## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Rancang Bangun Monitoring Kecepatan Angin di Unimus
Laily Muntasiroh Program Studi Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Semarang Semarang, Indonesia lailymuntasiroh@unimus.ac.id
Radiktyo Nindyo Sumarno
Program Studi Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Semarang Semarang, Indonesia radiktyo@unimus.ac.id Dina Mariani Program Studi Teknik Elektro Universitas Muhammadiyah Semarang Semarang, Indonesia dinamariani@unimus.ac.id Diterima : Agustus 2022 Disetujui : Oktober 2022 Dipublikasi : Januari 2023
Abstrak—Peramalan  cuaca  memiliki  peranan  yang  sangat penting  dalam  kehidupan  terutama  untuk  penelitian  berbasis renewable  energy  arena  peramalan  cuaca  ke  depan  dapat memprediksi  besarnya  energi  yang  dihasilkan  oleh  suatu pembangkit  berbasis  fenomena  alam  seperti  energi  tenaga matahari  dan  energi  tenaga  angin.  Sementara  itu,  peramalan cuaca  menghadapi  permasalahan  seperti  terbatasnya  data variabel cuaca karena terbatasnya jumlah stasiun pengamatan cuaca,  dan  tingkat  akurasi  data  yang  masih  rendah  karena pengamatan  dilakukan  secara  konvensional  dan  tidak dilakukan  secara  kontinyu.  Automatic  weather  station  (AWS) adalah  salah  satu  solusi  dari  permasalahan  tersebut  karena AWS adalah stasiun meteorologi yang bekerja secara otomatis dan kontinyu baik dalam pengukuran dan pencatatan variabel cuaca sehingga memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian AWS  bertujuan  merancang  sistem  pengamatan  cuaca  secara otomatis  dan  kontinyu  sehingga  data  yang  dikumpulkan  oleh AWS  dapat  digunakan  peramalan  cuaca  yang  selanjutnya mampu  mendukung  program  renewable  energy.  Data  yang dihasilkan  dari  AWS  yang  dirancang  ini  cukup  baik.  Namun perlu  dikalibrasi  agar  data  dari  AWS  benar-benar  akurat, berdasarkan data yang dihasilkan dari AWS pengambilan data yang  ideal  adalah  per  menit  hingga  setengah  jam,  dan  desain bentuk  sangkar  AWS  harus  dirancang  serta  mungkin  agar komponen tidak terkena cipratan air hujan. Namun tetap harus bisa membaca parameter kecepatan angin yang terukur secara akurat.
Kata Kunci: AWS; cuaca; peramalan; renewable energy;
Abstract—  weather  forecasting  has  a  very  important  role  in  life especially  for  renewable  energy-based  research  because  future forecasting  weather  can  predict the  amount  of  energy  generated by  a  generator  based  on  a  natural  phenomenon  of  energy  and energy  generators.  meanwhile,  weather  forecasting  faces problems such as limitation of weather variable data because the number  of  weather  observation  stations  are  limited,  and  data accuracy levels still low because observations are conventionally performed and not conventionally done. automatic weather station (aws)  is one of  the  solutions  to those  problems because  aws  is a meteorological station that works automatically and continuously in measuring and recording weather variables to have a high level. aws  research  objectives  to  design  automatic  and  continuous weather observation system so that the data collected by aws can be  used  for  weather  forecasting  which  can  support  renewable energy programs. the data generated from this designed aws is very
good. but it needs to be calibrated for the data from aws to be really accurate,  based  on  data  generated  from  aws  the  ideal  data collection  is  per  minutes  to  half  hours,  and  the  aws  cage  form design  should  be  designed  as  well  as  possible  to  accurate  the component.  but  still  must  be  able  to  read  accurately  measured wind speed parameters.
Keyword: AWS; weather; forecasting; Renewable energy;

## I. P ENDAHULUAN
Penelitian  mengenai  energi  terbarukan  menjadi perhatian  penting  dalam  beberapa  dekade  terakhir  karena kuantitas energi fosil yang semakin lama semakin menurun. Beberapa  penelitian  energi  terbarukan  berfokus  pada pemanfaatan  enomena  alam  seperti  energi  matahari  yang bersumber  dari  intensitas  sinar  matahari  dan  energi  angin yang  dihasilkan  oleh  angin  melalui  kincir  angin[1]–[3]. Estimasi  besarnya  energi  terbarukan  yang  dihasilkan  oleh pembangkit  berbasis  pada  pemanfaatan  enomena  alam memiliki  keterkaitan  dengan  variabel  cuaca  sehingga peramalan cuaca sangat penting dilakukan.
Dewasa ini, teknologi sangatlah maju dan berkembang pesat.  Bukan  hal  yang  tidak  mungkin  untuk  menciptakan sebuah inovasi baru yang dapat diakses di manapun d an kapan pun.  Hal  ini  tentunya  dipengaruhi  oleh  kecanggihan teknologi pada zaman sekarang yaitu internet. Salah satunya adalah Internet  of  Things IoT).  Konsep  IoT  ini  dapat menghubungkan beberapa benda yang terhubung ke internet, sehingga mampu dilakukan proses pemantauan dan kontrol. Aktivitas yang dimaksud dapat dipantau dengan menggunakan gawai pintar, komputer maupun laptop[4][5][6].
Peramalan  cuaca  yang  dibuat  dari  data  variabel  cuaca seperti  intensitas  sinar  matahari,  suhu,  kelembaban  dan kecepatan  angin  yang  telah  dihimpun  selama  jangka  waktu dan area tertentu dan memiliki tingkat akurasi tinggi menjadi tantangan  besar  bagi  seorang  peneliti  karena  cuaca merupakan  proses  yang  dinamis  dan  kompleks[5][7]. Sementara  itu,  stasiun  pengamatan  cuaca  atau  stasiun meteorologi milik BMKG (Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika) saat ini masih memiliki jumlah yang terbatas sehingga  tidak  mampu  mewakili  seluruh  area[7][8].
Pengamatan  stasiun  meteorologi  juga  masih  konvensional dan tidak kontinyu karena pengamatan masih menggunakan alat ukur mekanik yang dikumpulkan secara manual sehingga memiliki  kemungkinan  terjadinya  kesalahan  cukup  tinggi. Permasalahan itu dapat diselesaikan dengan suatu alat yang dapat  merekam  semua  variabel  dalam  suatu  sistem  yang terintegrasi secara otomatis dan kontinyu[9][10].
Automatic  weather  station ( AWS)  merupakan  versi otomatis  dari  stasiun  meteorologi  konvensional  karena pengukuran  variabel  cuaca  dapat  dilakukan  secara  otomatis dengan sensor yang kemudian diproses di dalam d ata logger. Data logger adalah  alat  yang  berfungsi  sebagai  pengukur, penghitung dan penyimpan informasi cuaca yang didapatkan dari  masing-masing  sensor  secara  kontinyu.  Data  yang dihimpun  dari  data logger selanjutnya  dapat  diramalkan sehingga dapat mengestimasi besarnya energi yang nantinya dihasilkan dari suatu pembangkit.
Dari  penjabaran  yang  telah  diuraikan  maka  penelitian ini  memiliki  tujuan  umum  yaitu  merancang  sistem pengamatan  cuaca  otomatis  dengan menerapkan  automatic weather  station sebagai  pendukung  program  rene wable energy berbasis fenomena alam khususnya variabel cuaca.

## II. METODE PENELITIAN
Skema  penelitian  dan  pengerjaan  ini  ditunjukkan  oleh Gambar  1,  penelitian  akan  dilakukan  selama  1  tahun,  dari studi  literatur,  perencanaan,  pembuatan,  hingga  proses penelitian dari sistem automatic weather station (AWS).Ada baiknya  memisahkan  isi  teks,  tabel,    dan  gambar  terlebih dahulu.  Pastikan  format  untuk  teks  selesai  setelah  itu masukkan gambar dan tabelnya.
Gambar 1. Diagram Alir Sistem Alur  penerapan automatic  weather  station ( AWS) ditunjukkan pada  Gambar  1.    Langkah-langkah  metode penelitian adalah sebagai berikut:
1. Hardware dan software A WS dirancang untuk mengetahui gambaran umum AWS sehingga komponen-
komponen  yang  diperlukan  dalam  pembuatan  AWS nantinya  tersusun  dengan  baik.  Desain software dan hardware memperhatikan estimasi biaya pengembangan, perawatan dan maintenance serta waktu yang dibutuhkan untuk mengonstruksinya.
2. Pembuatan prototype h arus sesuai dengan desain namun memungkinkan terjadinya modifikasi jika diperlukan.
3. Pemilihan lokasi AWS harus memperhatikan persyaratan stasiun meteorologi konvensional, keamanan dan feasible untuk membangun pembangkit listrik berbasis renewable energy khususnya menggunakan variabel cuaca.
4. Pengujian  dan  kalibrasi  alat  dilakukan  setelah  instalasi dan perekaman data selama jangka satu bulan. Kalibrasi alat  dilakukan  dengan  membandingkan  data  yang diperoleh  dari  AWS  dan  data  pengukuran  konvensional dari stasiun meteorologi.
5. AWS  yang  telah  dikalibrasi  kemudian  dapat  dilakukan perekaman  data  untuk  penelitian  lanjutan  seperti peramalan data variabel cuaca.
6. Pembuatan analisis dan laporan

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Perancangan Hardware
Perancangan hardware ini komponen AWS digabungkan dengan kotak sebagai cashing untuk melindungi rangkaian software. Untuk  mempermudah  cara  kerja  maka pada  tahap  perancangan  ini  terlebih  dulu  mendata  dan mengumpulkan alat serta bahan yang akan digunakan untuk perancangan AWS. Alat dan bahan yang diperlukan seperti jangkar  (untuk  melindungi  rangkaian), jumper,  socket, solder, board, sensor dan komponen pendukung lainnya.

## Gambar 2. Rangkaian AWS
Gambar 3. Pemasangan AWS pada tiang besi
AWS  ini  dipasang  pada  sebuah  tiang  tunggal  yang terbuat  dari  besi,  dimana  pemilihan  besi  ini  bertujuan  agar tiang  lebih  kuat  dan  awet.  Panjang  tiang  yang  digunakan
mempunyai tinggi kurang lebih 3 meter. Pemasangan AWS dipasang  pada  tiang  besi  yang  cukup  tinggi  dengan  tujuan agar  posisi  sensor  lebih  dan  mampu  mengukur  kecepatan angin di lokasi penempatan AWS. AWS yang dirancang ini akan  ditempatkan  di  Gedung  Fakultas  Teknik  Lantai  8. Pemasangan  AWS  belum  dibuat  secara  permanen dikarenakan  masih  pada  tahap  perancangan  dan  pengujian, sehingga masih sering dibongkar pasang.
Setelah  perancangan hardware ini  selesai,  tahap selanjutnya  adalah  sinkronisasi  dengan  aplikasi  blynk[2], [11]–[15].  Aplikasi  blynk  ini  berfungsi  untuk  mengontrol Arduino  melalui  internet.  Data  angina  yang  terukur  akan dikirimkan ke email peneliti setiap hari pukul 24.00 WIB.

