Yahya, Amri (2020) Rancang Bangun Sistem Monitoring Dan Klasifikasi Lingkungan Hidup Larva Lalat Tentara Hitam (Hermetia Illucens) Dengan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Program biodegradasi merupakan salah satu solusi penanganan limbah secara biologi dengan memanfaatkan peran mikroorganisme. Mikroorganisme yang cepat dalam melakukan program biodegradasi adalah larva lalat tentara Hitam (Hermetia illucens). Kualitas lingkungan hidup larva lalat tentara hitam sangat menunjang penanganan limbah organik berupa suhu media, tinggi media, dan kelembaban udara media. Sensor DS18B20, modul sensor VL53L0X, modul sensor DHT-22, dan mikrokontroler Wemos D1 R2 digunakan untuk monitoring dan klasifikasi kondisi lingkungan hidup larva lalat tentara hitam. Metode klasifikasi k-NN digunakan untuk mengklasifikasi dari 3 parameter suhu media, tinggi media dan kelembaban udara media yang dikemas dalam bentuk sistem monitoring dan klasifikasi. Metode klasifikasi k-NN menghasilkan 3 kelas yaitu “Optimal”, “Sedang” dan “Buruk”. Hasil dari semua sensor dan hasil klasifikasi akan dikirim menggunakan Internet of Things (IoT) ke Firebase kemudian ditampilkan di Aplikasi Android. Data dengan jumlah 46 digunakan untuk data latih dan data dengan jumlah 23 digunakan untuk data uji klasifikasi k-NN. Hasil yang didapatkan dari pengujian klasifikasi k-NN adalah 93,1%. Pengujian waktu komputasi yang didapatkan dari 10 kali pengujian sistem memerlukan waktu dengan rata-rata 4275 ms.
English Abstract
The biodegradation program is one of the biological waste handling solutions by utilizing the role of microorganisms. Microorganisms that are fast in carrying out biodegradation programs are the larvae of the Black soldier fly (Hermetia illucens). The quality of the environment of black soldier fly larvae greatly supports the handling of organic waste in the form of media temperature, media height, and media air humidity. The DS18B20 sensor, the VL53L0X sensor module, the DHT-22 sensor module, and the Wemos D1 R2 microcontroller are used for monitoring and classifying the environmental conditions of the black soldier fly larvae. The k-NN classification method is used to classify 3 parameters of media temperature, media height, and media air humidity which are packaged in the form of a monitoring and classification system. The k-NN classification method produces 3 classes namely "Optimal", "Medium" and "Poor". The results of all sensors and classification results will be sent using the Internet of Things (IoT) to Firebase and then displayed in the Android Application. Data with number 46 is used for training data and data with number 23 is used for k-NN classification test data. The results obtained from the k-NN classification test were 93.1%. Testing the computational time obtained from 10 times the system testing requires time with an average of 4275 ms.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0520150050 |
| Uncontrolled Keywords: | Larva Lalat Tentara Hitam, Monitoring, Klasifikasi, K-NN. Larvae of Black Soldier Fly, Monitoring, Classification, K-NN. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.012 Classification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 27 Feb 2021 06:48 |
| Last Modified: | 20 Sep 2024 09:14 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/183617 |
![[thumbnail of Amri Yahya.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Amri Yahya.pdf Download (5MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |