## Sistem Monitoring Sungai Berbasis IoT
Arga Dwi Pambudi 1) , dan Sari Ayu Wulandari 2)
1, 2) Fakultas Teknik, Universitas Dian Nuswantoro e-mail: arga.dwi.pambudi@dsn.dinus.ac.id 1) , sari.wulandari@dsn.dinus.ac.id 2)

## ABSTRACT
Water pollution often occurs due to the disposal of household waste (solid waste and liquid waste) as well as industrial waste, small industry and non-organic waste. This waste will be disposed of through channels which then flow into rivers. The purpose of this research is to make a device that can determine the condition of river water, which is polluted or not from a long distance. The method used in this study is by taking samples from river water that can represent polluted and unpolluted, then data is taken from these samples which are then processed so that their condition can be known. The conditions that have been obtained are then displayed via the web.
Keyword: Pollution, river water, web

## ABSTRAK
Pencemaran air sering terjadi dikarenakan adanya pembuangan limbah rumah tangga (limbah padat maupun limbah cair) serta buangan limbah industri, industri kecil dan sampah non organik. Limbah ini akan dibuang melalui saluran-saluran yang kemudian mengalir ke sungai. Tujuan dilakukan penelitian ini untuk membuat alat yang dapat mengetahui kondisi air sungai, yaitu tercemar atau tidaknya dari jarak yang jauh. Metode pada penelitian ini yaitu dengan cara mengambil sampel dari air sungai yang dapat mempresentasikan tercemar dan tidak tercemar, lalu diambil data dari sampel tersebut yang kemudian diolah sehingga dapat diketahui kondisinya. Kondisi yang sudah diperoleh, kemudian ditampilkan melalui web.
Kata Kunci : Pencemaran, air sungai, web

## I. P ENDAHULUAN
T. Indra Karya (Persero) merupakan perusahaan yang  dimiliki  oleh  negara,  dimana  perusahaan tersebut dalam pelaksanaan usahanya menuju ke bidang  Pengembangan  Sumber  Daya  Air  dan Energi. Perusahaan tersebut terletak di Jl. Ketileng Raya No.16, Sendangmulyo,  Kec. Tembalang, Kota Semarang,  Jawa  Tengah.[1]  Perusahaan  tersebut mendapat  projek  untuk  memperbaiki  jalur  irigasi  di daerah Kabupaten Demak. Jalur irigasi tersebut menuju pada  sebagian  besar  lahan  pertanian  yang  sudah berkurang drastis, dikarenakan pencemaran. Pemantauan  kualitas  air  pada  jalur  irigasi  tentu  sudah dilakukan  oleh  Kementrian  Lingkungan  Hidup.  Dinas KLH  melakukan  pemantauan  sebulan  sekali,  dengan jadwal  yang  tetap  pada  hari  tertentu.[2]  Dikarenakan jadwal tersebut sudah diketahui oleh pabrik-pabrik yang beroperasi di dekat jalur irigasi, pabrik-pabrik tersebut tentu dapat mengatasi pembuangan limbah dengan tidak membuang  limbah  pada  hari-hari  terdekat  sebelum pengecekan  tersebut.  Dinas  KLH  tentunya  bingung, kenapa  data  yang  didapatkan  pada  waktu  pengecekan tersebut  berbeda  dengan  realitanya.  Oleh  karena  itu, dinas KLH menginginkan adanya sebuah system yang dapat  melakukan  pengukuran  kualitas  air  secara realtime. Dalam penelitian tugas akhir ini, penulis akan membahas  mengenai  sistem  monitoring  sungai  pada sungai dengan bantuan sistem IoT. Penelitian mengenai sistem monitoring sungai telah dilakukan oleh beberapa peneliti. Kebanyakan peneliti mempunyai langkah yang sama  yaitu  dengan mengambil  sampel  air  pada  sungai yang  tercemar  tersebut,  kemudian  diteliti  tingkat
pencemarannya.  Pengambilan  data  parameter  tingkat pencemaran  pada  sampel  air  dapat  dilakukan  dengan cara mengambil terlebih dahulu sampel air tersebut lalu diamati datanya atau dengan cara meletakkan alat yang berisi  sensor-sensor  di  tempat  sampel  air  yang  ingin diambil  lalu  dapat  diamati  dari  jarak  yang  jauh. Parameter  yang  biasa  digunakan  dalam  pemeriksaan pencemaran  air  adalah  konsentrasi  ion  hydrogen (pH).[3]  Air  normal  yang  biasa  digunakan  pada kehidupan makhluk hidup mempunyai pH sekitar 6,5 – 7,5.  Selain  parameter  pH,  kandungan  zat-zat  seperti NH3, NOx, CO2 dalam air sungai yang berlebih dapat mengganggu keadaan ekosistem perairan dan makhluk hidup lainnya [4][5][6].
Penulis  menambahkan  parameter  lagi  untuk penelitian  ini  yaitu  kekeruhan.  Parameter  kekeruhan digunakan  untuk  mengetahui  keadaan  keruhnya perairan sungai, jika air pekat maka bisa dikatakan air tersebut  tercemar.  Penggunaan  parameter-parameter tersebut  didasari  oleh  penyebab  pencemaran  air  yaitu limbah  dari  pabrik  dan  limbah  rumah  tangga. Kandungan dalam limbah dapat mengubah nilai pH (3.9 -  4.8)  di  luar  pH  air  normal  (6.5  -  7.5)[7],  terdapat kandungan  ammonia[7],  dan  mengubah  kondisi perairan  menjadi  keruh[8],  dan dapat  menaikkan  suhu air  [9].  Aris  Kusnandar  bersama  rekannya  melakukan penelitian  mengenai  system  monitoring  air  layak konsumsi  menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto. Pada  penelitian  tersebut,  metode  Fuzzy  Tsukamoto digunakan sebagai metode pemrosesan pada data yang didapatkan,  data  tersebut  adalah  data  dari  sensor  - sensor. Pada metode tersebut terdapat beberapa langkah
P
dalam  pemrosesan  data  yaitu,  tahap  fuzzifikasi, penalaran,  dan  defuzzifikasi.  Inti  dari  metode  tersebut dalam  penelitian  adalah  untuk  mengubah  data  dari sensor  yang  kemudian  diproses  atau  diubah  menjadi data  lain  sebagai  tujuannya.  Pada  penelitian  tersebut, dengan metode Fuzzy Tsukamoto didapatkan hasil yang menyerupai perhitungan manual. Hal ini membuktikan pengempletasian metode pada system sudah benar.[10].

