Design and Construction of Monitoring and Control System in Swallow House Based on IoT
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to design and build an Internet of Things (IoT) based monitoring and control system in a swiftlet building. Swiftlet nest farming is a rapidly growing industry in Indonesia, but still faces challenges in terms of monitoring and optimal environmental management for swiftlet productivity. The system developed integrates sensors to measure critical environmental parameters such as temperature. The research methodology includes hardware design using a microcontroller, sensors, and actuators connected to an IoT network. Software is developed to process sensor data, send it to blynk, and present information through a web interface that can be accessed remotely. This system is also equipped with an automatic control feature to keep environmental parameters within the optimal range. The results of the study show that the system is capable of real-time monitoring and providing notifications when an anomaly occurs. The automatic control feature successfully maintains temperature stability in the swiftlet building, where when the temperature read by the sensor is less than or equal to 25oC the lights will turn on and if the temperature is more than 29oC the lights will turn off. In conclusion, the implementation of this IoT-based monitoring and control system provides an effective solution to increase efficiency and productivity in swiftlet nest farming. This research opens up opportunities for further development in the application of IoT technology in the business sector, especially in swallow farming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».