| dc.contributor.advisor | Miranda Castillo, Ralph | es_PE |
| dc.contributor.author | Ventura Flores, Litman Seyneldy | es_PE |
| dc.contributor.author | Huaman Coaquira, Libertad Kareen Karina | es_PE |
| dc.date.accessioned | 2026-02-13T13:16:01Z | |
| dc.date.available | 2026-02-13T13:16:01Z | |
| dc.date.issued | 2026-02 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14070/1489 | |
| dc.description.abstract | La presente investigación tuvo como objetivo principal determinar la mejora significativa en el monitoreo del ganado vacuno mediante la implementación de un sistema basado en una aplicación web y móvil con tecnología LoRa. El estudio se centró en evaluar dos dimensiones críticas: la precisión en la geolocalización y la eficiencia operacional del sistema en condiciones climáticas adversas.
La metodología empleada fue de tipo aplicada, con un diseño descriptivo-longitudinal simple desarrollado a lo largo de tres (03) meses para la evaluación técnica en circunstancias reales. La implementación se realizó en una hacienda ganadera ubicada en la Región de Madre de Dios, a 60 kilómetros de la ciudad de Puerto Maldonado. La población y muestra consistieron en el total de 5000 registros de datos obtenidos mediante los sensores de Internet de las Cosas (IoT) y la tecnología LoRa.
Los resultados confirmaron la efectividad del sistema, alcanzando una precisión de geolocalización del ganado con un margen de error promedio de ±4 metros. Adicionalmente, se verificó la respuesta positiva y la estabilidad operativa de las plataformas web y móvil bajo condiciones climáticas adversas. La fiabilidad del sistema fue validada mediante seis (06) pruebas de hipótesis. Se concluye que el sistema propuesto superó las expectativas de diseño y rendimiento, estableciendo un modelo eficiente y robusto para el monitoreo avanzado en entornos de difícil acceso. | es_PE |
| dc.format | application/pdf | es_PE |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
| dc.source | Repositorio Institucional - UNAMAD | es_PE |
| dc.source | Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios - UNAMAD | es_PE |
| dc.subject | IoT | es_PE |
| dc.subject | LoRa | es_PE |
| dc.subject | Web | es_PE |
| dc.subject | Movil | es_PE |
| dc.subject | Geolocalización | es_PE |
| dc.title | Aplicación web y móvil con tecnología Lora para el monitoreo de ganado vacuno- Puerto Maldonado - 2024 | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
| thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas e Informática | es_PE |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios. Facultad de Ingeniería | es_PE |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas e Informática | es_PE |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
| renati.author.dni | 71753154 | |
| renati.author.dni | 73047338 | |
| dc.publisher.country | PE | es_PE |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-3510-1421 | es_PE |
| renati.advisor.dni | 40941903 | |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_PE |
| renati.discipline | 612156 | es_PE |
| renati.juror | Isuiza Perez, Dany Dorian | es_PE |
| renati.juror | Alatrista Aguilar, Miguel Angel | es_PE |
| renati.juror | Alarcón Sucasaca, Aldo | es_PE |
| renati.juror | Mora Estrada, Osbel | es_PE |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/submittedVersion | es_PE |