RANCANG BANGUN ALAT DETEKSI KADAR EMISI GAS BUANG KENDARAAN BERMOTOR DENGAN SENSOR GAS GABUNGAN BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT)

KEZIA ERLINA KRISTIAN, . (2024) RANCANG BANGUN ALAT DETEKSI KADAR EMISI GAS BUANG KENDARAAN BERMOTOR DENGAN SENSOR GAS GABUNGAN BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT). Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text Cover.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (257kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (888kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (835kB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (223kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (255kB)
	Text Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Emisi gas buang berupa asap knalpot yang muncul karena proses pembakaran yang tidak sempurna dapat berdampak negatif pada kesehatan dan lingkungan. Di antaranya adalah gas hidrokarbon (HC) dan karbon monoksida (CO). Paparan gas CO di atas batas aman dapat menimbulkan masalah kesehatan, sedangkan paparan gas HC dengan jenis gas metana (CH4), juga dapat menyebabkan gangguan kesehatan serta memiliki daya rusak atmosfer yang besar, sehingga dapat berkontribusi pada perubahan iklim dan lingkungan. Tujuan penelitian ini adalah merancang suatu sistem monitoring nilai konsentrasi gas CO dan HC (CH4) pada emisi gas buang kendaraan bermotor guna membantu para pengguna kendaraan bermotor memenuhi standar kendaraan yang layak beroperasi di jalan. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Reverse Engineering. Proses pengukuran konsentrasi CO dilakukan dengan menggunakan sensor MQ-7, sedangkan pengukuran konsentrasi HC (CH4) menggunakan sensor MQ-5. Untuk memproses hasil pengukuran, digunakan mikrokontroler Arduino Uno dan ESP32. Sedangkan untuk hasil pengukuran konsentrasi CO dan CH4 akan ditampilkan pada layar OLED SSD1306 serta hasil pengukurannya dapat ditinjau ulang pada halaman website yang dapat diakses secara online. Dalam penelitian ini, efektivitas alat uji emisi gas berbasis mikrokontroler dibandingkan dengan alat uji gas Analyzer AGS-688. Berdasarkan hasil pengujian variasi waktu, kedua alat memiliki selisih akurasi 4.50–7.06% dalam mengukur CO dan 2.03–7.10% dalam mengukur HC. Pada pengujian variasi jarak, selisih akurasi adalah 5.04–28.57% untuk CO dan 2.02–19.68% untuk HC. Hasil pengujian juga menunjukkan bahwa nilai konsentrasi CO dan HC (CH4) dapat terbaca dengan baik pada halaman website yang dapat diakses secara online. **************************************************************** Exhaust emissions in the form of exhaust smoke due to incomplete combustion can negatively impact health and the environment. Among these are hydrocarbon (HC) and carbon monoxide (CO) gases. Exposure to CO gas above safe limits can cause health problems, while exposure to HC gases, including methane (CH4), can also cause health issues and have a high atmospheric destructive power, contributing to climate change and environmental damage. The aim of this study is to design a system for monitoring the concentration values of CO and HC (CH4) in motor vehicle exhaust emissions to help motor vehicle users meet the standards for roadworthy vehicles. This research was conducted using Reverse Engineering methods. The CO concentration measurement was carried out using the MQ-7 sensor, while the HC (CH4) concentration measurement used the MQ-5 sensor. To process the measurement results, Arduino UNO and ESP32 microcontrollers were used. The CO and CH4 concentration measurement results are displayed on an OLED SSD1306 screen, and the results can be reviewed on a website that can be accessed online. In this study, the effectiveness of microcontroller-based gas emission testing equipment was compared to the AGS-688 gas analyzer. Based on the results of time variation testing, both devices exhibited accuracy differences of 4.50–7.06% for CO measurement and 2.03–7.10% for HC measurement. In the distance variation testing, the accuracy differences were 5.04–28.57% for CO and 2.02–19.68% for HC. The test results also demonstrated that CO and HC (CH4) concentration values could be reliably read on an online-accessible website.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Dr. Aris Sunawar, S.Pd. M.T, 2). Nur Hanifah Yuninda, M.T.
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Energi > Energi Listrik Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknologi (umum) > Teknologi Pendidikan Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Elektronika Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Komputer
Divisions:	FT > S1 Pendidikan Teknik Elektro
Depositing User:	Users 24000 not found.
Date Deposited:	30 Jul 2024 01:46
Last Modified:	30 Jul 2024 01:46
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/47304

Actions (login required)

View Item