http://ejournal.poltekkes-smg.ac.id/ojs/index.php/link
APLIKASI SISTEM MONITORING KUALITAS FISIK AIR BERBASIS

## INTERNET OF THINGS PADA PDAM
Prayudhy Yushananta *)1 ; Galluh Cahyaning Putri 2) ; Shinta Widyawati 3) ; Ayu Permata Sari 4)
1,2,3,4,5) Jurusan Kesehatan Lingkungan; Politeknik Kesehatan Kemenkes Tanjungkarang Jl. Soekarno-Hatta 6; Bandar Lampung; Lampung

## Abstrak
Salah  satu  permasalahan  yang  sering  dikeluhkan  konsumen  PDAM  Way  Rilau  adalah  kekeruhan. Penyebabnya  adalah  kekurangan  dosis  koagulan  dalam  proses  pengolahan  air,  akibat ketidakmampuan mendeteksi kekeruhan (Turbidity) dan partikel terlarut (Total Dissolved Solid) secara cepat. Sementara, kualitas fisik sangat  berfluktuasi dipengaruhi curah hujan. Pengabdian bertujuan mengembangkan sistem monitoring untuk mendeteksi Turbidity dan TDS air baku berbasis Internet of Things  (IoT), sehingga data dapat  ditampilkan  pada smartphone secara real  time .  Kegiatan dilaksanakan dalam empat tahap, yaitu analisis masalah, perancangan dan pembuatan alat, uji coba dan validasi, serta instalasi dan evaluasi. Hasil pengujian alat mendapatkan tingkat kesalahan kurang dari  5%,  yaitu  sebesar  3,11% (Turbidity), dan  2,45% (TDS) .  Hasil  analisis  statistik  dengan  T-Test membuktikan  persamaan  hasil  pengukuran  antara  alat  maupun  sensor  (P>0,05).  Hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  alat  dapat  bekerja  dengan  baik,  serta  mampu  menampilkan  data  secara kontinyu.  Perlu  pengembangan  untuk  meningkatkan  kinerja  alat  agar  dapat  digabungkan  dengan sistem operasi lainnya, seperti coagulant dosing pump.
Kata kunci: Turbidity; TDS; sensor; IoT; air bersih

## Abstract
[APPLICATION  OF  THE  INTERNET  OF  THINGS-BASED  PHYSICAL  WATER  QUALITY MONITORING SYSTEM IN PDAM] One of the problems that PDAM Way Rilau consumers often complain about is turbidity. The cause is a lack of coagulant doses in the water treatment process due to the inability to detect turbidity and Total Dissolved Solid quickly. Meanwhile, the physical quality fluctuates  significantly  due  to  rainfall.  This  service  aims  to  develop  a  monitoring  system  to  detect Turbidity and TDS of raw water based on the Internet of Things (IoT), so that data can be displayed on smartphones in real-time. The community services are carried out in four stages: problem analysis; system  design and  assembly; testing and  validation;  and  installation and  evaluation.  This  program has succeeded in applying Turbidity and TDS detector to improve the performance of the raw water treatment  system  at  PDAM  Way  Rilau.  The  detector  test  results  get  an  error  rate  of  less  than  5%, which is 3.11% (Turbidity) and 2.45% (TDS). The statistical analysis results with the T-Test prove the similarity  of  the  measurement  results  between  the  measuring  tools  and  detector  (P>  0.05).  The evaluation  results  show  that the  detector  can  work  well  and  display  data  continuously.  Efforts are needed  to  improve  the  device's  performance  so  that  it  can  combine  with  other  operating  systems, such as a coagulant dosing pump.
Keywords: Turbidity; TDS; sensors; IoT; water

## 1. Pendahuluan
Air  sangat  penting  untuk  mendukung kehidupan  manusia,  tidak  ada  manusia  yang
dapat  bertahan  hidup  tanpa  air.  Upaya pemenuhan  kebutu    han  air  bertujuan  agar penduduk  dapat  menjalankan  aktivitasnya sebagai  manusia  (Garcia  Soler  et  al.,  2018; Semaan et al., 2019). Permasalahan utama dalam
*) Correspondence Author (Prayudhy Yushananta) E-mail: prayudhyyushananta@gmail.com
pemenuhan kebutuhan air adalah tingginya  laju pertumbuhan  populasi  dan  industrialisasi (Carolin  et  al.,  2017;  Senthil  Kumar  et  al.,  2019; Yushananta,  2021a);  serta  menurunnya  kualitas air  akibat  pencemaran  domestik  dan  industri (Salehizadeh et al., 2018; Taiwo et al., 2020; Wang et al., 2020).
Walaupun Indonesia memiliki  ketersediaan mencapai  15.500  m 3 /kapita/tahun  (Mawardi, 2008),  namun  sebagian  besar  berupa  air permukaan  dengan  kualitas  yang  kurang  baik (Yushananta, 2021a). Sehingga banyak masyarakat masih memanfaatkan air yang tidak sehat  dan  rentan  terhadap  penyakit  pencernaan dan  logam  berat  seperti Cu,  Pb,  Cd,  Zn ,  dan Hg (Kristianto,  2017;  Yushananta  and  Bakri,  2021b; Yushananta  and  Usman,  2018).  Pengolahan  air permukaan pada dasarnya adalah menghilangkan  kandungan  partikel  terlarut (dissolved  solid), kekeruhan (turbidity) ,  bahan organik  alami,  mikroorganisme,  dan  ion anorganik  yang  terdapat  dalam  air.  Teknologi pengolahan  yang  paling  umum  diterapkan adalah  metode  koagulasi-flokulasi  (Kristianto, 2017; Maurya and Daverey, 2018; Sillanpää et al., 2018). Pada penerapannya, parameter kekeruhan (turbidity) dan Total  Dissolved  Solid  (TDS) merupakan  parameter  utama  sebagai  dasar penentuan dosis koagulan yang digunakan.
Perusahaan  Daerah  Air  Minum  (PDAM) Way Rilau Bandar Lampung adalah satu-satunya perusahaan  milik  daerah  yang  bertugas melaksanakan,  mengelola  prasarana  dan  sarana di bidang penyediaan air  bersih di Kota Bandar Lampung.  Hingga  akhir  tahun  2019,  jumlah pelanggan  PDAM  Way  Rilau  sebanyak  41.959 pelanggan,  mayoritas  adalah  sektor  rumah tangga  (37.307).  Pengolahan  air  di  PDAM  Way Rilau  meliputi  tiga  bangunan  utama,  yaitu  1) water  intake , merupakan  konstruksi  pertama untuk  masuknya  air  dari  sumber  air  baku. Bangunan  ini  dilengkapi bar  screen untuk menyaring  benda-benda  yang  ikut  terbawa dalam  air;  2) Water  Treatment  Plant (WTP), merupakan  bagian  utama  pengolahan  air  baku menjadi  air  bersih  yang  telah  memenuhi  syarat kesehatan.  Terdapat  lima  tahapan  proses pengolahan  air,  yaitu:  koagulasi,  flokulasi, sedimentasi,  filtrasi  dan  desinfeksi;  3)  dan Reservoir, bangunan  pengumpul  air  bersih  yang siap  didistribusikan  ke  pelanggan  melalui jaringan  perpipaan  (PDAM  Way  Rilau  Bandar Lampung, 2021).
Salah  satu  keluhan  pelanggan  adalah
tingkat  kekeruhan  air  yang  masih  tinggi, terutama  pada  musim  penghujan  (El-Shinta, 2017;  Wanda  et  al.,  2018).  Hasil  studi pendahuluan  mendapatkan  bahwa  monitoring kekeruhan  air  baku  masih  dilakukan  secara manual (setiap 6 jam sekali), yaitu pengambilan sampel dari water intake , dibawa ke laboratorium untuk  dianalisis,  selanjutnya  baru  menentukan dosis  koagulan  yang  akan  digunakan.  Sistem monitoring secara manual membutuhkan waktu yang  relatif  lama  (2-3  jam),  sementara  kualitas air  baku  berfluktuasi  secara  cepat;  selain  faktor hambatan  lain,  seperti  sumber  daya  manusia, dan  pengambilan  sampel  waktu  malam. Sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  monitoring kualitas air baku yang cepat, mudah, murah, dan valid.
Pengabdian masyarakat bertujuan mengembangkan  sistem  monitoring  kualitas fisik  air  baku  berbasis Internet  of  Things  (IoT) di PDAM  Way  Rilau  Bandar  Lampung.  Sistem yang dikembangkan akan mendeteksi angka dan Turbidity pada  air  baku  melalui  sistem  sensor, selanjutnya data akan dikirim melalui mikrokontroler sehingga  terhubung  dengan smartphone operator  secara real  time .  Teknologi IoT adalah  salah  satu  teknologi  yang  dapat menjawab  persoalan  kecepatan  data.  Teknologi ini  menggabungkan  kecerdasan  artificial  sensor yang  dihubungkan  dengan  jaringan  internet, sehingga  informasi  dapat  diterima  secara real time tanpa  pembatasan  waktu  dan  tempat (Schwab, 2016).

## 2. Metode
Pengabdian  dilaksanakan  pada  bulan Juli-Desember  2021,  di  PDAM  Way  Rilau  Kota Bandar  Lampung.  Pengabdi  adalah  dosen  dan mahasiswa  Jurusan  Kesehatan  Lingkungan Politeknik Kesehatan Tanjungkarang.
Secara  keseluruhan,  kegiatan  dilaksanakan dalam  empat  tahap  kegiatan,  yaitu:  1)  analisis masalah; 2) perancangan sistem dan pembuatan alat; 3) uji coba alat dan validasi; dan 4) instalasi dan  evaluasi.  Analisis situasi  untuk  mengetahui permasalahan pada pengolahan air.
Perancangan  sistem  dan  alat  deteksi dilakukan  oleh  dosen  dan  mahasiswa  Jurusan Kesehatan  Lingkungan  Politeknik  Kesehatan Tanjungkarang.  Perancangan  menggunakan sistem sensor, selanjutnya data hasil olahan akan dikirim ke perangkat penerima melalui  jaringan internet.  Uji  coba  dilakukan  untuk  mengetahui
kemampuan  alat  yang  dikembangkan  untuk mendeteksi  nilai Turbidity dan  TDS,  dan dibandingkan dengan  hasil pengukuran dengan Turbidity meter dan TDS meter . Instalasi dilakukan di water  inlet pengolahan  air,  dan  evaluasi dilakukan  menilai  keandalan,  daya  tahan  alat, serta kontinuitas penyajian data.
Analisis Masalah Perancangan Sistem dan Alat Uji Coba dan Validasi Instalasi dan Evaluasi
Gambar 1. Tahapan Kegiatan Pengabdian
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Analisis Masalah Langkah awal untuk mendapatkan gambaran  permasalahan  pada  pengolahan  air adalah melakukan Focus Group Discussion (FGD) . Hasil  FGD  selanjutnya  menjadi  dasar  dalam perancangan sistem monitoring kualitas air baku. Hasil  FGD,  antara  lain:  1)  Pemantauan  kualitas air baku dilakukan tiga kali dalam sehari secara manual,  yaitu  menuju  lokasi  titik  pengambilan sampel,  mengambil  sampel,  membawa  sampel ke  laboratorium,  dan  analisis  laboratorium;  2) Waktu  yang  diperlukan  untuk  pengambilan hingga  pemeriksaan  sampel,  sekitar  dua  jam;  3) Dibutuhkan  tenaga  khusus  untuk  melakukan pengambilan dan pemeriksaan sampel; 4) Faktor cuaca  mempengaruhi  kontinuitas  pengambilan sampel;  5)  Kualitas  air  baku  (sungai  Way Kuripan)  sangat  berfluktuasi,  dipengaruhi  oleh curah  hujan  yang  tidak  dapat  diprediksi. Berdasarkan  hasil  FGD,  maka  dibutuhkan  alat yang mampu memberikan informasi kualitas air baku  secara  cepat,  tepat,  kontinyu,  dan  tidak dipengaruhi oleh faktor cuaca.
