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
 125   126   127   128   129 
PREDIKSI PENDAPATAN DARI PENJUALAN BERDASARKAN DATA HISTORIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE ELASTIC NET Muzaki, Ahmad Wildan; Pramudya, Yoga Reksa; Prayitna, Jovan Putra
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: 10.29407/0xc29t25

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi total pendapatan hasil panen bawang merah berdasarkan data historis jumlah panen dan harga per kilogram menggunakan metode Elastic Net. ElasticNet dipilih karena mampu menggabungkan keunggulan dari regularisasi L1 (Lasso) dan L2 (Ridge), yang efektif dalam mengatasi overfitting dan meningkatkan akurasi model. Dataset yang digunakan terdiri dari 36 data penjualan bawang merah dari tahun 2014 hingga 2022. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu memberikan prediksi dengan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 15.07% dan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0.8374. Dengan hasil tersebut, metode Elastic Net terbukti dapat digunakan secara efektif untuk memodelkan dan meramalkan pendapatan penjualan berbasis data historis di bidang pertanian.
Sistem Informasi Perbaikan Alat di PT SGN PG Ngadiredjo Evianto, Ivan Devantino; iin kurniasari; yudo bismo utomo
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/gbakef46

Abstract

 Perbaikan dan pemeliharaan alat merupakan aspek vital dalam menjaga kelangsungan operasional industri. Namun, masih banyak perusahaan yang menggunakan metode manual seperti pencatatan di buku atau Excel, yang rawan terhadap duplikasi data, keterlambatan, serta kesulitan dalam pengarsipan. PT SGN PG Ngadiredjo menghadapi tantangan serupa dalam pengelolaan data perbaikan alat. Oleh karena itu, dirancanglah sebuah sistem informasi perbaikan alat berbasis web yang dapat membantu admin dan teknisi untuk mencatat, memantau, dan memperbarui status perbaikan secara real-time. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, dan pengarsipan data perbaikan. Penerapan sistem ini juga merupakan bagian dari transformasi digital industri 4.0, yang mengedepankan efisiensi operasional melalui pemanfaatan teknologi informasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendukung proses pengambilan keputusan terkait pemeliharaan alat, mengurangi downtime, serta meningkatkan produktivitas perusahaan
Optimalisasi Latent Dirichlet Allocation untuk Ekstraksi Topik Utama dalam Teks Dongeng Odhianto, Yosan; Swanjaya, Daniel; Sahertian, Julian
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/xnbmr279

Abstract

Latent Dirichlet Allocation (LDA) adalah algoritma topic modeling yang bekerja tanpa label data dan sangat dipengaruhi oleh pra-pemrosesan dan pengaturan parameter. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan LDA untuk mengekstraksi topik utama dari 100 teks dongeng berbahasa Indonesia. Teks diproses menggunakan berbagai kombinasi teknik pra-pemrosesan seperti tokenisasi, stopword removal, stemming, dan normalisasi. Eksperimen dilakukan dengan memvariasikan jumlah topik (K) serta parameter alpha dan eta. Evaluasi menggunakan coherence score untuk menilai konsistensi semantik topik. Hasil terbaik diperoleh pada kombinasi pra-pemrosesan kedua dengan 15 topik, menghasilkan coherence score tertinggi sebesar 0,4885. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan pra-pemrosesan dan parameter yang tepat dapat meningkatkan kualitas topik secara signifikan. Penelitian ini diharapkan mendukung pengembangan analisis topik pada teks naratif Indonesia.
Inovasi Mesin Perajang Bawang Otomatis Kapasitas 5 kg/jam untuk Meningkatkan Produktivitas UMKM Magdania irvanka, laura; Ary Permatadeny; Rachmad Santoso
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/t5700x67

