Analisis Kalibrasi Sensor BME280 dengan Pendekatan Regresi Linear pada Pengukuran Temperatur, Kelembaban Relatif, dan Titik Embun
BME280 Sensor Calibration Analysis with Linear Regression Approach for Temperature, Relative Humidity and Dew Point Measurements
Abstract
Penelitian kalibrasi sensor BME280 dengan pendekatan regresi linear bertujuan untuk mennetukan tingkat akurasi dan ketelitian dari parameter temperatur, kelembaban relatif, dan titik embun dengan thermohygormeter digital sebagai referensi. Kalibrasi dengan pendekatan regresi linear memiliki sifat yang relatif sederhana, namun efektif dalam memperbaiki ketidakakuratan pengukuran. Kalibrasi dilakukan diruangan tertutup dan ber-AC dengan pengaturan temperatur AC yang berbeda. Setelah kalibrasi dilakukan pengambilan data dengan temperatur AC yang tetap bertujuan untuk menentukan tingkat akurasi dan ketelitian sensor. Persamaan regresi linear hasil kalibrasi akan diterapkan pada program sensor BME280 yang dapat memberikan nilai sensor mendekati nilai pengukuran sebenarnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat ketelitian dalam pengukuran temperatur, kelembaban relatif, dan titik embun setelah kalibrasi sensor BME280 cukup tinggi, menunjukkan akurasi yang baik dalam pengukuran tersebut. Tingkat akurasi dan ketelitian, keduanya menunjukkan nilai mendekati 100%.
References
Faradiba. (2020). Buku Materi Pembelajaran Metode Pengukuran Fisika. Jakarta: Universitas Kristen Indonesia. Hal 58
Górnicki, K., Winiczenko, R., Kaleta, A., & Choi?ska, A. (2017). Evaluation of models for the dew point temperature determination. Technical Sciences, 3(20), 241–257. https://doi.org/10.31648/ts.5425
Jumrianto, Wahyudi, & Syakur, A. (2020). Kalibrasi Sensor Tegangan dan Sensor Arus dengan Menerapkan Rumus Regresi Linear menggunakan Software Bascom AVR Info Articles. Journal of System, Information Technology, and Electronics Engineering, 1(1), 1–14. https://doi.org/10.31331/jsitee.v1i1
Rani, D. (2022). Dew Point Calculation In Case Of Two Pressure Humidity Generation And Its Relationship With Air Temperatur And Other Variables. Scholarly Research Journal for Interdisciplinary Studies, 9(69), 16643–16649. www.srjis.com
Rustami, E., Fitria Adiati, R., Zuhri, M., & Arif Setiawan, A. (2022). Uji Karakteristik Sensor Suhu Dan Kelembaban Multi-Channel Menggunakan Platform Internet Of Things (IOT). 25(2), 45–52. https://ejournal.undip.ac.id/index.php/berkala_fisika/article/view/47903/21979
Utama, K. A. Y., Widianto, Y., Sardjono, A. T., & Kusuma, H. (2019). Perbandingan Kualitas Antar Sensor Kelembaban Udara Dengan Menggunakan Arduino Uno. Prosiding SNST Ke-10, 60–65. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.36499/psnst.v1i1.2904
Wallace, J. M., & Hobbs, P. V. (1997). Atmospheric Science: An Introductory Survey. New York: Academic Press.
Wang, T., Li, E., & Xie, J. (2023). Dew point measurement using MEMS piezoelectric cantilever and TCF compensation method. Sensors and Actuators: A Physical, 363, 114763. https://doi.org/10.1016/j.sna.2023.114736
Wendari, W., & Hadi, S. (2018). Estimasi kesalahan pengukuran standard setting dalam penilaian kompetensi matematika tingkat SMP di Kabupaten Sumbawa. Jurnal Penelitian Dan Evaluasi Pendidikan, 22(1), 24–34. https://doi.org/10.21831/pep.v22i1.16492
Widyaiswara Hairil, T., Islamiyati, A., & Raupong. (2015). Penaksiran Parameter Model Kalibrasi Linier yang Berdistribusi Skew-Normal dengan Algoritma-EM. Jurnal Matematika, Statistika, & Komputasi, 12(1), 36–47. http://journal.unhas.ac.id/index.php/jmsk
