Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Jumlah Kepala Sekolah dan Guru Menurut Kelompok Umur Provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Timur, Jawa Tengah Tahun 2023/2024 Adrian Rovino Wibowo; Bayu Satrio; Khalil Akbar; Rifki Firgiawan
OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Sains Vol 3 No 11 (2024): OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer Dan Sains
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Apart from that, this journal also explores the number of school principals and teachers in Indonesia divided into four provinces: DKI Jakarta, West Java, Central Java and East Java based on age groups. By carrying out a try out analysis using the calculation of the average, median number of school principals and teachers in all age groups. To emphasize the results, data visualization trials were carried out using histograms, frequency polygons, and ogives as colored distribution to show the number of teaching staff in the future. In this way, it is hoped that it can provide an age profile of teaching staff in the.
RANCANG BANGUN LANDSLIDE EARLY WARNING SYSTEM (LEWS) BERBASIS WIRELESS SENSOR NETWORK MENGGUNAKAN ESP32 DAN LORAWAN Bayu Satrio; Agustina Rachmawardani; Agustya Adi Martha; Dwi Indra Prasetyo
Joint Prosiding IPS dan Seminar Nasional Fisika Vol. 14 No. 1 (2026): Joint Prosiding IPS dan Seminar Nasional Fisika
Publisher : Program Studi Pendidikan Fisika dan Program Studi Fisika Universitas Negeri Jakarta, LPPM Universitas Negeri Jakarta, HFI Jakarta, HFI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/03.1401.FA10

Abstract

Tanah longsor merupakan bencana geologis yang berdampak signifikan terhadap keselamatan manusia dan infrastruktur, sehingga diperlukan sistem peringatan dini yang andal. Penelitian ini mengembangkan prototipe Landslide Early Warning System (LEWS) berbasis Wireless Sensor Network (WSN) untuk memantau parameter tanah secara real-time menggunakan tiga node sensor. Masing-masing node dilengkapi dengan sensor akselerometer MPU9250 dan sensor kelembapan tanah kapasitif. Komunikasi antar node dan base station menggunakan protokol LoRaWAN, sementara pengiriman data ke server dilakukan melalui WiFi dengan protokol MQTT. Data ditampilkan melalui antarmuka web berbasis Laravel dan dikirim sebagai notifikasi ke Telegram. Pengujian dilakukan melalui dua simulasi. Pertama, uji komunikasi LoRa menunjukkan jangkauan hingga 100 meter dengan nilai RSSI antara −46 dBm hingga −74 dBm. Kedua, simulasi deteksi longsor menunjukkan lonjakan Peak Ground Acceleration (PGA) mencapai 0.4–0.5 g secara serempak di ketiga node, sebelum kembali ke nilai normal < 0.1 g. Pengamatan kelembapan tanah menunjukkan kestabilan data antara 45%–55. Hasil membuktikan bahwa sistem WSN-LEWS mampu melakukan pemantauan dan transmisi data secara andal, serta memberikan deteksi dini terhadap indikasi longsor melalui perubahan percepatan dan kelembapan tanah.