Articles
1,283 Documents
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Ekstrakurikuler Siswa SMK Al-Asy’ariyah Prambon Dengan Metode K-Nearst Neighbor (KNN) ]]>
<![CDATA[Bahrudin, Mochamad Ari]]>;
<![CDATA[Niswatin, Ratih Kumalasari]]>;
<![CDATA[Wahyuniar, Lilia Sinta]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.946
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah sistem yang dibuat untuk membantu dalam pengambilan keputusan agar lebih tepat dan akurat. Dalam pembahasan ini penulis akan mengimplementasikan sebuah Sistem Pendukung Keputuan Penentuan Ekstrakurikuler Siswa SMK Al-Asyariah Prambon Dengan Metode K-Nearst Neighbour (KNN). Dalam sistem yang akan diabuat penulis mengunakan metode KNN yang dianggap sesuai. Dalam proses perhitungan kali ini siswa akan ditujukan ke 6 ekstrakuikuler, diantaranya Multimedia, Band, Haroh, Pencak Silat, Volly Dan PMR. Dalam menentukan jurusan itu sendiri penulis mengunakan data Nilai SKHUN, Tes Tuis, Tes Psikologi, Minat Siswa Dan Saran Orang Tua. Hasil implementasi program yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik sehingga dapat membantu siswa menentukan Ekstrakurikuler. Metode yang digunakan juga sangat sesuai sehingga sistem ini dapat lebih membantu guru dalam pendataan ekstrakurikuler siswa.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Lokasi Penjualan Burger yang Strategis Menggunakan Metode Naive Bayes ]]>
<![CDATA[Adi Wibawa, Maistro Eka Bayu]]>;
<![CDATA[Niswatin, Ratih Kumalasari]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.947
<![CDATA[Seiring berjalannya waktu membuat semakin sulitnya menentukan lokasi usaha.Dimana banyak pemilik usaha yang gulung tikar akibat kurang tepatnya menentukan lokasi usaha mereka,sehingga dalam mendirikan usaha perlu di cermati dalam menentukan lokasi usaha yang akan digunakanSistem pendukung keputusan lokasi penjualan ini digunakan sebagai “second opinion” yang dapat dipakai sebagai pertimbangan sebelum seorang untuk menentukan lokasi usahanya.Perancangan sistem ini menggunakan bahasa pemrograman PHP (Hypertext Processing) dan MySQL sebagai DBMS ( Database Management System).Metode yang digunakan pada sistem ini adalah metode naive bayes dengan cara memprediksi peluang yang akan terjadi kedepannya dari beberapa kriteria-kriteria yang sudah ditentukan yang berasal dari wawancara terhadap pemilik usaha dalam menentukan lokasi penjualannya.Dari hasil implementasi, aplikasi dapat mengatasi masalah dalam menentukan lokasi usaha tadi.Aplikasi ini dapat menampilkan hasil dari penentuan lokasi usaha strategis/tidak strategis.Sehingga selain dapat menarik minat penggunanya,diharapkan sistem ini dapat merepresentasikan keadaan dunia nyata atau bisnis yang sebenarnya]]>
<![CDATA[Penerapan Algoritma Fp-Growth Pada Sistem Bantu Analisa Data Penjualan Di CV. Nirwana Abadi ]]>
<![CDATA[Trianto, Bagus]]>;
<![CDATA[Niswatin, Ratih Kumalasari]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.948
<![CDATA[Hasil dari penjualan pada CV. Nirwana Abadi pihak dari manajemen hanya melihat laporan jumlah produk terjual dan berapa banyak pendapatannya, tanpa ada tindak lanjut untuk menentukan keputusan diwaktu yang akan datang. Dengan algoritma Frequent Pattern Growth untuk analisa data dengan memperkecil ukuran dataset yang mempersentasikan frequent item ke dalam Fp-Tree untuk mencari pola asosiasi. Dengan demikian, pihak manajemen dapat mengambil keputusan produk mana yang membutuhkan persediaan yang lebih banyak dibandingkan dengan produk yang lain. Hasil penelitian yang telah dilakukan dengan adanya penerapan algoritma FP-Growth pada perhitungan manual dengan syarat batasan nilai support >=30% dan nilai confidence >= 60%. Dari dataset 40 transaksi penjualan produk peralatan dapur yang menjadi frequent itemset adalah kombinasi itemset, terdapat 26 rules pola asosiasi. Hasil association rule diperoleh 2 rules yang telah memenuhi nilai syarat batasan yaitu 1) jika membeli produk(8) maka juga membeli produk(10) dengan nilai support = 32,5%, nilai confidence = 62%, dan nilai lift ratio = 1,13 2) Jika membeli produk(9) maka juga membeli produk(10) dengan nilai support =32,5%, confidence = 68% dan lift ratio=1,24. Sehingga dapat membantu pihak dari CV. Nirwana Abadi untuk mengetahui produk yang paling laku terjual, jarang dibeli dan yang kurang laku.]]>
<![CDATA[Sistem Informasi Dan Pelayanan E-tiket Berbasis Website Menggunakan Algoritma FIFO Pada Kawasan Wisata Trenggalek ]]>
<![CDATA[Jayanto, Andin Dwi]]>;
<![CDATA[Niswatin, Ratih Kumalasari]]>;
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.949
<![CDATA[Banyaknya tempat wisata di kabupaten Trenggalek membuat pihak pengelola kesulitan terutama dalam hal pengelolaan tiket. Pengelolaan tiket secara manual dan tidak terpusat juga menyulitkan pihak pengelola dalam melakukan pendataan dan laporan. Hal ini mendorong penulis untuk melakukan penelitian sekaligus terobosan untuk mengatasi masalah tersebut. Sistem e-tiket dirasa mampu dan cocok sebagai solusi untuk masalah tersebut. Selain sistem e-tiket penulis juga menggunakan algoritma FIFO (First In First Out), dimana algoritma ini digunakan untuk menerapkan disiplin antrian yang tidak berprioritas. Algoritma ini menggunakan struktur data. FIFO sendiri merupakan algoritma yang bersifat berurutan dan bergiliran namun tetap pada alur atau jalurnya sesuai dengan yang pertama kali masuk dan kemudian diproses sesuai dengan giliran. Aplikasi ini berbasis web dimana akan menyasar segala lapisan masyarakat sebagai target pasarnya. Dari hasil implementasi, aplikasi dapat mengatasi masalah pada objek wisata di wilayah kabupaten Trenggalek dimana pengunjung dapat memesan tiket secara online serta melakukan pembayaran dan dapat menyimpan tiket cetak di gadget masing-masing. Aplikasi ini dapat menampilkan informasi dan melakukan pengelolaan sistem pemesanan e-tiket secara responsive sesuai dengan kebutuhan pengunjung.]]>
<![CDATA[Penerapan Content Based Image Retrieval Untuk Pengenalan Jenis Ikan Koi ]]>
<![CDATA[Hanggara, Nazil Rizqi]]>;
<![CDATA[Niswatin, Ratih Kumalasari]]>;
<![CDATA[Kasih, Patmi]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.950
<![CDATA[Ikan Koi merupakan salah satu ikan hias yang menarik. warna dan motif nya yang beragam membuat ikan ini banyak diburu penggemar untuk menghias keindahan rumah ataupun hanya sekedar kesenangan. Banyaknya jenis saat ini juga menjadi masalah baru bagi orang awam untuk mengenali jenis Ikan Koi. Membangun sistem pengenalan jenis berdasarkan citra bisa dijadikan solusi dari permasalahan. Content-Based Image Retrieval (CBIR) merupakan suatu metode yang dikembangkan dari image retrieval untuk mencari gambar dari suatu database gambar yang besar. Gambar Koi pada CBIR akan dilakukan perhitungan dengan Convolutional Neural Network untuk mendapatkan fitur dari gambar kemudian dilakukan perbandingan kemiripan dengan algoritma Euclidean Distance untuk mendapatkan Hasil dari aplikasi pengenalan jenis ikan Koi ini yaitu urutan citra dari database Koi dimulai dari yang memiliki tingkat kemiripan paling tinggi dengan gambar query. Penelitian ini menggunakan 80 citra dataset dari 4 jenis ikan Koi. Pengujian dari penelitian ini dilihat dari kemampuan membedakan citra koi atau bukan dan dihitung dari persentase data sesuai yang di retrieval dengan hasil yang didapat yaitu mencapai 65%.]]>
<![CDATA[Analisa Perbandingan Algoritma Euclidean Dan Manhattan Distance Dalam Identifikasi Wajah ]]>
<![CDATA[Azis, Abdul]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Setiawan, Ahmad Bagus]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.951
<![CDATA[Wajah merupakan bagian muka kepala pada manusia dari dahi sampai dagu. Wajah berguna untuk mengenali individu dengan cara natural dan paling umum. Selain mengurangi kecurangan siswa, guru atau karyawan dan pemakaian fingerprint secara bergantian yang sangat beresiko menularnya covid-19, presensi dengan pengenalan wajah akan lebih aman dan tersistem. Penelitian ini menggunakan metode Local Binary Patterns (LBP) dalam ekstraksi fitur, sedangkan untuk klasifikasi membandingkan akurasi algoritma perhitungan jarak yaitu Euclidean dan Manhattan yang diterapkan pada proses pengujian dengan beberapa skenario jumlah data training dan data testing. Hasil akurasi tertinggi terdapat pada algoritma euclidean distance yang mencapai 100%, dibandingkan dengan algoritma manhattan distance yang hanya mencapai 85%. Semakin banyak data latih yang digunakan, semakin tinggi tingkat akurasi pengujian.]]>
<![CDATA[Pengenalan Tulisan Tangan Aksara Jawa Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) dan Euclidean Distance ]]>
<![CDATA[Hamzah, Saiful]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.952
<![CDATA[Perkembangan teknologi di era digital seperti sekaran mengalami kemajuan yang sangat pesat sehingga hal itu bisa dibuktikan dengan adanya banyak softwareang sangat bermanfaat dibidang pendidikan dan kebudayaan sebagai media belajar,salah satu perkembangan teknologi dibidang software adalah teknologi pengolahan citra yang di gunakan untuk pengenalan tulisan tangan aksara jawa. Sistem yang dibuatertujuan untuk membantu mengenali pola tulisan tangan aksara jawa dengan menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ) dan Euclidean Distance. Konsep dasar dari Metode Learning Vector Quantization (LVQ) dan Euclidean Distance adalah identifikasi fase penting dalam karena setiap huruf mempunyai keunikan tersendiri sehingga membedakan dirinya dari huruf yang lain. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, disimpulkan persentase akurasi yang mendekati dengan hasil sebenarnya hingga 66,66 %.]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Diaknosis Kerusakan Amplifier dengan Metode Case Based Reasoning (CBR) ]]>
<![CDATA[Pangestu, Mohamad Inung]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Wulaningrum, Resty]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.953
<![CDATA[Amplifier adalah sebuah komponen elektronika yang tersusun dari beberapa komponen diantaranya seperti resistor, transistor, diode. Amplifier digunakan sebagai penguat daya dari signal input untuk diteruskan ke speaker. Namun dalam pemakaiannya amplifier juga dapat mengalami kendala atau kerusakan, kerusakan yang sering terjadi biasanya seperti dengung, suara kecil, suara speaker menjadi pecah dan masih banyak lagi. dalam bidang ini tidak semua individu paham akan mekanisme cara kerja dari amplifier. Hal ini dibutuhkannya sebuah sistem yang dapat membantu masyarakat awan yang kurang mengerti tentang amplifier agar dapat memerbaiki kerusakan yang terjadi. Untuk itu dibuatkah sebuah sistem diaknosis kerusakan pada amplifier dengan metode Case Based Reasoning (CBR). Dengan memberikan sebuah gejala-gejala kerusakan yang dialami serta solusi dari gejala-gejala yang telah dipilih. Cara kerja dara metode Case Based Reasoning (CBR) ini adalah membandingkan gejala yang dipilih dengan gejala dalam database sesuai dengan bobot yang telah diberikan. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dan uji coba secara langsung dengan pakar sebanyak 15 kali data uji diperoleh tingkat persentasi keberhasilan diaknosa sebesar 80%, sehingga dapat diartikan penggunaan metode ini sangat mungkin untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi pada Amplifier]]>
<![CDATA[Sistem Pakar Penyakit Dan Hama Pada Bawang Merah ]]>
<![CDATA[Cahyono, Eko Nur]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Setiawan, Ahmad Bagus]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.954
<![CDATA[Bawang merah adalah komoditas hortikultura dengan nilai ekonomi yang tinggi. Nilai ekonomi bawang merah yang tinggi menjadi peluang bagi petani untuk menghasilkan keuntungan yang cukup besar. Akan tetapi bertani bawang merah memiliki banyak resiko. Resiko tersebut berupa hama atau penyakit yang mudah menyerang tanaman bawang merah tersebut. Selain serangan hama atau penyakit, produktivitas tanaman bawang merah yang rendah menjadikan tanaman bawang merah cukup sulit untuk di budidayakan dan terkadang petani mengalami gagal panen. Dari permasalahan tersebut, diperlukannya sebuah system yang membantu petani dalam mendiagnosa penyakit pada tanaman bawang merah, system tersebut mampu menjadi aternatif dalam usaha memecahkan permasalah bawang merah terkait hama bawang merah, maka dibuatlah sistem untuk memudahkan petani bawang merah terutama pada pemula mengidentifikasi jenis penyakit atau hama dengan judul sistem pakar mengidentifikasi penyakit hama pada bawang merah. Sistem dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan berbasis web. Dari hasil pembuatan apilkasi ini, sangat mempermudah para petani untuk mengetahui jenis penyakit dan hama, serta menentukan cara pengatasi secara cepat dan tepat.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Emosi Pada Wajah Dengan Menggunakan K-MEANS Clustering dan KDEF ]]>
<![CDATA[Zuhal, Nadya Khalisah]]>;
<![CDATA[Pamungkas, Danar Putra]]>;
<![CDATA[Wulaningrum, Resty]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.955
<![CDATA[Marah adalah bagian dari emosi dasar manusia yang disebabkan oleh depresi dan stress. Marah itu terpicu pada satu tujuan dimana seseorang yang sudah membuatnya emosi yang tidak bisa mereda dengan sekejap saja. Tetapi, marah itu akan mereda disaat kita sudah melupakan semua yang mereka perbuat kepada kita. Penelitian ini menggunakan dataset Karolinska Directed Emotional Faces (KDEF). Data akan diperhitungkan dalam metode K-Means Clustering untuk mengetahui hasil tingkat keakurasian. Tingkat keakurasian atau keberhasilan mencapai 38,89%.]]>
