cover
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)
ISSN : 25803336     EISSN : 25497952     DOI : https://doi.org/10.29407/inotek
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)
Articles 1,283 Documents
Sistem Rekomendasi Makanan Untuk Diet Rendah Garam Menggunakan Metode Weighted Product Tasia, Anas; Farida, Intan Nur; Wijayanti, Endah Tri; Kasih, Patmi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 2 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i2.4976

Abstract

Garam merupakan salah satu bahan makanan yang harus dikurangi konsumsinya dalam pelaksanaan diet rendah garam. Diet rendah garam sendiri, merupakan salah satu diet yang dilakukan oleh penderita hipertensi dalam upaya pengendalian tekanan darah agar tetap stabil. Salah satu kendala dalam diet rendah garam adalah kurangnya tingkat kepatuhan terhadap pembatasan konsumsi garam atau natrium. Dari permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem yang dapat memberikan rekomendasi makanan untuk diet rendah garam. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem rekomendasi makanan untuk diet rendah garam. Pada penelitian ini menggunakan metode Weighted Product yang berfungsi sebagai alat untuk melakukan perankingan menu makanan yang berjumlah 15 sebanyak paket. Dari diadaknnya penelitian ini telah berhasil membuat sistem rekomendasi makanan untuk diet rendah garam menggunakan metode Weighted Product.
Analisis Antarmuka Pengguna pada Website UMKM (Sareng x Zodain) Putra, Regi Candra Purnama; Sholikhin, Ahmad Zen; Bhakti, Ikrar Nusa; Syafa’at, Achmadhin Tristan; Lukman, M. Abi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4977

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis kekurangan website Sareng x Zodain. Dengan menggunakan metode heuristik Nielsen. Heuristik Nielsen diterapkan untuk mengevaluasi website, kemudian website diamati dan dianalisis berdasarkan heuristik tersebut. Dari hasil penelitian masih ada temuan kekurangan dari fitur website ini, ditemukan kekurangan pada website yaitu tidak dapat melakukan order secara langsung melalui website tetapi harus melalui platform lain yang mana akan merugikan waktu pelanggan. Namun sejauh ini penelitian pada penjualan di Website Sareng x Zodain. Secara keseluruhan tertata dengan baik, Berdasarkan kekurangan yang diidentifikasi, diajukan rekomendasi untuk perbaikan pada website.
Perbandingan Metode Algoritma Decission Tree dan K-Nearest Neighbors untuk Memprediksi Kualitas Air yang dapat dikonsumsi Fitriono, Deri; Wardani, Saylendra Arga; Varuq, M Nizar Bahri Al; Ristyawan, Aidina; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4978

Abstract

Air merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi mahkluk hidup termasuk manusia, namun tidak semua air aman untuk dikonsumsi, sehingga perlu adanya identifikasi terkait kualitas air yang baik untuk dikonsumsi. Oleh karena itu sangat penting mengembangkan strategi yang tepat untuk memprediksi atau meramlkan kualitas air yang dapat dikonsumsi. Pada penelitian ini akan menggunakan perhitungan Decission Tree dan K-Nearest Neigbors untuk klasifikasi sifat air yang layak dikonsumsi. Kualitas air yang baik sangat penting untuk kesehatan manusia, dan prediksi yang akurat dapat membantu orang memilih jumlah air yang tepat untuk diminum. Kedua algoritma ini akan dilakukan perbandingan pada proses klasifikasi data untuk mengetahui metode mana yang paling akurat, dilihat dari tingkat akurasi yang paling tinggi. Hasil penelitian ini menunjukkan metode Decision Tree sebesar 75.69%, sedangkan metode K-nearest Neighbors memiliki tingkat akurasi sebesar 79,39%, yang merupakan metode yang paling baik untuk klasifikasi data
Penggunaan Algoritma KNN dalam Deteksi Awal Kanker Paru-Paru Menggunakan Data Medis Mustofa, Mohammad Annan Makruf; Wahiid, Hermawan Nur; Islami, Bifadhlillah Marsheila; Ristyawan, Aidina; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4979

Abstract

Kanker paru-paru menjadi momok menakutkan dengan tingkat kematian tinggi. Deteksi dini menjadi kunci untuk meningkatkan peluang hidup pasien. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji penggunaan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dalam mendeteksi kanker paru-paru stadium awal melalui analisis data medis. Algoritma KNN dipilih karena kesederhanaan dan kinerjanya dalam mengklasifikasikan data kompleks. Data yang digunakan mencakup berbagai parameter medis, seperti ID pasien, umur, jenis kelamin, polusi udara, penggunaan alkohol, alergi debu, risiko genetik, dan penyakit paru-paru kronis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma KNN mencapai tingkat akurasi tinggi dalam deteksi dini kanker paru-paru dengan pengaturan parameter K yang optimal. Temuan ini menunjukkan potensi besar algoritma KNN dalam aplikasi klinis untuk deteksi dini kanker paru-paru, yang dapat diimplementasikan dalam sistem pendukung keputusan medis untuk meningkatkan diagnosa dan intervensi dini.
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Manusia Di RSUD Dr. Soedono Madiun Pratama, Dieky Septhian Rastra; Mahdiyah, Umi; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4980

Abstract

RSUD dr. Soedono Madiun menjadi rumah sakit rujukan daerah dengan penerapan sistem rujukan regional di Jawa Timur yang menjangkau lingkup tugas Badan Perwakilan Wilayah I (Baperwil) di Madiun. RSUD dr. Soedono Madiun melayani berbagai kondisi kesehatan terutama mata, namun tingginya jumlah pasien dan terbatasnya jam buka poli mata menyebabkan antrian panjang dan diagnosa yang lambat. Sistem pakar berbasis teknologi informasi dibuat bertujuan supaya dapat membantu mendiagnosa penyakit mata dengan cepat dan mampu memberikan penanganan awal sebelum konsultasi dengan profesional medis. Gejala penyakit mata diklasifikasikam menggunakan agoritma machine learning, sehingga dapat meningkatkan aksesibilitas dan efisiensi pelayanan. Hasil pengujian dalam penelitian ini dari 124 data rekam medis mendapatkan nilai akurasi 78.95% dengan menggunakan metode naive bayes.
Penggunaan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Data Diabetes Pada Wanita Sahira, Maha Shelin; Putri, Fitria Dessela; Ristyawan, Aidina; Daniati, Erna
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4981

Abstract

Diabetes adalah kadar gula darah yang tinggi atau di atas nilai normal, dalam menguji berbagai metode pada kumpulan data yang relevan adalah salah satu cara untuk menentukan metode klasifikasi yang tepat untuk mengelola diabetes. Dalam penelitian ini, masalah yang diangkat adalah bagaimana mengukur kinerja metode klasifikasi dalam mengelola diabetes yang tidak dikontrol dengan baik. Selama proses klasifikasi, algoritma K-Nearest Neighbor dan tools yang digunakan RapidMiner untuk menguji nilai accuracy, class precision, dan class recall dari data yang digunakan dalam penelitian ini. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari dataset diabetes Kaggle. Oleh karena itu, algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes pada wanita dapat digunakan karena proses seleksinya cepat, metodenya mudah dipahami, dan memiliki nilai akurasi yang baik (79.93%), ketepatan kelas (78.19%), dan recall kelas 96.45%.
Penilaian Otomatis Cerdas Cermat Menggunakan Basis Data Sinonim Kata Dan Cosine Similarity Triosaputra, Johan Rizky; Sanjaya, Ardi; Sahertian, Julian
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4982

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi 'Cerdas Cermat' yang dapat mengevaluasi jawaban siswa dengan mengukur kemiripan antara jawaban siswa dan kunci jawaban menggunakan metode cosine similarity dan database sinonim. Metode yang digunakan meliputi preprocessing teks, pengubahan kata menjadi sinonim, serta perhitungan cosine similarity berdasarkan ID sinonim yang diambil dari database. Hasil akhir yang dihasilkan adalah presentase kemiripan antara jawaban siswa dengan kunci jawaban menggunakan metode cosine similarity yang dibantu menangani variasi kata yang berbeda namun satu makna menggunakan proses basis data sinonim kata.
Rekomendasi Pendukung Keputusan Pemilihan Matakuliah Dengan Kombinasi Dari Metode MOORA dan TOPSIS Darmawan, Budi; Pamungkas, Danar Putra; Mahdiyah , Umi
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4983

