cover
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)
ISSN : 25803336     EISSN : 25497952     DOI : https://doi.org/10.29407/inotek
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)
Articles 1,283 Documents
Perancangan Sistem Manajemen Stok Suku Cadang Untuk Efisiensi Bengkel Motor Rizky Arrizal, Ahmad Firsta; Setiawan, Ahmad Bagus; Widodo, Danang Wahyu
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/hdr8vb57

Abstract

Pengelolaan stok suku cadang yang kurang sistematis dapat menghambat efisiensi operasional bengkel motor. Dalam praktiknya, sebagian besar bengkel belum memiliki sistem yang mendukung pencatatan dan pemantauan stok secara real-time, sehingga berpotensi menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem manajemen stok berbasis web yang terintegrasi dengan metode Economic Order Quantity (EOQ) dan diterapkan di Bengkel Krajan Motor. Sistem ini menghitung jumlah pemesanan optimal serta menentukan titik pemesanan ulang (Reorder Point) berdasarkan data historis penjualan. Metodologi yang digunakan adalah pendekatan waterfall, dengan pengujian menggunakan data transaksi selama satu tahun terakhir. Hasil pengembangan menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi operasional, menurunkan biaya penyimpanan, dan menjamin ketersediaan suku cadang sesuai kebutuhan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting bagi digitalisasi pengelolaan stok di sektor bengkel motor.
Analisis Performa Convolutional Neural Arsitektur Mobile-NetV2 Untuk Deteksi Batik SUCININGRUM, DYA AYU; PAMUNGKAS, DANAR PUTRA; WIDODO, DANANG WAHYU
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 2 (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/hm241g29

Abstract

Keberagaman budaya Indonesia tecermin dalam motif batik. Mengingat kompleksitas identifikasi manual, penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi motif batik Kediri (Hewan, Tumbuhan, Wayang) menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berarsitektur MobileNetV2. Model dilatih dengan 600 gambar yang diproses dan di-augmentasi. Hasilnya, model mencapai akurasi validasi 90,50%, didukung metrik performa tinggi. Efisiensi komputasi MobileNetV2 menjadikannya solusi menjanjikan untuk aplikasi identifikasi batik real-time di perangkat mobile, sekaligus mendukung pelestarian warisan budaya
Analisis Performa Metode CNN Dan LSTM Untuk Deteksi Gerakan Angkat Beban Candra, Gea Vista Yulia; Pamungkas, Danar Putra; Kasih, Patmi
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/afant059

Abstract

Kesalahan dalam teknik angkat beban dapat meningkatkan risiko cedera dan mengurangi efektivitas latihan. Oleh karena itu, diperlukan sistem otomatis yang mampu mengidentifikasi kualitas gerakan secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dataset terlabeli dua kelas, yaitu "Benar" dan "Salah", serta mengimplementasikan model deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk klasifikasi gerakan angkat beban. Data diperoleh dari video latihan, kemudian diekstrak menjadi frame dan dilabeli berdasarkan kategori folder. CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur spasial dari setiap frame, sedangkan LSTM mempelajari pola temporal antar frame. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi sebesar 80% dalam membedakan gerakan yang dilakukan dengan benar dan salah. Temuan ini menunjukkan bahwa pelabelan dua kelas yang sistematis dan pemanfaatan arsitektur CNN-LSTM dapat digunakan secara efektif untuk mendeteksi kualitas gerakan dalam aktivitas angkat beban. Sistem ini berpotensi diterapkan sebagai alat bantu pelatihan yang cerdas dan adaptif di bidang kebugaran. 
Aplikasi Transmisi Vertikal Pada Mesin Chopper Universal Kapasitas 60 Kg/Menit Indarta, Rahul; Istiqlaliyah, Hesti
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/sv53qx64

