Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

Peningkatan Kapasitas Aws Untuk Lingkungan Outdoor Fajrin, Alvin Nur; Dewanta, Favian; Nuha, Hilal Hudan
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

The website on the weather station is a system that integrates weather station devices into media information. Users can control and monitor weather station device parameters in real-time through the website. The integration of these two systems is known as the Internet of Things (IoT). This research creates a website that can perform control, such as changing the operating mode for weather station devices to regulate sensor working intervals. The creation of control modes for weather stations is done by configuring media information to weather station devices. This configuration still requires improvement to enhance the user experience. The control mode system is added to the monitoring page, making it easier for users to monitor and control weather station devices on the same page. Keywords: IoT, Website, Controlling, Operation Mode
Sistem Pendeteksi Pencurian Barang Berbasis Mikrokontroler dan Cloud Computing Menggunakan Machine Learning Suryahadi, Daniel Putra; Ariyanto, Endro; Nuha, Hilal Hudan
eProceedings of Engineering Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pencurian merupakan kejahatan yang umum terjadi di banyak belahan dunia, termasuk di Indonesia. Target pencurian sendiri tidaklah memandang lokasi, di mana hal ini terjadi juga di Masjid Syamsul 8Ulum Telkom University, padahal kondisi masjid sudah terpasang CCTV. Salah satu barang incaran pencurian pada masjid adalah sepatu, terutama saat pelaksanaan sholat Jum9at berlangsung. Telah banyak penelitian yang dilakukan dalam rangka meningkatkan keamanan pada sebuah masjid, salah satunya adalah sistem keamanan kotak amal. Belum ada penelitian yang mengembangkan sistem keamanan dari sepatu itu sendiri hingga saat ini. Merujuk kepada referensi lain, penelitian yang memiliki tujuan untuk meningkatkan keamanan pun memiliki kekurangan seperti respons yang belum otomatis pada telegram dan buzzer. Pada penelitian kali ini telah berhasil dirancang sebuah sistem pendeteksi pencurian barang berupa sepatu berbasis mikrokontroler ESP32-CAM dan cloud computing menggunakan machine learning. Sistem memiliki fitur dapat memberikan respons otomatis dengan membunyikan buzzer dan mengirimkan notifikasi telegram. Sistem memiliki akurasi sebesar 87,2% dalam mendeteksi adanya pencurian. Selain akurasi, sistem juga memiliki nilai rata-rata delay 1 (delay sejak sepatu ditaruh dan pencuplikan ESP32-CAM hingga pengirimannya ke server) sebesar 123,9 detik. Sistem masih memiliki kelemahan karena delay 2 (delay sejak pencuri mengambil sepatu dan pengiriman 1 citra hasil pencuplikan hingga muncul hasil keputusan dari proses verifikasi berdasarkan machine learning dari server) cukup besar yaitu 14,3 detik. Untuk mengatasi hal tersebut, sebaiknya pemrosesan machine learning dilakukan langsung di perangkat yang digunakan agar dapat meminimalisir delay. Kata kunci: cloud computing, ESP32-CAM, machine learning
Lossless Text Image Compression using Two Dimensional Run Length Encoding Nuha, Hilal H
JOIN (Jurnal Online Informatika) Vol 4 No 2 (2019)
Publisher : Department of Informatics, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/join.v4i2.330

Abstract

Text images are used in many types of conventional data communication where texts are not directly represented by digital character such as ASCII but represented by an image, for instance facsimile file or scanned documents. We propose a combination of Run Length Encoding (RLE) and Huffman coding for two dimensional binary image compression namely 2DRLE. Firstly, each row in an image is read sequentially. Each consecutive recurring row is kept once and the number of occurrences is stored. Secondly, the same procedure is performed column-wise to the image produced by the first stage to obtain an image without consecutive recurring row and column. The image from the last stage is then compressed using Huffman coding. The experiment shows that the 2DRLE achieves a higher compression ratio than conventional Huffman coding for image by achieving more than 8:1 of compression ratio without any distortion.
Data Visualization of COVID-19 Vaccination Progress and Prediction Using Linear Regression Nuha, Hilal H; Absa, Ahmad Abo
JOIN (Jurnal Online Informatika) Vol 7 No 1 (2022)
Publisher : Department of Informatics, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/join.v7i1.736

