SISTEM DETEKSI KNALPOT TIDAK STANDAR DI AREA KAMPUS BERBASIS FUZZY LOGIC

Baaiman, Qalammullah (2026) SISTEM DETEKSI KNALPOT TIDAK STANDAR DI AREA KAMPUS BERBASIS FUZZY LOGIC. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover) 01. Cover & Abstrak.pdf - Published Version Download (2MB)
	Text (BAB I) 02. BAB I.pdf - Published Version Download (465kB)
	Text (BAB V) 03. BAB V.pdf - Published Version Download (212kB)
	Text (Daftar Pustaka) 04. Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (237kB)
	Text (Skripsi Fulltext) 05. Skripsi Fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Penggunaan knalpot tidak standar pada kendaraan bermotor kerap menimbulkan polusi suara yang mengganggu kenyamanan masyarakat dan melanggar regulasi tingkat kebisingan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini merancang sebuah sistem pendeteksi knalpot tidak standar secara otomatis berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini menggunakan mikrofon INMP441 untuk akuisisi sinyal akustik, mikrokontroler ESP32 sebagai pusat pemrosesan data, dan ESP32-CAM untuk menangkap gambar kendaraan pelanggar. Pengambilan keputusan untuk mengklasifikasikan kondisi knalpot dilakukan menggunakan metode Fuzzy Logic berdasarkan empat parameter masukan: intensitas suara, frekuensi dominan, stabilitas amplitudo, dan rasio harmonik. Jika kendaraan terdeteksi menggunakan knalpot tidak standar, ESP32-CAM akan mengambil gambar sebagai bukti pelanggaran. Data pelanggaran kemudian dikirimkan ke database Firebase, ditampilkan melalui website monitoring, serta diteruskan sebagai notifikasi real-time kepada petugas melalui Telegram Bot. Berdasarkan hasil pengujian empiris pada kondisi statis dan bergerak, sistem ini mampu mendeteksi suara knalpot tidak standar dengan tingkat akurasi sebesar 95%. Pengujian pada berbagai variasi kecepatan kendaraan dan kondisi pencahayaan juga membuktikan bahwa sistem dapat beroperasi secara optimal sebagai alat bantu pengawasan lalu lintas yang adaptif.

Actions (login required)

View Item