Articles
<![CDATA[Sistem Absensi dengan Metode Face Recognition Menggunakan OpenCV Berbasis Web di TK Az-Zahra ]]>
<![CDATA[Putra, Fauzan Azima]]>;
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>;
<![CDATA[Parwati, Ni Wayan]]>
<![CDATA[ Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 9, No 1 (2025): SEMNAS RISTEK 2025 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Indraprasta PGRI ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30998/semnasristek.v9i1.7931
<![CDATA[Sistem absensi merupakan elemen krusial dalam manajemen kehadiran di lembaga pendidikan seperti TK Az-Zahra. Dalam era teknologi modern, metode face recognition telah menjadi solusi yang menjanjikan untuk meningkatkan keakuratan dan efisiensi proses absensi. Penelitian ini bertujuan untuk mengenbangkan sebuah sistem absensi menggunakan metode face recognition dengan memanfaatkan OpenCV sebagai alat pengembangan dan berbasis web untuk akses yang mudah di TK Az-Zahra. Pendekatan pengembangan sistem yang digunakan adalah dengan mengintegrasikannya ke dalam sebuah platform berbasis web yang dapat diakses oleh administrator dan pengguna. Penelitian ini juga akan mengevaluasi kinerja sistem dalam hal kecepatan dan keakuratan pengenalan wajah serta kemudahan penggunaan platform web. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam proses absensi di Tk Az-Zahra dan menjadi landasan untuk mengembangkan sistem serupa di institusi pendidikan lainnya.]]>
<![CDATA[DETEKSI DINI KERUSAKAN SEPEDA MOTOR MATIC INJEKSI MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS FORWARD CHAINING ]]>
<![CDATA[Solihin, Ade Kurnia]]>;
<![CDATA[Natsir, Fauzan]]>;
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>
<![CDATA[ Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) Vol 6 No 1 (2025): Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Universitas Islam Madura ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.31102/jatim.v6i1.3279
<![CDATA[Kerusakan pada sepeda motor matic injeksi sering kali sulit dideteksi sejak dini, terutama bagi pengguna yang tidak memiliki pemahaman teknis yang cukup. Keterlambatan dalam identifikasi masalah dapat menyebabkan kerusakan yang lebih parah dan biaya perbaikan yang lebih tinggi. Penelitian ini mengembangkan sistem pakar berbasis metode forward chaining untuk mendeteksi dini kerusakan sepeda motor matic injeksi secara lebih akurat dan sistematis. Metode forward chaining digunakan karena kemampuannya dalam menelusuri aturan dari gejala awal hingga menemukan kesimpulan yang sesuai, sehingga sistem dapat memberikan diagnosis yang lebih tepat. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan ahli otomotif serta studi literatur terkait gejala dan penyebab kerusakan, yang kemudian diterapkan dalam model rule-based system. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar yang dikembangkan mampu mendeteksi berbagai jenis kerusakan pada sepeda motor matic injeksi dengan tingkat akurasi yang tinggi serta memberikan rekomendasi perbaikan yang sesuai. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pengguna dapat melakukan langkah-langkah pencegahan lebih awal, mengurangi risiko kerusakan berat, serta meningkatkan performa dan usia pakai kendaraan.]]>
<![CDATA[Integrasi Notifikasi CCTV Melalui Telegram Berbasis Iot Dengan Metode Pose Estimation ]]>
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>;
<![CDATA[Mardika, Putri Dina]]>
<![CDATA[ Jurnal Profesi Insinyur Universitas Lampung Vol. 6 No. 1S1 (2025) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Teknik Universitas Lampung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.23960/jpi.v6n2.200
<![CDATA[This research presents the development of an Internet of Things (IoT)-based automatic notification system integrated with conventional Closed-Circuit Television (CCTV) cameras using the pose estimation method to detect human presence in real-time. The method used in this research is BlazePose from the MediaPipe library, which is capable of detecting up to 33 key points of the human body. The system was developed using the Python programming language with the Flask framework for the backend and Vue.js for the frontend. Video streaming is captured via the Real-Time Streaming Protocol (RTSP) protocol from the CCTV DVR, then analysed using a body pose detection algorithm. If the system detects human presence based on distance, angle, and pose similarity thresholds (cosine similarity), the system will send an automatic notification via Telegram to the user. The test results show that the system successfully detects human poses with a good level of accuracy and can send notifications efficiently according to the specified schedule. The system also provides a web-based feature that displays activity statistics, the number of notifications, and log reports that simplify the monitoring process. This research shows that pose detection technology can be effectively implemented in conventional CCTV systems to improve security responses in real-time and cost-effectively.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN OBJEK WISATA PULAU DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE SAW ]]>
<![CDATA[Fadhilah, Muhamad]]>;
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>;
<![CDATA[Mufti, Abdul]]>
<![CDATA[ Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 8, No 01 (2024): SEMNAS RISTEK 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Indraprasta PGRI ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30998/semnasristek.v8i01.7172
<![CDATA[Pariwisata memainkan peran vital dalam ekonomi Indonesia, yang mendorong perhatian terhadap peningkatan pengalaman wisatawan dalam memilih objek wisata pulau yang sesuai. Namun, kompleksitas dalam memilih opsi yang optimal seringkali menjadi tantangan bagi wisatawan dalam menghadapi beragam kriteria dan preferensi pribadi. Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan sistem yang efektif dalam mengintegrasikan kriteria-kriteria yang relevan dan memberikan peringkat pada objek wisata pulau yang ada. Metode SAW diadaptasi dan diimplementasikan dalam pengembangan sistem ini, yang memungkinkan wisatawan untuk memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan tingkat kepentingannya. Hasil dari sistem ini memberikan rekomendasi berdasarkan peringkat tertinggi, membantu wisatawan dalam mengidentifikasi objek wisata pulau yang paling sesuai dengan preferensi dan kebutuhan mereka. Melalui penerapan sistem ini, hasil penelitian menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode SAW efektif dalam membantu wisatawan dalam pemilihan objek wisata pulau di Indonesia.]]>
<![CDATA[SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN GURU TERBAIK PADA SMPN 01 BOJONGGEDE MENGGUNAKAN METODE SAW ]]>
<![CDATA[Sativa, Oriza]]>;
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>;
<![CDATA[Ishaka, Muhamad Buhais]]>
<![CDATA[ Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 8, No 01 (2024): SEMNAS RISTEK 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Indraprasta PGRI ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30998/semnasristek.v8i01.7169
<![CDATA[Penilaian guru adalah elemen kunci dalam meningkatkan mutu pendidikan. Dalam upaya untuk memilih guru terbaik, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) telah diusulkan. SAW adalah metode pengambilan keputusan multi-kriteria yang memungkinkan penilaian kinerja guru berdasarkan sejumlah kriteria yang relevan. Sistem ini menggunakan data historis kinerja guru, preferensi, dan bobot kriteria yang ditentukan oleh pihak sekolah atau lembaga pendidikan. SAW menghitung nilai kinerja relatif dari setiap guru, yang kemudian digunakan untuk merangking mereka. Guru dengan peringkat tertinggi dianggap sebagai guru terbaik yang layak mendapatkan penghargaan atau insentif, atau mungkin memerlukan pembinaan lebih lanjut. SPK ini membantu pihak sekolah atau lembaga pendidikan dalam mengambil keputusan yang akurat dan objektif dalam penilaian kinerja guru. Selain itu, sistem ini dapat memotivasi guru untuk terus meningkatkan kualitas pengajaran mereka. Dengan demikian, peningkatan mutu pendidikan dapat tercapai melalui penggunaan teknologi informasi dan SPK yang canggih, seperti yang diusulkan dalam penelitian ini. Dengan SAW, seleksi guru terbaik menjadi lebih transparan dan berbasis data, meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan di bidang pendidikan.]]>
<![CDATA[SISTEM INFORMASI INVENTORY PADA KARANG TARUNA 17 ]]>
<![CDATA[Aji, Arya Banyu]]>;
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>;
<![CDATA[Mufti, Abdul]]>
