Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Pendekatan Principal Component Analysis untuk Peningkatan Efektivitas Pemeliharaan Jalan Kabupaten Pratama, Bagus Gilang; SARI, SELY NOVITA; Yuliani, Oni
Retii 2024: Prosiding Seminar Nasional ReTII ke-19 (Edisi Penelitian)
Publisher : Institut Teknologi Nasional Yogyakarta

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

Abstract

Road maintenance is a crucial aspect of maintaining the quality and sustainability of transportation infrastructure, especially at the district level, as well-maintained roads support the smooth distribution and economic mobility. However, with the increasing number of road sections and limited budget, determining maintenance priorities becomes a challenge. This study aims to analyze the application of Principal Component Analysis (PCA) in improving the efficiency and accuracy of road maintenance priority determination at the district level. Using data from 141 road sections, variables such as road conditions, traffic volume, pavement width, and heavy vehicle count were analyzed using the PCA method. In conclusion, PCA is effective in simplifying the decision-making process regarding road maintenance by focusing on significant variables, thereby increasing the efficiency of resource management and the accuracy of maintenance priority determination. The data normalized using Min-Max Scaler was reduced to 9 principal variables that explained more than 90% of the variance from the original data.
Desain dan Implementasi Alat Pemantauan Cuaca Self-Sustain Berbasis IoT untuk Dukungan Data Cuaca Real-Time Yuliani, Oni; Pratama, Bagus Gilang; Sari, Sely Novita
Retii 2025: Prosiding Seminar Nasional ReTII ke-20 (Edisi Penelitian)
Publisher : Institut Teknologi Nasional Yogyakarta

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

Abstract

Perubahan iklim dan dinamika cuaca ekstrem menuntut ketersediaan sistem pemantauan cuaca yang akurat, berkelanjutan, dan mudah diakses. Sistem konvensional yang bergantung pada infrastruktur listrik dan operasional manual sering kali menghadapi keterbatasan di wilayah terpencil. Sebagai respons terhadap tantangan tersebut, dikembangkan alat pemantauan cuaca self-sustain berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu menyediakan data atmosfer secara real-time melalui integrasi sensor otomatis dan sumber energi surya. Sistem menggunakan sensor DHT22, BMP280, BH1750, anemometer digital, dan rain sensor yang dihubungkan ke mikrokontroler ESP32 dan dikirim ke cloud platform (ThingSpeak dan Blynk) untuk visualisasi data daring. Pengujian dilakukan selama tujuh hari di lingkungan terbuka Kampus ITNY dengan interval pengambilan data setiap lima menit. Hasil menunjukkan akurasi pengukuran dalam batas ±5% dibandingkan data BMKG, efisiensi energi 84,7%, dan tingkat keberhasilan transmisi data 97,6%. Sistem mampu beroperasi mandiri hingga 78 jam tanpa sinar matahari, membuktikan efektivitas rancangan self-sustain berbasis energi terbarukan. Penelitian ini mendukung pengembangan sistem pemantauan cuaca yang efisien, hemat energi, dan berkelanjutan untuk mendukung mitigasi bencana dan perencanaan sumber daya berbasis data real-time.