Claim Missing Document
Check
Articles

Rancang Bangun Sistem Pemantauan dan Kendali Budidaya Anggur Dengan Penerapan Internet Of Things (IoT) Berbasis Android Nur Fitriana Putri; Rahmi Hidayati; Irma Nirmala
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v10i3.6235

Abstract

Grape vines are plants that can grow well in lowland areas, especially coastal areas. The very hot weather climate is an inhibiting factor in the growth of grape vines. So it is necessary to help greenhouse media technology with the application of the Internet of Things (IoT) to create the desired conditions in an effort to protect plants as well as temperature and humidity conditions that can attack grape plants, adjusting the parameters needed. Vine testing parameters include air temperature, air humidity and soil moisture. In the system that has been created, the system will monitor the conditions of air temperature, air humidity and soil moisture. In addition, the system will manually and automatically control the fan, mist maker and pump according to predetermined values. The results of the sensor test show an accuracy for air temperature of 95.36%. The result of the test for air humidity is 88.67%. The result of the capacitive soil moisture sensor test for soil moisture is 99.85%.
IMPLEMENTASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL (CBIR) UNTUK MENCEGAH EVIDENCE (BUKTI) GANDA DALAM VERIFIKASI INSTALASI INDIHOME (Studi Kasus : Telkom Witel Kalbar) Faizal Cahyo Handoko; Ikhwan Ruslianto; Irma Nirmala
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 9, No 02 (2021): Edisi September 2021
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v9i02.49704

Abstract

Sistem Pakar merupakan sistem yang menggunakan pengetahuan seorang pakar dalam menyelesaikan suatu permasalahan tertentu. Pada penelitian ini, dibangun sebuah sistem pakar yang dapat digunakan untuk mengatasi kurangnya pengetahuan pengguna laptop, dalam mengidentifikasi suatu permasalahan kerusakan laptop yang dimilikinya. Penelitian ini menggunakan Case-Based Reasoning (CBR) dan Similarity Jaccard Coefficent. Pada proses identifikasi suatu kerusakan, pengguna melakukan masukkan berupa data gejala kerusakan, sistem akan memberikan keluaran berupa nama kerusakan, persentase kemiripan, penyebab kerusakan dan solusi kerusakan. Penelitian ini dilakukan sebanyak 5 kali pengujian dimana masing-masing pengujian terdapat 25 pengguna yang melakukan identifikasi kerusakan laptop. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh rata-rata tingkat akurasi keberhasilan sistem adalah sebesar 90.4%. Dalam pengujian terdapat beberapa kasus yang tidak berhasil teridentifikasi, hal tersebut disebabkan karena kurangnya data gejala basis kasus yang ada dalam sistem dan pengguna memasukkan data gejala yang tidak sesuai dengan kerusakan yang ada pada laptop. Nilai threshold dapat berpengaruh terhadap kesesuaian hasil identifikasi sistem dan analisa pakar. Dalam penentuan nilai threshold dilakukan 3 kali percobaan yaitu dengan membandingkan hasil identifikasi sistem dan analisa pakar. Nilai threshold pada percobaan pertama ≥ 50,  percobaan kedua ≥ 60,  percobaan ketiga ≥ 75. Hasil rata-rata percobaan menunjukan bahwa nilai threshold ≥ 75 memiliki nilai kesesuaian yang paling tinggi yaitu 90%. Berdasarkan hasil percobaan tersebut dapat diketahui bahwa semakin tinggi nilai threshold maka semakin tinggi nilai kesesuaian hasil identifikasi sistem dan analisa  pakar.
SISTEM MONITORING DAN KENDALI TANAMAN HIDROPONIK INDOOR FARMING MENGGUNAKAN LED GROW LIGHT BERBASIS WEBSITE Nurazura Alfahira; Dedi Triyanto; Irma Nirmala
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 9, No 03 (2021): Edisi Desember 2021
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v9i03.50908

