Claim Missing Document
Check
Articles

SISTEM PEMANTAUAN DAN KENDALI KUALITAS AIR BERBASIS ARDUINO CLOUD Hidayati, Rahmi; Ikhsan, Afif Muhammad; Nirmala, Irma
JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI Vol 15 No 2 (2024): September
Publisher : UNIVERSITAS STEKOM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/jtikp.v15i2.885

Abstract

Fish farmers often face the problem of difficulty monitoring water quality from time to time. One method that can make it easier for fish farmers is to develop a system using the forward chaining method. This research aims to make it easier for fish farmers to monitor and control water quality automatically. This system can monitor and control automatically based on facts collected. Things to pay attention to in the system are the suitability level of temperature, pH, and turbidity in the water. The monitoring and control system using the forward chaining method functions 100% by the rules that have been fully implemented
Penerapan Fuzzy Mamdani Pada Sistem Klasifikasi Kualitas Telur Bebek Berbasis Arduino Prastika, Ranny; Nirmala, Irma; Rismawan, Tedy
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.53060

Abstract

Telur bebek adalah jenis telur yang memiliki sumber protein tinggi. Pada pemanfaatannya, dapat diolah menjadi kue, telur asin dan obat – obatan. Agar menghasilkan olahan yang berkualitas, maka proses pemilahan kualitas telur perlu dilakukan. Dalam implementasinya, membagi telur berdasarkan tingkat kualitas masih dilakukan secara manual menggunakan indera penglihatan manusia. Pada penelitian ini, dikembangkan sistem yang dapat melakukan klasifikasi terhadap kualitas telur bebek. Sensor yang digunakan adalah load cell dan LDR sebagai pembaca nilai bobot serta intensitas cahaya. Untuk pengambilan keputusan dalam klasifikasi kualitas telur digunakan metode fuzzy mamdani. Data dari sensor digunakan sebagai variabel masukkan, sedangkan variabel keluaran berupa kualitas telur, yaitu baik dan buruk. Pengujian dilakukan pada 40 data sampel telur bebek menggunakan metode fuzzy mamdani dan terdapat 37 data sampel yang sesuai dengan kondisi sebenarnya. Hasil pengujian dengan menggunakan confusion matrix didapatkan tingkat akurasi sebesar 92.5%.
Alat Bantu Navigasi Tunanetra Menggunakan Modul GPS Dan Sensor Ultrasonik Berbasis Raspberry Pi Rizky, Sri; Rismawan, Tedy; Nirmala, Irma
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.54323

Abstract

Tunanetra merupakan gangguan atau hambatan dalam fungsi indera penglihatan. Tunanetra memiliki keterbatasan dalam orientasi mobilitas, yang di mana tunanetra kurang dalam mengetahui apa yang ada didekatnya, akibatnya tunanetra tidak dapat pergi tanpa ada orang awas yang mendampingi. Selain itu, orang tua atau wali dari tunanetra juga tidak membiarkan tunanetra bepergian sendirian. Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan alat bantu tunanetra yang dapat memberikan informasi halangan yang berada di sekitar tunanetra dan informasi keberadaan tunanetra. Dalam penelitian ini, dibangun sebuah alat bantu tunanetra menggunakan sensor ultrasonik untuk mendeteksi halangan di sekitar tunanetra yang menggunakan alat ini dan modul GPS untuk memberikan informasi keberadaan pengguna. Raspberry Pi memproses data tersebut, memberikan umpan balik audio kepada pengguna, dan mengirim data ke database untuk ditampilkan di website. Hasil dari pengujian didapatkan rata-rata ketepatan pada sensor ultrasonik depan sebesar 97,57%, ultrasonik kiri sebesar 98,78%, dan ultrasonik kanan sebesar 98,1%. Selain itu, pada pengujian pembacaan titik koordinat sesuai dengan lokasi alat bantu untuk tunanetra menggunakan modul GPS Neo-6M dapat memberikan lokasi dengan selisih ketepatan horizontal sejauh 5,14 m.
Implementasi Sistem Celengan Elektronik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Arduino MEGA 2560 Putri, Nabila Adinda Dwi; Nirmala, Irma; Rismawan, Tedy
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 10, No 2 (2024): Volume 10 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v10i2.81315

