Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL ONLINE OF PHYSICS Jurnal Fisika FLUX JURTEKSI Jurnal Ilmu Fisika
Rahmi Putri Wirman
Unknown Affiliation
Astronomy Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Materials Science & Nanotechnology Physics

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
EXPLORATORY DATA ANALYSIS PADA TERMOMETER SUHU TANAH REAL TIME BERBASIS INTERNET OF THINGS Indrawata Wardhana; Vandri Ahmad Isnaini; Rahmi Putri Wirman
JOURNAL ONLINE OF PHYSICS Vol. 6 No. 1 (2020): JOP (Journal Online of Physics) Vol 6 No 1
Publisher : Prodi Fisika FST UNJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/jop.v6i1.10601

Abstract

Suhu tanah memiliki peran penting dalam perkembangan tanaman terutama pada proses fotosintesis, penyerapan air, respirasi dan transpirasi. Termometer tanah real time dibutuhkan pada riset ilmiah dan industri pertanian. Penelitian suhu tanah berbasis sensor telah dilakukan, tapi terbatas pada pengukuran dan penyimpanan data di SD Card. Pengamatan real time sangat diperlukan dimana data observasi dapat disimpan secara periodik di server basis data menggunakan koneksi internet. Data selanjutnya diproses secara exploratory data analysis dan ditampilkan secara visualisasi untuk mendapatkan analisa terbaik pada proses pengambilan keputusan. Penelitian ini, menggabungkan teknik Internet of Things dan Exploratory data analysis dengan menggunakan sensor thermocouple tipe K max6675 dalam pengambilan data suhu. Data dikirim melalui port 1883 mqtt kemudian disimpan didalam cloud server database mysql. Didapatkan suhu maksimum sebesar 31,75 oC dan minimum sebesar 25 oC selama 6 jam. Untuk mendapatkan kecepatan kirim terbaik, pengiriman data sensor menggunakan mqtt Quality of Service 0. Terdapat hubungan antara suhu tanah dan intensitas cahaya. Data yang telah melalui proses statistik dan data cleaning, kemudian divisualasi dalam boxplot dan countourplot menggunakan bahasa pemograman python.
Rancang Bangun Lux Meter Real Time Berbasis Internet of Things Indrawata Wardhana; Vandri Ahmad Isnaini; Rahmi Putri Wirman; Novitasari Novitasari; Ogie Indra Gunawan
Jurnal Fisika Flux: Jurnal Ilmiah Fisika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat Vol 19, No 1 (2022): Jurnal Fisika Flux: Jurnal Ilmiah Fisika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat
Publisher : Lambung Mangkurat University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (786.549 KB) | DOI: 10.20527/flux.v19i1.9428

Abstract

Sunlight data intensity is highly required for Indonesia which is located in the line of the equator. This research builds a real-time sunlight intensity observation system based on the Internet of Things (IoT), in which the data can be easy to access everywhere. This tool is designed using microcontroller NodeMCU and LDR module which has been calibrated by Luxmeter Lx-103. Data is sending using Message Queuing Telemetry Transport protocol Quality of Service 1. The trial was carried out for 12 hours outside. Obtaining research results that linear regression LDR:  y = -2758.289*voltaseADC + 48.981 and = 0.9693, with sunlight intensity maximum that can be counted is 28 VADC, average range light intensity in middle daytime is 4 – 60 VADC. Production data by LDR was proceeded by NodeMCU then showed in LCD with a time delay one second. Data was sent to mqtt server with interval 60 seconds, last steps data stored in database SQLite.
Rancang Bangun Alat Ukur Pollutant Standard Index yang Terintegrasi dengan Pengukuran Faktor-Faktor Cuaca Secara Real Time Vandri Ahmad Isnaini; Indrawata Wardhana; Rahmi Putri Wirman
Jurnal Ilmu Fisika (JIF) Vol 7 No 2 (2015): September 2015
Publisher : Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jif.7.2.63-68.2015

Abstract

Telah dilakukan penelitian tentang perancangan dan pembuatan alat ukur Pollutant Standard Index (PSI) yang terintegrasi dengan pengukuran faktor – faktor cuaca secara real time. Alat ukur  menggunakan basis  mikrokontroller arduino mega ADK. Sensor gas MQ-135 dan MQ-7 digunakan untuk pengukuran indeks polusi udara  sedangkan untuk pengukuran faktor cuaca digunakan sensor DHT-11 dan DFR0026. Sistem ini juga ditambahkan GPS shield untuk penentuan lokasi pengukuran secara real time. Hasil  pengukuran disimpan ke dalam sistem database komputer yang terhubung melalui kabel USB. Penelitian  terdiri atas perancangan hardware, perancangan software, dan  tahap pengujian keseluruhan dari sistem alat ukur. Data yang dapat diukur oleh alat  adalah data tingkat polusi udara, suhu udara, kelembaban udara dan intensitas cahaya. Tahap pengukuran lapangan dilakukan di area sekitar IAIN Sulthan Thaha Saifuddin Jambi dan Universitas Jambi. Analisis perhitungan memperlihatkan  tingkat polusi udara sangat mempengaruhi temperatur udara suatu wilayah.  Semakin tinggi tingkat polusi udara, maka temperatur udara di wilayah tersebut akan semakin tinggi. Tingkat polusi udara tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kelembaban dan intensitas cahaya.
RFE, BOXCOX, AND PCA COMPARISON FOR MULTICLASS CLASSIFI-CATION SUPPORT VECTOR MACHINE OPTIMIZATION Indrawata Wardhana; Vandri Ahmad Isnaini; Rahmi Putri Wirman
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 8, No 2 (2022): April 2022
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v8i2.1378

Abstract

Abstract: The technique of multiclass classification based on SVMs has been widely used. SVM optimization will be accomplished by examining the extraction features of Principal Component Analysis (PCA), Box-Cox Transformation, and Recursive Feature Elimination (RFE). The dataset contains 13,611 rows and 17 variables, generated from the UCI repository's multiclass dry bean data. Barbunya, Bombay, Cal, Dermas, Horoz, Seker, and Sira are just a few of the dry bean kinds available. The dataset was tested using SVM Linear kernel and SVM Radial Basis.According to the results, the combination of scale-center-BoxCox-SVM Radial extraction achieves the maximum accuracy of 93.16 percent and the shortest processing time of 6.10 minutes. 96.00 percent, 100 percent, 96.71 percent, 95.16 percent, 97.60 percent, 97.74 percent, and 91.95 percent, according to bean class.RFE-SVM Radial has a 91.18 percent accuracy and a processing time of 6.55 minutes. BoxCox outperforms conventional techniques in terms of prediction accuracy while requiring less training time.            Keywords: Bean, PCA, BoxCox, SVM, RFE  Abstrak: Klasifikasi Multikelas menggunakan SVM telah banyak digunakan. Pada penelitian ini akan diuji fitur ekstraksi Principal Component Analysis, Box Cox Transformation dan fitur eliminisi Recursive Feature Elimination untuk mendapatkan optimasi SVM. Dataset berasal dari data multikelas kacang kering UCI repository dengan jumlah 13.611 baris dan 17 variabel. Kelas kacang kering yakni :  Barbunya, Bombay, Cal, Dermas, Horoz, Seker dan Sira. Dataset diuji menggunakan kernel SVM Linier dan SVM Radial Basis. Didapatkan hasil, bahwa kombinasi fitur ekstraksi : scale-center-BoxCox-SVM Radial memiliki akurasi terbaik yakni 93,16% dan waktu proses 6,10 menit. Klasifikasi berdasarkan kelas kacang berturut-turut 96,00%,100%, 96,71%, 95,16%, 97,60%, 97,74% dan 91,95%. RFE- SVM Radial hanya memberikan akurasi sebesar 91,18 % dengan waktu proses sebesar 6.55 menit. Penggunaan BoxCox dibandingkan dengan lainnya, memberikan hasil prediksi lebih baik dan namun tidak mempercepat waktu pelatihan. Kata kunci: BoxCox; Kacang; PCA; RFE; SVM
Co-Authors Indrawata Wardhana Indrawata Wardhana Novitasari Novitasari Ogie Indra Gunawan Vandri Ahmad Isnaini Vandri Ahmad Isnaini Vandri Ahmad Isnaini