Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.585
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Jurnal Informatika International Journal of Artificial Intelligence Research Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika Sakina: Journal of Family Studies Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Al Khidma: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pustaka Mitra : Pusat Akses Kajian Mengabdi Terhadap Masyarakat Journal of Health and Nutrition Research Bangun Desa : Jurnal Pengabdian Masyarakat Sabangka Abdimas Jurnal Pengabdian Masyarakat Sabangka E-Amal: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
- Nurfiana
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

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

Found 5 Documents
Search
Journal : Teknika

 1 
Perancangan Sistem Irigasi Tanaman dalam Greenhouse Berbasis Internet of Things (IoT) Dodi Yudo Setyawan; Lia Rosmalia; Nurfiana Nurfiana; Nurjoko Nurjoko
TEKNIKA Vol. 17 No. 1 (2023): Teknika Januari - Juni 2023
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.7966164

Abstract

Kelembaban tanah dalam pertanian adalah parameter yang sangat penting menentukan keberhasilan proses pertanian. Kelembaban tanah erat kaitannya dengan proses irigasi yang dilakukan terlebih dalam area greenhouse. Proses irigasi ini dilakukan secara presisi berbantuan sensor kelembaban dan otomatis berbasis Internet of Things (IoT) melalui pipa yang tersalur ke polybag tanaman. Sensor ditanam pada polybag dan data kelembaban yang terukur dijadikan dasar untuk melakukan proses irigasi secara otomatis. Data kelembaban terpantau via website dan mobile apps dan proses irigasi terkontrol dengan baik via mobile apps. Hasil uji kelinieran sensor dalam pengukuran kelembaban tanah sebagai media tanam menunjukan nilai gradien (m) sebesar 5,74. Sistem akan secara otomatis melakukan irigasi ketika kelembaban kurang dari 20% dan akan berhenti ketika sampai 80%.
Kalibrasi Sensor Suhu Udara, Kelembaban dan pH Tanah Menggunakan Metode Linear regression Setyawan, Dodi Yudo; Nurfiana, Nurfiana; Rosmalia, Lia; Setiawati, Melia Gripin; Handayani, Retno Dwi
TEKNIKA Vol. 19 No. 1 (2025): Teknika Januari 2025
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14183937

Abstract

Ketepatan atau presisi alat ukur suhu, kelembaban udara dan pH tanah adalah hal yang sangat penting dalam pengambilan keputusan pada pengontrolan pengelolaan tanah dan air dalam pertanian. Setiap sensor yang digunakan untuk membangun sistem alat ukur harus dikalibrasi agar memperoleh ketepatan pengukuran. Penelitian ini membahas proses kalibrasi terhadap tiga jenis sensor, yaitu sensor suhu dan kelembaban udara DHT11, serta sensor kelembaban dan pH tanah. Kalibrasi menggunakan metode linear regression untuk meningkatkan akurasi pengukuran terhadap nilai acuan kalibrator yang lebih presisi. Hasil menunjukkan bahwa kalibrasi berhasil mengurangi simpangan baku dari setiap sensor, terutama sensor DHT11 dengan peningkatan akurasi sebesar 0,03 dan konsistensi pengukuran yang signifikan. Kalibrasi sensor kelembaban tanah dengan peningkatan akurasi sebesar 0,01 dan sensor pH juga menunjukkan peningkatan akurasi, meskipun peningkatannya tidak sebesar sensor DHT11. Dengan demikian, kalibrasi ini meningkatkan kualitas pengukuran dan konsistensi sensor dalam aplikasi monitoring lingkungan.
Perancangan Hydroponic Vertical Farming System (HVFS) Berbasis Internet of Things (IoT) Setyawan, Dodi Yudo; Nurfiana, Nurfiana; Astrini, Levya Dewi; Azzahra, Annisa Diva; Amelia, Zahra Dewi
TEKNIKA Vol. 19 No. 2 (2025): Teknika Mei 2025
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.15549803

Abstract

Ketahanan pangan di Indonesia terancam oleh keterbatasan lahan dan ketidakpastian iklim, sehingga diperlukan solusi budidaya yang efisien dan otomatis. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun Hydroponic Vertical Farming System (HVFS) berbasis Internet of Things (IoT) untuk mengotomasi pemantauan suhu, kelembapan, aliran air, dan distribusi nutrisi tanaman kangkung. Metode yang digunakan meliputi desain mekanik vertikal, integrasi sensor DHT11, water level, dan water flow pada mikrokontroler ESP8266, serta pengembangan antarmuka mobile melalui cloud. Sistem diuji dalam jangka waktu 1–2 bulan untuk mengevaluasi akurasi sensor dan kinerja otomatisasi pompa air. Hasil menunjukkan rentang suhu 20 °C–38 °C dan kelembapan 55 %–98 %, dengan distribusi air dan nutrisi yang tepat sesuai data sensor. Tanaman tumbuh rata-rata 1–1,5 cm per hari tanpa intervensi manual. Implikasi penelitian ini adalah penyediaan model pertanian cerdas yang hemat lahan dan sumber daya, serta dapat diperluas untuk berbagai komoditas hortikultura.
Analisis Perbandingan dan Karakterisasi Sensor Kelembaban Tanah Jenis Kapasitif dengan Jenis Resistif pada Objek Penginderaan yang Sama Setyawan, Dodi Yudo; Nurfiana, Nurfiana; Rosmalia, Lia; Setiawati, Melia Gripin
TEKNIKA Vol. 18 No. 1 (2024): Teknika Januari - Juni 2024
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.10563066

Abstract

Tanaman pangan jenis hortikultura baik sayur dan buah-buahan sangat memerlukan kelembaban tanah yang tepat dalam proses pertumbuhannya. Pada sistem pertanian cerdas proses penyiraman media tanam yang dilakukan secara otomatis berdasarkan data sensor kelembaban tanah sehingga diperlukan data kelembaban tanah yang tepat. Setidaknya ada dua jenis sensor kelembaban tanah yakni sensor kelembaban tanah jenis kapasitif dan jenis resistif yang sering digunakan para peneliti dalam pertanian cerdas namun belum ada yang membandingkan keduanya sehingga diperoleh karakteristik jelas dari keduanya perihal kestabilan dan keakuratan data. Ada tiga langkah pada penelitian ini yakni sampling data sensor dengan media udara, air dan tanah. Hasil penelitian menunjukkan sensor kelembaban tanah jenis resistif datanya lebih stabil dibanding dengan jenis kapasitif jika berada di media air dan udara sedangkan jenis kapasitif lebih stabil jika berada pada media tanah. Tingkat akurasi jenis resistif lebih baik dari jenis kapasitif jika berada di media air dan udara namun sangat kurang ketika berada pada media tanah dengan selisih data rata-rata 31,49.
Pemodelan Suhu Udara Menggunakan Decision Tree pada Smart Greenhouse Setyawan, Dodi Yudo; Nurfiana, Nurfiana; Handayani, Rento Dwi; Setiawati, Melia Gripin; Rosmalia, Lia; Nugroho, Bayu
TEKNIKA Vol. 20 No. 1 (2026): Teknika Januari 2026
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.18053913

Abstract

Pertanian greenhouse konvensional seringkali menghadapi tantangan inefisiensi akibat ketergantungan pada pengendalian manual dan tingginya variabilitas kondisi lingkungan. Untuk mengatasi hal tersebut, studi ini menyajikan metode pemodelan suhu udara berbasis Decision Tree yang dirancang khusus untuk optimalisasi smart greenhouse. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem pengelolaan suhu yang presisi dan tangguh (robust) dengan memanfaatkan integrasi jaringan sensor nirkabel dan analitik data. Metodologi penelitian meliputi akuisisi data lingkungan, pra-pemrosesan data yang ketat, serta pelatihan model untuk memprediksi fluktuasi suhu. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree mengungguli model komparasi lainnya, dengan capaian akurasi tertinggi sebesar 85,52%. Selain akurasi, penelitian ini juga berhasil mengimplementasikan model tersebut ke dalam sistem tertanam (embedded system), memungkinkan prediksi real-time sebagai mekanisme cadangan (fail-safe) saat sensor fisik mengalami gangguan. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap efisiensi sumber daya, optimalisasi hasil panen, serta keberlanjutan praktik pertanian modern. Studi lebih lanjut disarankan untuk mengeksplorasi teknik Deep Learning dan validasi jangka panjang guna meningkatkan performa adaptif sistem.
Co-Authors - Nurjoko Aco, Nisya Auliyah Afaki, Sajida Fihrisa Agwa, Mullah Muhammad Al Zawari, Rafikal Al-Ghazali, Ersan Alex, Zedric Pagdilao Alexander Hendra Wijaya Amelia, Zahra Dewi Amieni, Nada Nadiva Aisy Ananda Angelia Purba Anindhita, Dyah Raras Anuar Sanusi Arman Suryadi Karim, Arman Suryadi Arrun, Rastia Astrini, Levya Dewi Azzahra, Annisa Diva Bayu Nugroho Berkat Fa’atulo Halawa Dermawan, Dermawan Fadjriah, Rasyika Nurul Firmansyah Firmansyah Handayani, Rento Dwi Hani’ah, Marsya Nadiyyatul Hefri Juanto Herawadi S, Novi Lia Rosmalia Lia Rosmalia M Said Hasibuan Mahfudz, Muhammad Imam Maulana, Muh Royan Fauzi Melda Agarina Melia Gripin Setiawati Muh Jusman Rau Narpati, Dipo Andang Nikmat, Atun Nisa, Lia Fakila Nisa, Zalfaa Hanifatun Novi Herawadi Sudibyo Nur Hasan, Rezkiani Nurhatinah, Nurhatinah Purnomo, Halim Qosthori, Hiban Rafles, Zhahza Rahmalia Syahputri Rahmalia Syahputri Rahmalia Syahputri Ramadhan, Naufal Raihan Rasyidah, Hanna Retno Dwi Handayani Rohiman Rohiman Rosandy, Triowali Rusli, Magfirah Sadli Syam Salam, Amri Adi Nur Setiawati, Melia Gripin Setyawan, Dodi Yudo Sherli Trisnawati Sri Karnila Sri Riyani Sudibyo, Novi Herwadi Sulfasyah Sulfasyah, Sulfasyah Susiana Susiana Sutedi Sutedi Tarman A. Arif Tarman, Tarman Taufik Taufik Tri Wahyuningsih Trisnawati, Sherli Ufaira, Naura Wa Ode Husniah Wahyuddin Wahyuddin Yana, Muhhammad Saiful