Text

Estimasi Penjualan Sembako Menggunakan Teknik Data Mining

---

Akuakultur merupakan sektor yang berkembang pesat dan memiliki tantangan utama dalam pengelolaan limbah serta kualitas air, yang dapat berdampak pada kesehatan ikan dan keseimbangan ekosistem perairan. Pemanfaatan teknologi Internet of Things (IoT) memungkinkan pemantauan kondisi air secara real-time melalui sensor yang terhubung ke cloud untuk penyimpanan dan analisis data yang lebih fleksibel. Selain itu, teknologi cloud mendukung pengolahan data secara efisien guna meningkatkan akurasi dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring limbah akuakultur berbasis IoT dan cloud yang mampu mengukur parameter ketinggian air, kekeruhan air, dan suhu air. Data yang dikumpulkan dianalisis menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM), sebuah algoritma deep learning yang mampu memprediksi pola perubahan kualitas air berdasarkan data historis. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas dalam pengelolaan limbah akuakultur serta mendukung strategi pengendalian air yang lebih optimal.
Kata kunci: Internet of Things, Cloud Computing, Akuakultur, Monitoring Air, Long Short-Term Memory (LSTM).

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

Karya Ilmiah - Skripsi

No. Panggil

2512-00-47 DIC e

Penerbit

Medan : Universitas Potensi Utama., 2025

Deskripsi Fisik

xiv, 79 hlm.; 21,5 x 30 cm.

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

2112000090

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

2025

Subjek

Skripsi Informatika

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Dicky Darmawan

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar