cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Adib Pakarbudi
Contact Email
adib@itats.ac.id
Phone
+6285103886639
Journal Mail Official
snestik@itats.ac.id
Editorial Address
Gedung A lt. 1 Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim 100, Surabaya Jawa Timur, 60117
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK)
Published by Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya
ISSN : 27755126     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.31284/p.snestik
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) merupakan media publikasi atas makalah yang telah dikirimkan pada kegiatan seminar. Prosiding ini diterbitkan secara daring (media online) oleh Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya setiap tahun mengiringi waktu kegiatan seminar. Adapun pengelola media publikasi ini ialah Fakultas Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, ITATS.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 67 Documents
 3   4   5   6   7 
Search results for , issue "2023: SNESTIK III" : 67 Documents clear
Pengembangan CMS Wordpress untuk Website Company Profile dengan Penambahan Fitur Member Menggunakan Metode Prototype Rachman Arief; Muhammad Firly Rafiansyah; Bima Aditya Romadhoni Devano; Shilmanfalasifi Shilmanfalasifi
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4308

Abstract

CMS Wordpress adalah salah satu platform website yang populer dan digunakan oleh banyak perusahaan untuk membuat website company profile. Namun, CMS Wordpress tidak memiliki fitur member bawaan sehingga perlu dikembangkan fitur tersebut untuk menambahkan nilai tambah pada website company profile. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan fitur member dan membangun website profile menggunakan CMS Wordpress dengan pendekatan metode prototype. Peneliti melakukan analisis kebutuhan pengguna, merancang desain fitur member, mengimplementasikan fitur tersebut pada CMS Wordpress. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa fitur member berhasil dikembangkan pada CMS Wordpress dan memungkinkan pengguna untuk mendaftar sebagai member dan mendapatkan info eksklusif dari perusahaan. Evaluasi prototype menunjukkan bahwa fitur member ini efektif meningkatkan engagement dan interaksi serta merupakan solusi efektif untuk menambahkan nilai tambah pada website
Perbandingan Model Logistic Regression dan K-Nearest Neighbour dalam Prediksi Pembatalan Hotel Mohammad Fahry Sholahuddin; Abdul Holik; Chelvin Suprapto; Iqbal Izha Mahendra; Sadewa Wibawanto; Muchamad Kurniawan
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4040

Abstract

Dari beberapa penelitian sebelumnya mengenai metode KNN dan Regresi Logistik yang telah dilakukan beberapa peneliti mengenai metode KNN dan Regresi Logistik, penelitian kali ini dilaksanakan untuk membandingkan metode supervised learning antara metode KNN dan Regresi Logistik. Adapun tujuan penelitian ini adalah mencari tahu manakah diantara kedua metode tersebut mempunyai nilai akurasi, presisi, recall yang paling baik dalam memprediksikan pembatalan hotel. K-Nearest Neighbor (K-NN) tergolong pada kelompok instance-based learning. Metode ini merupakan salah satu teknik lazy learning. K-NN bekerja dengan cara melakukan pencarian terhadap kelompok k objek dalam data latih yang paling dekat (mirip) terhadap objek pada data baru atau data uji. Sebuah sistem pengklasifikasian sangat dibutuhkan sebagai sebuah sistem yang dapat mencari sebuah informasi [1]. Regresi Logistik merupakan salah satu metode pengklasifikasian dalam statistical machine learning, dan termasuk pula kedalam metode supervised learning. Pada dasarnya metode ini memiliki performa yang baik dalam menangani data berskala besar dan merupakan salah satu metode yang paling sering digunakan dalam data mining [2]. Dari proses K-Fold Cross Validation metode K-Nearest Neighbour didapat nilai Accuracy tertinggi dengan 0.81, Precission sebesar 0.81 Serta Recall sebesar 0.80. Sedangakan proses K-Fold Cross Validation metode Logistic Regression didapat nilai Accuracy tertinggi dengan 0.80, Precission sebesar 0.80 Serta Recall sebesar 0.80. Dari kedua hasil evaluasi melalui K-Fold Cross Validation yang telah dilakukan pada metode K-Nearest Neighbour dan Logistic Regression. Didapakan hasil bahwa metode K-Nearest Neighbour mempunyai nilai Accuracy, Precission serta Recall tertinggi dalam proses prediksi pembatalan hotel diabandingkan dengan Logistic Regression. Dimana didapat nilai tertinggi dari proses K-Fold Cross Validation dengan Accuracy sebesar 0.81, Precission sebesar 0.81 serta Recall sebesar 0.80.
Penentuan Keakuratan Kelompok Data Gambar pada Proses Segmentasi Menggunakan Algoritma Random Forest Salma N. Aini; Dian Puspita Hapsari; Aeri Rachman
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4156

