<![CDATA[Perubahan iklim global telah meningkatkan frekuensi fenomena cuaca ekstrem yang berpotensi menimbulkan bencana alam dan kerugian material. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem peringatan dini (Early Warning System) cuaca ekstrem yang efisien berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini mengintegrasikan berbagai sensor lingkungan untuk mengukur parameter cuaca secara real-time, seperti suhu, kelembapan, tekanan udara, dan kecepatan angin. Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan integrasi Logika Fuzzy ke dalam stasiun cuaca untuk mengatasi ketidakpastian data sensor dan meningkatkan akurasi klasifikasi tingkat bahaya cuaca (aman, waspada, atau bahaya). Perangkat keras utama yang digunakan meliputi mikrokontroler berbasis IoT yang terhubung dengan sensor BME280 dan anemometer, di mana data yang dikumpulkan dikirimkan ke cloud platform melalui protokol komunikasi nirkabel. Pengguna dapat memantau kondisi cuaca secara langsung melalui dasbor monitoring yang interaktif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan Logika Fuzzy mampu memberikan keputusan peringatan dini yang lebih adaptif dibandingkan dengan sistem ambang batas (threshold) konvensional. Sistem ini diharapkan dapat memberikan informasi peringatan yang cepat dan akurat kepada masyarakat serta pihak terkait guna meminimalisir dampak risiko bencana akibat cuaca ekstrem. Keywords: Cuaca Ekstrem, IoT, Logika Fuzzy, Peringatan Dini, Stasiun Cuaca]]>
Copyrights © 2026
