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 1,001 Documents
 1   2   3   4   5 
Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Penyakit Daun Gambas Dwi Fitriana Sari; Daniel Swanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.76

Abstract

Tanaman Gambas atau oyong (Luffa acutangula L.) termasuk golongan sayuran dan buah yang mengandung nutrisi seperti vitamin, mineral dan serat. Proese penanaman gambas tidak luput dari masalah seperti adanya serangan hama dan penyakit yang bisa mengakibatkan kegagalan panen. Proses identifikasi penyakit yang dilakukan manual dengan indera penglihatan manusia memiliki kekurangan yaitu penilaian yang bersifat subyektif yang dipengaruhi oleh kurangnya konsentrasi dan rasa lelah serta perlu pengalaman yang cukupbanyak.Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur MobileNet untuk melakukan proses identifikasi 3 jenis penyakit pada tanaman gambas yaitu Embun Bulu, Kumbang Daun, dan Ulat Daun memiliki akurasi terbaik pada epoch 25 dan learning rate 0,001 dengan akurasi training senilai 92% dan akurasi cross-validation 91,1% dan akurasi testing senilai 90%.
Klasifikasi Bunga Melati Berdasarkan Jenis Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) Dody Ryo Hermawan; Danang Wahyu Widodo; Ahmad Bagus Setiawan
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.77

Abstract

Kecanggihan teknologi serta peran teknologi infomasi dalam hal ini dengan memanfaatkan teknologi secara maksimal agar dapat menyelesaikan proses klasifikasi berbagai jenis tanaman bun ga melati dengan cepat serta dalam hal ini tentunya perancangan sistem dengan cara memanfaatkan fasilitas teknologi ini harus dibuat secara matang agar dalam proses klasifikasi berbagai jenis tanaman bunga melati mendapatkan hasil tepat dan optimal. Pengetahuan tentang jenis jenis bunga melati yang mungkin hanya dimiliki oleh orangorang tertentu yang memiliki keahlian pada bidangnya. Dikarenakan anggapan masyarakat awam jenis tanaman bunga melati hanya itu itu saja misalnya yang umum ditemui melati putih (Jasimun Sambac) menjadikan presepsi tentang jenis bunga melati memiliki jumlah yang sangat sedikit. Sedangkan malah sebaliknya jumlah jenis melati yang memliki jenis yang begitu banyak serta memiliki nama latin yang cukup rumit. Dari masalah ini, maka dibuatlah aplikasi yang dapat mengklasifikasi jenis bunga melati berdasarkan jenis menggunakan Learning Vector Quntization (LVQ) merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk clustering. Berdasarkan skenario pengujian yang dilakukan, aplikasi klasifikasi bunga melati berdasarkan jenis menghasilkan akurasi sebesar 86,66%.
Klasifikasi Kualitas Bunga Cengkeh untuk Meningkatkan Mutu Dengan Pemanfaatan Ciri Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) Yayak Nuri Yaspin; Danang Wahyu Widodo; Juli Sulaksono
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.78

Abstract

Pengolahan citra digital sangat membantu pekerjaan manusia termasuk dalam penanganan pasca panen produk pertanian yaitu dengan mengklasifikasikan jenis dan mutu tanaman sesuai dengan kriteria bukan hanya berdasarkan penilaian objektif dari petani. Pengklasifikasian kualitas bunga cengkeh untuk meningkatkan mutu menggunakan citra digital merupakan sistem yang dapat membantu petani dalam menentukan kualitas cengkeh. Pada penelitian ini pengklasifikasian mutu cengkeh dilakukan berdasarkan hasil deteksi ukuran dan warna cengkeh. Proses untuk mendeteksi ukuran dan warna cengkeh menggunakan metode GLCM yaitu dengan membandingkan nilai threshold dari citra kulit cengkeh yang berwarna cokelat untuk deteksi ukuran dan citra berwarna putih untuk deteksi warna cengkeh dengan sampel uji cengkeh. Threshold yang digunakan untuk mendeteksi ukuran cengkeh yang baik adalah nilai dari 0.01 sampai 0.07 dan nilai dari 0.1 sampai 0.6 sedangkan threshold untuk mendeteksi warna putih yang terdapat pada cengkeh yaitu nilai dari 0.6 sampai 1 dan nilai dari 0 sampai 0.15. Keakuratan sistem penilaian mutu cengkeh menggunakan citra digital bernilai 92.50%, dengan jumlah benar 29 sampel dari 32 sampel cengkeh.
K-Means Method For Clustering Public Service Assessment of Goverment Organization In Kediri City Dany Arkham; Daniel Swanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.79

