ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 2 | Halaman 432 - 442 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.432

## Implementasi Moving Average Filter untuk Koreksi Kesalahan Sensor Pengukur Kedalaman Air
UTTI MARINA RIFANTI 1 , HERRYAWAN PUJIHARSONO 2 , ANDRI SETIAWAN 3 , JANS HENDRY 4
1,2,3 Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro Institut Teknologi Telkom Purwokerto 4 Departemen Teknik Elektro dan Informatika Sekolah Vokasi Univ. Gadjah Mada Email: marina@ittelkom-pwt.ac.id
Received 23 Februari 2020 | Revised 28 Maret 2020 | Accepted 10 Mei 2020

## ABSTRAK
Aspek utama yang membedakan sensor satu dengan yang lainnya adalah tingkat akurasinya. Pada penelitian ini, dibuat sistem untuk menurunkan tingkat deviasi untuk  meminimalisir  kesalahan  hasil  pengukuran  pada  sensor  berbiaya  murah. Sensor  yang  digunakan  adalah  sensor  tekanan  udara  BMP180.  Sensor  tersebut digunakan  untuk  mengukur  kedalaman  berdasarkan  tekanan  udara  dalam  air. Moving Average Filter (MAF) digunakan untuk membuang pencilan data, sehingga didapatkan data yang lebih relevan yang kemudian digunakan untuk melakukan curve  fitting.  Kemudian  dilakukan  analisis  regresi  linear  untuk  menghasilkan persamaan yang berfungsi sebagai pengoreksi data terekam dari sensor tersebut. Pengujian sistem dilakukan melalui beberapa skenario lalu diambil persamaan yang menghasilkan nilai Mean Square Error (MSE) yang paling kecil. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh kesimpulan bahwa MAF mampu meningkatkan akurasi data hingga mencapai 99.12%.
Kata kunci : sensor BMP180, koreksi kesalahan, regresi linear, moving average filter, mean square error

## ABSTRACT
The  main  aspect  that  distinguishes  sensors  from  one  another  is  the  level  of accuracy. In this study, a system was developed to reduce the level of deviation to minimize the measurement error on low-cost sensors. The sensor used is the air pressure sensor, BMP180. Then this sensor is used to measure water depth based on air pressure in water. The Moving Average Filter (MAF) method is used to get rid of outliers of data, to obtain more relevant data for curve fitting. Then a linear regression analysis is performed to produce a function as a correction of recorded data from the sensor. System testing is carried out through a number of scenarios and then the equation is chosen with the smallest Mean Square Error (MSE). Based on this research, MAF increases data accuracy up to 99.12%.
Keywords : sensor BMP180, error correction, linear regression, moving average filter, mean square error

