Alviano, Gilang (2026) RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DAN DETEKSI DINI GANGGUAN PADA PANEL SURYA BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN KOMUNIKASI BLYNK. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text COVER (10).pdf - Published Version Download (365kB)
	Text BAB I (6).pdf - Published Version Download (237kB)
	Text BAB II (6).pdf - Published Version Download (725kB)
	Text BAB III (6).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (545kB)
	Text BAB IV (6).pdf - Published Version Download (469kB)
	Text BAB V (6).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (584kB)
	Text BAB VI (1).pdf - Published Version Download (207kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA (9).pdf - Published Version Download (204kB)
	Text LAMPIRAN (11).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (669kB)
	Text LAPORAN TUGAS AKHIR FULL BAB.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Pemanfaatan Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) sebagai sumber energi terbarukan terus mengalami peningkatan sehingga diperlukan sistem monitoring yang mampu menjaga kinerja panel surya serta mendeteksi gangguan secara dini. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem monitoring dan deteksi dini gangguan pada panel surya berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32. Sistem memanfaatkan sensor INA219 untuk mengukur tegangan, arus, dan daya, serta sensor BH1750 untuk mengukur
intensitas cahaya. Data hasil pengukuran diproses menggunakan metode Rule Based Fault Detection berdasarkan parameter intensitas cahaya, arus, dan daya, kemudian dikirim secara real-time ke aplikasi Blynk sebagai media monitoring dan
notifikasi, serta disimpan secara otomatis ke Google Spreadsheet sebagai media data logging. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil melakukan monitoring parameter panel surya secara real-time dan menyimpan data historis setiap 5 menit. Pada kondisi normal diperoleh nilai tegangan sebesar 14,38V, arus 2,16 A, daya 30,62 W, dan intensitas cahaya 54.612 lux dengan status NORMAL tanpa notifikasi. Pada pengujian kondisi SHADOW, sistem mendeteksi intensitas cahaya sebesar 67,5 lux, arus 0,0002 A, dan daya 0,002 W sehingga status berubah menjadi SHADOW dan notifikasi dikirim melalui aplikasi Blynk, sedangkan pada kondisi CABLE FAULT, intensitas cahaya tetap tinggi sebesar 1.496,67 lux, namun arus dan daya bernilai 0 A dan 0 W sehingga sistem berhasil mengidentifikasi kondisi sebagai CABLE FAULT dan mengirimkan notifikasi secara real-time. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Rule-Based Fault Detection mampu membedakan kondisi NORMAL, SHADOW, dan CABLE FAULT berdasarkan hubungan antara intensitas cahaya, arus, dan daya, sehingga sistem dapat memberikan informasi gangguan secara cepat dan mendukung monitoring kinerja
panel surya secara efektif.
Kata kunci: Panel surya, Internet of Things (IoT), ESP32, Rule-Based Fault Detection, Blynk, Monitoring.

Actions (login required)

View Item