Electronic Theses and Dissertation

Penelitian ini membahas pengembangan sebuah sistem pendeteksi gempa yang diintegrasikan dengan sistem pencahayaan berbasis IoT. Penambahan sistem pencahayaan berbasis IoT sangat berguna apabila gempa bumi terjadi di malam hari saat kondisi ruangan gelap. Sensor MPU6050 digunakan untuk mendeteksi pergerakan tanah yang dihasilkan oleh gempa bumi. Data dari sensor tersebut selanjutnya diolah oleh mikrokontroler berbasis ESP32 yang terhubung ke dalam jaringan nirkabel lokal. Ketika getaran gempa bumi terdeteksi, perangkat akan mengeluarkan bunyi peringatan sesuai dengan tingkat bahaya yang akan diakibatkan oleh gempa bumi dan secara bersamaan menyalakan sistem pencahayaan berbasis IoT yang telah dihubungkan ke dalam jaringan. Penelitian ini menghasilkan perangkat yang mampu memberikan tiga jenis peringatan bunyi dan dua indikator warna lampu berdasarkan tingkat bahaya akibat gempa yang terjadi dengan kesalahan pengukuran terbesar yaitu 4,13%. Perangkat yang direalisasikan juga mengonsumsi sedikit energi listrik yaitu sebesar 0,78W selama beroperasi sehingga dapat dinyalakan secara terus-menerus tanpa khawatir akan lonjakan tagihan listrik per bulan. Dengan adanya pengembangan ini, diharapkan dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melakukan proses evakuasi secara mandiri sehingga dapat meminimalisir jumlah korban yang diakibatkan oleh keterlambatan proses evakuasi.

This study discusses the development of an earthquake detection system that is integrated with an IoT-based lighting system. The addition of an IoT-based lighting system is very useful if an earthquake occurs at night when the room is dark. The MPU6050 sensor is used to detect ground movement generated by an earthquake. The data from the sensor is then processed by an ESP32-based microcontroller which is connected to the local wireless network. When an earthquake vibration is detected, the device will issue a warning sound according to the level of danger that will be caused by that earthquake and simultaneously turn on the IoT-based lighting system that has been connected to the network. This study resulted in a device capable of providing three types of sound warnings and two light colour indicators based on the level of danger due to an earthquake that occurred with the largest measurement error of 4.13%. The realized device consumes a small amount of electrical energy, which is 0.78W during operation so that it can be turned on continuously without worrying about a spike in electricity bills per month. With this development, it is expected to reduce the time needed to carry out evacuation process independently so as to minimize the number of victims caused by delays in the evacuation process