PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI JENIS DAN KONSENTRASI GAS METANA (CH4), KARBON MONOKSIDA (CO), DAN HIDROOGEN SULFIDA (H2S) BERBASIS ESP32 MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING

Niro, Rifirza De (2025) PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI JENIS DAN KONSENTRASI GAS METANA (CH4), KARBON MONOKSIDA (CO), DAN HIDROOGEN SULFIDA (H2S) BERBASIS ESP32 MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Daftar Pustaka) bagian 4.pdf - Published Version Download (126kB)
	Text (Bab Akhir) bagian 3.pdf - Published Version Download (110kB)
	Text (Cover dan Abstrak) Bagian_I[1].pdf Download (196kB)
	Text (BAB 1 Pendahuluan) bagian 2.pdf - Published Version Download (135kB)
	Text (Full Text) ilovepdf_merged (2)_organized (1).pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah prototipe pendeteksi gas berbahaya berbasis mikrokontroler ESP32 dengan dukungan algoritma machine learning. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi dan mengidentifikasi jenis gas, yaitu metana (CH4), karbon monoksida (CO), dan hidrogen sulfida (H2S), menggunakan sensor MQ-4, MQ-7, dan MQ-136. Selain mendeteksi jenis gas, sistem juga mampu memperkirakan konsentrasi gas dalam satuan parts per million (ppm). Pengambilan data dilakukan secara langsung melalui sensor yang terpasang pada prototipe, kemudian dilakukan proses preprocessing berupa normalisasi min-max dan smoothing dengan metode moving average untuk mengurangi noise dan memperbaiki kualitas data. Dataset dibagi menjadi dua kategori, yaitu dataset klasifikasi untuk menentukan jenis gas dan dataset regresi untuk memperkirakan konsentrasi gas. Algoritma machine learning yang digunakan pada penelitian ini adalah Random Forest untuk klasifikasi dan algoritma CNN untuk regresi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan jenis gas dengan tingkat akurasi 100% dan error prediksi konsentrasi gas berada pada kisaran 0,7-0,9% tergantung jenis gasnya. Sistem ini juga dilengkapi dengan buzzer sebagai peringatan suara, dua kipas DC untuk pengaturan sirkulasi udara, serta tampilan LCD untuk menampilkan informasi gas secara real-time. Dengan hasil tersebut, prototipe yang dirancang dinilai efektif sebagai alat monitoring gas portabel yang sederhana, mudah digunakan, dan mampu mendukung deteksi gas berbahaya secara praktis di lingkungan terbatas. Kata kunci : ESP32, MQ-4, MQ-7, MQ-136, Random Forest

Actions (login required)

View Item