monitoring data curah hujan berbasisrepository.usd.ac.id/36543/2/155114045_full.pdfmelakukan...

TUGAS AKHIR

MONITORING DATA CURAH HUJAN BERBASIS

INTERNET OF THINGS

Diajukan untuk memenuhi salah satu Syarat

memperoleh gelar Sarjana Teknik pada

Program Studi Teknik Elektro

Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma

Disusun oleh :

IGNATIUS ARIAS NURDIYANTO

155114045

PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO

JURUSAN TEKNIK ELEKTRO

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

2019

PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI

ii

FINAL PROJECT

MONITORING RAINFALL DATA BASED ON

INTERNET OF THINGS

In a partial fulfillment of the requirements

for the degree of Sarjana Teknik

Department of Electrical Engineering

Faculty of Science and Technology, Sanata Dharma University

Arranged by:

IGNATIUS ARIAS NURDIYANTO

155114045

STUDY PROGRAM ELECTRICAL ENGINEERING

DEPARTMENT OF ELECTRICAL ENGINEERING

FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

SANATA DHARMA UNIVERSITY

YOGYAKARTA

2019


vi

HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP

LOVE WHAT YOU DO, DO WHAT YOU LOVE!

Skripsi ini ku persembahkan untuk:

Tuhan Yang Maha Esa

Bapak Lambertus Sukarto dan Ibu I.M. Noerita

Simbah Ny. Sudarmo dan adik saya Rian

Dan teman-teman seperjuangan TE

15 yang selalu mendukung dan

memberikan semangat


viii

INTISARI

Dewasa ini, internet menjadi sesuatu kebutuhan yang sangat penting dalam kehidupan

manusia. Dengan internet, melakukan sesuatu menjadi lebih cepat dan praktis, bahkan jarak

tidak lagi menjadi sebuah masalah. Pembuatan alat ini adalah untuk mendapatkan suatu nilai

hasil pengukuran secara cepat dan bisa diakses setiap saat tanpa batasan jarak, sehingga

efisien.

Pusat kerja sistem adalah Raspberry Pi 3, yang digunakan sebagai server lokal dan

berfungsi sebagai otak dari sistem. Sensor pengukur curah hujan yang digunakan bertipe

Tipping Bucket. Monitoring data pada sistem Internet of Things (IoT) menggunakan

platform IoT, ThingSpeak. Data pada server lokal akan ditampilkan ke ThingSpeak

menggunakan sebuah koneksi internet. Selain menampilkan data secara jarak jauh, sistem

juga menyediakan penampilan data disekitar alat dengan menggunakan penampil LED

Matrix 16x32. Kalibrasi dilakukan dengan membandingkan data hasil pengukuran dengan

alat lain yang sudah terverifikasi, untuk meningkatkan keakuratan data.

Hasil implementasi, alat sudah bisa melakukan fungsi-fungsi utama seperti,

melakukan pembacaan data dari sensor hujan, melakukan penyimpanan data (data logger),

dan pengiriman data ke penampil LED Matrix 16x32 maupun ke ThingSpeak menggunakan

koneksi internet. Rata-rata kesalahan relatif pengambilan data hujan harian pada data logger

sebesar 82,05%. Rata-rata kesalahan relatif data pengukuran setelah kalibrasi sebesar 18,2%.

Kalibrasi dapat meningkatkan keakuratan data pada alat ukur.

Kata kunci: Raspberry Pi 3, Tipping Bucket, ThingSpeak


ix

ABSTRACT

Nowadays the internet has become very important for human life. With the internet,

everything can be done faster and more practically, even distance is no longer a problem.

This implementation gets a value of the measurement quickly and can be accessed at any

time without distance restrictions.

Raspberry Pi 3 was used as main control to the system, which is used as a local server.

Rainfall sensor used Tipping Bucket type. Monitoring data on the Internet of Things (IoT)

system used the IoT platform of ThingSpeak. Data on the local server will be displayed to

ThingSpeak through an internet connection. With addition the system also provides data

monitoring device used a 16x32 LED Matrix display. Calibration was done by comparing

the measurement data with other device that has been verified. It will improve the accuracy

of the data.

The result show that, the device can perform key functions such as reading data from

rain sensors, storing data (data loggers), and sending data to the 16x32 LED Matrix display

and to ThingSpeak through an internet connection. The average relative error of daily rainfall

data retrieval in the data logger is 82.05%. The average relative error of measurement data

after calibration is 18.2%. Calibration can improve the accuracy of the data on the measuring

instrument.

Keywords: Raspberry Pi 3, Tipping Bucket, ThingSpeak


x

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat dan

karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul “Monitoring Data Curah

Hujan Berbasis Internet of Things” dengan lancar. Selama menulis tugas akhir ini penulis

menyadari banyak pihak yang telah mendukung penulis dalam proses menyelesaikan tugas

akhir dengan berbagai bentuk bantuan dan dukungan, dengan cara mereka masing-masing.

Oleh karena itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada:

1. Tuhan Yang Maha Esa yang selalu memberikan berkat, serta pernyetaan kepada

penulis.

2. Bapak Petrus Setyo Prabowo, S.T., M.T., selaku Ketua Program Studi Teknik Elektro

Universitas Sanata Dharma.

3. Bapak Agustinus Bayu Primawan, D.Tech.Sc., selaku dosen pembimbing yang dengan

penuh kesabaran membimbing, mengarahkan dan meluangkan waktu kepada penulis

dalam menyelesaikan tugas akhir ini.

4. Bapak Damar Widjaja, Ph.D., selaku dosen penguji yang selalu memberikan saran dan

kritik selama pengerjaan tugas akhir ini.

5. Bapak Dr. Iswanjono, selaku dosen penguji yang selalu memberikan saran dan kritik

selama pengerjaan tugas akhir ini.

6. Seluruh dosen dan laboran Teknik Elektro yang dengan sabar melayani, membimbing

dan memberi pengetahuan selama masa perkuliahan.

7. Kepala Balai Litbang SABO, yang mengizinkan penulis untuk melakukan validasi

data pada alat yang dibuat di Balai Litbang SABO.

8. Bapak Indra, selaku penanggung jawab dan atas saran serta masukan-masukan selama

validasi dan pengambilan data di Balai Litbang SABO.

9. Bapak Lambertus Sukarto dan Ibu I.M. Noerita Retno Hapsari, nenek dan adik yang

selalu memberikan semangat, dukungan baik secara moril dan materi.

10. Para sahabat anggota grup whatsapp “END TA” yang selalu membantu dan

memberikan kritik, saran selama proses penyelesaian tugas akhir.

11. Para sahabat anggota grup whatsapp “FOESEAL” yang selalu membantu dan

memberikan dukungan, penghiburan sejak dan selama masa perkuliahan.

12. Pacar saya yang selalu memberikan semangat dan tak pernah bosan selalu

mengingatkan untuk segera menyelesaikan tugas akhir.


xii

DAFTAR ISI

Halaman Sampul (Bahasa Indonesia) ..................................................................................... i

Halaman Sampul (Bahasa Inggris) ........................................................................................ ii

Lembar Persetujuan .............................................................................................................. iii

Lembar Pengesahan .............................................................................................................. iv

Pernyataan Keaslian Karya .................................................................................................... v

Halaman Persembahan dan Motto Hidup ............................................................................. vi

Lembar Pernyataan Persetujuan Publikasi Karya ................................................................ vii

INTISARI ........................................................................................................................... viii

ABSTRACT ......................................................................................................................... ix

KATA PENGANTAR ........................................................................................................... x

DAFTAR ISI ....................................................................................................................... xii

DAFTAR GAMBAR .......................................................................................................... xiv

DAFTAR TABEL .............................................................................................................. xvi

BAB I PENDAHULUAN ..................................................................................................... 1

1.1. Latar Belakang ........................................................................................................ 1

1.2. Tujuan dan Manfaat ................................................................................................ 2

1.3. Batasan Masalah ..................................................................................................... 2

1.4. Metodologi Penelitian ............................................................................................. 3

BAB II DASAR TEORI ....................................................................................................... 5

2.1. Pengukuran Curah Hujan ........................................................................................ 5

2.2. Monitoring Data Sistem Instrumentasi ................................................................... 7

2.3. Raspberry Pi 3 Sebagai Server Lokal ..................................................................... 8

2.4. Sensor Curah Hujan Tipe Tipping Bucket ............................................................ 11

2.5. Modul Real Time Clock (RTC) DS3231 ............................................................... 12

2.6. Penampil Dot Matrix ............................................................................................ 13

2.7 ThingSpeak Sebagai Sistem IoT ........................................................................... 15

BAB III PERANCANGAN PENELITIAN ........................................................................ 19

3.1 Pemodelan Sistem ................................................................................................. 19

3.2 Perancangan Perangkat Keras ............................................................................... 20

3.2.1 Perancangan Konfigurasi Masukan Server Lokal ......................................... 20

3.2.2 Perancangan Konfigurasi Keluaran Server Lokal ......................................... 24

a. Perancangan Penampil Dot Matrix ....................................................................... 24

b. Perancangan Sistem IoT ....................................................................................... 25

3.3 Perancangan Perangkat Lunak .............................................................................. 28


xiii

3.3.1 Diagram Alir Utama Pemrosesan Data ......................................................... 28

3.3.2 Diagram Alir Sub Program Baca Data Sensor Hujan dan RTC .................... 30

3.3.3 Penyimpanan Data Pada Data Logger .......................................................... 31

3.3.4 Diagram Alir Sub Program Penampil Dot Matrix ......................................... 32

3.3.5 Diagram Alir Sub Program Pengiriman Data Sistem IoT ............................. 33

3.4 Skenario Pengambilan Data .................................................................................. 34

3.4.1 Skenario Simulasi Hujan Buatan ................................................................... 34

3.4.2 Skenario Hujan Alami atau Sungguhan......................................................... 35

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................................ 36

4.1 Perubahan Perancangan ........................................................................................ 36

4.1.1 Sensor Hujan ................................................................................................. 36

4.1.2 Sistem Penampil LED Matrix P10 ................................................................ 38

4.2 Hasil Pengujian ..................................................................................................... 40

4.2.1 Data Logger ................................................................................................... 41

4.2.2 ThingSpeak .................................................................................................... 44

4.2.3 Setelah Dilakukan Kalibrasi .......................................................................... 47

4.3 Bentuk Fisik dan Perangkat Keras Elektronik ...................................................... 49

4.3.1 Sensor Curah Hujan ....................................................................................... 50

4.3.2 Server Lokal .................................................................................................. 51

4.4 Implementasi Sistem Monitoring .......................................................................... 52

4.4.1 Sistem Internet of Things ............................................................................... 52

4.4.2 LED Matrix Panel P10 16x32 ........................................................................ 54

4.5 Sistem Perangkat Lunak ....................................................................................... 55

4.5.1 Program Pembaca Sensor Curah Hujan ........................................................ 55

4.5.2 Program Data Logger .................................................................................... 57

4.5.3 Program Pengirim Data ke ThingSpeak ........................................................ 59

4.5.4 Program Pengirim Data ke LED Matrix P10 ................................................. 61

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN .............................................................................. 66

5.1. Kesimpulan ........................................................................................................... 66

5.2. Saran ..................................................................................................................... 66

DAFTAR PUSTAKA .......................................................................................................... 67

LAMPIRAN ........................................................................................................................ 70


xiv

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Raspberry Pi 3 Model B+[13] ........................................................................... 9

Gambar 2.2 Pin Raspberry Pi 3 Model B+ [16] .................................................................. 10

Gambar 2.3 Mekanisme Sensor Tipping Bucket[17] ........................................................... 11

Gambar 2.4 Modul Sensor RTC DS3231[19] ..................................................................... 13

Gambar 2.5 Pin Output Panel P10 (DMD konektor) [21] ................................................... 14

Gambar 2.6 Modul Penampil Dot Matrix P10 [22] ............................................................. 14

Gambar 2.7 Langkah Membuat Akun ThingSpeak[24] ...................................................... 16

Gambar 2.8 Langkah Membuat Channel Pada ThingSpeak[25] ......................................... 16

Gambar 2.9 Tampilan GUI ThingSpeak[24] ....................................................................... 17

Gambar 2.10 Cara Menggunakan Aplikasi ThingView[24] ............................................... 17

Gambar 2.11 Cara Menampilkan Grafik di ThingView[24] ............................................... 18

Gambar 3.1 Diagram Blok Pemodelan Sistem .................................................................... 19

Gambar 3.2 Skema Konfigurasi Masukan Server Lokal ..................................................... 20

Gambar 3.3 Rangkaian Skematik Masukan Server Lokal ................................................... 21

Gambar 3.4 Rangkaian Skematik Sensor Curah Hujan ....................................................... 22

Gambar 3.5 Rangkaian Skematik Real Time Clock (RTC) ................................................. 23

Gambar 3.6 Sensor Pengukur Hujan [26] ............................................................................ 23

Gambar 3.7 Skema Konfigurasi Keluaran Server Lokal ..................................................... 24

Gambar 3.8 Rangkaian Skematik Penampil Dot Matrix ..................................................... 25

Gambar 3.9 Rencana Tampilan Keluaran Dot Matrix ......................................................... 25

Gambar 3.10 Skema Sistem Internet of Things. .................................................................. 26

Gambar 3.11 Tampilan Awal pada Website ThingSpeak .................................................... 26

Gambar 3.12 Channel Yang Telah Dibuat .......................................................................... 27

Gambar 3.13 Tampilan Data Keluaran Sistem IoT ............................................................. 28

Gambar 3.14 Diagram Alir Utama Pemrosesan Data.......................................................... 29

Gambar 3.15 Diagram Alir Sub Program (a) Membaca Data Sensor Hujan (b) Membaca

Data RTC ............................................................................................................................. 30

Gambar 3.16 Diagram Alir Penyimpanan Data................................................................... 31

Gambar 3.17 Diagram Alir Sub Program Penampil Dot Matrix ......................................... 32

Gambar 3.18 Diagram Alir Sub Program Pengiriman Data Sistem IoT ............................. 33

Gambar 4.1 Sensor Hujan .................................................................................................... 37

Gambar 4.2 Tutup Sensor Hujan ......................................................................................... 37

Gambar 4.3 Perubahan Diagram Blok Pemodelan Sistem .................................................. 38

Gambar 4.4 Rangkaian Arduino Uno dengan LED Matrix P10 ......................................... 39

Gambar 4.5 Proses Pengambilan Data ................................................................................ 40

Gambar 4.6 Grafik Perbandingan Data Hujan Harian ......................................................... 43

Gambar 4.7 Monitoring Data Sistem IoT Milik SABO ...................................................... 44

Gambar 4.8 Monitoring Data Sistem IoT Alat yang Diuji .................................................. 45

Gambar 4.9 Grafik untuk Mencari Nilai Kalibrasi .............................................................. 47

Gambar 4.10 Grafik Data Curah Hujan Setelah Kalibrasi .................................................. 49

Gambar 4.11 Implementasi Alat .......................................................................................... 50

Gambar 4.12 Implementasi Sensor Hujan ........................................................................... 51

Gambar 4.13 Implementasi Server Lokal ............................................................................ 51

Gambar 4.14 Tampilan Channel ThingSpeak ..................................................................... 52

Gambar 4.15 Tampilan ThingView ..................................................................................... 53

Gambar 4.16 Implementasi Arduino Uno dan DMD Konektor .......................................... 54


xv

Gambar 4.17 Hasil Implementasi LED Matrix P10 ............................................................ 54

Gambar 4.18 Modul Python dan Variabel yang Digunakan ............................................... 55

Gambar 4.19 Program Python Pembaca Sensor Hujan ....................................................... 56

Gambar 4.20 Direktori File .CSV ....................................................................................... 57

Gambar 4.21 Program Python Data Logger ........................................................................ 58

Gambar 4.22 Data Logger ................................................................................................... 59

Gambar 4.23 Program Python Pengiriman Data ke ThingSpeak ........................................ 60

Gambar 4.24 Program Python Coba Koneksi ..................................................................... 61

Gambar 4.25 Program Python Pengiriman Data ke Arduino .............................................. 61

Gambar 4.26 Data pada Serial Monitor Arduino IDE ......................................................... 62

Gambar 4.27 Library Arduino yang Digunakan ................................................................. 62

Gambar 4.28 Pengaturan Arduino ....................................................................................... 63

Gambar 4.29 Program Arduino Penerima dan Pemisahan Data dari Raspberry Pi ............ 63

Gambar 4.30 Program Arduino Penampil Data Hujan, Jam ke Panel P10 ......................... 64

Gambar 4.31 Program Arduino Penampil Tanggal, Bulan, dan Tahun ke Panel P10......... 65


xvi

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Klasifikasi Curah Hujan Menurut Standar Internasional World Meteorological

Organization (WMO)[5] ........................................................................................................ 5 Tabel 2.2 Perbedaan Spesifikasi Sensor Hujan ..................................................................... 6 Tabel 2.3 Spesifikasi Raspberry Pi 3 Model B+ [15] .......................................................... 10

Tabel 3.1 Penggunaan Terminal Raspberry Pi 3 ................................................................. 21 Tabel 3.2 Contoh Struktur Penyimpanan Data .................................................................... 31

Tabel 4.1 Perubahan Penggunaan Pin Raspberry Pi 3 dengan Sensor Hujan ..................... 36 Tabel 4.2 Penggunaan Pin Arduino Uno Pada LED Matrix P10 ........................................ 39 Tabel 4.3 Spesifikasi Sensor Hujan ..................................................................................... 41 Tabel 4.4 Data Logger Hasil Pengukuran 17 Desember 2019 ............................................ 42 Tabel 4.5 Data Hasil Pengujian Pada Data Logger ............................................................. 43 Tabel 4.6 Data Hasil Pengujian Pada Sistem IoT ................................................................ 46 Tabel 4.7 Data Pengujian Setelah Alat Dikalibrasi ............................................................. 48


1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Hujan secara kondisi geografis Indonesia adalah salah satu kejadian alam yang

disebabkan oleh angin Muson Barat, yaitu angin yang bergerak dari arah utara dan atau barat

laut menuju ke selatan atau dari benua Asia menuju benua Australia [1]. Angin Muson Barat

ini membawa banyak uap air sehingga ketika melewati Indonesia menyebabkan turunnya

hujan, kondisi ini biasa disebut dengan musim penghujan. Musim penghujan di Indonesia

biasanya memiliki periode antara bulan Oktober sampai April. Hujan adalah parameter,

sehingga hujan dapat diukur kuantitasnya [2].

Hujan sangat penting bagi makhluk hidup di bumi karena semua makhluk hidup pasti

membutuhkan air untuk kehidupan. Akan tetapi bukan berarti hujan tidak memiliki dampak

yang buruk. Ketika hujan datang dengan intensitas curah hujan yang tinggi dan terjadi secara

terus-menerus, hujan dapat mengakibatkan bencana. Oleh karena itu, diperlukan sebuah alat

yang dapat memonitoring curah hujan yang terjadi pada suatu lokasi secara real time, dapat

diakses dengan mudah oleh masyarakat umum sehingga masyarakat pada suatu daerah bisa

bersiap, waspada dan atau menginformasikan ke daerah di bawahnya yang rawan akan

bencana banjir.

Menurut BMKG Denpasar dalam website “Curah Hujan (mm) adalah ketinggian air

hujan yang terkumpul dalam penakar hujan pada tempat yang datar, tidak menyerap, tidak

meresap dan tidak mengalir” [3]. Pengukuran curah hujan adalah mengetahui tinggi air hujan

yang menggenangi suatu bidang datar atau tanah pada suatu daerah. Satuan curah hujan

adalah milimeter (mm). Dalam satu milimeter curah hujan berarti pada luasan satu meter

persegi bidang yang datar tertampung air hujan setinggi satu milimeter atau tertampung

volume air hujan sebesar satu liter.

Sistem Monitoring Pengiriman Data Curah Hujan Pos Berbasis Web dibuat oleh

Affandi dan Saefurrohman dari FTI Universitas Stikubank pada tahun 2017 [4]. Sistem

tersebut dirancang untuk membantu mempercepat pengiriman data pos hujan pada BMKG

Jawa Tengah, Stasiun Klimatologi Semarang. Melalui sistem tersebut tercipta suatu sistem

informasi monitoring pengiriman data curah hujan pos berbasis web pada BMKG Jawa

Tengah menggunakan SMS Gateway dengan PHP, MySQL dan Gammu dapat


2

mempermudah dan mempercepat pihak BMKG dalam mendapatkan data. Alat atau sistem

ini memiliki potensi untuk dikembangkan lagi atau ditingkatkan pada sistem pengiriman

datanya. Pada bagian saran dari artikel disebutkan bahwa sistem ini bisa dikembangkan lagi

menjadi versi android.

Alat Monitoring Data Curah Hujan Berbasis Internet of Things (IoT) bisa untuk

mengembangkan alat/sistem yang tersebut di atas sesuai dengan saran dari penulis artikel

tersebut. Dengan menggunakan sistem transmisi data berbasis IoT, akses terhadap data bisa

dilakukan di mana saja menggunakan perangkat android selama tersedia koneksi internet.

Selain itu, alat ini juga ditambah dengan penampil data menggunakan dot matrix 16 cm x 32

cm sehingga selain bisa diakses di mana saja menggunakan jaringan internet orang disekitar

alat ini bisa mengetahui langsung besarnya curah hujan yang terjadi di tempat tersebut

dengan melihat data yang tertampil di penampil dot matrix. Penyimpanan data logger

menggunakan flashdisk yang bertujuan untuk memperbesar kapasitas memori dan juga

mempermudah proses pengambilan data logger.

1.2. Tujuan dan Manfaat

Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah menghasilkan alat yang dapat memonitor

besarnya curah hujan yang terjadi pada suatu tempat secara real time berbasis IoT.

Manfaat dari pembuatan tugas akhir ini adalah:

1. Sebagai acuan atau rujukan untuk pengembangan cara pengaksesan data curah

hujan secara jarak jauh dan real time bagi peneliti selanjutnya.

2. Memantau data curah hujan sehingga bisa digunakan untuk memberikan

informasi besarnya curah hujan dan juga sebagai peringatan untuk persiapan

datangnya banjir jika besarnya curah hujan sudah melebihi batas aman bagi

masyarakat di daerah rawan bencana banjir.

1.3. Batasan Masalah

Batasan masalah dari alat yang penulis buat adalah sebagai berikut:

1. Parameter yang diukur adalah intensitas curah hujan.

2. Menggunakan sensor curah hujan tipe Tipping Bucket sebagai masukan alat atau

untuk mengukur besar curah hujan yang terjadi dengan resolusi pengukuran per

tip bernilai 3,5 ml atau 0,07034 mm of rain.


3

3. Menggunakan RTC (Real Time Clock) seri DS3231 sebagai penunjuk waktu dari

data curah hujan.

4. Menggunakan Modul LED Matriks / Running Text jenis P10 outdoor, single

color, 16 x 32 dot, dimensi 16 x 32 cm, warna merah, sebagai penampil data curah

hujan.

5. Menggunakan ThingSpeak sebagai cloud server pada platform IoT.

6. Menggunakan Raspberry Pi 3 Model B+ sebagai pengolah data curah hujan, yaitu

menyimpan dan mentransmisikan data secara wireless.

7. Data hasil pengukuran bisa diakses oleh pengguna secara online menggunakan

koneksi internet.

1.4. Metodologi Penelitian

Langkah-langkah yang penulis lakukan untuk mengerjakan tugas akhir ini adalah:

1. Studi Literatur, pengumpulan data yang berhubungan dengan judul tugas akhir

dengan cara mengumpulkan dan membaca buku-buku, e-book, jurnal yang

mencakup tentang permasalahan yang ada pada latar belakang, teori-teori tentang

curah hujan, Raspberry Pi 3, platform IoT serta penunjang lainnya tentang

implementasi alat yang dibuat.

2. Perancangan hardware dan software. Tahap untuk mendesain model alat secara

rinci dan teliti baik dalam skema rangkaian perangkat keras ataupun diagram alur

program sehingga mempermudah dalam implementasinya. Acuan tahap ini pada

Batasan Masalah dan ketersediaan komponen. Diagram blok pemodel sistem alat

ditunjukkan pada Gambar 3.1.

3. Pembuatan hardware dan software. Tahap ini adalah implementasi dari tahap

perancangan. Tahap ini berisi pembuatan alat hasil rancangan secara teliti baik

dalam bentuk hardware maupun software agar bisa menjadi alat yang bisa

digunakan sesuai dengan manfaat dan tujuan pembuatan alat.

4. Proses pengambilan data. Tahap ini dilakukan ketika proses pembuatan alat sudah

selesai dilakukan dan alat bisa bekerja sesuai dengan desain dan tujuan

pembuatannya. Pengambilan data dilakukan untuk menganalisa apakah alat sudah

sesuai dengan tujuan pembuatannya. Data yang diambil adalah data curah hujan

yang tertampil oleh running text ataupun secara online melalui platform IoT dan

juga data logger yang tersimpan pada flashdisk. Proses pengambilan data yaitu


4

dengan menuangkan air pada sensor curah hujan atau dengan membuat simulasi

hujan buatan menggunakan shower atau selang air. Data itu nantinya digunakan

sebagai data curah hujan yang tertampil di running text dan bisa diakses oleh client

secara online dari jarak jauh. Pada penampil dot matrix dan ThingSpeak data akan

ditampilkan setiap 1 menit. Data curah hujan yang diambil adalah data harian.

5. Kalibrasi data hasil percobaan dari alat yang penulis buat dengan data dari sensor

curah hujan yang ada di Litbang SABO. Hal ini dilakukan untuk mengetahui

apakah data yang diperoleh sudah sesuai dengan yang ada pada lembaga yang

mengurusi bidang tersebut. Jika sudah sesuai atau mendekati berarti data yang

diperolah sudah valid dan alat yang penulis rancang dan buat bisa untuk

digunakan.

6. Analisis dan penyimpulan hasil percobaan. Analisis data dilakukan setelah

pengambilan data karena agar tahu performa dan kinerja dari alat yang penulis

buat apakah sudah sesuai dengan tujuan pembuatannya. Proses penyimpulan

dilakukan dengan berdasarkan hasil analisis terhadap kinerja alat.


5

BAB II

DASAR TEORI

2.1. Pengukuran Curah Hujan

Hujan merupakan peristiwa turunnya air atau kristal (hujan es/salju) dari langit sampai

ke permukaan bumi atau tanah akibat dari penguapan air laut [2]. Hujan adalah parameter,

sehingga hujan dapat diukur kuantitasnya. Sedangkan menurut BMKG Denpasar dalam

websitenya “Curah Hujan (mm) adalah ketinggian air hujan yang terkumpul dalam penakar

hujan pada tempat yang datar, tidak menyerap, tidak meresap dan tidak mengalir” [3].

Pengukuran curah hujan adalah mengetahui tinggi air hujan yang menggenangi suatu bidang

datar atau tanah pada suatu daerah. Dalam satu milimeter curah hujan berarti pada luasan

satu meter persegi bidang datar tertampung air hujan setinggi satu milimeter atau tertampung

volume air hujan sebesar satu liter. Besarnya nilai intensitas curah hujan digunakan untuk

menentukan kriteria hujan yang terjadi, yaitu dari kriteria Sangat Ringan sampai Sangat

Lebat. Untuk klasifikasi curah hujan ditunjukkan pada Tabel 2.1.

𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 = 𝐿𝑢𝑎𝑠 × 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (2.1)

Tabel 2.1 Klasifikasi Curah Hujan Menurut Standar Internasional World Meteorological

Organization (WMO)[5] Kriteria Hujan Intensitas Hujan

Sangat Ringan < 5.0 mm

Ringan 5.0 – 20 mm

Sedang/Normal 20 – 50 mm

Lebat 50-100 mm

Sangat Lebat >100 mm

Pengukuran curah hujan adalah mengukur tebal atau tingginya permukaan air hujan

yang menutupi suatu luasan daerah di permukaan bumi [6]. Dari pengukuran curah hujan

akan didapatkan beberapa data yang kemudian diolah menjadi tiga jenis hasil pengukuran

seperti berikut:

a. Jumlah curah hujan harian, yaitu hasil pengukuran hujan selama 24 jam.

b. Jumlah curah hujan bulanan, yaitu jumlah total curah hujan harian selama sebulan.


6

c. Jumlah curah hujan tahunan, yaitu jumlah total curah hujan harian selama 12 bulan.

Alat pengukur jumlah curah hujan disebut penakar hujan [7]. Berdasarkan

mekanismenya, alat pengukuran curah hujan dibagi menjadi dua jenis yaitu penakar hujan

tipe manual dan penakar hujan tipe otomatis (perekam).

a. Penakar hujan tipe manual

Alat penakar hujan tipe manual pada dasarnya berupa tabung atau ember yang sudah

diukur diameternya. Pengukur curah hujan dengan alat ukur manual dilakukan

dengan cara mengukur volume air hujan yang tertampung pada tempat penampungan

air hujan alat setiap interval waktu tertentu. Dengan cara tersebut hanya diperoleh

data curah hujan selama periode tertentu. Contoh alat penakar curah hujan manual

adalah Ombrometer biasa dan Ombrometer Observatorium.

b. Penakar hujan tipe otomatis

Alat penakar hujan otomatis adalah alat yang mekanisme pencatatan hujannya

berlangsung secara otomatis. Mampu merekam data curah hujan dengan interval

waktu yang lebih lama. Dengan menggunakan alat ini dapat mengukur tinggi

rendahnya curah hujan selang periode waktu tertentu dan dapat mencatat lamanya

waktu hujan terjadi. Dengan demikian besarnya intensitas curah hujan dapat

ditentukan. Pada dasarnya alat penakar hujan otomatis ini sama dengan alat penakar

hujan manual yang terdiri dari 3 komponen utama yaitu corong, bejana pengumpul

dan alat ukur. Bedanya pada komponen bejana dan alat ukur dibuat secara khusu.

Contoh alat penakar hujan otomatis adalah penakar hujan tipe Hellman, tipe Bendix,

Tilting Siphon, tipe Tipping Bucket, tipe Floating Bucket, tipe Weighing Bucket, tipe

Optical.

Pada kesempatan ini penulis akan menggunakan penakar curah hujan tipe Tipping

Bucket karena yang umum digunakan, prinsip kerjanya sederhana dan tersedia.

Tabel 2.2 Perbedaan Spesifikasi Sensor Hujan

Keterangan Sensor Hujan SABO Sensor Hujan Tugas Akhir

Tipe Tipping Bucket Tipping Bucket

Diameter penerima hujan

(tutup sensor) 20 cm 8 cm

Nilai pertip 0,5 mm of rain 0,07034 mm of rain


7

Tabel 2.2 menunjukkan perbedaan spesifikasi sensor yang digunakan pada pengujian.

