SISTEM PREDIKSI DAN MONITORING SUHU DAN PH PADA TAMBAK UDANG BERBASIS Long Short Term Memory (LSTM)

OLONGNE, ABDUL HASAN AL BANNA ANWAR (2023) SISTEM PREDIKSI DAN MONITORING SUHU DAN PH PADA TAMBAK UDANG BERBASIS Long Short Term Memory (LSTM). Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Malang.

[thumbnail of Pendahuluan.pdf]
Preview
Text
Pendahuluan.pdf

Download (892kB) | Preview
[thumbnail of BAB I.pdf]
Preview
Text
BAB I.pdf

Download (67kB) | Preview
[thumbnail of BAB II.pdf]
Preview
Text
BAB II.pdf

Download (203kB) | Preview
[thumbnail of BAB III.pdf]
Preview
Text
BAB III.pdf

Download (690kB) | Preview
[thumbnail of BAB IV.pdf] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (466kB) | Request a copy
[thumbnail of BAB V.pdf] Text
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (141kB) | Request a copy
[thumbnail of Lampiran.pdf] Text
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Download (379kB) | Request a copy
[thumbnail of Poster Hasan Al Banna.pdf]
Preview
Text
Poster Hasan Al Banna.pdf

Download (9MB) | Preview

Abstract

Memprediksi dan memonitoring suatu keadaan kolam udang adalah hal yang penting dilakukan oleh para peternak udang. Mengetahui keadaan yang akan datang dapat mempersiapkan tindakan apa saja yang perlu dilakukan agar mencegah terjadinya perubahan suhu dan pH pada tambak udang, peternak udang dapat meminimalisir terjadinya kegagalan panen jika ini diterapkan dalam cara budidaya mereka. Lokasi pembudidaya udang saat ini sudah hampir tersebar di seluruh Indonesia dan membuat pasar udang yang cukup besar sehingga menjdai salah satu dari 5 produsen udang terbesar di dunia. Dalam budidaya udang dirancang Sistem monitoring suhu dan pH air tambak yang diintegrasikan dengan platform Blynk. Sistem tersebut menampilkan grafik hasil monitoring suhu dan pH air tambak udang menggunakan metode LSTM. Penelitian lainnya oleh Megawati, et al, membuat sistem monitoring suhu dan pH air Akuaponik yang diintegrasikan dengan Firebase Database. Data monitoring akan di unggah ke Firebase yang kemudian diakses oleh aplikasi android yang dirancang menggunakan MIT App Inventor.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Student ID: 201810130311139
Keywords: Iot, Cloud Computing, LSTM, Budidaya Udang
Subjects: Q Science > QL Zoology
T Technology > T Technology (General)
T Technology > TP Chemical technology
T Technology > TT Handicrafts Arts and crafts
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Electrical Engineering (20201)
Depositing User: 201810130311139 abdulhasanalbannaanwarolongne
Date Deposited: 24 Oct 2023 04:15
Last Modified: 24 Oct 2023 04:27
URI: https://eprints.umm.ac.id/id/eprint/304

Actions (login required)

View Item
View Item