Abstract:Abstract: Human metapneumovirus (HMPV) poses a global health threat, but its detection remains challenging due to limited environmental monitoring. This study aims to develop a portable diagnostic tool for rapid HMPV detection…
ection by integrating cutting-edge biotechnology (CRISPR-Cas system and immunoassay) with air quality sensors on an Internet of Things (IoT)-based microfluidic platform controlled by an ESP32 microcontroller. The system is supported by a companion application and data analysis using Vertex AI, and is capable of providing results in less than fifteen minutes. The development results demonstrate the potential for improving detection accuracy and reliability, particularly with further development of virus-specific biosensors, sensor optimization, and algorithms. This technology is effective as a complementary tool for early screening and environment-based risk management in areas with limited laboratory facilities, although it does not completely replace molecular diagnostic methods such as PCR. A rapid diagnostic approach based on environmental sensors, IoT, and artificial intelligence is a promising strategy to improve early HMPV detection, accelerate public health responses, and strengthen respiratory infection prevention through integrated environmental monitoring and education functions.
Keywords: air quality; CRISPR-Cas; Human Metapneumovirus (HMPV); Internet of Things, portable diagnostic; public health; rapid detection; sensors.
Abstrak: Human metapneumovirus (HMPV) merupakan ancaman bagi kesehatan global, namun pendeteksiannya masih sulit akibat keterbatasan pemantauan lingkungan. Studi ini bertujuan mengembangkan alat diagnostik portabel untuk deteksi cepat HMPV melalui integrasi bioteknologi mutakhir (sistem CRISPR-Cas dan immunoassay) dengan sensor kualitas udara pada platform mikrofluida berbasis Internet of Things (IoT) yang dikendalikan mikrokontroler ESP32. Sistem ini didukung aplikasi pendamping dan analisis data menggunakan Vertex AI, serta mampu memberikan hasil dalam waktu kurang dari lima belas menit. Hasil pengembangan menunjukkan potensi peningkatan akurasi dan keandalan deteksi, terutama dengan pengembangan lanjutan berupa biosensor spesifik virus, optimalisasi sensor, dan algoritma. Teknologi ini efektif sebagai alat pelengkap untuk skrining awal dan manajemen risiko berbasis lingkungan di wilayah dengan keterbatasan fasilitas laboratorium, meskipun tidak sepenuhnya menggantikan metode diagnostik molekuler seperti PCR. Pendekatan diagnostik cepat berbasis sensor lingkungan, IoT, dan kecerdasan buatan menjadi strategi menjanjikan untuk meningkatkan deteksi dini HMPV, mempercepat respons kesehatan masyarakat, serta memperkuat pencegahan infeksi saluran pernapasan melalui fungsi pemantauan dan edukasi lingkungan yang terintegrasi.
Kata kunci: CRISPR-Cas; diagnostik portabel; deteksi cepat; Human Metapneumovirus (HMPV); kesehatan masyarakat; IoT (Internet of Things); sensor kualitas udara.
Abstract:Abstract: Air quality in urban areas is becoming an increasingly important issue considering its impact on human health and the environment. The rapid increase in air pollution requires effective methods to predict air quality…
uality in order to take appropriate mitigation measures. This study aims to analyze the use of Neural Network (NN) algorithms in predicting air quality in cities. The method used is the application of the NN model, especially the Multilayer Perceptron (MLP), which is trained using historical air quality data such as dust particle levels (PM10, PM2.5), carbon monoxide (CO) gas, and temperature. The data used in this study came from urban air quality monitoring stations collected over a period of time. The results show that the Neural Network algorithm can provide quite accurate predictions of air quality with a low Mean Absolute Error (MAE) value, showing the effectiveness of the model in predicting f fluctuations in air quality. The conclusion of this study is that Neural Network algorithms, specifically MLPs, are an effective tool for air quality prediction, which can be used as a basis for urban air quality management policies.
