## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)

## Analysis of pH and Turbidity Sensor Outputs in Shrimp Ponds for Vannamei Shrimp Commodities
Musayyanah 1 *, Erdasetya Bayunugraha 2 *, Harianto 3 *, Heri Pratikno 4 * * Teknik Komputer, Universitas Dinamika musayyanah@dinamika.ac.id 1 , erdasetya.b@gmail.com 2 , hari@dinamika.ac.id 3 , heri@dinamika.ac.id 4
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received 2024-05-02 Revised 2024-05-13 Accepted 2024-05-15
Vannamei  shrimp  is  a  high-value,  economically  important  brackish  water aquaculture  commodity  that  is  easy  to  cultivate.  Optimal  growth  of  Vannamei shrimp  can  be  achieved  by  monitoring  water  quality  parameters  such  as  pH  and turbidity. The pH levels can be measured using a pH sensor, with a pH meter as a reference. Turbidity levels are measured with a turbidity sensor in NTU units, with a turbidity stick serving as a reference. Testing of these sensors was conducted from morning  to  noon  over  three  days  in  the  brackish  water  ponds  of  IBAP  Banjar Kemuning, Sidoarjo, recording 100 data samples. The performance of both sensors fluctuated  due  to  disturbances  around  the  pond,  prompting  the  use  of  the  Moving Average  (MA)  filter  method  to  improve  accuracy.  Applying  MA  with  varying window sizes (wz) resulted in a performance increase of 0.24% in the morning and 0.1%  at  noon.  Additionally,  turbidity  sensor  testing  indicated  that  the  pond conditions  were  consistent  with  the  turbidity  measurements  obtained  using  the turbidity stick.

## Keyword:
Brackish water aquaculture, Moving Average filter, Vannamei shrimp, pH sensor, Turbidity sensor.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Sektor perikanan dan kelauatan mendorong perekonomian masyarakat  di  Indonesia,  yang  terus  dikembangkan  sampai saat  ini.  Potensi  lahan  kedua  sektor  tersebut,  terdiri  dari budidaya air payau, budidaya air tawar, budidaya air laut, dan perairan umum daratan seperti sungai atau danau. Salah satu unggulan  komoditas  dari  budidaya  air  payau  adalah  udang Vaname,  yang  menjadi  andalan  dan  prioritas  dalam meningkatkan  perekonomian  nasional  [1]-[2].  Udang Vaname atau Litopenaeus Vannamei berasal dari Pantai Barat Amerika  Latin  dan  mulai  dikenal  di  Indonesia  tahun  2001. Perawatan  udang  Vaname  tergolong  mudah  dan  memiliki beberapa keuntungan yaitu pertumbuhan lebih cepat dengan nafsu  makan  yang  tinggi,  lebih  tahan  terhadap  perubahan lingkungan  atau  penyakit  sehingga  kelangsungan  hidupnya tinggi,  dan  waktu  pemeliharaannya  relatif  singkat  dengan padat tebar yang tinggi [3].
Pertumbuhan udang Vaname dipengaruhi oleh pemeliharaan  kualitas  air  tambak  atau  kolam.  Kualitas  air ditentukan  oleh  variabel-variabel  penyusunnya,  seperti seperti oksigen, suhu, kecerahan, salinitas, pH, bahan organik total (TOM), total alkalinitas, karbonat dan bikarbonat. Salah
satu  faktor  kimia  yang  dapat  berkolerasi  positif  dengan kualitas air dan banyak diteliti adalah pH air. Konsentrasi pH mempengaruhi  kesuburan  perairan,  nilai  pH  yang  kelewat basa akan menyebabkan kematian sedangkan pH dengan nilai rendah  atau  asam  akan  membuat  udang  mudah stress ,  yang ditandai  dengan  kulit  udang  lembek  yang  berujung  pada kematian.  Perubahan  konsentrasi  pH  tersebut,  dipengaruhi oleh faktor kimia  yang ada di perairan [4]. Kisaran nilai pH untuk  udang  Vaname  tumbuh  dengan  optimal  sekitar  6-9. Rentang nilai pH tersebut tergolong normal [5].
Kejernihan  kualitas  air  tambak  menjadi  parameter  utama selain variabel kimia penyusunnya. Parameter kejernihan air menentukan ada tidaknya zat pencemar yang membahayakan kehidupan  organisme  yang  ada  di  dalamnya.  Salah  stau pengukur  kejernihan  air  disebut  dengan  sensor Turbidity . Sensor  ini  mendeteksi  adanya  zat  atau  organisme  dalam  air dengan  melihat  hamburan  cahaya  dari  partikel  padatan  di dalam  air  [6].  Sensor Turbidity mampu  membaca  tingkat kekeruhan air secara konstan pada berbagai kondisi air, yaitu air tawar atau air dengan penambahan zat lain [7].
Penelitian  terkait  penggunaan  sensor  pH  dan  kekeruhan, banyak dikerjakan dengan objek yang berbeda. Seperti pada [8] mengukur kadar pH campuran air bernutrisi dengan sensor
78
pH  dari  tanaman  hidroponik  pak  coy.  Pada  [9]  menerapkan sensor Turbidity untuk penentuan kualitas air danau.  Sistem monitoring parameter pH dan turbiditas dari air tambak untuk mendeteksi  adanya  penyakit  pada  ikan  mujaer  telah dikerjakan  oleh  [10].  Sensor  pH  juga  dijadikan  salah  satu parameter  monitoring  kolam  ikan  mas  koki  [11].  Nilai  pH digunakan  pada  air  tambak  pesisir  pantai  sebagai water quality cheker [12].
Performansi  dari  kinerja  sensor  dianalisis  menggunakan relative  error dalam  bentuk  persen.  Keluaran  dari  sensor dapat mengalami kesalahan dikarenakan gangguan lingkungan  atau  interferensi  elektromagnetik  di  sekitar sensor,  sehingga  tegangan  yang  dihasilkan  oleh  perangkat tidak  stabil  atau  berfluktuasi,  yang  mempengaruhi  hasil analisis  atau  kinerja  dari  sensor  tersebut.  Salah  satu  teknik untuk  mengatasi  hal  tersebut,  dibutuhkan  metode  reduksi noise seperti  Filter.  Filter  mampu  mengurangi  nilai noise /fluktuasi  yang  tidak  diinginkan  contohnya  filter Kalman,  Wiener,  Moving  Average,  Exponential  Moving Average, Median, dan Transform Wavelet  [12].
Beberapa  penelitian  yang  menerapkan  filter  untuk optimalisasi  kerja  sensor  yaitu  [13]  memanfaatkan  filter Kalman untuk sensor Accelerometer pada robot Quadrupeds, [14]  menerapkan  filter  Kalman  untuk  akurasi  sensor  GPS sebagai  penentu  jarak  dalam  ruang,  [15]  menjalankan  filter Moving  Average (MA)  untuk  akurasi  sensor  detak  jantung pada  sistem telemedicine ,  dan  [16]  mengimplementasikan filter  MA  untuk  akurasi  sensor  ultrasonik  sebagai  pengukur ketinggian  air.  Filter  MA  merupakan  filter  yang  mudah diterapkan  dan  digunakan,  seperti  pada  artikel  ini.  MA dipengaruhi oleh window size (wz) atau ukuran jendela yang menentukan  jumlah  titik  menghitung  rata-rata  dari  luaran sensor.
Kontribusi  dari  artikel  ini  adalah  menerapkan  perangkat sensor pH dan Turbidity pada kolam udang Vaname Instalasi Budidaya  Air  Payau  (IBAP)  Banjar  Kemuning  dengan penyajian  informasi  dalam  bentuk  tabel  dan  grafik,  serta menambahkan  metode  filter  MA  dari  output  nilai  tegangan sensor pH yang berfluktuasi dengan analisis perubahan wz .

