Articles
<![CDATA[IMPLEMENTASI METODE 2D-PCA UNTUK MENGIDENTIFIKASI CITRA TANDA TANGAN MIRING ]]>
<![CDATA[Didik Tri Setiawan]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 1 No. 1 (2017): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-I Tahun 2017 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v1i1.441
<![CDATA[Pencocokan tanda tangan merupakan salah satu kegiatan untuk melakukan pengesahan keaslian. Pemeriksaan secara manual dirasa kurang efisien karena menghadapi masalah pada kejelian dan ketelitian mata pemeriksa serta tanda tangan manusia yang umumnya identik namun tidak sama dari segi bentuk maupun kemiringannya. Pencocokan tanda tangan otomatis melalui sistem komputer sangat perlu dilakukan agar identifikasi tanda tangan dapat lebih cepat dan akurat. Metode 2D-PCA digunakan untuk ekstraksi tanda tangan dengan berbagai kemiringan serta menggunakan Euclidean Distance untuk untuk mencari kemiripan tanda tangan. Dari hasil uji coba yang dilakukan tingkat akurasi tertinggi identifikasi tanda tangan miring diperoleh dari data training dengan kemiringan 22.5° yang diujikan dengan data testing 45° dengan hasil 88%.]]>
<![CDATA[Expert System For AC Central Diagnostics Using The VB-Based Forward Chaining Method ]]>
<![CDATA[Imam Machfudin]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>;
<![CDATA[Danang Wahyu Widodo]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 3 No. 1 (2019): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-III Tahun 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v3i1.538
<![CDATA[Seiring dengan berjalannya waktu dan teknologi harus diakui masih terbatasnya kualitas sarana dan prasarana pendidikan di Indonesia ditambah lagi kondisi demografis Indonesia yang merupakan kendala dalam proses pemerataan mutu pendidikan. Ketidakmeratan mutu pendidikan ini dipengaruhi antara lain ketersedian materi penunjang pelajaran baik buku maupun alat peraga pelajaran. Karena hal tersebut aplikasi ini dirancang guna membantu pekerjaan teknisi khususnya taknisis ac central dalam mendiagnosis kerusakan pada AC Central. Aplikasi ini dikembangkan dengan menggunakan perangkat lunak Microsoft Visual Basic 6.0, dan Ms Acces Aplikasi ini dirancang untuk mempermudah para teknisi AC Central untuk melakukan pekerjaan supaya lebih cepat mengetahui kerusakan sebuah AC Central. Seluruh gejala kerusakan, penyebab kerusakan, dan solusi penangannya sudah terdapat dalam database. User dapat langsung mendiagnosis kerusakan AC Central dengan langsung membuka aplikasi dan menjawab beberapa rule pertnyaan yang merupakan gejala yang timbul. Setelah menyelesaikan pertanyaan yang tertera dalam aplikasi, user dapat menemukan solusi dan penanganannya.]]>
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Pegawai Berprestasi Di Kemenag Kab Tulungagung Dengan Menerapkan Metode AHP ]]>
<![CDATA[Tanggon Maulana Mahardika]]>;
<![CDATA[Ahmad Bagus Setiawan]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.916
<![CDATA[Sistem Pendukung Keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis computer yang telah dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam sebuah instansi ataupun organisasi. Pegawai merupakan salah satu faktor penting bagi suatu instansi, pemilihan pegawai berprestasi adalah salah satu cara yang digunakan oleh kementrian agama sebagai suatu bentuk penghargaan terhadap pegawai yang dianggap melaksanakan kinerja yang memuaskan, sistem yang berjalan di Kemenag Kab. Tulungagung ini sendiri masih dilakukan secara manual sehingga rentan terpengaruh subjektivitas manusia dan salah satu kelemahan yang utama adalah tidak dapat digunakannya dalam menilai seberapa besar kontribusi dan produktivitas para ASN terhadap sebuah organisasi. Oleh karena itu dengan digunakannya sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode analytical hierarchy process ini diharapkan dapat memudahkan penilaian pegawai berprestasi dan mempercepat pengolahan data di kantor Kemenag Kab Tulungagung agar penilaian dapat berjalan lebih baik dan objektif.]]>
<![CDATA[Sistem Pemesanan E-Cafe Berbasis Android Dengan Menggunakan Metode FIFO ]]>
<![CDATA[Dwi Fikri Haika]]>;
<![CDATA[Ahmad Bagus Setiawan]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.919
<![CDATA[Di era perkembangan teknologi yang semakin maju seprti saat ini membuat masyarakat membutuhkan suatu sistem yang mempermudah pekerjaan , Alasan dari pemilihan sistem operasi cafe sebagai dasar dari penyusunan proposal adalah karena ditemukannya hal yang dapat diperbaiki dalam berjalannya sebuah Caffe. Hal tersebut meliputi proses pemesanan makanan, dan adanya cacat dalam transaksi di mana penjual tidak menerima bayaran dari pembeli dan lamanya mengantri pada saat memesan. Alasan penggunaan metode FIFO di dalam pembuatan aplikasi ini karena Selain banyak kelebihan seperti nilai biaya persediaan disajikan secara actual dan relevan , Dengan sistem ini diharapkan akan menghasilkan sebuah aplikasi yang membantu dalam pemesanan , meliputi pemilihan menu yang mudah dan transparan , dan mengurangi antrian saat pemesanan.]]>
<![CDATA[Analisa Perbandingan Algoritma Euclidean Dan Manhattan Distance Dalam Identifikasi Wajah ]]>
<![CDATA[Abdul Azis]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>;
<![CDATA[Ahmad Bagus Setiawan]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 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[Saiful Hamzah]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 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[Mohamad Inung Pangestu]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>;
<![CDATA[Resty Wulaningrum]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 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[Eko Nur Cahyono]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>;
<![CDATA[Ahmad Bagus Setiawan]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 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[Nadya Khalisah Zuhal]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>;
<![CDATA[Resty Wulaningrum]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 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%.]]>
<![CDATA[Implementasi Ekstraksi Ciri Filter Gabor Dan Ann Dalam Klasifikasi Citra Wajah ]]>
<![CDATA[Anis Nur Rohmah]]>;
<![CDATA[Danar Putra Pamungkas]]>;
<![CDATA[Ahmad Bagus Setiawan]]>
<![CDATA[ Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 5 No. 1 (2021): Seminar Nasional Inovasi Teknologi 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Nusantara PGRI Kediri ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29407/inotek.v5i1.956
<![CDATA[Klasifikasi usia manusia menggunakan citra wajah perlu ditangani dengan lebih akurat agar memudahkan sistem dalam pengenalan usia manusia. Banyak kesulitan ditemukan saat pengenalan usia, karena wajah memiliki tekstur yang berbeda seperti ekspresi, penuaan, variasi kumis dan sebagainya. Metode Filter Gabor dikenal sebagai detektor ciri citra yang berhasil dan memiliki kemampuan mengeliminasi parameter yang dapat mengganggu dalam proses pengenalan. Dengan menggunakan metode Filter Gabor yang terbukti handal digunakan untuk memecahkan masalah agar pengenalan usia berdasarkan wajah dapat dilakukan dengan lebih akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Filter Gabor dan Artificial Neural Network pada masalah pengenalan usia berdasarkan citra wajah berhasil mendapatkan akurasi yaitu sebesar 86% saat proses pengujian. Dengan demikian penerapan metode Filter Gabor dan Artificial Neural Network pada masalah pengenalan usia berdasarkan citra wajah cukup akurat, dan dapat diimplementasikan.]]>
