Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.862
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Informatika SAINTEK: Jurnal ilmiah Sains dan Teknologi Industri Jurnal Informatika Global JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) JIKA (Jurnal Informatika) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika JOMPA ABDI: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Sosial dan Sains Jurnal Informatika Polinema (JIP) Merkurius: Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika
Fitriyani Fitriyani
Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
Humanities Astronomy Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 23 Documents
Search

 1   2   3 
SISTEM MONITORING REALTIME KUALITAS AIR BERBASIS IOT DENGAN SENSOR TDS DAN NODEMCU ESP32 Setiawati, Puspita Nur; Fitriyani, Fitriyani
Jurnal Informatika Vol 9, No 3 (2025): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v9i3.14442

Abstract

Pencemaran air akibat limbah domestik dan industri merupakan masalah besar yang mengancam kesehatan manusia dan keseimbangan lingkungan. Metode pemantauan kualitas air secara konvensional sering kali tidak efisien, memakan waktu, dan kurang akurat, terutama saat melibatkan banyak sumber air. Penelitian ini menghadirkan sistem pemantauan kualitas air secara realtime menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Sistem ini memanfaatkan sensor TDS (Total Dissolved Solids) dan sensor suhu DS18B20 yang terintegrasi dengan mikrokontroler NodeMCU ESP32. Sistem dapat mengukur parameter penting seperti TDS dan Konduktivitas Listrik (EC), serta mengirimkan data secara jarak jauh melalui platform Telegram. Pengembangan sistem mengikuti model waterfall, mulai dari analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Hasil pengujian menunjukkan akurasi tinggi, yaitu 98,4% untuk sensor TDS dan 97,28% untuk sensor suhu. Waktu respons tercepat tercatat 1,88 detik pada jaringan 4G, meskipun ditemukan keterlambatan di area dengan sinyal lemah. Sistem ini mendukung pemantauan kualitas air secara real-time dan bermanfaat bagi masyarakat umum, industri kecil, dan instansi pengelola air. Ke depan, sistem ini dapat ditingkatkan dengan penambahan sensor pH, kekeruhan, dan notifikasi otomatis berbasis ambang batas.
SISTEM MONITORING KESEHATAN JANTUNG IOT MENGGUNAKAN SENSOR MAX30100, NODEMCU ESP8266, DAN BLYNK Mulyadi, Ekky; Fitriyani, Fitriyani
Jurnal Informatika Vol 9, No 3 (2025): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v9i3.14441

Abstract

Secara global, penyakit jantung masih menjadi tantangan utama dalam bidang kesehatan, dengan lebih dari 64 juta penderita secara global dan prevalensinya sebesar 5% di Indonesia. Pemantauan denyut jantung dan kadar oksigen secara terus-menerus sangat penting untuk mendeteksi gangguan jantung sejak dini. Namun, metode konvensional seringkali kurang efisien, terutama bagi pasien yang tinggal di daerah terpencil. Sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini memanfaatkan teknologi IoT, yaitu sensor MAX30100 dan NodeMCU ESP8266, untuk menghubungkan kesehatan jantung secara real-time melalui platform Blynk . Penelitian ini menerapkan metode pengembangan sistem air terjun , yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, hingga pemeliharaan. Sensor MAX30100 berfungsi untuk mendeteksi detak jantung dan kadar oksigen dalam darah secara non-invasif, sedangkan NodeMCU ESP8266 digunakan untuk memproses serta mengirimkan data tersebut ke aplikasi Blynk secara realtime . Pengujian dilakukan pada 25 peserta berusia 4 hingga 68 tahun, dan hasilnya dibandingkan dengan oksimeter standar. Sistem menunjukkan tingkat akurasi tinggi, dengan akurasi detak jantung sebesar 96,76% dan saturasi oksigen 98,41%. Meskipun data ditampilkan secara realtime di aplikasi Blynk , terdapat sedikit jeda pada beberapa kondisi. Sistem ini memberikan solusi efektif untuk pemantauan jarak jauh oleh pasien dan tenaga medis. Pengembangan selanjutnya dapat mencakup fitur penyimpanan data dan integrasi sensor tambahan.
Implementasi Algoritma XGBoost Untuk Prediksi Capaian Bulanan Pendapatan Daerah Kota Bandung Marchanda Izzati, Puteri; Fitriyani
Computer Science and Information Technology Vol 6 No 2 (2025): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v6i2.9578

Abstract

Abstract Local Own-Source Revenue (PAD) is a key pillar in financing regional development. In Bandung City, discrepancies between revenue targets and actual realization remain a challenge to effective fiscal planning. This study aims to develop a predictive model for monthly PAD achievement using the XGBoost algorithm, known for its strength in handling non-linear and complex data. The dataset, obtained from the Bandung Revenue Agency (Bapenda), includes various types of regional taxes from 2018 to 2024. The research process involved data cleaning, feature engineering, data splitting, model training, and performance evaluation using MAE, RMSE, and R² metrics. The evaluation on test data resulted in MAE of IDR 5.6 billion, RMSE of IDR 9.3 billion, and R² of 73%. Meanwhile, 5-fold cross-validation yielded MAE of IDR 3.49 billion, RMSE of IDR 6.65 billion, and R² of 86%. These results demonstrate high accuracy and generalization capability. XGBoost proves to be a reliable decision-support tool for data-driven fiscal planning.
Co-Authors Ade Mubarok Adi Suparwo Adila, Fitri Ali Akbar Rismayadi Ani Solihat Asep Hendra Asep Herman Asti Herliana, Asti Dini Rahmawati Dwiza Riana Dwiza Riana Hanii Mustofa Ikbal Andrian Prasetyo Lilis Darwati Marchanda Izzati, Puteri Mayya Nurbayanti Shobary Moh Siri, Moh Muhammad Yasri L. Mulyadi, Ekky Nana Sutrisna Hadinata Nuraeni, Orin Ramadhan Hendra Prasetyo Ramdan Rohadiat Rangga Sanjaya Rini Andanika Siallagan Riris Roisah, Riris Rizki Ramadhan Rizki Tri Prasetio, Rizki Tri Rizki Widiyanto Saman Supriadi Setiawati, Puspita Nur Syarif Hidayatulloh Titin Suhartini Toni Arifin Vina Tri Putri Agil Purba Yayu Sri Rahayu Yudi Ramdhani