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 1,397 Documents
 128   129   130   131   132 
Implementasi Algoritma Random Forest untuk Klasifikasi Keberhasilan Pembibitan Bougenville Berbasis Internet of Things Ilham Firmansyah; Julian Sahertian; Ratih Kumalasari Niswatin
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/cj6gk313

Abstract

Efisiensi pembibitan vegetatif bougenville sangat dipengaruhi oleh stabilitas mikroklimat. Pemantauan konvensional pada skala usaha mikro sering memicu kegagalan akibat keterlambatan penanganan fluktuasi lingkungan. Penelitian ini mengintegrasikan sistem pemantauan berbasis Internet of Things dengan algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan keberhasilan pembibitan selama siklus empat puluh hari. Sistem mengakuisisi data suhu, kelembaban udara, intensitas cahaya, kelembaban tanah, dan pH secara kontinu. Eksperimen menggunakan basis data berisi 6.659 rekaman menunjukkan model klasifikasi mencapai akurasi sebesar 82,21 persen. Melalui analisis tingkat kepentingan fitur, ditemukan bahwa suhu udara, kelembaban tanah, dan pH merupakan parameter paling deterministik dalam kelangsungan hidup stek batang. Sistem ini berfungsi sebagai instrumen pendukung keputusan untuk optimalisasi produksi hortikultura cerdas
PROTOTYPE SISTEM MONITORING LAJU ALIRAN AIR SKALA RUMAH TANGGA BERBASIS IOT Mito Duta Pratama; Teguh Yuwono
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/d7bt9c91

Abstract

Air merupakan kebutuhan dasar dalam aktivitas rumah tangga, namun kurangnya sistem pemantauan penggunaan air menyebabkan konsumsi sering tidak terkontrol. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan prototype sistem monitoring laju aliran air pada pipa rumah tangga berbasis Internet of Things (IoT). Sistem memanfaatkan NodeMCU V3 sebagai mikrokontroler, sensor flowmeter YF-S201 sebagai pendeteksi laju aliran, OLED sebagai tampilan lokal, dan aplikasi Blynk untuk pemantauan jarak jauh melalui smartphone. Metode yang digunakan meliputi studi literatur, perancangan perangkat keras, pemrograman perangkat lunak, serta pengujian dan analisis sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menampilkan data laju aliran air secara real-time dan responsif terhadap perubahan bukaan keran. Pengujian pada tiga kondisi aliran menghasilkan rata-rata laju aliran sebesar 1,47 L/menit untuk aliran kecil, 4,36 L/menit untuk aliran sedang, dan 7,25 L/menit untuk aliran besar. Data yang ditampilkan pada OLED dan aplikasi Blynk menunjukkan konsistensi yang baik, dengan selisih pembacaan yang masih dalam batas toleransi. Hasil kalibrasi menggunakan meter air PDAM menunjukkan bahwa nilai flowrate sistem cukup mendekati hasil pengukuran meter PDAM. Hasil kalibrasi menggunakan meter air PDAM menunjukkan bahwa nilai flowrate sistem cukup mendekati hasil pengukuran meter PDAM. Secara keseluruhan, sistem monitoring laju aliran air berbasis IoT ini berhasil berfungsi dengan baik dan dapat membantu pengguna dalam memantau konsumsi air secara lebih efektif. Sistem ini berpotensi dikembangkan lebih lanjut dengan penambahan fitur rekapitulasi konsumsi harian atau bulanan serta sistem notifikasi otomatis untuk mendukung pengelolaan air rumah tangga yang lebih efisien.
Analisis Perbandingan Pengaruh Tekanan Udara Terhadap Kinerja Sand blasting Pada Media Aplikasi Material Aluminium Dita Hamdan Mustofa; Ali Akbar; Yasinta Sindy Pramesti
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/2t6n5q89

Abstract

Abstrak—Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pengaruh variasi tekanan udara kompresor terhadap kinerja proses sand blasting pada material aluminium yang banyak digunakan pada komponen mesin sepeda motor. Topik ini penting karena kualitas pembersihan dan kondisi permukaan hasil sand blasting sangat dipengaruhi oleh tekanan udara serta jenis media abrasif yang digunakan. Metode penelitian menggunakan pengujian eksperimental dengan variasi tekanan udara 30 Psi, 40 PSI, dan 50 Psi serta dua jenis media abrasif, yaitu pasir silika dan pasir garnet. Kinerja proses dievaluasi berdasarkan nilai kekasaran permukaan yang diukur menggunakan Surface Roughness Tester. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan tekanan udara pada pasir silika meningkatkan kekasaran permukaan, sedangkan pada pasir garnet terjadi penurunan kekasaran pada tekanan 50 Psi. Nilai kekasaran tertinggi diperoleh pada pasir silika tekanan 50 Psi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi tekanan udara dan media abrasif berperan penting dalam menentukan kualitas permukaan aluminium hasil sand blasting.
PERANCANGAN PISAU PEMUKUL SWING HAMMER PADA MESIN PENGOLAH PAKAN TERNAK 200 KG/JAM Muchamat Andy Yunarko; Haris Mahmudi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/zg0spd03

