Putra, Rangga Irdyansyah (2026) RANCANG BANGUN SISTEM SAFETY DEVICE GENSET DOOSAN DP158L MENGGUNAKAN ESP32 BERBASIS NAÏVE BAYES. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.
![[img]](http://repository.ppns.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
0422040046 - Rangga Irdyansyah Putra - Rancang Bangun Sistem _i_Safety Device__i_ Genset Doosan DP158L Menggunakan ESP32 Berbasis _i_Naïve Bayes__i_.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy |
Abstract
Penelitian ini membahas permasalahan overheating pada genset Doosan DP158L milik PT Meratus Line yang beroperasi dalam durasi tinggi sehingga berpotensi menyebabkan kerusakan komponen mesin dan gangguan operasional. Penelitian ini bertujuan merancang safety device berbasis ESP32 untuk melakukan pemantauan dan proteksi kondisi abnormal pada genset menggunakan metode naïve bayes. Sistem memantau empat parameter utama, yaitu water coolant temperature, oil temperature, oil pressure, dan main stator generator temperature menggunakan sensor VDO dan RTD PT100. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development melalui tahapan perancangan perangkat keras, pengembangan perangkat lunak, pengolahan data, pelatihan model, implementasi sistem, dan pengujian alat. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode naïve bayes mampu melakukan klasifikasi kondisi parameter dengan baik. Model terbaik diperoleh pada parameter oil pressure dengan nilai accuracy sebesar 98,75%, precision 97,56%, recall 100%, dan F1-score 98,77%. Berdasarkan hasil pengujian alat, sistem mampu mendeteksi kondisi warning pada water coolant temperature sebesar 95°C dengan probabilitas warning 91,39%, oil temperature sebesar 114°C dengan probabilitas warning 98,68%, oil pressure sebesar 6,15 bar dengan probabilitas warning 96,41%, dan main stator generator temperature sebesar 95°C dengan probabilitas warning 96,11%. Pada kondisi kritis, sistem berhasil memberikan respons danger berupa pengiriman notifikasi, aktivasi alarm, dan perintah shutdown engine. Selain itu, hasil pemantauan berhasil ditampilkan melalui web monitoring secara real-time.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Penelitian ini membahas permasalahan overheating pada genset Doosan DP158L milik PT Meratus Line yang beroperasi dalam durasi tinggi sehingga berpotensi menyebabkan kerusakan komponen mesin dan gangguan operasional. Penelitian ini bertujuan merancang safety device berbasis ESP32 untuk melakukan pemantauan dan proteksi kondisi abnormal pada genset menggunakan metode naïve bayes. Sistem memantau empat parameter utama, yaitu water coolant temperature, oil temperature, oil pressure, dan main stator generator temperature menggunakan sensor VDO dan RTD PT100. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development melalui tahapan perancangan perangkat keras, pengembangan perangkat lunak, pengolahan data, pelatihan model, implementasi sistem, dan pengujian alat. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode naïve bayes mampu melakukan klasifikasi kondisi parameter dengan baik. Model terbaik diperoleh pada parameter oil pressure dengan nilai accuracy sebesar 98,75%, precision 97,56%, recall 100%, dan F1-score 98,77%. Berdasarkan hasil pengujian alat, sistem mampu mendeteksi kondisi warning pada water coolant temperature sebesar 95°C dengan probabilitas warning 91,39%, oil temperature sebesar 114°C dengan probabilitas warning 98,68%, oil pressure sebesar 6,15 bar dengan probabilitas warning 96,41%, dan main stator generator temperature sebesar 95°C dengan probabilitas warning 96,11%. Pada kondisi kritis, sistem berhasil memberikan respons danger berupa pengiriman notifikasi, aktivasi alarm, dan perintah shutdown engine. Selain itu, hasil pemantauan berhasil ditampilkan melalui web monitoring secara real-time. |
| 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: | 25 Sep 2026 01:41 |
| Last Modified: | 25 Sep 2026 01:41 |
| URI: | http://repository.ppns.ac.id/id/eprint/8350 |
Actions (login required)
 |
View Item |
