INOVASI DETEKSI PERGESERAN TANAH DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR LVDT PADA LINTAS KERETA API

INOVASI DETEKSI PERGESERAN TANAH DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR LVDT PADA LINTAS KERETA API

Tanah longsor merupakan salah satu jenis bencana yang sering terjadi di Indonesia yang berpotensi merusak lingkungan/infrastruktur, sehingga menimbulkan kerugian. Untuk menangani adanya kejadian bencana tanah longsor di sepanjang jalur kereta api adalah salah satu hal yang krusial. Hal tersebut bertujuan untuk memastikan bahwa perjalanan kereta api dapat berlangsung dengan aman dan lancar. Maka dari itu, untuk mengurangi dampak akibat bencana tersebut perlu adanya antisipasi dengan membuat alat yang dapat digunakan untuk mendeteksi pergeseran tanah pada daerah pantau tertentu dengan sumber catu daya dari panel surya dan baterai yang telah dilengkapi dengan sensor LVDT, sensor ombrometer tipping bucket, dan sensor robotdyn soil moisture dan diproses dengan menggunakan mikrokontroller LILYGO LoRa ESP32 SX1276 OLED yang telah tersambung dengan jaringan wifi atau hotspot sehingga menghasilkan output berupa buzzer dan notifikasi pada aplikasi blynk. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi adanya potensi bencana longsor yang akan terjadi melalui data pergeseran tanah, kelembapan tanah, dan juga curah hujan. Hal tersebut merupakan beberapa faktor terjadinya tanah longsor. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Metode Research and Development Waterfall. Sistem ini dibuat untuk menentukan perubahan jarak pada pergeseran tanah yang terjadi kemudian output alat akan mengirimkan data keluaran secara real time kepada user melalui aplikasi Blynk. Alarm peringatan di stasiun berbunyi jika LVDT membaca pergeseran tanah sebesar 5 cm. Hasil perancangan menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan baik sesuai dengan konsep dan tujuan penelitian. Pengujian ini menghasilkan nilai error 2,175% dengan tingkat akurasi 97,825% pada sensor LVDT , sensor ombrometer tipping bucket memiliki nilai error 20% dengan tingkat akurasi 80%, dan sensor robotdyn soil moisture memiliki nilai error 4,333% dengan tingkat akurasi 95,666%.

Kata kunci: Blynk, LILYGO LoRa ESP32 SX1276 OLED, Sensor LVDT, Robotdyn Soil Moisture Sensor, Sensor Ombrometer Tipping Bucket.