Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

Investigasi Kajian Kinetik Pengeringan Jahe dalam Pembuatan Simplisia Ernaning Widiaswanti; Rika Yunitarini; Trisita Novianti; Ajeng Kartiningsih
Jurnal Serambi Engineering Vol 8, No 1 (2023): Januari 2023
Publisher : Fakultas Teknik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jse.v8i1.5141

Abstract

Jahe merupakan salah satu komoditas pertanian yang memiliki prospek yang baik untuk dikembangkan di Indonesia. Teknik penanganan produk pertanian merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan, hal ini karena sifat dari produk pertanian yang memiliki tingkat kerusakan tinggi. Pembuatan simplisia jahe melalui metode pengeringan adalah salah satu cara untuk meningkatkan kualitas produk dengan kandungan kadar air yang lebih rendah. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan electrical oven dengan suhu pengeringan 45oC, 55oC, dan 65oC. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji model kinetik yang cocok untuk karakteristik pengeringan jahe. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin tinggi suhu pengeringan maka semakin cepat mencapai kadar air setimbang. Kondisi terbaik untuk pengeringan jahe adalah pada suhu pengeringan 65oC. Terdapat tiga model kinetik yang digunakan untuk menginvestigasi perilaku MR untuk pengeringan jahe yaitu Newton, Handerson dan Pabis, serta Page. Model page menghasilkan nilai R2 sebesar 0,9986 pada suhu pengeringan 65oC, dimana nilainya mendekati 1. Hal ini menunjukkan bahwa model page ditemukan paling cocok untuk menggambarkan kinetika pengeringan jahe dalam tiga tingkatan suhu pengering dengan menggunakan electrical oven dibandingkan model lainnya yang diuji.
Aplikasi Database Rempah Untuk Produksi Jamu Madura Berbasis Website Yunitarini, Rika; Pradita, Dwi Aqilah; Effindi, Muhamad Afif
JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol 2 No 2 (2023): JUSIFOR - DESEMBER 2023
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33379/jusifor.v2i2.3333

Abstract

Jamu tradisional Madura merupakan warisan budaya yang kaya di Indonesia, dengan keanekaragaman tanaman obat yang mendukung penggunaannya. Untuk melestarikan dan mendukung industri jamu tradisional Madura yang terus berkembang, diperlukan Aplikasi Database Rempah-Rempah Produksi Jamu Madura yang modern dan terintegrasi. Aplikasi ini akan membantu produsen jamu Madura dalam mencatat, mengelola, dan memantau data rempah-rempah, memastikan kualitas produk yang yang berguna untuk pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi operasional produsen jamu Madura dan memastikan kualitas produk yang konsisten. Metode penelitian yang digunakan ialah model waterfall, yang melibatkan langkah-langkah analisis kebutuhan, perencanaan bisnis, desain arsitektur, pengodean, pengujian, dan pemeliharaan. Dari hasil pengujian sistem dengan metode BlackBox Testing Aplikasi Database Rempah-Rempah Produksi Jamu Madura, terbukti dapat mendukung pertumbuhan industri jamu tradisional Madura, dengan meningkatkan efisiensi operasional, dan memastikan kualitas produk yang konsisten dalam melestarikan warisan budaya yang berharga ini.
Implementation of Moora's Multi Criteria Decision Making (MCDM) Method in Determining SMEs Indicators After the Covid-19 Pandemic Yunitarini, Rika
International Conference on Sciences Development and Technology The 2nd ICoSDTech 2022
Publisher : International Conference on Sciences Development and Technology

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (305.536 KB)

Abstract

After the covid pandemic for almost 2 years, it has paralyzed the small and medium enterprise (SMEs) sector. Several government policies during the pandemic resulted in several SMEs experiencing bankruptcy and decline, especially with regard to production, marketing, and labor. After almost 2 years, SMEs began to slowly rise to organize its existence. This research is used to identify indicators that influence to SMEs after the COVID-19 pandemic. The problem of this research is there are many SMEs in Bangkalan Madura, many SMEs do not know about online marketing, marketplace, and lack of technological knowledge to accelerate production and marketing. The Moora method is used to determine the indicators that have the most influence on the sustainability of SMEs in the face of the Covid-19 pandemic.
Implementasi Metode Waterfall Pada Sistem Informasi Persediaan Rempah Untuk Produksi Jamu Madura Yunitarini, Rika; Maghfiroh, Sobariyah; Effindi, Muhamad Afif
Generic Vol 16 No 1 (2024): Vol 16, No 1 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/generic.v16i1.172

Abstract

Abstract— Rempah merupakan salah satu kekayaan di Indonesia yang banyak dimanfaatkan masyarakat sebagai obat tradisional dalam menangani masalah kesehatan. Obat tradisional tersebut disebut jamu. Salah satu jamu yang tersohor di tanah air bahkan hingga ke mancanegara adalah jamu Madura. Permintaan jamu Madura yang cukup tinggi, membuat pelaku industri jamu Madura berupaya memproduksi jamu dengan kuantitas tinggi. Produksi jamu dalam jumlah banyak berdampak pada kebutuhan rempah sebagai bahan baku produksi jamu. Persediaan rempah harus mampu mencukupi kebutuhan produksi jamu agar memenuhi permintaan pasar. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem informasi yang dapat mengelola persediaan rempah sebagai bahan baku produksi jamu Madura. Dalam penelitian ini dibangun sistem informasi persediaan rempah untuk produksi jamu Madura. Untuk menunjang pembangunan sistem informasi tersebut, maka metode waterfall dalam SDLC (Software Development Life Cycle) digunakan dalam penelitian ini. Dari hasil penelitian, diperoleh bahwa sistem informasi persediaan rempah terdiri dari beberapa fitur. Seperti fitur mengelola data rempah yang memungkinkan pengguna sistem untuk menambah dan meng-update data rempah untuk setiap produksi jamu Madura serta beberapa fitur lain terkait kebutuhan rempah. Setelah melakukan pengujian terhadap sistem didapatkan 21 dari 24 skenario uji coba berjalan sesuai hasil yang diharapkan. Kata Kunci—Jamu Madura, Persediaan, Rempah, Sistem Informasi, Waterfall
Klasifikasi Jamu Tradisional Madura Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN) dan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Sebagai Representasi Teks Yunitarini, Rika; Gultom , Jhon Filius; Stefany, Evy Maya
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 1 (2024): Vol. 11 No. 1 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v11i1.6456

Abstract

Jamu Madura merupakan jamu tradisional yang digunakan untuk alternatif pengobatan maupun perawatan tubuh, baik laki-laki maupun perempuan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan proses pengembangan sistem otomatis untuk suatu klasifikasi jamu Madura dengan menggunakan pemodelan K-Nearest Neighbors (KNN) yang didukung oleh representasi teks TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). Dimana K-Nearest Neighbors adalah salah satu algoritma dalam suatu teknik machine learning yang digunakan untuk melakukan proses klasifikasi dan regresi, sedangkan TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) adalah suatu teknik yang umum digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan information retrieval.  Deskripsi jamu Madura tersebut kemudian diubah menjadi representasi vektor menggunakan model TF-IDF, yang memungkinkan pemahaman kontekstual dari kata-kata dalam teks. Proses pengembangan model melibatkan pelatihan menggunakan metode KNN dengan data jamu Madura yang telah diberi label, dimana label pada penelitian ini terdapat 3 kelas, yaitu 1) Jamu Kesehatan, 2) Jamu Perawatan kewanitaan dan, 3) Pasutri. Klasifikasi ini diikuti oleh evaluasi kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode KNN dengan TF-IDF dapat mencapai tingkat akurasi yang tinggi dimana hasil tertinggi terdapat dengan nilai k = 9 dimana data latih 90% dan data uji 10% dengan hasil akurasi 85,71%, dengan presisi 88,92% dan recall 85,71%, hal ini menyimpulkan hasil akurasi yang baik.
IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DENGAN QUERY EXPANSION RANKING PADA REVIEW PENGGUNAAN JAMU MADURA Yunitarini, Rika; Fitrianto, Hambali; Ayu Mufarroha, Fifin
Networking Engineering Research Operation Vol 9, No 2 (2024): Nero - November 2024
Publisher : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/nero.v9i2.27785

Abstract

Madura traditional herbal medicine is a traditional herbal medicine made from natural ingredients and is well-known for its efficacy. The popularity of Madura traditional herbal medicine is not only based on the diversity of traditional herbal medicine products and their health benefits, but also on traditional values that have been passed down from generation to generation. One of the most popular Madura traditional herbal medicine is Peluntur traditional herbal medicine. Peluntur traditional herbal medicine is a series of medicinal or herbal products specifically designed as a solution to overcome late menstruation or irregular menstruation, which is often a source of concern for mothers and young women. With the background of the increasing demand for Madura traditional herbal medicine products, a sentiment analysis was conducted on Madura traditional herbal medicine product reviews on the Shopee, Lazada, and Tokopedia applications. This study applies Support Vector Machine and Query Expansion Ranking to achieve the highest accuracy in reviewing the use of Madura traditional herbal medicine. The results obtained for the use of the Support Vector Machine algorithm have an accuracy of 93%, while for the use of the Support Vector Machine and Query Expansion Ranking algorithms at feature selection ratios of 50% and 100% the accuracy increases to 94%.Keywords: Madura traditional herbal medicine, Peluntur traditional herbal medicine, Query Expansion Ranking, Sentiment Analysis, Support Vector Machine
Implementasi Support Vector Machine (SVM) Dengan Bag-Of-Words Untuk Klasifikasi Jamu Tradisional Madura Yunitarini, Rika; Rosida, Illiya; Stefany, Evy Maya
Generic Vol 16 No 2 (2024): Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18495/generic.v16i2.201

Abstract

Abstract— Jamu tradisional Madura merupakan bagian dari warisan budaya Indonesia dan menawarkan beragam manfaat kesehatan yang menarik perhatian banyak orang. Namun mengingat semakin beragamnya jamu yang tersedia, sulit untuk mengelompokkan khasiat jamu Madura berdasarkan atribut yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jamu Madura dengan menggabungkan metode support vector machine (SVM) dan bag-of-words. Sebuah metode untuk mengklasifikasikan data teks sebagai representasi. Data yang digunakan meliputi atribut seperti khasiat jamu Madura. Fase prapemrosesan melibatkan pembersihan teks dan mengubahnya menjadi vektor kata menggunakan Bag of words. Tahapn ini berfungsi sebagai masukan ke model SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode SVM dengan pendekatan bag-of-words mencapai akurasi sebesar 85% dan berhasil mengklasifikasikan jamu tradsional Madura dengan tingkat akurasi yang baik. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan sistem berbasis teks yang lebih efektif dalam mengklasifikasikan jamu Madura. Kata Kunci— Bag-Of-Words, Jamu Madura, Klasifikasi, Support Vector Machine (SVM).
Traditional Herbal Medicine Production Information System Based on Prototyping Method Yunitarini, Rika; Fitrianto, Hambali; Mufarroha, Fifin Ayu; Koeshardianto, Meidya
Signal and Image Processing Letters Vol 7, No 1 (2025)
Publisher : Association for Scientific Computing Electrical and Engineering (ASCEE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31763/simple.v7i1.112

Abstract

Indonesia is the country with the second largest biodiversity in the world after Brazil. Indonesia's biodiversity is very rich, both on land and at sea, and is one of the most important in the world. The benefits of Indonesia's biodiversity is as a natural resource that plays an important role one of them in the production of traditional herbal medicine. Madura Island in East Java, Indonesia, is famous for its natural resources and respected Madurese herbal medicine, internationally recognized for its efficacy in addressing health and beauty issues. The increasing demand for traditional herbal medicine products motivates the industry to improve production efficiency, prioritizing effective management and optimal utilization of raw material stocks. This research aims to manage the production needs of traditional herbal medicine by identifying information needs and developing a Production Information System using the Laravel framework to meet industry needs. This research will evaluate the impact of the system on the production process and the management of raw material needs in the traditional herbal medicine sector. The expected results include a positive contribution to the industry, better production performance, and improved handling of raw material stocks. The integration of the Laravel framework is expected to improve production performance and provide features for the traditional herbal medicine industry. In conclusion, this research seeks to offer a customized and effective solution for the traditional herbal medicine industry, addressing the increasing market demand through the optimization of production processes and management practices.