Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Sekar Kedaton, Ayudia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pemetaan Wilayah Berdasarkan Minat Baca Masyarakat dengan Algoritma K-Means Sekar Kedaton, Ayudia; Alan Bukhari, Bintang; Afrianto, Nur; Wahyu Febriyanto, Ridwan; Arum Sari , Aprillisa
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/mbga9p80

Abstract

Tingkat Kegemaran Membaca (TGM) di Indonesia menunjukkan ketidaksetaraan antarwilayah yang signifikan, namun pola pengelompokannya belum terpetakan secara analitis, sehingga menyulitkan perancangan kebijakan yang efektif. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia ke dalam klaster berdasarkan kemiripan karakteristik kegemaran membaca guna menyediakan model segmentasi berbasis data untuk perumusan kebijakan yang lebih strategis. Metode yang digunakan adalah data mining dengan algoritma klasterisasi K-Means. Penelitian ini mengolah data publikasi Perpustakaan Nasional RI tahun 2024, yang mencakup 39 data provinsi. Dua variabel utama yang menjadi dasar analisis adalah skor Tingkat Kegemaran Membaca (skala 1-100) dan Frekuensi Membaca per minggu. Proses klasterisasi dilakukan untuk membentuk dua kelompok, yaitu klaster tinggi dan rendah. Hasil penelitian berhasil mengidentifikasi dua klaster yang berbeda secara statistik. Sebanyak 76.92% provinsi (30 provinsi) terkategori dalam Klaster Tinggi dengan pusat klaster (centroid) TGM pada skor 71.23. Sementara itu, 23.08% provinsi (9 provinsi) masuk ke dalam Klaster Rendah dengan centroid TGM 55.14. Temuan kunci menunjukkan bahwa seluruh anggota Klaster Rendah secara geografis terkonsentrasi di kawasan timur Indonesia, mengonfirmasi adanya kesenjangan literasi regional yang tajam. Kesimpulan utama dari penelitian ini adalah bahwa pendekatan kebijakan literasi yang seragam tidak lagi memadai untuk kondisi Indonesia saat ini. Adanya perbedaan karakteristik yang jelas antar klaster menegaskan perlunya strategi yang berbeda dan terfokus. Penelitian ini merekomendasikan intervensi yang berfokus pada peningkatan aksesibilitas untuk provinsi di Klaster Rendah, dan peningkatan kualitas bacaan untuk Klaster Tinggi, sebagai landasan analitis bagi pemerintah untuk merumuskan kebijakan literasi yang lebih adil dan tepat sasaran.
Pemilah Sampah Organik dan Anorganik Otomatis menggunakan Teknologi Telegram Bot untuk Pemberitahuan Real-Time Sekar Kedaton, Ayudia; Fitri Handayani, Eka; Trisna Aqilla, Fiza
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/9kbqje49

Abstract

Peningkatan jumlah sampah setiap harinya menuntut adanya solusi inovatif dalam pengelolaan sampah yang lebih efisien. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan menerapkan teknologi otomatisasi berbasis Internet of Things (IoT) dalam sistem pemilahan dan pemantauan tempat sampah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem tempat sampah pintar yang mampu memilah sampah organik dan anorganik secara otomatis, serta mengirimkan notifikasi kepada pengguna melalui Telegram Bot. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terhubung dengan sensor ultrasonik dan proximity untuk mendeteksi keberadaan dan ketinggian sampah dalam wadah. Ketika sensor mendeteksi keberadaan sampah, mikrokontroler akan mengaktifkan servo motor untuk mengarahkan sampah ke tempat yang sesuai. Selanjutnya, informasi mengenai status tempat sampah akan dikirimkan secara otomatis ke Telegram. Sistem ini memungkinkan pengguna mengetahui kondisi tempat sampah secara real-time tanpa perlu memeriksa secara manual. Dengan sistem ini, pengelolaan sampah dapat dilakukan secara lebih efektif dan mendukung terciptanya lingkungan yang bersih serta minim penumpukan sampah. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa teknologi berbasis ESP32 dapat diandalkan untuk pengembangan sistem pemantauan lingkungan yang terhubung langsung dengan pengguna melalui jaringan internet.
Co-Authors Afrianto, Nur Alan Bukhari, Bintang Arum Sari , Aprillisa Fitri Handayani, Eka Trisna Aqilla, Fiza Wahyu Febriyanto, Ridwan