Monitoring gas polutan dengan teknologi E-Nose berbasis Internet of Things (IoT): Studi kasus di lingkungan sekitar pabrik gula Malang

ABSTRAK

Polusi udara merupakan masalah serius di Indonesia, terutama di sekitar area industri. Pertumbuhan populasi yang pesat menyebabkan peningkatan aktivitas transportasi, pemukiman, dan salah satunya aktivitas industri atau pabrik yang berkontribusi pada peningkatan polusi udara. Emisi dari pabrik-pabrik, yang dihasilkan dari penggunaan bahan kimia dan bahan bakar fosil, dapat mencemari udara dan berdampak negatif pada kesehatan manusia, pertanian, dan ekosistem. Penelitian ini bertujuan memantau kualitas udara di sekitar pabrik gula menggunakan teknologi e-nose berbasis IoT. Kualitas udara di sekitar pabrik dibandingkan dengan udara kontrol di laboratorium untuk memahami dampak emisi polusi. Metode Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk menganalisis data sensor gas e-nose, meliputi sensor MQ-2, MQ-3, MQ-4, MQ-5, MQ-6, dan MQ-7, untuk mendeteksi gas pencemar. Hasil monitoring menunjukkan kadar gas pereduksi yang tertangkap oleh sensor di sekitar pabrik lebih tinggi dibandingkan di laboratorium. Klasifikasi menggunakan PCA menunjukkan nilai kumulatif gas pencemar mencapai 99%. Analisis waktu menunjukkan kontribusi PC1 pada pagi 86%, siang 86%, sore 92%, dan malam 91%. Kontribusi PC2 pada pagi 7%, siang 8%, sore 3%, dan malam 4%.

ABSTRACT

Air pollution is a serious problem in Indonesia, especially around industrial areas. Rapid population growth leads to an increase in transport activities, settlements, and one of them is industrial or factory activities that contribute to an increase in air pollution. Emissions from factories, resulting from the use of chemicals and fossil fuels, can pollute the air and negatively impact human health, agriculture and ecosystems. This research aims to monitor air quality around sugar factories using IoT-based e-nose technology. The air quality around the factory is compared with control air in the laboratory to understand the impact of pollution emissions. Principal Component Analysis (PCA) method was used to analyse the e-nose gas sensor data, including MQ-2, MQ-3, MQ-4, MQ-5, MQ-6, and MQ-7 sensors, to detect polluting gases. The monitoring results show that the level of reducing gas captured by the sensors around the factory is higher than in the laboratory. Classification using PCA showed that the cumulative value of polluting gases reached 99%. Time analysis showed the contribution of PC1 in the morning 86%, afternoon 86%, afternoon 92%, and night 91%. The contribution of PC2 was 7% in the morning, 8% in the afternoon, 3% in the evening, and 4% at night.

مستخلص البحث

يعد تلوث الهواء مشكلة خطيرة في إندونيسيا، وخاصة حول المناطق الصناعية. يؤدي النمو السكاني السريع إلى زيادة في أنشطة النقل والمناطق السكنية والأنشطة الصناعية أو أنشطة المصانع، مما يساهم في زيادة تلوث الهواء. يمكن للانبعاثات الصادرة عن المصانع، الناتجة عن استخدام المواد الكيميائية والوقود الأحفوري، أن تلوث الهواء ولها آثار سلبية على صحة الإنسان والزراعة والنظم البيئية. يهدف هذا البحث إلى مراقبة جودة الهواء حول مصانع السكر باستخدام تقنية الأنف الإلكتروني القائمة على إنترنت الأشياء. تتم مقارنة جودة الهواء حول المصنع بهواء التحكم في المختبر لفهم تأثير انبعاثات التلوث. يتم استخدام طريقة تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتحليل بيانات مستشعر غاز الأنف الإلكتروني، بما في ذلك أجهزة الاستشعار MQ-2 وMQ-3 وMQ-4 وMQ-5 وMQ-6 وMQ-7 للكشف عن الملوثات. غازات. تظهر نتائج المراقبة أن مستويات خفض الغاز التي تلتقطها أجهزة الاستشعار حول المصنع أعلى منها في المختبر. ويبين التصنيف باستخدام PCA أن القيمة التراكمية للغازات الملوثة تصل إلى %99. يُظهر تحليل الوقت مساهمة PC1 في الصباح بنسبة %86، وبعد الظهر بنسبة%86، وبعد الظهر بنسبة %92، وفي المساء بنسبة %91. مساهمة PC2 في الصباح هي%7، وبعد الظهر %8، وبعد الظهر %3، وفي المساء.%4