## Pengamatan Cuaca Lokal secara Multi Node dengan Internet of Things dan Django Framework
Muh Aris Saputra a,1,* , Wahyu Cahyo Utomo a,2 , Ahmad Bagus Setiawan a,3 , Ilham Khefi Ramadhanu a,4
a Teknik Informatika, Universitas Nusantara PGRI Kediri, 64112, Indonesia
1 aris.saputra@unpkdr.ac.id *; 2 wahyu.utomo@unpkdr.ac.id ; 3 bagus.este@gmail.com ; 4 ilhamramadhanu25@gmail.com
* Korespondensi penulis
Submission 15/4/2024, Revision 22/5/2024, Accepted 24/5/2024

## Abstract
Weather is one of the challenges that humans must experience in their activities. Like the MSMEs of sand crackers in Kediri Regency. This MSME uses sunlight as a means of drying products. What often becomes a problem is unpredictable weather conditions which reduce productivity and quality. Therefore, a real- time local weather observation system is needed to anticipate sudden weather changes. In this research, an  IoT-based  local  weather  condition  measurement  tool  will  be  connected  to  a  system  built  using  the Django framework. This system and tools were tested for eight days. So it was concluded that the system was  successfully  built  with  data  collection  accuracy  of  96.31%. Measurements  are  carried  out  every  5 minutes or a time frame of 5 minutes. In addition, this system supports observations in several places at once. This multiple node concept is used to detect local weather changes in the surrounding area. So it is not concentrated in the MSME area.
Keywords: Internet of Things, Django Framework, local weather, MSME, Convection Clouds

## Abstrak
Cuaca  merupakan  salah  satu  tantangan  yang  harus  dialami  manusia  dalam  beraktivitas.  Seperti  halnya UMKM  kerupuk  pasir  di  Kabupaten  Kediri.  UMKM  ini  memanfaatkan  sinar  matahari  sebagai  alat pengeringan produk. Yang sering menjadi permasalahan adalah kondisi cuaca yang tidak dapat diprediksi sehingga  menurunkan  produktivitas  dan  kualitas. Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem  pengamatan  cuaca lokal  secara  real-time  untuk  mengantisipasi  perubahan  cuaca  yang  tiba-tiba.  Dalam  penelitian  ini,  alat pengukuran kondisi cuaca lokal berbasis IoT akan dihubungkan pada sistem yang dibangun menggunakan framework Django. Sistem dan alat ini diuji selama delapan hari. Sehingga disimpulkan sistem berhasil dibangun dengan akurasi  pengumpulan data sebesar 96,31%. Pengukuran dilakukan setiap 5 menit atau rentang waktu 5 menit. Selain itu, sistem ini mendukung observasi di beberapa tempat sekaligus. Konsep multiple  node  ini  digunakan  untuk  mendeteksi  perubahan  cuaca  lokal  di  area  sekitar.  Jadi  tidak terkonsentrasi di bidang UMKM.
Kata kunci: Internet of Things, Django Framework, Cuaca Lokal, UMKM, Awan Konveksi
This is an open access article under the CC BY-SA license.

## 1. Pendahuluan
Setiap individu dalam kesehariannya kemungkinan besar pernah mengalami hujan lokal atau biasa disebut dengan cuaca lokal. Kondisi ini terjadi ketika hujan turun didaerah tertentu saja dan tidak merata dalam satu kota bahkan kecamatan. Salah satu case-nya adalah seseorang menggunakan sepeda motor untuk berkendara. Pada  saat  berada  dikecamatan  A  mengalami  hujan  dan  menggunakan  jas  hujan.  Kemudian  pengendara melanjutkan perjalanan ternyata kecamatan B tidak hujan sama sekali. Hal ini merupakan permasalahan bagi manusia apabila melakukan kegiatan luar ruangan. Lebih khusus jika suatu UMKM melakukan proses produksi menggunakan  panas  matahari.  Kondisi  cuaca  lokal  ini  disebabkan  oleh  awan  konvektif.  Awan  ini menyebabkan penyebaran hujan yang tidak merata disebabkan adanya proses konveksi yang tidak stabil dalam
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
atmosfer [1]. Dalam penelitian yang sudah ada, cuaca lokal dapat diamati dengan beberapa variabel. Seperti variabel curah hujan, suhu dan kelembapan [2].
Cuaca  lokal  ternyata  juga  mempengaruhi  UMKM  yang  menjadi  produk  unggulan  kabupaten  kediri. Terutama dalam bidang produksi krupuk pasir pada kecamatan tarokan kabupaten kediri [3]. Dalam prosesnya, UMKM  ini  masih  menggunakan  proses  yang  sederhana.  Seperti  pengeringan  produk  menggunakan  sinar matahari  secara langsung [3]. Apabila tidak ada matahari  atau sering  terjadi hujan mengakibatkan produksi tidak  akan  berjalan.  Bahkan  mempengaruhi  kualitas  produk  yang  dihasilkan  bahkan  gagal  produksi  karena produk  tidak  dapat  kering  dengan  sempurna.  Sedangkan  pembeli  menginginkan  produk  yg  berkualitas  dan tepat waktu dalam supply produk. Selain itu, apabila produk dijemur secara langsung dan terjadi cuaca lokal maka  pelaku  UMKM  akan  mengeluarkan effort untuk  menjemur  dan  meneduhkan  produk  secara  terus menerus. Sehingga dapat disimpulkan bahwa UMKM mengalami 2 permasalahan jika terjadi cuaca lokal yaitu, masalah dalam produksi dan effort yang lebih dalam menanggulangi hujan yang turun tidak merata.
Pemantauan  yang  dilakukan  selama  ini  oleh  pelaku  UMKM  adalah  menggunakan  metode  visual  dan manual. Dengan melihat bentuk dan warna awan. Hal ini masih sangat subjektif karena setiap individu dapat berbeda hasil pengamatannya. Dengan adanya permasalahan pengamatan cuaca maka dibutuhkan pendekatan lainnya. Dalam penelitian [4], [5], [6] dan [7], pendekatan yang digunakan adalah IOT ( Internet of Things ). Dalam  penelitian  [6],  IOT  berhasil  daplikasikan  kedalam  kasus  pemantauan  rumah  hijau.  Sistem  ini  dibuat otomatis untuk memantau data kelembapan tanah, pencahayaan dan keadaan suhu. Setelah itu, sistem secara otomatis melakukan proses penyiraman. Pada penelitian lain, pendekatan IOT juga dapat diaplikasikan dalam monitoring tempat pengelolaan budidaya jamur tiram [7]. Dari dua penelitian dapat disimpulkan bahwa dengan pendekatan IOT faktor subjektifitas dapat dikurangi karena menggunakan sensor sehingga hasil pengukuran cenderung  sama.  Setelah  sensor  membaca  data,  sistem  akan  dikirimkan  kedalam  sebuah  server  sehingga terpusat kedalam satu tempat walaupun alat yang digunakan banyak ( multiple node ). Data  yang  telah  diambil  oleh  sensor  IOT  akan  dikirimkan  kedalam web  server yang  ada  pada cloud hosting . Cara atau salah satu langkah pengiriman ini menggunakan framework webservice API . Pada penelitian [8], [9] dan [10], data IOT dikirimkan dengan menggunakan web service API yang dibangun menggunakan flask framework . Sedangkan pada penelitian [11], [12] dan penelitian [13], peneliti melakukan pengiriman data pembacaan  sensor  menggunakan django  framework .  Kedua framework memiliki  kesamaan  dalam  bahasa pemograman.  Yaitu  menggunakan  bahasa  pemograman python .  Berdasarkan  penelitian  [8  -  12]  dan  [13], framework yang  berpotensi  dan  terbukti  bisa  digunakan  untuk  mengirimkan  data  berbasis  IOT  adalah flask framework dan django framework . Selain itu, pengggunaan sistem berbasis webservice API akan mendukung input multiple node dan mendukung berbagai platform untuk pengembangan kedepan. Data sensor yang dikumpulkan dengan webservice API memiliki rangkaian waktu atau disebut dengan time frame . Secara sederhana time frame adalah rentan lama waktu atau jeda waktu dalam pengambilan data. Time frame dalam konsep OHLC ( open, high, low, close ) memiliki beberapa jenjang mulai dari satu menit, jam,  4  jam,  harian,  minggu  hingga  tahunan  [14].  Salah  satu  kesimpulan  dalam  penelitian  tersebut  adalah, semakin kecil nilai time frame maka data akan semakin bagus untuk penelitian selanjutnya. Karena semakin kecil time frame tingkat error semakin kecil. Hal ini wajib dipertimbangkan, sebab data ini berpotensi untuk dilakukan penelitian lanjutan. Selain itu, OHLC dapat  digunakan untuk  menjelaskan time frame lebih  besar berdasarkan time frame lebih kecil. Pernyataan tersebut sejalan dengan penelitian [15] yang membahas bahwa time frame yang semula bulanan bisa dirubah menjadi time frame semester .
Berdasarkan uraian permasalahan yang dihadapi oleh UMKM krupuk pasir kabupaten kediri. Serta studi literatur yang dilakukan sebelumnya. Maka dalam penelitian ini akan melakukan penelitian untuk membuat alat bantu berbasis IOT yang bersifat multiple node untuk merekam data cuaca lokal. Perekaman ini dilakukan dengan menggunakan API webservice dengan django framework . Sedangkan untuk timeframe , penelitian ini akan menggunakan time frame setiap 5 menit. Data yang terkumpul nantinya akan digunakan untuk penelitian selanjutnya.

## 2. Metode Penelitian
Setelah  melakukan  pengamatan  masalah,  penyimpulan  masalah  dan  studi  literatur  penyelesaian, dibutuhkan  beberapa  langkah  stategis  yang  harus  dilakukan  dengan  beruntun.  Dengan  tujuan  agar  tujuan penelitian tercapai. Dikarenakan penelitian ini menggunakan Internet of Things maka dibutuhkan perencanaan dalam hardware maupun software .  Selain  itu  alat  IOT  supaya  dapat  mengumpulkan  data  maka  dibutuhkan middleware untuk menghubungkan masing-masing alat IOT atau node pengamatan. Berikut adalah penjabaran langkah tersebut.
e-ISSN 2620-5157 JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 31-40
Gambar 1. Alur Rencana Pelaksanaan Penelitian
Sesuai dengan Gambar 1, penelitian ini dimulai dengan melakukan studi literatur dan menemukan potensi pendekatan yang cocok dengan permasalahan. Secara spesifik, penelitian ini akan memecahkan permasalahan pengamatan cuaca lokal. Dimana setiap node memiliki jarak tidak jauh. Dapat berupa jarak setiap desa satu node maupun setiap kecamatan satu node . Sehingga diharapkan data yang didapatkan merupakan interpretasi cuaca  lokal  bukan  regional.  Pengumpulan  data  lokal  dilakukan  menggunakan  rangkaian  sensor  yang melakukan pengamatan secara real  time 24 jam. Teknik  atau metode yang digunakan dapat disebut  dengan IOT. Karena setiap alat atau node saling terhubung ke server dengan menggunakan Internet. Sedangkan metode pengiriman atau komunikasi dalam penelitian ini adalah REST API webservice . Berikut adalah langkah spesifik yang dijabarkan sesuai dengan Gambar 1.
(1)
2.1. Bisnis Proses Sistem
Dalam sistem yang dibangun tentu terdapat beberapa bagian yang saling terhubung. Sehingga dibutuhkan rancangan  yang  spesifik  untuk  menggambarkan  sistem  dan  peran  masing-masing  elemen.  Berikut  adalah rancanan bisnis proses yang akan diaplikasikan.
Gambar 2. Rancangan Bisnis Proses
Pada gambar Gambar 2, sistem dimulai dari alat IOT yang membaca data suhu. Dilanjutkan alat membaca data kelembapan dan data intensitas cahaya. Data ini dikirimkan ke django server . Tansfer ini menggunakan webservice API dengan django framework . Data yang sudah ditampung akan ditampilkan kepada user dalam
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
bentuk dashboard .  Data  yang  dapat  dilihat  adalah  data  hasil  pengamatan  sensor.  Selain  itu  sistem  akan mendukung user untuk melakukan analisis sederhana. Seperti filter, sorting dan searching . Dan yang terpenting adalah sistem mendukung untuk melakukan export data. Dikarenakan, Data hasil pengamatan ini berpotensi untuk digunakan untuk melakukan penelitian maupun analisa.

## 2.2. Rancangan Alat IOT
Alat IOT yang dibangun membutuhkan beberapa alat sesuai kebutuhan peneletian. Baik sensor mauapun alat pendukung. Kebutuhan alat dan sensor lebih detail dituliskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Alat dan kebutuhan sensor
No Nama Alat/Sensor Kegunaan 1. ESP32 Mikrokontroler 2. DHT22 Sensor pembaca suhu dan kelembapan 3. LDR Modul 4 Pin Sensor pembaca intensitas cahaya 4. RTC Ds1307 Sensor waktu realtime 5. 4 CHANNEL IIC I2C Konverter logic 5v ke 3v 6. Stepdown LM2596 Penurun tegangan 7. LM7805 IC Penuruan tegangan ouput 5V 1A
Alat yang tercantum pada Tabel 1 merupakan alat pendukunng untuk melakukan pengatamatan data suhu, kelembapan  dan  intensitas  cahaya.  Selain  itu,  pada  Tabel  1  tedapat  beberapa  alat  pendukung  seperti  alat pendukung  merubah  tegangan  maupun  arus.  Hal  ini  digunakan  karena  ESP32  membutuhkan input 5v. Sedangkan semua sensor yang digunakan merupakan sensor dengan kebutuhan ouput tegangan 5v. Sedangkan ESP32 hanya mendukung output sensor 3v. oleh karena itu, dibutuhkan konverter untuk dapat menggunakan sensor. Alat tersebut adalah IIC I2C.
2.3. Rancangan Sistem Penerima Data
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 31-40
Alat dalam penelitian ini dirancang untuk multiple node . Dalam artian alat akan melakukan pengamatan dalam beberapa tempat sekaligus. Dalam Gambar 3, multiple node ini disimbolkan dan diberi nama Node IOT . Masing-masing alat akan mengirim data ke server django yang berada pada hosting atau cloud . Data tersebut akan  dapat  dilihat  melalui django  dashboard .  Fitur  ini  merupakan  satu  paket  yang  disediakan  oleh django framework.
Tabel 2. Rencana Fields Webservice No Nama field Keterangan 1 Stasiun Name Nama node alat IOT 2 Suhu Nilai suhu dalam derajat celcius 3 Kelembapan Nilai kelembapan 4 Cahaya Nilai intensitas cahaya 5 Waktu buat Waktu data masuk dalam sistem
Pada  Tabel  2,  terdapat  beberapa fields data  yang  akan  ditampung  didalam django  framework .  Data tersebut  dikumpulkan  dengan  menggunakan web  API atau backend  framework . Fields tersebut  adalah  data statiun  name yang  merupakan  nama stasiun alat  pemantauan. Fields ini  dapat  berbeda  jika  menggunakan multiple  node .  Sehingga  secara  spesifik  diketahui  data  dari  mana  dan  dikirim  oleh  alat  mana.  Selanjutnya adalah fields data suhu, kelembapan dan cahaya. Ketiga fields ini merupakan hasil pengukuran sensor masing- masing  sensor. Fields yang terakhir adalah waktu buat. Fields ini digunakan untuk memberikan keterangan waktu secara spesifik. Dalam artian kapan data diambil. Hal ini digunakan sebagai penunjang kedepan untuk diolah lebih dalam lagi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Rancangan Alat Berhasil Diaplikasikan
Kebutuhan  alat  yang  sebelumnya  sudah  direncanakan  pada  Tabel  1  berhasil  diaplikasikan  dan  dapat berfungsi. Berikut adalah bentuk alat yang sudah saling terhubung dan dapat bekerja.
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Keberhasilan rangkaian alat IOT pada Gambar 4 dapat dilihat dari lampu indikator yang menyala dengan baik dan terhubung. Lampu indikator merah pada bagian atas adalah rangkaian elektronik penurun tegangan yang  semula  12  volt  menjadi  5v.  Besaran  ini  dapat  diukur  menggunakan multi  tester .  Selain  itu  apabila tegangan dibawah 5v bahkan terlalu besar akan berefek kepada alat yang lain. Pada penelitian ini, rangkaian penurun  berjalan  dengan  baik  sehingga  sensor  dan  esp32  dapat  beroperasi  dengan  baik.  Indikator  sensor berjalan dengan baik  adalah lampu indikator yang menyala. Yaitu indikator warna hijau dan merah. Dalam tahapan awal ini maka dapat disimpulkan bahwa alat sudah siap untuk dihubungkan dengan web API berbasis django framework .

## 3.2. Rancangan Sistem Berhasil Diaplikasikan
Sistem yang dibangun terdiri dari 2 bagian utama. Pertama adalah bagian backend atau webservice API . Bagian  ini  bertugas  sebagai  penghubung  antara  alat  IOT  dengan server  cloud .  Masing-masing node akan mengirimkan  data  dengan  menggunakan HTTP  GET  method .  Bagian  ini  dibangun  dengan  menggunakan framework  django  rest  API .  Sedangkan  bagian  kedua  adalah  sistem  yang  dibangun  dengan  menggunakan django administrator . Keduanya merupakan bagian dari django tetapi memiliki bagian yang berbeda . Django  administrator digunakan  sebagi dashboard penguhubung user dengan sistem . Framework ini cukup powerfull karena mendukung berbagai DBMS ( database management system ). Pada case penelitian ini DBMS yang digunakan adalah sqlite. Selain itu, framework juga mendukung konsep models . Yaitu merubah relation database kedalam  bentuk class object  oriented . Sehingga transformasi  antar DBMS sangat dinamis tanpa memikirkan query DBMS yang berbeda-beda. Berikut adalah kedua bagian sistem yang telah dibangun.
Gambar 5. Webservice Penghubung Alat IOT
Pada Gambar 5, webservice akan mengirimkan data berupa 4 bagian. Yaitu suhu, kelembapan, intensitas cahaya dan waktu pengamatan. Yang menarik dari sistem ini adalah waktu pengambilan bukan diambil dari sistem django .  Tetapi  dari RTC  time  module alat  IOT.  Sehingga  waktu  benar-benar realtime dan  tidak terpengaruh latency koneksi internet. Sistem API ini akan mengirimkan ke sistem yang kedua. Yaitu sistem django administrator seperti gambar berikut.
e-ISSN 2620-5157 JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Gambar 6. Dashboard Django Administration
Django administrator memiliki fitur yang cukup lengkap. Seperti pada Gambar 6, django administrator mendukung multiple user dan groups . Sehingga user dapat diberikan hak akses khusus. Langkah ini dilakukan untuk  memberikan  setiap user  level  admin yang  berbeda.  Selain  itu  sistem  ini  bersifat  sangat  dinamis  dan powerfull . Karena setiap perubahan database , sistem akan otomatis menyesuaikan. Sebagai case pada Gambar 6, IOT data akan ditampung kedalam tabel suhu.

## 3.3. Data Logging Multi Node
Data logging ini ditampilkan kedalam bentuk dashboard . Sistem sudah support multiple node sehingga data masing-masing node dapat  dibedakan. Berikut adalah tampilan sistem serta data yang sudah masuk ke dalam sistem.
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Data view pada Gambar 7, secara spesifik memiliki data fields stasiun name . fileds ini digunakan untuk membedakan masing-masing node . Dengan penambahan fields ini, django dapat memberikan fitur tambahan berupa filter . Fungsi ini digunakan untuk mempermudah user menemukan data. Jika user melakukan aksi klik pada kotak biru atau salah satu stasiun name maka data yang tampil adalah data stasiun name itu saja. Selain itu, data view ini juga mendukung data export berupa csv, excel dan format lainnya. Tujuan dari fitur ini adalah mempermudah pengguna untuk melakukan pengolahan data dalam penelitian lebih lanjut.
3.4. Penggunaan Gambar
Alat  IOT  dan  Sistem  yang  dibangun  menggunakan django  framework diujicoba  selama  delapan  hari. Berikut adalah rincian hasil collect data yang masuk ke dalam sistem.
Tabel 3. Presentase Keberhasilan Perngumpulan Data Harian
Tanggal Data terkumpul Data Gagal Presentase Keberhasilan 12-04-2024 287 1 99,65% 11-04-2024 288 0 100,00% 10-04-2024 280 8 97,22% 09-04-2024 273 15 94,79% 08-04-2024 271 17 94,10% 07-04-2024 269 19 93,40% 06-04-2024 277 11 96,18% 05-04-2024 274 14 95,14% Total 2219 85 - Average 277,375 10,625 96,31%
Alat  yang dibangun sudah dilakukan uji coba selama delapan hari, yaitu tanggal  05 april 2024 sampai tanggal 12 april 2024. Pengujian ini menggunakan time frame atau range pengambilan data setiap lima menit. Dalam Tabel 3, terdapat ringkasan data yang didapatkan dari hasil ujicoba.
Data  yang  seharusnya  terkumpul  adalah  288.  Dikarenakan  setiap  jam terdiri  dari  12  kali  pengambilan data.  Sehingga  satu  hari  adalah  12  dikali  24  jam.  Namun  dalam  hasil  ujicoba  diperoleh  data  yang  gagal ditransfer ke sistem cloud . Seperti pada tanggal 12 april 2024, diperoleh data gagal ditransformasikan sebanyak 1.  Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengamatan,  kegagalan  ini  disebabkan  karena  adanya  gangguan provider internet, pemadaman listrik maupun cloud yang sedang perbaikan rutin.
Selain itu, dalam Tabel 3 juga terdapat informasi menarik. Sistem berhasil tereleasisasikan dengan akurasi pengumpulan data sebesar 96.31 %. Dengan artian bahwa dari total data yang terkumpul sebesar 2219 terjadi kegagalan pengumpulan data hanya sebesar 85. Hal ini cenderung sedikit bahkan jika tidak terjadi kesalahan faktor eksternal yang diuraikan sebelumnya. Sistem dapat mencapai akurasi 100% pengambilan data. Berikut adalah analisis lebih dalam waktu terjadinya kesalahan.
Tabel 4. Waktu Kesalahan dalam Interval Time Frame
Time frame (5 Menit) Data terkumpul Data Gagal Presentase Keberhasilan 0 187 5 97,40% 5 184 8 95,83% 10 185 7 96,35% 15 186 6 96,88% 20 181 11 94,27% 25 184 8 95,83% 30 185 7 96,35% 35 187 5 97,40% 40 187 5 97,40% 45 179 13 93,23% 50 185 7 96,35% 55 189 3 98,44% Total 2219 85 - Average 184,92 7,09 96,31%
Dari  hasil pengamatan  Tabel  4, kegagalan pengiriman data tidak terpusat  pada salah satu  interval  saja tetapi menyebar kedalam seluruh interval. Sehingga terlihat bahwa kegagal bukan karena ada faktor tertentu dalam sistem.
Tetapi terdapat faktor eksternal yang mempengaruhi. Seperti pemadaman listrik, gangguan provider dan maintenance rutin provider cloud . Namun perlu digaris bawahi, bahwa analisis ini dilakukan pada salah satu
e-ISSN 2620-5157 JITU : Journal Informatic Technology And Communication
Vol. 8, No. 1, Mei 2024, pp. 31-40
node .  Apabila  salah  satu node gagal  mengirimkan  data  tidak  akan  mempengaruhi node yang  lain  karena berbeda lokasi dan provider yang digunakan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan uraian hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil diaplikasikan untuk membantu  melakukan  pemantauan  kondisi  cuaca  lokal  dalam  berbagai  tempat  (multiple  node)  dengan  satu sistem  tersentral  pada  cloud.  Hal  ini Sesuai  dengan  konsep  IOT (Internet  of  Things).  Selain  itu,  Sistem  ini berhasil dibangun menggunakan django framework dan menghasilkan akurasi keberhasilan pengumpulan data sebesar 96.31 % pada penggunaan time frame interval 5 menit.
Oleh  karena  itu,  sistem  dalam  penelitian  ini  memiliki  2  kebermanfatan.  Yang  Pertama,  sistem  dapat digunakan  oleh  UMKM  krupuk  pasir  kabupaten  kediri  untuk  pengamatan  cuaca  secara  realtime  dan mengurangi  subjektifitas  pengamatan.  Dan  yang  Kedua,  penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar  penelitian selanjutnya untuk penggunaan data maupun penyempurnaan alat IOT.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Ninggar, R. D., Siregar, D. C., & Perdana, I. F. P. P. (2023). ANALISIS POLA DISTRIBUSI AWAN KONVEKTIF  DI  WILAYAH  PROVINSI  BANTEN  BERBASIS  RADAR  CUACA.  Buletin Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika, 3(6), 35-43.
[2] Arrashid,  H.,  Sucahyono,  D.,  Haryanto,  Y.  D.,  &  Qomariyatuzzamzami,  L.  N.  (2023).  KONDISI DINAMIKA ATMOSFER SAAT HUJAN LEBAT DI KALIMANTAN SELATAN (PERIODE 12– 17 JANUARI 2021). Buletin Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika, 3(4), 32-44.
[3] Appita,  N.  (2020).  Produksi  Krecek  Kerupuk  ditinjau  dari  Produksi  Islam  (Studi  pada  Produsen Krecek Kerupuk Desa Bulusari Kecamatan Tarokan Kabupaten Kediri) (Undergraduate (S1) thesis, IAIN Kediri).
[4] Boboy, J. R., & Bata, E. S. (2023). Prototipe Sistem Monitoring Pelanggaran Zebra Cross di Lampu Merah Berbasis Internet of Things. JITU: Journal Informatic Technology And Communication, 7(2), 82-90.
[5] Syelly, R., & Pranata, M. (2024). Teknologi Cerdas Untuk Pengendali Polusi Udara Pada Peternakan Ayam. Technologica, 3(1), 32-41.
[6] Ismail, I., & Amin, R. M. (2023). Sistem Pemantauan Automatik (IOT-Internet of Thing) Bagi Rumah Hijau. Journal on Technical and Vocational Education, 8(1), 156-169.
[7] Abi  Hudhoifah,  M.,  &  Mulyana,  D.  I.  (2024).  Implementasi  Monitoring  Suhu  dan  Kelembapan Kumbung  jamur  pada  Budidaya  Jamur  Tiram  dengan  NodeMCU-ESP8266  di  Desa  Wirasana Purbalingga:  Implementation  of  Temperature  and  Humidity  Monitoring  in  Mushroom  House  for Oyster  Mushroom  Cultivation  Using  NodeMCU–ESP8266  in  Wirasana  Village  Purbalingga. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(2), 472-480.
[8] Kornienko,  D.  V.,  Mishina,  S.  V.,  Shcherbatykh,  S.  V.,  &  Melnikov,  M.  O.  (2021,  November). Principles of securing RESTful API web services developed with python frameworks. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 2094, No. 3, p. 032016). IOP Publishing.
[9] Avrylya, T. P., & Susetyo, Y. A. (2024). Perbandingan Response Time Pencarian Menggunakan Text Indexing Pada MongoDB dan ArangoDB Berbasis Web. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(3), 777-785.
[10] Rahma, I. A., & Suadaa, L. H. (2023, December). Automated Indonesian Text  Augmentation with Web-Based Application Using Flask Framework. In Proceedings of The International Conference on Data Science and Official Statistics (Vol. 2023, No. 1, pp. 96-108).
[11] Wijaya,  F.,  Jacobus,  A.,  &  Sambul,  A.  (2021).  Implementation  Of  Web  Services  On  University Library Information Systems. Jurnal Teknik Informatika, 16(4), 421-428.
[12] Chang, Y., Ou, S., Jia, Q., Mo, M., &  Wang, S. (2023, December). Design  and Implementation  of Django-based  Quality  Traceability  System  for  Medicinal  Dendrobium.  In  3rd  International Conference  on  Digital  Economy  and  Computer Application  (DECA  2023)  (pp.  615-627).  Atlantis Press.
[13] Ganesh,  C.,  Saran,  A.,  Flora,  G.  D.,  &  Saravanan,  M.  (2022,  December).  A  cloud-based  router management  system  for  enterprise  network  management.  In  2022  International  Conference  on Computer, Power and Communications (ICCPC) (pp. 153-157). IEEE.
[14] Utomo, W. C., Wulanningrum, R., & Farida, I. N. (2023). Pengaruh Pemilihan Banyak Data dan Time Frame dalam Finance Forecasting dengan Linear Regression. Joutica: Journal of Informatic Unisla, 8(2), 18-23.
JITU : Journal Informatic Technology And Communication
[15] Utomo, W. C. (2023). Prediksi Pergerakan Saham BBRI ditengah Issue Ancaman Resesi 2023 dengan Pendekatan Machine Learning. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, 9(1), 20-27.