## Metode Peningkatan Akurasi pada Sensor TDS Berbasis Arduino untuk Nutrisi Air Menggunakan Regresi Linier
Dhodit Rengga Tisna * , Berlian Juliartha Martin Putra * , Tamara Maharani * and Hasnira #
*Akademi Komunitas Negeri Pacitan
Program Studi Pemeliharaan Komputer dan Jaringan Jalan Walanda Marami No 4A Pacitan
Email : dhodit@aknpacitan.ac.id , berlian@aknpacitan.ac.id , tamara@aknpacitan.ac.id
# Politeknik Negeri Batam
Program Studi Teknologi Rekayasa Pembangkit Energi
Jalan Ahmad Yani, Tlk. Tering, Kec. Batam Kota, Kota Batam, Kepulauan Riau 29461
E-mail: rhara@polibatam.ac.id

## Abstrak
Kualitas air memegang peranan penting dalam bidang budidaya perikanan. Faktor yang menentukan kualitas air salah satunya adalah kadar TDS (Total Disolved Solid). Oleh karena itu dibutuhkan TDS meter yang memiliki akurasi  yang  presisi  agar  mampu  mengukur  kualitas  berbagai  jenis  air  secara  akurat.  Dalam  penelitian  ini mengembangkan protype yang mampu mengukur kadar TDS dalam air. Prototype ini terdiri atas perangkat sensor TDS, Arduino UNO dan LCD untuk menampilkan hasil pembacaan kualitas air yang diukur. Supaya akurasi yang dibaca prototype mampu mengimbangi TDS meter komersil, maka peneliti menggunakan algoritma regresi linier untuk  dimasukkan  ke  dalam  program  program  TDS  Arduino.  Hasil  dari  eksperimen  menunjukkan  akurasi prototype TDS yang semula 77% naik menjadi 98.3% hampir mendekati presisi dengan TDS meter komersil pada umumunya.
Kata kunci: TDS, Regresi, Arduino UNO, Sensor

## Abstract
Water quality has an important role in the field of aquaculture. One of the factors that determine water quality is the level of TDS (Total Disolved Solid). Therefore, a TDS meter that has precise accuracy is needed to be able to accurately measure the quality of various types of water. In this study developed a prototype capable of measuring TDS levels in water. This prototype consists of a TDS sensor device, Arduino UNO and an LCD to display the results of the measured water quality readings. So that the accuracy read by the prototype is able to match the commercial TDS  meter, the researchers  used a linear regression algorithm  to be included in the  Arduino TDS program. The results of the experiment show that the accuracy of the TDS prototype which was originally 77% increased to 98.3%, is almost close to precision with commercial TDS meters in general.
Keywords: TDS, Regresission, Arduino UNO, Sensor

## 1. Pendahuluan
Sumber  daya  alam  terutama  air  merupakan  bagian yang  paling  penting  bagi  kelangsungan  hidup  baik manusia,  hewan  maupun  tumbuhan.  Air  banyak digunakan dalam industri, irigasi pertanian, peternakan  maupun  dalam  bidang  perikanan  [1]. Seiring  dengan  meningkatnya  kegiatan  sosial kehidupan  manusia  seperti  pembuangan  sampah, penggunaan  pupuk  kimia,  mengakibatkan  dampak yang  signifikan  terhadap  keseimbangan  ekologis lingkungan  yang  secara  tidak  langsung  juga  akan
berakibat  pada  kualitas  sumber  daya  alam  air sehingga pemantauan kualitas air sangat cocok untuk diterapkan di masa sekarang ini [2]. Perubahan sistem pertanian  dari  konvensional  menjadi  pertanian modern  terus  berkembang  dalam  beberapa  tahun belakangan  [3].  Hal  ini  tidak  terlepas  dari  kemajuan teknologi    seperti  sensor,  perangkat  mesin  dan teknologi  informasi  yang  sudah  merambah  dalam dunia  pertanian  serta  dalam  bidang  perikanan  [4]. Kemajuan  dalam  teknologi  sensor  sangat  banyak mempengaruhi  petani  dalam  budidaya  perikanan khususnya  perikanan  air  tawar,  beberapa  sensor
