## Original Article
Journal of Science and Applicative Technology vol. 8 (1), 2024, pp. 73-83 | 73
e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2024 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to the author(s) and the title of the work, journal citation and DOI. Published  under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 28 th December 2023 Accepted 30 th June 2024
Published 30 th June 2024
DOI: 10.35472/jsat.v8i1.1698

## Pengembangan Sistem Terintegrasi Berbasis IoT (Internet Of
Things) untuk Monitoring dan Kontrol Kualitas Air pada Budidaya Tambak Udang Daratan
Titin Ervina Sari, Eko Satria,  Abdul Rajak *
Program Studi Magister Fisika, Fakultas Sains, Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan 35365, Indonesia * Corresponding E-mail: rajak@fi.itera.ac.id
Abstract : Water quality is very important for the sustainability of a shrimp farm, starting from the quantity and quality of shrimp harvested is very influential on the good quality of the pond water. The water quality in question is parameters such as water turbidity, a lot or clean of dirt in the pool, a pH value that suits your needs and ammonia content in the pond which is usually produced from shrimp manure. This research designed a water quality monitoring and control tool in shrimp ponds that is integrated automatically through an IoT-based system (Internet of Things) using the thingspeak application as a server and telegram bots as controls. Based on the results of tests that have been carried out, the tool has been able to determine the quality of water correctly. The error percentage was 0.01% for turbidity sensors, 0.05% for TDS sensors, 0.01% for pH sensors and 0.12% for ammonia gas sensors. Based on the results of direct data collection on shrimp ponds for 6 hours, the average value of water turbidity was 3.06 NTU, the lowest was 1.07 NTU and the highest was 5.99 NTU, for the average value of TDS content was 170.98 ppm, 150.00 ppm was the lowest and 204.12 ppm was the highest, for the average pH content was 7.80, the lowest was 7.50 and the highest was 8.74, and the average value of ammonia content was 0.004  ppm, 0.0007 ppm is the lowest and 0.0113 is the highest.
Keywords: control, shrimp farm, water quality, sensors, Internet of Things
Abstrak: Kualitas air sangatlah penting bagi keberlangsungan suatu tambak udang, mulai dari kuantitas dan kualitas udang hasil panen sangat berpengaruh dengan baiknya kualitas air tambak tersebut. Kualitas air yang dimaksud yaitu parameter seperti kekeruhan air, banyak atau bersihnya kotoran dalam kolam, nilai pH yang sesuai kebutuhan dan kandungan amonia dalam kolam yang biasanya dihasilkan dari kotoran udang. Penelitian ini merancang alat monitoring dan kontrol kualitas air pada tambak udang  yang  terintegrasi  secara  otomatis  melalui  sistem  berbasis  IoT  ( Internet  of  Things) menggunakan  aplikasi thingspeak sebagai server dan bot  telegram sebagai  kontrolnya.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  alat  telah  dapat menentukan kualitas air dengan benar. Didapat persentase kesalahan sebesar 0,01 % untuk sensor turbidity , 0,05 % untuk sensor TDS, 0,01 % untuk sensor pH dan untuk sensor gas amonia sebesar 0,12 %. Berdasarkan hasil pengambilan data langsung pada tambak udang selama 6 jam didapatkan nilai rata-rata kekeruhan air yaitu 3,06 NTU, terendah 1,07 NTU dan tertinggi 5,99 NTU, untuk nilai rata-rata kandungan TDS yaitu 170,98 ppm, 150,00 ppm adalah terendah dan 204,12 ppm adalah tertinggi, untuk rata-rata kandungan pH yaitu 7,80, terendah 7,50 dan tertinggi 8,74, dan nilai rata-rata kandungan amonia yaitu 0.004 ppm, 0,0007 ppm adalah terendah dan 0,0113 adalah tertinggi.
Kata Kunci : kontrol, tambak udang, kualitas air, sensor, Internet of Things

## Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  maritim  dengan  sektor perikanan  yang  cukup  besar.  Menurut  data  yang dihimpun  dari  kementerian  kelautan  dan  perikanan, total  pembudidaya  perikanan  air  payau  di  Indonesia mencapai 5.006.427 orang yang tersebar di 34 Provinsi dari  tahun  2012-2019  [1],  dengan  luas  tambak  dari tahun  2012-2017  adalah  52.299.450.000m²  [2].
Budidaya  perairan  yang  memiliki  potensi  besar  salah satunya adalah tambak udang. Udang adalah salah satu komoditas  ekspor  andalan  Indonesia.  Menurut  data Kementerian Kelautan dan Perikanan, ekspor unggulan Indonesia antara lain udang senilai $1.997,49 juta, tuna senilai $865,73 juta, potongan cumi senilai $657,71 juta, rumput  laut  senilai  $554,96  juta,  dan  kepiting  senilai $550  juta  [3].  Produksi  udang  di  Indonesia  mencapai 1,21  juta  ton  pada  tahun  2021  atau  senilai  Rp  79,21

## Open Access
e-ISSN: 2581-0545
Pengembangan Sistem Terintegrasi Berbasis IoT (Internet Of Things) untuk Monitoring dan Kontrol Kualitas Air pada Budidaya Tambak Udang Daratan
triliun.  Volume  tersebut  meningkat  9,20%  dibanding tahun  sebelumnya,  yakni  1,11  juta  ton  yang  senilai Rp66,53 triliun [4].
Potensi  tambak  udang  yang  sangat  besar  harus diseimbangkan dengan kualitas air pada tambak udang itu sendiri. Seperti yang diketahui, udang adalah hewan yang sangat rentan terhadap kualitas air [5-7]. Beberapa parameter yang menentukan kualitas air antara lain pH, tingkat kekeruhan, total padatan yang terlarut dalam air (TDS),  serta  kandungan  amonia  yang  dihasilkan  dari kotoran  udang  [8-10].  Kisaran  pH  optimal  untuk budidaya  udang  adalah  antara  7,0  dan  8,5  pH  air  yang tidak  sesuai  standar  akan  mempengaruhi  nafsu  makan udang dan memicu reaksi kimia di dalam air [11]. Tingkat kekeruhan  yang  tinggi  sangat  menentukan  dalam kualitas  air,  tingkat  kekeruhan  yang  diperbolehkan menurut  kementerian  kelautan  dan  perikanan  adalah kurang dari 5 NTU [12, 13]. Zat terlarut seperti lumpur, dan  senyawa  organik/anorganik  lainnya  di  dalam  air dapat  menghalangi  sinar  matahari  menembus  air sehingga  proses  pertumbuhan  plankton  sebagai makanan  alami  udang  menurun,  dan  produksi  oksigen kurang tersedia sehingga dapat menyebabkan pertumbuhan udang yang tidak seragam [14].
Beberapa  penelitian  terkait  kondisi  air  tambak  telah dilakukan  dengan  sistem  monitoring  kualitas  air menggunakan  sensor turbidity metode Nephelometri berbasis  Raspberry  PI  3  yang  bertujuan  merancang sistem sensor turbidimeter sebagai pemantau parameter  kekeruhan  air  tanah  agar  dapat  dikonsumsi [15].  Selanjutnya  penelitian  tentang  sistem  monitoring kualitas air tambak udang menggunakan Blynk berbasis Arduino bertujuan untuk memahami kualitas air tambak udang  yang dapat  dipantau  menggunakan Smartphone [16].  Sedangkan  pada  penelitian  sistem  pemantauan kualitas  udara  di  budidaya  udang  Vaname  berbasis jaringan  sensor Nirkabel (WSN).  Penelitian  ini merupakan implementasi WSN menggunakan parameter pemantauan kualitas udara yang terdiri dari sensor pengukur suhu, pH, dan tekanan udara di dalam tambak[17]. Pada penelitian lain yaitu sistem monitoring kualitas  kekeruhan  air  berbasis  IoT  menggunakan Aplikasi telegram, sistem ini dimulai dengan memberikan perintah dari Bot Telegram dan mengukur seberapa cepat respon modul menerima perintah [18]. Penelitian terakhir terkait rancang bangun kontrol kadar amonia dan ph air berbasis arduino pada budidaya ikan menggunakan sensor pH yang disalurkan ke pompa air untuk menambah dan menstabilkan kualitas air [19].
Tujuan penelitian ini yaitu untuk merancang alat sistem terintegrasi  kualitas  air  pada  tambak  udang  daratan kemudian untuk menampilkan tingkat kualitas air pada tambak  udang  daratan  berbasis  IoT  secara realtime menggunakan bot telegram dan thingspeak serta untuk mengontrol pemantauan tingkat kualitas air berbasis IoT pada tambak udang daratan. Berdasarkan permasalahan terkait  kualitas  air  pada  tambak  udang  penulis  akan mengembangkan  sistem  monitoring  dan  pengontrolan kualitas air yang terintegrasi secara realtime . Sistem ini akan  terhubung  melalui  IoT (internet  of  things) yang akan dikomunikasikan melalui aplikasi bot telegram dan thingspeak.
Output penelitian ini berupa alat yang dirancang untuk mengontrol  kualitas  air  di tambak  udang  dan  outcome yang diharapkan alat yang dirancang mampu diproduksi dalam  skala  rumahan.  Sehingga  alat  ini  dapat bermanfaat  untuk  memberikan  peringatan  awal  jika terjadi penurunan tingkat kualitas air pada tambak yang dapat berakibat pada menurunnya produktivitas tambak udang tersebut, serta dapat membantu mempermudah para petambak udang untuk mengontrol tambak udang dengan  cara  memantau  kualitas  air  dari  jarak  jauh [20,21].  Keterbaruan  yang  akan  dilakukan  pada penelitian  ini  adalah  membuat  sistem  integrasi  untuk monitoring  dan  kontrol  empat  sensor  yang  digunakan yakni  sensor  TDS  meter  untuk  menghitung  jumLah padatan  terlarut  total  dalam  air,  sensor turbidity (kekeruhan)  untuk  menghitung  jumLah  padatan tersuspensi  total  TSS  dalam  air,  sensor  pH  untuk mengetahui nilai pH pada air tambak udang daratan, dan sensor  amonia  untuk  mengetahui  nilai  kandungan amonia pada air tambak berbasis IoT (internet of things) menggunakan bot telegram dan thingspeak [22-26].

## Metode

## Desain Penelitian
Rancangan  penelitian  yang  dilakukan  dibagi  menjadi beberapa tahapan meliputi, tahap pembuatan rangkaian,  tahap  pengujian,  tahap  analisis  data,  dan kesimpulan  hasil  kegiatan  penelitian. Perancangan  dan pembuatan perangkat monitoring dan kontrol dilakukan dengan 2 (dua) langkah yaitu,
1. Pembuatan alat
Pada proses perancangan alat ini terlebih dahulu dibuat sebuah  skema  rancangan  perangkat  sistem  monitoring seperti  pada Gambar  2 ,  perangkat  monitoring  dibuat menjadi  empat  buah input sensor  yaitu,  sensor  TDS
Copyright © 2024 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 8 (1), 2024, pp. 73-83 | 75 Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) 73-83
Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
meter  untuk  mendeteksi  nilai  besaran  kualitas  air tambak  dan  sensor turbidity untuk  mendeteksi  nilai besaran  kekeruhan  air  dari  tambak,  sensor  pH  untuk mengetahui nilai pH pada air tambak udang daratan, dan sensor  amonia  untuk  mengetahui  nilai  kandungan amonia.
2. Pembuatan program sistem teritegrasi
Pada  proses  pembuatan  program  sistem  teritegrasi dapat dijabarkan sebagai berikut:
• Saat  memulai  program,  semua library perangkat atau  alat  yang  terdapat  dalam Arduino  IDE diinisialisasi  dan  dikalibrasi,  yaitu  program  dibuat sesuai  dengan  parameter  kimia  standar  budidaya perikanan  dan  spesifikasi  serta  kinerja  keempat sensor untuk membuatnya berjalan sesuai dengan fungsinya  masing-masing  saat  menampilkan  nilai output dari variabel sensor dalam sistem IoT.
• ESP32 yang terprogram, memproses dan mengkalibrasi nilai besaran semua input sensor dan mengirimkannya  ke  perangkat  IoT  melalui Wi-Fi . Jika proses verifikasi dan transfer data tidak terjadi atau  gagal  maka  sistem  kembali  ke  proses inisialisasi.
• Data sensor yang menghasilkan nilai besaran telah berhasil dikirim melalui jaringan Wi-Fi ke perangkat
IoT  kemudian  menunggu  perangkat  IoT  tersebut membaca.  Jika  berhasil,  perangkat  penerima akan menerima  data  dari  monitor  yang  menampilkan grafik  dan  pembacaan  tingkat  kekeruhan,  kualitas air, nilai pH, dan kangdungan amonia ke perangkat penerima. Jika perangkat yang menerima data tidak menunjukkan nilai, pengontrol akan mengirimkannya  kembali  ke  sistem  pembacaan sensor (ESP32) untuk diproses ulang [27].
• Selanjutnya  apabila  semua  program  berjalan sesuai, maka ketika indikator nilai kualitas air telah melewati  batas  standar  maka  sistem  kontrol otomatis akan mulai memproses dan mengoperasikan  pompa  untuk  mendorong  air keluar dari bagian tambak udang menuju ke bagian filter. Saat kekeruhan air sudah terfilter selanjutnya air akan masuk kembali pada tambak udang.

## Prosedur Penelitian
Pada penelitian sistem teritegrasi ini terdapat prosedur yang dilakukan yaitu:
Gambar 1. Diagram alir desain alat.
Pada  penelitian  sistem  teritegrasi  ini  perancangan skematik  yang  digunakan  adalah  seperti Gambar  2 berikut:
Gambar 2. Skema desain sistem monitoring dan kontrol.
e-ISSN: 2581-0545
Pengembangan Sistem Terintegrasi Berbasis IoT (Internet Of Things) untuk Monitoring dan Kontrol Kualitas Air pada Budidaya Tambak Udang Daratan
Keterangan :
A. Sensor turbidity (kekeruhan)
B. Bagian sensor turbidity
C. Sumber cahaya
D. Sensor photodiode
E. Sensor TDS meter
F. Sensor pH meter
G. Sensor amonia
H. Nebulizer
I. Pompa air (menuju nebulizer )
J. Filter air
K. LCD (Liquid Crystal Display)

## L. Pompa air utama

## Hasil dan Diskusi

## Pengujian Sensor
Pengujian  sensor  ini,  bertujuan  untuk  mengetahui seberapa baik alat dapat bekerja dan menghasilkan niali yang  semestinya.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara, melakukan  kalibrasi  pada  setiap  masing-masing  sensor turbidity , sensor TDS, sensor pH dan sensor amonia [28].
Pengujian Sensor Turbidity
Pengujian dilakukan dengan cara mengubah baris coding program  pada  ketiga  sensor turbidity sampai  dapat membaca  nilai  keluaran  yang  dihasilkan  dari  10  variasi larutan dari tepung dan 500mL air yang digunakan yaitu Larutan  1  (0  mg,  500  mL),  Larutan  2  (50  mg,  500  mL), Larutan 3 (100 mg, 500 mL), Larutan 4 (150 mg, 500 mL), Larutan 5 (200 mg, 500 mL), Larutan 6 (250 mg, 500 mL), Larutan 7 (300 mg, 500 mL), Larutan 8 (350 mg, 500 mL), Larutan 9 (400 mg, 500 mL) dan Larutan 10 (450 mg, 500 mL),  kemudian  akan  dibandingkan  dengan  nilai  yang dibaca oleh turbidity meter velp TB1.
Sebelum  melakukan  kalibrasi,  langkah  pertama  yang harus  dilakukan  adalah  merubah  bentuk  keluaran tegangan pada sensor, yaitu nilai ADC ( Analog to Digital Converter) yang diterima oleh sensor lalu dibandingkan dengan turbidity meter  velp  TB1  sebagai  instrumen pengukur [29].
Gambar 3. Grafik hubungan nilai Turbidity Meter dengan nilai ADC sensor
turbidity.
Terlihat dari Gambar 3. grafik hubungan nilai ADC sensor turbidity dengan  nilai turbidity meter  velp  TB1, menampilkan  persamaan  y=1529,89+(-1,83)x  serta koefisien korelasi linear antara kedua variabel tersebut adalah 𝑅 2 =0,99.  Fungsi  transfer  tersebut  kemudian ditambahkan kedalam source code dengan mensubstitusikan nilai y = kekeruhan (NTU) dan x = ADC dari  sensor turbidity ,  sehingga  nilai  kekeruhan  (NTU) dapat diukur dari sensor turbidity yang digunakan.
Langkah  selanjutnya  dalam  melakukan  kalibrasi  adalah melakukan perbandingan pengukuran  kekeruhan menggunakan  sensor turbidity dengan turbidity meter velp TB1. Pengukuran dilakukan dengan menggunakan 5 variasi larutan ( Tabel 1 ) yang dibuat dari tepung terigu dilarutkan ke dalam air.
Tabel 1. Pembuatan larutan untuk pengujian nilai kekeruhan.
Variasi Larutan Acak Tepung terigu (mg) Air (mL) Konsentrasi (ppm) Larutan 1 500 500 1000 Larutan 2 550 500 1100 Larutan 3 600 500 1200 Larutan 4 650 500 1300 Larutan 5 700 500 1400
Berikut  adalah  hasil  pengukuran  kekeruhan  dengan  5 variasi  larutan  menggunakan  sensor turbidity dan turbidity meter velp TB1.
805 810 815 820 825 830 835 840 0 10 20 30 40 50 60 Turbidity (N TU) ADC y = 1529,89+(-1,83)x R 2 = 0,99
Copyright © 2024 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 8 (1), 2024, pp. 73-83 | 77 Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) 73-83 Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Tabel 2. Nilai pengujian sensor turbidity.
Variasi Larutan Acak Sensor Kekeruhan (NTU) Turbidity Meter (NTU) Persentase Kesalahan (%) Larutan 1 60.41 60.4 0.02 Larutan 2 70.33 70.3 0.04 Larutan 3 80.01 80.01 0 Larutan 4 113.01 113 0.01 Larutan 5 187 187 0 Rata-rata kesalahan (%) 0.01
Pada Tabel 2. menunjukkan nilai dari pengukuran sensor turbidity dengan turbidity meter  velp  TB1  serta  nilai persentase  kesalahan  atau error .  Nilai  rata-rata error dari  pengukuran  sensor  adalah  0,01  %,  hal  ini membuktikan bahwa hasil pengukuran sensor turbidity yang  digunakan  dapat  bekerja  dengan  baik  dan  nilai pembacaan  sensor  sesuai  dengan  alat  ukur turbidity meter.

