LAPORAN AKHIR PENELITIAN PENELITIAN KERJASAMA ANTAR ...

1

LAPORAN AKHIR PENELITIAN

PENELITIAN KERJASAMA ANTAR PERGURUAN TINGGI (PKPT)

TAHUN KE 1 DARI 1 TAHUN

SISTEM PEMANTAUAN KONDISI LIMNOLOGIS DANAU LIMBOTO UNTUK KONSERVASI IKAN

ENDEMIK MENGGUNAKAN JARINGAN SENSOR NIRKABEL

TIM PERGURUAN TINGGI PENGUSUL

Tri Pratiwi Handayani S.Kom, M.Eng, M.Phil /0904058902 (Ketua)

Riklan Kango M.T / 0901019006 (Anggota)

Nasriani S.Pi, M.Si / 0928089001 (Anggota)

TIM PERGURUAN TINGGI MITRA

Dr. REZA FIRSANDAYA MALIK S.T., M.T /0025047609 (Ketua)

Prof. Dr ISKHAQ ISKANDAR S.Si, M.Sc.A./ 0004107201(Anggota)

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH GORONTALO

TAHUN 2018

2

3

IDENTITAS DAN URAIAN UMUM

1. Judul Penelitian : SISTEM PEMANTAUAN KONDISI LIMNOLOGIS DANAU LIMBOTO UNTUK

KONSERVASI IKAN ENDEMIK MENGGUNAKAN JARINGAN SENSOR NIRKABEL

2. Tim Peneliti

No Nama Jabatan Bidang Keahlian Instansi Asal Alokasi Waktu

(Jam/Minggu)

1 Tri Pratiwi Handayani

S.Kom, M.Eng, M.Phil Asisten Ahli

Kecerdasan

Buatan

Universitas

Muhammadiyah

Gorontalo

20 jam/

minggu

2 Riklan Kango M.T - Jaringan

Telekomunikasi

Universitas

Muhammadiyah

Gorontalo

10 jam /

minggu

3 Nasriani S.Pi, M.Si - Budidaya Perairan

Universitas

Muhammadiyah

Gorontalo

5 jam /

minggu

4 Dr. REZA FIRSANDAYA

MALIK S.T., M.T Lektor Kepala

Jaringan

Telekomunikasi Universitas Sriwijaya

10 jam/

minggu

5 Prof. Dr ISKHAQ

ISKANDAR S.Si, M.Sc.A Professor Lingkungan Universitas Sriwijaya

5 jam/

minggu

3. Objek Penelitian (Jenis Materi yang akan ditelilit dan segi penelitian)

Danau Limboto, Kabupaten Gorontalo, Provinsi Gorontalo

4. Masa Pelaksanaan

Mulai Tahun: 2018

Berakhir Tahun :2018

5. Usulan Biaya DPRM Dithen Penguatan Risbang

-Tahun Ke-1 : Rp. 200.000.000

6. Lokasi Penelitian (Lab/Studio/Lapangan)

Danau Limboto, Laboratorium Komputer Universitas Muhammadiyah Gorontalo, Laboratorium Jaringan

Komputer Universitas Sriwijaya

7. Instansi lain yang terlibat (Jika ada, dan uraikan apa kontribusinya)

4

8. Temuan yang ditargetkan (penjelasan gejala atu kaidah, metode, teori , produk atau rekayasa)

Temuan yang ditargetkan adalah Sistem monitoring kondisi Danau Limboto dan Jaringan sensor Nirkabel untuk

memantau kondisi Danau Limboto

Metode yang digunakan adalah

1. Kajian Literatur

2. Pemilihan dan perancangan modul sensor dan modul Jaringan Sensor Nirkabel

3. Perancangan Algoritma Routing

4. Perancangan Metode Komunikasi Jaringan Sensor Nirkabel

5. Integrasi Perangkat lunak dan perangkat keras

6. Pembuatan sistem pemantauan danau berbasis Website

7. Pemasangan Sensor pada danau limboto

8. Analisa Hasil

9. Kontribusi mendasar pada suatu bidang ilmu (Uraikan tidak lebih dari 50 kata, tekankan pada gagasan

fundamental dan orisinil yang mendukung pengembangan iptek)

Kontribusi orisinil dari penelitian ini adalah:

Kontribusi orisinil dari penelitian ini adalah pertama diciptakannya suatu perangkat jaringan sensor nirkabel yang

berfungsi untuk menangkap kondisi – kondisi limnologis (suhu, ph, kadar oksigen, kecerahan) dari Danau

Limboto, kedua dibuatnya suatu sistem berbasis website yang terhubung dengan jaringan sensor nirkabel yang

telah dibuat, sehingga dapat memantau keadaan Danau Limboto secara real time.

Kontribusi Tambahan dari penelitian ini adalah:

Kontribusi tambahan dari penelitian ini adalah data yang telah di rangkum dan di tampilkan melalui website,

dapat di gunakan untuk penelitian di bidang perikanan dan kelestarian lingkungan Danau Limboto.Kontribusi

lainnya adalah Publikasi pada proseeding Internasional dan Jurnal Internasional terindeks.

11. Rencana luaran HKI, buku, purwarupa atau luaran lainnya yang ditargetkan, tahun rencana perolehan atau

penyelesaiannya

- Publikasi Ilmiah Jurnal Internasional, tahun ke-1 Target: ada

- Publikasi Ilmiah Jurnal Nasional Terakreditasi, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Pemakalah dalam pertemuan ilmiah Nasional, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Pemakalah dalam pertemuan ilmiah Internasional, tahun ke-1 Target: ada

- Keynote Speaker dalam pertemuan ilmiah Internasional, tahun ke-1 Target: /tidak ada

- Keynote Speaker dalam pertemuan ilmiah Nasional, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Visiting Lecturer Internasional, tahun ke-1 Target: tidak ada

5

- Paten, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Paten Sederhana, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Hak Cipta, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Merk Dagang, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Rahasia Dagang, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Desain Produk Industri, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Indikasi Geografis, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Perlindungan Varietas Tanaman, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Perlindungan Topografi Sirkuit , tahun ke-1 Target: tidak ada

- Teknologi Tepat Guna, tahun ke-1 Target: tidak ada

- Model/Purwarupa/Desain/Karya Seni/Rekayasa Sosial, tahun ke-1 Target: ada

- Buku Ajar (ISBN), tahun ke-1 Target: tidak ada

- Tingkat Kesiapan Teknologi (TKT), tahun ke-1 Target: Skala 5

6

Ringkasan

Tujuan penelitian ini adalah membuat suatu sistem pemantauan berbasis website yang bertujuan untuk

memantau kondisi limnologis (ekosistem perairan darat) untuk konservasi ikan endemik pada Danau

Limboto menggunakan jaringan sensor nirkabel (JSN). Ruang lingkup Penelitian ini dibatasi pada

pembuatan sistem yang berbasis website, dibatasi dengan pembuatan sensor yang mampu

mengidentifikasi delapan parameter perairan dan hanya berlokasi di danau limboto.

Rencana kegiatan peneltian terdiri dari 8 tahap: Kajian literatur, Pemilihan dan perancangan modul

sensor dan modul jsn, Perancangan algoritma rounting, Perancangan metode komunikasi jsn, Integrasi

perangkat keras dan lunak, Pembuatan sistem pemantaun danau berbasis website, Pemasangan sensor

pada danau limboto Dan Analisa hasil.

Penelitian ini bermanfaat bagi peneliti dari perguruan tinggi pengusul karena dari penelitian ini karena

terdapat peningkatan kapasitas pada pembuatan sensor nirkabel berserta sistem berbasis website untuk

memantau kinerja dari sensor yang dibuat. Hal ini meningkatkan kapasitas peneliti yang sebelumnya

hanya melakukan penelitian pada area software dan belum mencakup hardware. Penelitian ini tidak

hanya bermanfaat bagi peneliti tapi juga bagi lembaga dan pemerintah daerah, karena sistem

pemantauan yang dihasilkan dapat digunakan bagi program studi lain terutama program studi perikanan

dan dapat dimanfaatkan pemerintah daerah untuk menjaga kondisi Danau limboto. Penelitian ini juga

akan meningkatkan kapasitas TPP untuk melakukan publikasi jurnal Internasional melalui kerjasama

dengan pihak TPM yang sudah banyak pengalaman tentang publikasi internasional.

Luaran yang dijanjikan adalah Jurnal Internasional dan Proseeding seminar Internasional. Penelitian ini

juga akan menghasilkan produk sensor untuk pemantauan kondisi Danau dan juga Sistem berbasis

website untuk pemantauan kondisi limnologis (ekosistem) Danau Limboto

7

BAB I.

LATAR BELAKANG

Tujuan penelitian ini adalah membuat suatu sistem pemantauan berbasis website yang bertujuan

untuk memantau kondisi limnologis (ekosistem perairan darat) untuk konservasi ikan endemik pada

Danau Limboto menggunakan jaringan sensor nirkabel (JSN). Ruang lingkup Penelitian ini dibatasi

pada pembuatan sistem yang berbasis website, dibatasi dengan pembuatan sensor yang mampu

mengidentifikasi delapan parameter perairan dan hanya berlokasi di danau limboto.

Sebelumnya TPP (Tim perguruan tinggi pengusul) melakukan penelitian di bidang sistem

pendukung keputusan. Penelitian yang diajukan sekarang juga merupakan pengembangan dari sistem

pendukung keputusan, namun lebih pada aplikasi di Danau Limboto. Penelitian yang diusulkan saat ini

juga tidak hanya mengembangkan secara software, namun juga mengembangkan secara hardware

(Sensor untuk perairan). Sehingga mampu meningkatkan kapasitas keilmuan bagi TPP. Penelitian yang

diusulkan juga mengintegrasikan penelitian yang terdapat di program studi sistem informasi dan

program studi perikanan, yang sebelumnya penelitian ini bersifat terpisah dan berjalan sendiri sendiri.

Pada TPM (Tim perguruan tinggi mitra) penelitian tentang sistem pemantauan menggunakan

jaringan sensor nirkabel telah banyak diaplikasikan pada bidang suhu dan pertanahan. Sehingga

penelitian yang diajukan saat ini merupakan pengembangan pada bidang perairan.

Adapun Riwayat penelitian yang dihasilkan TPP dan TPM dan keterkaitannya dengan penelitian yang

diajukan dapat dilihat pada tabel 1.1

Tabel 1.1 Keterkaitan Penelitian TPP dan TPM dengan usulan penelitian

No Judul Penelitian pada TPM Skim Hibah Keterkaitan dan kontribusi

dengan Usulan Penelitian

1 Pengembangan Modul Sensor

Pemantauan Tanaman Pertanian

Pada Robot Terbang Untuk

Mendukung Precision Agriculture

Hibah Fakultas Dalam lingkup pengembangkan

sensor namun pada aplikasi

pertanian

2 Pemantauan Kualitas Udara Secara

Real Time Menggunakan Jaringan

Sensor

Nirkabel

Hibah

Unggulan

Kompetitif

Dalam lingkup pengembangkan

sensor namun pada kualitas

udara

8

3 Pemantauan Kualitas Tanah

Perkebunan Menggunakan

Jaringan Sensor Nirkabel

Bekerjasama Dengan Drone

Sebagai Mobile Gateway

Hibah

Unggulan

Kompetitif

Dalam lingkup pengembangkan

sensor namun pada kualitas

udara

No Judul Penelitian pada TPP Skim Hibah Keterkaitan dan kontribusi

dengan Usulan Penelitian

1 Implementasi, analisa dan evaluasi

algoritma topsis pada pemilihan

perumahan di provinsi dan

kabupaten gorontalo

Penelitian

Dosen Pemula

Penelitian yang diusulkan tidak

hanya impementasi algoritma

TOPSIS, namum pada juga

pengembangan sistem yang

didalamnya terdapat penerapan

algoritma TOPSIS pada kondisi

perairan dan juga

pengembangan sensor perairan

2 Implementasi algoritma saw, dp

dan ahp pada pemilihan calon

raskin di kabupaten gorontalo

Penelitian

Dosen Pemula

Penelitian yang diusulkan tidak

hanya impementasi algoritma

saw, dp dan ahp, namum pada

juga pengembangan sistem

yang didalamnya terdapat

penerapan algoritma tersebut

pada kondisi perairan dan juga

pengembangan sensor perairan

1.2 Keutamaan, orisinalitas, antisipasi dan kontribusi

Adapun keutamaan, orisinalitas, antisipasi dan kontribusi dari penelitian yang diusulkan, dapat dilihat

pada Tabel 1.2

Tabel 1.2 Keutamaan, orisinalitas, antisipasi dan kontribusi

No Keutamaan Orisinalitas Antisipasi Kontribusi

1 Ilmu Pengetahuan :

Penelitian ini sangat

penting untuk

dilaksanakan karena

Sistem yang dibuat

merupakan sistem

yang pertama dibuat

untuk memantau

Peneltian ini

dibuat sebagai

bentuk antisipasi

terhadap

Konstribusi pada

ilmu pengetahuan

adalah sistem dan

sensor

9

tidak hanya memiliki

kontribusi di bindang

sistem informasi, namun

juga pada bidang

perikanan air tawar

Pembangunan daerah:

pemerintah daerah

sangat mendukung

penelitian – penelitian

yang terkait dengan

danau limboto terutama

untuk melindungi ikan

endemik yang berada di

Danau Limboto

Danau Limboto secara

secara online melalui

website.

Sensor yang dibuat

juga dibuat khusus

sesuai dengan kondisi

Danau limboto

rusaknya

lingkungan

Danau Limboto

dan hilangnya

ikan endemik di

Danau Limboto

pemantauan pada

Danau yang dapat

di gunakan oleh

peneliti dibidang

perikanan,

lingkungan dan

juga Jaringan

komunikasi

Kontribusi pada

pembangunan

daerah adalah

mempermudah

pemda dalam hal

ini dinas

perikanan untuk

memantau

kondisi Danau

Limboto tanpa

harus datang

langsung ke

Lapangan

1.3 Pendekatan Kritis dan Konseptual Pelaksanaan Penelitian

Adapun pendekatan kritis dan konseptual pada pelaksanaan penelitian ditampilkan pada tabel 1.3. Tabel

ini menjelaskan masalah inti yang di hadapi berikut dengan sub masalah didalamnya, solusi yang di

tawarkan, langkah yang dilakukan untuk memecahkan masalah dan luaran yang di targetkan.

Tabel 1.3 Pendekatan Kritis dan konseptual pelaksanaan penelitian

No Identifikasi

Masalah

Sub Masalah Solusi yang di

tawarkan

Langkah yang

dilakukan

Luaran yang di

targetkan

1 Tidak

terdapatnya

1a.Tidak

terdapat suatu

1a. Pembuatan

sensor yang

1a. Penentuan

parameter

1. Produk sensor

Danau Limboto

10

suatu sistem

pemantauan

kondisi danau

limboto

alat yang

mendeteksi

kondisi danau

limboto

dapat

mendeteksi

keadaan Danau

kondisi danau

limboto

2a. Penentuan

lokasi

pemasangan

sensor

3a. Desain

Sensor

4a. Pembuatan

Sensor

5a. Uji coba

sensor

6a.

Implementasi

Sensor pada

danau limboto

2. Publikasi

Ilmiah Jurnal

dan proseeding

1b. Kondisi

Danau harus di

pantau

langsung ke

lokasi

1b. Sensor

Terhubung

secara Wireless

sehingga

kondisi bisa

dipantau tanpa

harus datang ke

lokasi

1b. Sensor di

pasangkan

jaringan

wireless

2b. Uji Coba

Sensor

1. Produk

Sensor yang

memiliki

wireless

2. Publikasi

Ilmiah Jurnal

dan Proceeding

1c. Pemantauan

tidak bisa

dilakukan

setiap saat,

hanya dalam

waktu tertentu

1c. Pembuatan

sistem berbasis

website

sehingga

keadaan bisa

dipantau setiap

saat

1c. Desain

Sistem

2c. Pembuatan

sistem

3c. Testing dan

Implementasi

sistem

1. Sistem

Berbasis

Website untuk

pemantauan

kondisi danau

limboto

2. Publikasi

ilmiah jurnal

dan proseeding

11

1.4. Target Luaran

Luaran wajib pada penelitian ini adalah publikasi jurnal internasional yang direncanakan akan publish

pada tahun ke 2. Sebelum di publikasi pada jurnal internasional, hasil penelitian akan terlebih dahulu di

seminarkan pada seminar Internasional dengan tujuan mendapatkan masukan dari kalangan akademisi

yang satu bidang.

Tabel 1.2 Luaran Penelitian

No Jenis Luaran Indikator Capaian

Kategori Sub Kategori Wajib Tamba

han

TS TS+1

1 Artikel Imiah Dimuan

di Jurnal

Internsional

Bereputasi

√ Draft,

submitted

Reviewed,

publish

Nasional

Terakreditasi

2 Artikel Ilmiah dimuat

di prosiding

Internasional

Terindeks

√ publish publish

Nasional

3 Invited Speaker dalam

temu Iliah

Internasional

Nasional

4 Visiting Lecturer Internasional

5 Hak Kekayaan

Intelektual (HKI)

Paten

Paten

Sederhana

Hak Cipta

Merk Dagang

Rahasia

Dagang

Desain produk

industri

Indikasi

Geografis

Perlindungan

12

Varietas

Tanaman

Perlindungan

Topografi

Sirkuit Terpadu

6 Teknologi Tepat Guna

7 Model/Purwarupa/Des

ain/Karya Seni/

Rekayasa sosial

Sensor Danau

dan sistem

berbasis

website

√ Perancangan Produk

telah

tersedia

8 Buku Ajar (ISBN)

9 Tingkat Kesiapan

Teknologi (TKT)

4 5

13

BAB II.

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Kondisi Danau Limboto

Danau Limboto adalah salah satu danau di Indonesia dan terletak di Provinsi Gorontalo. Danau ini

berada di daratan rendah, memiliki 23 sungai dan anak sungai sebagai inlet, serta hanya memiliki satu

out let. Menurut Hasim (2012), dengan pengelolaan status quo seperti saat ini maka, tahun 2025 Danau

Limboto akan hilang. Disamping itu kualitas perairan Danau Limboto semakin menurun sebagai

dampak dari berbagai kegiatan ekonomi di kawasan ini.

Sejak tahun 1988 telah dilakukan uji coba perikanan budidaya dengan jaring apung di danau Limboto.

Pada tahun 1993 jumlah KJA (Kolam Jaring Apung) 500 unit dan berkembang menjadi 1.962 unit pada

tahun 2007. Sedangkan pada tahun 2009 jumlah KJA di Danau Limboto lebih dari 2000 unit

(Pemerintah Provinsi Gorontalo, 2009). Bahkan pada era Gubernur Fadel Muhammad pernah digagas

Danau Limboto akan dijadikan kawasan industri perikanan budidaya darat. Disisi lain, Mc Donad dkk.,

(1996); Pulatso (2003) dan Janse dkk., (2008) menyatakan bahwa perikanan budidaya intensif di danau

berdampak pada pengkayaan nutrien. Dan potensial mereduksi kualitas air budidaya ikan, serta

memberikan pelipatan kandungan pospor di danau tersebut. Selanjutnya dinyatakan bahwa kegiatan

tersebut memiliki efek terhadap daya dukung danau.

Perkembangan perikanan budidaya sistem KJA yang pesat di danau Limboto, jika mengabaikan

pertimbangan daya dukungnya akan memperbesar kerusakan lingkungan danau. Sedangkan hingga saat

ini belum ada suatu mekanisme untuk memantau kondisi kerusakan Danau Limboto. Hal inilah yang

mendorong dilakukannya penelitian ini. Pada peneltian ini akan di buat sensor jaringan nirkabel

(Wireless) beserta sistem pemantauan yang berbasis website, sehingga kondisi danau limboto akan

terpantau. Hal ini juga untuk mendukung konservasi ikan endemik yang ada di Danau Limboto agar

ikan ini keberlangsungan hidupnya tetap terjaga.

2.2 Jaringan Sensor Nirkabel (JSN)

JSN terdiri atas banyak sistem embedded individual yang mempunyai kemampuan untuk berinteraksi

dengan lingkungan sekitar melalui berbagai macam sensor, memproses informasi secara lokal dan

berkomunikasi tentang informasi tersebut dengan tetangga mereka. Titik sensor biasanya terdiri atas 3

14

komponen yaitu Modul Nirkabel, Papan Sensor dan Papan Pemrograman, serta bisa terdiri atas

individual atau terpasang di sistem khusus

2.2.1. Modul Nirkabel

Bagian ini adalah komponen kunci dari jaringan sensor karena mereka memiliki kemampuan untuk

berkomunikasi dan memori yang bisa diprogram untuk diisi dengan kode aplikasi. Modul nirkabel

biasanya terdiri atas mikrokontroler, pengirim, sumber energi, unit memori dan mungkin berisi atas

lebih dari satu sensor.

2.2.2. Papan Sensor

Bagian ini biasanya dipasang di atas modul nirkabel dan memiliki beberapa jenis sensor. Papan sensor

bisa juga diisi dengan area prototipe yang digunakan untuk menghubungkan beberapa sensor tambahan.

