Perancangan Sistem Pendeteksi Kebakaran Terintegrasi LoRA Pada Kapal Ikan

Onasys, Muhammad Rio Putra (2025) Perancangan Sistem Pendeteksi Kebakaran Terintegrasi LoRA Pada Kapal Ikan. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5018211001-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy

Abstract

Kapal sebagai alat transportasi memerlukan sistem yang efektif untuk meningkatkan keselamatan operasional, terutama dalam mengangkut penumpang dan barang. Salah satu kecelakaan yang paling sering terjadi adalah kebakaran, yang dapat terjadi kapan saja apabila terdapat bahan yang mudah terbakar, sumber panas, dan oksigen. Penelitian ini merancang sistem pendeteksi kebakaran pada kapal ikan GT dengan menggunakan teknologi sistem tertanam (embedded system), yang mencakup sensor asap MQ-2, sensor DHT22 untuk suhu dan kelembapan, serta sensor api untuk deteksi kebakaran, semuanya terhubung dengan modul ESP 32 dan LoRA untuk pengolahan data dan komunikasi. Data hasil sensor ditampilkan melalui user interface (UI) yang memberikan peringatan jika terdeteksi kebakaran. Pengujian model menunjukkan bahwa sensor suhu memiliki error 2,24% pada kondisi 1, 4,38% pada kondisi 2, 7,42% pada kondisi 3 dan 0.56% pada kondisi 4, dengan range tingkat akurasi berkisar antara 92%-99%. Sensor kelembapan menunjukkan error 0,68% pada kondisi 1, 1,15% pada kondisi 2, 5,76% pada kondisi 3 dan 2,49% pada kondisi 4. Dengan tingkat akurasi 94%-99%. Sementara sensor asap menunjukkan error pada kondisi 1 sebesar 29,27%, 38,12% pada kondisi 2, 47,24% pada kondisi 3, dan 40,58% pada kondisi 4. Pengujian lapangan menunjukkan bahwa sensor suhu memiliki error yang sangat rendah (0,67% dan 1,50%). Untuk sensor kelembapan memiliki error sebesar 15,51% untuk kondisi 1 dan 12,24% untuk kondisi 2. Untuk sensor asap memiliki error pada kondisi 1 dan 2 sebesar 35,11% dan 38,63%. Sensor api berfungsi dengan baik. Pada pengujian lapangan di ruang mesin kapal, sensor suhu menunjukkan akurasi tinggi, sementara sensor kelembapan dan asap menunjukkan nilai error yang lebih besar. Hasil ini menunjukkan bahwa sensor suhu dan kelembapan lebih akurat dibandingkan sensor asap, yang memerlukan perbaikan lebih lanjut. Untuk hasil dari kuisioner didapatkan nilai 4,2 dari skala 5 yang menunjukkan bahwa UI sudah bisa digunakan dengan baik dan terintegrasi baik dengan alat. Dengan sistem ini, diharapkan dapat meningkatkan keselamatan kapal ikan, melindungi nyawa nelayan, dan melindungi aset kapal.
==================================================================================================================================
The ship, as a means of transportation, requires an effective system to enhance operational safety, especially in the transportation of passengers and cargo. One of the most frequent accidents is fire, which can occur at any time when there are flammable materials, a heat source, and oxygen. This study designs a fire detection system for a fishing vessel using embedded system technology, which includes the MQ-2 smoke sensor, DHT22 for temperature and humidity, and a flame sensor for fire detection, all connected to the ESP32 module and LoRa for data processing and communication. The sensor data is displayed through a User Interface (UI) that provides an alert if a fire is detected. Model testing shows that the temperature sensor has an error of 2,24% in condition 1, 4,38% in condition 2, 7,42% in condition 3, and 0,56% in condition 4, with an accuracy range between 92%-99%. The humidity sensor shows an error of 0.68% in condition 1, 1,15% in condition 2, 5,76% in condition 3, and 2,49% in condition 4, with an accuracy range between 94%-99%. Meanwhile, the smoke sensor shows an error of 29,27% in condition 1, 38,12% in condition 2, 47,24% in condition 3, and 40,58% in condition 4. Field testing shows that the temperature sensor has very low error (0,67% and 1,50%). The humidity sensor shows an error of 15,51% in condition 1 and 12,24% in condition 2. The smoke sensor shows an error of 35,11% and 38,63% in conditions 1 and 2. The flame sensor functions well. In the field test in the engine room of the ship, the temperature sensor shows high accuracy, while the humidity and smoke sensors show higher error values. These results indicate that the temperature and humidity sensors are more accurate than the smoke sensor, which requires further improvement. The questionnaire results indicate a score of 4,2 out of 5, showing that the UI is functioning well and is well integrated with the system. With this system, it is expected to enhance the safety of fishing vessels, protect the lives of fishermen, and safeguard the ship’s assets.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Kapal Ikan, Pendeteksi Kebakaran, Sensor MQ2, Sensor DHT22, Sensor Flame, Modul ESP32, LoRA E32, Fishing Vessel, Fire Detector, MQ2 Sensor, DHT22 Sensor, Flame Sensor, ESP32 Module, LoRA
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7871.674 Detectors. Sensors V Naval Science > VM Naval architecture. Shipbuilding. Marine engineering V Naval Science > VM Naval architecture. Shipbuilding. Marine engineering > VM156 Naval architecture V Naval Science > VM431 Fishing boats
Divisions:	Faculty of Marine Technology (MARTECH) > Naval Architecture and Shipbuilding Engineering > 36201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Rio Putra Onasys
Date Deposited:	29 Jul 2025 07:02
Last Modified:	29 Jul 2025 07:02
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/122635

Actions (login required)

View Item