Oksigen terlarut merupakan faktor kritis dalam budidaya pembenihan ikan dan menentukan tingkat keberhasilan dan kegagalan dalam proses meningkatkan kualitas serta kuantitas pembenihan ikan. Kadar oksigen terlarut yang rendah menyebabkan proses penguraian, reproduksi, dan pertumbuhan di dalam kolam tidak berjalan dengan baik sehingga menyebabkan kematian pada ikan. Pada penilitian ini penulis membuat sistem yang dapat mengatur kadar oksigen terlarut dalam air dengan memanfaatkan sensor Dissolved Oxygen Meter AZ-8403. Presentase kadar oksigen dikendalikan dengan Fuzzy Logic yang diimplementasikan di dalam mikrokontroler Teensy board. Ketika level oksigen di bawah nilai setting point maka aerator diaktifkan untuk menghasilkan kadar oksigen terlarut di dalam air. Hasil pengujian yang dilakukan pada akuarium yang berisi ikan di dalamnya didapatkan nilai kesalahan untuk pembacaan sensor oksigen terlarut sebesar 0.075%. Dari data yang diperoleh menunjukkan bahwa respon sistem membutuhkan waktu 1 menit untuk mencapai nilai setting point.

Rendahnya pemahaman dan pengetahuan masyarakat terhadap bank syariah, terutama yang disebabkan dominasi bank konvensional, sebuah fenomena bahwa budaya dan persepsi masyarakat mempengaruhi keputusan menabung. Adapun yang menjadi tujuan dalam penelitian ini adalah: (1) untuk mengetahui sejauh manakah pengaruh budaya terhadap keputusan menabung; (2) untuk mengetahui sejauh manakah pengaruh persepsi masyarakat terhadap keputusan menabung; (3) untuk mengetahui sejauh manakah pengaruh budaya dan persepsi masyarakat secara bersama-sama terhadap keputusan menabung.Jenis penelitian adalah penelitian kuantitatif. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah penelitian survey yang termasuk kategori explanatory research yaitu penelitian yang bertujuan untuk menganalisis hubungan-hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya. Data primer diperoleh dari penyebaran kuesioner. Populasi dalam penelitian ini sebanyak 150 orang dan sampel sebanyak 44 orang yang diambil dengan menggunakan rumus slovin.Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara budaya dan persepsi masyarakat terhadap keputusan menabung di Bank Nagari Cabang Pembantu Syariah Simpang Empat. Budaya tidak berpengaruh signifikan terhadap keputusan menabung. Persepsi masyarakat berpengaruh signifikan terhadap keputusan menabung.Sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel budaya dan persepsi masyarakat secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap keputusan menabung dan hipotesis penelitianya teruji. Key Word : Budaya, Persepsi Masyarakat, Keputusan Menabung.

No abstract

Lahan gambut merupakan bagian dari ekosistem yang banyak mengandung bahan organik yang tidak mudah terurai. Seringnya terjadi kebakaran lahan gambut membuat Indonesia kerap menderita kabut asap, sehingga diperlukan suatu sistem yang dapat mendeteksi potensi terjadinya kebakaran lahan gambut. Telah banyak penelitian tentang hal penanganan masalah tersebut, namun penelitian yang ditawarkan biasanya berupa pendeteksi paska kebakaran lahan gambut. Selain itu banyak teknologi yang ditawarkan mempunyai harga produksi yang mahal dan penggunaan daya yang tinggi. Sistem yang dirancang pada penelitian ini adalah penerapan Wireless Sensor Network menggunakan topologi tree pada pendeteksi dini potensi kebakaran lahan gambut yang diintegrasikan dengan Internet of Things. Menggunakan Arduino sebagai prosesor dari sensor node yang dibuat dan menggunakan Banana Pi sebagai server dari keseluruhan sitem. Sistem ini mengutamakan penanganan sebelum terjadinya kebakaran dengan membaca suhu lingkungan setiap node. Hasil dari sistem keseluruhan dapat dilihat pada tampilan halaman web yang dapat menampilkan informasi suhu permukaan lahan gambut. Jarak optimum peletakan antar node adalah 100m dan kesuksesan membaca GPS mencapai 80%.

Riset dan pengembangan studi Unmanned Aerial Vehicle (UAV) atau pesawat tanpa awak tengah berkembang pesat. Banyak perusahaan besar memfokuskan dalam kegiatan ini, mulai dari aplikasi untuk pengantaran barang, teknologi bertani, hingga untuk penanganan bencana alam. UAV menggunakan sistem Navigasi Global Positioning System (GPS) untuk memandu menuju lokasi tujuan. Navigasi dengan GPS mempunyai kelemahan yaitu rawan terhadap error hingga mencapai puluhan meter. Sehingga dapat menyebabkan masalah pada saat mendarat di lokasi tujuan. Maka dari itu, dirancanglah sistem pemandu pendaratan pada UAV dalam hal ini balon udara untuk membantu navigasi GPS dalam meningkatkan keakuratan pendaratan. Dengan bantuan pengolahan citra, sistem akan membantu mengenali pola dari landasan dengan metode Hu Moments contour matching yang tidak berubah secara skala, rotasi, dan translasi. Dari hasil percobaan sistem dengan metode Hu Moments contour matching, didapatkan tingkat keakurasian sebesar 94% pada perubahan skala secara ketinggian, 94% pada perubahan rotasi.