2.2.3. Papan Pemrograman

Juga dikenal sebagai papan gerbang, menyediakan banyak antarmuka termasuk Ethernet, WiFi, USB

atau port serial untuk menghubungkan lebih dari satu modul nirkabel yang berbeda dengan jaringan

enterprise atau menghubungkan mereka dengan laptop/PC secara lokal. Papan ini digunakan untuk

memprogram modul nirkabel atau mengambil data dari mereka.

2.3 Jaringan Sensor Nirkabel (JSN) pada perairan

Penelitian JSN pada air pdam dilakukan oleh Zakia, dkk (2016) untuk dapat memantau dan mendeteksi

terjadinya pencemaran air dengan cara membaca pH air dari sensor pH (sensor node) dan kekeruhan

dengan sensor fototrasistor (sensor node) dan LED. Pengimplementasian ini dilakukan dengan

memangfaatkan Analog to Digital Converter (ADC) yang ada pada mikrokontroler Arduino Uno.

Sensor-sensor node dipasang di ruang penelitian saling berhubungan satu sama lain dengan dengan

membentuk topologi mesh. Hasil tegangan dari sensor-sensor node akan diproses untuk kemudian

ditransmisikan dengan jaringan nirkabel. Kemudian, ditampilkan di LCD sebagai penampil data hasil

pengukuran dan alarm indikator akan hidup apabila telah melewati batas ketentuan.

Penelitian JSN pada air sungai juga dilakukan oleh Nugroho dan Prabowo (2016) untuk Sistem

pemantauan kadar pH, suhu dan warna pada air sungai berbasis wireless sensor network dan web serta

tinjauannya menurut Agama Islam

Peneltian jaringan sensor pada perairan pernah dilakukan oleh Dadin, dkk (2011) untuk peringatan dini

bencana pencemaran dan penyebaran racun yang mendadak dari dasar waduk Ciratadi di Kab. Cianjur,

15

Jawa Barat. Penelitian ini menggunakan protokol tcp ip CP-IP sebagai alat monitoring kulaitas air

secara real-time dan sekaligus sebagai alat pencegahan dini bagi datangnya bencana yang selama ini

tidak terpantau seperti adanya up-welling (arus balik dari bawah air), penyebaran racun dari dasar

danau, berasal dari endapan sisa pakan dan kotoran ikan, yang naik ke permukaan air, dan

sebagainya.

Studi pendahuluan yang telah dilaksanakan dan hasil yang sudah dicapai serta keterkaiatannya dengan

usulan penelitian ini ditampilkan pada tabel 2.1 berikut

Tabel 2.1 Keterkaitan Penelitian TPP dan TPM dengan usulan penelitian

No Judul Penelitian pada

TPM

Skim Hibah Keterkaitan dan kontribusi

dengan Usulan Penelitian

1 Pengembangan Modul

Sensor Pemantauan

Tanaman Pertanian Pada

Robot Terbang Untuk

Mendukung Precision

Agriculture

Hibah Fakultas Penelitian dahulu: Dalam lingkup

pengembangkan sensor namun pada

aplikasi pertanian

Penelitian yang diajukan :

Pengembangan Sensor Sensor

dalam studi kasus Danau Limboto

2 Pemantauan Kualitas Udara

Secara Real Time

Menggunakan Jaringan

Sensor

Nirkabel

Hibah Unggulan

Kompetitif

Penelitian Dahulu: Dalam lingkup

pengembangkan sensor namun pada

kualitas udara

Penelitian yang diajukan:

Pengembangan Sensor Sensor

dalam studi kasus Danau Limboto

3 Pemantauan Kualitas Tanah

Perkebunan Menggunakan

Jaringan Sensor Nirkabel

Bekerjasama Dengan Drone

Sebagai Mobile Gateway

Hibah Unggulan

Kompetitif

Penelitian dahulu : Dalam lingkup

pengembangkan sensor namun pada

kualitas udara

Penelitian yang diajukan:

Pengembangan Sensor dalam studi

kasus Danau Limboto

No Judul Penelitian pada TPP Skim Hibah Keterkaitan dan kontribusi

dengan Usulan Penelitian

1 Implementasi, analisa dan

evaluasi algoritma topsis

Penelitian

Dosen Pemula

Penelitian dahulu: Hanya

Implementasi Algoritma TOPSIS

16

pada pemilihan perumahan

di provinsi dan kabupaten

gorontalo

Penelitian yang diusulkan: Tidak

hanya impementasi algoritma

TOPSIS, namum pada juga

pengembangan sistem pemantauan

yang didalamnya terdapat penerapan

algoritma TOPSIS pada kondisi

perairan dan

2 Implementasi algoritma saw,

dp dan ahp pada pemilihan

calon raskin di kabupaten

gorontalo

Penelitian

Dosen Pemula

Penelitian Dahulu:

Implementasi algoritma SAW, DP

dan AHP

Penelitian yang diusulkan: tidak

hanya impementasi algoritma saw,

dp dan ahp, namum pada juga

pengembangan sistem pemantauan

yang didalamnya terdapat penerapan

algoritma tersebut pada kondisi

perairan

17

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Alur Penelitian

Penelitian ini direncanakan merupakan penelitian yang berkelanjutan dengan hasil akhir nantinya adalah

sebuah sistem pemantauan kondisi limnologis Danau Limboto secara real time dengan menggunakan

JSN. Hal ini nantinya akan mempermudah bagi pihak-pihak yang terkait untuk mendapatkan informasi

secara waktu nyata tentang kondisi Danau Limboto.

Garis besar kegiatan yang akan dilakukan selama penelitian yaitu:

a. Pemilihan dan perancangan perangkat keras sensor suhu perairan, pH danau, dan faktor lain dengan

terintegrasi di perangkat keras JSN.

b. Perancangan perangkat lunak algoritma routing dengan mempertimbangkan jalur terpendek di JSN.

c. Perancangan dan pembuatan sistem pemantauan berbasis website

Adapun detail alur peneltian dapat di tampilkan pada Gambar 3.1

Gambar 3.1 Alur Penelitian

Pada tahapan pelaksanaan penelitian ini dibagi dalam 8 (tujuh) fasa penelitian yaitu:

a. Fasa pertama: Kajian Literatur

Pada fasa ini dilakukan pengumpulan bahan – bahan literatur yang berhubungan dengan sensor, JSN

dan paramter kondisi Danau Limboto. Kajian literatur meliputi pengumpulan informasi mengenai

8. Analisa hasil

7. Pemasangan sensor pada danau limboto

6. Pembuatan sistem pemantaun danau berbasis website

5. Integrasi perangkat keras dan lunak

4. Perancangan metode komunikasi jsn

3. Perancangan algoritma rounting

2. Pemilihan dan perancangan modul sensor dan modul jsn

1. Kajian literatur

18

kontribusi para peneliti sebelumnya mengenai sensor kondisi danau di JSN dan model komunikasi JSN

serta membuat kajian – kajian kemungkinan kontribusi dalam penelitian ini. Hasil keluaran dari kajian

literatur adalah alat deteksi kondisi Danau yang terintegrasi di JSN.

b. Fasa kedua: Pemilihan dan Perancangan Sensor dan JSN

Setelah kajian literatur, akan diperoleh hasil konsep untuk pemilihan dan perancangan sensor suhu

danau, pH danau, dan kandungan oksigen (DO) danau untuk dipasangkan di modul JSN.

c. Fasa ketiga: Perancangan algoritma routing untuk pemilihan jalur paket data di JSN

Perancangan algoritma routing untuk pemilihan jalur paket data di JSN merupakan fasa ketiga yang

dilakukan dalam penelitian ini. Dalam fasa ini akan mensimulasikan alat – alat di JSN sesuai algoritma

protokol routing yang telah dirancang. Simulasi akan disesuaikan dengan skenario – skenario yang telah

dibuat seperti penambahan jumlah alat JSN, luas sebaran alat JSN dan peningkatan jarak transmisi.

Kemudian algoritma routing tersebut akan dipasang di perangkat keras JSN.

d. Fasa keempat: Perancangan metode komunikasi JSN

Pada fasa ini akan disimulasikan metode komunikasi antara JSN. Pemilihan metode yang dicari adalah

metode penjadwalan komunikasi JSN melalui node sink dengan drone dengan memperhatikan

parameter penggunaan energi sebagai sumber energi pada node – node di JSN.

e. Fasa kelima: Integrasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak

Pada fase ini akan digabungkan antara perangkat keras berupa sensor dan JSN dengan perangkat lunak

protokol routing. Tujuannya adalah membangun purwarupa alat deteksi kondisi Danau Limboto

berbasis JSN dan dapat bekerjasama dalam komunikasi.

F. Fase keenam : Desain dan Pembuatan sistem pemantauan berbasis website

Pada fase ini akan diintegrasikan informasi yang berasal dari sensor bersama sistem berbasis website,

sehingga data yang tersedia tidak hanya bermanfaat bagi pemerintah daerah, namun juga bermanfaat

bagi para stakeholder yang ingin melakukan penelitian lebih lanjut di Danau Limboto.

e. Fasa ketujuh: Pengujian dan Evaluasi

Setelah melakukan integrasi pada fasa keenam, maka akan dilakukan pengujian komunikasi data.

Parameter pengujian yang akan diukur adalah presisi data sensor (suhu danau, pH danau, dan kadar

oksigen), throughput, end-to-end delay dan efisiensi energi. Skenario percobaan untuk 10 (sepuluh)

node dan 1 (satu) sink adalah sebagai berikut:

19

1. Sensor Tunggal: Memasang hanya satu sensor pada sensor node JSN untuk memastikan komunikasi

antara sensor dengan sink node berjalan dengan baik dengan masing – masing sensor yang sama yaitu

sensor suhu.

2. Sensor Jamak: Memasang ketiga sensor yaitu sensor suhu tanah, pH tanah, dan kelembaban tanah

yang berbeda pada setiap sensor node di JSN yaitu 10 (sepuluh) sensor node.

f. Fasa kedelapan : Analisa Hasil

Hasil yang diperoleh di simulasi dan eksperimen akan dianalisa baik secara kuantitatif maupun

kualitatif. Parameter evaluasinya adalah presisi data sensor (suhu tanah, pH tanah, dan kelembaban

tanah), throughput, end-to-end delay dan efisiensi energi.

3.2 Tahapan Penelitian pada lokasi TPM dan TPP

Tabel 3.1 menampilkan tahapan penelitian beserta lokasi dimana kegiatan penelitian akan dilakukan.

Tahap 2 – 5 akan dilaksanakan di TPM selama kurang lebih 4 bulan dan tahap 6- 9 akan dilaksanakan di

TPP kurang lebih 4 bulan.

Tabel 3.1 Lokasi Tahapan penelitian pada TPM dan TPP

Lokasi

NO Tahapan Penelitian TPM TPP

1 Kajian Literatur

- Masing – masing TPM dan TPP melakukan

kajian literatur di perguruan tinggi masing –

masing

√ √

2 Pemilihan dan perancangan sensor dan jsn

(dikerjakan di TPM)

√

3 Perancangan algoritma routing untuk

pemilihan jalur paket

Data (dikerjakan di TPM)

√

4 Perancangan metode komunikasi JSN

(dikerjakan di TPM)

√

5 Integrasi Perangkat Keras dan Perangkat √

20

Lunak (dikerjakan di TPM)

6 Perancangan Sistem Pemantauan berbasis

website (dikerjakan di TPP)

√

7 Pembuatan sistem Pemantauan berbasis

website (dikerjakan di TPP)

√

8 Pemasangan JSN pada Danau Limboto

(dikerjakan di TPP)

√

9 Uji coba JSN dan sistem berbasis website

(dikerjakan di TPP)

√

10 Publikasi Ilmiah (Seminar Internasional,

Jurnal Internasional, Laporan Akhir)

√ √

21

BAB 4

HASIL DAN LUARAN YANG DICAPAI

Penelitian ini menghasilkan 3 (tiga) prototipe pemantauan kondisi Danau Limboto. Masing – masing

prototipe di jelaskan sebagai berikut:

4.1 Prototipe 1 Pemantauan Danau Limboto

Prototipe yang pertama menggunakan mikrokontroller Arduino Mega untuk mengintegrasikan sensor –

sensor yang digunakan untuk pemantauan danau. Diagram skematik prototipe 1 ditampilkan pada

gambar 4.1 yang terdiri dari komponen yang di jelaskan di tabel 4.1.

Gambar 4.1 Skematik Diagram prototipe 1

Komponen dari setiap sensor dijelaskan pada tabel berikut

Tabel 4.1. Komponen dari setiap node

No Komponen

1 Arduino Mega

2 Solar Panel 20 Watt

3 Solar Charge Controller (scc)

22

4 Accu Battery 12 Volt

5 Mobile Wifi

6 Esp 8286

7 Step Down

8 Ph Sensor

9 Turbidity Sensor

10 Temperature Sensor

Masing – masing komponen dijelaskan sebagai berikut:

1. Modul Solar Panel

Modul solar panel terdiri dari 20 Watt solar panel yang memiliki dimensi 49 x 35 x 2,5 cm, sebuah

pengendali solar panel (Solar charge controller) dan 12 Volt baterai aki dan penurun daya untuk

mengkonversi output dari 12 Volt ke 5 Volt.

2. Sensor Suhu Dallas DS18b20

Sensor suhu menggunakan pin digital yang terhubung langung ke Arduino Mega untuk menbaca nilai

voltage. Koneksi antara sensor dan Arduino Mega di tampikan pada Tabel 4.2.

Tabel 4.2. Pin Konfigurasi pada sensor suhu

Temperature

Sensor

Arduino Mega

Vcc +5 Volt

Gnd Gnd

D1 A2

Proses kalibrasi dari sensor suhu adalah dengan membandingkan nilai yang dihasilkan dengan

thermometer digital. Kedua sensor sushu dan thermometer digital di uji dengan menggunakan es dan air

mendidih. Hasil menunjukkan bahwa sensor suhu membaca suhu 0.1 sampai 0.4 oC untuk es dan suhu

99.7 oC sampai 100.1

oC untuk air mendidih.

3. Sensor Keasaman DFRobot

Nilai output dari sensor keasaman didapatkan dengan menggunakan beberapa tahap sebagai berikut:

1. Nilai Pin analog disimpan pada larik untuk waktu sampling dan di konversikan ke nilai voltase

menggunakaan persamaan (1)

Voltage = (array value x 5) / 1024 (1)

2. Nilai Voltase yang didapatkan dari persamaan 1 diatas digunakan pada persamaan 2 berikut, untuk

mendapatkan nilai keasaman

phValue = (3.5 x voltage) + offset (2)

nilai offset di tentukan pada awal program, nilai offset tersebut adalah 0. Nilai keasaman netral air

adalah 7. Jika pada saat pengujian nilai ph bukan 7, maka nilai offset harus diubah menggunakan

persamaan 3 berikut

23

offset = 7 – phValue (3)

proses kalibrasi sensor keasaman dilakukan dengan menggunakan air distilasi yang memiliki keasaman

6.6 dan air murni yang memiliki keasaman 7. Sensor keasaman langsung di koneksikan ke laptop dan

nilai yang terbaca ditampilkan pada serial monitor pada program arduino. Sekrup potensial meter yang

terdapat pada sensor di putar sampai menghasilkan angka yang mendekati ph air distilasi dan air murni.

Konfigurasi pin sensor dan Arduino di tampilkan pada tabel 4.3

Tabel 4.3 Konfigurasi Pin sensor keasaman ke Arduino Mega

Ph Sensor Arduino Mega

Vcc +5 Volt

Gnd Gnd

A0 A12

4. Sensor Kekeruhan DFRobot

Sensor kekeruhan terhubung dengan pin analog untuk membaca nilai dan mengkorversi nilai tersebut

dalam bentuk voltase. Nilai voltase ini kemudian di ubah menjadi nilai index keruhan dengan

menggunakan persamaan berikut:

Turbidity = 40 – (Voltage/4) x 100 (4)

Untuk menghindari bagian atas dari sensor kekeruhan kemasukan air, maka pelindung khusus dibuat

menggunakan plastik kontener. Bagian bawah kontener ini di lindungi dengan menggunakan lem lilin

untuk menghindari air masuk dari bagian bawah pelindung. Pelindung sensor kalibrasi ditampilkan pada

gambar 4.2

Gambar 4.2 Pelindung sensor kekeruhan

Proses kalibrasi sensor kekeruhan menggunakan air murni sebagai titik awal. Air murni memiliki

kekeruhan dalam jangkauan 0 sampai 5 NTU [13]. Jika nilai yang terbaca dari sensor ini lebih dari nilai

24

ini, maka persaman (4) harus di modifikasi hingga mendapatkan nilai yang sesuai dengan kondisi

kekeruhan air.

Tabel 4.3 menampilkan konfigurasi pin sensor kekeruhan ke Arduino Mega

Ph Sensor Arduino Mega

Vcc +5 Volt

Gnd Gnd

A0 A11

5. Modem Wi-fi

Modem Wifi digunakan untuk transmit data ke aplikasi berbasis cloud adalah yang bertipe Huawei

E5673. Modem tersebut menggunakan koneksi data 4G yang disediakan oleh provider lokal.

Cara kerja prototipe ke 1 di tampilkan pada gambar 4.3

Start

Define the libraries and variables

Connect to the wifi module

Set the callibration of temperature

sensor, ph sensor and turbidity sensor

Print the reading sensor result

Send the result to cloud application

stop

Gambar 4.3 Diagram alir sistem pada Arduino IDE

4.2 Hasil Pengujian Prototipe ke 1

Pengujian prototipe berlangsung pada 2 lokasi, yaitu laboratorium dan permukaan Danau Limboto. Masing –

masing pengujian di jelaskan pada sub bagian berikut:

4.2.1 Pengujian Laboratorium

25

Pengujian di laboratorium berlangsung pada 27 Juli 2018 pada pukul 11.00 sampai pukul 17.00.

Pegujian di laboratorium ditampilkan pada gambar 4.4.

Gambar 4.4. Pengujian Prototipe 1 di laboratorium

Sistem prototipe ke 1 bisa mentranfer data setiap 30 menit selama hampir 6 jam. Sistem tidak

memerlukan penghidupan ulang (restart) selama proses testing berlangsung. Air murni digunakan untuk

pengujian berasal dari air keran. Gambar 4.5 Menampilkan grafik pembacaan sensor saat pengujian

laboratorium

Gambar 4.5 Grafik pembacaan sensor pada pengujian di laboratorium

4.2.2 Hasil Pengujian Di Permukaan Danau Limboto

Pada awalnya, sistem direncanakan untuk di uji hingga pukul 17.00, namun pada kenyataannya sistem

hanya bisa bekerja hingga pukul 15.00. Sistem dirancang untuk transfer data setiap 30 menit.

Penghidupan ulang (Restart) dilakukan sebanyak 2 kali pada pukul 12.35 dan 14.35 dikarenakan sistem

tidak lagi mengirimkan data selama 5 menit. Setelah penghidupan ulang dilakukan sistem tersebut

kembali bisa mengirimkan data. Namun, penghidupan ulang perlu dilakukan kembali pada pukul 15.35,

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

35.00

Weather Temperature Water Temperature

ph Turbidity

26

15.40 dan 15.50, tapi sistem tetap tidak bisa mengirimkan data. Hal inilah yang membuat proses

pengujian menjadi berhenti pada pukul 16.00 dan sistem diangkat dari permukaan air pada pukul 16.10.

Gambar 4.6 menampilkan pengujian prototipe 1 diatas permukaan Danau Limboto.

Gambar 4.6 Pengujian prototipe pada permukaan Danau Limboto

Sistem dilakukan pemeriksaan untuk mengetahui masalah yang terjadi. Di temukan bahwa:

1. Terdapat sejumlah air yang masuk ke sensor kekeruhan yang menyebabkan terjadinya arus pendek

pada sensor. Hal ini menyebabkan matinya mikrokontroller utama yaitu Arduino Mega.

2. Kabel yang terhubung dengan SCC mengalami kerusakan, kemungkinan dikarenakan suhu yang

sangat panas di dalam rangka pelindung prototipe.

3. Ombak kecil dengan kecepatan tinggi pada permukaan danau menyebabkan kabel sumber yang

menghubungkan SCC dengan Arduino Mega menjadi kendor. Hal ini menyebabkan sistem menjadi

kehilangan sumber daya.

Gambar 4.7 menampilkan nilai suhu air, ph dan kekeruhan yang dibaca oleh sensor pada prototipe yang

diletakkan diatas permukaan Danau Limboto.

0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

35.00

11:06 11:30 12:00 12:30 13:00 13:30 14:00 14:30 15:00

Weather Temperature Water Temperature

ph Turbidity

27

Gambar 4.7. Hasil Pembacaan Sensor pada permukaan Danau Limboto

Gambar 4.7 menampilkan nilai suhu air, keasaman dan kekeruhan dari prototipe yang dipasang di atas

permukaan danau limboto. Suhu udara saat itu di ukur dan menunjukkan suhu 30oC sampai dengan

32oC. Suhu air pada kisaran 24.5

oC sampai dengan 20.56

oC. Nilai keasaman pada kisaran 7.08 sampai

7.55 dan nilai kekeruhan pada kisaran 20.47 sampai dengan 20.56.

4.3 Prototipe kedua Pemantauan Danau Limboto

Prototipe kedua pemantauan Danau Limboto merupakan pengembangan dari Prototipe pertama yang

menggunakan sensor yang lebih banyak dibandingkan dengan prototipe pertama. Prototipe kedua ini

tidak lagi menggunakan Arduino Uno sebagai microcontroller tapi mengunakan NodeMcu. Keuntungan

menggunakan NodeMcu adalah sebagai berikut:

1. Setiap sensor menggunakan NodeMcu sehingga bisa di program secara mandiri. Jika terdapat

perubahan pada kode pemrograman untuk masing-masing sensor, tidak akan mengganggu program

yang ada pada kode yang lain.

2. Jika terjadi arus pendek pada sensor, maka tidak akan mematikan keseluruhan sistem

3. Setiap NodeMcu yang terhubung dengan sensor dapat dihubungkan langsung ke wifi. Hal ini

dikarenakan NodeMcu telah dilengakapi transmisi untuk terhubung ke Wifi.

Gambar 4.8 Menampilkan skematik diagram dari prototipe kedua.

Gambar 4.8 Skematik diagram prototipe kedua

Sistem prototipe kedua terdiri dari:

1. Solar panel

2. Solar Charge Controller 1(SCC)

3. Solar Charge Controller 2 (SCC)

4. Switch

5. Accu Battery 1

6. Accu Battery 2

7. Mobile Wifi

28

8. USB Hub 1

9. USB Hub 2

10. Sensor Suhu terkoneksi ke NodeMcu

11. Sensor Kekeruhan terkoneksi ke NodeMcu

12. Sensor Keasaman terkoneksi ke NodeMcu

13. Sensor Oksigen terlarut terkoneksi ke NodeMcu

14. Sensor UV terkoneksi ke NodeMcu

15. Sensor suhu udara terkoneksi ke NodeMcu

16. Sensor Konduktivitas terkoneksi ke NodeMcu

17. Sensor Voltase terkoneksi ke NodeMcu

Untuk mengakomodasi seluruh sensor agar mendapatkan sumber daya, konektor USB diperlukan.

Penghubung USB 1 (USB hub) digunakan untuk mengkoneksikan sensor suhu air, sensor kekeruhan,

sensor keasaman dan sensor oksigen terlarut. Sensor konduktivitas harus dihubungkan ke SCC secara

langsung. Hal ini dikarenakan sensor konduktivitas memerlukan arus sebesar 2A, yang tidak bisa

didapatkan jika hanya terhubung ke USB hub. Wifi Mobile juga harus dihubungkan langsung ke SCC.

Penjelasan masing-masing komponen adalah sebagai berikut:

A. Modul Solar Panel

Modul Solar Panel terdiri dari 20 Watt solar panel, 2 solar charge controller (SCC), 2 batterai dan 2 usb

hub.

b. DfRobot sensor keasaman

Sebuah pin analog digunakan untuk membaca data dari senso keasaman DFRobot. Nilai keasaman

didapatkan dengan menggunakan persamaan 5 dan persamaan 6.

voltage = (analogValue * 5.0 )/1024 (5)

pHvalue = (3.5*voltage + 0.5)-5.5 (6)

dimana analogValue merupakan nilai yang terbaca dari pin analog sensor dan phValue merupakan nilai

akhir keasaman yang akan terbaca di monitor.

c. Sensor Suhu Dallas

Sensor suhu dallas menggunakan pin digital untuk membaca data dari sensor suhu. Hasilnya dapat

langsung terbaca tanpa ada konversi lebih lanjut.

d. Sensor Turbiditas (kekeruhan)

Kekeruhan merupakan tingkat transparansi dari air dikarenakan adanya partikel tersuspensi di dalam air

[9]. Sensor turbiditas digunakan untuk mengetahui tingkat transparansi dari Danau. Tingkat transparansi

bisa dari jangkauan 0 sampai dengan 400 NTU [10]. Air bersih yang jernih memiliki nilai turbiditas 0

sampai 5 NTU. Semakin tinggi nilai kekeruhan, maka semakin banyak partikel yang tersuspesi di

dalam air. Pengujian ini menggunakan sensor kekeruhan SKU: SEN0189 yang di produksi oleh

DFrobot [11].

Pin analog digunakan untuk membaca nilai dari sensor kekeruhan, yang kemudian di konversi menjadi

nilai kekeruah dengan menggunakan persamaan 7.

29

Turbidity = (analogvalue x (5/1024)) (7)

e. Sensor Konduktivitas

sensor konduktivitas digunakan untuk mengukur kemampuan air untuk mengalirkan listrik [12].

Semakin banyak ion di dalam larutan tersebut, semakin tinggi tingkat konduktivitasnya [12]. Spesifikasi

lengkap terkait dengan sensor konduktivitas dapat ditemukan pada [13]. Berdasarkan spesifikasi sensor,

1 gr dari 100 ml larutan garam ter-ion bisa memiliki 14 μS sampai 147 μS konduktivitas. Sensor

konduktivitas bisa juga digunakan untuk mengukur partikel yang terlarut di dalam air. Berdasarkan spesifikasi

dari sensor, 50 gr dari air garam yang tidak memiliki yodium dapat memiliki 436 ppm dari total partikel terlarut

[13].

f. DFRobot sensor oksigen terlarut

Hasil pembacaan dari sensor oksigen terlarut dibaca melalui pin Analog. Nilai oksigen terlarut

didapatkan menggunakan kode kalibrasi yang telah disediakan melalui website DFRobot [15]. Level

dari oksigen terlarut pada air berkisar pada jangkauan 0 ppm to 14.6 ppm [17]. Semakin tinggi nilainya,

semakin tinggi nilai oksigen terlarut yang terkandung di air. Untuk air yang memiliki suhu 25oC dan

pada 1 atm, nilai oksigen terlarut pada air murni diperkirakan 8.3 ppm[18].

g. Sensor Ultraviolet

Pada pengujian ini sensor GUVA-S12SD UV digunakan. Nilai output dari sensor adalah pada millivolt

yang perlu di konversi ke nilai UV Index. Proses konversi dari millivolt ke UV index bisa ditemukan

pada [19] dan menggunakan persamaan (8). UV sensor digunakan untuk mengobservasi pengaruh UV

radiaso untuk menghasilkan voltase yang di hasilkan oleh solar panel. Sensor dikoneksikan ke pin

analog ke NodeMcu.

UV = (analogVoltage/(1024 x 3.3)) (8)

h. Sensor Voltase

25 Volt sensor voltase digunakan untuk membaca nilai output voltage dari solar panel. Informasi lebih

detail mengenai spesifikasi dari sensor voltase dapat dilihat pada [20]. Nilai voltase yang terbaca pada

serial monitor didapatkan melalui persamaan.

V = (analogValue x 5) / 1024 (9)

Voltage = V / (7500/(30000+7500)) (10)

I. Sensor suhu udara

Sensor LM35 digunakan untuk mengukur suhu udara. Informasi detail mengenai LM35 terdapat pada

[21]. Nilai keluaran suhu udara didapatkan melalui persamaan 11 dan persamaan 12.

Temp = (analogValue/1024) x 3300 (11)

Celcius = (temp / 10) (12)

30

Dimana temp merupakan nilai suhu yang terkonversi dari nilai analog dan celcius merupakan suhu pada

unit celcius.

J. Mobile Wifi

Mobile wifi yang digunakan untuk mentransger data ke applikasi cloud merupakan modem E5673.

Modem tersebut menggunakan 4G data koneksi yang disediakan oleh provider telekomunikasi lokal.

4.4. Hasil Pengujian

Sistem diuji pada permukaan Danau Limboto pada 8 titik koordinat pada tanggal 28 Agustus 2018,

dimulai dari pukul 08.00 sampai 11.00. Prototipe dibawa dengan menggunakan kapal perahu nelayan

tradisional. Peta lokasi pengujian ditampilkan pada gambar 4.9. Prototipe di matikan sebelum

dipindahkan dari 1 titik ke titik yang lain untuk menghindari adanya arus pendek. Musim pada saat

pengujian adalah musim kemarau, hal ini menyebabkan pengujian tidak bisa dilakukan ke seluruh

bagian danau, akibat banyaknya bagian danau yang dangkal. Perahu tidak mampu menjangkau bagian

yang dangkal karena akan menyebabkan bagian bawah perahu menjadi rusak.

Gambar 4.9. Lokasi pengujian sistem pada 8 titik Danau Limboto

Koordinat dari lokasi pengujian ditampilkan pada Tabel 4.4

Tabel 4.4 Koordinat pengujian pada sistem

No Coordinates Testing Time

1 N: 0o33’39.344‖

E: 123o00’32.335‖

08.06

2 N: 0o34’05.321‖

E: 123o00’12.898‖

08.28

3 N: 0o34’36.242‖

E: 122o59’57.064‖

08.59

4 N: 0o34’54.213‖

E: 122o59’28.490‖

09.13

31

5 N: 0o35’02.242‖

E: 122o58’57.119‖

09.26

6 N: 0o34’35.883‖

E: 122o58’38.956‖

09.43

7 N: 0o34’18.669‖

E: 122o59’06.625‖

10.07

8 N: 0o34’13.431‖

E : 122O59’39.508‖

10.29

4.4.1 Hasil pembacaan pada sensor suhu

Tabel 4.5 menampilkan hasil pembacaan dari sensor suhu air dan sensor suhu udara. Hasil

menunjukkan suhu meningkat seiring dengan waktu. Perbedaan antara suhu air dan udara adalah

berkisar 5oC sampai 6

oC.

Table 4.5. Result of Temperature Sensors Reading Coordinates

No

Testing time Water Temperature Ambient Temperature

1 08.06 21.12oC 26 OC

2 08.28 21.09oC 27 OC

3 08.59 22.09oC 28 OC

4 09.13 22.25oC 29 OC

5 09.26 22.33oC 30 OC

6 09.43 23.79oC 30 OC

7 10.07 25.03oC 31 OC

8 10.29 26.05oC 31 OC

4.4.2 Hasil pembacaan dari sensor keasaman

Tabel 4.6 menampilkan hasil pembacaan dari sensor keasaam dari masing – masing koordinat. Nilai

keasaman pada titik ini dikisaran 7 sampai 7.79. Hal ini menunjukkan tingkat keasaman pada Danau

Limboto masih dalam nilai ambang batas.

Table 4.6. Result of pH Sensors Reading Coordinates

No

Testing time pHValue

1 08.06 7.73

2 08.28 7.13

3 08.59 7.09

4 09.13 7.55

5 09.26 7.63

6 09.43 7.79

7 10.07 7.37

8 10.29 7.48

4.4.3 Hasil pembacaan dari sensor kekeruhan

Tabel 4.7 menampilkan level kekeruhan pada 8 koordinat di Danau Limboto pada kisarang 23.76 NTU

sampai 26.55 NTU. Level ini dikategorikan sebagai tinggi, karena menurut WHO (organisasi kesehatan

dunia), untuk air minum harus memiliki tingkat kekeruhan yang tidak lebih dari 5 NTU. Nilai turbiditas

yang tinggi dapat menyebabkan danau kelihatan tidak bersih. Hal ini juga berarti bahwa banyaknya

partikel yang tersuspensi sehingga memendarkan cahaya matahari yang masuk ke air. Hal ini

berkontribusi pada rendahnya konsentrasi oksigen di dalam air.

Tabel 4.7 Hasil pembacaan sensor kekeruhan

32

Coordinates No Testing time Turbidity Value (NTU)

1 08.06 23.84

2 08.28 24.57

3 08.59 26.55

4 09.13 25.93

5 09.26 24.46

6 09.43 23.83

7 10.07 24.44

8 10.29 23.76

4.4.4 Hasil pembacaan dari sensor konduktivitas

Tingkat konduktivitas dari air murni yang mampu mendukung beragam kehidupan biota air adalah

dalam kisaran 150 sampai 500 µS/cm [9]. Hal ini menunjukkan tingkat konduktivitas pada Danau

Limboto berada pada ambang batas atas. Menurut EPA nilai konduktivitas yang direkomendasikan

adalah 500 ppm [10]. Tabel 4.8 menampilkan nilai konduktivitas 8 koordinat Danau Limboto.

Tabel 4.8 Hasil pembacaan nilai konduktivitas dan TDS

Coordinates

No

Testing time Conductivity Value (μS) TDS Sensor (ppm)

1 08.06 534.77 344.64

2 08.28 531.56 339.51

3 08.59 523.85 327.21

4 09.13 527.27 332.68

5 09.26 530.27 337.46

6 09.43 526.63 331.65

7 10.07 531.34 339.17

8 10.29 529.42 336.09

4.4.5 Hasil Pembacaan dari sensor oksigen terlarut

Berdasarkan [14] aliran air yang sehat harus memiliki nilai oksigen terlarut dalam kisaran 9.5 sampai 12

ppm. Nilai ambang batas yang masih dapat diterima adalah dalam kisaran 6.5 sampai 9.5 ppm. Tabel

4.9 menampilkan nilai oksigen terlarut pada 8 koordinat di Danau Limboto

Tabel 4.9. Hasil pembacaan dari sensor oksgen terlarut

Coordinates

No

Testing time Dissolved Oxygen (ppm)

1 08.06 5.58

2 08.28 6.65

3 08.59 6.72

4 09.13 6.75

5 09.26 6.93

6 09.43 6.79

7 10.07 6.33

8 10.29 6.76

4.4.6 Hasil Pembacaan sensor UV

Tabel 4.9 menampilkan hasil pembacaan sensor UV pada saat pengujian alat di 8 titik koordinat di

Danau Limboto. Index UV pada permukaan danau tergolong sangat tinggi mencapai 10 pada siang hari.

Tabel 4.9 Hasil pembacaan sensor UV

Coordinates Testing time UV voltage (millivolt) UV Index

33

No

1 08.06 889 2

2 08.28 924 6

3 08.59 1014 8

4 09.13 1024 10

5 09.26 1024 10

6 09.43 1024 10

7 10.07 1024 10

8 10.29 1024 10

4.4.7 Hasil pembacaan pada sensor voltase

Tabel 4.10 menampilkan nilai voltase yang keluar dari solar panel. Nilai index yang sangat tinggi dari

UV menghasilkan nilai voltase yang maksimum yang dihasilkan oleh solar panel (20 Volt).

Tabel 4.10 Hasil pembacaan sensor voltase

Coordinates

No

Testing time Voltage

1 08.06 9

2 08.28 12

3 08.59 20

4 09.13 20

5 09.26 20

6 09.43 20

7 10.07 20

8 10.29 20

4.4.8 Performa sistem selama pengujian

Performa sistem selama pengujian adalah sebagai berikut:

1. Sistem berjalan lancar selama 4 jam pengujian. Transmisi data ke aplikasi cloud dapat berjalan

lancar.

2. Performa battery sangat bagus. Solar panel dapat melakukan pengisian selama pengujian.

3. Hampir seluruh sensor memerlukan waktu 15 sampai 20 detik sebelum menampilkan hasil

pembacaan yang stabil. Sensor kekeruhan perlu di lindungi dengan pelindung khusus, agar bagian

kepala dari sensor tidak terkena air.

Foto selama pengujian alat di tampilkan pada Lampiran.

4.2 Luaran Penelitian

Luaran penelitian ditampilkan sebagai berikut:

Tabel 4.1 Luaran yang dicapai

No Komponen Status

34

Submitted (IN REVIEW) Accepted

1 Publikasi ilimiah

Internasional

International Electrical

Engineering and

Informatics

International Journal of

electrical and computer

enginering

2 Pemakalah dalam temu ilmiah International

Conference on

Electrical

Engineering &

Computer

Science

3 Produk/model/purwarupa Purwarupa dengan 3

arsitektur berbeda

4 Komitmen kerjasama Sangat baik

5 Keberlanjutan program

penelitian di TPP

Baik

35

BAB 5

Rencana Tahapan Berikutnya

Tahapan kegiatan penelitian tahun ke -2 di tampilkan pada Tabel 5.1 berikut

Tabel 5.1. Tahapan Kegiatan Penelitian Tahun ke -2

No Rencana Kegiatan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

1 Pembuatan sistem

Pemantauan berbasis

website

2 Pemasangan JSN pada

Danau Limboto

3 Uji coba JSN dan

sistem berbasis website

4 Evaluasi Sistem

5 Uji coba setelah

evaluasi

5 Publikasi Ilmiah

(Seminar Internasional,

Jurnal Internasional,

Laporan Akhir)

36

BAB 6

KESIMPULAN

6.1 Kesimpulan

1. Sistem Pemantauan Danau Limboto dapat dibangun menggunakan arsitektur yang berbeda, yaitu

menggunakan Arduino Mega sebagai microcontroller, menggunakan NodeMcu sebagai microcontroller

dan menggunakan XBEE sebagai microcontroller

2. Hasil pembacaan sensor pada Danau Limboto, menunjukkan bahwa Danau Limboto masih pada

ambang batas yang dapat di terima dan masih layak di gunakan untuk aktivitas rumah tangga dan

perikanan.

3. Sistem yang dibangun baru dapat berjalan sampai dengan 4 jam

6.2 Saran

1. Pelindung node disarankan menggunakan bahan yang tidak mudah panas dan ringan

2. Kalibrasi alat disarankan dilakukan setiap sebulan 1 kali

37

Daftar Pustaka

[1] Indonesia. Indonesian National Institute of Aeronautics and Space, ―Pedoman Pemantauan Perubahan Luas Permukaan

Air Danau Menggunakan Data Satelit Penginderaan Jauh. 2015. [Online].

Available:http://spbn.pusfatja.lapan.go.id/documents/716/download[Accessed: Aug 10, 2018].

[2] Y.Y. Maulana, ―Integrated Real-time water quality monitoring‖, Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi., vol.15, no.1,

pp. 23-24, June 2013.

[3] Indonesia. Ministry of Environment and Forestry Republic of Indonesia. ―KLHK Pulihkan 15 Danau Prioritas

Nasional‖. [Online]. Availble: http://ppid.menlhk.go.id/siaran_pers/browse/608. [Access on 1st August 2018].

[4] Perumal, T., Sulaiman, M. N., & Leong, C. Y. (2015). Internet of Things (IoT) enabled water monitoring system. 2015

IEEE 4th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE).

[5] Vijayakumar, R., Ramya, R. The real time monitoring of water quality IoT environment. (2015). IEEE Sponsored 2nd

International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication systems (ICIIECS).

[6] Manurung, P., Gaol, J.L., Katarina, F., Ketaren, D. (2015). Kondisi Aktual Danau Toba: Pemantaan Real Time Tinggi

Permukaan air dan kajian sustainability Danau Toba. Seminar dan Pameran ―Save Lake Toba‖.

[7] Harijaya., R., Pangaribuan, N., Sinaga. L., Kisno., Sagian, P., (2017). Smart Monitoring Apps for Salvaging

Neolissochillus Theinemanni Sumetaranus (Batak Heritage) From Extinction. International Conference on Electrical

Conference on Electrical Engineering and Computer Science (ICECOS).

[8] Sulastri, Sulawesty. F., Nomosatriyo, S.(2015). Long Term Monitoring of Water Quality and Phytoplaton Cahnges in

Lake Maninjau, West Sumatra, Indonesia. Oseanologi dan Limnologi di Indonesia. , Vol. 41, no.3. pp. 339-353.

[9] lenntech.com. Turbidity Definition. Available: https://www.lenntech.com/turbidity.htm. [Accessed: 5th

October 2018]

[10] Comoxvalleyrd.ca. Level of turbidity. Available: http:// www.comoxvalleyrd.ca/projects-initative/past-current-

projects/comox-valley-water-treatment-project/turbidity-and-boil. [Accessed: 5th

October 2018].

[11] dfrobot.com. Turbidity sensor. Available:

https://www.dfrobot.com/wiki/index.php/Turbidity_sensor_SKU:_SEN0189. [Accessed: 5th

October 2018]

[12] Campbellsci.com. Conductivity. Available: https://www.campbellsci.com/conductivity. [Accessed: 5th

October 2018]

[13] Depoinovasi.com. Sensor Konduktivitas. Available: http://www.depoinovasi.com/produk-510-sensor-konduktivitas--

tds--kadar-garam.html.

[14] Engineeringtoolbox.com. Oxgen solubility in Fresh Water. Available: https://www.engineeringtoolbox.com/oxygen-

solubility-water-d_841.html. [Accessed: 5th

October 2018]

[15] dfrobot.com. Dissolved Oxygen Sensor. Availble:

https://www.dfrobot.com/wiki/index.php/Gravity:_Analog_Dissolved_Oxygen_Sensor_SKU:SEN0237. [Accessed: 5th

October 2018].

[16] fondriest.com. Conductivity, Salinity & Total Dissolved Solids https://www.fondriest.com/environmental-

measurements/parameters/water-quality/conductivity-salinity-tds/. [Accessed: 5th

October 2018].

[17] Epa.gov. Secondary Drinking Water Standards: Guidance for Nuisance Chemicals.

https://www.epa.gov/dwstandardsregulations/secondary-drinking-water-standards-guidance-nuisance-chemicals.

[Accessed: 5th

October 2018].

[18] Enr.gov. Dissolved Oxygen. https://www.enr.gov.nt.ca/sites/enr/files/dissolved_oxygen.pdf. [Accessed: 5th

October

2018].

[19] arduinolearning.com. Arduino and GUVA –s12d UV Sensor. Available: http:// arduinolearning.com/code/arduino-

guva-s12sd-uv-sensor.php. . [Accessed: 5th

October 2018].

[20] hendrybench.com. Arduino 25V voltage sensor module user manual. Available.:

http://henrysbench.capnfatz.com/henrys-bench/arduino-voltage-measurements/arduino-25v-voltage-sensor-module-

user-manual/. [Accessed: 5th

October 2018].

[21] circuitdigest.com. Iot Digital Thermometer using NodeMcu and LM35. Available:

https://circuitdigest.com/microcontroller-projects/iot-digital-thermometer-using-nodemcu-esp12-and-lm35.[ Accessed:

5th

October 2018].

38

Lampiran Foto Selama Pengujian

Pengujian alat pada titik 0o33’39.344‖

Pengujian Alat pada titik 0o34’05.321‖

39

Pengujian Alat pada titik 0o34’36.242

Pengujian Alat pada titik 0o34’54.213

40

Pengujian alat pada titik 0o35’02.42

Pengujian alat pada titik 0o3’435.883

41

Lampiran Jurnal Internasional (IN REVIEW)

The development and real world testing of solar-based IoT of Limboto Lake Monitoring System

T.P.Handayani1,

, Reza Firsandaya Malik2, Stephan A Hulukati

3, Hasim

4, Wahri Sunanda

5

1Unviersitas Muhammadiyah Gorontalo

2Universitas Sriwijaya

3Universitas Ichsan Gorontalo

4Universitas Negeri Gorontalo 5Universitas Bangka Belitung

[email protected]

Abstract—The deteriorating condition of lakes due to human activities are unavoidable. LimbotoLake, located at

Gorontalo district in Indonesia, is one of the lakes in critical state. As a result, its condition needs to be monitored

from time to time. Hence, the aim of this research is to develop IoT-based Limboto Lake monitoring system which

is tested in real world condition at Limboto Lake. The system consists of several sensors namely voltage sensor,

UV sensor, and ambient temperature sensor used to assess the performace of the solar panel. In order to monitor the

condition of the lake, several sensors are used namely water temperature sensor, pH sensor, turbidity sensor,

conductivity sensor, total suspended solid and dissolved oxygen sensor. NodeMcu is used to connect these sensors

to mobile wifi and send the data to acloud application. The system was tested at 8 coordinates at Limboto Lake.

42

Keywords: iot, limboto lake, monitoring system

1. Introduction Indonesia is an archipelago country which not only surrounded by sea, but also rivers and lakes. According to

Indonesian National Institute of Aeronautics and Space, Indonesia consist of840 big lakes and 735 small lakes [1].

However, the quality of the lakes are gradually decreasing due to sedimentation, errosion and fish farming

[2].There are 15 lakes which are incritical conditions, one of which is Limboto Lake in Gorontalo Province,

Sulawesi Island [3]. Currently, there is no real time online monitoring system at Limboto lake. The authority

usually monitor the lake condition by taking sample and testing it in the laboratory. Therefore, this study aims to

develop an IoT (internet of Things) device that could provide online and real time information about the limnology

condition of Limboto Lake.

2. Literature Review

IoT water monitoring systems have been proposed for various use. [4] proposed a prototype of water level

monitoring system to detect flood occurrences especially in disaster prone areas. It used ATmega328P board and

ultrasonic sensor to detect water level. [5] proposed and IoT water monitoring system which used raspberry PI B+

model which were used can be used as a core controller. It used several sensor namely temperature sensor, turbidity

sensor, pH sensor, conductivity sensor, dissolved oxygen sensor.

The implementation of lake monitoring in Indonesia were conducted in several lakes namely Toba Lake [6,7]

which cover monitoring for water surface level, turbidity, pH and temperature. [8] developed an web based system

to monitor Maninjau Lake which used water level sensor, pH, dissolved oxygen and conductivity.

Based on the literature review above, the research gap was found. NodeMcu has not been used to develop water

monitoring systems. Furthermore, existing prototypes were only tested in laboratory and not in the real world.

Additionally, there are few systems that used solar panel as the power supply. More importantly, there is currently

no monitoring system implemented at Limboto Lake. Therefore, the aim of this research is to develop a solar-based

IoT monitoring system for Limboto Lake, which used NodeMcu to deliver data to a corresponding cloud

application.

3. The Proposed Sysem

Fig.1 shows the schematic diagram of the system. It can be seen that the all sensors are connected to each

NodeMcu. The advantages of using NodeMcu for each sensor are:

Each sensor can be programmed individually, any changes in the code would not disturb any other

sensors. Therefore the maintainance would be less complicated.

If there is short circuit in a sensor, it would not shut down the entire system.

Each NodeMcu can be connected directly to mobile Wi-Fi since it has its own Wi-Fi.

Figure 1. Schematic Diagram of The system

The system consists of:

43

1. Solar Panel

2. Solar Charge Controller 1 (SCC)

3. Solar Charge Controller 2 (SCC)

4. Switch

5. Accu battery 1

6. Accu battery 2

7. Mobile Wifi

8. USB Hub 1

9. USB Hub 2

10. Water temperature sensor connected to NodeMcu

11. Turbidity sensor connected to NodeMcu

12. pH sensor connected to NodeMcu

13. Dissolved Oxygen Sensor connected to NodeMcu

14. UV sensor connected to NodeMcu

15. LM35 Temperature sensor connected to NodeMcu

16. Conductivity sensor connected to NodeMcu

17. Voltage sensor connected to NodeMcu

In order to accommodate all sensors, the use of USB hubs were necessary. The USB hubs were then connected

to the Solar Charge Controller to receive power supplied by the solar module. The first USB hub accommodate

water temperature sensor, turbidity sensor, pH sensor, and dissolved oxygen sensor. The second USB hub

accommodate UV sensor, ambient temperature sensor and voltage sensor. The conductivity sensor needed to be

connected to the SCC directly. It needs 2A of electrical current, which cannot be provided by the USB. The mobile

Wi-Fi were also connected directly to SCC in order to operate in stable condition.

The detailed explanation of each component is described as follows.

A. Solar Panel Module

The solar panel module consisted of one 20 Watt solar panel, 2 Solar Charge Controllers (SCC), 2 batteries and

2 USB hub. The use of 2 USB hubs were very important to supply the power to all the sensors.

B. Dfrobot pH sensor

An analog pin is used to read data from Dfrobot pH sensor.The value is designated as analogValue which is

used in equation 1. The voltage value from equation one is then converted to pHvalue using equation 2.

voltage = (analogValue * 5.0 )/1024

pHvalue = (3.5*voltage + 0.5)-5.5

(1)

(2)

Where analogValue was obtained by using the analog pin and phValue is the value of the pH.

C. Dallas Temperature Sensor

A digital pin of NodeMcu is used to read data from Dallas Temperature Sensor. The result could be used

directly without any further conversion.

D. Turbidity Sensor

Turbidity is the level of transparency of water due to presence of suspended particles [9]. Turbidity sensor were

used to measure the transparency of the lake. Turbidity level can be in the range of 0 to 400 NTU [10]. Fresh clean

water has turbidity of 0 to 5 NTU. The higher the turbidity level, the higher the suspended solid in the water. This

experiment used turbidity sensor SKU: SEN0189 by Dfrobot. Detailed specification of this sensor can be found in

[11].

An analog pin is used to read the output of turbidity sensor, which is then converted to a turbidity value by

equation 3.

Turbidity = (analogvalue x (5/1024)) (3)

The turbidity sensor has a cap which needs to be protected from water. The presence of water inside the cap

could disturb the sensor reading.

E. Conductivity Sensor

44

Conductivity sensors are used to measure the ability of water to conduct electrical current [12]. The more ion in

the solution, the higher the conductivity [12]. More details regarding the sensor can be found in [13]. Based on the

sensor datasheet, 1 gr of 100 ml iodized salt solution could have 14 μS to 147 μS (μSiemens) of conductivity.

The sensor could also measure the Total Dissolved Solid in the water. According to the datasheet, 50 gr of non-

iodized salt solution could have 436 ppm of TDS [13].

Conductivity and TDS values are obtained using equation (4) and equation (5)

Conductivity = (0.2142*analogValue)+494.93 (4) TDS = (0.3417*analogValue)+281.08 (5)

F. Dfrobot Dissolved oxygen sensor

Data from dissolved oxygen sensor is read by using an analog pin. The dissolved oxygen value is obtained

using calibration code provided at Dfrobot website [15].

Possible level of dissolved oxygen in water are in the range of 0 ppm to 14.6 ppm [17]. The higher the number, the

higher the dissolved oxygen.For ambient temperature of 25oC with atmospheric pressure, the number of solubility

oxygen in fresh water is approximately 8.3 ppm [18]. G. UV sensor

In this expriment, GUVA-S12SD UV sensor was used. The output of this sensor is in millivolt which needs to

be converted to UV index. More detail regarding the conversion of millivolt to UV index can be found in [19]. The

UV sensor was used to observe the influence of UV radiation to voltage produced by the solar panel. The sensor

were connected to an analog pin of the MCU.

uv = (analogVoltage/(1024*3.3)) (6)

H. Voltage Sensor

25V Voltage Sensor Module was used to read the output voltage of the solar panel. Detailed information of this

sensor is available in [20]

v = (analogvalue * 5.0) / 1024.0 (7) voltage = v / (7500/(30000+7500)) (8)

I. Ambient temperature sensor

LM35 sensor was used to measure the ambient temperature. The detailed information about LM35 can be seen in

[21]. temp = (analogValue/1024.0)*3300 (9)

celcius = (temp/10) (10)

Where temp is the converted temperature value from analog value, and celcius is the temperature in celcius unit. J. Mobile Wifi

The mobile Wi-Fi that wasused to transmit data to cloud application was Huawei E5673. It used 4G data

connection provided by a local provider.

4. Testing Result

The system was tested on the surface of Limboto lake at 8 coordinates on 28 August 2018 from 08.00 to 11.00.

Local fishermen boats were used to place the system to the coordinates. The system was switched off before it was

brought to other coordinates to prevent short circuit. The map of the testing site is shown in Fig.2. It was dry

season, so the boat was only able to go to coordinates with sufficient water depth only. Shallow level of water can

cause damage to boats. The result shows that the system ran well and was able to transfer data for each

coordinates

45

Figure 2. The testing locations of the system

The coordinates of the testing location are shown in Table 1

Table 1. Coordinates of the system testing

No Coordinates Testing

Time

1 N: 0o33’39.344‖

E: 123o00’32.335‖

08.06

2 N: 0o34’05.321‖

E: 123o00’12.898‖

08.28

3 N: 0o34’36.242‖

E: 122o59’57.064‖

08.59

4 N: 0o34’54.213‖

E: 122o59’28.490‖

09.13

5 N: 0o35’02.242‖

E: 122o58’57.119‖

09.26

6 N: 0o34’35.883‖

E: 122o58’38.956‖

09.43

7 N: 0o34’18.669‖

E: 122o59’06.625‖

10.07

8 N: 0o34’13.431‖

E : 122O59’39.508‖

10.29

Table 1 shows the coordinates of the testing system. The distance of each point to another was approximately 1 km.

A. Readings from Temperature Sensors

Table 2 shows the temperature from water temperature sensor and the ambient temperature sensor. The result

shows that the temperature increased as the time passed. The difference between the water temperature and the

ambient temperature was 5oC - 6

oC.

Table 2. Result of Temperature Sensors Reading Coordinates

No

Testing time Water Temperature Ambient Temperature

1 08.06 21.12oC 26 OC

2 08.28 21.09oC 27 OC

3 08.59 22.09oC 28 OC

4 09.13 22.25oC 29 OC

5 09.26 22.33oC 30 OC

6 09.43 23.79oC 30 OC

46

7 10.07 25.03oC 31 OC

8 10.29 26.05oC 31 OC

B. Readings from pH Sensor

Table 3 shows the result of pH sensor reading in each coordinates. The range of the pH werebetween 7 to 7.79,

which mean that the lake pH is acceptable.

Table 3. Result of pH Sensors Reading Coordinates

No

Testing time pHValue

1 08.06 7.73

2 08.28 7.13

3 08.59 7.09

4 09.13 7.55

5 09.26 7.63

6 09.43 7.79

7 10.07 7.37

8 10.29 7.48

It can be concluded from the pH reading result that the closer the coordinate to land,for example coordinates

1,5,and 6, the higher the pH level. The lowest pH value was in coordinate 3 and 7.These locations are in the middle

of the lake and far away from human activities. This means that locations which are far away from human activities

tend to have more neutral pH.

C. Readings from turbidity sensor

Table 4 shows the level of turbidity in the range of 23.76 to 26.55 NTU. This level is considered high since

according to WHO (World Health Organization), drinking water should not have turbidity more than 5 NTU. The

high turbidity value caused the lake to look unclean and also means that the suspended particles scatter the light,

which contributes to low oxygen concentration in the water [10].

Table 4. Result of Turbidity Sensor Reading Coordinates No Testing time Turbidity Value (NTU)

1 08.06 23.84

2 08.28 24.57

3 08.59 26.55

4 09.13 25.93

5 09.26 24.46

6 09.43 23.83

7 10.07 24.44

8 10.29 23.76

D. Readings from Conductivity Sensor

Conductivity level of fresh water stream that support diverse aquatic life is in the range of 150 to 500 µS/cm

[9]. It can be seen that the conductivity level of Limboto Lake is above the upper limit, which will influence the

diverse aquatic life. Maximum water TDS level recommended by the US EPA is 500 ppm [10].

Table 6. Result of Conductivity and TDS Sensor Reading Coordinates

No

Testing time Conductivity Value (μS) TDS Sensor (ppm)

1 08.06 534.77 344.64

2 08.28 531.56 339.51

3 08.59 523.85 327.21

4 09.13 527.27 332.68

5 09.26 530.27 337.46

6 09.43 526.63 331.65

7 10.07 531.34 339.17

8 10.29 529.42 336.09

47

E. Readings from Dissolved Oxygen Sensor

According to [14] healthy water stream needs to have level of dissolved oxygen in the range of 9.5 to 12 ppm.

Acceptable range of dissolved oxygen is from 6.5 to 9.5 ppm. Table 5 shows the dissolved oxygen in Limboto

Lake. The range is from 5.58 to 6.79 ppm. This range is in the healthy category but not all fish can survive in this

condition.

Table 5. Result of Dissolved Oxygen Sensor Reading Coordinates

No

Testing time Dissolved Oxygen

(ppm)

1 08.06 5.58

2 08.28 6.65

3 08.59 6.72

4 09.13 6.75

5 09.26 6.93

6 09.43 6.79

7 10.07 6.33

8 10.29 6.76

F. Readings from UV Sensor

Table 6 shows the UV index on the surface of Limboto Lake. It shows that the index increased as the time

passed. The UV index on the surface of Limboto Lake was very high that it reached 10.

Table 6. Result of UV Sensor Coordinates

No

Testing time UV voltage (millivolt) UV Index

1 08.06 889 2

2 08.28 924 6

3 08.59 1014 8

4 09.13 1024 10

5 09.26 1024 10

6 09.43 1024 10

7 10.07 1024 10

8 10.29 1024 10

G. Reading from Voltage Sensor

Table 7 shows the voltage output of the solar panel. Due to high index of sun UVas shown in Table 6, the

maximum of voltage of solar panel (20 volt) was reached.

Table 7. Result of Voltage Sensor Coordinates

No

Testing time Voltage

1 08.06 9

2 08.28 12

3 08.59 20

4 09.13 20

5 09.26 20

6 09.43 20

7 10.07 20

8 10.29 20

Performance of the system during the testing

The overall system

48

The system ran well during 4 hours of testing. It could send sensor data without any problem to the cloud

application.

Battery

During 4 hours of testing on the lake surface.The panel was able to charge the battery continuously during testing

due to high sun radiation.

The sensors

Most of the sensors need 15 to 20 seconds before they show stable result. Turbidity sensors needs to be protected

by a waterproof casing to protect the cap from the water. The connection cable of the conductivity sensors were

also protected from water by using candle stick glue.

4. Conclusion

This study developed a solar based IoTfor monitoring Limnology condition of Limboto Lake. The system used

water temperature sensor, ambient temperature sensor, ph sensor, turbidity sensor, conductivity sensor and

dissolved oxygen sensor. UV sensor and voltage sensor were also used to monitor the performance of the solar

panel. The system ran well at 8 coordinates of testing, each sensors needs 20 seconds before it shows stable reading.

5. Acknowledgment

High appreciation to Ministry of research and higher education (RISTEK DIKTI) of Indonesian Government in

funding this research and Publication. We also acknowledge CDSR (Centre of development of sustainable region)

SHERA (Sustainable Higher Education Research Alliance) in funding our publication.

6. References

[22] Indonesia. Indonesian National Institute of Aeronautics and Space, ―Pedoman Pemantauan Perubahan Luas

Permukaan Air Danau Menggunakan Data Satelit Penginderaan Jauh. 2015. [Online].

Available:http://spbn.pusfatja.lapan.go.id/documents/716/download[Accessed: Aug 10, 2018].

[23] Y.Y. Maulana, ―Integrated Real-time water quality monitoring‖, Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi.,

vol.15, no.1, pp. 23-24, June 2013.

[24] Indonesia. Ministry of Environment and Forestry Republic of Indonesia. ―KLHK Pulihkan 15 Danau Prioritas

Nasional‖. [Online]. Availble: http://ppid.menlhk.go.id/siaran_pers/browse/608. [Access on 1st August 2018].

[25] Perumal, T., Sulaiman, M. N., & Leong, C. Y. (2015). Internet of Things (IoT) enabled water monitoring

system. 2015 IEEE 4th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE).

[26] Vijayakumar, R., Ramya, R. The real time monitoring of water quality IoT environment. (2015). IEEE

Sponsored 2nd

International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication

systems (ICIIECS).

[27] Manurung, P., Gaol, J.L., Katarina, F., Ketaren, D. (2015). Kondisi Aktual Danau Toba: Pemantaan Real

Time Tinggi Permukaan air dan kajian sustainability Danau Toba. Seminar dan Pameran ―Save Lake Toba‖.

[28] Harijaya., R., Pangaribuan, N., Sinaga. L., Kisno., Sagian, P., (2017). Smart Monitoring Apps for Salvaging

Neolissochillus Theinemanni Sumetaranus (Batak Heritage) From Extinction. International Conference on

Electrical Conference on Electrical Engineering and Computer Science (ICECOS).

[29] Sulastri, Sulawesty. F., Nomosatriyo, S.(2015). Long Term Monitoring of Water Quality and Phytoplaton

Cahnges in Lake Maninjau, West Sumatra, Indonesia. Oseanologi dan Limnologi di Indonesia. , Vol. 41, no.3.

pp. 339-353.

[30] lenntech.com. Turbidity Definition. Available: https://www.lenntech.com/turbidity.htm. [Accessed: 5th

October 2018]

[31] Comoxvalleyrd.ca. Level of turbidity. Available: http:// www.comoxvalleyrd.ca/projects-initative/past-

current-projects/comox-valley-water-treatment-project/turbidity-and-boil. [Accessed: 5th

October 2018].

[32] dfrobot.com. Turbidity sensor. Available:

https://www.dfrobot.com/wiki/index.php/Turbidity_sensor_SKU:_SEN0189. [Accessed: 5th

October 2018]

[33] Campbellsci.com. Conductivity. Available: https://www.campbellsci.com/conductivity. [Accessed: 5th

October 2018]

[34] Depoinovasi.com. Sensor Konduktivitas. Available: http://www.depoinovasi.com/produk-510-sensor-

konduktivitas--tds--kadar-garam.html.

49

[35] Engineeringtoolbox.com. Oxgen solubility in Fresh Water. Available:

https://www.engineeringtoolbox.com/oxygen-solubility-water-d_841.html. [Accessed: 5th

October 2018]

[36] dfrobot.com. Dissolved Oxygen Sensor. Availble:

https://www.dfrobot.com/wiki/index.php/Gravity:_Analog_Dissolved_Oxygen_Sensor_SKU:SEN0237.

[Accessed: 5th

October 2018].

[37] fondriest.com. Conductivity, Salinity & Total Dissolved Solids https://www.fondriest.com/environmental-

measurements/parameters/water-quality/conductivity-salinity-tds/. [Accessed: 5th

October 2018].

[38] Epa.gov. Secondary Drinking Water Standards: Guidance for Nuisance Chemicals.

https://www.epa.gov/dwstandardsregulations/secondary-drinking-water-standards-guidance-nuisance-

chemicals. [Accessed: 5th

October 2018].

[39] Enr.gov. Dissolved Oxygen. https://www.enr.gov.nt.ca/sites/enr/files/dissolved_oxygen.pdf. [Accessed: 5th

October 2018].

[40] arduinolearning.com. Arduino and GUVA –s12d UV Sensor. Available: http://

arduinolearning.com/code/arduino-guva-s12sd-uv-sensor.php. . [Accessed: 5th

October 2018].

[41] hendrybench.com. Arduino 25V voltage sensor module user manual. Available.:

http://henrysbench.capnfatz.com/henrys-bench/arduino-voltage-measurements/arduino-25v-voltage-sensor-

module-user-manual/. [Accessed: 5th

October 2018].

[42] circuitdigest.com. Iot Digital Thermometer using NodeMcu and LM35. Available:

https://circuitdigest.com/microcontroller-projects/iot-digital-thermometer-using-nodemcu-esp12-and-lm35.[

Accessed: 5th

October 2018].

50

Lampiran Jurnal Internasional 2 (In Review)

51

52

Presenter at International Conference (International Conference on Electrical

Engineering & Computer Science)

53

PROTOTIPE 1

54

PROTOTIPE 2

55

PROTOTIPE 3