Kalibrasi dilakukan dengan menggunakan perbandingan nilai pertip pada spesifikasi, dengan

persamaan sebagai berikut:

𝐾𝑎𝑙𝑖𝑏𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑖𝑝 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑆𝐴𝐵𝑂

𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑖𝑝 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑡𝑢𝑔𝑎𝑠 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 (2.2)

Dengan nilai pertip adalah sesuai spesifikasi alat yang digunakan untuk pengujian.

Kalibrasi adalah kegiatan memastikan kebenaran nilai penunjukkan alat ukur dengan

cara membandingkan terhadap standar ukur. Pengukuran curah hujan dengan spesifikasi

sensor berbeda, harus mencari nilai persamaan terlebih dahulu untuk mendapatkan nilai

kalibrasi.

Dalam pembandingan antara satu alat ke alat lainnya biasanya akan menimbulkan

nilai kesalahan relatif. Nilai kesalahan relatif didapatkan berdasarkan persamaan berikut[8]:

Absolute error = Expected value – Value you got (2.3)

Dengan Expected value adalah nilai data hujan hasil pengukuran pada alat penguji dan Value

you got adalah nilai data hujan hasil pengukuran pada alat yang diuji.

Nilai Absolute error yang diperoleh digunakan untuk mencari Relative error. Nilai

Relative error dalam persen dihitung dengan persamaan berikut:

Relative error = 𝐴𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑒 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟

𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 x 100% (2.4)

Dengan Absolute error hasil perhitungan pada persamaan 4.1 dan Actual value adalah hasil

data hujan pada alat ukur penguji.

2.2. Monitoring Data Sistem Instrumentasi

Menurut Sekretariat Kabinet Republik Indonesia dalam website, “monitoring adalah

aktifitas yang ditujukan untuk memberikan informasi tentang sebab dan akibat dari suatu

kebijakan yang sedang dilaksanakan” [9]. Sistem adalah suatu jaringan kerja dari beberapa

komponen yang saling berhubungan, berkumpul bersama-sama untuk melakukan kegiatan

atau untuk mencapai tujuan [10]. Sedangkan instrumentasi adalah alat atau perangkat yang

bisa digunakan untuk pengukuran dan pengendalian dalam sistem yang besar dan kompleks

[11]. Jadi Monitoring Data Sistem Instrumentasi adalah aktifitas yang bertujuan untuk

memberikan informasi berupa data hasil pengukuran dari alat yang tersusun oleh

serangkaian komponen yang saling berkaitan. Sehingga Monitoring Data Curah Hujan

berbasis IoT adalah suatu alat yang dirancang untuk dapat memberikan informasi data curah


8

hujan dan data hasil pengukuran dapat diakses melalui jaringan internet. Dalam sistem ini

terdiri dari:

1. Sensor yang berfungsi untuk mengukur parameter dan juga menjadi masukan untuk

server lokal

2. Server Lokal berfungsi sebagai otak dari sistem yaitu untuk mengolah data (menerima,

membaca dan menyimpan data dari masukan) dan sebagai pengirim data ke cloud

server dengan menggunakan jaringan internet

3. Penampil Dot Matrix sebagai penampil data hasil pengukuran parameter

4. Cloud server menggunakan ThingSpeak, ini sebagai sistem IoT pada alat yang

dirancang.

2.3. Raspberry Pi 3 Sebagai Server Lokal

Server lokal digunakan untuk mengolah data pada sistem yaitu sebagai penerima,

pembaca dan penyimpan data dari masukan sistem, sebagai pengirim data ke penampil

keluaran dan pengirim data ke cloud server menggunakan koneksi internet. Perangkat yang

digunakan sebagai server lokal adalah Raspberry Pi 3.

Raspberry Pi adalah sebuah papan elektronis bebentuk persegi panjang kecil seukuran

kartu kredit yang memiliki fungsi seperti komputer [12]. Jika dihubungkan dengan monitor,

keyboard, mouse, dan jaringan komputer dapat digunakan layaknya komputer. Raspberry Pi

dapat digunakan untuk menulis dokumen, berselancar internet, bermain game, bahkan

sebagai web server. Meskipun sudah ada komputer Raspberry Pi tetap digunakan karena

ukurannya yang kecil cocok untuk menangani hal-hal yang memang memerlukan ukuran

kecil dan daya listrik yang juga kecil, tetapi mempunyai kehandalan seperti komputer.

Contoh atau beberapa gambaran aplikasi yang dapat diwujudkan menggunakan Raspberry

Pi adalah Pemantauan Suhu Ruangan, Pengontrolan Lampu atau Peralatan Elektronis atau

Elektrik dari Jarak Jauh, Menyiram Kebun Secara Otomatis, dan Mengendalikan

Quadcopter.

Raspberry Pi memiliki beberapa model atau jenis yaitu Raspberry Pi Model A,

Raspberry Pi Model B, Raspberry Pi 2 Model B, dan terakhir sampai Raspberry Pi 3 Model

B dan B+. Raspberry Pi memiliki banyak model karena hasil pengembangan dari model-

model sebelumnya. Gambar 2.1 menunjukkan rupa dari Raspberry Pi 3 Model B+.


9

Gambar 2.1 Raspberry Pi 3 Model B+[13]

Raspberry Pi 3 Model B+ adalah versi terbaru dari seri Raspberry Pi 3, Pi 3B+

memiliki bentuk dan ukuran yang identik dengan Pi 3B [14]. Namun apabila dibandingkan

dengan Raspberry Pi 3 Model B, Pi 3B+ mengalami peningkatan di beberapa bagian

hardware, mulai dari prosesor 64-bit yang kini memiliki clockspeed maksimum 1.4 GHz

(sebelumnya 1.2 GHz pada Pi 3B), memiliki Gigabit Ethernet (support PoE) yang tentu jauh

lebih kencang dari versi sebelumnya, memiliki heatsink pada prosesor untuk distribusi panas

yang lebih baik, serta mendukung dual band WLAN 5 GHz dan 2.4 GHz. Gambar 2.1

menunjukkan rupa dari Raspberry Pi 3 Model B+ dan spesifikasinya pada Table 2.3.

Raspberry Pi memiliki terminal (ports) atau pin yang berfungsi untuk menghubungkan

sistem pada Raspberry Pi dengan perangkat-perangkat eksternal misalnya sensor. Jumlah

terminal yang tersedia pada Raspberry Pi 3 Model B+ adalah 40 pin. Pada setiap pin

memiliki fungsi sendiri-sendiri. Dari terminal-terminal tersebut ada yang dinamai GPIO.

GPIO merupakan singkatan dari General Purpose Input / Output. Secara sederhana fungsi

GPIO adalah untuk mengatur perangkat yang terhubung dengan terminal sebagai masukan

atau keluaran. Pada Raspberry Pi 3 Model B+ dari 40 pin, 26 pin di antaranya berfungsi

sebagai pin GPIO. Untuk fungsi setiap pin bisa dilihat pada Gambar 2.2.


10

Tabel 2.3 Spesifikasi Raspberry Pi 3 Model B+ [15]

Prosessor Broadcom BCM2837B0, Cortex-A53 (ARMv8) 64-bit SoC

@ 1.4GHz

Memori 1GB LPDDR2 SDRAM

Konektivitas

2.4GHz and 5GHz IEEE 802.11.b/g/n/ac wireless LAN,

Bluetooth 4.2, BLE

Gigabit Ethernet over USB 2.0 (maximum throughput 300

Mbps)

Akses Extended 40-pin GPIO header

4 USB 2.0 ports

Vidio dan Suara

Full-size HDMI

CSI camera port for connecting a Raspberry Pi camera

DSI display port for connecting a Raspberry Pi touchscreen

display

4-pole stereo output and composite video port

Penunjang Kartu SD Micro SD port for loading your operating system and storing

data

Tenaga Masukan

5V/2.5A DC power input

Power-over-Ethernet (PoE) support (requires separate PoE

HAT)

Gambar 2.2 Pin Raspberry Pi 3 Model B+ [16]


11

2.4. Sensor Curah Hujan Tipe Tipping Bucket

Penakar hujan adalah alat yang digunakan untuk mengukur besarnya curah hujan yang

terjadi pada satuan waktu tertentu [17]. Alat pengukur curah hujan dibagi menjadi dua jenis

yaitu tipe manual dan tipe otomatis. Sensor curah hujan tipe Tipping Bucket adalah termasuk

alat penakar hujan otomatis. Prinsip kerjanya adalah ketika hujan turun, air akan masuk

melalui corong yang biasanya berbentuk kerucut terbalik, lalu tetesan air dari ujung corong

ditampung oleh penampung berayun atau biasa disebut Tipping Bucket. Alat penampung

berayun ini terdiri dari dua wadah yang diisi secara bergantian, setiap kali salah satu sisi

wadah terisi penuh maka alat menjadi tidak seimbang dan bagian yang terisi air akan turun

ke bawah untuk mengosongkan air dalam wadah dan membuang air ke saluran pembuangan

dan wadah pada sisi yang lain akan naik untuk menampung tetesan air hujan seperti wadah

sebelumnya. Setiap jatuhnya wadah penampung air akan mengaktifkan reed switch

magnetik yang hasilnya direkam oleh data logger. Cara kerja dari reed switch adalah ketika

ada medan magnet mengenai bagian depan sensor, maka sensor akan bekerja sehingga

menghubungkan kontak. Posisi sensor menempel dengan badan silinder, sehingga saat

silinder bergerak naik atau turun maka akan ada medan magnet yang mengenai reed switch.

Mekanisme sensor tipping bucket ditunjukkan pada Gambar 2.3.

Gambar 2.3 Mekanisme Sensor Tipping Bucket[17]

Keterangan nomor pada Gambar 2.3:

1. Bagian kerucut terbalik atau penerima hujan

2. Engsel pemutar

3. TB (Tipping Bucket) wadah yang menampung air hujan

1

2

3

4

5 6


12

4. Magnet

5. Sensor Reed Switch

6. Saluran pembuangan air hujan

Nilai curah hujan pada penakar hujan tipe Tipping Bucket dapat diketahui

menggunakan persamaan [18]:

𝐶𝐻 =𝐽𝑇 𝑥 𝑉

𝐿 (2.5)

Dengan CH adalah Curah Hujan (mm), JT adalah Jumlah Tipping, V adalah volume per

tipping (ml), dan L adalah luas mulut corong (cm2).

2.5. Modul Real Time Clock (RTC) DS3231

Modul RTC DS3231 adalah jenis modul yang berfungsi sebagai Real Time Clock atau

sistem pewaktuan digital serta penambahan fitur pengukuran suhu yang dibuat dalam satu

modul [19]. Selain itu, pada modul RTC DS3231 terdapat IC EEPROM tipe AT24C32 yang

bisa memberi 32K EEPROM untuk penyimpanan data dan merupakan pilihan terbaik untuk

fitur data logging, dengan presisi waktu yang tinggi. Interface atau antarmuka untuk

mengakses modul ini menggunakan i2c atau two wire (SDA dan SCL). Sehingga apabila

diakses menggunakan mikrokontroler pin yang digunakan 4 pin saja, yaitu 2 pin i2c dan 2

pin power. Modul RTC DS3231 biasanya sudah tersedia dengan baterai CR2032 3V yang

berfungsi sebagai back up daya RTC apabila catudaya utama mati. Dibandingkan dengan

RTC DS1302, RTC DS3231 ini memiliki banyak kelebihan. Sebagai contoh untuk range

VCC input dapat dicatu menggunakan tegangan antara 2.3V sampai 5.5V dan memiliki

cadangan baterai. Berbeda dengan DS1307, pada DS3231 juga memiliki kristal terintegrasi

(sehingga tidak diperlukan kristal eksternal), sensor suhu, 2 alarm waktu terprogram, pin

output 32.768 kHz untuk memastikan akurasi yang lebih tinggi. Gambar 2.4 menunjukkan

gambar modul RTC DS3231. Berikut adalah spesifikasi dari modul RTC DS3231:

1. Akurasi ± 2ppm dari 0 ° C sampai +40 ° C

2. Akurasi ± 3.5ppm dari -40 ° C sampai +85 ° C

3. Digital Temp Sensor Output: ± 3 ° C Akurasi

4. Tegangan operasi: 3.3 - 5.55V

5. Ketepatan Jam: Kisaran 0-40, akurasi 2ppm, kesalahannya sekitar 1 menit

6. Chip memori: AT24C32 (kapasitas penyimpanan 32K)

7. Antarmuka bus IIC, kecepatan transmisi maksimal 400KHz (tegangan kerja 5V)


13

8. Ukuran: 38mm (panjang)*22mm (lebar)*14mm (tinggi) dan beratnya 8 gram

Gambar 2.4 Modul Sensor RTC DS3231[19]

2.6. Penampil Dot Matrix

Penampil Dot Matrix ini menggunakan modul yang biasa disebut Panel P10 dengan

dimensi 16 cm x 32 cm [20]. Panel matriks LED 512 ini memiliki sirkuit pengontrol

terpasang yang dirancang untuk membuatnya mudah digunakan langsung dari pin kontrol

board. Panel P10 dapat digunakan sebagai penampil jam, tampilan status, dan semua jenis

proyek tampilan yang mengesankan dapat dibuat dengan penampil dot matrix. Berikut

spesifikasi dari penampil dot matrix 16 cm x 32 cm atau biasa disebut Panel P10:

1. 32 kolom x 16 baris kecerahan tinggi LED Merah (total 512 LED)

2. Tegangan operasi 5V

3. Dapat dilihat lebih dari 12 meter

4. Rangka plastik yang tangguh

5. Kontroler IC di papan, antarmuka data clock sederhana

6. Dimensi: 320 (W) x 160 (H) x 14 (D) mm (30mm (D) termasuk konektor belakang)

Gambar 2.5 menunjukkan pin keluaran panel P10 atau biasa disebut dengan DMD

konektor sedangkan Gambar 2.6 menunjukkan rupa dari modul penampil dot matrix panel

P10.


14

Gambar 2.5 Pin Output Panel P10 (DMD konektor) [21]

Penjelasan singkat dari pin konektor Gambar 2.5:

- OE: Output Enable untuk on/off semua LED

- CLK: SPI Clock

- SCLK: Latch data register

- MOSI: Master Out Slave In

Gambar 2.6 Modul Penampil Dot Matrix P10 [22]

MOSI


15

2.7 ThingSpeak Sebagai Sistem IoT

Internet of Things (IoT) menjelaskan tren yang sedang muncul dewasa ini di mana

benda-benda (things) bisa terhubung ke internet [23]. Perangkat yang terhubung ini bisa

berkomunikasi dengan pengguna dan benda-benda lain dan biasanya menyediakan data

sensor ke penyimpanan cloud dan perhitungan sumber daya cloud tempat di mana data

diproses dan dianalisis untuk mendapatkan informasi penting. IoT dibangun untuk banyak

aplikasi vertikal seperti monitoring dan kontrol lingkungan, pemantauan kesehatan,

pemantauan armada kendaraan, pemantauan kontrol industri, dan otomatisasi rumah.

ThingSpeak adalah layanan platform analitik IoT yang dapat digunakan untuk

mengumpulkan, memvisualisasikan, dan menganalisis aliran data langsung di cloud.

ThingSpeak memberikan visualisasi data secara instan yang diposting oleh sebuah perangkat

ke ThingSpeak. Dengan kemampuan untuk menjalankan kode MATLAB sehingga

ThingSpeak dapat digunakan untuk melakukan analisis dan pemrosesan data online saat

datanya masuk atau tersedia. ThingSpeak sering digunakan untuk membuat prototipe dan

pembuktian konsep sistem IoT yang memerlukan analisis. ThingSpeak memungkinkan

untuk mengumpulkan, menampilkan dan menganalisis aliran data langsung di cloud. Berikut

adalah kelebihan dari ThingSpeak:

a. Konfigurasi perangkat mudah untuk mengirim data ke ThingSpeak menggunakan

protokol IoT popular.

b. Menampilkan data sensor secara real time.

c. Menggunakan kemampuan MATLAB untuk mengolah data IoT.

d. Mampu menjalankan analisis IoT secara otomatis berdasarkan jadwal yang

ditentukan.

e. Bertindak secara otomatis atas data dan bisa berkomunikasi menggunakan layanan

pihak ketiga seperti Twilio dan Twitter.

Menyiapkan IoT server atau ThingSpeak. Agar ThingSpeak dapat menerima data ada

beberapa langkah yang harus dilakukan. Langkah pertama adalah membuat akun di website

thingspeak.com. Setelah masuk ke website, pertama klik menu Sign Up, kedua isi data yang

diperlukan, seperti User ID, Email, Time Zone, Password, Password Confirmation, dan

ketiga klik Create Account untuk membuat sebuah akun yang akan digunakan. Langkah-

langkah tersebut ditunjukkan Gambar 2.7.

Setelah memiliki akun selanjutnya adalah membuat channel. Channel ini berfungsi

untuk menyimpan data yang dikumpulkan oleh aplikasi ThingSpeak. Satu channel memiliki


16

maksimal 8 fields. Dalam fields ini dapat menampung semua jenis data yang diinginkan

misal suhu, kelembaban. Untuk menentukan jumlah fields yang akan digunakan tinggal

memberi centang pada kotak kecil di samping kanan fields. Selain fields juga ada kolom

nama untuk memberi nama channel dan kolom deskripsi sebagai deskripsi dari channel. Jika

sudah mengisi kolom yang diperlukan selanjutnya klik Save Channel untuk menyelesaikan

pembuatan sebuah channel. Langkah membuat channel ditunjukkan oleh Gambar 2.8.

Setelah mengumpulkan data di channel, ThingSpeak dapat digunakan untuk menganalisis

dan memvisualisasikan data tersebut.

Gambar 2.7 Langkah Membuat Akun ThingSpeak[24]

Gambar 2.8 Langkah Membuat Channel Pada ThingSpeak[25]


17

Ketika channel sudah jadi akan muncul beberapa tab menu. Salah satu dari menu

tersebut adalah API Keys. Pada menu API Keys ini akan tersedia dua buah API Keys yaitu

Write API Key dan Read API Keys. Write API Key digunakan untuk menulis data dari

mikrokontroler atau Raspberry Pi ke channel ThingSpeak [23]. Sedangkan Read API Keys

digunakan untuk memberikan izin ke publik mengakses atau membaca data dari channel

pribadi. Gambar 2.9 adalah contoh tampilan GUI dari ThingSpeak.

Gambar 2.9 Tampilan GUI ThingSpeak[24]

Mengakses data pada ThingSpeak bisa dilakukan menggunakan smartphone android

yaitu dengan menginstal ThingsView. Setelah terinstal, jalankan aplikasinya lalu masukkan

Channel ID, lakukan seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 2.10 dan Gambar 2.11. Gambar

2.10 menunjukkan cara menggunakan ThingView dan Gambar 2.11 adalah cara

menampilkan grafik pada ThingView dan contoh tampilan grafik datanya.

Gambar 2.10 Cara Menggunakan Aplikasi ThingView[24]


18

Gambar 2.11 Cara Menampilkan Grafik di ThingView[24]


19

BAB III

PERANCANGAN PENELITIAN

3.1 Pemodelan Sistem

Perancangan sistem monitoring data curah hujan berbasis IoT ini mengacu pada

Gambar 3.1. Tujuan perancangan ini adalah untuk dapat menghasilkan sebuah sistem yang

dapat diterapkan sesuai tujuan awal pembuatan sistem. Perancangan sistem ini terdiri dari

masukan, proses, dan keluaran. Berdasarkan Gambar 3.1 air hujan dijadikan sebagai

parameter, pembaca masukan sistem ini menggunakan sensor curah hujan tipe tipping bucket

untuk mengukur intensitas curah hujan. RTC (Real Time Clock) DS3231 digunakan sebagai

pewaktuan data, sehingga data bisa dipantau secara real time. Masukan sistem ini terdiri dari

data sensor dan RTC yang dikirimkan ke Raspberry Pi 3 untuk diolah menjadi data keluaran

server lokal yang berupa data logger untuk dikirimkan ke penampil dot matriks 16cm x

32cm secara serial dan juga ke ThingSpeak secara nirkabel untuk diteruskan ke pengguna

yang mengaksesnya dari jarak jauh.

Gambar 3.1 Diagram Blok Pemodelan Sistem

Hujan

Sensor Curah

Hujan tipe

Tipping

Bucket

RTC DS3231

ThingSpeak

Raspberry

Pi 3

Server

lokal

Data

Logger

Display Dot

Matriks

16x32

ThingView


20

Raspberry Pi 3 sesuai spesifikasinya sudah dibekali dengan wifi, sehingga Raspberry

Pi 3 bisa terhubung ke jaringan internet yang tersedia. Dalam sistem yang penulis rancang,

Raspberry Pi 3 ini memiliki peran yang krusial yaitu sebagai pemroses data dan juga sebagai

transmitter atau pengirim data baik secara serial dengan kabel maupun secara nirkabel

menggunakan koneksi internet. Hasil pengumpulan dan pemrosesan data tersebut

dinamakan data logger.

3.2 Perancangan Perangkat Keras

3.2.1 Perancangan Konfigurasi Masukan Server Lokal

Server lokal dirancang sebagai pengolah data yaitu dapat menerima, membaca dan

menyimpan data dari masukan sistem yang berupa sensor curah hujan dan RTC dan data

keluaran sensor berupa data curah hujan dan data waktu riil. Pada rancangan, perangkat yang

digunakan sebagai server lokal adalah Raspberry Pi 3 Model B+. Skema Perancangan

Konfigurasi Masukan Server Lokal ini ditunjukkan pada Gambar 3.2 dan untuk gambar

Rangkaian Skematik Masukan Server Lokal ditunjukkan Gambar 3.3.

Data masukan dari sensor curah hujan dan RTC akan disimpan menjadi data logger

yang nantinya disimpan ke dalam sebuah flashdisk. Data tersebut akan disimpan dengan

format .CSV (comma - separated value). Tujuan dari penggunaan flashdisk untuk

penyimpanan data loggernya adalah untuk mempermudah pengambilan data jika digunakan

untuk merekap data bulanan ataupun tahunan.

Gambar 3.2 Skema Konfigurasi Masukan Server Lokal

Server Lokal

Raspberry Pi 3

Sensor Curah Hujan

Tipe Tipping Bucket

Real Time Clock

( RTC ) DS3231


21

Gambar 3.3 Rangkaian Skematik Masukan Server Lokal

Tabel 3.1 Penggunaan Terminal Raspberry Pi 3

No. Nama Pin Pada Sensor Pin yang Digunakan Pada

Raspberry Pi 3 Keterangan

Sensor Curah Hujan

1 Supply (5V) Pin 2 (5V) Tegangan Supply

2 Ground (GND) Pin 6 (GND) Ground

3 Keluaran (Out) Pin 7 (GPIO 04) Masukan

Real Time Clock (RTC) DS3231

1 Ground (GND) Pin 9 (GND) Ground

2 VCC (3.3V) Pin 1 (3.3V) Tegangan Supply

3 SDA Pin 3 GPIO 02 (SDA) Masukan

4 SCL Pin 5 GPIO 03 (SCL) Masukan

Penjelasan detail penggunaan terminal pada Raspberry Pi 3 dengan pin sensor

masukan dapat dilihat pada Tabel 3.1. Masukan utama server lokal (Raspberry Pi 3) pada

alat yang penulis rancang ini adalah sensor curah hujan atau alat pengukur curah hujan (rain

gauge) dengan tipe Tipping Bucket. Pada sensor ini air hujan yang jatuh mengenai area

sensor yang biasanya berbentuk kerucut terbalik akan mengisi bagian tipping bucket

(berbentuk jungkat-jungkit). Setiap kali salah satu sisi wadah terisi penuh, alat menjadi tidak

Reed Switch

Sensor Hujan


22

seimbang dan bagian yang terisi air akan turun ke bawah. Hali ini terjadi untuk

mengosongkan air dalam wadah dan membuang air ke saluran pembuangan. Wadah pada

sisi yang lain akan naik untuk menampung tetesan air hujan seperti wadah sebelumnya.

Setiap jatuhnya wadah penampung air akan mengaktifkan reed switch magnetik yang

hasilnya direkam oleh data logger. Jadi setiap tip (1x jatuhnya salah satu sisi penampung

air) bernilai kurang lebih 3,5 ml atau 0,07034 mm of Rain. Gambar 3.4 menunjukkan

rangkaian skematik dari sensor curah hujan dengan Raspberry Pi 3. Gambar asli atau rupa

dari sensor curah hujan yang penulis gunakan ditunjukkan oleh Gambar 3.6.

Gambar 3.4 Rangkaian Skematik Sensor Curah Hujan

Sensor pewaktuan atau Real Time Clock (RTC) adalah salah satu masukan untuk

server lokal. Sistem pewaktuan ini digunakan untuk mendapatkan data waktu (tahun, bulan,

tanggal, jam, menit, detik) dari pengambilan data atau pengukuran pada variabel (curah

hujan). Sistem pewaktuan pada alat yang penulis rancang menggunakan modul RTC DS

3231. Gambar rangkaian skematik RTC DS3231 dengan Raspberry Pi 3 ditunjukkan oleh

Gambar 3.5.


23

Gambar 3.5 Rangkaian Skematik Real Time Clock (RTC)

Gambar 3.6 Sensor Pengukur Hujan [26]

Spesifikasi sensor hujan atau rain gauge yang penulis gunakan:

a. Working voltage: DC 5V

b. Menggunakan sensor tipe optical

c. Output: Pulse Digital TTL

d. Per tip bernilai 3,5 ml atau 0,07034 mm of rain

e. Ukuran: Diameter 8 cm, Tinggi 8,2 cm


24

3.2.2 Perancangan Konfigurasi Keluaran Server Lokal

Dalam perancangan alat ini keluaran sistem dirancang dengan dua jenis keluaran.

Yang pertama adalah dengan sistem komunikasi serial dengan penampil keluaran

menggunakan dot matrix berjenis panel P10 dengan ukuran 16cm x 32cm. Yang kedua

keluaran dari sistem ini adalah secara nirkabel dengan menggunakan koneksi internet. Pada

keluaran nirkabel ini menggunakan sistem Internet of Things dimana data keluaran dapat

diakses menggunakan gadget (smartphone, laptop) selama tersedia jaringan internet.

Penampil pada sistem keluaran ini menggunakan ThingSpeak yang digunakan sebagai cloud

server. Untuk skema konfigurasi keluaran server lokal ini ditunjukkan oleh Gambar 3.7.

Gambar 3.7 Skema Konfigurasi Keluaran Server Lokal

a. Perancangan Penampil Dot Matrix

Bagian ini membahas tentang rancangan atau pengkabelan (wiring) untuk

menghubungkan Raspberry Pi 3 dengan keluaran yang berupa penampil Dot Matrix 16cm x

32cm dengan jenis panel P10 warna LED merah. Konektor DMD (Dot Matrix Disply) adalah

pin yang tersedia dibelakang panel Dot Matrix untuk menghubungkan panel dengan

mikrokontroler, seperti Raspberry Pi. Untuk keterangan fungsi setiap pin DMD ada pada

Gambar 2.5 dan pada Gambar 3.8 menunjukkan rangkaian skematik pada penampil Dot

Matrix dengan server lokal atau Raspberry Pi.


25

Gambar 3.8 Rangkaian Skematik Penampil Dot Matrix

Gambar 3.9 Rencana Tampilan Keluaran Dot Matrix

Gambar 3.9 menunjukkan contoh tampilan pada dot matrix. Panel P10 memiliki

dimensi 32 x 16 cm yang berarti memiliki 32 kolom LED dan 16 baris LED. Enam belas

baris rencananya akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu sekitar 8 baris atas digunakan untuk

menampilkan data waktu yang berupa tahun, bulan, tanggal, jam dan menit. Data waktu ini,

antara tanggal, bulan, dan tahun akan tampil bergantian dengan data jam, menit. Delapan

baris selanjutnya (bawah) sebagai penampil data curah hujan. Data curah hujan rencana akan

berganti setiap 1 menit (60 detik).

b. Perancangan Sistem IoT

Proses monitoring pada alat dirancang untuk dapat diakses secara jarak jauh tanpa

perantara kabel penghubung. Untuk dapat melakukan hal tersebut sistem dirancang

menggunakan sistem IoT. Cloud server menggunakan ThingSpeak yang merupakan salah


26

satu platform IoT yang memungkinkan untuk menampilkan dan menganalisis aliran data

langsung di cloud secara real time. Untuk dapat membaca data dari ThingSpeak sebuah

gadget harus terinstal aplikasi ThingView terlebih dahulu dan terhubung dengan koneksi

internet. Skema sistem IoT ini ditunjukkan oleh Gambar 3.10.

Gambar 3.10 Skema Sistem Internet of Things.

Untuk dapat menggunakan ThingSpeak pengguna harus membuat akun terlebih

dahulu. Penulis selaku pengguna telah membuat akun ThingSpeak. Langkah pertama dalam

membuat akun adalah dengan mengunjungi website thingspeak.com lalu pilih menu Sign Up

yang terdapat pada tampilan awal website. Langkah-langkah membuat akun ThingSpeak

secara rinci ditunjukkan pada Gambar 2.9 – Gambar 2.11. Gambar 3.11 menunjukkan

tampilan awal pada website thingspeak.com.

Gambar 3.11 Tampilan Awal pada Website ThingSpeak

Setelah membuat akun langkah selanjutnya akan diminta untuk membuat saluran atau

Channel. Channel ini berfungsi untuk menyimpan data yang dikumpulkan oleh aplikasi

ThingSpeak. Langkah membuat channel ditunjukkan oleh Gambar 2.10. Tampilan channel

yang telah dibuat ditunjukkan Gambar 3.12.


27

Gambar 3.12 Channel Yang Telah Dibuat

Setiap channel memiliki enam tab menu dengan fungsi yang berbeda-beda. Fungsi

menu Private dan Public adalah untuk mengatur tampilan atau Graphical User Interface

(GUI). Menu Private sebagai akses tampilan untuk pribadi dan Public sebagai akses

tampilan untuk umum [27]. Menu Setting memiliki beberapa fungsi diantaranya adalah

untuk mengubah nama channel, menambah atau mengurangi field yang digunakan,

mengganti metadata, mencantumkan link ke situs eksternal. Menu Sharing berfungsi untuk

mengatur siapa saja yang bisa melihat data pada channel, misal pribadi, umum atau tertentu.

