POLMAN BABELPOLMAN BABEL

Manutech : Jurnal Teknologi ManufakturManutech : Jurnal Teknologi Manufaktur

Sistem pendingin udara tradisional sering kali beroperasi tanpa memperhitungkan jumlah orang dalam ruangan, sehingga menyebabkan konsumsi energi yang tidak efisien dan berkurangnya kenyamanan. Sistem ini menggunakan pemrosesan gambar untuk mendeteksi dan menghitung individu dalam suatu ruangan, memungkinkan penyesuaian suhu antara 18°C dan 28°C dan kontrol kelembapan sekitar 40%-60%. Prosesnya dimulai dengan data video yang diambil dari kamera, yang dianalisis menggunakan algoritma khusus untuk mengidentifikasi dan melacak jumlah penghuni. Berdasarkan data ini, ITRS menyesuaikan suhu dan aliran udara untuk menjaga kenyamanan optimal sekaligus meminimalkan penggunaan energi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa ITRS dapat mengontrol kecepatan kipas AC mengaturnya ke rendah, sedang, atau tinggi tergantung pada hunian ruangan dan mempertahankan kisaran suhu target 20°C hingga 25°C. Dengan mengaktifkan AC hanya ketika diperlukan dan menyesuaikan output berdasarkan tingkat hunian, sistem ini menawarkan alternatif yang cerdas dan berkelanjutan dibandingkan solusi HVAC konvensional. Pendekatan responsif ini meningkatkan efisiensi energi sekaligus menyediakan lingkungan dalam ruangan yang nyaman.

Penelitian berhasil menciptakan sistem kontrol fan AC berbasis deteksi jumlah orang secara real-time, dengan pemrosesan citra pada Raspberry Pi, menjaga suhu AC pada rentang 20‑25 °C.Kendala yang mempengaruhi kinerja meliputi kedekatan antar objek, pencahayaan ruangan yang kurang optimal, serta penempatan dan jarak IR Transmitter (maks 4 m).Kedepannya sistem akan dikembangkan dengan penambahan kontrol lainnya untuk meningkatkan efisiensi dan kenyamanan penggunaan AC.

Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan teknik visi komputer lanjutan, seperti pencitraan inframerah atau fusi multi‑kamera, untuk meningkatkan akurasi deteksi jumlah orang pada kondisi cahaya rendah dan kepadatan tinggi. Selain itu, algoritma kontrol adaptif yang mempertimbangkan tidak hanya tingkat hunian tetapi juga suhu, kelembapan, dan kondisi iklim eksternal dapat dikembangkan untuk mengoptimalkan operasi seluruh unit AC, termasuk kompresor dan kecepatan kipas. Selanjutnya, model prediksi okupansi berbasis data IoT dan pembelajaran mesin dapat diteliti untuk memperkirakan penggunaan ruangan secara proaktif, sehingga sistem dapat menyesuaikan setelan AC sebelum ruangan terisi penuh, mengurangi pemborosan energi. Penelitian juga dapat menilai pengaruh penempatan dan jarak optimal IR Transmitter serta penggunaan antena khusus untuk memperkuat transmisi sinyal dalam ruangan berukuran lebih besar. Dengan menggabungkan ketiga pendekatan ini, diharapkan sistem pendingin ruangan akan lebih cerdas, responsif, dan hemat energi, sekaligus meningkatkan kenyamanan pengguna dalam berbagai kondisi lingkungan. Evaluasi jangka panjang terhadap penghematan energi dan tingkat kepuasan pengguna akan memberikan bukti empiris mengenai efektivitas solusi yang diusulkan.

  1. IoT Monitoring Suhu dan Kelembaban Udara dengan Node MCU ESP8266 | sudo Jurnal Teknik Informatika. iot... jurnal.ilmubersama.com/index.php/sudo/article/view/95IoT Monitoring Suhu dan Kelembaban Udara dengan Node MCU ESP8266 sudo Jurnal Teknik Informatika iot jurnal ilmubersama index php sudo article view 95
  2. Analisis Periodisitas Gempa Bumi Diwilayah Kabupaten Lombok Barat Dengan Menggunakan Metode Statistik... doi.org/10.12962/j24604682.v16i1.5717Analisis Periodisitas Gempa Bumi Diwilayah Kabupaten Lombok Barat Dengan Menggunakan Metode Statistik doi 10 12962 j24604682 v16i1 5717
  1. #tempurung kelapa#tempurung kelapa
  2. #sensor ultrasonik#sensor ultrasonik
Read online
File size668.32 KB
Pages9
Short Linkhttps://juris.id/p-1Tm
Lookup LinksGoogle ScholarGoogle Scholar, Semantic ScholarSemantic Scholar, CORE.ac.ukCORE.ac.uk, WorldcatWorldcat, ZenodoZenodo, Research GateResearch Gate, Academia.eduAcademia.edu, OpenAlexOpenAlex, Hollis HarvardHollis Harvard
DMCAReport

Related /

ads-block-test