## II. METODOLOGI

## A. Bahan Penelitian
Bahan  yang  digunakan  untuk  penelitian  deteksi kualitas  air  sungai  adalah  sampel  air  sungai  tidak tercemar  dan  sampel  air  sungai  tercemar.  Sampel tersebut didapatkan dari sungai yang bersih dan sungai yang  telah  tercemar.  Sampel  berjumlah  10  setiap kondisi.

## B. Alat Penelitian
Alat  yang  digunakan  untuk  deteksi  kualitas  air sungai  adalah  board  arduino,  sensor  pH,  sensor  gas MQ135, sensor warna TCS3200, modul WiFi Esp8266, dan  catu  daya  12V.  Tempat  sampel  ukuran  10mL, sebanyak  20  buah.  PC  yang  digunakan  untuk pengambilan data sampel dan perangkat untuk analisis data.

## C. Instrument Analisis
Instrument analisis pada penelitian ini adalah grafik Line pada software Excel, digunakan untuk mengetahui repeatibilitas sensor, sedangkan grafik scatter digunakan untuk mengetahui persebaran data hasil dari tahap  ekstraksi,  metode  SVM  konsep  (Support  Vector Machine) pada software MATLAB untuk menentukan batas dan analisis klaster.

## D. Alur Penelitian
Pada  penelitian  ini,  deteksi  kualitas  air  terdiri  dari dua  bagian,  yakni  bagian  perangkat  keras  yang difokuskan penyempurnaan sistem monitoring kualitas air,  bagian  perangkat  lunak  yang  difokuskan  pada penyempurnaan system ekstraksi ciri berbasis PCA dan sistem klasifikasi kondisi berbasis SVM.
Penelitian  dilakukan  dengan  5  langkah  sebagai berikut:

## 1) Preparasi Sample
Pada  pembelajaran  data,  pengambilan  data  10  kali setiap  sampel.  Terdapat  50  data  setiap  pengambilan data. Berarti setiap sampel ada 500 data, dan jika sampel ada 20, maka total data ada 10000. Pada pengujian data, pengambilan data 1 kali dengan 100 data.

## 2) Pre Processing
Sampel yang didapat ada 20 sampel, yaitu 10 sampel kondisi tidak tercemar dan 10 sampel kondisi tercemar. Dilakukan  pengambilan  data  dengan  board  Arduino, sensor  pH,  sensor  gas  MQ135  dan  sensor  warna. Dengan Analog to Digital Converter di board Arduino,
didapatkan data keluaran sensor-sensor.

