Rancang Bangun Aplikasi E-Agribusiness Untuk Meningkatkan Daya Saing Pertanian di Wilayah Desa Cileungsi Kecamatan Ciawi

Pertanian di Desa Cileungsi, Kecamatan Ciawi, menghadapi tantangan seperti distribusi hasil panen yang tidak efisien, ketergantungan pada pedagang perantara, dan keterbatasan akses pasar. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi e-agribisnis berbasis website untuk meningkatkan daya saing agribisnis lokal. Dengan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC), penelitian ini mengembangkan aplikasi yang mencakup fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas. Proses pengujian dilakukan menggunakan metode black box untuk menilai fungsionalitas sistem dan User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi memiliki tingkat keberhasilan 94,12% dalam memenuhi kebutuhan fungsional, dengan rata-rata skor kepuasan pengguna sebesar 72,8%. Aplikasi ini dilengkapi fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas, memberikan solusi komprehensif bagi petani dalam menghadapi kendala agribisnis. Dengan potensi penerapan yang luas, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan daya saing sektor agribisnis di Indonesia.Pertanian di Desa Cileungsi, Kecamatan Ciawi, menghadapi tantangan seperti distribusi hasil panen yang tidak efisien, ketergantungan pada pedagang perantara, dan keterbatasan akses pasar. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi e-agribisnis berbasis website untuk meningkatkan daya saing agribisnis lokal. Dengan menggunakan metode Software Development Life Cycle (SDLC), penelitian ini mengembangkan aplikasi yang mencakup fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas. Proses pengujian dilakukan menggunakan metode black box untuk menilai fungsionalitas sistem dan User Acceptance Testing (UAT) untuk mengukur kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan aplikasi memiliki tingkat keberhasilan 94,12% dalam memenuhi kebutuhan fungsional, dengan rata-rata skor kepuasan pengguna sebesar 72,8%. Aplikasi ini dilengkapi fitur manajemen produk, transaksi online, dan forum komunitas, memberikan solusi komprehensif bagi petani dalam menghadapi kendala agribisnis. Dengan potensi penerapan yang luas, aplikasi ini diharapkan dapat meningkatkan daya saing sektor agribisnis di Indonesia

Prediksi Hasil Produksi Jambu Mete di Wilayah Provinsi Nusa Tenggara Timur Dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation

Dengan melihat penurunan hasil produksi jambu mete dalam 2 tahun terakhir di wilayah Provinsi Nusa Tenggara Timur, maka penelitian ini dilakukan untuk memprediksi tingkat produksi di masa yang akan datang menggunakan algoritma backpropagation sehingga dapat menekan jumlah penurunan produksi jambu mete dan melibatkan berbagai pendekatan yang bisa diterapkan untuk meningkatkan hasil panen dan mengatasi faktor yang menyebabkan turunnya produksi jambu mete. Metote yang digunakan untuk memprediksi adalah algoritma backpropagation, dimana data hasil produksi jambu mete diambil tahun 2013 sampai 2023 sebagai variabel dalam prediksi untuk tahun 2024 sampai 2035. Setelah dilakukan olah data, terjadi peningkatan produksi jambu mete di tahun 2030 dan 2031 dengan jumlah produksi sebesar 59695,58 Ton,  sedangkan jumlah produksi terendah terjadi di tahun 2035 sebesar 31822,00 Ton dengan tingkat produksi rata-rata sebesar 48673,41 Ton. Prediksi ini menghasilkan Mean Square Error (MSE) sebesar 0,00727. Penelitian prediksi ini berupa data hasil produksi tahun sebelumnya dan belum memperhitungkan atau menggunakan faktor lainnya dalam memprediksi hasil produksi jambu mete.Dengan melihat penurunan hasil produksi jambu mete dalam 2 tahun terakhir di wilayah Provinsi Nusa Tenggara Timur, maka penelitian ini dilakukan untuk memprediksi tingkat produksi di masa yang akan datang menggunakan algoritma backpropagation sehingga dapat menekan jumlah penurunan produksi jambu mete dan melibatkan berbagai pendekatan yang bisa diterapkan untuk meningkatkan hasil panen dan mengatasi faktor yang menyebabkan turunnya produksi jambu mete. Metote yang digunakan untuk memprediksi adalah algoritma backpropagation, dimana data hasil produksi jambu mete diambil tahun 2013 sampai 2023 sebagai variabel dalam prediksi untuk tahun 2024 sampai 2035. Setelah dilakukan olah data, terjadi peningkatan produksi jambu mete di tahun 2030 dan 2031 dengan jumlah produksi sebesar 59695,58 Ton,  sedangkan jumlah produksi terendah terjadi di tahun 2035 sebesar 31822,00 Ton dengan tingkat produksi rata-rata sebesar 48673,41 Ton. Prediksi ini menghasilkan Mean Square Error (MSE) sebesar 0,00727. Penelitian prediksi ini berupa data hasil produksi tahun sebelumnya dan belum memperhitungkan atau menggunakan faktor lainnya dalam memprediksi hasil produksi jambu mete

