RANCANG BANGUN DAN PENGUJIAN SKALA LABORATORIUM SISTEM PERINGATAN DINI BANJIR BERBASIS SENSOR ULTRASONIK HC-SR04 DAN INTERNET OF THINGS (IoT)

Nur Khayati, NIM 15620033 (2019) RANCANG BANGUN DAN PENGUJIAN SKALA LABORATORIUM SISTEM PERINGATAN DINI BANJIR BERBASIS SENSOR ULTRASONIK HC-SR04 DAN INTERNET OF THINGS (IoT). Skripsi thesis, UIN Sunan Kalijaga.

Preview	Text (RANCANG BANGUN DAN PENGUJIAN SKALA LABORATORIUM SISTEM PERINGATAN DINI BANJIR BERBASIS SENSOR ULTRASONIK HC-SR04 DAN INTERNET OF THINGS (IoT)) 15620033_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.docx.pdf - Published Version Download (8MB) | Preview
	Text (RANCANG BANGUN DAN PENGUJIAN SKALA LABORATORIUM SISTEM PERINGATAN DINI BANJIR BERBASIS SENSOR ULTRASONIK HC-SR04 DAN INTERNET OF THINGS (IoT)) 15620033_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (7MB)

Abstract

ABSTRACT Early Warning System (EWS) of flood has helped many people in flood-prone areas, but the existing EWS of flood still uses a manual system, that is, officers at the monitoring post directly monitor water level in the river. The EWS of flood has weakness,that is the process of water level monitoring is carried out directly at the monitoring post near the river. Therefore, EWS technology is needed that can monitor water levels in real-time. This research aimed to design and manufacture an early warning system of flood based on ultrasonic sensor and Internet of Things (IoT) and test the system on a laboratory scale. The research methodology was divided into four phases. The first phase was observation by looking at the existing EWS. The second phase was the design of a flood early warning system by using Fritzing and Visio software. The third phase was the manufacturing of a flood early warning system by connecting the tools and the materials needed to become a system. The fourth phase was testing the flood early warning system on a laboratory scale by using validation method (accuracy and precision) and the success rate. The early warning system of flood has been successfully designed and manufactured using HC-SR04 ultrasonic sensors and IoT. The EWS of food has been tested on a laboratory scale. Test results obtained by the accuracy of 97.266%, repeatability precision of 98.120%, and reproducibility precision of 98.340%. Meanwhile, the result of testing the success rate of 97.857%. These results indicate that this system can be applied as a flood early warning system. Key words: Early Waning System (EWS), real-time, HC-SR04, Internet of Things (IoT), Repeatability, Reproducibility. INTISARI Sistem peringatan dini banjir atau lebih dikenal sebagai Early Warning System (EWS) telah banyak membantu masyarakat yang berada di daerah rawan banjir, namun EWS banjir yang ada masih menggunakan sistem manual, yakni petugas yang berada di pos pantau memantau secara langsung ketinggian air di sungai. EWS banjir tersebut mempunyai kelemahan yakni proses pemantauan ketinggian air dilakukan secara langsung di pos pemantauan yang berada di dekat sungai. Oleh karena itu, diperlukan teknologi EWS yang dapat memantau ketinggian air secara real time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membuat sistem peringatan dini banjir berbasis sensor ultrasonik dan internet of things (IoT), serta pengujian sistem pada skala laboratorium. Metodologi penelitian ini dibagi menjadi empat tahap. Tahapan pertama adalah observasi, yakni melihat EWS yang ada. Tahapan kedua adalah perancangan sistem peringatan dini banjir dengan menggunakan software Fritzing dan Visio. Tahapan ketiga adalah pembuatan sistem peringatan dini banjir dengan menghubungkan alat dan bahan yang dibutuhkan sehingga menjadi sebuah sistem. Tahapan keempat adalah pengujian sistem peringatan dini banjir pada skala laboratorium dengan menggunakan metode validasi (akurasi dan presisi) dan tingkat keberhasilan. Sistem peringatan dini banjir berbasis sensor ultrasonik HC-SR04 dan IoT telah berhasil dirancang dan dibuat menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04 dan IoT. Sistem tersebut telah diuji pada skala laboratorium. Hasil pengujian akurasi diperoleh sebesar 97,266%, presisi repeatability sebesar 98,120% dan presisi reproducibility sebesar 98,340%. Sementara itu, hasil pengujian keberhasilannya sebesar 97,857%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem ini dapat diaplikasikan sebagai sistem peringatan dini banjir. Kata Kunci: Early Waning System (EWS), real-time, HC-SR04, Internet of Things (IoT), Repeatability, Reproducibility

Share this knowledge with your friends :

Actions (login required)

View Item