Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.279
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mahasiswa TEUB
Nurussa’adah, n/a
Unknown Affiliation
Education

Published : 41 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 41 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Rancang Bangun Sistem Monitoring Kualitas Air Berbasis IoT dengan Fitur Pengurasan Air Otomatis untuk Budidaya Lobster Air Tawar Ramadhan, Muhammad Rizky; Nurussa’adah, n/a; Abidin, Zainul
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

This research discusses the design and implementation of an IoT-based water quality monitoring system with automatic drainage features for optimizing freshwater crayfish aquaculture. The system utilizes ammonia (MQ-135), turbidity (SEN0189), temperature (DS18B20), and pH (pH-4502C) sensors to monitor water quality parameters in real-time. Sensor data is transmitted through ESP32 to the Blynk IoT platform for remote monitoring. The system is equipped with an automatic water drainage feature that activates when water parameters exceed predetermined thresholds. Test results show that the system can detect water parameters with high accuracy: ammonia sensor 82,42%, turbidity sensor 91,39%, temperature sensor 98,87%, and pH sensor 98,48%. The system successfully maintains water parameters within ideal ranges: ammonia <0.05 mg/L, turbidity <25 NTU, temperature 24-28°C, and pH 7.0-8.5. The system also successfully provides real-time notifications and activates automatic drainage when needed. The implementation of this system can improve aquaculture management efficiency and freshwater crayfish health.Keywords: IoT, Water Quality Monitoring, Crayfish Aquaculture, Ammonia Sensor, Turbidity Sensor, Automatic Drainage
Rancang Bangun Rompi Terapi Cerdas untuk Penderita Kanker Metastatik MenggunakanTENS Low Frequency dan Aromaterapi dengan Kendali Fuzzy Mamdani Zarkasih, Muhamad Asyir; Nurussa’adah, n/a; Maulana, Eka
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 7 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Kanker merupakan salah satu penyebab utama morbiditas dan mortalitas di dunia, dengan angka kejadianyang terus meningkat setiap tahunnya. Pasien kanker metastatik atau stadium akhir umumnya mengalami nyerikronis yang signifikan dan berdampak terhadap kualitas hidup. Penanganan nyeri pada pasien kanker tidak hanyamemerlukan terapi farmakologis, tetapi juga pendekatan nonfarmakologis yang bersifat komplementer, sepertiTranscutaneous Electrical Nerve Stimulation (TENS) dan aromaterapi. Penelitian ini bertujuan untuk merancangdan mengembangkan rompi terapi paliatif cerdas yang mengintegrasikan TENS low frequency dan aromatherapyberbasis Fuzzy Logic Mamdani, serta dilengkapi dengan sensor Electrocardiogram (ECG) untuk memantau kondisifisiologis pasien secara real-time. Metode Fuzzy Logic digunakan untuk mengklasifikasikan kondisi pasienberdasarkan parameter Heart Rate (HR) dan Visual Analog Scale (VAS), yang kemudian menentukan intensitasdan durasi terapi TENS serta pengaturan level aromaterapi secara adaptif. Sistem dikendalikan oleh mikrokontrolerESP32 dan terhubung dengan aplikasi berbasis Internet of Things (IoT) melalui Google Firebase Database,sehingga memungkinkan pemantauan data dan kendali jarak jauh melalui smartphone. Hasil pengujianmenunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi sinyal EKG dengan tingkat akurasi tinggi, dengan rata-rata errorsebesar 0,802% dan standar deviasi 0,767. Selain itu, pengujian frekuensi keluaran TENS pada 2 Hz menghasilkanerror sebesar 0,4%, menandakan kestabilan dan ketepatan frekuensi yang baik. Sistem klasifikasi berbasis FuzzyLogic Mamdani mampu menentukan level terapi secara otomatis dan responsif terhadap kondisi pengguna. Dengandemikian, rompi terapi paliatif cerdas ini berpotensi menjadi solusi pendukung perawatan nonfarmakologis bagipasien kanker metastatik, karena mampu memberikan terapi yang personal, adaptif, dan nyaman, serta membantumenurunkan intensitas nyeri secara efektif.Kata Kunci: Kanker metastatik, terapi paliatif, TENS low frequency, aromaterapi, Fuzzy Logic Mamdani,Internet of Things
SISTEM KONTROL SUHU DAN KADAR EC PADA AKUAPONIK BERBASIS MIKROKONTROLER ARDUINO UNO MENGGUNAKAN METODE FUZZYLOGIC MAMDANI Simatupang, Sain Gimel Filbert; Nurussa’adah, n/a; Maulana, Eka
