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 379 Documents
 18   19   20   21   22 
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.
Teknologi Augmented Reality Sebagai Media Pengenalan Senjata Tradisional Dunia Dengan Menggunakan Metode MDLC Neng Nuraeni; Fadhilah Subhiakti; Mira Siti Samira Yuliani
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.2023.4110

Abstract

Augmented reality adalah teknologi yang dapat menggabungkan dunia maya dan dunia nyata secara real time. Pada aplikasi augmented reality yang digunakan saat ini adalah di bidang informasi khususnya dalam pembelajaran, di mana aplikasi tersebut diterapkan untuk menyajikan pengenalan senjata tradisional. Pengenalan senjata tradisional merupakan ilmu yang pada dasarnya erat kaitannya dengan adat dan budaya. Yang mencerminkan karakteristik masnyarakatnya. Senjata tradisional merupakan jati diri suatu bangsa yang harus dilestarikan. Namun pada kenyataannya bentuk informasi senjata tradisional untuk siswa sekolah dasar masih langka, karena keterbatasan media pembelajaran dan metode mengajar yang monoton dan ketidakmungkinan untuk memperlihatkan satu per satu benda tersebut secara langsung. Aplikasi ini diuji dengan metode pengujian Blackbox Testing dan hasil dari pengujian menunjukan semua fungsi berjalan dengan baik. Aplikasi ini dapat meningkatkan minat siswa dalam mempelajari kebudayaan dan dapat menjadi media untuk mempelajari dan melestarikan budaya bangsa khususnya senjata tradisional dunia. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC).
Implementasi Kriptografi Dengan Algoritma RSA pada Aplikasi Transfer File Wahyu Widodo; Racmad Ardiyanto; Rinci Kembang Hapsari
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.2023.4093

Abstract

Currently, the security of information on data has become an important role in the world of technology, especially in exchanging information. One of them is file transfer. Transferring files here requires an internet connection, which will likely spread the news to irresponsible parties. Therefore, cryptography is used to secure information using the RSA algorithm. From the implementation of cryptography with the RS algorithm, there are three processes: key generation, encryption, and decryption. The results of this study from the RSA algorithm computation time for encryption for testing files with different numbers of characters have an average of 825 ms. In comparison, decryption is 781.2 ms with Throughput, which averages 221,470 Kbps.
Perbandingan Hasil Akurasi Metode Neural Network dan Support Vector Machine pada Karakteristik Dataset yang Berbeda Muchamad Kurniawan; M. Faj’rul Falaah
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.2023.4052

Abstract

Tujuan Dari Penelitian Ini Adalah Untuk Membandingkan Metode Neural Network Dan Support Vector Machine. Dimana Data Dari Penelitian Ini Berupa Beberapa Data Yang Memiliki Karakteristik Berbeda Yang Bersumber Dari Kaggle.Com, Penelitian Ini Akan Mengukur Confusion Matrix, Precision, Recall, Accuration, Hingga F1-Score Dari Masing-Masing Metode Juga Dihitung. Rata-Rata Perbedaan Selisih Hasil Akurasi Antara Metode Svm Dan Nn Sebesar 0,0063. Hasil Dari Perbandingan Tersebut Adalah Metode Support Vector Machine (Svm) Memiliki Nilai Yang Lebih Unggul Dibandingkan Dengan Metode Neural Network (Nn) Pada 3 Dataset Yang Digunakan Peneliti.

Page 20 of 38 | Total Record : 379

 18   19   20   21   22 

Filter by Year

2021 2025


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