bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
APLIKASI PENDETEKSI PLAGIAT TERHADAP KARYA TULIS BERBASIS WEB MENGGUNAKAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING DAN ALGORITMA KNUTH-MORRIS-PRATT
Authors: , Yulrio Brianorman Rio Alamanda , Cucu Suhery 
Published: June 2024

Dalam bidang akademik, salah satu syarat kelulusan untuk mendapat gelar akademik adalah membuat karya tulis, seperti: skripsi, thesis dan disertasi. Akan tetapi tidak jarang, karya tulis yang dihasilkan tersebut adalah hasil plagiat. Plagiat adalah penjiplakan atau pengambilan karangan, pendapat, dan sebagainya dari orang lain dan menjadikannya seolah-olah karangan dan pendapat sendiri. Untuk pengecekan manual dengan jumlah tersebut membutuhkan waktu lama, oleh karena itu dibutuhkan aplikasi yang dapat membantu proses pengecekan agar lebih efisien. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat aplikasi berbasis web yang dapat mendeteksi plagiat terhadap karya tulis menggunakan Natural Language Processing dan Algoritma Knuth–Morris-Pratt. Sistem pendeteksian kemiripan jurnal dimulai dari algoritma perangkuman, yaitu TF/IDF. Kemudian proses dilanjutkan pada proses Tokenizing, Filtering dan Stemming. Selanjutnya dilanjutkan dengan Algoritma Knuth-Morris-Pratt dan proses menghitung persentase kemiripan dengan Cosine Similarity. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, rata-rata persentase kemiripan yang dihasilkan dari pendeteksian tanpa menggunakan proses TF-IDF sebesar 45,98%, nilai tersebut lebih rendah dibandingkan dengan pendeteksian menggunakan proses TF-IDF, Tokenizing, Filtering dan Stemming yang menghasilkan persentase kemiripan 41,09%. Sedangkan tanpa menggunakan proses Stemming yaitu 40,58% serta tanpa menggunakan proses TF-IDF dan Stemming sebesar 40,54%. Kata kunci: Karya tulis, Knuth-Morris-Pratt, Natural Language Processing, Plagiat
APLIKASI ENKRIPSI DAN DEKRIPSI UNTUK KEAMANAN DOKUMEN MENGGUNAKAN TRIPLE DES DENGAN MEMANFAATKAN USB FLASH DRIVE
Authors: , Tedy Rismawan Joko Susanto , Ilhamsyah 
Published: June 2024

Keamanan dan kerahasiaan data dan informasi pada jaringan komputer saat ini menjadi isu yang sangat penting dan terus berkembang. Beberapa kasus menyangkut keamanan data dan informasi saat ini menjadi suatu pekerjaan yang membutuhkan biaya penanganan dan pengamanan yang cukup besar. Sesuai dengan perkembangan zaman diperlukan suatu cara untuk mengamankan data dan informasi. Salah satu cara untuk mengamankan data dan informasi adalah dengan cara mengubah data dan informasi tersebut ke dalam bentuk data dan informasi yang tidak dapat dimengerti oleh pihak lain, yaitu dengan cara penyandian. Kriptografi adalah suatu metode keamanan untuk melindungi suatu informasi dengan menggunakan kata-kata sandi yang hanya bisa dimengerti oleh orang yang berhak mengakses informasi tersebut. Algoritma 3DES adalah salah satu jenis metode kriptografi dari algoritma pengembangan algoritma DES (Data Encryption Standard). Perbedaan DES dan 3DES terletak pada panjang kunci yang digunakan Pada DES menggunakan satu kunci yang panjangnya 56-bit, sedangkan pada 3DES menggunakan 3 kunci yang panjangnya 168-bit. Karena tingkat kerahasian algoritma 3DES terletak pada panjangnya kunci yang digunakan, maka penggunaan algoritma 3DES dianggap lebih aman dibandingkan dengan algoritma DES. Hasil dari algoritma Triple DES. Untuk memudahkan penggunaan algoritma 3DES, maka dibuat suatu program algooritma 3DES dengan alat bantu software komputer yang dapat mengenkripsi dan mendekripsi dokumen dan memanfaatkan USB Flash Drive sebagai salah satu kunci dalam penggunaan aplikasi 3DES. Kata Kunci: keamanan, DES, 3DES, USB Flash Drive.
PREDIKSI WILAYAH RAWAN KEBAKARAN HUTAN DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK (Study Kasus : Daerah Kabupaten Kuburaya)
Authors: , Dedi Triyanto Ayu Kartika , Beni Irawan 
Published: June 2024

