• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • FAKULTAS SAINS & TEKNOLOGI
    • Program Studi Sistem & Teknologi Informasi
    • View Item
    •   DSpace Home
    • FAKULTAS SAINS & TEKNOLOGI
    • Program Studi Sistem & Teknologi Informasi
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    PERANCANGAN SISTEM MONITORING SUHU DAN KELEMBAPAN BERBASIS INTERNET OF THINGS TERINTEGRASI DENGAN APLIKASI MOBILE DI RUANG SERVER PTPN IV REGIONAL I

    Thumbnail
    View/Open
    Skripsi Billy Sutanto.pdf (2.416Mb)
    Date
    2026
    Author
    Sutanto, Ahmad Billy
    Pembimbing
    Raden Aris Sugianto
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring suhu dan kelembapan ruang server berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan sensor DHT22 dan mikrokontroler ESP32 yang mengirimkan data secara real-time ke Firebase Realtime Database dan ditampilkan melalui aplikasi mobile berbasis Flutter, serta dilengkapi fitur pengendalian Air Conditioner (AC) jarak jauh menggunakan IR Transmitter dan IR Receiver. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif melalui observasi lapangan, pengukuran langsung, dan pengujian sistem secara menyeluruh. Hasil kalibrasi menunjukkan rata-rata selisih pembacaan suhu sebesar 0,23°C dan kelembapan relatif sebesar 1,08% RH terhadap termometer digital standar, keduanya berada dalam batas toleransi spesifikasi sensor. Sistem alarm berbasis Buzzer aktif secara otomatis dalam waktu kurang dari 5 detik setelah suhu melampaui ambang batas. Seluruh perintah pengendalian AC melalui IR Transmitter, mencakup AC ON, AC OFF, kenaikan dan penurunan suhu, berhasil dieksekusi dengan baik. Aplikasi Flutter dan Firebase berjalan stabil dalam sinkronisasi data real-time, dilengkapi fitur dashboard, grafik historis, pengaturan ambang batas, kontrol AC, serta notifikasi otomatis. Seluruh komponen sistem dinyatakan valid dan berfungsi sesuai luaran yang diharapkan. Sistem ini terbukti lebih efektif dibandingkan metode manual dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut melalui integrasi kecerdasan buatan untuk prediksi anomali lingkungan
    URI
    https://repository.itsi.ac.id/handle/123456789/462
    Collections
    • Program Studi Sistem & Teknologi Informasi

    Repositori Institut Teknologi Sawit Indonesia - 2025

    Institut Teknologi Sawit Indonesia

    Perpustakaan

    Katalog Perpustakaan

    Ejurnal ITSI

     

     

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    Repositori Institut Teknologi Sawit Indonesia - 2025

    Institut Teknologi Sawit Indonesia

    Perpustakaan

    Katalog Perpustakaan

    Ejurnal ITSI