Diterima: 13 April 2020; Direvisi: 28 Mei 2020; Disetujui: 31 Mei 2020 JTERA, Vol. 5, No. 1, Juni 2020 © 2020 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Peningkatan Kinerja Sensor DS18B20 pada Sistem IoT Monitoring Suhu Kolam Ikan
Arif Indra Irawan # , Raditiana Patmasari, Muhammad Rahmat Hidayat Program Studi Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Jl. Telekomunikasi Terusan Buah Batu, Bandung 40257, Indonesia
# arifirawan@telkomuniversity.ac.id

## Abstrak
Pada  proses  pemeliharaan  ikan,  penentuan  suhu  air  kolam  merupakah  salah  satu  faktor  penting  bagi  kualitas pertumbuhan ikan. Bahkan dalam suatu penelitian mengenai ikan Betutu perbedaan suhu sekitar 2°C dapat menurukan survival  rate ikan  sebesar  20%.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  sensor  suhu  DS18B20  yang digunakan  pada  sistem Internet  of Things (IoT)  untuk  monitoring  suhu  kolam  ikan.  Parameter  yang  digunakan  untuk menguji  kualitas  sistem  sensor  suhu  tersebut  adalah  akurasi, Root  Mean  Square  Error (RMSE),  dan response  time . Analisis  dilakukan  menggunakan  metode  regresi  linier  dan measurement  rate berdistribusi  normal.  Kemudian  hasil analisis  dibandingkan  untuk  mengetahui  pengaruh  penggunaan  metode  regresi  linier  dan  pengaruh measurement  rate pada sistem monitoring suhu kolam ikan ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah digunakannya metode regresi linier saat kalibrasi, akurasi pengukuran, RMSE, dan response time mengalami peningkatan.
Kata kunci: pemantauan suhu, Internet of Things (IoT), regresi linier, measurement rate

## Abstract
In the process of raising  fish, determining  the temperature of pond  water is an important factor for the quality of fish  growth.  Even  in  a  study  of  Betutu fish  a  temperature  difference  of  around  2°C  can  reduce fish  survival  rates  by 20%. This study aims to improve the performance of  the DS18B20 temperature sensor used on the Internet  of Things (IoT) system for monitoring fish pond temperatures. The parameters used to test the quality of the temperature sensor system are accuracy, Root Mean Square Error (RMSE), and response time. The analysis was carried out using linear regression  method  and  measurement  rate  normally  distributed.  Then  the  results  of  the  analysis  are  compared  to determine  the  effect  of  using  the  linear  regression  method  and  the  effect  of  measurement  rate  on  the  fish  pond temperature  monitoring  system. The results  showed that, after using  the linear  regression  method  during  calibration, measurement accuracy, RMSE, and response time had increased.
Keywords: temperature monitoring, Internet of Things (IoT), linier regression, measurement rate

## I. P ENDAHULUAN
Dengan  meningkatnya  pertumbuhan  permintaan konsumsi  ikan  air  tawar,  seharusnya  dapat mendorong peningkatan jumlah perusahaan budidaya  ikan.  Namun  data  pada  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  berkata  lain,  dimana  jumlah perusahan budidaya  ikan  air tawar  justru turun dari 15  perusahaan  pada  tahun  2016  menjadi  14 perusahaan  saja  pada  tahun  2018.  Tren  penurunan jumlah  perusahaan  juga  terjadi  pada  perusahaan budidaya  ikan  tambak  dimana  dalam  kurun  waktu yang  sama  jumlah  perusahaan  justru  turun  sekitar 9%  [1].  Salah  satu  penyebab  bangkrutnya
perusahaan  budidaya  ikan  di  Indonesia  adalah kecilnya  selisih  keuntungan  yang  didapat  dari  hasil budidaya  ikan  [2].  Bahkan  menurut  sumber  yang sama,  beberapa  daerah  memiliki  ongkos  produksi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  harga  jual ikan.
Teknologi  merupakan  salah  satu  solusi  yang dapat  diterapkan  untuk  mengatasi  hal  tersebut. Seperti  yang  telah  dilakukan  oleh  [3],  penelitian tersebut  mengusulkan  penggunaan  sistem  telemetri pada  pemantauan  kualitas  air  untuk  mendapatkan data  yang  dihasilkan  lebih  secara  waktu  nyata. Selain  itu,  sistem  telemetri  juga  membuat  petugas tidak  perlu  datang  langsung  ke  kolam  penangkaran
ikan sehingga dapat menghilangkan biaya pengukuran  kualitas  air.  Penelitian  serupa  juga dilakukan  oleh  [4].  Yang  membedakan  kedua penelitian  ini  terletak  dari  penggunaan  saluran komunikasi antara client dan server yang menggunakan  media  komunikasi  WiFi  dan  Zigbee. Penelitian  mengenai  pengamatan  kondisi  kolam penangkaran  ikan  juga  dilakukan  [5]  yang melakukan  pengamatan  terhadap  konsentrasi  kadar Dissolved  Oxigen (DO).  Penelitian  [6]  melakukan studi  terhadap  pengaruh  ketersedian  zat  Nitrogen dan phosphor terhadap  tingkat  pencemaran  kolam penangkaran  ikan.  Penelitian  mengenai  monitoring keadaan  kolam  ikan  menurut  [7]  sangat  penting karena  dengan  adanya  proses  akusisi  data  pada kolam  ikan  proses  analisa  dan  pengambilan keputusan  terhadap  kolam  ikan  dapat  membantu peningkatan produktifitas ikan.
Penelitian  [8]-[12]  mengusulkan  sebuah  sistem manajemen  budidaya  ikan  berbasis Internet  of Things (IoT)  dengan  mengintegerasikan  berbagai sensor  dan  aktuator.  Pada  penelitian-penelitian tersebut  tidak  melakukan  pengujian  bagaimana performansi  dari  kualitas  setiap  sensor  yang digunakan  untuk  melakukan  monitoring  terhadap kualitas  kolam  ikan,  sehingga  memungkinkan sistem  tidak  berjalan  optimal.  Seperti  penelitian yang  dilakukan  oleh  [13]  dimana  menyebutkan bahwa  suhu  air  dapat  mempengaruhi  kemampuan hidup, kemampuan berkembang biak, dan pertumbuhan ikan Betutu. Dalam penelitan tersebut, suhu  optimal  yang  paling  baik  untuk  ikan  Betutu adalah  29°C-32°C.  Perbedaan  suhu  2°C-3°C  dari suhu optimal dapat menyebabkan pertumbuhan ikan Betutu  menjadi  tidak  optimal.  Oleh  karena  itu, pejagaan  kualitas  sensor  menjadi  suatu  keharusan saat melakukan budidaya ikan.
Penelitian mengenai peningkatan kualitas pembacaan dari sensor telah dimulai oleh [14] yang dilakukan dengan menyisipkan galat pada pembacaan  sensor  sebelum  diubah  menjadi  sinyal digital.  Hal  yang  sama  juga  dilakukan  oleh  [15] dengan menambahakan galat pada proses mamografi  (pemeriksaan  kelenjar  payudara  dengan menggunakan sinar X) untuk meningkatkan kualitas pembacaan  data.  Pada  penelitian  [16],  juga dilakukan  studi  pengaruh  besarnya  waktu  interval sampling atau measurement  rate dalam  mendeteksi puncak maksimum atau minimum dari suhu udara.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas  pembacaan  sensor  suhu  DS18B20  yang digunakan  pada  sistem  IoT  untuk  monitoring  suhu kolam  penangkaran  ikan.  Untuk  meningkatkan kualitas  pembacaan  dipilihlah  metode  regresi  linier dan  perubahan measurement  rate pembacaan sensor. Parameter yang digunakan untuk
membandingkan kualitas dari metode yang digunakan adalah akurasi, Root Mean Square Error (RMSE), dan response time .

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  pada penelitain  ini  terdiri  atas  dua  bagian,  yaitu  alur penelitian  yang  menjelaskan  mengenai  tahapan pelaksanaan penelitian dan skenario pengujian yang menjelaskan  tahapan yang dilakukan  selama  proses pengujian.
Alur  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah:
1. Analisa  kebutuhan,  yaitu  melakukan  analisa penentuan  standar  sistem  yang  ingin  dicapai sebelum dilakukan perancangan.
2. Perancangan pengujian, yaitu melakukan perancangan dan pengembangan metode pengujian yang digunakan pada penelitian ini.
3. Pelaksanan pengujian, yaitu melakukan prosedur pengujian  dan  pengintegrasian  sensor  ke  sistem yang telah dibuat.
4. Verifikasi,  yaitu  melakukan  validasi  terhadap data hasil pengujian.
Pengujian  sensor suhu dilakukan menjadi  empat tahap yaitu:
1. Pengujian pengukuran suhu dengan menggunakan sensor DS18B20 sebelum dilakukan kalibrasi.
2. Pengujian pengukuran suhu dengan menggunakan sensor DS18B20 setelah dilakukan kalibrasi dengan menggunakan metode regresi linier.
3. Pengujian pengukuran suhu dengan menggunakan  sensor  DS18B20  yang  telah ditanam  metode  regresi  linier  dan measurement rate berdistiribusi normal.
4. Pengujian  perbandingan  performansi  program dari  setiap  metode  yang  digunakan  pada  kolam ikan.
Prosedur pengujian dalam tahapan 1 sampai 3 di atas  adalah  identik,  yang  membedakannya  hanya pada  perubahan  kode  program  kalibrasi.  Dalam setiap  tahapan  diambil  air  sampel.  Air  sampel tersebut dimasukan beberapa  es  sehingga mencapai suhu  air  mencapai  ±  3°C.  Setiap  kenaikan  0,5°C- 1°C pada termometer diambil data hasil pengukuran suhu dengan menggunakan sensor. Apabila suhu air telah  normal,  bejana  tersebut  kemudian  dipanaskan sampai  suhu  ±  50°C.  Pada  saat  bejana  dipanaskan, tidak diambil data suhu karena perubahan suhu pada momen  tersebut  sangat  drastis.  Setelah  mencapai suhu  yang  diinginkan,  bejana  tersebut  didinginkan dan  dicatat  saat  terjadi  penurunan  suhu  5°C.  Pada
pengujian  tahap  4,  sensor  diletakan  pada  kolam penangkaran  ikan  pada  pagi  dan  sore  hari.  Dalam rentang  waktu  30  menit,  diamati  perfomansi program  untuk  setiap  metode  yang  digunakan. Parameter  yang  digunakan  sebagai  performansi program yaitu rata-rata waktu  satu  kali pemrosesan pembacaan  sensor  dan  rata-rata  memori  yang dibutuhkan dalam satu kali pembacaan sensor untuk setiap metode yang digunakan.

