p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sistem Informasi Real Time Kadar Garam Air Baku Pdam Tirta Khatulistiwa Pontianak Berbasis Teknologi Lora Gateway
Jannus Marpaung a1 , Fitri Imansyah a2 , Redi  Ratiandi a3 , Marcelina b4 aJurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura
Jalan Prof. Dr. H. Hadari Nawawi jannus.marpaung@ee.untan.ac.id , fitri.imansyah@ee.untan.ac.id , , Redi.ratiandi@ee.untan.ac.id bJurusan Teknik Kimia, Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura
Jalan Prof. Dr. H. Hadari Nawawi marcelia@ce.untan.ac.id.

## Abstrak
Air bersih berkualitas baik menjadi dambaan setiap orang, khususnya bagi pelanggan dari pengelola air bersih (PDAM). Di  Kota  Pontianak,  PDAM  menggunakan  air  baku  utama  berasal  dari  Sungai  Kapuas,  oleh  karena  aspek  volume  air yang  melimpah  dan  tak  terbatas  baik  di  musim  hujan  maupun  kemarau.  Aspek  lainnya  adalah  kualitas  air  yang disalurkan  ke  pelanggan.  Kualitas  air  baku  sangat  rentan  terhadap  interusi  air  asin  yang  berasal  dari  laut  lepas, khususnya  di  musim  kemarau.  Berdasarkan  informasi  dari  media  yang  memuat  pernyataan  ahli  dari  Universitas Tanjungpura Pontianak, bahwa interusi air laut ke Sungai Kapuas menyebabkan kadar garam dalam air mencapai 2000 ppm dan masuk sejauh 50 km. Interusi air laut ke Sungai Kapuas diinformasikan secara berkala saat terjadi pada musim kemarau. Diperlukan suatu terobosan (inovasi) agar informasi tentang kualitas air Sungai Kapuas dapat dilakukan secara kontinyu  dan  real  time  serta  dapat  diakses  oleh  pihak  pengelola  aie  bersih  maupun  masyarakat  umum,  pengaksesan informasi  dapat dilakukan  dari ruang pengamatan maupun secara mobile. Disamping itu, variasi  deteksi  lokasi  air  bisa menjadi  alternatif dalam pencarian sumber air  baku, sehingga  menjadi solusi  yang tepat dalam  menyalurkan  air bersih ke pelanggan. Inovasi teknologi yang dikembangkan berupa pengubahan/pengukuran parameter air menggunakan sensor sehingga  menjadi  data  (digital)  kemudian  ditransmisikan  jarak  jauh  menggunakan  pemancar  LoRa  Sensor  Node  ke penerima LoRa Gateway dengan jarak jangkauan lebih dari 2km. Data dari Lora Gateway diteruskan ke jaringan internet menggunakan  platform  Antares  IoT  (Internet  of  Things)  untuk  selanjutnya  ditampilkan  pada  layar  monitor  seperti SmartTV, Smartphone, OLED maupun laptop. Untuk mendapatkan jangkauan yang jauh tersebut diperlukan penyetelan parameter LoRa melalui program aplikasi pada sisi pemancar dan penerima. Dengan berbagai variasi pengujian indoor dan outdoor didapatkan  penyetelan  parameter  LoRa  SF  12,  BW  125kHz  dan  CR  4/5  sehingga  diperoleh  nilai-nilai indikator propagasi berupa RSSI -112 dBm, SNR -8,9 dB dan ToA 1602 ms pada jarak jangkauan 2,4 km. Kata Kunci: Sistem informasi, kualitas air, penyetelan parameter dan indikator propagasi
Real Time Information System Of Raw Water Salt Levels Pdam Tirta Khatulistiwa

## Pontianak Based On Lora Gateway Technology

## Abstract
Good quality clean water is everyone's dream, especially for customers from clean water managers (PDAMs). In Pontianak  City,  PDAM  uses  the  main  raw  water  from  the  Kapuas  River,  due  to  the  aspect  of  abundant  and unlimited water volume both in the rainy and dry seasons. Another aspect is the quality of the water delivered to customers. Raw water quality is very vulnerable to saltwater intrusion from the high seas, especially in  the dry season.  Based  on  information  from  the  media  which  contained  expert  statements  from  the  Tanjungpura University Pontianak, that intrusion of sea water into the Kapuas River caused the salt content in the water to reach  2000  ppm  and  enter  as  far  as  50  km.  Information  about  sea  water  intrusion  into  the  Kapuas  River  is informed periodically or only when it occurs during the dry season. A breakthrough (innovation) is needed so that information about the water quality of the Kapuas River can be carried out continuously and in real time and can be  accessed by the management of clean  water and the general public, accessing information can be done from the observation room or by mobile. In addition, variations in water location detection can be an alternative in finding raw water sources, so that it becomes the right solution in distributing clean water to customers. The technological  innovation  developed  is  in  the  form  of  changing/measuring  water  parameters  using  sensors  so that  it  becomes  data  (digital)  then  transmitted  remotely  using  a  LoRa  Sensor  Node  transmitter  to  a  LoRa Gateway receiver with a range of more than 2km. Data from Lora Gateway is forwarded to the internet network using  the  Antares  IoT  (Internet  of  Things)  platform  to  be  displayed  on  monitor  screens  such  as  SmartTV, Smartphone,  OLED  or  laptop.  To  get  such  a  long  range,  it  is  necessary  to  set  LoRa  parameters  through  the application program on the transmitter and receiver sides. With various variations of indoor and outdoor testing,
the parameters of LoRa SF 12, BW 125kHz and CR 4/5 are obtained so that the propagation indicator values are RSSI -112 dBm, SNR -8.9 dB and ToA 1602 ms at a range of 2.4 km.
