Abstract:Abstract: Welfare is one of the things that determines the progress of a region, to achieve the welfare of its people, especially in the economic sector, a technique is needed to measure welfare that continues to change.…
This study aims to analyze the differences in the level of community welfare in Central Java Province by grouping regions based on several indicators. Grouping is done using data from various sources that include the main indicators of welfare. The method used in this study uses the K-Means data mining algorithm to group regional data according to their level of welfare. The results of the analysis divide the regions into three categories: Medium Welfare Level, which includes Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, and Pekalongan City and Tegal City, High Welfare Level, consisting of Magelang City, Surakarta City, Salatiga City, and Semarang City; and Low Welfare Level, covering Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Batang, Pekalongan, Pemalang, Tegal, and Brebes Regencies. The findings show that the C2 region has a longer average length of schooling, higher per capita expenditure, and better HDI, reflecting a higher quality of life. This study provides an overview of welfare inequality in Central Java Province and suggests the need for more focused policies to improve the quality of life in each category of region.
Keywords: clustering; k-means; welfare
Abstrak: Kesejahreraan merupakan salah satu hal yang menentukan kemajuan suatu wilayah, untuk mencapai kesejahteraan masyarakatnya terutama di bidang ekonomi di perlukan teknik untuk mengukur kesejahteraan yang terus berubah, Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Jawa Tengah dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan beberapa indikator. Pengelompokan dilakukan menggunakan data dari berbagai sumber yang mencakup indikator-indikator utama kesejahteraan. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma data mining K-Means untuk mengelompokkan data wilayah menurut tingkat kesejahteraannya. Hasil analisis membagi wilayah menjadi tiga kategori: Tingkat Kesejahteraan Sedang, yang mencakup Kabupaten Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, serta Kota Pekalongan dan Kota Tegal, Tingkat Kesejahteraan Tinggi, terdiri dari Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, dan Kota Semarang; dan Tingkat Kesejahteraan Rendah, mencakup Kabupaten Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Temuan menunjukkan bahwa wilayah C2 memiliki rata-rata lama sekolah yang lebih panjang, pengeluaran per kapita yang lebih tinggi, dan IPM yang lebih baik, mencerminkan kualitas hidup yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan gambaran tentang ketidakmerataan kesejahteraan di Provinsi Jawa Tengah dan menyarankan perlunya kebijakan yang lebih terfokus untuk meningkatkan kualitas hidup di setiap kategori wilayah.
Kata Kunci: clustering; k-means; kesejahteraan
Abstract:Abstract: One of the main health problems in children is stunting which is one of the concerns in the Sustainable Development Goals (SDGs). Specifically in Indonesia, the prevalence of stunting in 2024 is 21.6%. This figure…
ure is still relatively high, because the target prevalence of stunting is 14%. This study aims to implement machine learning knowledge through the Classification And Regression Trees (CART) algorithm based on Ant Be Colony (ABC) feature selection which aims to determine the increase in accuracy in analyzing stunting datasets. The data used comes from Kaggle which consists of 16500 datasets. The dataset consists of gender, age, birth length, birth weight, body length, body weight, breastfeeding and stunting status. The research methods used are data collection, data preprocessing, classification, and evaluation using K-fold cross validation. The results obtained in this research are the implementation of the CART algorithm obtained a value of 89.86% and the results of CART with Ant Be Colony (ABC) feature selection, which obtained an accuracy value of 93.65%. This shows that there is an increase in the accuracy value in the use of CART algorithm optimization and Ant Be Colony (ABC) feature selection by 3.76%. With the research results that have been obtained, it can be categorized as excellent accuracy value excellent. It is hoped that further research can be carried out by adding other classification algorithms or adding feature selection.