## B. Desain Sistem IoT
Gambaran  aristektur  sistem  monitoring  suhu pada  kolam  penangkaran  ikan  berbasis  IoT  dapat dilihat bisa dilihat pada Gambar 1. Sistem ini dibuat pada  salah  satu  kolam  penangkaran  ikan  yang berlokasi di daerah Mengger, Bandung. Sensor suhu DS18B20  melakukan  pengukuran  suhu  secara real time terhadap  suhu  kolam  ikan.  Hasil  pembacaan sensor  suhu  akan  diproses  oleh  sebuah  unit  proses Rapsberry  Pi  3  model  B+  dengan  spsesifikasi sebagai berikut:
1. SoC:  Broadcom  BCM2837B0  quad-core  A53
(ARMv8) 64-bit @ 1,4 GHz
2. GPU: Broadcom Videocore-IV
3. RAM: 1 GB LPDDR2 SDRAM
4. Networking : Gigabit Ethernet (via USB channel ),  2,4  GHz  dan  5  GHz  802,11  b/g/n/ac WiFi 5. Bluetooth: Bluetooth 4.2
6. Storage : Micro-SD
7. GPIO: 40-pin GPIO header
8. Ports :  HDMI,  3,5  mm analogue  audio-video jack ,  4xUSB  2.0,  Ethernet, Camera  Serial Interface (CSI), Display Serial Interface (DSI)
9. Dimensi: 82 mm x 56 mm x 19,5mm. Berat 50 g Setelah  melakukan  komputasi  perhitungan,
Rapsberry  Pi  akan  mengirimkan  hasil  pengolahan data  ke platform Antares  melalui  jaringan  internet.
Platform Antares merupakan sebuah cloud
computing yang  salah  satu  fungsi  utamanya  adalah menyimpan  semua  data  suhu  hasil  pengolahan Raspberry Pi. Pengguna dapat mengakses data suhu kolam  dengan  menggunakan  sebuah  aplikasi  yang perlu dipasang pada telepon pintar pengguna.
Tampilan  antarmuka  dari  aplikasi  yang  dipasang pada  pengguna  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Untuk mendapatkan  data  suhu, user harus  terkoneksi dengan  jaringan  internet.  Untuk  mendapatkan  data suhu,  pengguna  perlu  menekan  tombol get temperature yang ada pada halaman muka aplikasi. Jika pengguna menekan tombol tersebut, maka data yang didapatkan oleh user merupakan data terakhir yang disimpan pada database Antares.
Gambar 2. Halaman muka aplikasi pengguna
Gambar 1. Blok diagram sistem monitoring suhu kolam dengan IoT

## C. Pembacaan Sensor Suhu
Diagram  alir  program  pembacaan  sensor  suhu ditunjukan  pada  Gambar  3.  Sistem  pembacaan sensor suhu (DS18B20) dilakukan setelah terpasang pada  kolam  kemudian  dikirimkan  ke  Rasberry  Pi. Rasberry  Pi  akan  membaca  data  tersebut  dan melakukan  kalibrasi.  Proses  kalibrasi  dilakukan sesuai dengan parameter regresi yang diperoleh dari hasil  pengujian  tahap  pertama.  Setelah  dilakukan kalibrasi  program  akan  menghitung  angka random untuk  menghitung  waktu  tunda  pengambilan  data oleh  Rasberry  Pi  dengan  menggunakan library numpy .  Hasil  perhitungan  kalibrasi  akan  disimpan di dalam sebuah array dengan jumlah n . Jika array tersebut  telah  penuh,  rata-rata  dari array akan dikirim ke database server cloud . Selanjutnya, data tersebut  dapat  dilihat  oleh  penguna  menggunakan aplikasi  telepon  pintar  yang  telah  dibuat  dengan menggunakan perangkat lunak Android Studio.