Secara  teknis,  pengolahan  air  di  PDAM Way  Rilau  dilakukan  dalam  lima  tahap,  yaitu koagulasi,  flokulasi,  sedimentasi,  filtrasi  dan desinfeksi.  Berdasarkan  model  pengolahan, maka  parameter Turbidity dan TDS merupakan ukuran  yang  digunakan  sebagai  penentu  dosis koagulan  jenis Polyalumunium  chloride  (PAC) yang  akan  digunakan  dalam  proses  koagulasi. Peran  kualitas  air  baku  menjadi  sangat  penting untuk  mengetahui  jumlah  dosis  koagulan  yang
dibutuhkan (Bolto and Gregory, 2007; Lin et al., 2012).  Semakin  tinggi  kandungan  koloid,  maka semakin  tinggi  pula  dosis  yang  dibutuhkan. Namun  di  sisi  lain,  koagulan  tidak  dapat melebihi dosis yang optimum, dan penambahan selanjutnya  menghasilkan  efisiensi  yang  lebih rendah.  Sehingga  dibutuhkan  dosis  yang  tepat dalam  pengolahan  air  yang  menggunakan metode  koagulasi/flokulasi  (Almonaityte  et  al., 2020; Lin et al., 2012).

## 3.2. Perancangan alat
Perancangan  menggunakan  sistem  sensor. Prinsip  kerja  alat  adalah  menangkap  angka kekeruhan  dan  koloid  oleh  sensor  modul (turbidity dan TDS), mengolah data sensor pada microcontroller menggunakan software  Arduino IDE dan  diterjemahkan  sebagai  nilai turbidity dan TDS ,  mengirimkan  informasi turbidity dan TDS dengan  bantuan Modul  SIM800L  V.2 , selanjutnya  data  diterima  melalui smartphone maupun laptop. Arus pengiriman dan penerimaan data/informasi menggunakan jaringan internet.
Aplikasi Arduino  IDE berfungsi  untuk membuka,  membuat  dan  mengedit  program yang akan dimasukkan ke dalam mikrokontroler. Arduino  IDE dirancang  untuk  memudahkan pengguna  dalam  membuat  berbagai  aplikasi. Arduino  memiliki  bahasa  program  yang sederhana  dan  memiliki  fungsi  yang  lengkap. Selain itu, Arduino IDE memiliki beberapa sistem operasi  komputer  seperti Windows,  ZIP  files, Linux dan Mac OS.
Perancangan PCB (Printed  Circuit  Board) menggunakan software  EAGLE, mengingat PCB yang  dihasilkan  kompleks  dan  sistematik. Software  EAGLE merupakan  satu  set software untuk  menggambar  PCB  yang  lengkap, user interfance yang friendly dan  merupakan  sebuah paket software untuk mendesain PCB yang terdiri dari schematic  editor,  PCB  editor ,  dan autoroute (Cristy, 2017).
Perancangan hardware (Gambar  3)  meliputi perancangan  input  yang  dihubungkan  dengan papan Mikrokontroler  ATMega328P .  Rangkaian input meliputi turbidity sensor module, TDS sensor module  ESP8266 ,  adaptor power  supply 220V  AC to  5V  DC,  USB  2.0  type A  to  type  B, modul SIM 800L V.2 , kabel arus, dan kabel jumper.
Gambar 3. Rancangan Hardware (1. Mikrokontroler ATMega 328; 2. Modul SIM800L; 3. Turbidity sensor module; 4. TDS sensor module; 5. Adaptor power supply 220V AC to 5V DC; 6. Kabel arus; 7. USB 2.0 B)

## 3.3. Uji coba dan validasi
Uji  coba  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat  akurasi  alat  deteksi turbidity maupun TDS. Pengujian dilakukan dengan membandingkan  nilai  yang  dihasilkan  alat deteksi  yang  dikembangkan  dengan  alat  ukur turbidity  meter  ( type  TU-2016  Lutron)  dan TDS meter  (type  TDS  &  Conductivity  Monitor  Luso ) . Masing  pengujian  dilakukan  sebanyak  sepuluh kali  pengulangan  pada  lima  varian  ukuran sampel (N=50). Bahan uji  menggunakan larutan stok  yang  dibuat  dari  campuran  air  dan  susu bubuk.
Pada  Tabel  1.  terlihat  bahwa  rerata  total hasil  pengukuran turbidity menggunakan turbidity  meter sebesar  347,40  NTU,  sedangkan hasil  pengukuran  alat  deteksi  sebesar  342,71 NTU,  sehingga  kesalahan  alat  hanya  sebesar 3,11%.  Pada  pengujian TDS  meter ,  rerata  hasil pengukuran  sebesar  114,90  ppm,  sedangkan hasil  pengukuran  dengan  alat  deteksi  sebesar 113,50  ppm,  sehingga  kesalahan  alat  hanya sebesar  2,45%.  Hasil  pengujian  menunjukkan tingkat  kesalahan  masih  di  bawah  5%. Persentase  kesalahan  pengukuran  alat  deteksi kurang  dari  5%,  masuk  dalam  kategori  baik untuk digunakan (Junaidi and Prabowo, 2018).
Tabel.1. Hasil pengujian akurasi alat deteksi
Pengujian Rerata alat ukur Rerata alat deteksi SD % Kesalahan Turbidity (NTU) Pengujian 1 140,00 150,43 3,81 7,40% Pengujian 2 241,00 238,59 6,49 1,00% Pengujian 3 375,00 359,80 25,7 6 4,05% Pengujian 4 447,00 443,36 5,27 0,80% Pengujian 5 534,00 521,40 2,92 2,30% Rata-Rata 347,40 342,71 8,85 3,11% TDS (ppm) Pengujian 1 0,15% Pengujian 2 51,50 51,42 1,35 3,40% Pengujian 3 84,10 81,19 2,33 5,50% Pengujian 4 89,90 84,87 1,69 2,04% Pengujian 5 91,60 89,73 8,14 1,20% Rata-Rata 114,90 113,50 4,98 2,45%
Grafik  hasil  pengujian  (Gambar  4) memperlihatkan  garis  yang  berhimpit,  antara pengukuran  menggunakan  alat  ukur  dan  alat deteksi  (sensor).    Hasil  analisis statistik  dengan T-Test  (Tabel  2)  membuktikan  tidak  adanya perbedaan  antara  kedua  hasil  pengukuran (P>0,05).
Tabel 2. Hasil analisis statistik dengan T-test
Parameter T Df Sig (2-tailed) Mean Difference Std. Error Turbidity -0,168 98 0,867 -4,682 27,898 TDS -0,52 88 0,605 -2,253 4,337
Gambar 4. Grafik Pengujian Akurasi Turbidity (a) dan TDS (b)

## 3.4. Instalasi alat dan Evaluasi
Instalasi adalah pemasangan alat pada titik pengumpulan  data,  yaitu  pada  bagian intake air baku (Gambar 5). Instalasi dilakukan pada bulan Desember 2021, bersama mitra. Sensor dilengkapi  dengan  pelampung,  dan  kabel penghantar.
Penjelasan cara penggunaan dan perawatan alat dilakukan
setelah proses
instalasi.
Penjelasan  diberikan  kepada  staf  PDAM  Way Rilau yang bertanggungjawab terhadap pengolahan  air  dan  laboratorium.  Selain penjelasan  tentang  alat,  juga  disampaikan tindakan-tindakan  yang  harus  dilakukan  jika terjadi masalah. Masukan-masukan juga diharapkan  dari  mitra,  sebagai  bahan  untuk perbaikan dan pengembangan alat.
Gambar 5.    Peta Wilayah Pelayanan PDAM Way Rilau dan pemasangan sensor
Gambar 6. Tampilan data Turbidity dan TDS pada smartphone (a) dan laptop (b).
a
b
Hasil  evaluasi  menyimpulkan  bahwa pengabdian  telah  berhasil  mengaplikasikan  alat deteksi Turbidity dan TDS berbasis IoT , sehingga dapat  memperbaiki  kinerja  dari  sistem pengolahan  air  baku  di  PDAM  Way  Rilau.
Kontinuitas  data,  serta  kemudahan  akses  data yang cepat dan tepat waktu, menjadi keutamaan dalam pengambilan keputusan untuk penentuan dosis koagulan dalam pengolahan air.
Gambar 7 . Dokemntasi alat detektor Turbidity dan TDS (a); validasi (b), instalasi (c); dan sosialisasi/evaluasi (d)
4. Simpulan dan Saran
Sistem  monitoring  kualitas  fisik  air  baku berbasis Internet  of  Things  (IoT) di  PDAM  Way Rilau Bandar Lampung telah berhasil diaplikasikan.  Hasil  pengujian  alat  deteksi dikategorikan  baik  dengan  tingkat  kesalahan kurang dari 5% dibandingkan turbidity dan TDS meter . Hasil analisis statistik menunjukkan tidak ada  perbedaan  hasil  pengukuran. Data  real  time yang sudah tersedia perlu ditindaklanjuti sebagai dasar PDAM dalam penentuan dosis koagulan pada pengolahan air baku.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  PDAM Way  Rilau  Kota  Bandar  Lampung,  serta pihak-pihak  yang  membantu  pelaksanaan pengabdian.
6. Daftar Pustaka
Almonaityte,  K.,  Bendoraitiene,  J.,  Babelyte,  M.,
Rosliuk,  D.,  and  Rutkaite,  R.  (2020). Structure  and  properties  of  cationic starches synthesized by using
3-chloro-2-hydroxypropyltrimethylammoni um  chloride. International  Journal  of Biological  Macromolecules , 164 ,  2010 – 2017. https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2020.08.
089
Bolto,  B.,  and  Gregory,  J.  (2007).  Organic polyelectrolytes  in  water  treatment. Water Research , 41 (11), 2301 – 2324.
https://doi.org/10.1016/j.watres.2007.03.0 12
Carolin,  C.  F.,  Kumar,  P.  S.,  Saravanan,  A., Joshiba,  G.  J.,  and  Naushad,  M.  (2017). Efficient techniques for the removal of toxic heavy metals from aquatic environment: A review. Journal  of  Environmental  Chemical Engineering , 5 (3), 2782 – 2799. https://doi.org/10.1016/j.jece.2017.05.029
Cristy,  P.  D.  (2017).  Peningkatan  Kompetensi Dasar Perancangan Desain Pcb Berbantuan Software  Eagle  Dengan  Metode  Project Based Learning. E-Journal Universitas Negeri Yogyakarta , 7 (2), 51 – 59.
El-Shinta.  (2017). Kupas  Tuntas  -  Musim  Hujan, Pelayanan  PDAM  di  Lampung  Buruk .  Swara Lampung. https://www.kupastuntas.co/2018/02/20 /musim-hujan-pelayanan-pdam-di-lampun g-buruk
Garcia Soler, N., Moss, T.,  and Papasozomenou, O.  (2018).  Rain  and  the  city:  Pathways  to mainstreaming  rainwater  harvesting  in Berlin. Geoforum , 89 (May  2017),  96 – 106.
https://doi.org/10.1016/j.geoforum.2018.0 1.010
Junaidi,  and  Prabowo,  Y.  D.  (2018).  Project
Sistem Kendali Elektronik Berbasis
Arduino. In CV Anugrah Utama Raharja .
Kristianto,  H.  (2017).  The  Potency  of  Indonesia Native Plants as Natural Coagulant: a Mini Review. Water  Conservation  Science  and
Engineering , 2 (2), 51 – 60.
https://doi.org/10.1007/s41101-017-0024-4
Lin, Q., Qian, S., Li, C., Pan, H., Wu, Z., and Liu, G.  (2012).  Synthesis,  flocculation  and adsorption  performance  of  amphoteric starch. Carbohydrate Polymers , 90 (1), 275 – 283. https://doi.org/10.1016/j.carbpol.2012.05. 035
Maurya,  S.,  and  Daverey,  A.  (2018).  Evaluation of  plant-based  natural  coagulants  for municipal  wastewater  treatment. 3  Biotech ,
8 (1),
1 – 4. https://doi.org/10.1007/s13205-018-1103-8
Mawardi,  I.  (2008).  Upaya  meningkatkan  daya dukung  sumberdaya  air  Pulau  Jawa  (The water  resources  support  improvement strategy  on  the  Java  island). Journal  Teknik Lingkungan , 9 (1), 98 – 107.
