Rancang Bangun Sistem Proteksi Generator pada Kapal Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN)

Sheva, Adira (2026) Rancang Bangun Sistem Proteksi Generator pada Kapal Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN). Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

[img] Text
0419040055 - Adira Sheva - Rancang Bangun Sistem Proteksi Generator pada Kapal menggunakan Metode _i_K-Nearest Neighbor (KNN)__i_.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Generator merupakan salah satu komponen penting dalam sistem kelistrikan kapal sehingga diperlukan sistem monitoring dan proteksi untuk mendeteksi kondisi generator secara dini. Penelitian ini bertujuan merancang sistem monitoring dan proteksi generator berbasis ESP32 menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk mengklasifikasikan kondisi generator. Sistem menggunakan parameter suhu, tegangan, arus, dan RPM sebagai data masukan. Pengujian dilakukan melalui simulasi K-NN pada Google Colab dan implementasi pada ESP32 menggunakan Serial Monitor Arduino IDE, serta pengujian sensor dan kondisi generator normal maupun abnormal. Hasil pengujian sensor DS18B20 dari 10 kali pengujian menghasilkan rata-rata error sebesar 2,46%. Pengukuran tegangan menggunakan PZEM-004T menghasilkan rata-rata error sebesar 1,30% pada fasa R, 1,68% pada fasa S, dan 1,5265% pada fasa T, sedangkan Hall Effect Sensor menghasilkan rata-rata error sebesar 0,43% dari 10 kali pengujian. Pengujian K-NN pada kondisi normal sebanyak 10 kali menghasilkan klasifikasi Normal dan status ON pada seluruh pengujian, sedangkan 10 pengujian kondisi tidak normal menghasilkan klasifikasi ABNORMAL dan status OFF, sehingga tingkat keberhasilan klasifikasi mencapai 100%. Simulasi K-NN menggunakan 10 data uji pada Google Colab dan ESP32 juga menghasilkan klasifikasi yang konsisten sebesar 100%. Sistem monitoring berbasis IoT mampu memperbarui data pada website dalam rentang 3–4 detik. Berdasarkan hasil tersebut, sistem mampu melakukan monitoring, klasifikasi, dan proteksi generator secara real-time sebagai prototipe skala laboratorium.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Generator kapal, K-Nearest Neighbor (K-NN), ESP32, Internet of Things (IoT), PZEM-004T, DS18B20, Hall Effect Sensor
Subjects: PE - Teknik Kelistrikan Kapal > Elektronika Komunikasi dan Navigasi
Divisions: Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal > D4 Teknik Kelistrikan Kapal
Depositing User: Unnamed user with email repository@ppns.ac.id
Date Deposited: 08 Oct 2026 06:38
Last Modified: 08 Oct 2026 06:38
URI: http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/8575

Actions (login required)

View Item View Item