Perpustakaan Digital ITB

Banjir merupakan bencana alam yang sering melanda masyarakat Indonesia. Salah satunya melanda Kecamatan Dayeukolot di Kabupaten Bandung yang disebabkan oleh hujan periodik yang menyebabkan meluapnya Sungai Citarum. Sehingga pengukuran curah hujan menjadi elemen yang penting dalam membangun sistem peringatan dini banjir. Penelitian ini mengajukan sistem berbasis IoT. Pengukuran curah hujan menggunakan sensor curah hujan RK400-07 dan pengukuran ketinggian permukaan sungai memanfaatkan computer vision dari BARDI IP Camera. Sebuah Mikrokontroller ESP32 digunakan untuk memproses hasil pengukuran-pengukuran tersebut dan mempersiapkan data tersebut untuk ditransmisikan ke sebuah monitoring station dengan modul LoRa SX1276. Hasil pengukuran tersebut lalu dimodelkan terhadap status kewaspadaan banjir di Kecamatan Dayeuhkolot dan Baleendah dengan menggunakan algoritma machine learning linear regression dan decision tree. Pengujian terhadap sensor curah hujan RK400-07 mendapati bahwa sensor dapat bekerja dengan baik. Pengujian modul LoRa SX1276 dilakukan pada kondisi lingkungan banyak gedung, banyak pohon, dan tanah lapang. Analisa keberpengaruhan juga dilakukan dengan memodelkan data yang serupa, dan ditemukan bahwa hujan di daerah Dago dan Lembang paling mempengaruhi potensi banjir di Kecamatan Dayeuhkolot.