## Rancang Bangun Sistem Monitoring dan Pendeteksi Lokasi Kebocoran Pipa Berdasarkan Analisis Debit Air Berbasis IoT
Ardi Dwi Prasetya 1) , Haryanto 2) , dan Kunto Aji Wibisono 3)
1, 2), 3) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang, Perumahan Telang Indah, kamal, Kabupaten Bangkalan, Jawa Timur e-mail: ardiprasetya05@gmail.com 1) , haryanto@trunojoyo@gmail.com 2) , kunto.ajiw@trunojoyo.ac.id 3)

## ABSTRACT
The purpose of this research is to design and realize a pipe leak detection system that can be monitored with an Android application. Water flow sensor is used to determine the flow of water, with water flow rate analysis it is possible to know the leakage  area,  pipe  leakage  rate,  and  the  number  of  leaks  in  pipe  area  if  there  is  a  water  flow  rate  decrease.  The  data  is processed with an NodeMCU microcontroller based on Internet of Things (IoT). The accuracy of all water flow sensors after calibration is 97,53%. When testing with the determination of each leaked area the results are appropriate. The reading of each water flow rate decrease that occurs has an accuracy of determiningthe leakage rate of 90,2% while the suitability of reading the number of leakage areas depends on the detection of the leakage area and the classification of the leakage rate. The greater the water flow reads on the sensors, the precission level to determine the level of water pipe leakage is getting better, and vice versa, this is due to sensors having variable variations in flow rate readings.
Keywords: Internet of Things (IoT), Leakage, Monitoring, Water flow Rate Analysis, Water Flow Sensor.

## ABSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  merancang  dan  merealisasikan    sebuah  sistem  pendeteksi  kebocoran  pipa  yang  dapat dimonitor dengan Android aplication. Water Flow Sensor digunakan untuk mengetahui debit air yang mengalir berdasarkan area pipa yang berada diantara 2 buah sensor, dengan analisis debit air memungkinkan untuk mengetahui area kebocoran, tingkat  kebocoran,  serta  jumlah  area  kebocoran  jika  terjadi  penurunan  debit  air  yang  diolah  dengan  mikrokontroller NodeMCU  berbasis  Internet  of  things  (IoT).  Akurasi  dari  7  buah  Water  Flow  Sensor  setelah  dilakukan  kalibrasi    sebesar 97,53%. Ketika dilakukan pengujian dengan penentuan pada setiap area bocor hasilnya sesuai, pembacaan setiap penurunan debit yang terjadi memiliki akurasi penentuan tingkat kebocoran sebesar 90,2% sedangkan kesesuaian pembacaan jumlah area bocor tergantung pada deteksi area bocor dan klasifikasi tingkat kebocoran. Semakin besar debit air yang terbaca pada sensor maka tingkat kepresisian untuk menentukan tingkat kebocoran pipa air semakin bagus, begitu pula sebaliknya, hal ini dikarenakan sensor memiliki variasi pembacaan debit yang tidak tetap.
Kata Kunci: Analisis Debit Air, Internet Of Things (Iot) , Kebocoran, Monitoring, Water Flow Sensor.

## I. P ENDAHULUAN
eiring  meningkatnya  populasi  dan  aktivitas manusia,  kebutuhan  terhadap  konsumsi  air  mi- num  juga  meningkat.  Hal  ini  juga  yang mempengaruhi ketersediaan dan kualitas air yang terdapat di alam [1]. Peraturan Pemerintah Nomor 122 tahun 2015 tentang Sistem Penyediaan Air Minum men- erangkan  bahwa  Sistem  Penyediaan  Air  Minum (SPAM) adalah satu kesatuan sarana dan prasarana air minum.  Penyelenggaraan  SPAM  merupakan  se- rangkaian kegiatan dalam melaksanakan pengembangan dan  pengelolaan  sarana  dan  prasarana  yang  mengikuti proses dasar manajemen untuk menyediakan air minum kepada masyarakat [2].
Air  Tak  Berekening  (ATR)  merupakan  salah  satu penyebab  buruknya  kinerja  perusahaan  air  minum. Penyebab kehilangan air di Indonesia, antara lain seba- gian besar PDAM tidak memiliki meter induk yang aku- rat, meter air tidak pernah diganti sehingga akurasinya menurun,  dan  pencurian  air  serta  kebocoran  pada  in- stalasi saluran pipa air [3]. Besarnya Non Revenue Wa- ter (NRW) tidak hanya menyebabkan kerugian finansial
untuk  instansi  penyedia  air  mium,  tetapi  juga  men- imbulkan  masalah  lain  seperti  berkurangnya  volume dan  tekanan  air  yang  mengalir  ke  sambungan  rumah pelanggan  [4].  Kondisi  kehilangan  air  yang  ada  di indonesia pada tahun 2017 dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Kondisi Kehilangan Air di Indonesia
Selain masalah kehilangan air, masalah lain yang se- dang dihadapi yaitu tigginya kapasitas air yang tidak ter- manfaatkan  (idle  Capacity)  yaitu  sebesar  37.900  Li- ter/detik.  Salah  satu  penyebab  tingginya  idle  capacity adalah belum adanya jaringan distribusi yang memadai
S
akibat kurangnya alokasi anggaran dari pemerintah dae- rah untuk melakukan pengadaan dan pemasangan pipa distribusi dan sambungan rumah [5][6].
Kebocoran  terdiri  atas  2  faktor,  yaitu  faktor  ke- bocoran secara teknis pada kegiatan perawatan, dan ke- bocoran yang tidak diinginkan. Kebocoran teknis pada suatu sistem yang diperlukan dalam kegiatan perawatan umumnya  berkisar  5%.  Kebocoran  yang  tidak  di- inginkan  yang  terjadi  pada  pipa  juga  sangat  beragam mulai dengan adanya rekahan pipa, pencurian air, sam- bungan yang tidak rapat, pipa patah, dan lain-lain. Se- makin  besar  kapasitas  sistem  jaringan,  maka  akan  se- makin besar pula persentase kebocorannya. Kebocoran air biasa terjadi pada pipa transmisi, kebocoran pada bak penampung/tangki,  instalasi  pengolahan  air,  dan  jarin- gan  distribusi.  Pencegahan  kebocoran  harus  dilakukan mulai  dari  desain,  dan  konstruksi,  karena  proses  pe- nanggulangan  kebocoran  sangat  sulit  dan  mahal [7][8][9].
Untuk itu diperlukan adanya suatu sistem monitoring dan  pendeteksi  kebocoran  pada  media  penyaluran  air secara real time untuk menekan tingkat kehilangan air yang  cukup  tinggi  tersebut.  Dengan  analisis  debit  air yang  terintegrasi  dengan  notifikasi  yang  responsif  di- harapkan  ketika  terjadi  suatu  kebocoran  dapat  dengan cepat  diketahui  dan  memberikan  informasi  berupa  lo- kasi  area  kebocoran,  tingkat  kebocoran  sistem  serta jumlah  kebocoran  serta  dapat  segera  diambil  tindakan perbaikan yang dapat mengurangi tingkat kehilangan air yang cukup tinggi tersebut.

