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 development of Internet of Things (IoT) technology has significantly impacted life, particularly in creating more efficient and secure smart homes. Smart homes integrate various electronic devices to enhance…
e comfort and energy efficiency. However, cost, integration complexity, and security issues remain. This study will simulate an IoT-based smart home system to analyse and evaluate device performance before real-world implementation. The simulation method involves testing connectivity and evaluating delay and packet loss using the ping method on each device. Results show the highest delay on CCTV devices at 41.8 ms and the lowest on motion detector 2 at 32.8 ms, with 0% packet loss. According to TIPHON standards, the network is rated excellent with an index of 4. The designed smart home system demonstrates optimal performance and is feasible for implementation but requires further development in configuration using AI and machine learning technologies.
Keywords: internet of things; simulation; smart home; testing
Abstrak: Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telah membawa perubahan signifikan dalam kehidupan, terutama dalam pengembangan rumah pintar (smart home) yang lebih efisien dan aman. Smart home mengintegrasikan berbagai perangkat elektronik untuk meningkatkan kenyamanan dan efisiensi energi. Meskipun demikian, tantangan seperti biaya, kompleksitas integrasi, dan isu keamanan masih ada. Penelitian ini bertujuan untuk mensimulasikan sistem smart home berbasis IoT guna menganalisis dan mengevaluasi kinerja perangkat sebelum implementasi nyata. Metode simulasi yang digunakan melibatkan pengujian konektivitas dan evaluasi delay serta packet loss dengan metode ping pada setiap perangkat. Hasil menunjukkan delay tertinggi pada perangkat CCTV sebesar 41.8 ms dan terendah pada motion detector 2 sebesar 32.8 ms, dengan packet loss 0%. Berdasarkan standar TIPHON, jaringan dinilai sangat baik dengan indeks 4. Sistem smart home yang dirancang menunjukkan kinerja optimal dan layak diimplementasikan, namun masih memerlukan pengembangan lebih lanjut dalam konfigurasi menggunakan teknologi AI dan machine learning.
Keywords: internet of things; pengujian; simulasi; smart home
Abstract:Abstract: Ms Glow Putri Shop is a business that operates in the beauty sector, selling beauty products, namely skincare and bodycare, which are useful for maintaining healthy body and facial skin. However, Ms Glow Putri…
currently often experiences problems, namely tight competition and inventory management that is less effective in terms of sales numbers. Every month reaching ±1300 products, Ms Glow Putri also often experiences shortages and build-ups in skincare and bodycare stocks. This can reduce customer confidence so that Ms Giow Putri often experiences losses in the form of finance and other things, so this method is needed to predict some skincare and other stock supplies. bodycare provided in the following month. This method uses the Weighted Moving Average and Single Exponentiation Smoothing methods to predict supplies of skincare and bodycare stocks. The results of research on Ms GIow daughter using the Weight Moving Average Method with a weight of 5 with a MAPE of 1.08% and the SingIe Exponentiation Smooting Method with an Alpha of 0.1, namely 0.84%, then the comparison between the two methods can be stated that the SES method is the best method good, because it has the lowest error.
Keywords: forecasting; ms glow putri; ses and wma
Abstrak: Toko Ms Glow Putri adalah usaha yang bergerak di bidang kecantikan, menjual produk kecantikan yaitu skincare dan bodycare berguna untuk menjaga agar kesehatan kulit tubuh dan wajah tetap terjaga. Namun Ms Glow Putri saat ini sering kali mengalami permasalahan yaitu persaingan yang ketat dan manajemen persediaan yang kurang efektif dengan jumlah penjualanan. Setiap bulan mencapai ±1300 produk maka Ms Glow Putri juga sering mengalami kekurangan dan penumpukan pada stok skincare dan bodycare ini dapat mengurangi kepercayaan pelanggan sehingga Ms Glow Putri sering mengalami kerugian berupa finance dan lainnya maka perlu metode ini untuk memprediksi beberapa persediaan stok skincare dan bodycare yang disediakan pada priode di buIan berikutnya. Metode ini menggunakan metode Weighted Moving Averege dan Single Exponential Smoothing untuk memprediksi persediaan pada stok skincare maupun bodycare. HasiI penelitian pada Ms GIow Putri dengan mengggunakan Metode Weight Moving Averege dengan bobot 5 dengan MAPE 1,08% dan Metode Single Exponential Smooting dengan Alpha 0,1 yaitu 0,84% maka perbandingan antara dua metode tersebut dapat dinyatakan bahwa metode SES adaIah metode paling baik karena memiliki error terendah.
Kata kunci: ms glow putri; peramalan; ses dan wma
Abstract:Abstract: Generally, people still use a simple key system. The door opening function still uses conventional (manual) keys such as locking levers, sliding locks or rotating hinges. The widespread use of keys as a general…
security method often results in the loss of keys while traveling. For this reason, this research aims to maintain a home or place security system that must be protected with a knock sensor at an affordable price among the public. This system uses a knock key piezoelectric sensor, Arduino Uno. So it produces a smart door using a knock sensor, where when it is knocked the knock is automatically read by the sensor.
Keywords: knock piezoelectric sensor; arduino uno.
Abstrak: Umumnya masyarakat masih menggunakan sistem kunci yang sederhana. Fungsi bukaan pintu masih menggunakan kunci konvensional (manual) seperti tuas pengunci, kunci geser atau engsel putar. Meluasnya penggunaan kunci sebagai metode keamanan umum seringkali mengakibatkan hilangnya kunci saat bepergian. Untuk itu penelitian ini bertujuan untuk menjaga sistem keamanan rumah atau tempat yang harus dilindungi dengan sensor ketukan dengan harga yang terjangkau dikalangan masyarakat. Sistem ini menggunakan sensor piezoelektrik kunci ketuk, arduino uno. Sehingga menghasilkan pintu pintar dengan menggunakan sensor ketukan, dimana ketika diketuk otomatis ketukan itu terbaca dengan sensor tersebut.
Kata kunci: sensor piezoelektrik kunci ketuk; arduino uno.
Abstract:Abstract: The growth of information technology continues to grow rapidly, especially in the business sector in Indonesia. Every year the growth of business shops increases to 3.98 million business units in 2022 from the…
real industry and trade sectors. So, this makes the Tanjung Shoe Store have serious challenges that affect sales levels which gives rise to problems of decreasing sales levels because there is no effective communication media, the shop is unable to analyze customer needs and market trends, customer disappointment often arises with the shop because it still applies conventional sales, and damage or loss of store operational data. To overcome this problem, a website-based system is needed by implementing a superior CRM (Customer Relationship Management) strategy in increasing customer retention with operational data management features, discounts, chat, online ordering, so that customers get updated information. The CRM concept used is operational, analytical, and collaborative. The application of CRM in this research aims to make it easier for users and improve customer service and optimize marketing at the Tanjung Shoe Store. So, this CRM strategy is an effective solution in facing modern business challenges in improving store performance and competitiveness.
Keywords: customer relationship management; customer service; optimize marketing
Abstrak: Pertumbuhan teknologi informasi terus berkembang pesat terutama pada bidang bisnis di Indonesia. Setiap tahunnya pertumbuhan toko usaha semakin meningkat hingga 3,98 juta unit usaha pada tahun 2022 dari sektor rill industri dan perdagangan. Sehingga hal ini membuat Toko Sepatu Tanjung memiliki tantangan serius yang mempengaruhi tingkat penjualan yang menimbulkan permasalahan penurunan tingkat penjualan karena tidak ada media komunikasi yang efektif, toko tidak mampu menganalisis kebutuhan pelanggan dan tren pasar, sering timbul kekecewaan pelanggan terhadap toko karena masih menerapkan penjualan konvensional, dan kerusakan atau kehilangan data operasional toko. Untuk mengatasi masalah ini diperlukan sistem berbasis website dengan menerapkan strategi CRM (Customer Relationship Management) yang unggul dalam meningkatkan retensi pelanggan dengan fitur pengelolaan data operasional, diskon, chatting, pemesanan online, sehingga pelanggan mendapatkan informasi secara update. Konsep CRM yang digunakan operasional, analitis, dan kolaboratif. Penerapan CRM pada penelitian ini bertujuan untuk memudahkan pengguna dan meningkatkan pelayanan pelanggan serta mengoptimalkan pemasaran pada Toko Sepatu Tanjung. Maka strategi CRM ini menjadi solusi yang efektif dalam menghadapi tantangan bisnis modern dalam meningkatkan kinerja dan daya saing toko.
Kata kunci: customer relationship management; optimalisasi pemasaran; pelayanan pelanggan
Abstract:Abstract: This research will discuss predictions of demand for robes at the Fashion Gallery. The problem that occurs is that there is often a buildup in the number of robes provided in shops, thereby increasing additional…
l expenses, such as storage costs and demand costs. On the other hand, if there is too little stock of robes, it will result in losses because potential buyers do not get the items they need. In this case, the forecasting system will be used as a tool to solve the problem of robe accumulation. The WMA method prioritizes the most recent data points while smoothing out fluctuations. The advantage of this method is increased responsiveness to recent changes in demand patterns, contributing to more accurate forecasts by considering current information more prominently than historical data. By implementing the WMA method, it is hoped that the accumulation of robes can be avoided. From the results of prediction calculations in January 2024, it is predicted that there will be 143 adult robes, with a MAD of 7.685185, MSE 74.79938 and MAPE 5%. For small children's robes, it is predicted that there will be 56 shirts, with MAD of 8.388889, MSE of 91.16358 and MAPE of 12%. It can be concluded that the WMA method can make it easier for Fashion Gallery to predict demand for adult and children's robes in the following month.
Keywords: forecasting; robe request; weighted moving average
Abstrak: Dalam penelitian ini akan membahas prediksi permintaan baju gamis pada Fashion Gallery. Permasalahan yang terjadi sering terjadinya penumpukan pada jumlah baju gamis yang disediakan pada toko, sehingga meningkatkan beban tambahan, seperti biaya penyimpanan dan biaya permintaan. Sebaliknya, apabila stok gamis yang terlalu sedikit, mengakibatkan kerugian yang disebabkan karena calon pembeli tidak mendapatkan barang yang dibutuhkan. Dalam hal ini sistem forecasting akan digunakan sebagai alat bantu dalam menyelesaikan permasalahan penumpukan baju gamis. Metode WMA, lebih mementingkan titik data terkini sambil memperlancar fluktuasi. Kelebihan metode ini meningkatkan daya tanggap terhadap perubahan pola permintaan terkini, berkontribusi pada perkiraan yang lebih akurat dengan mempertimbangkan informasi terkini secara lebih menonjol dibandingkan data historis. Dengan diterapkannya metode WMA, diharapkan dapat menghindari terjadinya penumpukan baju gamis. Dari hasil perhitungan prediksi pada bulan Januari 2024, untuk baju gamis dewasa diprediksi sebanyak 143 baju, dengan MAD sebesar 7.685185, MSE 74.79938 dan MAPE 5%. Untuk baju gamis anak kecil diprediksi sebanyak 56 baju, dengan MAD sebesar 8.388889, MSE 91.16358 dan MAPE sebesar 12%. Dapat disimpulkan bahwa metode WMA dapat memudahkan Fashion Gallery dalam meramalkan permintaan baju gamis dewasa dan anak-anak pada bulan berikutnya.
Kata Kunci: forecasting; permintaan baju gamis; weighted moving average
Abstract:Abstract: The Asahan Regency Animal Husbandry and Animal Health Service carries out outreach activities on the level of demand for boiler chicken, which means that the department must be more active in collecting data on…
the volume of boiler chicken every year because consumer demand for chicken continues to increase and instability often occurs. Where in the period 2012 to 2024 there was a significant increase in demand. So it becomes an obstacle in the stock of chickens in the Asahan Regency market which must be prepared. If there is too much chicken supply but the demand for chicken consumption decreases then this will result in a loss, conversely if the demand for chicken consumption increases but the chicken supply cannot be prepared then this will be a loss for chicken traders and distributors. To increase the accuracy of the estimates, the use of the Single Exponential Smoothing Method is proposed. This method smooths past values with exponential weights, placing greater emphasis on recent data. Using data from the last 12 (twelve) years as reference data for recording the past for forecasting experiments for the next 1 (one) month. Experiments using different Alphas test accuracy in actual situations. The results of the experiment with an alpha of 0.9 are almost the same as the actual value in predicting the situation one year into the future with the lowest error, namely MAPE 7.4% and forecasting broiler chicken meat supplies of 13661261.46 chickens.
Keywords: broiler chicken; ses method; web based.
