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 |
|---|---|---|
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
|
|
SISTEM MONITORING INFUS BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK DETEKSI VOLUME DAN LAJU TETESAN INFUS
Penulis: TYNTON PRIMA KUSUMA WARDHANA, RIKA APRIANI, S.Kom., M.Kom. |
2026
Monitoring infus merupakan kegiatan penting dalam pelayanan kesehatan untuk memastikan kebutuhan cairan pasien terpenuhi dengan baik. Namun, proses pemantauan yang masih dilakukan secara manual berpotensi menyebabkan keterlambatan dalam mengetahui kondisi cairan infus yang hampir habis maupun gangguan aliran infus. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem monitoring infus berbasis Internet of Things yang mampu mendeteksi volume cairan dan laju tetesan infus secara real-time. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) yang terdiri atas tahapan Requirement Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor load cell yang terintegrasi dengan modul HX711 untuk mengukur volume cairan infus, sensor inframerah (optocoupler) untuk mendeteksi laju tetesan, OLED sebagai media tampilan lokal, serta dashboard berbasis web untuk monitoring dan notifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan Black Box Testing, baik pada kondisi ideal maupun non-ideal, seluruh fungsi sistem berhasil berjalan sesuai dengan kebutuhan yang telah dirancang. Sementara itu, hasil Beta Testing yang melibatkan 45 tenaga kesehatan di Rumah Sakit Bhakti Kartini Bekasi memperoleh tingkat penerimaan sebesar 80,1% dengan kategori Sangat Setuju, yang menunjukkan bahwa sistem mudah digunakan, membantu proses monitoring pasien, dan layak diterapkan sebagai alat bantu monitoring infus, meskipun tampilan LCD OLED masih memerlukan perbaikan agar informasi dapat disajikan lebih jelas. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu membantu tenaga kesehatan dalam memantau kondisi infus secara lebih efektif, responsif, dan real-time.
#ESP32
#Internet of Things
#Load Cell
#Monitoring Infus
|
Skripsi (S1)
Teknik Informatika (S1)
Restricted Fulltext PDF
|