Vol. 14 No. 1, April 2022, 61-68 e -ISSN: 2548-9828
digunakan  untuk  melakukan  pengaturan  kondisi bawah  air  seperti  pengumpulan  data  pH  air,  tingkat kadar  oksigen,  salinitas,  polutan,  dan  kekeruhan. Perkembangan  biosensor  ini  dapat  membantu  kerja petani  dalam  menganalisis  beberapa  parameter  yang dibutuhkan, sehingga dapat mengkondisikan lingkungan  perairan  budidaya  yang  ideal  sesuai dengan  kebutuhan  ikan  yang  dibudidayakan  dan diharapakan akan mendapatkan hasil yang maksimal. Perkembangan  teknologi  IoT  menarik  minat  para petani  untuk  dapat  diterapkan  di  lahan  pertanian maupun  lahan  perikanan  mereka  karena  kehandalan dan  kemampuan  pemantauan  jarak  jauhnya,  hal  ini akan lebih meningkatkan tantangan untuk menciptakan  pertanian  yang  cerdas  dan  efisien  [5]. WSN  ( Wireless  Sensor  Network) merupakan  bagian yang  tidak  terpisahkan  dari  model  pematauan lingkungan perairan budidaya khususnya kualitas air yang  menggunakan  teknologi  IoT,  dengan  bentuk yang  ringkas  WSN  dapat  mengumpulkan  data  dari object  yang  dibaca  dan  kemudian  mengirimkan  ke pusat  data  untuk  dianalisa.  Kegiatan  pengukuran kualitas  air  yang  sebelumnya  menggunakan  sampel yang  harus  dibawa  ke  laboratorium  untuk  dilakukan pengecekan dapat diatasi dengan menggunakan WSN ini, sehingga dapat menghemat waktu dan mempercepat  pengambilan  keputusan  [6].  Parameter untuk menunjukkan tingkat kualitas air salah satunya adalah Total  Dissolved  Solid (TDS).    Penting  untuk mengetahui tingkat TDS karena dengan tingkat TDS yang  tinggi  memperlihatkan  hubungan  negatif  yang memungkinkan  ada  yang  kontaminasi  zat  berbahaya pada  air.  Akuisisi  data  sensor  merupakan  salah  satu tahapan  yang  ada  pada  sistem  monitoring  dengan menggunakan  teknologi  IoT,  langkah  ini  sangat penting karena menghasilkan data yang akan diproses sedemikian  rupa  untuk  membuat  keputusan  yang strategi  serta  operasional  yang  tepat  [7].  Arduino merupakan salah satu mikrokontroller yang digunakan yang digunakan dalam teknologi IoT untuk mengolah  hasil  pembacaan  dari  sensor,  selain  itu perangkat  Arduino  akan  menjadi  perangkat  yang valid  dalam  akuisisi  data  jika  dikalibrasi  dengan benar[8]. Pembacaan yang presisi merupakan prinsip yang  sangat  penting  untuk  mendapat  sesuatu  yang koheren  dan  berharga  [9].  Beberapa  penelitian  telah menggunakan  sensor  TDS  yang  terhubung  ke mikrokontroller untuk pembacaan kondisi kualitas air [10]  namun  belum  diketahui  tingkat  kesalahan  error yang dihasilkan oleh sensor tersebut [11]. Dalam hal metode  pengukuran  data  kontinyu,nilai  error  akan berpengaruh  signifikan  sperti  pada  pengukuran kualitas air secara realtime . Oleh karena itu, diusulkan metode  kalibrasi  untuk  mengkalibrasi  sensor  TDS Arduino menggunakan air mineral dengan menggunakan  kalibrator  TDS  meter  dari  merk Mediatech  yang  memiliki  akurasi  dan  presisi  yang lebih baik. Kalibrasi merupakan langkah yang sangat perlu  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang  tepat dan  metode  kalibrasi  diperlukan  untuk  mengurangi