Abstrak: Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Kabupaten Asahan melakukan aktivitas penyuluhan tingkat permintaan ayam boiler dimana pihak dinas harus lebih aktif dalam melakukan pendataan volume ayam boiler setiap tahunnya karena permintaan konsumen terhadap ayam sering terjadi ketidakstabilan. Dimana pada periode tahun 2012 sampai dengan 2024 terjadi kenaikan permintaan yangsignifikan. Sehingga menjadi kendala dalam stok ayam di pasar Kabupaten Asahan yang harus disiapkan. Jika persediaan ayam terlalu banyak namun permintaan akan konsumsi ayam menurun maka ini akan manjadi kerugian, sebaliknya jika permintaan akan konsumsi ayam meningkat namun persediaan ayam tidak dapat disiapkan maka ini menjadi kerugian bagi pihak pedagang dan distributor ayam. Untuk meningkatkan ketepatan perkiraan, penggunaan Metode Single Exponential Smoothing diusulkan. Metode ini menghaluskan nilai masa lalu dengan bobot eksponensial, memberikan penekanan lebih besar pada data terbaru. Penggunaan data 12 tahun terakhir sebagai data acuan pencatatan masa lalu untuk percobaan peramalan untuk 1 (satu) bulan kedepan. Penggunaan Alpha yang berbeda menguji akurasi dalam situasi aktual. Hasil dari penelitian dengan alpha 0,9 hampir sama dengan nilai aktual dalam meramalkan keadaan satu tahun ke depan dengan error yang paling rendah yaitu MAPE 7,4% dan peramalan persediaan daging ayam broiler sebanyak 13661261,46 ayam.
Kata kunci: berbasis web; daging ayam broiler; metode ses.
Abstract:Abstract: PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Tinjowan is a state-owned enterprise unit operating in the palm oil plantation industry. In an effort to increase production, the plantation company aims to enhance production…
ion efficiency so that palm oil product prices become more competitive by determining harvest yields. The company's harvest yield estimation still uses a traditional approach based on the average bunch weight (BJR), considering the year of planting and the planting area. However, this technique is less effective and efficient. If the company's estimates are incorrect, it can potentially lead to losses or increased production budgets. The purpose of this research is to obtain a comparison of forecast results for the next month with the best alpha accuracy measure using the Single Exponential Smoothing method. The research method used is based on qualitative and quantitative data from interviews and observations of data from December 2022 to November 2023. The forecasting results with an alpha accuracy value of 0.9 using the Single Exponential Smoothing method show a forecast for December 2023 of 13,835.57844 with a percentage error rate (MAPE) of 9.28%, MAD of 1,021,423.6, and MSE of 174,130,366.
Keywords: forecasting; palm oil; single exponential smoothing
Abstrak: PT. Perkebunan Nusantara IV (Persero) Tinjowan sebagai unit usaha BUMN yang beroperasi di industri perkebunan kelapa sawit. Dalam upaya meningkatkan produksi, perusahaan perkebunan, peningkatan efisiensi produksi agar harga produk sawit lebih kompetitif dengan menentukan hasil panen. Pada perkiraan hasil panen perusahaan masih menerapkan pendekatan tradisional berdasarkan berat janjangan rata-rata (BJR) dengan mempertimbangkan tahun tanam dan luas area tanaman. Namun, tehnik ini kurang efektif dan efisien, Apabila perkiraan yang dibuat perusahaan salah berpotensi menyebabkan kerugian atau peningkatan anggaran produksi. Tujuan dari penelitian ini untuk mendapatkan perbandingan hasil peramalan pada bulan berikutnya dengan ukuran akurasi alpha terbaik menggunakan metode Single Exponential Smoothing. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah berdasarkan data kualitatif dan kuantitatif dari hasil wawancara dan observasi data bulan desember 2022 - november 2023. Hasil peramalan dari ukuran akurasi nilai alpha 0.9 menggunakan metode Single Exponential Smoothing diperoleh peramalan untuk periode desember 2023 sebesar 13.835578,44 dengan tingkat persentase error MAPE sebesar 9,28%, MAD 1021423.6 dan MSE 174130366.
Kata Kunci: kelapa sawit; peramalan; single exponential smoothing
Abstract:Abstract: Toko Ratna Jaya is a business in the fashion sector that sells women's robes and is experiencing instability in its sales because Toko Ratna Jaya is unable to predict their sales for the following month. Ratna…
Jaya Shop currently carries out forecasting only by relying on the owner's predictions. However, this approach is less efficient and can lead to losses or increased stock costs if forecasting is inaccurate. To increase the accuracy of the estimates, the use of the Single Exponential Smoothing Method is proposed. This method smooths past values with exponential weights, placing greater emphasis on recent data. Use of data from the last 1 (one) year as reference data for recording the past for forecasting experiments for the next 1 (one) month. Experiments using different Alphas test accuracy in actual situations. The results of the experiment with an alpha of 0.2 are almost the same as the actual value in predicting the situation one month into the future with the lowest error, namely MAPE 12.05% and forecasting sales of gamis of 1,476 pcs.
Keywords: forecasting; gamis; sales; single exponential smoothing (SES); toko ratna jaya.
Abstrak: Toko Ratna Jaya adalah usaha di bidang fashion yang menjual baju gamis wanita dan sedang mengalami ketidakstabilan dalam penjualannya dikarenakan Toko Ratna Jaya tidak mampu meramalkan penjualan mereka untuk bulan berikutnya. Toko Ratna Jaya saat ini melakukan peramalan hanya dengan mengandalkan paraduga pemiliknya. Namun, pendekatan ini kurang efisien dan dapat menyebabkan kerugian atau peningkatan biaya stok jika peramalan tidak akurat. Untuk meningkatkan ketepatan perkiraan, penggunaan Metode Single Exponential Smoothing diusulkan. Metode ini menghaluskan nilai masa lalu dengan bobot eksponensial, memberikan penekanan lebih besar pada data terbaru. Penggunaan data 1 (satu) tahun terakhir sebagai data acuan pencatatan masa lalu untuk percobaan peramalan untuk 1 (satu) bulan kedepan. Eksperimen menggunakan Alpha yang berbeda menguji akurasi dalam situasi aktual. Hasil dari eksperimen dengan alpha 0,2 hampir sama dengan nilai aktual dalam meramalkan keadaan satu bulan ke depan dengan error yang paling rendah yaitu MAPE 12,05% dan peramalan penjualan gamis sebanyak 1.476 pcs.
Kata kunci: gamis; penjualan; peramalan; single exponential smoothing (ses); toko ratna jaya.
Abstract:Abstract: Distributor Center (DC) Ria Sari, one of the official herbal medicine agents from PT HPAI (Herba Penawar Alwahida Indonesia) company. Sales of herbal medicines at the Ria Sari Anggriani Distributor Center (DC)…
often experience instability. Where in the period March 2022 to May 2022 there was a significant increase in sales. This resulted in the Ria Sari Anggriani Distributor Center (DC) being unable to serve requests for available herbal medicines. So that it becomes an obstacle in the stock of herbal medicines that must be prepared. If there are too many drug stocks but the demand for herbal medicines is decreasing then this will result in a loss, conversely if the demand for medicines increases but the stock of herbal medicines cannot be prepared then this will be a loss for DC Ria Sari Anggriani. For this reason, it is necessary to do a forecasting/prediction technique, using the Single Exponential Smoothing Method . The purpose of the forecasting/prediction will be to assist in terms of the supply of herbal medicines in the following month's period. The results of testing this method were obtained in the period June 2023, requests for 167 herbal medicines, 178 Extra foods, 189 Etta Goat Milk, 91 Herbal Toothpastes, 74 products of Propolis Soap.
Keywords: herbal medicine; prediction; single exponential smoothing
Abstrak: Distributor Center (DC) Ria Sari salah satu agen resmi obat herbal dari perusahaan PT HPAI (Herba Penawar Alwahida Indonesia). Penjualan obat herbal pada Distributor Center (DC) Ria Sari Anggriani sering terjadi ketidak stabilan. Dimana pada periode Maret 2022 sampai dengan Mei 2023 terjadi kenaikan penjualan yang seknifikan. Ini mengakibatkan Distributor Center (DC) Ria Sari Anggriani tidak dapat melayani permintaan akan obat herbal yang tersedia. Sehingga menjadi kendala dalam stok obat herbal yang harus disiapkan. Jika stok obat terlalu banyak namun permintaan akan obat herbal menurun maka ini akan manjedi kerugian, sebaliknya jika permintaan akan obat meningkat namun stok obat herbal tidak dapat disiapkan maka ini menjadi kerugian bagi DC Ria Sari Anggriani. Untuk itu perlu dilakukan suatu teknik peramalan/prediksi, menggunakan Metode Single Exponential Smoothing (SES). Tujuan dari peramalan/prediksi nantinya dapat membantu dalam hal penyediaan akan obat herbal pada periode bulan berikutnya. Hasil dari pengujian terhadap metode ini diperoleh pada periode Juni 2023, perminaan akan obat herbal 167 , Extrafood 178, Etta Goat Milk 189, Pasta Gigi Herbal 91, Sabun Propolis 74 produk. Hasil simpulan dari penelitian ini koefisien nilai alpha (α) mempengaruhi seberapa besar pengaruh data masa lalu terhadap peramalan masa depan.
Kata Kunci: obat herbal; prediksi; single exponential smoothing