Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI) Vol. 9 , No. 1 , April 2023 ISSN. 2502-3608; e-ISSN. 2443-2318, Terakreditasi Sinta 5
Prototype Sistem Peringatan Dini Berbasis Iot ( Internet of Things ) untuk Mitigasi Bencana Tsunami di Pantai Pancer, Puger, Jember
Ahmad Fauzil Akbar 1 , Widya Cahyadi 2 , Wahyu Muldayani 3
Universitas Jember

## ahmadfauzilakbar@gmail.com
Abstrak IoT merupakan infrastruktur jaringan global yang menghubungkan objek, perangkat dan lain – lain baik secara fisik maupun  virtual  melalui  intelligents  object,  komunikasi  dan kemampuan  aktuasi.  Manajemen  sistem  peringatan  dini  untuk berbagai  masalah  dalam  penanggulangan  bencana  alam  yang didukung teknologi Internet of Things (IoT) secara fundamental cukup  mampu  untuk  memberikan  solusi  yang  lebih  signifikan, terukur, portable dan hemat energi. Tsunami adalah salah satu bencana alam berupa gelombang besar yang cukup sering terjadi di kawasan cincin api Pasifik, dimana Indonesia merupakan salah satu negara yang berada di kawasan tersebut. Pada penelitian ini akan  dirancang  sebuah  prototype  alat  yang  dapat  memonitor secara real time tinggi muka air laut untuk diolah datanya sebagai salah satu acuan potensi terjadinya tsunami. Tinggi muka air laut selama  pasang  surut  dimonitor  secara  real  time  menggunakan sensor ultrasonic HC-SR04 yang diletakkan di pesisir pantai. Data yang telah didapat dikirimkan ke database server melalui modul GPRS Sim900 dan ditampilkan di website secara real time. Ketika nilai tinggi muka air laut berubah tiba – tiba secara drastis maka sistem  akan  mengirimkan  notifikasi  pemberitahuan  potensi terjadi  tsunami  ke  alamat  email  yang  telah  didaftarkan sebelumnya.  Hasil  pembacaan  sensor  untuk  mengukur  tinggi muka  air  laut  akurat  karena  memiliki  error  persen  sebesar 6.606781019%. Website dapat menampilkan secara real time hasil pembacaan  sensor  ultrasonic  pada  alat  yang  telah  dirancang. Ketika nilai tinggi muka air laut diubah secara drastis terdapat notifikasi pemberitahuan tentang potensi terjadinya tsunami.
Kata Kunci — HC-SR04, Iot, Sim900, Tsunami
Abstract
IoT  is  a  global  network  infrastructure  that  connects  objects, devices  and  things  both  physically  and  virtually  through intelligent  objects,  communication  and  actuation  capabilities. Management  of  early  warning  systems  for  various  problems  in natural  disaster  management  supported  by  Internet  of  Things (IoT) technology is fundamentally capable of providing solutions that are more significant, scalable, portable and energy efficient. Tsunami is a natural disaster in the form of large waves that quite often occur in the Pacific Ring of Fire, where Indonesia is one of
the countries that located in the region. In this study, a prototype will  be  designed  that  can  monitor  sea  level  in  real  time  for processing the data as an reference for the potential for a tsunami to occur. Sea level during high and low tide is monitored in real time using the ultrasonic sensor HC-SR04 which is placed on the coast.  The  data  that  has  been  obtained  is  sent  to  the  database server via GPRS module Sim900 and displayed on the website in real time. When the sea level changes drastically in a short time, the system will send a notification the possibility of a tsunami to the  previously  registered  email  address.  The  results  of  sensor readings that measure sea level are accurate because they have a percentage error of 6.606781019%. The website can display in real time data of ultrasonic sensor readings on the prototype that has been designed. When the sea level is drastically changed, there is a notification about the possibility of a tsunami.
Keywords — HC-SR04, IoT, Sim900, Tsunami

