UNIVAUNIVA

Jurnal Al Ulum: LPPM Universitas Al Washliyah MedanJurnal Al Ulum: LPPM Universitas Al Washliyah Medan

Saat ini, bisnis yang mempunyai peluang cukup besar adalah bisnis properti. Properti yang dimaksud adalah bangunan rumah. Pada bangunan rumah selalu memiliki sebuah lantai. Lantai adalah bagian dari bangunan yang terletak dipermukaan bawah. Lantai berfungsi sebagai alas atau tempat berjalan, berdiri, atau beraktivitas. Beberapa lantai rumah mengalami kemiringan yang tidak terlihat secara langsung. Diperlukan pengembangan teknologi untuk mendeteksi kemungkinan kemiringan pada lantai rumah. Sistem monitoring kemiringan pada lantai berbasis Google Sheets dengan sensor tilt dan accelerometer dirancang untuk memantau kondisi kemiringan lantai secara real-time. Data yang diperoleh dari kedua sensor ini dikirimkan secara otomatis melalui perangkat IoT (Internet of Things) ke Google Sheets. Data pada Google Sheets menganalisis secara visual melalui tabel. Sistem ini memberikan solusi yang efisien dan terjangkau untuk pemantauan kondisi lantai, serta mempermudah pemeliharaan bangunan dengan memberikan informasi yang real-time mengenai potensi kerusakan struktural yang mungkin terjadi. Sistem ini membantu meningkatkan keselamatan bangunan dengan deteksi dini terhadap potensi kerusakan yang dapat membahayakan penghuni.

Kemiringan lantai berbasis Google Sheets dapat mengukur kemiringan secara otomatis menggunakan sensor tilt dan MPU6050, dengan hasil yang akurat dan selisih kecil dibandingkan metode manual.Sistem RFID memudahkan pencatatan identitas, waktu, dan tanggal pengukuran secara otomatis.Pencatatan ini meningkatkan efisiensi data, mengurangi kesalahan manual, dan membantu analisis serta pelaporan jangka panjang, sehingga alat ini memberikan solusi praktis dan sistematis untuk pemantauan lantai di industri maupun infrastruktur lainnya.

Penelitian berfokus pada sistem monitor kemiringan lantai berbasis Google Sheets. Namun, data hanya dikumpulkan di lingkungan terkontrol. Penelitian selanjutnya dapat mengembangkan algoritma prediktif untuk menilai potensi kerusakan sebelum terjadinya. Selain itu, percobaan perlu diperluas ke beberapa rumah tinggal guna menilai keandalan data dalam kondisi nyata. Pengaruh lingkungan, seperti kelembaban dan frekuensi getaran, juga dapat dievaluasi. Selanjutnya, studi dapat menambahkan modul pemberitahuan otomatis melalui aplikasi mobile agar pengguna mendapat peringatan langsung. Penelitian lain dapat membandingkan performa Google Sheets dengan platform cloud alternatif. Integrasi database lokal akan berguna di daerah dengan koneksi internet terbatas. Akhirnya, pengujian jangka panjang diperlukan untuk memastikan kehandalan sensor dan sistem IoT. Dengan demikian, sistem monitoring lantai dapat menjadi solusi efektif untuk pemeliharaan bangunan.

  1. SISTEM MONITORING BEBAN LISTRIK BERBASIS ARDUINO NODEMCU ESP8266 | Jurnal Ampere. sistem monitoring beban... jurnal.univpgri-palembang.ac.id/index.php/ampere/article/view/2745SISTEM MONITORING BEBAN LISTRIK BERBASIS ARDUINO NODEMCU ESP8266 Jurnal Ampere sistem monitoring beban jurnal univpgri palembang ac index php ampere article view 2745
  2. Rancangan dan Implementasi Sistem Absensi dengan Sensor Fingerprint dan Sensor Suhu Non–Contact... ejournal.itn.ac.id/index.php/alinier/article/view/3545Rancangan dan Implementasi Sistem Absensi dengan Sensor Fingerprint dan Sensor Suhu NonAeContact ejournal itn ac index php alinier article view 3545
Read online
File size411.94 KB
Pages7
DMCAReport

Related /

ads-block-test