Judul: Implementation of Internet of Things and Temperature Anomaly Detection Using Deep Learning Algorithms in Melon Fruit Distribution
Abstrak: Melon adalah tanaman holtikultura yang berpotensi meningkatkan perekonomian Indonesia dari sektor pertanian. Pertumbuhan ekonomi diipengaruhi oleh beberapa faktor salah satunya yaitu kegiatan ekspor. Ekspor hasil produksi pertanian khususnya melon dapat menjadi pilihan dalam meningkatkan perekonomian Indonesia. Namun, hal tersebut harus terlebih dahulu memperhatikan standar mutu yang ditetapkan oleh pemerintah dan negara tujuan ekspor. Oleh karena itu, upaya peningkatan perekonomian tersebut harus disertai dengan peningkatan kualitas produksi dan distribusi buah melon hingga sampai ke konsumen. Salah satu cara dalam menjaga kualitas buah melon adalah mengkombinasikan proses pemantuan suhu penyimpanan buah dan distribusi dengan penggunaan sensor suhu. Penggunaan sensor suhu dengan memanfaatkan teknologi internet of things dalam melakukan pemantauan suhu melon selama proses distribusi merupakan bentuk inovasi teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem distribusi buah melon dengan menerapkan perangkat IoT dalam melakukan pemantauan suhu gudang penyimpanan dan deteksi anomali suhu sebelum data tersebut ditransfer ke dalam sistem blockchain. Metode deteksi anomali suhu pada penelitian ini menggunakan algoritma deep learning. Autoencoder dipilih sebagai model arsitektur pada penelitian ini karena metode ini dapat membantu meminimalisir anomali data khususnya suhu. Hasil dari penelitian ini menunjukkan teknologi internet of things dan deteksi anomali suhu berhasil diterapkan dan berjalan dengan sangat baik. Berdasarkan hasil pengujian perangkat IoT diperoleh nilai kesalahan untuk suhu sebesar 8,26%. Hasil pengujian kinerja dengan parameter uji quality of service yaitu throughput sebesar 86,152 bps, delay sebesar 0,041199 ms dan packet loss 0,064%. Adapun hasil evaluasi model deteksi anomali suhu untuk precision, recall dan f1-score yaitu 0,9952, 1 dan 0,9658., Melon is a horticultural plant with the potential to boost Indonesia's economy in the agricultural sector. Economic growth is influenced by several factors, one of which is export activities. Exporting agricultural products, especially melons, can be an option to enhance Indonesia's economy. However, this must first adhere to the quality standards set by the government and the export destination country. Therefore, efforts to improve the economy must be accompanied by improvements in the quality of melon production and distribution to consumers. One way to maintain the quality of melons is by combining temperature monitoring during storage and distribution using temperature sensors. Using temperature sensors with Internet of Things (IoT) technology to monitor melon temperatures during distribution represents an innovation in technology. This research aims to develop a melon distribution system by implementing IoT devices to monitor warehouse temperatures and detect temperature anomalies before transferring data into the blockchain system. The temperature anomaly detection method in this study utilizes deep learning algorithms. Autoencoders were chosen as the architectural model in this research because they help minimize data anomalies, particularly temperature-related ones. The results of this study demonstrate successful implementation of IoT technology and temperature anomaly detection. Based on the testing results, the IoT device achieved an error rate for temperature of 8,26%. Performance testing results with quality of service parameters, throughput was measured at 86,152 bps, delay at 0.041199 ms, and packet loss at 0.064%. The evaluation results of the temperature anomaly detection model for precision, recall, and F1-score were 0.9952, 1, and 0.9658, respectively.
Keyword: Internet of Things (IoT), deep learning, deteksi anomali, autoencoder

Judul: Melon Supply Chain System Using Blockchain Technology
Abstrak: Melon merupakan salah satu komoditas hortikultura bernilai tinggi sehingga menjadi salah satu buah yang sering ditemui dan dikonsumsi masyarakat. Sebagai salah satu buah yang populer, melon berpotensi memberikan kontribusi terhadap perekonomian negara apabila proses distribusi dan produksinya dikelola dengan baik. Selain itu, kesadaran masyarakat dalam mengkonsumsi buah yang minim bahan kimia dengan kualitas terbaik semakin meningkat. Sehingga penting bagi otoritas rantai pasok dalam menjamin keamanan produknya. Rantai pasok memerlukan suatu sistem yang mampu menyajikan informasi dengan karakteristik terpercaya, dapat dilacak dan transparan. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem rantai pasok yang efisien dan akurat dalam menyampaikan informasi kepada konsumen. Solusi atas permasalahan tersebut yaitu dengan menggunakan teknologi blockchain. Blockchain adalah teknologi dimana semua transaksi bersama dicatat tanpa menghapus catatan transaksi sebelumnya. Teknologi ini dapat membantu setiap pelaku rantai pasok buah melon dalam melakukan pencatatan transaksi buah melon. Pencatatan transaksi yang transparan dapat meningkatkan kepuasan dan kepercayaan konsumen terhadap kualitas buah melon yang akan dikonsumsi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengembangkan dan mengimplementasikan teknologi blockchain dalam sistem ketertelusuran pada rantai pasok melon sehingga informasi yang disajikan memiliki karakteristik aman, transparan, dan traceable. Metode yang digunakan untuk pengembangan sistem adalah metode prototyping. Framework blockchain yang digunakan adalah hyperledger fabric. Framework ini dipilih karena merupakan salah satu jaringan blockchain private dimana setiap anggota dapat berinteraksi sesuai dengan kode rantai yang telah ditentukan. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan metode blackbox testing dan postman, menunjukkan bahwa sistem telah berjalan dengan baik sesuai dengan tujuan yang diharapkan. Studi ini secara efektif telah mengembangkan prototipe berbasis blockchain untuk rantai pasok melon, yang dikenal sebagai Melon App., Melons are a prominent high-value horticultural commodity frequently encountered and consumed by the public. As a popular fruit, melons has the potential to contribute to the country's economy if its distribution and production are managed well. Furthermore, there is an increasing societal awareness regarding the consumption of fruits with minimal chemical use and top-notch quality. Therefore, it is crucial for supply chain authorities to ensure the safety of these products. The supply chain requires a system that is able to present information with the characteristics of trusted, traceable and transparent. Therefore, an efficient and precise supply chain system is required to disseminate information to consumers. The solution to this challenge lies in the utilization of blockchain technology. Blockchain is a technology where all shared transactions are recorded without deleting previous transaction records. This technology can assist every actor in the melon fruit supply chain in recording melon fruit transactions. Transparent transaction records can enhance consumer satisfaction and trust in the quality of the melon fruit to be consumed. The main objective of this study is to develop and implement blockchain technology in a traceability system in the melon supply chain. The method used for system development is the prototyping method. The blockchain framework used is hyperledger fabric. This framework was chosen because it is one of the private blockchain networks where each member can interact according to the predefined chain code Based on the results of tests carried out using the blackbox testing and postman methods, it shows that the system
Keyword: blockchain, hyperledger fabric, prototyping, supply chain

Judul: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: