RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING GAS CO2 DAN CO BERBASIS WEBSITE DENGAN PENAMBAHAN KALMAN FILTER UNTUK KESTABILAN SENSOR GAS

Mulya, Muhammad Rafi Dzulfikar (2022) RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING GAS CO2 DAN CO BERBASIS WEBSITE DENGAN PENAMBAHAN KALMAN FILTER UNTUK KESTABILAN SENSOR GAS. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0918040048 - Muhammad Rafi Dzulfikar Mulya - Rancang Bangun Sistem Monitoring Gas SO2 dan CO Berbasis Website dengan Penambahan Kalman Filter untuk Kestabilan Sensor Gas.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Perkembangan industri dan teknologi pada saat ini semakin berkembang pesat untuk memudahkan manusia dalam melakukan pekerjaan, namun terkadang manusia lupa akan dampak negatifnya dan cara mengatasinya. Gas dan asap tersebut berasal dari hasil proses pembakaran bahan bakar yang tidak sempurna, yang dihasilkan oleh mesin-mesin pabrik, pembangkit listrik, kendaraan bermotor dan suatu kegiatan yang sedang dilakukan di laboratorium peneltian. Kondisi lingkungan kerja yang mengandung bahan-bahan berbahaya bagi manusia dengan konsentrasi di atas ambang yang diperbolehkan sangat perlu untuk diketahui guna untuk membantu mengetahui informasi- informasi keadan udara dan suhu yang ditampilkan pada website secara realtime. Gas pencemar udara seperti SO dan CO tidak terlihat dan tidak mengeluarkan bau, oleh karena itu manusia tidak dapat mengetahuinya baik di dalam ruangan atau di luar ruangan dan manusia bisa tahu setelah merasakan dampaknya. oleh karena itu dibuat tugas akhir untuk mendeteksi keberadaan gas SO 2 dan CO di dalam udara yang berada di dalam ruangan atau lab penelitian di sebuah kampus menggunakan sensor gas MQ7 dan MQ136 yang akan disimpan setiap selang beberapa waktu perubahan yang terdeteksi oleh sensor dan kemudian nilai akan ditampilkan di LCD dan kemudian dikirimkan ke database atau website dengan menggunakan kalman filter untuk kestabilan sensor. Metode yang digunakan adalah Kalman Filter yang merupakan suatu algoritma yang menggabungkan model dan pengukuran. Data pengukuran terbaru menjadi bagian penting dari algoritma Kalman Filter karena data terakhir akan mengoreksi hasil prediksi pengukuran, sehingga hasil estimasi selalu mendekati kondisi yang sebenarnya. Hasil dari penelitian ini adalah untuk bentuk dukungan terhadap integrasi sistem SMK3 di PPNS dengan cara mendeteksi kadar gas yang berada di suatu laboratorium yang beresiko munculnya kadar gas berbahaya dengan perbandingan menggunakan kalman filter untuk kestabilan sensor deteksi gas.

Actions (login required)

View Item