tingkat kesalahan dalam pembacaan sensor sehingga dapat  menghasilkan  akuisisi  data  yang  lebih  presisi dan dapat dipercaya [12]. Pada penelitian ini penulis mengkalibrasi  protype  TDS  menggunakan  metode regresi linier dikarenaka pada penelitian sebelumnya menggunakan  metode  ANN (Artificial  Neural Network) [13].  Pada  penelitian  menggunakan  ANN membutuhkan  “pelatihan”  terlebih  dahulu  sebelum beroperasi sehingga memakan waktu processing yang tinggi  dan  ukuran  yang  besar  dibandingkan  dengan regresi  linier.  Hasil  penelitian  sebelumnya  dengan memanfaatkan koefisien determinasi (R 2 ) menunjukkan nilai pada ANN sebesar 0.81 sedangkan regresi  linier  sebesar  0.79.    Hal  ini  yang melatarbelakangi penulis menggunakan regresi linier dikarenakan  perbedaan  nilai  yang  tidak  terlalu signifikan  namun  dengan  proses  komputasi  yang cepat.
Berdasarkan uraian diatas, maka dalam penelitian ini kami akan  membahas  pembuatan dan  proses  akurasi prototype sensor TDS yang terhubung ke mikrokontroller arduino, sehingga diharapkan prototype  yang dibuat  mampu bersaing dengan TDS meter komersial yang ada di pasaran.

## 2. Metode Penelitian
Obyek penelitian ini adalah pembuatan prototype dan peningkatan  akurasi  protype  sensor  untuk  mengukur tingkat  TDS  pada  pada  air.  Dalam  melakukan kalibrasi,  dibutuhkan  beberapa  sampel  air  agar pembacaan  sensor  bisa  akurat.  Data  yang  dihasilkan oleh sensor adalah data analog yang berupa tegangan kemudian sensor TDS dihubungkan ke Arduino untuk menghasilkan data dalam digital dalam satuan PPM.

## 2.1 Desain Sistem
Pada bagian ini dijelaskan sistem kalibrasi  prototype sensor  TDS  secara  keseluruhan.  Pada  Gambar  1, menunjukkan  blok  diagram  dari  sistem  kalibrasi sensor TDS.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem 2.2 Prototype TDS ( Total Disolved Solid )
Tahapan pertama dari penelitian ini adalah  membuat prototype  sensor  TDS  ( Total  Dissolved  Solid ).  TDS
merupakan parameter  yang  menunjukkan jumlah zat organik  dan  anorganik  yang  terlarut  dalam  air,  TDS diukur  dalam  satuan  PPM  ( parts  per  million ).  TDS memberikan  informasi  tentang  kandungan  kalsium, magnesium,  kalium  dan  natrium.  Namun  apabila kandungan TDS terlalu tinggi biasanya menunjukkan bahwa  air  telah  terkontaminasi  oleh  zat  yang berbahaya.  Sensor  TDS  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  sensor  kit  TDS  yang diproduksi  oleh  DF-Robot  yang  digunakan  untuk mikrokotroller  ARDUINO  dengan  spesifikasi  input tegangan  kerja  sebesar  5  volt  DC  dan  output  sensor berupa  sinyal  analog  [14].  Tampilan  fisik  sensor  kit TDS seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Sensor TDS
Untuk  mengolah  sinyal  hasil  pembacaan  sensor, peneliti menggunakan mikrokontroller Arduino UNO yang  kompatibel  dengan  sensor  TDS  produk  dari DF-ROBOT seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Mikrokontroller Arduino UNO
Papan mikroprosesor ini memiliki 54 pin input/output digital,  16  input  analog,  4  UART  (port  serial perangkat  keras),  osilator  kristal  16  MHz,  koneksi USB,  colokan  listrik,  konektor  In-Circuit  Serial Programming (ICSP) dan tombol reset [15]. Selain itu, modul  Arduino  UNO  yang  kompatibel  ini  dapat disuplai dari PC melalui kabel USB atau dengan catu daya eksternal (9 hingga 12VDC).
