SISTEM MONITORING KUALITAS AIR KOLAM IKAN NILA BERBASIS IOT DENGAN METODE THRESHOLD DAN EARLY WARNING SYSTEM

Fauzi, Muhammad (2026) SISTEM MONITORING KUALITAS AIR KOLAM IKAN NILA BERBASIS IOT DENGAN METODE THRESHOLD DAN EARLY WARNING SYSTEM. Diploma thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (638kB)
	Text BAB 1.pdf Download (362kB)
	Text BAB 2.pdf Download (678kB)
	Text BAB 3.pdf Download (561kB)
	Text BAB 4.pdf Download (456kB)
	Text BAB 5.pdf Download (291kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (958kB)

Abstract

Perkembangbiakan ikan nila (Oreochromis niloticus) sangat bergantung pada stabilitas unsur-unsur fisik dan kimia air, terutama pH dan suhu. Dibutuhkan lingkungan air yang stabil dengan pH 6,5–8,5 dan suhu 25–33°C untuk pertumbuhan optimal dan pencegahan stres akut. Namun, Balai Benih Ikan (BBI) Ciganjur terus memantau kualitas air secara manual, menggunakan alat ukur portabel yang memiliki frekuensi pengukuran yang rendah dan tidak kontinu. Kondisi ini menyebabkan banyak celah informasi, terutama saat terjadi fluktuasi ekstrim seperti pH rendah di 2,99 atau pH tinggi di 10,27, yang dapat menyebabkan kematian massal ikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model sistem pemantauan kualitas air yang berbasis Internet of Things (IoT) yang dapat digunakan bersama dengan sistem peringatan dini. Untuk menjalankan sistem ini, mikrokontroler Arduino UNO R3 digunakan sebagai unit pemrosesan utama. Unit pemrosesan ini termasuk sensor pH-4502C dan sensor suhu digital DS18B20. Untuk menghilangkan gangguan pada sinyal analog, algoritma ambang yang diperkuat dengan metode filtering rata-rata sepuluh sampel digunakan untuk menjamin stabilitas pembacaan data. Modul Wi-Fi ESP8266 kemudian mengirimkan data ke platform Blynk untuk pemantauan jarak jauh. Penyediaan sistem peringatan ganda alarm fisik melalui buzzer di area kolam dan notifikasi digital melalui aplikasi smartphone adalah fokus penelitian ini. Sistem ini menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dengan nilai kesalahan rata-rata (Mean Absolute Percentage Error/MAPE) sebesar 1,92% untuk sensor pH dan 1,71% untuk sensor suhu, dibandingkan dengan perangkat industri standar Horiba U-50. Sistem secara responsif membagi kondisi air ke dalam tiga kategori: Aman, Waspada, dan Bahaya. Diharapkan bahwa teknologi ini dapat membantu mengurangi kerugian ekonomi yang disebabkan oleh penurunan kualitas air dalam budidaya perikanan.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Delvy Aplirizani -
Date Deposited:	22 May 2026 08:24
Last Modified:	22 May 2026 08:24
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/16204

Actions (login required)

View Item