Ahmad Zulfadli, - Pendeteksi Penebang Liar Menggunakan Sensor Suara MAX4466 Di Kawasan Hutan. https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwi0vcCAm8eBAxXp3TgGHdluBxUQFnoECA4QAQ&url=https%3A%2F%2Fejournal.undip.ac.id%2Findex.php%2Ftransmisi&usg=AOvVaw0LYm7Pp608GJIpuB0Dk4UG&opi=89978449.
|
Text
JURNAL REPOSITRY AHMAD ZUL FADLI.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Penebangan liar merupakan masalah serius yang menyebabkan rusaknya sumber daya hutan dari segi kualitas, kuantitas, dan ekosistem. Berbagai upaya telah dilakukan untuk mencegah praktik penebangan liar, antara lain pengawasan hutan, menetapkan undang-undang yang mengatur tindak pidana kasus penebang liar, dan mempertegas sanksi bagi pelaku penebang liar. Namun, praktik penebangan liar masih sering terjadi karena keterbatasan pengawasan yang bisa dilakukan. Oleh karena itu, dirancang sistem pendeteksi penebang liar sebagai alternatif untuk membantu pengawasan area hutan dari jarak jauh. Sistem dirancang untuk mengidentifikasi suara gergaji mesin menggunakan 4 sensor suara MAX4466. Kemudian, data tingkat kebisingan di proses dan dikirim dari Node ke IoT Gateway setiap satu menit. Dan setelah IoT Gateway menerima data, selanjutnya akan dikirim ke web server untuk disimpan di database dan ditampilkan di website monitoring. Pada pengujian yang dilakukan, nilai ambang batas ditetapkan sebesar 60 dB. Hasilnya, sistem dapat mendeteksi suara gergaji mesin kecuali pada percobaan arah sensor 2 dengan jarak 50 m dikarenakan hambatan yang berbeda pada setiap arah sensor dalam pengujian dan mempengaruhi gelombang suara yang terdeteksi oleh sensor. Kata kunci: ESP32, IoT, LoRa SX1278, Penebang Liar, Sensor Suara MAX4466
Item Type: | Article |
---|---|
Subjects: | 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan > 620 Ilmu Teknik > 621 Fisika Terapan > 621.381 Teknik Elektronika |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Elektro |
Depositing User: | fsains - |
Date Deposited: | 27 Sep 2023 06:42 |
Last Modified: | 27 Sep 2023 06:42 |
URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/75365 |
Actions (login required)
View Item |