71

## Pemodelan Akuisisi Data Sistem Monitoring Kualitas Air Budidaya Pembenihan Ikan Kerapu

## Abstrak
Kementrian Kelautan dan Perikanan (KKP) menyatakan bahwa pada  tahun  2020  Indonesia  mengalami  kenaikan  peringkat menjadi  berada  di  posisi  8  sebagai  eksportir  utama  produk perikanan  dunia. Salah  satu  komoditas produk  perikanan yang berkontribusi  dalam  peningkatan  nilai  ekspor  tersebut  adalah ikan  kerapu.  Menurut  Balai  Besar  Perikanan  Budidaya  Laut (BBPBL)  Lampung  menyatakan  bahwa  perlu  dilakukan pemeriksaan kualitas air budidaya ikan secara preventif dengan menerapkan digitalisasi pada pelaksanaannya. Sistem monitoring kualitas air pada kolam pembenihan budidaya ikan kerapu dibuat untuk mempermudah pembudidaya dalam melakukan pemeriksaan  berkala  terhadap    kualitas  air  yang  digunakan dengan parameter yang dimonitor yaitu suhu, derajat keasaman (pH),  dan  kadar  garam  (salinitas).  Data  kualitas  air  dapat dimonitor untuk membantu melihat tren perubahan serta rekam jejak  data  sehingga  pembudidaya  dapat  mencegah  terjadinya penyakit  atau  mengetahui  penyebab  jika  terjadinya  kematian pada  ikan  kerapu.  Untuk  jenis  sensor  yang  digunakan  adalah sensor  derajat  keasaman  PH,  sensor  DSB18B20,  dan  sensor salinitas electrical conductivity. Hasil keluaran dari semua sensor berupa nilai tegangan, yang akan dibaca oleh ADS1115 yaitu ADC eksternal yang merubah nilai tegangan tersebut ke dalam bentuk satuan bit yang nantinya nilai ini akan dikonversi  menjadi nilai pengukuruan  yang  diinginkan  dan  ditampilkan  melalui  LCD TFT-ILI9341 sebagai tampilan monitoring . Hasil kalibrasi sensor PH dan salinitias yang dibandingkan dengan alat ukur referensi memiliki  selisih  pembacaan  yang  relatif  kecil  yaitu  ±0.11  untuk sensor  PH  dan  ±0.24  untuk  sensor  salinitas.  Setelah  dilakukan pengujian  dengan  air  laut,  ketiga  sensor  memiliki  nilai  akurasi yang  cukup  tinggi  dengan  akurasi  untuk  sensor  suhu  sebesar 99.13%,  untuk  sensor  PH  sebesar  99.08%  dan  sensor  salinitas sebesar 98.50%.
Kata  Kunci — Ikan  Kerapu,  Kalibrasi, Monitoring ,  Sensor  PH, Sensor Salinitas, Sensor Suhu.
Abstract The Ministry of Maritime Affairs and Fisheries (KKP) stated that in 2020 Indonesia has increased its ranking to be in 8th position as a  major  exporter  of  world  fishery  products.  One  of  the  fishery product  commodities  that  contribute  to  the  increase  in  export value is grouper. According to the Lampung Marine Cultivation Fisheries Center (BBPBL), it is necessary to carry out preventive inspections  of  fish  culture  water  quality  by  implementing digitalization in its implementation. The water quality monitoring system in grouper hatchery ponds is made to facilitate farmers in
conducting periodic checks on the quality of the water used with monitored parameters, namely temperature, acidity (pH), and salt content (salinity). Water quality data can be monitored to help see changing  trends  and  track  records  so  that  farmers  can  prevent disease or find out the cause of grouper mortality. The types of sensors  used  are  PH  acidity  sensor,  DSB18B20  sensor,  and electrical conductivity salinity sensor. The output of all sensors is in  the  form of a voltage  value,  which  will be  read  by  ADS1115, namely an external ADC that converts the voltage value into bit units,  which  later  this  value  will  be  converted  into  the  desired measurement value and displayed via the TFT-ILI9341 LCD as a monitoring display. The results of the calibration of the PH and salinity  sensors  compared  with  the  reference  measuring instrument have a relatively small difference in readings, namely ±0.11  for  the PH  sensor  and  ±0.24  for  the  salinity  sensor.  After testing with seawater, the three sensors have a fairly high accuracy value  with  an  accuracy  of  99.13%  for  the  temperature  sensor, 99.08% for the PH sensor and 98.50% for the salinity sensor.
Keywords — Calibration, Grouper, Monitoring, PH Sensor, Salinity Sensor, Temperature Sensor.