Abstract

Unit Pelayanan Publik(UPP) adalah merupakan unit kerja non struktural yang melakukan kegiatan penyelengaraan pelayanan publik langsung ke masyarakat. Setiap tahun, Kementerian Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi (PANRB). Melalui Bagian Organisasi Pemerintah Kota Kediri membentuk sebuah tim yang bertugas membuat asesmen tentang pelayanan publik di UPP wilayah kota Kediri. Dalam pelaksanaan Asesmen tersebut masih menggunakan media kertas, kinerja kunjungan assesor ke tempat yang akan dilakukan monev tidak termonitoring dengan baik dan dan untuk menentukan sebuah lembaga mendapatkan predikat hasil yang baik masih belum punya standar yang jelas. Maka, Langkah yang tepat untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah membuat aplikasi yang dapat menghemat penggunaan kertas, memantau kinerja, dan melakukan clustering untuk memberikan saran dan hasil yang lebih terukur. K-Means Clustering merupakan metode untuk mengklasterisasi input non hirarki kedalam beberapa bentuk cluster. Penelitian ini berusaha membuktikan metode K-Means Clustering dapat diandalkan untuk membantu Assesor dalam mempertimbangkan kualitas dari UPP yang dilakukan asesmen. Setiap masukan input akan diperhitungan menjadi 3 cluster predikat. Hasilnya adalah persentasi predikat untuk dipertimbangkan menjadi rekomendasi untuk perbaikan kualitas UPP tersebut dimasa mendatang.
Pembuatan Game Edukasi Pengenalan Asma’ul Husna Berbasis Android Muhammad Diko Tri Handoko; Daniel Swanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.80

Abstract

Saat ini banyak aplikasi berteknologi smartphone yang diciptakan untuk membantu kerja manusia, baik dibidang bisnis, pemerintahan, pendidikan, dan lain-lain. Pengenalan asma’ul husna ini masih banyak didominasi oleh buku yang mana media seperti buku ini cepat sekali rusak dan kurang relative. Aplikasi belajar asma’ul husna mengajarkan 99 nama Allah secara interaktif disertai pengucapan mp3 dan game. Tujuan penulis ilmiah disini adalah membuat perancangan aplikasi game pembelajaran asma’ul husna berbasis android sehingga aplikasi ini dapat meningkatkan minat baca, mendengarkan, dan menghafal asma’ul husna pada masyarakat.
Pembuatan Special Effect dalam Film Pendek Menggunakan Muzzle Flare dan Sound Effect dengan Aplikasi Camtasia 8 Istiqo Rezeki Agung Gumelar; Patmi Kasih; Ratih Kumalarasi Niswatin
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.81

Abstract

Penggunaan Special Effect dalam sebuah film memberikan dukungan yang sangat penting bagi kualitas film itu sendiri. Special Effect banyak digunakan di era perfilman sekarang ini, diantaranya dalam produksi film laga (Action). Dalam produksi film laga, tidak menggunakan senjata api sungguhan dengan alasan keselamatan, maka digunakan alternatif dengan menggunakan properti senjata api jenis airsoft gun dengan menambahkan effect tembakan Muzzle Flare (Percikan Api) digabungkan dengan sound effect suara senjata api karena jauh lebih aman, biaya produksi murah, dan mempermudah dalam editing film. Dalam artikel penelitian ini dibuat sebuah film pendek yang berhubungan dengan special effect dengan muzzle flare dan sound effect menggunakan aplikasi Camtasia 8 dengan judul film “Naruto Assault – Handgun Duel”. Secara detail special effect yang digunakan dalam film pendek yang dibuat adalah Special effect Muzzle Flare, Blood hit dan sound effect menggunakan aplikasi Camtasia 8. Pembuatan film pendek ini dimulai dengan menentukan ide cerita, pembuatan skrip, pembuatan storyboard, penentuan lokasi dan pemain film, proses pengambilan gambar, dan proses editing. Proses editing dan pengisian special effect yang dilakukan sesuai dengan kebutuhan. Untuk hasil yang baik maka harus diikuti semua teknik-teknik, urutan langkah dalam muzzle flare, dilakukan editing yang sesuai dengan kebutuhan, teknik dubbing harus disesuaikan dengan gaya bicara para pemain tersebut, teknik muzzle flare dan blood hit effect harus pandai mengatur durasi, ukuran dan posisi muzzle flare dan blood hit effect sesuai dengan gerakan sang aktor tersebut, teknik sound effect harus pandai mengatur durasi sound effect sesuai dengan gerakan sang aktor tersebut, Background sound sangat dibutuhkan agar terkesan lebih menarik.
Pemodelan Pola Varian Parfum Sepatu Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron Risky Audina; Daniel Swanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.82

Abstract

Parfum merupakan produk lifestyle untuk penampilan agar membangun percaya diri pada seseorang. Parfum sepatu merupakan produk spesifik untuk menghilangkan bau tidak sedap pada sepatu. Pemasaran parfum sepatu dilakukan secara offline dan juga online, dengan begitu parfum sepatu me ngalami peningkatan jumlah konsumen. Dengan adanya peningkatan jumlah konsumen belum mengetahui varian aroma apa saja yang sangat laku di pasaran. . Data konsumen yang ada juga belum memberikan hasil maksimal agar mengetahui varian parfum sepatu yang sangat laku dipasaran, sehingga bisa meningkatkan jumlah varian parfum sepatu yang sangat disukai oleh konsumen dan mengurangi jumlah produksi varian parfum sepatu yang sedikit peminatnya. Metode perceptron merupakan bentuk jaringan syaraf tiruan yang sederhana, digunakan untuk mengklasifikasikan suatu tipe pola tertentu yang sering dikenali dengan pemisahan linear. Selain itu, metode perceptron dapat menyelesaikan masalah dengan baik dibanding dengan jaringan syarat tiruan lain, sehingga memungkinkan keluaran yang didapat sesuai dengan target tiap masukan. Dari hasil pelatihan dan pengujian jaringan perceptron yang dilakukan jumlah epoch akan kecil apabila jumlah data pelatihan dan pengujian yang digunakan sedikit yang memiliki nilai akurasi yaitu 29,9%.
Penerapan Fuzzy Time Series Stevenson Porter pada Peramalan Pergerakan Nilai Forex Nola Ritha; Tekad Matulatan; Rahmad Hidayat
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.83

