View/Open

Author
Nisya, Lutfiana

Advisor
Dr. Eko Satria, M.Si.,
Dr. Ikah Ning Prasetiowati Permanasari, S.Si., M.Si.,

Koleksi
Student Master Theses

Publisher

Menurut data yang dicatat oleh Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), longsor merupakan salah satu bencana alam yang paling sering terjadi di Indonesia. Dengan adanya kemajuan teknologi saat ini, dampak kerugian yang disebabkan oleh bencana longsor dapat diminimalisir dengan memanfaatkan teknologi Wireless Sensor Network (WSN) dan Internet of Things (IoT). Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring dan early warning yang terintegrasi dengan WSN dan IoT dengan memanfaatkan sensor potensiometer geser yang teritegrasi bridge, sensor accelerometer MPU6050, sensor curah hujan tipping bucket, dan sensor soilmoisture YL-69. Sensor-sensor tersebut digunakan untuk mendeteksi parameter-parameter yang menjadi penyebab longsor. Hasil pengujian dari keempat sensor tersebut menunjukkan bahwa sensor yang digunakan mampu memantau pergerakan tanah longsor dengan menggunakan sensor potensiometer geser yang terintegrasi bridge dengan persentase kesalahan 0,351%, kemudian sensor curah hujan memiliki persentase kesalahan 0%, lalu sensor accelerometer MPU6050 memiliki persentase kesalahan 0,05%, dan sensor soilmoisture YL-69 memiliki persentase kesalahan 0,05%. Sistem yang dibangun juga dapat mengirimkan data dari node sensor 1 dan 2 secara bersamaan, serta data tersebut dapat diterima secara simultan oleh gateway melalui komunikasi LoRa SX1278 Ra-02. Selain itu, sistem juga memungkinkan pemantauan data node sensor 1 dan 2 melalui website monitoring yang mampu menampilkan informasi data, grafik, dan status kondisi tanah longsor secara real-time. Selain itu sistem juga dapat mengirimkan notifikasi terkait status pergeseran tanah dan tingkat kerawanan melalui aplikasi telegram secara langsung. Kata kunci : Potensiometer geser terintegrasi bridge, monitoring, early warning.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2506040079

Keyword
Potensiometer geser terintegrasi bridge monitoring early warning