RAHMAN, DAVID KURNIA (2025) ALAT DETEKSI KEBISINGAN OTOMATIS DI SEBUAH RUANGAN BERBASIS IOT MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung.
|
Text
Teknik Informatika_32602100036_fullpdf.pdf |
|
|
Text
Teknik Informatika_32602100036_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only |
Abstract
Permasalahan kebisingan dalam ruangan kini menjadi perhatian penting, terutama di tempat-tempat dengan aktivitas tinggi seperti perkantoran, sekolah, dan fasilitas umum. Kebisingan yang tidak terkendali tidak hanya mengganggu konsentrasi dan kenyamanan, tetapi juga dapat berdampak buruk bagi kesehatan dalam jangka panjang. Menyadari hal tersebut, penelitian ini merancang sebuah sistem yang mampu memantau tingkat kebisingan secara otomatis dan real-time. Sistem ini dibangun menggunakan sensor suara MAX9814 dan mikrokontroler ESP32 yang terkoneksi ke platform Blynk berbasis Internet of Things (IoT). Tidak hanya membaca intensitas suara dalam satuan desibel, sistem ini juga memperhitungkan luas ruangan dan jumlah orang di dalamnya untuk menentukan tingkat kebisingan. Dengan bantuan logika fuzzy, sistem mengelompokkan kondisi kebisingan ke dalam empat kategori, yaitu Tenang, Normal, Bising, dan Sangat Bising. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi perubahan kebisingan dengan akurat dan memberikan notifikasi secara langsung melalui aplikasi Blynk apabila terdeteksi kondisi “Sangat Bising”. Dengan demikian, sistem ini menawarkan solusi yang efektif dan efisien dalam membantu pengawasan lingkungan akustik dalam ruangan secara otomatis.
Kata Kunci: Kebisingan, IoT, ESP32, Logika Fuzzy, MAX9814, Blynk
| Dosen Pembimbing: | Riansyah, Andi and UNSPECIFIED | UNSPECIFIED |
|---|---|
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
| Divisions: | Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Mahasiswa FTI - Skripsi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Pustakawan 4 UNISSULA |
| Date Deposited: | 18 Nov 2025 06:06 |
| URI: | https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/42083 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |
