JURNAL IT

Sistem Monitoring dan Peramalan Kualitas Air Berbasis TDS pada Budidaya Udang Windu menggunakan Metode Holt-Winters Forecasting

2025-06-02T00:33:20+00:00

Budidaya udang windu menjadi salah satu pilihan usaha yang digemari oleh para petambak karena memiliki nilai ekonomis yang tinggi. Meski demikian, dalam beberapa tahun terakhir, banyak petambak mengalami penurunan hasil produksi. Salah satu faktor utama yang memengaruhi keberhasilan budidaya ini adalah kualitas air, karena kondisi air yang tidak optimal dapat berdampak buruk pada pertumbuhan dan kesehatan udang. Konsentrasi senyawa kimia dalam air biasanya diukur dalam satuan PPM (Parts Per Million) atau mg/l (miligram per liter). Namun, banyak petambak kesulitan untuk melakukan pemantauan kualitas air secara konsisten, terutama saat tidak berada langsung di lokasi tambak.

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi yang mampu memantau dan memberikan data terkait perubahan kadar PPM dalam budidaya udang windu. Sistem ini dibangun dengan memanfaatkan perangkat keras seperti sensor TDS (Total Dissolved Solids), Sensor Analog TDS, dan modul Wemos D1 Mini. Perangkat tersebut berfungsi sebagai penghubung antara sensor dengan server, yang kemudian mengirimkan data PPM ke Bot Telegram melalui platform Flask.

Untuk meramalkan perubahan kadar PPM di masa depan, penelitian ini menerapkan metode peramalan Holt-Winters. Dengan adanya sistem ini, diharapkan para petambak dapat melakukan pemantauan kualitas air secara lebih efisien dan menerima notifikasi dini jika terjadi fluktuasi kadar PPM yang dapat mengganggu proses budidaya.

Kata kunci : Udang Windu, PPM, Bot telegram, Holt Winter, Forecasting

Mesin Otomatis Penghisap Asap Las Menggunakan Sensor MQ-2

2025-07-16T09:41:42+00:00

Teknologi yang berkembang saat ini mulai berfokus pada peningkatan keselamatan dan kesehatan di tempat kerja. Salah satu inovasi yang dikembangkan adalah alat penyedot asap las otomatis berbasis sensor MQ-2, yang dirancang untuk mendeteksi serta menyedot asap hasil proses pengelasan secara otomatis. Tujuannya adalah untuk mengurangi risiko kesehatan yang ditimbulkan oleh paparan asap berbahaya. Asap las mengandung partikel-partikel beracun yang dapat menyebabkan berbagai masalah kesehatan serius, seperti iritasi saluran pernapasan, bronkitis, asma, bahkan penyakit paru-paru kronis termasuk kanker, serta iritasi pada mata. Pemilihan sensor MQ-2 didasarkan pada kemampuannya dalam mendeteksi berbagai jenis gas, termasuk gas yang terkandung dalam asap las. Tantangan utama dalam proyek ini adalah menciptakan sistem otomatis yang efektif untuk mengeluarkan asap dari ruang pengelasan. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan fungsi sensor MQ-2 dalam sistem penyedot asap, meningkatkan sensitivitas alat, serta menjaga kualitas udara di area kerja. Metode yang digunakan dalam penelitian ini bersifat eksperimental, mencakup tahapan perancangan, analisis, pembuatan, dan pengujian alat. Berdasarkan hasil pengujian, sensor MQ-2 dapat mengenali konsentrasi gas di atas ambang batas 35 ppm. Rata-rata konsentrasi gas yang terdeteksi di area pengelasan mencapai 39 ppm, dengan waktu rata-rata penyedotan selama 41 detik pada durasi pengelasan 50 detik.

Monitoring Panel Surya Berbasis IoT: Integrasi Sensor Cahaya, Tegangan, dan Arus dengan Visualisasi Mobile Real-Time

