Ikesma: Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat Vol. 18 No. 4, Desember 2022 ISSN: 2684-7035; DOI: 10.19184/ikesma.v%vi%i.30510

## RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING KEKERUHAN DAN TDS BERBASIS INTERNET OF THINGS

## PROTOTYPE OF TURBIDITY AND TDS MONITORING SYSTEM BASED INTERNET OF THINGS
Galluh Cahyaning Putri, Prayudhy Yushananta *
Politeknik Kesehatan Kemenkes Tanjungkarang, Jl. Soekarno-Hatta No. 6, Bandar Lampung, Lampung 35145. Indonesia
* e-mail : prayudhyyushananta@gmail.com

## Abstract
Regional Drinking Water Company (PDAM) Way Rilau Bandar Lampung City treats Way Kuripan river water. Until now, monitoring of turbidity and Dissolved Solid (TDS) of raw water as a determinant of coagulant dose for water treatment is still done conventionally. Meanwhile, the physical quality of raw water  fluctuates,  mainly  influenced  by  rainfall.  As  a  result,  the  dose  is  often  insufficient  for  the coagulation/flocculation  process,  so  the  treated  water  is  still  cloudy.  This  research  aims  to  make  a prototype of a turbidity and TDS measurement based on the Internet of Things with a sensor system. The prototype was developed using the ATMega-328P microcontroller, TS-300B turbidity sensor, ESP- 8266 TDS sensor, and SIM-800L V.2 module. The principle of the prototype is to detect turbidity and TDS by the sensor system; furthermore, data is processed by the microcontroller and forwarded by the SIM800L  V.2  module  to  the  receiver  (smartphone/PC).  The  study  results  obtained  a  high  level  of accuracy on turbidity (96.89%) and the TDS (96.55%). The statistical analysis did not show differences between the prototype and standard on both parameters (p-value> 0.05)—meanwhile, the data transfer speed for 30 seconds. The prototype can provide valid, low-cost, and real-time results of turbidity and TDS measurements.
Keywords: IoT, Monitoring, Sensors, TDS, Turbidity

## Abstrak
Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Way Rilau Kota Bandar Lampung mengolah air sungai Way Kuripan sebagai baku air bersih. Hingga saat ini, pemantauan kekeruhan dan padatan terlarut (TDS) air baku  untuk  menentukan  dosis  koagulan  dalam  pengolahan  air  masih  dilakukan  secara  konvensional. Sementara,  kualitas  fisik  air  baku  bersifat  fluktuatif,  terutama  dipengaruhi  curah  hujan.  Akibatnya, seringkali  dosis  tidak  cukup  untuk  proses  koagulasi/flokulasi  sehingga  air  olahan  masih  keruh. Penelitian bertujuan membuat prototype alat pengukur kekeruhan dan TDS berbasis Internet of Things dengan  sistem  sensor.  Alat  dikembangkan  menggunakan microcontroller  ATMega-328P ,  sensor kekeruhan TS-300B ,  sensor  TDS ESP-8266 ,  dan modul  SIM-800L  V.2. Prinsip  kerja  alat  dengan menangkap nilai kekeruhan dan TDS oleh sistem sensor, selanjutnya data diolah oleh microcontroller dan diteruskan melalui Modul SIM800L V.2 ke penerima (smartphone/PC) melalui jaringan internet. Hasil  penelitian  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  pada  pengukuran  kekeruhan  (96,89%)  dan TDS  (97,55%).  Analisis  statistik  tidak  menunjukkan  perbedaan  hasil  pengukuran  antara prototype dengan  alat  ukur  standar  pada  kedua  parameter  (p-value>0,05).  Sedangkan  kecepatan  transfer  data selama  30  detik.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa prototype mampu  memberikan  hasil pengukuran kekeruhan dan TDS secara valid, berbiaya murah, dan real time . Kata kunci: IoT, Kekeruhan, Monitoring, Sensor, TDS

## PENDAHULUAN
Air  merupakan  kebutuhan  dasar  agar manusia tetap hidup dan menjalankan aktivitasnya (García Soler et al 2018), (Semaan et  al  2020),  (Yushananta  2021).  Dewasa  ini, pemenuhan  kebutuhan  air  semakin  meningkat, seiring  dengan  pesatnya  laju  pertumbuhan penduduk  dan  industrialisasi  (Hakizimana  et  al 2017), (Carolin et al 2017), (Senthil Kumar et al 2019),  (Yushananta  2021).  Di  sisi  lain, pencemaran  oleh  limbah  domestik  dan  industri menyebabkan semakin menurunnya kualitas  air (Salehizadeh  et  al  2018),  (Taiwo  et  al  2020), (Wang  et  al  2020).  Akibatnya,  banyak masyarakat  yang  menggunakan  air  yang  tidak sehat  (Kristianto  2017),  (Yushananta  2021), (Yushananta and Bakri 2021), (Yushananta and Ahyanti 2022a).
Indonesia  adalah  salah  satu  negara  dengan ketersediaan air berlimpah. Menurut Radhika et al  (2017),  ketersediaan  air  permukaan  sekitar 88,3  ribu  m 3 /detik  atau  2,78  triliun  m 3 /tahun. Namun kualitasnya semakin memburuk, sehingga  harus  dilakukan  pengolahan  terlebih dahulu  sebelum  dikonsumsi  (Kristianto  2017) (Yushananta  2021).  Pengolahan  air  terutama bertujuan  untuk menghilangkan  cemaran  bahan organik  dan  anorganik,  serta  mikroorganisme yang  terdapat  dalam  air  (Yushananta  and Ahyanti 2022b).
Koagulasi-flokulasi adalah teknologi pengolahan air yang paling banyak diaplikasikan, karena ekonomis dan kemudahannya (Kristianto 2017),  (Maurya  and  Daverey  2018),  (Sillanpää et  al  2018),  (Yushananta  and  Ahyanti  2022a). Teknologi  ini  membutuhkan  koagulan  sebagai bahan  utama  yang  jumlahnya  ditentukan  oleh kualitas fisik air, yaitu kekeruhan (turbidity) dan Total  Dissolved  Solid  (TDS). Kekeruhan menunjukkan  banyaknya  padatan  tersuspensi, sedangkan  TDS menunjukkan  padatan  terlarut dalam  air.  Batas  maksimum  kedua  parameter pada  air  bersih  adalah 25  NTU  dan  1000  mg/l (Kemenkes RI 2017).
PDAM  Way  Rilau  adalah  Badan  Usaha Milik  Daerah  Kota  Bandar  Lampung  yang bertanggungjawab  terhadap  pengolahan  dan pendistribusian  air  bersih  kepada  41.959 pelanggan.  Sumber  air  baku  untuk  pengolahan dari  sungai  Way  Kuripan,  menggunakan teknologi  koagulasi-flokulasi (PDAM  Way Rilau Bandar Lampung 2021).
Kekeruhan  yang  tinggi,  terutama  pada musim  hujan,  menjadi  salah  satu  masalah  yang dikeluhkan  pelanggan  PDAM  Way  Rilau
(Wanda  et  al  2018),  (Restiningtias  2019). Kecukupan  dosis  koagulan  terhadap  kekeruhan air  baku  merupakan  faktor  utama  yang menentukan kualitas air olahan (Tripathy and De 2006), (Sillanpää et al 2018).
Hasil  studi  pendahuluan  (28  Desember 2020), didapatkan bahwa monitoring kualitas air baku  masih  dilakukan  secara  konvensional. Pengukuran  kekeruhan  dilakukan  setiap  enam jam, dan TDS setiap 12 jam. Rerata waktu dari pengambilan sampel hingga pengukuran sekitar dua  jam.  Sementara,  kekeruhan  dan  TDS  air baku  berfluktuasi  secara  cepat,  terutama dipengaruhi  oleh  curah  hujan.  Berdasarkan masalah  tersebut,  diperlukan  sistem  monitoring kualitas  air  baku  yang  dapat  mendeteksi kekeruhan dan TDS secara valid, mudah, murah, dan cepat (real-time) . Salah satu teknologi yang dapat  diterapkan  adalah  dengan Internet  of things (IoT).
IoT merupakan  konsep  perluasan  manfaat dari  internet  (Maulana  et  al  2016),  yang menghubungkan sensor dengan peralatan lainnya (Keoh et al 2014). Teknologi IoT dapat digunakan  untuk  berbagai  kepentingan,  seperti identifikasi, deteksi, monitoring secara otomatis dan real time (Zhou and Zhang 2011).
Penelitian  bertujuan  membuat  rancang bangun (prototype) alat  monitoring  kekeruhan dan  TDS  berbasis IoT dengan  memanfaatkan sensor  module .  Selain  mendapatkan  hasil pengukuran secara cepat (real-time) dan akurat, informasi  kekeruhan  dan  TDS  dapat  diterima operator melalui smartphone/Personal Computer (PC)/ laptop melalui jaringan internet.

