Monitoring the pH Levels of Well Water in the Home Industri Sarung Goyor Village, Pemalang, Using IoT Technology and Inverse Distance Weight Method

The Sarung Goyor Home Industry business, located in Wanarejan Utara Village, Pemalang, has been running for several years. However, the use of residual textile dyes in the process of making goyor sarongs now poses a threat to the quality of well water in the area where residents live. This condition is a serious concern because some residents rely on water from the well for drinking, cooking, bathing, and washing. One of the impacts of this textile waste is abnormal water pH. The solution requires real-time monitoring of the pH of well water by utilizing Internet of Things (IoT) technology and pH sensors. In this solution, direct sampling using sensors is carried out at 3 monitoring points around the industrial area and processed to estimate the pH level of residents' well water. This monitoring system succeeded in showing that the average pH of well water was in a safe condition, namely 7.18, not much different from tests carried out with reference sensors, namely a pH range between 6.96 to 7.20. The findings show that in testing the assembled sensor, the IDW method has a measurable error rate with an RMSE of about 0.2629 and a MAPE of about 4.669%. When compared with the test results using a reference sensor, the RMSE value reaches around 0.4666 and the MAPE is around 6.553%

Analisa Cluster Data Transaksi Penjualan Minimarket Selama Pandemi Covid-19 dengan Algoritma K-means

Covid-19 berdampak buruk pada sektor ekonomi di Indonesia. Hal ini terlihat dari kerugian yang dialami pelaku industri berupa penurunan omset penghasilan. Strategi penjualan perlu dilakukan agar kerugian dapat diminimalisir. Analisa transaksi penjualan bisa dilakukan untuk menemukan kelompok produk dengan data penjualan terbanyak sehingga manajemen stok dapat terpenuhi dan meningkatkan transaksi penjualan. Minimarket Berkah Abadi merupakan industri yang terdampak oleh pandemi ini. Analisa data belum dilakukan untuk mencari tahu produk mana yang memiliki data penjualan terbanyak, sehingga perlu dilakukan analisa dengan algoritma k-means. Algoritma ini dapat mengelompokan data berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Penerapan algoritma pada 278480 data transaksi, didapatkan tiga cluster data penjualan yaitu cluster 2 atau penjualan terbanyak sebanyak 57 produk, cluster 1 atau penjualan sedang sebanyak 5 produk dan sisanya adalah cluster 0 dengan penjualan rendah. Hasil akurasi model klusterisasi yang dihasilkan dengan confusion matrix adalah 87%. Berdasarkan hasil ini pemilik Minimarket Berkah Abadi dapat terbantu dalam membuat keputusan pada manajemen stok barang pada saat pandemi Covid-19 masih berlangsung.

Implementasi Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori untuk Analisis Pendapatan Usaha Retail

Pada era teknologi sekarang hampir semua bisnis ritel sudah menggunakan teknologi Point of Sale (PoS), dimana semua transaksi di rekap dalam sebuah database sistem. Data yang disimpan di dalam database dapat diolah untuk meningkatkan penjualan. Dengan mengetahui asosiasi data penjualan, aplikasi dapat memberikan rekomendasi produk yang memungkinkan pelanggan untuk membeli rekomendasi produk tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pola asosiasi yang terdapat pada sebuah toko yang sudah menerapkan teknologi PoS. Apabila pola asosiasi tersebut membentuk keterhubungan produk yang relevan dan mendatangkan keuntungan lebih maka metode yang di usulkan akan di terapkan pada aplikasi toko. Algoritma Apriori dapat menemukan pola hubungan produk antar satu atau lebih item dalam suatu dataset. Hanya saja Algoritma Apriori memiliki kelemahan dalam performa. Penerapan algoritma apriori dapat memperlambat akses transaksi, sehingga perlu pengkajian lebih dalam tentang kebermanfaatan pola asosiasi ini. Pada penelitian ini pola asosiasi dianalisis apakah berpengaruh terhadap peningkatan penjualan. Dalam penelitian ini didapatkan bahwa pola asosiasi memiliki peran penting dalam peningkatan penjualan. Didapatkan rata - rata asosiasi dengan nilai confidence tertinggi terjadi pada bulan maret, yaitu 0.61 dengan nilai minimal support 0.003. Hal ini sesuai dengan hasil penjualan tertinggi, yaitu sebesar Rp. 295.509.934 pada bulan maret, tahun 2021. Berdasarkan penelitian ini maka penggunaan algoritma apriori pada aplikasi POS perlu diterapkan

Evaluasi Pembayaran Keuangan Siswa berdasarkan Penghasilan Wali Siswa menggunakan Metode Clustering K-Means

One of the problems that often occurs in school administration is the late payment of tuition fees. Therefore, it is necessary to evaluate the education payment process so that in the future the payment process can run in an orderly and disciplined manner. This study aims to create a cluster model for grouping student administration payments. This type of research is quantitative using the K-Means Clustering method to classify payment data based on 2 variables, namely the time of payment and the income of students' guardians carried out in private elementary schools in Semarang. The data used in this study is payment data for the 2019/2020 academic year, which totals 1,933 records, covering transactions from 419 students. Determining the number of clusters is calculated using the elbow method, the best clusters obtained from the data used are 3 clusters, namely clusters 0, 1 and 2. Our findings show that cluster 2 has the largest percentage of early monthly administration payments, namely 52.5%, the percentage is on time the highest was in cluster 1, namely 74.8%, and the highest percentage of late payments was in cluster 0, namely 28.6%. The results of the analysis show that the main factor for late payments is not the guardian's income but other external factors, as evidenced by the highest percentage of late payments in cluster 0, where the average income of student guardians is = 10,000,000

SISTEM INFORMASI DETEKSI DINI BAHAYA GAS AMONIA (NH3) PADA LINGKUNGAN PETERNAKAN MENGGUNAKAN METODE INVERSE DISTANCE WEIGHT

Amonia merupakan salah satu gas yang dianggap berbahaya di lingkungan peternakan, khususnya di peternakan unggas. Peningkatan konsentrasi gas amonia di kandang unggas dapat menyebabkan keracunan bahkan kematian unggas ketika mencapai kadar konsentrasi tertentu. Oleh karena itu diperlukan analisis yang tepat dan cepat untuk mengurangi angka kematian unggas yang disebabkan oleh gas amonia. Pada penelitian ini diusulkan sistem informasi yang mampu memantau kondisi kadar konsentrasi gas amonia secara realtime di lingkungan peternakan. Penelitian ini membangun sistem wireless system network yang mentransmisikan data ke web server melalui koneksi internet. Untuk menghitung kadar konsentrasi gas amonia penelitian ini mengusulkan metode interpolasi inverse distance weight sebagai metode komputasinya. Pengambilan data dilakukan di 3 titik lokasi sesuai dengan badan standarisasi nasional. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan sensor MQ-135. Dari penelitian ini dihasilkan sistem informasi yang mampu memantau kadar konsentrasi gas amonia secara realtime dan memberikan notifikasi efek bahaya sesuai kadar konsentrasi gas amonia di peternakan. Akurasi perhitungan metode yang digunakan menunjukan nilai MAPE sebesar 7,75%. Perubahan kadar konsentrasi gas amonia ditampilkan menggunakan visualisasi grafik di dashboard sistem informasi.Jika kondisi amonia berbahaya maka pesan bahaya dikirimkan melalui aplikasi sosial media pada smartphone dalam bentuk notifikasi ke pengguna. Kata kunci : amonia, peternakan, inverse distance weight, wireless sensor network, sosial media Ammonia is one of the gases that is considered dangerous in livestock environments, especially in poultry farms. Increasing the concentration of ammonia gas in poultry cages can cause poisoning and even death of poultry when it reaches a certain concentration level. Proper and fast analysis is needed to reduce poultry mortality caused by ammonia gas. Therefore in this study an information system was proposed which was able to monitor the condition of the concentration of ammonia gas in real time in the farm environment. This research builds a wireless system network system that transmits data to a web server through an internet connection. To calculate the concentration level of ammonia gas this study proposes an inverse distance weight interpolation method as its computational method. Data collection is carried out in 3 location points according to the national standardization body.Data is collected by using the MQ-135 sensors. From this research, an information system was produced which was able to monitor the concentration of ammonia gas in real time and provide a notification of the effects of hazards according to the concentration of ammonia gas at farms. The accuracy of the calculation method used shows the MAPE value of 7.75%.Changes in the concentration level of ammonia gas are displayed using graphical visualization on the information system dashboard. If the ammonia condition is dangerous, the hazard message is sent via the social media application on the smartphone in the form of notification to the user. Keywords: ammonia, farm, inverse distance weight, wireless sensor network, social medi

Implementasi Wireless Sensor Network: Perbandingan Metode Inverse Distance Weight dan Ordinary Kriging untuk Estimasi Kadar Gas Amonia pada Lingkungan Peternakan

Wireless Sensor Network merupakan salah satu teknologi yang menjadi tren saat ini.  Salah satu sektor bidang yang banyak memanfaatkan penerapan teknologi ini adalah agrikultur. WSN banyak digunakan dalam mengatasi permasalahan di sektor agrikultur, salah satunya pada sektor peternakan. Permasalahan yang sering terjadi di industri peternakan adalah gas beracun yang timbul dari kotoran hewan ternak, yaitu amonia. Peningkatan konsentrasi gas amonia di peternakan dapat menyebabkan keracunan serta kematian unggas ketika mencapai kadar konsentrasi tertentu. Dengan pemanfaatan teknologi WSN kadar gas amonia di lingkungan peternakan dapat diketahui secara realtime. Hanya saja besarnya biaya menjadi kendala pemasangan perangkat WSN di lingkungan peternakan. Oleh karena itu pada penelitian ini di usulkan metode yang mampu mengetahui persebaran gas amonia hanya dengan menggunakan beberapa titik stasiun pemantauan. Metode interpolasi mampu mengatasi permasalahan tersebut. Metode interpolasi yang di pakai dalam penelitian ini adalah metode Inverse Distance Weight (IDW) dan Ordinary Kriging (OK). Dari hasil pengujian menggunakan model MAPE metode IDW menghasilkan nilai MAPE sebesar 23,45% dan metode OK mengasilkan nilai MAPE sebesar 24,95%. Dari hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa metode IDW lebih baik daripada metode OK dalam menentukan nilai taksiran gas amonia di suatu titik lokasi. Abstract Wireless Sensor Network is a technology that is becoming a trend today. WSN is widely used in overcoming problems in the subfield of agricultural, livestock. The problem that often occurs in the livestock industries is the poisonous gas that arises from livestock manure, namely amonia. Increasing the concentration of amonia in the farm can cause poisoning and death of poultry when it reaches a certain concentration. With the use of WSN technology, amonia gas levels in the livestock environment can be known in realtime. It's just that the high cost becomes an obstacle to installing WSN equipment in the farm environment. Therefore, this research proposes a method that is able to determine the distribution of amonia gas only by using several monitoring stations. The interpolation method is able to overcome these problems. The interpolation method used in this study is the Inverse Distance Weight (IDW) and Ordinary Kriging (OK) method. From the test results using the MAPE model, the IDW method produces a MAPE value of 23.45% and the OK method produces a MAPE value of 24.95%. From the test results, it shows that the IDW method is better than the OK method in determining the estimated value of amonia gas at a certain location

Enkripsi Pesan Menggunakan Algoritma Linear Congruential Generator (LCG) dan Konversi Kode Morse

Message is an expression that is formed from a thought and feeling, reality, opinion, experience that has happened or will come, and so on. Currently, the exchange of information carried out by both the sender and the recipient has used several social media applications, such as whatsapp, telegram, line, and many more. Messages sent and received through social media applications must be connected to the internet network for the communication process in which the message can be stolen by irresponsible parties, because these parties are also connected to the same internet network. One way that can be done so that the message sent is maintained and more secure, the process of securing the data and information contained in the message is carried out. The Linear Congruential Generator (LCG) algorithm will generate a random key value and convert it into Morse code form. The results obtained from the modification of the LCG algorithm and Morse code are very helpful in the encryption process which makes the encryption results obtained quite difficult to solve because in the encryption process one plaintext character is replaced with a dot sign (.) and a minus sign (-) on the ciphertext. Pesan merupakan ungkapan yang terbentuk dari suatu pemikiran dan perasaan, realita, opini, pengalaman yang sudah terjadi atau yang akan datang, dan lain sebagainya. Saat ini pertukaran informasi yang dilakukan baik pengirim dan penerima sudah menggunakan beberapa aplikasi media sosial, seperti whatsapp, telegram, line, dan masih banyak lagi. Pesan yang dikirim dan diterima melalui aplikasi media sosial harus terhubung dengan jaringan internet untuk proses komunikasinya yang di mana pesan tersebut dapat dicuri oleh pihak yang tidak bertanggungjawab, dikarenakan pihak-pihak tersebut juga terhubung pada jaringan internet yang sama. Salah satu cara yang dapat dilakukan agar pesan yang dikirimkan terjaga dan lebih aman, dilakukan proses pengamanan data dan informasi yang ada didalam pesan tersebut. Algoritma Linear Congruential Generator (LCG) akan menghasilkan nilai kunci secara acak dan dikonversi ke dalam bentuk kode morse. Hasil yang didapatkan dari modifikasi algoritma LCG dan konversi kode morse dapat membantu untuk proses kriptografi yang membuat hasil enkripsi pesan cukup susah untuk dibaca karena dalam proses enkripsi pesan tiap-tiap karakter plaintext akan dikonversikan dengan tanda titik (.) dan tanda kurang (-) pada cipherteksnya

Pemanfaatan Sampah Organik dan Limbah Kotoran Hewan Sebagai Energi Baru Terbarukan Ramah Lingkungan

Masalah akibat kepadatan penduduk adalah meningkatnya sampah yang mencakup keseluruhan wilayah, baik perkotaan maupun pedesaan. Sampah di wilayah pedesaan didominasi oleh sampah organik pasar dan limbah peternakan. Tidak berjalannya sistem pengolahan dan pendistribusian sampah yang baik, menyebabkan penumpukan sampah seperti pada wilayah Dusun Gedangklutuk, Desa Kedungboto, Kabupaten Pasuruan. Kegiatan ini bertujuan untuk memanfaatkan sampah organik dan limbah peternakan sebagai Energi Baru Terbarukan (EBT) ramah lingkungan dengan metode biodigester. Biodigester mampu mengubah sampah organik pasar menjadi biogas yang memiliki kandungan CH4 sekitar 50-75%, CO2 sekitar 25-50%, dan sisanya adalah gas lain yang persentasenya sangat kecil. Gas berasal dari penguraian bahan organik oleh bakteri anaerob dengan suhu optimum sekitar 30-35°C dan pH sekitar 6-8. Biodigester menghasilkan 847,8 liter gas  yang tertampung

Comparison Performance of Genetic Algorithm and Ant Colony Optimization in Course Scheduling Optimizing

Scheduling problems at the university is a complex type of scheduling problems. The scheduling process should be carried out at every turn of the semester's. The core of the problem of scheduling courses at the university is that the number of components that need to be considered in making the schedule, some of the components was made up of students, lecturers, time and a room with due regard to the limits and certain conditions so that no collision in the schedule such as mashed room, mashed lecturer and others. To resolve a scheduling problem most appropriate technique used is the technique of optimization. Optimization techniques can give the best results desired. Metaheuristic algorithm is an algorithm that has a lot of ways to solve the problems to the very limit the optimal solution. In this paper, we use a genetic algorithm and ant colony optimization algorithm is an algorithm metaheuristic to solve the problem of course scheduling. The two algorithm will be tested and compared to get performance is the best. The algorithm was tested using data schedule courses of the university in Semarang. From the experimental results we conclude that the genetic algorithm has better performance than the ant colony optimization  algorithm in solving the case of course scheduling.</p