Abstract

This paper provides a data visualization and analysis of the COVID-19 vaccination program. Important information such as which countries have the highest vaccination rates and numbers. In addition to the types of vaccines used and used by countries in the world, an infographic on the geographic distribution of vaccine use is also shown. To model the obtained data, daily vaccination rates were modeled by linear regression in which five sample countries with different vaccination ranges were processed using data science approach, namely, linear regression. The modeling results show a gradient coefficient that represents an increase in vaccine rates. The prediction results showed that the highest rate of increase in daily vaccination was 1,826,126 additional vaccines per day.
PERANCANGAN ALAT PREDIKSI CUACA UNTUK KENDALI SUMBER DAYA AKUARIUM TENAGA SURYA MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC Maisyadiva, Rafli; Nuha, Hilal Hudan; Utomo, Rio Guntur
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Di dalam zaman yang semakin maraknya inovasi ini, perkembangan teknologi sangat pesat. Teknologi merupakan suatu hal yang diimplementasikan menjadi alat untuk menunjang berbagai kegiatan manusia. Dalam kegiatan pembudidayaan sumber daya air, banyak teknologi yang dimanfaatkan untuk memudahkan aktivitas pembudidayaan. Sebagai contoh dalam hal kendali sumber daya surya dan listrik pada akuarium berdasarkan kondisi perkiraan cuaca. Dengan kemajuan teknologi di bidang IoT (Internet of Things) yang cukup pesat, dapat diciptakan suatu alat untuk mengendalikan sumber daya akuarium dengan cara dan kalkulasi yang efektif dan presisi. Agar pergantian sumber daya berdasarkan cuaca yang digunakan akuarium lebih akurat diperlukan metode Fuzzy Logic. Digunakan tiga parameter untuk dapat menentukan kondisi cuaca yaitu suhu, kelembaban, dan intensitas cahaya yang ketiganya dapat dijadikan sebagai masukan dari proses Fuzzy Logic. Sehingga dari proses dan aturan pada fuzzy diperoleh hasil yang dapat menentukan perkiraan cuaca. Dari perkiraan cuaca, alat menentukan sumber daya surya atau listrik yang sebaiknya digunakan pada akuarium. Tingkat akurasi alat ini dalam mendeteksi cuaca memiliki minimal nilai akurasi 60%.Kata kunci : Fuzzy Logic, Akuarium, Perkiraan Cuaca
Pembuatan Dataset Benih Padi Varietas Ciherang Berbasis Sistem Pengolahan Citra Salsabila, Balqis Hasna; Dewanta, Favian; Nuha, Hilal Hudan
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Padi menjadi salah satu bahan pokok masyarakatyang terus mengalami peningkatan tiap tahunnya. Peningkatantersebut akan menimbulkan dampak bagi para petani lokaluntuk menghasilkan kualitas padi yang baik. Pernyataan di atasmembuat Balai Pengawasan dan Sertifikasi Benih TanamanPangan dan Holtikultura (BPSBTPH) terdorong untukmeningkatkan produktivitas dan kualitas industri padi diIndonesia terkhusus di Jawa Barat, dengan cara dapatmengklasifikasikan kualitas benih baik dan tidak baik. Namunsebelumnya, BPSBTPH memerlukan sebuah dataset yangnantinya akan digunakan untuk menjadi data acuan terhadapklasifikasi benih. Pembuatan dataset ini diharapkan dapatmemudahkan BPSBTPH unuk melakukan deteksi danklasifikasi benih. Untuk penelitian selanjutnya diharapkanpengembangan sebuah aplikasi klasifikasi benih.Pada tugas akhir ini, peneliti menggunakan metodeOpen Computer Vision (OpenCV) untuk mendukung sistemdeteksi dalam membuat dataset pada tanaman padi. Sistem inibekerja dengan memanfaatkan image processing menggunakanbahasa pemrograman Python. Kemudian dilakukan pengujiansecara bertahap seperti tahap brightness contrast, boundingbox, dan cropping gambar. Hasil dari pengujian berupa gambarper benih yang akan disimpan ke dalam Google Drive sebagaidatabase.Kata Kunci-- Benih padi, Pengukuran Objek PerkembanganBenih, Pengolahan Citra.
Temporal Sequential-Artificial Neural Network Enhancements for Improved Smart Lighting Control Putrada, Aji Gautama; Abdurohman, Maman; Perdana, Doan; Nuha, Hilal Hudan
JURNAL INFOTEL Vol 16 No 1 (2024): February 2024
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v16i1.1025