Jaringan Syaraf Tiruan merupakan salah satu sistem yang digunakan dalam memprediksi suatu kejadian. Dalam kasus ini Jaringan Syaraf Tiruan digunakan dalam memprediksi suatu kejadian wilayah rawan kebakaran hutan, dengan mengambil studi kasus daerah Kabupaten Kuburaya. Kasus ini, Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan metode pembelajaran Backpropagation yang juga dikenal dengan propagasi balik. Jaringan Syaraf Tiruan digunakan data sebanyak satu bulan sebagai masukan yang merupakan faktor terjadinya kebakaran hutan, terdiri dari Luas Lahan Gambut, Radiasi Matahari, Kelembaban Nisbi, Suhu, Curah Hujan, Kecepatan Angin dan Titik Api digunakan sebagai target untuk kejadian pada bulan berikutnya . Prediksi dapat dilakukan melalui interface dan di visualisasikan melalui tampilan peta tematik. Dari hasil pengujian diperoleh akurasi dengan rata-rata persentase sebesar 71,50%. Dari hasil prediksi pertama diperoleh pula kasus terendah dengan jumlah 0 titik api yakni pada kecamatan Sungai Kakap, Rasau Jaya, Teluk Pakedai. Sedangkan hasil prediksi tertinggi terdapat pada kecamatan Sungai Raya dengan nilai prediksi sebesar 2 titik api. Kata Kunci: Kebakaran Hutan, Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, SIG
APLIKASI PENYUSUN MENU MAKANAN UNTUK PENCEGAHAN HIPERKOLESTEROLEMIA MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA
Authors: , Ilhamsyah Riska Ayu Permata , Dedi Triyanto 
Published: June 2024

Hiperkolesterolemia adalah peninggian kadar kolesterol di dalam darah. Hiperkolesterolemia dapat ditanggulangi dengan diet. Diet ini dilakukan dengan menyusun menu makanan gizi seimbang yang disesuaikan dengan kebutuhan kalori harian pengguna. Penyusunan menu makanan untuk mencegah hiperkolesterolemia membutuhkan konsultasi dengan ahli gizi. Namun hal ini dinilai kurang efektif karena memerlukan waktu, energi dan biaya. Penelitian ini membuat aplikasi penyusun menu makanan dengan menggunakan algoritma genetika. Kebutuhan kalori harian setiap pengguna berbeda-beda, dipengaruhi oleh berat badan, tinggi badan, umur, jenis kelamin dan aktivitas yang digunakan sebagai masukan dalam penelitian ini. Kombinasi menu makanan yang digunakan yaitu makanan yang mengandung karbohidrat, protein hewani, protein nabati, sayuran dan buah-buahan. Keluaran dari penelitian ini berupa susunan menu makanan untuk makan pagi, makan siang, dan makan malam selama tujuh hari. Menu makanan ini berupa nama makanan dan beratnya, berat makanan akan disesuaikan dengan kebutuhan kalori hariannya. Kalori harian pengguna terbagi menjadi tujuh yaitu 1500, 1700, 2000, 2200, 2500, 2800 dan 3000 kalori. Pada penelitian ini metode seleksi yang digunakan yaitu roulette wheel, sedangkan untuk metode crossover dan metode mutasi dilakukan secara acak. Kata kunci: Algoritma Genetika, Menu Makanan, Hiperkolesterolemia
PENGENALAN MOTIF BATIK INDONESIA MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI CANNY DAN TEMPLATE MATCHING
Authors: , Rahmi Hidayati Fera Flaurensia , Tedy Rismawan 
Published: June 2024

