RANCANG BANGUN SISTEM PERINGATAN DINI BENCANA BANJIR BERBASIS IOT (INTERNET OF THINGS) MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC MAMDANI
Berkas Tugas Akhir
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only
BAB lV.pdf
Restricted to Registered users only
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only
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.
Informasi Item
| 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) |
| Date Deposited | 06 Feb 2025 04:12 |
| Last Modified | 06 Feb 2025 04:12 |
| URI | https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/23995 |
