Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.393
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Simetris Jurnal Simantec Prosiding SNATIKA Vol 01 (2011) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer International Journal of Advances in Intelligent Informatics Jurnal IPTEK-KOM (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komunikasi) KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Network Engineering Research Operation [NERO] Jurnal Math Educator Nusantara: Wahana Publikasi Karya Tulis Ilmiah di Bidang Pendidikan Matematika Generation Journal Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer International Journal of Robotics and Control Systems Joutica : Journal of Informatic Unisla Digital Transformation Technology (Digitech) Jurnal: International Journal of Engineering and Computer Science Applications (IJECSA) Jurnal Maklumatika Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) NERO (Networking Engineering Research Operation) Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara JISCOMP (Journal of Information System and Computer)
Resty Wulanningrum
(SINTA ID : 5986827) Prodi Teknik Informatika, Universitas Nusantara PGRI Kediri
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation

Published : 98 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 98 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
Penerapan Metode Naïve Bayes Pada Aplikasi Ayo Playon Kurniawan, Dimas Eri; Swanjaya, Daniel; Wulanningrum, Resty
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.v6i2.2579

Abstract

Pajero Athletic Club merupakan kumpulan pemuda yang berlatih lari jarak jauh secara intensif dibawah naungan Komite Olahraga Nasional Kota Malang. Dalam seleksi atlet lari jarak jauh Pajero Athletic Club proses seleksinya dinilai didasarkan penilaian pelatih yang meliputi hasil tes fisik serta tes pendukung lainnya. Proses penilaian pelatih masih brsifat subjektif hal ini terjadi karena faktor kedekatan atlet dengan pelatih. Proses seleksi atlet melibatkan banyak kriteria yang dinilai, sehingga dalam penyeleksiannya diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan multikriteria untuk hasil yang lebih objektif. Berdasarkan permasalahan tersebut perlunya perbaikan dalam proses seleksi atlet yang melibatkan banyak kriteria yang dinilai, sehingga dalam penyeleksiannya diperlukan sebuah aplikasi untuk mendukung keputusan untuk hasil yang lebih objektif. Naïve bayes digunakan untuk klasifikasi seleksi atlet dimana dapat mengetahui mengenai keterangan lolos dan tidak lolos. Berdasarkan uji coba pada salah satu data seleksi atlet penelitian menghasilkan rekomendasi atlet terbaik dengan nama Nanda Eka S dengan nilai 0,9998. Penentuan hasil pemilihan atlet diperoleh dari penentuan nilai probabilitas atlet yang lolos melalui proses naïve bayes. Hasil dari aplikasi ini membuktikan bahwa aplikasi ini dapat membantu pelatih dalam proses pemilihan atlet lari jarak jauh Pajero Athletic Club untuk memaksimalkan prestasi atlet dalam berbagai kejuaraan lari.
Sistem Informasi Survey Pengukuran Tingkat Kesadaran Keamanan Informasi Menggunakan Metode Multiple Criteria Decision Analisys (MCDA) Setiyawan, Gadang Putro Bagus; Helilintar, Risa; Wulanningrum, Resty
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.v6i3.2668

Abstract

Kesadaran terhadap keaanan informasi menjadi salah satu faktor yang sangat penting dalam pemfaatan teknologi dan informasi. Insiden Keamanan informasi akan terjadi akibat dari jika tingkat kesadaran masih rendah. Penelitian ini melakukan pengukuran tingkat kesadaran keamanan informasi terhadap Karyawan Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Kediri . Tujuan dari penelitian ini untuk mebangun sebuah tools yang digunakan untuk mengetahui tingkat kesadaraan keamanan informasi karyawan dengan demikian maka dapat digunakan mendukung kebijakan terkait dengan keamanan dan informasi Sehingga harus mendapat perhatian khusus dan perlu suatu tindakan yang nyata untuk mendukung karyawan dalam melakukan peningkatan level kesadaran informasi . Metode yang digunakan adalah metode Multiple Criteria Decision Analysis (MCDA) dengan menggunakan enam area pengukuran dan tiga dimesi pembobotan yaitu pengetahuan, sikap dan perilaku. Bahasa pemrogaman menggunakan PHP dan database MySQL. Dari data yang diperoleh pada penelitian dapat diketahui nilai tertinggi ada pada jawaban Setuju dengan skor 868, Sangat setuju dengan skor 596, Netral dengan skor 343, Tidak Setuju dengan skor 89 dan Sangat Tidak Setuju dengan skor 54. Selain itu kita dapat ketahui kecenderungan dalam 7 area semua user lebih cenderung dan kuat pada Menyadari Konsekuensi setiap tindakan bahwa user menyadarai bahwa dari setiap tindakan yang akan dilakukan maka akan menimbulkan konsekuensi pada dirinya.
Identifikasi Penyakit Pada Daun Cabai Rawit (Capsicum Frutescens) Di Desa Krenceng Kecamatan Kepung Kabupaten Kediri Rahayu, Sri; Wulanningrum, Resty; Wahyuniar, Lilia Sinta
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.v7i1.3445

Abstract

Tanaman cabai adalah salah satu tanaman pangan yang sangat banyak digemari. Cabai juga menjadi salah satu tanaman yang rentan dalam proses budidaya sehingga membuat produksi cabai dapat berkurang. Salah satunya karena terserang penyakit patogen dalam tanaman cabai. Dengan perkembangan teknologi saat ini, memungkinkan dilakukannya pengawasan terhadap tanaman secara otomatis menggunakan komputer. Dengan menggunakan image processing penyakit yang dapat dilihat dan direkam oleh komputer menjadi lebih efisien dengan mengetahui Hasil Accuracy dari penyakit daun cabai tersebut. Cirri penakit tersebut dapat dilihat dari bentuk dan warna daun. Pada penelitian ini akan menggunakan metode Prewitt Serta CNN (Convolutional Neural Network). Model ini akan bisa mendeteksi 4 jenis penyakit pada daun cabai. Dan model ini bisa menghasilkan Accuracy mencapai 100%.
Analisa Hasil Perbaikan Citra Menggunakan Histogram Equalization Kristantio, Triyo; Pamungkas, Danar Putra; Wulanningrum, Resty
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.v7i1.3463

Abstract

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.
Klasifikasi Daun Obat Berdasarkan Ekstraksi Tekstur GLCM Winandari, Dhela Melani; Wulanningrum, Resty; Wahyuniar, Lilia Sinta
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 2 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i2.3492

Abstract

Tumbuhan adalah mahkluk hidup yang diciptakan untuk menjadi penghasil proses rantai makanan. Salah satu bagian dari tanaman adalah daun. Ada banyak jenis daun, salah satunya adalah daun obat. Daun obat memiliki banyak bentuk, dan itu bisa menimbulkan salah perkiraan tentang nama jenis daun tersebut. Karena memiliki bentuk daun yang hampir mirip, akan sulit untuk membedakan jenis daun obat. Berdasatkan uraian tersebut peneliti tertarik melakukan pengklasifikasian daun obat menggunakan metode KNN dan GLCM. Daun yang digunakan adalah daun jahe, daun kunyit dan daun temulawak. Dalam penelitian ini menggunakan validasi k-fold validation dengan K = 5. Hasil dari rata-rata akurasi adalah 87,7%
Perancangan Sistem Deteksi Penyakit Daun Jeruk Siam Kurniawati, Desi Dwi; Wulanningrum, Resty; Sahertian, Julian
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 3 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i3.3564

Abstract

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%.
Implementasi Metode CNN Pada Klasifikasi Penyakit Jagung Mawarni, Reza; Wulanningrum, Resty; Helilintar, Risa
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 3 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i3.3566

Abstract

Jagung (Zea mays) merupakan bahan pangan yang memegang peranan penting di Indonesia. Total hasil jagung selalu berfluktuasi karena pengaruh penawaran dan permintaan yang selalu berubah. Permintaan jagung yang meningkat tajam di pasar domestik merupakan peluang bagi Indonesia untuk menyeimbangkan pasokan dan permintaan jagung. Namun tanaman jagung dapat terserang hama dan penyakit, antara lain tiga penyakit utama jagung adalah penyakit busuk daun (peronosclerospora maydis, P. philippinensis dan P. sorghi), bercak daun jagung (Bipolaris maydis) dan karat (Puccinia polysora). Oleh sebab itu, Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit padi menurut daun sakit menggunakan teknik deep learning Metode Convolutional Neural Network (CNN), untuk mempermudah dalam pendeteksi dini penyakit jagung agar bisa segera mendapatkan penanganan. Berdasarkan hasil klasifikasi yang dilakukan, didapatkan akurasi sebesar 97% Dengan menggunakan parameter epoch 40, size 224 x 224, batch size32.
Penggunaan Metode CNN (Convolutional Neural Network) untuk Klasifikasi Jenis Tanaman Alpukat Berdasarkan Pola Daun Sari, Frisca Ayu Fatika; Wulanningrum, Resty; Wahyuniar, Lilia Sinta
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 3 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i3.3568

Abstract

Tumbuhan alpukat merupakan salah satu tanaman yang sering ditemui di indonesia, tak jarang berbagai daerah diindonesia menanam tanaman ini. Hasil dari buah alpukat banyak dijadikan makanan dan minuman yang beraneka macam. Dilihat dari banyak keuntungan yang didapat banyak masyarakat indonesia yang menanam pohon tersebut. Akan tetapi mereka banyak membeli jenis bibit yang salah jenis yang tidak sesuai dengan apa yang mereka harapkan dikarenakan banyak penjual bibit alpukat keliling yang memberi mereka jenis bibit yang salah. Meski hanya beberapa oknum yang curang dalam berdagang bibit alpukat penjual bibit alpukat grosir juga mendapatkan dampak dari perilaku curang oknum sehingga merugikan penjual bibit yang jujur. Maka dari itu perlu adanya sistem untuk mengklasifikan jenis tanaman alpukat agar dapat membantu penjual grosir bibit alpukat. Pada sistem nantinya akan menggunakan metode CNN(Convolutional Neural Network). Yang diharapkan dari penelitian ini adalah sistem dapat berjalan dengan baik dan dapat mengasilkan suatu akurasi yang tinggi.
Perancangan Game Edukasi Reminder Anthem Sebagai Media Pengenalan Lagu Nasional Pada Siswa Sekolah Dasar Santoso, Christa Witta Putra; Sahertian, Julian; Wulanningrum, Resty
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 7 No. 3 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v7i3.3582

Abstract

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
Analisis Perbandingan Model PSO-LSTM dan LSTM Konvensional untuk Prediksi Harga Bitcoin di Market Cryptocurrency Aprianto, Kresna; Mahdiyah, Umi; Wulanningrum, Resty
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/71q6xr58

Abstract

Cryptocurrency merupakan salah satu inovasi dalam sistem keuangan digital yang mengalami pertumbuhan pesat, dengan Bitcoin sebagai aset kripto yang paling banyak diminati. Di Indonesia, berdasarkan survei GlobalWebIndex tahun 2019, sekitar 10% pengguna internet telah memiliki aset kripto, menjadikan negara ini sebagai salah satu pasar terbesar di dunia. Namun, fluktuasi harga yang tinggi membuat prediksi harga Bitcoin menjadi aspek krusial dalam pengambilan keputusan investasi. Model Long Short-Term Memory (LSTM) sebagai salah satu metode deep learning unggul dalam memproses data deret waktu, namun performanya sangat dipengaruhi oleh konfigurasi hyperparameter. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi harga Bitcoin dengan mengoptimalkan hyperparameter LSTM menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO). Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model PSO-LSTM memberikan performa yang lebih baik dibandingkan model LSTM konvensional. MSE menurun sebesar 4,90% dari 1.142.860,6 menjadi 1.086.861,4; MAE menurun sebesar 11,78% dari 603,1 menjadi 532 dan RMSE menurun sebesar 2,48% dari 1.069 menjadi 1.042,5. Temuan ini membuktikan bahwa integrasi PSO sebagai metode optimasi dapat meningkatkan akurasi model prediksi, serta memperkuat validitas pendekatan kombinasi algoritmik dalam pengembangan sistem prediksi harga Bitcoin berbasis deep learning.
Co-Authors Abu Tholib Achmad Iqbal Maulana Aeri Rachmad Ahmad Bagus Setiawan Ahmad Fakhruddin Luthfi Aji Prasetya Wibawa Amanda, Novia Aminuyati Anardha, Danuar Aditya Andrean Ferdyana Vabian Eka Sakti Angel, Gresiva Devi Anggi Nur Fadzila Anik Nur Handayani Aprianto, Kresna Ardi Sanjaya Aristanti, Apriska Ade Arsyad, Nandito Pramudya Asmoro, Shandy Sadewa Asri, Puput Puji Bagus Fadzerie Robby Cholid Ilham Isniawan Chrisnatae, Mayo Alvarosy Dadi Setyawan Danar Putra Pamungkas, Danar Putra Daniel Swanjaya Daniel Swanjaya2 Dewangga, Rio Agung Doni Abdul Fatah Donny Firdani Dusea Widya Dara, Made Ayu Ema Utami Erna Daniati Fadli Hidayat, M Noer Fadli Hidayat, M. Noer Fadli, Abi Ihsan Fadzerie Robby, Bagus Fatkur Rhohman, Fatkur Firmansyah, Muhammad Kukuh FITRIANA, VYRRA Gemini, Shalaisha Amelia Putri Heffi Awang Cahya Heru Suhartono, Wawan Heru Wahyu Herwanto Hidayah, Alvi Nurul Intan Nur Farida Iqbal Jauhari, Nur Mohamad Iqbal Jauhari Iswoyo, Yodhi Pratama Jauhari, Nur Mohamad Iqbal Juli Sulaksono Julian Sahertian Kamilah, Annisa' Nur Karim, Achmad Zainul Kohei Arai Krisnawan, Apreado Gilang Kristantio, Triyo Kurniawan, Afizza Fikri Kurniawan, Dimas Eri Kurniawati, Desi Dwi Ludfie, Miftachul Lusi Dwi Anggraini, Lusi Dwi Made Ayu Dunia Widyadara Mahardhika, Bima Mahdiyah, Umi Maliana, Diah Gusmia Maulian Amroni, Asna Maulian Amroni Mawarni, Reza Millenialdo Yanuar Ilham Moh Imam Yusuf Mustofa Muhaimin, Mohammad Aqil Muhamad Yusup Efendi Muhammad Abdul Aziz Mustofa, Arin Ayu Silvyani Muttaqien, Hidayatul N.S.A, M Mukhlish Nandha Vera Wihra Lelitavistara Nandha Vera Wihra Lelitavistara, Nandha Vera Wihra nata, Pramudya Cipta Panatagama Natasha, Sonya Naufal Muji Dwicahyo Nugraha, Reza Setya Nurul Mahpiroh Patmi Kasih Pratama, Regi Cendika Ramadhani, Gilang Ratih Kumalasari Niswatin Risa Helilintar Risky Aswi R, Risky Rochana, Siti Rohmat Syamsul Huda Roni Heri Irawan Rony Heri Irawan Ruruh Andayani Bekti, Ruruh Andayani Safitri, Karinda Ayu salma - alawiyah Santoso, Christa Witta Putra Saraswati, Indra Lady Sari, Frisca Ayu Fatika Sari, Lya Rosita Sari, Putri Desi Kusuma Setiyawan, Gadang Putro Bagus Sinta Sanora Siregar, Muhammad Fariz Hardiansyah Siti Rochana Siti Rochana SRI RAHAYU Supri yono Supri Yono, Supri Susanti, Riska Yuni Syaputri, Rika Wahyu Teguh, Aji Triprasetyo, Anggi Wahyu Ulfatus Syaidah Viana, Ella Okta Wahyu Cahyo Utomo Wijayanto, Muhammad Farid Winandari, Dhela Melani Wulandari, Safira Putri Yosianova, Imam Syahputra Zakaria, Reza Naim