Katalog Abjad [P] (Semua Bidang (Umum))
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetKatalog Abjad [P] (Semua Bidang (Umum))
Menampilkan 4 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
Perancangan Sistem Monitoring Ketinggian Air Sungai Berbasis IoT dan Firebase untuk Peringatan Dini Banjir
Penulis: Sharan Roshan Kalia, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Banjir merupakan permasalahan utama di Perumahan Fontana Lake akibat meluapnya air sungai. Pemantauan ketinggian air yang saat ini dilakukan secara manual dinilai tidak efektif, subjektif, dan terbatas, terutama pada malam hari saat warga beristirahat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan merancang purwarupa sistem peringatan dini banjir berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu beroperasi secara otomatis 24 jam dan memberikan informasi ketinggian air secara objektif dan terukur. Pengembangan perangkat lunak dan keras dalam sistem ini menggunakan metode Prototype yang meliputi tahapan komunikasi, perencanaan singkat, pemodelan, konstruksi purwarupa, serta penyerahan dan evaluasi umpan balik. Perangkat keras utama yang digunakan adalah mikrokontroler NodeMCU ESP32 sebagai pusat kendali dan pengelola komunikasi Wi-Fi, serta sensor ultrasonik tahan air JSN-SR04T yang dipasang untuk mengukur jarak ketinggian air. Sistem ini juga mengintegrasikan platform Blynk untuk pemrosesan data instan, Firebase Realtime Database sebagai media penyimpanan riwayat log pemantauan, dan aplikasi Android bernama “Monitoring Fontana Lake” yang dibuat menggunakan Kotlin di Android Studio sebagai antarmuka pemantauan pengguna. Berdasarkan hasil perancangan dan pengujian, sistem mampu mengklasifikasikan ketinggian air ke dalam tiga status peringatan melalui logika percabangan sederhana (If-Else), yaitu kondisi Aman (hijau) untuk ketinggian air ≤ 15 cm, Waspada (kuning) untuk rentang > 15 cm hingga 25 cm, dan Bahaya (merah) untuk ketinggian > 25 cm. Apabila status mencapai level Waspada atau Bahaya, mikrokontroler akan memicu layanan OneSignal untuk mengirimkan pesan notifikasi secara otomatis ke aplikasi pengguna, di mana status Bahaya akan secara khusus memicu suara alarm heads-up pada ponsel cerdas warga.
#Firebase
#Internet of Things
#Ketinggian Air
#NodeMCU ESP32
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
Perancangan Sistem Informasi Pergudangan Menggunakan Rapid Application Development pada PT. Lami Indo Medika
Penulis: Ravina, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Pengelolaan pergudangan pada PT. Lami Indo Medika, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang penyediaan peralatan rumah sakit dan laboratorium, sebelumnya masih dilakukan secara semi-terkomputerisasi menggunakan spreadsheet terpisah. Kondisi ini memicu berbagai kendala, seperti ketidakakuratan data stok, lambatnya pemantauan persediaan secara real-time, risiko duplikasi input data, serta proses penyusunan laporan yang memakan waktu lama. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi pergudangan berbasis web yang terintegrasi guna meningkatkan efisiensi dan akurasi operasional gudang. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) dengan tahapan Requirements Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework CodeIgniter 3, antarmuka Bootstrap 5, serta basis data MySQL. Hasil penelitian menghasilkan sistem pergudangan terpusat yang mampu mencatat transaksi barang masuk dan keluar, memantau stok secara real-time, mengelola data supplier, mengontrol tanggal kadaluarsa produk, dan menyajikan laporan gudang secara otomatis. Pengujian sistem dilakukan melalui Black Box Testing (Pengujian Alfa) dan User Acceptance Testing (Pengujian Beta). Hasil pengujian UAT memperoleh persentase rata-rata sebesar 83,6% yang menunjukkan bahwa sistem informasi pergudangan ini sangat diterima atau sangat layak untuk diterapkan dalam mendukung operasional perusahaan.
#CodeIgniter 3
#MySQL
#Rapid Application Development (RAD)
#Sistem Informasi Pergudangan
|
Skripsi (S1)
Sistem Informasi (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PENGEMBANGAN TIMBANGAN DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI JENIS BUAH MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOv8 BERBASIS VIRTUAL PRIVATE SERVER
Penulis: Tiana Ramdani, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Tiana Ramdani (2022310058) Pengembangan Timbangan Digital untuk Identifikasi Jenis Buah Menggunakan Algoritma YOLOv8 Berbasis Virtual Private Server PT Interskala Mandiri Indonesia selama ini masih mengandalkan input kode Price Look Up (PLU) melalui keypad pada proses penimbangan digital, yang mana cara tersebut kerap memunculkan kesalahan manusia dan menurunkan efisiensi kerja secara keseluruhan. Berangkat dari permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang timbangan digital berbasis AIoT yang mampu mendeteksi jenis buah secara otomatis dengan memanfaatkan algoritma YOLOv8, sekaligus memusatkan pengelolaan data melalui Virtual Private Server (VPS). Proses penelitian dan pengembangannya mengacu pada model ADDIE. Dari sisi perangkat keras, sistem ini dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32 NodeMCU-32S, ESP32-S3 CAM sebagai modul pengambilan gambar, serta load cell yang dikombinasikan dengan modul HX711 untuk menghasilkan pengukuran berat yang presisi. Model YOLOv8 dilatih menggunakan lima kelas buah, yakni apel fuji, jeruk, lemon, pir century, dan buah naga, kemudian dideploy pada backend VPS melalui Flask API. Untuk pencetakan struk, sistem terhubung ke printer termal Bluetooth T3 menggunakan perangkat lunak RawBT, sementara pemantauan monitoring dilakukan lewat dasboard berbasis React.js. Pada tahap pengujian, model YOLOv8 mampu mencapai performa deteksi real-time yang sangat baik, dengan nilai mAP@50 sebesar 99,5%, presisi 99,97%, recall 100%, dan F1-score 100%. Di sisi lain, sensor load cell memberikan tingkat akurasi 99,74% dengan toleransi kesalahan 0,26%. Bila diimplementasikan secara penuh, inovasi AIoT ini diyakini dapat menghapus kebutuhan input PLU secara manual, mengelola penimbangan secara terpusat, dan sekaligus menjadi solusi modernisasi timbangan digital bagi industri ritel.
#AIoT
#Deteksi Objek
#Timbangan Digital
#Virtual Private Server
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS INVENTORY ATK PADA BANK RAYA INDONESIA
Penulis: Rifqi Yovila Candra, RULLY PRAMUDITA, S.T., M.Kom. |
2026
Pengelolaan persediaan alat tulis kantor (ATK) pada Divisi Finance and Asset Management (FAM) Bank Raya Indonesia memerlukan analisis berbasis data untuk mengidentifikasi pola konsumsi divisi, pergerakan produk, dan prioritas kebutuhan ATK. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering dengan kerangka kerja CRISP-DM untuk menganalisis 4.271 data transaksi permintaan ATK periode 2017–2026 yang mencakup 27 jenis item ATK dari beberapa divisi internal. Tiga model segmentasi dibangun secara simultan dari satu dataset yang sama, yaitu Model 1 (segmentasi konsumsi divisi), Model 2 (segmentasi pergerakan produk), dan Model 3 (pemetaan prioritas hubungan divisi-item), yang dievaluasi menggunakan WCSS, Silhouette Score, dan Davies-Bouldin Index (DBI). Model 1 menghasilkan tiga cluster (K=3, Silhouette=0,6697, DBI=0,4776) terdiri dari 55 divisi konsumsi rendah, 27 sedang, dan 3 tinggi. Model 2 menghasilkan dua cluster (K=2, Silhouette=0,8718, DBI=0,0618) dengan Materai 10.000 sebagai satusatunya produk fast moving dari 27 produk. Model 3 menghasilkan dua cluster (K=2, Silhouette=0,8417, DBI=0,5477) dengan 20 pasangan divisi-item berprioritas tinggi dari 647 pasangan yang dianalisis. Hasil segmentasi diimplementasikan dalam dashboard analitik interaktif berbasis Streamlit yang dilengkapi fitur visualisasi, import dataset, dan export laporan dalam format Excel dan PDF. Pengujian melalui Alpha Testing dan User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan fungsional dengan nilai kepuasan UAT sebesar 85%, yang mengindikasikan sistem layak digunakan oleh Divisi FAM Bank Raya Indonesia.
#ATK
#CRISP-DM
#Dashboard Analitik
#K-Means Clustering
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|