Sistem Identifikasi Obyek Terkubur Menggunakan Induksi Elektromagnetik Dan Gelombang Akustik

setybudi, setyabudi (2019) Sistem Identifikasi Obyek Terkubur Menggunakan Induksi Elektromagnetik Dan Gelombang Akustik. Masters thesis, Institut teknologi sepuluh nopember surabay.

Text 07111750040002_Master_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (9MB)

Abstract

Abstrak – Benda yang terkubur dalam tanah dapat berupa logam dan nonlogam. Pendeteksi induksi elektromagnetik yang sudah berkembang tidak dapat mendeteksi benda bermaterial nonlogam. Pada penelitian ini telah dilakukan rancang bangun sistem pendeteksi objek yang terkubur dengan menggunakan metode seismic acoustic. Sistem akustik ini memanfaatkan subwoofer sebagai pemancar gelombang akustik. Pada sistem ini digunakan sensor akselerometer untuk mengukur besarnya getaran seismik akustik. Sinyal pada domain waktu diubah ke domain frekuensi menggunakan Fast Fourier Transform (FFT). Pola spektrum frekuensi ini dikenali dengan metode Neural Network (NN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan spektrum frekuensi dari hasil getaran sensor akselerometer pada objek logam dan nonlogam serta pada kondisi terdapat objek dan tidak terdapat objek. Sistem ini dapat mengenali objek logam dan nonlogam dengan tingkat akurasi sebesar 77%, sedangkan untuk deteksi ada objek dan tidak ada objek sebesar 86,6%. Penggabungan sensor induksi elektromagnetik pada sistem untuk mengenali adanya objek yang terkubur memiliki tingkat akurasi sebesar 88%.
==================================================================================================================================
Abstract—Buried objects may consist of both metallic and non-metallic materials. Existing electromagnetic induction-based detection systems are generally unable to detect non-metallic objects. This study presents the design and implementation of a buried-object detection system based on the seismic acoustic method. The system employs a subwoofer as an acoustic wave transmitter and an accelerometer sensor to measure seismic acoustic vibrations. Time-domain signals are transformed into the frequency domain using the Fast Fourier Transform (FFT). The resulting frequency spectrum patterns are classified using an Artificial Neural Network (ANN). Experimental results show distinct frequency spectrum characteristics for metallic and non-metallic objects, as well as between the presence and absence of buried objects. The proposed system achieved an object classification accuracy of 77% for distinguishing metallic and non-metallic objects, while the detection accuracy for identifying the presence or absence of buried objects reached 86.6%. Furthermore, integrating an electromagnetic induction sensor into the system improved the buried-object detection accuracy to 88%.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Akustik, Fast Fourier Transform, Induksi elektromagnetik, Neural Network, Obyek terkubur.
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Mr setyabudi setyabudi
Date Deposited:	05 Aug 2026 07:23
Last Modified:	05 Aug 2026 07:23
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/67420

Actions (login required)

View Item