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  modernisasi  ini,  manusia  menjadi  lebih  banyak  bergantung  pada  teknologi.  Hal tersebut  menyebabkan  saat  ini  sistem  otomatis  lebih  dipilih  dibandingkan  dengan  sistem manual  baik  dalam  kehidupan  sehari-hari  maupun  pada  suatu  perusahaan (Anindya  & Rachmat,  2015) .  Salah  satu  perangkat  keras  yang  dipergunakan  pada  sistem  elektronik adalah  sensor (Kurniawan, dkk, 2013) .  Sensor  merupakan  perangkat  pendukung  yang berfungsi  untuk  mendeteksi  dan  mengukur  adanya  besaran  fisis  yang  sama  pada  sebuah objek, kemudian mengubahnya ke dalam besaran fisik (Budiarso & Prihandono, 2015) . Sensor telah umum digunakan dalam kehidupan sehari-hari dengan aplikasi yang mencakup berbagai bidang kehidupan. Dalam bidang sistem dan robotika, sensor berfungsi selayaknya indera penglihatan, pendengaran, ataupun perasa. Input sensor atau informasi yang masuk tersebut selanjutnya diproses oleh kontroler yang berfungsi sebagai otak (Setiawan, 2009) . Terdapat berbagai jenis sensor, salah satu yang membedakan semua sensor tersebut adalah presisi  dan  tingkat  akurasi  sensor.  Sensor  dengan  presisi  dan  tingkat  akurasi  yang  tinggi memiliki  biaya  yang  relatif  mahal.  Faktor  biaya  merupakan  komponen  yang  penting  untuk mempertimbangkan  pemilihan  sensor,  sehingga  penggunaan  sensor  berbiaya  relatif  murah akan menjadi prioritas pertimbangan. Tetapi sensor yang berbiaya relatif murah ini memiliki deviasi  yang  signifikan.  Deviasi  yang  signifikan  mengarah  pada  kesalahan  yang  signifikan (Hsieh, dkk, 2010) . Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem untuk menurunkan tingkat deviasi dari sensor sehingga meminimalisasi kesalahan pada sensor berbiaya murah tersebut.
Pada  penelitian  ini  digunakan  sensor  BMP180.  Sensor  BMP180  adalah  sensor  pengukur tekanan udara yang menghasilkan output dalam satuan pascal (pa) (Bramandika, 2015) . Jenis  sensor  ini  dipilih  karena  memiliki  harga  yang  terjangkau.  Selain  itu,  sensor  ini  dapat mengukur kedalaman air berdasarkan tekanan udara sesuai dengan prinsip Hukum Bernaulli (Saefullah,  dkk,  2015) .  Namun  karena  tingkat  deviasi  yang  cukup  tinggi,  maka  hasil pengukuran  dari  sensor  BMP180  ini  menjadi  kurang  optimal.  Oleh  karena  itu,  untuk mengoptimalkan hasil pengukuran dibutuhkan proses filter data. Salah satu filter data yang dapat  diimplementasikan  dalam  penelitian  ini  adalah Moving  Average  Filter  (MAF).  MAF berfungsi untuk memperbaiki sinyal dan mendapatkan nilai yang mendekati aslinya. Filter ini memiliki kelebihan yaitu mampu meredam noise dan memilki hasil keluaran yang bagus, serta mudah untuk dipahami (Wahyono, 2015) . Cara kerja dari filter ini adalah meredam noise dengan menggunakan nilai rata-rata dari data yang diterima (Zulharbi, dkk, 2014) . MAF digunakan untuk membuang pencilan ( outliers) sehingga diperoleh hanya data yang relevan untuk membuat proses curve fitting.
Kemudian regresi linear digunakan untuk menghasilkan rumus curve fitting sebagai pengoreksi data terekam pada sensor. Terdapat beberapa metode curve fitting yang dapat digunakan, namun menurut penelitian M.Syafruddin dan Lukmanul Hakim regresi linear memiliki hasil yang mendekati  nilai  aktual (Syafruddin,  dkk, 2014) .  Fungsi  hasil  c urve  fitting  tersebut  akan diimplementasikan  pada  data  tekanan  yang  sudah  difilter  untuk  menghasilkan  nilai pengukuran kedalaman air yang sudah terkoreksi sehingga diperoleh hasil pengukuran sensor dengan  akurasi  mendekati  sensor  yang  berbiaya  lebih  tinggi.  Pada  penelitian  sebelumnya, proses pembuatan alat pengukur ketinggian air menggunakan prinsip tekanan namun belum menerapkan  proses  filter  data.  Sehingga  persamaan  yang  diperoleh  tanpa  melalui  proses koreksi data (Indarto, dkk, 2015) . Oleh karena itu, pada penelitian ini proses pembuatan alat pengukur kedalaman air menggunakan prinsip tekanan dilakukan dengan terlebih dahulu melakukan  koreksi  kesalahan  data  dengan  menerapkan  proses  filter  data  menggunakan metode MAF. Sehingga diharapkan data yang diproses dalam mikrokontroler merupakan data output sensor yang lebih akurat.

