cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Sucipto
Contact Email
sucipto@unpkediri.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
semnainotek@unpkdr.ac.id
Editorial Address
Kampus II, Mojoroto Gang 1 No. 6 Kediri, Jawa Timur
Location
Kota kediri,
Jawa timur
INDONESIA
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Published by Universitas Nusantara PGRI Kediri
ISSN : 25803336     EISSN : 25497952     DOI : https://doi.org/10.29407/inotek
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation
Teknologi saat berkembang sangat cepat selama beberapa tahun terakir ini. Perkembangan teknologi tersebut merupakan salah satu dampak dari peningkatan inovasi dalam bidang teknologi. Ide-ide dan produk baru selalu ada untuk membantu kemingkatkan kualitas kehidpan manusia. Dalam rangka mendukung inovasi dalam bidang teknologi, Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri menyelenggarakan Seminar Nasional Inovasi Teknologi (Semnasinotek)
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 1,283 Documents
 100   101   102   103   104 
Klasifikasi Pola Penjualan Berdasarkan Waktu dengan Metode Naive Bayes untuk Meningkatkan Efisiensi Penjualan Toko Lia Batik Collection Kediri Ubaidilah, M. Dimas; Mutia, Sherla Dian; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/7xncjs12

Abstract

Penjualan batik di Toko Lia Batik Collection di Kediri dipengaruhi oleh faktor waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan pola penjualan dengan menggunakan metode Naive Bayes, yang mempertimbangkan atribut waktu serta tingkat penjualan, seperti tinggi, sedang, dan rendah. Data penjualan yang dikumpulkan selama tahun 2024 dianalisis melalui tahapan preprocessing, pelabelan, pelatihan model, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes berhasil mencapai akurasi sebesar 75%, serta dapat mengidentifikasi pola penjualan musiman yang sangat penting untuk perencanaan strategi pemasaran dan pengadaan stok. Temuan ini mengindikasikan bahwa penerapan metode Naive Bayes dapat meningkatkan efisiensi dan daya saing UMKM dalam perencanaan bisnis mereka.
Penentuan Wilayah Terbaik Untuk Membuka Umkm Kuliner Dengan Metode SAW Sebagai Panduan Bagi Calon Wirausaha Junaidi, Muh.; Penengah, Pita; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/ydxxfn65

Abstract

Penelitian ini menyoroti proses penentuan wilayah administratif paling potensial di DKI Jakarta untuk pengembangan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) sektor kuliner dengan memanfaatkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Salah satu hambatan utama yang dihadapi calon pelaku usaha adalah kesulitan dalam memilih lokasi bisnis yang sesuai dengan potensi wilayah, sehingga banyak usaha kuliner tidak berkembang optimal. Metode SAW dipilih karena mampu mengolah data multikriteria secara objektif melalui tahapan normalisasi dan pemberian bobot. Penelitian ini menggunakan dua indikator utama, yaitu jumlah pelaku usaha dan tingkat pendapatan di setiap wilayah. Berdasarkan hasil analisis, Jakarta Selatan menjadi wilayah dengan potensi tertinggi untuk pengembangan UMKM kuliner, disusul oleh Jakarta Timur, sedangkan Kepulauan Seribu memiliki potensi terendah. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan praktis bagi calon wirausaha dalam menentukan lokasi bisnis yang strategis, serta menjadi bahan pertimbangan pemerintah daerah dalam menyusun kebijakan pengembangan UMKM berbasis wilayah.
Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Bilbina, Arinda Sekar; fatmawati, Anita; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/vxmjhw66

Abstract

Fakta bahwa penyakit jantung menjadi salah satu sebab kematian tertinggi di seluruh dunia termasuk di Indonesia sehingga deteksi dini sangat penting dilakukan.  Kami menggunakan metode algoritma Naïve Bayes untuk melakukan klasifikasi kemungkinan penyakit jantung berdasarkan 303 data Kaggle dengan 14 fitur.  Preprocessing, pelatihan model menggunakan Python di Google Colab, dan seleksi fitur (SelectKBest) adalah komponen proses.  Hasil menunjukkan bahwa model ini efektif untuk membantu diagnosis awal dengan akurasi sebesar 83% dan recall sebesar 97% pada pasien sakit.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan BLT Secara Tepat Dan Transparan Di Desa SanggrahanMenggunakan Metode SAW Setiawan, Moch. Andri; Akbar, Muhammad Farizal; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/ns9art41

