SISTEM MONITORING KANDANG BURUNG PUYUH BERBASIS INTERNET OF THINGS PADA PLATFORM NODE-RED MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

Jurnal Teknologi dan Komunikasi STMIK Subang

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title SISTEM MONITORING KANDANG BURUNG PUYUH BERBASIS INTERNET OF THINGS PADA PLATFORM NODE-RED MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
SISTEM MONITORING KANDANG BURUNG PUYUH BERBASIS INTERNET OF THINGS PADA PLATFORM NODE-RED MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
 
Creator Abidin, Aa Zezen Zaenal
Saragih, Nasrulloh Abdul Aziz
 
Subject Data mining, naïve bayes, IoT, Node-Red, burung puyuh, monitoring kandang.
Data mining, naïve bayes, IoT, Node-Red, burung puyuh, monitoring kandang.
 
Description Salah satu aktivitas ternak yang popular di Indonesia adalah ternak burung puyuh. Rentannya burung puyuh mengalami kematian yang bisa menyebabakan kegagalan panen melatarbelakangi penulis melakukan moniting kandang burung puyuh. Pada penelitian ini secaraa khusus dilakukan pengembangan system pada layer aplikasi dan layer servis di system berbasis internet of thing dengan melakukan penggunaan platform Node-Red dan pembuatan basis data local menempung data dari platform. Data akan dianalisis menggunakan salah satu metode data mining berupa metode naïve bayes. Digunakan sensor LDR dan DHT11 untuk melakukan akuisisi data sushu, kelembaban dan intensitas cahaya. Jika sushu kandang melebihi atau sama dengan 34 derajat celcius, lampu dalam kandang akan mati dan jika Jika data kurang dari sama dengan 33 derajat selsius, maka system akan menyalakan lampu dalam kandang.. Selain itu digunakan juga beberapa komponen lain seperti Arduino Mega 2560, NodeMcu ESP8266, dan media jaringan computer serta cloud application berupa platform Node-Red. Dapa diimplementasikan proto type system monitoring kandang burung puyuh berbasis IoT pada platform Node-Red menggunakan metode Naïve Bayes. Terhadap Data yang diperoleh dilakukan pengujian akurasi dan diperoleh nilai akurasi 80 persen. 
Salah satu aktivitas ternak yang popular di Indonesia adalah ternak burung puyuh. Rentannya burung puyuh mengalami kematian yang bisa menyebabakan kegagalan panen melatarbelakangi penulis melakukan moniting kandang burung puyuh. Pada penelitian ini secaraa khusus dilakukan pengembangan system pada layer aplikasi dan layer servis di system berbasis internet of thing dengan melakukan penggunaan platform Node-Red dan pembuatan basis data local menempung data dari platform. Data akan dianalisis menggunakan salah satu metode data mining berupa metode naïve bayes. Digunakan sensor LDR dan DHT11 untuk melakukan akuisisi data sushu, kelembaban dan intensitas cahaya. Jika sushu kandang melebihi atau sama dengan 34 derajat celcius, lampu dalam kandang akan mati dan jika Jika data kurang dari sama dengan 33 derajat selsius, maka system akan menyalakan lampu dalam kandang.. Selain itu digunakan juga beberapa komponen lain seperti Arduino Mega 2560, NodeMcu ESP8266, dan media jaringan computer serta cloud application berupa platform Node-Red. Dapa diimplementasikan proto type system monitoring kandang burung puyuh berbasis IoT pada platform Node-Red menggunakan metode Naïve Bayes. Terhadap Data yang diperoleh dilakukan pengujian akurasi dan diperoleh nilai akurasi 80 persen. 
 
Publisher STMIK SUBANG
 
Date 2020-04-01
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
 
Format application/pdf
 
Identifier http://jurnalstmiksubang.ac.id/index.php/jtik/article/view/164
 
Source Jurnal Teknologi dan Komunikasi STMIK Subang; Vol. 15 No. 1 (2020): April; 16-25
Jurnal Teknologi dan Komunikasi STMIK Subang; Vol 15 No 1 (2020): April; 16-25
2252-4517
2252-4517
 
Language ind
 
Relation http://jurnalstmiksubang.ac.id/index.php/jtik/article/view/164/pdf
 
Rights Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi dan Komunikasi STMIK Subang
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library