Saepudin Nirwan
Universitas Logistik dan Bisnis Internasional

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

RANCANG BANGUN APLIKASI PROTOKOL KESEHATAN DALAM PROSES POSTAL MIDDLE MILE DELIVERY BERBASIS ESP32-Cam DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER Saepudin Nirwan; Aldo Dwie; Muhammad Ruslan
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 6 No 2 (2022)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v6i2.2671

Abstract

COVID-19 telah mewabah pada hampir seluruh penjuru dunia termasuk di Indonesia dimana gejala paling umum adalah demam dengan suhu tubuh hingga 38℃ lebih. Sebagai upaya menerapkan protokol kesehatan diberbagai tempat telah memberlakukan pengecekan suhu tubuh dan pemakaian masker dalam upaya menghambat penyebaran COVID-19. Kebijakan terkait protokol kesehatan tersebut yang menjadi dasar untuk membuat suatu alat pendeteksi suhu tubuh bagi para awak kendaraan yang bertugas dalam Postal Middle Mile Delivery yang dalam hal ini bertugas melakukan pengantaran barang dari Postal Processing Centre ke beberapa Distribution Centre, bukan hanya mendeteksi suhu tubuh namun alat ini juga mampu mendeteksi penggunaan masker dengan menggunakan metode Haar Cascade Classifier sebagai bentuk pengecekkan ketaatan para personil pengantaran dalam penerapan protokol kesehatan. Alat pendeteksi masker dan pendeteksi suhu tubuh menggunakan Arduino Uno sebagai mikrokontroller, ESP32-Cam sebagai kamera pendeteksi wajah, sensor MLX90614 sebagai pendeteksi suhu tubuh, LCD untuk menampilkan informasi mengenai hasil pendeteksian suhu tubuh dan juga masker, dan servo sebagai penggerak pintu. Alat pendeteksi masker wajah dan suhu tubuh dirancang menggunakan Flowchart sebagai metode untuk melakukan perancangan sistem, dengan implementasi bahasa pemrograman C++ dan algoritma OpenCV. Pengujian dilakukan untuk memastikan ketepatan pendeteksian masker wajah dan suhu tubuh. Hasil implementasi menunjukkan akurat dengan jarak dan kecepatan yang ditetapkan.
PENGEMBANGAN SISTEM REKOMENDASI KOPI DENGAN METODE COLLABORATIVE FILTERING BERBASIS WEBSITE Muhamad Brillian Haikal; Saepudin Nirwan; Widia Resdiana
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 4 No. 3 (2025): September 2025
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v4i3.371

Abstract

Perkembangan industri kopi yang pesat menimbulkan tantangan bagi pembeli dalam memilih menu yang sesuai dengan preferensi mereka, terutama ketika banyaknya variasi menu tidak diimbangi dengan sistem pendukung yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi kopi berbasis website dengan metode item-based collaborative filtering, yang memanfaatkan data riwayat pembelian dan rating untuk menyarankan menu kopi yang relevan. Sistem ini diimplementasikan pada website All The Time Caffe, yang sebelumnya hanya memiliki fitur dasar seperti login, pemesanan, dan pengiriman struk melalui WhatsApp. Dengan sistem yang dikembangkan, pengguna dapat menyaring rekomendasi berdasarkan kategori kopi (seperti Coffee Classics, Iced Coffee, dan Tea & Non-Coffee), rentang harga, dan rating minimum yang diinginkan. Teknologi yang digunakan mencakup NextJS sebagai antarmuka pengguna dan Python untuk pengolahan data serta perhitungan algoritma. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi secara tepat sesuai preferensi pengguna serta meningkatkan efisiensi layanan di kafe. Selain itu, sistem ini juga bermanfaat bagi pelaku usaha kecil dan menengah (UMKM) dalam memahami perilaku konsumen serta meningkatkan loyalitas pembeli. Dengan demikian, sistem rekomendasi ini diharapkan mampu mendorong inovasi berbasis teknologi disektor kuliner, khususnya dalam industri kopi.