Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Hasna Khaira Aswha, Alisa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Faktor yang Mempengaruhi Harga Rumah Menggunakan Decision Tree Muchammad Rosyid Aridho, Sayid; Hasna Khaira Aswha, Alisa; Dwi Wahyuni, Tesa; Arum Sari, Aprilisa
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/f1bwa603

Abstract

Harga rumah yang terus meningkat dan dipengaruhi oleh berbagai faktor menjadikan proses penetapan harga kerap tidak akurat, subjektif, dan kurang transparan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi harga rumah di wilayah Sleman dengan membangun model prediksi menggunakan algoritma Decision Tree Regressor. Data diperoleh dari situs rumah123.com dan difokuskan pada properti di Sleman, dengan lima fitur utama: jumlah kamar tidur, kamar mandi, carport, luas tanah, dan luas bangunan. Setelah melalui tahap pembersihan dan transformasi data, model dilatih dan dievaluasi untuk mengukur pengaruh masing-masing fitur terhadap harga. Hasil menunjukkan bahwa luas bangunan (building_area) menjadi faktor paling dominan, diikuti oleh luas tanah, jumlah kamar mandi, kamar tidur, dan carport. Visualisasi pohon keputusan menunjukkan bahwa pembagian awal dilakukan berdasarkan building_area ? 101,5 m². Rumah dengan ukuran kecil dan tanah sempit cenderung memiliki harga lebih rendah, namun terdapat anomali seperti rumah kecil dengan harga tinggi yang diduga dipengaruhi faktor eksternal seperti lokasi strategis. Model memiliki nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,49, yang berarti mampu menjelaskan 49% variasi harga rumah. ilai ini masih tergolong moderat, mengingat kompleksitas data properti dan absennya fitur-fitur eksternal seperti lokasi geografis, status legalitas, dan kualitas bangunan. Nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sekitar ±219 juta rupiah menunjukkan deviasi rata-rata prediksi terhadap harga aktual. Penambahan fitur eksternal serta penggunaan model ensemble disarankan untuk meningkatkan akurasi.
Implementasi Internet of Things (IoT) pada Sistem Irigasi Otomatis untuk Tanaman Cabai Menggunakan Aplikasi Blynk Hasna Khaira Aswha, Alisa; Yovandi, Fulgentius; Nafi Rosyadi, Ahmad; Pramono, Pramono
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/68b08q38

Abstract

Pengelolaan irigasi manual pada tanaman cabai sering kali tidak efisien karena tidak disesuaikan dengan kondisi kelembapan tanah secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem irigasi otomatis berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat dikendalikan melalui aplikasi Blynk. Metode yang digunakan adalah metode prototype, dimulai dari perancangan sistem, implementasi perangkat keras (ESP32, sensor kelembapan, pompa, relay), hingga integrasi dengan aplikasi Blynk untuk monitoring dan kontrol. Sistem yang dirancang mampu membaca kelembapan tanah secara real-time dan mengaktifkan pompa saat kelembapan <35%, serta mematikannya ketika kelembapan >60%. Selain itu, pengguna dapat memantau kondisi tanah melalui aplikasi dan mengontrol pompa secara manual jika diperlukan. Aplikasi Blynk menampilkan data secara real-time dan memberikan notifikasi kepada pengguna, sehingga sistem dapat beroperasi secara otomatis dan manual. Komponen-komponen seperti sensor, ESP32, dan relay bekerja sinergis dalam menjaga kelembapan tanah tetap ideal. Implementasi sistem ini mendukung efisiensi penggunaan air, meminimalisir overwatering atau underwatering, serta memberikan kemudahan bagi petani dalam mengelola penyiraman tanaman cabai. Hasil uji menunjukkan sistem merespons dengan baik perubahan kelembapan tanah; ketika sensor membaca nilai 28% sistem menyala, dan saat kelembapan mencapai 60% sistem otomatis berhenti. Berdasarkan hasil pembahasan, sistem mampu mempertahankan kelembapan tanah dalam rentang ideal 35–60%, serta tidak melakukan penyiraman saat kelembapan masih cukup, seperti pada nilai 39% dan 51%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem bekerja secara konsisten dan efisien sesuai logika kendali yang dirancang, serta mampu beradaptasi dengan perubahan kondisi lingkungan di lapangan.
Co-Authors Aprilisa Arum Sari Dwi Wahyuni, Tesa Muchammad Rosyid Aridho, Sayid Nafi Rosyadi, Ahmad Pramono Pramono Yovandi, Fulgentius