ThesisOpen AccessMetadata saja
•
RANCANG BANGUN ALAT PEMBERI PAKAN IKAN OTOMATIS
Nama Mahasiswa : Marisal
NPM : 15.301020.033
Dosen Pembimbing : Mulyadi, S.T., M.T.
ABSTRAK
Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), jumlah rumah tangga Perikanan budidaya menurut Kabupaten/Kota dan jenis budidaya diprovinsi Kalimantan Utara, berjumlah 10.282 rumah tangga. Hal tersebut diambil dari komoditas budidaya laut, tambak, kolam keramba dan sawah. Dari data tersebut, ikan menjadi solusi yang baik di bidang bisnis budidaya. Hanya saja masalah yang sering dialami pembudidaya ikan ialah ikan yang sakit bahkan mati yang disebabkan oleh pemberian pakan yang kurang efisien. Kegiatan pemberian pakan ikan terkadang mengalami keterlambatan dan tidak sesuai dengan jadwal yang telah ditetapkan, sehingga dapat mempengaruhi pertumbuhan ikan dan membahayakan keadaan ikan.
Pada penelitian ini dirancang sistem pemberi pakan ikan yang bekerja secara otomatis, alat tersebut bekerja sesuai dengan jadwal pakan ikan dengan frekuensi pakan tiga kali sehari yaitu pagi, sore dan malam. Dari pakan otomatis ini sistem akan berhenti yang disebabkan oleh sensor accelerometer. Sensor accelerometer ADXL335 tersebut berfungsi untuk mengetahui apakah ikan masih lapar atau sudah kenyang dengan menggunakan tiga parameter yaitu sumbu x, y dan z, sumbu ini yang digunakan untuk menentukan nilai acuan dan nilai yang didapatkan untuk masing-masing sumbu x= 329, 330, 331, sumbu y=339, 340, 341 dan sumbu z= 349, 350, 351. Sedangkan untuk mengetahui jumlah pakan habis maka digunakan sensor load cell, keluaran dari load cell akan dikirim menuju smartphone dengan menggunakan aplikasi blynk dan akan ditampilkan pesan bahwa pakan hampir habis jika berat pakan yang terbaca 50 gram ke bawah. Sistem pemantau ini telah terhubung dengan modul NodeMCU ESP8266 sebagai IoT sehingga dapat dipantau dari jarak jauh. Untuk rata-rata total pengujian yang didapatkan yaitu 80 gram dengan kebutuhan 82.5 gram, maka untuk tingkat keberhasilan sistem ini yaitu 96,96%.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2026•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Keamanan rumah walet pada umumnya masih dilakukan melalui pemantauan secara manual sehingga kurang efisien dan membutuhkan waktu yang relatif lama. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan keterlambatan dalam mendeteksi objek yang dapat mengganggu keberadaan sarang burung walet. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem keamanan rumah walet berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor thermal MLX90614, mikrokontroler ESP32, dan metode Rule-Based System. Sistem dirancang untuk mendeteksi suhu objek secara non-kontak, mengklasifikasikan kondisi berdasarkan aturan suhu yang telah ditentukan, serta mengirimkan hasil deteksi dan notifikasi kepada pengguna melalui aplikasi Telegram. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah sistem deteksi otomatis rumah walet, yang meliputi tingkat ketepatan sistem dalam mendeteksi kondisi berdasarkan suhu dan kemampuan sistem dalam mengirimkan notifikasi secara real-time. Hipotesis penelitian ini adalah bahwa sistem mampu mendeteksi suhu ruangan dan objek manusia secara real-time menggunakan sensor thermal MLX90614. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses kalibrasi berhasil meningkatkan kesesuaian pembacaan sensor terhadap termometer referensi. Pada objek manusia, error setelah kalibrasi berada pada rentang 0,004°C–0,134°C atau 0,01%–0,37%, sedangkan pada objek ruangan berada pada rentang 0,002°C–0,201°C atau 0,007%–0,57%, dengan nilai koefisien determinasi sebesar R² = 0,9744. Metode Rule-Based System berhasil mengklasifikasikan kondisi berdasarkan rentang suhu yang telah ditentukan dan memungkinkan proses pengambilan keputusan dilakukan secara otomatis. Pengujian komunikasi IoT menunjukkan tingkat keberhasilan pengiriman notifikasi sebesar 100% dengan rata-rata latency sebesar 1.809,3 ms atau sekitar 1,81 detik. Dengan demikian, sistem yang dirancang mampu melakukan deteksi suhu, klasifikasi kondisi, dan pengiriman notifikasi secara terintegrasi sehingga dapat digunakan sebagai salah satu alternatif untuk meningkatkan pemantauan keamanan rumah walet berbasis IoT.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2026•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Tempat Penampungan Air (TPA) berpotensi menjadi habitat perindukan nyamuk apabila kondisi fisik air mendukung, khususnya suhu dan pH. Pemantauan TPA secara manual masih memiliki keterbatasan karena data yang diperoleh bersifat sesaat dan belum mampu menunjukkan perubahan kondisi air secara berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring TPA berbasis Internet of Things (IoT) sebagai upaya deteksi dini potensi perindukan nyamuk. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor suhu DS18B20 dan sensor pH-4502C. Data hasil pengukuran dikirimkan ke Realtime Database dan ditampilkan melalui aplikasi mobile berbasis Flutter. Aplikasi juga dilengkapi fitur pemantauan, status potensi, lokasi, serta penyimpanan riwayat hasil pengukuran ke Firestore melalui fitur scan. Hasil kalibrasi menunjukkan bahwa sensor suhu DS18B20 memperoleh rata-rata akurasi sebesar 98,73%, sedangkan sensor pH-4502C memperoleh rata-rata akurasi sebesar 95,61% pada larutan buffer pH 4,01, 94,17% pada larutan buffer pH 6,86, dan 97,69% pada larutan buffer pH 9,18. Pengujian konektivitas ESP32 ke Firebase menghasilkan rata-rata latency sebesar 433,06 ms dengan packet loss 0%, sedangkan pengiriman data dari aplikasi mobile ke Firestore menghasilkan rata-rata latency sebesar 250 ms dengan packet loss 0%. Hasil pengukuran terhadap 57 data menunjukkan bahwa sebanyak 47 data teridentifikasi berpotensi sebagai tempat perindukan nyamuk, sedangkan 10 data lainnya teridentifikasi tidak berpotensi. Seluruh hasil klasifikasi sistem berdasarkan aturan logika AND, yaitu suhu dan pH air harus secara bersamaan berada pada rentang yang telah ditentukan, menunjukkan kesesuaian dengan hasil pengamatan, sehingga diperoleh akurasi sebesar 100%. Berdasarkan hasil tersebut, sistem monitoring TPA yang dikembangkan mampu membaca parameter suhu dan pH air, mengirimkan data secara real-time, menampilkan informasi melalui aplikasi mobile, serta memberikan status potensi perindukan nyamuk berdasarkan parameter yang telah ditentukan.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2026•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Perpustakaan Universitas Borneo Tarakan masih menerapkan sistem pencatatan pengunjung melalui proses input data secara manual pada sistem yang tersedia, sehingga proses pencatatan membutuhkan waktu, berpotensi menimbulkan ketidaksesuaian data, dan pemantauan informasi kunjungan belum sepenuhnya tersaji secara otomatis dan langsung. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pencatatan pengunjung dengan integrasi smart gate berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan Rapid Application Development (RAD), yang meliputi tahap perencanaan kebutuhan, perancangan, konstruksi, dan implementasi sistem. Sistem yang dibangun memanfaatkan RFID sebagai media identifikasi pengunjung, mikrokontroler sebagai pusat kendali, motor stepper sebagai penggerak palang smart gate, Firebase Real-time Database sebagai media komunikasi IoT, serta sistem web berbasis Laravel dan Mysql untuk pengelolaan data dan pemantauan kunjungan. Pengujian sistem dilakukan melalui pengujian pembacaan RFID, pengujian smart gate, pengujian black box, pengujian IoT, serta pengujian akurasi dan waktu respons sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu membaca kartu RFID, memverifikasi UID, mencatat data masuk dan keluar, serta mengendalikan smart gate secara otomatis. Pengujian IoT pada jarak 1, 5, 10, dan 15 meter menghasilkan Packet loss sebesar 0%, sedangkan pengujian terhadap 25 UID dengan 45 proses pencatatan menghasilkan akurasi sebesar 100%. Rata-rata waktu respons sistem adalah 1.235,3 ms atau sekitar 1,23 detik. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dibangun mampu mendukung pencatatan pengunjung secara otomatis, akurat, terintegrasi, dan lebih mudah dipantau di Perpustakaan Universitas Borneo Tarakan.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2026•
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem verifikasi otomatis peminjaman buku berbasis Quick Response (QR) Code dengan integrasi Internet of Things (IoT) guna meningkatkan efisiensi dan akurasi layanan sirkulasi di UPT Perpustakaan Universitas Borneo Tarakan. Sistem dikembangkan menggunakan aplikasi mobile berbasis Flutter dan website admin berbasis Laravel dengan arsitektur sinkronisasi data real-time yang memanfaatkan FirebaseCloud Firestore dan MySQL. Metode pengembangan yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan pendekatan Waterfall. Pengujian fungsionalitas menggunakan Black-Box Testing menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 100% pada seluruh fitur yang diuji. Pengujian kebergunaan menggunakan instrumen Questionnaire for User Interaction Satisfaction (QUIS) terhadap 23 responden memperoleh nilai Grand Mean sebesar 4,60 yang termasuk dalam kategori “Sangat Baik”. Selain itu, evaluasi Quality of Service (QoS) pada komunikasi data menunjukkan tingkat Packet Loss sebesar 0% dengan rata-rata latensi proses peminjaman otomatis sebesar 144,45 ms. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendukung proses peminjaman dan pengembalian buku secara real-time, mandiri, dan akurat, serta membantu meningkatkan efisiensi layanan dan mengurangi beban administrasi petugas perpustakaan.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2026•