## II. TEORI

## A. Internet of Things
Konsep  IoT  ini  cukup  sederhana  dengan  cara  kerja mengacu pada 3 elemen utama arsitektur IoT, yakni: ba- rang  fisik  yang  dilengkapi  modul  IoT,  perangkat  kon- eksi  ke  internet  seperti  Modem,  dan  Router  Wireless Speedy seperti di rumah, dan Cloud Data Center tempat untuk menyimpan aplikasi beserta database seperti pada yang terlihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Konsep Internet of Things
Teknologi Internet Of things (IoT) mulai dikenal se- bagai  sistem  yang  dapat  manusia,  Karena  saling  ter- koneksi  antara  satu  dengan  yang  lainnya  secara  terus- menerus. Internet of  things adalah  sebuah  konsep  Di-
mana sebuah device atau objek dapat memiliki kemam- puan  untuk  bertukar  atau transfer  informasi  tanpa  me- merlukan  interaksi  langsung  dari  manusia  ke  manusia ataupun manusia ke Komputer [10].

## B. Firebase
Firebase  adalah  suatu  layanan  dari  google  yang digunakan  untuk  mempermudah  para  pengembang  ap- likasi  dalam  mengembangkan  aplikasinya.  Dengan adanya  firebase,  pengembang  aplikasi  bisa  fokus mengembangkan  aplikasi  tanpa  harus  adanya  usaha yang  besar.  Firebase  memiliki  beberapa  fitur  yang menarik,  yaitu  Firebase  Remote  Config,  dan  Firebase Realtime  Database,  serta  mendukung  untuk  aplikasi yang  membutuhkan  notifikasi  yaitu  Firebase  Notifica- tion.
Firebase Realtime Database merupakan could data- base yang di-host di cloud. Data disimpan sebagai JSON dan  disinkronkan  secara  realtime  ke  setiap client  yang terhubung. Ketika merancang Hybrid Application sep- erti  Android,  iOS,  dan  JavaScript,  maka  semua  klien berbagi satu instance realtime databasedan secara otom- atis menerima pembaruan dengan data tertentu. Firebase realtime  database  adalah  basis  data  NoSQL  sehingga memiliki optimalisasi dan fungsionalitas yang berbeda dibandingkan  dengan  basis  data  relasional.  Firebase databes  dapat  dibuat  dengan  cara  manual  secara  lang- sung melalui halaman konsol firebase, bisa juga dengan cara import file JSON ke konsol firebase [11].
Firebase  Realtime  Database  dapat  digunakan  untuk membuat  aplikasi  kolaboratif  yang  kaya  akan  fitur dengan  menyediakan  akses  yang  aman  ke  database, langsung  dari  sisi  client,  lalu  data  akan  disimpan  ke drive lokal. Ketika offline peristiwa realtime akan terus berlangsung hingga koneksi perangkat normal kembali, sehingga setiap perbedaan akan otomatis digabungkan. Realtime  Database  juga  menyediakan  bahasa  aturan yang fleksibel, atau disebut juga aturan keamanan Fire- base  realtime  database,  untuk  menentukan  metode strukurasi data dan kapan data dapat dibaca atau ditulis. Ketika  diintegrasikan  dengan  firebase  authentication, developer dapat menentukan siapa yang memiliki akses ke  data  tertentu  dan  bagaimana  mereka  dapat mengaksesnya.

## C. NodeMCU V3 LOLIN
NodeMCU  adalah  Open-Source  Firmware  dan pengembangan kit yang membantu untuk membuat pro- toyipe produk Internet of things (IoT) dengan berbasis skrip  Lua  sebagai  bahasa  pemrogramannya.  Hal  ini didasarkan  pada  proyek  Elua,  dan  dibuat  diatas ESP8266SDK  [12].  Istilah  NodeMCU  secara  default mengacu pada firmware yang digunakan pada perangkat keras development kit. NodeMCU bisa dianalogikan se- bagai board arduinonya ESP8266. NodeMCU telah me- package ESP8266 kedalam sebuah board yang kompak
dengan berbagai fitur layaknya mikrokontroller dan ka- pabilitas akses WiFi juga chip komunikasi USB to serial sehingga untuk memprogramnya hanya diperlukan ek- stensi  kabel  data  USB.  NodeMCU  menggunakan standart  tegangan  3,3V,  namun  masih  bisa  terhubung dengan 5 V melalui port mikro USB atau pin Vin yang disediakan oleh boardnya