Gambar 4. LCD Dotmarix 2x14 yang Disambungkan dengan I2C
Hasil  pembacaan  sensor  ditampilkan  pada  LCD dotmatrix dengan spesifikasi 2x14, yang menggunakan komunikasi I2C supaya dapat terhubung  ke  mikrokontroller  arduino.  Gambar  4 diatas  menunjukkan  device  LCD  yang  digunakan untuk menampilkan data output yang dihasilkan oleh sensor.
Langkah-langkah  pengukuran  air  menggunakan protype TDS adalah sebagai berikut :
a. Sketch Arduino UNO yang akan digunakan menggunakan software Arduino IDE.
b. Hubungkan  mikrokontroller  Arduino  UNO yang  sudah  di  sketch  (port  5V,  Ground  dan A1) ke port  Sensor.
c. Hubungkan  mikrontroller  Arduino  UNO (port 5V, Ground, A4 dan A5) ke port LCD yang sudah tersambung dengan I2C.
d. Siapkan wadah yang berisi air.
e. Masukkan  probe  sensor  TDS  kedalam wadah.
f. Nilai  TDS  dalam  satuan  PPM  terbaca  pada LCD.
g. Ganti  jenis  air  apabila  ingin  mengetahui kadar TDS di jenis air lain yang diinginkan.
h. Komparasi nilai protype yang dibuat dengan TDS komersil buatan pabrik.
Pada  Gambar  5  menunjukkan  contoh  pengukuran menggunakan  prototype  TDS  dan  TDS  komersil buatan pabrik.
Gambar 5. Pengukuran Air Menggunakan Protype TDS dengan TDS Meter Komersil Buatan Pabrik
2.2 Data Collecting
Tahapan  penelitian  kedua  adalah  pengumpulan  data dari  beberapa  jenis  atau  merk  air  yang  berbeda  dan membandingkan  pengukuran  antara  protype  TDS yang  dibuat  dengan  TDS  Meter  buatan  pabrik. Pengumpulan  data  ini  berguna  untuk  mengetes apakah  alat  yang  dibuat  akurasinya  sudah  sesuai dengan  standar  dari  akurasi  TDS  meter  pada umumnya atau tidak. Semakin banyak jenis air yang diukur, maka kemampuan alat dalam mendeteksi akan semakin baik.
2.3 Regresi Linier
Tahapan  ketiga  setelah  membuat  alat  adalah melakukan  pengujian  dengan  mengkalibrasi  alat, mengambil  data  serta  menganalisis  data.  Tujuan kalibrasi supaya hasil ukur dari alat yang dibuat dapat lebih akurat. Selain itu juga dilakukan kalibrasi untuk menentukan nilai ketidakpastian [16]. Untuk mengetahui  nilai  atau  harga  ketidakpastian,  yaitu dengan langkah pertama, mencari nilai standar deviasi dengan menggunakan persamaan 1.
(1)
Dimana
nilai data x dikurangi nilai rata-rata x
n = jumlah data x Langkah kedua adalah menghitung nilai ketidakpastian  pada  hasil  pengukuran  (UA 1 )  dengan menggunakan persamaan 2.
(2) Langkah ketiga adalah menghitung nilai ketidakpastian  dari  pendekatan  regresi  (UA 2 ). Tahapan  untuk  menemukan  nilai  ketidakpastian pendekatan  regresi  (UA 2 )  yaitu  terlebih  dahulu menggunakan  persamaan  regresi  (Y reg ),  seperti  pada persamaan 3.
(3)
Untuk  menghitung  nilai  persamaan  regresi  (Y reg ), sebelumnya  adalah  mencari  nilai  α  dan  ƅ.  Terlebih dahulu dihitung nilai b, seperti pada persamaan 4.
(4)
Setelah hasil nilai b diperoleh, maka nilai α dihitung dengan persamaan 5.
(5)
Setelah  nilai  persamaan  regresi  (Y reg )  dihitung, kemudian  dicari  nilai  Sum  Square  Residual  (SSR) menggunakan persamaan 6.
(6)
Setelah  nilai  (SSR)  diketahui,  dapat  dilanjutkan dengan menghitung nilai ketidakpastian dari pendekatan  regresi  (UA 2 ),  dengan  menggunakan persamaan 7 berikut.
(7)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Eksperimen  telah  dilakukan  dengan  beberapa  merk air minum yang ada di pasaran diantaranya merk H, A, Cr,  V,  Cl  dan  Le  Eksperimen  dilakukan  dengan  2 proses yaitu sebelum menggunakan regresi dan proses setelah menerapkan algoritma regresi.
Pada Tabel 1 adalah data yang diperoleh dari Protype TDS sebelum dilakukan regresi. Sedangkan komparasinya  adalah  data  yang  diperoleh  dari  TDS
meter komersil yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 1. Data Pengukuran Air Menggunakan Prototype TDS (Sebelum Regresi)
Test ke- H A Cr V Cl Le 1 10 120 125 140 15 124 2 10 120 125 140 15 124 3 10 120 125 140 15 124 4 10 120 125 140 15 124 5 10 120 125 140 15 124 6 10 120 125 140 15 124 7 10 120 125 140 15
124
8 10 120 125
140 15 124
9 10 120 125
140 15 124
10 10 120 125 140 15 124

## Tabel 2. Data Pengukuran Air Menggunakan TDS
Meter Komersial Buatan Pabrik Test ke- H A Cr V Cl L 1 7 106 110 126 11 112 2 7 106 110
126 11
112 3 7 106 110 126 11 112 4
7 106 110 126 11 112
5 7 106 110 126 11 112
6 7 106 110 126 11
112 7 7 106 110
126 11 112
8
7 106
110 126
11
112
9 7 106 110 126 11 112 10 7 106 110
126 11 112
Dari  eksperimen  tersebut  diketahui  perbedaan  yang besar antara prototype TDS yang dibuat dengan TDS meter komersil. Hal ini  menunjukkan bahwa akurasi protype  TDS  masih  belum  benar.  Oleh  sebab  itu, peneliti  memasukkan  algoritma  regresi  linier  ke dalam Arduino UNO.
Peneliti  melakukan  analisa  data  dan  perhitungan regresi  pada  persamaan  1  dan  persamaan  2  sebelum mengimplementasikan  rumus  regresi  ke  dalam software Arduino IDE. Analisa ditunjukkan sebagaimana Gambar 6.
Gambar 6. Perhitungan dan Analisa Regresi Linier pada Prototype TDS
Dari analisa pada Gambar 6, diperoleh grafik regresi linier untuk prototype TDS meter yang sudah dibuat dan ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Nilai Regresi Linier pada Prototype

## TDS Meter
Dari  perhitungan,  diketahui  linier  regresi  Y  = 0.916x  -  3.2997  didapatkan  R 2 =  0.9993.  Nilai standart  error  yang  diperoleh  1.3494.  Hasilnya kemudian dimasukkan ke dalam program Arduino UNO.  Persamaan  ini  diharapkan  meningkatkan pembacaan nilai sensor dalam prototype TDS.
Setelah  kalkulasi  dilakukan,  peneliti  menambahkan source  code  regresi  linier  ke  dalam  mikrokontroller Arduino UNO  menggunakan software  Arduino IDE. Gambar 8 merupakan sketch atau source code regresi linier yang dimasukkan pada Arduino.
Gambar  8.  Sketch  Regresi  Linier  yang  Dimasukkan pada Arduino IDE
Percobaan  pada  Gambar  9  menunjukkan  akurasi prototype  TDS  hampir  mendekati  kesamaan  dengan pengukuran  dengan  TDS  meter  komersial.  Pada prototype  nilai  menunjukkan  angka  12,  sedangkan pada TDS meter komersial menunjukkan angka 11.
Gambar 9. Eksperimen Pengukuran TDS Setelah Menggunakan Algoritma Regresi Linier.
Tabel  3.  Data  Pengukuran  Air  Menggunakan Prototype TDS (Setelah Regresi)
Test ke-
H A Cr V Cl Le 1 7 105 110
125 12 112 2 7 105 110
125 12 112
3 7 106 110
125 12 112
4 7 106 110
126 12 112
5 7 106 110
126 12
112
6 7 105 110 126 12 112 7 7 105 111 126 12 112 8 7 105 111 126 12 112
9 7 105 111 126 12 112
10 7 106 111 126 12 112
Pada  Tabel  3  diatas  merupakan  data  yang  diperoleh dari  berbagai  jenis  sampel  air  setelah  memasukkan regresi linier kedalam Arduino IDE. Jika dibandingkan  dengan  Tabel  2  yang  menggunakan TDS  meter  komersial,  maka  Tabel  3  hampir mendekati kesamaan.
Gambar 10. Grafik Akurasi Sebelum Menggunakan Regresi
Gambar 11. Grafik Akurasi Setelah Menggunakan
Regresi.
Grafik yang ditunjukkan pada Gambar 10 menunjukkan  masih  adanya  celah  antara  prototype TDS dengan TDS meter komersil, karena  masih ada perbedaan  nilai  yang  cukup  jauh  sehingga  akurasi yang  dihasilkan  belum  benar.  Pada  grafik  yang ditunjukkan  pada  Gambar  11,  eksperimen  yang dilakukan menunjukkan bahwa prototype yang dibuat akurasi pengukurannya sudah sesuai dengan alat ukur TDS komersil yang ada dipasaran yang pembacaannya  telah  terstandarisasi  dengan  akurasi dan presisi yang lebih baik, sehingga prototype TDS meter  ini  siap  untuk  digunakan  untuk  proses pengukuran kualitas air.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan,  dapat diambil  kesimpulan  yaitu  setelah  dilakukan  analisis regresi  linier  pada  pengamatan  protype  sensor  TDS, terjadi  perubahan  akurasi  yang  semula  akurasi  77% menjadi 98.3%.
Meskipun  akurasi  penelitian  ini  hampir  mendekati presisi, namun penelitian ini masih perlu dikembangkan  mengingat  alat  sensor  kedepannya
tidak  diletakkan  di  dalam  ruangan  namun  diluar ruangan  yaitu  pada  kolam  lobster  air  tawar.  Dimana kondisi  kolam  terpengaruh  oleh  cuaca,  kelembaban yang mengakibatkan prototype sensor TDS mendapatkan  perlakuan  yang  berbeda  dari  yang peneliti ujikan didalam ruangan. Pengujian sebaiknya dibandingkan  dengan  berbagai  jenis  merk  TDS komersil  supaya  akurasi  prototype  yang  dibuat semakin  presisi.  Selain  itu  penelitian  ini  juga  perlu pengembangan lebih lanjut karena mendukung Smart Farming  dimana  petani  lobster/ikan/udang  air  tawar dapat  mengontrol  kolamnya  secara  real  time  dari jarak jauh.

## Daftar Pustaka
[1] Y.  Irawan,  A.  Febriani,  R.  Wahyuni,  and  Y. Devis,  “Water  quality  measurement  and filtering tools using Arduino Uno, PH sensor and TDS meter sensor,” J. Robot. Control , vol.
2,  no.  5,  pp.  357–362,  2021,  doi:
10.18196/jrc.25107.
[2] B. Chen, “An Effective Construction Pattern of Wireless Sensor Network for Water Quality Detection,” 2019 5th Int. Conf. Big Data Inf.
Anal. , pp. 84–91, 2019.
[3] M. K. Ganeshan,  “New  Agriculture
Technology  in  Modern  Farming,”  no.
September,
2021, doi: 10.30726/ijmrss/v8.i3.2021.83016.
