## REAL-TIME MONITORING DAN EARLY WARNING SYSTEM
KETINGGIAN AIR LAUT BERBASIS IOT (STUDI KASUS: PELABUHAN TANJUNG EMAS SEMARANG)
Agung Eka Wardana, Moh. Noor Al Azam Teknik Informatika, Universitas Narotama Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim 51, Sukolilo Surabaya, Indonesia agungekawardana@gmail.com

## ABSTRAK
Terminal Petikemas Semarang (TPKS) merupakan pelabuhan kelas satu di lingkungan PT Pelindo Terminal Petikemas  yang  menjadi  pusat  perekonomian  dan  pengiriman  barang  via  ekspedisi  laut  di  Semarang.  Letak geografis TPKS berada di daerah pantai dengan kondisi kemiringan tanah hampir datar menimbulkan masalah pasang air laut yang menyebabkan genangan bahkan Banjir Rob sehingga mengganggu proses bongkar muat dan aktifitas kepelabuhanan. Penanganan telah dilakukan dengan memasang pompa otomatis di area TPKS. Namun, pengelola harus melakukan pemantauan langsung secara rutin ke lokasi rumah pompa karena tidak adanya sistem monitoring dan prediksi banjir sebagai mitigasi banjir. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem yang dapat membantu dalam monitoring ketinggian air secara real-time dan memprediksi potensi banjir serta memberikan peringatan dini banjir. Teknologi Internet of Things (IoT) digunakan dalam pemantauan ketinggian air dan status pompa otomatis. Prediksi ketinggian air menggunakan metode forecasting dengan model Weighted Moving Average (WMA). Data penelitian adalah data time series ketinggian air yang dicatat perjam pada periode Agustus 2023 hingga Januari 2024. Hasil dari penelitian ini yaitu sistem real-time monitoring dan early warning system (EWS) yang dapat memberikan informasi real-time mengenai ketinggian air, status pompa, dan cuaca serta pesan peringatan dini potensi banjir kepada pengelola melalui email dan SMS berdasarkan data forecast .  Akurasi  metode  WMA  dengan  3  periode  data  sebelumnya  sangat  baik  berdasarkan  perhitungan  nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  pada  masing-masing  rumah  pompa  dengan  nilai  rata-rata  dibawah 10%.
Kata kunci :   Early  Warning  System  (EWS),  Forecasting,  Real-Time  Monitoring  Banjir,  Weighted  Moving Average (WMA)
1. PENDAHULUAN
Terminal Petikemas Semarang (TPKS) merupakan  pelabuhan  kelas  satu  di  lingkungan  PT Pelindo  Terminal  Petikemas  yang  terletak  di  pantai utara Jawa Tengah tepatnya di ibu Kota Provinsi Jawa Tengah Semarang,  yang beralamat di Jl. Coaster No. 10A Semarang Jawa Tengah. TPK Semarang menjadi pusat  perekonomian  dan  pengiriman  barang  via ekspedisi  laut  di  Semarang.  Pelabuhan  yang diresmikan pada tahun 1985 ini menjadi pintu masuk utama barang ekspor dan impor dari dan ke Semarang. Sehingga  tidak  heran  banyak  Perusahaan  besar  yang membangun pabrik di sini.
Letak  geografis  TPK  Semarang  yang  berada  di daerah  pantai  dengan  kondisi  kemiringan  tanah  yang hampir datar menimbulkan permasalahan yang serius bagi pengelola pelabuhan. Pengelola selalu dihadapkan  pada  masalah  pasang  air  laut  yang menyebabkan genangan bahkan Banjir Rob. Penurunan  permukaan  tanah  di  area  TPK  Semarang yang  mencapai  10  cm  per  tahun  juga  menjadi penyebab kawasan pelabuhan semakin tenggelam.
Permasalahan genangan air akibat Banjir Rob di area  TPK  Semarang  masih  menjadi  ancaman  bagi pengguna  jasa  kepelabuhan  karena  mengakibatkan terganggunya  proses stevedoring (bongkar  muat) maupun  aktifitas  kepelabuhanan  lainnya.  Berbagai
penanganan  sudah  dilakukan  untuk  menanggulangi terjadinya  banjir  menggunakan  sistem polder , peninggian  jalan,  dermaga,  dan  area container  yard (CY). Polder berupa kolam retensi untuk penampungan  sementara  air  laut  sebelum  dibuang kembali ke laut. Pada ketinggian tertentu, air yang ada di polder akan dipompa ke laut menggunakan 6 pompa otomatis  yang  terpasang  di  sudut polder .  Lima  titik rumah  pompa  otomatis  juga  dipasang  di  area Pelabuhan Tanjung Emas yang memiliki risiko tinggi potensi menimbulkan genangan banjir.
Selain  pemasangan  pompa  otomatis,  pengelola juga  melakukan  pamantauan  ketinggian  air  secara berkala di setiap rumah pompa dan kolam polder untuk memastikan  perubahan  ketinggian  air  dalam  status aman.  Pengelola  melakukan  pemantauan  secara manual menggunakan Peil Scale (alat ukur ketinggian air) yang terdapat pada dinding kolam, sehingga faktor terjadinya human error cukup besar. Pengelola  juga melakukan  pemantauan  terhadap  pompa-pompa otomatis  untuk  memastikan  pompa  selalu  dalam kondisi ready ketika sewaktu-waktu status ketinggian air  tidak  aman.  Pemantauan  harus  dilakukan  secara rutin  oleh  pengelola  sebagai  bentuk  mitigasi  potensi bencana banjir yang tidak dapat diprediksi.
Untuk  itu,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat memberikan informasi ketinggian air secara real-time
dan  peringatan  dini  potensi  banjir  sehingga  dapat membantu  TPK  Semarang  dalam  mitigasi  ancaman banjir.  Dalam  penelitian  ini  akan  dikembangkan  satu sistem  untuk monitoring ketinggian  air  secara real- time menggunakan IoT dan website sebagai visualisasi dari  data monitoring yang  dapat  diakses  melalui internet kapanpun dan dimanapun.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Internet of Things (IoT)
IoT  ( Internet  of  Things )  dapat  didefinisikan kemampuan  berbagai device yang  bisa  saling terhubung  dan  saling  bertukar  data  melalui  jaringan internet.  IoT  merupakan  satu  teknologi  yang memungkinkan adanya satu pengendalian, komunikasi,  kerjasama  dengan  berbagai  perangkat keras, data melalui jaringan internet.
Arkitektur IoT digambarkan seperti sekumpulan sensor  dan  aktuator  yang  saling  terhubung  dan bertukar data melalui gateway . Dari gateway data akan diteruskan menuju data center untuk diolah sehingga dapat diubah menjadi informasi yang bermanfaat dan bisa diakses dari web atau aplikasi mobile .
2.2. Wireless Sensor Network
Wireless  Sensor  Network (WSN)  merupakan kumpulan node sensor yang saling terhubungkan dan bertukar informasi dalam suatu zona wilayah tertentu dengan memanfaatkan jaringan tanpa kabel.
WSN adalah jaringan tanpa kabel yang terbangun dari  basis data  center dan  beberapa  sensor  nirkabel yang  memiliki  peran  untuk  melakukan monitoring perubahan  kondisi  didekatnya  seperti  tekanan  udara, kelembaban  udara,  jarak  dengan  objek,  cahaya,  dan kecepatan angin  yang  mana data akan dikirim secara periodik menuju ke data center .
2.3. Forecasting Forecasting adalah teknik atau pendekatan yang digunakan  untuk  membuat  estimasi  atau  prediksi tentang  nilai-nilai  masa  depan  berdasarkan  data historis  dan  tren  yang  ada. Forecasting memiliki estimasi  nilai  atau  karakteristik  masa  depan  yakni prediksi (prediction) ,  peramalan (forecast) ,  dan kecenderungan (trend) . Tujuan dari forecasting adalah untuk memberikan gambaran yang seakurat mungkin tentang apa  yang  mungkin  terjadi  di  masa  mendatang.  Ini dapat  melibatkan  berbagai  jenis  data,  termasuk  data ekonomi,  cuaca,  penjualan,  stok,  dan  lainnya, tergantung pada konteks dan kebutuhan aplikasinya.
Salah  satu  metode forecasting yakni moving average (MA).  Metode moving  average dilakukan dengan  mengambil  sekelompok  nilai  pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata  tersebut  sebagai  ramalan  untuk  periode berikutnya.
2.4. Weighted Moving Average (WMA)
WMA  adalah  variasi  dari  metode moving average yang  menggunakan  pembobotan  pada  setiap data  untuk  peramalan.  Bobot  yang  lebih  besar diberikan pada data terkini dibandingkan dengan data sebelumnya. Rumus metode WMA dapat dilihat pada persamaan 1.
WMA = ∑(𝑑𝑎 × 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡) ∑ 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 (1)
dengan 𝑑𝑎 adalah  data  aktual  pada  periode  t  dan 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 adalah bobot yang diberikan untuk tiap periode. Penentuan  bobot  pada  WMA  bersifat  subjektif, tergantung pada pengalaman dan analisis data.

## 2.5. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  merupakan  salah  satu  dari  beberapa model  pengukuran  keakuratan  metode forecasting . Model  ini  mengukur  keakuratan  dari forecasting dengan  menjumlahkan  total  bias  (deviasi)  antara forecast dan data aktual. Nilai MAPE dapat dihitung dengan rumus seperti pada persamaan 2.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑋𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 𝑡=1 𝑛 × 100% (2)
dengan 𝑋 𝑡 adalah nilai aktual, 𝐹 𝑡 adalah nilai forecast, 𝑛 adalah  jumlah  periode  dan 𝑡 adalah  periode forecasting. Interpretasi nilai MAPE dapat dilihat pada Tabel 1 [9].
Tabel 1. Interpretasi nilai MAPE Nilai MAPE Deskripsi < 10% Hasil forecasting sangat akurat 10 – 20% Hasil forecasting baik 20 – 50% Hasil forecasting layak (cukup baik) > 50% Hasil forecasting tidak akurat
2.6. Application Programming Interface (API)
Application  Programming  Interface (API) memungkinkan developer untuk  mengintegrasikan dua  bagian  dari  aplikasi  atau  dengan  aplikasi  yang berbeda  secara  bersamaan.  API  terdiri  dari  berbagai elemen  seperti function , protocols ,  dan tools lainnya yang  memungkinkan developers untuk  membuat aplikasi.
Tujuan penggunaan API adalah untuk mempercepat proses development dengan menyediakan function secara  terpisah  sehingga developer tidak perlu membuat fitur yang serupa.

