Search Articles & Publications

Showing 107 articles found for "Pemantauan"

DEVELOPMENT OF PORTABLE DIAGNOSTIC TOOLS FOR RAPID DETECTION OF METAPNEUMOVIRUS IN HUMANS

Muttaqin, Widang, Desianty, Annisa, Farah Fitriani, Khansa, Fira Artanti, Aurellia, Rafi Pandora, Daniswara
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.

ANALYSIS OF THE EFFECT OF E-CRM AUTOMATION ON SERVICE EFFICIENCY AT DIAH FASHION STORE

Dinda Elpita Sari Munthe, Fauriatun Helmiah, Chitra Latiffani
Abstract: Abstract: The rapid development of digital technology has brought significant changes in consumption patterns and customer behavior, particularly in the fashion retail sector. Increasing competition and rising cynsumer expectations… xpectations for fast, accurate, and technology-based services require businesses to innovate and undergo digital transformation. One widely used approach is the implementation of automation-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM). This study aims to analyze the implementation of E-CRM automation and its impact on service efficiency at Toko Diah Fashion, a fashion retail business that still faces service challenges due to manual systems, such as customer data duplication, delayed responses, and difficulty in monitoring transaction history. The research method used is a descriptive qualitative method with data collection techniques through observation, interviews, and documentation. The research focus is limited to aspects of service efficiency, including service speed, accuracy in managing customer data, and ease in customer follow-up. The E-CRM automation system studied is designed using PHP programming language and a MySQL database. The research results indicate that the implementation of E-CRM automation can significantly improve service efficiency. This system facilitates integrated customer data management, speeds up the service process, and supports more personalized communication through notification features and transaction history recording. Keyword: automation; e-crm; fashion retail; service efficiency.   Abstrak: Perkembangan teknologi digital yang semakin pesat telah membawa perubahan signifikan dalam pola konsumsi dan perilaku pelanggan, khususnya dalam sektor ritel fashion. Persaingan yang semakin ketat serta meningkatnya ekspektasi konsumen terhadap layanan yang cepat, akurat dan berbasis teknologi menuntut pelaku usaha untuk melakukan inovasi dan transformasi digital. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan adalah penerapan Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis automasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan automasi E-CRM serta pengaruhnya terhadap efisiensi pelayanan pada Toko Diah Fashion, sebuah usaha ritel fashion yang masih menghadapi kendala pelayanan akibat sistem manual, seperti duplikasi data pelanggan, keterlambatan respons, dan kesulitan dalam pemantauan histori transaksi. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Fokus penelitian dibatasi pada aspek efisiensi pelayanan, meliputi kecepatan pelayanan, ketepatan pengelolaan data pelanggan, serta kemudahan dalam tindak lanjut pelanggan. Sistem automasi E-CRM yang dikaji dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan automasi E-CRM mampu meningkatkan efisiensi pelayanan secara signifikan. Sistem ini mempermudah pengelolaan data pelanggan secara terintegrasi, mempercepat proses pelayanan, serta mendukung komunikasi yang lebih personal melalui fitur notifikasi dan pencatatan histori transaksi.  Kata kunci: automasi; e-crm; efisiensi pelayanan; ritel fashion.

INTUITIVE UI DESIGN FOR MANGROVE TREE DETECTION APP

Asnur, Paranita, Agushinta R, Dewi, Fitrianingsih, Fitrianingsih, Ngakasah, Siti Aliyah
Abstract: Abstract: The rapid degradation of mangrove ecosystems threatens coastal biodiversity, shoreline stability, and carbon sequestration capacity, particularly in areas experiencing intense human activity. However, community-based… -based participatory mangrove monitoring remains limited due to the lack of accessible and user-friendly digital tools. This study aims to design an intuitive mobile application for mangrove tree detection and participatory ecological monitoring using a User-Centered Design (UCD) approach. The research was conducted iteratively through user needs analysis, prototype development, and usability evaluation involving local governments, conservation practitioners, and non-expert users. The proposed application integrates machine learning for automated mangrove recognition with geospatial visualization and real-time feedback to support field-based monitoring. Usability evaluation using the System Usability Scale (SUS) yielded an overall score of 82.3, categorized as excellent usability, indicating high user satisfaction and intuitive interaction. The results demonstrate that integrating UCD and machine learning enhances usability, user engagement, and the accuracy of mangrove documentation under real field conditions. Overall, this study presents a field-ready, user-centered mobile solution that bridges usability engineering and participatory mangrove monitoring as a replicable model for inclusive ecological application development.   Keywords: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation   Abstrak: Degradasi ekosistem mangrove yang semakin cepat mengancam keanekaragaman hayati pesisir, stabilitas garis pantai, dan kapasitas sekuestrasi karbon, terutama di wilayah dengan aktivitas manusia yang intens. Namun, pemantauan mangrove secara partisipatif berbasis komunitas masih terbatas akibat kurangnya perangkat digital yang mudah diakses dan ramah pengguna. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi mobile yang intuitif untuk deteksi pohon mangrove dan pemantauan ekologi partisipatif dengan menggunakan pendekatan User-Centered Design (UCD). Penelitian dilakukan secara iteratif melalui analisis kebutuhan pengguna, pengembangan prototipe, dan evaluasi kegunaan dengan melibatkan pemerintah daerah, praktisi konservasi, serta pengguna non-ahli. Aplikasi yang diusulkan mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk pengenalan mangrove secara otomatis dengan visualisasi geospasial dan umpan balik waktu nyata guna mendukung pemantauan di lapangan. Evaluasi kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor keseluruhan sebesar 82,3 yang termasuk dalam kategori kegunaan sangat baik, menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi dan interaksi yang intuitif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi UCD dan pembelajaran mesin meningkatkan kegunaan, keterlibatan pengguna, serta akurasi dokumentasi mangrove dalam kondisi lapangan. Secara keseluruhan, penelitian ini menyajikan solusi mobile berbasis UCD yang siap digunakan di lapangan dan menjembatani rekayasa kegunaan dengan pemantauan mangrove partisipatif sebagai model replikatif bagi pengembangan aplikasi ekologi yang inklusif.   Kata kunci: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation

MULTI-FACE EMOTION DETECTION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS TINY FACE DETECTOR

Istioso, Jason, Gerard, Jeremiah, Marcheleno, Marco, Maulana, Muhammad Akbar
Abstract: Abstract: Understanding students’ emotional conditions is important for evaluating engagement and learning atmosphere in classroom environments. However, conventional evaluation methods are often subjective and difficult… lt to apply in real time. Therefore, this study proposes a real-time multi-face emotion detection system designed for classroom learning environments. The system integrates a CNN-based Tiny Face Detector for multi-scale face localization with a convolutional neural network to classify seven facial emotions: angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, and neutral. Experimental evaluation was conducted using classroom video data under varying lighting conditions, face orientations, partial occlusions, and different numbers of detected faces per frame. The proposed system achieves stable real-time performance with processing speeds ranging from 10–20 FPS, depending on face density. The results show higher recognition performance for expressive emotions, while subtle emotions remain more challenging. Overall classification accuracy reaches above 80% when emotion predictions are aggregated across multiple faces and time windows. These results indicate that the proposed system is suitable for objective analysis of emotional dynamics in classroom environments and supports the deployment of lightweight emotion-aware monitoring systems for educational applications. Keywords: classroom monitoring; convolutional neural network; facial emotion recognition; multi-face detection; tiny face detector.   Abstrak: Pemahaman terhadap kondisi emosional mahasiswa penting untuk mengevaluasi keterlibatan dan suasana pembelajaran di kelas. Namun, metode evaluasi konvensional umumnya bersifat subjektif dan sulit diterapkan secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sistem deteksi emosi multi-wajah secara real-time yang dirancang untuk lingkungan pembelajaran di kelas. Sistem mengintegrasikan Tiny Face Detector berbasis CNN untuk pelokalan wajah multi-skala dengan jaringan saraf konvolusional untuk mengklasifikasikan tujuh emosi wajah, yaitu marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut, dan netral. Evaluasi eksperimen dilakukan menggunakan data video kelas dengan variasi kondisi pencahayaan, orientasi wajah, oklusi parsial, serta jumlah wajah yang berbeda dalam satu frame. Sistem menunjukkan kinerja real-time yang stabil dengan kecepatan pemrosesan antara 10–20 FPS, bergantung pada kepadatan wajah. Hasil pengujian menunjukkan kinerja yang lebih baik pada emosi ekspresif, sementara emosi dengan ciri halus lebih menantang untuk dikenali. Akurasi klasifikasi keseluruhan mencapai di atas 80% ketika hasil emosi diagregasi berdasarkan banyak wajah dan interval waktu. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan berpotensi digunakan untuk analisis objektif dinamika emosi di kelas serta mendukung pemantauan lingkungan pembelajaran berbasis kecerdasan buatan. Kata kunci: pengenalan emosi wajah; deteksi multi-wajah; Tiny Face Detector; jaringan saraf konvolusional; pemantauan kelas.

GRAFANA-BASED DOMAIN EXPIRATION AND SSL CERTIFICATE MONITORING SYSTEM FOR PREVENTIVE SECURITY

Asyiyah, Nur, Putra Pratama, Hafiyyan
Abstract: Abstract: Manual management of domain validity periods and SSL certificates is prone to human error and can cause service disruptions, as was the case at PT XYZ. A reactive approach that relies on vendor notifications has… s proven to be insufficient to ensure operational continuity. This research aims to design and implement an automated monitoring system to transform this manual approach into a preventive and proactive security framework. The method used is the implementation of an open-source stack consisting of Prometheus to collect metrics from specialized exporters (Blackbox and Domain Exporter), and Grafana for informative centralized dashboard visualization. The system is also integrated with early warning notifications via Telegram for rapid incident response. The result is a functional system with a centralized dashboard that visually displays the remaining validity period of assets using color markers (green for safe status, yellow for early warning, and red for critical status). System testing showed very high accuracy, reaching 100% for domains (MAE 0 days) and 99.45% for SSL certificates (MAE 1.0 days). This system has successfully transformed manual processes into automated and preventive ones, significantly mitigating the risk of human error and ensuring the reliability of digital services.             Keywords: domain; grafana; monitoring; prometheus; SSL certificate.     Abstrak: Pengelolaan manual masa berlaku domain dan sertifikat SSL rentan terhadap human error dan dapat menyebabkan gangguan layanan, seperti yang pernah terjadi di PT XYZ. Pendekatan reaktif yang mengandalkan notifikasi vendor terbukti tidak lagi memadai untuk menjamin kontinuitas operasional. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan otomatis untuk mentransformasi pendekatan manual tersebut menjadi kerangka kerja keamanan yang preventif dan proaktif. Metode yang digunakan adalah implementasi stack open-source yang terdiri dari Prometheus untuk mengumpulkan metrik dari exporter spesialis (Blackbox dan Domain Exporter), serta Grafana untuk visualisasi dasbor terpusat yang informatif. Sistem ini juga diintegrasikan dengan notifikasi peringatan dini melalui Telegram untuk respons insiden yang cepat. Hasilnya adalah sebuah sistem fungsional dengan dashboard terpusat yang menampilkan sisa masa berlaku aset secara visual menggunakan penanda warna (hijau untuk status aman, kuning untuk peringatan dini, dan merah untuk status kritis). Pengujian sistem menunjukkan akurasi yang sangat tinggi, mencapai 100% untuk domain (MAE 0 hari) dan 99.45% untuk sertifikat SSL (MAE 1.0 hari). Sistem ini berhasil mengubah proses manual menjadi otomatis dan preventif, secara signifikan memitigasi risiko human error dan menjamin keandalan layanan digital.   Kata kunci: domain; grafana; pemantauan; prometheus; sertifikat SSL.

ANALYSIS OF NEURAL NETWORK ALGORITHM IN URBAN AIR QUALITY PREDICTION

Anggraeni, Dewi, Azmi, Sri Rezki Maulina
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)

IMPLEMENTATION OF E-SCM AS A SOLUTION TO OPTIMIZE SHOE STOCK SUPPLY CHAIN IN GASTI JAYA STORE

Siregar, Sindi Fatika Sari, Sembiring, Muhammad Ardiansyah, Ananda, Ricki
Abstract: Abstract: In the retail industry, effective supply chain management is essential to ensure stock availability aligns with market demand. Gasti Jaya Store, a growing shoe retailer, faces challenges in optimizing inventory… management, often leading to stock surpluses or shortages. These issues can impact operational efficiency and customer satisfaction. To address this problem, this study the implementation of Electronic Supply Chain Management (E-SCM) as a solution to optimize supply chain management. E-SCM enables the integration of technology-based systems for real-time stock monitoring, procurement, and distribution. Using a case study method and a qualitative approach, this research evaluates the effectiveness of E-SCM in enhancing operational efficiency, reducing excess stock, and accelerating the distribution process at Gasti Jaya Store. The findings indicate that E-SCM implementation improves data transparency, speeds up decision-making, and enhances customer satisfaction. Additionally, the system helps reduce operational costs by optimizing inventory management and minimizing the risk of stock imbalances. In conclusion, the adoption of E-SCM can serve as an effective strategy for mid-sized retail businesses to improve their competitiveness and supply chain efficiency. Keywords: E-SCM; inventory stock; operational efficiency.    Abstrak: Dalam industri ritel, manajemen rantai pasok yang efektif sangat diperlukan untuk memastikan ketersediaan stok sesuai dengan permintaan pasar. Toko Gasti Jaya sebagai salah satu toko sepatu yang berkembang menghadapi tantangan dalam mengelola persediaan secara optimal, yang sering kali menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok. Permasalahan ini dapat berdampak pada efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengusulkan penerapan Electronic Supply Chain Management (E-SCM) sebagai solusi dalam mengoptimalkan manajemen rantai pasok. E-SCM memungkinkan integrasi sistem berbasis teknologi dalam proses pemantauan stok, pengadaan barang, hingga distribusi secara real-time. Dengan metode studi kasus dan pendekatan kualitatif, penelitian ini mengevaluasi efektivitas E-SCM dalam meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi kelebihan stok, serta mempercepat proses distribusi di Toko Gasti Jaya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi E-SCM mampu meningkatkan transparansi data, mempercepat pengambilan keputusan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, sistem ini membantu mengurangi biaya operasional dengan mengoptimalkan manajemen persediaan dan meminimalkan risiko ketidakseimbangan stok. Kesimpulannya, penerapan E-SCM dapat menjadi strategi yang efektif bagi bisnis ritel skala menengah untuk meningkatkan daya saing dan efisiensi rantai pasok mereka. Kata Kunci: E-SCM; efisiensi operasional; persediaan stok.

IoT-ENABLED SMART FIELD LIGHT AUTOMATION WITH MONITORING FOR FUTSAL

Nasution, Haris Izwan, Lubis, Adi Prijuna, Dalimunthe, Ruri Ashari
Abstract: Abstract: Lighting is one of the important aspects in supporting the comfort of public facilities, especially for futsal fields that rely on lighting for better user visibility at night. This study focuses on finding lighting… hting solutions for futsal fields that are still running manually by providing alternative solutions in the form of implementing the concept of a smart automation system based on the Internet of Things (IoT) by combining the working systems of LDR sensors, ultrasonic sensors, and microcontrollers, this aims to provide convenience while creating innovation for existing problems. Using observation and implementation methods produces a system that is designed in such a way that the results will later be displayed on the Kodular android application for remote monitoring. It is hoped that the system in this study can work effectively and efficiently in managing field lighting that can answer the problems raised.             Keywords: automation; IoT; kodular; lighting; monitoring.   Abstrak: Pencahayaan merupakan salah satu aspek penting dalam hal yang mendukung kenyamanan fasilitas publik terutama untuk lapangan futsal yang mengandalkan pencahayaan untuk visibilitas pengguna lebih baik pada malam hari. Penelitian ini berfokus pada pencarian solusi pencahayaan pada lapangan futsal yang masih berjalan secara manual dengan diberikannya solusi alternatif berupa penerapan konsep sistem otomatisasi pintar berbasis Internet of Things (IoT) dengan memadu-padankan sistem kerja sensor LDR, sensor ultrasonik, dan mikrokontroler, hal tersebut bertujuan memberikan kemudahan sekaligus menciptakan inovasi bagi permasalahan yang ada. Menggunakan metode observasi dan implentasi menghasilkan sistem yang dirancang sedemikian rupa dengan hasil yang nantinya akan ditampilkan pada aplikasi android Kodular untuk pemantauan jarak jauh. Diharapkan sistem dalam penelitian ini dapat bekerja secara efektif dan efisien dalam pengelolaan pencahayaan lapangan yang dapat menjawab pemasalahan yang diangkat.                                            Kata kunci: IoT; pencahayaan; otomatis; pemantauan; kodular.

DESIGN OF AN INTERNET OF THINGS-BASED WATER LEVEL MONITORING SYSTEM

Rienandie, Naufal Fakhrie, Pramudita, Resa
Abstract: Abstract: Conventional water reservoir filling systems often cause inefficiencies due to delays in monitoring or failure of the float system which results in overflowing water from the reservoir. this research aims to develop… velop an ESP32-based water level monitoring and control system by utilising IoT technology and ultrasonic sensors, this system can facilitate users in monitoring water levels and automating pump control. this research uses the experimental method, starting from system design to system testing and analysis, as well as testing which includes sensor accuracy, system response, and communication stability with the IoT server. based on the results obtained. The test results show that the system has an average accuracy rate of 98.4% with an average response time of 1.8 seconds. based on the results obtained, this system shows a positive accuracy value and response time in its application.   Keywords: blynk; internet of things; monitoring; water level     Abstrak: Sistem pengisian tandon air secara konvensional sering kali menimbulkan ketidakefisienan karena keterlambatan dalam pemantauan atau kegagalan sistem pelampung yang mengakibatkan meluapnya air dari tandon. penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring dan kontrol ketinggian air berbasis ESP32 dengan memanfaatkan teknologi IoT dan sensor ultrasonik, sistem ini dapat memudahkan pengguna dalam memonitoring ketinggian air dan mengotomatisasi kontrol pompa. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen, mulai dari perancangan sistem hingga pengujian dan analisis sistem, serta pengujian yang meliputi akurasi sensor, respon sistem, dan kestabilan komunikasi dengan server IoT. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi rata-rata sebesar 98,4% dengan waktu respon rata-rata 1,8 detik. berdasarkan hasil yang diperoleh, sistem ini menunjukkan nilai akurasi dan waktu respon yang positif dalam pengaplikasiannya.   Kata kunci: blynk; internet of things; pemantauan; tingkat air  

EXPERT SYSTEM FOR STUNTING DETECTION IN TODDLERS USING DEMPSTER SHAFER METHOD

Apridonal M, Yori, Maharani, Dewi, Prayoga, J
Abstract: Abstract: Stunting is a chronic or chronic malnutrition that can be seen in the height of toddlers shorter than toddlers their age. the prevalence of toddlers affected by stunting nationally was 37.6 percent (2007) and decreased… ecreased to 35.8 percent (2010). However, it increased to 37.2 percent (2013) and decreased again to 29.9 percent (2018). The data shows an erratic stunting prevalence. Many factors influence stunting, especially parents' knowledge about balanced nutrition that prevents stunting. Prevention of stunting needs to be done by monitoring nutritional status regularly and fulfilling balanced nutrition for toddlers. For early detection of stunting, an expert system using the Dempster Shafer method is needed. The Dempster Shafer method allows decision making based on various possibilities based on symptoms in toddlers. The results of the expert system calculation show that the Dempster Shafer method can detect stunting in toddlers by more than 90%.       Keywords: dempster shafer; expert system; stunting    Abstrak: Stunting yaitu kekurangan gizi menahun atau kronis yang dapat terlihat pada tinggi badan balita lebih pendek dari balita seusianya. pravelensi balita yang terjangkit stunting secara nasional sebesar 37,6 persen (2007) dan mengalami penurunan menjadi 35,8 persen (2010). Namun meningkat menjadi 37,2 persen (2013) dan menurun kembali menjadi 29,9 persen (2018). Data tersebut menunjukkan pravelensi stunting yang tidak menentu. Banyak faktor yang mempengaruhi stunting khususnya pengetahuan orang tua mengenai gizi seimbang pencegah stunting. Pencegahan stunting perlu dilakukan dengan pemantauan status gizi secara berkala dan pemenuhan gizi seimbang Balita. Untuk deteksi stunting sejak dini dibutuhkan seuatu sistem pakar menggunakan metode dempster shafer. Metode dempster shafer memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan berbagai kemungkinan berdasarkan gejala pada balita. Hasil perhitungan sistem pakar menunjukkan bahwa metode dempster shafer dapat mendeteksi stunting balita lebih sebesar 90%. Kata kunci: dempster shafer; sistem pakar; stunting