Keywords : Information system, water quality, parameter setting and propagation indicator
I.  PENDAHULUAN
Sumber  air  baku  bagi  PDAM  Tirta  Khatulistiwa berasal dari Sungai Kapuas, dengan beberapa lokasi water intake . Air Sungai Kapuas sebagai air baku bagi pengelola air bersih sangat rentan terhadap interusi air laut, terutama saat  terjadi  musim  kemarau.  Pada  tanggal  25  Februari 2021  terjadi  kenaikan  kadar  garam  dalam  air  Sungai Kapuas dengan masing-masing lokasi Instalasi Pengolahan  Air  (IPA)  Sungai  Jawi  Luar  Gang  Kayu manis  mencapai  1000  ppm,  IPA  Imam  Bonjol  400  ppm, IPA  Selat  Panjang  400  ppm  dan  IPA  Parit  Mayor  300 ppm [1]. Salinitas air lebih kecil dari 0,05% atau 500 ppm disebut  air  tawar,  lebih  besar  dari  500  ppm  sampai  3000 ppm disebut air payau, lebih besar dari 3000 ppm sampai dengan  5000  ppm  disebut  air  asin  dan  lebih  dari  5000 ppm  disebut  air  garam  ( brine )  [2],[3].  Muara  sungai merupakan  tempat  terjadinya  pertemuan  antara  air  asin dari  laut  dan  air  tawar  dari  sungai.  Jangkauan  titik  temu penjalaran intrusi air laut dan tingkat pencampuran antara air  asin  dan  air  tawar  sangat  bervariasi  tergantung kekuatan  pasang  surut  dan  debit  sungai.  Musim  kemarau saat  pasang  tertinggi,  perubahan  pergeseran  salinitas  di sungai  akan semakin jauh (masuk) ke hulu, pola sirkulasi aliran  di  estuari  dipengaruhi  sifat  morfologi  sungai, pasang surut dan debit sungai [4].
Ada  beberapa  satuan  yang  digunakan  untuk menyatakan  kadar  garam  (salinitas)  di  dalam  air,  seperti g/L,  %,  ppm  dan  ppt.  Tabel  1  menunjukkan  beberapa satuan salinitas yang sering digunakan.
Tabel 1. Satuan Salinitas No Satuan garam terlarut dalam air g/L % ppm ppt 1 1 0.1 1000 1 2 10 1 10000 10 3 0,001 0,0001 1 0,001
Menurut  Arulananthan  K  [5],  Salinitas  dapat  diukur menggunakan  beberapa  metoda:  1)  Berdasarkan  nilai konduktivitas  listrik  2)  menggunakan  Gravimetri  3) Chlorine Titration, 4) Refractive  Indeks. Berdasar catatan teknis Catherin Woody [6] pengukuran Salinitas air dapat dikategorikan  dalam  dua  bagian  besar  yaitu,  cara tradisional  melalui  pengumpulan  air  dengan  botol  dan analisis  dilakukan  dengan  salinometer  laboratorium. Meskipun  metode ini dianggap  sebagai  paling  akurat  dan tepat, namun membutuhkan waktu dan analisa yang relatif panjang. Cara kedua adalah pengukuran CTD (Conductivity-Temperature  Depth)  yang  dapat  dilakukan langsung  di  titik  pengukuran.  Sensor  CTD  saat  ini digunakan  secara  langsung  di  lapangan  untuk  survei  dan pemantauan,  yaitu  dengan  menggunakan  parameter  suhu dan konduktivitas pada lokasi yang pemasangan sensor.
Korelasi  antara  Salinity  dan  TDS  (Total  Dissolved Solven)  dapat  dinyatakan  bahwa  perubahan  konsentrasi TDS  dapat  menyebabkan  perubahan  salinitas  [7], komposisi  ion-ion  dalam  perairan,  dan  toksisitas  yang muncul  dari  masing-masing  ion.  TDS  didefinisikan sebagai  jumlah  zat  padat  baik  berupa  ion-ion  organik,
senyawa,  maupun  koloid  yang  terlarut  dalam  air.  Nilai TDS  dapat  ditentukan  dari  data  penyederhanaan  nilai electrical  conductivity  ( )  [8],[9],  semakin  besar  nilai perairan  mengindikasikan  semakin  banyak  mineral terkandung dalam air, dimana erat kaitannya dengan TDS yang  sering  dijadikan  sebagai  parameter  kualitas  air. Hubungan  TDS  dan berdasarkan  pendekatan  dari Persamaan 1:
.........................  (1) Dimana TDS dan
dalam satuan ppm.
