IMPLEMENTASI METODE ISOLATION FOREST UNTUK MENDETEKSI PENYIMPANGAN SUHU DAN KELEMBAPAN PADA SISTEM MONITORING INKUBATOR TELUR BEBASIS INTERNET OF THINGS

Harahap, Yusuf Qardhawi (2026) IMPLEMENTASI METODE ISOLATION FOREST UNTUK MENDETEKSI PENYIMPANGAN SUHU DAN KELEMBAPAN PADA SISTEM MONITORING INKUBATOR TELUR BEBASIS INTERNET OF THINGS. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (3MB)
	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (85kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB 1.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (119kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III METODOLOGI) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (715kB) | Request a copy
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (684kB) | Request a copy
	Text (BAB V PENUTUP) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (96kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (114kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Keberhasilan proses penetasan telur dipengaruhi oleh kestabilan suhu dan kelembapan di dalam inkubator. Penyimpangan pada kedua parameter tersebut dapat mengganggu perkembangan embrio dan menurunkan tingkat keberhasilan penetasan. Meskipun sistem monitoring berbasis Internet of Things (IoT) telah banyak dikembangkan, sebagian besar penelitian masih berfokus pada pemantauan kondisi lingkungan secara real-time tanpa memanfaatkan data historis untuk mendeteksi penyimpangan secara otomatis. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring suhu dan kelembapan inkubator telur berbasis IoT yang terintegrasi dengan metode Isolation Forest untuk mendeteksi anomali pada data sensor. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor DHT22 sebagai perangkat akuisisi data, kemudian data dikirim ke platform ThingSpeak melalui jaringan Wi-Fi untuk penyimpanan dan pemantauan secara real-time. Selanjutnya, data divisualisasikan melalui dashboard berbasis Streamlit dan dianalisis menggunakan metode Isolation Forest untuk mengidentifikasi kondisi normal maupun anomali. Model dibangun menggunakan algoritma unsupervised machine learning dengan nilai contamination sebesar 5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan monitoring suhu dan kelembapan secara real-time, menampilkan data pada dashboard, serta mendeteksi anomali secara otomatis berdasarkan pola data historis. Dari sebanyak 905 data pengamatan, model berhasil mengidentifikasi 860 data normal (95,03%) dan 45 data anomali (4,97%). Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Isolation Forest mampu mendukung proses analisis data sensor secara otomatis sehingga dapat membantu pengguna mengidentifikasi penyimpangan kondisi inkubator lebih dini dibandingkan sistem monitoring konvensional yang hanya menampilkan data pengukuran. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem monitoring berbasis IoT yang dilengkapi kemampuan deteksi anomali pada berbagai aplikasi pemantauan lingkungan.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Internet of Things, Inkubator Telur, Isolation Forest, Deteksi Anomali, ESP32, DHT22, Streamlit
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Telecommunication Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	01 Oct 2026 04:14
Last Modified:	01 Oct 2026 04:14
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/27187

Actions (login required)

View Item