RANCANG BANGUN SISTEM PERINGATAN DINI BENCANA BANJIR BERBASIS IOT (INTERNET OF THINGS) MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC MAMDANI

Wisnu, Moh. Maulana (2024) RANCANG BANGUN SISTEM PERINGATAN DINI BENCANA BANJIR BERBASIS IOT (INTERNET OF THINGS) MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC MAMDANI. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text Pendahuluan.pdf Download (1MB)
	Text Abstrak.pdf Download (211kB)
	Text Bab I.pdf Download (217kB)
	Text Bab II.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text Bab III.pdf Restricted to Repository staff only Download (561kB) | Request a copy
	Text BAB lV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (207kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (326kB)
	Text Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (317kB) | Request a copy

Abstract

Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi di Indonesia, menyebabkan kerugian signifikan baik secara material maupun korban jiwa. Penyebab utamanya meliputi curah hujan tinggi, drainase yang buruk, dan kondisi topografi rendah. Teknologi Internet of Things (IoT) menawarkan solusi untuk meningkatkan prediksi banjir melalui pengumpulan data real-time dari sensor-sensor seperti sensor curah hujan, aliran air, dan ultrasonik. Penelitian ini mengembangkan sistem peringatan dini banjir berbasis IoT dengan menggunakan metode Fuzzy Logic Mamdani. Sistem ini memanfaatkan mikrokontroler ESP32 untuk mengintegrasikan data dari berbagai sensor dan menghasilkan prediksi banjir. Metode pengujian yang dilakukan adalah black box dan white box untuk mengukur aturan metode fuzzy mamdanai agar dapat ditemukan akurasi keberhasilan atau kegagalan pada saat uji coba swistem. Aplikasi peringatan dini yang dikembangkan melalui aplikasi Kodular yang memberikan notifikasi tentang potensi banjir. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam mendeteksi dan memberikan peringatan dini,. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem peringatan dini yang lebih canggih dan akurat dengan tingkat akurasi 100% pada saat dilakukan uji coba terhadap 27 rule tidak terjadi error.

Contribution

Nama Dosen Pembimbing

NIDN/NIDK

Dosen Pembimbing

Wardoyo, Ari Eko

NIDN0014027501

Dosen Pembimbing

Pater, Dewi Lusiana

NIDN0712086702

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci:	banjir, Internet of Things (IoT), Fuzzy Logic Mamdani, ESP32
Subjects:	600 Technology and Applied Science > 690 Planning, Anaysis, Engineering Design
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	Moh. Maulana Wisnu | maulanawisnu20@gmail.com
Date Deposited:	06 Feb 2025 04:12
Last Modified:	06 Feb 2025 04:12
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/23995

Actions (login required)

View Item