E-Disasters Dengan Neural Network Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System dan Learning Vector Quantization Berbasis Internet of Things - Jaka Prayudha; Azlan Azlan (InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 2021)
Penelitian ini membahas tentang pembangunan sebuah sistem cerdas yang mampu melakukan prediksi terjadinya bencana alam dengan melakukan analisa dari keadaan alam yang berhubungan dengan bencana alam melalui akusisi data sensor dengan mengembangkan konsep neural network berbasis mikrokontroler yang dikomputasikan kedalam aplikasi E-Disasters IoT yang nantinya dapat digunakan untuk melakukan pendeteksian kemungkinan bencana alam yang terjadi serta dapa melakukan pengiriman pesan informasi melalui komunikasi Internet.Dalam membangun sistem E-Disasters IoT ini menggunakan penerapan metode penelitian berupa Reserch and Development yang mempunyai tujuan untuk dapat  menghasilkan produk baru berbentuk sistem E-Disasters IoT berbasis Web dengan pemanfaatan teknologi Internet of Things serta teknik pengumpulan data mengumpulkan basis pengetahuan tentang gejala alam yang menimbulkan bencana alam.Hasil dari penelitian yang akan dilaksanakan adalah terciptanya sebuah sistem E-Disasters IoT yang mengembangkan konsep keilmuan Arificial Intelegence, Internet of Things dan Mekatronika dengan menggunakan analisa pengoptimalan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan Linear Vector Quantization sehingga nantinya dapat menghasilkan kesimpulan dari hasil pendeteksian sensor dalam pengambilan keputusan untuk memberikan peringatan dini bencana alam yang lebih optimal dan akurat yang dapat digunakan oleh masyarakat luas.Disamping itu pula, penelitian ini ditargetkan untuk dapat diseminarkan skala nasional yang nantinya akan diterbitkan ke dalam proseding selain itu juga diterbitkan dalam jurnal nasional terakreditasi dan tercatat dalam daftar Hak Kekayaan Intelektual sebagai penemuan baru dalam pengembangan keilmuan Arificial Intelegence berbasis Internet of Things.