Abstract

Permasalahan utama dalam pencacahan pakan ternak di daerah pedesaan khususnya di Desa Tempurejo Kecamatan Wates, dimana proses pencacahan masih dilakukan secara manual, sehingga dianggap kurang efisien dan efektif. Oleh karena itu diperlukannya satu teknologi yang dapat membantu proses pengolahan pakan ini agar mendapatkan hasil yang maksimal. Dalam merancang suatu mesin, ada bagian yang memiliki peranan penting yaitu sistem transmisi. Penelitian ini bertujuan merancang sistem transmisi model vertikal pada mesin chopper berkapasitas 60 kg/menit. Metode yang digunakan meliputi studi literatur, desain, perhitungan komponen transmisi, perakitan, dan uji coba. Sistem transmisi dirancang menggunakan puli dan sabuk-V yang disesuaikan dengan kecepatan putar dan torsi yang dibutuhkan. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem ini mampu menyalurkan energi secara efektif dan efisien sesuai kapasitas yang ditentukan. Perencanaan puli dan sabuk-V pada mesin pencacah dilakukan untuk menyesuaikan kebutuhan putaran dan transmisi daya, di mana dari hasil perhitungan yang diperoleh bahwa putaran puli yang bergerak (n₂) mencapai 3250 rpm, lebih tinggi dari putaran mesin penggerak (2600 rpm) karena menggunakan kecepatan dengan diameter penggerak puli 100 mm dan puli penggerak 80 mm, sementara panjang sabuk-V yang diperlukan untuk menghubungkan kedua puli dengan jarak sumbu 500 mm adalah sebesar 1282,8 mm, sehingga sistem transmisi ini dirancang untuk menghasilkan kecepatan tinggi dan efisiensi, dan tentunya bekerja secara optimal dalam proses pencacahan bahan pakan.
Hubungan Transaksi Digital dengan Pola Konsumsi Masyarakat Fauziah, Eka; Azzahro, Zia Ulhaq; 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/bqb9t561

Abstract

Perkembangan teknologi mendorong pergeseran perilaku konsumsi masyarakat dari transaksi konvensional ke digital. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara transaksi digital dengan pola konsumsi masyarakat Indonesia. Data diperoleh melalui literatur dan analisis data sekunder dari berbagai sumber terpercaya. Hasil menunjukkan bahwa kemudahan dan kecepatan transaksi digital mempengaruhi frekuensi dan jenis barang yang dikonsumsi. Masyarakat cenderung lebih impulsif dalam berbelanja serta mengalami pergeseran prioritas kebutuhan. Temuan ini penting untuk pelaku bisnis dan pemerintah dalam merumuskan strategi ekonomi digital yang berkelanjutan.  
Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Jamur Tiram Menggunakan Metode Case Based Reasoning Hidayatullah, Sadam; Setiawan, Ahmad Bagus; Niswatin, Ratih Kumalasari
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/dg671728

Abstract

Budidaya tanaman jamur tiram merupakan salah satu sektor pertanian yang penting di Indonesia, yang seringkali mengalami tantangan terhadap serangan hama dan penyakit.  Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah sistem pakar berbasis web yang bisa mendiagnosis hama dan penyakit pada tanaman jamur tiram. Sistem ini dirancang menggunakan metode Case Based Reasoning (CBR), dengan basis pengetahuan yang diperoleh melalui wawancara, observasi, studi pustaka, bersama pakar di bidang tanaman jamur tiram. Hasil dari implementasi ini menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berfungsi dengan baik secara fungsional, dan pengujian akurasi diagnosis mencapai 100% pada kasus-kasus uji yang diberikan. dengan demikian sistem pakar ini diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi pengguna atau petani pembudidaya jamur tiram untuk melakukan diagnosis hama dan penyakit secara mandiri.
Aplikasi Forecasting Saham Bank Bni Berbasis Android Pratama, Regi Cendika; Mahdiyah, Umi; Wulanningrum, Resty
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/vkp9k637