## Tabel 1. Spesifikasi NodeMCU V3 LOLIN
SPESIFIKASI NODEMCU V3 Mikrokontroller ESP 8266 Ukuran Board 57 mm x 30 mm Tegangan Input 3.3 ~ 5 V GPIO 13 Pin Kanal PWM 10 Kanal 10 bit ADC Pin 1 Pin Flash Memory 4 MB Clock Speed 40/26/24 MHz WiFi IEEE 802.11 b/g/n Frekuensi 2.4 GHz – 22.5 GHz USB Port Micro USB Card Reader Tidak Ada USB to Serial Vonverter CH340G

## D. Water Flow Sensor YF-S201
Water flow sensor atau sensor aliran air adalah sen- sor yang berfungsi untuk menghitung volume dan debit air  atau  fluida  pada  suatu  pipa  atau  saluran  yang melewati sesor tersebut. Water flow sensor terdiri dari katub plastik, rotor air, dan sensor hall effect. Ketika air mengalir  melalui  wadah  atau  penampang  rotor,  maka kecepatan putaran rotor akan berubah sesuai dengan ke- cepatan air. Sensor ini memanfaatkan fenomena hall ef- fect.  Efek  hall  terjadi  ketika  konduktor  pembawa  arus tertahan  pada  medan  magnet,  medan  memberi  gaya menyamping pada muatan-muatan yang mengalir pada konduktor  [13].  Gambar  fisik  water  flow  sensor  YF- S201 dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Water Flow Sensor YF-S201
Hall effect sensor merupakan sensor yang digunakan untuk  mendeteksi  medan  magnet.  Hall  effect  sensor akan menghasilkan sebuah tegangan yang proporsional dengan kekuatan medan magnet yang diterima oleh sen- sor.proses  pengkonversian  berlangsung  dalam  sensor. Adanya  aliran  fluida  yang  mengalir  pada  sensor mengakibatkan  kincir  pada  sensor  akan  berputar,  pu- taran  pada  kincir  akan  menumbulkan  medan  magnet
pada  kumparan  yang  terdapat  pada  water  flow  sensor. Medan magnet tersebut yang dikonversi oleh hall effect menjadi pulsa.
Frekuensi  pulsa  Hall  Effect  memiliki  hubungan linier  dengan  jumlah  (Volume)  fluida  yang  melintasi penampang  sensor.  Yang  memungkinkan  Water  Flow Sensor YF-S201 digunakan dengan tujuan pengukuran akurasi debit dan tingkat presisi yang cukup tinggi. Sa- lah satu parameter penting yang memiliki peran sangat penting untuk akurasi pembacaan debit air adalah faktor kalibrasi yang merupakan frekuensi sensor untuk 1 Liter fluida yang melewatinya. Berdasarkan datasheet Water Flow  Sensor  menentukan nilai  faktor  kalibrasi  sebesar 7,5 dengan tingkat akurasi ketidakpastian antara sensor satu dengan sensor lainnya sebesar 3 – 10% [14][15].
Untuk  mengukur  debit  air  yang  mengalir  didalam pipa dapat menggunakan persamaan (1):
Pulse Frequency Q CF  (1)
Dimana Q adalah debit air mengalir yang di nyatakan dengan liter/menit, Pulse Frequency adalah jumlah pu- taran  per  periode  yang  dinyatakan  dengan  Hz,  se- dangkan  CF  adalah  calibration  factor  yang  dinyatakan dengan nilai 7,5 [16].

## E. Aliran Fluida (Debit dan Volume)
Tidak semua aliran fluida yang berpindah dinamakan fluida bergerak. Yang dimaksud fluida bergerak adalah jika fluida tersebut bergerak lurus terhadap sekitar. Ali- ran fluida dikatakan aliran garis lurus, apabila garis lu- rus apabila aliran fluida yang mengalir mengikuti suatu garis lurus (lurus melengkung) yang jelas pada pangkal- nya. Aliran garis lurus juga disebut dengan aliran ber- lapis atau aliran laminar (laminar flow). Kecepatan-ke- cepatan  partikel  di  tiap  titik  pada  garis  lurus  searah dengan  garis  singgung  pada  titik  itu  juga.  Dengan demikian garis arus tidak pernah berpotongan. Pada flu- ida yang tidak termampatkan, hasil kali antara kelajuan aliran fluida dan luas penampang selalu tetap. Debit ada- lah volume fluida (Liter) yang mengalir melewati suatu penampang dalam selang waktu tertentu. Volume ada- lah perhitungan seberapa banyak ruang yang bisa ditem- pati  dalam  suatu  objek.  Objek  itu  bisa  berupa  benda yang beraturan maupun benda yang tidak beraturan. Se- hingga besarnya volume dapat ditentukan dengan persa- maan:
V Q x t  (2)
Dimana  V  adalah  volume  air  yang  dinyatakan dengan liter, Q adalah debit yang dinyatakan dengan li- ter/menit,  sedangkan  t  adalah  waktu  dengan  satuan menit.  Dengan  kata  lain  jika  output  hasil  pengukuran terbaca  1  liter/menit  maka  output  sinyal  frekuensi  7,5 Hz, konstanta 7,5 didapatkan dari datasheet dengan ke- tetapan 450 putaran menghasilkan 1 liter air. Konstanta
ini  nilainya  bisa  naik  atau  turun  dengan  selisih  yang cukup signifikan dikarenakan adanya nilai toleransi atau akurasi  pembacaan  sensor  yang  berada  di  angka  10%. Untuk  sistem  yang  membutuhkan  adanya  keakuratan dalam  pembacaan  debit  air  sebaiknya  melakukan  kali- brasi terlebih  dahulu terhadap setiap  sensor  yang  akan dipakai.  Dari  persamaan  1  dapat  ditarik  persamaan turunan untuk mencari volume air dari pembacaan sen- sor, dapat dilihat pada persamaan 3 dan 4.
60 t V Q x  (3) atau 7, 5 60 n V x  (4)
Dimana n adalah jumlah pulse yang dihasilkan dati putaran  rotor  sensor,  sedangkan  angka  60  adalah  nilai faktor  pembagi  persamaan  dengan  peggunaan  satuan debit Liter/menit