## D. Metode Regresi Linier
Regresi linier merupakan adalah sebuah pendekatakan model untuk menggambarkan keterikatan  antara  variabel  independen  (X)  dan variabel  dependen  (Y).  Arah  hubungan  antara variabel  X  dengan  variabel  Y  dapat  bernilai  positif atau  negatif.  Regresi  linier  juga  dapat  digunakan untuk  melakukan  prediksi  nilai  dari  variabel dependen  jika  nilai  variabel  independen  selanjutnya mengalami  kenaikan  atau  penurunan.  Variabel independen  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan  hasil  pengukuran  menggunakan  sensor DS18B20, sedangkan variabel dependen merupakan hasil pengukuran suhu termometer.
Gambar 3. Diagram alir pembacaan suhu
Selanjutnya,  dihitung  nilai  koreksi  untuk melakukan  perbaikan  pada  pengukuran  dengan persamaan regresi linier sebagai berikut [17]:
(1)
Persamaan  (1)  merupakan  persamaan  regresi linier  dimana  nilai  Y  merupakan  variabel  dependen yang  nilainya  akan  diprediksi  menggunakan  nilai variabel  X  yang  merupakan  variabel  independen. Nilai dan masing-masing  merupakan  konstanta dan  koefisien  regresi  untuk  meningkatkan  akurasi pembacaan data. Pada penelitian ini, digunakan nilai pengukuran  termometer  sebagai  variabel  dependen, sedangkan  nilai  pengukuran  suhu  sebagai  variabel independen. Selanjutnya, dihitung konstantan regresi ( )  dan  koefisien  regresi  ( )  dari  data  hasil pengukuran  sensor  suhu  dan  termometer.  Untuk mendapatkan  nilai dan diperlukan  data  jumlah sampel  ( n ).  Kemudian  dihitung  menggunakan metode cramer sesuai  dengan  persamaan  matriks yang ditunjukan pada persamaan (2) sebagai berikut:
* + * +     * + (2)

## E. Akurasi dan RMSE
Akurasi  meruapakan  derajat  kedekatan  hasil pengukuran temperatur dengan temperatur sebenarnya. Spesifikasi akurasi biasanya mengandung  derajat  kesalahan  karena  parameter gain dan offset .  Kesalahan offset dapat  diberikan sebagai  unit  pengukuran  seperti  temperatur  dan tidak  bergantung  pada  besarnya  sinyal input yang diukur. Perhitungan tingkat akurasi dapat dilakukan dengan  menghitung  persentase error .  Persentase kesalahan  dapat  dihitung  dengan  membandingkan nilai  pengukuran  dengan  nilai  suhu  sebenarnya kemudian dihitung dengan menggunakan persamaan (3). (3)
Dengan  demikian  nilai  akurasi  dari  sensor  adalah seperti pada persamaan (4).
(4) RMSE merupakan sebuah persamaan yang digunakan untuk mengukur kesalahan rata-rata dari suatu  alat  ukur.  Untuk  menentukan  nilai  RMSE diperlukan  nilai  residual  yang  merupakan  selisih antara  dua  nilai  yaitu  nilai  aktual dan  nilai prediksi  ( ̅ )  yang  ditunjukkan  sesuai  persamaan (5).
√ ∑ ̅ (5)
dengan adalah jumlah total pengukuran, ̅ adalah nilai  prediksi  (sensor),  dan adalah  nilai  aktual (termometer).

## F. Distribusi Normal
Distribusi  normal  adalah  distribusi  yang  paling baik untuk menggambarkan kejadian alam, industri, ataupun  penelitian.  Pengukuran  curah  hujan, pengukuran galat percobaan ilmiah, dan pengukuran terhadap hasil produksi manukfaktur dapat dijelaskan  dengan  baik  menggunakan  distribusi normal  ini.  Persamaan  matematis  dari  distribusi peluang ini bergantung pada dua parameter, yaitu µ (rata  -  rata)  dan σ (simpangan).  Fungsi  kepadatan ( density  function )  dari  distribusi  normal  ini  adalah adalah sebagai berikut [18]:
√ ( ) (6)
dengan adalah standar deviasi, adalah rata-rata, x  adalah  nilai  dari  variable  acak,  dan adalah konstanta pi ( ).
Dengan melakukan pemeriksaan terhadap turunan  ( derivative )  pertama  maupun  turunan keduanya  akan  didapat  lima  sifat  karateristik  dari kurva distribusi ini sebagai berikut:
1. Modus  atau  titik  pada  sumbu  datar  yang memberikan  nilai  maksimum  kurva,  terdapat pada = µ 2. Kurva  simetris  terhadap  sumbu  tegak  yang melalui rataan µ 3. Kurva memiliki titik belok pada dari bawah jika µ-σ < X < µ σ , dan cekung dari atas untuk nilai lainnya 4. Kedua  ujung  kurva  normal  mendekati  asimtot sumbu  datar  jika  nilai bergerak  menjauhi µ baik ke kiri maupun ke kanan.
5. Seluruh  luas  di  bawah  kurva  dan  di  atas  sumbu datar bernilai sama dengan 1.
Banyak  peubah  acak  yang  memiliki  peluang yang  dapat  didekati  dengan  cukup  baik  oleh  kurva normal  jika  diketahui  nilai  µ  (rataan)  dan  σ 2 (variansi).  Dengan  syarat  tertentu  distribusi  normal dapat merupakan hampiran kontinyu yang baik bagi distribusi  binomial  dan  hipergeomterik.  Selain  itu limit  distribusi  dari  sebuah  sampel  juga  merupakan sebuah  distribusi  normal  sehingga  dapat  digunakan luas  untuk  melakukan  penaksiran  dan  pengujian hipotesis.
Pada penelitian ini, distribusi normal dibangkitkan untuk memberi selang waktu pembacaan  sensor  secara  acak.  Seperti  yang dilakukan  oleh  [14]-[16],  penggunaan  pembacaan sensor  dengan  menggunakan  distribusi  normal dapat menambah tingkat akurasi sensor.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bab  ini  membahas  pengujian  alat  sistem monitoring  suhu  dengan  menggunakan  sensor DS18B20.  Pengujian  bertujuan  untuk  mengetahui performansi  sistem  pengukuran  yang  telah  dibuat dapat berfungsi dengan baik berlandaskan parameter-parameter yang telah ditentukan. Terdapat dua bagian dalam pengujian penelitian kali ini yaitu pengujian sebelum sensor suhu menggunakan  kalibrasi  dan  sesudah  menggunakan kalibrasi.  Masing-masing  pengujian  menggunakan jumlah  sampel  sebanyak  70  buah  sampel.  Metode kalibrasi  yang  digunakan  menggunakan  metode regresi linier dan measurement rate yang berdistrubsi normal.

## A. Pengujian Sensor Sebelum Kalibrasi
Pengujian  sensor  suhu  sebelum  kalibrasi digunakan  sebagai  data  awal  terhadap  performansi pengukuran  suhu  yang  dilakukan  oleh  sensor tersebut.  Parameter  yang  diambil  meliputi  akurasi, RMSE  sensor, response  time , dan  performansi program.  Selain  itu,  pengujian  sensor  sebelum kalibrasi  digunakan  untuk  menghitung  nilai konstanta regresi dan koefisien regresi.
Gambar  4  menunjukan  hasil  pengujian  sensor DS18B20  berserta  dengan  hasil  perhitungan error dan  RMSE  dari  rentang  4°C  sampai  dengan  57°C dengan  jumlah  sampel  sebanyak  70  buah.  Hasil rata-rata error untuk  sensor  DS18B20  sesuai dengan Gambar 4 adalah 1,76% dan RMSE sebesar 0,071.  Dengan  menggunakan  persamaan  (2) didapatkan  nilai  koefisien  regresi  sebesar  0,98  dan konstanta  regresi  0,16.  Kemudian  hasil  ini dimasukan  ke  dalam  program  Rasberry  Pi  menjadi seperti persamaan (7).
(7)
dengan adalah  nilai  keluaran  sensor  DS18B20 hasil  kalibrasi  dan adalah  nilai  keluaran  sensor DS18B20 sebelum kalibrasi.
Dengan  menggunakan  data  pada  Gambar  4, didapatkan  akurasi  dari  sensor  DS18B20  sebesar 98,24%.  Nilai  akurasi  seperti  ini  baik  karena  jika sensor  menunjukan  suhu  100°C  nilai  suhu  yang sebenarnya berada diantara 98,24°C -101,76°C.

## Gambar 4.  Grafik suhu termometer dengan RMSE alat ukur sebelum kalibrasi

## B. Pengujian Sensor Setelah Kalibrasi
Pengujian  sensor  suhu  setelah  dilakukan kalibrasi dengan mengguakan regresi linier bertujuan  untuk menganalisa  pengaruh regresi liner dalam meningkatkan performansi sensor, sedangkan perubahan measurement  rate yang  berdistribusi normal  juga  diperuntukkan  untuk  meningkatkan response  time dari  sistem.  Parameter  yang  diambil pada  pengujian  ini  yaitu  akurasi,  RMSE, response time sensor, dan performansi program.
Akurasi  dari  ketiga  metode  yang  digunakan diperlihatkan pada Gambar 5. Akurasi  sensor tanpa menggunakan  metode  mendapatkan  nilai  akurasi sebesar  98,24%  dan  setelah  menggunakan  metode akurasi  meningkat  sebesar  0,42%.  Akurasi  juga meningkat  sebesar  0,26%  setelah  menggunakan regresi  dan measurement  rate berdistribusi  normal (Gaussian Sampling ).
RMSE  pada  Gambar  6  juga  menunjukan  pola yang  sama  dimana  terjadi  peningkatan  nilai  RMSE sebesar  34,4%  saat  menggunakan  metode  regresi linier  tetapi  terjadi  penurunan  saat  menggunakan metode  regresi  liner  dan measurement  rate berdistribusi  normal.  Pada  penggunaan  kedua metode ini hanya terjadi peningkatan RMSE sebesar 28,8%.  Peningkatan  akurasi  dan  RMSE  dengan menggunakan  nilai  metode  regresi  liner  dan measurement  rate berdistribusi  normal  terjadi karena  hasil  yang  ditunjukan  oleh  pengukuran dengan  menggunakan  sensor  suhu  DS18B20 memiliki  linieritas  yang  baik  sehingga  kalibrasi dengan  menggunakan  konstanta  dan  koefisien regresi dapat meningkatkan niai akurasi dari sensor.
Parameter response  time digunakan  untuk mengukur  seberapa  cepat  waktu  yang  dibutuhkan sensor untuk mengukur suhu dari suhu normal 26°C ke  suhu  dingin °C  dan  ke  suhu  panas 50°C.
Gambar  7  memperlihatkan  waktu  yang  dibutuhkan oleh  masing-masing  metode  untuk  mengukur response  time dari  setiap  metode  yang  digunakan. Pada  pengukuran  dari  normal  ke  dingin  terjadi peningkatan response  time dengan  menggunakan metode regresi liner baik saat pengukuran dari suhu normal  ke  dingin  dan  dari  suhu  normal  ke  panas yang  masing-masing  meningkat  sebesar  12,7%  dan 31,2%.  Pengukuran  dengan  menggunakan  metode regresi  linier  dan measurement  rate berdistribusi normal justru dapat mempercepat response time dari alat  ukur  dimana  untuk  mengukuran  normal  ke dingin  berkurang  sebesar  12,1%,  sedangkan  dari normal ke panas sebesar 19,7%. Hal ini dikarenakan waktu  tunggu  pengambilan  data  untuk  setiap cycle lebih kecil dibandingkan dengan metode lainnya.
Gambar 5.  Perbandingan akurasi setiap metode
0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 4 ,2 6 ,2 8 ,2 1 0 ,5 1 2 ,7 14 ,7 1 7 ,7 1 9 ,9 21 ,8 2 3 ,7 2 4 ,7 26 28 2 8 ,7 29 ,3 3 0 ,1 3 2 ,6 35 36 3 6 ,5 3 7 ,5 3 8 ,4 40 4 1 ,3 43 44 4 5 ,5 47 4 8 ,5 4 9 ,5 5 1 ,6 5 3 ,7 5 4 ,7 5 5 ,3 5 7 ,1
Suhu ( ° C)
Eror rmse
98,00% 98,10% 98,20% 98,30% 98,40% 98,50% 98,60% 98,70% Tanpa Regresi Regresi Regresi dan Gaussian
Sampling
Ak u ras i (% )
Gambar 6.  Perbandingan RMSE setiap metode
Gambar 7.  Perbandingan response time setiap metode