2025-08-19T04:12:38+00:00

Pemantauan kinerja panel surya secara real-time diperlukan untuk memastikan efisiensi konversi energi matahari dan keandalan sistem dalam berbagai kondisi lingkungan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring panel surya berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor BH1750 untuk pengukuran intensitas cahaya, sensor ACS712 untuk pengukuran arus, serta sensor tegangan DC. Data hasil pengukuran dari ketiga sensor ditampilkan secara sinkron melalui layar LCD dan aplikasi Blynk pada perangkat mobile, memungkinkan pemantauan jarak jauh dengan delay yang sangat kecil. Pengujian dilakukan selama 12 jam, mulai pukul 07.00 hingga 18.00, dengan hasil menunjukkan persentase kesalahan rata-rata pembacaan sensor yang sangat rendah, yakni di bawah 0,3% dibandingkan dengan alat ukur standar. Temuan ini mengindikasikan bahwa sistem monitoring yang dikembangkan memiliki akurasi yang tinggi dan mampu menyediakan data parameter intensitas cahaya, arus, serta tegangan panel surya secara real-time. Dengan demikian, sistem ini dapat digunakan sebagai solusi monitoring praktis dan efisien untuk mendukung optimalisasi pemanfaatan energi terbarukan berbasis panel surya pada berbagai lokasi.

Sistem Pakar Autism Spectrum Disorder Menggunakan Metode Forward Chaining

2025-08-19T06:22:06+00:00

Autism Spectrum Disorder (ASD) adalah gangguan perkembangan yang memengaruhi komunikasi, interaksi sosial, dan perilaku anak. Deteksi dini ASD sangat penting untuk memastikan intervensi yang tepat sejak usia dini, sehingga anak dapat memperoleh terapi dan dukungan yang sesuai. Namun, ketidaktahuan orang tua terkait ASD serta kendala geografis di Indonesia menyebabkan akses ke fasilitas kesehatan sering kali terbatas. Terutama yang dirasakan di daerah terpencil, di mana banyak anak dengan ASD mengalami keterlambatan dalam mendapatkan penanganan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis web yang dapat melakukan penilaian awal ASD menggunakan metode forward chaining. Sistem ini dirancang untuk membantu masyarakat terutama orang tua dalam mengidentifikasi kemungkinan ASD secara cepat dan tepat. Sistem dikembangkan menggunakan model pengembangan perangkat lunak metode waterfall, sedangkan untuk pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan wawancara bersama psikolog klinis anak serta studi pustaka. Basis pengetahuan sistem mencakup 22 gejala ASD yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori utama: pola perilaku, komunikasi, dan interaksi sosial. Inferensi forward chaining memungkinkan sistem menganalisis gejala yang dimasukkan oleh pengguna dan memberikan hasil relevan. Pengujian black box dilakukan untuk memastikan semua fitur berfungsi sesuai spesifikasi tanpa kesalahan. Dengan adanya sistem ini, diharapkan masyarakat, khususnya orang tua, dapat lebih mudah mengenali gejala ASD dan segera mengambil langkah konsultasi dengan tenaga medis atau psikolog untuk penanganan lebih lanjut.

Kata Kunci: Autism Spectrum Disorder, sistem pakar, forward chaining, website. Waterfal

Learn Resource: Interactive Learning Media Alune Language

2025-08-19T06:23:54+00:00

Media pembelajaran bahasa adalah segala bentuk alat, sarana, atau teknologi yang digunakan untuk membantu proses pembelajaran keterampilan berbahasa, baik lisan maupun tulisan. Media ini berfungsi untuk mempermudah pemahaman materi, meningkatkan keterlibatan siswa, serta memperkaya pengalaman belajar bahasa. Pendidikan tidak hanya bertujuan untuk mentransfer ilmu pengetahuan, tetapi juga membentuk karakter dan identitas peserta didik. Dalam konteks ini, kearifan lokal (local wisdom) memegang peran penting sebagai sumber nilai, budaya, dan pengetahuan yang hidup di tengah masyarakat. Sayangnya, arus globalisasi dan modernisasi yang begitu cepat sering kali menyebabkan generasi muda kurang mengenal budaya daerahnya sendiri. Media pembelajaran memiliki peran yang sangat penting dalam proses belajar mengajar. Media ini berfungsi sebagai alat bantu yang dapat meningkatkan efektivitas pembelajaran, mempermudah pemahaman peserta didik, serta menjadikan proses belajar lebih menarik dan interaktif. Seiring perkembangan teknologi, media pembelajaran juga mengalami perubahan, mulai dari media konvensional hingga digital interaktif. Sekolah Dasar Negeri Allang Asaude merupakan Sekolah Dasar yang berada di Desa Allang Asaude, Kecamatan Huamual Belakang, kabupaten Seram Bagian Barat, Provinsi Maluku. Sekolah Dasar Negeri Allang Asaude merupakan Sekolah Dasar yang berada di Desa Allang Asaude, Kecamatan Huamual Belakang, kabupaten Seram Bagian Barat, Provinsi Maluku. Penerapan pembelajaran budaya daerah berupa Bahasa Daerah Allang, masih sangat sederhana yaitu dengan mengunakan kamus jilid Bahasa Allang. Metode pembelajaran yang diajarkan dalam bentuk kata per kata dengan model penghafalan, sehingga saat ini masih banyak siswa SD Negeri Allang Asaude yang malas belajar dalam menangkap dan memahami setiap kata atau kalimat yang di ajarkan. Model pembelajaran Bahasa daerah ini mengakibatkan banyak siswa kesulitan dalam memahami materi yang diajarkan Tujuan dari penelitian ini adalah menggembangkan sebauh sumber belajar yang menggunakan media teknologi interaktif Bahasa alune. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Multimedia Development Life Cycle (MDLC). MDLC adalah suatu metode atau pendekatan sistematis yang digunakan untuk mengembangkan produk multimedia, termasuk media pembelajaran. Metode ini terdiri dari beberapa tahapan yang saling berurutan dan saling terkait, bertujuan untuk menghasilkan media pembelajaran yang efektif, menarik, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.

Kata Kunci: Alune, Belajar, Interaktif, Media, Sumber

Perbandingan Kinerja Decision Tree dan Neural Network dalam Klasifikasi Penutup Lahan Berdasarkan Citra Satelit

2025-08-19T04:17:48+00:00

Perencanaan infrastruktur telekomunikasi seperti menara BTS membutuhkan identifikasi penutup lahan yang akurat, khususnya lahan terbuka yang ideal untuk pembangunan jaringan. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma Decision Tree dan Neural Network dalam klasifikasi penutup lahan berbasis citra satelit. Data yang digunakan terdiri dari 120 sampel citra yang diklasifikasikan ke dalam empat jenis penutup lahan: hutan, lahan terbuka, permukiman, dan industri. Setiap sampel diekstraksi menjadi lima fitur statistik, yaitu rata-rata warna (R, G, B), entropy, dan contrast. Model dilatih dan diuji menggunakan metode 10-fold cross validation. Hasil menunjukkan bahwa Decision Tree memperoleh akurasi sebesar 83,33%, sementara Neural Network memberikan hasil lebih tinggi yaitu 94,44%. Kinerja Neural Network juga lebih unggul dalam mengenali kelas lahan terbuka, menjadikannya lebih sesuai untuk mendukung penentuan lokasi infrastruktur telekomunikasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode machine learning dapat digunakan secara efektif dalam klasifikasi penutup lahan berbasis citra untuk mendukung pengambilan keputusan spasial.

IMPLEMENTASI ALGORITMA EHO UNTUK PERANCANGAN SISTEM ENERGI TERBARUKAN: PV-GELOMBANG LAUT DI WILAYAH KEPULAUAN

2025-08-19T11:11:21+00:00

Kebutuhan listrik di daerah terpencil seperti Pulau Pasi, Kabupaten Kepulauan Selayar, mendorong pengembangan pembangkit listrik berbasis energi terbarukan. Penelitian ini mengkaji sistem pembangkit listrik hibrida yang mengintegrasikan panel surya (Photovoltaic/PV) dan pembangkit gelombang laut, dengan tujuan untuk mengoptimalkan produksi energi dan menekan biaya investasi. Metode optimasi yang digunakan adalah Elephant Herding Optimization (EHO), yang diterapkan pada simulasi menggunakan perangkat lunak MATLAB. Data yang digunakan mencakup beban listrik wilayah, iradiasi matahari, temperatur, dan tinggi gelombang laut selama tahun 2024. Hasil simulasi menunjukkan konfigurasi optimal terdiri dari 271 unit PV, 1 unit pembangkit gelombang laut, dan 102 unit baterai, dengan total energi yang dihasilkan sebesar 300.002 kWh per tahun. Total biaya investasi (NPC) yang dibutuhkan sebesar Rp 5.336.159.983 dan biaya energi (COE) sebesar Rp 1.852/kWh. Sistem ini menunjukkan potensi yang besar dalam penyediaan listrik berkelanjutan di wilayah kepulauan. Penelitian ini juga memberikan pendekatan teknis dan ekonomis yang dapat dijadikan model untuk implementasi energi terbarukan di daerah serupa.

Kata kunci: energi terbarukan, PV, gelombang laut, EHO, sistem hibrida