Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Cuaca merupakan salah satu aspek signifikan yang berpengaruh dalam keselamatan transportasi penerbangan. Informasi mengenai cuaca yang mudah diakses dan akurat menjadi penting untuk mendukung aktivitas penerbangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Automatic Weather Station berbasis Internet of Things guna mendukung layanan informasi cuaca penerbangan. Sistem dirancang menggunakan sensor suhu dan kelembapan HMP155A, sensor tekanan udara PTB110, serta sensor arah dan kecepatan angin RMY 03002. Data dari sensor diproses oleh data logger CR1000 dan dikirimkan ke server menggunakan NodeMCU ESP8266 menggunakan protokol pengiriman MQTT. Sistem rancangan akan mengolah data dari sensor menjadi berita meteorologi penerbangan dalam bentuk sandi METAR. Data yang dikirimkan server akan ditampilkan dalam bentuk website dashboard dan MQTT dashboard untuk memudahkan operator dalam memperoleh informasi meteorologi penerbangan. Kalibrasi sistem rancangan menunjukkan nilai koreksi dibawah ambang batas yang ditetapkan oleh WMO. Nilai kalibrasi sensor suhu menunjukkan koreksi paling besar 0.15ºC. Nilai koreksi yang dihasilkan dari pengujian sensor kelembaban sebesar 1.9%. Sensor tekanan udara menghasilkan nilai koreksi sebesar -0.1 mb. Kecepatan angin memiliki nilai koreksi terbesar -0,31 m/s, sedangkan arah angin 0,2 derajat pada set point 270 derajat. Analisis delay menunjukkan nilai 0,32678949 ms yang masuk dalam kategori bagus dengan troughput 1416,428835 bytes/detik. Hasil penelitian ini menunjukkan sistem dapat diimplementasikan untuk menyediakan informasi aktual cuaca penerbangan berbasis Internet of Things.

---

Weather is one of the significant aspects that have a major role in the aviation transportation safety and operation. Information about weather that is easily accessible and accurate is important to support flight activities. This research aims to develop an Automatic Weather Station based on the Internet of Things to support aviation meteorological information services. The system is designed using the HMP155 temperature and humidity sensor, PTB110 air pressure sensor, and RMY03002 direction and wind speed sensor. Data from the sensor is processed using a CR1000 data logger and sent to the server with the NodeMCU ESP8266 communication platform using the MQTT protocol. The system will process data from sensors into a meteorological report on aviation in the form of METAR code. Data sent to the server can be accessed through the website and MQTT dashboard. The temperature sensor calibration correction result is 0.15ºC. Correction value resulting from humidity sensor calibration is 1.9%. The air pressure sensor has a correction of -0.1 mb. The wind speed has the largest correction value of -0.31 m/s, while the wind direction is 0.2 degrees at the set point of 270 degrees. Delay analysis shows the value of 0.32678949 ms which is included in the good category with a throughput of 1416.428835 bytes/sec. The results of this study indicate the system can be implemented to provide actual information on aviation based on the Internet of Things.

Abstrak :
Salah satu zat pencemar yang cukup banyak dihasilkan oleh kegiatan antropogenik adalah partikulat (Particulate Matter/PM). Pencemar partikulat apabila terhirup dalam jumlah banyak dalam waktu yang lama dapat menyebabkan kerusakan fungsi organ pernapasan. Faktor penting yang mempengaruhi konsentrasi partikulat yakni partikulat sumber emisi domestik, sumber emisi eksternal dan kondisi meteorologi seperti suhu, kelembaban relatif, arah dan kecepatan angin. Penelitian ini bertujuan mendesain sistem pemantauan digital PM10 dan PM2.5 berbasis IoT yang terintegrasi dengan parameter suhu, kelembaban, arah dan kecepatan angin. Desain sistem ini terdiri dari perangkat keras sensor partikulat ZH03A, sensor suhu dan kelembabab SHT11, dan sensor kecepatan dan aran angin JL-FS2. Data diproses pada mikrokontroler berbasis ATMega2560 dan kemudian dikirim ke server menggunakan internet sehingga dapat ditampilkan di situs web secara real time. Setiap sensor dilakukan proses kalibrasi dan komparasi dengan alat standar dimana hasil yang didapatkan memiliki nilai koreksi sesuai standar dan dilakukan proses regresi linier agar data yang dihasilkan akurat. Pengukuran PM10 dan PM2.5 telah dilakukan di lima titik pengamatan daerah Jabodetabek dalam rentang waktu yang berbeda beda. Hasil dari penelitian ini menunjukkan dari lima titk pengamatan data PM10 dan PM2.5 memiliki hubungan dengan data suhu dan kelembaban dimana termasuk dalam korelasi sedang dimana korelasi rata rata didapat yaitu sebesar 0,5. Pengolahan data Arah dan Kecepatan Angin dengan data PM10 dan PM2.5 diolah menggunakan WindRose dan PollutantRosemenunjukkan bahwa sebaran polusi di udara serta dipengaruhi oleh topografi dan permukaan bangunan.