Abstract

Celengan merupakan wadah yang digunakan untuk menyimpan uang sebagai sarana menabung. Pada celengan tradisional, satu-satunya cara untuk mengambil uang yang ditabung adalah dengan memecahkan celengan tersebut. Sedangkan celengan modern umumnya sudah dilengkapi dengan kunci atau kode pin sehingga lebih mudah mengambil uang. Namun, jika pengguna tidak dapat mengendalikan pengeluaran, celengan ini memerlukan waktu lebih lama untuk terisi sampai penuh. Selain itu, kedua celengan ini tidak dapat menghitung total uang yang terkumpul secara otomatis. Pada penelitian ini, dibangun sistem celengan elektronik yang dapat mengatur target uang tabungan serta dapat mengetahui total uang dalam tabungan. Untuk mengetahui nominal uang yang dimasukkan ke dalam celengan, diterapkan klasifikasi nominal uang dengan metode K-NN (K-Nearest Neighbor). Sensor yang digunakan ialah sensor warna TCS3200 guna membaca nilai RGB uang dan dua sensor infrared untuk mendeteksi uang yang masuk dan jika celengan sudah penuh. Data dari sensor TCS3200 digunakan sebagai data uji untuk klasifikasi K-NN. Uang yang digunakan yaitu pecahan 10.000, 20.000, 50.000 dan 100.000 dari tahun emisi 2016 dan 2022. Berdasarkan hasil uji terhadap 40 data menggunakan confusion matrix, diperoleh tingkat akurasi tertinggi sistem senilai 95% pada data latih campuran dengan nilai K=5.
Sistem Monitoring Tanaman Tomat menggunakan Routing Protocol LEACH berbasis Wireless Sensor Network DONI, OKTAVIANUS; RISTIAN, URAY; NIRMALA, IRMA
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 12, No 3: Published July 2024
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v12i3.810

Abstract

ABSTRAKWSN (Wireless Sensor Network) adalah sebuah jaringan sensor nirkabel yang mampu memantau kondisi lingkungan. WSN bertujuan untuk menyediakan komunikasi berbiaya rendah dengan konsumsi energi yang rendah, menjadikan efisiensi energi sebagai fokus utama. LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) adalah metode berbasis kluster untuk meningkatkan efisiensi energi di WSN. Dalam penelitian ini, LEACH diterapkan pada empat node sensor yang melakukan pemantauan terhadap keadaan suhu udara, kelembapan udara, dan kelembapan tanah. Pengujian dilakukan untuk mengetahui masa hidup sensor dengan variasi pemilihan Cluster Head (CH). Hasilnya menunjukkan bahwa penerapan LEACH meningkatkan masa hidup sensor. Sistem berbasis LEACH memiliki masa hidup 310 menit, sementara sistem non-LEACH hanya 269 menit. Dengan demikian, penggunaan LEACH terbukti efektif dalam memperpanjang masa hidup perangkat WSN dengan peningkatan masa hidup perangkat 15,25% dibandingkan masa hidup perangkat non-LEACH.Kata kunci: WSN, LEACH, baterai, tomat ABSTRACTWSN (Wireless Sensor Network) is a wireless sensor network capable of monitoring environmental conditions. WSN aims to provide low-cost communications with low energy consumption, making energy efficiency a major focus. LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) is a cluster-based method to improve energy efficiency in WSN. In this study, LEACH was applied to four sensor nodes that monitor the state of air temperature, air humidity, and soil moisture. Tests are carried out to determine the life of the sensor with the cluster head selection variation (CH). The results show that the implementation of LEACH increases the life of the sensor. The LEACH-based system has a lifetime of 310 minutes, while non-LEACH systems have only 269 minutes. Thus, the use of LEACH has proven effective in extending the life of WSN devices by an increase of 15.25% in device life compared to non- LEACH devices.Keywords: WSN, LEACH, battery, tomato
Sistem Pemantauan dan Klasifikasi Kondisi Lampu dengan Metode Naïve Bayes Hidayati, Rahmi; Nirmala, Irma; Suhardi, Suhardi
Techno.Com Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i1.9680

