ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Sistem Monitoring Persawahan terhadap Pencemaran Limbah Pabrik berbasis Internet of Things

## FALAH MUYASSAR, SUJONO, NIFTY FATH
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Budi Luhur, Indonesia Email : nifty.fath@budiluhur.ac.id
Received 13 September 2023 | Revised 20 Oktober 2023 | Accepted 29 Oktober 2023

## ABSTRAK
Sektor  pertanian  merupakan  salah  satu  tulang  punggung  perekonomian  di Indonesia.  Terdapat  suatu  tantangan  dalam  mengelola  infrastruktur  pertanian yakni lahan sawah yang masih tercemar limbah pabrik. Oleh sebab itu, dibutuhkan suatu  sistem  untuk  memantau  kualitas  air  dan  udara  serta  sistem  proteksi persawahan. Dalam penelitian ini, sistem monitoring berbasis Internet of Things dan  prototipe  sistem  proteksi  persawahan  dirancang  secara  komprehensif. Parameter  yang  dipantau  adalah  pH  air  irigasi  menggunakan  sensor  pH  V2 electrode  probe  dan  konsentrasi  gas  CO  dengan  sensor  MQ7.  Mikrokontroler NodeMCU  ESP32  dihubungkan  dengan  sensor-sensor  dan  diproses  untuk mengendalikan pintu air irigasi sebagai sistem proteksi persawahan. Jika terdeteksi adanya limbah cair, maka pintu irigasi akan otomatis tertutup. Data yang diperoleh dikirim ke server dan dapat diakses melalui aplikasi dan web Blynk. Waktu respons sensor dan kerja aktuator motor stepper adalah 25,8 detik.
Kata kunci : pencemaran, monitoring, sensor pH, sensor gas CO, IoT

## ABSTRACT
The agricultural sector is one of the backbones of the economy in Indonesia. There are challenges in managing agricultural infrastructure such as rice fields which are still polluted by factory waste.Therefore, a system is needed to combine air and air  quality  and  a  rice  field  protection  system.  In  this  research,  an  Internet  of Things-based monitoring system and a rice field protection system prototype were designed comprehensively. The parameters detected are the pH of the irrigation water using the V2 pH sensor electrode probe and the CO gas concentration using the MQ7 sensor. The NodeMCU ESP32 microcontroller is connected to sensors and processed to control irrigation water gates as a rice field protection system. If liquid waste is detected, the irrigation door will automatically close. The data obtained is sent to the server and can be accessed via the Blynk application and web. The sensor response time and stepper motor actuator work is 25.8 seconds.
Keywords : pollution, monitoring pH sensor, CO gas sensor, IoT