Abstract

Several previous studies have proposed a temporal sequential-artificial neural network (TS-ANN) to convert PIR Sensor movement data into presence data and improve the performance of smart lighting control. However, such a temporal-sequential forecasting concept has a curse of dimensionality problem. This study aims to proposes the application of principal component analysis with TS-ANN (PCA-TS-ANN) as an intelligent method for controlling smart lighting with low dimensions. We have primary data directly from a smart lighting implementation that utilizes PIR sensors. We apply cross-correlation to the original dataset to find the optimum time step. Then we discover the optimum TS-ANN based on selected tuning parameter values through PCC. We then design and compare scenarios involving the combination of TS-ANN and PCA. Finally, we evaluate these scenarios using the metrics Accuracy, Precision, Recall, F1− Score, and Delay. The results of this study are the PCA-TS-ANN model with Accuracy, Precision, Recall, and F1−Score value of 0.9993, 0.9997, 0.9994, and 0.9996 respectively. The PCA method reduces the TS-ANN features from 1200 features to 36 features. The model size has also decreased from 3534kB to 807kB. Our model has a simpler complexity with TS-ANN that the µ ± σ Delay is 0.27±0.06 ms versus 0.34±0.11 ms.
Peningkatan Pertumbuhan Tanaman Cabai Menggunakan Smart Garden Berbasis IoT Naufal, Febryanza; Ariyanto, Endro; Nuha, Hilal Hudan
LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika Vol. 1 No. 1 (2023): September 2023
Publisher : Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25124/logic.v1i1.6480

Abstract

Dalam pertanian tradisional petani harus mengunjungi lahan pertanian secara teratur untuk mengukur berbagai parameter seperti suhu,kelembaban tanah dan intensitas cahaya untuk. Meskipun sistem pertanian tersebut telah digunakan selama bertahun-tahun, sistem tersebut gagal memberikan produktivitas yang tinggi karena petani tidak bisa mengukur parameter secara akurat sepanjang waktu. Penelitian ini berfokus tentang penerapan smart garden dalam kehidupan masyarakat. Perangkat yang digunakan dalam penelitian terkait yaitu NodeMCU ESP8266, LCD, sensor LDR, DHT11, moisture sensor, humidity sensor, relay, kipas, lampu UV, pompa dan Telegram. Smart garden berbasis mikrokontroller Arduino telah diaplikasikan dalam rumah kaca yang di dalamnya diletakkan 4 tanaman cabai dengan tujuan untuk membandingkan produktivitasnya dengan tanaman cabai yang ada di luar rumah kaca. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa penggunaan smart garden berbasis IoT lebih efektif dalam peningkatan produktivitas tanaman dengan menyediakan sistem penyiraman otomatis. Dengan perkembangan teknologi , tanaman lebih terpantau, terpelihara dan tumbuh dengan baik. Sistem yang dibangun dapat berfungsi dengan baik dan dapat meningkatkan pertumbuhan tanaman cabai dan menghasilkan buah 135,1% lebih banyak, daun 12,9% lebih banyak, serta tinggi tanaman 6,4% lebih tinggi dibandingkan dengan tanaman cabai yang tumbuh di luar smart garden.