This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknika
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Kinerja Jaringan LoRa E220-900T30D untuk Monitoring Turbin Angin Berbasis IoT di Lingkungan Rural Bangkalan Kurniawati, Indah; Reynanda Bagus W.A; Ridho Akbar; M. Akmal Rais
Jurnal Teknika Vol 18 No 1 (2026): MARET
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/jt.v18i1.1614

Abstract

Monitoring turbin angin secara handal diperlukan untuk menjamin kinerja dan kontinuitas pembangkitan energi, khususnya pada lokasi yang sulit dijangkau. Monitoring offline dinilai kurang efisien karena memerlukan penghentian operasi turbin. Turbin angin ini direncanakan untuk diletakkan di wilayah rural Bangkalan, Madura, dimana belum ada penelitian sebelumnya yang membahas pemodelan kanal propagasi dengan LoRa yang digunakan sebagai media komunikasi  di daerah tersebut. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi performansi jaringan LoRa E220-900T30D sebagai media monitoring turbin angin berbasis IoT dan Wireless Sensor Network (WSN) di lingkungan rural Bangkalan, Madura. Pengujian dilakukan pada frekuensi 920 MHz dengan bandwidth 125 kHz, spreading factor (SF) 7, dan daya pancar 30 dBm. Parameter yang dianalisis meliputi Received Signal Strength Indicator (RSSI) dan Signal-to-Noise Ratio (SNR) pada jarak 10 m hingga 2699 m, serta pemodelan propagasi menggunakan regresi log-distance, dan evaluasi standar deviasi shadowing dan varians. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa RSSI menurun secara valid terhadap jarak setelah memasuki medan jauh diatas 1 km dengan koefisien determinasi R² = 0,98 dan standar deviasi shadowing dan varians  masing-masing adalah 0,3 dB dan 0,09. Nilai eksponen path loss n = 2,73 mengindikasikan dominasi lintasan langsung pada lingkungan rural. Penelitian ini berhasil mengidentifikasi nilai eksponen, mengidentifikasi batas medan dekat perangkat, dan menentukan nilai varians shadowing untuk perancangan jaringan nirkabel, serta menunjukkan akurasi regresi log-distance yang tinggi dalam prediksi RSSI.