Design Design the temperature and humidity classification of the workspace by using a decision tree model.
Isi Artikel Utama
Abstrak
Rancang bangun alat klasifikasi suhu dan kelembaban ruang kerja dengan menggunakan model decision tree. Berdasarkan tabel standar tata cara perencanaan teknis konservasi energi pada bangunan gedung, suhu nyaman optimal ada pada kisaran 22,8oC – 25,8 oC dengan ambang atas 28 oC dan kelembaban 70%. Dengan memanfaatkan decision tree classifier, suhu dan kelembaban ruangan yang dideteksi oleh sensor DHT11 diklasifikasikan berdasarkan model yang telah dibuat dengan menggunakan Raspberry Pi 3 dan node red. Penelitian ini dilaksanakan di laboratorium komputer Politeknik Industri ATMI yang juga digunakan sebagai laboratorium riset terapan yang bekerjasama dengan industri dalam bidang pengembangan perangkat lunak otomasi. Penelitian ini berhasil membuat alat klasifikasi suhu dan kelembaban ruang kerja dengan menggunakan model decision tree yang menghasilkan status dingin, sejuk nyaman, nyaman optimal, hangat nyaman dan panas dengan tingkat prediksi model 0,983.
Rincian Artikel
Bagian

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Cara Mengutip
Referensi
Talarosa, Basaria, Menciptakan kenyamanan termal dalam bangunan, Jurnal Sistem Teknik Industri Volume 6 No. 3 Juli 2005, hal. 148 – 158. Tersedia : https://www.researchgate.net/profile/Basaria_Talarosha/publication/42362832_Menciptakan_Kenyamanan_Thermal_Dalam_Bangunan/links/54e293e00cf2edaea09319da/Menciptakan-Kenyamanan-Thermal-Dalam-Bangunan.pdf
(2020) Decission Trees. [Online]. Tersedia : https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html
Andi Setiawan , Denis, Sistem Klasifikasi Jenis Karat Menggunakan Metode Decission Tree Berbasis Raspberry Pi, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 3, Februari 2019, hal. 2114~2120. Tersedia : http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4479/2142
Hamidah, Mimi, Implementasi Decision Tree pada Penentuan Kondisi Ruang Berasap Menggunakan Multi-Sensor Berbasis Arduino Uno, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN: 2548-964X Vol. 3, No. 4, April 2019, hal 3845-3854. Tersedia : http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/download/5049/2385/
Pratama, Septian Angga, Realisasi Alat Ukur Suhu Dan Kelembapan Berbasis Raspberry Pi, JURNAL TEKNOLOGI TERPADU Vol.7 No.1 April 2019, hal. 62-65. Tersedia : https://jurnal.poltekba.ac.id/index.php/jtt/article/download/636/pdf
Tahir, Frenki, Monitor Kualitas Udara Berbasis Web Menggunakan Raspberry Pi dan Modul Wemos D1, JURNAL TEKNIK Vol.18, No. 1 Juni 2020 hal 35-44. Tersedia : https://jt.ft.ung.ac.id/index.php/jt/article/view/57/41
(2020) Node Red website. [Online]. Tersedia : https://nodered.org/
Mulyono, Sri, Penggunaan Node-RED pada Sistem Monitoring dan Kontrol Green House berbasis Protokol MQTT, Jurnal Transistor Elektro dan Informatika (TRANSISTOR EI) Vol. 3, No. 1, Mei 2018, hal. 31-44. Tersedia : http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/EI/article/view/3055/2217
Mulyono, Sri, Sistem IoT Terintegrasi Menggunakan Flow Based Programming dengan Protokol MQTT dan Time Series DB, Jurnal Transistor ElektrodanInformatika(TRANSISTOR EI) Vol. 3, No. 1, Mei 2018, hal. 9-20. Tersedia : http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/EI/article/view/3070/2195
Hayyu Wiguna, Esa, Rancang Bangun Sistem Monitoring Ketinggian Air Dan Kelembaban Tanah Pada Penyiram Tanaman Otomatis Dengan Hmi (Human Machine Interface) Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Software Node-Red, Gema Teknologi Vol 19 No. 3, April 2017, hal. 1-6. Tersedia : https://ejournal.undip.ac.id/index.php/gema_teknologi/article/download/21878/14612
(2020) Node Red Contrib DHT sensor. [Online]. Tersedia : https://flows.nodered.org/node/node-red-contrib-dht-sensor
(2020) Node Red Contrib Machine Learning. [Online]. Tersedia : https://flows.nodered.org/node/node-red-contrib-machine-learning