NASUHA, ILHAM (2025) RANCANG BANGUN ALAT PENDETEKSI OLI PALSU DENGAN METODE MULTI SENSOR DATA FUSION BERBASIS WEIGHTED SUM DAN IMPLEMENTASI FIREBASE. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
|
Text (HAL COVER)
01 COVER.pdf Download (669kB) | Preview |
|
![]() |
Text (BAB I)
02 BAB 1.pdf Restricted to Registered users only Download (244kB) |
|
![]() |
Text (BAB II)
03 BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (419kB) |
|
![]() |
Text (BAB III)
04 BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (934kB) |
|
![]() |
Text (BAB IV)
05 BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (371kB) |
|
![]() |
Text (BAB V)
06 BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (224kB) |
|
![]() |
Text (DAFTAR PUSTAKA)
07 DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (212kB) |
|
![]() |
Text (LAMPIRAN)
08 LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
Abstract
The widespread circulation of counterfeit engine oil, especially in nonauthorized workshops, poses a serious threat that can cause severe engine damage for consumers. To address this issue, a counterfeit oil detection device was designed based on the ESP32 microcontroller integrated with the Internet of Things (IoT). The system utilizes two main parameters—color and turbidity—measured by the TCS3200 color sensor and the SEN0189 turbidity sensor, respectively. Data from both sensors are combined and processed using the Multi-Sensor Data Fusion method with the Weighted Sum algorithm to produce a single representative final parameter value. This parameter data is then transmitted and stored in Firebase for access through a user application. The design results show that the device successfully distinguishes between genuine and counterfeit oil samples based on the generated final parameter values. The developed Android application is capable of registering genuine oil parameters, performing tests, and displaying the results as “Genuine” or “Counterfeit” by applying a ±7 tolerance range to account for minor sensor fluctuations. With an estimated accuracy rate of 83–91%, this device has proven to be a consistent and reliable solution to help consumers avoid losses caused by the use of counterfeit oil. Keywords: Counterfeit Oil, Multi-Sensor Data Fusion, Weighted Sum, ESP32, Firebase, IoT, Color Sensor, Turbidity Sensor Maraknya peredaran oli mesin palsu, khususnya di bengkel-bengkel nonresmi, menjadi ancaman serius yang dapat menyebabkan kerusakan mesin yang parah bagi para konsumen. Untuk mengatasi masalah tersebut, dirancang sebuah alat pendeteksi oli palsu berbasis mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan Internet of Things (IoT). Sistem ini menggunakan dua parameter utama, yaitu warna dan kekeruhan, yang diukur masing-masing oleh sensor warna TCS3200 dan sensor kekeruhan SEN0189. Data dari kedua sensor digabungkan dan diproses menggunakan metode Multi-Sensor Data Fusion dengan algoritma Weighted Sum untuk menghasilkan satu nilai parameter akhir yang representatif. Data parameter ini kemudian dikirim dan disimpan ke Firebase untuk diakses oleh aplikasi pengguna. Hasil perancangan menunjukkan alat berhasil membedakan sampel oli asli dan palsu berdasarkan nilai parameter akhir yang dihasilkan. Aplikasi Android yang dikembangkan mampu mendaftarkan parameter oli asli, melakukan pengujian, dan menampilkan hasil "Asli" atau "Palsu" dengan menerapkan rentang toleransi ±7 untuk mengatasi fluktuasi minor sensor. Dengan tingkat akurasi yang diperkirakan antara 83–91%, alat ini terbukti menjadi solusi yang konsisten dan akurat untuk membantu konsumen menghindari kerugian akibat penggunaan oli palsu. Kata Kunci: Oli Palsu, Multi-Sensor Data Fusion, Weighted Sum, ESP32, Firebase, IoT, Sensor Warna, Sensor Kekeruhan
Actions (login required)
![]() |
View Item |