Platform analitik terintegrasi untuk pemantauan suhu, tegangan, dan hambatan menggunakan arsitektur Big Data modern.
Pahami latar belakang, tantangan teknis, dan solusi arsitektur kami.
Visualisasi mendalam tren data historis melalui Dashboard Tableau.
Monitoring langsung kondisi sensor NTC & Voltage di lapangan.
Proyek ini dirancang untuk menciptakan ekosistem pemantauan cerdas (Intelligent Monitoring) yang secara proaktif mendeteksi anomali pada infrastruktur perangkat keras kritis.
Mengintegrasikan IoT Sensors dengan Big Data Pipeline, sistem kami mentransformasi data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti (actionable insights) untuk mencegah downtime.
Unpredicted Overheating: Lonjakan suhu mikroskopis sering terlewatkan oleh pemantauan manual konvensional.
Voltage Instability: Fluktuasi tegangan yang tidak stabil memperpendek umur komponen elektronik secara drastis.
Latency in Response: Ketiadaan sistem terpusat menyebabkan jeda waktu yang fatal antara insiden dan perbaikan.
Visualisasi alur data End-to-End dari akuisisi sinyal sensor hingga visualisasi dashboard.
Gambar arsitektur pipeline Big Data pengolahan data sensor IoT
Penjelasan konseptual setiap tahapan pada arsitektur Big Data yang digunakan dalam sistem monitoring sensor NTC.
Pada tahap awal, sensor NTC berfungsi sebagai sumber data utama yang merekam perubahan suhu lingkungan. Karena proyek ini bersifat simulasi, peran sensor fisik digantikan oleh file CSV (Hasil_Prediksi_NTC.csv) yang berisi ribuan log suhu, hambatan, dan tegangan.
Dataset ini diperlakukan seolah-olah berasal dari pembacaan sensor secara kontinu di lapangan.
Tahap ingestion mensimulasikan proses pengambilan data dari perangkat IoT menuju sistem. Pada implementasi ini, ingestion dilakukan melalui pemanggilan file CSV menggunakan fungsi fetch() pada JavaScript.
Proses ini merepresentasikan alur streaming data dari sensor menuju server atau aplikasi analitik.
a. Extract (Pengambilan Data)
Mengambil data mentah (Primary Data) dari file Tabel NTC.csv. Atribut utama meliputi Suhu (°C), Hambatan NTC (Ω), dan Tegangan (V).
b. Transform (Transformasi Data)
c. Load (Pemuatan Data)
Menyimpan data bersih ke NoSQL Database MongoDB Atlas.
Database: IndustriIoT | Collection: SensorNTC_clean.
Data yang telah diproses kemudian disimpan dalam media penyimpanan terstruktur. Dalam simulasi ini, data disimpan pada variabel array di memori browser atau pada MongoDB Atlas sebagai NoSQL database.
Penyimpanan ini memungkinkan analisis historis dan integrasi dengan tools visualisasi eksternal.
Data yang tersimpan kemudian diolah menjadi visualisasi grafis menggunakan Tableau Dashboard atau grafik berbasis web.
Informasi numerik seperti suhu dan hambatan diterjemahkan menjadi grafik garis, indikator warna, serta kategori risiko untuk memudahkan analisis anomali.
Tahap akhir adalah penyajian hasil analisis kepada pengguna melalui Web Dashboard. Antarmuka ini dirancang untuk menampilkan informasi secara real-time, termasuk status suhu, tingkat risiko, dan alarm peringatan dini.
Dashboard menjadi pusat pengambilan keputusan cepat karena seluruh data penting disajikan dalam satu tampilan terintegrasi.
Spesifikasi skema dokumen MongoDB (NoSQL) yang digunakan.
| Field Name | Data Type | Description & Sample |
|---|---|---|
| _id | ObjectId | Unique identifier generated by MongoDB. Ex: 6942dd2488... |
| suhu_c | Int32 | Temperatur lingkungan dalam Celsius. Range: 0 - 100°C |
| hambatan_ntc_ohm | Int32 | Nilai resistansi mentah dari sensor NTC. Ex: 27936 Ω |
| tegangan_v | Double | Tegangan input terukur (presisi tinggi). Ex: 3.682 V |
| Risiko | String | Output Fuzzy Logic untuk tingkat risiko. Values: "Rendah", "Sedang", "Tinggi" |
| Status | String | Kondisi operasional perangkat. Values: "Normal", "Warning" |
| Alarm | String | Status aktuator alarm/buzzer. Values: "ON", "OFF" |
Dashboard interaktif untuk eksplorasi data historis, tren anomali, dan distribusi risiko.
Analisis menunjukkan bahwa sistem memasuki status Overheating tepat saat suhu menyentuh angka 45°C. Pada titik ini, Alarm otomatis aktif (ON) untuk mencegah kerusakan hardware.
Zona 'Warning' hanya terdeteksi pada rentang suhu 40°C - 44°C (hanya 5 data sampel). Ini mengindikasikan bahwa transisi dari kondisi Normal ke Bahaya terjadi sangat cepat, sehingga respon otomatis mutlak diperlukan.
Terdapat korelasi negatif yang sangat kuat (-0.96) antara Suhu dan Hambatan. Hal ini memvalidasi bahwa sensor NTC bekerja normal: Semakin panas suhu, semakin kecil nilai hambatan (Ohm).
Mayoritas data simulasi berada pada kondisi ekstrim.
"Siap ga siap, harus Tampil."
