Garuda - Garba Rujukan Digital

Recommendation Systems for Online Learning Materials Using Cosine Similarity and Simple Additive Weighting Iska Yanuartanti; Imam Much Ibnu Subroto; Arief Marwanto
Journal of Telematics and Informatics Vol 9, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/jti.v9i1.

This study focuses on searching for teaching materials in order to obtain relevant teaching material information appropriately for further use as material for recommendation of course material to students using the Cosine Similarity method and calculating weighting using the Simple Additive Weighting (SAW) method. With the SAW method, 3 criteria and weight values are determined for each attribute, followed by a ranking process. So that in the end the search results that are ranked in the order of similarity and most relevant can be displayed and then selected and used as recommendations in the student's e-learning learning system. From the results of the study, the Cosine Similarity and SAW methods have provided a fairly good/effective recommendation with an average precision of 0.7867 and a recall of 0.766 so that this method is appropriate to be placed in campus e-Learning

SOSIALISASI PROGRAM DIGITALISASI SEKOLAH MENGGUNAKAN PLATFORM SEKOLAH PINTAR DI MTSN MODEL PARE, KABUPATEN KEDIRI Iska Yanuartanti; Iin Kurniasari; Achmad Arif Alfin
JURNAL PENGABDIAN AL-IKHLAS UNIVERSITAS ISLAM KALIMANTAN MUHAMMAD ARSYAD AL BANJARY Vol 8, No 2 (2022): AL-IKHLAS JURNAL PENGABDIAN
Publisher : Universitas Islam kalimantan MAB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/jpaiuniska.v8i2.8532

“Platform Sekolah Pintar” (PSP) merupakan aplikasi berbasis mobile yang dapat menjadi media komunikasi digital antara sekolah dan wali murid dengan berbagai kemudahan yang ditawarkan. Selain memberikan kemudahan kepada wali murid dalam memonitor transaksi dan saldo anaknya, aplikasi ini juga memberikan fitur-fitur dan kemudahan lain, yaitu fitur Portal Informasi Sekolah (PIS) yang mampu memberikan informasi mengenai absensi siswa, berita tentang sekolah, dan kalender pendidikan. Permasalahan klasik di sekolah atau pondok pesantren adalah uang saku siswa yang belum bisa dikelola dengan baik, kasus kehilangan uang, kesenjangan sosial, penggunaan uang cash yang tidak terkontrol atau sering disalahgunakan. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka kami melaksanakan kegiatan Pengabdian Masyarakat berupa Penerapan “Platform Sekolah Pintar” berbasis mobile sebagai Media Digitalisasi Sekolah dan Pondok Pesantren di Kota Kediri. Metode yang digunakan pada kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini menggunakan model pengembangan instruksional, seperti observasi langsung; pelatihan serta monitoring dan evaluasi. Adapun instrumen yang digunakan meliputi: Presentasi, wawancara, dokumentasi serta forum diskusi kelompok. Luaran yang dicapai dari kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah memberikan tambahan wawasan dan Penerapan “Platform Sekolah Pintar” berbasis mobile sebagai Media Digitalisasi Sekolah dan Pondok Pesantren di Kota Kediri sehingga dapat menguatkan reputasi Sekolah dalam implementasi Smart School berbasis teknologi di era teknologi digital.

Perancangan Sistem Detektor Tanaman Kering Berbasis Internet of Things Iska Yanuartanti; Iin Kurniasari; Putri Nur Rahayu; Afif Nurkholis
Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Vol 3, No 3 (2022)
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jatika.v3i3.2309

Dalam budidaya tanaman, sudah banyak alat perawatan automatis menggunakan sistem kecerdasan buatan. Beberapa diantaranya adalah alat penyiram tanaman otomatis berdasarkan kelembaban tanah, Dan juga alat perawatan lingkungan salah satunya alat pemungut sampah disungai. Untuk perawatan tanaman, lebih baik alat tersebut bisa digabung dan ditambahkan alat pendeteksi daun/bunga yang sudah kering yang dihubungkan dengan HP. Jadi tanaman akan lebih cepat semi serta tetap rapi. Mekanismenya yaitu alat penyiram tanaman bekerja setiap saat ketika kadar kelembapan tanah kering. Lalu untuk alat pendeteksi daun/bunga kering bekerja ketika ada daun yang kering berdasarkan sensor citra, sensor warna dan jika memungkinkan ditambah sensor kadar kelembapan atau kadar airnya. Kemudian hasilnya dikirim ke HP pemilik untuk memberi tahu agar pemilik memotong tanaman kering tersebut. Alat pemungut sampah bekerja ketika di dataran tanah terdapat sampah tanaman kering atau apapun itu (plastik, kertas, dsb) yang tidak memiliki kadar air/kelembapan dan tentunya massanya ringan sehingga bisa langsung di ambil oleh alat tersebut. Kedepannya alat deteksi tanaman kering tersebut bisa dikembangkan lagi agar bisa otomatis. Jadi ketika mendeteksi tanaman kering atau mati otomatis langsung memotongnya sesuai bagian yang kering saja dan alat pemungut sampah nya langsung mengambil sampah dari potongan tanaman kering tersebut. Jadi perawatan taman atau kebun bisa lebih teratur dan efisien. Tentunya dengan bantuan kerjasama dari berbagai pihak.

PENERAPAN KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASE UNTUK ANALISA TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS Yudo Bismo Utomo; Iin Kurniasari; Iska Yanuartanti
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol. 7 No. 1 (2023): Volume 7, Nomor 1, Januari 2023
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jtik.v7i1.61

Kecelakaan lalu lintas adalah salah satu masalah terpenting dalam transportasi. Pasalnya, setiap warga memanfaatkan jalan raya tersebut untuk beraktivitas setiap hari, apalagi dengan meningkatnya kepadatan penduduk di Kabupaten Kediri, yang meningkatkan volume pengguna jalan raya dan jumlah kendaraan yang melintas. Berdasarkan isu-isu tersebut, dilakukan penelitian dengan tujuan menganalisis tingkat kecelakaan lalu lintas dengan menggunakan pendekatan knowledge discovery in database. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan rekomendasi dalam rangka optimalisasi keselamatan transportasi dan mengurangi frekuensi kecelakaan. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah mengumpulkan data dan melakukan pengamatan langsung di lapangan dengan frekuensi tingkat kecelakaan tertinggi. Hasil penelitian yang telah dicapai menunjukkan bahwa frekuensi kecelakaan tertinggi berada di Kabupaten Kediri, terletak di Kecamatan Papar, dengan total 47 kejadian, sedangkan jenis kendaraan yang sering menyebabkan kecelakaan adalah sepeda motor. Penyebab kecelakaan adalah karena jalan rusak dan kurangnya penerangan jalan di malam hari. Rekomendasi yang bisa diberikan yaitu perbaikan jalan yang rusak dan perlunya penerangan jalan.

Analisis Klasifikasi Sentimen Berbasis Topik pada Ulasan Layanan Dana dan Sakuku dengan Convolutional Neural Network Arif Alfin Achmad; Kurniasari Iin; Yanuartanti Iska
INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) Vol 15 No 2 (2023): INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : LPPM STMIK Indonesia Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37424/informasi.v15i2.267

Penelitian terkait text mining, khususnya pada bidang analisis sentimen menjadi sangat populer di era big data. Analisis sentimen memungkinkan seseorang dalam menemukan polaritas dari suatu bank data dan mengklasifikasikan menjadi beberapa bagian. Pada penelitian ini penulis ingin melakukan analisis sentimen terkait ulasan pengguna pada layanan dompet digital Dana dan Sakuku. Peneliti mencoba melakukan pendekatan klasifikasi secara semantik untuk dapat membedakan ulasan positif dan negatif pada kedua layanan dompet digital tersebut menggunakan salah satu algoritma yang popular pada Deep Learning, yaitu Convolutional Neural Network. Tahapan yang dilakukan dalam melakukan analisis ini adalah prepocessing, pengolahan data, klasifikasi dan evaluasi. Hasil dari analisis sentiment ini menunjukkan bahwa pengguna Twitter di Indonesia cenderung memberikan komentar negatif pada kedua platform dompet digital tersebut dengan presentase 66% untuk Dana dan 73% untuk Sakuku. Sedangkan nilai akurasi yang diperoleh pada penelitian ini sebesar 81% dari data pengujian menggunakan algoritma Convolutional Neural Network.

