Jurnal Emitor Vol. 20 No. 02 September 2020

## Sistem Pengukur Curah Hujan Sebagai Deteksi Dini Kekeringan Pada Pertanian Berbasis Internet of Things
Satrio S. Laksono 1 , Nurgiyatna 2
Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta Surakarta, Indonesia Email: 1 fitkuu@gmail.com, 2 nurgiyatna@ums.ac.id
Abstraksi— Hujan merupakan faktor penting dalam segala aspek kehidupan, tidak tentunya kedatangan hujan saat ini sangat berpengaruh terhadap kegiatan industri, terutama pada sektor pertanian. Dalam industri pertanian tinggi rendahnya curah hujan sangat berpengaruh dalam pengelolaan sumber daya dan juga sangat menentukan hasil panen yang akan didapati. Sebagai contoh curah hujan yang terlalu tinggi dapat menyebabkan gagal pa- nen dikarenakan resiko terjadinya banjir yang membuat tanaman padi mati, begitu pula curah hujan yang terlalu sedikit dapat pula menyebabkan gagal panen dikarenakan kurangnya sumber air. Dengan adanya Inernet of Things (IoT) dan Social Media diharapkan dapat membantu para petani dalam mengelola sumber air untuk lahan pertanian mereka. Penelitian ini menggunakan metode eskperimental dengan percobaan langsung terhadap hujan. Raspberry pi 3 digunakan sebagai controller, sensor magnetik diterapkan sebagai pengukur curah hujan yang dihubungkan memalui interface GPIO pada raspberry pi 3, dan diteruskan pada API (Application Programming Interface) Telegram berupa bot sebagai sebuah pesan. Tampilan pengontrol berupa sebuah layar chat yang terdapat pada telegram yang dapat digunakan untuk mengirim perintah yang sudah disediakan.
Kata Kunci— Hujan, pertanian, raspberry pi3, internet of things, telegram, API, social media
Abstracts— Rain is an important factor in all aspects of life, it is not certain that the arrival of rain is currently very influential on industrial activities, especially in the agricultural sector. In the agricultural industry high and low rainfall is very influential in the management of resources and also determines the yield that will be found. For example, too high rainfall can cause crop failure due to the risk of flooding that causes rice plants to die, as well as too little rainfall can also cause crop failure due to lack of water sources. With the existence of the Internet of Things (IoT) and Social Media, it is expected to be able to help farmers in managing water sources for their agricultural land. This study uses experimental methods with direct experiments on rain. Raspberry pi 3 is used as a controller, magnetic sensors are applied as a rainfall gauge connected
to the GPIO interface on raspberry pi 3, and forwarded to the Telegram API (Application Programming Interface) in the form of a bot as a message. The controller display is a chat screen found on the telegram that can be used to send commands that have been provided.
Keywords— Rain, agriculture, raspberry pi3, internet of things, telegram, API, social media

## I. PENDAHULUAN
Hujan merupakan faktor penting dalam segala aspek kehi- dupan, tidak tentunya kedatangan hujan saat ini sangat berpe- ngaruh terhadap kegiatan industri, terutama pada sektor pertani- an. Perubahan musim yang tidak menentu di Indonesia menye- babkan sulitnya pengelolaan lahan. Menurut Hidayati dan Sur- yanto [1] berkurangnya intensitas hujan adalah alasan terbesar dari penurunan hasil panen petani di lahan kering di Dharma- putri, India. Penurunan hasil panen tersebut menyebabkan pe- nurunan pendapatan para petani. Penurunan pendapatan petani tersebut merupakan dampak jangka pendek, sedangkan dampak jangka panjangnya adalah berakhirnya profesi petani lahan kering (off-farm employment). Maka dari itu banyak upaya yang dilakukan untuk mempermudah perencanaan pengelolaan lahan pertanian. Salah satunya adalah menggunakan Internet of Things (IoT).
Menurut Ullah [2] Internet of Things adalah infrastruktur di seluruh dunia yang akan menghubungkan objek virtual dan fisik, mengabaikan jarak di antara mereka, berdasarkan eksploitasi data dan kemampuan routing. Melihat kegunaan bot yang dapat membantu pekerjaan dan aktivitas harian manusia, menemukan informasi serta mengumpulkan informasi, Tele- gram membuat sebuah bot yang diberi nama Bot Telegram. Bot Telegram merupakan sebuah bot yang saat ini mulai populer digunakan dikalangan masyarakat seiring dengan maraknya messenger Telegram yang mulai diinstall banyak orang dan dipergunakan untuk percakapan sehari-hari. Aplikasi Telegram dipilih karena aplikasi ini gratis, ringan dan multiplatform. Telegram juga memiliki bot API (Application Programing In- terface) yang cukup lengkap dan makin berkembang, sehingga memungkinkan untuk membuat bot pintar yang dapat merespon pesan dari masyarakat [3].
Berdasarkan permasalahan tersebut penulis menginginkan penelitian dengan menggabungkan konsep IoT yang diterapkan
Satrio S. Laksono dan Nurgiyatna, Sistem Pengukur Curah Hujan Sebagai Deteksi Dini Kekeringan Pada Pertanian Berbasis Internet of Things
pada sebuah Micro Computer dan melalui bot API Telegram sebagai media transmisinya untuk membuat sebuah “Sistem Pengukur Curah Hujan sebagai Deteksi Dini Kekeringan pada Pertanian Berbasis Internet of Things”. Salah satu jenis alat ukur curah hujan otomatis yaitu tipe tipping bucket. Tipping bucket rain gauge merupakan alat penakar hujan yang meng- gunakan prinsip menimbang berat air hujan yang tertampung menggunakan bucket atau ember kemudian disalurkan dengan sebuah skala ukur (pias) yang telah ditetapkan berdasarkan pengujian dan kalibrasi [4], [5]. Pengujian dan kalibrasi untuk penakar hujan pada hakekatnya mencari fitur yang ada di dalamnya. Seperti halnya pengenalan individu, dapat diterapkan dengan mengenal data dari beragam fitur seperti sidik jari, wajah, dan telapak tangan. Untuk pengenalan dari rajah tapak tangan dapat lebih lanjut dilihat dari artikel berikut [6]–[11].
Dalam penelitian ini penulis menggunakan Raspberry pi 3 sebagai controller. Bahasa pemrograman python digunakan untuk mengambil data dari sensor kemudian mengolahnya dan diteruskan melalui API telegram sebagai sebuah pesan. Sensor yang digunakan penulis adalah sensor magnetic yang diterapk- an dalam bentuk tipping bucket untuk membaca pengukuran curah hujan. Dengan menggunakan sebuah social media berupa Telegram, penulis berharap dapat memudahkan masyarakat dalam pengelolaan pertanian.

## II. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian ini adalah eksperimental dengan percobaan pengukuran langsung pada hujan. Terdapat beberapa tahapan dari pembuatan sistem ini seperti analisa kebutuhan, perancangan Hardware dan Software, pembuatan Hardware dan Software, dan pengujian sistem seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1

## A. Analisa Kebutuhan
Tahap pertama dalam penelitian ini mengumpulkan kebu- tuhan yang digunakan sebagai pendukung dalam melakukan pe- nelitian. Terdapat 2 jenis kebutuhan, yaitu kebutuhan hardware, dan kebutuhan software seperti yang ditampilkan pada Tabel I.
Tabel I. Analisis kebutuhan
Perangkat Keras Perangkat Lunak Laptop Intel Core i7-7700HQ RAM 8GB SSD 128GB HDD 1TB VGA GTX 1050 2GB SSH Raspberry Pi 3 model B quad core 64bit arm cortex A53 1.2Ghz RAM 1GB LPDDR2 Putty Power Supply 5V/2A Wifi Network MicroSD 8GB CorelDRAW X7 GPIO extension board Telegram App Sensor Curah hujan Sublime Text Kabel LAN Telegram Bot API Kabel Jumper Python 3 Breadboard Thingspeak Acrylic Case

## B. Perancangan Hardware dan Software
Pada tahap ini dilakukan perancangan dari Hardware dan Software sebelum dilakukan proses pembuatan alat. Tahapan yang dilakukan antara lain: Perancangan Hardware . Sistem Pengukur Curah Hujan terdiri dari beberapa rangkaian Hardwa- re yaitu Power Supply, Raspberry Pi 3, dan rangkaian magnetic sensor yang digunakan sebagai sensor penghitung curah hujan. Dalam sensor terdapat 3 pin yaitu 5V, ground, dan output pulse yang akan dikoneksikan pada raspberry pi 3. Output pulse disini berupa digital pulse, output pulse dikoneksikan pada pin GPIO 23 untuk pin 5V dikoneksikan pada pin 5V raspberry pi 3 dan untuk ground dikoneksikan pada pin ground raspberry pi 3 serta power supply dikoneksikan pada port usb di raspberry pi 3. Untuk lebih jelasnya dapat diliat seperti diagram arsitektur pada Gambar 2. Pada Gambar 3 dijelaskan
Gambar 2. Diagram arsitektur
bentuk dari rangkaian sensor hujan yang berbentuk tipping bucket . Tabel II menunjukkan pin yang akan dipakai untuk
Gambar 3. Rangkaian Sensor Curah Hujan
menghubungan antara raspberry pi 3 dan sensor curah hujan. Pada Gambar 4 terdapat penjelasan flowchart dari sistem yang
Tabel II. Pin koneksi
Raspberry Pi 3 Rain Gauge Sensor PIN 2 (5V) PIN 1 (VCC) PIN 6 (GND)
PIN 2 (GND)
PIN 16 (GPIO 23)
PIN 3 (Output Pulse)
akan dibuat.
Gambar 4. Flowchart sistem
Perancangan Software . Dalam perancangan software ter- dapat beberapa tahapan, yaitu pembuatan bot telegram, peng- koneksian python pada bot telegram, dan pembuatan program pada python untuk inisialisasi sensor. Menurut Adawadkar [5] python itu cepat dan poweful, python mempunyai library bawaan yang menyediakan semua fasilitas yang diperlukan untuk pemrograman dari operasi dasar hingga lanjutan. Tahapan pertama perancangan software dimulai dari pembuatan bot telegram. Bot telegram di sini dibuat menggunakan BotFather yang terdapat pada aplikasi telegram. Untuk lebih jelasnya bias dilihat pada Gambar 5. Setelah bot telegram dibuat makan akan
Gambar 5. Pembuatan bot telegram
didapat kode unik ( kode token ) yang akan digunakan untuk mengakses API dari bot telegram seperti terlihat pada Gambar 6. Kemudian buat program python agar dapat terkoneksi pada API telegram dan buat inisialisasi sensor pada program python yang dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8. Flowchart
Gambar 6. Kode Token API Telegram
Gambar 7. Koneksi Python pada API Telegram
Gambar 8. Inisialisasi Sensor pada Port GPIO
untuk perancangan software terdiri dari beberapa fungsi yang dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Flowchart Perancangan pada Program
Pembuatan Hardware dan Software . Dalam pembuatan hardware dan software dibagi menjadi beberapa bagian yaitu : 1) Pemasangan Sensor. Pada tahap pemasangan sensor penu- lis merakit bagian – bagian dari sensor dan mengkonek- sikannya pada raspberry pi 3, serta pengecekan dilakukan apakah sensor sudah terdeteksi dengan baik atau belum. Bentuk sensor dapat dilihat pada Gambar 10.
2) Pembuatan Fungsi pada Program. Tahap pembuatan fungsi adalah tahap dimana semua fungsi yang dibutuhkan untuk menjalakan aplikasi dibuat. Fungsi – fungsi ini akan dima- sukkan ke dalam program dengan Bahasa python seperti terlihat pada Gambar 11.
3) Desain tampilan. Pada tahap ini penulis menggunakan tampilan pada aplikasi telegram dengan beberapa com- mand yang sudah diatur dalam bot telegram. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada flowchart Gambar 12.
4) Pengujian Sistem. Tahap ini dilakukan untuk menguji sistem sudah sesuai dengan diagram alur yang telah dibuat, dengan cara menguji perangkat keras dan lunak sudahkah sesuai dengan fungsi masing-masing. Pengujian hardware
Satrio S. Laksono dan Nurgiyatna, Sistem Pengukur Curah Hujan Sebagai Deteksi Dini Kekeringan Pada Pertanian Berbasis Internet of Things
Gambar 10. Bentuk Sensor Pengukur Curah Hujan
Gambar 11. Fungsi pada Program Python
Gambar 12. Flowchart interface
dilakukan dengan cara pengecekan semua koneksi hardwa- re yang terhubung antar perangkat, dan mengakses bot telegram melalui Internet untuk membuka testing fungsi pada program yang dibuat.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil dari penelitian yang dibuat adalah sebuah rangkaian Embedded System yang dapat dilihat pada Gambar 13, rangka- ian pada gamabr terdiri dari Raspberry Pi 3, Magnetic Sensor
yang telah dimodifikasi menjadi Rain Gauge Sensor, MicroSD 8GB, konektor GPIO, dan beberapa kabel untuk menghubungk- an Raspberry Pi 3 ke Rain Gauge Sensor. Pada Raspberry Pi 3 terdapat serangkaian code berbahasa Python yang terkoneksi pada API telegram, terkoneksi dengan jaringan internet dan dapat diakses dimana saja melalui aplikasi telegram.

## Gambar 13. Rangkaian Sistem Pengukur Curah Hujan
Pada tabel III dilakukan pengujian dengan memberi varia- ble TRUE pada sensor dengan 10 kali percobaan, acuan dalam penghitungan sensor didapat dengan menghitung tiap tip pada sensor, tip sensor bernilai 2.6 mL. Luas rain collector adalah 3.012 inci 2 , dalam sistem satuan United States 1 inci 2 = 1 inch 3 , 3.012 inci 3 dikonversi menjadi 49.358 mL sehingga 1 inci hujan = 49.385mL dan 1 tip sensor mewakili 2.6 mL / 49.358 mL = 0.053 inci hujan atau setara 1.346mm hujan. Dalam 10 kali percobaan tidak ditemukan error dalam penghitungan. Menu-
Tabel III. Pengujian sensor Tip Value Galat 1 1.346 0% 2 2.692 0% 3 4.038 0% 4 5.384 0% 5 6.73 0% 6 8.076 0% 7 9.422 0% 8 10.768 0% 9 12.114 0% 10 13.46 0%
rut data dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) terdapat 4 kriteria curah hujan :
1) Curah hujan rendah, 0 – 100 mm
2) Curah hujan menengah, 100 – 300mm
3) Curah hujan tinggi, 300 – 500mm
4) Curah hujan sangat tinggi, diatas 500mm
Dengan data tersebut penulis mengklasifikasi penghitungan pada program agar sesuai dengan data yang didapat dari Bad- an Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) sebagai acuan deteksi dini kekeringan yang di mana pada curah hujan rendah meningkatkan potensi kekeringan pada sektor pertani- an. Pada Tabel IV dilakukan pengujian dengan hujan buatan sampai pengukuran sensor menyentuh angka di atas 500mm dan klasifikasi curah hujan berjalan dengan semestinya dengan galat pengukuran yang rendah.
Jurnal Emitor Vol. 20 No. 02 September 2020 p-ISSN 1411-8890 e-ISSN 2541-4518 Tabel IV. Pengujian klasifikasi curah hujan Curah Hujan(mm) Notifikasi Galat Bawah Galat Atas 0 − 99 . 64 rendah 0% 0.36% 100 . 95 − 300 . 158 Menengah 0.95% 0.053% 301 . 504 − 499 . 366 Tinggi 0.501% 0.1268% 500 . 712 − ∞ Sangat Tinggi 0.1424% -
Pada Tabel V dilakukan pengujian fungsi pada bot telegram dengan 10 kali percobaan, pada pengujian tersebut fungsi berjalan dengan persentase 100%.
Tabel V. Fungsi bot telegram Command Berhasil Gagal /hujan X - /report X - /reset X -
Pengujian notifikasi dilakukan dengan membuat notifikasi tiap 1 jam dengan waktu pengujian selama 12 jam. Pada pengu- jian tersebut didapat akurasi notifikasi dengan persentase 100% seperti terlihat pada Gambar 14. Pengujian penyimpanan data
Gambar 14. Pengujian Notifikasi
dilakukan dengan 10 kali percobaan dengan interval penyim-
Tabel VI. Penyimpanan data
DATETIME VALUE BERHASIL GAGAL 7/21/2019 16:16 0 X - 7/21/2019 16:22 301.504 X - 7/21/2019 16:27 639.35 X - 7/21/2019 16:32 639.35 X - 7/21/2019 16:37 639.35 X - 7/21/2019 16:42 639.35 X - 7/21/2019 16:47 639.35 X - 7/21/2019 16:52 639.35 X - 7/21/2019 16:57 639.35 X - 7/21/2019 17:02 639.35 X -
panan data setiap 5 menit. Pada Tabel VI fungsi penyimpanan data berjalan dengan semestinya.
IV. K ESIMPULAN
Mengacu pada hasil penelitian yang dilakukan sistem pe- ngukur curah hujan sebagai deteksi dini kekeringan pada per- tanian berbasis Internet Of Things (IOT) dapat berjalan sesuai dengan fungsinya, di mana alat dapat mengukur curah hujan dan memberi informasi dalam bentuk notifikasi peringatan dini potensi kekeringan pada sektor pertanian, yang diharapkan dapat meningkatkan produktivitas pada sektor pertanian. Pe- nulis menyarankan untuk ke depannya sistem ini tidak hanya diterapkan pada sektor pertanian saja dan dapat dikembangkan untuk penerapannya pada sektor – sektor lain.

## D AFTAR P USTAKA
[1] I. N. Hidayati dan S. Suryanto, “Pengaruh perubahan iklim terhadap produksi pertanian dan strategi adaptasi pada lahan rawan kekeringan,” JESP - Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan , vol. 16, no. 1, April 2015.
[2] S. Evdokimov, B. Fabian, O. G¨unther, L. Ivantysynova, dan H. Ziekow, “Rfid and the internet of things: Technology, applications, and security challenges,” Information and Operations Management , vol. 4, pp. 105– 185, 01 2010.
[3] L. N. Gunawan, J. Anjarwirawan, dan A. Handojo, “Aplikasi bot telegram untuk media informasi perkuliahan program studi informatika-sistem informasi bisnis universitas kristen petra,” JURNAL INFRA , vol. 6, no. 1, 2018.
[4] M. A. Putra, “Rancang bangun alat pengukur curah hujan tipe tipping bucket otomatis berbasis mikrokontroler arduino mega 2560 dan internet of things (iot),” ” 2017.
[5] K. Adawadkar, “Python programming-applications and future,” International Journal of Advance Engineering and Research
Development , 2017.
[6] M Kusban, B Hari P, and A Budiman. Palmprint recognition using the cosine method. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 674:012041, nov 2019.
[7] Muhammad Kusban, Aris Budiman, and P. Bambang Hari. Optimized palmprint recognition with gabor parameters adjustment and matching method selection. Advanced Science Letters , 24(12), 2018.
[8] Muhammad Kusban, Aris Budiman, and Bambang Hari P. An excellent system in palmprint recognition. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 403:012037, oct 2018.
[9] Muhammad Kusban, A. Susanto, and O. Wahyunggoro. Excellent performance of palmprint recognition by using wavelet filter. ICIC Express Letters , 11:1315–1321, 08 2017.
[10] Muhammad Kusban, Adhi Susanto, and Oyas Wahyunggoro.
Combination a skeleton filter and reduction dimension of kernel pca based on palmprint recognition. International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) , 6:3255–3261, 12 2016.
[11] M. Kusban, A. Susanto, and O. Wahyunggoro. Feature extraction for palmprint recognition using kernel-pca with modification in gabor parameters. In 2016 1st International Conference on Biomedical Engineering (IBIOMED) , pages 1–6, 2016.