SISTEM MONITORING KANDANG BURUNG PUYUH BERBASIS INTERNET OF THINGS PADA PLATFORM NODE-RED MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES



Abstract
Salah satu aktivitas ternak yang popular di Indonesia adalah ternak burung puyuh. Rentannya burung puyuh mengalami kematian yang bisa menyebabakan kegagalan panen melatarbelakangi penulis melakukan moniting kandang burung puyuh. Pada penelitian ini secaraa khusus dilakukan pengembangan system pada layer aplikasi dan layer servis di system berbasis internet of thing dengan melakukan penggunaan platform Node-Red dan pembuatan basis data local menempung data dari platform. Data akan dianalisis menggunakan salah satu metode data mining berupa metode naïve bayes. Digunakan sensor LDR dan DHT11 untuk melakukan akuisisi data sushu, kelembaban dan intensitas cahaya. Jika sushu kandang melebihi atau sama dengan 34 derajat celcius, lampu dalam kandang akan mati dan jika Jika data kurang dari sama dengan 33 derajat selsius, maka system akan menyalakan lampu dalam kandang.. Selain itu digunakan juga beberapa komponen lain seperti Arduino Mega 2560, NodeMcu ESP8266, dan media jaringan computer serta cloud application berupa platform Node-Red. Dapa diimplementasikan proto type system monitoring kandang burung puyuh berbasis IoT pada platform Node-Red menggunakan metode Naïve Bayes. Terhadap Data yang diperoleh dilakukan pengujian akurasi dan diperoleh nilai akurasi 80 persen.
Keywords: data mining, burung puyuh, iot, monitoring kandang, naive bayes, node-redCITATIONS
PDF Downloads
Metrics
References
.[2] R. K. Sebayang, O. Zebua, and N. Soedjarwanto, Perancangan Sistem Pengaturan Suhu Kandang Ayam Berbasis Mikrokontroler, no. 1.
.[3] E. Wiji, S. Budianto, and A. H. Kridalaksana, KELEMBABAN KANDANG AYAM BOILER BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA328, vol. 2, no. 2, 2017.
.[4] I. W. A. Mindriawan, Zulham, Arimbawa, I. G. Pasek, and S. Wijaya, “Implementasi Internet of Things Pada Sistem Monitoring Suhu dan Kontrol Air Pada Kandang Burung Puyuh Petelur dengan Menggunakan Protokol MQTT ( Implementation of Internet of Things on Temperature Monitoring Systems and, pp. 1–8.
.[5] Ardiyanto and Nurfiana, Sistem kontrol intensitas cahaya pada kandang puyuh berbasis arduino uno, vol. 15, no. 1, pp. 1–9, 2015.
.[6] A. Saleh, Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga, vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015.
.[7] D. Wu, Z. Jiang, X. Xie, and X. W. Member, LSTM Learning with Bayesian and Gaussian Processing for Anomaly Detection in Industrial IoT, vol. 3203, no. c, 2019.
.[8] D. N. Usep Tatang Suryadi, SISTEM PENENTUAN KUALITAS PAVING BLOCK BERDASARKAN PARAMETER NUMERIK MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES” pp. 1–13, 2016.
.[9] S. Jagtap, S. Rahimifard, and U. Kingdom, Utilisation of Internet of Things to Improve Resource Efficiency of Food Supply Chains.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2020 Aa Zezen Zaenal Abidin, Nasrulloh Abdul Aziz Saragih

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The non-commercial use of the article will be governed by the Creative Commons Attribution license as currently displayed on http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.