Implementasi Algoritma Random Forest Regression Untuk Memprediksi Penjualan Produksi di Supermarket

Prediksi penjualan merupakan aspek penting dalam pengelolaan operasional Supermarket. Algoritma Machine Learning dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Supermarket mencatat transaksi penjualan setiap harinya, data transaksi tersebut dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi dalam memperoleh keuntungan. Pada penelitian ini, algoritma Random Forest Regression digunakan dengan tujuan untuk memprediksi penjualan di Supermarket. Data dalam dataset berjumlah 1000 data. Proses preprocessing data dimulai dengan menentukan fitur yang paling relevan sebagai variabel independen dan variabel dependen. Selanjutnya, entri kosong pada data numerik diisi dengan nilai rata-rata (mean), sedangkan pada data kategori, entri kosong diisi dengan nilai modus. Evaluasi kinerja model algoritma diukur dengan menggunakan beberapa metrik, yaitu Out-of-Bag (OOB) score sebesar 0.9999, Mean Squared Error (MSE) sebesar 2.4899, R-squared atau koefisien determinasi mencapai 0.9999, dan Mean Absolute Error (MAE) bernilai 0.9305. Secara keseluruhan, nilai-nilai metrik menunjukkan model Random Forest Regression sangat akurat untuk prediksi penjualan di supermarket.Prediksi penjualan merupakan aspek penting dalam pengelolaan operasional Supermarket. Algoritma Machine Learning dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Supermarket mencatat transaksi penjualan setiap harinya, data transaksi tersebut dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi dalam memperoleh keuntungan. Pada penelitian ini, algoritma Random Forest Regression digunakan dengan tujuan untuk memprediksi penjualan di Supermarket. Data dalam dataset berjumlah 1000 data. Proses preprocessing data dimulai dengan menentukan fitur yang paling relevan sebagai variabel independen dan variabel dependen. Selanjutnya, entri kosong pada data numerik diisi dengan nilai rata-rata (mean), sedangkan pada data kategori, entri kosong diisi dengan nilai modus. Evaluasi kinerja model algoritma diukur dengan menggunakan beberapa metrik, yaitu Out-of-Bag (OOB) score sebesar 0.9999, Mean Squared Error (MSE) sebesar 2.4899, R-squared atau koefisien determinasi mencapai 0.9999, dan Mean Absolute Error (MAE) bernilai 0.9305. Secara keseluruhan, nilai-nilai metrik menunjukkan model Random Forest Regression sangat akurat untuk prediksi penjualan di supermarket

Naive Bayes dan Decision Tree: Studi Kasus Klasifikasi Kepuasan Pelanggan E-Commerce

Peningkatan belanja daring mendorong e-commerce untuk memahami kepuasan pelanggan melalui analisis ulasan otomatis. Studi ini mengevaluasi dan membandingkan kemampuan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree dalam mengklasifikasikan tingkat kepuasan berdasarkan 5.000 ulasan dari platform Olist. Ulasan dikategorikan ke dalam tiga kelas, yaitu Tidak Puas, Netral, dan Puas. Pra-pemrosesan meliputi pembersihan data, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, dan pembagian data 80% latih dan 20% uji. Evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan AUC. Naive Bayes menunjukkan akurasi lebih tinggi (80,70%) dibanding Decision Tree (73,90%) serta performa klasifikasi yang lebih stabil. Dengan demikian, Naive Bayes lebih efisien untuk klasifikasi kepuasan pelanggan berbasis teks pada ulasan e-commerce.Peningkatan belanja daring mendorong e-commerce untuk memahami kepuasan pelanggan melalui analisis ulasan otomatis. Studi ini mengevaluasi dan membandingkan kemampuan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree dalam mengklasifikasikan tingkat kepuasan berdasarkan 5.000 ulasan dari platform Olist. Ulasan dikategorikan ke dalam tiga kelas, yaitu Tidak Puas, Netral, dan Puas. Pra-pemrosesan meliputi pembersihan data, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, dan pembagian data 80% latih dan 20% uji. Evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan AUC. Naive Bayes menunjukkan akurasi lebih tinggi (80,70%) dibanding Decision Tree (73,90%) serta performa klasifikasi yang lebih stabil. Dengan demikian, Naive Bayes lebih efisien untuk klasifikasi kepuasan pelanggan berbasis teks pada ulasan e-commerce

Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Sanksi Terhadap Perilaku Santri di Pondok Pesantren Asshaburratib Menggunakan Metode SAW

Pondok Pesantren adalah institusi pendidikan berbasis keagamaan yang menanamkan nilai-nilai disiplin, akhlak, serta kedisiplinan kepada para santri melalui berbagai kegiatan keagamaan dan pembinaan karakter. Dalam praktiknya, terdapat santri yang melakukan pelanggaran dipondok, namun proses pemberian sanksi terhadap pelanggaran tersebut masih dilakukan secara manual tanpa pertimbangan dari pelanggaran yang ia lakukan sehingga sanksi yang diberikan tidak sesuai. Hal ini dapat menyebabkan ketidaktepatan dalam menentukan sanksi yang sesuai dengan perbuatannya. Maka dari itu, penilitan ini bermaksud untuk menyusun dan meningkatkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) guna membantu pengurus pondok dalam menentukan sanksi terhadap perilaku santri dengan tepat dan adil. Metode yang diterapkan adalah Simple Weighting Additive (SAW), yang mampu memberikan hasil keputusan berdasarkan pembobotan terhadap beberapa kriteria. Hasil akhir dari penilitian ini yaitu sistem dibangun di atas web yang dapat diterapkan sebagai acuan untuk pemberian sanksi sesuai dengan pelanggaran yang dilakukan, sehingga pengurus pondok dapat memberikan sanksi yang tepat dan adil kepada para pelanggar.Pondok Pesantren adalah institusi pendidikan berbasis keagamaan yang menanamkan nilai-nilai disiplin, akhlak, serta kedisiplinan kepada para santri melalui berbagai kegiatan keagamaan dan pembinaan karakter. Dalam praktiknya, terdapat santri yang melakukan pelanggaran dipondok, namun proses pemberian sanksi terhadap pelanggaran tersebut masih dilakukan secara manual tanpa pertimbangan dari pelanggaran yang ia lakukan sehingga sanksi yang diberikan tidak sesuai. Hal ini dapat menyebabkan ketidaktepatan dalam menentukan sanksi yang sesuai dengan perbuatannya. Maka dari itu, penilitan ini bermaksud untuk menyusun dan meningkatkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) guna membantu pengurus pondok dalam menentukan sanksi terhadap perilaku santri dengan tepat dan adil. Metode yang diterapkan adalah Simple Weighting Additive (SAW), yang mampu memberikan hasil keputusan berdasarkan pembobotan terhadap beberapa kriteria. Hasil akhir dari penilitian ini yaitu sistem dibangun di atas web yang dapat diterapkan sebagai acuan untuk pemberian sanksi sesuai dengan pelanggaran yang dilakukan, sehingga pengurus pondok dapat memberikan sanksi yang tepat dan adil kepada para pelanggar

Deteksi Jenis Tanaman Berdasarkan Bentuk Daun Menggunakan KNN

Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, termasuk ribuan spesies tanaman yang tersebar luas. Identifikasi jenis tanaman penting dalam bidang seperti pertanian, kehutanan, dan penelitian ilmiah. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi jenis tanaman berbasis bentuk daun menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset gambar daun dikumpulkan dan diolah untuk mengekstraksi fitur morfologis, seperti tepi dan tekstur daun. KNN kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan daun ke dalam jenis tanaman tertentu berdasarkan kemiripannya dengan sampel dalam dataset. Validasi dilakukan dengan membandingkan akurasi dari berbagai nilai k untuk menemukan konfigurasi terbaik. Hasilnya, algoritma KNN berhasil mencapai akurasi klasifikasi 94,44%, dengan akurasi sempurna pada daun Kembang Sepatu dan Singkong, sedangkan daun Jarak dan Ubi Malaysia memiliki akurasi 83%. Kombinasi fitur LBP dan HOG terbukti efektif dalam meningkatkan representasi morfologi daun.Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, termasuk ribuan spesies tanaman yang tersebar luas. Identifikasi jenis tanaman penting dalam bidang seperti pertanian, kehutanan, dan penelitian ilmiah. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi jenis tanaman berbasis bentuk daun menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset gambar daun dikumpulkan dan diolah untuk mengekstraksi fitur morfologis, seperti tepi dan tekstur daun. KNN kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan daun ke dalam jenis tanaman tertentu berdasarkan kemiripannya dengan sampel dalam dataset. Validasi dilakukan dengan membandingkan akurasi dari berbagai nilai k untuk menemukan konfigurasi terbaik. Hasilnya, algoritma KNN berhasil mencapai akurasi klasifikasi 94,44%, dengan akurasi sempurna pada daun Kembang Sepatu dan Singkong, sedangkan daun Jarak dan Ubi Malaysia memiliki akurasi 83%. Kombinasi fitur LBP dan HOG terbukti efektif dalam meningkatkan representasi morfologi daun

Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap PON XII Aceh-Sumut Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap Pekan Olahraga Nasional (PON) XII di Aceh-Sumatera Utara menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Data diperoleh melalui crawling media sosial X, kemudian diolah melalui tahap pre-processing yang meliputi pembersihan data, case folding, normalisasi kata, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Sentimen pada data dilabeli menggunakan pendekatan lexicon-based untuk mengklasifikasikan teks menjadi positif dan negatif. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes, dengan evaluasi kinerja melalui confusion matrix, akurasi, dan classification report. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 79,77% pada data uji, memberikan gambaran tentang pandangan masyarakat terhadap PON XII dan membuktikan efektivitas algoritma ini dalam analisis sentimen berbasis teks.Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap Pekan Olahraga Nasional (PON) XII di Aceh-Sumatera Utara menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Data diperoleh melalui crawling media sosial X, kemudian diolah melalui tahap pre-processing yang meliputi pembersihan data, case folding, normalisasi kata, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Sentimen pada data dilabeli menggunakan pendekatan lexicon-based untuk mengklasifikasikan teks menjadi positif dan negatif. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes, dengan evaluasi kinerja melalui confusion matrix, akurasi, dan classification report. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 79,77% pada data uji, memberikan gambaran tentang pandangan masyarakat terhadap PON XII dan membuktikan efektivitas algoritma ini dalam analisis sentimen berbasis teks

Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menemukan Pola Asosiasi Pada Data Penjualan Retail Fashion

Penelitian ini menerapkan algoritma Apriori dalam analisis data transaksi penjualan di bidang retail fashion guna menemukan keterkaitan produk yang kerap dibeli dalam satu waktu. Dataset yang dianalisis berisi 3.400 transaksi pelanggan dari platform Kaggle, dan diolah menggunakan RapidMiner dengan parameter minimum support 0,1 serta confidence 0,6. Metode yang digunakan meliputi preprocessing data, normalisasi, transformasi one-hot encoding, dan pengujian dengan operator W-Apriori. Hasilnya ditemukan pola signifikan, seperti pembelian backpack dan loafers berasosiasi kuat dengan raincoat (confidence 74%). Algoritma Apriori terbukti efisien dalam mengenali pola kebiasaan pembelian konsumen, dan dapat digunakan untuk kegiatan promosi, penyusunan rekomendasi produk, dan penataan layout toko. Aturan asosiasi yang diperoleh mencerminkan pola perilaku konsumen saat berbelanja, salah satunya menunjukkan adanya hubungan erat antara beberapa produk. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis yang berorientasi data, termasuk dalam penataan produk yang lebih efisien, pengembangan fitur rekomendasi, serta perancangan promosi yang relevan dan tepat sasaran.Penelitian ini menerapkan algoritma Apriori dalam analisis data transaksi penjualan di bidang retail fashion guna menemukan keterkaitan produk yang kerap dibeli dalam satu waktu. Dataset yang dianalisis berisi 3.400 transaksi pelanggan dari platform Kaggle, dan diolah menggunakan RapidMiner dengan parameter minimum support 0,1 serta confidence 0,6. Metode yang digunakan meliputi preprocessing data, normalisasi, transformasi one-hot encoding, dan pengujian dengan operator W-Apriori. Hasilnya ditemukan pola signifikan, seperti pembelian backpack dan loafers berasosiasi kuat dengan raincoat (confidence 74%). Algoritma Apriori terbukti efisien dalam mengenali pola kebiasaan pembelian konsumen, dan dapat digunakan untuk kegiatan promosi, penyusunan rekomendasi produk, dan penataan layout toko. Aturan asosiasi yang diperoleh mencerminkan pola perilaku konsumen saat berbelanja, salah satunya menunjukkan adanya hubungan erat antara beberapa produk. Informasi tersebut dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis yang berorientasi data, termasuk dalam penataan produk yang lebih efisien, pengembangan fitur rekomendasi, serta perancangan promosi yang relevan dan tepat sasaran

Analisis Perbandingan Fitur Pada Aplikasi My Cattle Manager dan CowMaster Untuk Managemen Peternakan Sapi

Sektor peternakan di Indonesia berkontribusi besar terhadap ketahanan pangan, khususnya dari komoditas sapi. Penelitian ini bertujuan menganalisis peran teknologi digital dalam membantu manajemen peternakan sapi melalui studi komparatif dua aplikasi Android yakni My Cattle Manager dan CowMaster. Keduanya memiliki fitur pencatatan data ternak, kesehatan, keuangan, serta pengingat otomatis. Hasil studi menunjukkan lima kebutuhan spesifik peternak, yaitu akses offline gratis, estimasi bobot tanpa alat digital, pelaporan terstruktur, manajemen pakan terjadwal, dan kompatibilitas dengan perangkat berspesifikasi rendah. My Cattle Manager unggul dalam fitur offline, silsilah ternak, dan langganan sederhana. CowMaster menonjol dalam estimasi bobot berbasis morfometri dan manajemen pakan berbasis usia dan berat, meski fitur premiumnya terbatas. Keduanya belum mendukung integrasi IoT maupun kecerdasan buatan. Pemilihan aplikasi sebaiknya disesuaikan dengan skala usaha, preferensi visual, kemampuan berlangganan, dan fitur yang dibutuhkan. Fitur silsilah dan pengelompokan ternak hanya tersedia di My Cattle Manager, sedangkan estimasi bobot dan manajemen pakan hanya ada di CowMaster.Sektor peternakan di Indonesia berkontribusi besar terhadap ketahanan pangan, khususnya dari komoditas sapi. Penelitian ini bertujuan menganalisis peran teknologi digital dalam membantu manajemen peternakan sapi melalui studi komparatif dua aplikasi Android yakni My Cattle Manager dan CowMaster. Keduanya memiliki fitur pencatatan data ternak, kesehatan, keuangan, serta pengingat otomatis. Hasil studi menunjukkan lima kebutuhan spesifik peternak, yaitu akses offline gratis, estimasi bobot tanpa alat digital, pelaporan terstruktur, manajemen pakan terjadwal, dan kompatibilitas dengan perangkat berspesifikasi rendah. My Cattle Manager unggul dalam fitur offline, silsilah ternak, dan langganan sederhana. CowMaster menonjol dalam estimasi bobot berbasis morfometri dan manajemen pakan berbasis usia dan berat, meski fitur premiumnya terbatas. Keduanya belum mendukung integrasi IoT maupun kecerdasan buatan. Pemilihan aplikasi sebaiknya disesuaikan dengan skala usaha, preferensi visual, kemampuan berlangganan, dan fitur yang dibutuhkan. Fitur silsilah dan pengelompokan ternak hanya tersedia di My Cattle Manager, sedangkan estimasi bobot dan manajemen pakan hanya ada di CowMaster

Sistem Pemantauan Angular Velocity Berbasis Transmisi Fiber Optik 150 Km dengan Topologi Ring

Penelitian ini merancang sistem pemantauan angular velocity berbasis sensor gyroscope yang terintegrasi dengan media transmisi kabel fiber optik sepanjang 150 km menggunakan topologi ring. Sistem ini bertujuan untuk menyediakan solusi pemantauan data orientasi dan pergerakan sudut secara real-time dengan tingkat keandalan yang tinggi, khususnya di wilayah dengan risiko gangguan elektromagnetik. Data hasil pengukuran sensor dikirimkan melalui jaringan kabel fiber optik menggunakan perangkat industrial Ethernet switch dan modul SFP, kemudian divisualisasikan dalam dashboard berbasis C#. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mentransmisikan data tiga sumbu (X, Y, dan Z) secara stabil tanpa degradasi sinyal yang signifikan, serta memberikan notifikasi anomali secara langsung. Sistem ini berpotensi diterapkan pada aplikasi pemantauan struktur bawah laut dan sistem peringatan dini tsunami. Penelitian ini merancang sistem pemantauan angular velocity berbasis sensor gyroscope yang terintegrasi dengan media transmisi kabel fiber optik sepanjang 150 km menggunakan topologi ring. Sistem ini bertujuan untuk menyediakan solusi pemantauan data orientasi dan pergerakan sudut secara real-time dengan tingkat keandalan yang tinggi, khususnya di wilayah dengan risiko gangguan elektromagnetik. Data hasil pengukuran sensor dikirimkan melalui jaringan kabel fiber optik menggunakan perangkat industrial Ethernet switch dan modul SFP, kemudian divisualisasikan dalam dashboard berbasis C#. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu mentransmisikan data tiga sumbu (X, Y, dan Z) secara stabil tanpa degradasi sinyal yang signifikan, serta memberikan notifikasi anomali secara langsung. Sistem ini berpotensi diterapkan pada aplikasi pemantauan struktur bawah laut dan sistem peringatan dini tsunami.&nbsp