## 2. METODOLOGI
Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem yang dapat melakukan koreksi kesalahan pada pengukuran sensor. Sensor yang digunakan pada penelitian ini adalah sensor BMP180, yaitu sensor pengukur tekanan udara yang menghasilkan output dalam satuan pascal (pa). Adapun bagan proses perancangan sistem seperti yang terlihat pada Gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Diagram Alir Tahap Perancangan Sistem
Seperti  yang  tercantum  pada  Gambar  1,  proses  perancangan  sistem  yang  pertama  adalah proses pengambilan data yang terdiri dari proses pengukuran tekanan udara menggunakan sensor dan proses konversi nilai tekanan udara menjadi kedalaman air. Langkah selanjutnya adalah proses pengolahan data tekanan udara dan kedalaman air yang telah diperoleh dari proses  sebelumnya.  Kemudian  setelah  dilakukan  proses  pengolahan  data,  langkah  terakhir adalah  proses  pengujian  sistem.  Adapun  detail  dari  masing-masing  proses  tersebut  akan dijelaskan pada bagian selanjutnya.

## 2.1 Pengambilan Data
Pada penelitian ini digunakan beberapa alat dan bahan berupa perangkat keras ( hardware) dan  juga  perangkat  lunak  ( software).  Adapun  perangkat  keras  yang  digunakan  adalah mikrokontroler ATmega328 yang terintegrasi dengan Arduino Uno, satu unit laptop, wadah penampung air, pipa, sensor BMP180, dan kabel koneksi. Pipa yang digunakan pada penelitian ini adalah pipa PVC dengan diameter 0.75 inch atau 26 mm dan panjang 150 cm atau 1.5 m. Hal  ini  bertujuan  untuk  menghindari  banyaknya  sambungan  pipa  sehingga  rawan  terjadi kebocoran. Wadah penampung air terbuat dari kaca transparan dan berukuran tinggi 150 cm, panjang 50 cm, lebar 50 cm. Bahan utama yang digunakan pada penelitian ini adalah air yang akan  diisikan  ke  dalam  wadah.  Berikut  adalah  ilustrasi  tampilan  alat  yang  digunakan  saat pengambilan data.
Gambar 2. Ilustrasi Pengukuran Tekanan Air Dengan Sensor BMP180
Pengambilan data menggunakan sensor
BMP180 Pengolahan data menggunakan MAF Pengujian sistem menggunakan analisis MSE
Langkah pertama adalah menyiapkan alat sesuai ilustrasi pada Gambar 2. Pada saat proses persiapan alat, sensor BMP180 diletakkan di bagian bawah penutup pipa. Selanjutnya, penutup pipa yang telah terpasang dengan sensor BMP180 tersebut digunakan untuk menutup rapat pipa di bagian atas, sedangkan pipa bagian bawah tidak diberi penutup. Pipa bagian atas harus tertutup rapat tanpa ada celah udara agar dapat menghasilkan tekanan dari dalam air yang akan  menjadi  input  sensor  BMP180.  Setelah  menyiapkan  alat-alat  tersebut,  langkah kedua adalah mengisi wadah dengan air hingga penuh. Langkah ketiga adalah memasukkan pipa ke dalam wadah yang telah berisi air secara vertikal sehingga tekanan dapat masuk ke dalam pipa. Ujung pipa yang masuk ke dalam air adalah ujung pipa tanpa penutup. Prinsip kerja alat tersebut adalah dengan memanfaatkan tekanan yang menekan pipa dalam sebuah wadah. Semakin dalam proses pengukuran, maka semakin besar pula tekanan dalam air tersebut. Hal tersebut menyebabkan tekanan zat cair akan menekan udara di dalam pipa tertutup sesuai dengan  prinsip  transmitter  pneumatic.  Kemudian,  sensor  BMP180  menerima  input  tekanan dari  dalam  pipa.  Pada  proses  pengukuran  oleh  sensor  BMP180,  diambil  sebanyak  30  data dengan jeda 2 cm dimulai dari 2 cm hingga 100 cm. Selanjutnya, langkah terakhir pada proses pengukuran  yaitu  mikrokontroler  melakukan  proses  data  tekanan  yang  diterima  tersebut menjadi data kedalaman air (Morris, 2001) .

## 2.2 Pengolahan Data
Setelah  diperoleh  data  dari  hasil  pengukuran,  kemudian  data  tersebut  kemudian  difilter menggunakan Moving  Average  Filter  (MAF)  dengan  periode  3  dan  5.  Pergerakan  yang dihasilkan dari MAF 3 berasal dari persamaan berikut (Smith, 2003)
𝑦[3] = (1)
Sedangkan, pergerakan yang dihasilkan dari MAF 5 berasal dari persamaan berikut
𝑦[5] = (2)
Data hasil MAF akan digunakan untuk proses curve fitting. Selanjutnya, digunakan curve fitting regresi linear untuk mendapatkan persamaan hubungan antara kedalaman air dan tekanan udara.  Persamaan  tersebut  akan  diimplementasikan  sebagai error  correction.  Kemudian membandingkan  nilai  MSE  pada  data  sebelum  dan  sesudah error  correction.  Tahap pengolahan data terlihat pada keterangan Gambar 3 sebagai berikut.
Gambar 3. Diagram Alir Tahap Pengolahan Data
Curve fitting dengan regresi linear Menghitung MSE MAF Periode 3 MAF Periode 5 Akuisisi Data Moving Average Filter
Pada tahap pengolahan data dilakukan proses MAF menggunakan 2 skenario, yaitu periode 3 dan 5, seperti yang terlihat pada Gambar 3. Hasil kedua skenario MAF tersebut digunakan sebagai  titik  –  titik  pembentuk  kurva  ( curve  fitting).  Metode  penyesuaian  kurva  yang digunakan adalah metode regresi linear. Persamaan umum regresi linear sederhana dituliskan sebagai berikut (Hijriani, dkk, 2016) :
𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥
(3)
Dalam  hal  ini, 𝑦 adalah  variabel  bergantung  ( dependent)  yaitu  nilai  data  yang  akan diprediksikan atau ditentukan. Sedangkan, 𝑥 adalah variabel bebas ( independent) yaitu nilai data  yang  diinputkan  untuk  menghasilkan  nilai 𝑦 .  Nilai 𝑎 merupakan  nilai  konstan  (nilai 𝑦 apabila 𝑥 = 0). Nilai 𝑏 merupakan koefisien regresi dari Persamaan (3). Untuk mendapatkan nilai 𝑎 dan 𝑏 digunakan persamaan sebagai berikut (Montgomery, dkk, 2015) :
𝑏 = (∑ ) (∑ )(∑ )
(∑ )(∑ ) (4) 𝑎 = (∑ ) ∑ (5)

## 2.3  Pengujian Sistem
Pada penelitian ini, pengujian sistem dilakukan dengan cara membandingkan hasil pengukuran sensor BMP180 sebelum dan sesudah pengolahan data. Pada penelitian ini terdapat 2 skenario dalam pengukuran unjuk kerja. Besarnya error yang dihasilkan dari setiap data diperoleh dari nilai Mean  Square  Error  (MSE).  MSE  yang  diperlukan  adalah  MSE  sebelum  dan  sesudah dilakukan  MAF.  Adapun  persamaan  untuk  menentukan  MSE  adalah  sebagai  berikut (Montgomery, dkk, 2015) :
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑓 − 𝑦 ) (6)
Dimana 𝑓 merupakan nilai yang dihasilkan oleh model dan 𝑦 merupakan nilai aktual untuk titik data 𝑖 .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, dilakukan pengambilan data sebanyak 30 data pada setiap titik kedalaman dengan jarak pengambilan data 2 cm hingga mencapai kedalaman 100 cm. Persamaan yang digunakan  untuk  melakukan  pengukuran  kedalaman  air  berdasarkan  tekanan  udara  yang diperoleh adalah sebagai berikut
𝑘𝑒𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛 =  0.010197838(𝑝 − 𝑝 )
(7)
dimana 𝑝 merupakan tekanan yang terbaca oleh sensor pada ketinggian tertentu dalam satuan pascal (pa), sedangkan 𝑝 merupakan tekanan yang terbaca sensor ketika berada pada posisi 0 cm. Nilai 𝑝 diperoleh berdasarkan hasil kalibrasi yaitu 100030. Nilai konstanta 0.010197838 diperoleh berdasarkan konversi satuan dari pa ke cmH2O yaitu
1 𝑝𝑎 = . 𝑐𝑚 (8)
Dari hasil pengukuran yang dilakukan pada jarak 2 hingga 100 cm terlihat bahwa semakin tinggi level kedalaman air, maka tekanan udara yang didapatkan semakin besar. Hal tersebut dapat terlihat pada Gambar 4 sebagai berikut.