[4] R.  S.  R.  Mayavan,  R.  Jeganath,  and  V. Chamundeeswari,  “Automated  Hydroponic
System  for  Deep  Water  Culture  To  Grow
Tomato Using Atmega328,” no. 8, pp. 27–32,
2017.
[5] “An  Optimization  Scheme  for  Water  Pump Control  in  Smart  Fish  Farm  with  Efﬁcient Energy Consumption-translate.pdf.” .
[6] Z.  Shareef,  “Design  and  wireless  sensor Network Analysis of Water Quality Monitoring  System  for  Aquaculture,” 2019
3rd  Int.  Conf.  Comput.  Methodol.  Commun. , no. Iccmc, pp. 405–408, 2019.
[7] D. R. Tisna, M. Udin Harun Al Rasyid, and S. Sukaridhoto, “AT-Mo: Wireless Data
Collection System for Physiology Monitoring of  Athlete,” IES  2019  -  Int.  Electron.  Symp.
Role  Techno-Intelligence  Creat.  an  Open Energy Syst. Towar. Energy Democr. Proc. , pp.
115–119, 2019, doi:
10.1109/ELECSYM.2019.8901635.
[8] R.  A.  Koestoer,  Y.  A.  Saleh,  I.  Roihan,  and Harinaldi,  “A  simple  method  for  calibration of  temperature  sensor  DS18B20  waterproof in oil bath based on Arduino data acquisition system,” AIP  Conf.  Proc. ,  vol.  2062,  2019, doi: 10.1063/1.5086553.
[9] S.  K.  Verma,  M.  Rajesh,  and  R.  Vincent, “Smart-farming  using  internet  of  things,” J.
Comput.  Theor.  Nanosci. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.
172–176, 2020, doi: 10.1166/jctn.2020.8646.
[10] D.  Pant,  A.  Bhatt,  M.  Khan,  O.  P.  Nautiyal, and P. Adhikari, “Automated IoT based Smart Water  Quality  Assessment  System,” Proc.
2019  8th  Int.  Conf.  Syst.  Model.  Adv.  Res.
Trends, SMART 2019 , pp. 98–104, 2020, doi:
10.1109/SMART46866.2019.9117271.
[11] A.  G.  Menon  and  P.  Menon,  “Automated Water  Quality  Monitoring  IOT  System  for
Small-scale  Aquaculture Farms,” J. Comput.
Eng. Inf. Technol. , vol. 9, no. 5, pp. 3–8, 2020, doi: 10.37532/jceit.2020.9(3).239.
[12] M. Badura, P. Batog, A. Drzeniecka-Osiadacz, and  P.  Modzel,  “Regression  methods  in  the calibration  of  low-cost  sensors  for  ambient particulate  matter  measurements,” SN  Appl.
Sci. ,  vol.  1,  no.  6,  pp.  1–11,  2019,  doi:
10.1007/s42452-019-0630-1.
[13] S. Hayder and B. H. Khudair, “Water Quality Assessment  and  Total  Dissolved  Solids Prediction,” no. December, 2019.
[14] T.  Maharani,  M.  A.  Zainuddin,  and  S. Sukaridhoto, “Brightness on LEDs for Light Fidelity  Applications  and  Measurements,”
2019 Int. Electron. Symp. , pp. 53–57, 2019.
[15] M.  Zainuddin,  L.  Politeknik,  and  N.  Batam,
“Desain  dan  Uji  Coba  Sederhana  Pada
Obstacle  Avoiding  Robot  Menggunakan
Mikrokontroler Arduino,” Jagi , vol. 2, no. 1,
p. 1, 2018, [Online]. Available:
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAGI/
announcement/view/14Viewproject.
[16] L.  Hakim  and  B.  Manurung,  “Design  and
analytical simulation of heart rate measurement  and  human  body  temperature with  linear  regression  approach,” AIP  Conf.
Proc. ,  vol.  2221,  no.  March,  2020,  doi:
10.1063/5.0003189.