Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"

Sistem pengereman adalah salah satu sistem pengaman utama pada kendaraan roda empat dan membutuhkan perhatian khusus dalam pemantauan dan pemeliharaannya. Terdapat banyak faktor yang dapat mengakibatkan komponen sistem ini mengalami potensi kegagalan, salah satunya adalah karakter pengereman yang tidak baik. Pengembangan aplikasi android dengan konsep internet of things (IoT) dan cloud server ini bertujuan untuk mengetahui prediksi sisa masa hidup kampas dan cakram rem serta analisis kenaikan temperatur proses pengereman menggunakan data yang diambil menggunakan raspberry pi 3 B+ melalui OBD II port serta menggunakan pendekatan energi pengereman dari grafik kecepatan terhadap waktu. Hasilnya adalah aplikasi berhasil melakukan akuisisi data dan melakukan analisis, meskipun masih ada rata-rata 3,047 % error rate. Analisis pada aplikasi menyimpulkan periode waktu pemeliharaan komponen kritikal sistem pengereman harus disesuaikan untuk setiap pengguna karena rata-rata pengurangan masa hidup komponen berbeda pada setiap variasi karakter pengereman dengan hasil 20 kilometer per hari untuk kondisi 1 (pengereman yang baik), 25 kilometer per hari untuk kondisi 2 (pengereman yang kurang baik), dan 44 kilometer per hari untuk kondisi 3 (pengereman yang tidak baik).

 

---

Brake System is one of the most essential system for four-wheeler safety and drivers tend to strictly follow the service manual book for maintenance or replacement. However, brake system condition should be checked regularly because many factors contributing to the accelerated wear rate and other potential failure, one of them is bad braking behavior. The development of this android-based application with internet of things and cloud server concept has the objective to perform life expectancy of disc and pad life also temperature rise increase analysis to determine the condition of brake system according to daily data acquired using raspberry pi 3 B+ via OBD II port with the use of braking energy approach from velocity versus time graph. The results are the application system successfully do data acquisition and run all analysis, although the average error rate is around 3,047 %. The output of the analysis concluded that time interval or period of four-wheeler brake system maintenance must be adjusted because the decreasing of life expectancy for braking character variation are different with the result as follows; 20 kilometer per day for condition 1 (good braking character), 25 kilometer per day for condition 2 (average braking character), and 44 kilometer per day for condition 3 (bad braking character).

 

"

"ABSTRAKSalah satu usaha untuk peningkatan sarana transportasi di pedesaanadalah dengan membuat suatu kendaraan mini dengan harga yang relatif murah.Salah satu konstruksi kendaraan mini ini adalah frame.Dalam perencanaan frame ini maka penulis melakukan survei kepasaruntuk mengetahui profil apa dan bukan apa yang tersedia. Dan dalampembahasan masalah teknisnya/perencanaannya penulis banyak melakukandiskusi-diskusi dengan dosen pembimbing juga dengan teman-teman satu timpembuat konsep kendaraan mini ini. Selain itu penulis juga mencari literatur-literatur yang berhubungan déngan perencanaan frame kendaraan ini sebagaibahan dasar perencanaan.dalam pengolahan data penulis menggunakan bantuan program SAP90untuK mendapatkan gaya dan momen yang bekerja pada node-node frame yangtelah ditentukan. Kemudian gaya dan momen tersebut dianalisa untukmendapatkan tegangan normal utama dan tegangan geser utama. Dan sebagaioutput adalah berupa faktor keamanan yaitu perbandingan antara tegangan ijinbahan dengan tegangan utama.Dari hasil analisa diatas penulis mendapatkan suatu kesimpulan bahwapada suatu konstruksi bagian yang paling kritis adalah bagian yang mengalamimomen terbesar

---

"

