Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Peningkatan Akurasi Deteksi Kebocoran Gas LPG pada Sistem IoT Menggunakan Moving Average Filter dan Notifikasi Adaptif Thea Fitri Astarani; Stephanie Christina Yolanda Pardede; Michael Stevano Sinurat; Nurafni Carol; Aprima Anugerah Matondang
Teknologi Rekayasa Jaringan Telekomunikasi Vol. 6 No. 2 (2026): Oktober 2026
Publisher : P3M Politeknik Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kebocoran gas LPG di lingkungan kantin kampus merupakan risiko keselamatan yang signifikan akibat intensitas penggunaan kompor dan keterbatasan pengawasan. Sistem deteksi konvensional yang hanya mengandalkan alarm lokal tidak memberikan peringatan jarak jauh, sehingga respons terhadap kebocoran menjadi lambat. Penelitian ini mengimplementasikan sistem monitoring dan peringatan dini kebocoran gas berbasis IoT yang mengintegrasikan sensor MQ-2, mikrokontroler ESP32, dan platform notifikasi Telegram. Kebaruan penelitian terletak pada penerapan Moving Average Filter untuk menstabilkan pembacaan sensor dan mengurangi false alarm, dikombinasikan dengan mekanisme eskalasi notifikasi bertingkat yang menyesuaikan tingkat bahaya kebocoran. Pengujian dilakukan pada tiga skenario konsentrasi gas dengan sepuluh kali pengulangan masing-masing. Hasil menunjukkan bahwa filter mampu mereduksi fluktuasi pembacaan hingga 42,3% dan menurunkan false alarm dari 7 kejadian menjadi 1 kejadian dalam 24 jam pengujian. Latensi notifikasi rata-rata tercatat 2,8 detik, dengan akurasi deteksi 96,7%. Sistem ini layak diterapkan sebagai solusi keselamatan kebakaran di lingkungan kantin kampus dan relevan untuk direplikasi pada area serupa.