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Akuaponik merupakan sistem budidaya terpadu yang menggabungkan akuakultur dan hidroponik, di mana kualitas air menjadi faktor penting bagi pertumbuhan ikan dan tanaman. Dua parameter utama yang harus  dijaga stabil adalah suhu air dan Electrical Conductivity (EC) karena keduanya berpengaruh secara langsung terhadap kesehatan ikan nila  (Oreochromis niloticus) dan pertumbuhan tanaman kangkung (Ipomoea  reptans). Pada penelitian ini dikembangkan sebuah sistem kontrol  otomatis berbasis mikrokontroler Arduino Uno menggunakan metode  fuzzy logic Mamdani untuk menjaga kestabilan suhu dan kadar EC pada sistem akuaponik. Sistem dilengkapi dengan sensor DS18B20 sebagai  pengukur suhu dan sensor TDS meter sebagai pengukur EC, serta aktuator  berupa pompa penguras, pompa pengisi air bersih, pompa penambah larutan EC, dan heater DC. Pengujian menunjukkan bahwa sensor suhu  memiliki rata-rata error sebesar 0,60%, sedangkan sensor EC memiliki rata- rata error sebesar 2,00%, sehingga keduanya layak digunakan. Hasil uji kontrol suhu menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai setpoint suhu  29°C dalam waktu ±85 menit, dan mampu melakukan recovery dari gangguan penurunan suhu dengan waktu pemulihan ±35 menit. Pada kontrol EC, sistem mampu menurunkan dan menaikkan kadar EC secara  otomatis dengan respons aktuator yang sesuai logika fuzzy. Secara keseluruhan, sistem terbukti dapat menjaga parameter akuaponik tetap  stabil dan meningkatkan efektivitas budidaya ikan nila dan kangkung. Kata  Kunci: Akuaponik, Fuzzy Logic Mamdani, Arduino Uno, Kontrol Suhu, Kontrol EC, DS18B20, TDS Meter
Performance Validation and Cut-off Optimization of a Portable Fluorometer for Bladder Cancer Screening Using Nonparametric and ROC Analysis Ekiawan, Krisna Seiya; Nurussa’adah, n/a; Muttaqin, Adharul
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 2 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

The effective clinical management of bladder cancer is heavily contingent  upon frequent surveillance due to its high recurrence rate. However,  conventional diagnostic modalities, such as cystoscopy and urine cytology,  remain constrained by invasiveness, high procedural costs, or insufficient  sensitivity, particularly for early-stage detection. To address these  limitations, this study presents a rigorous diagnostic performance evaluation of a customdeveloped, low-cost portable fluorometer based on  the fluorescence quenching of Carbon Quantum Dots (CQDs) conjugated  with anti-47 kDa antibodies. A comparative cross-sectional study was  conducted involving 20 clinical urine samples, comprising histopathologically confirmed positive cases and healthy controls,  measured via an integrated AS-7341 spectral sensor system targeting the  515 nm emission channel. The statistical validity of the proposed device  was assessed using a comprehensive nonparametric framework. The  ann- Whitney U test demonstrated a statistically significant difference in  fluorescence intensity between the cohorts (p < 0.05), validating the  biochemical detection mechanism. Furthermore, Receiver Operating  Characteristic (ROC) analysis revealed a robust discriminatory capability  with an Area Under the Curve (AUC) of 0.835. Through the maximization of  the Youden Index (J=0.7), an optimal intensity cut-off point was established  at 3598.6 a.u., yielding a sensitivity of 90% and a specificity of 80%. These  findings conclusively demonstrate the potential of the system as a high- precision, non-invasive pre-screening tool suitable for deployment in resource-limited healthcare settings. Keywords: Bladder Cancer, Fluorescence Quenching, Fluorometer Portable, Nonparametric Test, ROC Analysis 
Rancang Bangun Pendeteksi Kepatuhan Alat Pelindung Diri dengan Notifikasi Berbasis YOLOv8 Widihansyah, Bayu; Nurussa’adah, n/a; Mudjirahardjo, Panca
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 2 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Kecelakaan kerja di Indonesia menunjukkan tren peningkatan signifikan,  khususnya pada sektor konstruksi. Rendahnya kepatuhan pekerja dalam  menggunakan Alat Pelindung Diri (APD) menjadi salah satu penyebab  utama tingginya angka kecelakaan kerja di Indonesia. Penelitian ini merancang sistem pendeteksi kepatuhan APD berbasis visi komputer menggunakan algoritma YOLOv8 untuk mendeteksi objek human, helmet,  dan vest secara realtime. Sistem diintegrasikan dengan Gamma Correction  guna meningkatkan kualitas citra pada kondisi pencahayaan redup dan  silau. Saat pelanggaran terdeteksi, sistem secara otomatis mengirimkan  foto bukti melalui WhatsApp Web API (Baileys) serta memberikan peringatan suara di area kerja menggunakan DF Player Mini MP3.  Pemilihan WhatsApp didasarkan pada durasi penggunaan global yang  tinggi, yaitu 17 jam 6 menit per bulan, sehingga peluang pesan terbaca  oleh supervisor lebih besar. Hasil pengujian menunjukkan performa  deteksi tinggi dengan nilai Precision 0.898, Recall 0.974, F1-Score 0.934, dan  mAP@0.5 0.981 pada pencahayaan normal, serta Precision 0.899, Recall  0.997, F1-Score 0.945, dan mAP@0.5 0.953 pada kondisi gelap. Gamma  Correction berhasil meningkatkan intensitas piksel hingga 55.29% pada kondisi redup dan menurunkannya sebesar 10.9% pada kondisi silau, sementara sistem peringatan suara mencapai success rate 100% pada jarak 3–4 meter dan 81,25% pada jarak 5 meter.Kata Kunci— YOLOv8, Alat Pelindung Diri (APD), Gamma Correction,  WhatsApp Notification, Peringatan Suara Real-time.