## II. M ETODE P ENELITIAN
Paparan metode dari penelitian ini terdiri dari lingkungan observasi  perangkat,  rangkaian  perangkat  keras,  dan  proses perangkat  lunak.  Sebelum  penjelasan  pertama  dari point metode  penelitian,  perlu  melakukan  instalasi environment diantaranya  adalah  Arduino  IDE  dengan library pendukung pembacaan  sensor,  WIFI,  dan  HTTPS client .  Pada  Mini Komputer terpasang Raspian dengan aplikasi Apache2, PHP, MySQL ( Server MariaDB ), dan phpMyAdmin. Fokus utama dari artikel ini adalah analisis performa sensor dengan  penerapan  filter  MA.  Parameter  uji  yang  dianalisis untuk filter MA adalah nilai output dari sensor, variasi ukuran window size , hasil perbandingan relative error dalam persen untuk keluaran sensor dengan perangkat industri. Selain itu, parameter  uji  pendukung  adalah  transmisi  data  sensor  ke
server secara wireless dengan analisis waktu kirim dan waktu terima.
Penelitian  ini  tidak  membahas  parameter  lain  dari penyusun  kualitas  air  udang  Vaname.  Parameter  ujinya berfokus pada deteksi parameter pH dan kekeruhan air kolam dengan tambahan analisis kinerja sensor pada kolam.

## A. Objek Pengujian Perangkat
Pengujian  perangkat  keras  atau  perangkat  lunak  pada penelitian ini, dilakukan di IBAP Banjar Kemuning Sidoarjo. Jenis komoditas perikanan yang didudidayakan oleh tambak ini  adalah  Udang  Vaname.  Salah  satu  kolam  yang  menjadi objek  pengujian  perangkat  terlihat  pada  Gambar  1.    Kolam tersebut mempunyai luas persegi panjang sekitar 1-3 ha/petak dengan kedalaman 40-50 cm dari pelataran.

## Gambar 1. Kolam Tambak IBAP Udang Vaname
Pengujian  dilakukan  dengan  memasang  rangkaian perangkat  keras  ke  tepi  kolam  tambak,  seperti  Gambar  2, dimana  probe  dari  sensor  pH  dan  sensor Turbidity menggenang pada air tambak. Posisi mikrokontroller ESP 32 dan sumber baterai berada di dalam kotak hitam. Sedangkan perangkat  Mini  Komputer  sebagai  server,  terletak  di  luar jangkauan kolam.
Gambar 2. Posisi perangkat saat pengambilan data
Pengujian dilakukan tiga kali, dengan periode waktu pagi pukul  09.00  WIB  sampai  siang  13.00  WIB.  Data  yang terekam  selama  pengujian  ada  ribuan  data  sensor  pH  dan
79
Turbidity ,  namun  untuk  kebutuhan  analisis  pada  artikel  ini, mengambil sampel 100 data.

## B. Perancangan Perangkat Keras
Langkah  awal  pada  penelitian  ini  adalah  merangkai perangkat keras yang akan diterapkan pada kolam. Perangkat keras terdiri dari dua sensor yakni sensor pH untuk membaca kandungan  pH  pada  kolam  dan  sensor Turbidity untuk mendeteksi  seberapa  keruh  air  kolam.  Pengendali  ESP  32 merupakan  papan  mikrokontroler  yang  memproses  data analog sensor agar terbaca menjadi pH dan NTU. Selain itu, ESP  32  terdapat  antenna  WIFI,  mampu  mengirimkan  data secara wireless ke  server.  Perangkat  server  yang  digunakan adalah Raspberry Pi , untuk menampilkan data dalam bentuk tabel dan grafik. User dapat mengakses data informasi secara local tersebut pada laman web yang telah dibuat pada Server.
Gambar 2. Diagram Perangkat Keras
Sensor pH dan Turbidity terhubung pada pengendali ESP 32  lewat  pin analog  to  digital  converter (ADC).  Sensor  pH akan mengeluarkan nilai output dengan satuan pH sedangkan untuk satuan sensor Turbidity adalah Nephelometric Turbidity Units (NTU). Wiring kedua sensor pada Gambar 3 dan Tabel 1.
Gambar 3. Skematik sensor dengan Pengendali ESP 32
T ABEL I P IN I NPUT /O UTPUT S ENSOR T ERHADAP ESP 32
No I/O Pin Pin ESP 32 Senor pH Sensor Turbidity 1 VIN VCC VCC 2 GND Ground Ground 3 GPIO 35 Data Analog - 4 GPIO 14 - Data Analog
Pengendali ESP 32 dan Mini Komputer terhubung dengan WIFI yang ada pada lokasi IBAP. Kedua nilai sensor tersebut, akan diteruskan secara wireless ke Mini Komputer. Pada Mini Komputer  telah  terpasang  instalasi webserver. Proses pengambilan  data  sensor  dari  pengendali  ESP  32  sampai dikirimkan  ke webserver digambarkan  pada  alur  Gambar  4 dan 5.
Gambar 4. Alur program dari Pengendali ESP 32
Gambar 4 merupakan alur program dari perangkat ESP 32, yang  mengirimkan  data  secara  terus  menerus  selama terhubung  dengan  WIFI.  Pembacaan  data  sensor  dan pengiriman data sensor akan dilakukan berulang tiap 2 detik sekali.  Data  sensor  berubah  menjadi string dikirimkan  ke Mini  Komputer  melalui HTTP  Postscript  Web  Server .  Data sensor akan diterima di database lokal.
Gambar  5,  menjelaskan  alur  Mini  Komputer  mengambil data  dari  database  setelah  terhubung  dengan  WIFI. Kemudian,  Mini  Komputer  akan  mengambil  data  dari database  untuk  menampilkan  grafik,  dengan  akses  file bargraph.html dan  tampilan  tabel  muncul  dengan  akses  file esp_data.html .
Setelah  mendesain  perangkat  keras  serta  alur  kerja  dari perangkat, berikutnya adalah menjelaskan metode yang akan digunakan  saat  pembacaan  data  sensor  dan  penerapan  filter pada hasil output sensor.
Gambar 5. Alur program dari Mini Komputer