Abstract

Smarthome adalah sebuah sistem yang telah direncanakan dan dikembangkan dengan tujuan menyederhanakan beragam proses yang terjadi di dalam rumah. Dalam konteks ini, salah satu aspek utama yang diterapkan di rumah pintar adalah pemantauan pencahayaan ruangan. Pencahayaan merupakan faktor kunci dalam kenyamanan dan fungsionalitas kehidupan sehari-hari. Oleh karena itu, peran lampu dalam lingkungan rumah sangat dibutuhkan. Seringkali penghuni rumah cenderung lalai dalam mematikan lampu ketika tidak digunakan, hal ini dapat menyebabkan peningkatan konsumsi energi yang tidak efisien dan pemborosan sumber daya. Untuk mengatasi masalah ini, dibutuhkan teknologi yang mampu memantau dan mengendalikan pencahayaan secara otomatis. Pada penelitian ini, sebuah sistem pemantauan dan klasifikasi kondisi lampu dikembangkan dengan menerapkan metode naïve bayes. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 672 data latih dan 168 data uji. Pengujian dilakukan, dengan confusionmatrix, menghasilkan tingkat accuracy sebesar 98.71%, precision sebesar 98.16%, recall sebesar 98.42%, dan F-1 score sevesar 98.29%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode naïve bayes sangat efektif dalam sistem pemantauan dan klasifikasi kondisi lampu lampu pada ruangan.
Sistem Otomatisasi Lampu Ruangan berdasarkan Kebiasaan Pengguna menggunakan Algoritma Backpropagation PERMADANI, CHANDRA MONICA; NIRMALA, IRMA; HIDAYATI, RAHMI
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 12, No 2: Published April 2024
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v12i2.352

Abstract

ABSTRAKLampu adalah alat penerangan yang sangat penting dalam aktivitas sehari-hari, namun seringkali pengguna lupa atau lalai dalam mematikannya saat tidak digunakan. Akibatnya, penggunaan daya listrik menjadi berlebihan. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan sebuah teknologi yang mampu mengendalikan lampu secara otomatis. Dalam penelitian ini dibangun sebuah sistem kendali otomatisasi lampu berdasarkan kebiasaan pengguna dengan menerapkan algoritma backpropagation. Struktur jaringan algoritma ini terdiri dari 1 neuron input, 6 neuron pada hidden layer, dan 6 neuron output. Data yang digunakan pada 6 buah lampu dalam penelitian ini terdiri dari 620 data latih dan 72 data uji. Penerapan sistem otomatis menggunakan algoritma backpropagation menunjukkan tingkat keberhasilan yang tinggi, dengan menggunakan confusion matrix menghasilkan akurasi mencapai 95,83%, recall 93,75%, dan precision 96,77%. Rata-rata waktu klasifikasi yang didapat adalah 0,979055 detik dari 72 percobaan.Kata Kunci: Otomatis, Lampu, Kebiasaan, Backpropagation, Klasifikasi ABSTRACTLights are a very important lighting tool in daily activities, but often users forget or neglect to turn them off when not in use. As a result, the use of electric power becomes excessive. To solve this problem, a technology is needed that is able to control lights automatically. In this research, a light automation control system based on user habits is built by applying the backpropagation algorithm. The network structure of this algorithm consists of 1 input neuron, 6 neurons in the hidden layer, and 6 output neurons. The data used on 6 lamps in this study consists of 620 training data and 72 test data.The implementation of an automated system using the backpropagation algorithm shows a high level of success, using a confusion matrix resulting in accuracy reaching 95,83%, recall 93,75%, and precision 96,77%. The average classification time obtained is 0,79055 seconds from 72 test trials.Keywords: Automatic, Lights, Habits, Backpropagation, Classification
Sistem Pemantauan Kesehatan Kambing Berdasarkan Suhu Tubuh dan Detak Jantung Berbasis Internet of Thing Sibarani, Yohana Oktavia; Rismawan, Tedy; Nirmala, Irma
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Vol 6 No 1 (2024): November 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josyc.v6i1.5012