Abstract

Bantuan Langsung Tunai (BLT) adalah salah satu program sosial yang diinisiasi pemerintah guna meningkatkan taraf hidup masyarakat yang kurang mampu. Namun, dalam proses penentuan penerima, sering muncul kendala dalam memilih calon yang benar-benar sesuai dengan kriteria. Penelitian ini mengajukan penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menyeleksi penerima BLT di Desa Sanggrahan. Metode SAW digunakan karena mampu melakukan penilaian multi-kriteria dengan memberikan bobot pada setiap kriteria. Tahapan seleksi meliputi penentuan bobot, normalisasi data, dan perhitungan nilai preferensi akhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SPK berbasis SAW menghasilkan proses seleksi yang lebih transparan, objektif, dan tepat sasaran dibandingkan metode konvensional. Sistem ini diharapkan bisa memudahkan pihak desa dalam menyalurkan BLT secara lebih efektif dan akurat sesuai situasi perekonomian masyarakat.
Analisis Klasifikasi Spesies Bunga Iris Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors EFENDI, MOH. HASAN; Pratama, Wildan Septian; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/80279r27

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan spesies bunga Iris menggunakan pendekatan K-Nearest Neighbors (KNN). Topik ini menarik karena adanya penerapan teknik mesin learning dalam botani, serta juga karena dataset Iris adalah dataset yang memiliki struktur jelas dan seringkali digunakan sebagai benchmark dalam penelitian. Dalam pembuatan model ini, saya melakukan eksplorasi data dan visualisasi untuk mendapatkan understanding, pemisahan data dengan teknik pemisahan data train-test, dan pelatihan serta evaluasi model KNN dengan beragam nilai k. Berdasarkan analisis yang telah kami lakukan, pada model ini pembelajaran dengan k=11 memperoleh akurasi 96,67% pada klasifikasi tiga jenis spesies bunga Iris. Evaluasi model dengan akurasi, precision, recall, dan F1-score menunjukkan hasil yang konsisten sangat baik. Temuan ini menegaskan bahwa algoritma KNN diimplementasikan pada dataset sederhana secara efektif digunakan untuk klasifikasi, dan masih tetap bisa digunakan pada tipe data lainnya untuk aplikasi lain.
Klasifikasi Kepuasan Pengguna Aplikasi Kopi Kenangan Menggunakan Algoritma Decision Tree Agustin, Enggar Rahma; Sulistyowati, Intan; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/hw4qze55

Abstract

Di tengah persaingan industri minuman yang semakin digital, aplikasi Kopi Kenangan hadir sebagai solusi praktis untuk memesan minuman favorit para pelanggan. Namun, kenyamanan dan kemudahan yang ditawarkan aplikasi belum tentu menjamin kepuasan pengguna. Untuk itu, penting dilakukan analisis lebih lanjut guna memahami sejauh mana aplikasi ini mampu memenuhi harapan penggunanya. Penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan pengguna berdasarkan berbagai faktor, seperti kemudahan penggunaan, kecepatan layanan, hingga fitur yang tersedia. Melalui pendekatan ini, diperoleh gambaran mengenai faktor-faktor utama yang memengaruhi kepuasan, serta masukan berbasis data untuk pengembangan layanan yang lebih baik ke depannya.
Penerapan Algoritma Apriori untuk Analisis Asosiasi Film pada Dataset MovieLens Adam, Rizal Syihab Saputra; Saputra, M. Abdilah; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/f5r33m75

Abstract

Algoritma Apriori terbukti efektif dalam mengungkap pola asosiasi pada data transaksi. Penelitian ini menerapkan algoritma tersebut pada dataset MovieLens 32M untuk mengidentifikasi asosiasi antara film berdasarkan perilaku tontonan pengguna. Dataset difilter agar hanya mencakup film yang telah ditonton minimal oleh 500 pengguna dan pengguna yang menonton minimal 50 film, dengan sampel 5.000 pengguna aktif. Analisis dilakukan menggunakan Python di Google Colab dengan parameter minimum support 0,06 dan maksimal panjang itemset dua. Evaluasi menggunakan metrik lift mengungkap adanya asosiasi kuat antar film, terutama pada film yang tergabung dalam waralaba atau memiliki keterkaitan naratif. Hasil penelitian ini memberikan wawasan baru untuk pengembangan sistem rekomendasi film yang lebih cerdas dan personal, yang dapat meningkatkan pengalaman pengguna di platform streaming.
Pengelompokan Smartphone Berdasarkan Spesifikasi Menggunakan Algoritma K-Means untuk Analisis Segmentasi Produk Laila, Anis Faizul; Ameliya, Putri; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/93a7jf59