Abstract

Permintaan terhadap bawang merah sebagai bahan baku industri makanan terus meningkat, seiring dengan pertumbuhan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di bidang pengolahan pangan. Proses perajangan bawang secara manual masih banyak dilakukan dan dinilai kurang efisien dalam hal waktu dan tenaga. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan mesin perajang bawang otomatis berkapasitas 5 kg/jam sebagai solusi peningkatan produktivitas UMKM. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan tahapan perancangan, pembuatan, dan pengujian mesin. Komponen utama mesin meliputi motor listrik, rangka, poros, pisau perajang, pulley, v-belt, bantalan, rumah pisau, corong, dan saluran keluaran. Hasil uji kinerja menunjukkan bahwa mesin mampu merajang bawang dengan kualitas potongan yang baik, serta efisiensi penggunaan bahan mencapai 97,8%, menunjukkan bahwa hampir seluruh bawang yang diproses dapat dimanfaatkan tanpa banyak terbuang. Mesin berhasil memproses 2 kg bawang dalam waktu 24 menit, atau rata-rata 12 menit per kilogram, yang setara dengan kapasitas kerja 5 kg per jam sesuai spesifikasi desain. Mesin ini juga terbukti lebih efisien dibandingkan metode manual dan dapat meningkatkan kapasitas produksi secara signifikan dan mengurangi resiko cedera kerja. Dengan demikian, mesin ini layak digunakan sebagai alat bantu produksi bagi UMKM pengolah bawang goreng dan sejenisnya.
Sistem Monitoring Energi Listrik Rumah Menggunakan IoT(Internet Of Things) Berbasis Web Rahmanto, Oky; Noor, Agustian; Samanta, Nikolaus
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/tg3xa581

Abstract

Penggunaan energi listrik merupakan aspek penting dalam kehidupan manusia karena memberikan efisiensi tinggi dalam berbagai aktivitas. Namun, penggunaan listrik yang tidak efisien dapat menyebabkan pemborosan, dengan konsumsi rumah tangga menjadi kontributor utama. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan suatu sistem yang dapat membantu dalam manajemen listrik, serta mampu memantau dan mengendalikan perangkat rumah secara jarak jauh. Menanggapi kebutuhan tersebut, pengembangan Sistem Monitoring Energi Listrik Rumah Berbasis IoT (Internet of Things) Berbasis Web menjadi sangat penting. Kajian terhadap Sistem Monitoring Energi Listrik Rumah berbasis IoT ini terinspirasi dari penelitian sebelumnya, dengan prototipe yang mengintegrasikan pemantauan penggunaan listrik rumah tangga yang terhubung dengan internet serta menawarkan fitur analisis dan estimasi biaya. Penelitian ini menjawab tantangan dalam memantau dan mengendalikan penggunaan energi rumah tangga melalui pengembangan sistem monitoring energi listrik berbasis IoT berbasis web, yang diimplementasikan secara efektif untuk memantau dan mengendalikan perangkat yang terhubung, serta menyajikan data melalui antarmuka web yang intuitif. Fitur yang mudah digunakan seperti penjadwalan dan hitung mundur semakin meningkatkan manajemen energi, menunjukkan kemampuannya dalam manipulasi dan penyajian data, memastikan fungsionalitas dan skalabilitas sistem, serta menawarkan solusi energi yang disesuaikan dan mengoptimalkan penggunaan energi rumah tangga secara efisien.
Perbandingan  Kemiripan Gambar Buatan AI dan Manusia Menggunakan Metode Structural Kemiripan Index Measure (SSIM) putri, Khaila Puteri Yuanda; Meri Puspita 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/npavwq27

Abstract

Penelitian ini berfokus pada analisis tingkat kemiripan antara gambar yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan (AI) dan gambar buatan manusia menggunakan metode Structural Similarity Index Measure (SSIM). SSIM dipilih karena kemampuannya dalam mengevaluasi kualitas gambar berdasarkan persepsi visual manusia. Proses dilakukan dengan terhadap total 200 gambar yang terdiri dari dua kelompok; gambar buatan manusia dan gambar hasil generative AI, yang masing-masing gambar ukurannya telah disamakan yaitu 224 x 224 piksel. Hal ini bertujuan untuk menyamanjan dimensi input. Dari pengamatan, resize ini menstabilkan nilai SSIM, terutama untuk gambar buatan tangan atau fotografi yang awalnya memiliki ukuran acak. Hasil penelitian menunjukkan nilai rata – rata SSIM sebesar 0.648 , yang mengindikasi bahwa gambar AI memiliki tingkat kemiripan structural yang sedang.
Deteksi Penyakit pada Buah Alpukat MenggunakanMetode CNN Mahardhika, Bima; Mahdiyah, Umi; Resty Wulanningrum
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/wckb3g25

Abstract

Deteksi penyakit pada buah alpukat menjadi tantangan penting dalam meningkatkan produktivitas pertanian dan menjaga kualitas hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi penyakit pada buah alpukat menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNet V2. Dataset citra buah alpukat dikumpulkan melalui observasi lapangan dan dokumentasi langsung di kebun, mencakup empat kategori: busuk, cabuk, lalat buah, dan sehat. Proses preprocessing mencakup segmentasi gambar dan konversi ke grayscale, diikuti dengan augmentasi data untuk memperkuat generalisasi model. Pelatihan model dilakukan menggunakan pembagian data sebesar 40% untuk pelatihan, 20% validasi, dan 40% pengujian. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 96,5%, dengan nilai precision, recall, dan f1-score yang tinggi untuk setiap kelas, terutama pada kelas cabuk (1.00). Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis CNN dengan arsitektur MobileNet V2 sangat efektif dalam mengidentifikasi penyakit pada buah alpukat. Sistem ini berpotensi diimplementasikan dalam aplikasi mobile untuk membantu petani mengidentifikasi kondisi buah secara cepat dan akurat.
Sistem Informasi Daily Report pada Kantor COP-CPP di PT Arutmin Indonesia Tambang AsamAsam Berbasis Web Maharani, Novyta; Permadi, Jaka
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/xjmt2t38

Abstract

Proses pelaporan harian di kantor COP-CPP PT Arutmin Indonesia Tambang AsamAsam masih dilakukan secara manual menggunakan file Excel dengan banyak tabel, sehingga menyulitkan pencarian dan penggabungan data. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi daily report berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan data. Metode pengembangan menggunakan model waterfall, dengan tahapan analisis, desain, implementasi, dan pengujian menggunakan black box. Sistem dikembangkan menggunakan PHP Framework Codeigniter 4 dan database MySQL. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur sistem berfungsi dengan baik, mulai dari upload, pencarian, pengelolaan, hingga download data laporan harian. Sistem ini terbukti dapat mempercepat proses pelaporan, meminimalkan kesalahan input, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat di lingkungan kerja PT Arutmin Indonesia
AUDIT SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN FRAMEWORK COBIT 2019 DSS05 PUTRA, ARDAN BAGAS; Daniati, Erna Daniati; Christian, Reinaldha Dwi Christian
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/mdr4nr96

Abstract

Teknologi informasi kini tengah berkembang pesat di berbagai sektor bahkan merambah dalam dunia pendidikan yang terus membawa perubahan signifikan. Sekolah kini pempergunakan sistem informasi untuk menunjang kegiatan operasional dan akademik, seperti mengolah data siswa, nilai, juga mengelola absensi. Namu, dalam penerapan sistem informasi di lingkup sekolah tidak terlepas dari risiko keamanan yang dapat mengancam integritas data. Maka dari itu, audit sistem informasi diperlukan untuk mengetahui sejauh mana sistem tersebut dikelola secara aman dan efektif. Penelitian ini bermaksud mengukur tingkat kematangan  tata kelola TI pada sistem akademik yang ada dengan menggunakan framework Cobit 2019, khususnya domain DSS05 (Manage Security Service). Setelah penelitian, menunjukkan hasil audit berada di level 1 (Performed Process) yang berarti proses keamanan telah dilakukan, namun belum optimal sehingga direkomendasikan perbaikan untuk mendorong peningkatan level kapabilitas yang lebih tinggi.
Perbandingan Akurasi Arsitektur MobileNet dan EfficientNet dalam Mendeteksi Produk Kemasan Baehaqie, Lu'ay; Swanjaya, Daniel; Pamungkas, Danar Putra
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/g6txkh58

Abstract

 Penelitian ini membahas perbandingan performa dua arsitektur deep learning, yaitu MobileNet dan EfficientNet, dalam mendeteksi produk kemasan berbasis citra. Dataset yang digunakan terdiri dari 150 gambar tiga jenis produk kemasan, yaitu Le Minerale, Isoplus, dan Sprite, yang telah melalui proses anotasi dan dibagi menjadi data latih, validasi, dan uji. Proses pelatihan dilakukan selama 10 epoch dengan ukuran citra 448x448 piksel. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MobileNet memiliki performa sangat baik dengan akurasi 100% pada ketiga kelas produk, serta nilai precision, recall, dan f1-score sebesar 1.00 pada semua kategori. Sementara itu, EfficientNet menunjukkan hasil yang kurang optimal dengan akurasi hanya 33%, disertai bias prediksi terhadap satu kelas saja. Berdasarkan hasil tersebut, MobileNet direkomendasikan sebagai arsitektur yang lebih efisien dan andal dalam kasus deteksi produk kemasan berdasarkan dari hasil dan penelitian yang dilakukan.

Page 128 of 129 | Total Record : 1283

 125   126   127   128   129 

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