Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Irigation Monitoring Control Untuk Tanaman Hidroponik Dengan Metode Nft Menggunakan Arduino Berbasis SMS Gateway Wildan Wildan; Agus Romadhona; Ayu Hernita
E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Vol 9 No 1 (2020): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v9i1.645

Abstract

Saat ini kandungan kadar PPM digunakan untuk menentukan kualitas tanaman hidroponik pertanian modern. Serta untuk mencukupi kebutuhan nutrisi tanaman hidroponik. Dihadapkan dengan masalah untuk mengetahui kandungan PPM tanaman yang biasanya berubah disebabkan oleh faktor alam. Masalah ini menyebabkan pemilik lahan tidak mengetahui perubahan kandungan nutrisi yang ada dalam bak penampungan. Sehingga timbul gagasan dalam penelitian ini untuk mengembangkan Prototype irigation monitoring control untuk tanaman hidroponik dengan menerapkan mikrokontroler didalamnya sebagai sistem kontrol otomatis. Metode pengumpulan data dalam melakukan penelitian ini peneliti mengamati secara langsung salah satu perkebunan hidroponik yang ada di kota palu. Metode yang digunakan metode eksperimental. Dengan sensor TDS meter untuk mengetahui kandungan nutrisi kemudian akan diproses oleh Mikrokontroler Arduino Uno. Dan menggunakan modul GSM SIM800L V2 yang berfungsi untuk mengirimkan informasi kandungan PPM dalam nutrisi. Dengan metode pengembangan prototype, agar peneliti mengetahui bagaimana sebuah sistem berjalan dengan baik. Berdasarkan hasil pengujian alat yang telah dilakukan, penerapan sensor TDS meter pada prototype dalam irigation monitoring control untuk tanaman hidroponik menggunakan Arduino uno dan sms gateway berjalan dengan baik. Ditunjukan dengan hasil pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan nutrisi sebagai objek yang dideteksi bahwa keberhasilan pengujian terhadap cara kerja alat berdasarkan hasil pembacaan sensor yang didapatkan adalah 83%.
PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU BERDASARKAN USIA, JENIS KELAMIN, DAN INDEKS PRESTASI MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE Agus Romadhona; Suprapedi Suprapedi; Heribertus Himawan
Jurnal Teknologi Informasi - Cyberku (JTIC) Vol 13 No 1 (2017): Jurnal Teknologi Informasi CyberKU Vol. 13, no 1
Publisher : Program Pascasarjana Magister Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (275.642 KB)

Abstract

Prediction of the study period in college is needed in determine the accuracy of the students study period according to the specified time so that wisdom of prevention related to the study period is no ton time could be done. This research aims to find patterns to predict the timely graduation of students usingdata mining techniques and models to predict long period of study was Decision tree algorithm C4.5 to compare with ID3 and CHAID algorithms using test data to determine the percentage of precision, recall and accuracy is obtained that the algorithm Decision Tree C4.5 has a better performance compared with other algorithms. From this research it was found that the prediction of the students study period are affected by incoming students age, gender, GPA semesters 1 through 4 semesters GPA and the most influential is the 4th semester GPA of students graduate on time with a value of 0.340 gain of all attributes. Decision tree algorithm C4.5 reaches the highest accuracy on the amount of data 389 with 91.51% accuracy values for k-fold=3, 90.75 for k-fold = 5 and 90.77 with k-fold = 10, While ID3 and CHAID algorithms achieving a low accuracy value. So thus the value accuracy of Decision Tree algorithm C4.5 is better than the ID3 and CHAID algorithm. In this research, training data are used as much as 389. To see better performance in the accuracy of the results of each algorithm, thus for furthermore research the number of data records used training process should be improved.
Perancangan dan Implementasi Site Data Collection System pada Google Maps Menggunakan Python Berbasis Web Moh Risaldi; Wildan Wildan; Agus Romadhona; Mohammad Andika; Anwar S Panyili
Joined Journal (Journal of Informatics Education) Vol 8 No 2 (2025): Volume 8 Nomor 2 (2025)
Publisher : Universitas Ivet

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31331/joined.v8i2.4273

Abstract

Google Maps merupakan layanan pemetaan digital yang menyediakan informasi lokasi secara luas dan dapat diakses melalui berbagai perangkat. Namun, proses pencarian dan pengumpulan data lokasi secara manual masih memerlukan waktu dan kurang efisien, terutama ketika data yang dibutuhkan berjumlah besar dan tersebar. Penelitian ini mengembangkan Site Data Collection System berbasis web menggunakan bahasa pemrograman Python untuk mengotomatisasi proses pengambilan dan pengelompokan data lokasi dari Google Maps. Sistem dirancang untuk melakukan pemindaian (crawling), ekstraksi, dan penyajian data secara terstruktur, sehingga memudahkan pengguna memperoleh informasi lokasi secara cepat, akurat, dan terintegrasi. Metode penelitian yang digunakan adalah analisis deskriptif dengan pendekatan kualitatif, serta pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box untuk menilai fungsi dan kinerja sistem. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan 100%, yang menempatkan sistem dalam kategori “Sangat Baik”. Dengan demikian, sistem ini terbukti efektif dalam meningkatkan efisiensi proses pengumpulan data lokasi serta memberikan kemudahan bagi pengguna dalam memperoleh informasi secara otomatis dari Google Maps.
Arsitektur Mesh 6G-IoT Menggunakan Intelligent Reflecting Surfaces (IRS) untuk Optimasi Sinyal di Area yang Sulit Dijangkau Wildan; Moh. Risaldi; Nur Alinuddin Kaharu; Agus Romadhona; Sukardi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 13 No 2: April 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.132

Abstract

Perkembangan jaringan 6G diproyeksikan menjadi fondasi utama bagi ekosistem Internet of Things (IoT) berskala masif dengan kebutuhan cakupan yang luas, latensi sangat rendah, serta efisiensi energi tinggi. Namun, area sulit jangkau seperti pedesaan terpencil, daerah pegunungan, atau wilayah dengan banyak halangan fisik masih menjadi tantangan utama bagi operator jaringan. Di sisi lain, arsitektur jaringan mesh dan teknologi Intelligent Reflecting Surfaces (IRS) muncul sebagai kandidat kuat untuk membentuk lingkungan radio yang dapat diprogram dan memperluas jangkauan sinyal tanpa menambah daya pancar secara signifikan. Artikel ini mengusulkan sebuah arsitektur mesh 6G-IoT berbasis IRS yang dirancang khusus untuk mengoptimasi kualitas sinyal di area sulit jangkau. Kontribusi utama penelitian ini meliputi: (1) perancangan topologi mesh 6G-IoT yang memanfaatkan node IoT sebagai relay adaptif; (2) integrasi IRS sebagai “reflektor cerdas” pada titik-titik bayangan sinyal (non-line-of-sight); dan (3) formulasi model optimasi gabungan pemilihan rute mesh dan konfigurasi fase IRS untuk memaksimalkan Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR) dan probabilitas cakupan. Hasil simulasi konseptual menunjukkan bahwa arsitektur yang diusulkan mampu meningkatkan SINR rata-rata hingga sekitar 35% dan cakupan area hingga 30% dibandingkan skema mesh tanpa IRS, serta lebih efisien energi dibandingkan pendekatan penambahan base station konvensional. Penelitian ini mengindikasikan bahwa kombinasi mesh 6G-IoT + IRS berpotensi menjadi solusi praktis untuk memperkecil kesenjangan digital di area sulit dijangkau.   Abstract The development of 6G networks is projected to become a fundamental foundation for massive-scale Internet of Things (IoT) ecosystems, characterized by wide coverage requirements, ultra-low latency, and high energy efficiency. However, hard-to-reach areas such as remote rural regions, mountainous terrains, and environments with significant physical obstructions remain major challenges for network operators. Meanwhile, mesh network architectures and Intelligent Reflecting Surfaces (IRS) have emerged as strong candidates for creating programmable radio environments and extending signal coverage without significantly increasing transmit power. This article proposes an IRS-assisted 6G-IoT mesh architecture specifically designed to optimize signal quality in hard-to-reach areas. The main contributions of this study include: (1) the design of a 6G-IoT mesh topology that leverages IoT nodes as adaptive relays; (2) the integration of IRS as “intelligent reflectors” deployed at signal shadowing (non-line-of-sight) locations; and (3) the formulation of a joint optimization model for mesh route selection and IRS phase configuration to maximize the Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR) and coverage probability. Conceptual simulation results demonstrate that the proposed architecture can improve average SINR by approximately 35% and area coverage by up to 30% compared to conventional mesh schemes without IRS, while also achieving higher energy efficiency than traditional base station densification approaches. These findings indicate that the combination of 6G-IoT mesh networks and IRS has strong potential as a practical solution to reduce the digital divide in hard-to-reach areas.