Alat Preventif dan Monitoring Pasien Pengidap Penyakit Asthma Berbasis Internet of Things dengan Metode Fuzzy Logic Rismanta, Andhika Surya; Nurussa’adah, n/a; Muslim, Muhammad Aziz
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 2 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Asma merupakan penyakit tidak menular kronis yang disebabkan oleh  peradangan dan penyempitan saluran pernapasan akibat faktor genetik  maupun lingkungan, yang ditandai dengan gejala batuk dan sesak napas.  Manajemen asma bergantung pada kecepatan penanganan, namun minimnya pemantauan rutin dapat memperburuk kondisi penderita. Oleh  karena itu, dikembangkan alat preventif dan monitoring asma non-invasive berbasis Internet of Things dengan metode Fuzzy Logic Sugeno. Sistem ini  memantau kondisi pasien secara rutin dengan mengklasifikasikan risiko (normal, waspada, bahaya) berdasarkan parameter suhu tubuh dan denyut nadi. Pengujian sistem monitoring dilakukan dengan membandingkan  hasil pengukuran prototipe dengan termometer klinis dan pulse oximeter.  Pada pengujian monitoring didapatkan persentase error dan standar  deviasi untuk parameter suhu tubuh sebesar 0,90% dan 1,17% serta  parameter denyut nadi sebesar 1,36% dan 1,21%. Selanjutnya, pengujian  kinerja sistem terapi pada pasien dengan riwayat asma dilakukan menggunakan metode Papworth dan protokol obat salbutamol, dengan  mekanisme sensor gyroscope MPU6050 untuk memandu ketepatan sudut  kemiringan inhaler (20°–25°) melalui feedback auditori buzzer, yang menghasilkan tingkat efektivitas rata-rata sebesar 73,57% dalam  memulihkan fungsi pernapasan. Evaluasi monitoring menggunakan  metode Confusion Matrix diperoleh tingkat akurasi sistem sebesar 80%,  sensitivitas 83,3%, spesifisitas 75%, dan presisi 83,3%, dengan rata-rata  waktu pengiriman alat ke database 4,49 detik. Dengan demikian, alat ini  terbukti andal untuk monitoring rutin dan efektif membantu prosedur  terapi asma secara tepat. Kata kunci: Asma, Non-Invasive, Internet of Things, Fuzzy Logic Sugeno.
