Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Qurzian, Kavilla Zota
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Sistem Deteksi Nyamuk Berbasis IoT dan Machine Learning Qurzian, Kavilla Zota; Latuconsina, Roswan; Saputra, Randy Efra
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Penyakit yang ditularkan nyamuk, seperti demam berdarah dengue, malaria, dan Zika, terus menjadi masalah kesehatan global terutama di negara tropis. Upaya pengendalian konvensional sering kali menghadapi keterbatasan dalam efektivitas jangka panjang dan keamanan lingkungan. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi nyamuk berbasis Internet of Things (IoT) dan machine learning untuk mendeteksi serta memprediksi tren populasi secara realtime. Sistem memanfaatkan sensor suara, suhu, kelembapan, dan karbon dioksida yang terintegrasi dengan perangkap nyamuk elektrik dan mikrokontroler ESP32. Data dari sensor dikirim ke cloud dan dianalisis dengan algoritma machine learning untuk menghasilkan prediksi potensi lonjakan populasi. Hasil uji coba menunjukkan sistem mampu memberikan informasi akurat, cepat, dan dapat diakses dari jarak jauh melalui dashboard berbasis web. Dengan sifatnya yang portabel dan ramah lingkungan, sistem ini memiliki potensi besar untuk diterapkan di rumah tangga, fasilitas kesehatan, dan area publik sebagai alat mitigasi dini risiko wabah. Kata kunci— deteksi nyamuk, Internet of Things, machine learning, ESP32, prediksi wabah.
Co-Authors Roswan Latuconsina Saputra, Randy Efra