http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Kinerja Jaringan LoRa pada Sistem Mitigasi Tanah Longsor di Wilayah Malang Raya

## LoRa Network Performance Analysis on Landslide Monitor  for Landslide
Disaster Mitigation in the Greater Malang Area
1 Kartiko Ardi Widodo*, 2 Bima Romadhon Parada Dian Palevi
1,2 Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Malang JL. Raya Karanglo KM. 2, Tasikmadu, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65153, Indonesia *e-mail: tiko_ta@lecturer.itn.ac.id
( received : 20 Januari 2024, revised : 25 Januari 2024, accepted : 02 Februari 2024)

## Abstrak
Wilayah Malang Raya, terdiri dari Kota Malang, Kota Batu, dan Kabupaten Malang, memiliki potensi tanah longsor yang tinggi, dipengaruhi oleh topografi yang bervariasi. Studi ini mengevaluasi potensi bencana  tanah  longsor  dan  upaya  mitigasi  di  wilayah  ini.  Data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) mencatat  jumlah  kejadian  tanah  longsor,  dan  Pemerintah  Jawa  Timur  telah  membentuk  Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  untuk  manajemen  risiko.  Tim  peneliti  dari  Institut Teknologi  Nasional  Malang  mengembangkan  Landslide  Monitor  (LSdM),  sebuah  Wireless  Sensor Network  (WSN)  menggunakan  teknologi  Long  Range  (LoRa).  Fokus  utama  adalah  pada  Quality  of Service (QoS) jaringan LoRa. Hasil pengujian menunjukkan kemampuan LSdM dalam kondisi Line of Sight (LoS) dan Non Line of Sight (NLoS), dengan analisis frekuensi LoRa menyoroti perbedaan dalam  tingkat  kehilangan  paket.  LSdM  diharapkan  dapat  meningkatkan  manajemen  risiko  bencana tanah longsor di Malang Raya.
Kata kunci: EWS, LoRa, QoS, Tanah Longsor, WSN.

## Abstract
The Greater Malang region, consisting of Malang City, Batu City and Malang Regency, has a high potential  for  landslides,  influenced  by  varying  topography.  This  study  shows  the  potential  for landslides and mitigation efforts in this region. Data from the Central Statistics Agency (BPS) records the  number  of  landslide  incidents,  and  the  East  Java  Government  has  formed  a  Regional  Disaster Management  Agency  (BPBD)  for  risk  management.  A  research  team  from  the  National  Institute  of Technology  Malang  developed  Landslide  Monitor  (LSdM),  a  Wireless  Sensor  Network  (WSN)  using Long Range (LoRa) technology. The main focus is on Quality of Service (QoS) of LoRa networks. Test results  demonstrate  LSdM's  capabilities  in  Line  of  Sight  (LoS)  and  Non  Line  of  Sight  (NLoS) conditions,  with  LoRa  frequency  analysis  highlighting  differences  in  packet  loss  rates.  LSdM  is expected to improve landslide disaster risk management in Greater Malang.
Keywords: EWS, Landslide, LoRa, QoS, WSN.

## 1 Pendahuluan
Wilayah Malang Raya meliputi dua kota dan satu kabupaten, yaitu Kota Malang, Kota Batu, dan Kabupaten Malang. Wilayah ini membentang dari koordinat 112°17' hingga 112°57' Bujur Timur dan 7°44' hingga 8°26' Lintang Selatan, dengan luas wilayah mencapai 3.882 km2. Potensi tanah longsor di  wilayah  ini  dipengaruhi  oleh  topografi  yang  bervariasi,  termasuk  pegunungan,  perbukitan,  dan dataran rendah. Lereng yang curam di daerah pegunungan dan perbukitan meningkatkan risiko tanah longsor.  Faktor  lain  yang  meningkatkan  kemungkinan  risiko  meliputi  intensitas  hujan  yang  tinggi, jenis tanah seperti lempung atau pasir vulkanik, deforestasi, malfungsi penggunaan lahan, dan praktik pertanian  yang  tidak  berkelanjutan  seperti  pemberian  pupuk  berlebihan  dan  pengelolaan  sampah organik yang kurang efektif [1].
e-ISSN:2540-9719
Data dari Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat jumlah kejadian tanah longsor di wilayah Malang Raya, Provinsi Jawa Timur, Indonesia. Pada tahun 2018, terdapat 17 kejadian dari total 99 kejadian di Jawa Timur. Kemudian, pada tahun 2020, tercatat 12 kejadian dari total 73 kejadian, sedangkan data tahun  2022  mencatat  9  kejadian  dari  total  56  kejadian  [https://jatim.bps.go.id].  Untuk  mengatasi potensi  bencana  tanah  longsor  di  Malang  Raya,  Pemerintah  Jawa  Timur  telah  membentuk  Badan Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD)  sesuai  dengan  regulasi  Pemerintah  Indonesia  melalui Undang-Undang  Nomor  24  Tahun  2007  tentang  penanggulangan  bencana.  Regulasi  ini  mengubah paradigma  penanggulangan  bencana  dari  tanggap  darurat  menjadi  manajemen  risiko,  sehingga memunculkan usaha pencegahan dan pengelolaan risiko yang lebih efektif [2].
Selain upaya BPBD dalam mengatasi potensi bencana tanah longsor di Malang Raya, tim peneliti dari  Institut  Teknologi  Nasional  Malang  (ITN  Malang)  merespon  dengan  mengembangkan  sebuah sistem  peringatan  dini  (EWS)  yang  diberi  nama  sebagai  Landslide  Monitor  (LSdM).  LSdM merupakan  sebuah  Wireless  Sensor  Network  (WSN)  yang  terdiri  dari  sejumlah  besar  Sensor  Node yang bekerja berdasarkan prinsip pengukuran Inersia. Sistem ini mendeteksi pergerakan, getaran, dan perubahan kemiringan lereng dengan  menggunakan Sensor Node yang terhubung secara nirkabel ke Gateway (Sink Node).
Dalam  paper  ini, fokus  utama  kami  adalah  membahas  Quality  of  Services  (QoS)  pada jaringan nirkabel Long Range (LoRa), yang diterapkan pada aplikasi WSN untuk EWS tanah longsor. Diskusi dalam  makalah  ini  difokuskan  pada  evaluasi  kualitas  layanan  dan  kecepatan  transfer  data  dalam konteks  jaringan  radio  LoRa.  Pengujian  kami  mencakup  analisis  jumlah  paket  yang  hilang,  dengan fokus pada persentase kegagalan berdasarkan interval pengiriman paket. Selain itu, kami melakukan analisis  mendalam  terkait pengaruh  penggunaan  kanal  frekuensi terhadap  kecepatan  dan  kehandalan transmisi data.

## 2 Tinjauan Literatur
Komunikasi  data,  dalam  konteks  sistem  pemantauan  dan  peringatan  dini  merupakan  elemen krusial yang memberikan fondasi bagi deteksi dini dan respons yang cepat terhadap potensi ancaman atau bahaya. Dengan memungkinkan pemantauan terus-menerus, system telekomunikasi yang handal, dan analisis data yang mendalam, sistem ini mampu menyediakan informasi kritis untuk mendukung pengambilan  keputusan  yang  responsif  dan  efektif  dalam  menghadapi  risiko  yang  mungkin  terjadi. [https://bpbd.madiunkota.go.id/pentingnya-komunikasi-pada-pengelolaan-bencana/][3].  Tetapi  pada kenyataannya,  seringkali  sistem  mitigasi  bencana  yang  berkaitan  dengan  sektor  perlindungan masyarakat, merupakan mata rantai yang lemah dalam hal telekomunikasi [4][5]. Ketidak tersedianya layanan  karena  faktor  kurangnya  permintaan  pasar,  menyebabkan  jaringan  pada  daerah  rawan bencana  menjadi  buruk.  Komunikasi  data  antara  Sensor  Node  dan  Sink  Node  tidak  memungkinkan jika  menggunakan  protokol  komunikasi  berbasis  jaringan  seluler  [6].  Oleh  karena  itu,  solusi  yang lebih tepat adalah mengadopsi teknologi WSN.
Selama lebih dari satu dekade, teknologi WSN telah digunakan dalam pemantauan bencana alam. Bencana ini dapat dipantau dengan cermat melalui pemasangan berbagai jenis sensor. WSN memiliki beberapa keunggulan, di antaranya adalah: (1) biaya yang terjangkau  [7][8][9][10], (2) respons yang cepat  [11],  dan  (3)  fleksibilitas  yang  baik.  Salah  satu  protokol  komunikasi  yang  dapat diimplementasikan dalam  WSN adalah protokol LoRa. Protokol LoRa memiliki cakupan jarak yang luas  dan  kemampuan  penetrasi  sinyal  yang  baik,  sehingga  sangat  cocok  digunakan  untuk  daerah- daerah yang sulit dijangkau oleh jaringan seluler  [12][13][14][15]. Dengan memanfaatkan teknologi LoRa, setiap Sensor Node dapat mengirimkan data dengan andal ke Sink Node, bahkan jika berada di wilayah  blank  spot.  Pemanfaatan  teknologi  ini  mampu  mengoptimalkan  kecepatan  pengiriman  data. Oleh karena itu, sangat penting untuk mempertimbangkan lokasi penempatan Sink Node dan Sensor Node guna memastikan aksesibilitas yang konsisten terhadap jangkauan sinyal.

## 3 Metode Penelitian
Dalam  metodologi  penelitian  ini,  terdapat  tiga  bagian  utama.  Bagian  pertama  melibatkan rancangan jaringan LoRa yang diusulkan, ini memberikan penjelasan komprehensif terkait rancangan keseluruhan  jaringan  LoRa  yang  diusulkan  di  lokasi  pengujian.  Sementara  itu,  bagian  kedua membahas perancangan Sensor Node yang menggambarkan diagram blok dari masing-masing Sensor
Node.  Bagian  ketiga  menjelaskan  desain  gateway  LoRa  yang  menggunakan  prosesor  Extensa  Dual Core [16].

## 1)  Lokasi Penelitian:
Pada  lokasi  pengujian,  peneliti  memasang  empat  unit  Sensor  Node  dan  satu  unit  Sink  Node. Node-node  ini  terhubung  menggunakan  topologi  jaringan  bintang  (Gambar  1)  untuk  menjamin kehandalan  sistem  komunikasi.  Topologi  ini  dipilih  karena  memiliki  keunggulan  dalam  kemudahan identifikasi  dan  penanganan  masalah,  serta  fleksibilitas  dalam  menambah  atau  mengganti  perangkat tanpa  memengaruhi  node-node lainnya.  Sink  Node  ditempatkan  pada posisi  yang  relatif lebih tinggi dibandingkan dengan Sensor Node. Penempatan ini dilakukan dengan tujuan untuk memastikan akses yang optimal dalam transmisi data.
Battery LoRa SoC Sensor PV Antenna Battery LoRa SoC Sensor PV Antenna Battery LoRa SoC Database PV Antenna Battery LoRa SoC Sensor PV Antenna Battery LoRa SoC Sensor PV Antenna Sensor Node #1 Sensor Node #2 Sensor Node #3 Sensor Node #4 Gateway Wireless

## Wire Connection

## Gambar 1 Topologi Jaringan Star
2)  Desain Perangkat Keras:
Secara detail, perangkat keras dari LSdM terlihat pada Gambar 2 dan Gambar 3, di mana sistem ini  terbagi  menjadi  dua  komponen  utama.  Bagian  pertama,  Sensor  Node,  dibangun  menggunakan mikrokontroler 8 bit ATMEGA 328P [17] yang dilengkapi dengan sensor pengukur inersia tipe 9 Dof IMU  dari  produsen  Grove  [18][19][20].    Bagian  kedua  adalah  Sink  Node,  yang  dibangun menggunakan  mikroprosesor Xtensa  LX6  32-bit.  Penggunaan  mikroprosesor  32-bit  pada  Sink  Node dilakukan  untuk  memaksimalkan  kinerjanya  sebagai  Gateway.  Sink  Node  juga  dilengkapi  dengan database yang tertanam pada komputer desktop yang dihubungkan secara serial USB untuk merekam data dari hasil pengukuran sensor yang dikirimkan oleh Sensor Node.
Setiap node pada LSdM dilengkapi dengan modul Real Time Clock (RTC) yang memungkinkan pengiriman  data  pada  detik  waktu  nyata,  sehingga  mengurangi  kesalahan  pengiriman  data  akibat tabrakan transmisi dengan node lainnya. Node juga dilengkapi dengan modul komunikasi radio LoRa tipe SX1278 RA-02 dari produksen AI Thinker yang beroperasi pada frekuensi 433 MHz yang dapat dituning  ulang  hingga  frekuensi  525  MHz,  serta  dilengkapi  sebuah  antena  omni-directional  dengan gain 3dBi dan impedansi 50 Ohm. Setiap Node juga ditenagai oleh sumber daya yang diperoleh dari panel  surya  dan  sebuah  baterai,  bertujuan  untuk  memastikan  kontinuitas  energi  listrik  guna mendukung kelangsungan komunikasi data pada sistem.
Grove IMU 9-Dof VCC GND SDA SCL 5 5 Watchdog Timer VCC GND Out 5 I/O GND SDA (SDA) SCL (SCL) 9 (RST) 2 (DIO0) 10 (NSS) 11 (MOSI) A rd u in o N an o I/ O 12 (MISO) 13 (SCK) Ant (Ant) Antenna Real Time Clock VCC GND SDA SCL 5 Reset GND Arduno Nano VCC I/O LoRa VCC GND RST DIO0 3.3 NSS MISO MOSI SCK Ant Gambar 2  Wiring Diagram Sensor Node
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
I/O SDA (SDA) SCL (SCL) 9 (RST) 2 (DIO0) 10 (NSS) 11 (MOSI) A rd u in o N an o I/ O 12 (MISO) 13 (SCK) Ant (Ant) Antenna LoRa VCC GND RST DIO0 3.3 NSS MISO MOSI SCK Ant RX (TX) TX (RX) PC ESP 32 Dev Kit 1 TX RX 5 Watchdog Timer VCC GND Out 5 I/O GND SDA (SDA) SCL (SCL) Real Time Clock VCC GND SDA SCL 5 Reset GND VCC I/O

## Gambar 3  Wiring Diagram Sink Node
3)  Desain Perangkat Lunak:
Dalam  perancangan  perangkat  lunak,  baik  pada  Sensor  Node  maupun  Sink  Node,  digunakan bahasa  pemrograman  C++  yang  diimplementasikan  melalui  perangkat  lunak  Arduino  IDE.  Untuk menyatukan  beberapa  perangkat  pendukung  seperti  LoRa,  RTC,  dan  Sensor  IMU,  diterapkan perpustakaan  standar  yang  disediakan  oleh  Arduino  IDE.  Selain  itu,  guna  memantau  tampilan  pada gateway, digunakan serial monitor bawaan dari Arduino IDE.

## 4 Persiapan Pengujian dan Hasil Pengujian
Lokasi uji LSdM terletak di Dusun Precet, Kelurahan Sumbersekar, Kecamatan Dau, Kabupaten Malang,  Jawa  Timur,  Indonesia.  Sebagai  langkah  prainstalasi  di  area  pengujian,  tahapan  awal melibatkan  pelaksanaan  eksperimen  sistem  LSdM  pada  lokasi  Test  Bed  (yang  selanjutnya  disebut sebagai Test Bed). Selama proses pengujian Test Bed, LSdM diuji dalam kondisi Line of Sight (LoS) dan  Non  Line  of  Sight  (NLoS).  Pengujian  di  Test  Bed  bertujuan  untuk  mengukur  gain  antena  dan Signal  to  Noise  Ratio (SNR)  berdasarkan jarak  antara  Sink  Node  dan  Sensor  Node.  Eksperimen  ini menggunakan  satu  Sink  Node  dan  satu  Sensor  Node.  Setelah  hasil  pengujian  Test  Bed  dianggap memuaskan,  tahap  implementasi  LSdM  dimulai  di  area  uji  sebenarnya  (yang  selanjutnya  disebut sebagai  tahap  Implementasi),  dengan  melibatkan  empat  Sensor  Node  dan  satu  Sink  Node  pada pengujian  selanjutnya.  Dalam  bagian  ini,  akan  dibahas  dua  aspek  terpisah,  yakni  Test  Bed  dan Eksperimen,  dimana  rangkaian  eksperimen  ini  mempertimbangkan  parameter  eksperimental  secara rinci sesuai dengan Tabel 1, dengan merujuk pada spesifikasi datasheet.