## I. PENDAHULUAN
Industri  4.0  adalah  konsep  revolusi  industri  ke  4  yang menggabungkan  teknologi  otomasi  dengan  cyber  technology [1]. Industri 4.0 pertama kali diperkenalkan selama Hannover Fair  pada  tahun  2011;  selanjutnya,  secara  resmi  diumumkan pada  tahun  2013  sebagai  inisiatif  strategis  Jerman  untuk mengambil peran perintis dalam industri yang saat ini sedang merevolusi  sektor  manufaktur.  Industri  4.0  mewakili  tren teknologi otomasi saat ini dalam industri manufaktur, dan ini terutama  mencakup  teknologi  yang  memungkinkan  seperti cyber-  physical  systems  (CPS),  Internet  of  Things  (IoT)  dan cloud computing [2].
IoT merupakan salah satu pilar utama dalam perkembangan revolusi  industri  4.0.  Fondasi  IoT  dapat  dianggap  sebagai infrastruktur jaringan global yang terdiri dari banyak perangkat terhubung yang mengandalkan teknologi sensorik, komunikasi, jaringan, dan pemrosesan informasi [2]. IoT secara luas dapat didefinisikan  sebagai  infrastruktur  jaringan  global  yang menghubungkan  objek,  perangkat,  dan  hal-hal  secara  fisik maupun  virtual  melalui  intelligent  objects,  komunikasi,  dan kemampuan  aktuasi  [3].  Dengan  pengumpulan  dan
12
kemampuan berbagi data yang lebih kuat dan efisien, visi untuk menjadi sistem pendukung dalam pengambilan keputusan yang canggih  menjadi  mungkin  untuk  diwujudkan,  dengan menyediakan layanan dengan cara yang lebih akurat, terperinci, dan cerdas. IoT adalah konsep multidisiplin yang melibatkan penelitian di bidang perangkat keras, komunikasi jarak dekat, pengolahan data, dan pengambilan keputusan [4]. Manajemen sistem  peringatan  dini  untuk  berbagai  masalah  dalam penanggulangan bencana yang didukung teknologi Internet of Things  (IoT)  secara  fundamental  cukup  mampu  untuk memberikan solusi yang lebih signifikan, terukur, portabel, dan hemat energi [5].
Mitigasi  bencana  adalah  serangkaian  upaya  untuk mengurangi  risiko  bencana,  baik  melalui  pembangunan  fisik maupun penyadaran dan peningkatan kemampuan menghadapi ancaman  bencana  [6].  Manajemen  bencana  bukanlah  tentang mencegah atau menghilangkan ancaman melainkan menekankan  pada  pembuatan  rencana  untuk  mengurangi konsekuensi bencana [4]. Teknologi IoT yang tersedia saat ini sudah  cukup  matang  dan  berpotensi  sangat  berguna  dalam situasi  bencana  [7].  Penekanan  diberikan  pada  bagaimana teknologi penginderaan dan komunikasi IoT dapat digunakan secara efektif dalam pemantauan Smart City serta dalam kasus manajemen  bencana  [8].  Pada  penelitian  ini,  IoT  tidak  dapat mencegah  terjadinya  bencana,  namun  konsep  IoT  dapat diaplikasikan  dalam  pelaksanaan  mitigasi  bencana  untuk kesiapsiagaan,  seperti  prediksi  dan  peringatan  dini  adanya tsunami.
Tsunami  ( 津 波 ,  "ombak  besar  di  pelabuhan")  adalah gelombang air besar yang diakibatkan oleh gangguan di dasar laut,  seperti  gempa  bumi  [9].  Gempa  berkaitan  dengan dinamika lempeng tektonik. Lokasi sumber gempa ditunjukkan oleh pusat gempa. Lokasi ini penting diketahui sebagai bagian dari  informasi  mitigasi  prabencana  agar  memiliki  kesiapan dalam menangani ancaman tsunami [10]. Sistem pemantauan dan pemrosesan gempa memberikan informasi yang akurat dan andal  dalam  berkontribusi  pada  layanan  peringatan  tsunami, sehingga  mendorong  pengembangan  teknologi  peringatan tsunami,  yang  meningkatkan  kemampuan  peringatan  tsunami dan tanggap darurat tsunami [11].
Pada penelitian ini akan dilakukan perancangan dan analisis kinerja  prototype  perangkat  pendeteksi  tsunami  berbasis  IoT akibat aktivitas gempa di bawah laut. Perubahan tinggi pasang surut  air  laut  akan  dimonitor  secara  real-time  dan  diolah sehingga dapat memberikan peringatan dini apabila parameter terjadinya tsunami terdeteksi. Selain itu data yang dikumpulkan juga  dapat  digunakan  sebagai  basis  data  untuk  melakukan analisis  lebih  lanjut  serta  prediksi  yang  lebih  akurat  dimasa mendatang.

## II. METODE PENELITIAN
Pada  bab  ini  akan  dibahas  tentang  perancangan  sistem, konfigurasi alat dan konfigurasi webserver.
A. Perancangan Sistem
Gbr 1. Blok Diagram Sistem Gbr 2. Konfigurasi Alat

## Gbr 3. Konfigurasi Webserver
Diagram blok pada Gbr 1 merupakan gambaran secara garis besar dari sistem yang akan dibangun pada penelitian kali ini. Sensor  ultrasonik  HC-SR034  akan  membaca  nilai  ketinggian muka air laut kemudian arduino akan menyimpan data sebagai backup  di  microSD.  Data  yang  telah  dibaca  oleh  sensor ultrasonik  berikutnya  akan  dikirimkan  ke  webserver  dengan menggunakan sim900. Data tersebut akan disimpan di database webserver. Data yang telah tersimpan di database dapat diakses oleh end user pada website yang telah dibuat.

## B. Konfigurasi Alat
Prototype alat akan mendapat sumber daya dari baterai aki 12v,  sensor  ultrasonic  HC-SR04  membaca  nilai  pengukuran kemudian mengirim data ke Arduino UNO untuk diolah. Data tersebut disimpan di MicroSD sebagai backup sebelum dikirim ke Webserver menggunakan modul Sim900.

## C. Konfigurasi Webserver
Web server digunakan sebagai jembatan untuk mengirimkan data dari arduino UNO ke database. Web server dirancang agar berhasil menyimpan data yang telah dikirimkan oleh arduino ke dalam  database.  Setelah  data  tersimpan,  web  server  akan
Sensor HC- SR04 Arduino UNO GSM Shield Sim900 Web Server Database End User Mengirim data sensor ke arduino Memberi perintah untuk mengirimkan data Menyimpan data Mengirim data ke Webserver Menampilkan hasil akhir data yang telah di proses MicroSD Menyimpan log data sebagai backup Arduino UNO Baterai Aki 12V HC-SR04 Sim900 MicroSD RTC Arduino Web server Linux Apache Database MySQL Web Browser
Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI) Vol. 9 , No. 1 , April 2023 ISSN. 2502-3608; e-ISSN. 2443-2318,

## Terakreditasi Sinta 5
melakukan analisa tren data ketinggian muka air laut. Ketika terjadi perubahan tren data dan terindikasi akan terjadi tsunami, maka web server secara real time memberi peringatan pada end user.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  akan  dibahas  meliputi  pengujian  fungsi monitoring  secara real  time dari prototype alat  tersebut  dan hasil pengujian early warning system ketika perubahan pasang surut yang terjadi melebihi asumsi batas ambang.

## A. Perancangan Prototype Alat Sistem Peringatan Dini
Perangkat keras yang telah dirancang akan diimplementasikan  pada  system  yang  akan  dibangun. Komponen-komponen perangkat keras dibangun sesuai dengan konfigurasi yang telah dirancang. Pada pin digital Arduino 7 dihubungkan  dengan  pin  nomor  8  pada  modul  Sim900 sedangkan untuk pin digital Arduino 8 dihubungkan dengan pin nomor 9 pada modul Sim900.
Pada  modul  sensor  ultrasonik  HC-SR04  pin  Vcc dihubungkan dengan pin Vcc 5V pada modul Sim900 dan pin GND  dihubungkan  dengan  pin  GND  pada  modul  Sim900. Sedangkan  pin  Trig  dihubungkan  dengan  pin  digital  6  pada Arduino dan pin Echo dihubungkan dengan pin digital 5 pada Arduino.
Modul microSD Card dihubungkan pada pin digital arduino 10,11,1 dan 13 dengan urutan pin yang tersambung pada modul microSD  Card  adalah  CS,  MOSI,  MOSO  dan  SCK.  Untuk modul  RTC  DS1307  pin  SCL  dihubungkan  pada  pin  analog arduino A6 dan pin SDA dihubungkan pada pin analog arduino A5.
Gbr 4. Alat Prototype yang telah terpasang

