## Pembuatan Penakar Hujan Berbiaya Rendah Menggunakan Sensor Beban Berbasis Arduino Uno
Agusta Kurniawan 1 , Indah Mulia 2 , Sabella Nisa Adelia Rifai 3 , Sigit Purwandika 4
1 Stasiun Klimatologi Kelas IV Sleman, Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG), Jl. Kabupaten KM. 5.5, Duwet, Sendangadi, Mlati, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia, 55285.
1 agusta6872@gmail.com
2,3,4 Program Studi Fisika, Jurusan Pendidikan Fisika, Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Univeristas Negeri Yogyakarta. Jalan Colombo No. 1, Karangmalang, Yogyakarta 55281, Indonesia.
2 indahmuliaa859@gmail.com, 3 sabellanisa@gmail.com, 4 sigitpurwandika@gmail.com

## Abstrak
Telah dibuat penakar hujan dengan sistem timbangan berbasis Arduino Uno. Sensor beban (load cell) akan mengukur massa air hujan menggunakan prinsip jembatan  wheatstone. Nilai massa  air  hujan  akhirnya  akan  dikonversi  menjadi  nilai  curah  hujan.  Pembuatan  alat dilakukan dengan menghubungkan sensor beban dengan konverter ADC HX711 yang juga bekerja  sebagai  penguat,  Arduino  Uno  untuk  mengubah  data  yang  dihasilkan  sensor  ke data  curah  hujan,  dan  MATLAB  untuk  menampilkan  hubungan  antara  waktu  dan  curah hujan. Tahapan pembuatan penakar hujan terbagi menjadi perancangan bagian elektronika, pembuatan program pada Arduino Uno, pembuatan program pada MATLAB dan terakhir mengamati keluaran data curah hujan. Hasil pengujian menunjukkan masih ada perbedaan massa  antara  keluaran  alat  ukur  penakar  hujan  dengan  massa  di  neraca  digital  pada berbagai  variasi  curah  hujan  dari  1  mm  hingga  100  mm.  Massa  air  hujan  terbaca  sama antara  neraca  digital  dan  respon  sensor  load  cell  saat  curah  hujan  54  mm,  yaitu  saat menunjukkan massa 105 gram. Saat curah hujan di bawah 54 mm, massa neraca digital lebih besar daripada massa respon pada sensor load cell, kebalikannya saat curah hujan di atas 54 mm, massa neraca digital lebih kecil daripada massa respon pada sensor load cell.
Kata  kunci:  Sensor  beban,  Arduino  Uno,  Matlab,  konverter  ADC  HX711,  jembatan wheatstone

## Abstract
A  rain  gauge  was  made  by  means  of  an  Arduino  Uno-based  weighing  scale.  A  load  cell measured the mass of rainfall using the principle of Wheatstone bridge. The mass of rainfall were  then  converted  to  the  rainfall  intensity.  The  realization  of  this  system  was  done  by connecting  the  load  cell  to  the  ADC  converter  HX711  to  amplify  the  carried  signals.  An Arduino  Uno  was  utilized  to  convert  the  obtained  data  to  rainfall  intensity.  A  MATLAB software was employed to display the relationship between the rainfall intensity and time. The  rain  gauge  realization  was  composed  by  several  steps  including  electronics  design, Arduino Uno and MATLAB programming, and lastly rainfall data observations. The results showed  that  there  were  discrepancy  of  rainfall  mass  between  that  obtained  by  this  rain
gauge  and  digital  scale  under  variation  of  rainfall  intensity  from  1  mm  to  100  mm.  The measured  rainfall  mass  by  this  rain  gauge  and  digital  scale  were  identical  at  rainfall intensity of 54 mm, which corresponds to mass of 105 gram. When the rainfall intensity is less than 54 mm, the digital scale yielded higher mass than that obtained by the rain gauge. On  the  contrary,  when  the  rainfall  intensity  is  greater  than  54  mm,  the  digital  scale  gave lower mass than that obtained by the rain gauge.
Keywords: Load cell, Arduino Uno, Matlab, ADC Converter HX711, wheatstone bridge