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  sebagai  negara  maritim  yang  memiliki sumber daya perikanan yang melimpah. Kementrian Kelautan dan  Perikanan  (KKP)  menyatakan  bahwa  pada  tahun  2020 Indonesia  mengalami  kenaikan  peringkat  menjadi  berada  di posisi 8 sebagai eksportir utama produk perikanan dunia. Selain itu,  Direktur  Pemasaran  Direktorat  Jenderal  Penguatan  Daya Saing  Produk  Kelautan  dan  Perikanan  menyampaikan  nilai ekspor  produk  perikanan  pada  bulan  Juni  2021  sebesar USD464,2 juta, naik 24,3% dibandingkan bulan sebelumnya. Hal  ini  membuktikan  produk  perikanan  Indonesia  sangat berpotensi menghasilkan keuntungan [4].
Salah satu komoditas produk perikanan yang berkontribusi dalam  peningkatan  nilai  ekspor  tersebut  adalah  ikan  kerapu. Hal ini terbukti pada bulan Juli 2020, Pengusaha budidaya ikan kerapu di Belitung melakukan ekspor senilai USD90.000  [3]. Kemudian,  Dalam  Rencana  Strategis  Direktorat  Jenderal Perikanan Budidaya Kementrian Kelautan dan Perikanan tahun 2020-2024  menyatakan  transformasi  digital  dalam  budidaya perikanan  menjadi  salah  satu  pembangunan  kelautan  dan perikanan.  Maka  dari  itu,  pemerintah  berupaya  melakukan pengembangan usaha budidaya agar dapat berbasis teknologi.

## Deardi Yusuf Prayoga
deardi.yusufprayoga.te18@mhs.pnj.ac.id Politeknik Negeri Jakarta
Nuralam
nuralam@elektro.pnj.ac.id
Politeknik Negeri Jakarta
70
Balai Besar Perikanan Budidaya Laut (BBPBL)  Lampung menyatakan  dalam  pelaksanaan  budidaya  ikan  kerapu  perlu dilakukan  pemeriksaan  berkala  terhadap  kualitas  air  yang digunakan.  Pemeriksaan  yang  dilakukan  bersifat  preventif untuk  menghindari  ikan  terjangkit  oleh  bakteri  dan  virus. Namun,  pemeriksaan  ini  dilakukan  dengan  cara  mendatangi kolam secara bergantian dan melakukan pengujian sampel air pada laboratorium menggunakan bahan kimia. Maka dari itu, pengembangan  diperlukan  dengan  menerapkan  digitalisasi pada budidaya ikan kerapu.
TABEL 1 B AKU MUTU KUALITAS AIR BUDIDAYA IKAN KERAPU
Parameter Rentang Kelayakan Suhu 28 ℃ – 32 ℃ Derajat Keasaman (pH) 7,5 – 8,5 Kadar Garam (Salinitas) 28 ppt – 33 ppt
Berdasarkan  pemaparan  sebelumnya,  dapat  direalisasikan sebuah sistem monitoring kualitas air pada kolam pembenihan budidaya  ikan  kerapu  untuk  mempermudah  pembudidaya dalam  melakukan  pemeriksaan  berkala  terhadap    kualitas  air yang digunakan. Pada monitoring kualitas air ini digunakan tiga parameter yaitu suhu, derajat keasaman (pH), dan kadar garam (salinitas).
Berdasarkan  hal  diatas,  data  kualitas  air  dapat  dimonitor untuk membantu melihat tren perubahan serta rekam jejak data sehingga  pembudidaya  dapat  mencegah  terjadinya  penyakit atau mengetahui penyebab jika terjadinya kematian pada ikan kerapu..

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  pengukuran  nilai  suhu, derajat  keasaman  (pH),  dan  kadar  garam  (salinitas)  dan divisualisasikan  pada  layar LCD .  Pada  bab  ini  akan menjelaskan  dasar  teori,  alat  dan  bahan,  blok  diagram,  dan flowchart sistem.
A. Konsep Dasar Monitoring
Monitoring merupakan bahasa asing dari memonitor yaitu suatu  bentuk  aktivitas  untuk  mendapatkan  informasi  secara rutin guna mengetahui kesesuaian dan ketepatan kegiatan yang dilaksanakan dengan rencana yang telah  disusun. Monitoring digunakan pula untuk memperbaiki kegiatan yang menyimpang dari  rencana,  mengoreksi,  serta  untuk  mengupayakan  agar tujuan  dapat  dicapai  seefektif  dan  seefisien  mungkin  [1]. Apabila Monitoring dilakukan  dengan  baik,  maka  dapat bermanfaat  dalam  memastikan  kegiatan  sesuai  pedoman  dan perencanaan  program.  Juga  memberikan  informasi  kepada pengelola program apabila terjadi hambatan dan penyimpangan, serta sebagai masukan dalam pengambilan suatu keputusan.
Dalam  hal  ini, Monitoring dimaksudkan  untuk mendapatkan informasi terkait kualitas air agar sesuai dengan prosedur  budidaya  yang  dilakukan  sehingga  mempermudah pembudidaya  dalam  melakukan  tindakan  secara  tepat  untuk mengatasi hambatan yang terjadi pada pembudidayaan.

## B. Kualitas Air Budidaya Pembenihan Ikan Kerapu
Kondisi kualitas air mempunyai peran yang sangat penting bagi  keberhasilan  budidaya  ikan  kerapu  dikarenakan  air berfungsi  sebagai  media  hidup  bagi  ikan.  Parameter  paling kritis  yang  mempengaruhi  kualitas  ikan  kerapu  ada  4  yaitu, tingkat  suhu, derajat  keasaman (pH), salinitas (kadar garam), dan tingkat kecerahan di dalam air [9]. Proses pembudidayaan yang  dilakukan  oleh  Balai  Besar  Perikanan  Budidaya  Laut Lampung  berada  dalam  suatu  aula  yang  atapnya  transparan sehingga tidak memperhatikan parameter tingkat kecerahan.

## Gbr. 1 ESP32 Devkit

## Gbr. 2 ADS1115
Adapun baku mutu kualitas air pada budidaya pembenihan ikan  kerapu  berdasarkan  pada  SNI  6488.3:2011  tentang  Ikan Kerapu Macan ( Epinephelus fuscoguttatus, Forskal ) Bagian 3: Produksi  Benih.  Rentang  parameter  kualitas  air  yang  tertera dapat dilihat di Tabel 1.

## C. ESP32 Devkit
ESP32 merupakan mikrokontroler dengan sistem rangkaian berdaya rendah terintegrasi dengan modul Wi-Fi dan Bluetooth yang didukung oleh mikroprosesor dua inti bernama Tensilica Xtensa  LX6.  Mikrokontroler  ini  disertai  dengan Analog  to Digital  Converter (ADC)  12-bit  sebanyak  18  pin, Digital  to Analog Converter (DAC) 8-bit sebanyak 2 pin, serta beberapa jenis  antarmuka  seperti  UART  ( Universal  Asynchronous Receiver/Transmitter ),  I2C  ( Inter-Integrated  Circuit ),  SPI ( Serial  Peripheral  Interface ),  dan  PWM  ( Pulse  Width Modulation ) [6].

## D. ADS1115
ADS1115 merupakan modul Analog to Digital Converter (ADC)  yang  memiliki  resolusi  16-bit  dengan  kecepatan pembacaan hingga 860 sampel/detik. Pada modul ini terdapat sebuah multiplekser yang memungkinkan modul dapat bekerja dengan  dua  mode  yaitu single-ended dan differential .  Pada mode single-ended modul bekerja dengan mehubungkan input pada  setiap  pin,  sedangkan  mode differential modul  bekerja dengan dua input pada dua pin. Kemudian, transfer data modul ini dilakukan menggunakan antarmuka I2C [12].

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
71

## E. LCD TFT-ILI9341
LCD TFT  ILI9341  merupakan  salah  satu  jenis  layar penampil  yang  terdiri  dari  TFT  ( Thin  Film  Transistor )  yang beroperasi  pada  tegangan  3,3  Volt  hingga  5  Volt.  Adapun ILI9341 merupakan driver yang mengatur kerja dari 720 kanal sumber  dan  320  kanal  gerbang  piksel  sehingga  membentuk resolusi 240 RGB x320 [7]. ILI9341 dapat mendukung tiga jenis antarmuka yaitu 8-18bit data bus MCU , 6-18bit data bus RGB , dan  3-4 line  Serial  Peripheral  Interface (SPI).  Kemudian, terdapat  kontroler  XPT2046  sebagai driver sentuhan  layar dengan mengkonversi tekanan menggunakan Analog to Digital Converter (ADC)  resolusi  12-bit  dan  kecepatan  konversi 125kHz.
Gbr. 3 LCD TFT-ILI9341
Gbr. 4 Sensor Suhu DS18B20
Gbr. 5 Sensor pH SEN0169

## F. Sensor Suhu
DS18B20  merupakan  sensor yang  dapat  digunakan  untuk mengukur  suhu  dengan  resolusi  9-12bit  dan  beoperasi  pada tegangan 3 Volt hingga 5,5 Volt. Sensor ini memiliki rentang pengukuran -55 ℃ hingga +125 ℃ dan tingkat akurasi kesalahan ± 0,5 ℃ pada  suhu  -10 ℃ hingga  +85 ℃ .  Selain  itu,  DS18B20 tidak memerlukan sebuah ADC dikarenakan keluaran sensor ini berupa data digital [10].

## G. Sensor Derajat Keasaman (pH)
Sensor  pH  meter  Pro  SKU:  SEN0169  Merupakan  sebuah sensor yang digunakan untuk mengukur kadar pH. Sensor ini juga  menggunakan  elektrode  industri  dan  memiliki  koneksi praktis,  mudah  digunakan  dan  tahan  lama,  sehingga  sangat cocok  untuk  digunakan  pada  sistem  pemantauan.  Diketahui Sensor pH Meter Pro SKU: SEN0169 memiliki rata-rata nilai
eror  dari  hasil  ukur  berkisar  0.06%  sampai  2.33%  dari  hasil mengukur pH sungai [2].

## H. Sensor Kadar Garam (Salinitas)
Salah satu metode pengukuran yang dapat digunakan untuk mengukur  salinitas  adalah  metode  daya  hantar  listrik  atau konduktivitas.  Konduktivitas  merupakan  kemampuan  suatu bahan  dalam  mengalirkan  listrik.  Sifat  daya  hantar  listrik  ini bergantung  pada  nilai  salinitas  dan  suhu  air  asin.  Semakin tinggi nilai salinitas air maka akan semakin besar daya hantar listriknya [8].
Gbr. 6 Sensor Salinitas Electrical Conductiivity
Gbr. 7 Diagram Blok Sistem
Referensi  [3]  menyatakan  bahwa  konversi  nilai  dari Electrical  Conductivity menjadi  nilai  kadar  garam  (salinitas) dapat ditentukan dengan rumus sebagai berikut.
𝑆𝑎𝑙𝑖𝑛𝑖𝑡𝑎𝑠 (𝑝𝑝𝑡) = 𝐸𝐶 500 × 1000 (1)

## I. Diagram Blok
Diagram  blok  sistem  dapat  dilihat  pada  Gbr.  7.  Secara keseluruhan, diagram blok sistem dapat dibagi menjadi tiga unit blok, yaitu blok input, blok proses dan blok output.
1) Blok Input
Blok input terdiri dari sensor Sensor pH meter Pro SKU:  SEN0169, Electrical  Conductivity Sensor  / Meter  (K=10),  sensor  suhu  waterproof  DS18B20. Berikut merupakan penjelasan lebih lanjut mengenai blok input.
• Sensor pH meter Pro SKU: SEN0169 berfungsi sebagai pengukur kadar derajat keasaman (pH).
72
• Electrical  Conductivity Sensor  /  Meter  (K=10) berfungsi sebagai pengukur kadar garam dalam air (salinitas).
• Sensor  suhu waterproof DS18B20  berfungsi sebagai pengukur suhu dalam air.
2) Blok Proses Blok proses terdiri dari satu buah ESP32 Devkit, ADC 16bit ADS1115, dan modul LM2596.  Berikut merupakan  penjelasan  lebih  lanjut  mengenai  blok proses.
Gbr. 8 Flowchart Sistem
• ESP32  Devkit  berfungsi  sebagai  pemroses  dari sistem pengukuran, data akuisisi dan kontrol.
• ADC 16bit  ADS1115  berfungsi  sebagai  adc eksternal  untuk mengukur tegangan dari sensor pH dan sensor electrical conductivity.
• LM2596  berfungsi  sebagai  penurun  tegangan DC dari 12 ke 5 Volt.
3) Blok Output Blok  output  terdiri  dari  satu  buah  LCD  TFT ILI9341,  dan  satu  buah  buzzer.  Berikut  merupakan penjelasan lebih lanjut mengenai blok proses.
• LCD TFT ILI9431 berfungsi untuk menampilkan data hasil pengukuran sensor suhu, sensor  pH  dan  sensor  salinitas.  Terdapat  juga indikator  warning  dari  setiap  parameter  yang diukur.
• Buzzer berfungsi  sebagai  peringatan  apabila salah  satu  dari  ketiga  parameter  yang  diukur melebihi atau berada di bawah set point .

## J. Flowchart Sistem
Alur proses bekerja sistem dapat dilihat pada Gbr. 8. Saat sistem mendapatkan daya, maka dilakukan inisialisasi library, pin, variabel, serta database yang digunakan. Kemudian, proses
dilanjutkan dengan pembacaan data oleh sensor suhu, pH, dan salinitas.  Selanjutnya,  dilakukan  pengolahan  data  oleh mikrokontroler  ESP32.  Setelah  data  didapatkan,  maka  data akan ditampilkan pada  layar LCD TFT. Kemudian data  akan dibandingkan  dengan  rentang  nilai setpoint ,  apabila  berada diluar batas rentang maka indikator peringatan seperti led pada LCD dan buzzer akan  menyala  dan  pembudidaya  perlu melakukan  pengecekan  terhadap  air  yang  digunakan, sedangkan jika data masih dalam batas rentang, maka indikator peringatan akan mati.

## TABEL 2
KELUARAN TEGANGAN SENSOR PH PADA TITIK - TITIK ACUAN Rata-rata Tegangan (mV) pH 2004 4 1479 7

## TABEL 3

## DATA HASIL PENGUJIAN KALIBRASI SENSOR PH
Sampel Sensor pH pH Meter 1 9.47 9.58 2 9.48 9.58 3 9.47 9.58 4 9.47 9.58 5 9.47 9.58 6 9.47 9.58 7 9.47 9.58 8 9.48 9.58 9 9.47 9.58 10 9.46 9.58 Rata-rata 9.47 9.58

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Setelah  melakukan  perancangan  dan  realisasi  maka  harus melakukan  pengujian  pada  alat  yang  telah  dibuat.  Pengujian dilakukan  untuk  memastikan  sensor  dan  sistem monitoring bekerja  dengan  baik  dan  mengambil  data  suhu,  pH,  dan salinitas.

## A. Kalibrasi Sensor pH
Pengujian  dilakukan  untuk  mengkalibrasi  sensor  derajat keasaman  (pH)  yang  akan  digunakan  pada  sistem  sehingga dapat diketahui nilai akurasi pembacaannya. Pengambilan data dilakukan  selama  kurang  lebih  1  menit  dengan  waktu pengambilan sampel setiap 1 detik sekali dengan dua titik acuan yaitu larutan buffer 4.0 dan 7.0.
Setelah didapatkan rata-rata nilai keluaran tegangan sensor dari masing-masing titik acuan yang dapat dilihat pada Tabel 2. Nilai  yang  tercantum  dalam  Tabel  2  dapat  digunakan  pada perhitungan scaling linear untuk mendapatkan nilai slope dan intercept pada persamaan berikut.
𝑌 = 𝑚𝑋 + 𝑏 (2) 𝑚 = (𝑦2−𝑦1) (𝑥2−𝑥1)
(3)

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
73
𝑚 = ( 7−4 ) ( 1479−2004 ) = 3 −525 = −0,00571 (4)
𝑏 = 𝑌 − 𝑚𝑋 = 4 − (−0,00571 × 2004) = 15,44284 (5)
Setelah  didapatkan  nilai slope dan intercept ,  kemudian dilakukan pengujian pembacaan sensor pada larutan buffer 9.18. Pengujian  dilakukan  selama  10  detik  dengan  pengambilan sampel  setiap  1  detik  sekali.  Berikut  tabel  data  dari  hasil pengujian.

## TABEL 4
KELUARAN TEGANGAN SENSOR SALINITAS PADA TITIK - TITIK ACUAN
Rata-rata Tegangan (mV) pH 717.70 17 1273.73 33
TABEL 5 DATA HASIL PENGUJIAN KALIBRASI SENSOR SALINITAS Sampel Sensor Salinitas Refraktometer 1 25.23 25 2 25.24 25 3 25.24 25 4 25.24 25 5 25.23 25 6 25.24 25 7 25.24 25 8 25.24 25 9 25.24 25 10 25.24 25 Rata-rata 25.24 25
Setelah  dilakukan  pengujian  pembacaan  sensor  pH  yang telah  dikalibrasi,  maka  dilakukan  analisis  perbedaan  dengan nilai yang dibaca oleh pH meter dengan mencari selisih antara kedua  pengukuran  sehingga  didapatkan  nilai  devisai  dan akurasi  dari  sensor  terhadap  pengukuran  pH  dengan menggunakan rumus berikut.
𝐷𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖 =   |𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 − 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟|
(6) 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 =   | 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 | × 100 (7) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 (%) =  100 − 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 (8)
Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  diketahui  nilai  deviasi sebesar 0.11 dan kesalahan pengukuran nilai pH setelah sensor dikalibrasi  sebesar  1.14%.  Dengan  demikian,  maka  akurasi pengukuran dari sensor pH adalah 9.86%

## B. Kalibrasi Sensor Salinitas
Pengujian  dilakukan  untuk  mengkalibrasi  sensor  salinitas yang  akan  digunakan  pada  sistem  sehingga  dapat  diketahui nilai  akurasi  pembacaannya. Pengambilan  data  dilakukan selama  kurang  lebih  1  menit  dengan  waktu  pengambilan sampel setiap 1 detik sekali dengan dua titik acuan yaitu larutan buffer 17 ppt dan 33 ppt.
Setelah didapatkan rata-rata nilai keluaran tegangan sensor dari masing-masing titik acuan yang dapat dilihat pada Tabel 4, dan  selanjutnya  nilai  yang  tercantum  dapat  digunakan  pada perhitungan scaling linear untuk mendapatkan nilai slope dan intercept pada persamaan berikut.
𝑌 = 𝑚𝑋 + 𝑏 (2) 𝑚 = (𝑦2−𝑦1) (𝑥2−𝑥1) (3) 𝑚 = ( 33−17 ) ( 1273.73−717.70 ) = 3 556.03 = 0,00539 (4)

## TABEL 6

## DATA HASIL PENGUJIAN AIR DINGIN
Sampel Sensor Suhu Termometer 1 26.44 26.50 2 26.5 26.80 3 26.56 26.90 4 26.62 26.90 5 26.62 26.90 6 26.69 26.90 7 26.69 26.90 8 26.75 27.00 9 26.81 27.00 10 27.00 27.00 Rata-rata 26.66 26.88

## TABEL 7

## DATA HASIL PENGUJIAN AIR NORMAL
Sampel Sensor Suhu Termometer 1 32.13 32.50 2 32.13 32.50 3 32.25 32.50 4 32.31 32.50 5 32.31 32.50 6 32.25 32.50 7 32.25 32.50 8 32.19 32.50 9 32.19 32.50 10 32.13 32.50 Rata-rata 32.21 32.50
𝑏 = 𝑌 − 𝑚𝑋 = 17 − ( 0,00539 × 717.70 ) = 13,13159 (5)
Setelah  didapatkan  nilai slope dan intercept ,  kemudian dilakukan pengujian pembacaan sensor pada larutan buffer 25 ppt. Pengujian dilakukan selama 10 detik dengan pengambilan sampel  setiap  1  detik  sekali.  Data  dari  hasil  pengujian  dapat dilihat  di  Tabel  5.  Kemudian,  setelah  dilakukan  pengujian pembacaan  sensor  salinitas  yang  telah  dikalibrasi,  maka dilakukan  analisis  perbedaan  dengan  nilai  yang  dibaca  oleh refraktometer dengan mencari selisih antara kedua pengukuran sehingga  didapatkan  nilai  devisai  dan  akurasi  dari  sensor terhadap  pengukuran  salinitas  dengan  menggunakan persamaan (6), (7), dan (8). Berdasarkan perhitungan tersebut, diketahui nilai deviasi sebesar 0.24 dan kesalahan pengukuran nilai  pH  setelah  sensor  dikalibrasi  sebesar  0.95%.  Dengan demikian, maka akurasi pengukuran adalah 99.05%.
74

## C. Pengujian Sensor Suhu
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  termometer sebagai  pembanding  suhu  air.  Adapun  tiga  tahapan  dalam pengujian  ini  yaitu  menggunakan  air  dingin  (<  25 ℃ ),  air normal  (25-33 ℃ ),  dan  air  panas  (>  33 ℃ ).  Pengujian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  akurasi  pembacaan  sensor  pada sistem, yaitu pengukuran nilai suhu yang terbaca oleh alat ukur pada sistem dibandingkan dengan hasil pembacaan nilai suhu oleh termometer. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 6,7, dan 8.

## TABEL 8

## DATA HASIL PENGUJIAN AIR PANAS
Sampel Sensor Suhu Termometer 1 45.75 45.50 2 45.50 45.50 3 45.38 45.00 4 44.94 44.50 5 44.56 44.50 6 44.31 44.00 7 44.25 43.50 8 44.19 43.50 9 44.13 43.50 10 44.06 43.50 Rata-rata 44.70 44.30

## Gbr. 9 Grafik Hasil Pengujian Sensor Suhu
Grafik  hasil  pengujian  dengan  sensor  suhu  dapat  dilihat pada  Gbr.  9.  Dengan  menggunakan  rumus  nilai  deviasi  dan akurasi  dari  sensor  pada  persamaan  (6),  (7),  dan  (8),  maka diketahui  rata-rata  nilai  deviasi  sebesar  0.3  dan    rata-rata persentase  kesalahan  nilai  suhu  dari  hasil  pengujian  sebesar 0.87%.  Hal  ini  menunjukkan  akurasi  pengukuran  dari  sensor suhu sebesar 99.13%.

## D. Pengujian Keandalan Sistem
Pengujian  dilakukan  untuk  melihat  apakah  nilai  hasil pembacaan sensor terhadap air laut  yang diberikan gangguan perubahan  nilai  pH  dan  nilai  salinitas  sudah  berjalan  sesuai dengan rancangan. Pengujian ini diasumsikan sebagai kondisi pada  air  laut  saat  berada  dalam  atau  diluar  batas  rentang karakteristik budidaya ikan kerapu.
Pengujian dilakukan terpisah antara gangguan nilai pH dan salinitas.  Untuk  gangguan  nilai  pH  dilakukan  tiga  tahap pengujian yaitu pembacaan air laut normal, penambahan 10ml larutan pH Up, dan penambahan 10ml pH Down. Sedangkan untuk pengujian gangguan salinitas dilakukan tiga tahap yaitu pembacaan air laut normal, penambahan 500ml air ledeng, dan penambahan 2000ml air ledeng.
Pengujian dilakukan kurang lebih selama 10 menit dengan waktu  pengambilan  sampel  1  menit  sekali.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada Tabel 9 sampai dengan Tabel 14.

## TABEL 9 DATA HASIL PENGUJIAN AIR LAUT NORMAL
Sampel Sensor pH pH Meter 1 7.94 8.05 2 7.95 8.03 3 7.95 8.03 4 7.94 8.03 5 7.94 8.03 6 7.95 8.04 7 7.95 8.04 8 7.99 8.05 9 8.01 8.05 10 7.99 8.03 Rata-rata 7.96 8.03 TABEL 10 DATA HASIL PENGUJIAN AIR LAUT PENAMBAHAN 10 ML PH UP Sampel Sensor pH pH Meter 1 9.67 9.70 2 9.68 9.65 3 9.67 9.68 4 9.69 9.64 5 9.70 9.67 6 9.72 9.65 7 9.70 9.65 8 9.73 9.64 9 9.75 9.70 10 9.76 9.69 Rata-rata 9.70 9.66 TABEL 11 DATA HASIL PENGUJIAN AIR LAUT PENAMBAHAN 10 ML PH DOWN Sampel Sensor pH pH Meter 1 3.58 3.59 2 3.61 3.52 3 3.58 3.57 4 3.63 3.53 5 3.60 3.50 6 3.61 3.52 7 3.60 3.54 8 3.63 3.52 9 3.60 3.54 10 3.58 3.60 Rata-rata 3.60 3.54
25 30 35 40 45 50 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Su h u Sampel Termometer Sensor DS18B20

## Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI)
75
Gbr. 10 menunjukkan grafik hasil pengujian gangguan pH. Dengan  menggunakan  rumus  nilai  deviasi  dan  akurasi  dari sensor  pada  persamaan  (6),  (7),  dan  (8),  maka  diketahui persentase kesalahan pengujian sensor pH. Untuk pengukuran nilai  pH  pada  air  laut  normal  memiliki  persentase  kesalahan sebesar  0.62%,  untuk  pengukuran  pH  dengan  penambahan 10ml pH Up sebesar 0.72%, dan untuk pengukuran pH dengan penambahan  10ml  pH  Down  sebesar  1.41%.  Sehingga didapatkan  nilai  rata-rata  kesalahan  persentase  pembacaan sensor  pH  sebesar  0.92%.  Dengan  demikian,  maka  akurasi pengukuran dari sensor pH adalah 99.08%.
TABEL 12 DATA HASIL PENGUJIAN AIR LAUT NORMAL Sampel Sensor Salinitas Refraktometer 1 32.16 33 2 32.50 33 3 32.34 33 4 32.40 33 5 32.38 33 6 32.63 33 7 32.70 33 8 32.77 33 9 32.74 33 10 32.86 33 Rata-rata 32.54 33 TABEL 13 DATA HASIL PENGUJIAN AIR LAUT PENAMBAHAN 500 ML AIR LEDENG Sampel Sensor Salinitas Refraktometer 1 30.59 30 2 30.45 30 3 30.52 30 4 30.63 30 5 30.63 30 6 30.45 30 7 30.59 30 8 30.52 30 9 30.4 30 10 30.45 30 Rata-rata 30.52 30 TABEL 14 DATA HASIL PENGUJIAN AIR LAUT PENAMBAHAN 2000 ML AIR LEDENG Sampel Sensor Salinitas Refraktometer 1 27.20 27 2 27.51 27 3 27.54 27 4 27.35 27 5 27.58 27 6 27.38 27 7 27.54 27 8 27.08 27 9 27.47 27 10 27.11 27 Rata-rata 27.37 27
Gbr.  10  menunjukkan  grafik  hasil  pengujian  gangguan salinitas. Dengan menggunakan rumus nilai deviasi dan akurasi dari  sensor  pada  persamaan  (6), (7),  dan  (8),  maka  diketahui persentase  kesalahan  pengujian  sensor  salinitas.  Untuk pengukuran  nilai  salinitas  pada  air  laut  normal  memiliki persentase  kesalahan  sebesar  1.39%,  untuk  pengukuran salinitas dengan penambahan 500ml air ledeng sebesar 1.73%, dan untuk pengukuran salinitas dengan penambahan 2000ml air leding  sebesar  1.37%.  Sehingga   didapatkan   nilai   rata-rata
Gbr. 10 Grafik Hasil Pengujian Gangguan pH
Gbr. 11 Grafik Hasil Pengujian Gangguan Salinitas
kesalahan persentase pembacaan sensor salinitas sebesar 1.50%. Dengan  demikian,  maka  akurasi  pengukuran  dari  sensor salinitas adalah 98.50%.
IV. KESIMPULAN (PENUTUP)
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  pembahasan,  maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  perhitungan  nilai  deviasi  dan  persentase kesalahan  pengujian  sensor  suhu  diketahui  selisih pembacaan  dengan  alat  ukur  sebesar  ±0.3.  Kemudian, Sensor derajat keasaman (pH) dan kadar garam (Salinitas) dapat terkalibrasi dengan baik sehingga selisih pembacaan sensor dengan alat ukur referensi relatif kecil yaitu ±0.11 untuk pH dan ±0.24 untuk salinitas;
2. Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan air laut yang diberikan gangguan perubahan nilai pH dan nilai salinitas.  Didapatkan  nilai  akurasi  sensor  suhu  sebesar
3 5 7 9 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 d era ja t keas aman Sampel Sensor pH pH Meter 25 27 29 31 33 35 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 ka d ar gara m (s alin ita s) Sampel Sensor Salinitas Refraktometer
76
99.13%,  sensor  pH  sebesar  99.08%  dan  nilai  akurasi sensor salinitas sebesar 98.50%.  Oleh karena  itu,  maka sensor-sensor  dapat  digunakan  untuk  penerapan digitalisasi dalam memonitor kualitas air laut. Akan tetapi, perlu  diperhatikan  posisi  sensor  suhu  agar  tidak berdekatan atau adanya sekat dengan sensor lainnya agar tidak  menimbulkan  interfensi  dan  membuat  pembacaan menjadi error ;
3. Dari hasil pengujian, diketahui bahwa LCD TFT-ILI9341 dapat  menampilkan  data  pembacaan  sensor  yang  telah diolah oleh ESP32.
R EFERENSI
[1] BPSDM PUPR. (2021). Modul Monitoring dan Evaluasi Perkotaan . Vol. 44, Issue 1. https://doi.org/10.47655/dialog.v44i1.470
[2] Dinambar,  B.  P.,  &  Sriwijaya,  P.  N.  (2017). “ ANALISA PENGUKURAN  KADAR  PH  DAN  TINGKAT  KEJERNIHAN  AIR PADA ROBOT KAPAL ” . Politeknik Negeri Sriwijaya.
[3] Garai, A. N., Hamsir,  I., Wahab, A., & Sardju, A. P. (2018). “Sistem Akuisisi  Data  Pada  Perairan  Laut ” . PROtek :  Jurnal  Ilmiah  Teknik Elektro , 05 (1), 18 – 23.
[4] HUMAS DITJEN PDSPKP. (2020). “ SEBANYAK 15 TON KERAPU DI EKSPOR KE HONGKONG, KKP PASTIKAN DEVISA EKSPOR TERUS  DIGENJOT ” .  https://kkp.go.id/djpb/artikel/21539-sebanyak- 15-ton-kerapu-di-ekspor-ke-hongkong-kkp-pastikan-devisa-ekspor- terus-digenjot.
[5] HUMAS  DITJEN  PDSPKP.  (2021). “ Peringkat  Indonesia  Sebagai Eksportir  Produk  Perikanan  Dunia  Meningkat  di  Masa  Pandemi ” .
https://kkp.go.id/djpdspkp/artikel/33334-peringkat-indonesia-sebagai- eksportir-produk-perikanan-dunia-meningkat-di-masa-pandemi.
[6] Indonesia,  S.  N.,  &  Nasional,  B.  S.  (2011). Ikan  kerapu  macan (Epinephelus fuscoguttatus, Forskal) - Bagian 3: Produksi benih ICS .
[7] Maier,  A.,  Sharp,  A.,  &  Yuriy,  V.  (2017). Comparative Analysis  and Practical Implementation of the ESP32 Microcontroller Module for the Internet of Things. Internet Technologies and Applications (ITA), 143 – 148.
[8] Nur,  F.  U.  (2020). “ LCD  Touchscreen  Otomatis  Untuk  Pemesanan Makanan  Secara  Drive  Thru ” .  Jurnal  Teknik  Elektro  Indonesia,  1(2), 273 – 279.
[9] Prakosa, J. A., Sirenden, B. H., Rustandi, D., Kartiwa, B., & Maftukhah, T.  (2020). “ PERBANDINGAN  PENGUKURAN  SALINITAS  AIR ANTARA METODE DAYA”. Vol. 44 no. 2, 199– 211.
[10] Rizal, F., Santyadiputra, G. S., & Pradnyana, G. A. (2021). “ Prototype of  Water  Quality  Monitoring  for  Grouper  Fish  Pond  Based  on Microcontroller Arduino ” . International Journal of Natural Science and Engineering , 5 (2), 77. https://doi.org/10.23887/ijnse.v5i2.32702.
[11] Saputro,  A.  F.  Y.,  &  Prasetyo,  D.  A.  (2022). “ Rancang  Bangun Thermopen  Sebagai  Pengukur  Suhu  Menggunakan  Sensor  DS18B20 Dilengkapi Internet of Things ” . Emitor: Jurnal Teknik Elektro , 22 (1),
26 – 33. https://doi.org/10.23917/emitor.v22i1.14928.
[12] Syafiera,  N.  (2021). “ Sistem  Monitoring  Kualitas  Air  pada Pembudidayaan  Ikan  Air  Tawar  di  Ansafa  Farm ” .  Politeknik  Negeri Jakarta.
[13] Wantika,  T.,  &  Wahyudi.  (2021). “ Rancang Bangun  Alat Resistivitas Berbasis  Arduino  Menggunakan  Modul  ACS712  dan  ADS1115 ” .
Repository ITERA .
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2102140024.