Keywords: air quality; neural network; prediction; multilayer perceptron (MLP)
Abstrak: Kualitas udara di perkotaan menjadi isu yang semakin penting mengingat dampaknya terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan polusi udara yang pesat memerlukan metode yang efektif untuk memprediksi kualitas udara guna mengambil langkah mitigasi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan algoritma Neural Network (NN) dalam memprediksi kualitas udara di perkotaan. Metode yang digunakan adalah penerapan model NN, khususnya Multilayer Perceptron (MLP), yang dilatih menggunakan data kualitas udara historis seperti kadar partikel debu (PM10, PM2.5), gas karbon monoksida (CO), dan suhu. Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari stasiun pemantauan kualitas udara di perkotaan yang dikumpulkan selama periode waktu tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Neural Network dapat memberikan prediksi yang cukup akurat terhadap kualitas udara dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) yang rendah, menunjukkan efektivitas model dalam memprediksi fluktuasi kualitas udara. Simpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Neural Network, khususnya MLP, merupakan alat yang efektif untuk prediksi kualitas udara, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk kebijakan pengelolaan kualitas udara di perkotaan
Kata kunci: kualitas udara; neural network; prediksi; multilayer perceptron (MLP)
Abstract:Abstract: Breast cancer is the leading cause of death for women globally, exacerbated by late detection. This study proposes a breast cancer risk prediction framework using XGBoost with SelectKBest feature selection. It…
aims to improve the accuracy and efficiency of early detection through exploratory data analysis, coding, SMOTE to address class imbalance, and feature selection (k=29). As a result, the XGBoost model achieved 98.1% accuracy, 98.1% recall, 98.1% f1-score, and 98.2% precision on test data, highlighting the importance of feature selection. These results are promising in patient prioritization (triage) for further examination, helping medical personnel identify high-risk patients, thus improving resource allocation efficiency. These findings validate SelectKBest and pave the way for the development of a machine learning-based clinical decision support system for breast cancer early detection workflows. This research contributes significantly to the application of machine learning to support early breast cancer detection.
Keywords: breast cancer; feature selection; machine learning; risk prediction; XGBOOST.
Abstrak: Kanker payudara menjadi penyebab utama kematian wanita global, diperparah deteksi yang terlambat. Penelitian ini mengusulkan kerangka prediksi risiko kanker payudara menggunakan XGBoost dengan seleksi fitur SelectKBest. Tujuannya meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi dini melalui analisis data eksploratif, pengkodean, SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dan seleksi fitur (k=29). Hasilnya, model XGBoost mencapai akurasi 98.1%, recall 98.1%, f1-score 98.1%, dan presisi 98.2% pada data uji, menyoroti pentingnya seleksi fitur. Hasil ini menjanjikan dalam penentuan prioritas pasien (triage) untuk pemeriksaan lebih lanjut, membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien berisiko tinggi, sehingga meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya. Temuan ini memvalidasi SelectKBest dan membuka jalan bagi pengembangan sistem pendukung keputusan klinis berbasis machine learning untuk alur kerja deteksi dini kanker payudara. Penelitian ini berkontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk mendukung deteksi dini kanker payudara.
Kata kunci: kanker payudara; pembelajaran mesin; prediksi risiko ; seleksi fitur; XGBOOST.
Abstract:Abstract: Water irrigation is a crucial aspect of agriculture that often becomes the primary concern for farmers, especially because suboptimal management can lead to decreased crop yields and reduced income. So far, farmers…
mers have been practicing irrigation manually, where plants are watered twice a day, in the morning and evening, based on weather conditions without considering soil temperature or moisture levels. Based on the observations conducted, it was found that excessive water application increases water accumulation, resulting in nutrient loss from the soil and even root diseases. The objective of this study is to develop a system utilizing an ESP32 microcontroller and sensors to detect soil moisture, with a machine learning-based K-Nearest Neighbor (KNN) model, enabling farmers to remotely monitor and control their crops using an Android device. The testing results showed that with input data of 32°C temperature, 40% soil moisture, and 60% air humidity, the system produced a nearest distance of 0.000 and 0.541 from the closest k-nearest neighbors, with a status label of "needs water." As a result, the relay activates the water pump to irrigate the field. Meanwhile, for data with a nearest distance of 0.897, the system identified the status as "does not need water," indicating that the soil remains wet or moist. This study is expected to help reduce farmers' workloads by optimizing water usage according to plant needs and improving crop quality and yield.
Keywords: k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning; water irrigation
Abstrak: Irigasi air merupakan aspek penting dalam pertanian yang menjadi perhatian utama petani, terutama karena pengelolaan yang kurang optimal berdampak pada penurunan hasil panen dan pendapatan. Selama ini, praktik irigasi oleh petani dilakukan secara manual, di mana penyiraman tanaman dilakukan dua kali sehari pada pagi dan sore berdasarkan kondisi cuaca tanpa memperhatikan suhu atau kelembaban tanah. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan, ditemukan masalah yaitu pemberian air secara berlebih menyebabkan akumulasi air meningkat mengakibatkan kehilangan nutrisi tanah dan bahkan penyakit akar. Tujuan penelitian ini menciptakan sistem yang dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor untuk mendeteksi kelembaban tanah, dengan model K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis machine learning sehingga memudahkan petani untuk mengontrol tanaman mereka dari jarak jauh menggunakan android. Hasil pengujian yang dilakukan dengan data inputan berupa suhu 32°C, kelembaban tanah 40% dan kelembaban udara 60%, sistem menghasilkan jarak terdekat sebesar 0.000 dan 0.541 dari k-nearest terdekat dengan label status "butuh air". Maka relay akan mengaktifkan pompa air untuk mengairi lahan. Kemudian, pada data dengan jarak terdekat 0.897, sistem mengidentifikasi status "tidak butuh air", menunjukkan bahwa kondisi tanah masih basah atau lembab. Penelitian ini diharapkan dapat membantu meringankan beban kerja petani mengoptimalkan penggunaan air sesuai dengan kebutuhan tanaman dan meningkatkan kualitas hasil panen.
Kata kunci: irigasi air; k-nearest neighbor (KNN); mikrokontroller ESP32; machine learning
Abstract:Abstract: The increasing number of students at STMIK Royal Kisaran has raised the risk of air pollution caused by vehicle emissions, cigarette smoke, and waste burning, particularly around the campus canteen. The campus's…
s location, which is close to a rubber factory and the Sumatra Crossroad, further exacerbates air quality and significantly impacts the health of individuals active at STMIK Royal. This study aims to develop a system that can measure air quality in real-time and detect pollutants in the campus environment. The system utilizes MQ-135 and MQ-2 sensors integrated with a microprocessor to process and transmit data to an IoT-based database. This research employs a qualitative descriptive method to describe the facts and trends based on the available data. The results indicate that air quality is good in the morning, worsens during the afternoon, and improves again in the evening, reflecting increased pollution during periods of heightened industrial and transportation activities. The implementation of this system is expected to contribute to the creation of a healthier environment and raise awareness about the importance of air quality.
Keywords: air quality; campus environment ; IoT; pollution.
Abstrak: Peningkatan jumlah mahasiswa di Kampus STMIK Royal Kisaran telah meningkatkan risiko polusi udara akibat asap kendaraan, rokok, dan pembakaran sampah, terutama di sekitar kantin kampus. Lokasi kampus yang dekat dengan pabrik karet dan jalan lintas Sumatera sehingga memperburuk kualitas udara dan sangat mempengaruhi kesehatan para individu yang beraktivitas di STMIK Royal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem yang dapat mengukur kualitas udara secara real-time dan mendeteksi polutan di lingkungan kampus. Sistem ini menggunakan sensor MQ-135 dan MQ-2 yang terintegrasi dengan mikroprosesor untuk mengolah dan mengirim data ke database berbasis IoT. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif untuk menggambarkan fakta dan kecenderungan dari data yang tersedia. Hasilnya menunjukkan bahwa kualitas udara baik di pagi hari, memburuk di siang hari, dan membaik lagi di sore hari, menunjukkan peningkatan polusi saat aktivitas pabrik dan transportasi meningkat. Implementasi sistem ini diharapkan dapat mendukung terciptanya lingkungan yang lebih sehat dan meningkatkan kesadaran akan pentingnya kualitas udara.
Kata kunci: IoT; lingkungan kampus; kualitas udara; polusi.
Abstract:Abstract : Air conditioner is an important component in a room nowadays. Due to its function as a regulator of air circulation in a room that was previously hot and stuffy, it becomes cool and comfortable. STMIK Royal Kisaran…
saran which is one of the tertiary institutions in the field of computers which has lots of air conditioners in each room, both in the theory room and in the laboratory room. Where the control and monitoring is still done manually, namely through a switch or remote control . This becomes a problem that arises when there is negligence in extinguishing it or in the ignition process. So we need a system that can turn on the air conditioner in every theoretical room or laboratory room remotely. So that the work feels lighter and more effective. In designing this control system, a NodeMCU ESP8266 module is used, which acts as the brain of the remote control system and with a DHT11 temperature sensor that can monitor room temperature. The IR Transmitter sensor acts as a connecting medium between the NodeMCU ESP8266 module and the Air Conditioner engine to regulate the temperature. So that in this way, this control system can make it easier for officers to control the Air Conditioner in the STMIK Royal campus room.
