Teknologi berkembang dengan pesat pada era sekarang, dengan seiring perkembangan teknologi tersebut maka ada dampak yang ditimbulkan. Kontrol peralatan elektronik dapat dilakukan dengan aplikasi rumah pintar (smart home) pengendali peralatan elektronik rumah tangga berbasis web dan dapat di kontrol dengan jarak jauh. Aplikasi rumah pintar (smart home) ini dapat mempermudah pengguna dalam mengontrol peralatan elektronik rumah tangga seperti lampu, AC dan TV sehingga dapat mengurangi adanya pemborosan listrik ketika pengguna lupa untuk mematikan peralatan elektronik rumah tangga ketika keadaan diluar rumah atau dimanapun pengguna berada. Aplikasi ini menggunakan Raspberry Pi yang berfungsi sebagai server yang akan menghubungkn antara hardware dan software yang dikontrol melalui web sebagai interface yang digunakan pengguna untuk memasukan input dan menghasilkan output. Pembuatan web ini menggunakan sistem operasi Rasbian dimana software yang digunakan adalah PHP5. Fitur yang ada pada web ini adalah berupa 6 tombol, dimana 3 tombol berwarna biru sebagai aturan on dan 3 tombol berwarna merah sebagai aturan off.

Number of patients with Diabetes Mellitus increases from year to year. This is due to late diagnosis of disease and also because of an unhealthy lifestyle. The disease usually does not realize that the disease Diabetes Mellitus. In this study, made an enforcement system diseases Diabetes Mellitus with the Sugeno method. The variables supporting the diagnosis of the disease are used in the formation of a fuzzy set. Fuzzy set will be processed by the Sugeno method to produce a decision. Designed application has been tested with the involvement of medical records from physician diagnosis, the decision of the resulting application is the same as physician diagnosis listed in medical records. In general, web-based applications can be used as a tool in the diagnosis of Diabetes Mellitus.

No abstract

Epoch pada proses klasifikasi citra menggunakan algoritma deep learning convolutional neural network (CNN) merupakan proses yang mutlak dibutuhkan untuk mencapai akurasi paling optimal dan loss yang kecil. Penentuan epoch akan mempengaruhi bobot (weight) pada neural network serta berpengaruh pada kurva yang dihasilkan. Proses training dataset citra pada neural network akan melalui satu rangkaian perhitungan dari awal sampai akhir hingga akan dikembalikan lagi ke proses awal dengan sebutan sekali putaran atau 1 epoch. Proses pembelajaran dari dataset diperlukan beberapa kali update bobot sehingga akan kurang optimal jika epoch dilakukan hanya sekali putaran. Pada makalah ini akan dipaparkan klasifikasi citra daun tanaman padi yang menggunakan arsitektur CNN MobileNet dengan beberapa kali epoch untuk menghasilkan hasil yang paling optimal. Citra daun dibagi menjadi 4 kelas yakni healthy, brownspot, hispa dan leafblast. Setiap kelas di kelompokkan menjadi 2 kelompok yaitu data training dan data validasi dengan presentase data training 70% dan data testing30%. Sedangkan epoch yang ditentukan sebanyak 50, 100 dan 150 kali. Pada epoch 150 menghasilkan nilai akurasi tertinggi senilai 1,000 dan loss senilai 0,0037 yang artinya semakin besar nilai epoch akan menghasilkan akurasi terbaik pada klasifikasi citra daun padi menggunakan MobileNet.

Pakcoy adalah sejenis tanaman sayuran daun yang mirip dengan sawi. Daun tanaman ini memiliki manfaat yang dapat berguna untuk kesehatan mata, pencernaan, mengurangi kolesterol dan tanaman ini juga mengandung banyak mineral. Tingginya minat konsumen terhadap sayur pakcoy membuat para penyedia harus menyiapkannya dalam jumlah besar dan dengan kualitas yang baik, karena tenaga manusia yang kurang efektif dan efisien maka digantilah dengan sebuah alat yang dapat memilah kualitas sayur. Dalam pembuatan alat ini menggunakan sensor warna TCS230 dimana sensor warna ini sering digunakan pada aplikasi mikrokontroler untuk mendeteksi warna objek. Mikrokontroler adalah suatu sistem komputer yang dirancang untuk keperluan pengontrolan sistem. Mikrokontroler yang digunakan dalam pembuatan alat ini adalah produksi Atmel dengan generasi AVR (Alf and Vegard’s RISC processor). Mikrokontroler AVR AT-Mega32 merupakan salah satu mikrokontroler yang menerapkan sistem arsitektur Harvard. Dimana, arsitektur ini ditujukan untuk mengatasi masalah bottle neck pada arsitektur sebelumnya yaiut von Neumann architecture. Hasil pengujian dari alat menunjukkan bahwa semua modul input dan modul output yang digunakan mampu bekerja sesuai dengan rancangan menggunakan Mikrokontroler AT-Mega32. Alat dapat melakukan intruksi pembacaan warna dan keluaran berupa frekuensi sesuai prosedur yang diharapkan dengan benar. Pada pengujian pertama dengan warna daun hijau tua menghasilkan output tiga LED warna hijau yang berarti kondisi daun layak (segera digunakan). Pada pengujian kedua dengan warna daun hijau muda menghasilkan output semua LED warna hijau yang berarti kondisi daun layak (bisa disimpan). Dan pada pengujian ketiga dengan warna daun hijau keputihan, hanya menghasilkan output satu LED warna merah yang berarti kondisi daun tidak layak.