Batik menjadi salah satu identitas bangsa Indonesia yang telah ditetapkan UNESCO sebagai Warisan Budaya Tak Benda Warisan Manusia. Hal ini membuktikan bahwa batik telah menjadi salah satu bentuk kekayaan kebudayaan Indonesia yang patut dilestarikan. Upaya pelestarian batik tentunya tak terlepas dari upaya pemahaman dan pengenalan corak dan motif batik Indonesia yang sangat beragam. Seiring dengan berkembangnya teknologi pengolahan citra sekarang ini, proses pengenalan motif batik dapat dibantu dengan menggunakan metode-metode dalam pengolahan citra. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi pengenalan motif batik Indonesia. yang memanfaatkan pengolahan citra menggunakan deteksi tepi canny dan template matching. Hasil dari penelitian ini adalah semua motif batik yang diuji dapat dikenali oleh aplikasi yang dibangun. Persentase kemiripan dalam pengujian mengenali motif batik sebesar 89,44%, berdasarkan hasil tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa pengenalan pola dengan metode deteksi tepi canny dan template matching dapat digunakan untuk pengenalan motif batik Indonesia. Kata Kunci : deteksi tepi, canny, template matching, pengenalan batik, pengolahan citra
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI CURAH HUJAN DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (Studi Kasus: Kota Pontianak)
Authors: , Fatma Agus Setyaningsih Ruspina Ningsih , Beni Irawan 
Published: June 2024

Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan metode yang mengkombinasikan antara jaringan syaraf tiruan dengan logika fuzzy, sehingga pada pembelajarannya ANFIS banyak digunakan untuk berbagai macam prediksi pada ilmu komputer. Pada pengembangannya ANFIS digunakan untuk prediksi curah hujan di Kota Pontianak berdasarkan data yang didapatkan dari BMKG Supadio Pontianak dan LAPAN Provinsi Kalimantan Barat. Prediksi yang dimaksud merupakan prediksi curah hujan harian dengan menggunakan masukan data berupa suhu udara dinyatakan dengan x1, kelembaban relatif dinyatakan dengan x2 dan tekanan udara dinyatakan dengan x3 serta akan menghasilkan aplikasi prediksi curah hujan dengan nilai prediksi dan status prediksi curah hujan. Prediksi yang dibuat berdasarkan data masukan suhu udara, kelembaban relatif dan tekanan udara serta keluaran berupa prediksi curah hujan, sehingga dapat menghasilkan keluaran prediksi yang akurat dan efisien. Model prediksi yang dibangun dengan metode ANFIS menggunakan pembelajaran alur maju (forward) dan pembelajaran alur mundur (backward), sehingga untuk melakukan prediksi dibutuhkan nilai parameter fuzzy baru yang diperoleh dari proses pelatihan. Setelah nilai parameter fuzzy baru didapatkan, maka akan dilakukan tahap pengujian. Pada tahap pengujian dilakukan dengan proses pembelajaran maju (forward) untuk mendapatkan nilai prediksinya, sehingga pada prosesnya nilai prediksi yang berupa angka dan status prediksi yang berupa variabel tersebut akan ditampilkan dalam bentuk interface yang memudahkan pengguna untuk melakukan prediksi. Karena dari interface inilah pengguna dapat mengetahui keakuratan sistem yang dibuat berdasarkan proses pengujian dan pembelajaran yang digunakan dalam penelitian. Setelah melakukan proses pengujian, maka diperoleh hasil kinerja aplikasi prediksi mencapai 58.06%. Kata Kunci: Prediksi Curah Hujan, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System.
PROTOTIPE PENGUKUR DEBIT AIR SECARA DIGITAL UNTUK MONITORING PENGGUNAAN AIR RUMAH TANGGA
Authors: , Ilhamsyah Dadan Wijayanto , Dedi Triyanto 
Published: June 2024

PDAM menjadi perusahaan yang menyuplai kebutuhan utama air. Untuk menghitung pemakaian debit air pelanggan, PDAM menggunakan meteran air manual. Tidak adanya sistem yang mengontrol penggunaan air, seperti pembatasan debit air menjadi permasalahan yang dirasakan pelanggan. Untuk menjawab masalah tersebut maka dilakukan penelitian untuk mengembangkan perangkat keras meteran air digital sebagai alternatif pengganti meteran manual karena dapat mengontrol penggunaan air yang berlebihan. Perangkat keras dibuat menggunakan Arduino Uno dengan mikorokontroler Atmega328 yang digabungkan dengan komponen pendukung seperti waterflow sensor sebagai penghitung debit air, motor servo sebagai alat penghemat pemakaian air secara otomatis, tombol sebagai pengatur manual limit serta LCD 16x2 digunakan sebagai penampil perhitungan air. Waterflow sensor dikalibrasi dengan memasukkan nilai konstanta penghitungan debit air sebesar 56,43. Penghitungan debit air dilakukan dengan menambahkan pulsa debit air tiap detik yang melalui sensor waterflow dibagi nilai pulsa dengan konstanta 7,5 kemudian dibagi dengan konstanta debit air. Sensor akan menghitung penggunaan air secara terus menerus, apabila perhitungan air sudah mendekati limit maka keran yang digerakkan motor servo akan mengecil, dan apabila sudah mencapai limit maka keran akan tertutup. Dari hasil penelitian, nilai eror yang didapat pada pengukuran bervariasi, RMSEP untuk pengujian tanpa menggunakan limit didapat sebesar 4,79 %, sedangkan RMSEP pengujian dengan menggunakan limit didapatkan persetasi error sebesar 6,81 % kedua nilai ini disebabkan faktor tegangan yang tidak stabil. Kata kunci : Prototipe, meteran air digital, arduino uno, penghematan pemakaian air.
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT HATI DENGAN METODE DEMPSTERSHAFER BERBASIS ANDROID
Authors: , Tedy Rismawan Latifatul Khairiah , Tursina 
Published: June 2024

Hati merupakan organ yang penting serta memiliki fungsi yang kompleks dalam tubuh. Gaya hidup yang tidak sehat, virus, jenis obat-obatan tertentu merupakan beberapa penyebab seseorang terkena penyakit pada organ hati. Jenis penyakit pada organ hati antara lain hepatitis a, hepatitis b, hepatitis c, hepatitis alkoholik, sirosis hati dan kanker hati. Salah satu cara untuk mengetahui secara dini gejala penyakit hati adalah dengan sistem pakar. Penelitian ini membangun aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit hatiyang bertujuan untuk memudahkan pengguna dalam mendeteksi dini gejala penyakit hati agar mendapatkan penanganan yang tepat. Aplikasi sistem pakar yang dibangun berbasis android.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dempster shafer. Metode dempster shafer menghitung nilai densitas gejala yang dipilih oleh pengguna untuk mendapatkan hasil diagnosis penyakit hati. Keluaran yang dihasilkan dari aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit hati adalah jenis penyakit hati, deskripi penyakit hati serta saran penanganan penyakit. Keberhasilan sistem pakar yang dibangun berdasarkan hasil pengujian dengan perbandingan data rekam medik dari 2 rumah sakit adalah 84%. Kata kunci:Penyakit Hati, Sistem Pakar, Android, Dempster Shafer
SISTEM KENDALI LAMPU DAN STEKER TERINTEGRASI MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER BERBASIS WEB SERVICE
Authors: , Tedy Rismawan Heldi Ardian , Dedi Triyanto 
Published: June 2024

Meningkatnya penggunaan energi listrik oleh masyarakat dipengaruhi oleh peningkatan penggunaan perangkat elektronik pada rumah tangga. Penggunaan listrik yang berlebihan akan menghabiskan energi minyak dunia serta menyebabkan meningkatkan jumlah tagihan listrik. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka dilakukan penelitian sistem kendali lampu dan steker terintegrasi menggunakan miktokontroler berbasis web service. Penelitian ini menggunakan Arduino Yun sebagai kendali utama sistem, Node MCU, steker, lampu, dan aplikasi antarmuka. Arduino Yun berfungsi server kendali yang menyediakan jalur komunikasi serial dan memproses sinyal masukkan dari Node MCU melalui aplikasi antarmuka dan memberikan feedback berupa aksi pada perangkat lampu dan steker. Pada Arduino diterapkan inisialisasi program dan konfigurasi perangkat keras yang menghubungkan perangkat ke server menggunakan Node MCU, kemudian menginstruksi sebuah kondisi sehingga menghasilkan keluaran. Hasil penelitian berupa sistem kendali lampu dan steker terintegrasi yang menerapkan arsitektur REST pada web service dan memonitor kondisi perangkat menggunakan aplikasi antarmuka berbasis web dengan kondisi request transmisi data pada server tidak melebihi 120 data/detik. Tingkat kuat atau lemahnya sinyal server tergantung pada hambatan jarak ≤ 20 meter dan ketebalan tembok. Setiap perangkat diatur pada kondisi menyala atau mati, relay akan merespon instruksi yang diberikan oleh Node MCU jika diatur melalui aplikasi antarmuka. Kata Kunci : Lampu, Steker, Arduino Yun, Node MCU, Aplikasi Antarmuka.
KLASIFIKASI JENIS MANGGA BERDASARKAN BENTUK BUAH DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS ANDROID
Authors: , Rahmi Hidayati Sarlita Hartiningtyas , Ikhwan Ruslianto 
Published: June 2024

Mangga merupakan buah musiman yang memiliki banyak varietas, namun beberapa jenis mangga memiliki bentuk yang hampir sama. Hal ini menyebabkan masyarakat keliru dalam memilih jenis mangga yang diinginkan. Setiap jenis mangga memiliki pola bentuk yang berbeda dan dapat dijadikan parameter pengenal. Parameter pengenal yang didapat dari hasil ekstraksi dapat digabungkan dengan teknik pengolahan citra digital, sehingga membentuk sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis mangga. Pengambilan citra dilakukan dengan menggunakan kamera ponsel. Citra yang diambil akan dijadikan sebagai citra latih dan citra uji. Citra latih menggunakan 50 buah mangga yang terdiri dari mangga apel, mangga bacang, mangga budi raja, mangga harum manis, dan mangga manalagi. Setiap citra akan mengalami proses ekstraksi ciri, yaitu deteksi tepi menggunakan metode Laplacian. Proses ekstraksi ciri dilakukan untuk mendapatkan nilai yang digunakan sebagai parameter pembanding pada proses klasifikasi. Nilai-nilai tersebut meliputi luas, panjang diameter vertikal, panjang diameter horizontal dan keliling yang ditentukan dalam satuan piksel. Proses klasifikasi mangga dilakukan dengan algoritma K-Nearest Neighbor yang diterapkan pada sistem operasi Android. Untuk pengujian, digunakan 25 buah mangga yang terdiri dari mangga apel, mangga bacang, mangga budi raja, mangga harum manis, dan mangga manalagi. Berdasarkan hasil pengujian klasifikasi jenis mangga pada sistem, didapat tingkat akurasi mencapai 88%. Kata Kunci : Klasifikasi, Mangga, Bentuk, K-Nearest Neighbor, Android
APLIKASI KLASIFIKASI ANGGREK BERDASARKAN WARNA DAN BENTUK BUNGA DENGAN METODE LVQ BERBASIS WEB
Authors: , Dwi Marisa Midyanti Mentari Awanda , Tedy Rismawan 
Published: June 2024