Abstract

Forex merupakan sebuah deret waktu yang sangat fluktuatif dimana dalam memprediksi trend hariannya menjadi suatu problematika yang cukup menantang. Forex adalah suatu kegiatan transaksi mata uang yang mulai diminati oleh banyak kalangan saat ini, yang dikarenakan keuntungan besa r yang ditawarkan oleh forex tersebut. Namun forex merupakan kegiatan investasi dengan resiko sangat tinggi, sehingga jika trader salah dalam mengambil keputusan, hal tersebut dapat menyebabkan kerugian hingga 100% dari investasi yang ditanamkan oleh trader. Untuk dapat memantau pergerakan nilai forex tersebut, penelitian ini mencoba untuk melakukan penerapan metode Fuzzy Time Series Stevenson Porter dalam memprediksi pergerakan nilai Forex. Dengan menggunakan 145 data dari tanggal 23 Februari 2017 Pukul 00:00 – 3 Maret 2017 Pukul 00:00 yang dicatat setiap 1 jamnya. Hasil prediksi yang diperoleh menghasilkan nilai MSE sebesar 0.00142.
Perbandingan Arsitektur Visual Geometry Group dan MobileNet Pada Pengenalan Jenis Kayu Jimmy Feriawan; Daniel Swanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.84

Abstract

Furnitur merupakan salah satu komoditas strategis bagi ekonomi Indonesia karena furnitur merupakan produk yang bernilai tambah tinggi dan memiliki daya saing global. Produksi furnitur kayu di Indonesia pada tahun mencapai 80% dari keseluruhan produksi furnitur. Untuk mengidentifikasi jenis kayu dibutuhkan seorang pakar kayu. Proses identifikasi kayu bisa ditentukan oleh beberapa faktor seperti warna, tekstur, berat dan masih banyak lagi. Identifikasi kayu bisa dilakukan dengan teknologi Computer Vision karena memiliki keuntungan meningkatkan waktu identifikasi dan mengurangi biaya pada proses Quality Control. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu implementasi metode Deep Learning yang digunakan untuk pemrosesan citra digital. metode CNN dengan arsitektur VGG 16 dan MobileNet dipilih untuk diterapkan pada sistem identifikasi kayu Seteleah dilakukan proses pelatihan dan testing, model arsitektur MobileNet memiliki hasil akurasi senilai 96% dan proses pelatihan juga lebih cepat dibandingkan model arsitektur VGG 16 yang memiliki hasil akurasi senilai 90%
Perbandingan Transformasi Data pada Penentuan Peserta Bimbingan Belajar Menggunakan Metode Perceptron Devy Ana Ulandari; Daniel Swanjaya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 4 No. 3 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v4i3.85

Abstract

Proses penentuan peserta bimbingan belajar selama ini masih dilakukan secara manual dan lebih mengutamakan intuisi Pendidik. Data akademik siswa nilainya beragam, pihak Sekolah hanya mengacu pada Kriteria Ketuntasan Minimal (KKM) tetapi sering terjadi kekeliruan. Dalam Data Mining terdapat proses transformasi data untuk mengubah data menjadi nilai yang lebih mudah untuk diolah. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan metode transformasi data yang tepat untuk menentukan peserta bimbingan belajar menggunakan metode Perceptron. Tahapan yang dilakukan adalah membaca data, membuat Vektor Fitur menggunakan transformasi data, membagi data menjadi dua, training dan testing, kemudian proses pelatihan jaringan perceptron dengan data training dan pengujian jaringan dengan data testing. Hasil pengujian proses yang menggunakan metode MinMax mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 18,70% dan KKM sebesar 16,24%. Dari penelitian ini didapat proses tranformasi data yang tepat adalah MinMax, tetapi Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron tidak tepat digunakan untuk proses penentuan bimbingan belajar karena data yang ada sangat heterogen.

Page 3 of 101 | Total Record : 1001

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2017 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 8 No. 3 (2024): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2024 Vol. 8 No. 2 (2024): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2024 Vol. 8 No. 1 (2024): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2024 Vol. 7 No. 3 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023 Vol. 7 No. 2 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023 Vol. 7 No. 1 (2023): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2023 Vol. 6 No. 3 (2022): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2022 Vol. 6 No. 2 (2022): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2022 Vol. 6 No. 1 (2022): SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI 2022 Vol. 5 No. 3 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 2021 Vol. 5 No. 2 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 2021 Vol. 5 No. 1 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 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