Abstract

Abstrak. Sebagian besar metode segmentasi tradisional didasarkan pada intensitas dan hubungan spasial piksel, atau model terbatas yang ditemukan melalui pengoptimalan. Meskipun demikian, manusia menggunakan lebih banyak pengetahuan saat melakukan segmentasi manual. Oleh karena itu, dalam beberapa tahun terakhir, metode pembelajaran mesin yang dapat dilatih telah muncul sebagai alat yang ampuh untuk menyertakan sebagian dari pengetahuan tersebut dalam proses segmentasi dan meningkatkan akurasi wilayah berlabel. Pada paper ini dilakukan analisis untuk melihat seberapa akurat segmentasi gambar dengan menggunakan algoritma random forest. Dalam makalah ini akan diulas tentang hasil perbandingan kinerja algoritma random forest dengan algoritma J48, Naïve bayes, dan Logistic regression. Hasil perbandingan dari beberapa algoritma tersebut Random Forest memiliki keakuratan tertinggi 97.7%.
SISTEM MONITORING SUHU MOTOR INDUKSI JARAK JAUH MENGGUNAKAN ANDROID SMARTPHONE Nanang Junaidi; Mellianto Indrawan; Arrizal Andi Syahdani; Juniko Pangestu; Riza Agung Firmansyah
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4108

Abstract

Dalam industri motor yang paling banyak digunakan adalah motor induksi. Performa dan kondisi motor induksi dapat mempengaruhi proses produksi yang bisa merugikan perusahaan. Maka dari itu diperlukan sistem untuk memonitoring motor sehingga dapat ditangani sebelum motor induksi rusak atau terbakar. Pada penelitian ini dibuat sistem yang dapat memonitoring suhu lilitan yang ditimbulkan oleh beban arus yang di perlukan. Temperature dapat dimonitoring secara realtime maupun berkala. Temperature motor induksi yang termonitoring pada percobaan dalam waktu 24 jam adalah 47.75°C sampai 90,5°C dengan rata rata suhu kumparan adalah 62,2˚C suhu ini merupakan nilai yang wajar untuk motor induksi.
Implementasi Algoritma Levenshtein untuk Kompresi File Audio Gusti Eka Yuliastuti; Danang Haryo Sulaksono; Citra Nurina Prabiantissa; Achmad Febrianto
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4266

Abstract

MPEG-1 Audio Layer 3 atau biasa dikenal sebagai file MP3 merupakan salah satu format data audio yang sering digunakan, karena data yang disimpan menyerupai data sebenarnya pada saat direkam. Semakin banyak file MP3 yang disimpan, maka akan memerlukan tempat penyimpanan yang besar. Permasalahan yang perlu diselesaikan yakni memberikan ruang kosong dan mengubah ukuran data yang disimpan menjadi lebih kecil. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan melakukan kompresi. Implementasi kompresi yang akan dilakukan oleh penulis yakni dengan menerapkan Algoritma Levenshtein. Algoritma Levenshtein ini memiliki kelebihan dapat mengurangi ruang penyimpanan dengan rasio kompresi hingga sebesar 100%. Hasil pengujian kinerja Algoritma Levenshtein didapatkan nilai Ratio of Compression (RC) rata-rata sebesar 0,921; nilai Compression Ratio (CR) rata-rata sebesar 92,18% dan nilai Mean Square Error (MSE) sebesar 0,0925.
Pengembangan dan Perawatan Sistem Informasi Manajemen Perjalanan Dinas Berbasis Web Kementerian Agama (Studi Kasus PT. Informatika Media Pratama) Nursandi Nursandi; Harun Sujadi
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.3959