## F. App Inventor
App  Inventor  merupakan  sebuah  tool  yang  biasa digunakan untuk merancang dan membuat aplikasi an- droid  yang  berbasis  visual  block  Programming  tanpa menggunakan code satupun. Didalam penggunaan app inventor  untuk  membuat  aplikasi  android  akan  dimu- dahkan hanya dengan melihat, menyusun, dan menyeret (Drag and Drop) blok yang merupakan simbol even han- dler dan perintah tertentu [17].
App Inventor 2 (AI2) adalah IDE generasi kedua dari App  Inventor  yang  Dikelola  oleh  massachussets  Insti- tute  of  Technology  (MIT).  AI2  dapar  diakses  dengan menggunakan  internet  Browser  karena  sistem  ini  ber- basis  Cloud.  AI2  dapat  diakses  di http://ai2.appinven- tor.mit.edu/ .  AI2  menggunakan  block  puzzle  yang disusun agar  menjadi rangkaian  kode seperti  yang  ter- lihat  pada  gambar  4.  Block  Editor  adalah  sekumpulan blok  yang  berisi  perintah  untuk  fungsi  percabangan, perulangan, varabel, array, serta beberapa fungsi khusus seperti  Public  Static  Class  yang  bisa  langsung  dipakai tanpa  harus  membuat  objek  terlebih  dahulu.  Contoh block puzzle AI2 pada App Inventor dapat dilihat pada gambar 4.

## III. METODE

## A. Alur Kerja Sistem
Rancang  bangun  sistem  monitoring  dan  pendeteksi lokasi kebocoran pipa air berdasarkan analisis debit air berbasis Internet of Things ini terdiri dari 3 tahap, yaitu perancangan perangkat keras (Hardware), perancangan perangkat lunak (software), dan pengujian kinerja alat. Alur kerja sistem dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Alur Kerja Sistem
Alur  kerja  sistem  terbagi  menjadi  2  bagian  utama yaitu  bagian  hardware  dan  proses  dari  sistem  aplikasi monitoring pada android. Deskripsi dari alur kerja sys- tem dijelaskan secara rinci, yaitu:

## 1) Hardware
Pada  bagian  ini  memperlihatkan  proses pengambilan  data  oleh  sensor flow  meter yang kemudian dikirimkan ke mikrokontroler NodeMCU serta  modul  wifi ESP8266 yang  telah terpackage dilamnya yang berfungsi untuk proses pengiriman data ke cloud storage .
Proses ini dimulai dari pompa air yang menga- lirkan air melalui pipa yang akan direkam oleh sen- sor flow meter.  Sensor  akan  mengumpulkan  data debit  air  yang  mengalir  melewatinya,  dan kemudian  akan  dikirimkan  ke NodeMCU . Flow meter  akan  mengirimkan  data  ke NodeMCU malalui port digital yang tersedia.
Pada NodeMCU juga dibuatkan sebuah program untuk mendeteksi jika terjadi kebocoran pada area pipa air. Kebocoran akan terdeteksi ketika debit air yang awalnya terbaca normal oleh sensor kemudian terjadi penurunan debit air. NodeMCU akan men- golah data ini dengan malakukan analisis debit air sehingga  diperoleh  area  lokasi  kebocoran,  tingkat kebocoran  dan  jumlah  kebocoran  yang  terjadi, kemudian akan mengirimkannya sebagai notifikasi pada sistem aplikasi monitoring pada perangkat an- droid .
2) Sistem Aplikasi Monitoring
Sistem aplikasi yang akan dibangun merupakan aplikasi yang berbasis Internet of things yang bisa dipantau secara real-time . Aplikasi dibuat dengan menggunakan MIT  Inventor untuk  menampilkan debit air yang mengalir pada pipa. Data hasil pem- bacaan  dari  warter  flow  sensor  yang  telah  diolah pada  modul  NodeMCU.  Kemudian  NodeMCU akan  menghitung  berapa  debit  air  per  menit  yang melalui sensor. Setelah konfigurasi jaringan ( inter- net )  antara NodeMCU dengan software arduino IDE  selesai.  Setelah  terhubung, NodeMCU akan mengirimkan data debit air yang diperoleh akan di monitoring dengan publish data  ke cloud dengan dengan  menggunakan  metode  komunikasi  data MQTT  (Message  Queuing Telemetery  Transport). Firebase realtime database digunakan sebagai bro- ker pada  penelitian  ini  yang  kemudian  akan mempublish data ke perangkat ( android ) yang telah terkonfigurasi subscribe pada protocol.

