digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

ABSTRAK Salbi Faza Rinaldi
PUBLIC Alice Diniarti

COVER Salbi Faza Rinaldi
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 1 Salbi Faza Rinaldi
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 2 Salbi Faza Rinaldi
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 3 Salbi Faza Rinaldi
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 4 Salbi Faza Rinaldi
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

BAB 5 Salbi Faza Rinaldi
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

PUSTAKA Salbi Faza Rinaldi
Terbatas  Alice Diniarti
» Gedung UPT Perpustakaan

Kualitas air menjadi komponen yang penting dalam budidaya udang vaname. Kualitas air yang berubah secara signifikan dan melebihi ambang batas dapat meningkatkan potensi udang terserang penyakit. Oleh karena itu, dilakukan penelitian berupa perancangan sistem monitoring kualitas air berbasis Internet of Things (IoT). Sistem monitoring ini menggunakan microcontroller ESP32. Sistem ini kemudian dinamakan sebagai Kintara V1.0. Kintara V1.0 dilengkapi dengan User Interface berupa Liquid Crsytal Display (LCD), sistem peringatan dini berupa notifikasi dari layanan if this then that (IFTTT) dan ThingSpeak IoT, serta dilengkapi sistem penyajian data berupa grafik berbasis website ThingSpeak IoT yang dapat diakses melalui perangkat komputer maupun smartphone. Sensor yang digunakan terdiri dari sensor suhu DS18b20, sensor pH Logo-Rnaenaor V2.0, dan sensor salinitas resistance. Kalibrasi sensor salinitas dilakukan dengan mengamati bacaan pin Analog to Digital Converter (ADC) ESP32 yang dikonversi menjadi Electric Current (EC), kemudian dikonversi lagi menjadi salinitas melalui persamaan basic fitting cubic MATLAB. Kalibrasi sensor pH dilakukan menggunakan larutan bufer bernilai 6,86 dan 9,18. Kalibrasi sensor suhu dilakukan dengan menggunakan akuades bersuhu 20?, 26?, dan 40?. Pengujian lapangan sistem divalidasi dengan nilai pengukuran Water Quality Meter (WQM). Validasi dilakukan dengan menghitung nilai root mean square error (RMSE) dan nilai mean percentage absolute error (MAPE) data pengukuran Kintara V1.0 dan WQM. Hasil pengujian lapangan menunjukkan nilai RMSE sensor pH sebesar 0,125, sensor suhu sebesar 0,412 dan sensor salinitas sebesar 0,361. Nilai RMSE tersebut masih berada pada rentang akurasi setiap sensor. Hasil perhitungan MAPE setiap sensor bernilai ?10 % yang menunjukkan performa dari sensor memperoleh hasil yang baik. Hasil pengujian sistem peringatan dini dari ThingSpeak, dan IFTTT berjalan dengan baik, ditunjukkan dengan adanya notifikasi smartphone dan tampilan peringatan pada website ThingSpeak. Terdapat kegagalan sistem pada hari terakhir. Kegagalan yang terjadi berupa kegagalan penyimpanan data pada kartu memori. Hal ini diduga disebabkan oleh perubahan suhu lingkungan tinggi.