cover
Contact Name
Mustakim
Contact Email
officialmalcom.irpi@gmail.com
Phone
+6285275359942
Journal Mail Official
malcom@irpi.or.id
Editorial Address
INSTITUT RISET DAN PUBLIKASI INDONESIA Jl. Tuah Karya Ujung C7. Kel. Tuah Madani Kec. Tampan Kota Pekanbaru - Riau
Location
Kota pekanbaru,
Riau
INDONESIA
Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
ISSN : 27972313     EISSN : 27758575     DOI : -
Core Subject : Science,
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science is a scientific journal published by the Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI) in collaboration with several Universities throughout Riau and Indonesia. MALCOM will be published 2 (two) times a year, April and October, each edition containing 10 (Ten) articles. Articles may be written in Indonesian or English. articles are original research results with a maximum plagiarism of 15%. Articles submitted to MALCOM will be reviewed by at least 2 (two) reviewers. The submitted article must meet the assessment criteria and in accordance with the instructions and templates provided by MALCOM. The author should upload the Statement of Intellectual/ Copyright Rights when submitting the manuscript. Papers must be submitted via the Open Journal System (OJS) in .doc or .docx format. The entire process until MALCOM is published will be free of charge. MALCOM is registered in National Library with Number International Standard Serial Number (ISSN) Printed: 2797-2313 and Online 2775-8575. Focus and scope of MALCOM includes Data Mining, Data Science, Artificial Intelligence, Computational Intelligence, Natural Language Processing, Big Data Analytic, Computer Vision, Expert System, Text and Web Mining, Parallel Processing, Intelligence System, Decision Support System and Software Engineering
Articles 441 Documents
Implementasi Internet of Things pada Smart Aquaponics Menggunakan Sensor Level Air dan Sensor BH1750 untuk Monitoring Parameter Lingkungan Berbasis Web Dashboard: Implementation of an Internet of Things-Based Smart Aquaponics Using Water Level and BH1750 Light Sensors with Web-Based Environmental Monitoring Darmayanti, Fera; Samsugi, S.
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 6 No. 2 (2026): MALCOM April 2026
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v6i2.2582

Abstract

SistemĀ  aquaponik merupakan metodeĀ  budidaya yang menggabungkan perikanan dan pertanian dalam satu ekosistem, sehingga memerlukan monitoring parameter lingkungan secara optimal dan akurat. Permasalahan dalam sistem ini adalah kurangnya pemantauan kondisi volume air dan intensitas cahaya secara langsung, yang menimbulkan dampak pada pertumbuhan dan kesehatan ikan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem smart aquaponics berbasis Internet of Things yang dapat memonitor level air dan intensitas cahaya melalui dashboard web. Sistem ini memanfaatkan sensor ultrasonik HC-SR04 sebagai pengukur level air dan sensor cahaya BH1750 sebagai pendeteksi intensitas cahaya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor ultrasonik memiliki error rate 0,70%, nilai MAE 0,54, dan standar deviasi 0,21, sedangkan sensor cahaya BH1750 memiliki error rate 0,35%, nilai MAE 0,35 lux, dan standar deviasi 0,12 lux. Rata-rata cahaya yang terukur sebesar 216,1 lux dengan kategori cukup terang untuk keperluan monitoring. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, sistem mampu melakukan monitoring parameter lingkungan aquaponik secara akurat, stabil, dan real-time sehingga dapat mendukung pengelolaan sistem aquaponik serta menjadi solusi monitoring lingkungan aquaponik berbasis IoT dan menjadi dasar pengembangan sistem lebih lanjut.