Menu API Keys memungkinkan untuk membaca dan menulis data. Karena pada API Keys

tersedia Write API Key dan Read API key. Write API Key memungkinkan untuk menulis data

dari sebuah mikrokontroler ke channel. Read API Key digunakan untuk mengijinkan orang

lain melihat channel pribadi. Menu Data Import/Export berfungsi untuk memasukkan atau

mengeluarkan data pada channel dengan format CSV.

ThingSpeak menyediakan dua pilihan untuk pengguna yaitu yang berbayar atau yang

gratis. Di sini penulis menggunakan yang versi gratis. Karena gratis pasti akan ada batasan-

batasan penggunaannya, berikut batasan-batasan tersebut adalah pengguna dibatasi untuk

pengiriman data tidak lebih dari 3 juta pesan setiap tahun ke layanan ThingSpeak,

penggunaan channel dibatasi hingga 4 saluran saja, batas interval pembaharuan pesan tetap

terbatas pada 15 detik.


28

Gambar 3.13 Tampilan Data Keluaran Sistem IoT

Gambar 3.13 menunjukkan tampilan data keluaran pada sistem IoT yaitu yang

berbentuk grafik yang menunjukkan perbandingan antara besarnya data curah hujan dengan

waktu pengambilan data.

3.3 Perancangan Perangkat Lunak

3.3.1 Diagram Alir Utama Pemrosesan Data

Diagram alir utama adalah garis besar dari keseluruhan program yang harus dijalankan

oleh alat yang dirancang. Rencana Diagram Alir Utama Pemrosesan Data ini ditunjukkan

oleh Gambar 3.14. Program pengolahan data akan berjalan ketika alat dihidupkan atau alat

mendapat daya masukan. Setelah Start/Mulai program akan menginisialisasi variabel,

terminal atau port-port yang digunakan sebagai masukan dan keluaran untuk

menghubungkan peralatan sensor dan penampil keluaran dengan Raspberry Pi 3 yang

digunakan sebagai server lokal. Masukan pada server lokal ini ada dua jenis yaitu data curah

hujan hasil pengukuran dari sensor hujan atau rain gauge dan data waktu (tanggal, jam,

menit, detik) dari RTC. Ketika data masukan sudah tersedia, server lokal akan membaca

data masukan yang berupa data curah hujan dan data waktu tersebut. Untuk sub program

pembacaan data dari peralatan sensor (sensor hujan, RTC) dijelaskan pada Gambar 3.15.

Setelah semua data pengukuran sudah terbaca oleh server lokal, data disimpan ke flashdisk


29

yang tersedia, sebagai data logger. Selain disimpan sebagai data logger, data hasil

pengukuran dikirim ke penampil dot matrix yang digunakan sebagai disply sistem dan

dikirim ke cloud server (ThingSpeak) menggunakan sebuah jaringan internet atau disebut

sebagai sistem IoT. Sub Program penyimpanan data logger dapat dilihat pada Gambar 3.16.

Untuk sub program pengiriman data ke penampil dot matrix ditunjukkan oleh Gambar 3.17

dan untuk sub program pengiriman dengan sistem IoT ditunjukkan Gambar 3.18. Selama

alat mendapat daya maka proses pengolahan data akan selalu berjalan.

Gambar 3.14 Diagram Alir Utama Pemrosesan Data


30

3.3.2 Diagram Alir Sub Program Baca Data Sensor Hujan dan RTC

Diagram alir sub program baca data sensor hujan dan RTC merupakan penjabaran dari

diagram alir utama. Pada sub program ini membaca data yang berasal dari masukan alat yang

berupa data curah hujan yang berasal dari pengukuran sensor hujan dan data waktu yang

berupa tanggal, jam, menit dan detik yang berasal dari Real Time Clock (RTC).

Dalam proses pembacaan data ini dimulai dengan menginisialisasi terminal atau port-

port dan variabel yang digunakan oleh sensor hujan dan RTC. Selanjutnya data yang terbaca

akan diakuisisi oleh server lokal dan data akan disimpan pada data logger dan juga dikirim

ke cloud server ataupun ke penampil dot matrix. Setelah proses selesai akan kembali ke alur

utama.

(a) (b)

Gambar 3.15 Diagram Alir Sub Program (a) Membaca Data Sensor Hujan (b) Membaca

Data RTC

Kembali Kembali


31

3.3.3 Penyimpanan Data Pada Data Logger

Data logger adalah suatu perangkat khusus yang mampu menyimpan data pada selang

waktu tertentu. Proses penyimpanan data disebut data logging.

Data hasil pengukuran alat dirancang untuk disimpan ke dalam sebuah flashdisk.

Format data yang digunakan untuk menyimpan data logger adalah format .CSV (comma -

separated value). Rancangan struktur data yang disimpan ke dalam flashdisk dapat dilihat

seperti pada Tabel 3.2. Data yang disimpan berupa data hasil pengukuran curah hujan dalam

selang waktu tertentu. Diagram alir sub program penyimpanan data dapat dilihat pada

Gambar 3.16.

Tabel 3.2 Contoh Struktur Penyimpanan Data

Tanggal Waktu Data Curah Hujan

dd / mm / yyyy hh : mm : ss 0000

Rancangan struktur data berdasarkan Tabel 3.2 adalah untuk Tanggal akan

menunjukkan tanggal, bulan dan tahun, untuk Waktu adalah jam, menit dan detik. Data-data

pewaktuan ini diperoleh dari RTC. Untuk Data Curah Hujan ini berupa angka desimal yang

menunjukkan besarnya curah hujan yang terjadi dan diperoleh dari pengukuran sensor hujan.

Gambar 3.16 Diagram Alir Penyimpanan Data

Kembali


32

3.3.4 Diagram Alir Sub Program Penampil Dot Matrix

Diagram alir sub program penampil dot matrix merupakan penjabaran dari diagram

alir utama pada Gambar 3.14. Pada sub program ini diawali dengan inisialisasi terminal atau

port-port dan variabel yang digunakan oleh penampil dot matrix pada Raspberry Pi 3. Pada

proses ini masukannya adalah hasil pembacaan data logger lalu jika data tersebut sudah

diterima maka akan melakukan proses penampilan data ke penampil dot matrix

menggunakan komunikasi secara serial. Setelah proses penampilan selesai maka akan

kembali ke alir utama lagi.

Gambar 3.17 Diagram Alir Sub Program Penampil Dot Matrix

Kembali


33

3.3.5 Diagram Alir Sub Program Pengiriman Data Sistem IoT

Gambar 3.18 Diagram Alir Sub Program Pengiriman Data Sistem IoT

Kembali


34

Selain penampilan data dilakukan secara serial, data juga direncanakan dapat diakses

dari jarak jauh tanpa perlu sebuah kabel penghubung. Oleh karena itu, alat ini dirancang

berbasis IoT. Data dapat diakses dari jarak yang jauh, ketika server lokal dan pengguna

terhubung ke jaringan internet dan dapat mengakses cloud server yang menggunakan sebuah

platform IoT yaitu ThingSpeak. Gambar 3.18 menjelaskan alur dari sub program pengiriman

data dengan sistem IoT. Setelah membaca data logger dan server lokal sudah terhubung ke

internet maka sistem akan melakukan proses pengiriman data ke cloud server atau

ThingSpeak, dengan menggunakan Write API Key yang telah disediakan atau didapat ketika

membuat sebuah channel pada ThingSpeak. ThingSpeak akan membaca data yang

dikirimkan menggunakan channel yang sudah dibuat. Dan untuk mengakses data dari

ThingSpeak bisa menggunakan gadget yaitu bisa dari laptop atau smartphone android/IOS

dengan syarat sudah menginstal aplikasi ThingView.

3.4 Skenario Pengambilan Data

Bagian ini menjelaskan tentang teknis rencana pengambilan data curah hujan pada alat

yang penulis rancang. Untuk pengambilan data, penulis menggunakan 2 skenario. Skenario

pertama adalah pengambilan data curah hujan menggunakan simulasi hujan buatan dan yang

kedua adalah menggunakan hujan alami atau hujan sungguhan. Dua skenario ini tidak

digunakan sekaligus, skenario pertama digunakan sebagai alternatif ketika waktu

pengambilan data, musim penghujan belum turun. Berikut penjelasan tentang 2 skenario

tersebut:

3.4.1 Skenario Simulasi Hujan Buatan

Skenario ini direncanakan sebagai alternatif ketika pengambilan data belum memasuki

musim penghujan. Simulasi hujan buatan ini dibuat menggunakan selang air yang ujungnya

dipasang shower sehingga besar keluaran airnya konsisten selama melakukan pengambilan

data. Data akan diambil selama 1 jam, dengan besar curah hujan buatan dari shower tetap.

Data logger akan direkam setiap 1 menit, sehingga diperoleh sebanyak 60 data selama 1

jam. Dan karena menggunakan alat ukur curah hujan dari Litbang Sabo sebagai kevalidan

datanya, jadi untuk pengambilan datanya dilakukan dua kali dengan cara yang sama untuk

mendapatkan masing-masing data dari kedua alat tersebut.


35

3.4.2 Skenario Hujan Alami atau Sungguhan

Skenario ini adalah pengambilan data menggunakan parameter hujan sungguhan. Jadi

pada skenario ini rencana pengambilan data di halaman kantor Balai Litbang Sabo, hal ini

dilakukan karena alat dari Sabo tersedia di sana. Jadi alat yang penulis buat nantinya

diletakkan dekat dengan alat ukur dari Sabo, dengan tujuan bisa mendapatkan besar curah

hujan yang sama atau mendekati. Data akan diambil selama satu siklus hujan dengan

minimal waktu terjadinya hujan adalah 1 jam. Data logger akan direkam setiap menit.


36

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Bab ini berisi mengenai hasil implementasi alat Monitoring Data Curah Hujan

Berbasis Internet of Things berdasarkan hasil pengujian dan pengamatan. Namun

sebelumnya, beberapa perubahan perancangan alat akan dipaparkan terlebih dahulu.

4.1 Perubahan Perancangan

Bagian ini akan menjelaskan tentang beberapa perubahan yang terjadi dalam proses

pembuatan alat, baik hardware maupun software.

4.1.1 Sensor Hujan

Prinsip kerja sensor hujan masih sama dengan perancangan, yaitu menggunakan

sensor tipe tipping bucket. Hanya saja sensor yang digunakan untuk membaca setiap

pergerakan bucket yang berbeda. Pada bab perancangan menggunakan reed switch,

sedangkan pada implementasi menggunakan sensor inframerah. Akan tetapi memiliki fungsi

yang sama, yaitu untuk menghitung setiap terjadinya pergerakan pada bucket. Hal ini tidak

berarti apa-apa, tidak mempengaruhi cara pengambilan data curah hujan, tidak

mempengaruhi sistem pada alat. Perubahan hanya dikarenakan ketika memperoleh sensor,

pembaca bucket pada sensor tersebut menggunakan inframerah.

Sensor hujan yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 4.1. Sensor inframerah

digunakan untuk membaca pergerakan bucket yang menonjol ke atas, atau sengaja dibuat

lebih tinggi sebagai penanda ketika ada pergerakan pada bucket, pergerakan tersebut bisa

dibaca oleh sensor inframerah. Bucket berfungsi untuk menampung setiap tetesan air hujan

yang masuk dari penutup sensor hujan yang berbentuk kerucut terbalik. Bentuk penutup

sensor ditunjukkan pada Gambar 4.2.

Tabel 4.1 Perubahan Penggunaan Pin Raspberry Pi 3 dengan Sensor Hujan

Pin Sensor Pin Raspberry Pi 3 Keterangan

Sensor Hujan

Supply (5V) Pin 4 (5V) Tegangan Supply

GND Pin6 (GND) Ground

Keluaran Pin 16 (GPIO 23) Masukan


37

Tabel 4.1 menunjukkan perubahan wiring pin Raspberry Pi 3 dengan sensor hujan pada

implementasi.

Gambar 4.1 Sensor Hujan

Keterangan pada Gambar 4.1:

1. Sensor Inframerah

2. Bucket

Gambar 4.2 Tutup Sensor Hujan


38

4.1.2 Sistem Penampil LED Matrix P10

Gambar 4.3 Perubahan Diagram Blok Pemodelan Sistem

Hal lain yang berbeda dengan perancangan adalah penggunaan Arduino Uno.

Penambahan Arduino Uno digunakan sebagai driver penampil LED Matrix P10 16x32,

warna merah. Penambahan ini dilakukan karena penulis tidak mendapatkan referensi yang

sesuai. Dengan mencoba dan mengutak-atik referensi yang ada, penulis masih tidak bisa

untuk menampilkan data dari server lokal yaitu Raspberry Pi 3, langsung ke penampil P10.

Sehingga penulis memutuskan untuk menambahkan Arduino Uno sebagai driver penampil

P10. Gambar 4.3 adalah gambar perubahan diagram blok pemodelan sistem setelah

penambahan Arduino Uno sebagai driver penampil Dot Matrix atau LED Matrix P10.

Gambar 4.4 adalah gambar wiring antara Arduino Uno dengan pin LED Matrix P10.

Prinsip kerja dari penambahan Arduino Uno ini adalah, Arduino dihubungkan secara serial

dengan Raspberry Pi 3, sehingga antara Arduino dengan Raspberry Pi bisa berkomunikasi

dengan komunikasi serial. Server lokal mengirimkan data hujan dan data waktu ke Arduino,

lalu Arduino memproses untuk menampilkan data yang diterima ke penampil LED Matrix

Penampil LED

Matrix 16x32


39

P10. Penjelasan detail antara hubungan pin LED Matrix panel P10 dengan Arduino Uno bisa

dilihat pada Tabel 4.2.

Gambar 4.4 Rangkaian Arduino Uno dengan LED Matrix P10

Tabel 4.2 Penggunaan Pin Arduino Uno Pada LED Matrix P10

Pin LED

Matrix P10

Keterangan

Pin LED

Matrix

Fungsi Pin LED Matrix Arduino Uno

1 OE

Pin ini digunakan untuk

mengontrol kecerahan panel

LED, dengan memberikan

pulsa PWM

Pin Digital 9 (D9)

2 A

Multiplex Select. Mengambil

input digital untuk memilih

baris multiplex

Pin Digital 6 (D6)

3,5,7,9,11,13,15 GND Ground Ground

4 B

Multiplex Select. Mengambil

input digital untuk memilih

baris multiplex

Pin Digital 7 (D7)

8 S (CLK),

Shift clock Pin kontrol register geser

normal. Di sini digunakan

register geser 74HC595.

Pin Digital 13

(D13)

10 L (SCLK),

Store clock Pin Digital 8 (D8)

12 R (DATA) Pin Digital 11

(D11)


40

4.2 Hasil Pengujian

Pengujian alat dilakukan di halaman Balai Litbang SABO. Hal ini dilakukan selain

untuk mengambil data juga digunakan untuk validasi data. Proses pengambilan data


Gambar 4.5 Proses Pengambilan Data

Pada Gambar 4.5, alat yang disebelah kiri adalah alat pengukur curah hujan milik

SABO dan yang kanan adalah alat yang diuji. Proses pengambilan data adalah dengan alat

pengukur curah hujan tugas akhir ditaruh di tempat terbuka, sehingga sensor hujan yang ada

di atas kotak pengaman alat akan mengukur setiap air hujan yang tertampung ke dalam

sensor dan menggerakkan bucket. Setiap data yang terukur akan disimpan ke flashdisk dan

ditampilkan ke penampil LED Matrix P10 dan ThingSpeak.

Proses validasi dilakukan dengan menaruh alat yang diuji dekat dengan alat pengukur

curah hujan milik SABO, yang sudah terverifikasi datanya dan sudah digunakan untuk

penelitian. Tujuan dari validasi data ini adalah menguji seberapa akuratnya sensor hujan

yang diuji untuk melakukan pengukuran hujan. Ketika mendapatkan data yang sama atau

mendekati, berarti sensor yang digunakan penulis berfungsi baik.

Alat pengukur curah

hujan milik SABO Alat pengukur curah

hujan tugas akhir


41

Sensor pengukur hujan antara yang digunakan untuk validasi dan yang diuji memiliki

spesifikasi yang berbeda. Dengan adanya perbedaan spesifikasi tetapi diharapkan tetap bisa

mendapatkan data curah hujan yang sama atau mendekati, karena pelaksanaan pengukuran

berada pada lokasi, waktu dan besarnya hujan yang diterima sama. Detail spesifikasi kedua

sensor hujan ditampilkan pada Tabel 4.3.

Tabel 4.3 Spesifikasi Sensor Hujan

Keterangan Sensor Hujan SABO Sensor Hujan Tugas Akhir

Tipe Tipping Bucket Tipping Bucket

Diameter penerima hujan

(tutup sensor) 20 cm 8 cm

Nilai pertip 0,5 mm of rain 0,07034 mm of rain

Dari Tabel 4.3 diperoleh nilai kalibrasi sebesar 7,1083. Nilai ini diperoleh berdasarkan

Persamaan (2.2). Nilai kalibrasi yang diperoleh digunakan untuk mengalikan data hasil

pengukuran pada alat tugas akhir. Sehingga diharapkan hasil pengukuran dari alat tugas

akhir bisa mendekati hasil pengukuran pada alat penguji.

Proses pengambilan data dilakukan dengan skenario hujan alami atau hujan

sungguhan. Hal ini karena waktu pengambilan data dilakukan pada bulan Desember 2019,

sehingga setiap sore hari hampir selalu terjadi hujan di lokasi pengambilan data.

4.2.1 Data Logger

Penyimpanan data logger bertujuan untuk menyimpan seluruh data yang terukur oleh

sensor setiap saat dan setiap waktu. Jumlah data yang mampu tersimpan tergantung dengan

kapasitas penyimpanan yang tersedia. Pada pengujian ini, alat yang digunakan untuk

menyimpan data logger adalah flashdisk dengan kapasitas 16 GB. Perekaman atau pengujian

alat monitoring curah hujan berbasis internet of things dilakukan pada tanggal 17 Desember

2019 sampai dengan 29 Desember 2019, di Stasiun Curah Hujan Sopalan atau halaman

kantor Balai Litbang SABO. Data logger pada Tabel 4.4 didapatkan berdasarkan hasil

pengujian pada alat tugas akhir. Data yang disimpan meliputi urutan data, waktu, dan nilai

curah hujan yang terekam.


42

Tabel 4.4 Data Logger Hasil Pengukuran 17 Desember 2019

Data ke Tanggal Jam (WIB)

Hasil Data Logger

pada Alat Tugas

Akhir (mm of rain)

0 17-12-19 14:20:04 0,07034

1 17-12-19 14:23:02 0,14068

2 17-12-19 14:25:22 0,21102

3 17-12-19 14:27:18 0,28136

4 17-12-19 14:27:52 0,3517

5 17-12-19 14:28:15 0,42204

6 17-12-19 14:28:38 0,49238

7 17-12-19 14:29:02 0,56272

8 17-12-19 14:29:28 0,63306

9 17-12-19 14:30:17 0,7034

10 17-12-19 14:30:57 0,77374

11 17-12-19 14:31:42 0,84408

12 17-12-19 14:32:13 0,91442

13 17-12-19 14:33:19 0,98476

14 17-12-19 14:36:16 1,0551

15 17-12-19 14:42:20 1,12544

16 17-12-19 14:43:39 1,19578

17 17-12-19 14:45:49 1,26612

18 17-12-19 14:52:51 1,33646

19 17-12-19 14:56:05 1,4068

20 17-12-19 14:58:16 1,47714

21 17-12-19 15:03:13 1,54748

22 17-12-19 15:10:56 1,61782

23 18-12-19 06:56:14 1,68816

Berdasarkan data hasil pengujian pada tanggal 17 Desember 2019, besar hujan harian

adalah 1.68816 mm of rain. Nilai data hujan harian tersebut mengikutsertakan data hujan

tanggal 18 Desember 2019 pukul 06:56 WIB. Hali ini bisa dilihat pada Tabel 4.4.

Perhitungan 24 jam pada hujan harian dimulai dari pukul 07:00 atau 08:00 WIB (pagi)

sampai dengan pukul 07:00 atau 08:00 WIB hari selanjutnya. Jadi data yang terukur sebelum

pukul 08:00 WIB hari ini adalah data hujan harian, hari sebelumnya. Hal tersebut merupakan

sebuah standar ketentuan yang berlaku. Rekap data hujan harian yang terekam pada data

logger ditunjukkan pada Tabel 4.5. Data tersebut diambil sebelum dilakukan kalibrasi. Hasil

data logger keseluruhan bisa dilihat pada Lampiran 7.


43

Tabel 4.5 Data Hasil Pengujian Pada Data Logger

Hujan Harian (24

jam) diambil pukul

08:00-08:00 WIB

Data Logger Pada

Alat Tugas Akhir

(mm of rain)

Data Logger Pada

Alat Milik SABO

(mm of rain)

Kesalahan Relatif

(%)

17-12-2019 1,68816 10 83,12

18-12-2019 0,28136 1 71,81

19-12-2019 3,517 19,5 81,96

21-12-2019 2,74326 27,5 90,02

22-12-2019 6,61196 39 83,04

24-12-2019 0,07034 0,5 85,93

25-12-2019 3,1653 18 82,42

27-12-2019 4,15006 24 82,71

28-12-2019 3,58734 19,5 81,6

29-12-2019 1,54748 7 77,89

Rata-rata kesalahan relatif 82,05

Gambar 4.6 Grafik Perbandingan Data Hujan Harian

Alat tugas akhir ini digunakan untuk mengukur hujan harian. Tabel 4.5 menunjukkan

nilai rata-rata kesalahan relatif data hujan harian pada alat tugas akhir yang tinggi, yaitu

82,05%. Tingginya nilai error ini karena alat yang diuji memiliki spesifikasi yang berbeda

dengan alat penguji dan alat yang diuji atau alat tugas akhir belum dilakukan kalibrasi selama

melakukan pengambilan data. Dengan spesifikasi yang berbeda, tanpa adanya kalibrasi

maka nilai yang diperoleh jauh berbeda, sehingga nilai kesalahan relatif yang diperoleh

menjadi tinggi. Belum dilakukan kalibrasi dikarenakan selama proses pengujian belum bisa


44

mendapatkan data yang dibutuhkan dari alat penguji. Karena pada alat penguji memiliki

jadwal pengambilan yang sudah ditetapkan, yaitu pada akhir atau awal bulan. Sedangkan

pengujian dilakukan pada pertengahan bulan sampai dengan akhir bulan.

Gambar 4.6 menunjukkan grafik perbandingan antara data hujan harian pada alat tugas

akhir dengan alat penguji milik Balai Litbang SABO. Berdasarkan grafik tersebut, meski

nilai data hujan harian terpaut sangat jauh tetapi antara alat tugas akhir dan alat milik Balai

Litbang SABO memiliki tren yang hampir sama. Hal ini menunjukkan pada bagian kolektor

data atau sensor curah hujan belum bisa bekerja maksimal.

4.2.2 ThingSpeak

Bagian ini akan menjelaskan hasil pengambilan data yang tertampil pada ThingSpeak

dan juga perbandingan data yang didapat dari sistem IoT antara milik SABO dengan yang

dibuat untuk tugas akhir.

Gambar 4.7 Monitoring Data Sistem IoT Milik SABO


45

Gambar 4.8 Monitoring Data Sistem IoT Alat yang Diuji

Perbedaan sistem IoT alat yang diuji dengan pihak SABO adalah sebagai berikut:

1. Platform IoT pada alat yang diuji berasal dari pihak ketiga, atau istilahnya hanya

numpang. Sehingga penggunaannya sesuai aturan-aturan yang ditetapkan oleh penyedia

layanan.

2. Platform IoT yang digunakan oleh pihak SABO adalah milik sendiri, sehingga

penggunaannya bisa diatur sesuai fungsi dan keinginan pribadi.

3. Penampilan data pada sistem IoT milik SABO setiap 10 menit dan pada alat untuk tugas

akhir adalah setiap 1 jam.

Gambar 4.7 adalah hasil monitoring data sistem IoT milik SABO tanggal 17 Desember

2019 sampai dengan pukul 22:30 WIB. Gambar 4.8 adalah hasil monitoring data sistem IoT

alat yang diuji dan dilihat melalui ThingView, pada tanggal 17 Desember 2019 sampai

dengan pukul 22:00 WIB. Perbedaan waktu ini karena pemantauan data dilakukan pada

pukul 22:30 WIB. Sistem IoT milik Balai Litbang SABO melakukan update data setiap 10

menit, sedangkan pada alat yang diuji adalah setiap 1 jam sekali. Hal tersebut tidak menjadi

masalah karena pada rentan waktu 30 menit tidak terjadi hujan di lokasi pengambilan data

atau di Stasiun Sopalan di halaman kantor Balai Litbang SABO.


46

Tabel 4.6 Data Hasil Pengujian Pada Sistem IoT

Jam

(WIB)

Data Monitoring Sistem IoT

Milik SABO (mm of rain)

Data Monitoring Sistem IoT

Tugas Akhir (mm of rain)

Kesalahan

Relatif (%)

15:00 8,5 1,47714 82,6

16:00 9,5 1,61782 83

17:00 9,5 1,61782 83

18:00 9,5 1,61782 83

19:00 9,5 1,61782 83

20:00 9,5 1,61782 83

21:00 9,5 1,61782 83

22:00 9,5 1,61782 83

Rata-rata Kesalahan Relatif 82,95

Berdasarkan data Gambar 4.7 dan 4.8, sistem IoT dari alat yang diuji memiliki sistem

yang sama dengan milik SABO, yaitu ketika tidak ada hujan yang terukur oleh sensor maka

nilai data terakhir yang terukur akan selalu ditampilkan, sampai ada data lain atau berganti

hari, baru data mengalami perubahan. Hal ini bertujuan untuk memudahkan pemantauan

besarnya nilai curah hujan dalam 1 hari. Perubahan nilai per hari atau pengukuran dimulai

dari 0 (nol) lagi ketika pukul 08:00 WIB. Hal ini disesuaikan dengan sistem milik SABO,

yang sudah disesuaikan dengan standar yang berlaku.

Hasil pengujian pada tanggal 17 Desember 2019 dari pukul 15:00 sampai dengan

22:30 WIB, diperoleh data 1,61782 mm of rain pada alat yang diuji dan 9,5 mm of rain pada

alat milik Balai Litbang SABO. Hasil pengujian pada Tabel 4.6 menunjukkan data

pengukuran alat memiliki nilai rata-rata relative error yang tinggi, yaitu sekitar 82,95%.

Data pengujian pada Tabel 4.6 adalah data sebelum dilakukan kalibrasi.

Berdasarkan pada hasil pengujian baik pada logger atau ThingSpeak, penyebab

terjadinya nilai relative error yang sangat besar adalah sebagai berikut:

1. Alat yang diuji belum dilakukan kalibrasi yang benar, sehingga data yang diperoleh

belum bisa mendekati nilai yang diperoleh pada alat ukur milik Balai Litbang SABO.

Karena kalibrasi pada alat ukur dapat meningkatkan keakuratan hasil pengukuran.

2. Sensor hujan yang digunakan pada alat tugas akhir memiliki nilai pertip yang

berbeda dengan alat penguji, luas dan tinggi penangkap hujan jauh lebih kecil dan

pendek dibandingkan pada alat penguji, sehingga meski berada pada lokasi yang

sama dan besarnya curah hujan yang sama tetapi kemampuan penangkapan hujan

berbeda. Selain itu sensor hujan yang digunakan adalah sekadar untuk pengujian


47

pada sistem dan bukan menggunakan kelas industri yang di mana dalam

pembuatannya begitu detail dan penuh perhitungan.

3. Dalam pembuatan alat, tidak dilibatkan atau tidak diperhitungkan aturan-aturan yang

ada dalam proses pemasangan alat pengukur curah hujan.

Meskipun memiliki nilai kesalahan relatif yang tinggi, tetapi alat yang diuji sudah

mengikuti tren pada alat penguji. Ketika hujan turun dengan deras, sensor akan mengukur

dengan cepat dan nilai data terukur juga selalu meningkat mengikuti besarnya intensitas

hujan dan durasi hujan. Sehingga bisa disimpulkan kalau sistem pada alat tugas akhir sudah

sesuai dengan sistem yang ada pada alat penguji, hanya saja kemampuan penangkapan hujan

pada sensor hujan pada alat tugas akhir belum maksimal. Karena pembuatan sensor juga

belum sesuai dengan ketentuan-ketentuan yang berlaku.

4.2.3 Setelah Dilakukan Kalibrasi

Kalibrasi data dilakukan untuk mendapatkan nilai data curah hujan pada alat tugas

akhir mendekati dengan alat milik Balai Litbang SABO. Gambar 4.9 menunjukkan grafik

perbadingan nilai hasil pengukuran antara kedua alat tersebut untuk mendapatkan nilai

kalibrasi.

Gambar 4.9 Grafik untuk Mencari Nilai Kalibrasi

Gambar 4.9 menunjukkan nilai kalibrasi untuk alat tugas akhir adalah 7,1083x. Nilai

kalibrasi yang diperoleh dari perbandingan data hasil pengukuran antara kedua alat tersebut,


48

sesuai dengan nilai perhitungan kalibrasi, yang diperoleh dari persamaan spesifikasi pertip

antara kedua alat. Arti dari nilai kalibrasi yang diperoleh adalah setiap data yang terukur oleh

sensor, nilai yang terukur tersebut dikalikan dengan 7,1083. Misal, dalam 1 hari pada alat

tugas akhir mengukur 1 kali tip yang bernilai 0,07034 mm of rain, lalu nilai tersebut

dikalikan dengan 7,1083 sehingga mendapatkan hasil pengukuran akhir sebesar

0,499997822 mm of rain. Nilai tersebut sudah mendekati nilai pertip pada alat ukur milik

SABO berdasarkan spesifikasi. Nilai kalibrasi pada Gambar 4.10 didapatkan dari

perbandingan data curah hujan harian, pada tanggal 17 Desember 2019.

Tabel 4.7 Data Pengujian Setelah Alat Dikalibrasi

Tanggal Jam

(WIB)

Data Hujan Alat

Tugas Akhir

Setelah Kalibrasi

(mm of rain)

Pembulatan

dari Data

Tugas Akhir

(mm of rain)

Data Hujan Alat

Milik SABO

(mm of rain)

Kesalahan

Relatif

(%)

31/12/2019

16:00 3,999982576 4 5 20

17:00 4,99997822 5 5 0

18:00 5,999973864 6 7 14

19:00 6,499971686 6,5 7 7

20:00 6,499971686 6,5 7 7

21:00 6,499971686 6,5 7 7

22:00 6,499971686 6,5 7 7

23:00 6,499971686 6,5 7 7

00:00 6,499971686 6,5 7 7

01:00 6,499971686 6,5 7 7

03/01/2020

16:00 2,49998911 2,5 4 38

17:00 6,499971686 6,5 11 41

18:00 7,999965152 8 12 33

19:00 7,999965152 8 12 33

20:00 7,999965152 8 12 33

21:00 10,99995208 11 14,5 24

22:00 20,4999107 20,5 23,5 13

23:00 30,49986714 30,5 42,5 28

00:00 31,99986061 32 48,5 34

01:00 31,99986061 32 50,5 37

Rata-rata Kesalahan Relatif 18,2

Pengujian alat dilakukan kembali setelah alat tugas akhir dikalibrasi. Pemantauan atau

pengambilan data setelah alat dikalibrasi menggunakan ThingSpeak. Data yang diambil

adalah data hujan harian tanggal 31 Desember 2019 dan 3 Januari 2020. Hasil data curah

hujan setelah dikalibrasi ditunjukkan pada Tabel 4.7. Pada data curah hujan harian 31

Desember 2019 didapatkan rata-rata kesalahan relatif sebesar 8,3% dan pada 3 Januari 2020


49

didapatkan rata-rata kesalahan relatif sebesar 31,4%. Pada data curah hujan, hujan harian

didapatkan rata-rata kesalahan relatif pada kedua hari tersebut adalah 18,2%.

Gambar 4.10 Grafik Data Curah Hujan Setelah Kalibrasi

Gambar 4.10 menunjukkan grafik perbandingan data curah hujan antara alat tugas

akhir dengan alat milik SABO, setelah pada alat tugas akhir dilakukan kalibrasi. Gambar

4.10 menunjukkan data hasil pengukuran pada alat tugas akhir semakin mendekati dengan

hasil pengukuran alat penguji atau alat milik SABO. Dengan hasil tersebut menunjukkan

kalau kalibrasi pada sebuah alat ukur dapat meningkatkan keakuratan dalam mengukur

sebuah variabel.

Tabel 4.7 menunjukkan hasil pengukuran hujan harian yang lebih mendekati atau

memiliki nilai kesalahan relatif yang lebih kecil antara kedua alat tersebut. Pada 3 Januari

2020, besarnya hujan yang turun lebih lebat atau deras. Ketika mengukur hujan yang deras,

atau curah hujan lebih dari 20 mm of rain, nilai kesalahan relatif menjadi lebih besar. Hal ini

menunjukkan bahwa sensor curah hujan yang digunakan pada alat tugas akhir, hanya mampu

digunakan untuk mengukur hujan ringan sampai hujan sedang. Karena ketika mengukur

hujan deras, nilai kesalahan relatifnya menjadi semakin besar.

.

4.3 Bentuk Fisik dan Perangkat Keras Elektronik

Bagian ini menunjukkan bentuk fisik dari hasil implementasi alat Monitoring Data

Curah Hujan Berbasis Internet of Things. Bentuk perangkat keras meliputi bentuk

keseluruhan alat, sensor hujan, dan server lokal.

31/12/2019 3/1/2020


50

Gambar 4.11 adalah kotak pengaman keseluruhan alat yang berbentuk rumah-

rumahan. Adanya beberapa kotak pengamanan bertujuan agar alat tidak rusak karena

pengujian alat menggunakan air. Alat-alat elektonik sangat rentan terhadap air, sehingga

diperlukannya beberapa pengamanan berlapis agar alat dipastikan aman selama pengujian

dan pengambilan data.

Gambar 4.11 Implementasi Alat

4.3.1 Sensor Curah Hujan

Senor curah hujan menggunakan tipe tipping bucket dengan nilai pertipnya adalah

0,07034 mm of rain. Bentuk fisik dari sensor ditunjukkan pada Gambar 4.1 dan Gambar 4.2.

Sensor hujan pada alat tugas akhir menggunakan inframerah sebagai pembaca setiap gerakan

atau setiap perubahan yang terjadi pada bucket. Sensor inframerah ini memiliki 3 pin, yaitu

Vcc, Gnd dan output. Sensor inframerah termasuk jenis sensor digital, sehingga data

masukan bisa langsung dibaca oleh Raspberry Pi. Penjelasan implementasi pin sensor hujan

terhadap Raspberry Pi 3 atau server lokal bisa dilihat pada Tabel 4.7.

Sensor Curah

Hujan

Kotak Pengaman Alat

Kotak

Pengaman Server

Lokal

Sensor

Curah

Hujan


51

Gambar 4.12 Implementasi Sensor Hujan

Sensor hujan ini terletak di atas rumah-rumahan atau kotak pengaman keseluruhan alat

agar bisa menerima setiap hujan yang turun dan masuk ke sensor hujan. Gambar 4.12

menunjukkan implementasi pemasangan sensor hujan.

4.3.2 Server Lokal

Server lokal adalah Raspberry Pi 3 model B+. Pada implementasi alat, server lokal

berfungsi sebagai penerima data hujan dari sensor hujan, penerima data waktu dari RTC,

sebagai penyimpan data logger ke flashdisk, mengirim data hujan dan waktu ke Arduino

Uno dan mengirim data hujan ke ThingSpeak menggunakan koneksi internet setiap jam dan

juga setiap 1 hari sekali.

Gambar 4.13 Implementasi Server Lokal

Gambar 4.13 menunjukkan letak Raspberry Pi sebagai pusat pengolahan data, dan

pusat kerja dari alat, ditunjukkan oleh nomor 1.

Keterangan Gambar 4.13:

1. Server lokal yaitu Raspberry Pi 3

2. Arduino Uno

3. Real Time Clock (RTC)

4. Power Supply 5V 6A

5. Flashdisk TOSHIBA 16 GB

Pada implementasi, RTC digunakan sebagai backup data waktu pada data logger

ketika alat tidak terhubung dengan koneksi internet. Karena jika alat terhubung dengan


52

koneksi internet, data waktu akan otomatis mengambil waktu dari internet sesuai zona waktu

yang telah diset. Power Supply 5V 6A sebagai suplai daya pada kipas dan juga LED Matrix

P10. Penambahan kipas bertujuan untuk menjaga suhu server lokal agar tidak overheat.

Letak kipas berada pada tutup kotak pengaman server lokal. Pada Gambar 4.13 juga terdapat

flashdisk TOSHIBA 16 GB berfungsi sebagai penyimpan data logger hujan. Penyimpanan

dilakukan setiap ada data yang masuk, selama alat hidup atau berjalan.

4.4 Implementasi Sistem Monitoring

4.4.1 Sistem Internet of Things

Bagian ini membahas tentang implementasi monitoring data, menggunakan sistem

internet of things (IoT). Sistem IoT pada alat tugas akhir menggunakan ThingSpeak sebagai

cloud server. Prinsip kerja monitoring data berbasis IoT ini adalah menampilkan data hujan

yang dikirim oleh server lokal menggunakan koneksi internet ke ThingSpeak. Penyajian data

yang disediakan oleh ThingSpeak menggunakan tampilan grafik seperti yang ditunjukkan

pada Gambar 4.14.

Gambar 4.14 Tampilan Channel ThingSpeak


1. Grafik data curah hujan perjam

2. Grafik data curah hujan perhari

3. Lokasi alat ukur

Implementasi monitoring pada ThingSpeak menggunakan 2 field. Field 1 digunakan

untuk menampilkan data hujan setiap 1 jam 1 kali, sedangkan field 2 untuk menampilkan

data hujan setiap 1 kali dalam sehari. Jadi ketika data field 2 tertampil 1 kali, akan ada 24


53

data tertampil pada field 1. Poin ke 3 pada Gambar 4.14 adalah channel location, yang juga

digunakan sebagai lokasi alat ukur dengan menuliskan Latitude, Longitude suatu lokasi yang

disediakan oleh ThingSpeak pada channel setting.

Setelah 4 hari melakukan percobaan pengambilan data sekaligus melakukan tes

ketahanan alat, didapatkan pada tampilan data channel ThingSpeak hanya bisa menampilkan

data dalam setiap 2 hari saja. Misal pengambilan data dilakukan antara tanggal 6 sampai 9

Desember 2019. Data yang tertampil adalah data tanggal 6 dan 7, lalu 7 dan 8, selanjutnya

8 dan 9. Jadi tidak bisa menampilkan langsung dari tanggal 6 sampai dengan tanggal 9

Desember 2019. Sehingga pada tampilan data per jam (field 1) hanya ada 48 data yang

masuk (jika diambil 2 hari penuh) dan pada tampilan data per hari (field 2) hanya tertampil

2 data saja, yaitu data hari pertama dan kedua. Penulis belum mengetahui penyebab dari

batasan ini. Hal tersebut disebabkan karena keterbatasan ThingSpeak sendiri atau karena

menggunakan versi yang free, hal itu belum bisa dipastikan. Karena memang tidak adanya

penjelasan pada referensi yang ada. ThingSpeak juga tidak memberikan informasi di mana

data disimpan, bagaimana data diamankan dan berapa lama data akan disimpan.

Gambar 4.15 Tampilan ThingView

Selain dengan membuka channel langsung (tampilan web). ThingSpeak juga

menyediakan aplikasi lain yang dapat digunakan untuk mengakses channel melalui

perangkat android. Aplikasi itu bernama ThingView. Tampilan ThingView juga disajikan

dalam bentuk grafik seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 4.15. ThingView membuat akses

data lebih mudah, karena bisa dilihat menggunakan handphone dengan operating system


54

android. Cara menggunakannya pun mudah, hanya dengan mengunduh aplikasi ThingView

di Play Store selanjutnya masuk dan tulis ID channel yang akan dimonitor.

4.4.2 LED Matrix Panel P10 16x32

Implementai pada monitoring data menggunakan LED Matrix 16x32 ini mengalami

perubahan perancangan, seperti yang diutarakan pada Sub Bab 4.1.2.

Gambar 4.16 Implementasi Arduino Uno dan DMD Konektor

Gambar 4.16 adalah implementasi Arduino Uno sebagai driver LED Matrix P10 16x

32, warna merah. Untuk menghubungkan antara Arduino dengan panel P10 menggunakan

DMD konektor. Bentuk dari DMD konektor bisa dilihat pada Gambar 4.16.

Gambar 4.17 Hasil Implementasi LED Matrix P10

Gambar 4.17 adalah hasil implementasi pada penampil LED Matrix 16x32. Nilai yang

ditampilkan pada bagian atas adalah data curah hujan yang terukur dan yang bawah adalah

waktu, yaitu menunjukkan jam dan menit. Kedua data tersebut akan tertampil selama 2 detik.

Setelah itu, data akan berganti dengan tanggal, bulan dan tahun, yang penampilannya berupa

DMD

Konektor


55

teks berjalan. Data tanggal, bulan dan tahun tidak ditampilkan diam seperti pada Gambar

4.17 karena panjang datanya tidak mencukupi jika ditampilkan dalam 1 frame.

4.5 Sistem Perangkat Lunak

Bagian ini akan menjelaskan implementasi perangkat lunak pada alat Monitoring Data

Curah Hujan Berbasis Internet of Things termasuk program-program yang digunakan.

Pemrograman yang digunakan adalah pemrograman Python 2.

4.5.1 Program Pembaca Sensor Curah Hujan

Sebelum melakukan pembuatan sebuah program, terlebih dahulu harus memasukkan

modul-modul python yang digunakan untuk menjalankan alat. Modul-modul dan variabel-

variabel yang digunakan untuk menjalankan alat dapat dilihat pada Gambar 4.18.

Gambar 4.18 Modul Python dan Variabel yang Digunakan

1

2


56


1. Modul-modul python yang digunakan agar program-program dapat berjalan

sebagaimana mestinya. Modul adalah kode yang disimpan dalam sebuah file pada media

penyimpanan eksternal [28]. Selanjutnya, kode digunakan dalam suatu skrip (bahkan

melalui pengujian interaktif) dengan terlebih dahulu mengimpor modul tersebut. Modul

OS dan SYS digunakan untuk fungsi yang memerlukan akses operating sistem, misal

akses direktori penyimpanan. Modul Thread digunakan untuk menjalankan threading,

modul urllib2 untuk koneksi internet, modul serial untuk menjalankan komunikasi

serial, dan modul time, datetime, dan sejenisnya adalah untuk pewaktuan dan juga

delay.

2. Variabel yang digunakan dalam pemrograman pada pembuatan alat tugas akhir.

Variabel adalah suatu nama yang digunakan untuk mewakili suatu nilai dan nilai yang

diwakili bisa diubah sewaktu-waktu [28].

Sensor hujan adalah salah satu bagian penting pada alat tugas akhir ini. Untuk dapat

membaca setiap data yang dikirimkan oleh sensor hujan, server lokal harus diprogram

dengan baik dan benar. Gambar 4.19 menunjukkan program untuk menghitung setiap hujan

yang terbaca oleh sensor. Program melakukan perhitungan setiap terjadinya perubahan atau

pergerakan bucket pada sensor. Setiap bucket bergerak membuang air yang tertampung di

dalamnya, terhitung 1 kali tip.

Gambar 4.19 Program Python Pembaca Sensor Hujan

Nilai setiap tip dimasukkan dalam variabel count. Pada variabel count, nilai setiap tip

tadi dikalikan dengan nilai pertip, yang sudah dideklarasikan diawal dengan nilai 0,07034

sesuai dengan nilai spesifikasi sensor curah hujan, bisa dilihat pada Gambar 4.18. Sehingga

setiap terjadi hujan, jumlah berapa kali hujan bisa menggerakkan bucket akan dikalikan

dengan 0,07034. Dan nilai hasil kali tersebut akan dimasukkan ke dalam variabel data. Jadi,


57

misal bucket bergerak sebanyak 10 kali, nilai data adalah 10 dikalikan 0,07034 sehingga

nilainya adalah 0,7034. Data pada variabel data adalah nilai curah hujan yang terhitung.

Data curah hujan ini diukur setiap terjadinya hujan. Jadi data akan diukur dan disimpan

oleh server lokal ke logger ketika terjadi pembacaan pada sensor. Jika tidak ada data masuk,

maka akan mempertahankan nilai data sebelumnya. Akan tetapi, nilai yang dipertahankan

tersebut tidak akan disimpan lagi karena penyimpanan terjadi setiap detik dan setiap terjadi

hujan saja. Ketika ada data masuk, nilai yang dipertahankan akan langsung ditambahkan

dengan nilai baru. Proses pembacaan dan penerimaan data curah hujan dari sensor ke server

lokal berjalan lancar, alat sudah berfungsi baik untuk hal tersebut.

4.5.2 Program Data Logger

Proses penyimpanan data hasil pengukuran telah berhasil, alat sudah berfungsi baik

dalam hal ini. Data masukan dari sensor akan disimpan oleh server lokal ke lokasi yang

sudah ditentukan, pada kesempatan ini adalah pada flashdisk TOSHIBA 16 GB dalam

bentuk data logger dengan jenis file .CSV (Comma Separated Values). Bentuk file .CSV

dapat dilihat pada Gambar 4.20 dengan nama data_cobahujan.csv, data_hujan.csv,

data_hujanAkhir.csv, data_hujanFIX.csv dan data_hujanFIX1.csv. Pada Gambar 4.20

terdapat beberapa file karena penulis melakukan beberapa kali percobaan penyimpanan data.