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  tahun  terakhir,  pemerintah  Indonesia  sedang  melakukan  pengembangan  sektor pertanian  yang  berkelanjutan  dan  terintregrasi  dengan  memanfaatkan  teknologi.  Upaya  ini dilakukan untuk meningkatkan kualitas infrastruktur pertanian (Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian  Republik Indonesia, 2022) . Namun,  terdapat  suatu tantangan dalam mengelola infrastruktur pertanian yakni lahan sawah yang masih sering tercemar oleh limbah cair dari pabrik. Sebagai contoh, di desa Tirtonirmolo, Kecamatan Kasihan, Kabupaten Bantul,  terdapat  sebuah  sawah  yang  tercemar  limbah  cair  pabrik  gula.  Limbah  tersebut mencemari ±33,39% tanah sawah. Keberadaan limbah pada air irigasi dapat mempengaruhi kualitas tanah sawah (Septia, 2021) . Hal ini dapat mengurangi luas areal pertanian serta menurunkan kualitas dan kuantitas dari hasil pertanian (Fabiana, dkk, 2017) . Selain limbah cair, terdapat pula limbah berupa polusi udara pabrik yang dapat memberikan dampak negatif pada pertumbuhan tanaman. Kerusakan secara morfologis dan fisiologis akibat polusi udara pabrik akan mengancam kehidupan tanaman (Hasna, dkk, 2020) .
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  perlu  dilakukan  suatu  usaha  untuk  memproteksi lingkungan persawahan dari limbah pabrik di sekitar sawah dengan menerapkan teknologi. Pada penelitian yang dilakukan oleh Reza dkk (Reza, dkk, 2021) , monitoring air bersih dari PDAM  dilakukan  pada  persawahan  menggunakan  sensor  pH.  Hasil  pembacaan  sensor ditampilkan pada aplikasi android yang terkoneksi dengan TCP/IP dan Wemos D1. Haji dkk (Haji, dkk, 2019) juga meneliti tentang monitoring konsentrasi gas CO pada cerobong asap industri  menggunakan  sensor  MQ7.  Hasil  pembacaan  sensor  dapat  dipantau  melalui handphone dengan komunikasi bluetooth. Pemakaian sensor pH dan MQ7 secara bersamaan juga pernah dilakukan dalam penelitian alat pemantau lingkungan sungai, danau, dan pantai menggunakan  kapal  tanpa  awak  menggunakan  navigasi waypoint    yang  terhubung  ke  PC dengan modul GPS (Saputra & Rivai, 2018) . Namun, beberapa penelitian tersebut belum menggunakan sistem proteksi untuk mengurangi efek limbah pabrik.
Beberapa penelitian terkait sistem kualitas lingkungan juga telah terintegrasi dengan Internet of  Things,  seperti  yang  dilakukan  oleh (Pasika  &  Gandla,  2020)  (Jan,  dkk,  2021) (Chakraborty,  dkk,  2017) untuk  mendeteksi  kualitas  air  dan (Kumar,  dkk,  2012) (Nasution, dkk, 2020) (Múnera, dkk, 2021) untuk mendeteksi kualitas udara. Teknologi Internet of Things dapat diterapkan dalam sistem monitoring untuk mendukung sistem yang lebih efisien, aman, murah, dengan kemampuan monitoring yang real-time.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  sebuah  prototipe  sistem  telemetri  berbasis Internet  of Things dirancang untuk memonitoring dan memproteksi suatu area persawahan. Objek dalam penelitian ini adalah persawahan yang dekat dengan pabrik pengolahan ban di Desa Kelapa Nunggal,  Kecamatan  Kelapanunggal,  Kota  Bogor.  Pada  lingkungan  persawahan  tersebut, ditemukan limbah cair dan gas yang mencemari area persawahan, seperti yang terlihat pada Gambar 1. Berdasarkan hasil wawancara dengan salah satu petani, diketahui bahwa kualitas dan  kuantitas  produksi  padi  menurun  akibat  pencemaran  limbah  pabrik.  Jika  hujan  besar datang, dapat terjadi gagal panen karena seluruh limbah cair yang akan masuk ke sawah dan merusak tanaman padi beserta tanah.
Pada sistem yang dirancang, terdapat dua jenis sensor yang digunakan yakni sensor pH V2 electrode  probe  untuk  mengidentifikasi  tingkat  asam-basa  air  dan  sensor  MQ7  untuk mengidentifikasi gas CO. Sistem telemetri digunakan karena daerah persawahan mempunyai area  yang  luas  dan  jauh  dari  rumah  petani  sehingga  pembacaan  nilai  pH  dan  CO  harus dilakukan  dari  jarak  jauh (Pratama,  2022). Hasil  pembacaan  kedua  sensor  dan  kondisi sawah  dapat  dipantau  oleh  petani  secara realtime  melalui  aplikasi  Blynk.  Jika  limbah  cair
terdeteksi, maka sistem proteksi  akan  mengaktifkan  motor stepper sebagai  aktuator  untuk menutup pintu air irigasi sehingga air yang tercemar tidak dapat masuk ke sawah.
(a) (b)
Gambar 1. Dua Jenis Pencemaran Limbah pada Area Persawahan di Desa Kelapa Nunggal, Kecamatan Kelapanunggal, Kota Bogor (a) Limbah Cair dari Pabrik Ban (b) Limbah Gas

## 2. METODE

## 2.1 Perancangan Sistem
Diagram blok sistem secara keseluruhan terlihat pada Gambar 2. Sistem terbagi menjadi tiga bagian utama yakni sensor node, gateway node, dan user interface. Pada sensor node, hasil pembacaan dari sensor pH dan sensor MQ7 akan dikirim ke modul mikrokontroler NodeMCU ESP32. Set point nilai pH yang ditetapkan adalah 6 - 9 untuk pH normal. Nilai pH yang berada di luar rentang tersebut menandakan adanya pencemaran limbah cair. Gas CO yang diizinkan adalah kurang dari 5 ppm. Jika gas CO yang terdeteksi berada di luar ambang batas maka menunjukkan adanya pencemaran limbah udara.
Apabila  terdeteksi  adanya  limbah  cair,  maka  mikrokontroler  akan  menggerakkan  aktuator berupa motor stepper untuk membuka pintu air irigasi. Data hasil pembacaan sensor, kondisi persawahan, dan status pintu air irigasi ditransmisikan ke gateway node melalui komunikasi point  to  point  gelombang  radio  menggunakan  antena  NRF24L01  pada  frekuensi  2,4  GHz. Gateway node menerima data dari transceiver, kemudian data diunggah ke platform Blynk webserver  melalui  koneksi  TCP/IP.  Pada  Blynk  webserver,  data  masuk  ke  database menggunakan protokol HTTPS/SS dan diolah dengan Database Management System (DBMS). Proses DBMS dilakukan oleh broker dari Blynk yang mengatur dan melayani alur penyajian data  dengan  menginisialisasi  data  untuk  disajikan  pada interface  sebelum  ditampilkan  di interface Blynk webserver. User dapat mengakses dan memonitoring melalui aplikasi Blynk di handphone dan web Blynk dengan perangkat keras PC/laptop.

## Gambar 2. Diagram Blok Sistem

## 2.2 Perancangan Model Desain 3D
Komposisi prototipe sistem terdiri dari 60% akrilik, 20% pipa paralon untuk struktur, 10% pipa untuk  irigasi,  dan  5%  besi  mur  dan  5%  drat  untuk  pintu  air.  Panel  rangkaian  elektronik diletakkan  pada  bagian  bawah  prototipe.  Gambar  desain  3D  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Aliran  air  dari  bawah  dipompa  ke  atas  untuk  merepresentasikan  sungai  irigasi.  Sensor  pH dipasang di aliran air untuk menilai tingkat asam-basa air. Jika air tercemar, maka pintu irigasi akan  tertutup.  Pintu  irigasi  terbuat  dari  bahan  akrilik  yang  ditempelkan  ke  drat.  Jika  baut diputar, maka akrilik (pintu air) akan turun dan air akan kembali mengalir ke sungai besar tanpa melewati persawahan. Pintu air baru akan terbuka kembali jika nilai pH telah memenuhi setpoint.

