Penerapan Framework Flask Pada Machine Learning Dalam Memprediksi Umur Transformer

Based on data from the Ministry of Energy and Mineral Resources (ESDM) shows that there has been an increase in electricity consumption of 5.46% since the pandemic hit Indonesia in early 2020. Disruption to the supply of electricity to customers can have a hugely detrimental effect in various sectors. The transformer is a static device to distribute electrical energy to customers. So that we can conclude that this device plays a vital role in measuring stability. This study aims to implement the flask framework and Machine Learning in predicting the life of transformers. The dataset uses measurement results using temperature, current, and voltage sensors. The results of this study indicate a prediction accuracy of 70% when using Multilayer Perceptron Method.   Keywords: Flask, Machine Learning, Prediction.   ABSTRAK Berdasarkan data Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral (ESDM) pada awal tahun 2020 menunjukkan adanya peningkatan konsumsi listrik sebesar 5,46%. Terganggunya pasokan listrik pada pelanggan dapat menimbulkan efek kerugian yang besar diberbagai sektor. Trafo merupakan sebuah perangkat statis yang berfungsi dalam menyalurkan energi listrik kepada pelanggan. Sehingga bisa dikatakan perangkat ini memegang peranan vital yang kondisinya harus dipastikan kestabilannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan framework Flask dan Machine Learning dalam memprediksi umur dari trafo. Adapun dataset yang digunakan menggunakan dataset hasil pengukuran menggunakan sensor suhu, arus dan tegangan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan keakurasian prediksi sebesar 70% pada saat menerapkan Machine Learning dengan menggunakan Multilayer Perceptron. Kata Kunci: Flask, Machine Learning, Prediksi Trafo

APPLICATION OF WIRELESS SENSOR NETWORK FOR MANUFACTURING AUTOMATIC DUCK EGG HATCHER MACHINE

The main problem with duck workers who want to incubate eggs is that eggs turn two times a day. It causes farmers still use conventional hatching to incubate eggs, usually done manually. This study aims to make an automatic duck-egg incubator using a wireless sensor network. The making of incubator uses a 5-watt incandescent lamp, 5V relay, DHT11, soundsensor, LCD I2C, Wifi ESP8266 01, and a pipe designed to perform egg turning assisted by a servo motor as a driver for the pipe. The average temperature for this automatic incubator sets at 39 – 40 degrees Celcius. The results of this research hatching machine can work as planned. In the first experiment, we should insert four eggs and managed to incubate them, and two eggs managed to come out of the eggshell. In the second experiment, we should insert four eggs and managed to incubate three eggs to come out of the eggshell. So the percentage of success in hatching eggs using an automatic duck egg incubator using this wireless sensor network is in the first experiment as many as 50% or two eggs and in the second experiment as much as 75% or three eggs

PEMANFAATAN APLIKASI SCRATCH UNTUK MENUMBUHKAN MINAT BELAJAR KODING PADA SDN SEMANGAT DALAM 1 KAB. BARITO KUALA

Dalam mengimbangi kemajuan teknologi maka kita dituntut untuk ikut berkembang dengan mempelajari berbagai keterampilan baru. Salah satu keterampilan baru yang dimaksud secara lebih spesifik adalah tentang seni mengolah berbagai bahasa pemrograman dengan menggukan serangkaian instruksi yang logis. Kegiatan pengabdian ini dilaksanakan pada bulan Maret 2023 bertempat di SD Negeri Semangat Dalam 1. Jumlah seluruh peserta kegiatan ini adalah 25 peserta yang terdiri atas para Guru SD. Metode yang digunakan adalah presentasi dan cooperative learning dengan aplikasi Scratch. Berdasarkan hasil evaluasi kegiatan yang telah dilakukan menunjukkan bahwa 88% peserta menunjukkan materi terkait aplikasi Scratch mudah. Serta 96% peserta merasa bermanfaat terhadap materi yang disajikan dalam kegiatan pengabdian masyarakat kali ini. Dengan kegiatan pengabdian yang sudah selesai dilaksanakan di SDN Semangat Dalam 1 Kab. Barito Kuala diharapakan dapat menambah pengetahuan baru serta mengasah logika berfikir peserta melalui pengenalan dan praktek membuat latihan game sederhana

MONITORING WATER QUALITY IN VEGETABLE HYDROPONICS USING ARDUINO MICROCONTROLLER

pH stands for the power of Hydrogen, which is an important factor in hydroponic systems. The hydrogen ion concentration determines the value of the acidity in the solution. If the pH value of the solution is below 7.0, then it is called acidic, and if the pH value is above 7.0, it is called alkaline. The pH value can change, so it is necessary to pay attention to the acidity of the water so that the roots absorb nutrients properly that farmers often find it difficult to take measurements. Mustard plants have a pH range of 5.5 – 6.5. Based on the pH range, it is necessary to have a tool to monitor the quality of the pH in mustard plants. This monitoring is carried out by creating a hydroponic nutrient water disposal system by combining agriculture and mechatronics. Mechatronics will control the nutrient distribution system so that it can be monitored with a smartphone via wireless connectivity such as the GSM module (800L. The water quality monitoring system works by using ultrasonic sensors, sensor probes and TDS sensors, as well as the GSM 800L module. monitoring of water quality in hydroponic mustard plants) using an Arduino microcontroller and detecting pH conditions and solute content. As for the disposal of nutrient water, using a water pump connected to the microcontroller via a relay. Based on the prototype carried out on June 26, 2021, the condition of water quality has decreased in nutritional quality with the first data (pH 6.31 solute 529 ppm) and the latest data (pH 9.09 and solute 662 ppm). When the water quality is below the nutritional standard, the water pump turns on to remove the nutrient water. The results of the prototype that has been carried out have succeeded in monitoring water quality hydroponics and can be used by farmers

Algoritma Deep Learning-LSTM untuk Memprediksi Umur Transformator

Kualitas dan ketersediaan pasokan listrik menjadi hal yang sangat penting. Kegagalan pada transformator menyebabkan pemadaman listrik yang dapat menurunkan kualitas layanan kepada pelanggan. Oleh karena itu, pengetahuan tentang umur transformator sangat penting untuk menghindari terjadinya kerusakan transformator secara mendadak yang dapat mengurangi kualitas layanan pada pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi yang dapat memprediksi umur transformator secara akurat menggunakan metode Deep Learning-LSTM. LSTM adalah metode yang dapat digunakan untuk mempelajari suatu pola pada data deret waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari 25 unit transformator yang meliputi data dari sensor arus, tegangan, dan suhu. Analisis performa yang digunakan untuk mengukur kinerja LSTM adalah Root Mean Squared Error (RMSE) dan Squared Correlation (SC). Selain LSTM, penelitian ini juga menerapkan algoritma Multilayer Perceptron, Linear Regression, dan Gradient Boosting Regressor sebagai algoritma pembanding.  Hasil eksperimen menunjukkan bahwa LSTM mempunyai kinerja yang sangat bagus setelah dilakukan pencarian komposisi data, seleksi fitur menggunakan algoritma KBest dan melakukan percobaan beberapa variasi parameter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Deep Learning-LSTM mempunyai kinerja yang lebih baik daripada 3 algoritma lain yaitu nilai RMSE= 0,0004 dan nilai Squared Correlation= 0,9690. AbstractThe quality and availability of the electricity supply is very important. Failures in the transformer cause power outages which can reduce the quality of service to customers. Therefore, knowledge of transformer life is very important to avoid sudden transformer damage which can reduce the quality of service to customers. This study aims to develop applications that can predict transformer life accurately using the Deep Learning-LSTM method. LSTM is a method that can be used to study a pattern in time series data. The data used in this research comes from 25 transformer units which include data from current, voltage, and temperature sensors. The performance analysis used to measure LSTM performance is Root Mean Squared Error (RMSE) and Squared Correlation (SC). Apart from LSTM, this research also applies the Multilayer Perceptron algorithm, Linear Regression, and Gradient Boosting Regressor as a comparison algorithm. The experimental results show that LSTM has a very good performance after searching for the composition of the data, selecting features using the KBest algorithm and experimenting with several parameter variations. The results showed that the Deep Learning-LSTM method had better performance than the other 3 algorithms, namely the value of RMSE = 0.0004 and the value of Squared Correlation = 0.9690

Pengembangan Media Pembelajaran Berbasis Aplikasi Kinemaster Untuk Menunjang Belajar Mengajar Siswa Pada Gugus 6 Pirus Martapura