Abstract

Pemilihan mata kuliah pilihan di perguruan tinggi memiliki dampak signifikan terhadap perjalanan akademik dan karir mahasiswa. Penelitian ini menganalisis kombinasi metode MOORA dan TOPSIS dalam pemilihan mata kuliah untuk semester kelima. Hasilnya menunjukkan bahwa integrasi metode ini menghasilkan hasil yang sesuai. Analisis Mean Squared Error (MSE) menunjukkan pengurangan tingkat kesalahan dari metode TOPSIS. Penggunaan metode MOORA tunggal menghasilkan nilai MSE sebesar 0,000313867, sementara metode TOPSIS menunjukkan nilai 0,004856889. Integrasi metode MOORA dan TOPSIS meningkatkan kinerja pengukuran kesalahan (MSE) dari metode TOPSIS, dengan nilai akhir 0,001535556.
Komparasi Algoritma MLP+LBP dan CNN Sebagai solusi Inovatif Untuk Deteksi Dini Korosi Aohana, Mizanul Ridho; Bimantoro, Fitri; Hidhayah, Ratu Nisful Laily; Swanjaya, Daniel
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4984

Abstract

Logam dan bahan lain seperti logam dapat mengakibatkan kerugian finansial besar dan bahaya bagi keselamatan umum terutama pekerja di dunia industri seperti industri perkapalan, tambang dan logam. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatakan efektivitas deteksi dini korosi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang mengguankan metode Multi-Layer Perceptron (MLP) dikombinasikan dengan Local Binary Pattern (LBP) sebagai teknik ekstraksi fitur. Dataset pada penelitian ini terdiri dari 1630 gambar korosi dan non-korosi yang diperoleh melalui scraping Google Image. Model CNN yang diusulkan menunjukkan akurasi deteksi sebesar 85,16% dan Area Under Curve (AUC) sebesar 91,63%. Ini lebih baik daripada MLP+LBP, yang menunjukkan akurasi 84,92% dan AUC 91,52%. Meskipun perbedaan ini relatif kecil, hal menarik terletak pada jumlah parameter yang digunakan oleh CNN lebih kecil (1.594.337) jika dibandingkan dengan MLP+LBP (6.558.650). Hasil ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan, CNN lebih baik dan efisien dalam mendeteksi korosi.
Sistem Pakar Identifikasi Tipe Kecerdasan Anak Dengan Metode Certainty Factor Antika, Firma Fuji Rinti; Helilintar, Risa; Dara, Made Ayu Dusea Widya
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 8 No. 1 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/inotek.v8i1.4985

Abstract

Memahami berbagai jenis kecerdasan anak memungkinkan pendidik dan orang tua merancang pendekatan pembelajaran yang lebih efektif. Kecerdasan, yang didefinisikan sebagai kemampuan belajar dan berpikir, membantu individu menyelesaikan masalah dengan cepat. Guru yang kompeten sangat penting bagi perkembangan anak-anak di taman kanak-kanak. Namun, rasio guru-anak yang tinggi membuat identifikasi kecerdasan individu menjadi sulit dan identifikasi manual membutuhkan waktu lama. Kecerdasan majemuk Howard Gardner mencakup sembilan kecerdasan: linguistik, matematis-logis, spasial, musikal, kinestetik, interpersonal, intrapersonal, naturalis, dan eksistensial. Sistem ini dirancang dengan tujuan untuk mengidentifikasi kecerdasan anak dengan menggunakan certainty factor yang merupakan suatu metode untuk membuktikan suatu fakta pasti atau tidak pasti dalam bentuk metrik yang biasa digunakan dalam sistem pakar. Tingkat akurasi sistem pakar dalam mengidentifikasi tipe kecerdasan anak mencapai 93,38%, berdasarkan hasil pengujian.

Page 87 of 129 | Total Record : 1283


Filter by Year

2017 2025


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