## Studi Sistem Peringatan Dini Insiden Tumpahan Minyak Dengan Memanfaatkan Internet of Things
Ganjar Adi Pradana 1 , Suzanna Lamria Siregar 2
1,2 Perangkat Lunak Sistem Informasi, Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma
1 georgius_ganjar@yahoo.co.id * , 2 suzanna.siregar @gmail.com

## Abstract
The impact of oil spill can cause environmental damage and socio-economic losses. Oil spill incidents are important to be known or realized as soon as possible (real-time), so that it can be handled quickly before it spread and contaminate further and wider areas. Internet of Things (IoT) is utilized in various ways, one of which is used for the Early Warning System (EWS). Currently there are not many IoT-based EWS studies specifically for oil spill incidents. This initial research is a descriptive literature study that aims to: 1) Analyze the risks and impacts of oil spills, 2) Analyze IoT-based early warning systems for oil spill incidents, and 3) Analyze the information system development. The study result shows that the risk of oil spills is real, prevention and preparedness is needed for this. Oil spills have a huge impact on the environment (both ecologically and socio- economically). The result of the study also shows that an IoT-based oil spill incident EWS is possible to be developed with the hope of preventing and minimizing the impact of oil spills. This EWS can be developed using the Waterfall model approach due to a new system. The results of this study can be used as a basis for the next technical research, the development of an Oil Spill Early Warning System by utilizing IoT.
Keywords: oil spill, early warning system, IoT, information system.

## Abstrak
Dampak tumpahan minyak dapat menyebabkan kerusakan lingkungan dan kerugian sosial ekonomi. Insiden tumpahan minyak penting untuk diketahui atau disadari sesegera mungkin ( real-time ), agar dapat ditanggulangi dengan cepat sebelum menyebar dan mencemari wilayah yang lebih jauh dan luas. Teknologi Internet of Things (IoT) dimanfaatkan dalam berbagai hal, salah satunya digunakan untuk Sistem Peringatan Dini (SPD). Saat ini belum banyak penelitian SPD berbasis IoT yang khusus untuk insiden tumpahan minyak. Penelitian awal ini adalah suatu studi literatur deskriptif yang bertujuan: 1) Menganalisis risiko dan dampak  tumpahan  minyak,  2)  menganalisis  SPD  berbasis  IoT  untuk  insiden  tumpahan  minyak,  dan  3)  Menganalisis pengembangan sistem informasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa risiko tumpahan minyak benar-benar nyata, diperlukan upaya pencegahan dan kesiapsiagaan untuk hal tersebut. Tumpahan minyak sangat berdampak pada lingkungan (baik secara ekologi ataupun sosial ekonomi). Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa Sistem Peringatan Dini (SPD) insiden tumpahan minyak  berbasis  IoT  memungkinkan  untuk  dibuat  dengan  harapan  dapat  mencegah  dan  meminimalkan  dampak  tumpahan minyak. SPD ini dapat dibangun dengan pendekatan model Waterfall karena suatu sistem yang baru. Hasil penelitian ini dapat dijadikan  dasar  penelitian  teknis  selanjutnya  yaitu  pengembangan  Sistem  Peringatan  Dini  Tumpahan  Minyak  dengan memanfaatkan IoT.
Kata kunci: tumpahan minyak, sistem peringatan dini, IoT, sistem informasi.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International

## 1. Pendahuluan
Permintaan minyak mentah dan hasil olahannya tidak dapat  dipungkiri  masih  sangat  tinggi  hingga  saat  ini. Produk  minyak  masih  menjadi  pilihan  utama  sumber energi  untuk  transportasi,  manufaktur  dan  berbagai industri  lainnya.  Ramainya  industri  yang  berkaitan dengan  produksi  minyak  atau  transportasi  minyak menyebabkan  peningkatan  risiko  insiden  tumpahan minyak. Tumpahan minyak berdampak pada kerusakan lingkungan terutama lingkungan laut dan pesisir yang pada  akhirnya  menimbulkan  kerugian  sosial  ekonomi bagi masyarakat pesisir. Kandungan racun dan logam berat minyak bumi (dan turunannya) dapat membunuh mikroorganisme  atau  organisme  yang  lebih  besar  di kolom perairan, hal ini dapat menurunkan produktifiktas dan keanekaragaman hayati di ekosistem laut dan pesisir [1]. Usaha tambak juga terdampak saat kualitas air menurun, sehingga berdampak buruk pada
produksi  tambak.  Contoh  lainnya  pada  pantai  wisata yang terkena polusi juga akan mengurangi pengunjung, sehingga berdampak buruk pada perekonomian sektor wisata [1].