Sistem Kontrol Dan Monitoring Suhu Serta Pakan Otomatis Pada Kandang Hamster Berbasis IoT Ruba’i, Ahmad; Yanuartanti, Iska; Erwanto, Danang
SinarFe7 Vol. 6 No. 1 (2024): SinarFe7-6 2024
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Hamster adalah salah satu hewan peliharaan yang sering kita jumpai selain burung, kucing dan anjing apabila kita sedang berkunjung kerumah seseorang. Banyak pemelihara hamster masih memberi pakan hamster dengan cara manual dan bahkan ketika sibuk dengan kegiatan lain sampai lupa tidak memberi makan hamster, yang berakibat pada hamster kelaparan dan memakan sesuatu yang harusnya tidak dimakan oleh hamster tersebut. Pemberian pakan hamster juga harus sesuai porsi pada setiap ukuran hamster. Jika takaran pakan hamster tidak sesuai takaran maka yang bisa menyebabkan kekurangan makanan dan obesitas.Selain itu suhu pada kondisi kandang hamster harus terjaga kestabilannya, jika tidak terpenuhi akan mengakibatkan hamster rentang terkena penyakit.Berdasarkan permasalahan di atas penulis ingin membangun alat Sistem kontrol dan monitoring suhu serta pakan otomatis pada kandang hamster berbasis Internet Of Things (IoT).Pada metode perancangan dibuat untuk sistem otomatis pengoperasian yang menggunakan komponen utama yaitu NodeMCU ESP sebagai otak kontroller sistem, Sensor DHT 22 sebagai sensor suhu, Sensor load cell sebagai sensor berat, power supply 12 volt sebagai sumber tegangan kipas dc, servo untuk buka tutup pakan, lampu dan kipas sebagai pemanas dan pendingin.Hasil pengujian Sistem kontrol dan monitoring suhu serta pakan otomatis pada kandang hamster berbasis Internet Of Things bekerja dengan baik dan sesuai. Sensor bert mampu membaca berat hamster dan menuangkan pakan sesuai dengan takaran serta jadwal yang telah di tentukan oleh blynk. Sistem kontrol dan monitoring suhu juga bekerja dengan baik, pemanas dan pendingin mampu bekerja sesuai dengan aturan yang telah diberikan.

SISTEM KONTROL DAN MONITORING SUHU SERTA PAKAN OTOMATIS PADA KANDANG HAMSTER BERBASIS IOT Ruba’i, Ahmad; Yanuartanti, Iska; Erwanto, Danang
SinarFe7 Vol. 6 No. 1 (2024): SinarFe7-6 2024
Publisher : FORTEI Regional VII Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Hamster adalah salah satu hewan peliharaan yang sering kita jumpai selain burung, kucing dan anjing apabila kita sedang berkunjung kerumah seseorang. Banyak pemelihara hamster masih memberi pakan hamster dengan cara manual dan bahkan ketika sibuk dengan kegiatan lain sampai lupa tidak memberi makan hamster, yang berakibat pada hamster kelaparan dan memakan sesuatu yang harusnya tidak dimakan oleh hamster tersebut. Pemberian pakan hamster juga harus sesuai porsi pada setiap ukuran hamster. Jika takaran pakan hamster tidak sesuai takaran maka yang bisa menyebabkan kekurangan makanan dan obesitas.Selain itu suhu pada kondisi kandang hamster harus terjaga kestabilannya, jika tidak terpenuhi akan mengakibatkan hamster rentang terkena penyakit.Berdasarkan permasalahan di atas penulis ingin membangun alat Sistem kontrol dan monitoring suhu serta pakan otomatis pada kandang hamster berbasis Internet Of Things (IoT).Pada metode perancangan dibuat untuk sistem otomatis pengoperasian yang menggunakan komponen utama yaitu NodeMCU ESP sebagai otak kontroller sistem, Sensor DHT 22 sebagai sensor suhu, Sensor load cell sebagai sensor berat, power supply 12 volt sebagai sumber tegangan kipas dc, servo untuk buka tutup pakan, lampu dan kipas sebagai pemanas dan pendingin.Hasil pengujian Sistem kontrol dan monitoring suhu serta pakan otomatis pada kandang hamster berbasis Internet Of Things bekerja dengan baik dan sesuai. Sensor bert mampu membaca berat hamster dan menuangkan pakan sesuai dengan takaran serta jadwal yang telah di tentukan oleh blynk. Sistem kontrol dan monitoring suhu juga bekerja dengan baik, pemanas dan pendingin mampu bekerja sesuai dengan aturan yang telah diberikan.

Classification of Tomato Fruit Ripeness Using the Support Vector Machine Method Maulana Alfaruq, Bagoes; Erwanto, Danang; Yanuartanti, Iska
Generation Journal Vol 7 No 3 (2023): Special Issue October 2023
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v7i3.21092

Kematangan tomat memainkan peran penting dalam menentukan kualitas dan daya tahan produk tomat. Pada umumnya, klasifikasi kematangan tomat dilakukan secara visual oleh para ahli atau petani berdasarkan pengalaman mereka. Dalam penelitian ini, metode klasifikasi kematangan tomat berbasis citra digunakan dengan menerapkan fitur Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan momen warna, serta metode Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan fitur GLCM dan Momen Warna menghasilkan Accuration dan Precission sebesar 0,91, serta nilai recall dan F-Measure sebesar 0,92akurasi sebesar 91.1%, yang termasuk dalam kategori baik. Beberapa kesalahan klasifikasi pada beberapa citra, yang disebabkan oleh dominansi warna yang tidak sesuai pada kategori yang seharusnya

Website Design of UPT BPRD Lumajang Wilker Yosowilangun Setiono, Nur Syahad; Kurniasari, Iin; Yanuartanti, Iska
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 2 No 2: JTECS Juli 2022
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v2i2.2737

Abstrak – Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini sangatlah pesat. Di sebuah perusahaan atau pemerintahan pasti mempunyai website untuk sebagai sarana informasi tentang suatu perusahaan atau pemerintahan seperti BPRD. Terdapat permasalah mengenai informasi mengenai UPT yang BPRD hal ini menyebabkan banyak masyarakat yang kurang mengerti mengenai pajak. Oleh karena itu, penulis membuat sebuah projek yaitu rancangan website untuk UPT BPRD wilker Yosowilangun. Diharapkan rancangan ini dapat di implementasi sebagai website resmi UPT Yosowilangun. Website digunakan untuk menampilkan informasi mengenai UPT Yosowilangun. Metode penelitian yang diterapkan pada penelitian ini adalah dengan pengembangan metode waterfall. Metode waterfall merupakan model pengembangan sistem informasi yang sistematik dan sekuensial . Pada proses perancangan website menggunakan uml yaitu class diagram dan mock-up. Kesimpulan rancangan website ini digunakan untuk informasi mengenai UPT BPRD wilker Yosowilangun.Tujuannya diharapkan rancangan ini dapat di implementasi sebagai website resmi UPT Yosowilangun. Website digunakan untuk menampilkan informasi mengenai UPT Yosowilangun. Dan dapat membantu masyarakat untuk mencari informasi mengenai UPT Yosowilangun. Kata Kunci — BPRD, UPT, and website

Identifikasi Kematangan Cabai Rawit Menggunakan Metode Momen Warna Dan SVM Ridhovi, Zainul; Erwanto, Danang; Yanuartanti, Iska
ZETROEM Vol 7 No 1 (2025): ZETROEM
Publisher : Prodi Teknik Elektro Universitas PGRI Banyuwangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36526/ztr.v7i1.3626

This study focuses on the identification of the ripeness of bird's eye chili (Capsicum annuum L.) using the color moment method and Support vector machine (SVM). Bird's eye chili holds significant economic value in the agricultural industry, but the rapid and accurate identification of ripeness remains a challenge. The color moment method is employed to extract features from images of bird's eye chili, while SVM is used for classification based on the extracted features. This research expands the use of data and optimizes SVM parameters to enhance the accuracy of identification. The results indicate that the classification model using the SVM method successfully classifies the ripeness levels of chili with an accuracy of 82%, categorized as good. Specifically, it achieved a precision of 66.67%, recall of 83.33%, and F-measure of 74.07% for the "ripe" category. The "unripe" category achieved perfect precision and recall, both at 100%, with an F-measure of 100%. Meanwhile, the "half-ripe" category achieved a precision of 80.00%, recall of 77.42%, and F-measure of 78.73%. However, some misclassifications were attributed to color dominance issues in certain images. Therefore, this study contributes to the development of more accurate and efficient techniques for chili ripeness identification. Recommendations for future research involve further evaluation with a broader test dataset, improvements in classification methods, and the consideration of additional features to enhance classification accuracy. This research offers both scientific and practical benefits in image processing, machine learning, and the agricultural industry

Title

Found 16 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 16 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 16 Documents
Search