## C. Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak merupakan paparan metode untuk output dari sensor, paparan proses pengiriman data ke database  sampai  ditampilkan  di  halaman  web,  dan  paparan metode filter pada data sensor.
Perancangan  perangkat  lunak  yang  pertama  menjelaskan proses  data  sensor  terbaca  sampai  terkirim  ke server .  Data yang  terbaca  dari  sensor Turbidity adalah  voltase,  yang dikonversi sesuai dengan persamaan (1).
𝑘 =   −26, 7642 𝑚 + 135,0524 (1)
Dengan m adalah  nilai  voltase  dari  sensor,  sedangkan  k adalah konversi nilai menjadi NTU [7]. Nilai NTU dari sensor akan dibandingkan dengan tongkat pengukur kekeruhan yang disediakan  oleh  pihak  IBAP  seperti  Gambar  6.  Tingkat kekeruhan  digolongkan  menjadi  tiga  tingkatan  yakni  jernih, keruh,  dan  sangat  keruh.    Jarak  0-10  cm  dari  ujung  tongkat yang  berbentuk  lingkaran  digolongkan  sangat  keruh,  11-20 cm digolongkan keruh, dan di atas 20 cm dikatakan jernih.
Gambar 6. Tongkat Pengukur Kekeruhan Air Tambak
Sedangkan  sensor  pH  akan  dibandingkan  dengan  output dari perangkat pHmeter seperti Gambar 7.
Gambar 7. pHmeter
Pengendali  ESP  32  dan  Mini  Komputer  akan  terhubung dengan  router  WIFI.  Pengendali  ESP  32  meneruskan  data kedua sensor tersebut ke Mini Komputer menggunakan HTTP Post  Script . Webserver pada  Mini  Komputer  akan menyimpan  data  sensor  tersebut  dengan  PHP Store  Script . Perangkat User komputer atau gawai yang terhubung dengan WIFI  akan  memanggil webserver dengan  perintah  HTTP Request  Access . Webserver akan  menarik  data  pembacaan Pengendali  ESP  32  dengan  PHP Query  Script ,  kemudian webserver akan menampilkan data dari database server pada laman web .  Proses tersebut tergambar jelas pada Gambar 8.
Mini  Komputer  terpasang  beberapa  aplikasi  seperti: Apache2, PHP, MySQL ( Server MariaDB), dan phpMyAdmin.  Apache  2  melayani  permintaan  akses  laman web , PHP digunakan untuk scripting tampilan web , MySQL berfungsi  sebagai database ,  dan  phpMyAdmin  menangani administrasi database yang terhubung dengan tampilan web . Pada artikel ini, tampilan web menyajikan data dalam bentuk tabel  dan  grafik  yang  memuat  informasi  nilai  kedua  sensor seperti pada Gambar 9. Tabel pada laman web menyediakan informasi berupa id data sensor, lokasi kolam pengujian, data sensor Turbidity dengan  satuan  NTU,  data  sensor  pH,  dan tanggal serta waktu terima data.
9a. Tampilan tabel pada web
9b. Tampilan grafik untuk tingkat keasaman
9c. Tampilan grafik untuk tingkat kekeruhan Gambar 9. Tampilan Web
Tampilan database dari  MySQL  dan  serial  dari  Arduino ditunjukkan  pada Gambar  10.  Tampilan keduanya menunjukkan  parameter  informasi  yang  sama  dengan
tampilan  tabel  atau  grafik.  Nilai  pH,  nilai  NTU,  dan  waktu diterima di database dengan baik.
Gambar 10. Tampilan database MYSQL dan serial pada Arduino
Penerapan  filter  MA  untuk  mereduksi  ketidakstabilan output dari nilai sensor diformulakan pada persamaan (2).
𝑀𝐴 (𝑛) = 1 𝑘 ∑ 𝑥(𝑛 − 𝑖) 𝑘−1 𝑖=0 (2)
𝑀𝐴 (𝑛) merupakan nilai dari proses MA pada sampel data ke-n. 𝑥(𝑛) merupakan data sensor pada sampel ke-n, 𝑘 adalah window size atau jumlah titik data untuk menghitung rata-rata dari  data  sensor.  Penerapan  filter  MA  dianalisis  dengan parameter Relative Error (%) pada persamaan (3). Parameter RE  merupakan  perbandingan  nilai  data  pengukuran  sensor terhadap nilai perangkat yang dianggap benar. Semakin kecil nila RE nya, maka menunjukkan penerapan filter MA dengan variasi  nilai window  size berhasil  meningkatkan  performa sensor atau mereduksi ketidakstabilan output dari sensor.
Penerapan  filter  MA  hanya  diterapkan  pada  sensor  pH dengan  pembanding  pHmeter,  sehingga  dapat  dihitung  nilai RE  nya.  Sedangkan  untuk  sensor Turbidity tidak  dilakukan analisis  penerapan  filter  dikarenakan  pembandingnya  masih manual.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Menurut  Badan  Standarisasi  Nasional  Indonesia  (SNI) 8678-4 tahun 2021, parameter yang perlu diperhatikan dalam budidaya  udang  adalah  suhu  air,  salinitas  air,  kadar  pH  air, kadar oksigen, kadar akalin, kadar total amoniak, kadar nitrit- nitrat,  ketinggian  air  dan  kekeruhan  air  [17].  Berdasarkan hasil  survey  pada  IBAP,  parameter  pengukuran  budidaya udang  Vaname  yang  penting  diperhatikan  dan  dipantau berkala berdasarkan kondisi kolam adalah pH dan kekeruhan. Pengujian  dari  penelitian  ini,  terdiri  dari  pengamatan  kerja sensor  dari  pagi  sampai  siang  hari  termasuk  analisis
82
penerapan  filter  MA.  Pengujian  dilakukan  dan  dianalisis dengan pengumpulan 100 data.

## A. Pengamatan kinerja sensor pH
Sebelum  penerapan  perangkat  sensor  pH,  dilakukan kalibrasi terlebih dahulu dengan cairan pH 4 dan cairan pH 7 seperti  Gambar  11.  Tujuannya  adalah  pembacaan  nilai  pH dapat dilakukan secara akurat.
Gambar 11. Kalibrasi sensor pH dengan cairan
Kinerja  dari  masing-masing  sensor  akan  dibandingkan dengan  perangkat  yang  dianggap  valid  yakni  pHmeter. Sedangkan  sensor  kekeruhan  dibandingkan  dengan  tongkat kekeruhan  dari  IBAP.  Perbandingan  sensor  pH  dengan pHmeter  dihitung  dengan  persamaan Relative Error  (RE) pada persamaan (3).
𝑅𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 (%) =   | 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑝𝐻−𝑝𝐻 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑝𝐻𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 |  100% (3)
Hasil  pengujian  sensor  pH  waktu  pagi  dan  siang  terlihat pada  Gambar  12-13,  yang  hasilnya  sangat  berfluktuatif  dan jauh  dari  nilai  kalibratornya  (pHmeter).  Kondisi  pH  kolam pagi  hari  sampai  siang  hari  terukur  stabil  dengan  pHmeter sebesar 6,4.
Berdasarkan  Gambar  12,  data  pengujian  sensor  pH  pagi hari terlihat beberapa titik yang mendekati nilai pHmeter dan beberapa data yang lain menjauhi nilai 6,4. Outputan sensor pH pagi hari tertinggi pada nilai 6,49, terendah 6,31 serta nilai yang  sering  muncul  adalah  6,39.  Nilai  yang  sering  muncul atau  modus  tersebut  mendekati  nilai  pHmeter.  Dapat disimpulkan kinerja sensor pH stabil saat pagi, dimana suhu air kolam dan suhu lingkungan sekitar normal.
Sedangkan  nilai  sensor  pH  siang  hari  pada  Gambar  13, seluruh  data  berada  di  bawah  garis  merah  dengan  nilai tertinggi 6,4, terendah 3,41 dan nilai yang sering muncul 5,71. Hal  ini  disebabkan  oleh  naiknya  temperatur  sekitar lingkungan  observasi,  sehingga  menyebabkan  perangkat menghasilkan kalor atau panas, yang berdampak pada output perangkat  sensor.  Rerata  dari  perhitungan RE (%)  untuk kondisi  pagi  sebesar  0,49%,  sedangkan  kondisi  siang  hari sebesar 20,48%.
Gambar 12. Nilai sensor pH pagi hari

## Gambar 13. Nilai sensor pH siang hari
Hasil  pengujian  nilai  tegangan  dari  sensor  pH  yang berfluktuatif, maka perlu ditambahkan metode filter. Artikel ini  menerapkan  filter  rata-rata  atau  disebut  dengan Moving Average (MA).  MA  merupakan  salah  satu  metode  yang sangat sederhana dan mudah diterapkan untuk meminimalisir kesalahan deteksi akibat noise [18].  Penentuan jumlah  titik data atau window size (wz) pada MA, harus dilakukan secara hati-hati,  karena  dapat  mempengaruhi  hasil  dari  filter. Penelitian ini melakukan percobaan wz sebesar 2, 3, 4, dan 5. Analisis percobaan wz membandingkan RE (%) terhadap nilai pHmeter seperti pada Tabel II.
TABEL II P ERCOBAAN W INDOW S IZE Kondisi RE (%) Rerata RE (%) Pagi RE _Pengukuran 0,49 RE_WZ _2 0,30 RE_WZ_ 3 0,25 RE_WZ_ 4 0,32 RE_WZ _5 0,39 Siang RE _Pengukuran 20,49 RE_WZ _2 20,48 RE_WZ_ 3 20,49 RE_WZ_ 4 20,53 RE_WZ _5 20,62
Analysis of pH and Turbidity Sensor Outputs in Shrimp Ponds for Vannamei Shrimp Commodities (Musayyanah, Erdasetya Bayunugraha, Harianto, Heri Pratikno)
Hasil percobaan pada Tabel II merupakan penerapan MA dengan  variasi window  size yang  berbeda,  untuk  kondisi sensor pH saat pagi dan siang hari. Data pengujian pagi hari mengalami  perbaikan  performansi  dengan window  size 3, yang  ditunjukkan  dengan  nilai  rerata RE (%)  paling  kecil dibandingkan window  size yang  lain  dengan  peningkatan performansi  0,24%.    Sedangkan  penerapan  MA  pada pengujian siang hari, hanya mengalami kenaikan performansi 0,1% untuk window size 2, sedangkan window size yang lain mengalami penurunan performansi. Penerapan MA pada data pH  siang  hari,  tidak  mengalami  kenaikan  yang significant , disebabkan oleh kerja sensor pH pada siang hari tidak stabil. Performansi  filter  pada  sensor  meningkat  ditandai  dengan nilai RE (%) lebih kecil dibandingkan dengan RE _pengukuran,  yaitu  ketika wz sama  dengan  2,  sedangkan wz  yang  lain  rerata  RE  nya  semakin  besar  dar  pengukuran semula tanpa filter.
Representasi data dengan window size 3 untuk kondisi pagi pada  Gambar  14.  Representasi  data window  size 2  untuk kondisi  siang  ditunjukkan  pada  Gambar  15.  Kedua  Output dari filter MA menekan fluktuasi pada data pH, data terlihat lebih halus. Pada Gambar 14, nilai luaran tertinggi pada nilai 6,4 luaran terrendah 6,3 dan nilai luaran yang sering muncul 6,4. Modus data pH tersebut mendekati nilai dengan pHmeter.

## Gambar 14. Penerapan MA pada sensor pH saat pagi
Hasil filter pada kedua grafik Gambar 15, masih jauh dari nilai  kalibratornya  sama  dengan  hasil  pengujian  sebelum penerapan MA. Pemilihan window size 2 dikarenakan rerata relative errornya paling kecil diantara window size yang lain serta lebih kecil dibandingkan hasil pengukuran empirisnya. Pengujian  sensor  pH  pada  siang  hari  dapat  disimpulkan kinerja  sensor  tidak  optimal,  meskipun  telah  diberikan metode  filter.  Hal  ini  dikarenakan  kemampuan  sensor  pH melemah  saat  digunakan  terus  menerus  di  ruangan  terbuka dengan suhu lingkungan yang tinggi atau panas.

## Gambar 15. Penerapan MA pada sensor pH saat siang
Hasil  filter  MA  untuk  sensor  pH  siang  pada  Gambar  15, didapatkan nilai tertinggi adalah 6,23, nilai terendah adalah 3,7, dan nilai yang sering muncul adalah 5,05.  Modus data pH terlihat berbeda jauh dari garis merah nilai pHmeter. Hal ini menunjukkan bahwa penerapan filter pada perangkat pH pada siang hari tidak significant peningkatannya.

## B. Pengamatan kinerja sensor Turbidity
Performa  kerja  dari  sensor Turbidity diuji  langsung  di kolam  IBAP  seperti  Gambar  2.  Pengujian  dari  sensor  ini divalidasi manual menggunakan tongkat pengukur kekeruhan  pada  Gambar  6,  sehingga  tidak  ada  analisis persamaan relative  error .  Kondisi  awal  dari  kolam  sudah keruh,  terbaca  10  cm  pada  tongkat.  Waktu  pengujian dilakukan bersamaan dengan percobaan sensor pH yaitu pagi dan  siang,  dimana  sensor  dibiarkan  membaca  data  selama rentang  waktu  tersebut,  kemudian  dikirimkan  ke  bagian server untuk dipantau dan direkap data percobaannya.
Sensor Turbidity mengeluarkan  nilai  tegangan  yang dikonversi menjadi satuan standard kekeruhan Nephelometric Turbidity Unit (NTU), sesuai persamaan (1). Nilai kekeruhan dari NTU dikelompokkan pada Tabel III.
TABEL III K LASIFIKASI N ILAI N TU
Rentang Nilai NTU Kadar Kekeruhan 0 – 44,16 Jernih 44,62 -89,22 Keruh ≥ 89,23 Sangat Keruh
Pengujian sensor Turbidity pada kolam IBAP untuk pagi dan  siang  ditunjukkan  pada  Gambar  16-17.  Nilai  data tersebut  termasuk  berfluktuatif,  namun  masih  dalam  batas rentang  nilai  NTU  pada  Tabel  2  yaitu  keruh.  Pengujian sensor Turbidity tidak  dapat  dianalisis relative  error nya dikarenakan  validasi  pengujian  masih  memanfaatkan  cara manual mengukur dengan tongkat, yang telah diadopsi lama oleh pihak IBAP sampai saat ini.

## Gambar 16. Data kekeruhan kondisi pagi

## Gambar 17. Data kekeruhan kondisi siang
Berdasarkan  data  pengujian  grafik  pada  Gambar  16-17, nilai NTU pada pagi hari dan siang hari bervariasi berada pada rentang kadar keruh. Hal ini sesuai dengan kondisi kolam di lapangan, selama pengujian kolam terdeteksi keruh. Pada pagi hari nilai tertinggi sebesar 47 NTU, nilai terendah 46 NTU. Untuk  kondisi  siang,  nilai  tertinggi  47,71  NTU  dan  nilai terendah  46,62  NTU.  Kedua  kondisi  tersebut  tidak  berbeda jauh serta masih berada pada katergori keruh.

## C. Pengamatan Transmisi Data Sensor ke Server
Data pH dan kekeruhan dikirim dari pengendali ESP 32 ke webserver yang  terpasang  pada  Mini  Komputer.  Tabel  IV merupakan 10 sampel rekaman data sensor yang di database server .
T ABEL IV R EKAMAN T RANSMISI D ATA No Waktu pH NTU pH_db NTU_db 1 11:38:37 0.59 46,73 0.59 46,73 2 11:38:39 0.76 47,23 0.76 47,23 3 11:38:41 1.18 47,16 1.18 47,16 4 11:38:43 2.25 47,33 2.25 47,33 5 11:38:45 2.67 47,08 2.67 47,08 6 11:38:47 2.69 47,05 2.69 47,05 7 11:38:49 1.81 47,25 1.81 47,25 8 11:38:51 1.06 47,16 1.06 47,16 9 11:38:53 0.87 47,45 0.87 47,45 10 11:38:55 1.49 47,63 1.49 47,63
Pada  Tabel  IV  terlihat  kolom  waktu  yang  menunjukkan waktu  dari database ketika  data  diterima,  sedangkan  kolom sensor pH dan NTU adalah luaran dari nilai perangkat sensor. Kolom  pH_db  merupakan  nilai  pH  yang  diterima  oleh database ,  NTU_dB  adalah  nilai  keruh  yang  diterima  pada database .  Pada  kolom  waktu  menunjukkan  tampilan  yang sama  dengan timestamp pada  serial  Arduino  IDE,  dimana sampel  data  yang  dikirim  tiap  2  detik  sekali.  Dari  hasil pengamatan  Tabel  IV  tersebut,  dapat  disimpulkan  proses pengiriman data secara wireless ke server lokal berhasil tanpa ada data yang hilang atau rusak.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan penerapan perangkat, pengujian serta analisis membuktikan  bahwa  kinerja  sensor  pH  dipengaruhi  oleh gangguan sekitar akibat dari perubahan suhu temperature  di sekitar kolam. Hasil pengujian pH dengan validator pHmeter pada  pagi  hari  sebesar  0,49%,  sedangkan  pada  siang  hari sebesar  20,49%.    Ganguan  pada  sensor  dapat  direduksi menggunakan filter MA.  Penerapan filter MA pada pH saat pagi hari dapat meningkatkan performansinya sebesar 0,24%. Sedangkan pada sore hari, filter MA memberikan perbaikan performansi  0,1%  dikarenakan  perangat  sensor  tidak  stabil akibat  dari  suhu  lingkungan  yang  tinggi.  Sedangkan  kinerja sensor Turbidity sesuai  dengan  kondisi  kolam  yaitu  keruh dengan validasi tongkat kekeruhan. Informasi data dari kedua sensor  tersebut  berhasil  dikirimkan  secara  nirkabel  oleh Pengendali ESP 32. Data tersebut berhasil ditampilkan dalam bentuk tabel dan grafik lewat web server yang terpasang pada perangkat Mini Komputer.
D AFTAR P USTAKA
[1] M.  Hery,  R.  Alauddin,  and  A.  Putra,  “Kajian  Daya  Dukung Lingkungan  Dalam  Budidaya  Udang  Vaname  Environmental Carrying  Capacity  Study  in  Vaname  Shrimp  Farming,”  pp.  103– 109, 2023. [2]
A.  M.  Pratiwi,  D.  Ililiyun,  M.  Fiqih,  and  S.  Wardhana,  “Peran Pengolahan  Udang  Vaname  Dalam  Meningkatkan  Ekonomi Masyarakat Desa Tambak Kalisogo,” J. Ilm. Multidisiplin , vol. 1, no. 8,
pp. 403–411, 2023, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.8396411. [3]
I.  Purnamasari,  Dewi  Purnama,  and  anggraini  Fajar  Utami, “Pertumbuhan Udang Vaname (Litopenaeus vannamei) di Tambak
Itensif,” J. Enggano , vol. 2, no. 1, pp. 58–67, 2017.
[4] Supriatna,  M. Mahmudi, M. Musa,  and  Kusriani,  “Hubungan pH Ddengan  parameter  kualitas  air  pada  tambak  intensif  udang vannamei (Litopenaeus vannamei),” J. Fish. Mar. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 368–374, 2020, [Online]. Available: http://jfmr.ub.ac.id.
[5] J.  J.  C.  Hernández,  L.  P.  S.  Fernández,  and  O.  Pogrebnyak, “Assessment  and  prediction  of  water  quality  in  shrimp  culture using signal processing techniques,” Aquac. Int. , vol. 19, no. 6, pp. 1083–1104, 2011, doi: 10.1007/s10499-011-9426-z.
[6] S.  Melangi,  M.  Asri,  and  S.  A.  Hulukati,  “Sistem  Monitoring Informasi  Kualitas dan  Kekeruhan  Air  Tambak Berbasis  Internet of Things,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 77– 82, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.12061.
[7] H.  Supriyono,  A.  Hibatullah,  and  K.  Harismah,  “ Turbidity
Monitoring  of  Freshwater  Using  Internet  of  Things  Platform,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1858,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1858/1/012048.
[8] N. Ramsari and T. Hidayat, “Teknologi  Internet of Things (IoT) pada  Tanaman  Selada  dan  Pakcoy  Hidroponik  dengan Menggunakan Perhitungan MAPE,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 7, no. 1, pp. 1–13, 2023, doi: 10.30871/jaic.v7i1.5011.
[9] S.  D.  AL  FARIZI,  D.  DARLIS,  and  A.  HARTAMAN,  “Lake Water Quality Measurement System at Situ Tekno using an ESP32- based Autonomous Surface Vehicle,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 12, no. 1, p. 121, 2024, doi: 10.26760/elkomika.v12i1.121.
[10] S.  Ayu  Wulandari et  al. ,  “Rancang  Bangun  Sistem  Monitoring Kualitas  Air  Untuk  Mendeteksi  Keadaan  Tidak  Normal  atau Penyakit  Pada  Tambak  Ikan  Mujaer  Menggunakan  Fuzzy  Logic Mamdani  Berbasis  Mobile  Design  and  Development  of  a  Water Quality  Monitoring  System  to  Detect  Abnormal  Conditions  or Diseases in Mujaer Fish Ponds Mobile Based Using Fuzzy Logic Mamdani,” Technologica , vol. 3, no. 1, pp. 42–54, 2024, [Online]. Available: https://journals.gesociety.org/index.php/technologica/article/view/ 153.
[11] P.  A.  Rosyady  and  M.  A.  Agustian,  “Sistem  Monitoring  dan Kontrol  Keasaman  Larutan  dan  Suhu  Air  pada  Kolam  Ikan  Mas Koki  dengan  Smartphone  Berbasis  IoT,” Techné    J.  Ilm. Elektrotek. ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  169–188,  2022,  doi: 10.31358/techne.v21i2.317.
[12] A. N. Firdaus, M. R. Hakim, and T. Ilham, “Pengembangan Water
Quality Checker untuk Tambak Budidaya Pesisir,” INSOLOGI J. Sains  dan  Teknol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  369–377,  2023,  doi: 10.55123/insologi.v2i2.1840.
[13] A. I. Nasrudin, K. Anam, and M. A. Prawira N, “Evaluasi Inverse Kinematics  untuk  Robot  Quadruped  Menggunakan  Sensor Accelerometer,” J.  Rekayasa  Elektr. ,  vol.  15,  no.  3,  2020,  doi: 10.17529/jre.v15i3.14079.
[14] F.  M.  Wibowo  and  A.  Burhanuddin,  “PENERAPAN  KALMAN
FILTER PADA METODE
TRILATERASI UNTUK
PENINGKATAN  AKURASI  ESTIMASI  PERHITUNGAN JARAK DI DALAM RUANGAN,” J. Ilm. Betrik Vesemah Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 09, no. 02, pp. 96–102, 2018.
[15] F.  M.  Rosidi,  “Implementasi  Sistem  Telemedicine  Untuk Monitoring  Detak  Jantung  Berbasis  Sensor  Ad8232,”
Sinarfe7,4(1) , pp. 317–320, 2021.
[16] R.  N.  Pambudi,  S.  Indriyanto,  and  S.  Pramono,  “Implementasi Moving  Average  Filter  Untuk  Monitoring  Ketinggian  Air  Pada Tandon  Air  Menggunakan  Antares,” J.  Electron.  Electr.  Power Appl. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  108–144,  2022,  [Online].  Available: https://journal.peradaban.ac.id/index.php/jeepa/article/view/1279/ 867.
[17]
“Badan
Standarisasi Nasional,” 2021 , 2021.
https://bsn.go.id/uploads/download/21kepka324_masa_transisi_9 _sni_revisi_tahun_2021.pdf.
[18] Duong  Truong  Thinh;  Nguyen  Ba  Hoang  Quan;  Nopadon Maneetien,  “Implementation  of  Moving  Average  Filter  on STM32F4  for  Vibration  Sensor  Application,”  2018,  doi: 10.1109/GTSD.2018.8595630.