MONITORING AND THERAPY ASTHMA MENGGUNAKAN GROVEHEART RATE SENSOR DENGAN INTERNET OF THINGS DAN TERINTEGRASI APLIKASI PEMANTAUAN SECARA REAL TIME Aruan, Viery Sanjaya; Nurussa’adah, n/a; Maulana, Eka
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Dari data yang didapatkan pada tahun 2020 sampai dengan tahun 2022, kematian yangdisebabkan oleh penyakit tidak menular (PTM) seperti penyakit jantung, diabetes, stroke,kanker dan gangguan pada pernapasan sudah lebih dari 40 juta jiwa meninggal di seluruhdunia. Berdasarkan data tersebut, didapatkan bahwa 17 juta diantaranya merupakan orangyang masih berusia 30 sampai dengan 70 tahun. Salah satu tanda kemunculan asma adalahpeningkatan denyut nadi. Inovasi ini bertujuan untuk melakukan denyut nadi secara noninvasive yang disertai inhaler sebagai inovasi terapi. Metode pelaksanaan meliputi studiliteratur, perancangan, dan pembuatan inovasi dengan Grove Heart Rate Sensor pada perantileher (necklace) dan gyroscope sensor pada inhaler yang dihubungkan ke microcontroller.Tiga parameter faktor risiko serangan asma digunakan untukmengklasifikasikan kondisipengguna yang terdiri dari normal, waspada, dan bahaya. Uji sistem monitoring dan terapidilakukan dengan membandingkan luaran sensor dan hasil uji tanda vital yang dilakukanterhadap 10 responden. Hasil pengujian sistem monitoring mampu mengukur 97,03% ±2,97% untuk denyut nadi, dan pengujian sistem terapi dapat membantu pasien pengidappenyakit asma dalam manajemen serangan asma mereka sebanyak 13,84% efektivitas.Inovasi ini mampu bekerja secara non-invasive, memiliki sistem monitoring dan terapipasien, serta terhubung langsung dengan fasilitas kesehatan.Kata kunci: Penyakit tidak menular, Non-Invasive. 
Gawai Terapi dan Pemantauan Asma Berbasis Internet of Things dan Terintegrasi Logika Fuzzy Herwildhan, Raihan; Nurussa’adah, n/a; Mustofa, Ali
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Asma menyerang sekitar 262 juta individusecara global pada tahun 2019 dan bertanggung jawab atasperkiraan 455.000 kematian. Indikator umum darikambuhnya asma yang paling mudah diidentifikasi ialahmenurunnya laju pernapasan. Penelitian ini mengusulkansistem terapi dan pemantauan non-invasif yang dirancanguntuk melacak laju pernapasan yang terintegrasi denganInternet of Things (IoT). Sistem ini dikembangkan melaluitahapan studi literatur, perancangan, dan pembuatanprototipe. Perancangan dilakukan dengan memanfaatkanmodul mikrofon omnidirectional INMP441 untukpemantauan dan sensor giroskop MPU-6050 untukpemanduan terapi yang tertanam dalam perangkat Necklace,Smart Mask, dan Smart Inhaler. Kondisi penggunadikategorikan menggunakan Logika Fuzzy Sugeno menjadi 3tingkatan menurut laju pernapasannya, yaitu ’Normal’,’Waspada’, dan ’Bahaya’. Sistem ini divalidasi pada 10responden dengan membandingkan keluaran sensorterhadap metode perhitungan laju napas konvensional.Sistem pemantauan laju pernapasan memiliki rata-rata errorsebesar 5,26%. Sistem pengkategori kondisi dengan LogikaFuzzy Sugeno mencapai tingkat akurasi sebesar 96,15%dalam memandu penggunaan Salbutamol. Inovasi inimenawarkan solusi non-invasif yang menggabungkanpemantauan real-time dan panduan terapi, dengan potensiuntuk diintegrasikan ke dalam jaringan layanan kesehatan.Kata Kunci— Asma, Non-invasif, Internet of Things, Realtime, Logika Fuzzy Sugeno, Laju Pernapasan
RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI DINI GETARAN GEMPA BUMI DI DAERAH ZONA MERAH GEMPA DENGAN METODE MACHINE LEARNING Yuaniar, Yusuf; Maulana, Eka; Nurussa’adah, n/a
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Indonesia berada di jalur cincin api pasifik sehingga memiliki risiko gempa bumi yang tinggi,terutama di wilayah rawan gempa, sehingga diperlukan sistem peringatan dini yang cepat,akurat, dan mudah diakses. Penelitian ini merancang sistem deteksi dini getaran gempaberbasis Tiny Machine Learning (TinyML) untuk skala rumah tangga yang portabel, berbiayarendah, dan mampu bekerja secara real time tanpa ketergantungan pada server eksternal.Sistem menggunakan sensor akselerometer ADXL345 untuk merekam percepatan getarantiga sumbu (X, Y, Z) dan mikrokontroler ESP32 sebagai unit pemrosesan dan komunikasinirkabel. Data diproses secara on-device melalui normalisasi dan segmentasi sinyal denganwindowing 50 sampel, serta ekstraksi fitur amplitudo sebagai penguat karakteristik sinyal.Klasifikasi getaran seismik dan non-seismik dilakukan menggunakan model Tiny 1D-CNNberbasis TensorFlow Lite for Microcontrollers yang dilatih menggunakan MEMSAccelerometer Earthquake Dataset. Hasil pengujian menunjukkan akurasi tinggi, responscepat, serta tingkat kesalahan yang rendah, dengan peringatan aktif melalui buzzer dannotifikasi Blynk saat amplitudo ≥ 2,5 gal sesuai kriteria SIG-BMKG.Kata kunci: deteksi gempa bumi; Tiny 1D-CNN; ADXL345; ESP32; sistem peringatan dini.
OPTIMASI PEMANTAUAN DAN TERAPI ASMA MELALUI INTERNET OF THINGS DENGAN INTEGRASI APLIKASI BERBASIS METODE FUZZY Fahrezi, Ryandra Azka Ridho; Nurussa’adah, n/a
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Asma merupakan penyakit pernapasan kronis yang gejalanya dapat muncul secara berulang dan berbeda pada setiap penderita, sehingga pemantauan kondisi pernapasan menjadi penting. Penelitian ini merancang sistem pemantauan dan terapi asma berbasis Internet of Things (IoT) bernama ASELEN yang terintegrasi dengan aplikasi smartphone. Sistem membaca kadar karbon dioksida (CO₂) pada ruang masker menggunakan sensor SCD40, kemudian menghitung nilai ΔCO₂ sebagai selisih antara CO₂ akhir dan CO₂ awal selama periode pengukuran. Nilai ΔCO₂ digunakan sebagai parameter utama masukan metode Fuzzy Mamdani untuk mengklasifikasikan kondisi pengguna menjadi Normal, Waspada, dan Bahaya. Data hasil pemantauan dikirim ke Firebase Realtime Database dan ditampilkan pada aplikasi smartphone, sedangkan bagian terapi menggunakan smart inhaler dengan sensor gyroscope dan buzzer sebagai indikator posisi. Hasil pengujian menunjukkan sensor SCD40 memiliki rata-rata persentase error 2,93% terhadap PPM meter, metode Fuzzy Mamdani mencapai akurasi klasifikasi 100% terhadap kategori referensi, pengiriman data ke Firebase dan aplikasi berhasil 100% dengan rata-rata delay 4953 ms, gyroscope pada smart inhaler memiliki performansi 93,33%, dan penggunaan smart inhaler memberikan rata-rata efektivitas peningkatan ΔCO₂ sebesar 13,71%. Hasil ini menunjukkan sistem ASELEN dapat bekerja sesuai rancangan sebagai sistem pemantauan dan pendukung terapi asma. Kata kunci: Asma, ΔCO₂, Fuzzy Mamdani, Internet of Things, Smart Inhaler.
Co-Authors Adharul Muttaqin Afini, M. Dwi Nur Akbar, Handal Wally Akhmad Zainuri Akmal, Muhammad Dhiyadin Al Ashar, Muhamad Haqim Ali Mustofa Angger Abdul Razak Ardiana, Ahmad Shobri Aruan, Viery Sanjaya Asmungi, Gaguk Baehaqi Bagasunni’am, Moh. Hibaturrohman Bahtiar, Zuhrinada Alvin Dilent, Steffany Dimas Firmanda Al Riza Ekiawan, Krisna Seiya Endah Budi Purnomowati Fadhlurrahman, Adam Farrel Fahrezi, Ryandra Azka Ridho Faturrahman, Vieri Fidya, Shadeka Putratama Goegoes Dwi Nusantoro Hamzah, Ilham Fathurrahman Herwildhan, Raihan Hidayatulloh, Fajrul Fallaah Khalid, Muhamad Kurniawan, Beni Kusuma, Rizki Bagus Hadi Lukman Hidayat Maulana, Eka Mudjirahardjo, Panca Muhammad Aziz Muslim Muhammad Rizky Ramadhan Muslimin, Nurhaliza Naudy, Ayliefia Ramadhan Onny Setyawati Pasaribu, Dimpos Fransiskus Xaverius Ponco Siwindarto Prabowo, Muhamad Romadhani Pratama, Renaldi Putra Puspita, Karina Ayu Putra, Repson Sandy Rahmadwati, n/a Rini Nur Hasanah Rismanta, Andhika Surya Rusmi Ambarwati Saputra, Andhika Rahmat Sidabutar, Aprillius Mawendra Sigit Kusmaryanto, Sigit Silalahi, Nathanael Ariando Simatupang, Sain Gimel Filbert Siswojo, Bambang Tantama, Kenzie Putra Tri Nurwati Tricia, Sarina Wahyudi, Naufal Hilmiy Nizar Wicaksono, Ferdiansyah Widihansyah, Bayu Yuaniar, Yusuf Zainul Abidin Zarkasih, Muhamad Asyir