Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika

Research Article SISTEM KUALITAS TIDUR BERBASIS IOT DENGAN AKURASI TERHADAP DETEKSI KEBISINGAN

ardius eben ezer simanjuntak ardius, Roswan Latuconsina, Ardiansyah Ramadhan — Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0700

Kualitas tidur yang buruk pada mahasiswa dapat menurunkan produktivitas pembelajaran serta memengaruhi kesehatan fisik dan mental. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring kualitas tidur berbasis teknologi untuk mahasiswa dengan mengintegrasikan sensor berupa (DS18B20) sebagai deteksi suhu, (MAX9814) sebagai deteksi suara, (BH1750) sebagai deteksi cahaya dan (PIR) sebagai deteksi gerakan. Pendekatan ini didasarkan terhadap metode evluasi kualitas tidur menggunakan Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), dimana penilaian kualitas tidur bedasarkan subjektif namun integrasi degan teknologi sensor pada (IoT) dalam monitoring objektif secara terbatas. Metode ini melibatkan dengan analisis pada survei kebutuhan bagi pengguna melalui respondensi terkait masalah tidur. Evaluasi solusi berupa eksisting seperti perangkat non-wearable dan aplikasi seluler, sebagai pedoman dalam pengembangan produk monitoring kualitas tidur. Sistem dirancang untuk memantau parameter tidur yaitu suhu, kebisingan, cahaya, dan gerakan melalui sensor yang terhubung ke mikrokontroler. Data diproses menggunakan rancangan algoritma pendekatan pembelajaran mesin untuk klasifikasi data akurasi sensor terhadap data aktual dalam korelasi akurasi data yang diperoleh dari hasil monitoring pada sensor. Pengujian fungsional pada website dilakukan dengan whitebox dan blackbox testing, serta menunjukkan perthitungan pada metode (PSQI) dalam hasil kualitas tidur bagi responden terhadap akurasi sistem mencapai 90%. Sistem ini diharapkan menjadi solusi komprehensif untuk meningkatkan kesadaran dan kualitas tidur mahasiswa melalui pendekatan teknologi yang terjangkau, akurat, dan mudah digunakan.

Research Article EVALUASI EFEKTIVITAS OTOMATISASI IRIGASI DENGAN SENSOR LINGKUNGAN PADA PERTANIAN BROKOLI

anggi amalia anggi, Faisal Candrasyah Hasibuan, Rifqi Muhammad Fikri — Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0700

Penelitian ini membahas pengembangan sistem monitoring dan kontrol irigasi otomatis berbasis Internet of Things (IoT) untuk budidaya tanaman brokoli. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terhubung dengan dua sensor kelembapan tanah, sensor pH tanah, dan sensor pH air, yang mengirimkan data secara real-time ke Firebase Realtime Database. Data divisualisasikan melalui aplikasi Android yang dilengkapi fitur dashboard, grafik monitoring harian dan mingguan, kontrol manual dan otomatis katup selenoid, pencatatan riwayat penyiraman, serta notifikasi otomatis. Pengujian lapangan dilakukan pada dua petak tanaman brokoli seluas ±20 m² dari total lahan petani ±2.500 m². Hasil pengujian pada lahan uji menunjukkan bahwa sistem mampu menjaga kelembapan tanah pada kisaran 60–70%, menurunkan potensi tanaman tidak tumbuh optimal dibanding metode penyiraman manual, serta membantu efisiensi penggunaan air pada area yang diuji. Pengujian white-box dan black-box memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai rancangan dan dapat diakses dengan baik oleh pengguna. Sistem ini berpotensi menjadi solusi pendukung bagi petani dalam memantau kondisi lahan brokoli dan mengoptimalkan proses penyiraman pada skala kecil yang dapat dikembangkan lebih lanjut untuk skala lahan yang lebih luas.

Research Article DESAIN TROLL GAME UNTUK STIMULASI PERUBAHAN BRAINWAVE PADA KEGIATAN OBSERVASI STIMULASI AUDIO ENHANCED ALPHA

Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0700

Gangguan kecemasan menjadi isu besar kesehatan mental global. Penelitian ini mengembangkan permainan berbasis web bernama Turtle Trouble yang dirancang untuk memicu transisi emosi dari kondisi nyaman menjadi tidak nyaman, serta memantau perubahan aktivitas gelombang otak menggunakan EEG Muse 2 secara real-time. Responden berusia 18–23 tahun memainkan permainan ini dalam lima level dengan tingkat kesulitan bertahap. Pemantauan dilakukan terhadap gelombang alpha (8–12 Hz), beta (12–30 Hz), dan gamma (>30 Hz). Hasil menunjukkan peningkatan kemunculan frekuensi tinggi seiring naiknya level permainan: 5 kali pada Level 1, 6,5 kali pada Level 2, dan 9,5 kali pada Level 3. Gelombang beta dan gamma mendominasi selama permainan, sedangkan gelombang alpha meningkat setelah pemberian stimulus audio Enhanced Alpha. Skor subjektif ketidaknyamanan rata-rata adalah 4,41 pada skala 1–5. Temuan ini menunjukkan bahwa Turtle Trouble dapat menjadi media efektif untuk penelitian neuropsikologi, serta memiliki potensi sebagai prototipe terapi ringan dan pelatihan pengendalian emosi.

Kata kunci— brainwave, EEG, enhanced alpha, Turtle Trouble, neurofeedback, game frustrasi.

Research Article PENDETEKSIAN PERUBAHAN SINYAL DINAMIS ECG PADA ARITMIA JANTUNG MENGGUNAKAN ANALISIS RÉNYI ENTROPI DAN XGBOOST

fadlilillah kusuma widi widi, Tito Waluyo Purboyo — Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0700

Deteksi aritmia jantung secara akurat dan cepat sangat penting untuk mencegah komplikasi kardiovaskular yang fatal. Penelitian ini mengusulkan metode deteksi berbasis kombinasi Discrete Wavelet Transform (DWT) multi-level, analisis Rényi Entropy, dan algoritma XGBoost. Dataset yang digunakan adalah MIT-BIH Arrhythmia Database dengan dua kanal utama, MLII dan V1. Tahapan penelitian mencakup filtering sinyal untuk peningkatan Signal-to-Noise Ratio (SNR), segmentasi beat presisi berbasis deteksi R-peak, pelabelan menggunakan anotasi MIT-BIH (.atr), serta ekstraksi fitur Rényi Entropy pada level DWT 1 hingga 4. Untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas antara beat normal dan aritmia, dilakukan undersampling moderat dengan rasio 2:1 pada data latih. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model XGBoost dengan balancing data mencapai akurasi 88,33% dan ROC AUC 0,9410, sedangkan tanpa balancing menghasilkan akurasi 88,61% dan ROC AUC 0,9365. Analisis SHAP mengungkap bahwa fitur entropy pada level DWT rendah memiliki kontribusi signifikan dalam klasifikasi. Peningkatan nilai SNR pasca-filtering menunjukkan keberhasilan tahap preprocessing dalam mengurangi noise dan mempertahankan morfologi PQRST. Metode yang diusulkan memberikan kinerja tinggi, sensitivitas yang baik terhadap kelas minoritas, dan potensi implementasi pada sistem pemantauan ECG waktu nyata.

Kata kunci: ECG, Aritmia, Rényi Entropy, Discrete Wavelet Transform, XGBoost, Signal-to-Noise Ratio

Research Article PERANCANGAN MEKANISME SUCTION PADA ROBOT PEMBERSIH KACA GEDUNG BERTINGKAT

Sebastian Edric Ardo, Sony Sumaryo, Basuki Rahmat — Thu, 12 Mar 2026 00:00:00 +0700

Pembersihan kaca pada gedung bertingkat menghadirkan tantangan keselamatan dan efisiensi yang signifikan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini merancang prototipe robot pembersih kaca dengan mekanisme adhesi berbasis thrust-suction menggunakan motor Electric Ducted Fan (EDF). Sistem ini memanfaatkan kombinasi gaya dorong dan tekanan negatif untuk mempertahankan posisi robot pada permukaan vertikal. Pengaturan daya adhesi dilakukan secara real-time menggunakan kontroler PID berbasis ESP32-WROOM-32 dan sensor arus PZEM-017 sebagai feedback utama. Mobilitas robot didukung oleh sistem roda rantai yang memungkinkan pergerakan pada permukaan kaca vertikal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai kestabilan adhesi yang berhasil menopang beban vertikal maksimum seberat 2700 gram. Sistem kontrol PID menunjukkan rise time rata-rata dibawah 4 detik namun menghasilkan overshoot yang signifikan hingga 17.34% pada setpoint arus tinggi (45 A), mengindikasikan adanya karakteristik non-linear. Secara efisiensi, sistem dengan kontrol PID terbukti beroperasi 5.7°C lebih dingin dibandingkan kontrol manual saat menahan beban maksimum, menunjukkan adanya peningkatan efisiensi termal sebesar 14.6%.