IRPI Publisher Journals (Institute of Research and Publication Indonesia)
Not a member yet
1012 research outputs found
Sort by
Implementasi Sensor GY-302 BH1750 untuk Penyesuaian Intensitas Cahaya pada Tanaman Selada dan Sawi Hidroponik: Implementation of the GY-302 BH1750 Sensor for Adjusting Light Intensity in Hydroponic Lettuce and Mustard Plants
No full textPenelitian ini mengimplementasikan sistem pengendalian intensitas cahaya otomatis untuk tanaman hidroponik selada dan sawi menggunakan sensor GY-302 BH1750, mikrokontroler ESP32, dan driver BTS7960. Sistem dirancang untuk secara otomatis mengatur intensitas cahaya sesuai kebutuhan spesifik masing-masing tanaman melalui mekanisme kontrol PWM. Pengujian dilakukan selama 8 jam dengan interval pencatatan per jam untuk dua mode tanaman berbeda. Hasil menunjukkan sistem berhasil mempertahankan intensitas cahaya pada rentang di bawah 3000 lux untuk tanaman sawi dan 4850-7890 lux untuk tanaman selada dengan akurasi tinggi dan stabilitas yang konsisten. Sistem ini terbukti mampu meningkatkan efisiensi energi hingga 40% dibandingkan sistem pencahayaan konvensional melalui penyesuaian intensitas yang presisi. Implementasi push button sebagai selector mode tanaman bekerja optimal dengan respon transisi yang cepat tanpa gangguan operasional. Temuan penelitian mengindikasikan bahwa sistem ini dapat menjadi solusi efektif untuk optimasi pertumbuhan tanaman hidroponik dengan konsumsi energi yang minima
Pengembangan Sistem Rekam Medis Digital Multiplatform Berbasis Tauri Framework: Development of a Cross-Platform Digital Medical Record System Based on the Tauri Framework
No full textPeraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 24 Tahun 2022 mewajibkan seluruh fasilitas pelayanan kesehatan untuk menerapkan sistem Rekam Medis Elektronik (RME). Namun, tingkat adopsi RME di Indonesia masih rendah, di mana pada tahun 2022 hanya sekitar 40% dari 2.800 rumah sakit yang telah mengimplementasikannya. Klinik Unimuda Medical Center (UMC) masih menghadapi kendala pencatatan medis manual yang menyebabkan keterlambatan layanan dan potensi kesalahan data. Penelitian ini menawarkan solusi melalui pengembangan sistem rekam medis digital berbasis framework Tauri sesuai standar SATUSEHAT untuk mendukung digitalisasi pencatatan medis di Klinik UMC. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa Go, basis data PostgreSQL, dan integrasi Redis untuk manajemen sesi, dengan penerapan Clean Architecture pada backend serta Feature-Driven Layered Architecture pada frontend. Antarmuka pengguna dibangun menggunakan framework Tauri agar dapat berjalan lintas platform berbasis teknologi web. Metode yang digunakan adalah Waterfall dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian menggunakan Black-Box dan UAT. Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur utama berjalan sesuai spesifikasi, mampu memenuhi kebutuhan dan kepuasan pengguna. Sistem terbukti stabil, responsif lintas perangkat, mudah dikembangkan, dipelihara dan didistribusikan, serta menjadi langkah awal transformasi digital menuju ekosistem kesehatan nasional SATUSEHAT
Identifikasi Gerakan Shalat Menggunakan Model Klasifikasi Convolutional Neural Network dengan Pengolahan Citra Prewitt dan Morphology: Identification of Prayer Movements Using Convolutional Neural Network Classification Model and Prewitt and Morphology Image Processing
No full textGerakan shalat menurut sunnah harus dilakukan dengan tepat. Gerakan shalat dapat dipelajari dengan guru agama agar gerakannya tepat, namun banyak orang yang membutuhkan waktu lebih lama atau mencari guru agama yang dapat mengajarkannya. Untuk itu, diperlukan suatu sistem pembelajaran yang dapat membantu mengenali gerakan shalat, khususnya gerakan takbir. Penelitian ini berfokus pada gerakan takbir berdasarkan kitab Fiqih Sholat Seperti Nabi karya Syeikh Albani. Penelitian ini berfokus pada peningkatan akurasi pendeteksian gerakan takbir menggunakan metode pengolahan citra berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan operator Prewitt dan operasi morfologi. Pada tahap awal, operator Prewitt diterapkan untuk mendeteksi tepi gerakan pada citra grayscale, yaitu dengan menonjolkan kontur gerakan tangan saat takbir. Kemudian, dilakukan operasi morfologi seperti dilatasi dan erosi untuk menghaluskan citra dan mengurangi noise, sehingga memperjelas tepi gerakan yang terdeteksi. Citra yang dihasilkan menjadi input bagi model CNN yang dilatih menggunakan teknik transfer learning. Dengan pendekatan ini, model CNN memperoleh akurasi sebesar 89,2% dalam mendeteksi gerakan takbir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi operator Prewitt, operasi morfologi, dan CNN efektif meningkatkan akurasi klasifikasi gerakan sholat dan memberikan kontribusi baru pada pengenalan gerakan sholat menggunakan metode pemrosesan gamba
Pengunaan Barcode dalam Sistem Inventory Modern untuk Meningkatkan Akurasi dan Kecepatan Operasional: Utilization of Barcode Technology in Modern Inventory Systems to Enhance Accuracy and Operational Efficiency
No full textPengelolaan stok di gudang sering menghadapi tantangan seperti kesalahan pencatatan, inefisiensi proses, dan kurangnya transparansi data. Untuk mengatasinya, penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan aplikasi inventory berbasis barcode guna meningkatkan efisiensi dan akurasi operasional. Aplikasi dilengkapi dengan fitur seperti pendaftaran produk, pemindaian barcode untuk barang masuk dan keluar, serta pencatatan riwayat transaksi secara real-time dan terintegrasi. Teknologi barcode memungkinkan pencatatan otomatis yang dapat mengurangi kesalahan manusia dan mempercepat proses pengelolaan stok. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Prototyping, yang memungkinkan pengembangan sistem dilakukan secara bertahap melalui pembuatan model awal dan penyempurnaan berkelanjutan berdasarkan umpan balik pengguna. Pendekatan ini sesuai diterapkan dalam kondisi di mana kebutuhan sistem belum sepenuhnya terdefinisi sejak awal. Studi kasus dilakukan pada sebuah gudang distribusi untuk menguji potensi aplikasi dalam meningkatkan keandalan data dan transparansi pelaporan. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem inventory yang lebih adaptif, akurat, dan efisien di sektor logistik dan distribusi
Implementasi Feature Selection Menggunakan Boruta untuk Peningkatan Akurasi Model Lapser Prediction: Implementation of Feature Selection Using Boruta to Improve the Accuracy of the Lapser Prediction Model
No full textMemprediksi pelanggan lapser menjadi tantangan utama di sektor layanan data yang kompetitif, disertai tingginya biaya akuisisi pelanggan baru. Penelitian ini mengusulkan pendekatan feature selection menggunakan Boruta untuk meningkatkan akurasi model lapser, dengan menerapkan teknik wrapper pada Random Forest. Proses modeling lapser prediction menggunakan algoritma machine learning Gradient Boosting yang dianalisis sebelum dan sesudah seleksi fitur Boruta. Hasil eksperimen pada data menunjukkan bahwa Boruta efektif dalam meningkatkan metrik utama (akurasi, recall, dan AUC). Model Gradient Boosting meraih akurasi hingga 75.10%, recall 74.42%, dan AUC 82.18% setelah menggunakan Boruta. Sebelum menggunakan Boruta nilai akurasi 71.74%, recall 68.74%, dan AUC hanya 77.77%. Temuan tersebut menegaskan bahwa pendekatan yang diusulkan dapat memprediksi lapser secara lebih dini, serta membantu penyusun kebijakan menyusun strategi retensi pelanggan yang lebih efektif, sehingga meminimalkan potensi kerugian dan memperkuat daya saing di pasar
Optimizing IT Governance in BTS.id: A COBIT 2019-Based Analysis of Design Factors
Get PDFEffective IT governance is critical for organizations to align technology with business objectives while ensuring risk management, compliance, and operational efficiency. As a technology-driven company, BTS.id faces challenges in managing IT risks, optimizing governance structures, and ensuring seamless alignment between IT initiatives and business strategy. This study analyzes IT governance implementation at BTS.id using the COBIT 2019 framework, focusing on assessing the organization's governance maturity level and identifying key design factors that influence IT governance effectiveness. The research employs document analysis, interviews, and surveys with key stakeholders to evaluate governance and management objectives, design factors, and capability levels. The findings indicate that while BTS.id has implemented IT governance practices, gaps remain in achieving an optimal governance structure. The highest priority areas include structured IT change management (BAI07), enterprise architecture (APO03), and project management (BAI11, BAI02), while risk management (APO12) and performance monitoring (MEA01) play a crucial supporting role. However, lower-priority governance objectives highlight areas for improvement, particularly in security management, vendor relationships, and compliance monitoring. The study underscores the importance of a structured approach to IT governance, emphasizing continuous performance monitoring, enhanced risk management, and strategic IT alignment
Lighting Modifiers Training In Food Photography For The MSME Fellow Pages Community: Pelatihan Penggunaan Lighting Modifier Untuk Fotografi Makanan Komunitas Fellow Pages
Get PDFSince the COVID-19 pandemic, many small and medium enterprises (SMEs) in the homemade food and beverage sector have emerged as a means to sustain income. One of the main challenges they face is product marketing on social media, particularly in presenting appealing and appetizing food photos. In a previous community service program (PKM), UMKM Fellow Pages received photography training but continued to struggle with lighting and food styling techniques. Therefore, the author extended the training with a specific focus on food photography lighting, aiming to help SMEs produce more attractive and effective product photos for social media. Food has evolved into a form of visual art on social media, where appealing food photos can enhance desirability and appeal. Food photography has a long history, beginning with daguerreotype techniques in the 19th century and evolving into the use of food images in cookbooks and magazines in the 20th century. Today, food photography is a highly effective marketing tool in the digital age. Research indicates that visually appealing images can stimulate consumer desire to purchase. The UMKM Fellow Pages community aims to improve members' skills in lighting techniques through training on the use of lighting modifiers. With improved skills, SMEs can produce sharper, more accurate, and visually attractive product photos. This is expected to enhance product competitiveness in the digital marketplace, build brand identity, and ultimately increase sales and economic well-being
Socialization of Deep Learning Approach in the Digital Era for Teachers in Indonesia: Sosialisasi Pendekatan Pembelajaran Mendalam / Deep Learning di Era Digital bagi Guru di Indonesia
Get PDFThe Deep Learning approach launched by the Ministry of Primary and Secondary Education is an approach that honors and is not a new curriculum outlined in the academic manuscript. However, there is still a lack of understanding about the Deep Learning approach, with some people thinking that Deep Learning is a curriculum, and many teachers still don’t understand how to plan and implement this approach in the classroom. This service in the form of socialization is carried out to provide teachers in Indonesia with an understanding of the implementation of Deep Learning in the digital era. The socialization was conducted online with approximately 800 participants, most teachers from various regions across Indonesia. The steps of the method used in this socialization include planning, the delivery of material, sharing during the Q&A session, and reflection. This socialization helps teachers to get to know and understand Deep Learning. It can be implemented in the classroom, leading to positive changes in the learning process, which improves students’ learning outcomes to achieve the eight graduate profiles. The result of this socialization activity was met with enthusiasm from the participants, as shown by the positive feedback during the event, such as interactive Q&A and responses from the participants, allowing them to mutually enrich each other’s learning, most of whom are teachers
Pelatihan Perawatan Payudara Menuju Sukses ASI Eksklusif di Sidoarjo
Get PDFBreast milk is the perfect food for babies. Breast milk contains essential and complete nutrients that babies need for their growth and development. However, in reality, there are still many mothers who do not provide exclusive breastfeeding due to various factors, one of which is breast milk that is not smooth. Breast care is an effort to launch breast milk production, so that it meets the needs of the baby. The purpose of this activity is to conduct community service by providing breast care training towards exclusive breastfeeding success for breastfeeding mothers in Kalanganyar Village, Sedati, Sidoarjo. Activities include pretest, training, discussion and question and answer, and posttest to evaluate the level of understanding of breastfeeding mothers. After the training, 90% of pregnant women had good knowledgeAir Susu Ibu (ASI) merupakan makanan yang sempurna bagi bayi. ASI mengandung zat gizi penting dan lengkap yang dibutuhkan bayi bagi pertumbuhan dan perkembangannya. Namun kenyataannya masih banyak ibu yang belum memberikan ASI secara eksklusif karena berbagai faktor salah satunya adalah ASI yang tidak lancar. Perawatan payudara merupakan upaya untuk melancarkan produksi ASI, sehingga mencukupi kebutuhan bayi. Tujuan kegiatan ini adalah melakukan pengabdian kepada masayarakat dengan memberikan pelatihan perawatan payudara menuju sukses ASI eksklusif pada ibu menyusui di Desa Kalanganyar, Sedati, Sidoarjo. Kegiatan meliputi pretest, pemberian pelatihan, diskusi dan tanya jawab, serta posttest untuk mengevaluasi tingkat pemahaman ibu menyusui. Setelah dilakukan pelatihan didapatkan 90 % ibu hamil memiliki pengetahuan baik
Analysis of Zoom App User Reviews on Google Play Store Using Recurrent Neural Networks and Gated Recurrent Unit Algorithms
Get PDFThe World Health Organization (WHO) declared COVID-19 a global pandemic on March 11, 2020. Technology is crucial to stop the spread of the virus. Video conferencing applications such as Zoom Cloud Meetings are essential for collaboration and communication as the government issues policies to conduct various activities from home. Zoom was released in January 2013 to become a trendy video conferencing platform until now. However, post-pandemic, the Zoom App faces challenges maintaining user satisfaction due to the reduced need for virtual meetings. This research aims to analyze user reviews of the Zoom app on the Google Play Store using the RNN and Analysis of Zoom App User Reviews on Google Play Store Using Recurrent Neural Networks (RNN) and Gated Recurrent Unit Algorithms (GRU) algorithms, determine which user reviews are positive, negative, and neutral, identify common problems with Zoom for improvement recommendations, and compare the accuracy between the RNN and GRU algorithms. The results showed that out of 5000 reviews, 3728 sentiments were Positive, 1041 sentiments were Negative, and 231 sentiments were Neutral. The RNN algorithm achieved 86% accuracy, 86% precision, 100% recall, and 92% f1-score, while GRU achieved 83% accuracy, 87% precision, 92% recall, and 89% f1-score. Thus, RNN is superior in sentiment classification and most users are satisfied with the app, but negative reviews indicate areas that require improvement. This research provides valuable insights for developers to improve Zoom app features based on user feedback