Kebakaran merupakan bencana yang menimbulkan kerugian signifikan terhadap keselamatan jiwa dan harta benda, yang sering diperparah oleh keterlambatan respons akibat deteksi manual. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi dini kebakaran berbasis mobile robot Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan kamera dan web monitoring. Sistem menggunakan sensor DHT22, MQ-2, sensor api 5 channel, sensor ultrasonik, serta kamera ESP32-CAM, dengan ESP32-S3 sebagai pusat kendali yang mengirimkan data ke web berbasis Laravel melalui HTTP REST API. Metode Rule-Based System (RBS) digunakan untuk mengklasifikasikan kondisi menjadi Aman, Waspada, dan Bahaya, sekaligus mengatur pergerakan robot. Hasil pengujian menunjukkan sistem bekerja secara fungsional dan terintegrasi dengan baik, dengan akurasi keseluruhan sebesar 61,1% dari 18 skenario pengujian. Kinerja sistem lebih optimal pada kondisi indoor (88,9%) dibandingkan outdoor (33,3%), yang dipengaruhi oleh faktor lingkungan. Sistem memiliki keandalan komunikasi yang baik dengan nilai packet loss sebesar 0%, namun masih terdapat delay yang cukup tinggi, yaitu rata-rata 1998,04 ms pada indoor dan 1342,3 ms pada outdoor. Perbedaan nilai delay tersebut dipengaruhi oleh kondisi lingkungan pengujian, di mana pada pengujian indoor terdapat hambatan berupa tembok dan struktur bangunan yang dapat mengganggu transmisi data, sedangkan pada pengujian outdoor lingkungan cenderung lebih terbuka sehingga proses komunikasi data berlangsung lebih baik. Secara keseluruhan, sistem mampu melakukan deteksi dini kebakaran secara otomatis, meskipun masih memerlukan optimasi sensor, navigasi, dan komunikasi data untuk meningkatkan kinerja, khususnya pada kondisi outdoor.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2026•
Cuaca yang tidak menentu di Kota Tarakan sering mengganggu proses penjemuran pakaian karena hujan dapat turun secara tiba-tiba dan menyebabkan pakaian kembali basah. Penelitian ini merancang Prototypesistem penutup atap dan kipas otomatis berbasis Internet of Things (IoT). Sistem menggunakan sensor Raindrop untuk membaca nilai ADC hujan dan tidak hujan serta sensor LDR untuk mengukur intensitas cahaya dalam satuan lux dengan kategori Cerah dan Tidak Cerah. Data diproses oleh NodeMCU ESP32 untuk mengendalikan motor DC dalam membuka dan menutup atap serta mengaktifkan kipas sebagai alat bantu pengeringan. Sistem terintegrasi dengan aplikasi Blynk untuk pemantauan dan kontrol jarak jauh secara real-time. Mode otomatis bekerja saat nilai ADC Raindrop >600 dan nilai lux LDR 300, sedangkan mode manual dikendalikan melalui Blynk. Hasil kalibrasi sensor LDR menunjukkan nilai lux 0–300 dikategorikan Tidak Cerah dan 300–50.000 lux sebagai Cerah. Sensor Raindrop dengan ADC 0–600 menunjukkan Tidak Hujan dan 600–4095 menunjukkan Hujan. Pengujian pada tanggal 16–17 Februari 2026 sebanyak 20 data menunjukkan tingkat kesesuaian 100%. Sebanyak 19 pengujian mencatat ADC 0 (Tidak Hujan) dengan intensitas cahaya 3,78–144.417 lux, dan pada seluruh kondisi tersebut atap terbuka serta kipas OFF. Pada tanggal 16 Februari 2026 pukul 12.17 tercatat lux 31.651 dan ADC 798, sistem mendeteksi Hujan dalam kondisi Cerah sehingga atap menutup dan kipas ON sesuai logika. Integrasi Blynk menghasilkan akurasi pengiriman data 100%, Packet loss 0%, dan rata-rata Latency47 ms pada jarak 3–15 meter. Sistem bekerja optimal dan responsif terhadap perubahan cuaca.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2026•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
MONITORING PEMBERIAN NUTRISI PADA HYDROFARM TENAGA SURYA BERBASIS IoT
Nama : Ayu Wulan Sari
NPM : 2040302040
Dosen Pembimbing : Fitriani, S.T., M.T.1
: Abil Huda, S.T., M.T.2
Abstrak
Perkembangan teknologi pertanian modern mendorong penerapan sistem hidroponik atau hydrofarm yang memanfaatkan media air sebagai sarana budidaya tanaman. Kestabilan larutan nutrisi menjadi faktor utama keberhasilan hidroponik yang dapat dipantau melalui nilai Total Dissolved Solids (TDS). Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring serta pengendalian otomatis pemberian nutrisi berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32. Sistem dilengkapi sensor TDS, layar LCD, serta aplikasi Blynk untuk pemantauan data secara real-time melalui koneksi WiFi. Kalibrasi sensor dilakukan menggunakan larutan calibration solution tersertifikasi standar internasional dan dibandingkan dengan TDS meter sebagai nilai referensi, menghasilkan faktor kalibrasi sebesar 1,001 ppm. Validasi pengukuran menggunakan larutan standar 1382 ppm menunjukkan rata-rata error sebesar 0,01% dengan tingkat akurasi mencapai 99,99%. Sistem mampu mengontrol pompa nutrisi A dan B secara otomatis ketika nilai TDS berada di bawah ambang batas 500–1000 ppm sehingga konsentrasi nutrisi tetap stabil. Hasil pengujian selama 14 hari menunjukkan performa sistem yang konsisten dengan rata-rata error harian sebesar 0,00628% dan akurasi rata-rata 99,993%. Sistem berhasil melakukan monitoring dan pengendalian nutrisi secara otomatis dan berkelanjutan, sehingga dapat meningkatkan efisiensi penggunaan nutrisi serta efektivitas budidaya hydrofarm.
Kata kunci: Hydrofarm, Internet Of Things( IoT), Total Dissolved Solids (TDS).
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•
.Kualitas udara yang buruk di ruang laundry dapat memengaruhi kenyamanan, kesehatan pengguna, dan efisiensi operasional. Hal ini disebabkan oleh tingginya paparan uap kimia, kelembapan berlebih, dan suhu tinggi yang dapat menciptakan lingkungan tidak sehat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan prototipe sistem ventilasi otomatis untuk pengendalian kualitas udara di ruang laundry berbasis Internet of ThingsF (IoT) dengan metode rule-based. Sistem ini menggunakan sensor MQ-135 untuk mendeteksi gas CO, sensor DHT22 untuk mengukur suhu dan kelembapan, serta platform Blynk IoT untuk monitoring dan kontrol jarak jauh. Metode rule-based mengklasifikasikan kondisi udara menjadi tiga kategori (Normal, Waspada, dan Bahaya), kemudian mengaktifkan kipas exhaust, LED indikator, dan buzzer secara otomatis sesuai tingkat bahaya yang terdeteksi. Hasil penelitian menunjukkan sistem bekerja dengan baik selama pengujian tiga hari (8-10 Desember 2025) dengan total 360 sampel data. Metode rule-based berhasil mengklasifikasikan kondisi udara dengan tingkat akurasi 100%, mampu mendeteksi lonjakan tertinggi dengan suhu 34.8°C, kelembaban 68%, dan CO 60 ppm, serta menurunkan kondisi secara otomatis melalui aktivasi kipas exhaust. Analisis akurasi sensor menunjukkan sensor suhu DHT22 mencapai 97,840%, sensor kelembaban DHT22 mencapai 84,652%, dan sensor gas MQ-135 mencapai 92,442%, sehingga akurasi sistem keseluruhan mencapai 91,645%. Integrasi dengan platform Blynk IoT mencapai tingkat keberhasilan pengiriman data 100%, packet loss 0% (sangat baik berdasarkan standar TIPHON), dan latency 194,25 ms (baik). Sistem terbukti layak dan andal untuk meningkatkan kualitas udara secara otomatis dan responsif, meskipun terdapat keterbatasan pada akurasi sensor kelembaban dan sensor gas CO, serta dapat diadaptasi untuk penggunaan di berbagai lingkungan dengan kebutuhan serupa.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Pertumbuhan e-commerce yang pesat telah mendorong penggunaan metode pembayaran Cash on Delivery (COD) secara luas. Namun, metode ini sering menemui kendala seperti ketidakhadiran penerima di lokasi pengiriman dan minimnya dokumentasi transaksi, yang dapat memicu risiko kehilangan atau kerusakan paket. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan prototipe Smartbox berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu mendukung penerimaan paket COD secara mandiri dan terpantau. Sistem dirancang menggunakan mikrokontroler Wemos D1 R32 sebagai pusat kendali utama, sensor ultrasonik HY-SRF05 untuk pengukuran tinggi paket, sensor load cell HX711 untuk pengukuran berat, ESP32-CAM untuk dokumentasi visual, serta solenoid door lock sebagai mekanisme penguncian otomatis. Antarmuka monitoring dan kontrol dilakukan melalui aplikasi Blynk, yang memungkinkan pengguna memantau data sensor secara real-time, mengendalikan pintu, serta mengambil foto paket dan kurir yang kemudian diunggah ke Google Drive sebagai bukti transaksi. Hasil pengujian menunjukkan sensor load cell memiliki akurasi rata-rata 97,85% dan sensor ultrasonik sebesar 93,57%. Kamera ESP32-CAM berhasil mendokumentasikan seluruh percobaan dengan tingkat keberhasilan 100%, sedangkan konektivitas sistem tercatat stabil dengan Packet Loss 0% hingga jarak 7 meter dan waktu rata-rata pengiriman data sekitar 12 detik. Selain itu, skema penerimaan paket COD dapat dijalankan dengan baik tanpa hambatan, termasuk proses pengambilan uang secara langsung oleh kurir. Dengan kinerja sensor yang akurat, sistem kontrol pintu yang responsif, dan dokumentasi otomatis yang mendukung transparansi, Smartbox ini dinilai layak sebagai solusi praktis dan aman untuk mendukung pengiriman paket COD secara real-time.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Rokok merupakan salah satu permasalahan kesehatan global yang berdampak buruk bagi perokok aktif maupun perokok pasif. Dalam beberapa studi kasus ditemukan bahwa ruangan tertutup sering kali menjadi tempat melakukan aktivitas merokok. Hal ini diperburuk oleh kurangnya sistem yang dapat mendeteksi dan memantau keberadaan asap rokok pada ruangan tertutup. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem pendeteksi dan monitoring asap rokok pada ruangan tertutup menggunakan teknologi Internet of Things (IoT). Penelitian ini, menggunakan sensor MQ-2 untuk mendeteksi konsentrasi asap rokok dan gas berbahaya lainnya. Data yang diperoleh dari sensor akan dikirimkan secara real-time melalui modul NodeMCU ESP8266 ke platform Blynk untuk pemantauan jarak jauh. Untuk memastikan seluruh komponen berfungsi dengan baik dilakukan kalibrasi pada Sensor MQ-2 menggunakan regresi linear dengan nilai slope -0,44 dan intercept 1,53. Pengujian sensor ini menghasilkan nilai rata – rata error sebesar 3,76% dengan nilai akurasi rata – rata adalah 96,24%, dan mampu mendeteksi asap rokok dalam rentang 0-10.000 PPM. Konektivitas IoT melalui platform Blynk menunjukkan performa optimal dengan packet loss 0% pada jarak 1-5 meter dan latency konsisten 67-68 ms. Pada pengujian keseluruhan sistem dilakukan selama 4 jam (18:30-22:30 Wita) dengan 45 data sampel. Hasil menunjukkan sistem mampu mengklasifikasikan tingkat bahaya secara akurat: kondisi aman (48,89% data) dengan konsentrasi 21,56-49,37 PPM mengaktifkan LED hijau; kondisi sedang (31,11% data) dengan konsentrasi 50-199 PPM mengaktifkan LED kuning dan buzzer peringatan; kondisi bahaya (20,0% data) dengan konsentrasi 200-848,08 PPM mengaktifkan LED merah, buzzer panjang dan menyalakan exhaust fan. Penelitian membuktikan bahwa sistem pendeteksi dan monitoring asap rokok berbasis IoT pada ruangan tertutup telah memenuhi seluruh spesifikasi yang diharapkan.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Pengisian ulang air minum pada depot air umumnya masih dilakukan secara manual oleh tenaga manusia, yang cenderung kurang efisien, membutuhkan waktu lebih lama, dan berisiko terhadap kesalahan pengisian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem otomatis pengisian ulang air galon berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi proses pengisian. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali, yang diintegrasikan dengan sensor infrared proximity untuk mendeteksi keberadaan galon, serta modul relay untuk mengendalikan pompa air. Data dari sensor dikirim secara real-time ke aplikasi Blynk yang memungkinkan pengguna memantau status pengisian, waktu pengisian, serta kondisi pompa secara jarak jauh. Selain itu, sistem dilengkapi dengan fitur keamanan berupa proteksi terhadap tumpahan air guna mencegah pemborosan dan kerusakan peralatan. Implementasi sistem dilakukan langsung di lingkungan nyata, yaitu di Depot Air Minum Fitrah Qua. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan pengisian otomatis berdasarkan deteksi galon dengan durasi pengisian selama 77 detik untuk galon 15 liter dan 89 detik untuk galon 19 liter. Dari 60 sampel pengisian, tercatat rata-rata selisih waktu pengisian sebesar 0,25 detik dan tingkat error hanya 0,31%, menunjukkan konsistensi dan akurasi yang tinggi. Selain itu, performa komunikasi jaringan sangat stabil dengan rata-rata latency di bawah 300 ms dan packet loss sebesar 0%. Sistem ini menggunakan perangkat keras yang mudah diperoleh dan perangkat lunak open-source, sehingga memungkinkan pengembangan lebih lanjut. Dengan demikian, sistem ini dinilai efektif dan berpotensi menjadi solusi inovatif di wilayah yang belum menerapkan otomatisasi pengisian air, seperti di Kota Tarakan.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Lampu lalu lintas memiliki peran vital dalam mengatur kelancaran arus kendaraan di persimpangan jalan. Namun, sistem pemantauan kondisi lampu lalu lintas di Kota Tarakan masih dilakukan secara manual, yang menyebabkan keterlambatan dalam deteksi dan penanganan gangguan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji prototipe sistem monitoring kerusakan lampu lalu lintas berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroller ESP32, sensor arus PZEM-004T, serta integrasi dengan aplikasi Blynk dan Telegram. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu memantau kondisi lampu lalu lintas secara real-time dengan tingkat akurasi tinggi. Sensor arus berhasil membedakan kondisi lampu menyala (0,03 A) dan mati (0 A), dengan kabel NYM menghasilkan akurasi pembacaan 100% dan kabel AWG sebesar 92,86%. Sistem tetap terhubung secara stabil ke jaringan WiFi dalam rentang jarak 2 hingga 8 meter tanpa kehilangan data (packet loss 0%), dengan nilai latency antara 127,65 ms hingga 142,03 ms, masih dalam batas wajar. Pengujian transmisi data melalui aplikasi Blynk sebanyak 24 kali menunjukkan akurasi pengiriman dan penerimaan data sebesar 100%, sementara pengiriman notifikasi melalui Telegram rata-rata hanya memerlukan waktu 2 detik. Secara keseluruhan hasill tersebut menunjukan sistem terbukti handal, akurat, serta efisien untuk mendeteksi kerusakan lampu lalu lintas secara otomatis. Oleh karena itu, sistem ini layak diimplementasikan untuk meningkatkan keandalan dan efektivitas pemeliharaan infrastruktur lalu lintas di Kota Tarakan.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Kebisingan yang berlebihan di dalam perpustakaan dapat mengganggu konsentrasi dan kenyamanan pengguna. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang mampu mendeteksi dan memantau tingkat kebisingan secara real-time serta memberikan peringatan kepada pengelola secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe sistem deteksi kebisingan berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat mengklasifikasikan tingkat kebisingan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dan menyampaikan peringatan melalui notifikasi WhatsApp serta pemantauan data melalui aplikasi Blynk. Perangkat keras sistem terdiri dari mikrokontroler ESP32 dan sensor GY-MAX4466 sebagai pendeteksi tingkat kebisingan. Data kebisingan diproses menggunakan logika fuzzy untuk menentukan status kondisi lingkungan dalam tiga kategori yaitu, tenang, peringatan, dan kebisingan tinggi. Hasil klasifikasi dikirimkan ke pengguna melalui dua platform yaitu, WhatsApp melalui API CallMeBot dan aplikasi Blynk IoT untuk pemantauan jarak jauh secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mendeteksi kebisingan dengan tingkat akurasi rata-rata mencapai 99,405%. Selain itu, sistem berhasil mengirimkan notifikasi WhatsApp dengan waktu penerimaan kisaran 1–10 detik dengan tingkat akurasi 100%. Pengujian pada aplikasi Blynk juga menunjukkan akurasi pengiriman data sebesar 100%, dengan nilai latency berkisar antara 68–70 ms dan tanpa packet loss. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan terbukti efektif, responsif, dan layak digunakan sebagai alat bantu monitoring kebisingan berbasis IoT di lingkungan perpustakaan.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Kebakaran Rumah merupakan salah satu bencana yang sering terjadi di berbagai wilayah, termasuk di Kota Tarakan dengan salah satu penyebab utama yaitu korsleting listrik. Peristiwa ini umumnya terjadi di kawasan permukiman padat penduduk akibat kelalaian dalam memantau penggunaan listrik serta kurangnya sistem deteksi dini kebakaran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang prototipe sistem monitoring listrik rumah berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode Rule-Based System yang mampu mendeteksi potensi kebakaran secara dini. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pengendali utama, sensor arus dan tegangan (PZEM-004T) untuk memantau parameter listrik dan sensor suhu (Thermistor NTC) untuk mengidentifikasi perubahan suhu di sekitar perangkat. Data yang diperoleh akan dianalisis menggunakan metode Rule-Based System untuk menentukan status kondisi listrik (Normal, Waspada, atau Berbahaya). Sistem dilengkapi dengan aplikasi Blynk IoT yang memungkinkan pemantauan kondisi secara real-time, pengiriman notifikasi dini, serta kontrol jarak jauh seperti pemutusan aliran listrik saat bahaya terdeteksi. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, sistem ini menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan tingkat akurasi pengukuran sistem mencapai 99,46%, serta kemampuan dalam klasifikasi kondisi kelistrikan yang berjalan secara optimal. Integrasi dengan aplikasi Blynk IoT memungkinkan pemantauan dan pengendalian sistem secara real-time dengan akurasi pengiriman data mencapai 100%, tanpa kehilangan paket (packet loss 0%), rata-rata waktu penerimaan notifikasi antara 10,6 hingga 14,7 detik, serta rata-rata latency error sebesar 268,3 ms. Dengan demikian, sistem ini dinilai efektif dalam mendeteksi potensi risiko kebakaran secara dini dan memberikan solusi dalam meningkatkan keamanan instalasi kelistrikan rumah tangga, khususnya di wilayah rawan seperti Kota Tarakan.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Tanah longsor merupakan salah satu dari tiga bencana alam yang paling sering terjadi di Indonesia, dengan 291 kejadian tercatat sepanjang tahun 2020. Faktor-faktor seperti kelembapan tanah, kemiringan lereng, dan getaran menjadi pemicu utama terjadinya longsor. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring dan peringatan dini potensi longsor berbasis IoT dengan metode Fuzzy Sugeno yang efektif dalam mendeteksi potensi longsor. Hasil kalibrasi menunjukkan tingkat keakuratan sensor yang tinggi, dengan sensor kemiringan (MPU6050) memiliki akurasi 99,72%, sensor kelembapan tanah (YL-69) 100%, dan sensor getaran (SW-420) 100%. Sistem ini mengintegrasikan ketiga sensor tersebut yang terhubung dengan aplikasi Blynk untuk pemantauan real-time, memungkinkan akses data secara cepat dan akurat. Pengujian dilakukan dengan membuat tanah berlapis tiga, yaitu aluvial, laterit, dan gambut, serta mensimulasikan berbagai kondisi seperti kemiringan hingga 60°, kelembapan mencapai 70%, dan pemberian getaran untuk menguji respons sistem terhadap perubahan lingkungan. Data hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor berfungsi dengan baik dalam mendeteksi potensi longsor, sementara logika Fuzzy Sugeno mampu mengidentifikasi tingkat bahaya dengan efektivitas 100% berdasarkan parameter kemiringan, kelembapan, dan getaran tanah. Sistem ini juga berhasil mengirim data secara real-time ke aplikasi Blynk dan memberikan notifikasi bahaya yang dapat diterima langsung oleh perangkat mobile, sehingga memungkinkan respons cepat terhadap kondisi darurat. Selain itu, sistem peringatan dini yang menggunakan buzzer terbukti akurat dan responsif, dengan efektivitas mencapai 100%, memberikan sinyal peringatan yang jelas saat kondisi berbahaya terdeteksi. Keseluruhan hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini efektif dan dapat diandalkan untuk memantau perubahan kondisi tanah serta memberikan peringatan dini terhadap potensi longsor, sehingga dapat berkontribusi dalam mitigasi risiko bencana di wilayah rawan longsor.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2025•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
Perkembangan teknologi mendorong inovasi di berbagai bidang, termasuk pertanian. Internet of Things memungkinkan otomatisasi dan pemantauan real-time untuk meningkatkan efisiensi. Penelitian ini merancang sistem penyiraman otomatis dan monitoring bibit kakao berbasis IoT di PT Pesona Khatulistiwa Nusantara. Sistem ini menggantikan metode manual yang kurang efisien serta meningkatkan akurasi pemantauan kelembapan tanah, suhu udara, dan pH tanah. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif untuk menganalisis data sensor dan memastikan keakuratan sensor. Selain itu, pendekatan eksperimental digunakan dalam desain penelitian untuk mengatur RTC dan mengubah nilai ADC pada sensor. Sistem menggunakan NodeMCU ESP8266 dengan sensor kelembapan tanah, suhu (DHT22) serta sensor pH tanah. Data perolehan hasil sensor akan dikirim pada LCD dan Blynk untuk pemantauan via smartphone. Sistem memiliki tiga mode penyiraman yaitu : otomatis saat kelembapan 40%, terjadwal dengan RTC (Real Time Clock) dan manual melalui Blynk. Proses Pengujian kalibrasi Sensor menggunakan Soil Survey Instrument sebagai alat perbandingan, dari hasil kalibrasi tesebut Sensor kelembapan tanah mendeteksi 0-30% pada kondisi tanah kering (DRY), 40-70% pada kondisi normal (NOR), dan 80-100% pada kondisi basah (WET+). Sensor DHT22 memiliki akurasi 99,36% dengan tingkat error 6,64%, sedangkan sensor pH tanah memiliki akurasi 89,31% pada kondisi asam (pH 3-4), 94,05% pada kondisi netral (pH 6-7), dan 93,56% pada kondisi basah (pH 9-10), dengan error maksimal 10,68%. Berdasarkan hasil Implementasi sistem yang dilakukan, pengujian dilakukan selama 9 jam (pukul 09:00 - 16:59) dengan pengambilan data setiap 30 menit dan pembacaan sensor setiap 2 detik hasil pengujian sistem rata-rata kelembapan tanah berada pada 65,25%, lalu pada penyiraman mode terjadwal pompa dapat aktif selama 15 detik berdasarkan hasil pengaturan RTC yang dimasukan pada program yaitu pukul 09.00, 12.00, 13.00 dan 16.00. Sensor pH menunjukkan pH normal (7,76) serta suhu udara rata-rata 31,44°C. sistem ini diharapkan dapat membantu petani dalam memantau kondisi kualitas bibit kakao serta pemeliharan berupa penyiraman secara otomatis.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2023•
Upaya untuk meningkatkan efisiensi penggunaan energi listrik adalah memperbaiki faktor daya pada beban listrik rumah tangga. Dalam era Internet of Things (IoT), teknologi dapat dimanfaatkan untuk memudahkan pemantauan faktor daya pada beban listrik rumah tangga. Penelitian ini dirancang sebuah alat monitoring dan perbaikan faktor daya pada beban listrik rumah tangga berbasis IoT yang dapat mengendalikan kapasitor sebagai kompensasi daya reaktif yang dihasilkan oleh pembebanan induktif. Hasil pengujian tanpa menggunakan kapasitor variasi didapatkan faktor daya rata-rata adalah senilai 0,86 dan sesudah perbaikan didapatkan faktor daya rata-rata sebesar 0,93. Sedangkan hasil pengujian pada saat pemasangan langsung dengan beban listrik rumah tangga, alat tidak mampu memperbaiki faktor daya dikarenakan jenis beban yang dominan adalah jenis beban kapasitif.