## B. Plotting Area Kebocoran
Plotting area  kebocoran  dilakukan  untuk  memper- mudah  pembacaan  dan  penentuan  area  lokasi  ke- bocoran.  Jika  sistem  mendeteksi  adanya  kebocoran maka notifikasi atau informasi yang akan kita dapatkan berupa jumlah kebocoran, area lokasi kebocoran, serta tingkat  kebocoran  yang  terjadi.  Proses  pendeteksian tingkat  kebocoran  pada  sistem  dilakukan  dengan  cara membandingakan antara sensor sebelum titik kebocoran dengan sensor setelah titik kebocoran pada suatu area, kemudian  data  akan  diolah  untuk  menentukan  tingkat kebocoran  yang  terjadi.  Plotting  area  kebocoran  pipa dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Desain Plotting Area Kebocoran Pipa
Pemetaan  area  lokasi  kebocoran  dibedakan  dengan indikasi  warna  pada  pipa. Alat  memiliki  7  buah  water flow sensor dengan memiliki 2 titik percabangan dan 10 titik kebocoran yang tersebar disepanjang jaringan pipa dan  dibagi  menjadi  4  area  kebocoran.  Dan  setiap  area pipa kebocoran terdapat 1 – 4 titik kebocoran. Plotting titik kebocoran digunakan untuk mengetahui tingkat ke- handalan  sistem.  Pada  alat  ini  variasi  titik  kebocoran yang terdapat pada suatu area lokasi dan jarak antar titik kebocoran yang berbeda-beda pula.
instalasi pipa memiliki komponen-komponen antara lain:  pompa,  pipa,  sambungan  dan  katup.  Tekanan  air atau fluida yang mengalir dihasilkan oleh kerja pompa. Setiap komponen memiliki dampak yang berakibat pada kerugian  tekanan. Kerugian  tekanan  berarti  ada  energi yang hilang. Untuk itu referensi atau teori yang berkai- tan  dengan  desain  instalasi  pipa  sangat  diper- lukan[18][19].
Untuk mensuplai tegangan yang dibutuhkan oleh  7 buah  sensor  maka  dibutuhkan  adaptor  dan  1  buah voltage regulator IC LM7805 .  Kemudian  kabel  VCC dan GROUND pada semua sensor disambungkan secara paralel  dan  di  hubungkan  ke  tegangan output dari voltage regulator .  Tegangan ground antara  adaptor dengan board NodeMCU juga harus tersambung untuk kepentingan komunikasi data

## C. Flowchart Sistem
Flowchart  diawali  dengan  pembacaaan  data  sensor yang mengukur debit air di seriap titik yang sudah ter- sebar sensor. Jika terjadi penurunan debit air yang ter- baca  oleh  sensor  kemudian  modul Node MCU  akan melakukan analisa debit air yang mengalami penurunan pada suatu area, dan kemudian sistem akan memberikan informasi berupa area lokasi kebocoran pipa air, tingkat kebocoran  pipa,  serta  jumlah  area  bocor  yang  terjadi. Flowchart sistem dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Flowchart Penentuan Area, Tingkat, dan Jumlah Ke- bocoran
Pada  teori  fisika  mengenai  persamaan  kontinyuitas untuk aliran tak mampu mampat, jika terjadi akumulasi penambahan atau pengurangan fluida dalam suatu vol- ume, laju aliran fluida yang masuk kedalam volume ter- sebut  harus  sama  dengan  laju  aliran  yang  keluar  dari volume  tersebut,  oleh  karena  itu  jika  terjadi  suatu  ke- bocoran dalam sistem distribusi fluida, maka akan ter- jadi perbedaan antara debit fluida masuk dan debit fluida yang keluar [20].

## IV. HASIL
Pada  penelitian  ini  diharapkan  sistem  dapat beroperasi  untuk  memonitor  debit  air  yang  mengalir didalam  pipa.  Sistem  aplikasi  monitoring  dapat  dapat menampilkan data debit air dari 7 buah sensor yang ter- sebar di seluruh jaringan pipa, dan akan memberikan no- tifikasi pada  device  android  apabila terjadi  kebocoran. Dengan menggunakan analisa debit air, sistem notifikasi diharapkan mampu memberikan informasi berupa area lokasi kebocoran, tingkat kebocoran yang terjadi, serta jumlah area lokasi yang mengalami kebocoran.

## Gambar 8. Interface aplikasi monitoring
Web  server yang  digunakan  adalah firebase , pemilihan web server ini karena firebase memiliki fitur Firebase Realtime Database yang  akan  menampilkan hasil  dari  pengolahan  data  pada board NodeMCU dan hasil pembacaan sensor sebelum bisa ditampilkan pada aplikasi android .  Pengiriman  data  dari NodeMCU terkait  hasil  pembacaan  debit  sensor  berupa  tipe  data string dan  proses parsing data  terjadi  di  pembuatan aplikasi android agar  hasil  pembacaan  pada  sensor dapat  dipecah  sebanyak  jumlah  sensor  dan  informasi terkait area kebocoran, jumlah kebocoran serta tingkat kebocoran sistem yang terjadi
Realisasi  alat  yang  sudah  dirakit  sedemikian  rupa dengan menggunakan pipa dengan ukuran ½ inchi dan titik  kebocoran  dibuat  dengan  cara  memutar  tuas  pada stopkran dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Realisasi Alat

## A. Kalibrasi Sensor
Langkah  pertama  untuk  mengerjakan  alat  adalah dengan  cara  mengkalibrasi  sensor  water  flow  sensor YF-S201.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mencari  nilai faktor  kalibrasi  baru  agar didapat  pembacaan  debit  air
dengan akurasi yang tinggi. Berdasarkan datasheet, sen- sor  memiliki  ketetapan  faktor  kalibrasi  7,5  untuk  450 putaran rotor setara dengan 1 liter air dengan massa jenis air 1 Kg/liter. Datasheet ini menghasilkan akurasi pem- bacaan  debit  air  sebesar  90%  dari  debit  nyata.  Hasil pembacaan  sensor  sebelum  dilakukan  proses  kalibrasi dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Pembacaan debit air sebelum kalibrasi
Pembacaan Debit (liter/menit) Perhitungan Debit (liter/menit) Akurasi Sensor (%) Sensor 1 12,70 13,57 93,58 Sensor 2 12,32 13,57 90,78 Sensor 3 12,98 13,57 95,65 Sensor 4 3,58 4,25 84,23 Sensor 5 3,64 4,25 85,67 Sensor 6 3,18 3,94 80,71 Sensor 7 3,24 3,94 82,23 Rata-Rata 87,55
Dengan menggunakan persamaan 4 faktor kalibrasi dicari dengan acuan volume hasil pengukuran dan rata- rata pulse setiap sensor dalam 1 menit.
Faktor kalibrasi sensor 1  Faktor kalibrasi sensor 2
1 1 1 60 5811, 8 1 13, 57 60 5811, 8 1 814, 2 1 7, 13 K n V x K x K K     2 2 2 60 5604 2 13, 57 60 5604 2 814, 2 2 6, 88 K n V x K x K K   