## 2.7. Website
Website  atau  situs  dapat  diartikan  sebagai kumpulan halaman yang menampilkan informasi data teks, data gambar diam atau gerak, data animasi suara, video  dan  atau  gabungan  dari  semuanya.  Baik  yang bersifat statis maupun dinamis yang membentuk satu rangkaian  bangunan  yang  saling  terkait  dimana masing–masing dihubungkan dengan jaringan– jaringan halaman.
2.8. Software Development Life Cycle (SDLC)
SDLC  merupakan siklus  yang digunakan dalam pengembangan  perangkat  lunak.  Tujuan  dari  SDLC
yaitu  menghasilkan  sistem  yang  berkualitas  sesuai dengan tujuan, kebutuhan, dan harapan user . Salah satu metode SDLC yang banyak digunkan yaitu  metode waterfall .  Metode waterfall merupakan model  SDLC  yang  terstruktur  dan  linear,  proses pengembangan dipecah menjadi beberapa tahap yang harus  dijalankan  secara  berurutan.  Tahapan  metode waterfall dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode waterfall
Penjelasan  setiap  tahap  metode waterfall pada gambar 1 adalah sebagai berikut: a. Analisis kebutuhan Pemahaman  mengenai  kebutuhan  dan  tujuan  dari perangkat lunak yang akan dikembangkan.
b. Desain Perancangan arkitektur dan struktur sistem. Desain ini  meliputi  desain  sistem, user  interface ,  desain database , dan komponen lainnya.
c. Implementasi (coding) Implementasi dari desain yang telah disetujui pada tahap  sebelumnya  dalam  bentuk  sistem  yang aktual.
d. Pengujian Pengujian  terhadap  sistem  untuk  memastikan setiap  komponen  pada  perangkat  lunak  berfungsi seperti yang diharapkan.
e. Pemeliharaan Pemeliharaan terhadap sistem yang telah diimplementasikan dalam lingkup production dan telah digunakan oleh end user dengan  melakukan perbaikan bug , peningkatan fitur, dan pengembangan  perangkat  lunak  sesuai  kebutuhan user .

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif dan  analisis  data  untuk  menginvestigasi  efektivitas sistem real-time monitoring dan early warning system dalam  mitigasi  risiko  banjir.  Desain  penelitian  yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Desain penelitian
Penjelasan desain penelitian pada gambar 2:

## 3.1. Perumusan masalah
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  identifikasi  dari masalah  atau  isu  yang  memerlukan  investigasi  lebih lanjut.  Masalah  dalam  penelitian  dapat  diartikan sebagai  persoalan  atau  kesenjangan  yang  mungkin dapat  menuntut  peneliti  untuk  mencari  jawaban  atau solusinya.  Perumusan  masalah  ini  bertujuan  untuk memudahkan dalam menentukan fokus penelitian agar sesuai dengan tujuan awal penelitian.

## 3.2. Studi literatur
Studi literatur dilakukan pada penelitian ini untuk mengumpulkan data, referensi, dan melakukan kajian teori sebagai pembanding antara penelitian yang akan dilaksanakan dengan penelitian terkait yang sudah ada sebelumnya. Studi literatur yang didapat dari berbagai referensi antara lain:
a. Pengumpulan  informasi  relevan  mengenai real- time monitoring dan early warning system (EWS).
b. Mempelajari  teknologi  yang  digunakan  untuk mendukung  sistem monitoring ,  seperti  spesifikasi sensor, platform  monitoring ,  serta  penerapan teknologi  nirkabel  dan Internet  of  Things (IoT) dalam pengumpulan data secara real-time .

## 3.3. Desain sistem
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  awal  untuk pembuatan  desain  arkitektur  sistem  yang  terdiri  dari alur dan komponen sehingga menciptakan sistem yang sesuai  dengan  tujuan  penelitian.  Desain  arkitektur sistem dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Desain arkitektur sistem
Penjelasan desain arkitektur sistem gambar 3:
1. Water level sensor Pada penelitian ini menggunakan sensor ultrasonic untuk mengukur jarak permukaan air dengan posisi sensor  yang  diletakkan  pada  bibir  kolam.  Selain itu,  terdapat  CT (Current  Transformer) sensor yang dipasang pada panel pompa untuk mengukur besaran  arus  listrik  yang  mengalir  melalui  kabel penghantar tanpa memutus sirkuit.
2. Receiver  / concentrator Pada penelitian ini, receiver/concentrator menggunakan modul Raspberry Pi yang terhubung dengan modul LoRa. Receiver/concentrator akan melakukan publish data  yang  telah  diterima menggunakan protokol MQTT kepada subsciber . Data yang dipublikasikan melalui protokol MQTT harus  dibuatkan flow untuk  dapat  disimpan didalam database server . Flow terbentuk dari node yang  saling  berhubungan  yang  mana  setiap node melakukan  tugas  masing-masing. Flow dibuat menggunakan tools Node-RED  yang  didesain untuk IoT.
3. Cloud server Layanan  server  yang  menggunakan  teknologi cloud  computing .  Semua  sumber  daya  komputasi seperti  CPU,  RAM,  dan  Storage  dikelola  oleh penyedia  layanan  server.  Cloud  server  ini digunakan  untuk  menyimpan database dan resource aplikasi  sehingga  aplikasi  dapat  diakses melalui internet kapanpun dan darimanapun. 4. Website monitoring Merupakan  website  yang  akan  menampilkan seluruh  informasi  mengenai real-time  monitoring dan early  warning  system ketinggian  air  laut  di setiap  rumah  pompa.  Dari  sistem  ini  juga  akan mengirimkan early  warning kepada  pengelola melalui  pesan email dan  SMS.  Pada  sistem  ini terdapat  proses  untuk  mendapatkan  data  prediksi ketinggian air laut menggunakan metode forecasting berdasarkan  data  sensor  yang  telah tersimpan pada sistem.
Alur data dari desain arkitektur sistem yang akan dibangun  dijelaskan  pada  gambar  4.  Alur  data  ini mendeskripsikan  proses  data  yang  diambil  hingga dapat ditampilkan menjadi informasi yang bermanfaat bagi pengelola atau divisi teknik TPKS.

