Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jupiter SIENNA
Putri, Desmita Wahyu
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Robot Pemotong Rumput Otomatis Berbasis Teknologi Autopilot Dengan Sistem Navigasi Cerdas Syawari, Muhammad Yudi Abdul; Putri, Desmita Wahyu
Sienna Vol 6 No 1 (2025): Sienna Volume 6 Nomor 1 Juli 2025
Publisher : LPPM Universitas Muhammadiyah Kotabumi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47637/sienna.v6i1.1747

Abstract

Robot pemotong rumput autopilot adalah alat yang dirancang untuk memotong rumput secara otomatis dengan bantuan sensor anti tabrak dan dapat dikendalikan menggunakan remote control. Robot ini hadir sebagai solusi untuk meningkatkan efisiensi dalam mengelola taman, halaman luas, atau lapangan sepak bola. Dengan sensor ultrasonik, robot mampu mendeteksi dan menghindari hambatan seperti pohon atau batu, sehingga dapat bekerja dengan lebih aman. Robot ini memiliki fitur autopilot yang memungkinkan pengoperasian otomatis melalui instruksi dari laptop, serta kendali manual menggunakan remote control untuk menjangkau area yang sulit. Keunggulan utama dari robot ini adalah efisiensi tinggi, pengurangan tenaga kerja manual, serta tingkat kesalahan yang minim. Selain itu, sistem navigasi berbasis GPS memastikan pemotongan rumput yang akurat dan merata. Meskipun menawarkan banyak keuntungan, penggunaan robot ini memerlukan perhatian khusus, seperti memastikan sensor tidak terhalang, menjaga daya baterai, serta melakukan pemeliharaan rutin. Selain itu, area kerja perlu dibersihkan dari objek besar sebelum robot dioperasikan. Secara keseluruhan, robot pemotong rumput autopilot memberikan solusi yang efisien dan ekonomis dalam pemeliharaan taman dan halaman luas.
Prediksi Kemacetan Lalu Lintas Jaringan Menggunakan Algoritma Random Forest Berbasis Data Mikrotik Putri, Desmita Wahyu; Sutomo, Budi
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 17 No 1 (2025): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.16911154

Abstract

Network traffic congestion is a major challenge in computer network management, especially in campus environments with a growing number of users and increasing internet access needs. The use of the network for various academic and operational activities often causes congestion, which impacts the quality of service and user performance in accessing information and collaborating online. Issues such as high data volume, network performance instability, inefficient bandwidth allocation, and lack of congestion prediction systems are the main contributing factors. This research aims to predict network congestion using the Random Forest algorithm. The data used was obtained from MikroTik devices and packet analysis using Wireshark, including information about active users, jitter, and bandwidth. The research methods include data collection, preprocessing, model training, and model performance evaluation. The research results show that the Random Forest algorithm is capable of predicting network congestion. This can provide important insights for network managers in taking steps to optimize network performance and reduce congestion. By providing a quantitative data-based approach, this research is expected to be an effective solution for addressing network congestion issues, particularly in complex environments such as campuses.   Keywords: Network congestion, Random Forest, MikroTik, Wireshark, prediction.
Co-Authors Budi Sutomo, Budi Syawari, Muhammad Yudi Abdul