PROTOTIPE PENGUKUR VOLUME BEJANA UKUR STANDAR BERBASIS INTERNET OF THINGS DALAM TERA DAN TERA ULANG POMPA UKUR BAHAN BAKAR MINYAK

Abstract

Dalam bidang perdagangan, perlindungan konsumen merupakan hal yang sangat penting, terlebih lagi pada pengisian bahan bakar minyak yang telah diatur dalam Syarat Teknis Dirjen Perlindungan Konsumen dan Tertib Niaga No 121 Tahun 2020 tentang pengujian tera dan tera ulang pompa ukur bahan bakar minyak. Dalam proses tera dan tera ulang selalu memakan waktu yang lama. Pengamatan yang teliti dan waktu yang lebih lama dibutuhkan untuk menghindari kesalahan pembacaan seperti kesalahan paralaks. Sehingga perlu dirancang cara pengukuran manual ke digital dengan memanfaatkan sensor ultrasonik mengukur ketinggian dan hubungannya dengan skala pembacaan manual pada BUS. Metode kalibrasi alat pada penelitian ini menggunakan regresi linear antara pengukuran jarak permukaan air dengan sensor yang dibandingkan dengan volume yang terbaca di bejana ukur standar.  Hasil perancangan memiliki akurasi 99,7% dan presisi 99,9% dengan rata rata error 0,176%. Prototipe ini mampu secara otomatis mengunggah data hasil pengujian kedalam Google Spreadsheet berbasis IoT dan secara otomatis menandai hasil pengujian yang melebihi toleransi. Sehingga pengujian berjalan lebih cepat dan praktis tanpa perlu lagi melakukan pencatatan pengujian secara manual serta mengurangi kesalahan paralaks ketika pembacaan skala bejana.

In the field of trade, consumer protection is very important, especially in filling fuel oil which has been regulated in the Technical Requirements of the Directorate General of Consumer Protection and Trade Order No. 121 of 2020 concerning the testing of calibration and recalibration of fuel oil measuring pumps. The calibration and recalibration process always takes a long time. Careful observation and longer time are needed to avoid reading errors such as parallax errors. So it is necessary to design a manual to digital measurement method by utilizing an ultrasonic sensor to measure the height and its relationship to the manual reading scale on the BUS. The tool calibration method in this study uses linear regression between measuring the distance between the water surface and the sensor compared to the volume read in the standard measuring vessel. The design results have an accuracy of 99.7% and a precision of 99.9% with an average error of 0.176%. This prototype is able to automatically upload test result data into an IoT-based Google Spreadsheet and automatically mark test results that exceed tolerance. So that testing runs faster and more practically without the need to manually record tests and reduce parallax errors when reading the vessel scale.