## Gambar 4. Alur data

## 3.4. Analisis kebutuhan
Pada  tahap  ini  spesifikasi  sistem  sesuai kebutuhan user yaitu:
1. User dapat melakukan monitoring ketinggian air, status pompa, dan kondisi cuaca secara real-time .
2. Admin dapat login pada halaman admin.
3. Admin dapat mengatur threshold status ketinggian air.
4. Admin dapat menerima pesan dari early warning system melalui email dan SMS.
5. Admin dapat logout dari halaman admin.
3.5. Desain
Tahap desain ini merupakan tahapan mendefinisikan  proses  serta  kebutuhan  sistem,  mulai dari desain database , user interface , flowchart system , hingga support yang digunakan dalam sistem.
Sistem  yang  akan  dibangun  menggunakan metode Perancangan Terstruktur (Structured Analisys and  Design  /  SSAD) dalam  menggambarkan requirement fungsional  yang  diharapkan. Pendekatan visual pada metode SSAD memudahkan user maupun programmer  dalam  memahami  kebutuhan  sistem. Desain  alur  data  pada  sistem  yang  dibangun digambarkan  dalam  bentuk Data  Flow  Diagram (DFD).
Gambar 5. DFD level 0
Gambar  5  merupakan  DFD  level  0  yang menunjukkan diagram alir data pada sistem real-time monitoring dan early  warning  system yang  mana terdapat dua eksternal entity yang berhubungan dengan sistem yakni admin dan guest .
Gambar 6. DFD level 1 sistem login
Gambar 6 merupakan alur data proses login user dengan input username dan password .
Gambar 7. DFD level 1 sistem kelola threshold
Gambar 7 merupakan alur data kelola threshold ketinggian  air  oleh user  admin dengan  input  berupa nilai threshold status siaga dan bahaya.
Gambar 8. DFD level 1 sistem EWS
Gambar  8  merupakan  alur  data  EWS  mengirim data kondisi ketinggian air dan potensi banjir kepada user  admin .  Relasi  antar  data  dalam database digambarkan  dalam  bentuk Entity  Relationship Diagram (ERD) seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Entity relationship diagram (ERD)
Struktur database yang akan dibangun berdasarkan ERD yang telah dibuat dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Rancangan struktur database
Penjelasan desain struktur database pada gambar 10: 1. Tabel  rumah  pompa  berisi  data  rumah  pompa yang ada di area TPK Semarang.
2. Tabel  pompa  berisi  data  pompa  yang  terpasang pada setiap rumah pompa.
3. Tabel history  level air  berisi  data  riwayat ketinggian air yang diperbarui secara real-time .
4. Tabel history pompa berisi data riwayat kondisi status pompa yang diperbarui secara real-time . 5. Tabel threshold  level air  berisi  data  nilai threshold yang menentukan status ketinggian air pada masing-masing rumah pompa.
6. Tabel daily weather berisi data kondisi cuaca di area TPK Semarang dengan periode hari.
7. Tabel hourly weather berisi data kondisi cuaca di area TPK Semarang dengan periode jam.
8. Tabel user berisi  data  akun user untuk login kehalaman admin pada aplikasi.
Data  yang  tersimpan  dalam database akan dianalisa  dan  dihitung  untuk  dapat  memprediksi potensi  banjir  di  area  TPK  Semarang.  Proses forecasting dilakukan  dengan  metode Weighted Moving  Average (WMA)  untuk memprediksi ketinggian air sebagai prediksi potensi banjir. Variabel input metode  WMA  ini  merupakan  data  riwayat ketinggian air pada masing-masing rumah pompa.
Alur  sistem  pada  proses early  warning  system pada  penelitian  ini  digambarkan  dalam  bentuk flowchart pada gambar 11.
Gambar 11. Flowchart EWS
Early warning system akan terus  membaca data sensor  dan  prediksi  ketinggian  air  untuk  mengetahui potensi  banjir.  Jika  ketinggian  air  melebihi  nilai threshold maka  sistem  akan  mengirimkan  pesan peringatan dini  kepada admin atau pengelola  melalui pesan email dan SMS.
Perancangan user interface (UI) dilakukan untuk memberikan gambaran kepada user mengenai aplikasi yang  akan  dibangun.  Rancangan  halaman dashboard real-time monitoring dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Rancangan halaman dashboard
Data  dari node sensor  yang  berhasil  disimpan dalam database akan  ditampilkan  pada  halaman dashboard. Rancangan  halaman login  admin dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Rancangan halaman login
Rancangan halaman kelola threshold ketinggian air dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar 14. Rancangan halaman kelola threshold
Perancangan  pada  penelitian  ini  juga  dilakukan untuk mendeskripsikan desain dari device / hardware yang digunakan untuk monitoring dalam bentuk blok diagram yang dapat dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Blok diagram modul monitoring
Node sensor  akan  terhubung  dengan receiver yang  berbasis  Raspberry  Pi  melalui  jaringan  LoRa pada  frekuensi  915  MHz.  Data  yang  diterima  oleh receiver akan di publish melalui protokol MQTT. Data yang  diterima  oleh subscriber akan  diatur  oleh flow pada  Node-Red  untuk  dapat  disimpan  kedalam database server melalui jaringan internet.

## 3.6. Implementasi (coding)
Desain  dan  rancangan  yang  telah  dibuat  pada tahap  selanjutnya  harus  ditranslasikan  kedalam  kode program perangkat  lunak. Hasil dari tahap ini adalah program  perangkat  lunak  sesuai  dengan  desain  yang telah dibuat.
Implementasi sistem yang dibangun menggunakan  bahasa  pemprograman open-source PHP (Hypertext  Preprocessor) dengan framework Laravel  versi  8. Web  service menggunakan  Apache versi  2. Database yang  dibangun  menggunakan MySQL  versi  8.0.  Struktur database yang  dibangun dapat dilihat pada gambar 16.
Gambar 16. Struktur database

## 3.7. Pengujian
Pengujian  dilakukan  pada  program  perangkat lunak dan perangkat keras. Pengujian perangkat keras dilakukan  untuk  memastikan  konsistensi  perangkat keras  dalam  membaca  dan  mengirim  data  ke  sistem. Pengujian perangkat lunak dilakukan untuk memastikan  bahwa  perangkat  lunak  berjalan  sesuai logika dan fungsional yang diinginkan.

## 3.8. Pemeliharaan
Pada  tahap  ini,  sistem  yang  telah  diuji  dapat diimplementasikan  kedalam  lingkup production atau di deliver ke user .  Memastikan  dokumentasi  tentang aplikasi  telah  dibuat  dan training kepada user dilakukan.  Jika  terdapat bug atau error yang  muncul setelah  tahap  implementasi,  maka  akan  menjadi masukan saat proses pemeliharaan rutin sistem.

## 3.9. Sumber data
Sumber  data  utama  dalam  penelitian  ini mencakup  sensor  ketinggian  air  di  masing-masing rumah pompa yang diuji. Selain itu, sumber data juga melibatkan sistem monitoring otomatis yang diintegrasikan,  termasuk  data  cuaca  dari automated
weather stations (AWS)  yang  memberikan informasi mengenai  kecepatan  angin,  curah  hujan,  temperatur, dan parameter cuaca lainnya.
Dengan memanfaatkan sumber data ini, penelitian  ini  dapat  memperoleh  pemahaman  yang mendalam  mengenai  perilaku  ketinggian  air  laut, efektivitas early  warning  system ,  dan  respons  pihak terkait terhadap ancaman potensi banjir.

## 3.10. Teknik pengumpulan data
Teknik  pengumpulan  data  yang  terdapat  dalam penelitian ini:
1. Sensor Instalasi  sensor  untuk  mengukur  ketinggian  air, ampere , dan power pompa otomatis. 2. API
Data  kondisi  cuaca  dari Automated  Weather Stations (AWS) yang diambil melalui open API.

## 3.11. Instrumen penelitian
Instrumen  alat-alat  yang  digunakan  dalam penelitian:
1. Node transmitter
a.  Arduino Nano
b. Converter RS485 to TTL
c. Ultrasonic Level Sensor RS485 d.  RFM 95W 915 Mhz
e. Box Dinrail 88x72x59mm f.  PSU Meanwell HDR 15 5 5VDC g.  PSU Meanwell MDR 20 24 24VDC h.  Kabel Kontrol 4x2.5 YSLY-JZ
i. Antenna Node 915 Mhz
j.  SCT-013 100A
2. Receiver / concentrator
a.  Paket Raspberry Pi 3B + RAK2245
b. Junction Box
c. Antenna Helium 8 dBi 915 Mhz
d.  Kabel Antenna Helium
3. Server a.  VM Windows 10
4. Programming tools b.  Laptop core i7  generasi  7,  12  GB  RAM, storage 256 GB, OS Wins 10 c.  Visual studio code

## 3.12. Analisis data
Tahap  analisis  digunakan  untuk  mengevaluasi proses  yang  dilakukan  berdasarkan  data  yang  telah dikumpulkan.  Hasil  evaluasi  akan  menentukan perbaikan  dan  perancangan  sistem  seperti  apa  yang dibutuhkan.
Langkah  selanjutnya  dilakukan  pembahasan mengenai  perbaikan  dan  perancangan  aplikasi  yang menjadi  bahan  bahasan  utama.  Perbaikan  dan perancangan aplikasi di TPK Semarang dilakukan agar pencatatan data lebih cepat dan akurat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil penelitian
Hasil  dari  serangkaian  tahap  yang  telah dilakukan pada penelitian adalah sebagai berikut:

## 4.2. Implementasi
Tampilan  aplikasi  sistem real-time  monitoring halaman dashboard dapat dilihat pada gambar 17.
Gambar 17. Halaman monitoring
Informasi  yang  tampil  pada  gambar  17  yaitu berupa  grafik  pergerakan  ketinggian  air, forecast , kondisi  cuaca  di  area  TPK  Semarang,  dan  status pompa otomatis.
Gambar 18. Detil informasi rumah pompa
Informasi  yang  tampil  pada  gambar  18  yaitu threshold batas  siaga  dan  bahaya  serta  status  pompa otomatis.
Gambar 19. Monitoring perangkat
Pada  gambar  19  dapat  dilakukan monitoring perangkat pengiriman data yang berada disetiap rumah pompa.
Gambar 20. Halaman login
Tampilan halaman login untuk user admin dapat dilihat pada gambar 20.
Gambar 21. Halaman kelola threshold
Pada gambar 21, user admin yang berhasil login dapat  melakukan  kelola  nilai threshold status ketinggian  air. User  admin dapat  mengubah  nilai threshold siaga dan bahaya seperti pada gambar 22.
Gambar 22. Ubah threshold

## 4.3. Pengujian
Peralatan  yang  digunakan  pada  tahap  ini  terdiri dari  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras.  Perangkat keras terdiri dari 1 buah laptop dengan spesifikasi:
1. Prosesor: Core i7 generasi 11
2. RAM: 16GB
3. Storage: 512GB
Perangkat  lunak web  browser yang  digunakan terdiri  dari Chrome,  Firefox,  Microsoft  Edge yang terinstall  pada  OS  windows  10.  Pengujian  pada penelitian ini meliputi:
1. Metode pengumpulan data Hasil pengujian dilakukan untuk memastikan node module yang terpasang pada rumah pompa berhasil mengirimkan  data  yang  dibaca  sensor.  Sensor berhasil membaca data ketinggian air seperti pada gambar 23.
Gambar 23. Data ketinggian air
Sensor berhasil membaca data ampere dan power pompa  untuk  mengetahui  status  pompa  otomatis seperti pada gambar 24.
Gambar 24. Data ampere dan power pompa
Data kondisi cuaca berhasil dikumpulkan dengan memanfaatkan  open  API  dari automated  weather stations . Data kondisi cauca dapat dilihat pada gambar 25 dan 26.
Gambar 25. Data cuaca dalam periode jam
Gambar 26. Data cuaca dalam periode hari
2. Sistem dashboard monitoring
Pengujian dilakukan untuk mengetahui kesesuaian dan  reponsibilitas  sistem  pada  beberapa web browser yang  digunakan.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian sistem pada beberapa web browser Web Browser Resolusi Tampilan Kesesuaian Tampilan Performa Fungsi Sistem Google Chrome Tampilan sudah detil Informasi yang ditampilkan sesuai Proses pada aplikasi berjalan lancar Mozilla Firefox Tampilan sudah detil Informasi yang ditampilkan sesuai Proses pada aplikasi berjalan lancar Microsoft Edge Tampilan sudah detil Informasi yang ditampilkan sesuai Proses pada aplikasi berjalan lancar 3. Metode forecasting
Forecasting pada  penelitian  ini  menggunakan pergerakan  3n  periode.  Proses  awal  yaitu menentukan  bobot  untuk  nilai  pada  periode- periode sebelumnya.
Tabel 3. Bobot nilai forecasting Periode Nilai Bobot n1 0,17 n2 0,33 n3 0,50
Contoh  data  aktual  ketinggian  air  di  rumah pompa CY-02 pada 7 januari 2024 dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Data ketinggian air rumah pompa CY-02 Jam Ketinggian air (m) 00:00 2,23 01:00 2,2 02:00 2,2 03:00 2,2
Proses  perhitungan forecasting ketinggian  air pada jam 03:00 di rumah pompa CY-02 berdasarkan 3 periode sebelumnya:
WMA   = (2,2×0,5) + (2,2×0,33) + (2,23×0,17) = 1,1 + 0,73 + 0,38  =  2,21
