Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.574
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi AKSIOMA: Jurnal Program Studi Pendidikan Matematika Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai-Nilai Islami) Limits: Journal of Mathematics and Its Applications Jurnal Math Educator Nusantara: Wahana Publikasi Karya Tulis Ilmiah di Bidang Pendidikan Matematika Generation Journal Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Journal of Instructional Mathematics Joutica : Journal of Informatic Unisla Nusantara of Engineering (NOE) Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Jurnal INFOTEL Limits: Journal of Mathematics and Its Applications
Mahdiyah, Umi
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities 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 Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation

Published : 77 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 77 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Implementasi YOLOv8 Pada Pengenalan Sistem Isyarat Bahasa Indonesia Wibowo, Ridho Kuncoro Adji; Sanjaya, Ardi; Mahdiyah, Umi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4920

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem pengenalan abjad Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI menggunakan YOLOv8 untuk meningkatkan komunikasi antara masyarakat umum dan penyandang tunarungu ataupun tunawicara. Dihasilkan 4 model dengan beberapa variasi parameter meliputi Learning Rate, Batch Size, dan Epoch untuk menentukan kombinasi optimal. Hasil menunjukkan model keempat dengan Batch Size 16 dan Learning Rate 0,001 dengan 20 Epoch memberikan hasil terbaik dengan mAP 0.853. Temuan ini penting untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi isyarat abjad SIBI, serta membantu memperbaiki interaksi sosial penyandang tunarungu ataupun tunawicara
Identifikasi Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Faster R-CNN dan Arsitektur ResNet50 Kresnawan, Michael Ilham; Pamungkas, Danar Putra; Mahdiyah , Umi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4947

Abstract

Bawang merah (Allium ascalonicum) merupakan salah satu komoditas yang memiliki peran cukup penting untuk masyarakat Indonesia sebagai bahan bumbu pelezat suatu masakan, kandungan gizinya dapat digunakansebagai pengobatan herbal, dan memiliki peran dalam hal pertumbuhan ekonomi bangsa. Namun, dalam proses pembudidayaan bawang merah memiliki kendala bagi petani yang mengalami kegagalan panen karena kesulitan dalam menangani penyakit yang menyerang bawang merah. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Faster R-CNN dan arsitektur ResNet50 dalam mengidentifikasi penyakit pada tanaman bawang merah. Alur proses penelitian ini terdiri dari pengumpulan dataset, preprocessing data, implementasi program, dan evaluasi. Proses preprocessing data dilakukan dalam pelatihan, termasuk anotasi dan pelabelan data. Model dilatih dengan beberapa skenario, dimana skenario 1 menggunakan ukuran gambar 600x600 dan skenario 2 menggunakan ukuran gambar 400x400. Hasil dari pengujian menunjukan bahwa skenario terbaik adalah dengan ukuran gambar 600x600 yang mencapai akurasi sebesar 65%.
Penerapan Metode AHP Dan MOORA Dalam Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop Berbasis Website Ramadhan, Dias Nur; Mahdiyah, Umi; Swanjaya , Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4953

Abstract

Kebutuhan akan laptop yang sesuai dengan preferensi pengguna menjadi semakin penting di era digital ini. Seringkali konsumen merasa kesulitan dalam memilih laptop yang sesuai karena banyaknya variasi harga dan jenis laptop yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan laptop berbasis website dengan menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria berdasarkan preferensi pengguna, sementara MOORA digunakan untuk melakukan peringkat alternatif laptop. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi AHP dan MOORA dapat membantu pengambilan keputusan dalam memilih laptop sesuai dengan kebutuhan. Penghitungan tingkat akurasi dilakukan menggunakan analisis dari pakar. Hasil analisis dari praktisi di bidang komputer, dengan hasil pengujian sebesar 60%.
Analisis Segmentasi Pelanggan Dengan Metode K-Medoids dan Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan Strategi Pemasaran Azhar, Rizki; Mahdiyah, Umi; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4962

Abstract

Penelitian ini bertujuan membantu Distributor XYZ di Bali merencanakan strategi pemasaran melalui segmentasi dan perangkingan pelanggan dengan metode K-Medoids dan Simple Additive Weighting (SAW). Dalam persaingan bisnis yang ketat, teknologi informasi menjadi krusial untuk mengelola data penjualan besar. Menggunakan model RFM (Recency, Frequency, Monetary), penelitian ini mengelompokkan dan merangking pelanggan berdasarkan kontribusi penjualan. K-Medoids mengklasifikasikan pelanggan ke dalam kategori tinggi, sedang, dan rendah, sementara SAW menentukan pelanggan terbaik. Hasil menunjukkan analisis ini dapat membantu manajer penjualan merancang strategi pemasaran lebih efisien dan meningkatkan pelayanan pelanggan, terbukti dengan pelanggan rangking 1-20 sangat loyal dan layak mendapatkan reward dari distributor.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Manusia Di RSUD Dr. Soedono Madiun Pratama, Dieky Septhian Rastra; Mahdiyah, Umi; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4980

Abstract

RSUD dr. Soedono Madiun menjadi rumah sakit rujukan daerah dengan penerapan sistem rujukan regional di Jawa Timur yang menjangkau lingkup tugas Badan Perwakilan Wilayah I (Baperwil) di Madiun. RSUD dr. Soedono Madiun melayani berbagai kondisi kesehatan terutama mata, namun tingginya jumlah pasien dan terbatasnya jam buka poli mata menyebabkan antrian panjang dan diagnosa yang lambat. Sistem pakar berbasis teknologi informasi dibuat bertujuan supaya dapat membantu mendiagnosa penyakit mata dengan cepat dan mampu memberikan penanganan awal sebelum konsultasi dengan profesional medis. Gejala penyakit mata diklasifikasikam menggunakan agoritma machine learning, sehingga dapat meningkatkan aksesibilitas dan efisiensi pelayanan. Hasil pengujian dalam penelitian ini dari 124 data rekam medis mendapatkan nilai akurasi 78.95% dengan menggunakan metode naive bayes.
Rekomendasi Pendukung Keputusan Pemilihan Matakuliah Dengan Kombinasi Dari Metode MOORA dan TOPSIS Darmawan, Budi; Pamungkas, Danar Putra; Mahdiyah , Umi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4983

Abstract

Pemilihan mata kuliah pilihan di perguruan tinggi memiliki dampak signifikan terhadap perjalanan akademik dan karir mahasiswa. Penelitian ini menganalisis kombinasi metode MOORA dan TOPSIS dalam pemilihan mata kuliah untuk semester kelima. Hasilnya menunjukkan bahwa integrasi metode ini menghasilkan hasil yang sesuai. Analisis Mean Squared Error (MSE) menunjukkan pengurangan tingkat kesalahan dari metode TOPSIS. Penggunaan metode MOORA tunggal menghasilkan nilai MSE sebesar 0,000313867, sementara metode TOPSIS menunjukkan nilai 0,004856889. Integrasi metode MOORA dan TOPSIS meningkatkan kinerja pengukuran kesalahan (MSE) dari metode TOPSIS, dengan nilai akhir 0,001535556.
Koreksi Otomatis Ujian Esai Menerapkan Algoritma Winnowing Dan Metode Cosine Similarity Kayan, Arwienda; Sanjaya, Ardi; Mahdiyah , Umi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 2 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i2.4986

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memudahkan dan mengurangi waktu koreksi dari ujian esai yang semula masih dilakukan secara manual dan membutuhkan waktu yang tidak sedikit, terlebih lagi jika terdapat jawaban yang tidak jelas pada saat siswa menjawab ujian esai. Proses yang digunakan dalam sistem berupa pra pemrosesan yaitu mengubah semua huruf kapital menjadi huruf kecil, dan menghapus karakter-karakter yang tidak diperlukan. Setelah melakukan pra pemrosesan maka akan dilakukan perhitungan menggunakan algoritma Winnowing dan metode Cosine Similarityi yang akan menghasilkan presentase kemiripan antara jawaban siswa dengan kunci jawaban guru sehingga dapat digunakan untuk menilai apakah jawaban siswa benar atau salah.
Implementasi Dynamic Programming Dalam Menentukan Rute Pengiriman Paket Rendy Wahyudi; Sanjaya, Ardi; Mahdiyah , Umi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 2 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i2.5026

Abstract

Travelling Salesman Problem (TSP) adalah masalah terkenal dalam teori graf yang melibatkan pencarian jalur terpendek untuk mengantarkan paket ke beberapa lokasi. Dalam era globalisasi, pengiriman paket sangat penting dan memprioritaskan akurasi serta kecepatan. Namun, kurir J&T Express diwilayah Kertosono sering menentukan rute secara manual, mengakibatkan efisiensi yang kurang optimal. Penelitian ini membahas penggunaan Dynamic Programming untuk menentukan rute pengiriman paket. Hasil uji menunjukkan bahwa rute yang dihasilkan oleh sistem selalu sama dengan rute yang ditempuh oleh kurir. Berdasarkan hasil lima percobaan dengan koordinat yang berbeda mendapatkan hasil akurasi mencapai 100%, menunjukkan bahwa Dynamic Programming dapat digunakan untuk menentukan rute terdekat dalam pengiriman paket.
Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Penyakit Teh di PT Perkebunan Nusantara XII Sirah Kencong Anaga, Galang Kurnia; Mahdiyah, Umi; Setiawan, Ahmad Bagus
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 3 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/c40jb588

Abstract

Teh adalah tanaman perdu yang dapat tumbuh dengan tinggi sekitar 1-2 meter. Indonesia merupakan eksportir teh terbanyak ke enam di dunia. Namun dalam kurun waktu 2005-2021 jumlah ekspor teh dari indonesia mengalami penurunan. Salah satu faktor penurunan daun teh adalah kualitas daun teh. Kulaitas daun teh dipengaruhi oleh kesehatan pada daun teh itu sendiri. Pada tanaman teh terdapat dua jenis penyakit yang sering ditemui pada daun teh yaitu cacar daun dan hawar daun. Saat ini deteksi penyakit masih dilakukan secara manual. Convolutinal Neural Network (CNN) merupakan salah satu implementasi dari Deep Learning yang digunakan untuk pemrosesan citra digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan arsitektur NASnet Mobile yang ada pada CNN untuk mendeteksi penyakit yang menyerang daun teh. Penerapan CNN dengan dengan arsitektur NASNet Mobile ini memiliki akurasi terbaik pada epoch 20 dan learning-rate 0.001 dengan akurasi 100%, validasi 72% dan test 100%.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kambing Jenis Pe (Peranakan Etawa) Menggunakan Metode Naive Bayes Wahyu Anggara Putra; Mahdiyah , Umi; Sanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 3 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/2mnfnn61

Abstract

Kambing merupakan hewan ternak yang memiliki banyak manfaat. Kambing memiliki berbagai jenis spesiesnya, salah satunya kambing jenis PE. Penelitian ini bertujuan untuk membahas pentingnya mendiagnosa penyakit kambing jenis PE dengan cepat dan akurat menggunakan sistem pakar. Sistem dapat membantu peternak dalam mengatasi permasalahan diagnose penyakit pada kambing jenis PE. Sistem pakar dibuat menggunakan metode naive bayes, system pakar, dimana naive bayes digunakan untuk memudahkan perhitungan dan identifikasi kemungkinan gejala penyakit pada kambing. Penelitian ini juga membahas hasil akurasi dari proses klasifikasi gejala penyakit kambing jenis PE menggunakan perhitungan dengan rumus naive bayes. Hasil akurasi yang dihasilkan dari klasifikasi dengan metode naive bayes ialah 100%.
Co-Authors Afandi, Aris Agus Suwardono Ahmad Bagus Setiawan Akbar Fastio Hari Setiawan Alghozali, Muhammad Attiqi Anaga, Galang Kurnia Apriansa, Rendi Dwi Aprianto, Kresna Ardi Sanjaya Ardiansyah, Ryo Arie Putra, Zamima Daffa Rizki Arifin, Miranda Putri Asrori, Andre Gus Azhar, Rizki Azizah, Sarilah Nur Budi Darmawan Cahyono, Arip Dwi Chrisnatae, Mayo Alvarosy Danang Wahyu Widodo Danar Putra Pamungkas, Danar Putra Dandyade Candra, Dandyadex Daniel Swanjaya Deva Rahma Nugroho Dewangga, Rio Agung diyah kingkin sulistiana Dwi Harini Eka Putra, Ilham Rizki Fauzi Elly Matul Imah Fariska, Grendi Fernando, Achmad Youngy FITRIANA, VYRRA Intan Nur Farida Iswoyo, Dio Dwi Julian Sahertian Kamilah, Annisa' Nur Kasih , Patmi Kayan, Arwienda Kinanti, Intan Anggun Kresnawan, Michael Ilham Kuni Nadliroh Kurniawan, Rizki Dwi Lailatul Carisma Putri Lusi Dwi Anggraini, Lusi Dwi M. Dewi Manikta Puspitasari Made Ayu Dusea Widyadara Made Ayu Dusea Widyadara - Universitas Nusantara Kediri, Made Ayu Dusea Widyadara Mahardhika, Bima Merita Indrawati, Elsanda Mohammad Isa Irawan Muhammad Nawawi Muhammad Nur Ichsan Muhammad Rohid Saputro Munawi, Hisbullah Ahlis Muragil, Dimas Arif Nevita, Ary Permatadeny Nico Adi Saputra Niken Wulandari Ningrum, Bella Nurbuana Tri Cahya niska shofia Niska Shofia, Niska Nugroho, Alfaiz Putra Nuraissa, Alief Fakhrul Rachmad Nurarinda, Terry Anda Putra Pamungkas, Danar Puta Patmi Kasih Prakosa, Bryan Rizqi Pranata, Bagas Dwi Prasetyo, Aprisa Risky Prasetyo, Muhammad Ary Prastowo, Bayu Aji Pratama, Dieky Septhian Rastra Pratama, Regi Cendika Putra, Joelyan Vicky Purnama Ramadhan, Dias Nur Ramadhani, Gilang Ratih Kumalasari Niswatin Ratna Ratna Rendy Wahyudi Resty Wulanningrum Risa Helilintar Rochana, Siti Rony Heri Irawan Sanjaya, Daniel Santoso, Rachmad Sari, Putri Desi Kusuma Setyaningrum, Dyah Putri Shania Dila Vanesa Siti Rochana Suryo Widodo Swanjaya , Daniel Tri Wahyudi Umam, Moh. Khoirul Wahyu Anggara Putra Wahyuniar , Lilia Sinta Wibowo, Ridho Kuncoro Adji Yulianto, Haris