Keywords: classification; feature selection; optimazation; stunting
Abstrak: Salah satu masalah kesehatan utama pada anak adalah stunting yang menjadi salah satu perhatian dalam Sustainable Development Goals (SDGs). Khusus di Indonesia angka Pravelensi stunting pada tahun 2024 di angka 21.6%. Angka ini masih tergolong tinggi, karena target angka pravelensi stunting ialah 14%. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan pengetahuan machine learning melalui algoritma Classification And Regression Trees (CART) berbasis seleksi fitur Ant Be Colony (ABC) yang bertujuan untuk mengetahui peningkatan akurasi dalam menganalisis dataset stunting. Data yang digunakan bersumber dari Kaggle yang terdiri dari 16500 dataset. Dataset terdiri dari jenis kelamin, usia, panjang lahir, berat lahir, panjangg badan, berat badan, menyusui dan status stunting. Metode penelitian yang digunakan adalah pengumpulan data, preprocessing data, klasifikasi, dan evaluasi menggunakan K-fold cross validation. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah Implementasi algoritma CART memperoleh nilai sebesar 89,86% dan hasil seleksi fitur CART dengan Ant Be Colony (ABC) memperoleh nilai akurasi sebesar 93,65%. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan nilai akurasi pada penggunaan optimasi algoritma CART dan pemilihan fitur Ant Be Colony (ABC) sebesar 3,76%. Dengan hasil penelitian yang telah diperoleh dapat dikategorikan nilai akurasi yang diperoleh sangat baik. Diharapkan dapat dilakukan penelitian selanjutnya dengan menambahkan algoritma klasifikasi lain atau menambahkan seleksi fitur.
Kata kunci: klasifikasi; optimalisasi; seleksi fitur; stunting
Abstract:Abstract: In the current era of very fast technological development, customer churn is a serious challenge, especially in the competitive telecommunications industry. Churn refers to customers who stop using a service or…
move to another provider, and can be categorized into three types: Active Churn, Passive Churn, and Rotational Churn. Rotational Churn, which is difficult to predict be- cause the reasons for stopping are unclear, is the main focus of this research. This research aims to group Rotational Churn customers using a Data-Centric AI approach. This approach emphasizes improving data quality through Confident Learning and Synthetic Data before being applied to the K-Means clustering algorithm. The data used in this research is customer churn data from one telecommunications company during 2023. The research results show that customer grouping using the K-Means algorithm can provide deep insight into the characteristics of customer churn. The application of Data-Centric AI is proven to be able to increase the accuracy of clustering models, which ultimately helps compa- nies optimize programs and services to minimize churn and retain customers.
Keywords: data-centric AI; clustering; K-means
Abstrak: Dalam era perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, churn pelanggan menjadi tantangan serius, terutama dalam industri telekomunikasi yang sangat kompetitif. Churn mengacu pada pelanggan yang berhenti menggunakan layanan atau beralih ke penyedia lain, dan dapat dikategorikan menjadi tiga jenis: Churn Aktif, Churn Pasif, dan Churn Rotasional. Churn Rotasional, yang sulit diprediksi karena alasan penghentian layanan tidak jelas, menjadi fokus utama penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pelanggan Churn Rotasional menggunakan pendekatan Data-Centric AI. Pendekatan ini menekankan pada peningkatan kualitas data melalui Confident Learning dan Synthetic Data sebelum diterapkan ke algoritma K-Means clustering. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data churn pelanggan dari satu perusahaan telekomunikasi selama tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan pelanggan menggunakan algoritma K-Means dapat memberikan wawasan mendalam tentang karakteristik churn pelanggan. Penerapan Data-Centric AI terbukti mampu meningkatkan akurasi model klastering, yang pada akhirnya membantu perusahaan mengoptimalkan program dan layanan untuk meminimalkan churn serta mempertahankan pelanggan.
Kata kunci: data-Centric AI; klasterisasi; K-means
Abstract:Abstract: The city of Surakarta is one of the cities that is busy with local and foreign tourists because there are various kinds of interesting cultural tourism. The large number of hotels with many services and facilities…
ies makes tourists confused in choosing a hotel, so prospective hotel guests need a long time to choose the best hotel according to their desired criteria. The aim of this research is to create a tool for prospective hotel guests in making decisions on hotel selection recommendations using the TOPSIS and SAW methods. This research uses 8 hotel data points in Laweyan District, Surakarta, and hotel data obtained from the Tourism Office. The results of the McCall Test with 5 indicators, namely accuracy, reliability, efficiency, integrity, and usability, average 86%, so this system is categorized as very good.
