Claim Missing Document
Check
Articles

Normalisasi Sungai Berbasis Ekosistem dengan Pengelolaan Eceng Gondok yang Berkelanjutan Lutfi, Raihansyah; Hutagalung, Yorio Arwandi Wisdom; Pratama, Dimas; Mardiansyah, M Rizki; Tarigan, Anggun Kinanti; Annisa, Annisa; Wahyuni, Ida; Yusriyana, Yusriyana; Ananda, Silvia; Nuryana, Nuryana; Yulinazira, Ulfa; Angela, Angela; Fikry, Muhammad
Jurnal Malikussaleh Mengabdi Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Malikussaleh Mengabdi, April 2025
Publisher : LPPM Universitas Malikussaleh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/jmm.v4i1.21101

Abstract

Normalisasi sungai berbasis ekosistem menjadi pendekatan berkelanjutan dalam mengatasi permasalahan lingkungan akibat pertumbuhan eceng gondok yang tidak terkendali. Sungai Alue Masyik di Desa Alue Gunto, Kecamatan Syamtalira Aron, mengalami pendangkalan dan penyempitan aliran akibat akumulasi eceng gondok, yang berpotensi meningkatkan risiko banjir serta menurunkan kualitas ekosistem perairan. Program normalisasi sungai yang dilakukan bertujuan untuk mengurangi dampak negatif tersebut melalui pengelolaan eceng gondok yang sistematis dan berkelanjutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengurangan penumpukan eceng gondok berdampak positif terhadap kelancaran aliran sungai, pemulihan ekosistem, serta peningkatan kualitas air. Pengelolaan yang terkontrol, termasuk pemangkasan rutin dan pemanfaatan eceng gondok sebagai bahan kompos, berkontribusi dalam menjaga keseimbangan ekosistem serta mengurangi pencemaran akibat pembusukan tanaman. Selain itu, keterlibatan masyarakat dalam pengelolaan eceng gondok meningkatkan kesadaran lingkungan serta memberikan manfaat sosial dan ekonomi. Pemanfaatan eceng gondok sebagai kompos tidak hanya meningkatkan produktivitas pertanian, tetapi juga membuka peluang ekonomi bagi masyarakat lokal. Program normalisasi sungai ini memiliki dampak luas, baik dari segi lingkungan, sosial, maupun ekonomi. Peningkatan kualitas air mendukung keberlanjutan ekosistem perairan dan sektor perikanan, sementara manfaat ekonomi dari kompos dan hasil pertanian yang lebih baik turut meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Meskipun demikian, tantangan utama dalam pengelolaan eceng gondok adalah perlunya pemeliharaan rutin untuk mencegah pertumbuhan kembali yang tidak terkendali. Oleh karena itu, keberlanjutan program ini memerlukan koordinasi yang baik antara pemerintah, masyarakat, dan pemangku kepentingan lainnya.
SYSTEM FOR MONITORING CONSUMABLE WATER QUALITY BASED ON INTERNET OF THINGS Sapriadi, Muhammad; Fikry, Muhammad; Razi, Ar
Multidiciplinary Output Research For Actual and International Issue (MORFAI) Vol. 5 No. 6 (2025): Multidiciplinary Output Research For Actual and International Issue
Publisher : RADJA PUBLIKA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54443/morfai.v5i6.3472

Abstract

Access to clean and consumable water is a critical factor for public health, but not all communities have the tools to monitor water quality in real-time. To address this issue, this study proposes the development and implementation of an Internet of Things (IoT)-based water quality monitoring system. The system is designed to measure key water quality parameters such as pH, Total Dissolved Solids (TDS), turbidity, and temperature, using an ESP32 microcontroller. This microcontroller is connected to a variety of sensors and integrated with the Blynk application, which allows users to monitor the data through their mobile devices. The system also incorporates a rule-based decision-making method that classifies the water as consumable or not, based on predetermined standards. The IoT-based system ensures smooth data transmission to the Blynk app, and the decision-making process is accurate and reliable. This system provides a practical and efficient solution for real-time water quality monitoring, especially for communities lacking advanced water quality monitoring tools. It enables users to assess water quality remotely, offering a significant improvement in public health monitoring and management.
Perbandingan Metode Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Terhadap Pemilihan Presiden 2024 Prananda, Alga; Haerani, Elin; Fikry, Muhammad; Yanto, Febi
Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/krea-tif.v11i2.15364

