SIMULASI KONTROL DAN MONITORING RUMAH PINTAR DENGAN TEKNOLOGI INTERNET OF THINGS
Bibliographic record
Abstract
Rumah merupakan bangunan yang ditempati dalam waktu tertentu. Namun terdapat beberapa kelalaian yang dapat terjadi di rumah misalkan pemakaian listri yang berlebihan karena lampu atau perangkat listrik lain, keadaan pintu, tabung gas yang bocor tidak terdeteksi, suhu dan kelembaban. Pemanfaatan teknologi internet of things dimaksudkan untuk menjadi pengontrol dan memonitor rumah untuk membantu pemilik rumah dalam menjaga rumah yang ditempati. Simulasi ini menerapkan teknologi internet of things dengan merancang prototype model rumah dari bahan kardus dimana menggunakan mikrokontroller NodeMCU ESP8266, penggunaan sensor DHT-11, MC-38, dan MQ-02 serta relay. Dari sisi aplikasi proses singkronisasi dan penyimpanan data menggunakan database cloud dengan Firebase yang memiliki fitur notifikasi dan real-time. Aplikasi android pada penelitian ini digunakan untuk kontrol dan monitoring. Hasil pengujian dalam penerapan konsep teknologi internet of things yang menguji sensor DHT-11, sensor dapat bekerja dalam membaca suhu dan kelembapan yang menyajikan peningkatan suhu dan penurunan kadar kelembapan. Pengujian dilakukan dalam rentang waktu 5 menit. Sensor MC-38 dapat mendeteksi pergerakan pintu dengan delay 1,8 detik. Sensor MQ -2 melakukan pendeteksian kebocoran gas yang berjarak 1cm dalam rentang 4 detik. Sementara itu, untuk relay diperlukan waktu rata-rata 2,5 detik sampai relay dapat menjalankan fungsinya. Kata Kunci: Smart home, Firebase, Internet of Things, MC-38, DHT-11
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".