PDAM  Way  Rilau  Bandar  Lampung.  (2021). Profil  PDAM  Way  Rilau  Bandar  Lampung . PDAM Way Rilau Bandar Lampung.
Salehizadeh, H., Yan, N., and Farnood, R. (2018).
Recent advances
in polysaccharide
bio-based flocculants. Biotechnology Advances , 36 (1), 92 – 119.
https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2017. 10.002
Schwab,  K.  (2016). The  Fourth  Industrial Revolution:  what  it  means,  how  to  respond . World Economic Forum.
Semaan,  M.,  Day,  S.  D.,  Garvin,  M., Ramakrishnan,  N.,  and  Pearce,  A.  (2019). Optimal  sizing  of  rainwater  harvesting systems  for  domestic  water  usages:  A systematic literature review. Journal
Pre-Proof , 106192. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. rcrx.2020.100033
Senthil  Kumar,  P.,  Janet  Joshiba,  G.,  Femina,  C.
C.,  Varshini,  P.,  Priyadharshini,  S.,  Arun
Karthick,  M.  S.,  and  Jothirani,  R.  (2019).  A critical  review  on  recent  developments  in the  low-cost  adsorption  of  dyes  from wastewater.
Desalination and Water Treatment , 172 , 395 – 416. https://doi.org/10.5004/dwt.2019.24613
Sillanpää,  M.,  Ncibi,  M.  C.,  Matilainen,  A.,  and Vepsäläinen, M. (2018). Removal of natural organic matter in drinking water treatment by  coagulation:  A  comprehensive  review.
Chemosphere , 190 , 54 – 71.
https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.20 17.09.113
Taiwo,  A.  S.,  Adenike,  K.,  and  Aderonke,  O.
(2020).  Efficacy  of  a  natural  coagulant protein  from  Moringa  oleifera  (Lam)  seeds in treatment of Opa reservoir water, Ile-Ife, Nigeria.
Heliyon , 6 (1), e03335. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e03
335
Wanda,  Dirsah,  and  Edu.  (2018). Pelayanan PDAM  Way  Rilau  Masih  Buruk .  Kupas Tuntas. http://lenteraswaralampung.com/berita-4 621-pelayanan-pdam-way-rilau-masih-bur uk.html
Wang, Y., Jiang, L., Shang, H., Li, Q., and Zhou, W. (2020). Treatment of azo dye wastewater by  the  self-flocculating  marine  bacterium Aliiglaciecola lipolytica. Environmental Technology  and  Innovation , 19 ,  100810. https://doi.org/10.1016/j.eti.2020.100810
Yushananta,  P.  (2021a).  Factors  Affecting  Water Quality  in  Rain  Water  Harvesting  (RWH) System:  Review.
Ruwa  Jurai:  Jurnal Kesehatan Lingkungan , 15 (1), 40. https://doi.org/10.26630/rj.v15i1.2178
Yushananta,  P.,  and  Bakri,  S.  (2021b).  Analysis for  Increasing  Access  to  Safe  Drinking Water and Healthy Sanitation Using a Cost Benefit  Analysis  (CBA)  Approach. Jurnal Kesehatan , 12 (2), 306. https://doi.org/10.26630/jk.v12i2.1855
Yushananta,  P.,  and  Usman,  S.  (2018).  The Incidence  of  Diarrhea  in  Babies  Affected through  the  Cleanliness  of  Eating  Utensils and  Hands. Journal  of  Medical  Science  And
Clinical Research , 6 (9).
https://doi.org/10.18535/jmscr/v6i9.137