Kembali
  1. Kelas Belajar Mandiri
  2. Kelas GRATIS
  3. Robotic: Studi Kasus Smart Home
Cover Course Robotic: Studi Kasus Smart Home
Menengah Gratis +20 Poin

BISA AI Academy

Robotic: Studi Kasus Smart Home

Tertarik Membangun Sistem Smart Home Berbasis IoT? Daftar Kelas Robotic: Studi Kasus Smart Home Hari Ini!

Kursus Robotic: Studi Kasus Smart Home dirancang untuk membantu Anda memahami konsep dasar hingga implementasi sistem rumah pintar (Smart Home) menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Melalui pembelajaran yang terstruktur, Anda akan mempelajari bagaimana sensor, aktuator, mikrokontroler, dan pemrograman saling terintegrasi untuk membangun sistem otomatis yang dapat dikendalikan secara efisien melalui jaringan.

Beberapa hal yang dapat Anda pelajari dari kursus ini adalah:

  • Memahami konsep dasar Smart Home dan penerapannya dalam kehidupan sehari-hari.
  • Mengenal berbagai jenis sensor yang digunakan untuk mendeteksi kondisi lingkungan pada sistem Smart Home.
  • Mempelajari fungsi dan cara kerja aktuator sebagai perangkat yang menjalankan perintah otomatis.
  • Mengenal mikrokontroler ESP32 beserta penggunaan modul LCD 1602 sebagai media tampilan informasi.
  • Merancang dan merangkai komponen Smart Home menjadi sebuah sistem yang terintegrasi.
  • Membuat program Smart Home menggunakan ESP32 Web Server untuk mengontrol perangkat melalui jaringan lokal.
  • Mengembangkan sistem Smart Home menggunakan Web Service sehingga perangkat dapat saling berkomunikasi dan diakses dengan lebih fleksibel.

Kursus ini sangat cocok bagi pelajar, mahasiswa, guru, hobiis elektronika, maupun masyarakat umum yang ingin mempelajari dasar-dasar robotika dan Internet of Things (IoT). Materi disampaikan secara bertahap dengan pendekatan yang praktis sehingga mudah dipahami, bahkan bagi peserta yang belum memiliki pengalaman dalam pemrograman maupun elektronika.

Setiap materi dilengkapi dengan latihan dan evaluasi untuk membantu Anda memahami konsep yang dipelajari serta mengasah kemampuan dalam membangun sistem Smart Home secara mandiri. Pada akhir pembelajaran, Anda akan mampu merancang, merakit, dan memprogram sebuah sistem Smart Home sederhana berbasis ESP32 yang dapat dikembangkan menjadi proyek IoT yang lebih kompleks.

Setelah menyelesaikan seluruh materi, tugas, dan proyek akhir, Anda akan memperoleh Sertifikat dari BISA AI Academy sebagai bukti kompetensi yang telah Anda capai. Daftar sekarang dan mulai perjalanan Anda mempelajari teknologi Smart Home serta Internet of Things untuk menghadapi perkembangan dunia industri digital dan otomatisasi masa depan.

Penyusun Materi BISA AI Academy

Detail Course

Tentang kelas ini

Ringkasan materi, target pembelajaran, dan aturan penilaian kelas.

Gambaran Umum

Silabus ini membahas penerapan teknologi Internet of Things (IoT) melalui studi kasus Smart Home menggunakan mikrokontroler ESP32. Materi yang dipelajari meliputi pengenalan sensor dan aktuator, penggunaan ESP32 dan LCD 1602, perancangan rangkaian perangkat Smart Home, hingga pemrograman berbasis ESP32 Web Server dan Web Service. Setelah mengikuti silabus ini, peserta diharapkan mampu memahami konsep dasar Smart Home serta mengembangkan sistem otomatis yang dapat dikendalikan melalui jaringan. 

Target Pembelajaran

  1. Peserta memahami konsep dasar Smart Home dan Internet of Things (IoT).
  2. Peserta mampu mengenali fungsi serta cara kerja berbagai sensor dan aktuator pada sistem Smart Home.
  3. Peserta mampu menggunakan mikrokontroler ESP32 dan LCD 1602 sebagai komponen utama dalam pengembangan Smart Home.
  4. Peserta mampu merancang dan merakit rangkaian Smart Home sesuai kebutuhan proyek.
  5. Peserta mampu membuat program Smart Home menggunakan ESP32 Web Server untuk mengendalikan perangkat melalui jaringan lokal.

Spesifikasi Hardware 

  1. Komputer atau laptop dengan sistem operasi Windows, macOS, atau Linux.
  2. Mikrokontroler ESP32.
  3. Kabel USB untuk menghubungkan ESP32 ke komputer.
  4. LCD 1602 beserta modul I2C (opsional sesuai kebutuhan proyek).
  5. Breadboard dan kabel jumper.
  6. Sensor sesuai materi pembelajaran, seperti sensor cahaya, sensor suhu dan kelembapan, atau sensor gerak.
  7. Aktuator sesuai kebutuhan, seperti LED, relay, buzzer, atau servo.
  8. Koneksi internet untuk mengunduh software dan library pendukung.
  9. Arduino IDE atau software lain yang mendukung pemrograman ESP32.

Kriteria Kelulusan 

Peserta diwajibkan untuk mengambil kuis dari setiap silabus yang ada di course. Tugas akhir dapat diakses jika peserta telah menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan nilai yang memenuhi kriteria ketuntasan (KKM) yaitu 70. Setelah peserta menyelesaikan kuis dan tugas akhir, maka peserta akan mendapatkan sertifikat.

Skema Penilaian

A. Kuis (80%)
Soal kuis di setiap silabus terdiri dari soal-soal pilihan ganda yang harus dijawab oleh peserta. Nilai kuis dapat diperoleh jika peserta dapat menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan sempurna. Nilai kuis setiap silabus akan diakumulasikan sebanyak 10 %.

B. Tugas akhir (20%)
Tugas akhir terdiri dari satu soal analisis yang diambil dari silabus. Nilai tugas akhir dapat diperoleh jika peserta berhasil menyelesaikan tugas akhir dengan baik.