## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Prototipe Peringatan Dini Banjir dengan Menerapkan Teknologi Internet of Thing
Supriadi #1 , Agusma Wajiansyah #2 , Arief Bramanto Wicaksono Putra #3
# Jurusan Teknologi Informasi,Politeknik Negeri Samarinda Kampus Gunung Panjang, Jl. Ciptomangunkusumo Samarinda Seberang – Samarinda, KalTim
1 supriadi.polnes@gmail.com
2 agusma.wajiansyah@gmail.com
3* ariefbram@gmail.com
Abstrak—  Salah  satu  dampak  nyata  dari  perubahan  iklim adalah  banjir  yang  telah  terjadi  lebih  sering  di  banyak wilayah  padat  penduduk  dan  menyebabkan  dampak  pada kehidupan manusia dan mata pencaharian. Tujuan penelitian ini  adalah  membangun  algoritma  untuk  memudahkan seseorang  atau  pengguna  dapat  mengetahui  kondisi  dan mendapat  peringatan  tentang  ketinggian  permukaan  air terhadap permukaan jalan raya. Pengguna dapat memonitor ketinggian  air  dengan  menggunakan  smartphone  apabila ketinggian  permukaan  air  kanal dibawah  permukaan  jalan, dan  pengguna  akan  mendapat  peringatan  apabila  tiba-tiba permukaan air meningkat melebihi permukaan jalan secara real  time.  Untuk  medapatkan  ketinggian  permukaan  air kanal,  dengan  cara  memanfaatkan  rambatan  gelombang suara  ultrasonit  yang  dipantulkan  pada  obyek.  Dengan diketahuinya jarak obyek, maka dapat dilakukan komputasi untuk  mengetaui  ketinggian  permukaan  air  kanal.  Nilai ketinggian  permukaan  air  kanal  dikrim  melalui  jaringan internet  menuju  Internet  of  Thing  (IoT)  cloud  server    yang dapat di monitor oleh pengguna. Sedangkan nilai ketinggian permukaan  air  kanal  yang  tidak  normal  akan  menjadi keputusan  untuk  memberi  interupsi  peringatan  kepada pengguna,  apabila  pengguna  sedang  tidak  dalam  keadaan sedang  memantau.  Hasil  percobaan  pada  prototipe  ini mampu  memberikan  representasi  variabel  ketinggian permukaan air dalam bentuk grafis dan nilai numerik, serta mampu  memberi  peringatan  pada  pengguna  melalui smartphone. Sistem peringatan dini banjir mampu merepresentasikan data dalam bentuk level vertikal dan data numerik dengan tinggkat ketinggian air paling rendah adalah -150 cm dan paling tinggi 130 cm, dengan representasi nilai 0 cm apabila tingkat ketinggian  permukaan air sejajar dengan permukaan  badan  jalan.  Interupsi  peringatan  muncul apabila nilai tingkat ketinggian air lebih dari 0 cm.
Kata kunci — Banjir, IoT, Sensor, Ketinggian Air, Ultrasonic

## I. P ENDAHULUAN
Perubahan  iklim  telah  menjadi  masalah  serius  yang menarik  minat  banyak  peneliti  dalam  beberapa  tahun terakhir.  Salah  satu  dampak  nyata  dari  perubahan  iklim adalah  banjir  yang  telah  terjadi  lebih  sering  di  banyak wilayah  dan  menyebabkan  dampak  pada  kehidupan
manusia  dan  mata  pencaharian.  Banyak  peringatan  banjir telah dikembangkan dan dipasang di beberapa negara tetapi biaya  manufaktur  biasanya  terlalu  tinggi  untuk  praktis  di negara  berkembang.  Oleh  karena  itu,  membangun  sistem peringatan banjir yang efisien dengan tetap mempertimbangkan  biaya  produksi  telah  menjadi  misi yang berarti bagi banyak orang peneliti dan manufaktur. [1] [2].
Pada  percobaan  ini  yang  menarik  adalah  penggunaan teknologi Internet  of  Thing  (IoT) untuk  peringatan  dini banjir. IoT mampu  menyediakan  interkoneksi  global perangkat  dan  objek,  sensor,  ponsel,  aktuator,  komputer, dan  lain  lain  [3]  dan  [4].  Sehingga  diberbagai  negara banyak  peneliti  memanfaatkan IoT menjadi  solusi permasalahan [5],[6],[7]–[19]. Pemanfaatan teknologi IoT juga  dapat  dimanfaatkan  untuk  memonitor  suhu  ruangan server  sehingga  memudahkan  pekerjaan  teknisi  computer [20]. Untuk mengetahui seberapa cepat proses pengiriman data  dari transmitter menuju receiver dengan menggunakan  modul Wi-Fi  ESP8266 apabila  modul  ini dijadikan  medium  transmisi  data  yang  terhubung  pada saluran  serial  data  Arduino  Mega  [21],  karena  ekosistem remote  sensor IoT adalah  pengembangan  dari Wi-Fi ESP8266 .
Penetitian  tentang  permasalahn  banjir  juga  banyak dilakukan  dengan  mulai  dari  cara  akusisi  data  ketinggian permukaan  air  hingga  pengolahan  datanya  dengan  cara metode komputasi tingkat lanjut [22],[23], dan [24].
Pada  percobaan  prototipe  ini,  untuk  menpatkan ketinggian permukaan air kanal menggunakan sensor jarak dengan  prinsisp  rambatan  gelombang  ultrasonic  pada media udara. Gelombang ultrasonic pada banyak penelitian mampu  untuk  digunakan  untuk  mengetahui  jarak  suatu obyek [25],[26],[27]–[30].
Prinsip  kerja  sensor  jarak  atau range finder adalah memanfaatkan  lama  waktu  rambatan  gelombang  suara ultrasonic  dengan  frekwensi  40kHz.  Lama  perjalanan rambatan  gelombang  suara  mulai  dari  pengirim  hingga kembali  ke  penerima  setelah  dipantulkan  obyek.  Dengan membagi dua waktu tempuh rambatan gelombang suara ini
maka akan diketahui jarak suatu obyek terhadap sensor [31], sehingga  sensor  jenis  ini  dapat  digunakan  sebagai  sensor ketinggian permukaan air.
NodeMCU  ESP8266 adalah  firmware  open-source berbasis Lua sekaligus development board yang dirancang khusus  untuk  aplikasi-aplikasi  berbasis IoT [32].  Blynk adalah salah satu platform IoT yang menarik, karena dapat digunakan  untuk  menbangun  aplikasi IoT tanpa  harus menggunan Personal  Computer  (PC) atau Laptop dan mendukung semua file pustaka untuk beragam hardware , salah satunya yang didukung adalah board NodeMCU [33].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Berikut  ini  adalah  metode  yang  ditawarkan  pada percobaan prototipe peringatan dini banjir yang terdiri dari enam  (6)  tahapan  yang  diuraikan  sebagai  berikut.  Pada penelitian  ini  tahapan  pertama  adalah  pemanfaatan  alat bantu berupa peta yang berasal dari google maps berfungsi sebagai penentu letak koordinat pasangan lintang dan bujur bumi untuk penempatan sensor ketinggian permuakaan air kanal.  Tahap  kedua  yaitu  mengukur  lebar  kanal  dengan posisi tegak lurus terhadap sisi tepi kanal. Selanjutnya pada tahap  ketiga  menentukan  ruang  kerja  sensor  ketinggian pada  permukaan  air  kanal  berdasar  pada  lembar  teknis sensor,  permukaan  badan  jalan  sebagai  referensi  level  0, dengan mengambar potongan melintang pada kanal, yang berhubungan dengan karakteristik.
Tahap  keempat  adalah  merancang  model  keputusan untuk  beberapa  keadaan  level  atau  tingkat  ketinggian permukaan  air  kanal.  Ketinggian  permukaan  air  kanal berhubungan  dengan  asumsi  kendaraan  bermotor  yang melintasi banjir.langkah selanjutnya di tahap kelima yaitu membuat  diagram  blok  sistem  peringatan  dini  banjir menggunakan teknologi IoT dan merancang algoritma. Di tahap  terakhir  adalah  melakukan  implementasi  teknologi IoT pada Android smart - phone dan embedded system . Metode  penelitian  diperlihatkan  pada  gambar  1.  dalam bentuk diagram.
MULAI Penentuan Letak Koordinat Peta Bumi Untuk Penempatan Sensor Mengukur Lebar dan Dalam Kanal Menentukan Ruang Kerja sensor Membangun Keputusan dan Algoritma Membuat Diagram Prototipe Sistem Peringatan Din Banjiri dengan Teknologi IoT Implementasi Algoritma ke Embedded System Pengujian dan Evaluasi SELESAI
Gambar  1. Diagram metode penelitian

## A. Bahan Penelitian
Obyek penelitian adalah ketinggian permukaan air pada sisi  Jalan  Jenderal  Ahmad  Yani,  yang  terletak  pada koordinat  dalam  satuan  sudut  yaitu  lintang  selatan  di 0°32'23.8"  dan  bujur  timur  di  117°07'39.5".  letak  posisi titik obyek ditunjukkan pada
2  dengan  menggunakan  peta  Google.  Pada  sepanjang jalan  Jenderal  Ahmad  Yani  kerap  terjadi  luapan  air  dari kanal  yang  terletak  pada  sisi-sisinya.  Luapan  air  terjadi pada saat debet air menigkat melampaui kemampuan kanal. Peningkatan  debet  air  disebabkan  oleh  perpaduan  curah hujan    dan  durasi  hujan,  yang  mana  dalam  penelitian  ini belum digali secara mendalam tentang informasi ilmiahnya.

## Gambar  2. Letak obyek yang dijadikan titik obyek kasus penelitian
Berdasarkan  letak  titik  pada  kanal  seperti ditunjukkan
2,  dapat  dilakuan  pendekatan  untuk  mengetahui lebar  kanal  pada  posisi  melintang.  Dengan  cara  merubah tampilan
2 kedalam tampilan satelit agar tampilan citra sisi tepi kanal terlihat seperti ditunjukkan Gambar  3. Tampilan citra  satelit  posisi  pengukuran  lebar  kanal .  Pengukuran  lebar kanal  dengan  cara,  membuat  pengukuran  yang  posisinya tegak lurus dengan sisi tepi kanal. Pengukuran secara tegak lurus  bertujuan  agar  kesalahan  ukur  lebih  kecil dibandingkan  dengan  pengukuran  yang  tidak  tegak  lurus dengan sisi kanal. Hasil pengukuran dengan menggunakan alat  ukur  peta  Google,  didapatkan  lebar  kanal  posisi melintang  adalah  sebesar  8  meter,  dan  garis  sepanjang  8 meter  ini  sejajar  dengan  jembatan  yang  posisinya  berada disebelah  kanannya.  Hasil  pengukuran  dengan  alat  ukur Google juga dapat dilihat pada Error!  Reference source not found. 3.
Gambar  3. Tampilan citra satelit posisi pengukuran lebar kanal
Berdasarkan letak titik pada kanal seperti ditunjukkan 2, dapat dilakuan pendekatan untuk mengetahui ruang kerja sensor. Dengan cara merubah tampilan
3  kedalam  tampilan  jalan  yang  ditunjukkan  pada  4. Pada  posisi  tampilan  jalan  dapat  diketahui  situasi  kanal posisi  melintang  yang  ditunjukkan Error!  Reference source  not  found. 4  dengan  cara  melakukan  penalaan, sehingga didapatkan posisi melintang yang sejajar dengan permukaan  jembatan.  Tautan  hasil  penalaan  posisi potongan  melintang yang  sejajar  dengan  jembatan  adalah https://www.google.com/maps/@- 0.5398975,117.1277615,3a,46.1y,237h,84.8t/data=!3m6!1 e1!3m4!1sfV2FxRfvb6Z8uAXqlepusQ!2e0!7i16384!8i81 92.
Setelah mendapatkan posisi tampilan jalan yang sejajar dengan  jembatan  Jalan  Sejahtera,  langkah  selanjutnya mencari  gambar  kanal  potongan  melintang.  Untuk  tujuan mencari gambar kanal potongan melintang terlebih dahulu mengukur tinggi permukaan air kanal berdasar pada Error! Reference  source  not  found. 5.  Untuk  mengetahui  tinggi permukaan  air  digunakan  garis-garis  bantu,  agar mendapatkan dua garis yang saling tegak lurus. Dua garis yang  saling  tegak  lurus  tersebut  tampak  pada  gambar  5, yaitu  garis  warna  putih  dengan  label  5.6  meter  dan  garis dengan  label  1.048  meter.  Nilai  pada  label  garis  tersebut didapatkan dari pengukuran citra Error! Reference source not found. 5  dengan menggunakan Microsoft Visio dengan skala  gambar  1  banding  50.  Garis  dengan  label  6.5  m adalah  ukuran  lebar  kanal  posisi  melintang  dan  garis dengan label 1.048 m adalah jarak antara tinggi permukaan Jalan    Jenderal  Ahmad  Yani  dengan  permukaan  air  pada kanal.
Gambar  4. Tampilan jalan pada peta google untuk mengetahui ruang kerja sensor
Gambar  5. Penggunaan garis bantu untuk mendapatkan rasio geometri
Untuk medapatkan jarak nyata antara tinggi permukaan jalan  raya  dengan  permukaan  air  pada  kanal,  maka dilakukan  persamaan  antara  garis  hasil  pengukuran  peta google  dengan  garis  hasil  pengukuran  Microsoft  Visio. Persamaan Error!  Reference  source  not  found. adalah persamaan  antara  garis  hasil  pengukuran  peta  google dengan garis hasil pengukuran Microsoft Visio.
(1) Dimana:
𝑙 1 Lebar kanal Microsoft Visio 𝑙 Lebar kanal peta Google 𝑑 1 jarak antara tinggi permukaan Jalan dengan permukaan air Microsoft Visio 𝑑
jarak antara tinggi permukaan Jalan dengan permukaan air peta Google
III. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## A. Hasil Perancangan dan Algoritma
Permukaan badan  jalan dijadikan  referensi  titik  0  cm, yang ditandai oleh garis putus-putus melintang horizontal, yang  ditunjukkan Error!  Reference  source  not  found. . Pada  penelitian  ini  sensor  jarak  yang  digunakan  adalah sensor  jarak  dengan  seri  JSN-SR04T-2.0  dengan  daerah pengukuran  20  cm  hingga  600  cm  dengan  menggunakan pantulan  Ultrasonic.  JSN-SR04T-2.0  adalah  sensor  tahan air ( Waterproof Range Finder ). JSN-SR04T-2.0 memiliki daerah  sudut  pengukuran  sebesar  75°.  Sudut  pengukuran 75°  dijadikan  dasar  penentuan  letak  sensor  pada  daerah kanal,  yang  tampak  pada Error!  Reference  source  not found. 6. Cara meletakkan sensor diatas kanal adalah ditata sedemikian  rupa  agar  Sudut  pengukuran  75°  tidak terganggu  oleh  obyek  lain.  Obyek  yang  dijadikan  target utama  pada  percobaan  ini  adalah  permukaan  air  dalam kanal. Berdasarkan situasi penampang potongan kanal pada Error!  Reference  source  not  found. ,  jari-jari  busur 𝑟 berada  pada  nilai  300  cm.  Sehingga  tinggi  maksimum
posisi  muka  sensor ℎ berada  pada  ketinggian  150  cm terhadap permukaan badan jalan raya. Berdasar datasheet JSN-SR04T-2.0, daerah yang tidak bisa diukut berada pada jari-jari 𝑟 lebih  kecil  sama  dengan  20  cm,  sehingga ketinggian ℎ yang  bisa  diukur  pada  penelitian  ini  adalah 130  cm.  Model  keputusan  peringaran  dini  banjir direpresentasikan  pada  bagian  sisi  kiri Error!  Reference source  not  found. 6,  disitu  terdapat  sekala  tingkat ketinggian air dari negative 150 cm hingga positive 130 cm. Tingkat ketinggian dengan label normal warna hijau diberi rentang  nilai  -150  cm  hingga  0  cm.    Tingkat  ketinggian dengan label banjir warna kuning diberi rentang nilai 0 cm hingga  30  cm.  Tingkat  ketinggian  dengan  label  banjir warna  merah  diberi  rentang  nilai  30  cm  hingga  130  cm. Tingkat  ketinggian  dengan  label  banjir  warna  kuning memiliki asumsi bahwa, dengan tingkat ketinggian sampai 30  cm  kendaraan  bermotor  masih  bisa  melalui  banjir. Tingkat  ketinggian  dengan  label  banjir  warna  merah memiliki  asumsi  bahwa,  dengan  tingkat  ketinggian  lebih besar dari 30 cm berbahaya bagi kendaraan bermotor.
Normal Banjir Banjir Tanah 0cm -150cm 30cm 130cm Sensor Badan jalan Air kanal d=150cm r=300cm h=150cm Recent range 20cm Gambar  6. Potongan kanal posisi melintang No laptop required Blynk Libraries Internet Access of your choice Etherned, Wi-Fi, 3G ... Blynk Server Blynk app Sensor nodeMCU Obyek ketinggian permukaan air kanal Power supply
Gambar    7.  Diagram  blok system peringatan  dini  banjir  menggunakan teknologi IOT
Blok  berwarna  hijau  yang  tampak  pada Error! Reference source not found. 7 adalah system yang dirakit sesuai kebutuhan. Penyedia layanan komputasi awan yang digunakan pada percoabaan ini adalah Blynk. Development board  untuk  menanam  system  peringantan  dini  banjir menggunakan  nodeMCU,  yang  mana  nodeMCU  adalah microcontroller berbasis IoT . nodeMCU terhubung dengan sensor  melalui  sinyal  dua  arah,  yaitu  sinyal  triger  yang dikirimkan oleh nodeMCU menuju sensor, dan sinyal echo yaitu  sinyal  yang  diterima  oleh  nodeMCU  dari  sensor. Hubungan  blok  sensor  dengan  blok  obyek  tingkat ketinggian  air  yang  variatif  juga  terjadi  dua  arah,  yaitu sinyal  suara  sebanyak  8  kali  panjang  gelombang  dengan frekwensi 40kHz dikirimkan melalui transmitter kepermukaan  air  yang  kemudian  ditunggu  pantulannya oleh  receiver  sensor.  Blok  power  supply  berfungsi memberi  daya  listrik  kepada  tiga  blok  agar  dapat  dapat beroperasi, yang mana tegangan yang digunakan adalah 5
Volt arus searah sebesar 500 mA. Pada blok dengan latar hitam  adalah  bagian  yang  telah  disediakan  oleh  layanan Blynk,  yang  mana  posisi  user  sebagai  pengguna  berada disini.
TABEL I
H ASIL PENGAMATAN PERCOBAAN No Jarak Sensor dengan obyek (cm) Display hasil komputasi (cm) Interupsi Peringatan pada tampilan layar Smartphone 1 300 -150 Tidak ada 2 290 -140 Tidak ada 3 280 -130 Tidak ada 4 200 -50 Tidak ada 5 190 -40 Tidak ada 6 180 -30 Tidak ada 7 170 -20 Tidak ada 8 151 -1 Tidak ada 9 150 0 Tidak ada 10 149 1 Level air diatas jalan ! 11 140 10 Level air diatas jalan ! 12 120 30 Level air diatas jalan ! 13 119 31 Level air Berbahaya diatas 30cm … ! 14 110 40 Level air Berbahaya diatas 30cm … ! 15 40 110 Level air Berbahaya diatas 30cm … ! 16 30 120 Level air Berbahaya diatas 30cm … ! 17 21 129 Level air Berbahaya diatas 30cm … ! 18 20 nilai acak Terkadang tidak sesuai 19 10 nilai acak Terkadang tidak sesuai 20 0 nilai acak
Terkadang tidak sesuai

## Gambar  8. Rangkaian percobaan
Gambar. 8 adalah rangkaian percobaan yang digunakan untuk mendapat nilai nilai variable jarak tegak lurus sensor dengan  obyek  datar,  yang  ditampilkan  pada  Tabel  1. Percobaan  dilakukan  dengan  syarat  area  bebas  sensor adalah 75° dan jarak tegak lurus obyek datar dengan sensor terjauh  adalah  300cm,  yang  mengacu  pada  Gambar.  6. Rentang  jarak  maksimum  300  cm  digunakan  dengan asumsi tinggi permukaan air kanal adalah -150 cm terhadap permukaan  jalan  raya.  Karena  berdasar  lembar  data  JSN- SR04T-2.0,  hasil  pengukuran  jarak  sensor  ini  mendekati linier  terhadap  setengah  waktu  tempuh  gelombong ultrasonic yang dipantulkan kearah obyek datar. Sehingga pengambilan  data  uji  dilakukan  untuk  keperluan  kinerja fungsi interupsi peringatan dini banjir. Dengan alasan ini, maka pengambilan perubahan variabel jarak pada Tabel 1 tidak seragam sebesar 1 cm atau 10 cm. Misalkan pada data
nomor baris 12 adalah 120 cm dan nomor baris 13 adalah 119 selisih perubahanya sebesar 1 cm. Perubahan sebesar 1 cm ini untuk menguji fungsi pada flowchart pengambilan keputusan  pada  Gambar.  10,  yang  berbunyi  “Apakah tingkat  ketinggian  permukaan  air  lebih  dari  30  cm  ?”. Sedangkan  pada  data  nomor  baris  1  adalah  300  cm  dan nomor  baris  2  adalah  290  selisih  perubahanya  sebesar 10 cm. Perubahan sebesar 10 cm  diasumsikan masih jauh atau tidak melalui dari nilai-nilai jarak yang dijadikan keputusan interupsi  peringatan  kepada  pengguna.  Dari  hasil percobaan, nilai jarak terdekat yang bisa di ukur adalah 21 cm atau ketinggian air 129 cm. Batasan nilai ini disebabkan karaktesistik  sensor  yang  hanya  mampu  membaca  jarak paling dekat sekitar 20 cm atau jika dikonversi dalam nilai ketinggian air adalah 130 cm diatas permukaan jalan.
Algoritma yang digunakan pada sistem peringatan dini banjir  menggunakan  model  pemrograman  berbasis peristiwa yang ditunjukkan Error! Reference source not found. 9.  Sikulus  komputasi  yang  dilakukan  dijadwalkan setiap  peristiwa  pewaktu  500  mili  detik.  Prosedur  proses peringatan dini banjir pada percobaan ini ditunjukkan pada Error! Reference source not found. 10.
Koneksi ke server Blynk Mulai Koneksi berhasil? D1 = Triger D2 = Echo Penentuan jarigan internet Peristiwa pewaktu = 500ms T Y Pengukuran tingkat ketinggian air per 0.5s Keluar? Y Selesai T Gambar  9. Proses pemrograman berbasis pariwisata NodeMCU Waterproof range finder
Pengukuran tingkat ketinggian air per 0.5s
Baca jarak permukaan air
Hitung tingkat ketinggian permukaan air
Tampilkan data numerik ketinggian permukaan air
Tingkat ketinggian permukaan air lebih
dari 0 cm
T Tingkat ketinggian permukaan air lebih
dari 30 cm T
Y Tampilkan peringatan Level air diatas jalan
!  dan bunyikan bel Y Tampilkan peringatan Level air Berbahaya, diatas 30 cm   !  dan bunyikan bel Kembali

## Gambar  20. Prosedur proses peringatan dini banjir

## B. Display Deteksi Dini Banjir
Dengan memanfaatkan piranti mobile berbasis android, hasil  sensor  cerdas  yang  diputuskan  menjadi  keputusan peringatan  dini  dapat  ditampilkan  oleh  display  yang ditunjukan gambar 11 sampai dengan gambar 14.
Gambar  31. Nilai level dibawah permukaan jalan
Error! Reference source not found. 11 menampilkan saat Level bernilai negatif 24 cm, yang berarti posisi permukaan air dibawah permukaan jalan.
Gambar  42. Nilai level sama dengan permukaan jalan
Pada  tampilan Error!  Reference  source  not  found. 2 Level  bernilai  0  cm,  yang  artinya  tinggi  permukaan  air sama dengan tinggi permukaan jalan.

## Gambar  53. Nilai level diatas permukaan jalan
Pada  tampilan Error!  Reference  source  not  found. 3 Level  bernilai  3  cm,  yang  artinya  tinggi  permukaan  air diatas permukaan jalan, pada posisi ini peringatan muncul berupa  bunyi  bel  bersamaan  dengan  muncul  teks peringatan.
Gambar  64. Nilai level diatas permukaan jalan
Demikian pula pada tampilan Error! Reference source not found. 4 Level bernilai 41 cm, yang artinya permukaan air diatas permukaan jalan lebih dari 30 cm.
Hasil  perngamatan  perubahan  ketinggian  permukaan air  pada  tampilan  layar  handphone  android  yang  tampak pada Error! Reference source not found. 1 sampai Error! Reference  source  not  found. 4,  terlihat  bahwa  tingkat ketinggian  permukaan  air  direpresentasikan  dengan variabel  Level  berwarna  hijau,  dan  sebuah  label  Level dengan tampilan data numerik berwarna putih..

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  peringatan  dini  banjir  mampu  menampilkan representasi  data  dalam  bentuk  level  vertikal  dan  data numerik  dengan  tinggkat  ketinggian  air  paling  rendah adalah  -150  cm  dan  paling  tinggi  130  cm,  dengan representasi  nilai  0  cm  apabila  tingkat  ketinggian permukaan air sejajar dengan permukaan badan jalan.
Peringatan  berupa  bunyi  bel  bersama  teks  “Level  air diatas jalan !” apabila nilai tingkat ketinggian air lebih dari 0  cm,  dan  bunyi  bel  bersama  teks  “Level  air  Berbahaya, diatas  30  cm...!”  apabila  nilai  tingkat  ketinggian  air memenuhi  batas  maksimal.  dimana  pembaharuan  data numerik  tingkat  ketinggian  permukaan  air  kanal  terjadi setiap 500 mili detik.
Penerapan  algoritma  penentu  keputusan  berdasarkan peristiwa yang dikombinasikan dengan konversi dari data peta satelit sebagai validasi penempatan sensor berhasil di implementasikan  pada  prototipe  peringatan  dini  banjir berbasis IoT Untuk selanjutnya peneliti akan melanjutkan penelitian ini dari sisi komunikasi data sehingga prototype ini  akan  menjadi  produk  teknologi  tepat  guna yang  dapat dimanfaatkan masyarakat umum.
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Peneliti    mengucapkan    terimakasih    kepada Modern Computing    &  Robotic  System    Research        Center Politeknik  Negeri  Samarinda  dan Hibah Unit Penelitian &  Pengabdian  Masyarakat    Politeknik  Negeri  Samarinda DIPA 2020.
R EFERENSI
[1] H. N. Do, M.-T. Vo, V.-S. Tran, P. V. Tan and C. V. Trinh, "An early  flood  detection  system  using  mobile  networks,"  in International  Conference  on  Advanced  Technologies  for Communications (ATC) , Ho Chi Minh, 2015.
[2] G. Megha, D. P. Babasaheb, S. Manojkumar and D. Akshay, "Early Flood Detection System using Android Application," International
Journal of Engineering Research & Technology, vol. 8, no. 7, 2019.
[3] A.  A.  Jaafar,  K.  H.  Sharif,  M.  I.  Ghareb  and  D.  N.  A.  Jawawi, "Internet  of  Thing  and  Smart  City:  State  of  the  Art  and  Future Trends," in International Conference on Computer,
Communication  and  Computational  Sciences  (IC4S) ,  Patong Phuket, 2017. [4] H. Hassan, R. A. Jamaluddin and F. M. Marafa, "Internet of Thing (IoT)  Smart  Home  Systems:  Conceptual  Ethical  Framework  for Malaysian  Developers,"  in International  Visual  Informatics Conference (IVIC) , Bangi, 2019.
[5] W. Li, T. Logenthiran, V.-T. Phan and W. L. Woo, "Implemented IoT-Based Self-Learning Home Management System (SHMS) for Singapore," IEEE Internet of Things Journal, vol. 5, no. 3, pp. 2212 - 2219, 2018.
[6] M.  A.  Fabrício,  F.  H.  Behrens  and  D.  Bianchini,  "Monitoring  of Industrial  Electrical  Equipment  using  IoT," IEEE  Latin  America Transactions, vol. 18, no. 8, pp. 1425 - 1432, 2020.
[7] K. Tong Lee and H. Kit Mun, "Real-time power monitoring using field-programmable gate array with IoT technology," IET Science,
Measurement & Technology, vol. 13, no. 6, pp. 931-935, 2019.
[8] A.  O.  Akmandor,  H.  YIN  and  N.  K.  Jha,  "Smart,  Secure,  Yet Energy-Efficient, Internet-of-Things Sensors," IEEE Transactions on  Multi-Scale  Computing  Systems, vol.  4,  no.  4,  pp.  914  -  930, 2018.
[9] F. Wu, J.-M. Redouté and M. R. Yuce, "WE-Safe: A Self-Powered Wearable  IoT  Sensor  Network  for  Safety  Applications  Based  on LoRa," IEEE Access, vol. 6, pp. 2169-3536, 2018.
[10] J. Khan, J. P. Li, B. Ahamad, S. Parveen, A. U. Haq, G. A. Khan and A. K. Sangaiah, "SMSH: Secure Surveillance Mechanism on Smart  Healthcare  IoT  System  With  Probabilistic  Image Encryption," IEEE Access, vol. 8, pp. 15747 - 15767, 2020.
[11] S.  S.  Sarmah,  "An  Efficient  IoT-Based  Patient  Monitoring  and Heart  Disease  Prediction  System  Using  Deep  Learning  Modified Neural Network," IEEE Access, vol. 8, pp. 135784 - 135797, 2020. [12] A.  Venkatanarayanan,  A.  Vijayavel,  A.  Rajagopal  and  P. Nagaradjane, "Design of sensor system for air pollution and human vital monitoring for connected cyclists," IET Communications, vol. 13, no. 19, pp. 3181 - 3186, 2019.
[13] K. Muhammad, R. Hamza, J. Ahmad, J. Lloret, H. Wang and S. W. Baik,  "Secure  Surveillance  Framework  for  IoT  Systems  Using Probabilistic Image Encryption," IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 14, no. 8, pp. 3679 - 3689, 2018.
[14] J. Díaz, J. E. Pérez, Lopez-Peña, M. A., G. A. Mena and A. Yagüe, "Self-Service Cybersecurity Monitoring as Enabler for DevSecOps," IEEE Access, vol. 7, pp. 100283 - 100295, 2019.
[15] S.  Jacob,  M.  Alagirisamy,  V.  G.  Menon,  B.  M.  Kumar,  N.  Z. Jhanjhi, V. Ponnusamy, P. G. Shynu and V. Balasubramanian, "An Adaptive  and  Flexible  Brain  Energized  Full  Body  Exoskeleton With IoT Edge for Assisting the Paralyzed Patients," IEEE Access , vol. 8, pp. 100721 - 100731, 2020.
[16] A. Celesti, A. Galletta, L. Carnevale, M. Fazio, A. Ĺay-Ekuakille and M. Villari, "An IoT Cloud System for Traffic Monitoring and Vehicular  Accidents  Prevention  Based  on  Mobile  Sensor  Data Processing," IEEE Sensors Journal, vol. 18, no. 12, pp. 4795 - 4802, 2018.
[17] S. S. Chakkaravarthy, D. Sangeetha, M. V. Cruz, V. Vaidehi and B. Raman,  "Design  of  Intrusion  Detection  Honeypot  Using  Social Leopard  Algorithm  to  Detect  IoT  Ransomware  Attacks," IEEE Access, vol. 8, pp. 169944 - 169956, 2020.
[18] Q.  P.  Ha,  S.  Metia  and  M.  D.  Phung,  "Sensing  Data  Fusion  for Enhanced Indoor Air Quality Monitoring," IEEE Sensors Journal, vol. 20, no. 8, pp. 4430-4441, 2020.
[19] A.  O.  Akmandor,  o.  YINH  and  N.  K.  Jha,  "Smart,  Secure,  Yet Energy-Efficient, Internet-of-Things Sensors," IEEE Transactions on Multi-Scale Computing Systems, vol. 4, no. 4, pp. 914-930, 2018.
[20] Periyaldi,  A.  Wajiansyah  and  A.  B.  W.  Putra,  "Implementasi Sistem Monitoring Suhu Ruang Server Satnetcom Berbasis Internet Of  Things  (IOT)  Menggunakan  Protokol  Komunikasi  Message Queue  Telemetry  Transport  (MQTT)," JURNAL  TEKNOLOGI TERPADU (JTT), vol. 6, 2018.
[21] W.  M.  Kurniawan,  Supriadi  and  A.  Wajiansyah,  "Performa Komunikasi  Arduino  Mega2560  Melalui  Wifi  ESP8266  Pada Baudrate  115200  kbps,"  in Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ( SAKTI) , Samarinda, 2018.
[22] L. B. L. Santos, T. Carvalho, L. O. Anderson, C. M. Rudorff, V. Marchezini,  L.  R.  Londe  and  S.  M.  Saito,  "An  RS-GIS-Based ComprehensiveImpact  Assessment  of  Floods—A  Case  Study  in Madeira River, Western Brazilian Amazon," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 14, no. 9, pp. 1614 - 1617, 2017.
[23] L. Cenci, P. Laiolo, S. Gabellani, L. Campo, F. Silvestro, F. Delogu, G.  Boni  and  R.  Rudari,  "Assimilation  of  H-SAF  Soil  Moisture Products  for  Flash  Flood  Early  Warning  Systems.  Case  Study: Mediterranean  Catchments," IEEE  Journal  of  Selected  Topics  in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 9, no. 12, pp. 5634-5646, 2016.
[24] A. H. Zaji, H. Bonakdari and B. Gharabaghi, "Applying Upstream Satellite  Signals  and  a  2-D  Error  Minimization  Algorithm  to Advance Early Warning and Management of Flood Water Levels and  River  Discharge," IEEE  Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing, vol. 57, no. 2, pp. 902-910, 2019.
[25] J.-W. Yoon and T. Park, "Maximizing Localization Accuracy via Self-Configurable  Ultrasonic  Sensor  Grouping  Using  Genetic Approach," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 65, no. 7, pp. 518-1529, 2016.
[26] A. Rocchi, E. Santecchia, F. Ciciulla, P. Mengucci and G. Barucca, "Characterization  and  Optimization  of  Level  Measurement  by  an Ultrasonic Sensor System," IEEE Sensors Journal, vol. 19, no. 8, pp. 3077-3084, 2019.
[27] A.  K.  Sahoo  and  S.  K.  Udgata,  "A  Novel  ANN-Based  Adaptive Ultrasonic  Measurement  System  for  Accurate  Water  Level Monitoring," IEEE  Transactions  on  Instrumentation  and Measurement, vol. 69, no. 6, pp. 359-3369, 2020.
[28] S.  Shin,  M.-H.  Kim  and  S.  B.  Choi,  "Ultrasonic  Distance Measurement  Method  With  Crosstalk  Rejection  at  High Measurement  Rate," IEEE  Transactions  on  Instrumentation  and Measurement, vol. 68, no. 4, pp. 972-979, 2019.
[29] A.  Sun,  Z.  Wu,  D.  Fang,  J.  Zhang  and  W.  Wang,  "Multimode Interference-Based Fiber-Optic Ultrasonic Sensor for Non-Contact Displacement Measurement," IEEE Sensors  Journal, vol. 16,  no. 14, pp. 5632-5635, 2016.
[30] R. Kusche, F. John, M. Cimdins and H. Hellbrück, "Contact-Free Biosignal  Acquisition  via  Capacitive  and  Ultrasonic  Sensors," IEEE Access, vol. 8, pp. 95629 - 95641, 2020.
[31] B. d. Bakker, "Waterproof JSN-SR04T Ultrasonic Distance Sensor with  Arduino  Tutorial,"  5  March  2020.  [Online].  Available: https://www.makerguides.com. [Accessed 5 August 2020].
[32] Components101,  "NodeMCU  ESP8266,"  2  April  2020.  [Online]. Available: https://components101.com. [Accessed 5 March 2020].
[33] Blynk,  "How  Blynk  Works," 5 March 2020.  [Online].  Available: https://docs.blynk.cc. [Accessed 6 March 2020].
.