Abstract

Latar belakang penelitian ini adalah fluktuasi harga saham BNI yang signifikan, serta kurangnya pengetahuan investor pemula dalam menentukan strategi investasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem prediksi harga saham Bank Negara Indonesia (BNI) berbasis Android menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Data historis harga saham dikumpulkan melalui Yahoo Finance dan dinormalisasi menggunakan metode Min-Max Scaling. Model LSTM dibangun dan dioptimasi dengan teknik deep learning, kemudian diintegrasikan ke dalam aplikasi Android melalui backend Django. Hasil evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) adalah 0.075030, Mean Squared Error (MSE) adalah 0.008613, dan Root Mean Squared Error (RMSE) adalah 0.092806. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mampu memprediksi tren harga saham BNI secara efektif, sehingga dapat menjadi alat bantu bagi investor dalam mengambil keputusan investasi yang lebih informatif. Aplikasi yang dihasilkan juga memberikan visualisasi prediksi dalam bentuk grafik dan tabel, sehingga lebih mudah dipahami oleh pengguna.
Pemanfaatan K-Means Clustering dan Deteksi Tepi Sobel untuk Segmentasi Latar Belakang Gambar Bunga Anggrek Yahya, Wildan Ramadhani; Wulanningrum, Resti; Rochana, Siti
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/vhc8qz12

Abstract

Pengolahan citra digital kini banyak digunakan dalam berbagai sektor seperti kesehatan, pertanian, dan keamanan. Salah satu tahap penting dalam proses ini adalah segmentasi, yang memisahkan objek dari latar belakang agar informasi visual dapat dianalisis dengan lebih mudah. Pada penelitian ini, metode K-Means digunakan karena kemampuannya mengelompokkan piksel berdasarkan warna secara efektif dan efisien. Selain itu, operator Sobel diterapkan untuk mendeteksi dan memperjelas batas objek hasil segmentasi. Kombinasi kedua metode ini diimplementasikan untuk meningkatkan ketajaman dan kejelasan citra digital. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu menghasilkan visualisasi objek yang lebih detail dan informatif. Pendekatan ini diharapkan dapat bermanfaat dalam berbagai aplikasi, termasuk klasifikasi objek dan sistem pendukung keputusan berbasis citra.
Pengolahan Citra Kematangan Pisang Menggunakan Convolutional Neural Network VGG19 Gilang Dwi Cahyo; Risa Helilintar; Intan Nur Farida
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 2 (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/d079q671

Abstract

Klasifikasi tingkat kematangan buah pisang secara manual masih umum dilakukan, yang sering kali menyebabkan ketidakkonsistenan serta memerlukan waktu dan tenaga yang besar. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini mengusulkan penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG19 yang dikenal mampu mengekstraksi fitur visual secara mendalam. Dataset yang digunakan terdiri dari 5.616 gambar pisang yang diklasifikasikan ke dalam empat kategori: mentah, matang, terlalu matang, dan busuk. Teknik augmentasi data dan pendekatan transfer learning diterapkan untuk meningkatkan performa model. Hasil pelatihan menunjukkan akurasi validasi sebesar 98% dan nilai loss kurang dari 0,07 setelah 25 epoch. Model menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik tanpa tanda-tanda overfitting. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan CNN VGG19 efektif untuk pengembangan sistem klasifikasi kematangan pisang secara otomatis
Perancangan Game Edukasi Pembelajaran Pendidikan Pancasila Dengan Algoritma Fisher-Yates Suffle Wahid, Zahra Faadihillah; Widodo, Danang Wahyu; Ramadhani, Risky Aswi
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/fkwxwh32

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong penggunaan game sebagai media pembelajaran. Karena game sangat populer dikalangan remaja, sehingga pembuatan media pembelajaran yang menggunakan game diharapkan dapat meningkatkan keinginan untuk belajar dan menarik minat siswa untuk belajar dengan cara yang menyenangkan. Game edukasi ini dibuat karena kurangnya pemahaman siswa terhadap materi pembelajaran pendidikan pancasila terutama dalam memahami bentuk negara, bentuk pemerintahan dan sistem pemerintahan yang ada di dunia. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi game edukasi pembelajaran yang interaktif. Menggunakan metode pengembangan Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, pengembangan, implementasi, dan evaluasi . Game ini dirancang menggunakan Godot Engine dan memuat materi seputar bentuk negara, bentuk pemerintahan, dan sistem pemerintahan di beberapa negara. Pengembangan game edukasi ini menggunakan algoritma fisher yates suffle untuk pengacakan dadu dan soal edukasi. Hasil pengujian fungsional penelitian ini menunjukkan bahwa game edukasi berfungsi dengan baik tanpa adanya bug. Game edukasi ini berpotensi menjadi alternatif media pembelajaran yang menyenangkan.

Filter by Year

2017 2025


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