PENGEMBANGAN SISTEM AI MONITORING PADA TRAINER KIT IOT BERBASIS ESP32 UNTUK DETEKSI KONDISI DAN ANALISIS DATA SENSOR

Rozandra, Muhammad Rifqi (2026) PENGEMBANGAN SISTEM AI MONITORING PADA TRAINER KIT IOT BERBASIS ESP32 UNTUK DETEKSI KONDISI DAN ANALISIS DATA SENSOR. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (Cover) Cover.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Abstrak) Abstrak.pdf - Published Version Download (136kB)
	Text (BAB I Pendahuluan) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (143kB)
	Text (BAB II Tinjauan Umum) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB)
	Text (BAB III Rancang Bangun Alat) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text (BAB IV Hasil dan Pembahasan) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (360MB)
	Text (BAB V Penutup) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (92kB)
	Text (Daftar Pustaka) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (89kB)
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (7MB)

Abstract

Abstrak—Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AI) telah mendorong penerapan sistem cerdas pada berbagai bidang, termasuk media pembelajaran berbasis mikrokontroler. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengimplementasikan sistem AI Monitoring pada trainer kit IoT berbasis ESP32 sebagai media pembelajaran yang mampu mengintegrasikan proses akuisisi data, monitoring, dan pengambilan keputusan secara otomatis. Trainer kit dirancang menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terhubung dengan berbagai sensor, yaitu DHT22, LDR, KY -037, HC-SR04, MQ-2, MH-RD, TTP223, dan RFID RC522. Data hasil pembacaan sensor diproses menggunakan metode Rule-Based Artificial Intelligence berdasarkan aturan IF–THEN untuk mengklasifikasikan kondisi lingkungan ke dalam kategori aman, waspada, dan bahaya. Hasil analisis ditampilkan secara real-time melalui LCD dan aplikasi Blynk serta direspons oleh aktuator berupa LED, buzzer, relay, dan motor servo sesuai kondisi yang terdeteksi. Pengujian dilakukan terhadap integrasi perangkat keras, perangkat lunak, komunikasi IoT, dan fungsi setiap sensor. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh komponen sistem bekerja sesuai dengan rancangan, mampu melakukan monitoring secara real-time, serta menghasilkan keputusan otomatis berdasarkan data sensor. Kemampuan trainer kit dalam menampilkan data sensor secara langsung, memberikan respons otomatis melalui aktuator, serta menyediakan visualisasi monitoring pada LCD dan aplikasi Blynk menjadikan proses pembelajaran lebih interaktif. Selain itu, integrasi berbagai sensor dan implementasi metode Rule-Based Artificial Intelligence memungkinkan mahasiswa melakukan praktikum secara langsung untuk mempelajari akuisisi data, monitoring IoT, dan pengambilan keputusan berbasis AI, sehingga trainer kit ini menjadi media pembelajaran yang mendukung kegiatan praktikum berbasis teknologi cerdas.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Artificial Intelligence, ESP32, Internet of Things, Monitoring, Sensor, Trainer kit
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Telecommunication Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Elektro
Date Deposited:	06 Sep 2026 15:39
Last Modified:	06 Sep 2026 15:39
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/26329

Actions (login required)

View Item