Abstract

Variasi smartphone dengan harga dan spesifikasi yang beragam menuntut analisis karakteristik produk yang tepat. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan data smartphone berdasarkan atribut harga, rating, dan RAM menggunakan metode K-Means Clustering. Data diambil dari platform Kaggle dan diproses melalui tahap preprocessing seperti penanganan data kosong dan standarisasi. Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah klaster optimal, yang menghasilkan tiga klaster utama: kelas atas, menengah, dan bawah. Hasil klasterisasi ini dapat membantu memahami distribusi pasar smartphone dan mendukung strategi pemasaran yang lebih terarah. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam segmentasi produk yang informatif bagi produsen dan konsumen.
Survey Kepuasan Pelanggan terhadap Layanan, Tempat, dan Menu yang Ada di Homely Koffe Menggunakan Metode SAW Imam Syafi'i Maulana; Fifin Kumala Sari; Daniati, Erna Daniati
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/5tg7px04

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kepuasan pelanggan terhadap kualitas layanan, suasana tempat, dan menu yang ditawarkan di Homely Koffe yang berlokasi di Mojoroto, Kota Kediri. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk menilai berbagai faktor yang memengaruhi kepuasan pelanggan berdasarkan data survei. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar pelanggan merasa sangat puas, terutama terhadap kenyamanan tempat dan layanan yang diberikan. Selain itu, pendekatan SAW terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan secara objektif serta dalam menyusun peringkat kepuasan. Temuan ini dapat dijadikan masukan berharga untuk peningkatan kualitas layanan Homely Koffe di masa mendatang.
Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Kunjungan Kerja (Kunker) Dengan Metode Waterfall: Studi Kasus Kantor Dprd Kota Kediri Putra, Fariez Firmansyah; Asyrofi, Nur Mukhammad Al
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/4jztr388

Abstract

Kunjungan kerja merupakan aktivitas yang krusial dalam pelaksanaan tugas legislatif dan perlu dikelola secara terstruktur serta terdokumentasi dengan baik. Namun, saat ini proses pencatatan data kunjungan masih bersifat manual, sehingga rawan terjadi kesalahan input maupun kehilangan arsip. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi berbasis web yang dapat membantu dalam proses pencatatan, penyimpanan, dan pelaporan data kunjungan kerja. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode Waterfall, yang mencakup tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Dalam proses perancangannya, digunakan berbagai diagram seperti Use Case, Activity, Sequence, dan Class Diagram. Sistem diuji menggunakan lingkungan virtual melalui VirtualBox guna memastikan kinerja sistem berjalan secara optimal. Berdasarkan hasil pengujian, sistem ini terbukti mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan kunjungan kerja, mengurangi risiko kehilangan data, serta menghadirkan antarmuka yang sederhana dan mudah digunakan oleh admin maupun staf.

Page 102 of 129 | Total Record : 1283

 100   101   102   103   104 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 3 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025 Vol. 9 No. 2 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025 Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025 Vol. 8 No. 3 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024 Vol. 8 No. 2 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024 Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024 Vol. 7 No. 3 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023 Vol. 7 No. 2 (2023): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023 Vol. 7 No. 1 (2023): PROSIDING NSEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2023 Vol. 6 No. 3 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022 Vol. 6 No. 2 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022 Vol. 6 No. 1 (2022): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2022 Vol. 5 No. 3 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 Vol. 5 No. 2 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020 Vol. 4 No. 2 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020 Vol. 4 No. 1 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020 Vol. 3 No. 1 (2019): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-III Tahun 2019 Vol. 2 No. 1 (2018): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-II Tahun 2018 Vol. 1 No. 1 (2017): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-I Tahun 2017 More Issue