## METODE PENELITIAN Jenis dan Rancangan Penelitian
Penelitian  bersifat  eksperimental  untuk menghasilkan  alat  monitoring  kekeruhan  dan TDS,  menggunakan  teknologi IoT dengan memanfaatkan sensor module . Penelitian dilaksanakan di PDAM Way Rilau Kota Bandar Lampung, pada bulan April-Mei 2021.

## Alat dan bahan
Keseluruhan  bahan  diperoleh  dari  penjual umum  bahan  elektronik  dan  robotika.  Bahan- bahan yang digunakan antara lain microcontroller ATMega-328P , sensor kekeruhan TS-300B ,  sensor  TDS ESP-8266 , modul  SIM-800L  V.2 , adaptor  220V  AC  to  5V DC,  USB  2.0  type  A  to  type  B ,  kabel  jumper. Pada  pengujian  validitas/akurasi prototype , digunakan Turbidimeter (type TU-2016 Lutron)
dan  TDS-meter (type  TDS  &  Conductivity Monitor Luso).

## Langkah kerja penelitian
Secara  umum,  alat  dirancang  mampu mendeteksi  kekeruhan  dan  TDS  pada  air  baku melalui  sistem  sensor (TS300B  dan  ESP8266) , selanjutnya  diolah  dan  diterjemahkan  oleh microcontroller  AT-Mega  328P dengan  sistem Arduino sebagai nilai kekeruhan dan TDS. Data selanjutnya  dikirim  melalui  sistem modul SIM800L  V.2 ,  sehingga  dapat  diterima  pada smartphone ,  PC  atau  laptop  operator  melalui jaringan internet.
Penelitian  dilakukan  dalam  tiga  tahap kegiatan,  yaitu:  1)  perancangan software dan hardware , 2) perakitan alat atau sistem operasi, 3) pengujian dan validasi. Perancangan software dan hardware untuk memilih bahan dan aplikasi yang  digunakan  untuk  membangun  sistem. Perangkaian dilakukan dengan menghubungkan semua  bahan  pada  sistem  operasi.  Sedangkan pengujian untuk menilai kemampuan alat dalam mendeteksi  nilai  kekeruhan  dan  TDS  pada  air sampel, serta kecepatan transfer data.
Gambar 1. Langkah kerja penelitian
Pengujian dilakukan sebanyak sepuluh kali, pada  lima  tingkatan  kekeruhan  dan  TDS  yang berbeda  (N=50).  Akurasi  dinyatakan  dalam persen, merupakan perbandingan hasil pengukuran prototype dengan alat standar, yaitu Turbidimeter dan TDS meter .
Analisis statistik
Analisis data menggunakan T-tes
(Alpha=0,05),  untuk  mengetahui  perbedaan hasil  pengukuran prototype dengan  alat  ukur standar.  Perangkat  lunak  SPSS  24.0  digunakan pada analisis data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perancangan Software
Aplikasi  yang  digunakan  adalah Arduino IDE , berfungsi untuk membuka, membuat, serta mengedit  program  yang  selanjutnya  akan dimasukkan ke dalam microcontroller. Walaupun  memiliki  beberapa  sistem  operasi komputer, pada penelitian ini digunakan aplikasi windows.
Tahapan yang dilakukan pada perancangan software  Arduino  IDE adalah  proses  instalasi software Arduino pada PC, selanjutnya memasukkan coding sensor kekeruhan dan TDS, berikutnya  adalah  proses upload .  Pembuatan coding sensor menggunakan bahasa pemrograman C.
Arduino merupakan  kit  elektronik open source yang  berisi  sebuah chip microcontroller (jenis AVR ) sebagai komponen utama. Microcontroller adalah  chip  atau integrated circuit  (IC) yang  bisa  diprogram,  sehingga mampu  membaca input ,  memproses,  dan menghasilkan output sesuai  dengan  tujuan sistem yang dikembangkan.
Selain  melakukan  perancangan software , dilakukan  juga  perancangan Printed  Circuit
Board  (PCB) sebagai  tempat microcontroller dan perangkat lainnya. Perancangan menggunakan software  Eagle 7.6.0 .  Tahapan yang  dilakukan  dalam  pembuatan PCB dimulai dari  desain layout ,  cetak  desain  menggunakan kertas  glossy, afdruk pada  PCB  kosong,  dan pelarutan  tembaga (etching) dengan  larutan FeCL 3 .

