Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIMTEK
Intan Gita Aprilia
Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prototipe Robot Line Follower Untuk Mendeteksi Keberadaan Sampah Berbasis Mikrokontroller (Studi Kasus Universitas Islam Syekh Yusuf) Intan Gita Aprilia; Muhamad Irsan; Asep Hardiyanto Nugroho
JURNAL ILMIAH FAKULTAS TEKNIK Vol 1 No 3 (2020): November 2020 - Februari 2021
Publisher : Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (800.091 KB)

Abstract

Latar Belakang: Sampah merupakan salah satu masalah yang ada setiap tahunnya. Hal ini terjadi yang disebabkan oleh ketidakpedulian seseorang untuk melestarikan kebersihan lingkungan dan membuang sampah ke tempat sampah sangatlah minim. Penulis melihat dan mengecek kondisi tempat penelitian yaitu di lantai 3 Fakultas Teknik Unis Tangerang bahwa kondisi di tempat penelitian tersebut banyak tempat sampah yang sudah disediakan oleh pihak universitas di beberapa sudut ruangan kelas dan sudut ruangan lainnya, tetapi beberapa tempat sampah tersebut dinilai tidak dimanfaatkan dengan sebaik mungkin karena alasannya mahasiswa malas untuk berjalan menuju ke tempat sampah tersebut juga malas memasukkan sampah ke tempat sampah tersebut Metode: Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Penelitian dan Pengembangan (Research and Development). Metode penelitian Research And Development adalah suatu metode penelitian yang dilakukan dengan cara meneliti, merancang, memproduksi, dan menguji kualitas produk yang telah dibuat. Hasil Penelitian: Hasilnya, Persentase Keberhasilan Pada Robot Line Follower ini Adalah 62.5% Dan Persentase Kegagalan Robotnya Adalah 37.5%.
Co-Authors Muhamad Irsan Nugroho, Asep Hardiyanto