cover
Contact Name
Debby Alita
Contact Email
debbyalita@teknokrat.ac.id
Phone
+62721-702022
Journal Mail Official
jtst@teknokrat.ac.id
Editorial Address
Jl. Z.A. Pagaralam, No.9-11 Labuhan Ratu Kota Bandar Lampung, Lampung, 35132
Location
Kota bandar lampung,
Lampung
INDONESIA
Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam
ISSN : -     EISSN : 27459500     DOI : https://doi.org/10.33365/jtst
The purpose of Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam is to publish original research articles in computer engineering and system, with emphasis on the relevant computing science theory and its applications. Articles may deal with such subjects as computing algorithms, embedded systems, processor design, sensor networks, and internet of things.
Articles 5 Documents
Search results for , issue "Vol 6, No 1 (2025): Vol 6 No 1, January 2025" : 5 Documents clear
SISTEM REKOMENDASI JENJANG DAN PEMINATAN SEKOLAH LANJUTAN TINGKAT ATAS MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Pratiwi, Ellok Ananda Madya
Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Vol 6, No 1 (2025): Vol 6 No 1, January 2025
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtst.v6i1.4855

Abstract

Dalam kehidupan, manusia beriringan dengan sebuah pilihan. Pilihan yang nantinya akan menentukan alur hidup seorang manusia selanjutnya. Hal ini dialami oleh siswa kelas 9 di SMP Negeri 11 Malang. Mereka dihadapkan oleh beberapa pilihan dalam menentukan jenjang sekolah lanjutan serta peminatan yang nantinya akan dipilih. Tujuan dari penelititan ini yaitu menghasilkan suatu Sistem Rekomendasi Jenjang dan Peminatan Sekolah Lanjutan Tingkat Atas Menggunakan Metode TOPSIS yang diharapkan dapat memberikan rekomendasi jenjang dan peminatan kepada siswa. Kriteria yang digunakan untuk jenjang yaitu akademik, non akademik, ketersediaan jurusan, ketertarikan siswa terhadap jenjang, dan jarak. Sementara kriteria untuk peminatan yaitu kesesuaian dengan minat, dukungan orangtua, relevansi dengan masa depan, dan potensi karir. Metode TOPSIS dipilih karena kemampuannya dalam menilai dan membandingkan beberapa alternatif berdasarkan kedekatanya terhadap Solusi ideal positif. Berdasarkan pengujian metode didapat hasil 84,62% sistem memberikan rekomendasi yang sesuai dengan keinginan siswa.
DESAIN SISTEM PREDIKSI POTENSI BENCANA ALAM (SIPEBALAM) KABUPATEN BANYUASIN PROVINSI SUMATERA SELATAN Kurniati, Kurniati
Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Vol 6, No 1 (2025): Vol 6 No 1, January 2025
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtst.v6i1.4913

Abstract

Abstract  Banyuasin Regency has about 80% of its territory in the form of wetlands, which makes most of its area vulnerable to disasters, especially climate-related disasters such as floods, droughts, tornadoes, and fires. Therefore, it is important to know the severity of the disaster so that the community can implement effective countermeasures to minimize losses. This study uses the Naive Bayes classification method, which is known to have high accuracy. The development of the system is carried out using the waterfall method. This research resulted in an design of a prediction system for potential natural disasters in Banyuasin Regency, South Sumatra Province. This system displays the categories of disaster severity, namely mild, moderate, and severe so that it can assist the Regional Disaster Management Agency (BPBD) in improving the efficiency of resource allocation and determining the right handling steps. Keywords: Classification, Disaster Severity, Naïve Bayes, Waterfall, Banyuasin Abstrak  Kabupaten Banyuasin memiliki sekitar 80% wilayahnya berupa lahan basah, yang menyebabkan sebagian besar wilayahnya rentan terhadap bencana, terutama bencana terkait iklim seperti banjir, kekeringan, angin puting beliung, dan kebakaran. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui tingkat keparahan bencana agar masyarakat dapat menerapkan langkah-langkah penanggulangan yang efektif untuk meminimalkan kerugian. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes, yang dikenal memiliki akurasi tinggi. Pengembangan sistem dilakukan dengan metode waterfall. Penelitian ini menghasilkan desain sistem prediksi potensi bencana alam di Kabupaten Banyuasin, Provinsi Sumatera Selatan. Sistem ini menampilkan kategori tingkat keparahan bencana, yaitu ringan, sedang, dan berat, sehingga dapat membantu Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) dalam meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya dan menentukan langkah penanganan yang tepat. Kata Kunci: Klasifikasi, Tingkat Keparahan Bencana, Naïve Bayes, Waterfall, Banyuasin
SISTEM PEMETAAN DAN KLASTERISASI TPS DI KOTA MALANG DENGAN ALGORITMA K-MEANS++ Cahyani, Ardhea Dwi
Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Vol 6, No 1 (2025): Vol 6 No 1, January 2025
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtst.v6i1.4842

Abstract

Sampah merupakan salah satu permasalahan penting yang terus meningkat seiring bertambahnya penduduk. Kota Malang sebagai wilayah yang padat penduduk dan menjadi pusat pendidikan menghadapi tantangan dalam pengelolaan sampah. DLH Kota Malang hanya memiliki 45 truk pengangkut sampah yang melayani 64 TPS. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pemetaan dan klasterisasi TPS menggunakan algoritma K-Means++ dengan tiga parameter yaitu, volume sampah, jarak ke TPA, dan rata-rata jarak untuk melihat kedekatan antar TPS. K-Means++ menjadi solusi dari kelemahan K-Means yang memiliki ketergantungan pada pemilihan centroid secara acak. Berdasarkan hasil pengujian blackbox menunjukkan bahwa sistem dapat berjalan sesuai skenario dan fungsi aplikasi beroperasi dengan baik. Pengujian menggunakan Silhouette score menghasilkan nilai 0,31 yang menunjukkan bahwa clustering cukup baik meskipun masih ada potensi untuk meningkatkan pemisahan antar cluster. Saran pengembangan meliputi fine-tining berupa inisialisasi centroid dan preprocessing data. Selain itu, pengembangan aplikasi berbasis android juga disarankan untuk memudahkan akses bagi petuga DLH Kota Malang.
EKSPLORASI POLA PENJUALAN PRODUK BASIC MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA PAKET BUNDLING Pangestu, Marie
Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Vol 6, No 1 (2025): Vol 6 No 1, January 2025
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtst.v6i1.4843

Abstract

Toko Hijab Zoya hadir sejak tahun 2005 untuk memberikan inovasi baru pada desain hijab serta busana muslimnya dari desainer-desainer terbaik Indonesia. Zoya menawarkan berbagai macam produk, salah satunya yaitu produk basic. Produk basic merupakan produk yang memiliki fungsi dasar untuk kegiatan sehari hari tanpa mengikuti tren dan musim yang membuat produk ini pasti terbeli setiap periodenya. Namun dari data penjualan didapatkan hasil analisis dimana penjualan produk basic belum mencapai target penjualan yaitu 150-160 produk. Oleh karena itu, toko hijab zoya perlu menginovasikan strategi penjualan paket bundling untuk produk basic yang berbasis website menggunakan algoritma FP-Growth yang memiliki aksesibilitas dan pemeliharaan yang mudah serta cocok untuk pemilihan kandidat item dari pola kebiasaan pembelian produk oleh konsumen agar toko hijab zoya dapat menentukan item kandidat untuk dibundlingkan. Hasil dari perhitungan minimum support 0.04 dan minimum confidence 0.07 menghasilkan 21 aturan asosiasi dengan kombinasi item marsha hl casual dengan warna silver grey dan black yang memiliki nilai confidence sebesar 0.47.
SISTEM OTOMATISASI AEROPONIK INDOOR PADA TANAMAN SAWI BERBASIS INTERNET OF THINGS Hannan, Abdul; Rismawan, Tedy; Sari, Kartika
Jurnal Teknologi dan Sistem Tertanam Vol 6, No 1 (2025): Vol 6 No 1, January 2025
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtst.v6i1.4846

Abstract

Abstract The increasing global population growth poses serious challenges in meeting the world's food needs, and one promising solution is to increase productivity and efficiency in agriculture through Internet of Things (IoT) technology. In order to achieve this, this study aims to develop and implement an Internet of Things (IoT)-based automation system for indoor aeroponic farming, specifically designed to cultivate mustard flowers, utilizing advanced LED Grow Light technology for optimal growth conditions, a capacitive soil moisture sensor to detect uneven condensation of nutrients, and a pH sensor to maintain the balance of nutrient solution. The NodeMCU ESP32 microcontroller, alongside the Arduino platform, serves as the central control unit of the system, autonomously monitoring and regulating the growth environment. The findings demonstrate how effectively this technology can detect and adjust plant growth parameters, such as air temperature (99.24%), water temperature (98.63%), nutrient content (96.50%), water height (94.20%), and water pH (98.88%). In addition, the system successfully provides lighting using an L.E.D. Grow Light that is on for 12 hours every day, and effectively detects condensation unevenness, which then provides notifications via Telegram. The increased efficiency achieved by this system shows great potential in supporting efforts to fulfil global food needs through IoT technology. Keywords: Aeroponics, IoT, LED Grow Light, pH Sensor, Agriculture Automation. Abstrak Pertumbuhan populasi global yang terus meningkat menimbulkan tantangan serius dalam memenuhi kebutuhan pangan dunia, dan salah satu solusi yang menjanjikan adalah dengan meningkatkan produktivitas serta efisiensi dalam pertanian melalui teknologi Internet of Things (IoT). Untuk mencapai hal ini, penelitian difokuskan pada pengembangan dan penerapan sistem aeroponik dalam ruangan berbasis IoT yang bertujuan untuk meningkatkan budidaya tanaman sawi, dengan memanfaatkan LED Grow Light untuk pencahayaan optimal, capacitive soil moisture sensor untuk mendeteksi ketidakmerataan pengembunan nutrisi, serta sensor pH untuk menjaga keseimbangan larutan nutrisi. Sistem ini menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP32 dan Arduino sebagai pusat kendali untuk memantau dan mengontrol lingkungan tumbuh secara otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memantau dan mengendalikan kondisi tanaman dengan akurasi tinggi, seperti suhu udara (99,24%), suhu air (98,63%), kandungan nutrisi (96,50%), tinggi air (94,20%), dan pH air (98,88%). Selain itu, sistem ini berhasil memberikan pencahayaan menggunakan LED Grow Light yang menyala selama 12 jam setiap hari, serta mendeteksi ketidakmerataan pengembunan dengan efektif, yang kemudian memberikan notifikasi melalui Telegram. Peningkatan efisiensi yang dicapai oleh sistem ini menunjukkan potensi besar dalam mendukung upaya pemenuhan kebutuhan pangan global melalui teknologi IoT. Kata Kunci: Aeroponik, IoT, LED Grow Light, Sensor pH, Otomatisasi Pertanian.

Page 1 of 1 | Total Record : 5