Abstract

The goat is one of the species of livestock that has many benefits. Goat benefits become one of the important aspects of keeping goats healthy. Predicting diseases in goats is quite difficult because of the lack of medical experts in the field to check the health condition of the goats. The research has created a system that can determine the health of goats based on their body temperature and heart rate. The system is designed to make it easier for farmers to monitor their health and perform early treatment when there are sick goats. The data used in this study is the normal body temperature and heart rate of the goat. This research uses NodeMCU as a microcontroller and also a sensor. The sensors used are the DS18B20 temperature sensor and the MAX30102 heart rate sensor. The system can measure both temperature and heart rate at the same time. The test results showed an average data error on the measurement of the DS18B20 sensor and the MAX30102 sensor. In these measurements, the average error of the sensor was 0.77% and the sensor MAX30102 was 2.23%. The data from the monitoring of this sensor will be displayed on the website so that it can be viewed by the user.
IMPLEMENTASI METODE DECISSION TREE C4.5 PADA LAMPU OTOMATIS BERDASARKAN KEBIASAAN PENGHUNI RUMAH Fahrizal, Muhammad; Nirmala, Irma; Suhardi, Suhardi
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 12, No 2 (2024): Edisi September 2024
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v12i2.81200

Abstract

Lampu adalah salah satu alat penerangan yang umumnya digunakan untuk menerangi ruangan di rumah. Namun, terkadang ada beberapa lampu yang masih menyala pada siang hari. Hal ini sering kali disebabkan oleh kelalaian penghuni rumah dalam mematikan lampu tersebut. Untuk mengatasi masalah ini, telah dikembangkan sistem otomatisasi lampu yang cerdas, yang mampu menyalakan dan mematikan lampu berdasarkan kebiasaan penghuni rumah. Sistem ini menggunakan metode Algoritma C4.5 untuk membuat keputusan otomatis. Sistem otomatisasi ini dibangun menggunakan NodeMCU ESP32 sebagai mikrokontroler dan 6 lampu LED sebagai perangkat penerangan yang dikendalikan. Dalam penelitian ini, data dikumpulkan dari 620 penggunaan lampu selama 14 hari untuk pelatihan, yang didasarkan pada kebiasaan penghuni rumah. Setelah fase pelatihan, sistem diuji dengan 120 data pengujian selama 5 hari untuk mengevaluasi kinerja sistem otomatisasi. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 99.31%, dengan nilai recall 100%, precision 99%, dan error 0.69%.Penelitian ini menunjukan bahwa sistem bekerja dalam mengandalikan lampu sesuai kebiasaan pengguna, mendungkung adanya penghematan penggunaan energi terutama energi listrik.
IMPLEMENTASI ALGORITMA RSA UNTUK PROSES ENKRIPSI-AUTENTIKASI PUBLISH-SUBSCRIBE PADA PROTOKOL MQTT MENGGUNAKAN ESP8266 BERBASIS IOT Akbar, Rico; Bahri, Syamsul; Nirmala, Irma
Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi Vol 12, No 1 (2024): Edisi April 2024
Publisher : Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/coding.v12i1.70151

Abstract

Internet of Things (IoT) adalah teknologi mutakhir yang menghubungkan berbagai objek sehari-hari dan memunculkan kekhawatiran terkait keamanan data. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma RSA pada komunikasi antara sensor DHT11 dan ESP8266 melalui protokol MQTT di lingkungan IoT. Algoritma RSA digunakan untuk menjaga kerahasiaan, integritas, dan privasi data sensor. Evaluasi menunjukkan peningkatan keamanan dan privasi data. Hanya penerima dengan kunci dekripsi yang tepat dapat mengakses dan memastikan integritas data. Hasil ini membuktikan efektivitas algoritma RSA dalam melindungi kerahasiaan dan privasi data sensor IoT. Algoritma RSA menunjukkan responsif yang baik, dengan waktu rata-rata 0.34ms untuk enkripsi dan 0.576ms untuk dekripsi per-pesan. Meskipun waktu dekripsi sedikit lebih lama, keduanya tetap dalam rentang waktu yang dapat diterima untuk pengiriman data sensor periodik. Analisis error mengungkapkan tingkat akurasi yang tinggi, dengan error suhu sebesar 0.006% kelembaban sebesar 0.272%. Dalam kesimpulannya, implementasi algoritma enkripsi RSA dalam pengiriman data sensor DHT11 melalui protokol MQTT menggunakan ESP8266 berhasil meningkatkan keamanan komunikasi, melindungi privasi, dan memastikan integritas data. Algoritma RSA menunjukkan kinerja yang baik dengan waktu proses responsif dan tingkat error rendah, menjadikannya solusi efektif dalam lingkungan IoT yang membutuhkan pengiriman data yang aman dan dapat dipercaya.