Implementasi Basis Data Real-time untuk Sistem Monitoring dan Controlling Lingkungan Budidaya Maggot Sebagai Pengurai Sampah Organik Berbasis Machine Learning dan Internet Of Things
Abstract
Pertumbuhan maggot sebagai agen pengurai sampah organik sangat dipengaruhi oleh kondisi lingkungan seperti suhu dan kelembapan. Penelitian ini merancang sistem monitoring dan pengendalian berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan basis data real-time menggunakan Firebase Realtime Database. Sistem ini mencatat data suhu, kelembapan, serta hasil deteksi visual sampah melalui kamera dan machine learning, lalu menyimpannya secara otomatis ke dalam basis data. Seluruh data yang terkumpul diakses melalui aplikasi mobile, memungkinkan pengguna memantau dan mengontrol sistem dari jarak jauh. Firebase digunakan untuk mendukung sinkronisasi data secara dua arah antara perangkat dan aplikasi, serta memastikan keakuratan dan kontinuitas data selama proses berlangsung. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menyimpan dan mengelola data secara efisien serta meningkatkan efektivitas budidaya maggot dalam mengolah sampah organik.
Kata Kunci— Basis Data, Firebase, Internet of Things, Machine Learning, Mobile Application, Reat-time
References
J. C. F. Van, P. E. Tham, H. R. Lim, K. S. Khoo, J.-S. Chang, and P. L. Show, “Integration of Internet-of-Things as sustainable smart farming technology for the rearing of black soldier fly to mitigate food waste,” J Taiwan Inst Chem Eng, vol. 137, p. 104235, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.jtice.2022.104235.
D. Kurniawan, Pengenalan machine learning dengan python. Elex Media Komputindo, 2022..
M. Lukluk, “PENGGABUNGAN DATA AKADEMIK BERBASIS ENTITY RESOLUTION MENGGUNAKAN MARKOV LOGIC NETWORKS,” 2018.
N. Nurwanda, N. Suarna, and W. Prihartono, “Penerapan Nlp (Natural Language Processing) Dalam Analisis Sentimen Pengguna Telegram Di Playstore,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 2, pp. 1841–1846, 2024.
A. Fau and S. Artikel, “B E R B A K T I Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Pelatihan Pengenalan Dasar Framework Flutter dalam Pembangunan Aplikasi Mobile Informasi Artikel A B S T R A K,” 2024.
W. Andini, R. D. Masitoh, C. C. Harati, N. N. K. Sari, and V. H. Pranatawijaya, “IMPLEMENTASI SISTEM JUAL BELI KOPI BERBASIS MOBILE ANDROID DENGAN PENGGUNAAN API OPENAI UNTUK GENERATE DESKRIPSI PRODUK KOPI,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 4, pp. 7604–7607, 2024.M. Young, The Technical Writer’s Handbook. Mill Valley, CA: University Science, 1989.
R. Syaputra and Y. P. W. Ganda, Happy Flutter: Membuat Aplikasi Andorid dan iOS dengan Mudah menggunakan Flutter-UDACODING. Udacoding, 2019.D. P. Kingma and M. Welling, “Auto-encoding variational Bayes,” 2013, arXiv:1312.6114. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1312.6114