Indonesia terkenal di dunia sebagai negara yang kaya akan sumber daya alam hayati yang diantaranya memiliki ribuan jenis anggrek. Kalimantan merupakan pulau terbesar di Indonesia memiliki sumber daya anggrek terbesar bila dibandingkan dengan pulau-pulau lain di Indonesia. Budidaya anggrek di Kalimantan Barat belum semaju di daerah lain, namum potensi anggrek di Kalimantan Barat cukup besar mengingat luas hutan di Kalimantan Barat. Anggrek dapat menjadi komoditas unggulan untuk meningkatkan pendapatan daerah dan masyarakat, namun kolektor anggrek maupun masyarakat masih sering mengalami kesukaran dalam mengenali jenis anggrek dikarenakan keanekaragaman bentuk dan warna dari bunga anggrek. Solusi yang dapat digunakan yaitu membuat aplikasi dengan memanfaatkan pengolahan citra digital dan sistem pengenalan pola untuk mempermudah pengenalan jenis anggrek. Pada penelitian ini, dibuat suatu aplikasi klasifikasi anggrek dengan memanfaatkan pengolahan citra digital melalui proses ekstraksi fitur warna dan bentuk sehingga diperoleh nilai rata-rata HSV dan nilai rata-rata Prewitt, serta implementasi metode LVQ untuk klasifikasi sehingga diperoleh nilai akurasi metode LVQ dalam mengklasifikasi anggrek. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 30 data menggunakan parameter laju pembelajaran 0,1 dan penurunan laju pembelajaran sebesar 0,1, hasil ekstraksi citra anggrek kedalam fitur warna dan bentuk menghasilkan 22 pengujian yang diperoleh akurasi pengujian sebesar 73,33%. Kata kunci: anggrek, citra digital, warna bunga, bentuk bunga, warna HSV, deteksi tepi Prewitt, dan Learning Vector Quantization.
APLIKASI PENGENALAN POLA PADA HURUF TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN METODE EKSTRAKSI FITUR GEOMETRI
Authors: , Ikhwan Ruslianto Herviana Masrani , Ilhamsyah 
Published: June 2024

Pengenalan huruf tulisan tangan merupakan salah satu bentuk dari pengenalan pola. Pemecahan masalah terhadap tulisan tangan yang bevariasi akan sangat terkait dengan pengenalan pola yang bertujuan untuk menghasilkan dan memilih pola-pola yang bisa dimanfaatkan pada saat identifikasi. Pengenalan dalam penelitian ini akan memelalui beberapa tahapan, seperti praproses, segmentasi, dan proses pengenalan. Praproses yang digunakan dalam penelitian ini meliputi mengkonversi citra ke grayyscale, threshold dan binerisasi. Hasil dari praproses harus di segmentasi melalui tahap deteksi tepi (edge detection), penebalan citra (dilation), dan pengisian citra (filling) agar citra dapat diekstraksi bentuk geometrinya. Jaringan syaraf tiruan perceptron akan menyesuaikan nilai bobot data yang telah dilatih dari 25 jenis setiap 26 huruf dengan nilai bobot citra masukan. Nilai keluaran dari pengklasifikasian jaringan syaraf tiruan disesuaikan dengan nilai ekstraksi fitur sehingga menghasilkan keluaran yang diharapkan. Aplikasi dengan menerapkan jaringan syaraf tiruan dengan ekstraksi fitur geometri yang dilakukan dari data pengujian dengan tingkat keberhasilan 86,535% terhadap 30 data pengujian dalam mengenali kata. Kata Kunci : Pengenalan huruf tulisan tangan, pengolahan citra, ekstraksi fitur geometri, perceptron, matlab.
RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING PADA LIMBAH CAIR INDUSTRI BERBASIS MIKROKONTROLER DENGAN ANTARMUKA WEBSITE
Authors: . Irma Nirmala Dwi Adhe Ayu Novitasari , Dedi Triyanto 
Published: June 2024