## 1. Pendahuluan
Pengetahuan yang tepat tentang curah hujan dan distribusi spasialnya penting untuk beberapa  tujuan  hidrologi  dan  pertanian,  seperti  pengelolaan  air  minum,  perencanaan irigasi atau pemodelan hidrologi [1]. Air di daerah ekuator pada umumnya dipenuhi dari curah  hujan  pada  musim  hujan  dan  saluran  irigasi  pada  musim  kemarau.  Agar pemanfaatannya air hujan dapat Iebih efektif maka perlu pengukuran yang lebih efektif pula  [2].  Presipitasi  didefinisikan  sebagai  air  yang  jatuh  dalam  fase  cair  atau  padat  ke tanah,  termasuk  curah  hujan,  salju  atau  embun.  Presipitasi  adalah  jumlah  air  yang mencapai  permukaan  udara-tanah  dalam  interval  waktu  tertentu.  Ada  tiga  jenis  alat pengukur  hujan  utama  dapat  dibedakan:  (i)  penakar  hujan  manual,  (ii)  penakar  hujan tipping bucket dan (iii) penakar hujan pengukur massa [3]. Prinsip operasi alat pengukur ini dapat ditemukan di WMO [3].
Untuk tujuan meteorologi, pengukur biasanya dipasang pada ketinggian tertentu (0,5 m  hingga  1,5  m)  di  atas  tanah  [3].  Namun  untuk  tujuan  hidrologi  diperlukan pengetahuan  pasti  tentang  presipitasi  secara  langsung  di  permukaan  udara-tanah. Karena  ukuran,  bentuk  dan  tinggi  pemasangan  penakar  hujan  berpotensi  mengalami kesalahan  acak  dan  sistematis.  Kesalahan  sistematis  yang  paling  berpengaruh  adalah deformasi  bidang  angin  di  atas  penakar  hujan.  Kesalahan  ini  meningkat  seiring ketinggian.  Kesalahan  sistematis  lainnya  terjadi  karena  adanya  tetesan/rembesan  ke dinding internal wadah, penguapan atau percikan. Kesalahan sistematik dapat dikurangi dengan  faktor-faktor  koreksi  variabel  yang  menghitung  jumlah  meteorologis  seperti kecepatan angin, suhu atau jenis presipitasi dan intensitas. Namun, oleh karena itu data tersebut  harus  tersedia  di  dekat  alat  pengukur  hujan.  Kesalahan  acak  terutama disebabkan  oleh  ukuran  relatif  kecil  dari  pengukur  tipikal  (permukaan  200  cm 2 hingga 500  cm 2 ),  sehingga  pengukuran  tunggal  mungkin  tidak  representatif  [3].  Kerugian penggunaan  penakar  hujan  manual,  antara  lain  a)  saat  hujan  lebat,  kemungkinan  air yang  berada  pada  tabung  meluap  sehingga  hasil  pengukuran  tidak  memperIihatkan keadaan  yang  sebenarnya;  b)  intensitas  (jumlah  hujan  per  satuan  waktu)  tidak  bisa didapat  dengan  merata-ratakan  jumlah  hujan  dalam  1  hari  atau  24  jam,  karena  pada umumnya hujan tidak turun terus-menerus selama 24 jam dan nilai kederasan/intensilas penuangan  air  yang  berbeda  memberi  pengaruh  yang  berbeda  pula.  Sedangkan  untuk pengadaan  alat-alat  ukur  curah  hujan  yang  bekerja  secara  otomatis  diperlukan  biaya yang  cukup  mahal.  Kesalahan  pengamat  misalnya  adanya  data  yang  hilang  dalam  satu periode yang disebabkan oleh pengamatan yang tidak rutin, atau pembacaan skala yang dilakukan oleh beberapa pengamat yang mempunyai perbedaan dalam menginterpretasikan skala pembacaan [2].
Kinerja penakar hujan, khususnya sensor tipping bucket Rimco R/TBR-8, dilakukan di laboratorium dan di lapangan. Ada tiga hal yang disadari mengenai sensor tipping bucket, sensor tidak linier (artinya volume setiap ketukan air hujan sebanding dengan intensitas
Pembuatan Penakar Hujan Berbiaya Rendah Menggunakan Sensor Beban Berbasis Arduino Uno
Agusta Kurniawan, Indah Mulia, Sabella Nisa Adelia Rifai , Sigit Purwandika
hujan), kesalahan ketukan ganda setelah beberapa ketukan tunggal (hal itu terjadi karena perbedaan  antara  volume  siphon  dengan  volume  wadah  ketukan  (bucket),  yang  juga dipengaruhi  oleh  intensitas  hujan,  sensitifitas  ketidak  linieran  sensor  dan  ketukan berganda  dengan  pengaturan  volume  bucket.  Hasil  penelitian  menyimpulkan  bahwa tipping  bucket  dapat  digunakan  sebagai  salah  satu  penakar  hujan,  karena  bersifat nonlinier  dan  pengaturan  volume  siphon  terhadap  volume  bucket  karena  merupakan fungsi intensitas hujan, data pengukuran curah hujan harus dikoreksi terhadap intensitas hujan yang sebenarnya [4]. Evaluasi kesalahan pengukuran penakar hujan  tipping bucket sebesar  5-40%  lebih  rendah  dibandingkan  nilai  curah  hujan  yang  sebenarnya.  Nilai koreksi volumetri yang dapat menggantikan kesalahan sistematis akibat intensitas hujan. Percobaan dilakukan di laboratorium menggunakan tippng bucket dengan volume 3, 4, 5, 10, 20 cm3 dengan intensitas hujan buatan berkisar 8 sampai 500 mm/jam. Pengurangan kesalahan  sebesar  5,2%,  11,4%,  17,7%,  25,8% and  37,7%  untuk  intenstitas  hujan  masing- masing  50  mm/jam,  100  mm/jam,  200  mm/jam,  300  mm/jam  dan  500  mm/jam  (dengan asumsi bahwa nominal volume tipping bucket 4 cm3 dan luas area penakar hujan 200 cm 2 ) [5].
Untuk  mengatasi  kekurangan  penakar  hujan  manual,  penelitian  menggunakan penakar  hujan  otomatis  dilakukan  secara  global  di  dunia.  Penakar  hujan  tipping  bucket menjadi  populer  karena  desainnya  yang  sederhana,  tahan  lama,  dan  murah;  dan  yang paling  penting,  kemampuan  beradaptasi  mereka  untuk  daerah-daerah  terpencil.  Alat pengukur curah ini dapat dengan mudah dipasang di daerah terpencil dan terhubung ke berbagai  perangkat  pemantauan  [6].  Pengukur  laju  alir  penakar  hujan  tipping  bucket berukuran  besar  adalah  instrumen  yang  sesuai  diterapkan  secara  luas  untuk  mengukur aliran  air  dari  parit  atau  lubang  tanah  yang  digali  di  lereng  bukit  hutan.  Alat  ini  lebih disukai  untuk  investigasi  jangka  pendek  karena  mobilitasnya,  biaya  lebih  rendah,  dan kemudahan pemasangan. Selain itu, kelebihan lain dengan resolusi temporal yang lebih tinggi,  tanpa  khawatir  tentang  aliran  berlebihan  yang  dapat  terjadi  saat  menggunakan kolektor [7].
Sebuah  sistem  yang  ditujukan  untuk  mengenali  secara  otomatis  sinyal  curah  hujan yang  direkam  dengan  membalik  penakar  hujan  tipping  bucket  dalam  bagan  strip  kertas. Sistem  ini  terdiri  dari  tiga  modul.  Dua  modul  pertama  secara  otomatis  mengekstraksi sinyal curah hujan dari gambar bagan strip digital: mereka tidak hanya didasarkan pada teknik analisis gambar, tetapi juga pada fitur mekanis dari instrumen rekaman dan pada pertimbangan  yang timbul dari pemeriksaan bagan strip. Dengan demikian  hasil sistem yang diusulkan jauh lebih kuat dan efisien daripada perangkat lunak tujuan umum yang dirancang untuk vektorialisasi gambar. Modul ketiga adalah antarmuka pengguna grafis yang memungkinkan  verifikasi hasil yang diberikan oleh modul sebelumnya dan  untuk secara interaktif mengubah bagian-bagian  yang membutuhkan koreksi, jika ada. Sistem, yang berhasil diuji pada serangkaian besar bagan strip, merupakan alat yang sangat kuat untuk  pemulihan  otomatis  data  curah  hujan  kuno  [8],  mirip  seperti  penakar  hujan Hellman, namun komponen kertas digantikan dengan strip digital. Desain dan konstruksi penakar  hujan  tipping  bucket  dari  bahan  plastik,  juga  dibuat.  Beberapa  unit  dibuat  dan diuji  di  lapangan  dan  di  laboratorium.  Dalam  uji  lapangan  selama  periode  dua  bulan, semua  pengukur  akurat  hingga  ±  2%  dalam  curah  hujan,  dalam  kisaran  1-69  mm.  Saat pengujian di laboratorium, penakar hujan  hujan ini akurat dengan simulasi curah  hujan hingga 180 mm/jam. Pengukur hujan murah untuk dibuat, ringan, tahan lama, dan cocok untuk lokasi terpencil. Keakuratan dan keandalannya membuatnya cocok untuk berbagai
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 83 - 100
penggunaan  lapangan.  Alat  penakar  hujan  komersial  biasanya  terlalu  besar  dan  mahal. Keunggulan lain penakar hujan ini hampir seluruhnya terbuat dari bahan plastik, dipilih karena tahan terhadap kerusakan hewan di lapangan, mudah pembuatan, ekonomis, dan siap tersedia [9].
Pembuatan  stasiun  cuaca  hemat  biaya  untuk  sistem  pemantauan.  Stasiun  cuaca  ini menggunakan  teknik  komunikasi  ZigBee.  ZigBee  digunakan  melalui  Bluetooth  untuk jarak jangkauan pendek sekitar (1-10 m) dan lebih dari itu menggunakan Wi-Fi (jaringan area lokal nirkabel). Wi-Fi memiliki keterbatasan seperti penundaan (delay), kurang bisa melakukan transmisi data besar, dan beberapa daerah tidak memiliki jangkauan internet. Perangkat keras dan sensor digunakan untuk mengirim dan menerima data dalam sistem stasiun cuaca. Sistem ini menggunakan Arduino Uno dan lima sensor memberikan data bacaan keenam (keadaan hujan, tingkat angin, tekanan udara, kepadatan debu, suhu dan kelembaban). Data disimpan dalam kartu SD [10].
Alat ukur curah hujan untuk mengukur curah hujan harian dan intensitasnya dengan biaya  pembuatan  yang  murah  dan  kemampuan  yang  memadai.  Pada  saaat  pembuatan ada  empat  tahapan  utama  yang  dilakukan  adalah  rancang  bangun  wadah  (housing) penakar  hujan,  detector-transducer,  perancangan  piranti  ukur  elektronik  dan  kalibrasi. Prototipe alat ukur curah hujan hasil rancang bangun mempunyai kepekaan 0,51329 mm panjang/(mm  curah  hujan),  ketidaktelitian  2,57493  mm-curah  hujan;  dan  besar ketidaktepatan  2,59153  mm-curah  hujan  pada  tingkat  kepercayaan  95%  [2].  Penentukan besarnya  persamaan  matematika  untuk  mengoreksi  penakar  hujan  tipping  bucket  besar secara umum, sehingga dapat mengurangi kesalahan pengukuran hingga 2-3% [7].
Alat  simulasi  hujan  untuk  memahami  proses  hidrologi  yang  berpengaruh  terhadap erosi  di  sistem  drainasi  perkotaan.  Alat  ini  dibangun  di  daerah  perkotaan  yang  hijau. Alat  simulasi  hujan  ini  berfungsi  terbaik  saat  kecepatan  angin  calm.  Hasil  studi  di lapangan menunjukkan bahwa ada korelasi yang baik antara curah hujan, erosi, infiltrasi, kandungan  air  tanah  dan  kemiringan  permukaan  [11].  Penakar  hujan  berbasis  beban menggunakan  sensor  massa,  sebagai  wadah  digunakan  tabung  dengan  jari-jari  65  mm. Air hujan akan ditimbang, untuk 1000 gram air, dengan luas lingkaran 13,27 mm 2 , maka air  itu  mempunyai  curah  hujan  75,358  mm.  Setelah  satu  jam,  ada  motor  DC  yang  akan membuang  air  hujan  dari  wadah/ember,  sehingga  intensitas  hujan  yang  ditampilkan  di layar  LCD  akan  mm/jam.  Proses  mengolah  data  dari  sensor  berat  ke  layar  LCD menggunakan mikrokontroler arduino uno dan konverter analog ke digital (ADC HX711) [12].
Penelitian  mengenai  perbandingan  berbagai  alat  pengukur  curah  hujan  juga  telah dilakukan, Perbedaan rata-rata tahunan 6-tahun (1980-1985) dalam nilai-nilai curah hujan yang diukur menggunakan penakar hujan Hellmann dengan penakar hujan tipping bucket dengan lokasi  yang sama di tempat terbuka di area bandara  udara Jenewa sebesar 14%. Penakar  hujan  tipping  bucket  menunjukkan  lebih  sedikit  curah  hujan.  Perbedaan persentase  dalam  jumlah  curah  hujan  harian  tergantung  pada  kecepatan  angin  dan intensitas hujannya [13].
Karakteristik distribusi butiran hujan dan profil vertikal saat badai hujan parah  19-21 Juli  2016  di  Beijing,  Cina  utara  menggunakan  dua  disdrometer  (OTT-Parsivel2  and  2D- Video-Distrometer)  dan  data  penginderaan  jarak  jauh  diamati  menggunakan  generasi kedua Micro Rain Radar (MRR2) [14] . Perbandingan tiga jenis penakar hujan, dengan cara melakukan Kalibrasi dinamis dan mengukur kesalahan. Tiga jenis penakar hujan, yaitu: HS-TB3 (Hydrological Services Pty Ltd.), ISCO674 (Isco, Inc.)  dan TR-525 (Texas Electronics,
Agusta Kurniawan, Indah Mulia, Sabella Nisa Adelia Rifai , Sigit Purwandika
Inc.)  di  laboratorium.  Kisaran  intensitas  hujan  yang  diujikan  adalah  dari  5  mm/jam sampai 250 mm/jam. Interval waktu pencatatan di data logger dari 1, 2, 5, 10 dan 20 menit. Hasil pengujian yang diperoleh semakin besar intensitas hujan semakin besar kesalahan pengukuran  yang  terjadi  (lebih  kecil  dibandingkan  nilai  sebenarnya  /  underestimate), sehingga  harus  ada  nilai  koreksi  yang  diterapkan  pada  masing-masing  penakar  hujan. Urutan  penakar  hujan  berasarkan  tingkat  kepercayaan  dan  konsisten  pengukurannya pada  kisaran  intensitas  hujan  tertentu  adalah  HS-TB3  model,  disusul  dengan  ISCO-674 dan yang terakhir TR-525 [6].
Institut Hidrologi dan Univeristas Teknik Hidrologi Graz di Austria mengoperasikan dua jaringan pemantauan hidrologi, yaitu di area sebelah timur Styria dan di kota Graz. Data  hidrologi  yang  dikumpulkan  adalah  presipitasi,  meteorologi  dan  aliran  air permukaan.  Hasil  perbandingan  penakar  hujan  hyetograf  menunjukkan  adanya penyimpangan antara intensitas hujan sebenarnya dengan intensitas hujan yang tercatat di  penakar  hujan  [15].  Kalibrasi  terhadap  tujuh  penakar  hujan  tipping  bucket menggunakan  peralatan  kalibrasi  yang  dikembangkan  pada  pertengahan  tahun  1990. Penakar  hujan  tersebut  ditempatkan  di  area  penelitian  hidrologi  di  kota  Grazk  Austria. Proses kalibrasi menggunakan pompa peristaltik. Beberapa penakar hujan menunjukkan penyimpangan positif tidak lebih besar daripada 22 % pada intensitas hujan dibawah 0,5 mm/menit,  hal  itu  terjadi  karena  adanya  air  yang  tertinggal  di  bucket  saat  diantara ketukan.  Sedangkan  penyimpangan  /  deviasi  negatif  terjadi  karena  adanya  air  yang hilang saat terjadi ketukan. Hal itu membuat nilai yang tercatat lebih kecil daripada nilai intensitas  hujan  sebenarnya.  Penyimpangan  lebih  kecil  daripada  nilai  sebenarnya  bisa melebihi persentasi 30%. Volume  tipping bucket yang besar (5 cm 3 ) menunjukkan deviasi yang lebih rendah daripada volume tipping bucket yang kecil (2 cm 3 ). Hasil penelitian ini menyarankan  agar  penakar  hujan  dikalibrasi  minimal  2-3  tahun  sekali  [16].    Kalibrasi penakar hujan, antara penakar hujan tipping bucket dengan penakar hujan Hellman. Hasil penelitian  menunjukkan  ada  perbedaan  antara  intenstas  hujan  yang  terukur  dan dihitung  oleh  kedua  penakar  hujan.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ukuran  siphon (jalan  masuk  dari  corong  ke  bucket)  mempengaruhi  akurasi  dan  kuantitas  air  hujan, dengan  adanya  ketukan  yang  tidak  teratur  "false  double  tips"  [17].  Perbandingan  antara hasil  penakar  hujan  tipping  bucket  dengan  penakar  hujan  drop  counter  (penghitung tetesan  hujan)  untuk  mencari  algoritma  nilai  koreksi.  Sebagai  acuan  di  lapangan digunakan  data  resolusi  1  menit  penakar  hujan  drop  counter  dengan  intensitas  rendah sampai  sedang.  Penyimpangan  yang  terukur  terutama  akibat  kesalahan  sampling  pada resolusi rendah tipping bucketnya (0,5 mm). Ada dua metode atau algoritma koreksi yang dilakukan,  yaitu  mendistribusikan  volume  air  hujan  pada  setiap  antara  ketukan  dan kedua  melakukan  memperindah/mempercantik  (smoothing)  volume  awal,  volume terisolasi dan volume akhir sesuai dengan klimatologi (intensitas hujannya) [18].
Perbandingan  data  antara  penakar  hujan  tipping  bucket  dengan  penakar  hujan timbangan  elektronik  untuk  hujan  salju.  Periode  perbandingan  dilakukan  selama  173 hari  di  musim  dingin  2009  dan  2010,  lokasi  perbandingan  dilakukan  di  stasiun  cuaca Zermatt  di  Pegunungan  Alpen,  Swiss  dengan  ketinggian  1638  meter  di  atas  permukaan laut. Kelebihan penakar hujan timbangan elektronik adalah sedikitnya kehilangan curah hujan karena penguapan dan akurasi yang lebih tinggi saat menentukan awal terjadinya hujan. Kelemahan penakar hujan tipping bucket adalah hilangnya 23,7% total curah hujan karena dilengkapi alat ini dilengkapi pemanas dan adanya kemunduran waktu 30 menit saat awal kejadian hujan [19].
Perbandingan tiga penakar hujan juga dilakukan di di Stasiun lysimeter Marienfede di Berlin,  Jerman,  dari  20  Juli  2012  sampai  11  september  2013.  Penakar  hujan  yang dibandingkan  adalah  penakar  hujan  Hellman,  penakar  hujan  otomatis  dan  sebagai  nilai referensinya adalah lysimeter. Presipitasi dalam bentuk air hujan, salju dan embun diukur menggunakan  3  buah  penakar  hujan  Hellman  dengan  luasan  100  cm 2 dan  tinggi  33  cm (yang  dikosongkan  isinya  seminggu  sekali),  3  buah  lysimeter  dan  1  buah  penakar  hujan tipping  bucket  otomatis.  Hasil  kumulatif  curah  hujan  dengan  lysimeter  terukur  dengan kisaran  661  sampai  667  mm  (rata-rata  664  mm),  dengan  penakar  hujan  Hellman  terukur dengan kisaran 651 sampai 669 mm (rata-rata 659 mm), dan penakar hujan otomatis 580 mm. Berarti dibandingkan dengan lysimeter, penakar hujan Hellman mengukur 0,7% lebih rendah,  dan  penakar  hujan  otomatis  mengukur  12,7%  lebih  kecil.  Hasil  analisa menunjukkan  pengukuran  curah  hujan  menggunakan  lysimeter  disertai  dengan penyortian  data  menunjukkan  nilai  akurasi  data  tertinggi  dan  dapat  menghindari  dari sistematis  error  (gangguan  angin  dan  hilangnya  curah  hujan  karena  penguapan). Penakar hujan Hellman berukuran kecil ditempatkan di atas tanah mempunyai data yang dapat dibandingkan dengan data lysimeter [1].
Pengumpulan data dalam bentuk netcdf, data curah hujan dan data partikel, ukuran dan kecepatan tetesan air hujan, yang diukur di Observatorium Huancayo, Pegunungan Tropis  Andes,  Peru.  Data  curah  hujan  berasal  dari  disdrometer  Parsivel2  dan  penakar hujan  tipping  bucket.    Data  ini  kemudian  dapat  dipergunakan  untuk  mempelajari mikrofisis hujan orografik, model atmosfer dan algorima perkiraan curah hujan [20].
Data  kekeringan  dari  sensor  tanah  dengan  data  kekeringan  dari  model  WAVE3.0. Data  kekeringan  ini  digunakan  untuk  mengaktifkan  sensor  hujan  untuk  melakukan irigasi / penyiraman saat terjadinya kekeringan di tanah. Sebagai data input model Wave 3.0  adalah  data  perjam  meteorologi,  ketinggian  anemometer,  temperatur  udara  dan kelembaban  udara  untuk  menghitung  nilai  evapotranspirasi.  Ada  tiga  jenis  tanah  yang diteliti  yaitu,  pasir,  lempung  dan  tanah  humus.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya perbedaan data waktu kering tanah antara model dengan kenyataan sensor tanah untuk pasir,  lempung  humus  dan  tanah  lempung  masing-masing  52,  75  dan  89  jam  [21]. Perbandingan  antara  data  radar  cuaca  yang  telah  di  kalibrasi  dengan  12  penakar  hujan tipping bucket untuk melakukan estimasi kejadian erosi. Hasil penelitian ini menunjukkan data radar cuaca dapat digunakan untuk menunjukkan waktu kejadian erosi dan sebagai informasi manajemen kejadian kebakaran hutan dan pengaturan tindakan terhadap erosi [22].
Perbandingan data hujan yang diperoleh dari disdrometer RD-69 tipe Joss–Waldvogel dan penakar hujan tipping bucket 0,2 mm tipe RW Munro. Lokasi penelitian dilakukan di Chilbolton  daerah  Inggris  selatan.  Periode  data  yang  dibandingkan  dari  2007  sampai 2009.  Data  intensitas  curah  hujan  kemudian  disimulasikan  menggunakan  tiga  model: Artificial  Neural  Network  (ANN),  Cubic  Spline  Algorithm  (CSA),  Multiple  Linear Regression method (MLR). Kinerja perbandingan intensitas hujan antara  disdrometer dan penakar  hujan  tipping  bucket  digunakan  Nash-Sutcliffe  Efficiency  (NSE)  dan  Root  Mean Square Error (RMSE). NSE dalam unit tanpa satuan, RMSE dalam mm/jam. Hasil analisis menunjukkan  MLR  yang  terbaik  untuk  memperkirakan  intensitas  hujan  dengan  NSE 0,841  dan  RMSE  terendahnya  2,212.  Kebalikannya  ANN  memiliki  NSE  0,1  lebih  rendah dan RMSE 0,5 lebih besar daripada CSA [23].
Alat  pengukur  curah  hujan  otomatis  di  Indonesia  secara  komersial  berharga  mahal sehingga  hanya  lembaga  pemerintah,  swasta  dan  beberapa  lembaga  pendidikan  yang
Pembuatan Penakar Hujan Berbiaya Rendah Menggunakan Sensor Beban Berbasis Arduino Uno
Agusta Kurniawan, Indah Mulia, Sabella Nisa Adelia Rifai , Sigit Purwandika
mengoperasikan  peralatan  ini.  Pembuatan  prototype  alat  pengukur  curah  hujan menggunakan  rancangan  sendiri  dengan  harga  biaya  komponen  yang  lebih  murah, menggunakan  sensor  sederhana  dengan  rangkaian  elektronika  yang  sederhana, diharapkan dapat dijadikan alternatif untuk operasional penakar hujan.
Prinsip  kerja  dari  alat  ini  mirip  seperti  alat  ukur  curah  hujan  tipping bucket  di  mana saat air hujan sudah mencapai volume tertentu, air hujan akan dibuang dan didapatkan data  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai  volume  tersebut.  Sensor  yang  digunakan pada  alat  yang  dibuat  bukan  reed  switch  seperti  yang  digunakan  pada  alat  ukur  curah hujan tipping bucket, namun menggunakan sensor beban (Load Cell). Karena keluaran dari sensor  Load Cell bukanlah  data  curah  hujan,  dibutuhkan  sesuatu  yang  dapat  mengubah data  yang  didapatkan  dari  sensor  ke  data  curah  hujan.  Oleh  karena  itu,  digunakan Arduino Uno dan MATLAB.

## 2. Metodologi Penelitian
Bahan-bahan dan peralatan yang digunakan pada penelitian ini:
• Multimeter,
• Akuades dalam botol mewakili air hujan,
• Gelas Ukur 10 mL dan 500 mL,
• Timbangan Digital,
• Laptop yang sudah diinstal aplikasi Arduino IDE dan Matlab
• Arduino UNO,
• Sensor Load Cell,
• ADC HX711 24 bit,
• Kabel Jumper,
• Gergaji Mesin,
• Palu,
• Meteran,
• LAS,
• Bor Listrik,
• Kuas Cat 1 inci
Pekerjaan pembuatan penakar hujan, perakitan elektronika, pengujian penakar hujan dilakukan  di Bengkel Fisika, Jurusan Pendidikan Fisika, Universitas Negeri Yogyakarta. Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Pembuatan  program  Arduino  Uno  dan  Script  Matlab dilakukan di Stasiun Klimatologi Klas IV Sleman.
Gambar 1. Skematik lengkap dari sistem
Gambar skematik penakar hujan disajikan dalam Gambar 1. Cara kerja penakar hujan ini adalah mirip seperti ”Ember Tumpah” di mana ember akan berputar saat massa air di
Load cell sensor 5 kg ADC HX711 Arduino Uno PC dilengkapi Matlab Air hujan
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 83 - 100
bagian  atas  tumpuan  lebih  besar  dari  bagian  bawah  tumpuannya  seperti  ditunjukkan Gambar 2.
Rancang  bangun  prototipe  alat  ukur  curah  hujan  elektronik  terdiri  atas  tiga  bagian, yaitu  rumah  ukur  dan  corong  penangkap  hujan  detektor-tranduser,  dan  piranti elektronik. Untuk mengetahui unjuk  kerja alat hasil rancang bangun tersebut. maka dua hal  yang  harus  dilakukan  yaitu  kalibrasi  dan  pengujian  di  lapangan.  Rancang  bangun alat  ukur  curah  hujan  dengan  konstruksi  cantilever  (tipping bucket)  pada  dasarnya  sama dengan alat ukur curah hujan tipe timbangan, hanya saja pada alat ukur curah hujan tipe timbangan  digunakan  pegas,  sedangkan  pada  alat  ukur  curah  hujan  dengan  konstruksi cantilever digunakan batang. Di mana ujung yang satu dijepit, sedangkan ujung lainnya dalam  keadaan  bebas;  dan  air  yang  tertampung  pada  silinder  penampung  ditempatkan pada ujung bebas tersebut [2].
Gambar 2. Model penakar hujan
Pada  penelitian  ini  alat  ukur  curah  hujan  yang  dibuat  menggunakan  sistem timbangan.  Sensor  yang  digunakan  adalah  sensor  massa  (load  cell).  Alat  ukur  ini merupakan  alat  ukur  curah  hujan  dengan  pengukuran  langsung  pada  massa  air  hujan yang didapat. Alat ukur curah hujan ini terhubung dengan mikrokontroller Arduino Uno untuk  mengirimkan  data  hasil  pemindaian  sensor  massa  (load  cell)  ke  mikrokontroller Arduino  Uno.  Sensor  load  cell  dilengkapi  dengan  modul  amplifier  HX711  untuk menguatkan  sinyal  dan  mengkonversikan  data  analog  hasil  pengukuran  load cell  untuk diproses oleh Arduino Uno lalu ditampilkan dengan MATLAB berupa grafik real-time.
Saat  manufaktur  alat  sudah  selesai,  dilakukan  tahapan  berikut  ini  untuk mendapatkan data curah hujan berdasarkan keluaran sensor Load Cell :
• Perancangan bagian elektronika
• Pembuatan Program pada Arduino Uno
• Pembuatan Program pada MATLAB
• Mengamati Keluaran Data Curah Hujan
Agusta Kurniawan, Indah Mulia, Sabella Nisa Adelia Rifai , Sigit Purwandika

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Penakar hujan yang telah dibuat ditunjukkan oleh Gambar 3.
(a) (b)                                                                   (c)
Gambar 3. Penakar hujan yang dibuat (a), tampak dari luar setelah di beri housing (b), tampak dari atas di dalam housing (c)

## 3.1    Analisis Bentuk Wadah
Container/wadah alat ukur ini terdiri dari dua bagian yaitu bagian dalam dan bagian luar,  untuk  bagian  luar  berbentuk  tabung  dan  untuk  bagian  dalam  adalah  berbentuk limas  segiempat  yang  ujungnya  dipotong.  Volume  yang  diperlukan  untuk  analisis adalah  volume  dari  wadah  bagian  dalam,  yaitu  limas  yang  ujungnya  dipotong.  Akan tetapi untuk  mengetahui  luas alas limas segiempat tersebut  harus tetap memperhatikan luas alas dari tabungnya karena jika terlalu besar pasti tidak bisa masuk dan jika terlalu kecil  akan  ada  kemungkinan  wadah  mengalami  kebocoran.  Bagian  dalam  wadah  akan berbentuk  seperti  limas  segiempat  yang  dipotong  atasnya,  hal  ini  di  maksudkan  untuk memudahkan  air  yang  akan  mengalir  keluar  dari  wadah  saat  alat  sedang  berputar karena  limas  memiliki  sudut  pada  tiap  sisinya  dan  dibantu  juga  dengan  bentuk  limas yang semakin mengkerucut untuk mempermudah air mengalir.

## 3.2    Sensor Beban (Load Cell)
Sensor  Beban  (load  cell)  adalah  sensor  untuk  menghitung  massa  pada  suatu  benda dengan menggunakan prinsip kerja jembatan wheatstone di dalamnya. Sensor load cell ini memiliki  tegangan  keluaran  dalam  orde  mV  yang  terbaca  terhadap  perubahan  nilai resistansi yang dapat mengartikan massa benda tersebut. Sensor ini memiliki transduser yang mengukur ketegangan kawat, di mana mengubah tegangan mekanis menjadi sinyal listrik. Dasar penginderaannya perubahan tahanan pengantar (transduser) yang berubah akibat  perubahan  panjang  dan  luas  penampangnya.  Load  cell  merupakan  sensor timbangan yang bekerja secara mekanis, di mana load cell menggunakan prinsip tekanan yang  memanfaatkan  strain  gauge  sebagai  pengindera  (sensor).  Strain  gauge  adalah sebuah  transduser  pasif  yang  merubah  suatu  pergeseran  mekanis  menjadi  perubahan tahanan. Perubahan ini kemudian diukur dengan jembatan Wheatsone di mana tegangan keluaran dijadikan referensi beban yang diterima load cell.

## Gambar 4. Rangkaian elektronika dalam sensor load cell
Prinsip  kerja  dari  load  cell  adalah  menggunakan  Strain  Gauge  yang  tersusun  dari kawat  sangat  halus,  yang  dianyam  secara  berulang  menyerupai  kotak  dan  ditempelkan pada plastik atau kertas sebagai medianya. Kawat yang dipakai dari jenis tembaga lapis nikel berdiameter sekitar seper seribu (0,001) inchi. Kawat itu disusun bolak-balik untuk mengefektifkan panjang kawat sebagai fraksi terhadap tekanan/gaya yang mengenainya. Pada ujungnya dipasang terminal. Strain Gauge bisa dibuat sangat kecil, sampai ukuran 1/64  inchi.  Untuk  membuat  Load  Cell,  Strain  Gauge  dilekatkan  pada  logam  yang  kuat sebagai bagian dari penerima beban (load receptor). Strain Gauge ini disusun sedemikian rupa membentuk Jembatan Wheatstone, seperti ditunjukkan oleh Gambar 4.

## 3.3 Analog to Digital Converter (ADC) HX711
Modul  Amplifier  Analog  to  Digital  Converter  HX711  adalah  modul  yang menguatkan  dan  mengubah  sinyal  analog  yang  didapat  dari  sensor  load  cell  menjadi sinyal  digital.  Caranya  yaitu  menghubungkan  modul  amplifier  HX711  dengan mikrokontroler  Arduino  Uno,  lalu  kita  dapat  melihat  perubahan  nilai  resistansi  pada sensor load cell tersebut, seperti ditunjukkan Gambar 5.
(a) (b)
Gambar 5. Modul ADC HX711 (a), Rangkaian elektronika dalam Modul ADC HX711 24 bit (b)
Pembuatan Penakar Hujan Berbiaya Rendah Menggunakan Sensor Beban Berbasis Arduino Uno
Agusta Kurniawan, Indah Mulia, Sabella Nisa Adelia Rifai , Sigit Purwandika
IC HX711 adalah IC ADC 24 bit dengan output serial digital IC ini merupakan Modul pengkondisi sinyal untuk load cell, dan keluaran IC ini berupa tegangan yang sebanding dengan berat yang diberikan. Dalam proses pengambilan data diperlukan 2 tahap untuk mendapat  data  yang  akurat  karena  input  dan  output  tdk  100%  linier  maka  perlu  dicari persamaan  untuk  linierisasi  hubungan  input  vs  output  terlebih  dahulu.  Untuk persamaan linearisasi-nya menggunakan persamaan
y = mx+c                                                                  (1)
di mana,
y = output ADC,
m = gradient/kemiringan,
x = berat beban,
c = konstanta/offset.

## 3.4    Arduino Uno
Bahasa  pemograman  Arduino  menggunakan  Bahasa  Pemograman  C  yang  sudah dimodifikasi  khusus  untuk  Arduino  agar  para  user  dari  tingkat  pemula  sampai  mahir dapat menggunakannya. Modul Arduino Uno yang digunakan ditunjukkan oleh Gambar 6.

## Gambar 6. Modul Arduino Uno
Bahasa  pemograman  Arduino  menggunakan  Bahasa  Pemograman  C  yang  sudah dimodifikasi  khusus  untuk  Arduino  agar  para  user  dari  tingkat  pemula  sampai mahir  dapat  menggunakannya.  Kelebihan  lain  dari  bahasa  pemograman  Arduino adalah  lebih  mudah  untuk  dipelajari.  Gambar  7  menunjukkan  flowchart  pada Arduino  Uno  untuk  mengubah  keluaran  dari  sensor  Load  Cell  yaitu  data  berat, menjadi data curah hujan.
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 83 - 100

## Gambar 7. Flowchart mengambil data curah hujan
Pada bagian ini, dilakukan kalibrasi terhadap data yang didapatkan dari sensor Load Cell.  Kalibrasi  ini  bertujuan  untuk  menyamakan  berat  yang  terukur  pada  timbangan dengan  berat  yang  terukur  pada  sensor  Load  Cell.  Setelah  dikalibrasi,  dilakukan pengubahan  data  ke  data  curah  hujan.  Gambar  8  menunjukkan  flowchart  pengubahan data ke data curah hujan.
Serial.print("Berat "); Serial.print(gram); Serial.print(" gram");
Serial.print(" kalibrasi:
"); Serial.print(kalibrasi);
Selesai Mulai Nilai kalibrasi 10000 Sensor diberi beban Nilai berat yang terukur Sesuaikan nilai kalibrasi
 Tekan a,s,d,f untuk menambah nilai sebesar 10, 100, 1000, 10000
 Tekan z,x,c,v untuk mengurangi nilai sebesar 10, 100, 1000, 10000  Tekan o untuk mendapat nilai 0 sesuai dengan berat beban
tidak sesuai dengan berat beban
Pembuatan Penakar Hujan Berbiaya Rendah Menggunakan Sensor Beban Berbasis Arduino Uno
Agusta Kurniawan, Indah Mulia, Sabella Nisa Adelia Rifai , Sigit Purwandika

## Gambar 8. Flowchart konversi ke nilai curah hujan
Berdasarkan kalibrasi yang dilakukan, didapat nilai kalibrasinya ialah 210. Kemudian untuk mendapatkan data curah hujan yang memiliki satuan milimeter, hasil pengukuran dari sensor Load Cell dengan satuan gram diubah ke satuan mm 3 dan dibagi dengan luas alas alat yang menampung air hujan. Sehingga didapatkan data curah hujan. Data curah hujan ini dapat dilihat langsung pada aplikasi arduino.

## 3.5 Program MATLAB R2013a
Data  yang  ditampilkan  berupa  data  curah  hujan  tiap  waktu  delay  yang  ditetapkan. Untuk mendapatkan  data antara waktu dan  curah  hujan, digunakan aplikasi MATLAB. Gambar 9 menunjukkan flowchart pada Matlab yang digunakan.
Mulai Sensor diberi beban dengan mengisi air pada tabung float kalibrasi 210; float gram; float mm; Selesai if (gram < 0) {
gram = 0.00; } mm = gram *
0.10146104; Serial.println(mm);
Mulai Inisialisasi serial dan grafik
serialPort = 'COM3'; judulGrafik = 'Logger Data Serial';
xLabel = 'Waktu (Detik)'; yLabel = 'Data';
Inisialisasi variabel waktu = 0; data = 0;
cacah = 0;
plotGraph =
plot(waktu,data,'-',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',2,...
'MarkerEdgeColor','r',... 'MarkerFaceColor','r');
Menghubungkan MATLAB dengan Arduino Uno melalui port COM3 untuk menampilkan grafik
Selesai
Agusta Kurniawan, Indah Mulia, Sabella Nisa Adelia Rifai , Sigit Purwandika

## 3.6 Hasil Pengujian
Tabel 1. Hubungan antara tegangan keluaran dengan volume No Tegangan Keluaran (mV) Volume (mL) 1. 0,8 0 2. 0,9 30 3. 1 180 4. 1,1 300 5. 1,2 450 6. 1,3 550
Alat  ukur  ini  belum  diuji  untuk  pengambilan  data  curah  hujan  di  lapangan  namun sudah melakukan pengambilan data hubungan antara tegangan dengan volume. Hal ini dilakukan  untuk mengkonversi nilai tegangan menjadi nilai volume yang nantinya nilai volume tersebut akan dikonversi kembali menjadi nilai curah hujan dalam bentuk satuan mm. Pengujian ini dilakukan dengan cara menuangkan air pada  volume per 10 mL lalu akan terbaca tegangan signifikan pada multimeter, sesuai dengan Tabel 1.
Setelah  mengetahui  data  tersebut  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian,  dengan cara  membandingkan  massa  keluaran  alat  ukur  curah  hujan  yang  telah  dibuat  dengan neraca  digital.  Hasil  didapatkan  dari  Gambar  10  menunjukkan  masih  ada  perbedaan massa  antara  keluaran  alat  ukur  penakar  hujan  dengan  massa  di  neraca  digital  pada berbagai  variasi  curah  hujan  dari  1  mm  hingga  100  mm.  Massa  air  hujan  terbaca  sama saat  curah  hujan  54  mm,  yaitu  sama-sama  105  gram,  baik  pada  neraca  digital  maupun respon pada sensor load cell. Saat curah hujan di bawah 54 mm, massa neraca digital lebih besar daripada massa respon pada sensor load cell, kebalikannya saat curah hujan di atas 54 mm, massa neraca digital lebih kecil daripada massa respon pada sensor load cell.
Gambar 10. Perbedaan massa antara keluaran alat ukur penakar hujan dengan massa di neraca digital pada berbagai variasi curah hujan dari 1 mm hingga 100 mm

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  alat  ukur  curah  hujan  dengan  sistem  timbangan menggunakan  sensor  load  cell  sebagai  komponen  sensornya.  Dari  pengujian-pengujian yang  telah  dilakukan,  terlihat  bahwa  alat  ukur  curah  hujan  ini  dapat  berfungsi  dengan baik,  namun  masih  memerlukan  perbaikan  dan  pengaturan  lebih  lanjut  untuk  kegiatan operasinal sehari-hari.

## 5. Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pimpinan  Stasiun  Klimatologi  Kelas  IV Sleman, yang telah memberikan izin penelitian dalam bentuk Kerja Magang Mahasiswa. Selain  itu  penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  segenap  pimpinan  Program Studi  Fisika,  Jurusan  Pendidikan  Fisika  dan  Fakultas  MIPA,  Universitas  Negeri Yogyakarta  atas  semua  izin  dan  perlengkapan  penelitian  ini.  Tak  lupa  penulis mengucapkan terima kasih kepada redaktur, editor dan mitra bestari jurnal Techné.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Hoffmann,  R.  Schwartengräber,  G.  Wessolek,  and  A.  Peters,  “Comparison  of simple rain gauge measurements with precision lysimeter data,” Atmos. Res., vol. 174– 175, pp. 120–123, 2016, doi: 10.1016/j.atmosres.2016.01.016.
[2]  Winarto,  R.  Handoyo,  and  B.  H.  Priyambodo,  “Rancang  Bangun  Alat  Ukur  Curah Hujan  Elektronik,”  Agritech, vol.  11,  no.  3,  pp.  31–40,  2007,  doi: 10.22146/agritech.19225.
[3]  WMO, Guide to meteorological instruments and methods of observation, 7th ed., vol. 8. Geneva, Switzerland: World Meteorological Organization, 2008.
[4]  Č.  Maksimović,  L.  Bužek,  and  J.  Petrović,  “Corrections  of  rainfall  data  obtained  by tipping  bucket  rain  gauge,”  Atmos.  Res.,  vol.  27,  no.  1–3,  pp.  45–53,  1991,  doi: 10.1016/0169-8095(91)90005-H.
[5]  P.  Sypka,  “Dynamic  real-time  volumetric  correction  for  tipping-bucket  rain  gauges,” Agric.  For.  Meteorol.,  vol.  271,  no.  February,  pp.  158–167,  2019,  doi: 10.1016/j.agrformet.2019.02.044.
[6]  V. S. Shedekar, K. W. King, N. R. Fausey, A. B. O. Soboyejo, R. D. Harmel, and L. C. Brown,  “Assessment  of  measurement  errors  and  dynamic  calibration  methods  for three different tipping bucket rain gauges,” Atmos. Res., vol. 178–179, pp. 445–458, 2016, doi: 10.1016/j.atmosres.2016.04.016.
[7]  T. Shimizu, M. Kobayashi, S. Iida, and D. F. Levia, “A generalized correction equation for  large  tipping-bucket  flow  meters  for  use  in  hydrological  applications,”  J.  Hydrol., vol. 563, no. June, pp. 1051–1056, 2018, doi: 10.1016/j.jhydrol.2018.06.036.
[8]  R.  Deidda,  G.  Mascaro,  E.  Piga,  and  G.  Querzoli,  “An  automatic  system  for  rainfall signal  recognition  from  tipping  bucket  gage  strip  charts,”  J. Hydrol.,  vol.  333,  no.  2–4, pp. 400–412, 2007, doi: 10.1016/j.jhydrol.2006.09.011.
[9]  K. A. Cornish and G. C. Green, “An economical recording tipping-bucket rain gauge,” Agric. Meteorol., vol. 26, no. 4, pp. 247–253, 1982, doi: 10.1016/0002-1571(82)90041-3.
[10] Z.  K.  Hussein,  H. J.  Hadi,  M.  R.  Abdul-Mutaleb,  and  Y.  S.  Mezaal,  “Low  cost  smart weather  station  using  Arduino  and  ZigBee,”  Telkomnika  (Telecommunication  Comput.
Pembuatan Penakar Hujan Berbiaya Rendah Menggunakan Sensor Beban Berbasis Arduino Uno
Agusta Kurniawan, Indah Mulia, Sabella Nisa Adelia Rifai , Sigit Purwandika
Electron. Control., vol. 18,
no. 1, pp. 282–288, 2020, doi:
10.12928/TELKOMNIKA.v18i1.12784.
[11] K. T. Nielsen et al., “Automated rainfall simulator for variable rainfall on urban green areas,” Hydrol. Process., vol. 33, no. 26, pp. 3364–3377, 2019, doi: 10.1002/hyp.13563.
[12] A. D. Ibrahim, H. Basarudin, A. F. Ramli, M. Yaakop, M. I. Sulaiman, and M. A. Abu, “Development  of  rain  gauge  using  weight  measurement  for  microwave  network,” AIP Conf. Proc., vol. 2129, no. July, 2019, doi: 10.1063/1.5118134.
[13] B.  Sevruk,  “Adjustment  of  tipping-bucket  precipitation  gauge  measurements,”  Atmos. Res., vol. 42, no. 1–4, pp. 237–246, 1996, doi: 10.1016/0169-8095(95)00066-6.
[14] L. Luo et al., “Raindrop size distribution and microphysical characteristics of a great rainstorm  in  2016  in  Beijing,  China,”  Atmos. Res.,  vol.  239,  no.  June  2019,  p.  104895, 2020, doi: 10.1016/j.atmosres.2020.104895.
[15] H. Bergmann, H. Breinhälter, O. Hable, and R. Krainer, “Calibration of  tipping bucket hyetographs,”  Phys. Chem. Earth, Part C Solar, Terr. Planet. Sci.,  vol.  26,  no.  10–12,  pp. 731–736, 2001, doi: 10.1016/S1464-1917(01)95017-2.
[16] V.  Vasvári,  “Calibration  of  tipping  bucket  rain  gauges  in  the  Graz  urban  research area,”  Atmos.  Res.,  vol.  77,  no.  1-4  SPEC.  ISS.,  pp.  18–28,  2005,  doi: 10.1016/j.atmosres.2004.12.012.
[17] S.  Overgaard,  A.  H.  El-Shaarawi,  and  K.  Arnbjerg-Nielsen,  “Calibration  of  tipping bucket  rain  gauges,”  Water  Sci.  Technol.,  vol.  37,  no.  11,  pp.  139–145,  1998,  doi: 10.2166/wst.1998.0454.
[18] M.  Colli,  L.  G.  Lanza,  and  P.  W.  Chan,  “Co-located  tipping-bucket  and  optical  drop counter RI measurements and a simulated correction algorithm,” Atmos. Res., vol. 119, pp. 3–12, 2013, doi: 10.1016/j.atmosres.2011.07.018.
[19] M.  Savina,  B.  Schäppi,  P.  Molnar,  P.  Burlando,  and  B.  Sevruk,  “Comparison  of  a tipping-bucket and electronic weighing precipitation gage for snowfall,” Rainfall Urban Context  Forecast.  Risk  Clim.  Chang.,  vol.  103,  pp.  45–51,  2012,  doi: 10.1016/j.atmosres.2011.06.010.
[20] J.  M.  Valdivia,  K.  Contreras,  D.  Martinez-Castro,  E.  Villalobos-Puma,  L.  F.  Suarez- Salas, and Y. Silva, “Dataset on raindrop size distribution, raindrop fall velocity and precipitation  data  measured  by  disdrometers  and  rain  gauges  over  Peruvian  central Andes (12.0°S),” Data Br., vol. 29, p. 105215, 2020, doi: 10.1016/j.dib.2020.105215.
[21] B.  Cardenas  and  M.  D.  Dukes,  “Dry-Out  Periods  of  Rain  Sensors  vs.  Soil  Dry-Out: Water Saving Potential and Recommendations,” Vadose Zo. J., vol. 17, no. 1, p. 170185, 2018, doi: 10.2136/vzj2017.10.0185.
[22] Q. Zhu et al., “Estimation of event-based rainfall erosivity from radar after wildfire,” L. Degrad. Dev., vol. 30, no. 1, pp. 33–48, 2019, doi: 10.1002/ldr.3146.
[23] J.-O.  Park,  S.  Yoon,  M.  H.  Na,  and  H.-C.  Song,  “The  Effects  of  Air  Pollution  on Mortality  in  South  Korea,”  Procedia  Environ.  Sci.,  vol.  26,  pp.  62–65,  2015,  doi: 10.1016/j.proenv.2015.05.025.
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 83 - 100