Dampak  tumpahan  minyak  dapat  dicegah  atau diminimalkan  jika  tumpahan  minyak  dapat  dideteksi sedini mungkin secara real-time [2]. Agar penanggulangan  dapat  dilakukan  sebelum  tumpahan minyak  menyebar  terlalu  jauh.  Sekaligus  mencegah dampak  ekologis  atau  sosial  ekonomi  di  wilayah perairan  dan  pesisir.  Hal  ini  juga  mendukung  pihak industri untuk menghindari pelanggaran hukum terkait pencemaran  lingkungan.  Sistem  Informasi  Berbasis Teknologi Internet  of  Things (IoT)  merupakan  titik kunci  untuk  mengembangkan  sistem  peringatan  dini jarak  jauh  yang  efisien  [3].  Teknologi  IoT  dapat memberikan  kecepatan  yang  lebih  tinggi,  sehingga memungkinkan  untuk  menghubungkan  beberapa
sensor  dalam  satu  kerangka  kerja  untuk  menganalisis dan menilai suatu masalah secara sintetik.
Studi  terbaru  menunjukkan  bahwa  IoT  telah  banyak digunakan  sebagai  teknologi  pendukung    Sistem Peringatan  Dini  (SPD).  Contohnya  adalah  SPD  tanah longsor,  banjir  untuk  sungai,  insiden  kebakaran,  dan lain-lain.  SPD  menggunakan  sensor  yang  datanya dikirim  secara real  time dengan  konsep  IoT.  Sensor tumpahan  minyak in  situ sudah  ada  dan  beberapa penelitian  telah  meneliti  sensor  ini.  Namun,  saat  ini belum  banyak  penelitian  SPD  tentang  insiden tumpahan minyak yang memanfaatkan IoT.
Uraian  masalah  dan  kemungkinan  solusi  di  atas, membuat penulis tertarik untuk menjadikannya sebuah penelitian.  Saat  ini  belum  banyak  penelitian  tentang sistem  informasi  terkait  sistem  peringatan  dini tumpahan minyak. Penelitian awal ini merupakan studi literatur deskriptif yang bertujuan untuk: 1) menganalisis  risiko  dan  dampak  tumpahan  minyak, apakah  risiko  tumpahan  nyata  dan  bagaimana dampaknya? 2) menganalisis  SPD berbasis IoT untuk insiden  tumpahan  minyak,  bagaimana  IoT  diterapkan dalam  SPD?    dan  3)  menganalisis  pengembangan sistem  informasi,  metode  apa  yang  tepat  untuk membangun  sistem  ini?  Tujuan  utama  dari  penelitian ini  adalah  untuk  menemukan  pola  dalam  penelitian- penelitan  pemanfaatan  IoT  untuk  SPD,  khususnya apakah  dapat  diterapkan  dalam  insiden  tumpahan minyak.  Hal  ini  diharapkan  dapat  menjadi  pedoman untuk penelitian teknis selanjutnya, dalam pengembangan  SPD  Insiden  Tumpahan  Minyak dengan memanfaatkan IoT. Hasil penelitian ini secara umum  juga  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi sebagai  referensi  ilmiah  bagi  para  pemangku kepentingan  khususnya  pada  industri  yang  memiliki risiko tumpahan minyak dalam menentukan kebijakan bisnis,  agar  pencemaran  lingkungan  dapat  dihindari dan diminimalisir.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini merupakan studi literatur deskriptif yang merangkum  dan  menyimpulkan  beberapa  literatur terkait sistem peringatan dini insiden tumpahan minyak dengan memanfaatkan IoT. Tahapan dalam penelitian adalah sebagai berikut: identifikasi literatur, pemilihan literatur, analisis risiko dan dampak tumpahan minyak, analisis  SPD  berbasis  IoT  untuk  insiden  tumpahan minyak, dan analisis pengembangan sistem informasi. Diagram  alir  tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Langkah  pertama  adalah  mengidentifikasi  literatur melalui  pencarian  di  situs  Crossref.  Crossref  dipilih karena hampir semua jurnal terindeks (memiliki digital object identifier - doi) terdaftar disini, baik di Indonesia maupun  Internasional.  Hal  ini  memastikan  bahwa penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  dijadikan referensi berasal dari jurnal terpercaya. Literatur yang dipilih  untuk  didiskusikan  minimal  10  artikel.  Kata
kunci yang digunakan dalam pencarian literatur adalah "Dampak  Tumpahan  Minyak",  "Deteksi  Tumpahan Minyak",  "Sistem  Peringatan  Dini",  " Internet  of Things ",  dan  "Pengembangan  Sistem  Informasi". Setelah literatur terkumpul, dilakukan seleksi literatur. Literatur  dipilih  berdasarkan  relevansi  dan  tahun publikasi.  Judul  karya  sastra  dinilai  apakah  sesuai dengan  tema  yang  telah  disebutkan  sebelumnya. Seleksi  publikasi  literatur  dibatasi  dari  tahun  2003 hingga 2023.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Setelah memilih literatur berdasarkan judul dan tahun publikasi,  literatur  yang  tersisa  ditinjau.  Tinjauan literatur  mencakup  kesesuaiannya  dengan  penelitian yang  dibahas  dan  ketersediaan  artikel  teks  lengkap. Literatur  yang  terkumpul  akan  dibahas  dalam penelitian  ini  dengan  klasifikasi  berdasarkan:  risiko dan  dampak  tumpahan  minyak,  penerapan  IoT  pada SPD,  dan  tahapan  pengembangan  sistem  informasi, sesuai dengan tujuan penelitian.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Literatur  primer  relevan  yang  berhasil  dikumpulkan ditunjukkan  pada  Tabel 1.  Literatur  ini  dipilih  karena memenuhi  kriteria  relevansi  dan  tahun  terbit.  Jumlah keseluruhan artikel terpilih adalah 16 artikel.