ThesisOpen AccessMetadata saja
2023•Skripsi, Thesis, Disertasi, dan Tugas Akhir
.Pada penelitian ini dirancang sebuah perangkat sistem monitoring kualitas air pada budidaya tambak berbasis internet of things (IoT) yang mampu mengukur dan memonitoring suhu, pH, konduktifitas, salinitas ,TDS (Total Dissolve solid), dan kekeruhan secara realtime. Pada Perangkat monitoring kualitas air menggunakan enam buah sensor analog. Nilai keluaran perangkat ini berupa nilai ADC yang dikonversikan, dan data parameter kualitas air tersebut akan dikirim ke gateway, dengan internet of things (IoT). Perangkat lunak dalam perangkat monitoring kualitas air tersebut mengunakan aplikasi blynk untuk mengakses data yang berfungsi sebagai interface antara modem (internet) dan PC atau Handphone. ESP8266 yang sudah terangkai dengan modul internet of things berguna sebagai pengirim data dari node sensor ke Data center (blynk) dengan mengunakan modem untuk mengakses internet, alat perbandingan untuk kalibrasi sensor menggunakan alat ukur yang standar yang telah dihitung menggunakan perhitungan microsoft exel Pada perhitungan tingkat akurasi yang di lakukan menggunakan sampel uji pada tiap-tiap sensor didapat akurasi 99,998% dengan menggunakan persamaan rumus regresi. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan nilai dari pengujian sensor yang diperoleh pada hasil monitoring kualitas air tambak dan diambil nilai rata-rata yang terbaca pada pH 5,09-5,26pH, TDS 391,03-516,00mg/L, salinitas 25,89-33,19ppt, konduktifitas 25,37-26,53S/m, kekeruhan 15,35-25,65ntu, dan suhu 27-33℃ disimpulkan perubahan pada kualitas air tambak yang diamati 30 menit sekali selama 24 jam kualitas air tambak terlihat mengalami perbedaan nilai kualiats air tetapi tidak terlalu jauh secara realtime dalam pemantauan kualitas air berbasis internet of things berdasarkan hasil peneletian didapatkan nilai dari pengujian keseluruhan bahwa sistem bekerja dengan baik dalam pemantauan kualitas air berbasis internet of things (IoT).
ThesisOpen AccessMetadata saja
2021•
Kekeruhan dapat diartikan sebagai ukuran relatif kejernihan air. Kekeruhan merupakan suatu kondisi air yang di dalamnya terdapat sedidkit atau banyak partikel-partikel halus yang kadang tak kasat mata sehingga diperlukan suatu alat dengan efek cahaya untuk mengukur kondisi air baku dengan skala NTU (Nephelometric Turbidity Unit). Internet of things merupakan suatu objek yang mampu melakukan suatu pengiriman data melalui jaringan internet Disini peneliti akan membuat sebuah sistem pemantauan air berbasis internet of things melalui smartphone. Berdasarkan hasil peneletian didapatkan nilai dari pengujian sensor turbidity yang dibandingkan dengan alat ukur Milwaukee Mi415 didapatkan error 0,163%. Pada perhitungan akurasi didapat nilai 99,12%. Pada data yang bervariasin dilakukan percobaan dari kekeruhan sangat rendah 1,92 NTU sampai dengan kekeruhan yang sangat tinggi 299 NTU. Pada pengujian sistem didapat notifikasi aktif ketika nilai kekeruhan diatas 5 NTU dan buzzer akan berbunyi. Dari pemantauan yang dilakukan selama 24 jam didapat dan sensor turbidity dibandingkan dengan alat ukur milwaukee didapat nilai error 0,236% dan akurasi 99,23%.