Keywords: hotel selection; TOPSIS; SAW; decision supporter system
Abstrak: Kota Surakarta menjadi salah satu kota yang ramai dikunjungi wisatawan lokal maupun mancanegara karena terdapat berbagai macam wisata budaya yang menarik. Banyaknya hotel dengan pelayanan dan fasilitas yang banyak membuat wisatawan kebingungan dalam memilih hotel, sehingga calon tamu hotel memerlukan waktu yang lama untuk memilih hotel terbaik sesuai kriteria yang diinginkan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat suatu alat bantu bagi calon tamu hotel dalam pengambilan keputusan rekomendasi pemilihan hotel menggunakan metode TOPSIS dan SAW. Penelitian ini menggunakan 10 titik data hotel yang ada di Kecamatan Laweyan Surakarta dan data hotel yang diperoleh dari Dinas Pariwisata. Hasil Uji McCall dengan 5 indikator yaitu akurasi, reliabilitas, efisiensi, integritas, dan kegunaan rata-rata 86%, maka sistem ini dikategorikan sangat baik.
Kata kunci: pemilihan hotel; TOPSIS; SAW; sistem penunjang keputusan
Abstract:Abstract: The PMKS Orphan Data Collection System is specifically designed to collect data on orphans in Central Lombok Regency. Although it has been around since its creation, there has been no assessment made of the quality…
lity of this system. Therefore, this study aims to analyze the quality of the PMKS Data Collection Information System for Orphans using the WebQual 4.0 method and Importance Performance Analysis (IPA). This study aims to identify factors that affect system service quality, focusing on four WebQual 4.0 variables, namely usability, information quality, service interaction, and User Satisfaction. Data was collected through distributing questionnaires and analyzed using IPA methods to assess users' views and expectations of the system. The results of the analysis showed that overall, the quality of this system was rated very good with the Webqual Index score reaching a score of 77%. However, there are certain areas that still need improvement, the PMKS Data Collection System for Orphans has a con- formity rate of 98% and an average gap value (GAP) - 0.06929. Priority is directed at quadrant I and quadrant 3. Improvement recommendations can be made by prioritizing indicators found in quadrants I and III based on the results of the IPA analysis. Thus, effective improvement efforts can be directed to improve the quality of the PMKS Data Collection System for Orphans in accord with user expectations.
Keywordss: analysis; Imprtance Performance Analysis (IPA); orphans; PMKS; WebQual 4.0
Abstrak: Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu dirancang khusus untuk mengumpulkan data anak yatim di Kabupaten Lombok Tengah. Meskipun telah ada sejak pembuatannya, belum ada penilaian yang dilakukan terhadap kualitas sistem ini. Karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas Sistem Informasi Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu dengan menggunakan metode WebQual 4.0 dan Importance Performance Analysis (IPA). Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi kualitas layanan sistem, dengan fokus pada empat variabel WebQual 4.0, yaitu usability, information quality, service interaction, dan User Satisfaction. Data dikumpulkan melalui menyebarkan kuesioner dan dianalisis dengan metode IPA untuk menilai pandangan dan harapan pengguna terhadap sistem. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara keseluruhan, kualitas sistem ini dinilai sangat baik dengan nilai Webqual Index mencapai skor 77%. Namun, terdapat area tertentu yang masih memerlukan perbaikan, Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu memiliki tingkat kesesuaian sebesar 98% dan nilai rata-rata kesenjangan (GAP) -0.06929. Prioritas perbaikan diarahkan pada kuadran I dan kuadran 3. Rekomendasi perbaikan dapat dilakukan dengan memprioritaskan indikator yang ditempatkan pada kuadran I dan III berdasarkan hasil analisis IPA. Dengan demikian, upaya perbaikan yang efektif dapat diarahkan untuk meningkatkan kualitas Sistem Pendataan PMKS Anak Yatim-Piatu sesuai dengan harapan pengguna.
Kata kunci : anak yatim-piatu; analisis; Importance Performance Analisis (IPA); PMKS; WebQual
Abstract:Abstract: Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the most important socio-economic indicators. In order to gain a more comprehensive understanding of the current economic situation and regional differences, estimating…
imating GRDP using integration of satellite imagery and official statistics data can provide valuable information. This research estimates the GRDP value in 2022 by using data in 2019 to 2021 related to two aspects, agriculture and non-agriculture. Soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), and land cover (LC) used as agriculture aspect, while nighttime light (NTL), human settlement index (HSI), land area, and population per regency/city used as non-agriculture aspect. GRDP estimation are produced with machine learning approach using support vector machine (SVM) and random forest (RF) method. Correlation test on each variable shows only land area that does not have a significant correlation with GRDP. RF model then chosen as the best model with RMSE, MSE, MAE, and R2 value of 0.2549; 0.5049; 0.7727; and 0.2543, respectively. The estimated values acquired in several regencies/cities have rather near, some even very close to the official statistics values.
Keywords: GRDP; satellite imagery; machine learning; random forest; support vector machine
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator sosio-ekonomi yang penting. Penghitungan nilai PDRB dengan pendekatan yang melibatkan kombinasi data citra satelit dan statistik resmi dapat memberikan informasi serta pemahaman yang lebih komprehensif. Penelitian ini melakukan estimasi nilai PDRB pada tahun 2022 menggunakan data tahun 2019 hingga 2021 dengan melibatkan dua aspek, agrikultur dan non-agrikultur. Data soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), dan tutupan lahan (land cover/LC) digunakan sebagai aspek agrikultur, sementara data citra cahaya malam (NTL), human settlement indeks (HSI), luas wilayah kabupaten/kota, dan jumlah populasi per kabupaten/kota digunakan sebagai aspek non-agrikultur. Estimasi PDRB dihasilkan dengan menggunakan pendekatan machine learning berupa support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Pengecekan korelasi antarvariabel menunjukkan bahwa hanya variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai PDRB. Model random forest kemudian dipilih sebagai model terbaik dengan nilai evaluasi RMSE, MSE, MAE, dan berturut-turut sebesar 0.2549, 0.5049, 0.7727, dan 0.2543. Nilai estimasi yang diperoleh di beberapa kabupaten/kota cukup mendekati, bahkan ada yang sangat dekat dengan nilai statistik resmi.
Kata kunci: PDRB; citra satelit; machine learning; random forest; support vector machine
Abstract:Abstract: Halodoc is an ICT that supports access to health service facilities, with various facilities such as consultations with doctors, purchasing medicines, making appointments with hospitals, as well as several other…
r health support facilities. This research is based on calculations using the Customer Satisfaction Index (CSI) method to determine the overall level of customer satisfaction with an approach that considers the level of importance of product or service attributes as measured by an importance scale (Importance), a satisfaction/performance level scale (Performance) and the question indicators include usability, information quality, interaction quality, then the satisfaction level criteria are obtained with a CSI value of 61.29%, meaning that the patient gives the criteria as being quite satisfied with Halodoc services. Keywords: CSI, halodoc, patient
Abstrak: Halodoc merupakan TIK yang mendukung akses fasilitas pelayanan kesehatan, dengan berbagai fasilitas yang dimiliki seperti konsultasi dengan dokter, pembelian obat, buat janji dengan rumah sakit, serta beberapa fasilitas pendukung kesehatan lainnya. Penelitian ini berdasarkan perhitungan menggunakan metode Customer Satisfaction Index (CSI) untuk menentukan tingkat kepuasan pelanggan secara menyeluruh dengan pendekatan yang mempertimbangkan tingkat kepentingan dari atribut-atribut produk atau jasa yang diukur dengan skala tingkat kepentingan (Importance), skala tingkat kepuasan/kinerja (Performance) dan indikator pertanyaan meliputi usability, information quality, interaction quality maka diperoleh kriteria tingkat kepuasan dengan nilai CSI 61.29% artinya bahwa pasien memberikan kriteria cukup puas terhadap layanan Halodoc.