Abstract

Pembibitan merupakan tahap awal yang dilakukan pada tanaman hidroponik. Beberapa faktor yang mempengaruhi pembibitan pada tanaman hidroponik yaitu suhu, kelembapan rockwool, nutrisi dan cahaya. Saat ini petani sayur hidroponik masih melakukan pembibitan tanaman hidroponik secara manual atau konvensional, sehingga pemantauan pembibitan sulit untuk dilakukan. Pada penelitian ini dibuat suatu sistem hidroponik indoor farming menggunakan led grow light yang dapat melakukan pemantauan dan pengendalian secara otomatis melalui website. Sistem terdiri dari node sensor dan node controller. Node sensor berfungsi melakukan pengukuran suhu, kelembapan dan nutrisi  kemudian di tampilkan secara realtime melalui antarmuka website. Node controller berfungsi mengendalikan suhu, nutrisi, penyiraman tanaman, dan lama penyinaran cahaya led grow light. Saat suhu udara melebihi batas maksimum, maka kipas aktif. Ketika nilai nutrisi kurang dari batas minimum, maka pompa nutrisi aktif, sedangkan jika nilai nutrisi melebihi batas maksimum, maka pompa air aktif. Apabila waktu sekarang diantara rentang waktu hidup dan waktu mati maka led grow light dan pompa siram aktif, selain dari rentang waktu hidup dan waktu mati maka led grow light dan pompa siram mati.Pengaruh led grow light terhadap pembibitan tanaman hidroponik yaitu tanaman mempunyai daun lebih lebar dan batang yang kokoh dibanding tanaman yang tidak menggunakan led grow light.Kata Kunci: Pembibitan Hidroponik, Indoor Farming, Led Grow light, Node Controller, Node Sensor.
MONITORING DAN KONTROL PEMBERIAN PAKAN PADA PETERNAKAN UNGGAS BERBASIS INTERNET OF THINGS Rizka Amalia Ananda; Syamsul Bahri; Irma Nirmala
Coding Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 10, No 03 (2022): Edisi Desember 2022
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v10i03.54646

Abstract

Salah satu faktor yang mempengaruhi hasil produksi unggas adalah manajemen sistem pemberian pakan. Saat ini, metode pemberian pakan masih dilakukan secara manual, dimana peternak harus menaburkan pakan setiap hari dengan jumlah pakan dan waktu yang tidak teratur. Pada penelitian ini dibuat suatu sistem pemantauan ketersediaan pakan serta pengontrolan dalam pemberian pakan unggas sesuai fase, yaitu fase pre-starter, fase starter dan fase finisher. Proses pembacaan ketersediaan pakan menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04, dan motor DC digunakan untuk mengeluarkan pakan. Proses pengolahan data dilakukan oleh NodeMCU dan pengiriman data ke server menggunakan jaringan nirkabel dan internet. Sistem yang telah dibuat dapat bekerja dengan baik, dimana proses pemantauan dan pengontrolan bisa diatur melalui website. Sistem akan menampilkan data ketersediaan pakan dari wadah penampung dan secara otomatis menentukan jumlah pakan yang sesuai dengan umur ayam. Pakan juga akan dikeluarkan ketika waktu atau jam yang terbaca oleh sistem sama dengan jam yang telah diatur oleh pengguna, dengan lama putaran yang secara otomatis terhitung oleh sistem. Hasil pengujian keluaran dari berat pakan untuk fase pre-starter mendapatkan nilai rata-rata error sebesar 15,2%. Pengujian berat pakan untuk fase starter mendapatkan nilai rata-rata error sebesar 1,5%, dan hasil pengujian untuk fase finisher nilai rata-rata error yang didapatkan sebesar 1,72%.
Klasifikasi Buah Pinang Berdasarkan Data Sensor Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Web Dea Rizki Febrinamas; Rahmi Hidayati; Irma Nirmala
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Vol 4 No 4 (2023): August 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josyc.v4i4.3805

Abstract

Buah Pinang merupakan salah satu jenis buah yang banyak diekspor dan memiliki manfaat dalam bidang kecantikan, pewarna makanan serta sebagai bahan baku untuk industri tekstil. Proses klasifikasi buah pinang secara manual membutuhkan waktu dan tenaga yang banyak. Sehingga untuk membantu mempercepat dan mempermudah proses klasifikasi buah pinang dibutuhkan sistem klasifikasi yang dapat mengenali buah pinang berdasarkan warna dalam berbagai tingkat kematangan buah yaitu mentah, matang dan tua. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk proses klasifikasi buah pinang. Data yang digunakan sebanyak 600 data yang diperoleh dari sensor, terdiri dari 200 buah pinang mentah, 200 buah pinang matang, dan 200 buah pinang tua. Parameter yang digunakan yaitu mentah, matang dan tua dengan rentang nilai Red, Green, Blue (RGB) yang berbeda setiap kondisinya. Pengujian menggunakan nilai ketetanggaan (K) yaitu 5, 7, 9 dan 11 dan diperoleh nilai ketetanggaan (K) terbaik adalah K = 7. Hasil pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix didapatkan nilai accuracy sebesar 98,33%, recall sebesar 97,24%, dan precision sebesar 100%.
Sistem Pemilah Menggunakan Conveyor dan Pemantauan Ketinggian Sampah Logam, Anorganik, dan Organik Berbasis Internet of Things Youla Gessel; Syamsul Bahri; Irma Nirmala
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Vol 4 No 4 (2023): August 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josyc.v4i4.3841

Abstract

Pemilahan jenis sampah logam, anorganik dan organik dilakukan agar sampah terkumpul sesuai jenisnya dan mempermudah pengolahan. Selain itu, pemantauan diperlukan untuk memberi informasi pada saat tempat sampah dalam keadaan penuh. Oleh sebab itu, diperlukan sistem yang dapat memilah dan memantau ketinggian sampah pada tempatnya. NodeMCU ESP32 sebagai pengendali keseluruhan sistem. Sensor proximity induktif, kapasitif, dan optik untuk deteksi jenis sampah, motor servo untuk pemilahan, dan sensor ultrasonik HC-SR04 untuk pemantauan ketinggian sampah. Antarmuka website digunakan untuk pemantauan tempat sampah dari jarak jauh. Pengujian keseluruhan oleh ketiga sensor pendeteksi jenis sampah mendapatkan akurasi keberhasilan yaitu 96,67%. Pengujian pembacaan sensor ultrasonik HC-SR04 mendapatkan nilai error sebesar 2,517% untuk ultrasonik HC-SR04 1, nilai error sebesar 1,9315% untuk ultrasonik HC-SR04 2, dan nilai error sebesar 2,176% untuk ultrasonik HC-SR04 3. Hasil pengujian sistem menunjukkan sampah yang terkumpul sudah sesuai dengan jenisnya dan mempermudah pengguna dalam memantau tempat sampah penuh atau tidak.
Sistem Pemilah Otomatis Tingkat Kematangan Buah Kelapa Sawit Menggunakan Metode Logika Fuzzy Mamdani Dan Sensor TCS3200 Salma Salsabilla; Irma Nirmala; Tedy Rismawan
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Vol 5 No 1 (2023): November 2023
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josyc.v5i1.4449

Abstract

The palm oil sector has a strategic impact on the growth of Indonesia's economy, because the fruit of palm oil produces oil which can be used as alternative fuel, food oil and basic materials for various industries. Currently, oil palm fruit is sorted manually based on color, which takes much longer. As a result, a system was created to categorize oil palm fruit according to their state of maturity. This system uses the TCS3200 sensor as the main sensor to detect the color of oil palm fruit and implements the Mamdani fuzzy logic method to classify it. Arduino Uno can control the hardware components used in the system. Data obtained from RGB color values ​​(red, green, blue) obtained by the TCS3200 sensor is used as input in the system. Meanwhile, the outcomes this system produced are in the form of maturity levels of oil palm fruit which are classified into 3 categories, namely unripe, ripe and past ripe. Based on tests carried out with the confusion matrix, the accuracy value obtained was 95.6%.
EMPOWERING STRAWBERRY CULTIVATION: HARNESSING THE POTENTIAL OF IOT-BASED TECHNOLOGY IN SMART FARMING Kartika Sari; Rahmi Hidayati; Irma Nirmala; Uray Ristian
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 10 No. 1 (2024): JITK Issue August 2024
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v10i1.4162

Abstract

Agro-tourism is a form of tourism that uses agricultural land or related facilities to attract tourists. One popular agro-tourism site in Rasau Jaya Tiga is the Inspirasi Strawberry Park. Until now, the manual watering has been a common practice for strawberry plants. The Problem in watering strawberry plants manually is that inconsistent watering schedules often lead to overwatering or underwatering, affecting plant health and yield. Therefore, there is a necessity for an automated system to ensure precise and consistent watering, optimizing plant growth, water efficiency, and overall crop quality. By developing an Internet of Things (IoT) integrated irrigation system for strawberry plants, strawberry plants can be watered automatically and controlled through the Internet or mobile devices, using soil moisture sensors, air temperature, and intelligent decision-making. The results of this study indicate that the automatic watering system is able to accurately collect real-time data on temperature, humidity, time, and date of data collection. Additionally, the automatic scheduling system for watering plants and lighting system can operate as intended. With the implementation of an IoT-based automatic irrigation system for strawberry cultivation, labor costs are reduced, and crop yields are increased, contributing to enhanced agricultural productivity and economic sustainability.
SISTEM NAVIGASI OTONOM ROBOT MOBIL BERBASIS ROS PADA ROBOT PENGGERAK DIFERENSIAL Nirmala, Irma; Hidayati, Rahmi
INFOTECH journal Vol. 10 No. 2 (2024)
Publisher : Universitas Majalengka

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31949/infotech.v10i2.11219

Abstract

Penelitian ini mengembangkan simulasi navigasi otonom pada TurtleBot3 menggunakan Robot Operating System (ROS) dan Gazebo. Dua skenario diuji: lingkungan tanpa hambatan dan dengan hambatan. Algoritma SLAM digunakan untuk pemetaan lingkungan, sedangkan AMCL digunakan untuk melokalisasi posisi robot secara dinamis. Hasilnya menunjukkan bahwa TurtleBot3 dapat bernavigasi dengan baik, mendeteksi hambatan, serta merencanakan jalur secara efisien. Namun, beberapa kegagalan terjadi di area sempit, yang mengakibatkan robot terjebak. Untuk mengatasi masalah ini, dilakukan penyesuaian pada parameter kecepatan dan perencanaan jalur lokal, yang terbukti meningkatkan kinerja robot. Simulasi ini menunjukkan potensi besar penggunaan teknologi robot mobile dalam berbagai sektor, seperti industri dan layanan, dengan efisiensi yang lebih tinggi dan risiko yang lebih rendah dibandingkan pengujian fisik.
Implementasi metode radial basis function untuk kendali lampu berdasarkan kebiasaan penghuni rumah Andreni, Gracella; Nirmala, Irma; Hidayati, Rahmi
JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga) Vol. 4 No. 1: March 2024
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35313/jitel.v4.i1.2024.19-32

Abstract

Lampu merupakan sumber cahaya yang sangat penting sebagai pengganti matahari. Saat ini, pengguna harus menekan tombol ON/OFF pada sakelar untuk mengendalikan lampu secara manual. Dikarenakan berbagai macam kegiatan yang dimiliki oleh pengguna, mengakibatkan pengguna lupa mematikan lampu saat meninggalkan rumah sehingga kendali secara manual ini seringkali menjadi tidak efisien. Otomatisasi menjadi salah satu solusi untuk dapat memberikan pencahayaan otomatis tanpa perlu menghidupkan dan mematikan lampu secara manual. Kendali otomatis berdasarkan kebiasaan menjadi solusi untuk dapat memberikan kemudahan dan kenyamanan dengan mengenali kebiasaan pengguna. Pada penelitian ini telah dibangun sebuah sistem kendali lampu berdasarkan kebiasaan penghuni rumah dengan mengimplementasikan metode radial basis function. Data penelitian ini diperoleh dari 6 lampu yang menghasilkan 620 data pelatihan yang dikumpulkan selama 15 hari dan juga menghasilkan 48 data hasil pengujian yang dilakukan selama 2 hari. Jaringan ini terdiri dari 1 neuron input layer, 6 neuron output layer, dan variasi jumlah neuron hidden layer. Berdasarkan pengamatan jumlah neuron hidden layer, semakin banyak neuron hidden layer maka tingkat akurasi cenderung semakin tinggi dan waktu pelatihan cenderung semakin lama. Hasil dari implementasi dengan menggunakan 30 neuron hidden layer, sistem menunjukkan keberhasilan pada pengujian dengan mencapai precision sebesar 98,413%, recall sebesar 95,384%, dan akurasi sebesar 97,222%.