## Gambar 4. Grafik Hubungan Antara Tekanan Terbaca Sensor Dengan Kedalaman Real
Terlihat pada Gambar 4, perbedaan jarak kedalaman sangat mempengaruhi tekanan udara yang didapatkan. Secara teori, semakin jauh pengukuran kedalaman air maka akan semakin besar tekanan udara yang diperoleh sehingga akan membuat hubungan linearitas antara jarak kedalaman dan tekanan udara.  Setelah diperoleh data hasil pengukuran yang berupa tekanan dan kedalaman air, selanjutnya dilakukan filter data menggunakan MAF dengan periode 3 dan 5  sehingga  akan  diperoleh  serangkaian  data  baru,  yaitu  data  kedalaman  dan  tekanan  dari masing-masing  periode  filter. Data hasil  filter  menggunakan  MAF periode  3 dan  5  tersebut selanjutnya  digunakan  untuk  melakukan  proses curve  fitting.  Adapun  hasil  curve  fitting menggunakan regresi linear untuk data setelah dilakukan MAF periode 3 dan 5 berturut-turut sebagai berikut
𝑦[3] = −1151.956352 + 0.011523524𝑥 (9)

## dan
𝑦[5] = −1151.88 + 0.0115139𝑥 . (10)
Setelah diperoleh kedua persamaan tersebut, selanjutnya akan dilakukan perbandingan hasil antara output sensor BMP180, data sesungguhnya ( real), hasil persamaan data setelah melalui MAF periode 3 yang ditunjukkan pada Persamaan (9), dan juga hasil persamaan data setelah melalui  MAF  periode  5  yang  ditunjukkan  pada  Persamaan  (10).  Tujuan  dari  perbandingan tersebut adalah untuk mengetahui dampak yang dihasilkan dari dilakukannya proses filter data menggunakan MAF periode 3 dan 5. Selain itu juga untuk mengetahui periode MAF terbaik yang dapat menghasilkan data dengan MSE terkecil. Perbandingan hasil tersebut diperlihatkan pada Gambar 5 dengan sumbu x menunjukkan nilai tekanan udara dalam satuan pa dan sumbu y  menunjukkan  nilai  kedalaman  dalam  satuan  cm.  Perbandingan  hasil  dibagi  menjadi  lima rentang pengukuran agar lebih mudah untuk dilakukan analisis hasil.
0 20 40 60 80 100 120 10 01 89 .9 33 3 10 05 31 .9 33 3 10 08 93 .6 10 11 52 .5 10 15 35 .5 10 18 83 .6 66 7 10 22 17 .3 10 25 80 .4 33 3 10 28 27 .5 10 32 24 .4 33 3 10 36 38 .7 66 7 10 39 40 .5 66 7 10 43 16 .1 33 3 10 44 92 .8 66 7 10 50 17 .6 33 3 10 53 30 .6 33 3 10 56 45 .3 10 60 02 .5 66 7 10 64 05 .4 66 7 10 68 28 .5 10 71 22 .7 66 7 10 73 93 .0 66 7 10 77 21 .9 33 3 10 81 62 .6 66 7 10 84 80 .8 Ke da la m an R ea l ( cm ) Tekanan (pa)

## Gambar 5. Perbandingan Hasil Pengolahan Data Kedalaman 2 – 20 cm
Gambar 5 menunjukan perbandingan antara data sesungguhnya ( real), data setelah difilter menggunakan MAF 3 dan 5, dan data output sensor pada rentang kedalaman 2 hingga 20 cm. Dari Gambar 5 terlihat jelas bahwa output sensor belum mendekati nilai sesungguhnya dan curve fitting dari data hasil MAF dapat mengurangi error dari output sensor tersebut. Selain itu, terlihat bahwa curve fitting dari data yang telah dilakukan MAF 3 lebih mendekati nilai sesungguhnya  ( real)  jika  dibandingkan  dengan  MAF  5.  Adapun  grafik  perbandingan  hasil pengolahan data pada rentang kedalaman 42 cm hingga 60 cm adalah sebagai berikut
Gambar 6. Perbandingan Hasil Pengolahan Data Kedalaman 22 – 40 cm
Gambar 6 menunjukan perbandingan antara data sesungguhnya ( real), data setelah difilter menggunakan MAF 3 dan 5, dan data output sensor pada rentang kedalaman 22 hingga 40 cm. Dari Gambar 6 terlihat jelas bahwa output sensor belum mendekati nilai sesungguhnya dan curve  fitting  dari  data  hasil  MAF  dapat  mengurangi  error  dari  output  sensor  tersebut. Selain itu, terlihat bahwa curve fitting dari data yang telah dilakukan MAF 3 lebih mendekati nilai sesungguhnya ( real) jika dibandingkan dengan MAF 5. Hasil yang serupa diperoleh dari perbandingan hasil pada kedalaman 42 cm hingga 100 cm. Adapun grafik perbandingan hasil pengolahan data pada rentang kedalaman 42 cm hingga 100 cm adalah sebagai berikut.
Gambar 7. Perbandingan Hasil Pengolahan Data Kedalaman 42 – 60 cm
Gambar 8. Perbandingan Hasil Pengolahan Data Kedalaman 62 – 80 cm

## Gambar 9. Perbandingan Hasil Pengolahan Data Kedalaman 82 – 100 cm
Seperti halnya dengan Gambar 5 dan Gambar 6, Gambar 7 sampai dengan Gambar 9 juga menunjukan  perbandingan  antara  data  sesungguhnya  ( real),  data  setelah  difilter menggunakan MAF 3 dan  5,  dan juga data output sensor  pada  rentang kedalaman 22  cm sampai dengan 100 cm. Jika dilihat dari keseluruhan grafik pada Gambar 5 sampai dengan Gambar  9  terlihat  bahwa  hasil curve  fitting  dari  data  yang  telah  dilakukan  MAF  3  lebih mendekati  nilai  sesungguhnya  ( real)  jika  dibandingkan  dengan  hasil  curve  fitting  dari  data yang telah dilakukan MAF 5.
Selain dari analisis grafik, pengujian sistem juga dilakukan dengan cara menghitung nilai MSE dari setiap data  menggunakan  Persamaan  (6).  Kemudian dilakukan perbandingan  rata-rata MSE dari setiap data seperti yang terlihat pada Tabel 1 berikut.

## Tabel 1. Hasil Perhitungan MSE
Output Sensor MAF 3 MAF 5 MSE 6.525997932 0.883694693  0.969854839 Tingkat Akurasi 93.47% 99.12% 99.03%
Berdasarkan hasil perhitungan MSE seperti yang tertera pada Tabel 1, diketahui bahwa data output sensor BMP180 yang belum dilakukan MAF menghasilkan MSE yang paling tinggi dan tingkat akurasi yang paling rendah jika dibandingkan dengan data output sensor yang telah dilakukan MAF, yaitu MSE 6.53 cm dan tingkat akurasi 93.47%. Hasil curve fitting dari data yang telah dilakukan MAF 3 menghasilkan nilai MSE sebesar 0.88 cm dengan tingkat akurasi 99.12%. Sedangkan, hasil curve fitting dari data yang telah dilakukan MAF 5 menghasilkan nilai MSE sebesar 0.97 cm dengan tingkat akurasi 99.03%. Sehingga, hasil curve fitting dari data yang telah dilakukan MAF 3 mampu menekan error yang dihasilkan oleh hasil pengukuran sensor sehingga meningkatkan akurasi sensor sebesar 5.64%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  diperoleh  kesimpulan  bahwa Moving  Average Filter mampu menghilangkan outliers sehingga tingkat akurasi data mencapai 99.12%. Dari hasil  perbandingan Moving  Average  Filter  periode  3  dan  5  diperoleh  periode  3  lebih  baik daripada periode 5 dengan selisih tingkat akurasi 0.9%. Setelah diterapkan Moving Average Filter  periode  3  kemudian  diterapkan  pada  persamaan  regresi  linear  menghasilkan  nilai kedalaman yang mendekati aslinya. Persamaan dari hasil pengolahan data tersebut mampu menekan kesalahan ( error) sehingga meningkatkan akurasi sensor sebesar 5.64%.

## DAFTAR RUJUKAN
Anindya, S. F., & Rachmat, H. H. (2015). Implementasi Sistem Bel Rumah Otomatis berbasis
Sensor Ultrasonik. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, &
Teknik Elektronika, 3(1), 64–74.
Bramandika,  G.  (2015).  Implementasi  Sensor  BMP085  Pada  Quadcopter  Berbasis. Jurnal Ilmiah Mikrotek, 2(1).
Budiarso,  Z.,  &  Prihandono,  A.  (2015).  Implementasi  Sensor  Ultrasonik  Untuk  Mengukur Panjang  Gelombang  Suara  Berbasis  Mikrokontroler. Jurnal  Teknologi  Informasi Dinamik, 20(2), 171–177.
Hijriani, A., Muludi, K., & Andini, E. A. (2016). Penyajian Hasil Prediksi Pemakaian Air Bersih PDAM Informasi Geofrafis. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 11(2), 37–42.
Hsieh,  C.,  Hung,  S.,  Lan,  C.,  &  Huang,  P.  (2010).  Impulse  Noise  Removal  Based  on  Grey Polynomial Interpolation. In International Conference on Information Technology (pp.
327–331). IEEE Computer Society.
Indarto,  B.,  Sunarno,  H.,  Fahrudin,  M.,  &  Rahmat,  D.  B.  (2015).  Pengukuran  Ketinggian
Permukaan  Air  Sungai  menggunakan  Prinsip  Tekanan  Berbasis  Mikrokontroler ATMega328. Jurnal Fisika Dan Aplikasinya, 11(3), 120–126.
Kurniawan, E., Suhery, C., & Triyanto, D. (2013). Sistem Penerangan Rumah Otomatis Dengan Sensor  Cahaya  Berbasis  Mikrokontroler. Jurnal  Coding  Sistem  Komputer  Universitas Tanjungpura, 1(2), 1–9.
Montgomery,  D.  C.,  Peck,  E.  A., &  Vining,  G.  G.  (2015). Introduction  to  Linear  Regression Analysis (5th ed.). New Jersey: John Wiley & Sons.
Morris, A. (2001). Measurement and Instrumentation Principles (3rd ed.). Oxford: Butterworth- Heinemann.
Saefullah, A., Abas Sunarya, & Deinsyah Fakhrizal. (2015). Prototype Weather Station Berbasis Arduino Yun. Creative Communication and Innovative Technology Journal, 8(2), 57–
65.
Setiawan,  I.  (2009). Sensor  dan  Transduser.  Semarang:  Fakultas  Teknik  Universitas Diponegoro.
Smith, S. W. (2003). Digital Signal Processing: A Practical Guide for Engineers and Scientists.
Burlington: Newnes.
Syafruddin,  M.,  Hakim,  L.,  &  Despa,  D.  (2014).  Metode  Regresi  Linier  untuk  Prediksi KebutuhanEnergi  Listrik  Jangka  Panjang  (Studi  Kasus  Provinsi  Lampung). Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 2(2), 1–9.
Wahyono, C. (2015). Implementasi Moving Average Filter Untuk Memperbaiki Respon Output Sensor Load Cell Pada Pengisian Air Otomatis. Universitas Internasional Batam.
Zulharbi, Firdaus, Antonisfia, Y., & Defit, S. (2014). Implementasi Moving Average Filter pada
Mikrokontroler  sebagai  Peredam  Noise  Sensor  Piezo  Elektrik  untuk  Mendeteksi
Gelombang Seismik (Gempa Bumi). In Seminar Nasional Sains dan Teknologi (pp. 1–
8). Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta.