Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Algoritma

Robot Logistik Berbasis IoT untuk Pengiriman Obat dan Monitoring Pasien Secara Otomatis Yani, Mohamad; Faricha, Anifatul; Rasmana, Susjianto Tri; Akbar, Achmad Syiham; Rizky, Khoiril; Putra, Aditya Firmanda; Syauqi, Fattah Rafif; Subayu, Achmad; Naafilaturrosyidah; Hasintongan, Ferdinand Ronald
Jurnal Algoritma Vol 22 No 1 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-1.2318

Abstract

Kebutuhan akan otomatisasi layanan kesehatan mendorong pengembangan robot logistik berbasis Internet of Things (IoT) untuk pengiriman obat-obatan dan pemantauan pasien, khususnya pada kasus penyakit menular. Studi ini mengembangkan prototipe robot layanan rumah sakit dengan sistem navigasi differential drive dan algoritma Region-Reaching Control (RRC) guna memastikan pergerakan presisi dalam lorong sempit. Robot mendukung dua mode navigasi, yaitu manual melalui remote control dan otomatis berbasis area target. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendekatan RRC mampu menurunkan Mean Absolute Error (MAE) posisi hingga 0.135 m pada su`mbu x dan y, serta MAE orientasi 0.095 m pada sumbu (yaw) sebesar 0.178 rad, jauh lebih kecil dibanding kendali PD konvensional. Sistem komunikasi wireless menunjukkan waktu respon rata-rata 120–940 ms, dengan jangkauan efektif mencapai 80 meter di ruang terbuka dan 40 meter di ruang tertutup. Integrasi kamera omni-infrared dan kontrol jarak jauh memungkinkan operasional tanpa kontak langsung dengan pasien. Dengan akurasi tinggi dan fleksibilitas kontrol, prototipe ini menawarkan solusi efisien dan adaptif untuk distribusi logistik medis, sekaligus meningkatkan keselamatan tenaga kesehatan di lingkungan berisiko tinggi.
Implementasi Fuzzy Inference System untuk Klasifikasi Gas Karbondioksida Faricha, Anifatul; Arif, Rangga R.; Adiputra, Dimas; Dwi Putranto, Rifki
Jurnal Algoritma Vol 22 No 2 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-2.2840

Abstract

Good air quality is vital for human health, one important factor being the range of carbon dioxide levels that can be tolerated by the respiratory system. In this study, the type of gas sensor used was an electrochemical sensor, which has a higher level of selectivity than semiconductor sensors, resulting in more accurate carbon dioxide gas measurements and easier air quality classification. For carbon dioxide readings, this study used an MG-811 gas sensor. Carbon dioxide readings were also compared with a commercial gas measuring device, namely BOSEAN. In addition, the fuzzy inference system method was used to classify air quality into three levels of conditions, namely low, normal, and alert. Based on the data analysis results, the mean absolute percentage error (MAPE) value for the comparison of carbon dioxide gas readings between the MG-811 gas sensor and BOSEAN is 2.23%. Overall, the fuzzy inference system that has been developed works well and can be used to classify air quality automatically.