Hasil Pencarian: "Monitoring" (Kata Kunci)
Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.
Filter Otomatis
ResetHasil Pencarian: "Monitoring" (Kata Kunci)
Menampilkan 2 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)
| Detail Karya Ilmiah & Metadata | Tipe & Program Studi | Aksi Metadata |
|---|---|---|
SISTEM MONITORING SUHU KULKAS DISPLAY BERBASIS INTERNET OF THINGS DENGAN METODE PROTOTYPE PADA METROPOLITAN MALL
Penulis: Yuli dhea mujianti, RIKA APRIANI, S.Kom., M.Kom. |
2026
Kulkas display di toko ritel sering mengalami masalah fluktuasi suhu yang tidak terpantau karena pengawasan masih dilakukan secara manual oleh petugas. Keterlambatan dalam mendeteksi perubahan suhu atau pintu yang tidak tertutup rapat dapat menyebabkan kerusakan pada produk makanan dan minuman. Kondisi tersebut menunjukkan pentingnya sistem monitoring yang mampu melakukan pengawasan secara real-time dan memberikan peringatan dini agar tindakan penanganan dapat segera dilakukan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring suhu otomatis yang bekerja 24 jam menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor suhu DS18B20. Alat ini juga dilengkapi sensor Magnetic Switch untuk mendeteksi status pintu kulkas. Sistem dirancang untuk membaca suhu setiap 5 menit. Jika suhu melebihi batas aman (di atas 8°C) atau pintu terbuka terlalu lama, alat akan mengaktifkan alarm buzzer dan mengirim notifikasi peringatan ke smartphone pengelola melalui aplikasi Telegram dan Blynk. Metode pengembangan menggunakan prototype, mulai dari perakitan alat hingga pengujian langsung pada unit kulkas. Pengujian dilakukan menggunakan metode black box testing untuk memastikan setiap fungsi sistem berjalan sesuai dengan rancangan. Hasil pengujian menunjukkan alat mampu memantau suhu secara real-time dan memberikan peringatan dini kepada pengelola, sehingga risiko kerusakan produk dapat diminimalkan tanpa perlu pengecekan fisik secara terus-menerus. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat membantu meningkatkan efektivitas proses monitoring suhu kulkas display di lingkungan ritel memberikan peringatan dini kepada peneglola, sehingga Risiko kerusakan produk dapat diminimalisirkan tanpa perlu pengecekkan fisik terus menerus.
#Internet Of Things
#prototype
#Monitoring Suhu
#Kulkas Display
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|
|
Perancangan Sistem Monitoring Ketersediaan Meja Coffee Shop Berbasis Computer Vision Menggunakan YOLOv8
Penulis: Muhammad Ilham Syawal Sanusi, Jafar Shadiq, S.Kom. M.Kom |
2026
Perkembangan sektor Food and Beverages di Indonesia mendorong Coffee shop untuk memberikan pelayanan yang cepat dan efisien. Namun, di Naluri Kopi Bojong Gede, proses pemantauan ketersediaan meja masih dilakukan secara manual oleh petugas, sehingga membutuhkan waktu dan berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam memberikan informasi kepada pelanggan, terutama pada jam sibuk. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring okupansi meja yang mampu memberikan informasi ketersediaan meja secara real-time, serta mengimplementasikan teknologi Deep Learning dan Computer Vision menggunakan algoritma YOLOv8n untuk mendeteksi status meja kosong dan terisi secara otomatis. Penelitian ini menggunakan model pengembangan Rapid Application Development (RAD) yang terdiri atas tahap Requirements Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Model YOLOv8n pretrained berbasis dataset MS COCO digunakan untuk mendeteksi objek person pada area meja yang telah dikalibrasi (Region of Interest), kemudian dipadukan dengan mekanisme Temporal Filtering untuk menentukan status meja available atau occupied yang ditampilkan pada dashboard monitoring berbasis web. Kontribusi penelitian ini adalah tersedianya solusi otomatisasi pemantauan meja tanpa memerlukan pelatihan model tambahan. Hasil pengujian fungsional menggunakan Black Box Testing menunjukkan seluruh 12 skenario pengujian berjalan valid. Pengujian akurasi terhadap 300 data menghasilkan nilai Accuracy sebesar 89,00%, Precision sebesar 88,67%, Recall sebesar 90,38%, dan F1-Score sebesar 89,52%. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem monitoring okupansi meja berbasis YOLOv8n mampu mendeteksi status ketersediaan meja secara real-time dengan tingkat ketepatan yang baik, sehingga dapat membantu petugas mengurangi pengecekan manual dan meningkatkan efisiensi pelayanan pada Coffee shop.
#Computer Vision
#Deep Learning
#YOLOv8n
#Monitoring Okupansi Meja
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|