Alteration in learning styles during the Covid-19 pandemic requires educators, i.e. teachers, to be more innovative in delivering learning materials so that students can understand learning materials well during learning from home. As an educator must quickly relate to these circumstances, innovation and creativity of an educator become the spearhead in the teaching and learning process so that students always feel the existence of effective interaction and communication in the teaching and learning process. Kinemaster application is one of the media that can be used to develop learning media to make it more interesting and interactive. The use of this Kinemaster application tends to be easier to implement because it is more popular and easy to use. The purpose of this community service activity is to foster the spirit of teachers and students in the teaching and learning process, as well as improve the teacher's ability to create learning media in the form of video learning materials. This community service activity took place in Group 6 Turquoise Martapura City Banjar Banjar District of South Kalimantan Province. This activity was held in August 2021 with a total of approximately 30 teachers.  The method of approaching the implementation of community service activities in the form of socialization, training, and application of Kinemaster applications to create interactive learning media, beyond this activity is the improvement of teachers' in the creation and development of interactive and innovative learning media

Pelatihan Komunikasi Penjualan Dengan Sosial Media Sebagai Upaya Peningkatan Ekonomi Masyarakat Kampung Sasirangan

Kain sasirangan merupakan kain khas dari daerah Kalimantan Selatan. Salah satu kampung yang telah turun temurun mewariskan proses pembuatan dan produksi kain sasirangan salah satunya ada di daerah kelurahan Sungai Jingah Kota Banjarmasin. Salah satu strategi para pengrajin untuk pemasaran produk dari kain sasirangan adalah dengan menggunakan media sosial atau secara online. Namun terdapat beberapa kendala dalam prosesnya karena pengrajin belum dapat fokus pada proses pemasaran online. Kendala utama yang dirasakan oleh pengrajin adalah adaptasi dengan banyaknya platform digital yaitu sosial media mana yang dapat meningkatkan pemasaran dari kain sasirangan. Para pengrajin belum dapat mengoptimalkan penggunaan sosial media sebagai jalan untuk berkomunikasi memperkenalkan produk-produk dan menciptakan brand dari para pengrajin kain sasirangan. Kegiatan  pengabdian  kepada  masyarakat  ini  di  fokuskan  pada proses komunikasi di sosial media dan mengelola sosial media. Mulai dari proses mempersiapkan digitalisasi produk, sampai dengan cara memanajemen fitur bisnis yang ada di berbagai sosial media Sebagai Upaya Peningkatan Ekonomi Masyarakat Kampung Sasirangan

Pemanfaatan Media Sosial Untuk Pemasaran Produk Lokal Industri Rumah Tangga Di Kelurahan Sungai Andai

Media sosial yang digunakan setiap saat dapat menarik minat pengguna dalam hal ketertarikan dalam sebuah trend yang ada di masyarakat. Dari cepatnya penyebaran informasi menggunakan media sosial dapat mempengaruhi perilaku dan trend. Oleh sebab itu terdapat pergeseran dalam pemasaran, promosi dan periklanan. Dengan melihat potensi pengguna media sosial yang besar maka para pengiklan dan cara memasarkan produk banyak menggunakan media yang bersifat visual. Media sosial bisa dimanfaatkan untuk beragam kepentingan. Adanya kemajuan yang pesat dibidang teknologi informasi diimbangi dengan kemajuan teknologi transportasi dan manajemen logistik. Hal tersebut makin memudahkan terjadinya lalu lintas manusia sekaligus barang. Dua hal tersebut selayaknya menjadi peluang usaha yang harus dimanfaatkan. Dalam hal ini, bagaimana mendayagunakan media sosial yang banyak digunakan di semua kalangan seperti Whatsapp, Instagram, Youtube, Tiktok, Facebook dan Twitter atau yang lainnya untuk memasarkan produk. Produk lokal berskala industri rumah tangga banyak memiliki variasi produk namun permasalahannya adalah dalam memperkenalkan produk lokal serta belum optimal dalam pengemasan serta pemasaran. Salah satu kelompok industri rumah tangga yang menjadi mitra adalah kelompok industri rumah tangga dalam penghasil produk olahan makanan ringan seperti kerupuk, keripik sayuran dan kue kering. Kegiatan ini bertujuan untuk memberi pendampingan dan praktik langsung dalam penggunaan media sosial kepada warga  untuk mengetahui bagaimana pemasaran dengan media sosial dan pengemasan secara unik dan menarik. Hasil dari kegiatan ini adalah diharapkan pada mitra dapat meningkatkan pendapatan dan pengetahuan dalam pemanfaatan teknologi Informasi