## Perancangan Hardware
Perancangan hardware meliputi perancangan input yang  akan  dihubungkan dengan mikrokontroler . Rangkaian input meliputi sensor kekeruhan, sensor TDS, adaptor power supply 220V AC to 5V DC , USB 2.0 type A  to  type  B ,  dan  modul SIM800L  V.2 .  Hasil rancangan hardware pada Gambar 2.

## Pengujian dan akurasi prototype
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat  akurasi  hasil  pengukuran prototype (kekeruhan dan TDS), dibandingkan dengan alat
ukur standar ( Turbidimeter dan TDS-meter ). Uji coba dilakukan pada lima tingkat kekeruhan dan
TDS  yang  berbeda. Setiap  tingkatan,  dilakukan pengulangan sebanyak 10 kali (N=50 data).
Gambar 2. Rancangan hardware, 1) Microcontroller ATMega-328 ; 2) Modul SIM-800L ; 3) Turbidity sensor module ; 4) TDS sensor module ; 5) Adaptor power supply 220V AC to 5V DC ; 6) USB 2.0 type A to type B ; 7) Kabel arus input.
Hasil  pengujian  (Tabel  1)  mendapatkan rerata  kekeruhan  dengan turbidimeter adalah 374,40  NTU,  sedangkan  hasil  pengukuran dengan prototype sebesar  342,71  NTU.  Hasil pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi prototype sebesar  96,89%  (kesalahan sebesar 3,11%).
Pada  pengujian  TDS,  rerata  pengukuran dengan TDS-meter adalah 114,90 ppm, sedangkan  dengan prototype sebesar  113,50 ppm. Tingkat akurasi sebesar 96,55% (kesalahan sebesar 2,45%). Hasil kedua pengujian menunjukkan  tingkat  kesalahan  pengukuran
prototype kurang dari 5%. Menurut Junaidi and Prabowo  (2018),  tingkat  kesalahan  sensor kurang  dari  5%  termasuk  dalam  kategori  baik, sehingga layak untuk digunakan.
Gambar  3  memperlihatkan  bahwa  garis hasil  pengukuran  hampir  berhimpit,  antara prototype dengan  alat  ukur  standar,  pada  lima variasi  sampel.  Menunjukkan  hasil  pengukuran yang  relatif  sama.  Persamaan  hasil  pengukuran antara prototype dan  alat  ukur  standar  juga dibuktikan secara statistik (Tabel 2) pada tingkat kepercayaan 95%.
Tabel.1. Rerata hasil pengukuran Pengujian Alat standar Prototype SD Akurasi Kesalahan Turbidity (NTU) Pengujian 1 140,00 150,43 3,81 92,60% 7,40% Pengujian 2 241,00 238,59 6,49 99,00% 1,00% Pengujian 3 375,00 359,80 25,76 95,95% 4,05% Pengujian 4 447,00 443,36 5,27 99,20% 0,80% Pengujian 5 534,00 521,40 2,92 97,70% 2,30% Rerata 347,40 342,71 8,85 96,89% 3,11% TDS (ppm) Pengujian 1 99,85% 0,15% Pengujian 2 51,50 51,42 1,35 96,60% 3,40% Pengujian 3 84,10 81,19 2,33 94,50% 5,50% Pengujian 4 89,90 84,87 1,69 97,96% 2,04% Pengujian 5 91,60 89,73 8,14 98,80% 1,20% Rerata 114,90 113,50 4,98 97,55% 2,45%
Gambar 3. Perbandingan hasil kekeruhan dan TDS prototype dan pengukuran alat standar
Tabel 2. Hasil analisis statistik dengan T-test Parameter T Df Sig (2-tailed) Mean Difference Std. Error Kekeruhan -0,168 98 0,867 -4,682 27,898 TDS -0,52 88 0,605 -2,253 4,337
Selain  pengukuran  akurasi  data,  juga dilakukan  pengujian  kecepatan  transfer  data. Pengukuran dilakukan menggunakan stopwatch, dimulai  sejak  sensor  menyentuh  air  sampel hingga  data  ditampilkan  pada  penerima (smartphone) . Hasil pengujian didapatkan waktu transfer data kekeruhan dan TDS selama 30 detik. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  informasi nilai kekeruhan dan TDS dapat diperoleh secara real-time.
Tabel 3. Kecepatan transfer data No Parameter Transfer data 1 Kekeruhan 30 detik 2 TDS 30 detik

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Penelitian  telah  membuktikan  bahwa prototype yang dikembangkan mampu mendeteksi  nilai  kekeruhan  dan  TDS  pada  air sampel secara baik. Hasil pengujian mendapatkan tingkat akurasi pengukuran kekeruhan  sebesar  96,89%,  (atau  tingkat kesalahan  3,11%).  Sedangkan  pada  TDS, akurasi sebesar 97,55% (atau kesalahan 2,45%). Secara  signifikan,  hasil  analisis  statistik membuktikan  persamaan  hasil  pengukuran antara prototype dengan  alat  ukur  standar. Prototype memilki  kemampuan  transfer  data selama  30  detik.  Teknologi IoT dengan  sistem sensor  dapat  dikembangkan  sebagai  alat  bantu dalam pengukuran parameter lingkungan dengan hasil yang akurat, cepat (real-time) , dan berbiaya murah.

## Saran
Dibutuhkan  koneksi  jaringan  internet  yang stabil  agar  pengiriman  data  tidak  terganggu, serta pemeliharaan alat secara berkala, terutama sensor  dan  komponen  yang  tidak  tahan  air. Pengembangan  selanjutnya  dapat  dilakukan dengan  penambahan  beberapa  sensor,  serta mengintegrasikan  hasil  pengukuran  dengan coagulant dossing-pump .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  PDAM Way Rilau Kota Bandar Lampung, serta semua pihak yang telah membantu penelitian.

## DAFTAR RUJUKAN
1] Carolin  CF,  Kumar  PS,  Saravanan  A, Joshiba GJ and Naushad M (2017) Efficient Techniques for Tte Removal of Toxic Heavy Metals  from  Aquatic  Environment:  A Review. Journal of Environmental Chemical  Engineering 5(No.  3):  2782– 2799. DOI: 10.1016/j.jece.2017.05.029.
2] García Soler N, Moss T and Papasozomenou O  (2018)  Rain  and  the  City:  Pathways  to Mainstreaming  Rainwater  Harvesting  in Berlin. Geoforum 89  (No.  May  2017):  96– 106. DOI: 10.1016/j.geoforum.2018.01.010.
3] Hakizimana JN, Gourich B, Chafi M, Stiriba Y,  Vial  C,  Drogui  P  and  Naja  J  (2017) Electrocoagulation Process in Water Treatment: A Review of Electrocoagulation
Modeling Approaches. Desalination 404: 1– 21. DOI: 10.1016/j.desal.2016.10.011.
4] Junaidi  and  Prabowo  YD  (2018) Project Sistem Kendali Elektronik Berbasis Arduino (1st edition). CV. Anugrah Utama Raharja .
5] Kemenkes  RI  (2017)  Peraturan  Menteri Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  32 Tahun  2017  Tentang  Standar  Baku  Mutu Kesehatan  Lingkungan  dan  Persyaratan Kesehatan  Air  untuk  Keperluan  Higiene Sanitasi,  Kolam  Renang,  Solus  Per  Aqua dan Pemandian Umum. Kemenkes RI .
6] Keoh  SL,  Kumar  SS  and  Tschofenig  H (2014)  Securing  the  Internet  of  Things:  A Standardization  Perspective. IEEE  Internet of Things Journal 1(No. 3): 265–275. DOI: 10.1109/JIOT.2014.2323395.
7] Kristianto  H  (2017)  The  Potency  of Indonesia Native Plants as Natural Coagulant: a Mini Review. Water Conservation  Science  and  Engineering 2(No. 2): 51–60. DOI: 10.1007/s41101-017- 0024-4.
8] Maulana YY, Wiranto G and Kurniawan D (2016) Online Monitoring Kualitas Air pada Budidaya  Udang  Berbasis  WSN  dan  IoT Online Water Quality Monitoring In Shrimp Aquaculture Based On WSN and IoT. Inkom 10(No. 2): 81–86.
9] Maurya S and Daverey A (2018) Evaluation of  Plant-Based  Natural  Coagulants  for Municipal Wastewater Treatment. 3 Biotech 8(No.  1):  77.  DOI:  10.1007/s13205-018- 1103-8.
10] PDAM Way Rilau Bandar Lampung (2021) Profil PDAM Way Rilau Bandar Lampung . PDAM Way Rilau Bandar Lampung .
11] Radhika R, Firmansyah  R and Hatmoko W (2017) Perhitungan Ketersediaan Air
Permukaan  di  Indonesia  Berdasarkan  Data Satelit. JURNAL  SUMBER  DAYA  AIR 13(No. 2): 115–130. DOI: 10.32679/jsda.v13i2.206. 12] Restiningtias  R  (2019)  PDAM  Way  Rilau Siasati Kebutuhan Air Bersih Jika Kemarau Melanda. Lampung Geh .
13] Salehizadeh H, Yan N and Farnood R (2018) Recent  Advances  in  Polysaccharide  Bio-
Based Flocculants. Biotechnology Advances 36(No. 1): 92–119. DOI: 10.1016/j.biotechadv.2017.10.002. 14] Semaan M, Day SD, Garvin M,
Ramakrishnan  N  and  Pearce  A  (2020) Optimal  Sizing  of  Rainwater  Harvesting Systems  for  Domestic  Water  Usages:  A Systematic  Literature  Review. Resources, Conservation  &  Recycling:  X 6:  100033.
DOI: 10.1016/j.rcrx.2020.100033.
15] Senthil  Kumar  P,  Joshiba  GJ,  Femina  CC, Varshini P, Priyadharshini S, Arun Karthick MS  and  Jothirani  R  (2019)  A  Critical Review  on  Recent  Developments  in  the Low-Cost  Adsorption  of  Dyes  from Wastewater. Desalination And Water Treatment 172: 395–416. DOI: 10.5004/dwt.2019.24613. 16] Sillanpää  M,  Ncibi  MC,  Matilainen  A  and Vepsäläinen  M  (2018)  Removal  of  Natural Organic Matter in Drinking Water Treatment by Coagulation:A comprehensive review. Chemosphere 190:  54–71.  DOI: 10.1016/j.chemosphere.2017.09.113.
17] Taiwo  AS,  Adenike  K  and  Aderonke  O (2020)  Efficacy  of  A  Natural  Coagulant Protein from Moringa Oleifera (Lam) Seeds in  Treatment  of  Opa  Reservoir  Water,  Ile- Ife, Nigeria. Heliyon 6(No. 1): e03335. DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e03335.
18] Tripathy T and De BR (2006) Flocculation: A  New  Way  to  Treat  the  Waste  Water. Journal of Physical Sciences 10: 93–127.
19] Wanda,  Dirsah  and  Edu  (2018) Pelayanan PDAM  Way  Rilau  Masih  Buruk . Kupas Tuntas .
20] Wang Y, Jiang L, Shang H, Li Q and Zhou W (2020) Treatment of Azo Dye Wastewater by the Self-Flocculating Marine Bacterium Aliiglaciecola Lipolytica. Environmental  Technology  &  Innovation 19: 100810. DOI: 10.1016/j.eti.2020.100810.
21] Yushananta P (2021) Tinjauan Faktor  yang Mempengaruhi  Kualitas  Air  pada  Sistem Rain Water Harvesting (RWH). Ruwa Jurai: Jurnal  Kesehatan  Lingkungan 15(No.  1):
40. DOI: 10.26630/rj.v15i1.2178.
22] Yushananta  P  and  Ahyanti  M  (2022a) Utilization  of  Banana  Pith  Starch  From Agricultural Waste As A Cationic Coagulant. Jurnal  Aisyah :  Jurnal  Ilmu Kesehatan 7(No.  1):  165–172.  DOI:
10.30604/jika.v7i1.856.
23] Yushananta P and Ahyanti M (2022b) Novel
Copolymer  Cationic  from  Agroindustrial Waste  using  Microwave. Open  Access Macedonian  Journal  of  Medical  Sciences 10(No. E): 458–464.
24] Yushananta  P  and  Bakri  S  (2021)  Analisis
Pembiayaan Peningkatan Akses Air Minum dan Sanitasi Sehat dengan Pendekatan Cost Benefit  Analysis  (CBA). Jurnal  Kesehatan 12(No. 2): 306. DOI: 10.26630/jk.v12i2.1855.
25] Zhou  Q  and  Zhang  J  (2011)  Research Prospect  of  Internet  of  Things  Geography. 2011  19th  International  Conference  on Geoinformatics , 1–5. DOI: 10.1109/GeoInformatics.2011.5981045.