Prinsip pengukuran konduktivitas listrik dari material berupa zat cair adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Prinsip Pengukuran Konduktifitas Listrik

## Menggunakan 2 Elektroda
.........................  (2) Dimana dalam  Ohm -1 cm -1 ,  d  dalam  m  dan  S  dalam m 2 ,  I  dalam  Ampere,  U  dalam  Volt  dan  K  adalah kontsanta  elemen  yang  diukur.  Elektroda  atau  elemen terbuat  dari  material  khusus,  yaitu  platinum  [5].  Arus yang  mengalir  dapat  dikonversi  ke  tegangan  dengan menambahkan  resistansi.  Nilai  tegangan  yang  terukur adalah  tegangan  analog  yang  selanjutnya  dimanfaatkan untuk keperluan berikutnya.
Sistem  Komunikasi  LoRa  (Long  Range)  adalah teknologi nirkabel jarak jauh non-seluler dan daya rendah LoRa  didasarkan  pada  modulasi  CSS  (chirp  spread spectrum),  yang  memiliki  karakteristik  daya  rendah seperti modulasi FSK (frequency shift keying) tetapi dapat digunakan  untuk  komunikasi  jarak  jauh[10],  [11].  LoRa dapat  digunakan  untuk  menghubungkan  sensor,  gateway, mesin,  perangkat,  hewan,  orang,  dan  lain-lain  secara nirkabel ke cloud (internet) [12], [13].
Tenologi  LoRa  beroperasi  di  pita  frekuensi  yang berbeda  di  berbagai  wilayah:  di  Amerika  Serikat  ia beroperasi di pita 915 MHz, di Eropa ia beroperasi di pita 868  MHz  dan  di  Asia  beroperasi  di  pita  865  hingga  867 MHz, 920 hingga 923 MHz [14].
Teknologi  LoRa  diciptakan  oleh  perusahaan  Prancis bernama  Cycleo  yang  kemudian  diakuisisi  oleh  Semtech pada tahun 2012. Semtech adalah anggota pendiri Aliansi LoRa  (LoRa  Alliance)  yang  sekarang  menjadi  badan pengatur Teknologi LoRa.
Aliansi  LoRa  adalah  salah  satu  aliansi  teknologi dengan  pertumbuhan  tercepat.  Asosiasi  nirlaba  ini  terdiri dari  lebih  dari  500  perusahaan  anggota,  berkomitmen untuk  memungkinkan  penyebaran  skala  besar  Jaringan Area Luas Rendah (LPWAN) IoT melalui pengembangan dan promosi standar terbuka LoRaWAN.
Komponen  Minimum  TransceiverLoRa  atau  lebih dikenal  dengan  Modul LoRa  tidak  berdiri  sendiri  untuk
membentuk  komunikasi  jarak  jauh.  Diperlukan  modul- modul  minimum  agar  LoRa  dapat  bekerja  baik  sebagai pemancar  maupun  sebagai  penerima  maupun  keduanya (transceiver).
Gambar 2. Komponen Minimum Pemancar LoRa
Disamping  itu,  LoRa  dapat  bekerja  berdasarkan program  yang  tersimpan  pada  memori  pengendali  mikro, untuk  itu  diperlukan software untuk  membuat  program aplikasi  untuk  mengaktifkan  LoRa  [15],  [16],  [17]. Setidaknya  dibutuhkan  modul  pengendali  mikro  dan antena  dan  sumber  tenaga  (baterai).  Pengendali  mikro berfungsi menyimpan program aplikasi dan mengendalikan  informasi  yang  akan  dikirim  maupun diterima.  Antena  berfungsi  memancar  sinyal  LoRa  dari modul  LoRa  ke  udara  sedangkan  baterai  berfungsi menyediakan  energi  bagi  mikrokontroler  dan  LoRa  itu sendiri.
Dalam  menggunakan transceiver berbasis  LoRa diperlukan  penyetelan  parameter  pada  pemancar  dan penerima,  keduanya  harus  sama  [10],  [11].  Nilai-nilai Spreading  Factor  (SF)  7,  8,  ...,  12,  Bandwidth  (BW)  125 kHz, 250 kHz dan 500 kHz serta Coding Rate (CR) 4/5, ..., 4/8  akan  mempengaruhi  kualitas  komunikasi  secara internal,  sedangkan  secara  eksternal  sangat  dipengaruhi oleh  banyak  faktor,  seperti  jarak  jangkauan,  interferensi (noise), kanal komunikasi LOS dan NLOS.
Untuk  mengetahui  kualitas  komunikasi  LoRa,  pada sisi  penerima  dapat  dilihat  indikator  penting  dalam keberhasilan  LoRa,  seperti  nilai  RSSI,  SNR  dan  ToA. Nilai  RSSI  (receive  signal  strength  indikator)  terburuk (daya lemah) adalah -120 dBm, nilai SNR (signal to noise rasio) terburuk adalah -20 dB sedangkan waktu propagasi (ToA)  menyatakan  waktu  pesan  sampai  pada  penerima mulai dari beberapa ratus ms sampai beberapa ribu ms .
Internet  of  Thing  (IoT)  menandai  era  Industri  4.0  di mana  hampir  semua  hal  di  lingkungan  manusia  menjadi data  yang  dapat  disimpan  dan  diproses  di  internet  [18], [19],  [20].  Untuk  masuk  ke  dalam  jaringan  berbasis Internet  of  Things  maka  diperlukan  pengetahuan  tentang sensor,  GPS,  dan  moda  komunikasi  Internet  of  Things. Sensor  yang  dipilih  adalah  sensor  suhu  dan  sensor  jarak (berbasis  ultrasonik,  infrared,  dan  laser).  Hasil  dari eksplorasi diberikan dalam bentuk rekomendasi komponen Internet of Things untuk beberapa studi kasus.
Dalam  penelitian  ini,  pada  sisi  LoRa  Penerima (Gateway)  dipilih  mikrokontroler  ESP32  DEV  KIT  V4, karena  modul  ini  memiliki  fitur  Wifi  sehingga  dapat berkomunikasi  dengan  modem/router  melalui  protokol 802.11b/g/n yang terhubung dengan jaringan internet [22].
II.  Metode Penelitian Penelitian  ini  dibagi  dalam  3  bagian,  yaitu  bagian sensor  Salinitas,  Tarnsmisi  Data  Dengan  LoRa  dan Upload  Data  ke  internet  (IoT).  Setiap  bagian  diverifikasi secara  eksperimental.  Berikut  ini  adalah  diagram  alir penelitian yang dilakukan.
Gambar 3.Diagram Alir Penelitian A. Bagian Sensor Salinitas
Pengujian  Sensor  dilakukan  dengan  mencelupkan elektroda  ke  dalam  air,  dimana  air  berisi  garam  terlarut yang jumlahnya divariasikan. Rangkaian pengujian Sensor Salinitas adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Pengujian Salinitas Air Dengan  menerapkan  tegangan  analog  +5V  pada terminal  sensor  maka  secara  langsung  dapat  dibaca  oleh Voltemeter digital tegangan output dari sensor. Kemudian nilai  garak  terlarut  di  dalam  air  divariasikan  jumlahnya dari  0,1gram  sampai  3  gram  dengan  kenaikan  0,1  gram. Karakteristik sensor Salinitas selengkapnya dari diperoleh dengan program aplikasi berikut:
Dari data-data yang diperoleh dari percobaan menggunakan  program  di  atas,  diperoleh  karkteristik sensor adlah sebagai berikut:
Gambar 5. Karakteristik Nilai TDS Terhadap  Jumlah Garam Terlarut Dalam Air.
Grafik  di  atas  menunjukkan  semakin  sedikit  kadar garam terlarut di dalam air maka nilai TDS semakin kecil, dalam  pengujian  ini  nilainya  88  ppm  untuk  massa  garam 0,1  gr.  Dengan  bertambahnya  massa  garam  yang dilarutkan  di  dalam  air  maka  nilai  TDS  akan  meningkat secara  logaritma  (natural)  dengan  nilai  maksimal  5200 ppm  dengan  massa  garam  3  gr  terlarut  di  dalam  air. Korelasi antara jumlah garam terlarut di dalam air dengan nilai TDS adalah:
(3)
Korelasi  antara  nilai  ADC  yang  (konversi  nilai tegangan analog ke tegangan digital dari sensor adalah:
Gambar 6. Karakteristik Nilai ADC Terhadap  Jumlah Garam Terlarut Dalam Air
(4)
Nilai  ADC  yang  didapat  dari  sensor  berubah  secara logaritmik,  semakin  besar  kadar  garam  maka  nilai  ADC semakin  besar  (maksimum  1024),  namun  nilai  ADC mengalami  kejenuhan  mulai  dari  massa  garam  3  gr dengan nilai ADC 750.
B. Pengambilan Sampel
Lebar Sungai Kapuas tempat pengambilan sampel air diperkirakan 200 m (diukur menggunakan Google Earth). Pengambilan sampel air dilakukan pada tiga lokasi, yaitu:
• Lokasi  A:  Latitue  0 o 1’32.72”  S  dan  Longtitude  109 o 20’ 41.66” E.
• Lokasi  B:  Latitue  0 o 1’32.24”  S  dan  Longtitude  109 o 20’ 42.61” E.
• Lokasi  C:  Latitue  0 o 1’31.65”  S  dan  Longtitude  109 o 20’ 43.80” E.
Lokasi  A  berjarak  30m,  lokasi  B  berjarak  60m  dan lokasi  C  berjarak  100m  dari  tepi  kiri  Sungai  Kapuas seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Lokasi Pengambilan Sampel Air Pada setiap lokasi  diambil  6 botol sampel air dengan dengan identitas Lokasi A: A0, A1, ..., A5, Lokasi B: B0, B1, ...., B5 dan Lokasi C: C0, C1, ..., C5. Pada Lokasi A, A0 berarti sampel di ambil pada permukaan air, A1 berarti 1  meter  di  bawah  permukaan  air  sampai  A5  yang  berarti 5m  di  bawah  permukaan  air.  Dengan  cara  yang  sama dilakukan  pengambilan  sampel  air  pada  Lokasi  B  dan Lokasi  C  seperti  ditunjukkan  pada  skema  Gambar  7. Prosedur pengambilan sampel adalah:
a. Siapkan botol penampung (6 botol).
b. Tulis identitas botol.
c. Siapkan tali pengaman penyelam.