## Gambar 3. Desain Prototipe

## 2.3 Perancangan Perangkat Keras
Dalam penelitian ini terdapat dua instalasi rangkaian yakni pada sensor node dan gateway node,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4  dan  Gambar  5.  Pada  modul  NodeMCU  ESP32, terdapat sebuah proses konversi pembacaan data analog berupa tegangan dari sensor pH V2. Proses konversi nilai pH diperoleh dari beberapa kali percobaan kalibrasi dengan data yang tertampil  pada  Tabel  1. Data tersebut  diolah  untuk  mendapatkan persamaan regresi linear pada Persamaan (1).
𝑌 = 28,193 − 4,8192 𝑋 (1)
dengan 𝑋 adalah hasil pembacaan tegangan dan 𝑌 adalah nilai pH.
Tabel 1. Konversi Nilai Tegangan menjadi Nilai pH pada Sensor pH
Cairan Uji pH meter (pH) Tegangan Output Sensor (V) Cairan Uji 1 4,06 5,00 Cairan Uji 2 6,72 4,47 Cairan Uji 3 9,51 3,87
Proses konversi juga dilakukan pada hasil pembacaan sensor MQ7. Berdasarkan datasheet dari sensor MQ7 (Hanwei Electronics, 2023) , nilai yang terbaca oleh sensor MQ7 adalah nilai tegangan output  sensor.  Besar  nilai  tegangan  akan  menentukan  perbandingan  resistansi 𝑅 /𝑅 ,  di  mana 𝑅 adalah  resistansi  sensor  pada  saat  gas  CO  terdeteksi  100  ppm  dan 𝑅 adalah resistansi sensor pada saat udara bersih. Nilai 𝑅 akan berubah-ubah sesuai konsentrasi gas CO yang terbaca. Tabel 2 adalah nilai karakteristik gas CO terhadap resistansi 𝑅 /𝑅 yang kemudian direpresentasikan dalam persamaan power regression pada Persamaan (2).
𝑌  =  98,93 𝑋 ,
(2)
Tabel 2. Konversi Nilai 𝑹 𝒔 /𝑹 𝒐 menjadi Nilai pH pada Sensor pH Rs/Ro Konsentrasi gas CO (ppm) 1,599 49,821 1 100 0,383 397,769 0,218 1008,533 0,092 4045,862
Pintu Irigasi Ilustrasi Aliran air Ke kali besar Ilustrasi Persawahan diisi dengan Rumput buatan 50,0 cm 35,0 cm 10,5 cm 5,5 cm Sensor pH Motor Stepper Sensor MQ7 Ilustrasi air dari Bukit Tempat pabrik
Gambar 4. Rangkaian Sensor Node
Gambar 5. Rangkaian Gateway Node

## 2.4 Perancangan Blynk
Blynk  adalah  salah  satu  platform  pendukung  sistem  IoT  yang  dapat  digunakan  untuk mengontrol beberapa jenis mikrokontroler seperti Arduino, Raspberry Pi, dan NodeMCU. User interface  dapat  dirancang  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem.  Pada  penelitian  ini,  data  yang ditampilkan adalah datastream dari pembacaan sensor pH, sensor gas CO, dan kondisi pintu air irigasi, seperti yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Pengaturan Datastream pada Platform Blynk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Sensor pH (pH V2) dan Sensor Gas CO MQ7
Pada penelitian ini, jenis sensor yang digunakan adalah sensor pH V2 dan sensor gas MQ7. Pengujian  sensor  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  sensor  dengan  cara membandingkan hasil pembacaan pH meter dengan hasil pembacaan sensor pH. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh error sebesar 0,755% seperti yang terlihat pada Tabel 3.
Pengujian sensor MQ7 dilakukan untuk mencari jarak maksimum sensitivitas kadar CO (ppm). Sumber gas CO diperoleh dari pembuangan gas sepeda motor. Terdapat 25 hasil eksperimen pembacaan gas  CO dengan  variasi  jarak pengukuran seperti yang terlihat  pada  Gambar 7. Semakin jauh jarak antara sumber gas dengan sensor, maka nilai CO yang terbaca pada sensor akan semakin kecil.
Tabel 3. Pengujian Akurasi Sensor pH V2 pH meter (pH) Sensor pH V2 (pH) Error (%) 4,060 (kondisi asam) 4,096 0,887 6,720 (kondisi netral) 6,650 1,041 9,510 (kondisi basa) 9,542 0,336 Rata-rata error 0,755
Gambar 7. Kadar Gas CO terhadap Variasi Jarak Pengukuran

## 3.2 Pengukuran Jangkauan Transmisi NRF24L01
Jangkauan  transmisi  NRF24L01  diuji  untuk  mendapatkan  jarak  maksimum  antara gateway node  dengan  sensor  node.  Pengukuran  dilakukan  karena  pada  umumnya  lingkungan persawahan memiliki area yang luas. Pengukuran dilakukan secara bertahap, dimulai dengan jarak  10  m,  20  m,  40  m,  80,  dan  120  m.  Lokasi  pengujian  terlihat  pada  Gambar  8.  Data percobaan  yang  dikirim  adalah  data  hasil  pembacaan  sensor  gas  CO.  Berdasarkan  hasil pengukuran pada Tabel 4 terlihat bahwa pada jarak 120 meter data berhasil terkirim 100%. Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  komunikasi  dengan  NRF24L01  cocok  digunakan untuk lingkungan persawahan dengan area yang luas dengan kondisi line of sight.
Tabel 4. Hasil Pengukuran Jangkauan Transmisi NRF24L01 Jarak (m) Data Dikirim (PPM CO) Pengiriman Data Data Diterima (PPM CO) Persentase Keberhasilan (%) 10 0,14 Berhasil 0,14 100% 20 0,03 Berhasil 0,03 100% 40 0,05 Berhasil 0,05 100% 80 0,04 Berhasil 0,04 100% 120 0,19 Berhasil 0,19 100%
Gambar 8. Lokasi Pengujian Jangkauan Transmisi NRF24L01

## 3.3 Pengujian Sistem Monitoring
Sistem monitoring dirancang untuk memudahkan pemilik sawah memantau area persawahan serta mengontrol pintu irigasi secara otomatis. Pada pengujian sistem monitoring, dilakukan suatu  skenario untuk  menciptakan  lingkungan  persawahan yang aman dan yang  tercemar, seperti yang terlihat pada Gambar 9. Pemilik sawah atau user dapat mengakses sistem melalui Blynk web server dan Blynk App. Pada kondisi awal, kadar pH air irigasi masih berada di dalam rentang setpoint yakni 6,98, seperti yang terlihat pada Gambar 10(a). Pada tampilan aplikasi Blynk, user  dapat  melihat  status  pintu  air  irigasi  yakni  ‘pintu  terbuka’. Kondisi  pintu  irigasi dilambangkan dengan lingkaran berwarna hijau, seperti yang terlihat pada tampilan Blynk web server Gambar 11. Skenario persawahan tercemar dilakukan dengan mencampur air dengan air cuka untuk mendapatkan pH 4,1 dan menghembuskan gas CO sehingga kandungan gas CO menjadi 307,11 ppm. Pada kondisi ini, pintu irigasi akan tertutup sehingga informasi status pintu irigasi pada Blynk akan diperbarui, seperti yang terlihat pada Gambar 10(b) dan Gambar 12.
Gambar 9. Skema Pengujian Sistem Monitoring
(a)
(b)
Gambar 10. Tampilan Aplikasi Blynk pada Saat (a) Kondisi Sawah Aman dan (b) Kondisi Sawah Tercemar
Gambar 11. Tampilan Blynk Web Server pada Saat Kondisi Sawah Aman
Gambar 12. Tampilan Blynk Web Server pada Saat Kondisi Sawah Tercemar

## 3.4 Pengujian Sistem Keseluruhan
Pengujian  sistem  secara  keseluruhan  dilakukan  untuk  mengetahui  performa  dari  sistem monitoring,  sistem  kendali  pintu  irigasi,  dan  sistem  komunikasi  yang  dirancang.  Hasil perancangan alat terlihat pada Gambar 13. Data dari sensor node ditransmisikan ke gateway node dengan jarak pengiriman 15 meter. Setiap data dari sensor node dikirimkan tiap 500 ms dengan tambahan address untuk menghindari adanya tabrakan antar data. Keseluruhan data digabungkan  di  dalam gateway  node.  Ketika  data  sampai  di  gateway  node,  data  tersebut dipecah kembali sesuai dengan jenis data dan address pada sensor node. Pengujian dilakukan dalam durasi tiga jam dengan timestamp seperti pada Gambar 14 dan kondisi ilustrasi pintu irigasi  seperti  pada  Gambar  15.  Berdasarkan  hasil  yang diperoleh,  terlihat  bahwa  rata-rata waktu  respons  yang  dibutuhkan  dari  pembacaan  sensor  hingga  aktuator  bekerja  untuk menurunkan pintu irigasi adalah 25,8 detik. Performa sistem komunikasi diukur menggunakan perangkat lunak Wireshark. Seperti yang terlihat pada Tabel 5, diperoleh nilai throughput rata- rata 76,68 kbps, delay sebesar 58,13 ms, dan jitter 0,192 ms.
Gambar 13. Hasil Perancangan Prototipe Sistem Telemetri Pencemaran Limbah Pabrik terhadap Persawahan
(a) (b) Gambar 14. Grafik Timestamp dari Database Blynk (a) Nilai CO dalam Tiga Jam dan (b)
Nilai pH dalam Tiga Jam
(a) (b)
Gambar 15. Ilustrasi Kondisi Pintu Prototipe (a) Kondisi Pintu Terbuka dan (b) Kondisi Pintu Tertutup
Tabel 5. Hasil Pengujian QoS No. Pengujian Hasil 1. Durasi Pengujian 3 Jam 2. Jam Pengujian 15:00 – 18:00 PM 3. Tanggal 2 Juli 2023 6. Nilai pH 4,16 pH – 8,32 pH 7. Nilai CO 0,12 PPM – 8,21 PPM 8. Kondisi Aktuator Bekerja 9. Waktu Respon Sensor dan Kerja Aktuator 25,8 s 9. Durasi Capturing koneksi TCP dengan Wireshark 1 Jam 10. Pengukuran QoS (Parameter Jarak Komunikasi Radio) Jumlah Packet Delay Troughtput Jitter 30792/17645287 Byte 58,14 ms 72,86 Kbps 0,19 ms 11. Jarak Sensor Node ke Gateway (Capturing QoS) 15 m

## 4. KESIMPULAN
Sistem yang diusulkan dalam penelitian ini adalah sistem telemetri yang terintegrasi dengan Internet of Things. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat digunakan sebagai solusi untuk pemantauan kualitas air dan udara pada persawahan secara real-time serta sistem proteksi persawahan  dari  pencemaran  limbah  pabrik.  Sistem  yang  dikembangkan  menggunakan mikrokontroler  NodeMCU  ESP32 yang  dihubungkan  ke  sensor  pH  V2  dan  sensor gas  MQ7. Komunikasi  antara sensor  node  dengan  gateway  node  menggunakan  antena  NRF24L01. Pemrograman yang efisien dirancang untuk dapat mengontrol terbuka dan tertutupnya pintu irigasi  menggunakan  aktuator  motor stepper  berdasarkan  nilai  setpoint  yang  ditentukan. Sensor pH mampu membaca nilai pH air dalam rentang 4 – 14 pH dengan tingkat akurasi 99,887%, dengan setpoint pH 6 – 9. Konsentrasi gas CO mampu membaca nilai ppm dari CO di udara dalam rentang 0 – 1000 ppm dengan nilai setpoint < 5 ppm. Jarak terjauh sensitivitas sensor  gas  CO  adalah  3  meter.  Aplikasi  Blynk  berbasis  aplikasi  dan web  digunakan  untuk memantau nilai pH, konsentrasi gas CO, dan status pintu irigasi.

## DAFTAR RUJUKAN
Chakraborty, A., Goswami, D., & Hassanien, A. E. (2017). Studies in Computational Intelligence
912 Artificial Intelligence for Sustainable Development : Theory , Practice and Future Applications. Arabian Journal of Geosciences, 10. Hanwei Electronics (2023). MQ-7 Sensor Datasheet. Retrieved from
https://www.alldatasheet.com/datasheet-pdf/pdf/1648922/HANWEI/MQ7.html
Fabiana  Meijon  Fadul,  &  Muslimah.  (2017).  Dampak  Pencemaran  Tanah  Dan  Langkah
Pencegahan. Jurnal Penelitian Agrisamudra, 2(1), 11–20.
https://doi.org/10.33059/jpas.v2i1.224
Haji, M. S., Faizah, F., & Hartono, H. (2019). Rancangan Kontrol Dan Monitoring Kadar Gas
Berbahaya Di Udara Secara Wireless Berbasis X-Bee Di Upbu Juwata Tarakan. Prosiding SNITP …, 1–5.
Hasna Salsabila, S., Nugrahani, P., & Santoso, J. (2020). Toleransi Tanaman Lanskap Terhadap Pencemaran  Udara  di  Kota  Sidoarjo. Jurnal  Lanskap  Indonesia,  12(2),  73–78. https://doi.org/10.29244/jli.v12i2.32533
Jan, F., Min-Allah, N., & Düştegör, D. (2021). Iot based smart water quality monitoring: Recent techniques,  trends  and  challenges  for  domestic  applications. Water  (Switzerland), 13(13), 1–37. https://doi.org/10.3390/w13131729
Kementerian  Koordinator  Bidang  Perekonomian  Republik  Indonesia  (2022).  Kembangkan
Ketangguhan  Sektor  Pertanian,  Indonesia  Raih  Penghargaan  dari  International  Rice
Research Institute. Retrieved September 5, 2023, from
https://www.ekon.go.id/publikasi/detail/4443/kembangkan-ketangguhan-sektor- pertanian-indonesia-raih-penghargaan-dari-international-rice-research-institute
Kumar,  A.,  Khosla,  A.,  Saini,  J.  S.,  &  Singh,  S.  (2012).  Meta-heuristic  range  based  node localization algorithm for Wireless Sensor Networks. 2012 International Conference on Localization and GNSS, ICL-GNSS 2012. https://doi.org/10.1109/ICL- GNSS.2012.6253135
Múnera, D., Diana, V., Aguirre, J., & Gómez, N. G. (2021). IoT-based air quality monitoring systems for smart cities: A systematic mapping study. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 11(4), 3470–3482.
https://doi.org/10.11591/ijece.v11i4.pp3470-3482
Nasution, N. H., Harahap, H. H., & Anggraini, W. (2020). Sosialisasi Dalam Uaya Pencegahan
Penyebaran Covid 19 Di Area Mesjid Al-Mahmudah. Jurnal Pengabdian Masyarakat Aufa (JPMA), 2(3), 6–13.
Pasika, S., & Gandla, S. T. (2020). Smart water quality monitoring system with cost-effective using IoT. Heliyon, 6(7), e04096. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e04096
Pratama,  I.  R.  (2022). Rancang  Bangun  PrototipeR  Alat  Pengukuran  Kecepatan  Kendaraan Bermotor  Menggunakan  Sensor  Piezoelectric  Berbasis  Arduino  Nano  Dan  Telemetri.
Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952., (Mi), 5–24.
Reza Diharja, Bobby Setiawan, W. H. (2021). Rancang Bangun Sistem dan Kontrol Penggunaan
Air PDAM Secara Realtime Berbasis Wemos dan IoT. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI,
7(1), 11–18. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2
Saputra,  F.  R.,  &  Rivai,  M.  (2018).  Autonomous  Surface  Vehicle  sebagai  Alat  Pemantau Lingkungan dengan Metode Waypoint. Teknik Its, 7(1), 76–81.
Septia Danar Purnama Sari (2021). Indeks Kualitas Tanah Sawah Teraliri Limbah Cair Pabrik
Gula  Madukismo  Di  Desa  Tirtonirmolo  Kecamatan  Kasihan  Kabupaten  Bantul.
Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta.