STI https://repository.itsi.ac.id/handle/123456789/438 2026-10-21T04:48:03Z 2026-10-21T04:48:03Z Sutanto, Ahmad Billy https://repository.itsi.ac.id/handle/123456789/462 2026-09-08T01:42:12Z 2026-01-01T00:00:00Z

PERANCANGAN SISTEM MONITORING SUHU DAN KELEMBAPAN BERBASIS INTERNET OF THINGS TERINTEGRASI DENGAN APLIKASI MOBILE DI RUANG SERVER PTPN IV REGIONAL I Sutanto, Ahmad Billy Raden Aris Sugianto Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring suhu dan kelembapan ruang server berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor DHT22 dan mikrokontroler ESP32 yang mengirimkan data secara real-time ke Firebase Realtime Database dan ditampilkan melalui aplikasi mobile berbasis Flutter, serta dilengkapi fitur pengendalian Air Conditioner (AC) jarak jauh menggunakan IR Transmitter dan IR Receiver. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui observasi lapangan, pengukuran langsung, dan pengujian sistem secara menyeluruh. Hasil kalibrasi menunjukkan rata-rata selisih pembacaan suhu sebesar 0,23°C dan kelembapan relatif sebesar 1,08% RH terhadap termometer digital standar, keduanya berada dalam batas toleransi spesifikasi sensor. Sistem alarm berbasis Buzzer aktif secara otomatis dalam waktu kurang dari 5 detik setelah suhu melampaui ambang batas. Seluruh perintah pengendalian AC melalui IR Transmitter, mencakup AC ON, AC OFF, kenaikan dan penurunan suhu, berhasil dieksekusi dengan baik. Aplikasi Flutter dan Firebase berjalan stabil dalam sinkronisasi data real-time, dilengkapi fitur dashboard, grafik historis, pengaturan ambang batas, kontrol AC, serta notifikasi otomatis. Seluruh komponen sistem dinyatakan valid dan berfungsi sesuai luaran yang diharapkan. Sistem ini terbukti lebih efektif dibandingkan metode manual dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut melalui integrasi kecerdasan buatan untuk prediksi anomali lingkungan

2026-01-01T00:00:00Z Fauzia, Zia https://repository.itsi.ac.id/handle/123456789/461 2026-09-08T01:33:34Z 2026-01-01T00:00:00Z

DETEKSI OTOMATIS UNTUK SENSUS POHON KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN YOLOV11 DALAM MENDUKUNG DIGITALISASI DI PT BAKRIE SUMATERA PLANTATION Fauzia, Zia Raden Aris Sugianto ). Penelitian ini bertujuan membuat plugin untuk deteksi otomatis sensus pohon kelapa sawit menggunakan algoritma YOLOv11 yang terintegrasi dengan QGIS. Metode yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan pengembangan sistem (Research and Development). Data berupa citra udara drone DJI Air 3S pada Blok P14402 Sei Baleh Estate (±24 Ha) yang melalui tahapan pelabelan menggunakan Roboflow, pelatihan model selama 100 epoch di Google Colab berbasis Convolutional Neural Network (CNN), serta pengujian menggunakan teknik Sliced Aided Hyper Inference (SAHI) dilengkapi post-processing NMS dan DBSCAN. Hasil evaluasi model menunjukkan nilai Precision 0,96, Recall 0,95, mAP@IoU=0,5 sebesar 0,98, dan F1-Score 0,955. Plugin ini berhasil mendeteksi 4.886 pohon kelapa sawit secara otomatis dan menghasilkan koordinat geografis WGS84 yang divisualisasikan sebagai layer spasial di QGIS. Pengujian Black Box Testing pada 9 skenario fungsional seluruhnya berhasil. Sistem otomatis terbukti lebih efisien dari sisi waktu, konsistensi hasil, dan skalabilitas dibandingkan metode manual, sehingga mendukung digitalisasi manajemen perkebunan di PT Bakrie Sumatera Plantation.

2026-01-01T00:00:00Z Amiroh, Nusaibah Waliatul https://repository.itsi.ac.id/handle/123456789/455 2026-08-18T02:07:50Z 2026-01-01T00:00:00Z

IMPLEMENTASI METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS SEBAGAI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN POHON INDUK UNGGUL DI PT ASD BAKRIE OIL PALM SEED INDONESIA Amiroh, Nusaibah Waliatul Raden Aris Sugianto Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) agar proses pemilihan pohon induk unggul dapat dilakukan secara objektif, sistematis, dan terukur. Penelitian ini menggunakan metode mixed methods dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif, di mana data kualitatif diperoleh melalui observasi dan wawancara untuk mengidentifikasi permasalahan seleksi manual, sedangkan data kuantitatif dianalisis menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot kriteria dan menghasilkan peringkat alternatif berdasarkan nilai preferensi. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework Flask serta database SQLite. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu membantu proses seleksi pohon induk unggul secara lebih objektif, konsisten, dan efisien. Sistem juga mampu melakukan pengolahan data dan perhitungan Analytic Hierarchy Process (AHP) secara otomatis sehingga menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat dan transparan. Dengan demikian, penerapan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) pada sistem pendukung keputusan berbasis web dapat membantu pengambilan keputusan secara lebih efektif dan mendukung digitalisasi pada sektor perkebunan kelapa sawit.

2026-01-01T00:00:00Z