Abstract

Salah satu sarana masyarakat untuk memberikan pendapat atau opini adalah menggunakan media sosial, khususnya youtube. Pada penelitian ini berfokus melakukan analisis sentimen terhadap Pemilihan Presiden 2024 dengan tiga kelas dan 2000 data opini, mendapatkan 875 kelas positif, 577 negatif, dan 548 netral. Tahapan penelitian melibatkan pengumpulan data, pre-processing (case folding, tokenizing, filtering, stemming), klasifikasi, pengujian, dan evaluasi. Juga melakukan perbandingan antara metode Naive Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM), menunjukkan bahwa SVM mendapat akurasi lebih baik dari NBC di setiap tipe pembagian kelas. Selain itu, hasil analisis sentimen menggunakan empat kata kunci menunjukkan dominasi sentimen positif terhadap Anies Baswedan (80.54%), Prabowo Subianto (64.76%), Calon Presiden secara umum (33.91%), dan Ganjar Pranowo (36.17%). Sentimen negatif cenderung tinggi untuk Ganjar Pranowo (51.42%) dan Prabowo Subianto (25.99%), sementara Anies Baswedan dan Calon Presiden memiliki tingkat sentimen negatif yang lebih rendah (16.53% dan 25.22%). Sentimen netral tercatat pada Prabowo Subianto (9.25%), Ganjar Pranowo (12.41%), Calon Presiden secara umum (40.87%), dan Anies Baswedan (2.93%).
Text to Speech Bahasa Jawa dialek Solo-Jogja dengan Metode VITS Wirdiani, Putri Syakira; Fikry, Muhammad; Yusra, Yusra; Yanto, Febi; Pizaini, Pizaini
TEKNIKA Vol. 19 No. 3 (2025): Teknika September 2025
Publisher : Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.16294499

Abstract

Pengembangan TTS di Indonesia masih berfokus pada Bahasa Indonesia dan bahasa asing, sementara bahasa daerah seperti Jawa dialek Solo-Jogja belum banyak tersentuh, padahal memiliki banyak penutur dan nilai budaya tinggi. Penelitian ini mengembangkan model TTS untuk dialek tersebut menggunakan metode Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech (VITS). Metode ini dipilih karena kemampuannya mengintegrasikan inferensi variasional, aliran normalisasi, dan pelatihan adversarial secara end-to-end, sehingga menghasilkan suara sintetis dengan kualitas lebih alami. Dataset berisi 450 pasangan teks dan audio dari penutur asli, dibersihkan manual dan disusun dalam format LJSpeech. Sebanyak 428 data digunakan untuk pelatihan dan 22 untuk evaluasi. Model dilatih menggunakan Coqui TTS di Google Colab dengan fonemizer eSpeak. Setelah pelatihan, model terbaik digunakan untuk menyintesis 50 kalimat uji yang dinilai oleh lima penutur asli menggunakan metode MOS. Rata-rata skor yang diperoleh adalah 4,088, melampaui standar minimum 4,0. Meski begitu, masih ada kekurangan dalam kejelasan fonem dan kealamian jeda. Hasil ini menunjukkan potensi besar TTS untuk pelestarian bahasa daerah dan pengembangan teknologi serupa untuk bahasa lokal lainnya.
Co-Authors -, Yusra Agustian, Surya Ahadi, Ridho Alwis Nazir Ananda, Silvia Andini, Nanda Angela, Angela Anggraeni, Ni Ketut Pertiwi Annisa Annisa Ayu Fransiska Bahari, Bayu Dwi Prasetya Damayanti, Elok Dermawan, Jozu Detha Yurisna Dimas Pratama, Dimas Eka Pandu Cynthia Eka Pandu Cynthia, Eka Pandu Eko Sumartono, Eko Elin Haerani Elin Haerani Elin Haerani Elvia Budianita Fadhilah Syafria Febi Yanto, Febi Fitri Insani Fitri Insani Hasugian, Leonardo Hutagalung, Yorio Arwandi Wisdom Ibnu Surya Ida Wahyuni Inggih Permana Iwan Iskandar kurnia, fitra Lestari Handayani Lola Oktavia Lutfi, Raihansyah Mardiansyah, M Rizki Mei Lestari, Mei Muchlis Abdul Muthalib Muhammad Abdillah Muhammad Iqbal Maulana Muhammad Irsyad Muhammad Ravil Nanda Sepriadi Nazir, Alwis Nazruddin Safaat H Ndruru, Arlan Joliansa Nuari Ananda Nurdin Nurdin nuryana nuryana, nuryana Oktavia, Lola Pizaini Pizaini Pizaini Pizaini Pizaini, Pizaini Prananda, Alga Putra, Wahyu Eka Putri Mardatillah Rahma Yunita, Rahma Rahmat Rizki Hidayat Ramadanu Putra Razi, Ar Reski Mai Candra Rinaldi Syarfianto Ritonga, Sinta Wahyuni Sagala, Ruflica Sapriadi, Muhammad Saputra, Ikhsan Dwi Sari, Cut Jora Sayed Omas Tutus Arifta Sayed Siti Ramadhani Sofiah Surya Agustian Surya Agustian Suwanto Sanjaya Tarigan, Anggun Kinanti Taufik Hidayat Taufiq Taufiq Tiara Dwi Arista Wirdiani, Putri Syakira Yani, Susmi Syahfrida Yenggi Putra Dinata Yolanda, Khovifah Yossie Yumiati Yuda Zafitra Fadhlan Yulinazira, Ulfa Yusra Yusra Yusra . YUSRA YUSRA Yusra, Yusra Yusriyana, Yusriyana Zukhruf, Muhammad Firmansyah