Abstract

PT. Informatika Media Pratama merupakan salah satu perusahaan yang terletak di Jawa Barat. Sebelum tahun 2021 anggota dari PMU atau Kementerian Agama yang merupakan client dari PT. Informatika Media Pratama melakukan perjalanan dinas secara manual, mulai dari pembuatan jadwal, approval, laporan dan pembayaran secara manual. Oleh karena itu banyak sekali kendala dan masalah yang dialami oleh pelaku perjalanan dinas seperti salah mengunjungi madrasah, telat mengirimkan laporan, salah mengirimkan bukti pembayaran bahkan salah transfer.  Sehingga PT. Informatika Media Pratama yang merupakan vendor dari Kementerian Agama membuat sistem informasi manajemen perjalanan dinas, Namun karena banyaknya pengguna dan kendala dilapangan maka diperlukan pengembangan dan perawatan pada sistem informasi manajemen perjalanan dinas seperti penambahan fitur dan perawatan atau perbaikan bug. Metodologi pengembangan dan perawatan pada sistem yang digunakan adalah metode yang dikenal dengan nama SDLC atau Software Development Life Cycle. Pada tahap perancangannya akan dijelaskan dalam berbagai bentuk diagram UML atau Unified Modelling Language. Penelitian ini menghasilkan beberapa fitur dan perbaikan bug, dan salah satu penambahannya yaitu integrasi dengan aplikasi LMS (Learning Management System) Kementerian Agama dan perbaikan fitur untuk integrasi dengan whatsapp.
Perancangan Robot Tangan Terapi Stroke Menggunakan Mikrokontroller Arduino Dionisius Aurelius Lami; Elta Sonalitha; Subairi Subairi
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4222

Abstract

ABSTRACTStroke is a disease that can be suffered by anyone and its handling is not easy. Many stroke survivors still have to undergo treatment at the hospital and this process takes a long time. Stroke sufferers need to undergo a therapeutic process so that the function of the limbs can be moved again, such as the feet, hands, and fingers. There needs to be special staff so that the therapy process can run well. Tools that can support this therapy will also greatly affect the therapeutic process. Based on this, stroke therapy robot arm was built as a tool for carrying out therapy for stroke sufferers. The Robot tangan terapi stroke consists of two parts, a glove for the therapist and a hand frame for the sufferer. This tool works by reading the resistance of the potentiometer in the therapist's hand, then the information is transmitted to the patient's hand via a wireless communication line using the nRF24L01 module. This information will drive five servo motors that are used to move the patient's fingers.Keywords: Stroke, nRF24L01, Potentiometer. ABSTRAK Stroke merupakan penyakit yang dapat diderita siapa saja dan penanganannya tidak mudah. Banyak penderita stroke yang masih harus menjalankan perawatan di rumah sakit dan proses ini membutuhkan waktu yang lama. Penderita stroke perlu menjalani proses terapi agar fungsi anggota gerak dapat digerakkan kembali seperti kaki, tangan, hingga jari jemari. Perlu ada tenaga khusus agar proses terapi dapat berjalan dengan baik. Alat yang dapat menunjang terapi ini juga akan sangat berpengaruh terhadap proses terapi. Berdasarkan hal tersebut, dibangunlah Robot tangan terapi stroke sebagai alat bantu untuk menjalankan terapi penderita stroke. Robot tangan terapi stroke terdiri dari dua bagian, sarung tangan untuk terapis dan kerangka tangan untuk para penderita. Alat ini bekerja dengan membaca resistansi dari potensiometer di tangan terapis yang kemudian informasinya ditransmisikan ke tangan penderita melalui jalur komunikasi nirkabel menggunakan modul nRF24L01. Informasi ini akan menggerakan lima motor servo yang digunakan untuk menggerakan jari jemari penderita.Kata kunci: Stroke, nRF24L01,  Potensiometer.
Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Diagnosis Penyakit Stroke Alphinda Rahma Safira Nisa'; Hendro Nugroho; Gusti Eka Yuliastuti
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4307

Abstract

Stroke merupakan salah satu penyakit yang menjadi penyebab kematian kedua dan disabilitas ketiga di dunia. Penyakit stroke terjadi karena adanya penyumbatan pembuluh darah yang menuju ke otak. Meningkatnya angka penyakit stroke disebabkan karena sebagian orang menganggap bahwa gejala ringan yang terjadi merupakan hal yang wajar. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mendiagnosis penyakit stroke secara dini menggunakan salah satu metode pada data mining. Dataset stroke yang digunakan yaitu berasal dari Rumah Sakit haji Surabaya dengan jumlah 100 data yang memiliki 10 variabel dan 2 kelas klasifikasi, yaitu stroke dan tidak stroke. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Naïve Bayes. Hasil penelitian ini menggunakan 10-Folds Cross Validation dengan nilai akurasi sebesar 82%. Hasil akurasi yang dihasilkan dari teknik oversampling dan undersampling masing-masing sebesar 71% dan 64%. Kesimpulan dari ketiga skenario menyatakan bahwa Naïve Bayes standar lebih bagus kinerjanya dibandingkan dengan Naïve Bayes dengan penanganan data tidak seimbang.
Rancang Bangun Monitoring Penggunaan Air dan Listrik pada Rumah Tangga Berbasis IoT Denaldan Tabarui Landu Praing; Ilmiatul Masfufiah; Akhmad Fahruzi
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4174

Abstract

Water and electricity have become primary needs that are very often used in human life for various purposes, both in household and industrial life. Each PDAM customer's house has a water meter installed to measure water volume and water debit. However the measurement system is still manual and analog. Furthermore, the very large amount of electrical energy consumption results in a reduction in the main source of electrical energy that is widely used. Many people do not know how much electricity is consumed on a daily basis, resulting in wasted household electricity. Therefore, to overcome these problems, this research designed an IoT-based monitoring system for water and electricity use in households. IoT (Internet of Things) is a concept for continuously and remotely expanding internet connections. The water flow sensor was used to measure the water discharge. Meanwhile, the PZEM-004T sensor was applied to measure power, voltage, current, and energy in an electric current. The result of the data analysis indicated that the tool design had run as desired. The data on water consumption collected for 16 days gained 3.24 m3 at a cost of IDR 7533, while the electricity consumed 14.83 kWh at a cost of IDR 20,050.
Analisa Prediksi Beban Listrik menggunakan Artificial Neural Network (ANN) Saiful Arif; Firmansah A; Putri Yusril; Arik Setiawan; Rafli Alif; Wahyu S. Pambudi
Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) 2023: SNESTIK III
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/p.snestik.2023.4002

Abstract

PT PLN merupakan badan usaha milik negara yang bergerak di bidang industri penyediaan tenaga listrik. Prediksi konsumsi listrik di masa depan merupakan aspek penting untuk memenuhi kebutuhan listrik negara. Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan dengan metode Backpropagation pada penelitian ini untuk memperkirakan kebutuhan beban listrik diharapkan dapat membantu penyelesaian masalah tersebut. Prediksi beban Konsumsi listrik ini dipengaruhi oleh input data tentang kuantitas daya dan pelanggan dari berbagai industri, sehingga angka tersebut dikenal dengan target beban listrik. Data yang digunakan adalah data laporan penjualan arus listrik tahun 2013 sampai dengan tahun 2015 di PT. PLN wilayah Sumatera Barat. Backpropagation jaringan saraf tiruan memanfaatkan Visual Studio sebagai program pendukung.

Page 6 of 7 | Total Record : 67

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue 2025: SNESTIK V 2024: SNESTIK IV 2023: SNESTIK III 2022: SNESTIK II 2021: SNESTIK I