3.1. Risiko dan Dampak Tumpahan Minyak
Seiring dengan pertumbuhan ekonomi dunia, permintaan minyak terus meningkat. Industri perminyakan  memberikan  keuntungan  yang  besar dalam bidang ekonomi. Kegiatan industri perminyakan juga  semakin  meluas,  kegiatan  tersebut  meliputi eksplorasi,  produksi,  pengolahan,  dan  pengangkutan minyak mentah dan produk turunannya. Namun tidak dapat dipungkiri bahwa industri perminyakan memiliki resiko  yang  besar  dalam  kegiatannya  terutama  resiko tumpahan minyak [4].
Pelaku industri semakin berusaha untuk meminimalkan risiko ini. Data statistik insiden tumpahan minyak yang disusun  oleh  ITOPF  (International  Tanker  Owner Pollution  Federation)  menunjukkan  bahwa  terjadi penurunan jumlah insiden dari tahun 1970 hingga 2022 (lihat  Gambar  2).  Meskipun  telah  terjadi  penurunan angka kejadian, namun risiko tersebut tetap tidak dapat dihilangkan  100%.  Tumpahan  minyak  masih  dapat terjadi,  meskipun  berbagai  teknologi  pencegahan  dan standar  yang  ketat  telah  diterapkan.  Risiko  tumpahan minyak  juga  ada  di  wilayah  Indonesia.  Tumpahan minyak  besar  yang  pernah  terjadi  adalah  tumpahan minyak di Balikpapan pada tanggal 31 Maret 2018 di Perairan  Teluk  Balikpapan  akibat  kebocoran  pipa bawah  laut  milik  PT.  Pertamina  (Persero)  Refinery Unit  (RU)  V  Balikpapan  dari  terminal  Lawe-lawe, Penajam, Paser Utara hingga RU V di Balikpapan. Ada juga kejadian lain yaitu tumpahan Oli Platform YYA-1 milik PT. Pertamina Hulu Energi Offshore North East Java (PHE ONWJ) yang terjadi pada 12 Juli 2019 [5].
Tabel 1. Literatur Primer Dampak Tumpahan Minyak
Penulis Insiden (Lokasi) Dampak Insiden Barron et al. [6] Exxon Valdez; Hebei Spirit; Deepwater Horizon Dampak ekologis jangka panjang dari ketiga tumpahan minyak tersebut Eklund et al. [7] Deepwater Horizon Dampak sosial ekonomi dan kesehatan pada masyarakat dan usaha di pesisir Oktawati et al. [8] Teluk Balikpapan, Kecamatan Jenebora Kerugian yang divaluasi hanya pada satu kecamatan mencapai Rp. 41.082.027.068,- /
tahun.
Salah satu insiden tumpahan minyak yang besar Deep Water  Horizon  pada  tahun  2010  sangat  berdampak pada aspek sosial ekonomi dan kesehatan masyarakat, terutama  yang  tinggal  di  pesisir  Teluk  Meksiko  [7]. Dampak  ekologi  jangka  panjang  tumpahan  minyak selalu  terjadi,  khususnya  yang  berskala  besar.  Hal  ini terlihat dari tiga insiden tumpahan minyak besar, yaitu: insiden Exxon Valdez tahun 1989, Hebei Spirit tahun 2007,  dan  Deep  Water  Horizon  di  2010  [6].  Dampak tumpahan  minyak  dipengaruhi  oleh  sistem  ekologi yang terdampak, dinamika insiden, dan penanggulangan yang dilakukan. Adapun studi kasus di Indonesia,  dampak  tumpahan  minyak  di  Teluk Balikpapan  pada  tahun  2019  menunjukkan  bahwa estimasi  kerugian  ekonomi  hanya  untuk  satu kecamatan  yaitu  kecamatan  Jenebora,  bisa  mencapai Rp.  41.082.027.068/tahun,  dengan  catatan  nilai tersebut bukan merupakan nilai total kerugian seluruh wilayah pesisir Teluk Balikpapan yang tercemar [8].