## 
Nilai faktor kalibrasi baru pada setiap sensor secara berurutan yaitu 7,13; 6,88; 7,14; 6,54; 6,68; 6,27; 6,40. Nilai faktor kalibrasi baru ini yang akan dipakai untuk pengujian-pengujian  selanjutnya.  Akurasi  pembacaan sensor setelah dilakukan kalibrasi dengan menggunakan faktor  kalibrasi  baru  mendapatkan  akurasi  pembacaan sensor sebesar 97,53% yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Pembacaan debit air setelah kalibrasi Pembacaan Debit (liter/menit) Perhitungan Debit (liter/menit) Akurasi Sen- sor (%) Sensor 1 13,23 13,57 97,49 Sensor 2 13,44 13,57 99,04 Sensor 3 13,7 13,57 99,04 Sensor 4 4,09 4,25 96,23 Sensor 5 4,06 4,25 95,52 Sensor 6 3,84 3,94 97,46 Sensor 7 3,86 3,94 97,96 Rata-Rata 97,53

## B. Analisis Debit Air
Analisis  debit  air  didalam  semua  pengujian digunakan  untuk  mengetahui  karakteristik  air  dari berbagai  macam  kondisi  yang  bisa  terjadi  dengan mekanik  yang sudah siap diuji. Berdasarkan gambar 6
dibuat berbagai macam kondisi yang akan menjadi per- timbangan dalam proses penentuan lokasi kebocoran. Kondisi tidak ada kebocoran jika:
1. Semua  titik  bocor  tertutup  dan  kran  pada  2 percabangan tertutup
2. Semua  titik  bocor  tertutup  sedangkan  salah  satu kran atau dua semua kran terbuka secara bersamaan
Kran  memiliki  fungsi  sebagai  simulasi  dengan asumsi  pemakaian  pada  rumah  pelanggan,  sehingga jika  kran  dibuka  tidak  terindikasi  adanya  suatu  ke- bocoran. Sedangkan kondisi sistem yang mengindikasi akan  adanya  suatu  kebocoran  jika  terdapat  salah  satu atau lebih titik bocor yang terbuka pada semua jaringan pipa air yang sudah dirakit. Berdasarkan ketentuan di- atas,  didapatkan  karakteristik  debit  air  untuk  menen- tukan area lokasi yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Analisis debit air untuk penentuan area bocor.
Debit Sensor (Liter/Menit) Kondisi Khusus Penen- tuan Area Bocor S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 < 0 < 0 < 0 0 0 0 0 Q2 < Q1 Area 1 < 0 < 0 < 0 < 0 < 0 0 0 Q2 <
(Q1-Q4) Area 1 < 0 < 0 < 0 0 0 0 0 Q3 < Q2 Area 2 < 0 < 0 < 0 0 0 < 0 < 0 Q3 < (Q2-Q6) Area 2 <0 < 0 < 0 < 0 < 0 0 0 Q4 < Q5 Area 3 < 0 < 0 < 0 < 0 0 0 0 - Area 3 < 0 0 < 0 0 0 < 0 < 0 Q6 < Q7 Area 4
0 0 < 0 0 0 < 0 0 - Area 4
Berdasarkan  tabel  diatas  hasil  pengujian  dalam menentukan  area  lokasi  yang  mengalami  kebocoran mendapatkan  hasil  pembacaan  dengan  persentase keakuratan sebesar 100% dan tidak mengalami kesala- han  penentuan  area  kebocoran  ketika  pengujian  dil- akukan pada setiap area secara bergantian
Pengujian tingkat kebocoran dilakukan dengan cara membuka  tuas  pada  stopkran  secara  perlahan,  dengan demikian  debit  air  akan  turun  secara  perlahan.  Sistem akan membedakan tingkat kebocoran berdasarkan per- bandingan antara sensor sebelum dan sesudah titik ke- bocoran. Dengan nilai selisih yang didapatkan akan di- jadikan persentase penurunan debit air, dan nilai presen- tase ini yang nantinya akan diklasifikasi menjadi tingkat kebocoran sistem. Proses penentuan tingkat kebocoran terbagi  menjadi  3  level  yaitu  kebocoran  kecil, sedang, dan  tinggi.  Tingkat  kebocoran  dibagi  menjadi  3  yaitu kebocoran  kecil  dengan  persentase  selisih  penurunan debit  1  –  33%,  kebocoran  sedang  dengan  persentase selisih penurunan debit 33 – 66 %, dan kebocoran besar dengan persentase selisih penurunan debit 66  – 100 % yang  dilakukan  pada  suatu  area  secara  bergantian  jika dibandingkan  dengan  debit  alira  normal  pada  setiap area.
1 0, 66 / 4, 36 1 4, 36 / 8, 72 5 33 1 / 1 100 100 5 33 13, 22 / 13, 22 100 100
33 66 1 / 1 100 100 33 66 13, 22 / 13, 22 100 100 Debit Kebocoran Kecil Area s d Debit Kebocoran Area s d Debit Kebocora x S s d x S x s d x x S s d x S Sedang x s d x            
    
             1 8, 72 / 13, 22 66 100 1 / 1 100 100 66 100 13, 22 / 13, 22 100 100 n Area s d x S s d x S Besar x s d x               
Berdasarkan  perhitungan  diatas  dapat  ditarik  suatu ketentuan  dalam  menentukan  tingkat  kebocoran  yang terjadi pada sistem. Perhitungan diatas juga berlaku un- tuk mencari range nilai penurunan debit air pada area 2, 3, dan 4 untuk setiap tingkat kebocoran. Mulai dari ke- bocoran kecil,sedang, dan besar. Klasifikasi tingkat ke- bocoran pipa air berdasarkan penurunan debit air dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Klasifikasi tingkat kebocoran pipa air berdasarkan penurunan debit air
No Area Tingkat ke- bocoran Penurunan debit (L/min) Min Max 1 Area 1 Kecil 0,66 4,36 Sedang 4,36 8,72 besar 8,72 13,22 2 Area 2 Kecil 0,2 4,42 Sedang 4,42 8,85 Besar 8,85 13,42 3 Area 3 Kecil 0,04 1,43 Sedang 1,43 2,69 besar 2,69 4,08 4 Area 4 Kecil 0,04 1,26 Sedang 1,26 2,53 besar 2,53 3,84
Akurasi  pembacaan  tingkat  kebocoran  pipa  air diketahui  dengan  cara  mencari  nilai  maksimum  dan minimum dari hasil pengujian dan dibadingkan dengan hasil perhitungan seperti yang ditampilkan pada tabel 5. Kemudian tahap selanjutnya yaitu mencari nilai mutlak untuk  menentukan  tingkat  akurasi  pembacaan  ke- bocoran  dengan  cara  membandingkan  range  nilai maksimum dan minimum pada setiap tingkat kebocoran yang selanjutnya ditampilkan pada tabel 6.
Tabel 6. Pengujian tingkat kebocoran berdasarkan penurunan range debit air
Tingkat Kebocoran Debit (L/Min) Tingkat Akurasi (%) Akurasi Area (%)
Hitung uji A re a 1 Kecil Max 12,56 12,95 96,9 95,5 Min 8,86 9,46 93,2 Sedang Max 8,86 8,88 99,8 Min 4,5 5,09 86,9
Besar Max 4,5 4,66 96,4 Min 0 0 100,0 A re a 2 Kecil Max 12,75 12,61 98,9 97,2 Min 9 9,24 97,3
Sedang Max 9 8,12 90,2 Min 4,57 4,62 98,9 Besar Max 4,57 4,48 98,0 Min 0 0 100,0 A re a 3 Kecil Max 3,88 3,9 99,5 82,8 Min 2,65 3,6 64,2
Sedang Max 2,65 3,15 81,1 Min 1,39 1,7 77,7 Besar Max 1,39 1,75 74,1 Min 0 0 100,0 A re a 4 Kecil Max 3,8 3,44 90,5 85,1 Min 2,58 2,53 98,1
Sedang Max 2,58 2,66 96,9 Min 1,31 1,88 56,5 Besar Max 1,31 1,72 68,7 Min 0 0 100,0 Persentase Akurasi (%) 90,2
Keberhasilan pengujian ini juga ditentukan dari ke- lancaran  mekanik  tuas  stopkran  untuk  membuat  ke- bocoran  sistem.  Stopkran  dengan  kelancaran  mekanik yang  berbeda-beda  Ini  yang  menyebabkan  penurunan debit air jadi tidak jadi tidak linier.
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  sistem apakah  bisa  mendeteksi  jumlah  area  yang  bocor  pada semua  jaringan  pipa  air.  Berdasarkan  tabel  4.10  yang pengujiannya  dilakukan  pada  setiap  area  secara  ber- gantian  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  bocor  bernilai  1. Pada pengujiian area kebocoran memiliki kondisi ketika suatu area mendeteksi adanya kebocoran, maka sistem akan menginformasikan jumlah bocor yang sedang ter- jadi berjumlah 1, begitu juga seterusnya dimana jumlah bocor sistem akan terkalkulasi dari pendeteksian setiap area yang mengindikasikan suatu kebocoran.
Oleh  sebab  itu  informasi  pendeteksian  jumlah  area bocor  yang  terjadi  itu  berdasarkan  proses  monitoring dan  penentuan  dari  adanya  kebocoran  area  atau  tidak dan klasifikasi tingkat kebocoran yang diterapkan pada sistem. Akurasi pendeteksian tingkat dan area lokasi ke- bocoran  sistem  akan  menentukan  proses  pembacaan jumlah area kebocoran sistem yang nantinya informasi ini yang nantinya akan disampaikan ketika monitoring pada aplikasi android.