Limbah cair industri merupakan sisa pembuangan dari proses produksi pada suatu industri dalam bentuk cair. Limbah cair hasil produksi yang tidak dikelola dengan baik dapat menimbulkan dampak negatif terhadap keseimbangan lingkungan serta makhluk hidup. Hal ini dapat dicegah dengan pengawasan limbah buangan yang dihasilkan industri sebelum dibuang, sehingga diharapkan lingkungan tidak tercemar. Salah satu tindakan yang dapat dilakukan ialah dengan mendeteksi kandungan atau senyawa yang terdapat pada limbah cair dari hasil industri dengan menerapkan teknologi elektronika yaitu berupa pemasangan sensor-sensor sehingga memungkinkan membuat sistem otomatis yang dapat memonitoring limbah cair tersebut. Pada penelitian ini telah dibuat rancang bangun sistem monitoring menggunakan sensor pH meter Kit, sensor suhu Dallas DS18B20 dan sensor kekeruhan GE Turbidity sebagai pembaca nilai parameter pH, suhu dan kekeruhan limbah cair industri dengan antarmuka website menggunakan Mikrokontroler Arduino Mega R3 yang telah dihubungkan dengan Ethernet Shield. Antarmuka website menampilkan nilai pembacaan ketiga sensor berupa data grafik dan angka pada tabel, serta kondisi solenoid valve sebagai kran pengatur jalanya pembuangan limbah cair industri pada proses monitoring. Setelah dilakukan pengujian keselurahan,dengan menggunakan objek cairan yang berbeda yaitu air limbah tahu, air detergen, air sungai dan air kran,maka didapatkan persentase keberhasilan keseluruhan sistem monitoring sebesar 100%. Kata Kunci : Limbah Cair Industri, Sistem Monitoring, Arduino Mega 2560 R3, Website.
RANCANG BANGUN ROBOT PELAYAN RESTORAN OTOMATIS BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA16 DENGAN NAVIGASI LINE FOLLOWER
Authors: , Irma Nirmala Vina Eriyani , Dedi Triyanto 
Published: June 2024

Pelayanan restoran merupakan salah satu bagian terpenting dalam dunia usaha restoran. Teknologi yang dapat diterapkan untuk membantu dan meringankan pekerjaan pelayanan restoran dengan menerapkan robot line follower (robot pengikut garis). Robot ini akan bertindak sebagai pramusaji yang melayani pelanggan. Penelitian ini menggunakan mikrokontroler ATMEGA16 sebagai otak pada sistem robot dengan bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa basic BASCOM AVR. Untuk mengikuti garis lintasan, robot line follower ini menggunakan sensor fotodioda. Robot ini juga menggunakan sensor ultrasonik untuk mendeteksi jika ada suatu penghalang pada jalur robot. Driver motor untuk mengendalikan 2 buah motor DC, dan modul bluetooth sebagai komunikasi antara robot dan meja serta penerapan kontrol PD (Proportional-Derivative) yang membuat robot bergerak secara halus dan teratur mengikuti garis lintasan. Penelitian ini menghasilkan robot yang dapat mengantarkan makanan menuju 4 meja tujuan dengan mengikuti lintasan berupa garis berwarna hitam. Waktu yang ditempuh untuk menuju ke setiap meja berbeda karena perbedaan panjang garis lintasan. Pada robot pelayan restoran ini menerapkan sistem antrian agar tidak terjadi tumpang-tindih pemesanan. Kata kunci : line follower, Pelayan restoran, mikrokontroler, kontrol PD.