Abstrak-Indonesia merupakan salah satu negara agraris yang memproduksi hasil pertanian. Namun, Indonesia masih mengimpor beras dari negara lain dikarenakan penurunan hasil panen. Salah satu faktor menurunnya produksi beras Indonesia adalah akibat serangan hama burung. Ekosistem sawah mengandung berbagai macam spesies burung, baik hama maupun non-hama. Burung non-hama menolong petani melawan hama serangga. Petani menggunakan metode tradisional untuk mengusir hama burung. Pada penelitian ini telah dirancang perangkat lunak untuk mengenali jenis burung berdasarkan kicauannya. Voice Activity Detection (VAD) digunakan untuk mendeteksi adanya kicau burung. Metode ekstraksi ciri suara dari kicau burung menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) dan Fast Fourier Transform (FFT). Jaringan Syaraf Tiruan digunakan untuk mengenali pola hasil ekstraksi. Selanjutnya, audiosonic bird repeller digunakan sebagai metode pengusiran hama burung. Hasil identifikasi offline dengan menggunakan MFCC didapatkan tingkat keberhasilan mencapai 90% untuk variasi kicauan dan jenis burung, sedangkan dengan FFT mencapai 68%. Hasil identifikasi online untuk spesimen burung bondol didapatkan tingkat keberhasilan 70% dengan menggunakan MFCC, dan 30% dengan FFT. Selain itu, suara tembakan merupakan suara yang paling baik digunakan untuk mengusir hama burung. Tingkat keberhasilan pengenalan suara burung menggunakan ekstraksi ciri MFCC lebih tinggi jika dibandingkan dengan ekstraksi ciri dengan menggunakan FFT. Kata Kunci : Hama Burung, Voice Activity Detection, Fast Fourier Trasnform, dan Mel Frequency Cepstrum Coefficient.Abstract-Indonesia is one of the agricultural country that produces crops. Nevertheless, Indonesia still imports rice from other countries because of crop decreasement. One of its factors is caused by bird pests. In the ricefields ecosystem, the variety of bird species can be classified as a pest and as a non-pest. Nonpest birds usually help farmer against insects. Farmers are using traditional methods to repel bird pests. In this research, a software to recognize species of birds has been designed. The system is based on birdchirp types. A mono-microphone is used to capture the sound. Voice Activity Detection (VAD) method is used for birdchirp detection. Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) and Fast Fourier Transform (FFT) are used to extract birdchirp feature. Artificial Neural Network is utilized to recognize the pattern of birdchirp feature. Furthermore, audiosonic bird repeller is used to repel bird pests. In the offline mode testing, success level using MFCC feature extraction is up to 90% for birdchirp variation, while up to 68% using FFT. In the online mode, the average success level using MFCC feature extraction is 70% for finch birds, while 30% using FFT. In addition, a gunshot is a best sound to repel bird pests. The success rate of bird voice recognitions using MFCC feature extraction is higher than that using FFT.

A-110Abstrak-Air conditioner (AC) merupakan suatu perangkat yang paling banyak digunakan sebagai pendingin ruangan. Walaupun AC saat ini sudah menggunakan teknologi hemat energi, namun apabila tidak digunakan dengan baik maka penggunaan AC hanya menjadi suatu pemborosan listrik saja. Untuk mengurangi pemborosan listrik pada AC, maka pengaturan suhu harus disesuaikan dengan kondisi ruangan. Beberapa faktor yang mempengaruhi kondisi ruangan antara lain adalah jumlah orang serta tingkat aktivitas dalam ruangan. Sebagai upaya penghematan konsumsi listrik pada AC, maka dalam penelitian ini dilakukan rancang bangun suatu sistem identifikasi jumlah orang dan tingkat aktivitas. Pada sistem ini digunakan kamera USB sebagai perangkat pengambil citra. Pada pengolahan citra menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) sebagai penghitung jumlah orang, sedangkan metode background subtraction digunakan sebagai penghitung tingkat aktivitas. Sistem ini diimplementasikan ke dalam Raspberry Pi 3 sebagai mikrokontroler. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi orang dari jarak 3 m sampai 9 m dan membedakan 2 orang dengan jarak antara 30 cm sampai 150 cm. Sistem juga dapat membedakan tingkat aktivitas sedikit, sedang dan tinggi. Kata Kunci-Background Subtraction; Histogram of Oriented Gradient; Jumlah orang; Tingkat aktivitas.

Indonesia merupakan salah satu negara agraris yang memproduksi hasil pertanian. Namun, Indonesia masih mengimpor beras dari negara lain dikarenakan penurunan hasil panen. Salah satu faktor menurunnya produksi beras Indonesia adalah akibat serangan hama burung. Ekosistem sawah mengandung berbagai macam spesies burung, baik hama maupun non-hama. Burung non-hama menolong petani melawan hama serangga. Petani menggunakan metode tradisional untuk mengusir hama burung. Pada penelitian ini telah dirancang perangkat lunak untuk mengenali jenis burung berdasarkan kicauannya. Voice Activity Detection (VAD) digunakan untuk mendeteksi adanya kicau burung. Metode ekstraksi ciri suara dari kicau burung menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) dan Fast Fourier Transform (FFT). Jaringan Syaraf Tiruan digunakan untuk mengenali pola hasil ekstraksi. Selanjutnya, audiosonic bird repeller digunakan sebagai metode pengusiran hama burung. Hasil identifikasi offline dengan menggunakan MFCC didapatkan tingkat keberhasilan mencapai 90% untuk variasi kicauan dan jenis burung, sedangkan dengan FFT mencapai 68%. Hasil identifikasi online untuk spesimen burung bondol didapatkan tingkat keberhasilan 70% dengan menggunakan MFCC, dan 30% dengan FFT. Selain itu, suara tembakan merupakan suara yang paling baik digunakan untuk mengusir hama burung. Tingkat keberhasilan pengenalan suara burung menggunakan ekstraksi ciri MFCC lebih tinggi jika dibandingkan dengan ekstraksi ciri dengan menggunakan FFT.