## Pengujian Sensor TDS
Pengujian dilakukan dengan m.elakukan kalibrasi sensor TDS  dengan  membandingkan  dengan  alat  ukur konvensional yaitu TDS meter dan menggunakan cairan kalibrasi  yang  bernilai  342  ppm,  500  ppm,  700  ppm, 1382 ppm dan 1500 ppm
Berikut dapat dilihat grafik perbandingan nilai TDS dari hasil pembacaan ADC dari sensor TDS dengan TDS meter terhadap 5 variasi cairan kalibrasi:
Gambar 4. Grafik perbandingan TDS meter dengan ADC dari sensor
TDS pada larutan kalibrasi.
Dapat dilihat pada Gambar 4, grafik hubungan nilai ADC sensor  TDS  dengan  nilai  pembacaan  alat  TDS  meter menampilkan  fungsi  transfer  y=(-108,31)+1,67x  serta
koefisien korelasi linear antara kedua variabel tersebut adalah 𝑅 2 =0,99 hal ini menunjukkan nilai korelasi yang sangat kuat.
Selanjutnya dilakukan pengujian tambahan menggunakan air tambak pada variasi 5 air tambak yang diambil dari tambak tempat pengambilan data langsung. Tabel 3 menunjukkan hasil pengukuran kandungan TDS dengan  5  variasi  air  tambak  menggunakan  sensor  TDS dan TDS meter:
Tabel 3. Nilai TDS dalam 5 variasi air tambak udang.
Variasi Air Tambak Sensor TDS (ppm) TDS Meter (ppm) Persentase Kesalahan (%) Tambak 1 156,03 156 0,02 Tambak 2 158,12 158 0,08 Tambak 3 159,10 159 0,06 Tambak 4 160,15 160 0,09 Tambak 5 162,00 162 0,00 Rata-rata kesalahan (%) 0,05
Berdasarkan Tabel  3. ditunjukkan  bahwa  hasil pengukuran  sensor  TDS  yang  digunakan  dapat  bekerja dengan baik dan nilai pembacaan sensor sesuai dengan alat  ukur  TDS  meter  [30].  Nilai  rata-rata error dari pengukuran sensor adalah 0,05 %.

## Pengujian Sensor pH
Pengujian  dilakukan  dengan  mengkalibrasi  sensor  pH dengan membandingkan pembacaan sensor pH dengan alat pH Meter, menggunakan 3 variasi cairan yaitu, nilai pH 4,01, 6,86 dan 9,18 yang dibuat dari bubuk kalibrasi pH  dicampur  250mL  air/aquades.  Selanjutnya  untuk membuat  nilai  pH  lebih  kecil/asam  campurkan  larutan penurun  pH  sehingga  didapat  nilai  pH  cairan  untuk kalibrasi yaitu 3,01 dan untuk membuat larutan dengan nilai pH lebih besar/basa maka campurkan larutan soda api  sehingga  akan  didapat  cairan  kalibrasi  dengan  nilai pH 10,01.
Tabel 4 menunjukkan hasil pengukuran 5 variasi nilai pH menggunakan pH Meter dan ADC dari sensor pH.
200 300 400 500 600 700 800 900 1000 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 TDS Mete r (PP M) ADC y = (-108,31)+1,67x R 2 = 0,99
e-ISSN: 2581-0545
Pengembangan Sistem Terintegrasi Berbasis IoT (Internet Of Things) untuk Monitoring dan Kontrol Kualitas Air pada Budidaya Tambak Udang Daratan
Gambar 5. Grafik hubungan nilai pH Meter dengan ADC sensor pH.
Terlihat dari Gambar 5. grafik hubungan nilai ADC sensor pH dengan nilai pH meter menampilkan fungsi transfer y=35,02+(-0,04)x  serta  koefisien  korelasi  linear  antara kedua  variabel  tersebut  adalah 𝑅 2 =0,98.  Langkah selanjutnya adalah melakukan perbandingan pengukuran  pH  menggunakan  sensor  pH  dengan  pH meter. Berikut adalah hasil pengukuran nilai pH dengan 5  variasi  larutan  acak  menggunakan  sensor  pH  dan  pH meter:
Tabel 4. Nilai pengujian sensor pH.
Variasi Larutan Acak Sensor pH   pH Meter Persentase Kesalahan (%) Larutan 1 2,21 2,20 0,02 Larutan 2 4,56 4,51 0,04 Larutan 3 5,45 5,45 0,00 Larutan 4 7,51 7.50 0,01 Larutan 5 8,44 8,44 0,00 Rata-rata kesalahan (%) 0,01
Pada Tabel 4. menunjukkan nilai dari pengukuran sensor pH  dengan  pH  meter  serta  nilai  persentase  kesalahan atau error [31].  Nilai  rata-rata error dari  pengukuran sensor adalah 0,01%.