## Gbr 5. Skema Perancangan Alat

## B. Analisis Perubahan Trend Data
Analisis  perubahan  trend  data  diperlukan  agar  dapat memprediksi  ketika  muncul  tanda–tanda  kemungkinan terjadinya  tsunami.  Data  yang  telah  diambil  sebelumnya dijadikan  sebagai  acuan  analisis  untuk  dapat  memperkirakan kemungkinan terjadi tsunami.
Berikut merupakan data dari pasang surut yang telah diambil dari lapangan selama beberapa hari. Namun dipilih lima data dengan hasil pengukuran sensor yang paling bagus, tidak terlalu banyak kesalahan dalam pembacaan sensor.
Data  sumbu  x  adalah  waktu  (jam),  sumbu  y  adalah  tinggi (cm), data pertama diambil pada tanggal 9 Oktober 2019 mulai pukul 6:21 AM hingga 12:53 PM ketika terjadi fenomena surut. Data 2 diambil pada tanggal 10 Oktober 2019 mulai pukul 7:26 AM hingga 1:58 PM. Data 3 diambil pada tanggal 12 Oktober 2019 mulai pukul 8:22 AM hingga 2:54 PM.  Data 4 diambil pada  tanggal  13  Oktober  2019  mulai  pukul  9:03  AM  hingga 3:35 PM. Data 5 diambil pada tanggal 14 Oktober 2019 mulai pukul 9:32 AM hingga 4:04 PM.
14
Gbr 7. Grafik Data 2 Gbr 8. Grafik Data 3 Gbr 9. Grafik Data 4

## Gbr 10. Grafik Data 5
Dari  kelima  sampel  data  yang  telah  diambil  rata  –  rata perubahan  ketinggian  yang  terjadi  dalam  rentang  waktu  10 menit adalah 7 cm.

## C. Analisis Gradient
Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis gradient.  Dengan  menggunakan  analisis  gradient,  ditentukan
nilai kemiringan dari beberapa sample data yang telah diambil sebelumnya.  Rumus  1  dari  analisis  gradient  adalah  sebagai berikut.
𝑚 = 𝑟𝑖𝑠𝑒 𝑟𝑢𝑛 = 𝑦2 − 𝑦1 𝑥2 − 𝑥1 (1)
Nilai y2 merupakan nilai tinggi muka air laut terakhir dan nilai  y1  merupakan  nilai  tinggi  pertama.  Sedangkan  nilai  x2 merupakan menit pada nilai y2 yaitu menit kesepuluh dan x1 merupakan  menit  pertama.  Nilai  –  nilai  tersebut  kemudian dimasukkan kedalam rumus gradient, dengan hasil pada tabel I. Dari tabel I nilai gradient yang muncul bernilai negatif karena data  yang  digunakan  merupakan  data  penurunan.  Seperti terlihat pada grafik yang telah ditunjukkan bahwa nilai gradient negatif  dihasilkan  dari  nilai  data  penurunan.  Selisih  terbesar nilai  gradient  dari  data  tersebut  ada  pada  Data  2  dan  Data  3 yaitu  sebesar  0.4.  Jika  pada  data  yang  diambil  selisih  nilai gradient  jauh  melebihi  nilai  tersebut  maka  terdapat kemungkinan akan terjadi tsunami.

## D. Hasil Uji Monitoring dan Analisis Realtime di Website
Metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  uji  coba monitoring  secara  realtime  adalah  dengan  simulasi menggunakan  akuarium yang telah terisi dengan air kemudian mengalirkannya. Akuarium dan air mengalir ini menggambarkan kondisi surut dari pasang surut air laut.
Setelah  percobaan  dilakukan,  nilai  ketinggian  dari pembacaan  alat  akan  dibandingkan  dengan  nilai  pembacaan visual  untuk  mencari  nilai  error  persen  yang  dihasilkan  alat. Nilai error persen dapat digunakan untuk mengetahui tingkat keakurasian alat yang telah dibuat.
Gbr 11. Uji coba Realtime Monitoring Kondisi Penuh
Gbr 12. Uji coba Realtime Monitoring Kondisi Kosong
Jurnal Arus Elektro Indonesia (JAEI) Vol. 9 , No. 1 , April 2023 ISSN. 2502-3608; e-ISSN. 2443-2318,

## Terakreditasi Sinta 5
TABEL I NILAI GRADIEN
Data Nilai X1 X2 Y1 Y2 M Data 1
1 10 152 145 -0.77777778 Data 2 139 134 -0.55555556 Data 3 115 106 -1 Data 4 204 196 -0.88888889 Data 5 192 186 -0.66666667

## TABEL II

## NILAI ERROR PERSEN
Nilai  dari  kesalahan  pembacaan  alat  akan  dibandingkan dengan nilai pembacaan visual untuk dicari tingkat keakurasian alat ini. Dari perbandingan antara nilai pembacaan alat dan nilai visual seperti tertera pada Tabel II, didapatkan rata–rata nilai error  persen  dari  alat  sebesar  6.606781019%.  Maka  nilai akurasi  alat  yang  telah  dibuat  adalah  100%  -  6.606781019% yaitu sebesar 93.393218981%.
Gbr 13. Hasil Monitoring Pada Website

## Gbr 14. Uji Coba Skenario Tsunami

## E. Hasil Uji Coba Skenario Terjadinya Tsunami
Nilai  skenario  yang  ditambahkan  adalah  48  cm  dengan asumsi  surutnya  air  laut  terjadi  dengan  cepat.  Pada  saat penurunan  ketinggian  sebesar  48  cm  nilai  gradient  yang didapatkan  yaitu  -5,33.  Nilai  gradien  tersebut  jauh  melebihi rata–rata  batas  ambang  yang  sebelumnya  telah  diasumsikan pada  analisis  gradien.  Pada  analisis  gradien  perubahan penurunan  ketinggian  memiliki  nilai  rentang  terbesar  adalah 0,4.  Sedangkan  pada  saat  uji  coba  skenario,  rentang  nilai gradien sebesar 4,33.
Karena  sistem  membaca  perubahan  penurunan  nilai ketinggian  secara  drastis  maka  dikirmkan  sebuah pemberitahuan  melalui  e-mail.  Pada  konfigurasi  yang  telah dilakukan telah diatur e-mail yang digunakan sebagai penerima pemberitahuan ketika terjadi skenario tersebut.
IV. KESIMPULAN (PENUTUP)
Dari analisa dan pengolahan data yang telah dilakukan dapat diambil kesimpulan dan saran sebagai berikut.

## Kesimpulan
Dari  analisa  dan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan dapat disimpulkan bahwa :
1. Prototype  alat  system  peringatan  dini  tsunami  yang  telah dibuat  bekerja  dengan  baik  dan  benar.  Hal  ini  dibuktikan dengan  sensor  ultrasonic  dapat  membaca  data,  modul sim900  dapat  mengirimkan  data  dan  database  dapat menyimpan data yang telah dikirimkan.
No. Data Alat (cm)  Data Visual (cm)  Error (%) 1 18 18 0 2 18 18 0 3 18 17 5.88235 4 16 17 5.882353 5 16 16 0 6 15 15 0 7 13 14 7.142857 8 12 13 7.692308 9 14 13 7.69231 10 12 12 0 11 10 11 9.090909 12 11 11 0 13 11 10 -10 14 9 9 0 15 9 9 0 16 8 8 0 17 7 7 0 18 7 7 0 19 7 6 16.6667 20 5 5 0 21 5 5 0 22 4 4 0
23 3 4 25 24 4 3 33.3333 25 3 3 0
26 3 2 50
27 1 1 0
2. Analisis gradient tidak dapat digunakan untuk mendeteksi kemungkinan  terjadi  tsunami  secara  akurat  karena  nilai ambang batas ketika terjadi tsunami tidak dapat ditentukan secara pasti.
3. Pembuatan  website  berhasil  karena  dapat  menampilkan data  yang  terbaca  dari  sensor  secara  realtime.  Sistem peringatan  berhasil  karena  ketika  diberi  skenario  tsunami dapat memberi pemberitahuan peringatan melalui email.

## Saran
1. Penelitian  dapat  dikembangkan  dengan  menambah  sensor yang  dapat  membaca  parameter  lain  ketika  akan  terjadi tsunami.  Seperti  sensor  untuk  mendeteksi  gempa,  sensor untuk mendeteksi arus yang terjadi di dalam laut.
2. Perlu pengembangan algoritma dengan menggunakan lebih banyak  data  sekunder  tinggi  muka  air  laut  dan  data-  data lainnya ketika tsunami terjadi.
3. Pada  penelitian  berikutnya  disarankan  menggunakan metode  perbandingan  sinyal  slope  yang  memiliki pengukuran  nilai  ambang  batas  untuk  meningkatkan keakuratan hasil.
4. Algoritma  yang  digunakan  harus  dapat  membedakan tsunami  dengan  gelombang  lainnya  ketika  terdeteksi  oleh alat sebagai anomali.

## R EFERENSI
[1] “Revolusi  Industri  4.0  -  Wikipedia  bahasa  Indonesia,  ensiklopedia bebas.”[Online].Available:https://id.wikipedia.org/wiki/Revolusi_Indus tri_4.0. [Accessed: 06-Mar-2021].
[2] L. Da Xu, E. L. Xu, and L. Li, “Industry 4.0: State of the art and future trends,” Int. J. Prod. Res. , vol. 56, no. 8, pp. 2941–2962, 2018.
[3] S.  Vongsingthong  and  S.  Smanchat,  “INTERNET  OF  THINGS :  A REVIEW  OF  APPLICATIONS  AND  TECHNOLOGIES  Suwimon Vongsingthong1 The Structure of the Internet of Things The Internet of Things can be viewed as a,” J. Sci. Technol. , vol. 21, no. 4, pp. 359–374, 2014.
[4] J. John Wellington and P. Ramesh, “Role of Internet of Things in disaster management,” Proc.  2017  Int.  Conf.  Innov.  Information,  Embed. Commun. Syst. ICIIECS 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 1–4, 2018.
[5] P. P. Ray, M. Mukherjee, and L. Shu, “Internet of Things for Disaster Management: State-of-the-Art and Prospects,” IEEE Access , vol. 5, no. c, pp. 18818–18835, 2017.
[6] J. Raikes, T. F. Smith, C. Baldwin, and D. Henstra, “Linking disaster risk reduction and human development,” Clim. Risk Manag. , vol. 32, p. 100291, 2021.
[7] A. Sinha, P. Kumar, N. P. Rana, R. Islam, and Y. K. Dwivedi, “Impact of internet of things (IoT) in disaster management: a task-technology fit perspective,” Ann. Oper. Res. , vol. 283, no. 1–2, pp. 759–794, 2019.
[8] P.  Sakhardande,  S.  Hanagal,  and  S.  Kulkarni,  “Design  of  disaster management system using IoT based interconnected network with smart city monitoring,” 2016 Int. Conf. Internet Things Appl. IOTA 2016, pp. 185–190, 2016.
[9] Wikipedia, “Tsunami - Wikipedia Bahasa Indonesia,” 2020. .
[10] T. Kurniawan, R. S. Yuliatmoko, B. Sunardi, A. S. Prayogo, M. Muzli, and  S.  Rohadi,  “Tsunami  simulation  for  disaster  mitigation  based  on earthquake scenarios in the Molucca subduction zone (case study of the Molucca Sea earthquake on July 7, 2019),” 2021, p. 040026.
[11] Z. Xu, S. Liang, M. N. Bin Abd Rahman, H. Li, and J. Shi, “Historical earthquakes, tsunamis and real-time earthquake monitoring for tsunami advisory in the South China Sea region,” Nat. Hazards , Feb. 2021.
[12] I. Pariwono John, “Kondisi Pasang Surut di Indonesia,” Dinas Pemetaan Topogr.  Badan  Koord.  Surv.  dan  Pemetaan  Nas.  (Bakosurtanal), Cibinong, Bogor , 1987.
[13] J. J. Dronkers, “Tidal computations in rivers and coastal waters,” 1964.
[14] S. Hall et al ., “Awareness of tsunami natural warning signs and intended evacuation behaviors in Java, Indonesia,” Nat. Hazards , vol. 89, no. 1, pp. 473–496, 2017..