Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

Implementasi Smart Greenhouse Berbasis IoT Untuk Budidaya Brokoli Green Magic F1 (Brassica Oleracea Var. Green Magic F1) Media Hortikultura Anwar, Gilang Khairul; Handayani, Trie; Prasojo, Joko; Yuliani, Oni
Angkasa: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Vol 17, No 2 (2025)
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/angkasa.v17i2.3115

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara tropis dengan 11% wilayah tropis yang dapat ditanami dan dibudidayakan setiap tahunnya, hal ini memudahkan petani untuk memenuhi kebutuhan pangan masyarakat Indonesia, seperti kebutuhan pangan sayur dan buah-buahan. Kebutuhan pangan tidak dapat terpenuhi sepenuhnya dikarenakan tingginya angka pembangunan perumahan dan gedung bertingkat, hal ini menyebabkan berkurangnya lahan pertanian dengan rata-rata peralihan lahan pertanian menjadi lahan non-pertanian mencapai 100.000 hektar pertahunnya. Penelitian bertujuan untuk memanfaatkan keterbatasan lahan dengan smart greenhouse untuk budidaya brokoli green magic f1 (brassica oleracea var. green magic f1) media hortikultura, prototipe dirancang dengan menggunakan Esp32, DHT22, DS18B20, YL-69, Soil pH, RTC, Water Pump, dan Exhaust Fan. Penelitian dilakukan dengan merancang dan mengembangkan alat prototipe yang terintegrasi internet of things (IoT). Alat prototipe dirancang untuk menyiram tanaman secara real time (jam 07.00 WIB dan 16.00 WIB) atau otomatis (kelembaban 80%-90%) dan menstabilkan suhu greenhouse (18) yang dimonitor dan dikontrol melalui aplikasi Blynk pada ponsel.
Rancang Bangun Alat Pengendali Air Conditioner secara Otomatis dengan Sensor Inframerah Berbasis ESP32 di UPT BLK Kulon Progo Taufik, Tito Tiyastono; Prasojo, Joko; Yuliani, Oni; Pratama, Bagus Gilang
Aviation Electronics, Information Technology, Telecommunications, Electricals, and Controls (AVITEC) Vol 6, No 2 (2024): August
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/avitec.v6i2.2395

Abstract

AC merupakan alat yang relatif boros energi listrik. Pemborosan penggunaan daya listrik karena penggunaan AC salah satunya terjadi di ruang Tata Usaha UPT BLK Kulon Progo. Sering kali ditemui AC menyala saat kondisi ruangan tidak ada orang. Berdasarkan masalah tersebut perlu dibuat alat yang dapat mendeteksi ada atau tidak orang di dalam ruangan kemudian menyalakan dan mematikan AC secara otomatis. Alat juga dibuat dapat menyalakan atau mematikan AC dari jarak jauh menggunakan teknologi berbasis IoT. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis kebutuhan bahan, perancangan hardware dan software, dan tahap pengujian alat. Rancang bangun hardware menggunakan ESP32, Sensor PIR, Sensor DHT11, IR transmitter dan software menggunakan Arduino IDE dan aplikasi Blynk IoT. Hasil rancang bangun alat yang dibuat dapat berfungsi dengan baik untuk menyalakan dan mematikan AC di ruang Tata Usaha UPT BLK. Penghematan penggunaan energi listrik yang diperoleh adalah 18,75% dan penurunan durasi nyala AC adalah 19,42% dibandingkan dengan sebelum penambahan alat.
Penerapan Back Propagation Neural Network untuk Identifikasi Bangunan di Wilayah Rawan Longsor Pratama, Bagus Gilang; SARI, SELY NOVITA; Prasojo, Joko
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

Landslides are a natural disaster that frequently occurs in Indonesia, requiring effective prediction methods for risk mitigation. This research aims to investigate the performance and accuracy of the Back Propagation Neural Network (BPNN) in identifying buildings in landslide-prone areas. The dataset used consists of satellite images and building parameters such as building plans, floor plans, foundations, and topographic elements. The data was normalized using the Min-Max Scaler and divided into training (60%), validation (15%), and test sets (25%). The BPNN model was designed with 8 neurons in the input layer, 30 neurons in the hidden layer, and 3 neurons in the output layer, using ReLU and Softmax activation functions. The results show that the model achieved an accuracy of 90%, with the confusion matrix demonstrating accurate classification for most buildings. Out of the total samples, only 1.2% misclassification occurred in the "Less Safe" category. In conclusion, the model achieved an accuracy of 93%, with an average precision of 93.4%, an average recall of 93%, and an F1-Score of 93%. These results indicate that the BPNN model has excellent performance in detecting and predicting the safety level of buildings in landslide-prone areas
EXPERIMENTAL STUDY OF IOT SENSOR PERFORMANCE FOR BUILDING MOVEMENT MONITORING Sari, Sely Novita; Pratama, Bagus Gilang; Prasojo, Joko
KURVATEK Vol 10 No 2 (2025): Energy Management and Sustainable Environment
Publisher : Institut Teknologi Nasional Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33579/krvtk.v10i2.6397

Abstract

Real-time monitoring of building movement is essential to mitigate structural damage risks, particularly in earthquake-prone regions. The application of Internet of Things (IoT) technology enables continuous and efficient measurement of structural deformation and inclination through the integration of smart sensors and cloud-based systems. The primary objective of this study is to evaluate the performance of a MEMS-based IoT sensor system in detecting displacement and angular changes in building structures. An experimental laboratory test was conducted by comparing the readings of accelerometer, gyroscope, and inclinometer sensors with standard measuring instruments. Results indicate an average measurement error of 1.58%, a response time of 2.34 seconds, and data transmission reliability of 97.8%, demonstrating high accuracy and stability. The integration of sensors, an ESP32 microcontroller, and a cloud computing platform shows strong potential for implementation as an effective IoT-based Structural Health Monitoring (SHM) system, supporting the development of resilient and sustainable smart infrastructure