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
 134   135   136   137   138 
Analisis Klasifikasi Kualitas Bawang Merah Berdasarkan Warna Menggunakan CNN Arfyanda Dela Shefira; 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/dk3h0249

Abstract

Bawang merah (Allium cepa L.) merupakan komoditas hortikultura penting yang proses penentuan kualitasnya masih dilakukan secara manual sehingga sering terjadi kesalahan klasifikasi. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan kualitas bawang merah berdasarkan warna menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur NASNetMobile. Dataset yang digunakan sebanyak 300 citra yang terdiri dari tiga kelas, yaitu segar, kering, dan busuk. Tahapan penelitian meliputi preprocessing, augmentasi rotasi, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan confusion matrix. Pelatihan dilakukan selama 20 epoch dengan optimizer Adam dan learning rate 0,0001. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model NASNetMobile memperoleh akurasi sebesar 92% dalam mengklasifikasikan kualitas bawang merah. Penelitian ini menunjukkan bahwa NASNetMobile berpotensi membantu proses sortasi bawang merah secara otomatis.
IMPLEMENTASI KLASIFIKASI DUA TAHAP BERBASIS MOBILENETV2 PADA APLIKASI ANDROID UNTUK DETEKSI DAN KLASIFIKASI VARIETAS MANGGA Toni Gunawan; Ratih Kumalasari Niswatin; Danar Putra Pamungkas
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: 10.29407/6dkt6g67

Abstract

Indonesia memiliki beragam varietas mangga lokal. Namun, kemiripan morfologi antarvarietas membuat proses identifikasi secara manual rentan mengalami kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi Android berbasis MobileNetV2 dengan pendekatan Two-Stage Classification untuk mendeteksi objek mangga dan mengklasifikasikan varietasnya secara otomatis. Dataset yang digunakan terdiri atas 400 citra untuk model deteksi dan 600 citra untuk model klasifikasi varietas mangga. Tahap preprocessing meliputi resize citra, normalisasi, dan augmentasi data. Model hasil pelatihan kemudian dikonversi ke format TensorFlow Lite agar dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi mobile. Hasil evaluasi internal menunjukkan bahwa model deteksi memperoleh akurasi sebesar 88%, sedangkan model klasifikasi memperoleh akurasi sebesar 91%. Pengujian aplikasi pada data riil dilakukan menggunakan 25 citra, yang terdiri atas 20 citra mangga dan 5 citra non-mangga. Dari 20 citra mangga, sistem berhasil mengklasifikasikan 18 citra dengan benar dan mengalami 2 kesalahan prediksi. Sementara itu, seluruh 5 citra non-mangga berhasil dideteksi dengan benar sebagai objek non-mangga. Meskipun demikian, faktor latar belakang, pencahayaan, dan sudut pengambilan gambar masih memengaruhi nilai probabilitas sistem dalam melakukan prediksi pada data riil.
Prediksi Kemacetan Lalu Lintas Menggunakan Data Citra CCTV Dan NLP Media Sosial Rahmat Nanda Eka Saputra; Risa Helilintar; Rony Heri Irawan
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: 10.29407/8x4pxm28

Abstract

Kemacetan lalu lintas merupakan salah satu permasalahan utama di perkotaan yang dapat menyebabkan kerugian waktu, peningkatan konsumsi bahan bakar, dan menurunkan efisiensi mobilitas masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi kemacetan lalu lintas menggunakan data citra CCTV dan media sosial berbasis deep learning. Metode yang digunakan adalah algoritma YOLOv8 untuk mendeteksi dan menghitung kendaraan secara real-time dari video CCTV, serta metode Natural Language Processing (NLP) untuk menganalisis informasi kondisi lalu lintas dari media sosial. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, dan evaluasi sistem. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik precision, recall, F1-score, dan mean Average Precision (mAP) untuk mengukur performa deteksi kendaraan dan klasifikasi informasi lalu lintas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi data visual dan tekstual mampu memberikan informasi kondisi lalu lintas yang lebih lengkap, cepat, dan akurat dibandingkan penggunaan satu sumber data saja. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan berpotensi mendukung implementasi Intelligent Transportation System dalam pemantauan dan prediksi kemacetan lalu lintas secara real-time.
ANALISIS KINERJA YOLOV8S PADA DETEKSI CITRA HURUF STATIS SISTEM ISYARAT BAHASA INDONESIA JULIANTO AJI MILANESTA; Umi Mahdiyah; Wahyu Cahyo Utomo
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/dbm24b26

Abstract

Sistem Isyarat Bahasa Indonesia digunakan sebagai sarana komunikasi visual bagi penyandang tunarungu, tetapi pengenalannya masih membutuhkan dukungan teknologi agar dapat dikenali secara otomatis melalui citra tangan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kemampuan algoritma YOLOv8s dalam mendeteksi huruf SIBI secara real-time. Dataset yang digunakan terdiri dari 12672 citra dengan 24 kelas huruf, tanpa huruf J dan Z karena keduanya memiliki karakter gerakan dinamis. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dataset, pelabelan, prapemrosesan, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan confusion matrix, precision, recall, F1 score, serta mAP. Hasil pengujian menunjukkan precision sebesar 0,9946, recall sebesar 0,9950, F1 score sebesar 0,9948, mAP50 sebesar 0,9907, dan mAP50-95 sebesar 0,7726. Hasil tersebut menunjukkan bahwa YOLOv8s mampu mendeteksi huruf SIBI dengan tingkat ketepatan yang tinggi.
Analisis User Experience (UX) Landing Page BelajarCerdas Terhadap Kepuasan Pengguna Achmad Ashley Firmansyah; Bramantio Indrajaya; M. Maulfin Naja; Ferdyan Andi Pratama; Naufal Rafif Manggalaputra; Hasyim Asyari
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/t0988w47

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah mendorong transformasi pendidikan melalui platform e-learning yang dapat diakses secara luas. BelajarCerdas merupakan platform e-learning gratis untuk siswa Sekolah Dasar kelas 1–6 di Indonesia yang menyediakan materi interaktif, latihan soal, sistem poin dan lencana, serta dashboard guru. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pengalaman pengguna (User Experience/UX) pada landing page BelajarCerdas menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ). Data dikumpulkan dari 52 responden melalui kuesioner skala 1–7 dan dianalisis menggunakan Python pada Google Colaboratory. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh 16 item instrumen valid (r hitung > 0,273) dengan tingkat reliabilitas sangat tinggi (Cronbach’s Alpha = 0,9817). Hasil penelitian mengindikasikan bahwa landing page BelajarCerdas mampu memberikan pengalaman pengguna yang positif, konsisten, dan memenuhi kebutuhan pengguna.
Analisis User Experience (UX) Website Desyana Kitchen Terhadap Tingkat Kepuasan Pengguna Khusnul Khotimah; Eka Irma Sofiana; Anggi Purwanti; Ratu Ayu Isyana
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/eqrfxg70

Abstract

Penelitian ini membahas implementasi Windows Subsystem for Linux (WSL) dengan Ubuntu serta integrasi API OpenRouter untuk menjalankan tools AI OpenClaw berbasis command line. OpenClaw kemudian diintegrasikan dengan Telegram Bot untuk mendukung proses pengembangan website UMKM Desyana Kitchen, sebuah usaha bakery rumahan yang bergerak di bidang kuliner. Metode yang digunakan meliputi delapan tahapan sistematis: instalasi WSL, konfigurasi Ubuntu, pembuatan API Key OpenRouter, instalasi OpenClaw, konfigurasi environment variable, integrasi Telegram Bot, pengembangan website, serta evaluasi melalui kuesioner skala Likert kepada 57 responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa OpenClaw mampu menghasilkan kode antarmuka, menyusun struktur halaman, dan menulis kode program secara lebih cepat dan efisien dibandingkan metode pengembangan konvensional. Website Desyana Kitchen berhasil dikembangkan dengan tujuh halaman utama yang memenuhi prinsip Interaksi Manusia dan Komputer (IMK). Evaluasi pengguna menunjukkan tingkat kepuasan yang sangat tinggi: 88,9% menilai website sangat mudah diakses dan digunakan, 96,5% menyatakan informasi produk mudah dipahami, dan 96,5% menilai foto produk ditampilkan dengan sangat jelas. Dengan demikian, website Desyana Kitchen layak digunakan sebagai media digital UMKM untuk mendukung promosi dan pelayanan pelanggan secara online.
Analisis User Experience (UX) Landing Page Bèrnat Coffee Terhadap Kepuasan Pengguna Sucipto; Nabila Ayu Fatikahsari; Tischa Tsawa Berlianasari; Sabrina Putri Afifah; Rr.Nova Alena Dewanti; Alisya Salsabila
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/vf6ndr54

Abstract

Perkembangan platform digital mendorong pelaku usaha kuliner, termasuk kedai kopi, untuk hadir secara daring melalui website yang dirancang dengan baik. Penelitian ini bertujuan menganalisis aspek pengalaman pengguna (User Experience/UX) pada landing page Bèrnat Coffee terhadap tingkat kepuasan pengunjung, menggunakan kerangka UX Honeycomb yang dikembangkan oleh Peter Morville. Data dikumpulkan melalui kuesioner berbasis Skala Likert 5 poin yang disebarkan secara daring kepada pengguna yang telah mengakses landing page tersebut. Hasil survei menunjukkan bahwa mayoritas responden merasa puas hingga sangat puas terhadap tampilan visual, kemudahan navigasi, kecepatan akses, dan kredibilitas konten website Bèrnat Coffee. Elemen desain yang paling berpengaruh terhadap kepuasan pengguna adalah kemudahan navigasi, diikuti estetika visual, kecepatan akses, dan personalisasi konten. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi praktis bagi pengembangan website Bèrnat Coffee ke depan, khususnya dalam meningkatkan kenyamanan dan keterlibatan pengguna.
Penerapan Natural Language Processing pada Chatbot Edukasi HIV Berbasis Support Vector Machine dan TF-IDF untuk Remaja Muhamad Aldi Hawari; 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/y2j6nz73

Abstract

Human Immunodeficiency Virus merupakan virus yang menyerang sistem kekebalan tubuh dan menjadi permasalahan kesehatan yang signifikan di kalangan remaja. Kurangnya pemahaman tentang HIV menimbulkan stigma dan perilaku berisiko pada kelompok usia tersebut. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem chatbot edukasi HIV berbasis Natural Language Processing (NLP) menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) sebagai perantara peer educator dan remaja. Dataset terdiri dari 300 pasangan pertanyaan dan jawaban yang dikategorikan ke dalam 10 intent. Sistem menggunakan pipeline preprocessing teks yang mencakup cleaning, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Cosine Similarity diterapkan sebagai typo handler, sementara forward chaining digunakan pada modul kuesioner penilaian risiko. Evaluasi menggunakan confusion matrix menghasilkan akurasi 84%, precision 0,83, recall 0,84, dan F1-score 0,82. Hasil pengujian menunjukkan sistem berjalan sesuai spesifikasi dan efektif sebagai media edukasi HIV bagi remaja.
Implementasi Metode Certainty Factor Diagnosa Gejala Pada Puyuh Dynu Anggoro Pangestu; Rony Heri Irawan; Umi Mahdiyah
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: 10.29407/9my4g392

Abstract

Burung puyuh memerlukan penanganan penyakit yang cepat karena gejala awal sering mirip dan sulit dibedakan oleh peternak. Penelitian ini mengimplementasikan metode certainty factor untuk mendiagnosis penyakit burung puyuh berdasarkan gejala yang dipilih pengguna. Basis pengetahuan dibangun dari 13 gejala dan 9 jenis penyakit dengan bobot keyakinan pakar. Program modeling menggunakan Python untuk membaca dataset, membentuk rule base, menghitung nilai gabungan certainty factor, menentukan diagnosis dengan skor tertinggi, serta mengevaluasi hasil menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1 score. Pengujian pada 27 skenario data uji menghasilkan akurasi 81,48 %, precision makro 75,56 %, recall makro 62,96 %, dan F1 score makro 66,54 %. Hasil ini menunjukkan bahwa certainty factor dapat digunakan sebagai dasar diagnosis awal penyakit puyuh secara terstruktur dan mudah diinterpretasikan.
Evaluasi User Experience dan Kepuasan Pengguna pada Landing Page Tribe Kopi dengan User Experience Questionnaire Heru Nur Cahyono; Kevin Ryo Junior; Mohammad Faizin Noval; Bintang Sinar R.P.N; Ananda Pratama Adi Nagara; Noval Zachri Alzamzami
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/v2sczw62

Abstract

Landing page memiliki peran penting sebagai media promosi, penyampaian informasi, dan pembentukan kesan awal pengguna terhadap sebuah bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi User Experience dan kepuasan pengguna pada landing page Tribe Kopi menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ). Penelitian dilakukan terhadap 50 responden yang telah mengakses landing page Tribe Kopi. Data dianalisis menggunakan statistik deskriptif dengan bantuan Python, meliputi uji validitas, reliabilitas, normalitas, pengukuran dimensi UEQ, dan kepuasan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh dimensi UEQ memperoleh evaluasi positif dengan rata-rata keseluruhan sebesar 1,158. Dimensi tertinggi adalah Stimulation sebesar 1,200, sedangkan dimensi terendah adalah Dependability sebesar 1,090. Tingkat kepuasan pengguna memperoleh rata-rata 3,976 dan berada pada kategori puas. Rekomendasi perbaikan difokuskan pada tampilan mobile, kejelasan tombol aksi, deskripsi menu, visual kedai, dan elemen kepercayaan pengguna.

Page 136 of 140 | Total Record : 1397

 134   135   136   137   138 

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