Kata kunci: CSI, halodoc, pasien
Abstract:Abstract: When working on a project that carries significant risk, the project owner asks the contractor for a letter of guarantee as a form of seriousness in carrying out the work for a certain time. One of the guarantor…
r companies in the Bangka Belitung Islands Province is PT. Jamkrida Bangka which issues a surety bond certificate as an additional agreement to the main agreement between the project owner and the contractor. The system for submitting surety bond guarantee certificates at PT Jamkrida Bangka is still done manually starting from applying, completing the supporting document requirements, checking the suitability of the applicant's supporting documents, paying the guarantee fee, and printing the surety bond certificate as proof of guarantee. The system currently running will be developed into a web-based system to increase the speed of the administrative service process when applicants submit applications for surety bonds. The web-based system was developed using the Object-Oriented Analysis and Design method and Unified Modeling Language (UML) as a tool to develop in line with user needs. The system design can also provide easy access for applicants who are far from PT offices. Jamkrida in Pangkalpinang.
Keywords: guarantee certificate; surety bonds; web-based systems;
Abstrak: Pada pengerjaan proyek yang beresiko cukup besar, maka pihak pemilik proyek meminta surat jaminan kepada pihak kontraktor sebagai bentuk kesungguhan melaksanakan pekerjaannya selama waktu tertentu. Di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, salah satu Perusahaan penjamin adalah PT. Jamkrida Bangka yang mengeluarkan sertifikat surety bond sebagai perjanjian tambahan dari perjanjian pokok antara pemilik proyek dengan kontraktor. Sistem pengajuan sertifikat jaminan surety bond di PT Jamkrida Bangka masih dilakukan secara manual mulai dari mengajukan permohonan, melengkapi persyaratan dokumen pendukung, memeriksa kesesuaian dokumen pendukung pemohon, pembayaran biaya jaminan, dan pencetakan sertifikat surety bond sebagai bukti jaminan. Sistem yang saat ini berjalan akan dikembangkan menjadi sistem berbasis web untuk meningkatkan kecepatan proses layanan administrasi saat pemohon mengajukan permohonan jaminan surety bond. Sistem berbasis web dikembangkan dengan metode Object-Oriented Analysis and Design dan Unified Modelling Language (UML) sebagai alat bantu, agar sistem dapat berkembang selaras dengan kebutuhan pengguna. Sistem yang dirancang juga mampu memberikan kemudahan akses bagi pemohon yang secara geografis cukup jauh dari kantor PT. Jamkrida di Pangkalpinang.
Kata kunci: sistem berbasis web; sertifikat penjaminan; surety bond
Abstract:Abstract: that the number of catches obtained by fishermen is more optimal. With secondary data based on the type of cultivation developed by fishing communities, the authors intend to explore this data so that they can…
examine more deeply the most effective types of cultivation using analysis of variance to find out the differences between each type of cultivation and cluster analysis using the complete linkage method. to find out the grouping of marine culture production based on the types developed by fishing communities in Indonesia. The correlation between the observed variables is 0.008, so it can be said that there is no relationship between the observed variables. In addition, the sig. and t-test. sig value is obtained. > α (5% = 0.05). This means that there is a significant average difference in fish production results based on the type of cultivation developed by fishing communities. With the grouping of types of marine cultivation developed by the Wesleyan community using the complete-linkage method, they are divided into 3 groups based on the degree of similarity in the production results obtained. Cluster 1 consists of Floating Nets, and Pools; Cluster 2 consists of other seas, seaweed, cages, and fishing nets; and Cluster 3 consists of Fresh Floating Nets, Minapadi, and Ponds.
Keywords: Complete-Linkage; Fish Production; Mariculture; Multivariate Analysis; T-test;
Abstrak: Berdasarkan penelitian sebelumnya pada analisis variansi untuk menguji perbedaan rata-rata pada masing-masing perlauan peletakan sudut jarring agar jumlah tangkapan yang diperoleh nelayan lebih optimal. Dengan adanya data sekunder berdasarkan jenis budidaya yang dikembangkan masyarakat nelayan, penulis bermasksud untuk melakukan eksplorasi pada data tersebut agar dapat mengkaji lebih dalam terhadap jenis budidaya yang paling efektif dengan analisis variansi untuk mengetahu perbedaan dari masing-masing jenis budidaya serta analisis cluster dengan metode complate linkage untuk mengetahui adanya pengelompokan hasil produksi bududaya laut berdasarkan jenis yang dikembangkan oleh masyarakat nelayan di Indonesia. Korelasi antar variabel yang diamati sebesar 0.008, maka dapat dikatakan bahwa tidak ada hubungan antara variabel yang diamati. Selain itu, hasil uji sig. dan uji t. diperoleh nilai sig. > α (5% = 0.05). Artinya, terdapat perbedaan rata-rata secara signifikan hasil produksi ikan berdasarkan jenis budidaya yang dikembangkan oleh masyarakat nelayan. Dengan adanya pengelompokan jenis budidaya laut yang dikembangkan oleh masyarakat neleyan dengan metode complete-linkage terbagi atas 3 kelompok berdasarkan tingkat kemiripan hasil produksi yang diperoleh. Cluster 1 terdiri dari Jaring Apung, Kolam; Cluster 2 terdiri dari Laut lainnya, Rumput laut, Keramba, Jaring Tancap; dan Cluster 3 terdiri dari Jaring Apung Tawar, Minapadi, Tambak.
Kata kunci: Analisis Multivariate; Budidaya Laut; Complate-Linkage; Produksi Ikan; Uji-t;
Abstract:Abstract: The use of intravenous infusion sets has greatly increased, but there are some problemscaused by various causes, namely negligence by nurses, lack ofsupervision by the patient's family and from the actions of the…
he patient who caninterfere with the infusion system. The urgency expected to be madeone of the effective and efficient solutions in the automation system for detecting the volume of infusion water and this innovation is expected to help nurses in monitoring intravenous fluid replacement, reducing the risk of delays in replacing intravenous fluids for patients and the public to know the system is running out of infusion water with the sound of an alarm/buzzer. The purpose of this study was to design an infusion control device by detecting the volume of infusion water based on the weight of the infusion using a Wireless Sensor Network. The Wireless Sensor Network used by the load cell sensor functions to detect the weight value of the infusion water in the infusion bag. The buzzer becomes an indicator indicating that the infusion bag is ready to be replaced and also through the Stuffing Machine the Internet of Things will inform the nurse via the Telegram application to inform that the infusion bag is worth replacing. So that nurses can monitor the process of detecting the volume of infused water remotely. Keywords: Arduino, Blind Detector, Indicator system, Prototype
Abstrak: Penggunaan infus set intravena sangat meningkat, namun ada beberapa masalah
yang disebabkan oleh berbagai penyebab yaitu kelalaian oleh perawat, kurangnya
pengawasan oleh keluarga pasien dan dari tindakan pasien yang dapat
menghambat sistem kerja pada infus. Urgensi yang diharapkan agar dapat dijadikan
salah satu solusi yang efektif dan efisien dalam sistem otomatisasi pendeteksian volume air infus dan inovasi ini diharapkan bisa membantu perawat dalam pemantauan penggantian cairan intravena, mengurangi resiko keterlambatan penggantian cairan intravena bagi pasien dan masyarakatpun mengetahui sistem habisnya air infus dengan bunyinya alarm/buzzer. Tujuan penelitian ini menghasilkan rancangan alat pengontrolan infus dengan cara mendeteksi volume air infus berdasarkan berat dari air infus dengan menggunakan Wireless Sensor Network. Wireless Sensor Network yang digunakan sensor load cell berfungsi untuk mendeteksi nilai berat air infus yang ada pada kantung infus. Buzzer menjadi sebuah indikator yang menandakan bahwa kantung airinfus sudah layak diganti dan juga melalui Stuffing Machine Internet Of Things akan menginformasikan ke perawat melalui aplikasi Telegram menginformasikan kantung air infus sudah layak diganti. Sehingga perawat dapat memonitoring proses pendeteksi volume air infus dari jarak jauh..
Kata kunci: Infused Water; Load Cells; Prototypes; Stuffing Machine Internet Of Things; Volume