## V. KESIMPULAN
Penerapan  faktor  kalibrasi  pada  semua  sensor dengan nilai 7,5 mendapatkan akurasi pembacaan debit 87,55%.  Nilai  faktor  kalibrasi  baru  pada  sensor  1  -7 secara  berurutan  dengan  nilai  7,13;  6,87;  7,14;  6,53; 6,67;  6,26;  6,39  memiliki  tingkat  akurasi  pembacaan sebesar  97,53%.  Pada  pengujian  area  kebocoran  ber- dasarkan  lokasi  titik  kebocoran  memiliki  persentase tingkat  keberhasilan  sebesar  100%,  dengan  penentuan jumlah  kebocoran  yang  berdasarkan  pada  akurasi  dan klasifikasi  tingkat  kebocoran.  Tingkat  akurasi  sensor pada  proses  monitoring  setiap  penurunan  debit  yang
akan  menentukan  tingkat  kebocoran  sistem  memiliki akurasi  sebesar  90,2%  pada  setiap  area  dengan  pen- gujian  setiap  area  secara  bergantian.  Semakin  besar debit  air  yang  terbaca  pada  sensor,  maka  tingkat kepresisian  untuk  menentukan  tingkat  kebocoran  akan semakin tinggi, namun begitu juga sebaliknya. Hal ini disebabkan  karena  proses  monitoring  debit  air  yang memiliki variasi pembacaan debit konstan dengan nilai sensor yang beragam.
Untuk pengembangan selanjutnya dari penelitian ini, disarankan  untuk  fokus  pada  akurasi  pembacaan  debit air yang lebih stabil dan riset pada proses pendeteksian kebocoran dengan metode pengambilan keputusan yang cocok,  serta  dapat  diterapkan  pada  jaringan  pipa  yang lebih kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kemenpu, Buku  informasi  statistik .  Jakarta:  Pusat Data dan Teknologi Informasi, 2017.
[2] Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor 122  Tahun  2015  Tentang  Sistem  Penyediaan  Air Minum . Indonesia, 2015, pp. 1–41. [3]
Supriyanto, “Penentuan Faktor-Faktor yang
Berpengaruh  Terhadap  Kehilangan  Air  di  DMA Wendit  2  -  J.2  PDAM  Kota  Malang,” Skripsi,  Inst. Teknol. Nas. , 2018.
[4] BPPSPAM,  “Rencana  Strategis  Badan  Peningkatan Penyelenggaraan  Sistem  Penyediaan  Air  Minum (BPPSPAM) Tahun 2018-2022,” Kementeri. Pekerj. Umum dan Perumah. Rakyat , pp. 1–72, 2017.
[5] Hidra Amnur, Fatma Adilla, and Defni, “In the Pipes Leakage  Monitoring  Using  SMS  Gateway,” Poli Rekayasa , vol. 10, no. April, pp. 57–65, 2015.
[6] M. Ferrante, C. Capponi, R.  Collins, J. Edwards, B. Brunone,  and  S.  Meniconi,  “Numerical  transient analysis  of  random  leakage  in  time  and  frequency domains,” Civ. Eng. Environ. Syst. , vol. 33, no. 1, pp.
70–84, 2016, doi: 10.1080/10286608.2016.1138941.
[7] Arya  Rezagama, Jaringan  Pemipaan  Air  Minum . Yogyakarta: Teknosain, 2016.
[8] C.  Cahyati,  T.  Y.  Nurochmah,  H.  Santoso,  and  E. Anggadjaja,  “Sistem  Pengecekan  Water  Meter Berbasis  Internet  Menggunakan  Wemos  D1,” Konf.
Nas. Sist. Inform. , pp. 536–540, 2017.
[9] G. A. P. dan A. S. Duwi Hariyanto, “Deteksi Letak Kebocoran  Pipa  Berdasarkan  Analisis  Debit  Air Menggunakan Teknologi Sensor Flowmeter Berbasis TCP / IP,” Teor. dan Apl. Fis. , vol. 5, no. 1, pp. 25– 30, 2017.
[10] F. A. Yolanda, “Rumah Cerdas Berbasis Internet Of Things,” Ilmu-Ilmu Tek. , vol. 9, no. 2, pp. 1–6, 2016.
[11] M.  Ilhami,  “Pengenalan  Google  Firebase  Untuk Hybrid Mobile Apps Berbasis Cordova,” J. IT CIDA , vol. 3, no. 124, pp. 16–29, 2017.
[12] B. Setyono and D. A. Patriawan, “Sistem Monitoring Penggunaan  Air  PDAM  pada  Rumah  Tangga Menggunakan Mikrokontroler NODEMCU Berbasis Smartphone  ANDROID,” J.  ITS ,  pp.  45–52,  2018, doi: 10.31284/j.iptek.2018.v22i2.
[13] A.  Andrizal  and  D.  Yendri,  “Pengendali  Pompa Pengisi  Galon  Air  Berbasis  Sensor  Waterflow  Dan Mini  PC,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  1,  no.  2,  p.  106,  2017,  doi: 10.29207/resti.v1i2.34.
[14] J. Lalnunthari and H. H. Thanga, “Dependence of hall effect flow sensor frequency on the attached inlet and outlet  pipe  size,” 2017  IEEE  Int.  Conf.  Consum. Electron. ICCE-Asia 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 56– 60, 2018, doi: 10.1109/ICCE-ASIA.2017.8307842.
[15] I.  M.  N.  Suardiana,  I.  R.  Agung,  and  P.  Rahardjo, “Rancang  Bangun  Sistem  Pembacaan  Jumlah
Konsumsi Air Pelanggan Pdam Berbasis
Mikrokontroler  Atmega328  Dilengkapi  Sms,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 16, no. 1, pp. 31–40, 2017, doi: 10.24843/mite.1601.05.
[16] C.  Rajurkar,  S.  R.  S.  Prabaharan,  and  S.
Muthulakshmi, “IoT based water management,” 2017 Int.  Conf.  Nextgen  Electron.  Technol.  Silicon  to Software,  ICNETS2  2017 ,  pp.  255–259,  2017,  doi: 10.1109/ICNETS2.2017.8067943.
[17] Y.  Efendi,  “Rancangan  Aplikasi  Game  Edukasi Berbasis Mobile Menggunakan App Inventor,” Intra
Tech , vol. 2, no. 1, p. 41, 2018.
[18] Hariyono,  G.  Rubiono,  and  H.  Mujianto,  “Study Eksperimental Perilaku Aliran Fluida Pada
Sambungan  Belokan  Pipa,” V-Max ,  vol.  1,  no.  1, 2016.
[19] S.  Widodo,  “Analisis  Aliran  Air  dalam  Pipa Bercabang,” Wahana Ilmuan , vol. 1, pp. 77–84, 2016.
[20] J. Kang, S. Member, Y. Park, J. Lee, S. Wang, and D. Eom, “Novel Leakage Detection by Ensemble CNN- SVM  and  Graph-based  Localization  in  Water Distribution  Systems,” IEEE  Trans.  Ind.  Electron. , vol. 0046, no. c, 2017, doi: 10.1109/TIE.2017.2764861.