Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Kebijakan Berbasis Data: Analisis dan Prediksi Penyebaran COVID-19 di Jakarta dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Hansen Wiguna; Yudhistira Nugraha; Farizah Rizka R; Ayu Andika; Juan Intan Kanggrawan; Alex Lukmanto Suherman
Jurnal Sistem Cerdas Vol. 3 No. 2 (2020): Riset dan Inovasi Sistem Cerdas pada Penanggulangan Wabah Covid-19
Publisher : APIC

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37396/jsc.v3i2.76

Abstract

Data dan informasi merupakan bagian penting dalam pertimbangan mengambil keputusan terkait penanganan COVID-19. Data COVID-19 baik demografi maupun agregat di Provinsi DKI Jakarta diolah dan dianalisis untuk memberikan informasi mengenai situasi dan kondisi terkini terkait pandemi COVID-19 di Provinsi DKI Jakarta. Data COVID-19 tersebut juga dimanfaatkan untuk analisis prediktif untuk mengetahui perkiraan jumlah kasus COVID-19 di masa depan. Analisis prediktif yang digunakan dalam artikel ini adalah metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model ARIMA merupakan salah satu metode forecasting hasil dari perluasan model Autoregressive Moving Average (ARMA) untuk data yang tidakstasioner. Analisis dan visualisasi data dilakukan menggunakan program Python dan Tableau dimana hasil analisis prediktif memperlihatkan tren kasus positif harian yang cenderung naik di kurun waktu 14 hari ke depan dari data yang digunakan. Hasil analisis ini dapat digunakan sebagai pertimbangan bagi pemerintah dalam mengambil kebijakan dan intervensi dalam penanganan COVID-19 di Jakarta, dan untuk masyarakat agar tetap melakukan tindakan preventif dalam mencegah kenaikan kasus, seperti mematuhi protokol kesehatan yang sudah ditetapkan oleh Pemerintah.
Evaluasi Berbasis Data: Kebijakan Pembatasan Mobilitas Publik dalam Mitigasi Persebaran COVID-19 di Jakarta Nuzulul Khairu Nissa; Yudhistira Nugraha; Clarissa Febria Finola; Andy Ernesto; Juan Intan Kanggrawan; Alex Lukmanto Suherman
Jurnal Sistem Cerdas Vol. 3 No. 2 (2020): Riset dan Inovasi Sistem Cerdas pada Penanggulangan Wabah Covid-19
Publisher : APIC

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37396/jsc.v3i2.77

Abstract

COVID-19, sebagai penyakit menular yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 yang baru ditemukan, telah menjadi pandemi yang sedang dihadapi oleh banyak kota di dunia, tak terkecuali di DKI Jakarta. Salah satu dampak pandemi ini adalah terbatasnya mobilitas publik atau pergerakan masyarakat. Pemerintah Provinsi DKI Jakarta perlu membuat kebijakan yang dapat mengatur mobilitas penduduknya dalam rangka mengurangi risiko penyebaran virus COVID-19. Dalam artikel ini, Exploratory Data Analysis (EDA) dilakukan untuk menganalisis dan mengevaluasi pengaruh dari kebijakan yang telah dibuat oleh Pemerintah Provinsi DKI Jakarta terhadap mobilitas masyarakat di Jakarta. Data yang digunakan di antaranya adalah data harian COVID-19 dari Dinas Kesehatan DKI Jakarta, data rata-rata kecepatan kendaraan di jalan-jalan yang dilewati oleh pengguna aplikasi Waze, data tren pergerakan masyarakat selama pandemi COVID-19 yang diperoleh dari Google COVID-19 Community Mobility Reports, serta data Apple Mobility Trends Reports yang merupakan data tren pergerakan masyarakat berdasarkan kategori berkendara dan berjalan. Melalui hasil analisis data yang dilakukan, terlihat bahwa tingkat mobilitas di DKI Jakarta lebih rendah pada saat diberlakukannya Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB), yang kemudian berpengaruh terhadap penekanan jumlah kasus positif harian di DKI Jakarta. Penurunan mobilitas ini diharapkan menjadi langkah penting dalam menangani COVID-19 di DKI Jakarta.
Sistem Monitoring Parameter Lingkungan Tanaman Wortel Menggunakan Field Server Yudhistira Adi Nugraha; Sony Sumaryo; Mohamad Ramdhani
eProceedings of Engineering Vol 7, No 3 (2020): Desember 2020
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Dalam rangka mengintegrasi teknologi sistem informasi untuk mengembangkan Precision Agriculture dalam negeri saat ini dimaksudkan guna mendukung efisiensi, produktivitas dan profitabiltas pertanian. Hal tersebut didorong oleh timbulnya permasalahan di lapangan terkait dengan menurunnya tingkat produktivitas tanaman yang diakibatkan antara lain, kurang intensifnya pemantauan terhadap tanaman pada masa pertumbuhan terutama tanaman Holtikultura lebih spesifiknya wortel. Dikarenakan wortel merupakan tanaman yang sangat rentan terhadap kondisi lingkungan diantaranya suhu dan kelembaban tanah, suhu dan kelembaban udara, intensitas cahaya, dan pH tanah. Salah satu alternatif solusi untuk memperbaiki permasalahan tersebut dengan mengaplikasikan teknologi Field Server (FS) berbasis IoT. Field Server (FS) menggunakan 5 sensor untuk mengakuisisi data dilapangan diantaranya yaitu sensor suhu dan kelembaban udara, sensor suhu tanah, sensor kelembaban tanah, sensor intensitas cahaya, dan sensor pH tanah yang di operasikan oleh sebuah MCU dengan tingkat akurasi pengukuran >95%. Data hasil pemantauan dapat diakses dari jarak jauh menggunakan platform IoT (Antares), dengan akumulasi waktu keterlambatan transmisi data sebesar 7,5 detik yang bergantung pada koneksi jaringan wifi yang terhubung oleh modul wifi. Dengan bantuan modul wifi data yang dikirim dapat diterima dan ditampilkan 100% tanpa adanya Packet loss pada Web Server. FS diaplikasikan pada sebuah lahan tanam tanaman wortel di Ciwidey Bandung, Jawa Barat untuk memonitoring pengaruh dari 6 parameter lingkungan yang menunjang pertumbuhan tanaman dan bekerja secara Real Time. Ist Kata Kunci : Precission Agriculture, Field Server, IoT, Web Server Abstract In order to integrate information system technology to develop domestic Precision Agriculture, currently it is intended to support agricultural efficiency, productivity and profitability. This is driven by the emergence of problems in the field related to a decrease in the level of plant productivity due to, among other things, less intensive monitoring of plants during their growth period, especially for horticultural crops, specifically carrots. Because carrots are plants that are very vulnerable to environmental conditions including soil temperature and humidity, air temperature and humidity, light intensity, and soil pH. One alternative solution to fix this problem is by applying IoT-based Field Server (FS) technology. Field Server (FS) uses 5 sensors to acquire data in the field including temperature and humidity sensors, soil temperature sensors, soil moisture sensors, light intensity sensors, and soil pH sensors operated by an MCU with a measurement accuracy rate of> 95%. Monitoring data can be accessed remotely using the IoT (Antares) platform, with an accumulated delay in data transmission of 7.5 seconds depending on the wifi network connection connected by the wifi module. With the help of the wifi module the data sent can be received and displayed 100% without any packet loss on the web server. FS was applied to a carrot growing area in Ciwidey Bandung, West Java to monitor the effect of 6 environmental parameters that support plant growth and work in Real Time. Keywords : Precission Agriculture, Field Server, IoT, Web Server.