"Salah satu komponen penting dalam kendaraan adalah sistem pengereman. Fungsi utama dari sistem pengereman adalah memberikan deselerasi sehingga dapat memberhentikan laju kendaraan. Bagian penting dari komponen pengereman salah satunya adalah kampas rem. Namun unttuk mengetahui kondisi fisik dari kampas rem perlu dilakukan pembongkaran komponen roda dan rem. Sehingga salah satu tahap awal pengembangan adalah dibuatnya sebuah aplikasi yang dapat melakukan prediksi sisa umur dari kampas rem tersebut tanpa harus melakukan pembongkaran. Namun aplikasi tersebut belum 100% sempurna, perlu adanya verifikasi hasil yang dapat membuktikan bahwa aplikasi siap digunakan. Maka dari itu penelitian kali ini akan melakukan verifikasi aplikasi tersebut melalui pendekatan pemantauan kondisi fisik dari kampas rem itu sendiri. Selain itu pada penelitian kali ini, penulis akan mencoba mencari hubungan antara perilaku berkendara dengan pengaruhnya terhadap laju aus kampas rem. Setelah dilakukan pengujian jalan dengan 3 perilaku berkendara berbeda, didapatkan hasil bahwa pengendara dengan perilaku eco akan terjadi aus sebesar 0.42%, perilaku normal sebanyak 1.65% dan perilaku sport sebanyak 44.96% dari tebal kampas rem semula. Terdapat hasil yang signifikan pada perilaku berkendara sport karena pada perilaku ini tekanan dan suhu pengereman akan sangat tinggi jika dibandingkan dengan eco dan normal. Selain itu juga diketahui bahwa masih terdapat salah alur perhitungan pada program yang dijalankan pada aplikasi dengan faktor koreksi sebesar 33.37. Setelah dilakukan koreksi pada program, faktor koreksi menjadi 0.99. Faktor koreksi ini adalah rasio perbandingan dengan hasil prediksi umur kampas rem berdasarkan pengamatan langsung perubahan ketebalan kampas rem hasil uji jalan.

---

One important component in a vehicle is the braking system. The main function of the braking system is to provide deceleration so as to stop the vehicle speed. One important part of the braking component is the brake lining. But to know the physical condition of the brake lining, it is necessary to dismantle the wheel and brake components. So that one of the initial stages of development is to make an application that can predict the remaining life of the brake lining without having to do the demolition. However, the application is not 100% perfect, it is necessary to verify the results that can prove that the application is ready to use. Therefore this study will verify the application with the physical condition monitoring approach of the brake lining itself. In addition, in this study, the author will try to find a relationship between driving behavior and its effect on the wear rate of the brake lining. After testing the road with 3 different driving behaviors, it was found that the driver with eco behavior would consume 0.42%, normal behavior as much as 1.65% and sport behavior as much as 44.96% of the thickness of the original brake lining. There is a significant result in sports driving behavior because in this behavior the braking pressure and temperature will be very high when compared to eco and normal. In addition, it is also known that there is still a wrong calculation flow in the program running in the application with a correction factor of 33.37. After making corrections to the program, the correction factor becomes 0.99. This correction factor is the ratio of the ratio with the results of prediction of the age of the brake lining based on direct observation of changes in the thickness of the brake lining on the results of the road test."

"Pada era Information Communication Technology ICT, perkembangan dari software dan hardware sangat pesat. Berdasarkan data Dirjen Pos dan Telekomunikasi prospek dari Internet of Things untuk Indonesia mencapai 444 triliun dengan 400 juta sensor perangkat terhubung. Berbagai sektor mulai menerapkan IoT sebagai sistem automasinya seperti industry, kesehatan, logistic, dan pertanian. Fokus pada penelitian ini adalah penerapan IoT pada bidang pertanian. Berdasarkan pengujian menggunakan arduino dan LoRa 915 MHz bahwa perfomansi dari sistem dapat menjangkau hingga 700 meter dengan nilai Received Signal Strength RSSI dibawah -120 dBm dan nilai rata-rata Packet Delivery Ratio PDR 40-50. Sedangkan pengujian dari sisi end user menunjukkan bahwa sistem antarmuka web memiliki rata-rata penilaian 4 sampai 4.2 dari segi tampilan, fungsi, dan informasi. Untuk segi kinerja response time memperlihatkan bahwa web dapat diakses dalam waktu 0.2 detik hingga 0.6 detik.

---

In the era of Information Communication Technology ICT the development of software and hardware is very rapid. Based on data from Director General of Pos and Telecommunication, the prospect of Internet of Things for Indonesia reached 444 trillion with 400 million sensors connected devices. Various sectors are beginning to implement IoT as their automation systems such as industry, health, logistics, and agriculture. The focus of this research is the application of IoT in agriculture. Based on testing using arduino and LoRa 915 MHz, the perfomance of the system can reach up to 700 meters with the value of Received Signal Strength RSSI below 120 dBm with an average of 40 50 Packet Delivery Ratio PDR . While testing from the end user side shows that the web interface system has an average rating of 4 to 4.2 in terms of appearance, function, and information. In terms of performance response time shows that the web can be accessed within 0.2 seconds to 0.6 seconds."

"Teknologi Internet of Things (IoT) memiliki potensi untuk merevolusi berbagai industri, termasuk pemantauan kualitas air. Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem pemantauan kualitas air berbasis IoT menggunakan teknologi Low-Power Wide Area Network (LPWAN). Sistem tersebut terdiri dari perangkat IoT yang dilengkapi dengan sensor untuk mengukur berbagai parameter kualitas air, seperti pH, suhu, dan kekeruhan. Data yang terkumpul dikirimkan ke server pusat menggunakan teknologi LoRaWAN, yang memungkinkan komunikasi jarak jauh dengan konsumsi daya rendah. Data kemudian dianalisis dan diproses untuk memberikan informasi real-time tentang kualitas air kepada pemangku kepentingan. Sistem yang diajukan memberikan solusi efektif dan efisien untuk pemantauan kualitas air di daerah yang masih sulit terjangkau sinyal internet, di mana sistem pemantauan konvensional mungkin kurang efektif apabila dilakukan karena infrastruktur yang terbatas.

---

The Internet of Things (IoT) technology has the potential to revolutionize various industries, including water quality monitoring. This research proposes an IoT-based water quality monitoring system using Low-Power Wide Area Network (LPWAN) technology. The system consists of IoT devices equipped with sensors to measure various water quality parameters, such as pH, temperature, and turbidity. The collected data is sent to the central server using LoRaWAN technology, which allows for long-range communication with low power consumption. The data is then analyzed and processed to provide real-time information on water quality to stakeholders. The proposed system provides an effective and efficient solution for water quality monitoring in remote areas with limited internet access, where conventional monitoring systems may be less effective due to limited infrastructure."

"Kesehatan merupakan hal yang penting dalam kehidupan, dengan teknologi yang semakin canggih, salah satunya adalah teknologi Internet of Things (IoT). Internet of Things menyediakan layanan kesehatan karena berbagai fungsinya, seperti aksesibilitas dan keterjangkauan layanan kesehatan. Makalah ini menyajikan solusi untuk memudahkan pengguna dalam memantau kesehatan dengan menggunakan parameter tanda vital seperti tekanan darah, nadi, suhu tubuh, dan saturasi oksigen. Dengan berbasis Early Warning Score sehingga perawatan dan pemantauan kesehatan dapat dilakukan di rumah berdasarkan pemantauan real-time dan dicatat serta disimpan secara lokal. Sistem juga ditampilkan melalui situs web dan dapat dikirim melalui email untuk analisis lebih lanjut. Subyek dimonitor pada jam-jam tertentu, 1 jam, 2 jam dan 3 jam. Hasil tanda vital dari 15 subjek dengan rentang usia 18±63 menunjukkan rata-rata tekanan darah sistolic 125, tekanan darah diastolic 81, nadi 88,55, suhu tubuh 36,88, dan saturasi OK 97,53. Pengukuran tanda-tanda vital rata-rata pada pria menunjukkan tekanan darah sistolic 131, tekanan darah diastolic 84, detak jantung 93,3, suhu tubuh 36,9, dan saturasi oksigen 97,63. Sedangkan rata-rata pengukuran tanda vital pada wanita menunjukkan tekanan darah sistolic 119, tekanan darah diastolic 79, detak jantung 84,4, suhu tubuh 36,9, dan saturasi oksigen 97,44. Penelitian dari 15 subjek menunjukkan perhitungan skor total ews secara otomatis <4, hal ini menunjukkan bahwa risiko klinis rendah dari 15 subjek.

---

Health is an important thing in life, with increasingly sophisticated technology, one of which is Internet of Things (IoT) technology. The Internet of Things provides health services because of its various functions, such as the accessibility and affordability of health services. This paper presents a solution to make it easier for users to monitor health by using parameters of vital signs such as blood pressure, pulse, body temperature, and oxygen saturation. With an Early Warning Score based so that health care and monitoring can be carried out at home based on real-time monitoring and recorded and stored locally. The system is also displayed via the website and can be emailed for further analysis. Subjects were monitored in certain hours, 1 hour, 2 hours and 3 hours. The results of the vital signs of 15 subjects with an age range of 18±63 showed an average of 125 systolic blood pressure, 81 diastolic blood pressure, 88.55 pulse, 36.88 body temperature, and 97.53 OK saturation. The average vital signs measurements in men showed a systolic blood pressure of 131, a diastolic blood pressure of 84, a pulse of 93.3, a body temperature of 36.9, and an oxygen saturation of 97.63. Meanwhile, the average measurement of vital signs in women showed systolic blood pressure of 119, diastolic blood pressure of 79, pulse of 84.4, body temperature of 36.9, and oxygen saturation of 97.44. Research from 15 subjects showed the calculation of the total ews score automatically <4, this indicates that the clinical risk is low from 15 subjects."

"Dengan berbagai kemajuan teknologi, transportasi tetap bertanggung jawab sebagai penyumbang polusi udara terbesar khususnya emisi CO2. Dampak emisi CO2 ini sangat berbahaya bagi kesehatan dan lingkungan. Sudah ada beberapa cara yang dilakukan untuk mengurangi dampak yang dihasilkan emisi CO2 pada kendaraan roda empat. Salah satunya dengan melakukan tes emisi. Prosedur tes emisi ini dilakukan dengan perilaku berkendara tetap yang menyebabkan tes ini tidak representative terhadap keadaan nyata di jalan, oleh karena itu dibutuhkan monitoring langsung pada perilaku berkendara yang berbeda-beda. Dengan memanfaatkan teknologi OBD II dan konsep IoT (Internet of Things), peneliti dapat melakukan pengembangan ke arah monitoring. Pengembangan dilakukan dengan cara menghubungkan OBD II dan Raspberry Pi ke kendaraan roda empat. Perhitungan emisi CO2 dilakukan dengan memanfaatkan data MAF yang diperoleh dari OBD II. Hasil perhitugan tersebut dikirim ke aplikasi Android melalui Cloud Server agar dapat dibaca oleh pengguna aplikasi Android tersebut. Untuk memverifikasi model perhitungan, pengetesan dilakukan pada Nissan Juke tahun 2015 dengan melakukan uji jalan sejauh 300km pada tiga perilaku berkendara yang berbeda. Emisi CO2 yang dihasilkan diukur menggunakan Portable CO2 Meters Detector Tvoc Hcho AQI Monitor dan dibandingkan dengan hasil uji pada aplikasi. Nilai error verifikasi pengukuran pada masing-masing perilaku berkendara yaitu 11,65 % untuk eco, 7,38% untuk Normal, dan 49,56% untuk Sport. pengetesan yang dilakukan juga menunjukkan bahwa model perilaku berkendara Eco memiliki tingkat emisi terendah dibanding dua perilaku berkendara lainnya dengan jumlah emisi CO2 yang dihasilkan sebesar 33.401,25 g sedangkan untuk Normal dan Sport masing-masing secara berurutan menghasilkan emisi CO2 sebesar 56.250,26 g dan 123.122,99 g. Kemudian apabila dihubungkan dengan parameter perilaku berkendara, perilaku berkendara Eco dengan interval nilai Accelerator Position 4,63% – 10,99% menghasilkan CO2 per detiknya sebesar 0,57 g/s – 1,93 g/s, perilaku berkendara Normal dengan interval nilai Accelerator Position 16,23% – 24,15% menghasilkan CO2 per detiknya sebesar 3,37 g/s – 5,09 g/s, dan perilaku berkendara Sport dengan interval nilai Accelerator Position 71,89% – 78,39% menghasilkan CO2 per detiknya sebesar 13,00 g/s – 14,24 g/s.

---

With various technological advances, transportation remains responsible as the biggest contributor to air pollution, especially CO2 emissions. The impact of CO2 emissions is very dangerous for health and the environment. There have been several ways to reduce the impact of CO2 emissions on four-wheeled vehicles. One of them is by conducting emission tests. This emission test procedure is carried out with a fixed driving behavior which causes this test not to be representative of the actual situation on the road, because of that we require direct monitoring of different driving behaviors. By utilizing OBD II technology and collaborating with the concept of IoT (Internet of Things) Researchers can make development towards monitoring. Development is carried out by connecting the OBD II and Raspberry Pi that has been programmed to calculate CO2 emissions. The calculation of CO2 emissions is done by calculating the MAF data that can be obtained from OBD II. The results of these calculations are sent to the Android application via Cloud Server so that they can be read by the application's users. To verify the calculation model, testing was done on the 2015 Nissan Juke by conducting a road test on three different driving behaviors. The resulting CO2 emissions are measured using Portable CO2 Meters Detector Tvoc Hcho AQI Monitor and compared with test results on the application. The verification error measurement value on each driving behavior is 11,65% for Eco, 7,38% for Normal, and 49,56% for Sport. The testing also shows that the Eco-driving behavior model has the lowest emission level compared to the other two driving behaviors with the amount of CO2 emissions produced of 33.401,25 g while for Normal and sport respectively produced CO2 emissions of 56.250,26 g and 123.122,99 g. Then when connected with driving behavior parameters, Eco-driving behavior with an interval value of Accelerator Position 4.63% - 10.99% produces CO2 per second of 0.57 g/s - 1.93 g/s, Normal driving behavior with an interval value Accelerator Position 16.23% - 24.15% produces CO2 per second of 3.37 g/s - 5.09 g/s and Sport driving behavior with an interval of Accelerator Position 71.89% - 78.39% produces CO2 per second of 13.00 g/s - 14.24 g/s."

"Biaya bahan bakar adalah hal yang tidak dapat kita pisahkan dari biaya perjalanan, khususnya pada Negara Indonesia yang menduduki peringkat pertama dalam penjualan kendaraan roda empat di asean selama berturut turut pada periode 2014-2017. Oleh karena itu biaya pada kendaraan roda empat membutuhkan perhatian khusus dalam mengetahui hal- hal yang mempengaruhi biaya bahan bakar dan pemantauannya. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi tingkat penggunaan bahan bakar minyak beberapa diantaranya adalah nilai RPM dan Throttle Position selama berkendara yang pada penelitian ini di paparkan terhadap curve fitting untuk mendapatkan fungsi regresi yang menggambarkan hubungannya. Perancangan aplikasi berbasis cloud ini bertujuan untuk mengetahui biaya perjalanan yang kita keluarkan selama berkendara menggunakan data yang diambil dari raspberry Pi 3B+ via OBD II port. Hasil dari penelitian ini kita dapatkan hubungan antara RPM vs Tps vs fuel cost direpresentasikan dalam Fuel Cost(poly3) =-2.54 + 0.7574*x + 0.001014*y dengan koefisien determinasi R2 sebesar 0,9882 dan RSME 0,3731, error dari hasil analisa fuel cost sebesar 85 %. Analisis dari aplikasi menampilkan analisa data dalam bentuk grafis antara fuel cost terhadap waktu.

---

Fuel cost an integral part of travel cost , especially in Indonesia where road transport is the main way of transportation.This is supported by reaching the highest number of four wheeled vehicle in asean during 2014-2017. This condition led to the need of the ability to monitor gas expenses using four wheeled vehicle. In this research some variable is used to determine the rate of fuel cost during travel such as: RPM and Throttle Position. Using mathlab RPM and Throttle position will be curv fitted against fuel cost we get from calculating fuel cost.

The development purpose of this application is to do calculation of fuel cost using MAF, throttle position and RPM from raspberry Pi 3B+ via OBD II port. This research found that the relation of fuel cost to RPM and throttle position is represented by Fuel Cost(poly3) =-2.54 + 0.7574*x + 0.001014*y with the coefficient of detemination R2 = 0,9882 and RSME 0,3731. The analysis in this research is represented in graphs of fuel cost to time and trip number."

"Generator Set yang sering di singkat menjadi genset, merupakan sebuah alat yang berfungsi untuk menghasilkan energi listrik dari beragam jenis bahan bakar. Penggunaan genset biasanya diperlukan ketika terjadinya pemadaman saluran listrik atau ketika ada kebutuhan listrik di tempat terpencil yang tidak terjangkau distribusi listrik negara. Kemampuan untuk mengawasi kondisi genset serta mengoperasikan genset dari jarak jauh dapat menjadi hal yang penting dan memudahkan pengoperasian genset terebut. Pada skripsi ini, telah dilakukan rancang bangun sistem untuk mengendalikan genset dan mengawasi parameter genset yang berupa suhu, level bahan bakar, tegangan aki, serta tegangan yang dihasilkan genset. Dari hasil penelitian telah didapatkan bahwa sistem dapat menyalakan dan mematikan genset melalui protokol komunikasi LoRaWAN melalui antares. Dari penelitian didapatkan bahwa sensor AC memiliki persentase kesalahan sebesar 7,9%, sensor DC sebesar 9,02%, sensor suhu sebesar 11,11%, dan sensor ultrasonik sebesar 13,79%. Dari penelitian didapatkan juga parameter transmisi SNR dan juga RSSI telah bernilai di dalam batas rentang yang dapat diterima LoRa dengan nilai SNR terkecil sebesar -18,5 dB dan terbesar 5 dB dan nilai RSSI terkecil sebesar -120 dB dan tertinggi -106 dB. Diperoleh juga delay dengan rata-rata sebesar 0.248 detik.

---

A generator set which is also known as a genset is a device that can produce electricity by consuming various kinds of fuel. Genset is commonly used in places where there is no access to electricity, be that because of a power outage or because of an isolated location that has no access to electricity. The ability to monitor and operate genset from afar might be a useful tool to simplify the maintenance and usage of genset over a distance. In this thesis, the writer has designed and implemented a prototype of a device that can monitor and operate genset from afar using Internet of Things (IoT) with LoRaWAN and Antares as its method of communication. The device was tested and connected with a genset and has the capability to turn a genset on and off again through a phone application connected to the internet. The device also has the capability of observing several parameters which are temperature, fuel level, genset’s battery voltage, and the genset’s output voltage itself. From the measured data it is obtained that the AC voltage sensor has an inaccuracy of 7,9%, the DC voltage sensor has an inaccuracy of 9,02%, the temperature sensor has an inaccuracy of 11,11%, and the ultrasonic sensor has an inaccuracy of 13,79%. The result from measurement shows that SNR has a minimum of -18,5 dB and maximum value of 5 dB and that RSSI has a minimum value of -120 dBm and maximum value of -106 dB, both of those parameters barely fulfill the threshold range required by LoRa. The delay also has an average of 0.248 seconds."

"Peningkatan jumlah populasi di Indonesia tidak diiringi dengan produktivitas pangan di Indonesia. Hal ini diindikasikan oleh 23,22 juta jiwa yang mengalami kekurangan pangan pada tahun 2021. Berdasarkan Sustainable Development Goals, salah satu cara untuk menurunkan angka kelaparan adalah dengan meningkatkan riset dan teknologi yang berkaitan dengan produktivitas agrikultur. Salah satunya adalah mengembangkan suatu lingkungan terkontrol bagi tumbuhan untuk berkembang. Dalam skripsi ini, penulis mengajukan sistem pemantauan dan pengontrolan kebun hidroponik modular berbasis Internet of Things. Sistem ini dirancang agar mampu mengontrol parameter kualitas air yang optimal yang disesuaikan dengan jenis tumbuhan pada sehingga tumbuhan tersebut dapat tumbuh dengan baik. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, sistem mampu memantau dan mengendalikan parameter pH dan Electrical Conductivity (EC) meskipun dengan tingkat eror sebesar 46% terhadap nilai pH meter dan 2,88% terhadap nilai TDS meter. Melalui implementasinya, sistem dapat dijadikan sebagai prototipe yang rendah biaya dan perlu ditingkatkan kinerjanya melalui penelitian lebih lanjut

---

nesia’s food productivity is not compensated by the country’s everincreasing population. This is indicated by 23.22 million people in Indonesia that experienced food shortage in 2021. Based on the Sustainable Development Goals, one way to reduce hunger is by improving research and technology related to agricultural productivity. One’s effort is by developing a controlled agriculture environment. This thesis proposes a modular monitoring and automation system for hydroponic farms based on Internet of Things. The proposed system is designed to monitor and control the water quality parameters best suitable for the designated plant type to grow. Measurement results indicated the system managed to successfully monitor and control the pH and Electrical Conductivity (EC) values with an error value of 46% and 2,88%, each towards the pH meter and TDS meter measurements respectively. The proposed system maintains its low-cost features and future work is mandatory to increase the performance of the system"