Dengan WMA, dapat diketahui nilai forecasting ketinggian air pada jam 03:00 di rumah pompa CY-02 adalah 2,21 meter. Untuk mengetahui persentase nilai kesalahan  dan  mengidentifikasi  kebaikan  sebuah model forecasting ,  dapat  dihitung  menggunakan model Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE). Hasil perhitungan forecasting dan MAPE pada rumah pompa cluster dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai forecasting dan MAPE rumah pompa cluster.
Jam Ketinggia n air (m) WMA (m) |Xt – Ft| (|Xt – Ft|/Xt) * 100 00:00 0,6 - - - 01:00 0,6 - - - 02:00 0,6 - - - 03:00 0,6 0,60 0,00 0,00 04:00 0,61 0,60 0,01 1,64 05:00 0,61 0,61 0,01 0,82 06:00 0,61 0,61 0,00 0,28 07:00 0,62 0,61 0,01 1,61 08:00 0,64 0,62 0,03 3,91 09:00 0,65 0,63 0,02 3,34 10:00 0,65 0,64 0,01 1,29 11:00 0,66 0,65 0,01 1,77 12:00 0,66 0,66 0,01 0,76 13:00 0,66 0,66 0,00 0,26 14:00 0,65 0,66 0,01 1,54 15:00 0,65 0,66 0,01 0,77 16:00 0,67 0,65 0,02 2,73 17:00 0,67 0,66 0,01 1,49 MAPE 1,48%
Hasil  perhitungan forecasting dan  MAPE  pada rumah pompa prasasti dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Nilai forecasting dan MAPE rumah pompa
prasasti Jam Ketinggian air (m) WMA (m) |Xt – Ft| (|Xt – Ft|/Xt) * 100 00:00 0,93 - - 01:00 0,93 - - 02:00 0,94 - - 03:00 0,93 0,94 0,01 0,54 04:00 0,98 0,93 0,05 4,77 05:00 0,98 0,96 0,02 2,38 06:00 1,02 0,97 0,05 4,75 07:00 1,06 1,00 0,06 5,66 08:00 1,04 1,03 0,01 0,65 09:00 1,07 1,04 0,03 2,50 10:00 1,02 1,06 0,04 3,76 11:00 1,03 1,04 0,01 0,96 12:00 1,03 1,03 0,00 0,34 13:00 1 1,03 0,03 2,83 14:00 0,98 1,02 0,04 3,57 15:00 1,05 1,00 0,05 5,23 16:00 1,06 1,02 0,04 3,92 17:00 0,99 1,04 0,05 5,36 MAP E 3,15%
Hasil  perhitungan forecasting dan  MAPE  pada rumah pompa CY-01 dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Nilai forecasting dan MAPE rumah pompa
CY-01 Ja m Ketinggian air (m) WMA (m) |Xt – Ft| (|Xt – Ft|/Xt) * 100 00: 00 1,75 - - - 01:00 1,79 - - -
Ja m Ketinggian air (m) WMA (m) |Xt – Ft| (|Xt – Ft|/Xt) * 100 02:00 1,83 - - - 03:00 1,86 1,80 0,06 3,05 04:00 1,66 1,84 0,18 10,73 05:00 1,58 1,75 0,17 11,07 06:00 1,63 1,65 0,02 1,47 07:00 1,68 1,62 0,06 3,65 08:00 1,73 1,65 0,08 4,83 09:00 1,76 1,70 0,06 3,61 10:00 1,79 1,74 0,05 2,99 11:00 1,7 1,77 0,07 4,11 12:00 1,52 1,74 0,22 14,47 13:00 1,61 1,63 0,02 0,95 14:00 1,66 1,60 0,06 3,88 15:00 1,7 1,62 0,08 4,72 16:00 1,75 1,67 0,08 4,49 17:00 1,77 1,72 0,05 2,93 MAPE 5,13%
Hasil  perhitungan forecasting dan  MAPE  pada rumah pompa CY-02 dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Nilai forecasting dan MAPE rumah pompa
CY-02 Jam Ketinggian air (m) WMA (m) |Xt – Ft| (|Xt – Ft|/Xt) * 100 00:00 2,23 - - - 01:00 2,2 - - - 02:00 2,2 - - - 03:00 2,2 2,21 0,01 0,23 04:00 2,16 2,20 0,04 1,85 05:00 2,16 2,18 0,02 0,93 06:00 2,17 2,17 0,00 0,15 07:00 2,23 2,17 0,06 2,91 08:00 2,24 2,20 0,04 1,86 09:00 2,25 2,22 0,03 1,12 10:00 2,28 2,24 0,04 1,61 11:00 2,28 2,26 0,02 0,73 12:00 2,29 2,27 0,02 0,66 13:00 2,27 2,29 0,02 0,66 14:00 2,26 2,28 0,02 0,81 15:00 2,26 2,27 0,01 0,37 16:00 2,25 2,26 0,01 0,52 17:00 2,25 2,26 0,00 0,22 MAPE 0,98%
Dari  keseluruhan  perhitungan  nilai  MAPE  pada hasil forecasting menunjukan  bahwa  akurasi  metode WMA sangat baik dengan rata-rata dibawah 10%.
4. Early warning system (EWS)
Pengujian  EWS  dilakukan  untuk  memastikan sistem dapat mengirim pesan notifikasi peringatan dini kepada user admin terkait potensi banjir berdasarkan status  ketinggian  air,  prediksi  ketinggian  air,  dan kondisi cuaca saat ini.
Sistem  berhasil  mengirim  pesan  notifikasi peringatan dini melalui email seperti pada gambar 27.
Gambar 27. Pesan notifikasi email
Pesan notifikasi yang dikirim melalui SMS dapat dilihat pada gambar 28.

## Gambar 28. Pesan notifikasi SMS

## 4.4. Pemeliharaan
Pemeliharaan dilakukan setelah tahap implementasi  dan  pengujian  selesai.  Fokus  dari pemeliharaan  yaitu  pada  perbaikan,  perubahan,  atau peningkatan sistem yang telah diimplementasikan.

## 4.5. Pembahasan
Sistem dashboard monitoring telah memberikan kemudahan  bagi user dalam  melakukan monitoring suatu  sistem,  proses,  atau  aktifitas  secara real-time . Dashboard  monitoring menyajikan  informasi  yang dibutuhkan user dalam  bentuk  grafik,  tabel,  atau elemen  visual  lain  pada  satu  tampilan  halaman aplikasi. Dengan adanya dashboard monitoring , user dapat dengan mudah merespon perubahan, mengidentifikasi  potensi  masalah,  dan  membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data aktual. Hal ini  relevan  dengan  pokok  masalah  pada  penelitian dalam pengembangan sistem mitigasi bencana banjir. Pengelola  TPK  Semarang  dapat  memanfaatkan dashboard  monitoring tersebut  untuk  merespon
perubahan dan pengambilan keputusan dalam mitigasi ancaman banjir.
Ancaman bencana banjir dapat diprediksi dengan melakukan  forecasting  dengan  salah  satu  metode moving  average yaitu Weighted  Moving  Average (WMA). Metode WMA memberikan bobot yang lebih besar  pada  data  aktual  yang  lebih  baru  karena  data tersebut  dianggap  paling  relevan  daripada  data  yang lebih  lama.  Pemberian  bobot  pada  setiap  periode bersifat  subjektif,  namun  nilai  bobot  yang  diberikan tersebut berpengaruh pada hasil akurasi forecasting . Early  Warning  System (EWS)  dirancang  untuk memberikan peringatan terhadap ancaman atau risiko potensial  secara  dini,  sehingga  dapat  dilakukan tindakan pencegahan secepat mungkin. Pada penelitian ini, EWS memberikan informasi yang cepat dan  akurat  kepada  pengelola  di  TPK  Semarang  agar mereka  dapat  melakukan  persiapan  menghadapi ancaman  atau  risiko  banjir.  Media  yang  digunakan pada penelitian ini yaitu pesan email dan SMS.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  yaitu  sistem  dapat  menampilkan perubahan  ketinggian  air  dan  cuaca  di  area  TPK Semarang  secara real-time melalui dashboard monitoring sehingga pengelola dapat merespon cepat terhadap potensi banjir dan masalah lain terkait dengan ketinggian  air.  Implementasi  EWS  juga  dapat meningkatkan  kesiapan  dan  respon  terhadap  potensi banjir  dengan  mengirimkan  pesan  peringatan  dini. Akurasi forecasting dengan  metode  WMA  untuk prediksi ketinggian air sangat baik dengan nilai MAPE rata-rata  pada  masing-masing rumah pompa dibawah 10% yakni rumah pompa cluster 1.48%, rumah pompa prasasti  3,15%,  rumah  pompa  CY-01  5,13%,  dan rumah  pompa  CY-02  0,98%.  Saran  pada  penelitian yaitu  penambahan  sensor  lain  seperti  sensor  cuaca, topografi,  dan  lainnya  sehingga  dapat  memberikan gambaran  lebih  lengkap  untuk  meningkatkan  akurasi dan  ketepatan  hasil  pemantauan.  Pengembangan model forecasting juga  dapat  dilakukan  dengan mengeksplorasi penggunaan kecerdasan buatan untuk meningkatkan  kemampuan  sistem  dalam  mendeteksi pola perilaku alam yang mengindikasi potensi banjir.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bimo  Wismoyo  Aji  dan  Heru  Nurwasito,  2023. Implementasi Sistem Monitoring Sungai berbasis LoRa-MQTT Gateway . J. Pengembangan
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  7(4), pp. 1689-1698.
[2] Ivander  Achmad  Wandi  dan  Ahmad  Ashari, 2023. Monitoring Ketinggian  Air  dan  Curah Hujan  dalam Early  Warning  System Bencana Banjir  berbasis  IOT. Indonesian  Journal  of Electronics and Instrumenations System (IJEIS) , 13(1), pp. 101-110.
[3] Putri Novita Sari dan Febrian Wahyu Christanto, 2023. Early Warning System Berbasis Internet Of Things (IOT)  pada  Daerah  Rawan  Bencana Banjir  di  Kota  Semarang. Journal  of  Applied Multimedia  and  Networking  (JAMN) ,  7(2),  pp 62-70.
[4] Muh  Bahrul  Ulum  dan  Fawaidul  Badri,  2023. Sistem Monitoring Cuaca Dan Peringatan Banjir Berbasis IoT Dengan Menggunakan Aplikasi Mit App Inventor .    JITET  (Jurnal  Informatika  dan Teknik Elektro Terapan), 11(3).
[5] Fina Ustadatin1, Asfan Muqtadir, dan Amaludin Arifia,  2023.  Implementasi  Metode Weighted Moving  Average (WMA)  pada  Prediksi  Harga Bahan  Pokok.  Komputika:  Jurnal  Sistem Komputer, 12(2), pp. 203-210.
[6] Tutik  Mutmainnatul  Jannah,  Latipah,  dan Achmad  Muchayan,  2022. Decision  Support System  Forecasting Penjualan  Menggunakan Metode  Simple Moving  Average (Studi  Kasus: CV. Perkakas Indonesia). J. SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer), 11(2), pp. 214-222.
[7] Zihan  Silvya,  Ahmad  Zakir,  dan  Dedy  Irwan, 2020.  Penerapan Metode  Weighted  Moving Average untuk  Peramalan  Persediaan  Produk Farmasi. J. Ilmiah Teknologi Harapan (JITEKH), 8(2), pp. 59-64.
[8] Wigid Hariadi dan Sulantari, 2020. Forecasting Tingkat  Inflasi Year-On-Year Indonesia  dengan Metode Weighted  Moving  Average (WMA). J. UJMC  (Unisda  Journal  of  Mathematics  and Computer Science) , 8(22), pp. 45-53.
[9] Arwin  Datumaya  W.  S.,  Muhammad  Bisri Musthafa,  Ngatmari,  dan  Dimas  Rossiawan  H. P., 2020. Perbandingan Kinerja Metode-Metode Prediksi pada Transaksi Dompet Digital di Masa Pandemi.  J.  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi), 4(4), pp. 642-647.
[10] Danang  Danang,  Suwardi  Suwardi,  dan  Ihsan Ardi  Hidayat,  2019.  Mitigasi  Bencana  Banjir dengan  Sistem  Informasi Monitoring dan
Peringatan Dini Bencana menggunakan Microcontroller Arduino Berbasis IoT. TEKNIK., 40(1), pp. 55-60.