## C. Pengujian Sensor Pada Kolam Ikan
Setelah dilakukan kalibrasi, dilakukan pengujian sensor  pada  kolam  ikan.  Pengujian  dilakukan  pada enam  kolam  (kolam  ikan  A,  kolam  ikan  B,  kolam ikan  C,  kolam  ikan  D,  kolam  ikan  E,  dan  kolam ikan  F)  yang  ditunjukan  pada  Gambar  8.  Pada pengujian  ini  digunakan  metode  regresi  linier  dan sampling  rate berdistribusi  normal  yang  sudah ditanam ke pada alat ukur.
Pengujian pada waktu pagi dilakukan pada pukul 08.00 WIB sampai dengan pukul 08.30 WIB. Hasil pengukuran  suhu  kolam  A  ditunjukkan  pada  Tabel 1,  sedangkan  RMSE  dan  akurasi  untuk  semua kolam  ditunjukan  pada  Tabel  2.  Seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  1  didapat  nilai  rata-rata akurasi  pada  kolam  A  waktu  pagi  mencapai 99,73%. Nilai tersebut lebih baik jika dibandingkan dengan  tingkat  akurasi  rata-rata  pengukuran  pada suhu  4°C-57°C  yang  ditunjukan  pada  Gambar  5. Dari  Tabel  1  dan  Tabel  2  juga  didapatkan  bahwa tingkat  akurasi  pengukuran  suhu  kolam  dapat ditingkatkan  dengan   metode  regresi   liner  dan
Gambar 8.  Proses pengujian pengambilan data pada kolam ikan
Tabel 1. Hasil pengkuran suhu kolam A waktu pagi
No Suhu Sensor (°C) Suhu Acuan (°C) Error (%) Akurasi (%) 1 20,51 20,60 0,43 99,56 2 20,54 20,60 0,27 99,73 3 20,53 20,60 0,32 99,68 4 20,64 20,60 0,23 99,77 5 20,63 20,60 0,16 99,84 6 20,54 20,60 0,28 99,72 7 20,70 20,60 0,49 99,51 8 20,62 20,60 0,12 99,88 9 20,59 20,60 0,02 99,98 10 20,52 20,60 0,36 99,64 Rata-rata 99,73 Tabel 2. Perbandingan nilai akurasi dan RMSE setelah kalibrasi waktu pagi No Kolam Nilai RMSE Rata-rata Akurasi (%) 1 A 0,06 99,73 2 B 0,31 98,56 3 C 0,16 99,30 4 D 0,27 98,82 5 E 0,35 98,37 6 F 0,08 99,71
sampling rate berdistribusi normal jika dibandingkan  dengan  pengukuran  tanpa  metode seperti ditunjukan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Pengujian  pada  waku  sore  dilakukan  dari  pukul 15.00  WIB  sampai  dengan  17.30  WIB.    Hasil pengukuran  pada  kolam  B  dapat  ditunjukan  pada Tabel 3, sedangkan RMSE dan akurasi untuk semua kolam  ditunjukan  pada  Tabel  4.  Hasil  pengukuran sore  hari  pada  kolam  B  memiliki  tingkat  akurasi 99,80%.  Hasil  yang  sama  juga  ditunjukan  pada Tabel  4  dimana  pengukuran  suhu  kolam  pada  sore hari   yang   menggunakan  metode  regresi  linier
- ,010000 ,020000 ,030000 ,040000 ,050000 ,060000 ,070000 ,080000 Tanpa Regresi Regresi Regresi dan Gaussian Sampling RMS E 0 10 20 30 40 50 60 70 Normal Ke Dingin Normal Ke Panas W ak tu (d et ik ) Regresi Regresi Gaussian Normal
Tabel 3. Hasil pengkuran suhu kolam B waktu sore No Suhu Sensor (°C) Suhu Acuan (°C) Error (%) Akurasi (%) 1 26,96 26,90 0,24 99,76 2 26,85 26,90 0,17 99,83 3 26,87 26,90 0,08 99,92 4 26,96 26,90 0,09 99,91 5 26,98 26,90 0,05 99,95 6 26,96 26,90 0,24 99,76 7 26,98 26,90 0,32 99,68 8 26,98 26,90 0,32 99,68 9 26,96 26,90 0,24 99,76 10 26,97 26,90 0,28 99,72 Rata-rata 99,80 Tabel 4. Perbandingan nilai akurasi dan RMSE setelah kalibrasi waktu sore No Kolam Nilai RMSE Rata-rata Akurasi (%) 1 A 0,05 99,89 2 B 0,06 99,80 3 C 0,24 98,24 4 D 0,19 98,49 5 E 0,26 98,14 6 F 0,15 98,33
ataupun measurement  rate berdistribusi  normal memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  tanpa  metode  seperti  yang ditunjukan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Dari hasil pengujian secara keseluruhan diperoleh  bahwa  dengan  metode  regresi  linier  dan measurement  rate berdistribusi  normal,  kinerja sensor  suhu  DS18B20  dapat  ditingkatkan.  Berbeda dengan  penelitian  [3]-[13]  yang  merancang  sebuah sistem  IoT,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi pada  peningkatan  kinerja  sensor  [14]-[16]  untuk sistem  IoT.  Dengan  meningkatnya  kinerja  sensor, maka  sistem  IoT  yang  dirancang  dapat  memiliki kinerja yang lebih baik pula.

## IV. K ESIMPULAN
Peningkatan  kinerja  sensor  suhu  DS18B20  pada sistem  IoT  monitoring  suhu  kolam  ikan  telah berhasil  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  akurasi  pengukuran dapat  diperbaiki  dengan  menggunakan  metode regresi  linier.  Metode  regresi  linier  pada  percobaan pengukuran  pada  suhu  ±  3°C  sampai  ±  50°C  dapat meningkatkan  akurasi  sebesar  0,42%,  RMSE sebesar  34,4%,  dan  meningkatkan response  time sensor sekitar 12%-30%. Penggunaan measurement rate berdistribusi  normal  dan  regresi  linier  dalam melakukan kalibrasi dapat meningkatakan response
time sebesar  12%-19%  tetapi  mengurangi  tingkat akurasi  jika  dibandingkan  dengan  metode  regresi liner  saja.  Penggunaaan  metode  regresi  liner  dan measurement  rate berdistribusi  normal  dapat meningkatkan  tingkat  akurasi  pada  pengukuran suhu kolam sebenarnya, baik sore hari maupun pagi hari sebesar 90%.