## B. Hasil Pengujian
Pada  tabel  1  pengujian  akan  ditampilkan  waktu perekaman kecepatan angin pada Gedung FT Unimus lantai 8.  Waktu  perekaman  diambil  selama  7  hari.  Waktu perekaman  dimulai  pada  pukul  12.00  WIB  hingga  18.00 WIB, dimana pada waktu tersebut intensitas angin di Gedung FT Unimus lantai 8 cukup tinggi.
T ABEL 1. H ASIL PENGUJIAN No. Hari Waktu Perekaman Kecepatan Angin (m/s) 1 Hari ke 1 2021-11-09 12:00:00 0,843 2 2021-11-09 13:00:00 0,889 3 2021-11-09 14:00:00 0,331 4 2021-11-09 15:00:00 0,514 5 2021-11-09 16:00:00 0,157 6 2021-11-09 17:00:00 0,206 7 2021-11-09 18:00:00 0,549 8 Hari ke 2 2021-11-10 12:00:00 0,456 9 2021-11-10 13:00:00 0,116 10 2021-11-10 14:00:00 0,247 11 2021-11-10 15:00:00 0,274 12 2021-11-10 16:00:00 0,649 13 2021-11-10 17:00:00 0,279 14 2021-11-10 18:00:00 0,110 15 Hari ke 3 2021-11-11 12:00:00 0,196 16 2021-11-11 13:00:00 0,336 17 2021-11-11 14:00:00 0,393 18 2021-11-11 15:00:00 0,030 19 2021-11-11 16:00:00 0,519 20 2021-11-11 17:00:00 0,107 21 2021-11-11 18:00:00 0,439 22 Hari ke 4 2021-11-12 12:00:00 1,328 23 2021-11-12 13:00:00 0,458 24 2021-11-12 14:00:00 1,193 25 2021-11-12 15:00:00 0,389 26 2021-11-12 16:00:00 0,547 27 2021-11-12 17:00:00 0,424 28 2021-11-12 18:00:00 0,386 29 2021-11-13 12:00:00 1,163 30 2021-11-13 13:00:00 0,426
No. Hari Waktu Perekaman Kecepatan Angin (m/s) 31 Hari ke 5 2021-11-13 14:00:00 0,504 32 2021-11-13 15:00:00 0,354 33 2021-11-13 16:00:00 0,321 34 2021-11-13 17:00:00 0,728 35 2021-11-13 18:00:00 0,444 36 Hari ke 6 2021-11-14 12:00:00 0,149 37 2021-11-14 13:00:00 0,227 38 2021-11-14 14:00:00 0,084 39 2021-11-14 15:00:00 0,285 40 2021-11-14 16:00:00 0,328 36 2021-11-14 12:00:00 0,149 37 2021-11-14 13:00:00 0,227 41 2021-11-14 17:00:00 0,369 42 2021-11-14 18:00:00 0,480 43 Hari ke 7 2021-11-16 12:00:00 0,425 44 2021-11-16 13:00:00 0,202 45 2021-11-16 14:00:00 0,499 46 2021-11-16 15:00:00 0,240 47 2021-11-16 16:00:00 0,433 48 2021-11-16 17:00:00 0,299 49 2021-11-16 18:00:00 0,153
Dari  data  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1  dapat menghasilkan tampilan grafis berupa grafik kecepatan angin yang ditunjukkan pada Gambar 3 sampai dengan gambar 9.

## Gambar 3. Grafik Kecepatan Angin Hari ke-1
Pada  gambar  3.  Terlihat  intensitas  kecepatan  angin tertinggi terjadi pada pukul 13.00 WIB dan terendah terjadi pada pukul 16.00 WIB
Gambar 4. Grafik Kecepatan Angin Hari ke-1
Pada  gambar  4.  Terlihat  intensitas  kecepatan  angin tertinggi terjadi pada pukul 16.00 WIB dan terendah terjadi pada pukul 13.00 WIB.

## Gambar 5. Grafik Kecepatan Angin Hari ke-3
Pada  gambar  5.  Terlihat  intensitas  kecepatan  angin tertinggi terjadi pada pukul 16.00 WIB dan terendah terjadi pada pukul 15.00 WIB.

## Gambar 6. Grafik Kecepatan Angin Hari ke-4
Pada  gambar  6.  Terlihat  intensitas  kecepatan  angin tertinggi terjadi pada pukul 14.00 WIB dan terendah terjadi pada pukul 15.00 WIB.

## Gambar 7. Grafik Kecepatan Angin Hari ke-5
Pada  gambar  7.  Terlihat  intensitas  kecepatan  angin tertinggi terjadi pada pukul 12.00 WIB dan terendah terjadi pada pukul 16.00 WIB.
Gambar 8. Grafik Kecepatan Angin Hari ke-6
Pada  gambar  8.  Terlihat  intensitas  kecepatan  angin tertinggi terjadi pada pukul 18.00 WIB dan terendah terjadi pada pukul 14.00 WIB.
Gambar 9. Grafik Kecepatan Angin Hari ke-7
Pada  gambar  9.  Terlihat  intensitas  kecepatan  angin tertinggi terjadi pada pukul 14.00 WIB dan terendah terjadi pada pukul 18.00 WIB.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  dan  pengujian,  dari  sistem AWS  yang  dirancang  dapat  disimpulkan bahwa:  Data yang dihasilkan dari AWS yang dirancang ini cukup baik. Namun perlu  dikalibrasi  agar  data  dari  AWS  benar-benar  akurat, berdasarkan  data  yang  dihasilkan  dari  AWS  pengambilan data  yang  ideal  adalah  per  menit  hingga  setengah  jam,  dan desain bentuk sangkar AWS harus dirancang serta mungkin agar komponen tidak terkena cipratan air hujan. Namun tetap harus bisa membaca parameter kecepatan angin yang terukur secara akurat.

## V. UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  dana  hibah  penelitian  internal universitas MUAHMMADIYAH semarang tahun anggaran 2021. T ERIMA kasih ditujukan kepada pihak-pihak yang membantu pelaksanaan penelitian dan atau penulisan artikel.

## VI. REFERENSI
[1]  R.  Hasrul et  al. ,  “Analisis  Efisiensi  Panel  Surya  Sebagai  Energi Alternatif,” vol. 5, no. 9, pp. 79–87, 2021.
[2]  Q. Fitriyah, T. V. Putri, A. W. P, and M. P. E. W, “Pemanfaatan Aplikasi Blynk Sebagai Alat Bantu Monitoring,” Pros. Semin. Nas. NCIET , vol. 1, no. C, pp. 84–92, 2020.
[3]  H.  Kristiawan,  I.  N.  S.  Kumara,  and  I.  A.  D.  Giriantari,  “Potensi Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya  Atap  Gedung  Sekolah  di  Kota Denpasar,” J. SPEKTRUM Vol. 6, No. 4 Desember 2019 , vol. 6, no. 4, pp. 1–5, 2019.
[4]  I. Z. Nasibu, W. Musa, and A. R. Haras, “Rancang Bangun Power Meter Berbasis Arduino,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 114–118, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.10768.
[5]  I. Purwata, M. F. Zulkarnaen, and W. Bagye, “Hand Sanitizer Otomatis Berbasis Internet of Things,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 22–26, 2022, doi: 10.37905/jjeee.v4i1.11668.
[6]  M.  E.-  Cam,  “Rancang  Bangun  Purwarupa  Sistem  Peringatan Pengendara Pelanggar Zebra Cross Berbasis,” vol. 4, pp. 189–195, 2022.
[7]  Z.  H.  Salindri,  Darjat,  and  A.  M.  Riyadi,  “Rancang  Bangun  Mini Weather Station menggunakan Web Berbabis Arduino ATMega 2560,” Transient , vol. 4, no. 4, pp. 1079–1086, 2015.
[8]  F. A. Hazain and B. Soewito, “The development of automatic weather station data logger by microcontroller Netduino,” Int. J. Softw. Eng. its Appl. , vol. 8, no. 9, pp. 159–170, 2014, doi: 10.14257/ijseia.2014.8.9.13.
[9]  W. M. Organization, International Meteorological Vocabulary . 1992.
[10] Manik  Alit  Wastharini,  Dharu  Arseno,  Iswahyudi  Hidayat, “Perancangan  Dan  Implementasi  Sistem  Telemetri  Suhu  Ruangan Berbasis Mikrokontroler,” 2010.
[11] P. T. Ninda, “Prototype Sistem Keamanan Rumah Berbasis Internet Of Things  (Iot)  Menggunakan  Aplikasi  Blynk,”  pp.  405–415,  2020, [Online]. Available: http://repository.ittelkom-pwt.ac.id/id/eprint/6045
[12] I. Syukhron, “Penggunaan Aplikasi Blynk untuk Sistem Monitoring dan Kontrol  Jarak  Jauh  pada  Sistem  Kompos  Pintar  berbasis  IoT,” Electrician , vol. 15, no. 1, pp. 1–11, 2021, doi: 10.23960/elc.v15n1.2158.
[13] M.  Artiyasa,  A.  Nita  Rostini,  Edwinanto,  and  Anggy  Pradifta Junfithrana,  “Aplikasi  Smart  Home  Node  Mcu  Iot  Untuk  Blynk,” J.
Rekayasa  Teknol.  Nusa  Putra ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.52005/rekayasa.v7i1.59.
[14] J. Ambarita, R. A. P, and A. S. Wibowo, “Rancang Bangun Prototipe Smarthome Berbasis Internet of Things ( IoT ) Menggunakan Aplikasi Blynk Dengan Modul ESP 8266,” e-Proceeding Eng. , pp. 3006–3013, 2019.
[15] A.  S.  Bakhri,  K.  Suhada,  and  K.  Kamaludin,  “Perancangan  Sistem Doorlock Menggunakan Aplikasi Blynk Berbasis IoT Studi Kasus Pada Rumah Tempat Tinggal Pribadi,” Pros. Semin. Nas.  Inov. dan  Adopsi Teknol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–10,  2021,  [Online].  Available:  https://e- journal.rosma.ac.id/index.php/inotek/article/view/161