SISTEM TERINTEGRASI DOCKING AND CHARGING STATION BERBASIS IOT UNTUK MONITORING PENGISIAN DAYA E-BIKE

Perkembangan transportasi mikro berbasis kendaraan listrik mendorong kebutuhan akan infrastruktur docking and charging station yang tidak hanya berfungsi sebagai sarana pengisian daya, tetapi juga mampu menyediakan autentikasi pengguna, pemantauan kondisi pengisian, serta pengelolaan data secara terpusat berbasis Internet of Things (IoT). Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi sistem monitoring pengisian daya e-bike pada docking and charging station berbasis IoT. Sistem dikembangkan menggunakan ESP32 DevKit sebagai perangkat pengendali utama yang terintegrasi dengan RFID RC522 sebagai autentikasi pengguna, sensor PZEM-017 untuk pengukuran tegangan dan arus pengisian, serta sensor XY-MD02 untuk pemantauan suhu dan kelembapan lingkungan. Data hasil monitoring dikirim melalui jaringan WiFi menuju web server, disimpan pada basis data MySQL, dan ditampilkan melalui dashboard berbasis web dengan mekanisme role-based access control. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian fungsional, validasi akurasi pengukuran menggunakan Fluke 17B+, pengujian performa monitoring real-time, serta pengujian keandalan menggunakan Long-Term Continuous Test, Scheduled Intermittent Test, dan Random Intermittent Test pada kondisi indoor dan outdoor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa autentikasi RFID memiliki tingkat keberhasilan 100% dari 100 kali pengujian. Validasi sensor PZEM-017 menghasilkan tingkat akurasi rata-rata sebesar 97,95% pada pengukuran tegangan dan 93,88% pada pengukuran arus. Pengujian performa monitoring menunjukkan tingkat keberhasilan komunikasi sebesar 99,18% dengan interval pengiriman data setiap 10 detik. Selain itu, pengujian keandalan membuktikan bahwa sistem mampu beroperasi secara stabil, melakukan proses recovery secara otomatis setelah terjadi gangguan catu daya, serta mempertahankan fungsi monitoring pada berbagai kondisi operasional. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dikembangkan memenuhi aspek fungsionalitas, akurasi pengukuran, performa monitoring real-time, dan keandalan sistem, sehingga layak diterapkan sebagai platform monitoring pada infrastruktur e-bike docking and charging station untuk mendukung implementasi smart campus mobility.