Abstract

Proses pengolahan pakan ternak memerlukan ukuran partikel yang seragam agar mudah dicampur dan meningkatkan kualitas pakan. Pada mesin pencacah serbaguna yang digunakan di Mitra Limas Agribis, sistem pencacahan dan penghancuran masih bekerja dalam satu poros sehingga berpotensi menimbulkan ketidakstabilan putaran dan kemacetan saat mengolah bahan berserat. Penelitian ini bertujuan merancang pisau pemukul tipe swing hammer pada mesin hammer mill berkapasitas 200 kg per jam untuk meningkatkan efektivitas proses penghancuran bahan pakan. Metode penelitian meliputi studi literatur, perhitungan desain, pemodelan menggunakan SolidWorks, pembuatan komponen, serta pengujian menggunakan bonggol jagung dan biji jagung. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pisau pemukul mampu menghancurkan kedua jenis bahan dengan baik tanpa terjadi penyumbatan selama proses operasi. Pengembangan desain swing hammer menunjukkan potensi dalam meningkatkan keandalan dan fleksibilitas mesin pengolah pakan ternak.
Analisis Performa Wav2Vec2.0 pada Transkripsi Nama Barang dalam Kondisi Audio Bersih dan Bising Dhimas Taka Desfrika Perdana; Daniel Swanjaya; Resty Wulanningrum
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/ecv7ey20

Abstract

Automatic Speech Recognition (ASR) merupakan teknologi yang memungkinkan suara diubah menjadi teks secara otomatis. Penelitian ini bertujuan menganalisis performa model Wav2Vec2.0 pada transkripsi nama barang berbahasa Indonesia dalam kondisi audio bersih dan bising. Dataset terdiri atas 400 rekaman audio yang dikumpulkan dari empat pembicara dengan kosakata terbatas berupa 20 nama barang. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik Word Error Rate (WER) dan Character Error Rate (CER) pada kondisi audio bersih, babble noise, crowd noise, dan vehicle noise. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kondisi audio bersih menghasilkan performa terbaik dengan nilai WER sebesar 2,08% dan CER sebesar 0,35%, sedangkan crowd noise menghasilkan tingkat kesalahan tertinggi dengan WER sebesar 22,92% dan CER sebesar 9,44%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan tingkat kebisingan berpengaruh terhadap penurunan performa transkripsi model Wav2Vec2.0 pada tugas pengenalan kosakata terbatas.
Rancang Bangun Proteksi Overcharge Baterai Sepeda Listrik Berbasis ESP32 dan Sistem Pengisian Daya Cerdas Haq Abdul Aziz; Bayu Aji Arfianto; Fidya Eka Prahesti; M. Dewi Manikta Puspitasari; Sofyan Ahmadi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/f5jv5k39

Abstract

Overcharge pada baterai sepeda listrik dapat menurunkan kapasitas dan memperpendek umur pakai baterai. Penelitian ini bertujuan merancang sistem proteksi overcharge berbasis ESP32 dengan monitoring berbasis web. Metode penelitian menggunakan model prototype yang meliputi perancangan, pembuatan, dan pengujian sistem. Perangkat terdiri atas ESP32, sensor arus ACS712, modul ADC ADS1115, sensor tegangan, relay, dan step-down converter. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil pembacaan sensor terhadap multimeter digital serta menguji fungsi pemutusan pengisian otomatis menggunakan metode drop current pada arus 0,70 A. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata persentase error sensor tegangan sebesar 0,24% dan sensor arus sebesar 2,08%. Sistem mampu menampilkan data tegangan dan arus secara real-time melalui web serta memutus pengisian secara otomatis saat baterai mencapai kondisi penuh. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan baik sebagai proteksi overcharge baterai sepeda listrik.
Perbandingan SVM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Media Sosial Muhammad Fajr Ramadhan; Damar Rizki Agastya; Bayu Riyanto; Erna Daniati
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/8hjf6s59

