Wireless network technology that is used today is developing rapidly because of the increasing need for location information of an object with high accuracy. Global Positioning System (GPS) is a technology to estimate the current location. Unfortunately, GPS has a disadvantage of low accuracy of 10 meters when used indoors. Therefore, it began to be developed with the concept of an indoor positioning system. This is a technology used to estimate the location of objects in a building by utilizing WSN (Wireless Sensor Network). The purpose of this study is to estimate the location of the unknown nodes in the lecturer room as an object and obtain the accuracy of the system being tested. The positioning process is based on the received signal strength (RSSI) on the unknown node using the ZigBee module. The trilateration method is used to estimate unknown node located at the observation area based on the signal strength received at the time of testing. The result shows that the path loss coefficient value at the observation area is 0.9836 and the Mean Square Error of the test is 1.251 meters, which indicates that the system can be a solution to the indoor GPS problem.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan hasil belajar mahasiswa antara mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran self directed learning dengan mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran konvensional. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen yang bertujuan untuk mencari pengaruh perlakuan tertentu terhadap yang lain dalam kondisi yang terkontrol. Hasil penelitian diuji menggunakan uji hipotesis untuk mengetahui adanya perbedaan hasil belajar mahasiswa antara mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran self directed learning dengan mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran konvensional. Selain itu juga digunakan analisis statistik deskriptif untuk melihat perubahan sebelum dan sesudah perlakuan. Dari hasil penelitian menggunakan uji hipotesis dan analisis statistik deskriptif menunjukkan bahwa terdapat perbedaan hasil belajar mahasiswa yang menggunakan model pembelajaran self directed learning. Model pembelajaran self directed learning dapat meningkatkan kemandirian belajar mahasiswa sehingga terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara kelompok mahasiswa yang belajar menggunakan model pembelajaran self directed learning dan kelompok mahasiswa yang belajar dengan pembelajaran konvensional. Kata kunci: self directed learning ABSTRACT This study aims to determine differences in student learning outcomes between students using self directed learning method and students using conventional method. This research is an experimental research to find the effect of certain treatment on others in controlled condition. Hypothesis testing is used to analyze the result of the research and to know the difference of student learning result. Descriptive statistical analysis is used to determine changes before and after treatment. From the results of the study showed that there are differences in student learning outcomes using self directed learning method. The self directed learning model can improve students' self-reliance so that there is a significant difference between the groups of students using self directed learning method and students using conventional method. Keywords: self directed learning
ABSTRAKAspek utama yang membedakan sensor satu dengan yang lainnya adalah tingkat akurasinya. Pada penelitian ini, dibuat sistem untuk menurunkan tingkat deviasi untuk meminimalisir kesalahan hasil pengukuran pada sensor berbiaya murah. Sensor yang digunakan adalah sensor tekanan udara BMP180. Sensor tersebut digunakan untuk mengukur kedalaman berdasarkan tekanan udara dalam air. Moving Average Filter (MAF) digunakan untuk membuang pencilan data, sehingga didapatkan data yang lebih relevan yang kemudian digunakan untuk melakukan curve fitting. Kemudian dilakukan analisis regresi linear untuk menghasilkan persamaan yang berfungsi sebagai pengoreksi data terekam dari sensor tersebut. Pengujian sistem dilakukan melalui beberapa skenario lalu diambil persamaan yang menghasilkan nilai Mean Square Error (MSE) yang paling kecil. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh kesimpulan bahwa MAF mampu meningkatkan akurasi data hingga mencapai 99.12%.Kata kunci: sensor BMP180, koreksi kesalahan, regresi linear, moving average filter, mean square error ABSTRACTThe main aspect that distinguishes sensors from one another is the level of accuracy. In this study, a system was developed to reduce the level of deviation to minimize the measurement error on low-cost sensors. The sensor used is the air pressure sensor, BMP180. Then this sensor is used to measure water depth based on air pressure in water. The Moving Average Filter (MAF) method is used to get rid of outliers of data, to obtain more relevant data for curve fitting. Then a linear regression analysis is performed to produce a function as a correction of recorded data from the sensor. System testing is carried out through a number of scenarios and then the equation is chosen with the smallest Mean Square Error (MSE). Based on this research, MAF increases data accuracy up to 99.12%.Keywords: sensor BMP180, error correction, linear regression, moving average filter, mean square error
Dalam budidaya ikan lele ada beberapa faktor yang harus diperhatikan seperti suhu air dan kadar pH. Pengecekan kondisi air biasanya dilakukan secara tradisional secara rutin dengan memperhatikan warna air dan bau, tetapi pada metode tersebut masih terdapat kekurangan untuk akurasi dan efisien waktu. Perkembangan teknologi sekarang juga sudah semakin meningkat, salah satunya yaitu teknologi Internet of Things (IoT) yang sudah banyak diimplementasikan dikehidupan sehari-hari. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan merancang sebuah alat yang berfungsi untuk memantau dan mengontrol kualitas suhu dan pH air kolam ikan lele. Sistem ini menggunakan sebuah alat monitoring, aplikasi android dan database menggunakan Google Firebase. Beberapa fitur yang dapat digunakan dalam penelitian ini adalah sensor pendeteksi suhu, sensor pendeteksi pH, pengontrolan heater dan pompa air. Akurasi sensor DS18B20 pada air es sebesar 99,36%, pada air kran sebesar 97,29% dan pada air panas sebesar 97,29%. Lalu akurasi pada sensor pH larutan buffer 4,00 sebesar 95,50% dan larutan buffer 6,86 sebesar 96,50%. Selain fitur sensor suhu dan sensor pH terdapat pompa air dan heater yang berfungsi untuk mengontrol kondisi air secara otomatis apabila nilai kondisi air melewati batas wajar bagi pertumbuhan lele tersebut, air dapat dikuras dan diganti air secara otomatis apabila kondisi air melewati batas wajar, dan heater akan menyala secara otomatis jika kondisi air melewati batas wajar bagi pertumbuhan lele. Tingkat keberhasilan yang didapatkan pada pengujian keseluruhan ini yaitu mendapatkan waktu yang cukup baik untuk kembali normal dengan kondisi lele yang cukup baik, karena pada kolam yang memiliki ukuran 60cm x 42cm x 34cm membutuhkan waktu tidak lebih dari 1 jam untuk kembali normal dan Firebase sebesar 100%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.