Rancang Bangun Inkubator Penetasan Telur Bebek Berbasis Internet of Things (IoT)
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini berhasil merancang sebuah alat penetas telur bebek berbasis Internet of Things (IoT) yang efektif. Dengan menggunakan mikrokontroler NodeMCU ESP8266, sensor DHT11, dan aplikasi Blynk, alat ini mampu mengendalikan dan memantau suhu serta kelembapan secara otomatis dan real-time. Sistem ini mempermudah proses penetasan telur dengan meningkatkan efisiensi dan produktivitas dibandingkan metode konvensional, Kestabilan suhu pada alat penetas dijaga dengan menggunakan sensor DHT11 yang terhubung dengan NodeMCU ESP8266 untuk mengontrol lampu pijar sebagai sumber panas. Sistem ini memastikan bahwa suhu di dalam inkubator tetap berada dalam kisaran yang optimal untuk penetasan, yaitu relatif pada 36˚C Alat ini memungkinkan pemantauan secara real-time melalui aplikasi Blynk yang terhubung dengan internet. Pengguna dapat memantau kondisi suhu dan kelembapan serta mendeteksi gerakan telur dari jarak jauh menggunakan perangkat mobile, sehingga tidak perlu berada di dekat inkubator secara langsung.Data suhu dan kelembapan yang terdeteksi oleh sensor DHT11 divisualisasikan dalam aplikasi Blynk, yang menyediakan tampilan yang intuitif dan mudah dimengerti. Hal ini memudahkan pengguna dalam memantau kondisi inkubator dan membuat keputusan berdasarkan data yang tersedia secara cepat dan akurat.Alat ini juga memungkinkan untuk penghangatan anakan bebek atau day on duck (dod) ketika cuaca sedang sangat dingin
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.007 |
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".