.png)
E-Disasters Dengan Neural Network Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System dan Learning Vector Quantization Berbasis Internet of Things
Abstract
Penelitian ini membahas tentang pembangunan sebuah sistem cerdas yang mampu melakukan prediksi terjadinya bencana alam dengan melakukan analisa dari keadaan alam yang berhubungan dengan bencana alam melalui akusisi data sensor dengan mengembangkan konsep neural network berbasis mikrokontroler yang dikomputasikan kedalam aplikasi E-Disasters IoT yang nantinya dapat digunakan untuk melakukan pendeteksian kemungkinan bencana alam yang terjadi serta dapa melakukan pengiriman pesan informasi melalui komunikasi Internet.
Dalam membangun sistem E-Disasters IoT ini menggunakan penerapan metode penelitian berupa Reserch and Development yang mempunyai tujuan untuk dapat menghasilkan produk baru berbentuk sistem E-Disasters IoT berbasis Web dengan pemanfaatan teknologi Internet of Things serta teknik pengumpulan data mengumpulkan basis pengetahuan tentang gejala alam yang menimbulkan bencana alam.
Hasil dari penelitian yang akan dilaksanakan adalah terciptanya sebuah sistem E-Disasters IoT yang mengembangkan konsep keilmuan Arificial Intelegence, Internet of Things dan Mekatronika dengan menggunakan analisa pengoptimalan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan Linear Vector Quantization sehingga nantinya dapat menghasilkan kesimpulan dari hasil pendeteksian sensor dalam pengambilan keputusan untuk memberikan peringatan dini bencana alam yang lebih optimal dan akurat yang dapat digunakan oleh masyarakat luas.
Disamping itu pula, penelitian ini ditargetkan untuk dapat diseminarkan skala nasional yang nantinya akan diterbitkan ke dalam proseding selain itu juga diterbitkan dalam jurnal nasional terakreditasi dan tercatat dalam daftar Hak Kekayaan Intelektual sebagai penemuan baru dalam pengembangan keilmuan Arificial Intelegence berbasis Internet of Things.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Bahagia, D. Satria, And H. Ahmadian, “Perancangan Sistem Informasi Manajemen Data Korban Bencana Berbasis Mobile Android,” J. Manaj. Dan Akunt., Vol. 3, No. 2, Pp. 22–30, 2017.
S. Galih, M. Ihsan Fadhil, And A. Munandar, “Pada Media Sosial Berbasis Iot,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Multimed., Pp. 7–12, 2017.
M. Ahmed, M. Hassan, And M. Essa, “Artificial Intelligence Based Forecasting Of Wind Speed And Solar Radiation,” No. September, 2016.
M. D. Wuryandari And I. Afrianto, “Perbandingan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Learning Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah,” Komputa, Vol. 1, No. 1, Pp. 45–51, 2012.
M. P. T. Sulistyanto, K. Suharsono, And D. A. Nugraha, “Monitoring Dan Kendali Peralatan Elektronik Menggunakan Logika Fuzzy Melalui Website Dengan Protokol HTTP,” J. SMARTICS, Vol. 2, No. 2, Pp. 15–20, 2016.
M. H. Wahyudi Yudhana, Zulfi Arie Susilo, Mustain, “SISTEM CERDAS UNTUK KLASIFIKASI KEMAMPUAN KOGNITIF DENGAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM ( ANFIS ) BERBASIS WEB,” J-TIIES, Vol. 1, No. 1, Pp. 453–460, 2017.
I. E. Mulyana And R. Kharisman, “Perancangan Alat Peringatan Dini Bahaya Banjir Dengan Mikrokontroler Arduino Uno R3,” Creat. Inf. Technol. J., Vol. 1, No. 3, P. 171, 2018, Doi: 10.24076/Citec.2014v1i3.19.
R. Rendyansyah And K. J. Miraswan, “Sistem Navigasi Robot Hexapod Menggunakan Behavior Dan Learning Vector Quantization,” Elkha, Vol. 11, No. 1, P. 33, 2019, Doi: 10.26418/Elkha.V11i1.31147.
DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i2.3690
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2021 Jaka Prayudha, Azlan Azlan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan)
Program Studi Teknik Informatika - Universitas Islam Sumatera Utara
Website : http://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/index
Email : infotekjar@ft.uisu.ac.id
InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License