## R EFERENSI
[1] (2018)  Jumlah  perusahaan  budidaya  perikanan menurut  jenis  budidaya  2000-2017  [Online]. Available: http:/ www.bps.go.id/
[2] (2019)  Indikator  Ekonomi  [Online].  Available: http:/ www.bps.go.id/
[3] M. Hidayatullah, J. Fat, and T. Andriani, “Prototype Sistem  Telemetri  Pemantauan  Kualitas  Air  Pada Kolam  Ikan  Air  Tawar  Berbasis  Mikrokontroler,” Positron , vol. 8, no. 2, pp. 43, 2018.
[4] E.  Lintang,  F.  Firdaus,  and  I.  Nurcahyani,  “Sistem Monitoring Kualitas Air Pada Kolam Ikan Berbasis Wireless Sensor Network Menggunakan
Komunikasi  Zigbee,”  in Prosiding  SNAIF ,  Kudus, 2017, pp. 145-152.
[5] M.  Garcia,  E.  M.  Trambulo,  J.  Pajarillo,  M.  R.  B. Apsay,  J.  E.  Tenorio,  and  M.  G.  Chua, “Development  of  dissolved  oxygen  monitoring system  for  fish  ponds,”  in Proc.  -  2013  IEEE  3rd Int. Conf. Syst. Eng. Technol. ICSET 2013 , pp. 83- 88, 2013.
[6] S. Y. Jianga, J. Q. Zhua, G. Lib, Q. X. Wua, and Y. Zhoua,  “Decontaminate  effect  of  paddy  field  on waste  water  from  fish  pond  under  different residence time,” in Proc. 2013 3rd Int. Conf. Intell. Syst.  Des.  Eng.  Appl.  ISDEA  2013 ,  pp.  521-523, 2013.
[7] P. Sarma, H. K. Singh, and T. Bezboruah, “A Real- Time  Data  Acquisition  System  for  Monitoring Sensor Data,” Int. J. Comput. Sci. Eng. , vol. 6, no. 6, pp. 539-542, 2018.
[8] B.  Rahmat,  T.  A.  Rachmanto,  M.  Waluyo,  M.  I. Afandi, H. Widyantara, and H. Harianto,
“Designing  intelligent  fishcarelab  system  (ifs)  as modern  koi  fish  farming  system,”  in Proc.  -  2016 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. ISEMANTIC 2016 , pp. 142-146, 2017.
[9] W. T. Sung, J. H. Chen, and S. J. Hsiao, “Fish pond culture  via  fuzzy  and  self-adaptive  data  fusion application,” IEEE  Int.  Conf.  Syst.  Man,  Cybern. SMC , vol. 2017-January, pp. 2986-2991, 2017.
[10] C.  M.  Fourie,  D.  V.  Bhatt,  B.  J.  Silva,  A.  Kumar, and  G.  P.  Hancke,  “A  solar-powered  fish  pond management system  for  fish  farmng conservation,” IEEE  Int.  Symp.  Ind.  Electron. ,  pp.  2021-2026, 2017.
[11] Y.  Sukrismon,  Aripriharta,  N.  Hidayatullah,  N. Mufti,  A.  N.  Handayani,  and  G.  J.  Horng,  “Smart Fish  Pond  for  Economic  Growing  in  Catfish Farming,”  in Proc.  -  2019  Int.  Conf.  Comput.  Sci. Inf. Technol. Electr. Eng. ICOMITEE 2019 , vol. 1, pp. 49-53, 2019.
[12] V.  E.  Kostin,  A.  A.  Silaev,  and  A.  V.  Savchic, “Information-Measuring  System  for  Monitoring and Control  Aquaculture of Pond  Farm,” 2019 Int.
Multi-Conference Ind. Eng. Mod. Technol.
FarEastCon 2019 , pp. 1-4, 2019.
[13] I.  Taufik,  Z.  I.  Azwar,  and  S.  Sutrisno,  “Pengaruh perbedaan  suhu  air  pada  pemeliharaan  benih  ikan betutu (oxyeleotris  marmorata  Blkr)  dengan  sistem resirkulasi,” J.  RIS.  Akuakultur ,  vol.  4,  no.  3,  pp. 319-325, 2009.
[14] L.  M.  Gorham,  “sImproving  Digital  Sensor Accuracy  By  Inserting  Random  Noise,”  in Ocean. Conf. Rec. , Washington, 1982, pp. 319-321.
[15] L. R. Borges, H. C. R. de Oliveira, P. F. Nunes, and M.  A.  C.  Vieira,  “Method  for  inserting  noise  in
digital  mammography  to  simulate  reduction  in radiation  dose,” Med.  Imaging  2015  Phys.  Med. Imaging , vol. 9412, pp. 94125J, 2015.
[16] X.  Lin,  K.  G.  Hubbard,  and  C.  B.  Baker, “Measurement Sampling Rates for Daily Maximum and  Minimum  Temperatures,”  in Ninth  Symp.  On Integrated  Observing  and  Assimilation  Systems  for the  Atmosphere,  Oceans,  and  Land  Surface ,  San Diego, 2005, pp. 5.4.
[17] D.  W.  Boyd,  “Stochastic  Analysis,” Syst.  Anal. Model. , pp. 211–227, 2001.
[18] R.  E.Walpole  and  R.  H.  Myers, Ilmu  Peluang  dan Statistika  Untuk  Insinyur  dan  Ilmuhan  Terjemahan RK  Sembiring ,  Edisi  Keempat.  Bandung:  Penerbit ITB, 1995 .