<![CDATA[ Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 8, No 01 (2024): SEMNAS RISTEK 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Indraprasta PGRI ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30998/semnasristek.v8i01.7160
<![CDATA[Dalam sebuah organisasi kegiatan pengelolaan data barang sangatlah penting untuk mengetahui bagaimana sebuah barang akan digunakan. Di era teknologi yang semakin maju, perlu adanya sistem inventorisasi barang yang terkomputerisasi sehingga dapat mempermudah dalam proses pencatatan barang. Pada penelitian ini, Karang Taruna 17 memiliki permasalahan dalam mengelola pencatatan data barang yang masih manual (paper-based) sehingga seringkali prosesnya sangat lambat dan terdapat kesulitan dalam mencari data. Metode penelitian yang digunakan yaitu RAD (Research and Development) dan Bahasa Pemrograman Java dengan bantuan aplikasi NetBeans dan MySQL. Hasil penelitian tersebut yaitu sistem informasi inventori barang dapat membantu dalam pendataan dan pembuatan laporan setiap barang yang masuk dan keluar, serta pengelolaan data barang di Karang Taruna 17 sehingga menjadi lebih efektif dan efisien.]]>
<![CDATA[SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDICTIVE WEIGHT (SAW) ]]>
<![CDATA[Hidayat, Ricky]]>;
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>;
<![CDATA[Mufti, Abdul]]>
<![CDATA[ Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 8, No 01 (2024): SEMNAS RISTEK 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Indraprasta PGRI ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30998/semnasristek.v8i01.7151
<![CDATA[Pengelolaan sumber daya manusia yang efektif merupakan salah satu faktor kunci dalam mencapai keberhasilan suatu organisasi. Dalam konteks industri bengkel otomotif, penilaian kinerja karyawan dan pengambilan keputusan terkait promosi atau penghargaan memiliki peran penting dalam menjaga kualitas layanan dan efisiensi operasional. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sebuah sistem pengambilan keputusan untuk menentukan karyawan terbaik pada Bengkel Kinanta Autoartworks menggunakan metode Simple Additive Weight (SAW). Penelitian ini menggunakan pendekatan berbasis data, dengan mengumpulkan data kinerja karyawan berupa atribut-atribut yang relevan dengan penilaian, seperti produktivitas, kualitas pekerjaan, inisiatif, dan lain-lain. Proses identifikasi masalah mengungkapkan bahwa bengkel belum memiliki sistem pengambilan keputusan dan penilaian yang objektif untuk pemilihan karyawan terbaik. Dalam konteks tersebut, penelitian ini mengemukakan dua perumusan masalah utama, yaitu bagaimana cara mengimplementasikan metode SAW untuk pemilihan karyawan terbaik di bengkel ini dan bagaimana merancang aplikasi pendukung keputusan berbasis web berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Sistem ini mampu memberikan rekomendasi mengenai karyawan terbaik dengan lebih objektif dan konsisten. Selain itu, sistem ini dapat membantu manajer dalam mengelola kinerja karyawan dan pengambilan keputusan yang lebih terinformasi. Keberhasilan implementasi sistem ini dievaluasi melalui studi kasus dan perbandingan hasil dengan metode manual yang sebelumnya digunakan oleh bengkel.]]>
<![CDATA[SISTEM PAKAR PENDIAGNOSA PENYAKIT MATA DENGAN METODE FORWARD CHAINING ]]>
<![CDATA[Faisal, Faisal]]>;
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>;
<![CDATA[Mufti, Abdul]]>
<![CDATA[ Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) Vol 8, No 01 (2024): SEMNAS RISTEK 2024 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Indraprasta PGRI ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30998/semnasristek.v8i01.7146
<![CDATA[Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Mata dengan Metode Forward Chaining adalah sebuah aplikasi berbasis kecerdasan buatan yang membantu dokter dalam mendiagnosa penyakit mata. Sistem ini bekerja dengan mengumpulkan gejala dari pasien dan menganalisisnya secara berurutan untuk mencapai diagnosis akhir. Menggunakan pengetahuan medis yang tersimpan dalam basis data, sistem ini mencocokkan gejala dengan penyakit mata yang mungkin terjadi. Metode forward chaining memungkinkan sistem ini untuk bergerak maju dalam rantai inferensi, mengidentifikasi diagnosis yang paling mungkin berdasarkan gejala yang ada. Hasil diagnosis digunakan sebagai panduan awal bagi dokter dalam membuat keputusan pengobatan. Selain meningkatkan akurasi diagnosis, sistem ini juga membantu mengurangi risiko kesalahan manusia. Dengan teknologi kecerdasan buatan yang terus berkembang, sistem pakar ini menjadi alat berharga dalam dunia medis untuk meningkatkan perawatan penyakit mata, mengurangi dampaknya pada pasien, dan memungkinkan pengobatan yang lebih efektif.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Diagnosis untuk Penyakit Kanker Serviks Menggunakan Algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) ]]>