Gambar 7. Skema Pengambilan Sampel Air Setelah  persiapan  di  atas  dilakukan  maka  sampel diambil  mulai  dari  permukaan  (0m)  sampai  kedalaman  6 meter  dengan  step  1m.  Pengambilan  dan  penyimpanan sampel  air  seperti  diuraikan  di  atas  dilakukan  secara sederhana  namun  hasil  pengukurannya  akan  dikalibrasi agar penyimpangan dapat diminimalisir
Karakteristik Salinitas dari sampel air adalah:
Gambar 9. Nilai Salinitas Dari Sampel Air. Gambar di  atas menunjukkan bahwa  semaikin  dalam sampel  air  maka  nilai  salinitasnya  berkurang.  Nilai Salinitas tertinggi adalah 324,29 ppm dan terendah 320,71 ppm keduanya pada Lokasi C. Dari Tabel 5.3, 5.4 dan 5.5, nilai  Salinitas  rata-rata  Lokasi  A,  B  dan  C  berturut-turut adalah  321,95  ppm,  322,31  ppm  dan  322,38  ppm.  Dari nilai  rata-rata  Salinitas  menggambarkan  bahwa  terjadi perbedaan  yang  sangat  kecil  dari  ketiga  lokasi  tersebut. Jika  ditinjau  dari  kategori  kualitas  air  berdasarkan  nilai Salinitas,  maka  ketiga  nilai  rata-rata  Salinitas  tersebut termasuk pada kategori air tawar.
C. Desain Komunikasi LoRa Dalam penelitian ini, komunikasi LoRa adalah proses pentransmisian  data  digital  dari  LoRa Sensor  Node ke LoRa Gateway . Data digital berupa nilai-nilai analog dari sensor yang sudah dikonversi kebesaran digital. Perangkat pendukung sistem komunikasi LoRa adalah:
a. Modul LoRa Sensor Node.
b. Modul LoRa Gateway.
c. Kabel dan konektor.
d. Antena Yagi.
e. Tower .
Pengujian  sistem  komunikasi  LoRa  dilakukan  di beberapa  lokasi,  dimulai  dari  di  dalam  Laboratorium Telekomunikasi,  Koridor  (di  depan)  Laboratorium Telekomunikasi, rooftop Laboratorium  Telekomunikasi dan  di  lingkungan  Universitas  Tanjungpura.  Sistem komunikasi  LoRa  juga  di  uji  di  tepian  Sungai  Kapuas  di tempat pengambilan sampel air (posisi sensor node ). D. LoRa Sensor Node Istilah  LoRa  Sensor  Node  mengacu  pada  perangkat yang digunakan untuk mentransmisikan data sensor. Kata Node berarti bisa lebih dari sensor yang bisa dihubungkan pada  perangkat  ini.  Dalam  praktikum  kali  ini  akan digunakan  1  sensor  saja  yaitu  sensor  TDS/EC/Salinitas. Modul-modul  yang  digunakan  pada  LoRa  Sensor  Node adalah;
a. Sensor TDS/EC/Salinitas.
b. LoRa RFM96W.
c. Arduino Nano Board
d. OLED Display.
e. Power Bank.
f. Antena Pemancar.’
g. Kabel dan konektor tipe SMA.
Oleh karena Arduino Board adalah sebuah mikrokontroler,  maka  agar  data  sensor  bisa  terbaca  dan bisa  dimodulasi  oleh  LoRa  RFM96W  diperlukan  sebuah laptop  dengan  software  Arduino  IDE  untuk  membuat
kode  program  LoRa  Sensor  Node.  Skema  koneksi  antar modul pada LoRa Sensor Node adalah sebagai berikut:
Gambar 10. LoRa Sensor Node Rancangan program aplikasi pada LoRa Sensor Node dapat dilihat pada flowchart berikut:
Gambar 11. Flowchart Pembuatan Program LoRa Sensor Node E. LoRa Gateway
Istilah  LoRa  Gateway  mengacu  pada  perangkat  yang digunakan  untuk  menerima  sinyal  yang  berasal  dari pemancar.  Kata  Gateway  berarti  perangkat  ini  bisa menerima  sinyal  lebih  dari  1  Node.  Gateway  juga  berarti sebagai  jembatan  untuk  meneruskan  data-data  dari  Node ke  display  maupun  untuk  diteruskan  ke  jaringan  internet (cloud).
Modul-modul  yang  digunakan  pada  LoRa  gateway adalah;
a. LoRa RFM96W.
b. ESP32 DEV KIT V1
c. OLED Display.
d. Power Bank.
e. Antena Penerima.’
f. Kabel dan konektor tipe SMA.
Skema rangkaian sebuah LoRa Gateway adalah sebagai berikut:
Gambar 12 Skema LoRa Gateway
Rancangan program aplikasi LoRa Gateway ditunjukkan pada flowchart Gambar 13.
Gambar 13. Flowchart Pembuatan Program LoRa Gateway
Realisasi  dari  LoRa  Sensor  Node  dan  LoRa  Gateway adalah sebagai berikut:
Gambar 14. LoRa Sensor Node Dan Gateway Dalam Kemasan Kotak Hitam
III.  HASIL DAN ANALISIS A. Pengujian Sistem Komunikasi LoRa
Setelah  program  aplikasi  tertanam  di  dalam  memori masing-masing  mikrokontroler  pada  pemancar  dan penerima  maka  dilakukan  pengujian  komunikasi  LoRa. Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  di  7  lokasi berbeda  dengan  kanal  komunikasi  LOS  (line  of  sight). Lokasi pengujian sebagian besar di lingkungan Universitas Tanjungpura Pontianak.
Pengujian  yang  dilakukan  adalah  untuk  mengamati indikator prograpagasi sinyal LoRa. Data-data pengukuran komunikasi  antara  LoRa  Sensor  Node  dan  Lora Gateway adalah nilai  RSSI dalam satuan dBm ( decibell  milliWatt ), SNR  (dalam  satuan  dB  ( decibel l)  dan  ToA  dalam  satuan mili  detik  (ms).  Nilai  RSSI  dan  SNR  diperoleh  langsung dari  perhitungan  program  yang  ditampilkan  pada  Serial Monitor,  tetapi  nilai  ToA  dihitung  berdasarkan  catatan waktu  pengiriman  data  dan  catatan  penerimaan  data. Selisih  antara  waktu  penerimaan  dan  pengiriman  adalah nilai ToA.
Koordinat  Tx  dan  Rx  pada  lokasi  pengukuran didapatkan  melalui  aplikasi Google  Earth ,  ketinggian  Tx dan  Rx  diukur  dari  permukaan  air/tanah.  Data-data pengukuran baik indoor maupun outdoor -1,2,...6 ditunjukkan pada Tabel 2 sampai Tabel 4.
Gambar 14. Lokasi Pengujian Komunikasi LoRa Penyetelan  nilai  parameter  pada  LoRa  Sensor  Node dan LoRa Gateway adalah variasi pada BW: 125 kHz, 250 kHz dan 500 kHz sedangkan SF 7 dan CR 4/5 dibuat tetap.
Tabel 2. Indikator Propagasi Dengan Penyetelan Parameter SF 7 BW 125 kHz dan CR 4/5
Tabel 3. Indikator Propagasi Dengan Penyetelan Parameter SF 7 BW 250 kHz dan CR 4/5
Tabel 4. Indikator Propagasi Dengan Penyetelan Parameter SF 7 BW 500 kHz dan CR 4/5
Secara grafis digambarkan sebagai berikut:
Pengujian  dilanjutkan  dengan  penyetelan  nilai parameter  pada  LoRa  Sensor  Node  dan  LoRa  Gateway adalah variasi  pada BW:  125 kHz, 250 kHz dan 500 kHz sedangkan  SF  12  dan  CR  4/5.  Visualisai  grafis  dari  hasil pengujian adalah sebagai berikut:
Gambar 16. Tampilan grafis indikator propagasi komunikasi LoRa Dengan SF 12
Kecenderungan nilai RSSI dan SNR juga menurun dengan bertambahnya jarak jangkauan Tx dan Rx sedangkan nilai ToA meningkat lebih besar dengan dengan bertambahnya jarak  jangkauan.  Nilai  terkecil  RSSI  adalah  -117  dBm pada  jarak  jangkauan  2400m  masih  lebih  besar  dari ambang batas -120 dBm, nilai SNR terkecil -9,4 dB yang lebih  besar  dari  ambang  batas  -20  dB.  Nilai-nilai  RSSI dan  SNR  menunjukkan  komunikasi  LoRa  pada  jarak jangkauan jauh (2400m) bekerja dengan baik, yang berarti tidak  ada  data  yang  rusak  yang  diterima  oleh  LoRa Gateway.  Sedangkan  waktu  delay  (ToA) lebih  besar  atau lebih  lama,  hal  ini  disebabkan  oleh  penyetelan  nilai  SF yang terbesar, yaitu SF 12. Dengan penyetelan nilai SF 12 maka jangkauan sinyal LoRa akan bertambah jauh namun terjadi  waktu  mengudara  yang  bertambah  besar,  waktu ToA  terlama  adalah  1902  ms  (1,902  detik).  Untuk keperluan komunikasi  data LoRa yang berkapasitas kecil, khususnya  yang  berasal  dari  sensor,  ukuran  ToA  1,902 tidaklah  berarti  (mengganggu)  bagi  kinerja  sistem  sistem informasi  sebab  perubahan  gejala  alam,  khususnya Salinitas air akan terjadi dalam hitungan jam atau hari.
Dari  pengujian  terakhir,  digunakan  penyetelan parameter  LoRa  pada  Sensor  Node  dan  Gateway  adalah SF  12,  BW  125  kHz  dan  CR  4/5.  Sebab,  dengan penyetalan parameter LoRa tersebut diperoleh nilai RSSI - 112  dBm,  SNR  -8,7  dB  dan  ToA  1604  ms  dengan  jarak jangkauan 2400m.
B. Sistem Informasi Salinitas Air
Dalam  penelitian  ini  digunakan  2  unit  LoRa  Sensor Node  dan  1  unit  LoRa  Gateway.  LoRa  Gateway  akan menerima sinyal informasi yang dipancarkan oleh Node A dan  Node  B.  Frekuensi  yang  dipancarkan  oleh  LoRa Sensor  A  dan  B  sama  dengan  LoRa  Gateway  yaitu  915 MHz,  demikian  juga  penyetelan  parameter  LoRa menggunakan  nilai  sama  yaitu  SF  12,  BW  125  kHz  dan CR 4/5. Ketiganya menggunakan kata sinkron yang sama yaitu SyncWord 0xF4.
Untuk  membedakan  sinyal  informasi  dari  LoRa Sensor  Node,  maka  pada  setiap  LoRa  Sensor  Node dilengkapi  kode  atau  identitas  sensor  sedangkan  pada LoRa Gateway dirancang program untuk bisa membedakan  identitas  tersebut.  Untuk  itu  dikembangkan flowchart  pengidentifikasian  LoRa  Sensor  Node  sebagai berikut:
Gambar 17. Diagram Alir LoRa Sensor Node A dan B Serta LoRa Gateway
Setiap unit LoRa Sensor Node berfungsi “membaca” nilai Salinitas  dari  suatu  sampel  air.  Program  pada  LoRa Sensor  Node  dirancang  untuk  membaca  nilai  Salinitas
bersama-sama  dengan  kode  identitasnya,  kemudian dikirimkan ke udara mengarah ke LoRa Gateway Gambar 17(c).  Dalam  hal  ini  kode  identitas  yang  dikirimkan adalah  LSNA  oleh  LoRa  Sensor  Node  A  (Gambar  17(a)) dan LSNB oleh LoRa Sensor Node B (Gambar 17(b)).
Program  IoT  dirancang  dan  dibuat  kemudian ditanamkan  pada  memori  mikrokontroler  ESP32  (LoRa Gateway). Data-data yang dipancarkan oleh LoRa Sensor Node diterima  LoRa Gateway ,  dari  LoRa gateway dihubungkan  ke  laptop  menggunakan  kabel  data  mikro USB  selanjutnya  dengan  sinyal  wifi  ditampilkan  pada Layar TV. Televisi yang digunakan adalah jenis SmartTV size 55  inci.  Selanjutnya  dengan  mengikuti  petunjuk konektifitas  laptop  dan  TV  akan  berpasangan,  artinya tampilan  pada  layar  laptop  ditampilkan  seluruhnya  pada layar TV.
Gambar 18. Skema Pembacaan Nilai Salinitas Dari LoRa Sensor Node A dan B Dalam Jaringan IoT
Sistem  yang  dibangun  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  18,  data-data  sensor  Salinitas  yang  berasal  dari LoRa  Sensor  Node  A  dan  B  langsung  dapat  dibaca  (real time)  pada  perangkat  akhir  untuk  monitoring.  Penelitian ini  menggunakan  jaringan  TelkomIot  pada  platform  IoT Antares.
Gambar 18. SaltMonitor dengan Antares IoT platform
Untuk  dapat  melakukan  akses  ke  sistem  yang dibangun  maka  pengguna  mengikuti  prosedur  untuk monitoring sebagai berikut:
• Buka TelkomIot: https://telkomiot.com/
• Masuk ke product
• Klik Antares IoT Platform
• Masuk ke Visit Antares
• Sign in
• Masuk ke application: SaltMonitor
• Masuk ke Device: SaltMonitor_1
Setelah masuk ke device SaltMonitor_1 maka ditunjukkan data-data Salinitas dari Sensor.

## IV.  PENUTUP
Hal-hal  utama  yang  disimpulkan  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Sensor  Salinitas  dapat  mengukur  kadar  garam  di dalam air sampai 10000 ppm, sedangkan Salinitas air Sungai  Kapuas  rata-rata  dari  ketiga  lokasi  sampel terukur 321,95 ppm, 322,31 ppm dan 322,38 sehingga total  rata-rata  Salinitas  Air  Sungai  Kapuas  pada  saat itu  adalah  322,21  ppm.  Dari  rentang  klasifikasi  air berdasarkan  nilai  Salinitas  maka  pada  saat  itu  air Sungai Kapuas dalam keadaan tawar.
2. Perangkat  LoRa Sensor  Node A  dan  B  berfungsi mentransmisikan  data-data  sensor  salinitas  pada frekuensi  kerja  dari  modul  LoRa    yang  digunakan. Jarak  jangkauan  terjauh  yang  bisa  dicapai  adalah 2400m dengan penyetelan parameter SF 12, BW 125 kHz  dan  CR  4/5  pada  LoRa  Sensor  Node  dan  LoRa Gateway.
3. Perangkat  LoRa Gateway A  dan  B  menerima  data- data  yang  berasal  dari  LoRa Sensor  Node A  dan  B yang  ditampilkan  pada  layar  OLED.  Pada  LoRa Gateway  parameter  propagasi  yang  diterima  adalah RSSI  terkecil  -112  dBm,  SNR  terkecil  -8,7  dB  dan waktu mengudara (ToA) terbesar 1604 ms.
4. Program IoT berfungsi dengan indikasi data Salinitas sampel air dapat ditampilkan pada layar SmartTV dan Smartphone menggunakan TelokomIoT pada Antares IoT  platform,  sehingga  dengan  mensubcribe  Device yang  dibangun  pada  Antares  maka  monitoring  dapat dilakukan kapan saja dan dimana saja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hi  Pontianak,  (2021).”Sungai  Kapuas  Mulai Terintrusi  Air  Laut,  Wali  Kota  Imbau  Warga Hemat Air Bersih”, https://kumparan.com/ hipontianak/sungai-kapuas-mulai-terintrusi-air- laut-wali-kota-imbau-warga-hemat-air-bersih- 1vFbzSw0suT.
[2] Government  of  Western  Australia  Department  of Water and Enviromental Regulation, “Understanding Salinity”, https://www.water.wa.gov.au/water-topics/  water- quality/managing-water-quality/ understanding- salinity
[3] Muhamad  Fatoni  et  al.  (2018).  “Studi  Agihan Salinitas  Airtanah  Dangkal  Di  Kecamatan  Puring Kabupaten Kebumen Tahun 2016”, Jurnal GeoEco, Vol. 4 (1), Hal. 77-87.
[4] Eko  Harfiyanto  Et  Al.  (2020),”  Karakteristik Salinitas Sungai Pawan Dengan Metode
Pengukuran  Konduktivitas”,  Jurnal  Teknik  Sipil Universitas Tanjungpura, Vol. 20 (1), Hal. 1-6.
[5] Arulananthan  K.,  (2020).  “Salinity  measurements and  use  of  the  Practical  Salinity  Scale  (PSS)”,
Journal  of  the  National  Aquatic  Resources Research  and  Development  Agency  of  Sri  Lanka, Vol 36, Hal. 80-92.
[6] Catherine  Woody  et  al.  (2020). “Measurements  of Salinity  in  the  Coastal  Ocean:  A  Review  of
Requirements and Technologies”, Marine
Technology  Society  Journal,  Vol.  34  (2),  Hal.  26- 33.
[7] Fadhila  Irwan,  Afdal,  (2016).  “Analisis  Hubungan Konduktivitas  Listrik  Dengan  Total  Dissolved Solid  (TDS)  Dan  temperatur  Pada  Berbagai  Jenis Air”, Jurnal Fisika Unand, Vol 5 (1), 85-93.
[8] Reri  Afrianita Et  Al., (). “Analisis Intrusi  Air Laut Dengan  Pengukuran Total  Dissolved  Solids (Tds) Air  Sumur  Gali  Di  Kecamatan  Padang  Utara”, Jurnal Teknik Lingkungan Unand, Vol 14 (1), Hal. 62-72.
[9] Herdiana  Mutmainah  Dan  Ilham  Adnan,  (2018). “Status  Kualitas  Perairan  Kawasan  Terpadu Pelabuhan Perikanan
Samudera Bungus Menggunakan  Metode  Indeks  Golongan  Air”,
Jurnal  Teknologi  Lingkungan  Vol.  19  (1),  Hal. 107-115. [10]  HopeRF Electronics (2006). ”Datasheet: RFM95/96/97/98(W)  -  Low  Power  Long  Range
Transceiver  Module”,  Hope  Microelectronics Co.,Ltd, Guangdong, China.
[11]  Semtech Corporation, (2016). “Datasheet:
SX1276/77/78/79  -  137  MHz  to  1020  MHz  Low Power Long Range Transceiver”, Semtech Corporation  Wireless,  Sensing  &  Timing  Products Divisio,n  200  Flynn  Road,  Camarillo,  California, USA.
[12]  Bilguunmaa Myagmardulam et al. (2021). “Performance  Evaluation  of  LoRa  920  MHz Frequency Band in a Hilly Forested Area”, Vol. 10 (502), Hal. 1-12.
[13]  Aloÿs  Augustin  et  al.  (2016).  “A  Study  of  LoRa: Long  Range  &  Low  Power  Networks  for  the Internet of Things”, MDPI Journal, Vol. 16 (1466), Hal. 1-18.
[14]  LoRa Alliance, (2020). “RP002-1.0.2 LoRaWAN® Regional  Parameters”    LoRa  Alliance,  Inc.  All rights reserved, California, USA.
[15]  Robby  Yuli  Endra  Et  Al.,  (2019).  “Model  Smart Room  Dengan  Menggunakan  Mikrokontroler Arduino  Untuk  Efisiensi  Sumber  Daya”,  Jurnal Manajemen Sistem Informasi Dan Telematika, Vol 10 (1), Hal. 1-9.
[16]  Fathia  N.  Aroeboesman et  al .,  (2019).  “  Analisis Kinerja LoRa SX1278 Menggunakan Topologi Star Berdasarkan  Jarak  dan  Besar  Data  Pada  WSN”, Vol. 3 (4), Hal 3860-3865.
[17] Ana  Elisa  Ferreira et  al .,  (2020).  “A  study  of  the LoRa  signal  propagation  in  forest,  urban,  and suburban  environments”,  HAL  Id:  hal-02907283, Hal. 1-29.
[18]   Hardana, Radian Ferrari Isputra, (2019). “Membuat Aplikasi  IoT  (internet  of  Things)”,  Yogyakarta, Penerbit Lokomedia.
[19]   Eka  Kurnia  Sari,  Ruki  Harwahyu,  Ayubi  Wirara, Riri  Fitri  Sari,  (2019).  “Lora  Characteristics Analysis for IoT Application using NS3 Simulator”,
IEEE  Region  10  Humanitarian  Technology Conference.
[20]  Robin  Franksson,  Alexander  Liljegren,  (2017).
“Measuring  a  LoRa  Network  Performance, Possibilities and Limitations”, Faculty of Computing  at  Blekinge  Institute  of  Technology,
Thesis no: MCS-20YY-NN.
[21]  Tati Susilawati, Iwan Awaludin, (2019). “Eksplorasi  Sensor,  Gps,  Dan  Moda  Komunikasi Nirkabel  Internet  Of  Things”,  Jurnal  Ikra-Ith Informatika,  Vol. 3 (2), Hal. 96-103.
[22]  Fachri  Nugraha  Adhiatma  et  al.  (2020).  “  IEEE 802.11ah  Network  Planning  for  IoT  Smart  Meter Application:  Case Study  in  Bandung Area”   Jurnal Pekommas, Vol. 5 (1), Hal. 11-22.