Keywords : air conditioners; dht11; internet of things; nodeMCU esp8266.
Abstrak: Air conditioner merupakan sebuah komponen penting pada suatu ruang di jaman sekarang ini. Dikarenakan fungsinya sebagai pengatur sirkulasi udara di dalam ruangan yang sebelumnya panas dan pengap menjadi sejuk dan nyaman. STMIK Royal Kisaran yang merupakan salah satu perguruan tinggi dibidang komputer yang memiliki banyak sekali air conditioner di setiap ruangannya, baik pada ruang teori serta diruang laboratorium. Di mana pada pengontrolan dan pemantauannya masih secara manual, yaitu melalui sakelar atau remot kontrol. Hal ini menjadi satu persoalan yang timbul ketika terjadi kelalaian dalam memadamkannya ataupun dalam proses penyalaannya. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang dapat menyalakan air conditioner di setiap ruang teori maupun ruang laboratorium dengan jarak jauh. Sehingga pekerjaan tersebut teras lebih ringan dan efektif. Dalam perancangan sistem kendali ini digunakan sebuah modul NodeMCU ESP8266, yang berperan sebagai otak dari sistem pengendalian secara jarak jauh dan dengan sensor suhu DHT11 yang dapat memantau temperatur suhu ruangan. Sensor IR Transmitter sebagai media penghubung antara modul NodeMCU ESP8266 ke mesin Air Conditioner untuk mengatur temperatur suhu. Sehingga dengan demikian, sistem kendali ini dapat mempermudah petugas dalam mengontrol Air Conditioner di ruangan kampus STMIK Royal.
Kata kunci : air conditioner; dht11; internet of things; nodeMCU esp8266.
Abstract:Abstract: Medan Aviation Polytechnic is one of the campuses under the ministry of transportation which has a major in telecommunication and air navigation engineering in Indonesia. Based on field surveys, an Analog to Digital…
gital Converter (ADC) practicum kit is needed to improve the ability of cadets. Based on this background, this study aims to design and simulate two ADC circuits, each of which is compiled by the integrated circuit (IC) ADC0804 and IC ADC0809 respectively. Three statistical formulas, namely mean error (ME), standard deviation error (SDE), and root mean square error (RMSE) are used to measure the performance of the two ADC circuits. Both ADC circuits are simulated using a Proteus 8.11 Simulator with 255 analog input voltages. Based on the result of the study, it is known that the ADC circuit compiled by IC ADC0809 is more accurate than the ADC circuit compiled by IC ADC0804. This is evidenced by a smaller error value, which is based on the simulation results of the ME, SDE, and RMSE values were 0.4210, 0.3410, and 0.5110, respectively. And, based on the measurement results, it has ME, SDE, RMSE respectively, namely 0.8510, 0.8110, and 0.9310.
Keywords: ADC; Proteus 8.11 Simulator; IC ADC0804; IC ADC0809; ME; SDE; RMSE
Abstrak: Politeknik Penerbangan Medan adalah salah satu kampus di bawah Kementerian Perhubungan yang memiliki jurusan teknik telekomunikasi dan navigasi udara di Indonesia. Berdasarkan survei di lapangan, kit praktikum konverter analog ke digital diperlukan untuk meningkatkan kemampuat taruna. Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan mensimulasi dua rangkaian ADC yang masing-masing disusun oleh IC ADC0804 dan IC ADC0809. Tiga formula statistik, yaitu mean error (ME), standard deviation error (SDE), and root mean square error (RMSE) digunakan untuk mengukur kinerja kedua rangkaian ADC tersebut. Kedua rangkaian ADC tersebut disimulasi menggunakan Simulator Proteus 8.11 dengan 255 tegangan masukan analog. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa rangkaian ADC yang disusun oleh IC ADC0809 lebih akurat dibandingkan dengan rangkaian ADC yang disusun oleh IC ADC0804. Hal tersebut dibuktikan dengan nilai kesalahan yang lebih kecil, yaitu berdasarkan hasil simulasi memiliki ME, SDE, RMSE masing-masing adalah 0,4210, 0,3410 dan 0,5110. Dan berdasarkan hasil pengukuran memiliki ME, SDE, dan RMSE masing-masing adalah 0,8510, 0,8110, dan 0,9310.
