024 – 8318856​   sps@live.undip.ac.id
Program Studi DSI Undip Implementasikan Autofeeder untuk Budidaya Ikan Air Tawar

Program Studi DSI Undip Implementasikan Autofeeder untuk Budidaya Ikan Air Tawar

oleh | Jul 27, 2024 | Kegiatan, Riset Pengabdian

SEMARANG- Program Studi Doktor Sistem Informasi (DSI) Universitas Diponegoro (UNDIP) Semarang sukses melaksanakan kegiatan pengabdian masyarakat yang bertema Implementasi Autofeeder untuk Budidaya Ikan Air Tawar di Kawasan Hutan Dengan Tujuan Khusus (KHDTK) UNDIP pada Sabtu, 27 Juli 2024.
KHDTK UNDIP berlokasi di Desa Mluweh, Kaligawe, Susukan, Ungaran Timur, Semarang Regency dan dihadiri oleh berbagai pihak dari komunitas desa serta anggota tim pengabdian masyarakat.
Pihak KHDTK yang diwakili bapak Rizki Setiawan, S.H. sebagai supervisor Tata Usaha KHDTK UNDIP mengapresiasi dan mengucapkan terima kasih kepada Program Studi DSI atas acara implementasi autofeeder untuk budidaya ikan air tawar.
”Kami berharap kegiatan serupa dapat berlanjut untuk bidang pertanian yaitu penyiraman secara otomatis,” ungkap Rizki Setiawan, S.H.
Sekretaris Program Studi DSI UNDIP yang sekaligus ketua tim Prof. Dr. Ir. R. Rizal Isnanto., ST., MM., MT., IPU Asean Eng, dalam sambutannya mengatakan bahwa kegiatan pengabdian masyarakat ini merupakan salah satu kegiatan Tri Dharma perguruan tinggi selain pendidikan dan penelitian.
”Kami berharap Autofeeder dengan teknologi digital timer untuk budidaya ikan air tawar ini dapat bermanfaat bagi Masyarakat,” ungkap Prof. Dr. Ir. R. Rizal Isnanto.
“Manfaat dan penggunaan teknologi autofeeder dalam budidaya ikan adalah dapat meningkatkan efisiensi pemberian pakan dan hasil budidaya ikan di KHDTK Desa Mluweh,” tambahnya.
Kegiatan ini merupakan bagian dari komitmen Program Studi Doktor Sistem Informasi UNDIP untuk berkontribusi dalam pengembangan masyarakat lokal melalui penerapan teknologi terkini.
Program Studi Doktor Sistem Informasi Undip berharap kegiatan ini dapat memberikan dampak positif bagi masyarakat Desa Mluweh, Kaligawe, Susukan, Ungaran Timur, dan memperkuat hubungan antara akademisi dan masyarakat.
Kegiatan dilanjutkan dengan sesi praktek yang dipandu oleh salah satu mahasiswa DSI UNDIP Kurniawan Teguh Martono., ST., MT,
Para peserta diperkenalkan langsung dengan cara penggunaan autofeeder dilanjutkan dengan sesi diskusi tanya jawab. Acara ditutup dengan sesi foto bersama dan penyerahan perangkat autofeeder dari Program Studi DSI ke KHDTK UNDIP.

Matrikulasi Program STUDI Doktor SISTEM INFORMASI SPs UndipTahun Ajaran 2023 / 2024

Matrikulasi Program STUDI Doktor SISTEM INFORMASI SPs UndipTahun Ajaran 2023 / 2024

oleh | Agu 14, 2023 | Riset Pengabdian

Pelaksanaan matrikulasi bagi mahasiswa baru Program Studi Doktor Sistem Informasi Sekolah Pascasarjana Undip  terlaksana dengan baik dan lancar. Diawali dengan matrikulasi materi umum untuk seluruh bidang pada tanggal 14-15 dan 18  Agustus 2023 dan matikulasi per-bidang  pada tanggal 14 Agustus 2023.

Berikut pemateri matrikulasi Prodi DoktorSistem Informasi tahun ajaran 2023/2024:

.

Rancang Bangun Data Perception Layer dan Network Layer pada Sistem Big Data – Internet of Things

Rancang Bangun Data Perception Layer dan Network Layer pada Sistem Big Data – Internet of Things

oleh | Agu 2, 2022 | Riset Pengabdian

Rancang Bangun Data Perception Layer dan Network Layer pada Sistem
Big Data – Internet of Things

ABSTRACT

Kasus infeksi Covid-19 hingga saat ini belum dinyatakan reda. Tenaga kesehatan
hanya bisa melakukan beberapa perawatan untuk mencegah dan merawat komplikasi yang
ada pada pasien Covid-19. Penelitian ini mengusulkan internet of things dalam dunia
keperawatan untuk pemantauan kesehatan pasien berbasis Internet of Things (IoT).
Perangkat keras wireless sensor network untuk monitoring dan perawatan mandiri pasien
Covid-19 dikembangkan dengan model online melalui jaringan WIFI. Sensor saturasi
oksigen dan suhu badan pasien pada sistem ini dikembangkan dengan menggunakan model
optic. Model tersebut memiliki kelebihan non-invasif dan dimensi kecil. Ketelitian yang
dimiliki mampu memberikan informasi cukup untuk perangkat diagnose awal. Sistem basis
data dibangun menggunakan paket open source basisdata MySQL yang dapat menyimpan
data hingga ratusan juta data, dapat dilakukan buckup data secara periodik dan dilakukan di
web-service. Sistem yang dikembangkan dapat dilakukan merekam : hari, tanggal, jam,
nomor node dan identitas pasien. Dengan sistem basis data ini memungkinkan dilakukan:
data traccer, integrasi support system, sistem peringatan dini (early warning system).

Kata kunci : Covid-19, perawatan, internet of things, sensor, WIFI