## Pengujian Sensor Amonia
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  mengkalibrasi sensor  menggunakan  larutan  dengan  8  variasi kandungan, yaitu 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, dan 16 ppm yang dibuat dari larutan amonia dengan konsentrasi berbeda ditetesi  dengan  KIT-NH 3 .  Kemudian  larutan  variasi  ini diubah  menjadi  uap/gas  menggunakan  alat Nebulizer . Berikut merupakan tabel pembuatan larutan baku atau larutan uji:
Gambar  6 merupakan  grafik  analisis  larutan  baku  atau larutan  uji  yang  dibuat  untuk  kalibrasi  sensor  gas amonia:
Gambar 6. Kurva baku larutan uji.
Sebelum  melakukan  kalibrasi,  langkah  pertama  yang harus  dilakukan  adalah  merubah  bentuk  keluaran tegangan pada sensor, yaitu nilai ADC ( Analog to Digital Converter) yang diterima oleh sensor lalu dibandingkan dengan nilai larutan penguji ( Tabel 5 )[32].
Tabel  5. Nilai  pengujian  antara  ADC  sensor  gas  amonia  dengan absorbansi larutan baku.
ADC sensor gas Amonia Absorbansi (a.u) 0,02 0,04884 0,26 0,11245 0,30 0,11185 0,33 0,17552 0,38 0,19134 0,41 0,26384 0,43 0,32298 0,46 0,35531
Gambar 7. Grafik fungsi transfer sensor gas amonia.
600 640 680 720 760 800 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 pH Meter ADC y = 35,02+(-0,04)x R 2 = 0,98 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 Absorba nsi (a .u) Konsentrasi (PPM) y = 0,0011+0,0218x R 2 = 0,97 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 Absorba nsi (a .u) ADC y = -0,207+1,168x R 2 = 0,925
Copyright © 2024 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 8 (1), 2024, pp. 73-83 | 79 Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) 73-83 Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Pada Gambar 7 grafik hubungan nilai kandungan amonia larutan  uji  yang  telah  didapatkan  nilai  absorbansinya dari  UV-VIS  dengan  nilai  ADC  dari  sensor  gas  amonia menampilkan  fungsi  transfer  y=-0,203  +1,168x  serta koefisien korelasi linear antara kedua variabel tersebut adalah 𝑅 2 =0,925. Tabel 6 merupakan tabel pembuatan larutan  amonia  yang  memiliki  kandungan  konsentrasi acak, yang akan digunakan untuk membandingkan nilai pengukuran  antara  konsentrasi  amonia  sebenarnya yang  dianalisis  oleh  alat  UV-VIS  dengan  sensor  gas amonia.
Tabel 6. Perbandingan pembuatan larutan acak.
Variasi Larutan Acak Air (mL) Amonia (mL) Konsetrasi (ppm) 28 2 1,333 26 4 2,666 24 6 4,000 22 8 5,333 20 10 6,666
Tabel  7. menunjukkan  nilai  dari  pengukuran  larutan amonia  acak  dengan  sensor  gas  amonia,  konsentrasi hasil UV-VIS serta nilai persentase kesalahan atau error [33]. Nilai rata-rata error dari pengukuran sensor adalah 0,12%.
Tabel 7. Hasil pengukuran larutan amonia acak.
Variasi Larutan Acak (ppm) Sensor Gas Amonia (ppm) a (ppm) b (%) c (%) 1,333 1,33 1,33 0,00 0,00 2,666 2,66 2,67 0,23 0,00 4,000 4,01 4,00 0,25 0,25 5,333 5,33 5,33 0,00 0,00 6,666 6,66 6,67 0,10 0,00 Rata-rata kesalahan (%) 0,12 0,05 Keterangan:
a = Konsentrasi hasil UV-Vis
b = Persentase kesalahan terhadap UV-Vis c = Persentase kesalahan terhadap konsentrasi larutan

## Pengujian Sistem
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  perancangan  sebuah sistem monitoring dan kontrol kualitas air tambak udang berbasis IoT. Hasil dari perancangan alat monitoring dan kontrol  kualitas  air  tambak  udang  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Alat monitoring dan kontrol yang terintegrasi.
Keterangan :
A. Sensor turbidity (kekeruhan)
B. Sensor TDS meter C. Sensor pH meter
D. Sensor amonia
E. Nebulizer
F. Filter air
G. Pompa air utama
H. LCD (Liquid Crystal Display)
Pengujian pada Telegram
e-ISSN: 2581-0545
Pengembangan Sistem Terintegrasi Berbasis IoT (Internet Of Things) untuk Monitoring dan Kontrol Kualitas Air pada Budidaya Tambak Udang Daratan
Pengujian  pengiriman  data  sensor  ke telegram ini difungsikan untuk mengetahui apakah data sensor yang ada pada ESP32 dapat mengirimkan pembacaan sensor ke  dalam telegram .  Hasil  parsing  data  akan  diolah dengan  mengirimkan  pesan  “/ readings ”  dan  untuk mengontrol  kualitas  air  tambak  dengan  menyalakan pompa agar air masuk ke filter dan air kembali kedalam tambak pesan yang dikirimkan adalah “/ relay_ON ” dan “/ relay_OFF ”  pada bot  telegram maka  pembacaan sensor turbidity , TDS, pH dan sensor gas amonia dapat terkirim melalui Telegram ( Gambar 9) .
Gambar 9. Tampilan pada bot telegram.

## Pengujian pada Thingspeak
Pengujian  pengiriman  data  dilakukan  melalui  parsing data  dengan  mengambil  informasi  pembacaan  sensor turbidity ,  TDS,  pH  dan  sensor  gas  amonia  kemudian mengirimkannya ke platform thingspeak . Hasil pengiriman data akan ditampilkan dalam bentuk grafik dan  data  akan  tersimpan  yang  kemudian  bisa  diunduh dalam bentuk file csv . Gambar 10 merupakan tampilan pengiriman data thingspeak .
Gambar 10. Tampilan thingspeak.
Data hasil pengujian pada setiap percobaan dapat dilihat pada Tabel 10 .
Tabel 10. Hasil pengiriman data sensor ke thingspeak . No Kekeruhan (NTU) TDS (ppm) pH Amonia (ppm) Pesan Telegram Waktu Delay (s) 1 2 0 7.5 0 Diterima 7.3 2 2 0 7.57 0 Diterima 8.01 3 2 0 7.57 0 Diterima 7.64 4 2 0 7.57 0 Diterima 7.14 5 2 0 7.57 0 Diterima 7.43 Rata-rata 7.5

## Data Hasil Penelitian
Pada  proses  observasi  data  menggunakan  sistem berbasis IoT yang ditampilkan pada web thingspeak dan bot telegram , dilakukan pengukuran tingkat kualitas air tambak  udang  yang  berada  di  Desa  Suak,  Kecamatan Sidomulyo, Lampung Selatan dengan menggunakan tiga sensor turbidity ,  sensor  TDS  meter,  sensor  pH  dan sensor  amonia.  Pengambilan  data  dilakukan  secara langsung  pada  tambak  atau  kolam  udang  buatan berbentuk bulat dengan diameter kurang lebih 4 meter dan  tinggi  air  tambak  sekitar  0,8  meter,  yang  diberi perlakukan  sama  dengan  tambak  udang  utama, dilakukan selama 6 jam yaitu pada tanggal 3 Desember 2023 dimulai dari pukul 07.15 sampai dengan 13.15 WIB.

## Pengambilan Data Sensor Turbidity
Pengambilan  data  kekeruhan  air  dilakukan  secara langsung  dengan  metode  pengambilan  data  sensor turbidity yaitu,  tiga  sensor turbidity dimasukkan  ke dalam kolam dengan penempatan posisi didasar kolam, tengah dan dekat permukaan air kolam, dari pembacaan tiga sensor diambil data rata-rata.
Gambar 11. Grafik pengukuran kekeruhan air tambak udang.
Pada  pengukuran  langsung  didapatkan  nilai  kekeruhan selama  pengukuran  masih  dalam  batas  aman  untuk kehidupan  udang  dan  belum  mencapai  ambang  batas kekeruhan  air  yang  berbahaya  bagi  udang.  Pada  saat
08;41;16 10;07;24 11;31;32 13;08;00 1 2 3 4 5 6 Ke ker uhan (NT U) Waktu
Copyright © 2024 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 8 (1), 2024, pp. 73-83 | 81 Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) 73-83 Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
pukul  12.00  WIB  terjadi  pemadaman  listrik  disekitar tambak  dan  mengakibatkan  aerator  yang  ada  pada tambak mati, yang kemudian membuat nilai kekeruhan (NTU)  naik  secara  signifikan  sampai  dengan  nilai kekeruhan  tertinggi  yaitu  5,99  NTU  ( Gambar  11 ),  nilai ambang  batas  dari  tingkat  kekeruhan  air  <5NTU, sehingga hal tersebut dapat menjalankan sistem kontrol yang  sudah  dibuat  yaitu  menyalakan  pompa  air  untuk menyaring air pada filter.

## Pengambilan Data Sensor TDS
Metode pengambilan data sensor TDS yaitu, sensor TDS dimasukkan ke dalam kolam dengan penempatan posisi sensor minimal 5 cm didalam air kolam.
Gambar 12. Grafik pengukuran TDS dalam air tambak udang.
Pada pengukuran langsung didapatkan nilai TDS selama pengukuran masih dalam batas aman untuk kehidupan udang  dan  belum  mencapai  ambang  batas  kandungan TDS  dalam  air  yang  berbahaya  bagi  udang,  kemudian pada  saat  sekitar  pukul  12.00  WIB  terjadi  pemadaman listrik disekitar tambak dan mengakibatkan aerator yang ada  pada  tambak  mati,  yang  kemudian  membuat  nilai TDS (ppm) naik secara signifikan sampai dengan nilai TDS tertinggi  yaitu  204,12  ppm  ( Gambar  12 ),  nilai  ambang batas  dari  nilai  TDS  (ppm)  dalam  air  adalah  200  ppm, sehingga hal tersebut dapat menjalankan sistem kontrol yang  sudah  dibuat  yaitu  menyalakan  pompa  air  untuk menyaring air pada filter.

## Pengambilan Data Sensor pH
Metode  pengambilan  data  sensor  pH  yaitu,  sensor  pH dimasukkan ke dalam kolam dengan penempatan posisi didekat permukaan air kolam.
Gambar 13. Grafik pengukuran pH air tambak udang.
Pada  pengukuran  langsung  didapatkan  nilai  pH  selama pengukuran masih dalam batas aman untuk kehidupan udang  dan  belum  mencapai  ambang  batas  kandungan pH  dalam  air  yang  berbahaya  bagi  udang,  kemudian pada  saat  sekitar  pukul  12.00  WIB  terjadi  pemadaman listrik disekitar tambak dan mengakibatkan aerator yang ada  pada  tambak  mati,  yang  kemudian  membuat  nilai pH  naik  secara  signifikan  sampai  dengan  nilai  pH tertinggi  yaitu  8,74  ( Gambar  13 ),  yang  dimana  nilai ambang  batas  dari  nilai  pH  dalam  air  adalah  7,5-8,5, sehingga hal tersebut dapat menjalankan sistem kontrol yang  sudah  dibuat  yaitu  menyalakan  pompa  air  untuk menyaring air pada filter.

## Pengambilan Data Sensor Gas Amonia
Metode  pengambilan  data  sensor  gas  amonia  yaitu, sensor  gas  amonia  ditempatkan  diatas  permukaan  air kolam  kemudian  disambungkan  pada nebulizer yang sudah dimodifikasi untuk mengubah air tambak menjadi uap dengan memasukkan air tambak kedalam nebulizer menggunakan pompa air kecil dan dipasang selang kecil tambahan  untuk  pembuangan  air  yang  berlebih dikembalikan masuk kedalam kolam.
Gambar 14. Grafik pengukuran amonia dalam air tambak udang.
Pada pengukuran langsung didapatkan nilai kandungan amonia  selama  pengukuran  masih  dalam  batas  aman
08;41;16 10;07;24 11;31;32 13;08;00 150 160 170 180 190 200 TDS (PPM ) Waktu 08;41;16 10;07;24 11;31;32 13;08;00 7,5 7,8 8,1 8,4 8,7 Nilai pH Waktu 08;41;16 10;07;24 11;31;32 13;08;00 0,000 0,003 0,006 0,009 0,012 Amonia (PP M) Waktu
e-ISSN: 2581-0545
Pengembangan Sistem Terintegrasi Berbasis IoT (Internet Of Things) untuk Monitoring dan Kontrol Kualitas Air pada Budidaya Tambak Udang Daratan
untuk  kehidupan  udang  dan  belum  mencapai  ambang batas kandungan amonia dalam air yang berbahaya bagi udang,  kemudian  pada  saat  sekitar  pukul  12.00  WIB terjadi  pemadaman  listrik  disekitar  mengakibatkan aerator  yang  ada  pada  tambak  mati,  yang  kemudian membuat nilai kandungan amoni dalam air tambak naik secara signifikan sampai dengan nilai kandungan amonia tertinggi  yaitu  0,0113  ppm  ( Gambar  14 ),  nilai  ambang batas dari nilai kandungan amonia dalam air adalah 0,01 ppm,  sehingga  hal  tersebut  dapat  menjalankan  sistem kontrol yang sudah dibuat yaitu menyalakan pompa air untuk menyaring air pada filter.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian pembuatan alat pengembangan sistem terintegrasi berbasis IoT (internet of things) untuk monitoring dan kontrol kualitas air pada budidaya  tambak  udang  daratan  yang  telah  dilakukan, maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  alat  ini  dapat digunakan  dengan  baik  dan  dapat  menampilkan  data parameter  kualitas  air  dengan  benar  pada  LCD, thingspeak dan bot  telegram .  Berdasarkan  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan,  telah  didapatkan persentase  kesalahan  sebesar  0,01%  untuk  sensor turbidity ,  kemudian  0,05%  untuk  sensor  TDS,  0,01% untuk sensor pH dan untuk sensor gas amonia memiliki persentase kesalahan sebesar 0,12%. Berdasarkan hasil pengambilan  data  langsung  pada  tambak  udang didapatkan nilai rata-rata kekeruhan air yaitu 3,06 NTU, nilai  terendah  1,07  NTU  dan  nilai  tertinggi  5,99  NTU, untuk  nilai  rata-rata  kandungan  TDS  dalam  air  yaitu 170,98  ppm,  150,00  ppm  adalah  nilai  terendah  dan 204,12  ppm  adalah  nilai  tertinggi,  untuk  nilai  rata-rata kandungan pH dalam air tambak yaitu pH 7,80 dan nilai terendah  7,50  dan  nilai  tertinggi  8,74,  dan  untuk  nilai rata-rata kandungan amonia dalam air yaitu 0.004 ppm, 0,0007  ppm  adalah  nilai  terendah  dan  0,0113  adalah nilai  kandungan  amonia  tertinggi.  Berdasarkan  hasil pengujian  dan  hasil  pengambilan  data  langsung  pada tambak  udang  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diketahui  bahwa  alat  ini  dapat  mengontrol  kualitas  air dengan cara menghidupkan pompa air untuk menyaring air  pada  filter  apabila  ambang  batas  dari  setiap parameter yang diukur melebihi dari ketentuan, dan alat ini  juga  dapat  mengontrol  pompa  air  ON/OFF menggunakan perintah pada bot telegram .

## Konflik Kepentingan
Tidak ada konflik kepentingan dalam penelitian ini.

## Ucapan Terima Kasih
Para penulis menyampaikan ucapan terimakasih kepada DRTPM Kemdikbudristek melalui Hibah Penelitian Tesis Magister  dengan  nomor  kontrak  113/ES/PG.02.00.PL /2023 atas pendanaan yang telah diberikan.