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>;
<![CDATA[Natsir, Fauzan]]>;
<![CDATA[Marsiani, Ega Shela]]>
<![CDATA[ Jurnal Ilmiah FIFO Vol 16, No 1 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Ilmu Komputer ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22441/fifo.2024.v16i1.006
<![CDATA[Kanker serviks yang juga biasa dikenal dengan kanker mulut leher rahim merupakan satu dari beberapa jenis penyakit kanker yang mematikan pada wanita setelah kanker payudara. Menurut survei WHO, dari total kasus kanker di Indonesia, 9,2% kasus di antaranya adalah kanker serviks dengan jumlah 36.633 kasus. Sulitnya menentukan gejala awal pada kanker serviks dikarenakan gejala yang timbul tidak kasat mata sehingga banyak sekali kasus terlambat penanganan pada pasien penderita penyakit ini. Penelitian dilakukan dengan metode XGBoost untuk mengklasifikasi gejala awal penyakit kanker serviks dengan menggunakan dataset yang diambil dari UCI Repository. XGBoost melakukan optimasi dengan teknik boosting untuk meminimalisir nilai loss function. Jika nilai loss function menghasilkan nilai yang tinggi itu menandakan bahwa model yang dihasilkan sangat buruk, begitu sebaliknya. Evaluasi model ini didapatkan perolehan nilai accuracy sebesar 86%. Perhitungan Accuracy digunakan untuk mencari seberapa tepat model melakukan prediksi dari masing-masing instance, Metric Precision digunakan untuk mencari nilai model klasifikasi dalam mengembalikan instance yang relevan nilai precision pada penelitian 100%, Metric Recall digunakan untuk mengetahui seberapa baik model “mengingat” atau mengidentifikasi nilai instance yang relevan nilai recall pada penelitian ini 82% dan F1-Score atau bisa disebut juga F Measure merupakan nilai rata-rata perbandingan dan keseimbangan dari Precision dan Recall f1-score 90% pada model XGBoost sehingga dapat disimpulkan bahwa XGBoost sangat baik dalam melakukan klasifikasi penyakit kanker serviks.]]>
<![CDATA[Sosialisasi Penggunaan Media Interaktif Lumio dalam Pembelajaran ]]>
<![CDATA[Hikmah, Rezkiyana]]>;
<![CDATA[Sulistyohati, Aprilia]]>;
<![CDATA[Opitasari, Opitasari]]>;
<![CDATA[Astuti, Lin Suciani]]>
<![CDATA[ Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Vol. 4 No. 1 (2025): Bulan September ]]>
Publisher : <![CDATA[Bhinneka Publishing ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.58266/jpmb.v4i1.525
<![CDATA[Kegiatan PKM ini bertujuan untuk memperkenalkan penggunaan media interaktif Lumio kepada guru di SMK Garuda Bangsa sebagai Upaya dalam menyiapkan gru yang siap dengan tantangan Pendidikan terkini. Observasi pertama di SMK Garuda Bangsa, menunjukkan kurangnya ketertarikan siswa dengan pembelajaran secara ekspositori. Kurangnya minat siswa tersebut terlihat dari aktivitas siswa di kelas seperti siswa asik mengobrol dengan teman saat pembelajaran, siswa cenderung pasif saat pembelajaran dan hasil belajar yang belum optimal. Oleh karena itu, Sekolah perlu memfasilitasi guru dengan kegiatan seminar yang dapat menambah skill guru dalam menggunakan media interaktif, salah satunya Lumio. Media interaktif lumio merupakan media pembelajaran digital inovatif dan kolaboratif yang didesain untuk memfasilitasi interaksi dan kolaborasi antara guru dan siswa dalam pembelajaran yang tak terbatas oleh waktu dan tempat. Beberapa tools Lumio menyediakan games yang dapat menyajikan materi pelajaran dengan lebih menarik dan menyenangkan bagi siswa. Berdasarkan survey, guru-guru belum mengetahui tentang media interaktif Lumio. Metode kegiatan PKM menggunakan 3 tahap yaitu observasi lapangan, sosialisasi dan evaluasi. Hasil kuesioner pascakegiatan menunjukkan peningkatan pengetahuan dan wawasan guru mengenai penggunaan Lumio. Dengan demikian, sosialisasi ini efektif menjadi langkah awal dalam mendukung kesiapan guru mengintegrasikan media interaktif Lumio ke dalam proses pembelajaran di kelas.]]>