Kata kunci: ADC; Simulator Proteus 8.11; IC ADC0804; IC ADC0809; ME; SDE; RMSE
Abstract:Kualitas udara mengambil peran penting bagi kehidupan mahkluk hidup di permukaan bumi ini terutama untuk manusia, pada masa ini penurunan kualitas udara di beberapa kota di wilayah Indonesia terus meningkatkan diakibatkan…
n beberapa hal diantaranya pertumbuhan industri dan perkembangan kendaraan bermotor yang semakin pesat sebanding dengan pertumbungan penduduk yang makin meningkat dan tidak sebanding dengan pertumbungan ruang terbuka hijau dan pelestarian kawasan hijau khususnya pada wilayah perkotaan. Sistem pemrosesan dari hasil akuisisi yang didapatkan dari penggunaan beberapa kombinasi sensor (multisensor) yaitu sensor yang dapat mendeteksi gas buang kendaraan bermotor, partikel debu, asap dari hasil industri, dan kadar oksigen dalam udara. Hasil dari proses akuisisi data sensor kemudian akan diproses dengan kecerdasan buatan fuzzy yang ditanamkan pada sebuah chip mikrokontroler. Sistem pengukur kualitas udara berbasis Internet of Things (IoT) ini akan dapat digunakan sebagai media penyebar luasan informasi terkait kualitas udara pada suatu wilayah, sehingga akan memberikan penurunan dampak kesehatan bagi masyarakat yang akan melakukan aktivitas diluar rumah.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi wawasan Al-Qur'an tentang Ukhuwwah (persaudaraan) dan implikasinya bagi masyarakat modern. Pendekatan yang digunakan adalah kualitatif dengan metodologi tafsir tematik (maudhu'i),…
u'i), mengumpulkan data dari berbagai ayat Al-Qur'an yang berkaitan dengan persaudaraan. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa Al-Qur'an mengkategorikan Ukhuwwah ke dalam beberapa jenis utama: Ukhuwwah Islamiyah (persaudaraan seagama), Ukhuwwah Insaniyah (persaudaraan kemanusiaan), dan Ukhuwwah Nasabiyah (persaudaraan sedarah). Kesimpulan dari penelitian ini menekankan bahwa pemahaman dan implementasi prinsip-prinsip Al-Qur'an ini dapat secara efektif menyelesaikan konflik sosial dan mendorong perdamaian.
Abstract:Artikel ini bertujuan untuk mendeskripsikan konsep tabayyun dalam menyikapi berita hoax dari perspektif tafsir Ibnu Katsir. Desain penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi pustaka dan teknik pengumpulan…
engumpulan data berupa analisis tafsir yang sumber utamanya adalah Al-Qur’an terutama surat Al-Hujurat dan tafsir Ibnu katsir. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tabayyun adalah kewajiban bagi umat Islam untuk memastikan kebenaran informasi yang diterima. Ibnu Katsir juga menyatakan bahwa tabayyun merupakan etika dasar yang sangat penting dalam komunikasi dan hubungan sosial. Memastikan kebenaran informasi adalah langkah yang diperlukan untuk menjaga persaudaraan dan mencegah terjadinya perselisihan yang mungkin muncul akibat kesalahpahaman atau fitnah. Selain itu, menerapkan konsep SMarT yaitu menyebarkan kedamaian antar sesama pengguna media sosial (salam), berbicara dengan perkataan yang baik (ma’ruf), dan selalu memverifikasi informasi yang diterima (tabayyun) dapat mencegah tersebarnya berita hoax dan mencegah timbulnya prasangka buruk antar pengguna media sosial. Novelty dalam penelitian ini terdapat pada konsep tabayyun menurut tafsir Ibnu Katsir, yang mana pada penelitian-penelitian sebelumnya belum ada yang membahas secara spesifik bagaimana tabayyun menurut tafsir Ibnu Katsir. Penelitian ini memberikan kontribusi untuk senantiasa meningkatkan literasi infomasi, mengembangkan etika komunikasi dan meningkatkan kesadaran sosial. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam mengeksplorasi berbagai aspek pendidikan, seperti pengaruhnya terhadap perilaku siswa dalam menggunakan media sosial, efektivitas program literasi media, serta penerapan etika komunikasi dalam pembelajaran. Penelitian ini dapat memberikan wawasan baru tentang bagaimana pendidikan dapat berperan dalam memerangi hoax dan meningkatkan kualitas informasi di masyarakat.