absolut. Metode absolut merupakan metode pemrograman dimana titik referensinya selalu tetap yaitusatu titik atau tempat dijadikan referensi untuk semua ukuran berikutnya. [1] Lalu, apabila mahasiswa yang bersangkutan sedang tidak di rumah dalam program inijuga dikembangkan penghitungan jajrak presensi dari titik presensi yang terbaru. Selain itu, efisiensi presensi dengan sistem ini juga dilengkapi dengan fitur QR Code untuk memaksilmalkan efektivitas program apabila pandemi sudah berakhir.
Rancang Bangun Sistem Monotoring Penyiram Tanaman Padi BerbasiS IoT ( Internet Of Things ) Setiawan, Hari; Sahertian, Julian; Dusea Widyadara, Made Ayu
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 2 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i2.1032

Abstract

Perkembangan teknologi pada masa sekarang sangat pesat dan cepat, di dalam perkembangan teknologi ini sangat membantu dan memberikan banyak manfaat di dalam keberlangsungan dalam penunjang kehidupan manuasia. Penyiraman tanaman padi merupakan salah satu hal penting yang harus diperhatikan dalam perawatannya. Para petani masih mengandalkan sistem manual yaitu menyiram tanamannya secara terjadwal dan harus pergi ke lahan persawahannya, cara ini kurang efisien karena masih membutuhkan tenaga dan waktu yang lama, jika di tinggal berpergian jauh petani takut tanaman padinya akan mengalami kematian, bedasarkan masalah yang dialami sekarang. Maka dengan perkembangan teknologi dan mengacu pada permasalahan tersebut dibuatlah sebuah sistem yang dapat mengontrol pengairan tanaman padi jarak jauh berbasis IoT, penelitian ini membuat sistem irigasi sederhana berbasis mikrokontroler yang memonitor dan mengontrol kadar air tanah sehingga dapat mengoptimalkan penggunaan air. Dalam penerapannya digunakanlah metode waterfall, sistem dirancang menggunakan mikrokontroler Arduino, sensor kelembaban, dan esp32. Mikrokontroler digunakan bersama -sama dengan sensor untuk mengukur dan mengontrol kuantitas fisik. Pada sistem ini kuantitas fisik yang dikontrol adalah kelembaban, dengan demikian akan menghasilkan otomatisasi sistem irigasi. Hasil yang didapat dalam penelitian ini adalah sistem mampu bekerja dengan baik. Serta sistem mampu menyiram tanaman padi sesuai dengan jadwal yang telah di jadwalkan pada mobilenya.
Game Edukasi Pewayangan Pandawa Lima Menggunakan Media Aplikasi RPG (Role Playing Game) Maker Mv Marjuni, Mohamad; Sahertian, Julian; Dusea Widyadara, Made Ayu
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 2 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v5i2.1033

Abstract

Perkembangan teknologi dan game pada masa sekarang mengalami perkembangan sangat pesat sekali, baik game-game online maupun game-game offline, secara umum game merupakan sebuah aplikasi yang menyimpulkan kehidupan manusia kedalam perangkat lunak. Game dapat menjadi alternatif hiburan untuk mengisi waktu luang yang sangat menyenangkan bagi anak-anak maupun orang dewasa, bedasarkan masalah yang dialami sekarang pada proses belajar mengajar antara guru dengan muridnya pada ruang kelas yang kreatif, maka dilakukanlah pemanfaatan teknologi sebagai bagian yang ingin direalisasikan sebagai sarana proses belajar mengajar, peneliti membuat game edukasi pandawa lima. Dalam menerapkan game ini digunakanlah metode waterfall dengan pembuatan StoryBoard yang tertata maka diperoleh game yang bisa dipahami oleh anak SD kelas 5 dan bisa meningkatkan pemahaman tentang cerita rakyat pandawa lima yaitu Yudistira, Bima, Arjuna, Nakula dan Sadewa. Hasil yang didapat dalam penelitian ini adalah game ini ada beberapa event yang tidak bisa ditambahkan tetapi untuk keseluruhan dalam game ini bisa dimainkan dan sudah mendekati dengan konsep awal, game ini sudah bisa dimainkan dan dijalankan dengan sistem dekstop.
Aplikasi Prediksi Harga Ethereum Menggunakan Metode ARIMA Zamzami, Khanafi Suduri; Dusea Widyadara, Made Ayu; Setiawan, Ahmad Bagus
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 1 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v6i1.2533

Abstract

Ethereum merupakan salah satu mata uang digital atau biasa yang disebut dengan Cryptocurrency. Perubahan harga yang sangat flukuatif sering kali membuat pengguna dan trader ethereum mengalami kerugian oleh karena itu diperlukan aplikasi prediksi harga ethereum berbasis website untuk mempermudah dalam memprediksi harga ethereum kedepannya. Prediksi dilakukan dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) karena metode tersebut terbukti mampu menghasilkan akurat yang tinggi dalam memprediksi untuk jangka pendek. Disini peneliti telah berhasil membangun aplikasi prediksi harga pada cryptocurrency ethereum dengan mengimplementasikan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam memprediksi harga ethereum kedepan berdasarkan jumlah hari yang diinginkan oleh user dengan cara memasukkan jumlah hari yang diinginkan pada kolom input di menu prediksi. Sehingga dapat membantu dan mempermudah pengguna dan trader ethereum untuk memprediksi harga ethereum beberapa hari kedepan.
IMPLEMENTATION OF FACE RECOGNITION FOR ATTENDANCE USING YOLO V3 METHOD Sugianto, Hanania Oki Kurnia; Widyadara, Made Ayu Dusea; Setiawan, Ahmad Bagus
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 2 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v6i2.2559

Abstract

Wajah dari setiap orang tentu berbeda-beda, bahkan orang yang memiliki wajah yang hamper serupa. Wajah adalah ciri ciri khas dari seseorang itu sendiri, dan dapat dikenali perbedaannya satu sama lain. Pengenalan wajah secara realtime dapat dinilai efektif karena pengenalan tersebut mengambil sampel wajah secara terus menerus sehingga cepat dalam membaca ciri-ciri dari wajah seseorang. Pengenalan wajah pada saat presensi yang ada pada saat ini adalah dengan deep learning, atau jaringan saraf tiruan manusia dengan tujuan agar komputer dapat mengetahui objek pada gambar seperti halnya manusia. Deep learning memiliki salah satu algoritma yang bagus, yaitu You Only Look Once (YOLO). Secara garis besar, metode YOLO V3 adalah metode yang cepat dan tepat karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi serta performa yang bagus dalam pendeteksian sebuah objek.
Identifikasi Penyakit Daun Anggur Berdasarkan Fitur Warna Dan Tekstur Dengan Metode Backpropagation Berbasis Android Ansah, Muhammad Ardy; Kasih, Patmi; Widyadara, Made Ayu Dusea
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 2 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v6i2.2594

Abstract

Tanaman anggur adalah jenis tanaman yang dapat ditemukan di daerah Asia Barat, dengan iklim yang hangat. Tanaman anggur juga rentan terhadap serangan penyakit dimana penyakit ini dapat dikenali dari bercak-bercak pada daunnya. Beberapa jenis penyakit daun pada tanaman anggur antara lain, bercak daun, campak hitam dan hawar daun. Penyakit pada daun anggur memiliki kemiripan yang sulit untuk dikenali dengan kasat mata, hal ini berdampak pada kurang akuratnya penyakit yang diidentifikasi. Tujuan dari penelitian adalah untuk mengembangkan aplikasi identifikasi penyakit pada citra daun anggur sehingga dapat memberikan informasi jenis penyakit daun anggur. Penelitihan ini menggunakan metode BackPropagation Neural Network untuk melakukan identifikasi jenis penyakit daun anggur. Dengan citra inputan berupa gambar kedalam algoritma pembelajaran sistem. Dari hasil pengujian mendapatkan akurasi sebesar 82,5%. Dari hasil pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa Algoritma Backpropagation dapat digunakan sebagai identifikasi jenis penyakit daun anggur.
Aplikasi Pemetaan Penjualan Produk Oli Deltalube Berbasis Android Rahman, Dedi Arif; Setiawan, Ahmad Bagus; Widyadara, Made Ayu Dusea
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 2 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v6i2.2630

Abstract

Produk oli deltaulbe merupakan produk oli unggulan yang ternama di pasaran. Banyak toko yang menjual produk ini tetapi tidak semua orang tahu lokasinya. Berakibat para pengguna produk sering kesusahan saat mencari lokasi produk oli yang sesuai dengan kebutuhan. permasalahan tersebut akan di gunakan peneliti untuk membuat sebuah aplikasi pemetaan penjualan produk Oli Deltalube yang akan di lengkapi dengan fitur google maps untuk memudahkan pembeli dalam mencari lokasi produk yang di cari. Pengguna akan lebih mudah dalam mengakses informasi lokasi pemasaran produk dan pembelian produk hanya dengan smartphone saja. Sedangkan bagi distributor dapat memantau persebaran penjualan produk oli deltalube. Aplikasi yang akan dibuat dengan judul “APLIKASI PEMETAAN PENJUALAN PRODUK OLI DELTALUBE BERBASIS ANDROID”.
Klasifikasi Penyakit Daun Jagung Berdasarkan Ruang Warna HSV dan Fitur Tekstur Dengan Algoritma K-NN Setyawan, Moch Aris; Kasih, Patmi; Widyadara, Made Ayu Dusea
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 6 No. 3 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v6i3.2655

Abstract

Produk komoditas jagung menjadi sangat penting karena termasuk bahan pangan pokok karboridrat penganti beras dan sagu. Jagung memiliki kadungan serat, vitamin B3, vitamin B5, asam fenolat dan masih banyak lagi dan bagus untuk dikonsumsi. Dalam mengelola pertanian jagung tentu memiliki banyak kendala diantaranya penyakit yang menyerang pada daun jagung yang dibiarkan dapat menurunkan produktivitas hasil panen menurun hingga mengalami gagal panen. Blight, Common Rust, Gray Leaf Spot adalah penyakit yang ditemui pada daun jagung, penyakit ini memiliki gejala tertentu yang dapat dikenali dan di tanggulangi jika melihat gejala pada daun jagung. Namun mata manusia memiliki keterbatasan dalam mengidentifikasi gejala yang tampak pada daun jagung yang terserang penyakit, juga mengenali ciri-ciri daun yang berpenyakit sehingga mengakibatkan salah dalam pencegahan dan penanggulannya yang mengakibatkan penambahan biaya perawatan. Dengan memanfatkan teknologi pengolahan citra digital maka hal demikian dapat diatasi dengan tepat, jadi dalam penelitian ini akan mengusung metode Klasifikasi dengan algoritma K-NN dengan menggunkan k = 3, k = 5, k = 7, k = 9 dan k = 15, serta untuk ekstraksi fiturnya menggunkan ruang warna HSV dan tekstur GLCM. Hasil uji coba pada penelitian ini mampu menidentifikasi penyakit daun jagung sebesar 84 % untuk k = 3 sedangkan untuk k selanjutnya yaitu 80,5 %, 73,5 %, 72 % dan 70 % pada fitur tekstur dengan Average 76% sedangkan untuk fitur warna akurasi tertinggi yaitu 64 % dengan Average 56,2 %. Secara keseluruhan bahwa fitur tekstur paling baik dalam proses klasifikasi penyakit daun jagung.
Penerapan Metode SAW Dan KNN Untuk Deteksi Dini Kanker Serviks Siregar, Muhammad Fauzan Hardiansyah; Farida, Intan Nur; Widyadara, Made Ayu Dusea
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 1 (2023): PROSIDING NSEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i1.3433

Abstract

Tersedianya data histori rekam medis pasien kanker serviks tidak dimanfaatkan dengan proses ekstraksi data menjadi sebuah pengetahuan atau informasi yang dapat berguna untuk keputusan klinis. Tidak tersedianya sebuah sistem yang dapat mengolah dan menganalisis, sehingga menghasilkan sebuah keluaran yang mampu melakukan deteksi dini terhadap penyakit kanker serviks. Metode yang digunakan adalah SAW dan k-NN. Metode SAW digunakan untuk pembobotan tingkat kepentingan masing-masing atribut dalam dataset, sedangkan algoritma k-NN difungsikan untuk mencari kedekatan antara data uji dan data latih. hasil penelitian adalah dapat dijelaskan nilai keakuratan metode K-NN yang didapat adalah 93.48%,Sedangkan hasil klasifikasi menggunakan parameter K=1 didapatkan tingkat akurasi sebesar 89.96%..
Co-Authors - Universitas Nusantara PGRI Kediri, Mochamad Bilal - Universitas Nusantara PGRI Kediri, Roni Heri Irawan Abraham Dimas Bayu Aji Adiba, Fera Hidayatul Agoes Santika Agus Muji Santoso Ahmad Bagus Setiawan Albab, Moh. Febby Ulil Alfian, Ahmad Ade Alfiana Hidayati Angga Yuanisyak Anik Nur Handayani Anisa Fatimatul Firdhausi Ansah, Muhammad Ardy Ardiansyah, Ryo Arfyanda Dela Shefira Bella Putri Damayanti Boyang (Tony) Yu Danar Putra Pamungkas Danar Putra Pamungkas Danar Putra Pamungkas, Danar Putra Daniel Swanjaya Deva Rahma Nugroho Dipa Perwira, Mohammad Askar diyah kingkin sulistiana Dwi Lianawati Edga Sukma Pratama Efendi, Ahmad Rizal Efendy, Wahyu Erwanto, Rio Aldi Febri Nurcahyo Dwiyantoko Febrianto, Mohammad Ahsin Frans Rega Agista Hana Agustina Hanif Al Fatta Hari Setiawan Heru Wahyu Herwanto Intan Nur Farida Irma Setiawan Kusuma Islamiati Rachmah Iswoyo, Dio Dwi Jihan Martha Julian Sahertian Julianto, Bagas Lailatul Carisma Putri Mahdiyah, Umi Mahendra, Rizqi Maulana Marga Asta Jaya Mulya Marga Asta Jaya Mulya Marjuni, Mohamad Muhamad Sholafudin Muhammad Arief Pramana Muhammad Nur Ichsan Mukhammad Annafinurika Mukhtari, Nailusofa Al Mulyo, Nando Rahmat Prasetyo Nafika S.M Nasrul Saifudin Nia Talia Salsabela D.M. Oktafiyan Pratama, Yana Patmi Kasih Permana Putra, Satya Dwi Prakosa, Bryan Rizqi Prastyo, Agung Wahyu Pratama, Tutus Lusni Rafli Ardiansyah Rahman, Dedi Arif Risa Helilintar Risky Aswi Ramadhani Roni Heri Irawan Seftania, Putri Derisa Adilla Dewi Sephia Ceren Setyawan, Moch Aris Shania Dila Vanesa Siregar, Muhammad Fauzan Hardiansyah Sugianto, Hanania Oki Kurnia Suryaningtias, Dini Haris Tony Yu Umi Roziqoh Vingki Dewi Aristina Violyna Sofiananda Wahyu Cahyo Utomo Wardani , Rama Yuda Wisnugraha, Wahyu Surya Yahya, Moh. Zakariya Yan Arie Strada Tuhehay Yu, Tony Yustikawan, Eko Tri Zamzami, Khanafi Suduri Zidane Chesa Wardana