## Tabel 1 Parameter Pengujian
Parameter Nilai Sensor Node-Gateway frequency LoRa wireless communication distance LoS
LoRa wireless communication distance NLoS Sensor Node ext. antenna gain Sensor Node transmit power Sensor Node receiver sensitivity Sink Node ext. antenna gain
Gateway receiver sensitivity Gateway transmit power
Elevation of the Sensor Node and Sink Node Antenna Above Ground Level
433.1-525.0MHz 0 – 1000 meters 0 – 208 meters 3dBi +20dBm 0dBm 3dBi -139dBm 0dBm 2 meter

## A.  Test Bed
Dalam  tahap  pengujian  kami  membandingkan  kinerja  jaringan  komunikasi  LoRa menggunakan metode Line of Sight (LoS) dan Non Line of Sight (NLoS). Pada metode LoS, kami mengevaluasi jangkauan maksimal hingga 1000 meter antara Node dan Sink, sementara pada  pengaturan  NLoS,  kami  meneliti  pengaruh  vegetasi  dan  topografi  dengan  jangkauan maksimum 208 meter. Lokasi titik pengujian dalam tahap ini ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Volume 13, Nomor 2, Maret 2024: 447-457 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Sink Node 0 m 10 0 m 20 0 m 30 0 m 40 0 m 50 0 m 60 0 m 70 0 m 8 0 0 m 90 0 m 1 0 0 0 m
Gambar 4 Pengaturan Luar Ruangan Eksperimental dari Jaringan Lora yang
Diusulkan pada Area LoS Sink Node Sensor Node 1 Sensor Node 4 Sensor Node 2 Sensor Node 3 0 m 120m 180m 208m 137m Gambar 5 Pengaturan Luar Ruangan Eksperimental dari Jaringan Lora yang Diusulkan pada Area NLoS

## 1)  LoS Setup :
Tahap awal dari pengujian Test Bed mencakup persiapan lokasi dan peralatan LSdM di area uji. Saat menguji Jaringan LoRa dalam lingkungan Test Bed, jarak eksperimental antara Sensor  Node  dan  Sink  Node  dalam  kondisi  LoS  dapat  mencapai  hingga  1000  meter. Pengujian  ini  dilakukan  di  badan  jalan  di  sekitar  lokasi  rencana  pemasangan,  sebagaimana terlihat  pada  Detail  peta  lokasi  pengujian  Test  Bed  di  Gambar  4.  Eksperimen  Test  Bed melibatkan Sink Node yang ditempatkan secara statis dan Sensor Node yang bersifat mobile, memungkinkan  pergeseran  pada  setiap  interval  100  meter.  Sink  Node  diletakkan  pada ketinggian  2  meter  di  atas  permukaan  tanah,  sementara  Sensor  Node  mobile  ditempatkan pada seorang pejalan kaki dengan posisi antena sekitar 2 meter dari permukaan tanah. Sensor Node  kemudian  diarahkan  untuk  bergerak  dari  titik  awal,  yang  berada  dekat  Sink  Node, hingga mencapai titik akhir yang berjarak 1000 meter. Detail hasil pengujian Test Bed pada area LoS dapat dilihat pada Tabel 2.

## 2)  NLoS Setup :
Pada  pengujian  Non  Line  of  Sight  (NLoS),  jarak  maksimum  pengujian  mencapai  208 meter. Pengujian dilakukan di titik lokasi penempatan sensor di area uji sebenarnya, dan peta rinci  lokasi  pengujian  Test  Bed  dapat  ditemukan  pada  Gambar  5.  Gambar  6  mencerminkan kondisi  lokasi  uji  NLoS,  di  mana  vegetasi  tumbuh  dengan  rimbun  dan  kontur  tanah membentuk  lereng  curam  dengan  elevasi  sekitar  80  meter.  Pada  tahap  ini,  Sink  Node ditempatkan pada ketinggian 2585 meter di atas permukaan laut (MDPL) dan berada 2 meter di  atas  permukaan  tanah.  Rincian  hasil  pengujian  Test  Bed  pada  area  Line  of  Sight  (LoS) dapat dilihat pada Tabel 3.
Volume 13, Nomor 2, Maret 2024: 447-457 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6 Kondisi Vegetasi pada Lokasi Uji

## 3)  Test Bed Result :
Dalam  pengujian  LSdM  di  lokasi  Test  Bed,  telah  dilakukan  evaluasi  menyeluruh terhadap berbagai aspek kinerja sistem. Pada kondisi Line of Sight (LoS) dengan jarak 1000 meter,  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  komunikasi  data  antara  Sensor  Node  dan  Sink Node  berlangsung  optimal,  memberikan  ketersediaan  data  terbaik  dalam  pandangan langsung. Pada kondisi ini, nilai RSSI mencapai -101 dBm dan Signal to Noise Ratio (SNR) sebesar 5.25. Sementara itu, dalam pengujian Non Line of Sight (NLoS) dengan jarak Sensor Node  terjauh  208  meter,  sistem  berhasil  mengatasi  tantangan  vegetasi  rimbun  dan  kontur tanah  yang  membentuk  lereng  curam.  Pada  kondisi  ini,  nilai  RSSI  mencapai  -95  dBm  dan SNR  sebesar  10.00.  Detail  hasil  pengujian  komunikasi  antara  Sensor  Node  dan  Sink  Node pada  masing-masing  Test  Bed  dapat  ditemukan  dalam  Tabel  2  dan  Tabel  3,  memberikan gambaran  komprehensif  tentang  performa  sistem  dalam  menghadapi  variasi  kondisi lingkungan.
Tabel 2 Hasil Pengujian LoS Node Properties Coordinates (Long / Lat) Distance (m) Elevation (MASL) RSSI (dBm) Signal to Noise Ratio (Avg) Sink 7°55'23.7"S/112°32'24.4"E - 3016 - - #1 7°55'23.3"S/112°32'26.7"E 7°55'22.6"S/112°32'30.5"E 7°55'22.4"S/112°32'33.2"E 7°55'21.9"S/112°32'36.9"E 7°55'21.5"S/112°32'40.2"E 7°55'21.3"S/112°32'42.6"E 7°55'20.8"S/112°32'46.2"E 7°55'20.3"S/112°32'49.3"E 7°55'19.6"S/112°32'53.3"E 7°55'19.1"S/112°32'58.3"E 7°55'23.7"S/112°32'24.4"E 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 2993 2971 2951 2929 2914 2882 2860 2846 2826 2800 2741 -55 -87 -92 -92 -94 -94 -96 -98 -98 -99 -101 9.75 8.25 5.50 5.25 5.25 6.75 7.00 4.00 4.00 4.25 5.25
Volume 13, Nomor 2, Maret 2024: 447-457 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 3 Hasil Pengujian NLoS Node Properties Coordinates (Long / Lat) Distance (m) Elevation (MASL) RSSI (dBm) Signal to Noise Ratio (Avg) Sink 7°55'26.56"S/112°33'5.91"E - 2585 - - #1 #2 #3 #4 7°55'30.36"S/112°33'3.49"E 7°55'28.47"S/112°33'9.40"E 7°55'33.39"S/112°33'5.23"E 7°55'31.47"S/112°33'9.20"E 137 120 208 180 2473 2475 2584 2483 -92 -94 -95 -95 9.25 9.00 9.75 10.00