## Daftar Pustaka
[1] Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan, “ Nelayan/Pembudidaya Ikan Menurut Jenis Nelayan/Pembudidaya Ikan, Jenis Kegiatan, Tahun dan Provinsi ,” https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=nelayan_kabupaten_ta ngkap&level=kabupaten_tangkap, 2022.
[2] Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan ,  “ Luas  Lahan  Budidaya  / Provinsi ,” https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=luaslahan&i=7#panel- footer, 2018.
[3] Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan ,  “ Nilai  Ekspor  Perikanan Indonesia ,” https://kkp.go.id/djpdspkp/artikel/47840-ekspor- perikanan-tumbuh-10-66-di-
2022#:~:text=Adapun%20komoditas%20utama%20ekspor%20I ndonesia,Kepiting%20sebesar%20USD450%2C55%20juta, 2022.
[4] Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan ,  “ Produksi  Udang  di Indonesia ,” https://dataindonesia.id/sektor-riil/detail/produksi- udang-indonesia-capai-121-juta-ton-pada-2021, 2021.
[5] Nuhman, “ Pengaruh  Prosentase  Pemberian  Pakan  Terhadap Kelangsungan  Hidup  dan  Laju  Pertumbuhan  Udang  Vanamei (Litopenaeus  vannamei), ” Journal  Ilm.  Perikan.  dan  Kelaut., 2009, 193.
[6] Farionita I. M. et al., “ Analisis Komparatif Usaha Budidaya Udang Vaname  Tambak  Tradisional  Dengan  Tambak  Intensif  Di Kabupaten  Situbondo, ” Journal  Ekonomi  Pertanian  dan Agribisnis, ” vol. 2, 255 – 266, 2018.
[7] Supono , “ Analisis keragaan lele dumbo (Clarias gariepinus) yang dipelihara  pada  skala  intensif  dengan  sistem  zero  water exchange, ” Seminar Nasional dan Rapat Tahunan Dekan bidang Ilmu-Ilmu Pertanian BKSPTN Wilayah Barat, 2010, 1126 – 1129.
[8] Agus  M. ,  “ Analisis  Carrying  Capacity  Tambak  pada  Sentra Budidaya  Kepiting  Bakau  (scylle  sp)  di  Kabupaten  Pemalang  - Jawa Tengah, ” Universitas Diponegoro, 2008.
[9] Prihatman  K. ,  “ Budidaya  Udang  Windu  (Palaemonidae/ Penaeidae), ” Indonesia, 2000.
[10] Singh Monika, Kishor Brij , “ A Review on Removal of Turbidity and TDS  from  Water  by  Using  Natural  Coagulants,  India. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, vol. 02, 2582-5208, 2020.
[11] Supriatna, Mahmudi, M., Musa, M., & Kusriani , “ Hubungan pH dengan  Parameter  Kualitas  Air  pada  Tambak  Intensif  Udang
Copyright © 2024 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 8 (1), 2024, pp. 73-83 | 83 Published by: Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) 73-83 Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Vannamei  (Litopenaeus  vannamei) ,” Journal  of  Fisheries  and Marine Research, 2020, 368-374.
[12] Pemerintah  Provinsi  Bangka  Belitung ,  “ Berdasarkan  peraturan
Gubernur  Kepulauan  Bangka  Belitung  tentang  pedoman pengendalian  pencemaran  air  permukaan  bagi  usaha  tambak udang, ” https://jdih. babelprov.go.id/sites/default/files/produk- hukum/NO%2034%20TAHUN %202019.pdf., 2019.
[13] Wirman R. P., Wardhan I., Isnaini V. A. , “ Kajian Tingkat Akurasi Sensor  pada  Rancang  Bangun  Alat  Ukur  Total  Dissolved  Solids (TDS) dan Tingkat Kekeruhan Air, ”
https://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/jf/index, Jurnal fisika, vol. 02, 2684-978X, 2019.
[14] Melangi  S.,  Asri  M.,  Hulukati  Stephan  A. ,  “ Sistem  Monitoring Informasi Kualitas dan Kekeruhan Air Tambak Berbasis Internet of  Things, ” Jambura  Journal  of  Electrical  and  Electronics Engineering, vol. 4, 2715-0887, 2022.
[15] Wiranto  G.,  Rahajoeningroem  T.,  Fernanda  A.  F. ,  “ Sistem Monitoring Kualitas Air Menggunakan Sensor Turbidity Metode Nephelometri  Berbasis  Raspberry  PI  3, ” Telekontran  J.  Ilm.
Telekomun, vol. 8, 23 – 29, 2020.
[16] Pauzi G. A., Syafira M. A., Surtono A., Supriyanto A. , “ Aplikasi IoT Sistem  Monitoring  Kualitas  Air  Tambak  Udang  Menggunakan Aplikasi Blynk Berbasis Arduino Uno, ” Journal Teor. dan Apl. Fis., vol. 05, 1 – 8, 2017.
[17] Zainuddin  Z.,  Azis  A.,  Idris  R. ,  “ Sistem  Monitoring  Kualitas  Air Pada  Budidaya  Udang  Vannamae  Berbasis  Wireless  Sensor Network Di Dusun Taipa Kecamatan Mappakasunggu Kabupaten Takalar, ” Journal Techno Entrep. Acta, vol. 1, 1 – 6, 2015.
[18] Rikanto T. , “ Sistem Monitoring Kualitas Kekeruhan Air Berbasis Internet Of Thing, ” Journal Fasilkom, vol. 11, 87 – 90, 2021.
[19] Talanta D. E. , “ Rancang Bangun Kontrol Kadar Amonia dan pH Air Berbasis Arduino pada Budidaya Ikan, ”
https://journal.unesa.ac.id  /index.php/jo,  vol.  17,  2685-7863, 2021.
[20] Barbon G. et al. , ” Taking Arduino to the Internet of Things: The
ASIP programming model, ” Computer Communications, 89 – 90,
128 – 140, 2016.
[21] Miry A. H., Aramice G. A ., “ Water monitoring and analytic based ThingSpeak, ” International  Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering (IJECE), vol. 10, 2088-8708, 2020.
[22] Data Sheet (2022): Modul ESP32 https://wiki.dfrobot.com/FireBeetle_ ESP32_IOT_Microcontroller(V3.0)__Supports_Wi- Fi_&_Bluetooth __SKU__DFR0478, 2022. [23] Data Sheet (2022):
Gravity: Turbidity
sensor.
https://wiki.dfrobot.com/Turbidity_sensor_SKU__SEN0189, 2022.
[24] Pemerintah  Republik  Indonesia ,  “ Peraturan  Menteri  Kelautan dan  Perikanan  Republik  Indonesia  tentang  pedoman  umum pembesaran  udang  windu  (Penaeus  Monodon)  dan  udang vaname (Litopenaeus Vannamei), ” 75, 2016.
[25] Data Sheet , “ Gravity: Analog pH Sensor Meter ,”
https://wiki.dfrobot.com/Gravity__Analog_pH_Sensor_Meter_ Kit_V2_SKU_SEN0161-V2., 2022. [26] Data Sheet , “ Gravity: MEMS Gas Sensor ,” https://wiki.dfrobot.com/_SKU_SEN0377_Gravity__MEMS_Gas _Sensor_CO__Alcohol__NO2___NH3___I2C___MiCS_4514., 2022.
[27] Nugroho M.A., Rivai M. , “ Sistem Kontrol dan Monitoring Kadar Amonia  untuk  Budidaya  Ikan  yang  Diimplementasi  pada Raspberry Pi 3B, ” Jurnal Teknik ITS, vol. 7.2, 2337-3539, 2018.
[28] Reforma  B.,  Ma’arif  A.,  Sunardi,  “ Alat  Pengukur  Kualitas  Air Bersih  Berdasarkan  Tingkat  Kekeruhan  dan  JumLah  Padatan Terlarut, ” Jurnal Teknologi Elektro, vol. 13.02, 66-73, 2022.
[29] Rohsyiyah  E.,  Murti  S.,  Megantoro  P. ,  “ Analisa  Sistem Instrumentasi  Digital  Signal  Processing  Analog  To  Digital Converter (ADC), ” Metrologi dan Instrumentasi Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada, 2022.
[30] Tisna D.R., Putra B., Maharani T., Hasnira , “ Metode Peningkatan Akurasi  pada  Sensor  TDS  Berbasis  Arduino  untuk  Nutrisi  Air Menggunakan Regresi Linier, ” Jurnal Integrasi, vol. 14.01, 61-68, 2022.
[31] Ningsih  A.,  Sulistiono,  Sulthoniyah  S. ,  “ Praktik  Kerja  Lapang Manajemen  Kualitas  Air  Pada  Budidaya  Udang  Vanamei (Litopenaeus Vannamei) Di PT. Surya Windu Kartika Desa Bomo Kecamatan  Rogojampi  Kabupaten  Banyuwangi, ” .  Jurnal  Ilmu Perikanan dan Kelautan, vol. 3.1, 15-25, 2021.
[32] Al  Mahdali ,  “ Optimalisasi  Kalibrasi  Sistem  Pemantauan  Emisi dengan  Menggunakan  Sensor  Gas,  Indonesia.  e-Prosiding Seminar Nasional Teknologi Industri, ” vol. VIII, 978-602-60451- 8-8, 2021.
[33] Pendriadi,  Meliala  S.,  Muthalib  M.A.,  Bintoro  A. ,  “ Studi  Kadar
Gas Amonia Menggunakan Sensor Amonia MQ135 Menggunakan  Spreadsheet  Berbasis  Internet  of  Thing  (IoT), ” JURNAL ILMIAH TEKNIK ELEKTRO, vo. 25.02, 2407-6422, 2023.