## Gambar 1. Grafik Pengambilan Data Pertama Kondisi Tidak Tercemar
Pada  pembelajaran  data,  data  disusun  dengan  matrix (50x5) untuk setiap pengambilan data. Pada pengujian data,  data  disusun  dengan  matrix  (200x5).  Gambar  1 menunjukan kondisi tidak tercemar sedangkan Gambar 2 menunjukan kondisi tercemar.

## Gambar 2. Grafik Pengambilan Data Pertama Kondisi Tidak Tercemar
Setelah data untuk pembelajaran didapat, data disimpan sementara  pada  Excel.  Kumpulan  data  tersebut  dibuat tabel dengan 6 kolom dan 50 baris setiap kondisinya. 6 kolom  tersebut  adalah  tipe  datanya,  dan  50  baris  itu jumlah  data  yang didapatkan  setiap  tipe  datanya. Tipe datanya  yaitu  pH,  gas  mq-135,  suhu  dan  Red  Green Blue pada sensor warna. Kondisi yang diinginkan ada 2 yaitu kondisi tercemar dan kondisi tidak tercemar

## 3) Karakterisasi
Pada  pembelajaran  data,  setelah  data  disusun, kemudian  dicari  nilai  maksimal  dari  data  (50x5)  dan dihasilkan  matrix  (1x5)  setiap  pengambilan  data. Karena ada 10 kali pengambilan data setiap sampel dan total  sampel  ada  20,  didapatkan  data  matrix  (200x5). Pada pengujian data, tidak dilakukan tahap ini.
Tabel 1. Data Nilai Maksimal Kondisi Tidak Tercemar
Data Suhu pH Gas R G B 1 82 421 31 11 11 10 2 86 422 31 10 10 10
0 100 200 300 400 500 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 N ilai d at a sen so r Data ke- Tidak Tercemar Suhu pH Gas R G B 0 100 200 300 400 1 5 9 13 17 2125 29 33 3741 45 49 N ilai d at a sen so r Data ke- Tercemar Suhu pH Gas R G B
Data Suhu pH Gas R G B 3 86 422 36 10 10 10 4 75 422 32 10 10 10 5 78 421 39 10 10 10 6 90 421 32 10 10 10 7 76 422 32 10 10 10 8 74 421 32 10 10 10 9 80 421 32 10 10 10
10 77 422 32 10 10 10 Tabel 2. Data Nilai Maksimal Kondisi Tercemar Data Suhu pH Gas R G B 1 78 335 206 16 16 14 2 85 336 202 16 16 14 3 81 336 188 16 15 14 4 86 335 180 16 16 15 5 80 336 175 16 16 16 6 81 335 172 16 15 14 7 75 346 168 16 15 14 8 75 335 166 16 14 14 9 81 335 170 16 14 14 10 90 335 180 16 14 14
Tabel  1  dan  2  menunjukkan  nilai  maksimal  pada pengambilan data pertama sampai sepuluh.

## 4) Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  ciri  menggunakan  PCA  sehingga  didapat matrix  PC1  dan  PC2  (200x2).  Persebaran  data  bisa dilihat  menggunakan  grafik  scatter.  Tabel  3  dan  4 menunjukan  data  hasil  PCA  untuk  kondisi  tidak tercemar dan tercemar.
Tabel 3. Data Hasil PCA Kondisi Tidak Tercemar No PC1 PC2 1 -86.7227 1.132211 2 -87.2825 5.194495 3 -82.9184 6.153542 4 -86.4539 -4.66935 5 -79.8679 -0.89805 6 -85.8715 8.646522 7 -86.448 -3.75784 8 -85.9655 -5.93761 9 -85.9302 -0.46856 10 -86.4422 -2.84633 Tabel 4. Data Hasil PCA Kondisi Tercemar No PC1 PC2 1 108.0357 1.382228 2 104.1116 7.323242 3 91.91064 0.88358
No PC1 PC2 4 85.54733 3.462024 5 80.70462 -2.68197 6 78.52136 -2.65837 7 69.57782 -4.99942 8 73.25041 -9.32845 9 76.75655 -3.0631 10 85.48665 7.131221

## 5) Analisis Klaster
Melakukan  klastering  SVM,  dengan  ,mencari persamaan  batas  klaster.  Mencari  prosentase  tingkat pengenalan  masingmasing  klaster  dari  masing-masing nilai.

## III. P ENGUJIAN
Pada  tahap  pengujian  ini,  membutuhkan  data  uji, yaitu  data  yang  diambil  menggunakan  sensor-sensor dari sampel uji, yang ingin diketahui kondisinya. Selain data  uji,  tahap  pengujian  ini  menggunakan  bantuan software  MATLAB,  dan  algoritma  SVM  yang  sudah ada  di  software  MATLAB.  Data  uji  yang  digunakan ditunjukan  pada  tabel  5  dan  6,  data  berisi  nilai  dari beberapa sensor yang digunakan pada pengujian.
Tabel 5. Data Uji Kondisi Tidak Tercemar
No Suhu PH GAS R G B 1 61 415 26 10 10 9 2 61 415 26 10 10 9 3 60 415 26 9 9 9 4 60 415 26 9 9 9 5 60 415 25 9 9 9 6 60 416 25 10 10 9 7 60 417 25 10 10 9 8 60 416 25 9 9 9 9 60 415 25 10 10 9 … … … … … … … 100 60 415 26 10 10 10

## Tabel 6 Data Uji Kondisi Tercemar
No Suhu PH GAS R G B 1 60 331 196 15 15 14 2 60 331 196 15 15 14 3 61 331 196 15 15 14 4 61 330 196 15 15 14
No Suhu PH GAS R G B 5 60 330 196 15 15 14 6 60 330 196 16 15 14 7 60 330 196 16 16 14 8 60 330 196 16 16 14 9 60 330 197 16 15 14 … … … … … … … 100 60 330 196 15 16 14

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  Metode  SVM,  intinya  adalah  mencari  batas klaster.  Hasil  klastering  data  menggunakan  nilai maksimal dijabarkan sebagai berikut:

## Gambar 2 Hasil Metode SVM
Gambar 2 memperlihatkan tentang Klasterisasi PCA pada dari nilai maksimal. Dari grafik tersebut titik-titik ciri  pada  grafik  PCA,  dibagi  menjadi  2  klaster,  yaitu klaster  tidak  tercemar,  dan  tercemar.  Pola  yang  benar terdapat 200 titik dari 200 titik, sehingga dengan SVM, tingkat  pengenalan  klaster  PCA  dari  nilai  maksimal adalah 100%.

## V. P ENUTUP
Berdasarkan  hasil  pengujian  data  menggunakan SVM,  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  penelitian  yang telah  dilakukan,  dengan  sistem  ekstraksi  ciri  yang menggunakan nilai maksimal dan analisis klaster SVM menghasilkan ketepatan klasifikasi yang sangat bagus.

## D AFTAR P USTAKA
[1] “PT.  Indra  Karya  (Persero).”  [Online].  Available: https://www.indrakarya.co.id/index.php/id/tentang- kami/.
[2] Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia,  “Peraturan  Menteri  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan,” vol. NOMOR P.21, no. 4, pp. 1–35, 2019.
[3] L. Warlina, “Pencemaran Air,” J. Pencemaran Air, vol. 2, pp. 1–7, 2013.
[4] M.  Azizah  and  M.  Humairoh,  “ANALISIS  KADAR AMONIA (NH3) DALAM AIR SUNGAI CILEUNGS,” Nusa Sylva, vol. 15, no. 82, pp. 47–54, 2015.
[5] Y. P. Satriyawan, “Indeks Pencemaran Air Sungai  Ben- gawan Solo (DAS Bengawan Solo Hulu mulai dari Jem- batan  Bacem,  Grogol  Kab.  Sukoharjo  sampai  Jembatan Jurug,  Kota,”  p.  11,  2017,  [Online].  Available: http://eprints.ums.ac.id/id/eprint/60255 .
[6] Syarifa  Wahidah  Al  Idrus,  “ANALISIS  KADAR KARBON  DIOKSIDA  DI  SUNGAI  AMPENAN LOMBOK,” J. Pijar MIPA, vol. 13, no. September, pp. 167–170,  2018,  [Online].  Available:  papers2://publica- tion/uuid/512EBCE8-D635-4348-
A67D-
22DD52988F4C.
[7] S.  Nur  Arifin,  “Pengolahan  Limbah  Cair  Dari  Industri Kopi,” 2016.
[8] kafekepo.com,  “Apa  Itu  Air  Limbah  Kopi  ?,”  pp.  1–3, 2019.
[9] A.  Kusnandar,  “Naskah  publikasi  rancang  sistem  moni- toring  air  layak  konsumsi  menggunakan  metode  fuzzy tsukamoto berbasis android,” 2019.
[10]  R. Hamidi, M. T. Furqon, and B. Rahayudi, “Implemen- tasi Learning Vector Quantization ( LVQ ) untuk Klasifi- kasi Kualitas Air Sungai,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 1, no. 12, pp. 1758– 1763, 2017, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/in- dex.php/j- ptiik/article/view/635.