## B.  Implementasi
Penerapan LSdM melalui fase Implementasi merupakan langkah krusial dalam pengujian sistem. Implementasi ini mengacu pada parameter uji NLoS sesuai Tabel 1 dan Tabel 3, serta penempatan titik sensor sesuai dengan Gambar 5. Pada tahap ini, empat Sensor Node dan satu Sink  Node  digunakan  dengan  model  topologi  jaringan  star,  di  mana  kontinuitas  pengiriman data  dan  kehilangan  paket  dianalisis  secara  rinci  dengan  mempertimbangkan  lima  band frekuensi  berbeda.  Hasil  pengujian  pada  fase  Implementasi,  terdokumentasi  dalam  Tabel  5, menggambarkan  kinerja  transmisi  data  pada  masing-masing  Sensor  Node  serta  tingkat keberhasilan pada berbagai band frekuensi yang digunakan.

## 1)  Persiapan Penerapan:
Tahap  Implementasi  adalah  langkah  lanjutan  dalam  pengujian  sistem  LSdM.  Pengujian ini mengacu pada parameter uji Test Bed NLoS yang terdokumentasi pada Tabel 1 dan Tabel 3,  dengan  penempatan  titik  sensor  yang  terinci  sesuai  dengan  Gambar  5.  Dalam  fase  ini, empat  Sensor  Node  dan  satu  Sink  Node  digunakan  dalam  pengujian.  Sensor  Node  tidak dipasang pada pejalan kaki, melainkan ditempatkan secara statis di lokasi uji dengan sistem lengkap sesuai dengan diagram skematik pada Gambar 2 dan 3. Model topologi jaringan star diadopsi  sesuai  dengan  gambaran  pada  Gambar  1.  Dalam  fase  ini,  dilakukan  pengujian kontinuitas  pengiriman  data  dengan  memerhatikan  jumlah  paket  yang  hilang  berdasarkan band frekuensi yang digunakan. Sistem diuji menggunakan lima band frekuensi berbeda, dan kemudian  dilanjutkan  dengan  analisis  terhadap  jumlah  paket  yang  hilang.  Setiap  band frekuensi diuji selama 24 jam dengan pengiriman data setiap 1 menit. Pengujian berlangsung selama 5 hari atau 120 jam. Perubahan band frekuensi pada LoRa dilakukan secara otomatis setiap  pukul  12  malam,  dimulai  dari  hari  pertama  dengan  frekuensi  433.1  MHz,  hari  kedua dengan 434 MHz, hari ketiga dengan 435 MHz, hari keempat dengan 436 MHz, hingga hari kelima dengan frekuensi 437 MHz. Karena empat Sensor Node digunakan dalam pengujian, setiap Node menjalani penjadwalan antrian pengiriman dengan jarak pengiriman antar Node selama 15 detik. Rincian urutan pengiriman data dalam satuan waktu dapat ditemukan pada Tabel 4.
Tabel 4 Penjadwalan Pengiriman dan Kanal Frekuensi Freq Time (Second) Sink Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 433.1 434.0 435.0 436.0 437.0 - - - - - +0 +0 +0 +0 +0 +15 +15 +15 +15 +15 +30 +30 +30 +30 +30 +45 +45 +45 +45 +45
Volume 13, Nomor 2, Maret 2024: 447-457 e-ISSN:2540-9719
2)  Hasil Penerapan:
Hasil pengujian pada fase Implementasi tergambar dalam Tabel 5, yang memperlihatkan persentase  kehilangan  paket  pada  masing-masing  Sensor  Node.  Dalam  eksperimen  ini,  data pengukuran  dikirimkan  dari  empat  Sensor  Node  menuju  Sink  Node  (Gambar  7)  dengan interval satu menit, sesuai dengan penjadwalan waktu  yang terperinci  dalam Tabel 4. Setiap paket yang dikirim oleh Sensor Node mencakup informasi mengenai data pengukuran sensor serta ID Node unik, memudahkan proses identifikasi asal paket. Agar mempermudah analisis dan perhitungan jumlah paket yang hilang, Sensor Node mencatat secara internal setiap paket yang  dikirimkannya.  Pencatatan  internal  ini  berfungsi  untuk  merekam  aktivitas  transmisi paket  data selama periode pengujian. Setelah 120 jam pengujian, peneliti menghimpun data dari  Sensor  Node  dan  Gateway.  Informasi  tentang  jumlah  paket  yang  dikirim  oleh  Sensor Node  diambil  dari  perangkat  datalogger  yang  tertanam  di  setiap  Sensor  Node.  Data  ini kemudian dianalisis dengan membandingkannya dengan jumlah paket yang berhasil diterima oleh Gateway. Data pengiriman paket terdokumentasi dalam Tabel 5 pada kolom "Terkirim," menunjukkan  bahwa  setiap  Sensor  Node  mengirimkan  jumlah  paket  yang  serupa,  yakni sebanyak 1440 paket dalam rentang waktu 24 jam.
Dalam  analisis  Subkolom  "average  failure  frequency,"  dapat  disimpulkan  bahwa  rata- rata  kehilangan  paket  pada  kelima  band  frekuensi  yang  digunakan  mengindikasikan  bahwa frekuensi  pada  band  433.1  menunjukkan  tingkat  kehilangan  paket  yang  paling  rendah, dengan persentase kegagalan sebesar 6.64% dan tingkat keberhasilan transmisi data mencapai 93.36%.  Sensor  Node#4  mencatat  tingkat  kehilangan  paket  tertinggi  pada  frekuensi  433.1, mencapai  9.78%,  sementara  Sensor  Node  3  memiliki  tingkat  kehilangan  paket  terendah dengan 4.06%. Sebaliknya, frekuensi pada band 437.0 menunjukkan jumlah kehilangan paket yang  paling  besar,  dengan  persentase  kegagalan  sebesar  13.04%  dan  tingkat  keberhasilan transmisi data mencapai 86.96%. Sensor Node#2 mencatat tingkat kehilangan paket tertinggi pada  frekuensi  437.0,  mencapai  22.71%,  sementara  Sensor  Node  4  mencatat  tingkat kehilangan paket terendah dengan 3.01%.
Gambar 7 LSdM Sensor Node
Volume 13, Nomor 2, Maret 2024: 447-457 e-ISSN:2540-9719

## Tabel 5 Hasil Pengujian Transmisi Data
Freq Node Sent Result Loss (%) Success (%) 433.1 #1 #2 #3 #4 1440 1440 1440 1440 6.67% 6.06% 4.06% 9.78% 93.33% 93.94% 95.94% 90.22% 434.0 #1 #2 #3 #4 1440 1440 1440 1440 8.94% 4.64% 10.64% 2.50% 91.06% 95.36% 89.36% 97.50% 435.0 #1 #2 #3 #4 1440 1440 1440 1440 14.94% 21.29% 7.60% 7.40% 85.06% 78.71% 92.40% 92.60% 436.0 #1 #2 #3 #4 1440 1440 1440 1440 20.04% 2.74% 14.11% 13.53% 79.96% 97.26% 85.89% 86.47% 437.0 #1 #2 #3 #4 1440 1440 1440 1440 20.92% 22.71% 5.53% 3.01% 79.08% 77.29% 94.47% 96.99% average failure frequency 433.1 average failure frequency 434.0 average failure frequency 435.0 average failure frequency 436.0 average failure frequency 437.0 6.64% 6.68% 12.81% 12.61% 13.04% 93.36% 93.32% 87.19% 87.40% 86.96%

## C.  Hasil Diskusi
Hasil pengujian sistem Landslide Monitor (LSdM) di lokasi uji Test  Bed menghasilkan data  yang  signifikan  terkait  dengan  kinerja  dan  kehandalan  sistem.  Pengujian  dilakukan dalam  kondisi  Line  of  Sight  (LoS)  dan  Non  Line  of  Sight  (NLoS)  untuk  menguji  respons sistem  terhadap  variasi  lingkungan.Pada  kondisi  LoS  dengan  jarak  1000  meter,  hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  komunikasi  data  antara  Sensor  Node  dan  Sink  Node berlangsung  optimal.  Dengan  nilai  RSSI  mencapai  -101  dBm  dan  Signal  to  Noise  Ratio (SNR) sebesar 5.25, sistem mampu memberikan ketersediaan data terbaik dalam pandangan langsung. Sementara itu, dalam kondisi NLoS dengan jarak Sensor Node terjauh 208 meter, sistem  mampu  mengatasi  tantangan  vegetasi  rimbun  dan  kontur  tanah  yang  membentuk lereng  curam.  Pada  kondisi  ini,  nilai  RSSI  mencapai  -95  dBm  dan  SNR  sebesar 10.00.Selanjutnya,  pada  fase  implementasi  di  area  uji  sebenarnya,  LSdM  melibatkan  empat Sensor Node dan satu Sink Node. Hasil pengujian kontinuitas pengiriman data menunjukkan bahwa  setiap  Sensor  Node  mampu  mengirimkan  jumlah  paket  yang  serupa,  yaitu  sebanyak 1440 paket  dalam  rentang  waktu  24 jam. Meskipun demikian, analisis lebih  lanjut  terhadap pengujian frekuensi LoRa menunjukkan perbedaan dalam tingkat kehilangan paket pada lima band  frekuensi  yang  digunakan.Pada  frekuensi  433.1  MHz,  sistem  menunjukkan  tingkat kehilangan  paket  terendah  sebesar  6.64%,  sementara  pada  frekuensi  437.0  MHz,  tingkat kehilangan  paket  mencapai  13.04%.  Perbandingan  antara  Sensor  Node  juga  menunjukkan variasi,  dengan  Sensor  Node#3  memiliki  tingkat  kehilangan  paket  terendah  pada  frekuensi 433.1 MHz (4.06%) dan Sensor Node#2 mencatat tingkat tertinggi pada frekuensi 437.0 MHz (22.71%).Secara  keseluruhan,  hasil  pengujian  menyuguhkan  gambaran  positif  terkait kemampuan  LSdM  dalam  mengatasi  tantangan  lingkungan,  terutama  dalam  kondisi  NLoS,
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dan menegaskan bahwa pemilihan frekuensi LoRa yang optimal adalah faktor krusial dalam memastikan keberhasilan transmisi data.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan analisis mendalam terhadap wilayah Malang Raya, ditemukan bahwa potensi tanah longsor di kawasan ini signifikan dan dipengaruhi oleh topografi yang heterogen, melibatkan elemen pegunungan,  perbukitan,  dan  dataran  rendah.  Faktor-faktor  pemicu  tanah  longsor,  seperti  lereng curam,  intensitas  hujan  tinggi,  jenis  tanah,  deforestasi,  malfungsi  penggunaan  lahan,  dan  praktik pertanian  yang  tidak  berkelanjutan,  turut  memperbesar  risiko  bencana  tersebut.  Data  statistik menunjukkan  kecenderungan  penurunan  jumlah  kejadian  tanah  longsor  di  Malang  Raya  dari  tahun 2018  hingga  2022,  yang  mungkin  mencerminkan  implementasi  upaya  mitigasi  yang  telah  diadopsi. Dalam  kerangka  manajemen  risiko  bencana,  Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah  (BPBD) Jawa Timur  memegang  peran  sentral,  merespons  dengan  mengubah  paradigma  penanggulangan  dari respons  darurat  menjadi  manajemen  risiko.  Seiring  dengan  hal  tersebut,  tim  peneliti  dari  Institut Teknologi  Nasional  Malang  mengembangkan  Landslide  Monitor  (LSdM)  sebagai  Wireless  Sensor Network  (WSN)  dengan  menggunakan  teknologi  Long  Range  (LoRa),  menawarkan  solusi  inovatif untuk  deteksi  dini  dan  pemantauan  tanah  longsor.  Fokus  utama  pada  evaluasi  Quality  of  Service (QoS) dalam jaringan nirkabel LoRa menunjukkan bahwa sistem LSdM dapat memberikan peringatan dini  yang  cepat  dan  handal.  Analisis  hasil  pengujian  frekuensi  LoRa  memperlihatkan  perbedaan kinerja yang signifikan, menegaskan pentingnya pemilihan frekuensi yang optimal untuk memastikan keberhasilan  transmisi  data.  Dengan  demikian,  implementasi  LSdM  dengan  teknologi  LoRa diharapkan dapat memberikan kontribusi substantif dalam perbaikan manajemen risiko bencana tanah longsor di Wilayah Malang Raya.

## Ucapan Terima Kasih
Dengan penuh rasa terima kasih, penulis ingin mengucapkan apresiasi yang tulus kepada Institut Teknologi  Nasional  Malang  (ITN  Malang)  atas  dukungan  dan  fasilitas  yang  telah  diberikan  dalam pengembangan dan penyelesaian jurnal ini. Kontribusi ITN Malang sebagai lembaga pendidikan dan riset  telah  menjadi  pilar  penting  dalam  kemajuan  penelitian  ini.  Tidak  lupa,  penghargaan  setinggi langit juga kami tujukan kepada pengelola jurnal yang telah membuka pintu bagi publikasi karya ini. Dukungan,  bimbingan,  dan  profesionalisme  yang  diberikan  oleh  tim  pengelola  jurnal  sangat  berarti dalam  memfasilitasi  penyebaran  hasil  penelitian  ini  ke  masyarakat  ilmiah.  Semua  ini  tidak  terlepas dari  kerja  keras  dan  komitmen  penuh  dari  para  pengelola  jurnal  yang  telah  memastikan  kelancaran proses  editorial.  Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  karena  telah  menjembatani  penulis  untuk berbagi  pengetahuan  dan  temuan  melalui  publikasi  ini.  Semoga  kerja  sama  ini  dapat  terus  berlanjut dan  menghasilkan  kontribusi  positif  dalam  peningkatan  pengetahuan  dan  pemahaman  di  bidang  ini. Terima  kasih  atas  dedikasi  dan  dukungan  penuh  dari  ITN  Malang  dan  pengelola  jurnal  dalam mewujudkan penyelesaian jurnal ini.

## Referensi
[1] S.  A.  Ali et  al. ,  “GIS-based  landslide  susceptibility  modeling:  A  comparison  between fuzzy multi-criteria and machine learning algorithms,” Geoscience Frontiers , vol. 12, no. 2, pp. 857– 876, 2021, doi: 10.1016/j.gsf.2020.09.004.
[2] “Badan Penanggulangan Bencana Daerah Pemerintah Kabupaten Malang Tahun 2016,” 2021.
[3] R.  Latiefatul  Millah,  R.  J.  Hakim,  A.  H.  Fajrian,  and  L.  Kamelia,  “ID:  15  DISTORY.ID: Strategi Mitigasi Bencana Alam Terpadu dengan Early Warning System Berbasis IoT (Internet of Things) DISTORY.ID: Integrated Natural Disaster Mitigation Strategy with Early Warning System Design Based on IoT (Internet of Things),” no. November, pp. 48–64, 2022.
[4] J.  F.  B.  D.  Fonseca et  al. , “‘Last Mile’ Challenges To in Situ Volcanic Data Transmission,” Natural  Hazards  and  Earth  System  Sciences ,  vol.  13,  no.  12,  pp.  3419–3428,  2013,  doi: 10.5194/nhess-13-3419-2013.
[5] T. F. Fathani and D. Legono, “TXT-tool 2.062-1.2 A monitoring and early warning system for debris  flows  in  rivers  on  volcanoes,” Landslide  Dynamics:  ISDR-ICL  Landslide  Interactive
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Teaching Tools: Volume 1: Fundamentals, Mapping and Monitoring , pp. 479–490, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-57774-6_36.
[6] T.  Yang,  W.  Xiang,  and  L.  Ye,  “A  distributed  agents  qos  routing  algorithm  to  transmit electrical  power  measuring  information  in  last  mile  access  wireless  sensor  Networks,” Int  J Distrib Sens Netw , vol. 2013, 2013, doi: 10.1155/2013/525801.
[7] R.  Z.  Cantabrana,  A.  G.  Higuera,  J.  B.  R.  De  Guzmán,  and  J.  De  Las  Morenas  De  La  Flor, “Low-cost wireless system for measuring energy efficiency in industry,” Proceedings of 2013 European Conference on Smart Objects, Systems and Technologies, Smart SysTech 2013 , vol. 9, pp. 5–9, 2013.
[8] M.  Chehaitly,  M.  Tabaa,  F.  Monteiro,  A.  Dandache,  and  A.  Hamie,  “A  low-cost  design  of transceiver  based  on  DWPT  for  WSN,” Proceedings  of  the  International  Conference  on Microelectronics, ICM , vol. 2016-March, no. 1, pp. 43–46, 2016, doi: 10.1109/ICM.2015.7437983.
[9] S.  Karthik,  K.  Yokesh,  Y.  M.  Jagadeesh,  and  R.  K.  Sathiendran,  “Smart  autonomous  self powered  wireless  sensor  networks  based  low-cost  landslide  detection  system,” IEEE International Conference on Circuit, Power and Computing Technologies, ICCPCT 2015 , pp. 1–4, 2015, doi: 10.1109/ICCPCT.2015.7159265.
[10] P.  Vishnu,  S.  Radershan,  C.  S.  Lewangamage,  and  M.  T.  R.  Jayasinghe,  “Synchronized Sensing and Network Scalability of Low-Cost Wireless Sensor Networks for Monitoring Civil Infrastructures,” MERCon  2020  -  6th  International  Multidisciplinary  Moratuwa  Engineering Research
Conference, Proceedings , pp. 337–342, 2020, doi:
10.1109/MERCon50084.2020.9185210.
[11] S. L. Bansod and S. Honale, “Fast Response Enhanced Multi-queue packet Scheduler scheme for  Wireless  Sensor  Network,” International  Journal  of  Computer  Trends  and  Technology , vol. 25, no. 3, pp. 127–133, 2015, doi: 10.14445/22312803/ijctt-v25p125.
[12] W.  San-Um,  P.  Lekbunyasin,  M.  Kodyoo,  W.  Wongsuwan,  J.  Makfak,  and  J.  Kerdsri,  “A long-range low-power wireless sensor network based on U-LoRa technology for tactical troops tracking systems,” Proceedings - ACDT 2017: 3rd Asian Conference on Defence Technology: Advance  Research  Collaboration  on  Defence  Technology ,  pp.  32–35,  2017,  doi: 10.1109/ACDT.2017.7886152.
[13] A. J. Wixted, P. Kinnaird, H. Larijani, A. Tait, A. Ahmadinia, and N. Strachan, “Evaluation of LoRa and LoRaWAN for wireless sensor networks,” Proceedings of IEEE Sensors , vol. 1, pp. 6–8, 2017, doi: 10.1109/ICSENS.2016.7808712.
[14] J.  S.  Gopinath,  A.  Elsden  Christober,  K.  L.  Ravindrananth,  and  K.  Malathi,  “LoRa  WAN Communication  using  Wireless  Sensor  Network,” International  Conference  on  Edge Computing  and  Applications,  ICECAA  2022  -  Proceedings ,  no.  Icecaa,  pp.  406–412,  2022, doi: 10.1109/ICECAA55415.2022.9936293.
[15] D. I. Sacaleanu, I. P. Manciu, and L. A. Perisoara, “Performance analysis of LoRa technology in wireless sensor networks,” 2019 10th IFIP International Conference on New Technologies, Mobility  and  Security,  NTMS  2019  -  Proceedings  and  Workshop ,  pp.  0–4,  2019,  doi: 10.1109/NTMS.2019.8763774.
[16] Espressif,  “ESP32  Series  Datasheet  2.4  GHz  Wi-Fi  +  Bluetooth  ®  +  Bluetooth  LE  SoC Including,” p. 70, 2023, [Online]. Available: www.espressif.com
[17] AVR  Studio®,  “ATmega328P  8-bit  AVR  Microcontroller  with  32K  Bytes  In-System Programmable  Flash  DATASHEET,” ATmel ,  pp.  1–294,  2016,  [Online].  Available: https://ww1.microchip.com/downloads/en/DeviceDoc/Atmel-7810-Automotive- Microcontrollers-ATmega328P_Datasheet.pdf
[18] Y.  Liu et  al. ,  “Design  and  Deployment  of  an  IoT-based  Landslide  Early  Warning  System,” Proceedings  of  the  2022  International  Conference  and  Utility  Exhibition  on  Energy, Environment  and  Climate  Change,  ICUE  2022 ,  no.  October,  pp.  1–7,  2022,  doi: 10.1109/ICUE55325.2022.10113491.
[19] G. Imu, T. Grove, and I. M. U. Inertial, “Grove - IMU 9DOF(lcm20600+AK09918)”.
[20] Seeed  Development  Limited,  “Grove  -  IMU  9DOF  v2.0,”  2016,  [Online].  Available: https://seeeddoc.github.io/Grove-IMU_9DOF_v2.0/