Kandungan racun dan logam berat minyak bumi (dan turunannya)  dapat  membunuh  mikroorganisme  atau organisme yang lebih besar di kolom perairan, hal ini dapat menurunkan produktifiktas dan keanekaragaman hayati  di  ekosistem  laut  dan  pesisir.  Hal  ini  adalah penjelasan  bagaimana  Tumpahan  minyak  berdampak
pada  lingkungan  laut  dan  pesisir  secara  ekologi  [1]. Usaha  tambak  juga  terdampak  saat  kualitas  air menurun,  sehingga  berdampak  buruk  pada  produksi tambak.  Contoh  lainnya  pada  pantai  wisata  yang terkena  polusi  juga  akan  mengurangi  pengunjung, sehingga berdampak buruk pada perekonomian sektor wisata. Hal ini adalah penjelasan bagaimana tumpahan minyak  berdampak  pada  lingkungan  social  ekonomi [1]. Fakta di atas menunjukkan bahwa risiko tumpahan minyak memang ada, dan bisa terjadi kapan saja. Maka diperlukan  kesiapsiagaan  adalah  kebutuhan  mutlak bagi  para  pelaku  industri.  Salah  satunya  unsur kesiapsiagaan  adalah  SPD,  untuk  mencegah  dampak yang  lebih  besar  yang  diakibatkan  oleh  suatu  insiden tumpahan minyak.
Gambar 2. Jumlah Tumpahan Minyak (1970-2022) [21]
3.2. SPD Berbasis IoT untuk Tumpahan Minyak
Penerapan  SPD  untuk  mencegah  atau  menghindari keadaan darurat dan bencana sudah banyak dikembangkan (tabel 2). Contoh penerapan SPD dapat dilihat pada sistem peringatan dini longsor  [3]. Tanah longsor adalah peristiwa berbahaya yang berulang yang terdiri dari pergerakan tanah, batu, dan bahan organik ke bawah. Ada berbagai faktor pemicu tanah longsor, seperti curah hujan dan perubahan ketinggian air tanah, pencairan salju yang cepat, atau gempa bumi, dan oleh karena  itu  data  yang  berbeda  dapat  dipantau  untuk mendeteksi  dan  memprediksi  tanah  longsor,  terutama perpindahan  masa  tanah  serta  parameter  cuaca  dalam curah hujan, yang memicu tanah longsor. Curah hujan adalah faktor pemicu tanah longsor yang sering terjadi, oleh  karena  itu  berguna  untuk  mengintegrasikan  data cuaca yang tersedia atau prakiraan cuaca dengan data yang diperoleh menggunakan sensor di lokasi. Contoh aplikasi  SPD  berbasis  IoT  lainnya  dapat  dilihat  pada penelitian  tentang  SPD  Bencana  Banjir  di  Kota Manado  [13],  dan    penelitian  tentang  Deteksi  Dini Kebakaran Berbasis IoT [14].
Berdasarkan  penelitan  sebelumnya  terkait  dapat dijelaskan  bahwa  SPD  adalah  arsitektur  terpadu pemantauan, peramalan dan prediksi bahaya, penilaian risiko bencana, aktivitas komunikasi dan kesiapsiagaan, sistem dan proses yang memungkinkan individu,  komunitas,  pemerintah,  bisnis,  dan  lainnya mengambil  tindakan  tepat  waktu  untuk  mengurangi
risiko  bencana,  sebelum  peristiwa  berbahaya  terjadi. SPD  memiliki  elemen  kunci  berikut:  (i)  pengetahuan risiko dan penilaian risiko, (ii) parameter pemantauan yang  dapat  meningkatkan  atau  mengaktifkan  prediksi dan  prakiraan,  (iii)  distribusi  peringatan  secara real- time ,  dan  (iv)  kesiapsiagaan  untuk  menanggulangi bencana  [12].  Secara  khusus,  teknologi  seperti  IoT, Cloud  Computing ,  dan Artificial  Intelligent dapat membantu  aspek  pemantauan,  prakiraan,  dan  pemicu alarm Peringatan Dini dengan menyediakan alat untuk mendeteksi,  menyortir,  memproses,  dan  menganalisis data yang berasal dari lingkungan.
Tabel  2. Literatur Primer SPD berbasis IoT.
Penulis Metode Keunikan / Temuan Objek Riset Esposito et al. [12] Deskriptif Arsitektur Internet of Things Banjir, gempa bumi, tsunami, dan tanah longsor Li et al. [3] Despkriptif Komunikasi 5G dan visualisasi tingkat lanjut. Bencana Tanah longsor Nainggo lan et al. [13] Rancang Bangun Pengujian Sistem dan sensor ketinggian air Bencana Banjir Isyanto et al. [14] Rancang Bangun teknologi GPS, Arduino Insiden Kebakaran Foltýnek et al. [15] Rancang dan Pengujian Pengujian Komponen Mikrokontroler Mikrokontroler ESP 32 Maier et al. [16] Deskriptif Komparasi Mikrokontroler Mikrokontroler ESP 32, Arduino,
Pola atau rumusan yang ditemukan dalam SPD berbasis IoT secara umum adalah sensor-sensor akan dilengkapi dengan mikrokontroler yang akan dihubungkan kepada internet gateway . Data akan dikirimkan menuju server ( cloud atau  fisik),  untuk  dilakukan  pengolahan  data. Hal ini memungkinkan informasi yang dihasilkan akan dapat diakses atau dikirimkan kepada user secara real- time dimana pun mereka berada. Hal ini memungkinkan  keadaan  darurat  atau  bencana  dapat dihindari sedini mungkin. Dengan mengadopsi konsep ini, SPD juga dapat diterapkan pada insiden tumpahan minyak.
Untuk  sistem  ini  diperlukan  sensor  yang  mampu mendeteksi tumpahan minyak, dengan kata lain mampu membedakan  antara  air  yang  tidak  tercemar  dan  air yang  mengandung  minyak.  Sensor  dan  sistem  in-situ berbasis fluoresensi dapat digunakan untuk pemantauan  tumpahan  minyak  secara real-time . Deteksi  fluorometrik  pada  dasarnya  adalah  mengukur fluoresensi  pada  panjang  gelombang  yang  telah ditentukan [11].
Hasil  penelitian  yang  menganalisis  uji  laboratorium fluorometrik  untuk  mendeteksi  keberadaan  minyak dalam air laut, menunjukkan perbedaan yang signifikan secara  statistik  ditemukan  antara  nilai  indeks fluorometrik  untuk  air  laut  yang  tidak  terkontaminasi
dan air laut yang terpapar berbagai jenis minyak (yaitu minyak mentah, minyak pelumas, dan bahan bakar) [9]. Ilustrasi  cara  kerja  sensor  fluorometrik  dapat  dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Operasi Dasar Sensor Fluorometrik [10]
Pada  sistem  yang  ada,  ketika  terdeteksi  adanya tumpahan minyak oleh sensor maka akan menyalakan warning light dan emergency buzzer . Pengguna secara manual  akan  mendengar buzzer ini  dan  akan mengambil  tindakan  untuk  mengatasi  tumpahan minyak. Sistem ini memiliki jarak yang terbatas, hanya pengguna  yang  dekat  dengan buzzer yang  akan mendengar  atau  mengetahui  kejadian  tumpahan minyak.
Tabel  3. Literatur Primer Deteksi Tumpahan Minyak.
Penulis Metode Riset Objek Riset Baszanowska & Otremba [9] Uji laboratorium fluorometrik Air tercemar minyak dan air laut yang tidak terkontaminasi Chase & Roberts [10] Deskriptif Sensor deteksi hidrokarbon optic, non kontak, dan fluorometrik Part et al. [11] Uji kelayakan Sensor Fluorometrik secara real-time
Pada  SPD  berbasis  IoT,  ketika  terdeteksi  tumpahan minyak  oleh  sensor,  mikrokontroler  akan  secara otomatis  menyalakan  lampu  peringatan  dan buzzer . Mikrokontroler  juga  akan  mengirimkan  data  hasil deteksi  ini  ke  sistem  perangkat  lunak.  Komunikasi antara hardware dan software ini menggunakan konsep IoT  yang  memanfaatkan  jaringan  internet.  Sistem perangkat  lunak  akan  mendistribusikan  notifikasi kejadian  tumpahan  minyak  ini  ke  seluruh  pengguna sistem secara real time melalui aplikasi pesan. Begitu juga jika terjadi kondisi tumpahan minyak yang dilihat langsung  oleh  salah  satu  pengguna.  Pengguna  dapat melaporkan  pemberitahuan  insiden  secara  manual dengan aplikasi sistem. Sistem juga akan mendistribusikan notifikasi insiden ke semua pengguna sistem secara real time .
Perangkat  sensor  perlu  ditempatkan  di  tempat-tempat tertentu  di  kawasan  industri  yang  dapat  mendeteksi tumpahan minyak yang dibawa oleh air yang mengalir (misalnya  di  saluran,  kanal,  dekat jetty atau  dermaga tempat bongkar muat minyak). Ketika perangkat sensor mendeteksi  adanya  tumpahan  minyak,  maka  sistem akan mengirimkan informasi tersebut melalui internet ke  smartphone  seluruh  pengguna  sistem  dimanapun berada  secara real-time ,  agar  tumpahan  minyak tersebut dapat segera direspon sesuai dengan perannya masing-masing. Ilustrasi SPD tumpahan minyak ini di lingkungan industri ( Refinery Unit ) dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Ilustrasi SPD Tumpahan Minyak di Lingkungan Industri

## 3.3. Pengembangan Sistem Informasi
Sistem Informasi berbasis teknologi Internet of Things (IoT) adalah poin kunci untuk membangun  SPD real- time yang  efisien  [3].  Oleh  karena  itu  SPD  untuk kejadian tumpahan minyak sangat dibutuhkan saat ini untuk mencegah dan meminimalisir dampak tumpahan minyak. SPD ini dapat dikembangkan dengan metode pengembangan sistem informasi. Pengembangan  SPD ini  akan  kami  lakukan  pada  proyek  penelitian selanjutnya.
Tabel  4. Literatur Primer SPD berbasis IoT.
Penulis Keunikan / Temuan Objek Riset Budiman [17] Implementasi dan Pengujian Black Box Sistem tindak lanjut pelanggan Fikri et al. [18] reuse-oriented development model Sistem Informasi Aspirasi Online Berbasis Web Handrianto & Sanjaya [19] Rancang Bangun, waterfall model Sistem Informasi di PT. Prima Lakto Sehat Silitonga & Purba [20] Rancang Bangun, SDLC Sistem pendaftaran pasien berbasis web
Penelitian  terdahulu  mengenai  pengembangan  sistem informasi cukup banyak ditemukan (tabel 4). Beberapa referensi  yang  diacu  menggunakan  berbagai  macam metode  pengembangan.  Secara  umum,  pola  yang berhasil  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya  bahwa pengembangan  sistem  informasi  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  standar  SDLC  ( Software Development  Life  Cycle )  atau  Siklus  Hidup  Sistem
( System  Life  Cycle ),  dalam  rekayasa  sistem  dan perangkat lunak. Konsep ini umumnya mengacu pada komputer  atau  sistem  informasi  [20]  [22].  Beberapa literatur  hanya  menjelaskan  sebagian  tahap  utama SDLC.  Secara  konseptual,  SDLC  berkembang  secara sistematis dari satu tahap ke tahap lainnya seperti “air terjun” [23].
Pengembangan  sistem  informasi  yang  relatif  baru, berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya biasanya menggunakan  metode waterfall, karena  prosesnya harus  dilakukan  secara  berurutan  mulai  dari  tahapan perencanaan konsep, pemodelan (desain), implementasi,  pengujian,  dan  pemeliharaan  [19]. Model  air  terjun  sangat  populer  untuk  menyelesaikan proyek  pengembangan  sistem  [17],  [18].  Sistem informasi  (SPD)  yang  akan  dikembangkan  ini tergolong  sistem  yang  baru,  oleh  karena  itu  metode pengembangan yang cocok adalah metode waterfall .
Gambar 5. Metode Waterfall
Secara  lengkap  dapat  dirumuslan  tahapan  model Waterfall terdiri  dari:  Analisis  Kebutuhan  Sistem, Perancangan  Sistem,  Implementasi  Sistem,  Pengujian Sistem, dan Pemeliharaan Sistem (Gambar 5):
1. Analisis  kebutuhan:  pada  tahap  ini  dilakukan analisis kebutuhan koneksi jarak jauh antara perangkat keras  dan  perangkat  lunak  yang  memanfaatkan teknologi  IoT,  juga  fungsi  dan  proses  aplikasi, identifikasi kendala dalam pembuatan sistem, analisis keandalan, kelemahan, dan teknologi yang digunakan.
2. Perancangan Sistem: tahap ini adalah perancangan spesifikasi  sistem  secara  lengkap.  Pada  tahap  ini biasanya dilakukan perancangan sistem yang meliputi: pemodelan  proses,  pemodelan  data,  perancangan antarmuka, dan lain-lain.
3. Implementasi Sistem: hasil rancangan sistem harus diterjemahkan ke dalam program perangkat lunak yang terintegrasi  dengan  perangkat  keras  dengan  teknologi IoT.  Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  sistem  informasi kejadian  tumpahan  minyak  (baik software maupun hardware )  yang  sesuai  dengan  hasil  perancangan sistem yang dibuat pada tahapan perancangan.
4. Pengujian  Sistem:  pada  tahap  ini  unit  individu maupun keseluruhan sistem diuji sebagai sistem yang lengkap untuk memastikan apakah mereka memenuhi persyaratan fungsional sistem.
5. Pemeliharaan sistem: tahap ini mencakup perbaikan kesalahan yang tidak ditemukan pada tahap sebelumnya,  peningkatan  kualitas  implementasi  unit sistem,  dan  peningkatan  layanan  sistem  secara berkelanjutan.
Gambar 6. Arsitektur Sistem
Metode Waterfall mengusulkan pendekatan pengembangan  atau  pengembangan  perangkat  lunak yang sistematis dan berurutan. Metode ini dapat dipilih karena cocok untuk pengembangan sistem yang relatif baru.  Model  ini  dapat  digunakan  ketika  kebutuhan untuk  suatu  masalah  dipahami  dengan  baik,  dan pekerjaan  dapat  mengalir  secara  linier.  Dalam  model ini fase baru dapat dimulai setelah menyelesaikan fase sebelumnya.  Ini  berarti  bahwa  output  dari  satu  fase akan  menjadi  input  ke  fase  berikutnya.  Dengan demikian  proses  pengembangan  dapat  dianggap sebagai  aliran  berurutan  seperti  “air  terjun”.  Dengan demikian,  metode  ini  dianggap  cocok  untuk  proyek pembuatan sistem baru. Sebagai contoh, desain sistem ini ditunjukkan oleh arsitektur sistem pada Gambar 6. Arsitektur  sistem  ini  mengacu  pada  arsitektur  sistem IoT. Semua tahapan pengembangan ini akan dilakukan dan dibahas dalam proyek penelitian kami berikutnya.

## 4.   Kesimpulan
Risiko tumpahan minyak memang ada dan dapat terjadi dalam kegiatan industri. Meskipun berbagai teknologi pencegahan  dan  standar  yang  ketat  telah  diterapkan, namun risiko tidak dapat dihilangkan 100% dan insiden tumpahan minyak masih dapat terjadi sewaktu-waktu. Kesiapsiagaan  diperlukan  untuk  risiko  ini.  Kejadian tumpahan  minyak  dapat  menimbulkan  kerugian  yang sangat  besar,  terutama  dampak  terhadap  ekologi  dan sosial  ekonomi  di  wilayah  pesisir.  SPD  juga  dapat diterapkan  dalam  insiden  tumpahan  minyak.  Hal  ini dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  sensor  yang mendeteksi  minyak  dan  memanfaatkan  IoT  untuk mendistribusikan notifikasi secara real time ke seluruh pengguna sistem dimanapun berada. Kemudian hal ini dapat  menjadi  solusi  bagi  para  pelaku  industri  dan pemangku kepentingan untuk mencegah dan meminimalisir dampak pencemaran lingkungan akibat
tumpahan  minyak.  SPD  ini  dapat  dikembangkan dengan  menggunakan  model  pendekatan Waterfall . Pengembangan  SPD  Insiden  Tumpahan  Minyak dengan  memanfaatkan  IoT  akan  menjadi  langkah selanjutnya dari proyek penelitian kami.
Hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan  dasar  penelitian teknis  selanjutnya  yaitu  pengembangan  Sistem Peringatan Dini Tumpahan Minyak dengan memanfaatkan  IoT.  Sistem  ini  dikembangkan  dengan menggabungkan  komponen  perangkat  keras  dan perangkat  lunak.  Karena  mengusung  konsep  sistem informasi, maka dapat dilengkapi dengan fungsi-fungsi seperti  notifikasi  kejadian  secara  manual  dan pemutakhiran informasi status kejadian oleh pengguna. Sistem  ini  akan  sangat  bergantung  pada  kualitas koneksi  jaringan  internet,  maka  perangkat  sensor  dan pengguna sistem membutuhkan jaringan internet yang stabil agar sistem dapat berjalan dengan baik.

## Daftar Rujukan
[1] ITOPF, Effects of  Oil  Pollution  on  the Marine  Environment . Canterbury: Impact PR & Design Limited, 2011.
[2] Portonews,  “Indonesia  Darurat  Tumpahan  Minyak,” Portonews ,  2017.  https://www.portonews.com/2017/oil-and- chemical-spill/indonesia-darurat-tumpahan-minyak/
[3] Z. Li, L. Fang, X. Sun, and W. Peng, “5G IoT-based geohazard monitoring  and  early  warning  system  and  its  application,” Eurasip J. Wirel. Commun. Netw. , vol. 2021, no. 1, pp. 1–16, 2021, doi: 10.1186/s13638-021-02033-y.
[4] A.  K.  Mishra  and  G.  S.  Kumar,  “Weathering  of  Oil  Spill: Modeling  and  Analysis,” Aquat.  Procedia ,  vol.  4,  pp.  435– 442, 2015, doi: 10.1016/j.aqpro.2015.02.058.
[5] D.  J.  Perhubungan  Laut,  “Penanggunlangan  Tumpahan Minyak  di  Laut  Harus  Cepat,  Tepat,  dan  Terkoordinasi,”
Direktorat Jenderal Perhubungan Laut , 2020.
https://hubla.dephub.go.id/home/post/read/7916/direktur- kplp-penanggulangan-tumpahan-minyak-dilaut-harus-cepat- tepat-dan-terkoordinasi
[6] M.  G.  Barron,  D.  N.  Vivian,  R.  A.  Heintz,  and  U.  H.  Yim, “Long-Term Ecological Impacts from Oil Spills: Comparison of  Exxon  Valdez,  Hebei  Spirit,  and  Deepwater  Horizon,” Environ.  Sci.  Technol. ,  vol.  54,  no.  11,  pp.  6456–6467,  Jun. 2020, doi: 10.1021/acs.est.9b05020.
[7] R. L. Eklund, L. C. Knapp, P. A. Sandifer, and R. C. Colwell, “Oil Spills and Human Health: Contributions of the Gulf of Mexico  Research  Initiative,” GeoHealth ,  vol.  3,  no.  12,  pp. 391–406, Dec. 2019, doi: 10.1029/2019GH000217.
[8] N.  O.  Oktawati,  A.  N.  Fadilah,  and  Q.  Saleha,  “Dampak Ekonomi  Tumpahan  Minyak  Di  Teluk  Balikpapan  Pada Pemanfaatan Ekosistem Mangrove Di Jenebora Penajam Paser Utara,” EnviroScienteae , vol. 18, no. 1, pp. 77–86, 2022, doi: 10.20527/es.v18i1.12981.
[9] E. Baszanowska and Z. Otremba, “Detecting the Presence of Different  Types  of  Oil  in  Seawater  Using  a  Fluorometric Index.,” Sensors ,  vol.  19,  no.  17,  p.  3774,  Aug.  2019,  doi: 10.3390/s19173774.
[10]  C.  R.  Chase  and  L.  G.  Roberts,  “Advenced  Detection Technology  for  Early  Warning  –  The  Key  to  Oil  Spill Prevention,” Int.  Oil  Spill  Conf.  Proc. ,  vol.  2008,  no.  1,  pp. 203–209, May 2008, doi: 10.7901/2169-3358-2008-1-203.
[11]  S.  Pärt,  H.  Kankaanpää,  J.  V.  Björkqvist,  and  R.  Uiboupin, “Oil Spill Detection Using Fluorometric Sensors: Laboratory Validation and  Implementation  to  a FerryBox and  a Moored SmartBuoy,” Front.  Mar.  Sci. ,  vol.  8,  pp.  1–17,  2021,  doi:
10.3389/fmars.2021.778136.
[12]  M. Esposito, L. Palma, A. Belli, L. Sabbatini, and P. Pierleoni, “Recent  Advances in  Internet of  Things  Solutions  for  Early Warning Systems: A Review,” Sensors , vol. 22, no. 6, 2022, doi: 10.3390/s22062124.
[13]  P. J. Nainggolan, M. Najoan, and S. Karaow, “Pengembangan Sistem  Informasi  Peringatan  Dini  Banjir  di  Kota  Manado Berbasis Internet of Things,” J. Tek. Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 65–74, 2020, doi: 10.35793/jti.15.1.2020.29064.
[14]  H. Isyanto, D. Almanda, and H. Fahmiansyah, “Perancangan IoT  Deteksi  Dini  Kebakaran  dengan  Notifikasi  Panggilan Telepon dan Share Location,” J. Ilm. Tek. Elektro , vol. 18, no. 1, pp. 1–16, 2021, doi: 10.25105/jetri.v18i1.7089.
[15]  P. Foltýnek, M. Babiuch, and P. Šuránek, “Measurement and Data  Processing  from  Internet  of  Things  Modules  by  Dual- Core Application using ESP32 Board.,” Meas.  Control ,  vol.
52, no. 7–8, pp. 970–984, Jun. 2019, doi: 10.1177/0020294019857748.
[16]  A. Maier, A. Sharp, and Y. Vagapov, “Comparative analysis and  practical  implementation  of  the  ESP32  microcontroller module  for  the  internet  of  things,”  in 2017  Internet Technologies and Applications (ITA) , 2017, pp. 143–148. doi: 10.1109/ITECHA.2017.8101926.
[17]  Budiman, “Implementasi dan Pengujian Aplikasi SistemTindak Lanjut Pelanggan pada PT. XYZ,” J. Sist. Inf. dan  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  106–111,  2020,  doi:
10.37278/sisinfo.
[18]  A.  Fikri,  I.  Aknuranda,  and  F.  Pradana,  “Pengembangan
Sistem Informasi Aspirasi Online Berbasis Web Menggunakan  Pemodelan  Reuse-Oriented  Development (Studi  Kasus :  DPM  Universitas  Brawijaya),” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 1174–1183, 2019, doi: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/4323.
[19]  Y.  Handrianto  and  B.  Sanjaya,  “Model  Waterfall  Dalam Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Pemesanan  Produk  Dan Outlet Berbasis Web,” J. Inov. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 153– 160, Sep. 2020, doi: 10.51170/jii.v5i2.66.
[20]  P. D. P. Silitonga and D. E. R. Purba, “Implementasi Sistem Development  Life  Cycle  Pada  Rancang  Bangun  Sistem Pendaftaran Pasien Berbasis Web,” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 196–203, 2021, doi: 10.1234/jsik.v5i2.632.
[21]  ITOPF, Oil  Spill  Tanker  Statistics  2022 ,  no.  January. Canterbury: Impact PR & Design Limited, 2023.
[22]  F. A. Wenando, R. P. Santi, J. Rahmadoni, L. N. Irsyad, and alsabila  R.  Putri,  “Sistem  Informasi  Parkir  Elektronik  pada Kampus  Universitas  Andalas  Berbasis  Website,” Fasilkom , vol. 13, no. 1, pp. 61–71, 2023, doi: https://doi.org/10.37859/jf.v13i01.4842.
[23]  H. F. Amran, R. Gunawan, H. F. Amran, and Hendri, “Sistem Informasi  Administrasi  Sirkulasi  Koran  Berbasis  Web  pada PT. Metro Riau Pekanbaru,” Fasilkom , vol. 13, no. 1, pp. 20– 26, 2023, doi: https://doi.org/10.37859/jf.v13i01.4791.