SISTEM DETEKSI KEBOCORAN GAS BERBASIS IOT MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO DAN APLIKASI BLYNK PADA AGEN DISTRIBUSI GAS LPG PT. ROSKITA INDAH PALEMBANG

Azizah, Putri Nur (2025) SISTEM DETEKSI KEBOCORAN GAS BERBASIS IOT MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO DAN APLIKASI BLYNK PADA AGEN DISTRIBUSI GAS LPG PT. ROSKITA INDAH PALEMBANG. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (658kB)
Preview	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (225kB) | Preview
	Text (BAB I) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (260kB) | Request a copy
	Text (BAB II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (789kB) | Request a copy
	Text (BAB III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text (BAB V) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (141kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (173kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Gas LPG merupakan salah satu bahan bakar utama masyarakat untuk keperluan sehari hari, industri maupun komersial. Namun dibalik manfaatnya, gas LPG mengandung senyawa yang sangat mudah terbakar sehingga rawan menyebabkan kebakaran, terutama jika terjadi kebocoran. Berdasarkan survei di lapangan, banyak agen distribusi atau pangkalan gas masih menggunakan metode manual untuk mendeteksi kebocoran, hal ini dinilai kurang akurat dan berbahaya bagi kesehatan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan merancang sistem deteksi kebocoran gas berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan algoritma Fuzzy Tsukamoto yang dapat memberikan peringatan dini secara otomatis. Sistem ini mendeteksi kebocoran berdasarkan tiga parameter utama, yaitu suhu, keberadaan api, dan konsentrasi gas. Ketiga parameter ini diolah menggunakan algoritma Fuzzy Tsukamoto dengan aturan-aturan fuzzy untuk menghasilkan output berupa kecepatan kipas sebagai respons otomatis saat terjadi kebocoran gas yang tinggi. Mikrokontroler ESP32 digunakan untuk membaca data sensor dan mengirimkannya ke platform Blynk. Selain itu, sistem juga dilengkapi LED indikator (hijau, kuning, merah), buzzer, tampilan LCD, serta notifikasi otomatis melalui Blynk. Dengan pendekatan ini, sistem mampu mengklasifikasikan tingkat bahaya secara presisi dan memberikan respons cepat terhadap potensi kebocoran gas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan sangat baik, dengan persentase error sebesar 0,3519% dan tingkat akurasi sistem mencapai 99,6433%. Angka ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan memiliki tingkat keandalan tinggi dalam mendeteksi kebocoran gas. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat mencegah dan meminimalisir potensi bahaya akibat kebocoran gas dan meningkatkan keamanan penyimpanan gas.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Gas LPG, IoT, Fuzzy Logic, Blynk, ESP32
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Telecommunication Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	28 Aug 2025 06:06
Last Modified:	28 Aug 2025 06:06
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/18837

Actions (login required)

View Item