---

One of the pollutants that is quite a lot produced by anthropogenic activities is Particulate (PM). These activities will produce particulates that have an impact on the decline in air quality in an area. The distribution of PM in the air is influenced by the condition of pollutant sources and by the physical and chemical processes of these pollutants in the atmosphere. This pollutant will be carried by the wind and will accumulate at the destination of the wind direction. Particulate pollutants if inhaled in large quantities for a long time can cause damage to respiratory organ function. Important factors that influence particulate concentrations are domestic emission sources, external emission sources and meteorological conditions such as temperature, relative humidity, wind direction and speed. This study aims to design an IoT-based PM10 and PM2.5 digital monitoring system that is integrated with temperature, humidity, direction and wind speed parameters. The design of this system consists of ZH03A particulate sensor hardware, SHT11 temperature and humidity sensor, and JLFS2 wind speed and flow sensor. Data is processed on an ATMega2560-based microcontroller and then sent to the server using the internet so that it can be displayed on the website in real time. This device will be tested by calibration and comparison methods with standard and operational tools. With this air quality monitoring tool can be an alternative for monitoring air quality and analyzing the influence of meteorological factors on the concentration of PM10 and PM2.5 particulates in the city of Depok.

Abstrak :
Deteksi dini yang menghasilkan peringatan dini terjadinya kebakaran hutan di Indonesia, yang sangat terkait dengan praktik pengelolaan lahan (termasuk lahan gambut), diperlukan untuk memitigasi kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Riau dipilih dalam penelitian ini karena kerentanannya terhadap kebakaran hutan. Keterpencilan wilayah ini menjadi salah satu alasan untuk mengembangkan alat peringatan alternatif menggunakan informasi meteorologi dan media sosial. Penilaian untuk mempelajari korelasi antara indeks meteorologi terkait kebakaran dan informasi Twitter dengan kebakaran hutan antara tahun 2015-2019 dilakukan. Analisis isi dilakukan untuk 31 berita lokal online terkait kebakaran. Pendekatan yang ada yang digunakan BMKG dan lembaga Indonesia lainnya untuk mendeteksi aktivitas kebakaran ditinjau, dan pendekatan baru berdasarkan informasi crowdsourcing meteorologi dan Twitter diusulkan. Hasil penelitian menunjukkan adanya korelasi antara informasi meteorologi dan Twitter dengan informasi hotspot yang berasal dari satelit. Berita online memberikan wawasan tentang masalah dalam kebijakan mitigasi kebakaran. Implikasi kebijakan dari hasil ini menyarankan bahwa informasi meteorologi dan Twitter perlu dimasukkan dalam sistem manajemen kebakaran di Indonesia untuk mendukung deteksi dini kebakaran sebagai bagian dari upaya mitigasi bencana kebakaran dan pendekatan kebijakan top-down diperlukan pada saat terjadinya kejadian cuaca ekstrim terkait kebakaran hutan. ......Early detection that results in early warning of forest fires occurrences in Indonesia, which are strongly related to land management practices (including peatlands), is necessary to mitigate land and forest fires in Indonesia. Riau has been chosen in this study because of its vulnerability to forest fires. The remoteness of this region is one reason for developing alternative warning tools using meteorological and social media information. Assessment to study the correlation between 2015-2019 fires related meteorological indices and Twitter information with the forest fires was conducted. Content analysis was also performed for 31 online local online newss related to fires. Existing approaches that the BMKG and other Indonesian agencies use to detect fire activities are reviewed, and a novel approach based on crowdsourcing of meteorological and Twitter information is proposed. The results show a correlation between meteorological and Twitter information with satellites derived hotspot information. Online news do provide insights into problems in fires mitigation policy. The policy implications of these results suggest that information should be included in the fire management system in Indonesia to support fire early detection as part of fire disaster mitigation efforts and the top-down policy approach is needed during the occurrence of extreme weather events related to forest fires.