Abstract

Analisis sentimen pada media sosial telah menjadi bidang penelitian yang berkembang pesat seiring meningkatnya volume data teks yang dihasilkan pengguna. Penelitian ini melakukan kajian literatur sistematis (Systematic Literature Review/SLR) terhadap 56 jurnal ilmiah yang membahas penerapan algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam analisis sentimen pada berbagai platform media sosial. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan kinerja kedua algoritma berdasarkan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score, serta mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi performanya. Hasil kajian menunjukkan bahwa SVM secara konsisten menghasilkan akurasi lebih tinggi dibandingkan Naive Bayes, dengan rata-rata akurasi SVM berkisar 83%–97% dan Naive Bayes 56%–95%. Faktor yang mempengaruhi performa kedua algoritma meliputi ukuran dan kualitas dataset, metode preprocessing teks, teknik ekstraksi fitur (TF-IDF, Word2Vec, n-gram), serta karakteristik bahasa. SVM unggul dalam menangani data berdimensi tinggi dan non-linear, sementara Naive Bayes menawarkan efisiensi komputasi lebih baik pada dataset kecil. Penelitian ini memberikan panduan pemilihan algoritma yang tepat sesuai kebutuhan analisis sentimen media sosial
PERANCANGAN SISTEM TRANSMISI PADA MESIN CHOPPER KOMBINASI MIXER DAN PENCETAK PELLET Moh Mukhlishul Fuadi; Mohammad Muslimin Ilham
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/ap4ga306

Abstract

peningkatan produksi nanas di indonesia menghasilkan limbah batang dan daun nanas dalam jumlah besar dan belum di manfaatkann secara optimal. Dikelopok ternak Sempulur , Kecamatan Ngancar Kabupaten Kediri, limbah nanas tersebut telah digunakan sebagai pakan ternak dalam bentuk cacahan, namun memiliki kelemahan ukuran tidak seragam umur simpan yang lebih pendek, dan penurunan pelatabilitas akibat kelayuan bahan pakan. Penelitian ini bertujuan merancang sisitem transmisi pada mesin kombinasi chopper,miser dan pencetak pellet untuk mengolah limbah batang dan daun nanas menjadi pakan dalam bentuk pellet. Penelitian menggunakan metode perancangan (design research) melalui tahap observasi, studi literatur, perancangan sistem transmisi, perhitungan elemen mesin, fabrikasi, dan uji coba produk. Hasil perancangan tersebut menghasilkan sistem transmisi terintegrasi yang menggunakan motor yang menyalurkan daya ke tiga mesin tersebut sesuai kebutuhan putaran dan torsi masing-masing. Sistem transmisi dirancang sehingga mampu mendukung proses pengolahan limbah nanas menjadi pakan pellet secara efektif dan efisien.
Analisis Pengalaman Pengguna Game Sky Children of the Light Menggunakan Standar UEQ Ika Arinun Nisa'; Patmi Kasih; Muh. Aris Saputra
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/jpmvk318

Abstract

Pengalaman pengguna merupakan salah satu faktor penting yang memengaruhi keberhasilan sebuah game. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengalaman pengguna pada game Sky: Children of the Light menggunakan metode User Experience Questionnaire (UEQ). Data dikumpulkan dari 51 responden yang pernah memainkan game tersebut dan dianalisis berdasarkan enam dimensi UEQ, yaitu attractiveness, perspicuity, efficiency, dependability, stimulation, dan novelty. Hasil analisis menunjukkan bahwa dimensi attractiveness (1,791), perspicuity (1,598), stimulation (1,245) dan dependability (1,152) memperoleh evaluasi positif. Sementara itu, aspek efficiency (0,961) dan novelty (0,598) memperoleh nilai terendah dengan novelty yang berada pada kategori netral sehingga menjadi aspek yang berpotensi untuk ditingkatkan. Dimensi attractiveness memperoleh nilai tertinggi yang menunjukkan kesan positif pemain terhadap game. Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa game Sky: Children of the Light mampu memberikan pengalaman pengguna yang positif.
Klasifikasi Jenis Rambut Berbasis Citra Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur MobileNetV2 Nafika S.M; Made Ayu Dusea Widyadara; Daniel Swanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/z0rqxt36

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis rambut berbasis citra menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Model dikembangkan menggunakan pendekatan transfer learning dengan bobot awal dari dataset ImageNet untuk meningkatkan performa klasifikasi. Dataset terdiri dari tiga kelas, yaitu rambut lurus, bergelombang, dan keriting. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra, augmentasi data, pelatihan model, serta proses fine-tuning. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi sebesar 91% pada data validasi. Selain itu, diperoleh nilai precision sebesar 0,90, recall sebesar 0,90, dan f1-score sebesar 0,90. Performa terbaik diperoleh pada kelas rambut keriting dengan nilai recall sebesar 0,99. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur MobileNetV2 dengan teknik transfer learning efektif digunakan untuk klasifikasi jenis rambut berbasis citra dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Page 130 of 140 | Total Record : 1397

 128   129   130   131   132 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 3 (2026): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2026 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