Gambar 4.20 Direktori File .CSV


58

Menyimpan data dalam bentuk file .CSV pasti ada program yang difungsikan untuk

melakukan hal tersebut. Program python untuk menyimpan data hujan dalam bentuk logger


Gambar 4.21 Program Python Data Logger


1. Membuat file .CSV, menentukan lokasi penyimpanan, dan menentukan data apa saja

yang akan ditulis (membuat label) dalam file tersebut.

2. Program untuk mengubah penulisan data terhadap data yang disimpan mulai dari 0 (nol)

lagi ketika pukul 08:00:00 WIB.

3. Program untuk menuliskan data sesuai dengan label yang telah dibuat.

Lokasi penyimpanan adalah /media/pi/TOSHIBA/ seperti yang ditunjukkan Gambar

4.20 dan harus dituliskan pada program python. File yang disimpan (label yang dibuat)

berupa nomor data, waktu (tanggal, bulan, tahun, jam, menit dan detik), dan data hujan hasil

pengukuran sensor hujan. Hasil penyimpanan data logger dapat dilihat pada Gambar 4.22.

Penyimpanan data akan dimulai dari 0 lagi ketika berganti hari (ditunjukkan pada poin 1).

Hal ini dilakukan untuk memudahkan mengetahui besarnya curah hujan perharinya. Karena

untuk per minggu atau perbulannya tinggal menjumlahkan data yang terekam setiap harinya.

2

3

1


59

Gambar 4.22 Data Logger

Poin 2 pada Gambar 4.22 menunjukkan penyimpanan data logger terjadi setiap detik.

Hal tersebut akan terjadi ketika hujan deras dan menggerakkan bucket dengan cepat, maka

data yang disimpan setiap detik. Akan tetapi jika beberapa detik, menit, atau jam tidak terjadi

hujan, data logger tidak akan menyimpan data nol (0) setiap detiknya tetapi tidak

menyimpan apa-apa dan akan otomatis melakukan penyimpanan lagi ketika ada data masuk.

4.5.3 Program Pengirim Data ke ThingSpeak

Alat dibuat dengan menggunakan sistem pemantauan data jarak jauh. Hal ini

dimaksudkan agar pengguna dapat memantau data tanpa terhalang oleh jarak. Oleh karena

hal tersebut, alat ini berbasis Internet of Things (IoT) sehingga pengguna dapat mengakses

data menggunakan platform IoT yaitu ThingSpeak di mana pun pengguna berada, selama

memiliki jaringan internet. Program untuk pengiriman data dari server lokal ke ThingSpeak

dapat dilihat pada Gambar 4.23.

1.

2.


60

Gambar 4.23 Program Python Pengiriman Data ke ThingSpeak


1. Program yang digunakan untuk menampilkan atau mengirim data curah hujan ke

ThingSpeak pada field 1, atau mengirim data curah hujan setiap 1 jam sekali.

2. Program yang digunakan untuk menampilkan atau mengirim data curah hujan ke

ThingSpeak pada field 2, atau mengirim data curah hujan setiap pukul 07:59:00 WIB.

Pengiriman data dilakukan setiap pukul 07:59:00 agar bisa memperoleh data curah

hujan harian pada data yang terakhir sebelum pada pukul 08:00:00 WIB data hujan

dihitung lagi dari 0 (nol)

Pada ThingSpeak, data dari server lokal disajikan dengan bentuk grafik, dalam 2 field.

Field 1 menyajikan data per jam dan field 2 menyajikan data setiap 1 kali sehari. Penampilan

atau pengiriman data pada ThingSpeak berbeda dengan penyimpanan pada data logger. Pada

data logger data disimpan setiap ada data masuk, sedangkan pada ThingSpeak data akan

ditampilkan setiap jam dan setiap 1 hari tanpa memperdulikan apakah ada data masuk atau

tidak. Jadi jika tidak ada data masuk, data yang ditampilkan pada ThingSpeak adalah 0. Pada

field 2 atau penampilan data perhari data akan ditampilkan setiap pukul 07:59:00.

Data yang dikirimkan ke ThingSpeak adalah besarnya curah hujan saat itu atau bisa

disebut real time. Akan tetapi seperti pada sistem penyimpanan, pengiriman data ke

ThingSpeak juga akan dimulai dari 0 lagi ketika berganti hari atau setiap pukul 08:00:00.

Alat sudah bisa menjalankan sistem ini dengan baik.

1

2


61

Gambar 4.24 Program Python Coba Koneksi

Gambar 4.24 menunjukkan program python untuk melakukan tes koneksi setiap saat

sebelum melakukan pengiriman data pada ThingSpeak. Hal ini hanya untuk memastikan

ketersediaan koneksi internet ketika melakukan pengiriman data.

4.5.4 Program Pengirim Data ke LED Matrix P10

Pengiriman data dari Raspberry Pi ke penampil LED Matrix P10 belum bisa dilakukan

secara langsung pada alat ini. Hal ini dikarenakan belum menemukan referensi yang sesuai

untuk wiring dan program dari Raspberry Pi 3 dengan LED Matrix 16cm x 32cm, satu warna.

Percobaan dan pengembangan dari referensi yang ada belum juga bisa untuk menghidupkan

panel P10 menggunakan Raspberry Pi. Oleh karena itu, diperlukan tambahan Arduino Uno

yang berfungsi sebagai driver panel P10. Jadi Arduino Uno digunakan untuk menerima data

yang dikirimkan oleh Raspberry Pi dengan komunikasi serial, lalu data yang diterima oleh

Arduino diteruskan ke penampil P10. Data yang dikirimkan Raspberry Pi ke Arduino untuk

diteruskan ke penampil P10 berupa data tanggal, bulan, tahun, jam, menit dan data curah

hujan. Program python pengiriman data dari Raspberry Pi ke driver ditunjukkan pada

Gambar 4.25.

Gambar 4.25 Program Python Pengiriman Data ke Arduino

1

2


62


1. Program untuk mengirim data ke Arduino Uno. Data yang dikirim berupa tanggal,

waktu dan data curah hujan.

2. Program threading. Threading digunakan untuk menjalankan sebuah fungsi atau sebuah

operasi secara bersamaan. Jadi ketika ada beberapa operasi program yang harus berjalan

bersamaan tanpa harus menunggu salah satu program selesai dieksekusi, bisa

menggunakan threading.

Gambar 4.26 Data pada Serial Monitor Arduino IDE

Gambar 4.26 menunjukkan data yang diterima Arduino dari Raspberry Pi 3 pada serial

monitor Arduino IDE.

Gambar 4.27 Library Arduino yang Digunakan


63

Pemrogaman untuk pengoprasian Arduino Uno menggunakan Arduino IDE. Jadi pada

Raspberry Pi harus terpasang Arduino IDE terlebih dahulu agar dapat melakukan

pemrograman pada Arduino Uno yang digunakan. Program Arduino untuk menerima data

dari Raspberry Pi dan mengoprasikan penampil LED Matrix P10 dapat dilihat pada Gambar

4.27 sampai dengan Gambar 4.31.

Sebelum memulai sebuah program, diperlukan pendeklarasian modul apa saja yang

digunakan. Gambar 4.27 menunjukkan deklarasi library yang digunakan, yaitu library yang

dibutuhkan untuk pengoprasian panel P10.

Gambar 4.28 Pengaturan Arduino

Gambar 4.28 menunjukkan pengaturan beberapa perangkat yang digunakan, seperti

membuka port serial, menentukan baud rate yang digunakan untuk komunikasi antara

Raspberry Pi dengan Arduino Uno dan juga pengaturan untuk DMD (Dot Matrix Display).

Gambar 4.29 Program Arduino Penerima dan Pemisahan Data dari Raspberry Pi

1

2

3


64


1. Program membaca data yang dikirimkan oleh Raspberry Pi 3 dan memasukkan ke dalam

beberapa variabel.

2. Memilah data yang diterima. Memisahkan semua data yang diterima menjadi data

tanggal sendiri, data waktu sendiri dan data hujan sendiri, untuk ditampilkan ke LED

Matrix P10.

3. Mengolah agar data bisa ditampilkan ke LED Matrix P10.

Gambar 4.29 menunjukkan program pembaca data yang telah dikirimkan oleh

Raspberry Pi. Data yang diterima oleh Arduino sesuai dengan yang dikirimkan oleh

Raspberry Pi, yaitu tanggal, bulan, tahun, data curah hujan, dan waktu (jam, menit).

Komunikasi yang digunakan oleh 2 perangkat tersebut adalah komunikasi serial, sehingga

data yang diterima oleh Arduino bergandeng seperti pada Gambar 4.26. Data-data tersebut

tidak bisa langsung diteruskan ke penampil LED Matrix P10 dan harus dipisah-pisah terlebih

dahulu ke dalam sebuah variabel. Setelah data dipisah-pisahkan dan dimasukkan ke

beberapa variabel, lalu data diolah agar dapat tertampil pada LED Matrix P10. Program

Arduino untuk menampilkan data ke penampil LED Matrix P10 ditunjukkan pada Gambar

4.30 dan 4.31.

Gambar 4.30 Program Arduino Penampil Data Hujan, Jam ke Panel P10


1. Menampilkan data curah hujan ke penampil LED Matrix P10 sebanyak 6 karakter.

2. Menampilkan data waktu ke penampil LED Matrix P10 yang berupa jam dan menit.

Program Arduino yang digunakan untuk menampilkan data curah hujan dan waktu ke

penampil LED Matrix P10 ditunjukkan pada Gambar 4.30. Pada program tersebut, data

hujan dan waktu ditampilkan bersamaan seperti pada Gambar 4.17. Data curah hujan hanya

1

2


65

ditampilkan sebanyak 6 karakter karena panel P10 tidak cukup untuk menampilkan jumlah

karakter yang lebih dari yang sudah ditentukan, dalam 1 frame.

Gambar 4.31 Program Arduino Penampil Tanggal, Bulan, dan Tahun ke Panel P10

Program Arduino untuk menampilkan tanggal, bulan dan tahun ditunjukkan pada

Gambar 4.31. Pada bagian ini, tanggal, bulan dan tahun ditampilkan semua tetapi dengan

sistem teks berjalan. Berbeda dengan sistem penampilan data curah hujan dan waktu yang

hanya tampi selama 2 detik dalam 1 frame, sistem ini akan menampilkan dari tanggal, bulan

dan tahun sampai tertampil semuanya baru menmpilkan data yang lain.


66

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisa data dan pengujian alat Monitoring Data Curah Hujan

Berbasis Internet of Things diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

1. Alat telah mampu melakukan fungsi-fungsi utama sesuai tujuan pembuatan alat

dengan baik, seperti membaca data dari sensor, menyimpan data (data logger),

menampilkan data ke penampil LED Matrix P10 maupun ke ThingSpeak secara real

time.

2. Kalibrasi dapat meningkatkan keakuratan pengukuran pada alat tugas akhir dan

mengurangi besarnya nilai kesalahan relatif. Rata-rata kesalahan relatif sebelum

dikaibrasi pada data logger sebesar 82,05%, pada ThingSpeak sebesar 82,95 dan

setelah dikalibrasi adalah 18,2%.

5.2. Saran

Pembuatan alat ini masih jauh dari kata sempurna, untuk pengembangan alat pada

tahap selanjutnya terdapat beberapa saran sebagai berikut :

1. Alat ini adalah alat ukur, sehingga alat diharapkan selalu berfungsi setiap adanya

variabel yang diukur. Oleh karena itu, untuk pembuatan selanjutnya disarankan

melakukan pengaturan atau program yang mendalam agar alat bisa menjalankan

suatu program dengan otomatis ketika alat hidup, atau memberikan suplai daya

sendiri yang tidak tergantung dengan jaringan listrik PLN.

2. Mengeksplor lebih banyak platform IoT agar mendapatkan suatu platform yang

lebih mudah diakses dan lebih menarik dalam penyajian data.

3. Membuat program backup data atau pembacaan ulang data terakhir yang terukur

ketika alat terjadi reboot, sehingga data hujan harian yang terukur tidak kacau.


67

DAFTAR PUSTAKA

[1] Sari, Maya., 2015, Pembagian Musim Di Indonesia – Iklim, https://

ilmugeografi.com/ ilmu-bumi/ iklim/ pembagian-musim-di-indonesia, diakses 10 Februari

2019

[2] Day, Bang., 2015, Hujan dan Curah Hujan, http:// www.climate4life.info/ 2015/ 11/

hujan-dan-curah-hujan.html, diakses 10 Februari 2019

[3] BMKG Denpasar., 2017, Daftar Istilah Klimatologi, http:// balai3. denpasar. bmkg.

go.id/ daftar-istilah-musim, diakses 10 Februari 2019

[4] Afandi., Saefurrohman., 2017, Monitoring Pengiriman Data Curah Hujan Pos

Berbasis WEB Pada BMKG Jawa Tengah, hal 397-403.

[5] -----, ----, BAB II Tinjauan Pustaka, http:// repository.unhas.ac.id/ bitstream/ handle/

123456789/ 5120/BAB%20II.docx?sequence=2, diakses 14 Juni 2019

[6] Admin., 2017, Pengertian Curah Hujan, Pengukuran Curah Hujan dan Proses

Terjadinya Hujan, https:// forum.teropong.id/ 2017/ 10/ 16/ pengertian- curah- hujan-

pengukuran- curah- hujan-dan-proses-terjadinya-hujan/, diakses 19 Maret 2019

[7] Anisa., 2016, 9 Alat Pengukur Curah Hujan dan Cara Kerjanya, https://

ilmugeografi.com/ ilmu-bumi/ iklim/alat-pengukur-curah-hujan, diakses 19 Maret 2019

[8] Staf wikiHow., ----, Cara Menghitung Kesalahan Relatif, https:// id.wikihow.com/

Menghitung- Kesalahan- Relatif, diakses 25 Januari 2020

[9] Humas., 2015, Pengertian Monitoring Dan Evaluasi Kebijakan Pemerintah, https://

setkab.go.id/ pengertian-Monitoring-dan-evaluasi-kebijakan-pemerintah/, diakses 16 Maret

2019

[10] Hutahaean, Jeperson., 2014, Konsep Sistem Informasi. Ed. 1, Deepublish,

Yogyakarta. https:// books.google.co.id/ books? hl= id&lr= &id= o8LjCAAAQBAJ&oi=

fnd&pg=PR7&dq=pengertian+sistem&ots=t_vbxjJ VhL&sig= 5wgfS- KWBajdnf_ sGH_

xk Gie EaA& redir_es c= y#v=onepage&q=pengertian%20sistem&f=false diakses 19 April

2019

[11] Setiadi, Uus., ----, Pengertian Instrumentasi, https:// www.scribd.com/ doc/

183100941/ Pengertian-Instrumentasi-docx diakses 17 Maret 2019, diakses 19 April 2019


68

[12] Kadir, Abdul., 2016, DASAR RASPBERRY PI – Panduan Praktis untuk Mempelajari

Pemrograman Perangkat Keras Menggunakan Raspberry Pi Model B, ANDI, Yogyakarta

[13] Geekbuying., ----, Waveshare Raspberry Pi 3 Model B+ Development Kit - Type G,

https://www.geekbuying.com/item/Waveshare-Raspberry-Pi- 3- Model- B -- Development-

Kit --405189.html, diakses 25 Januari 2020

[14] DigiWare., ----, Raspberry Pi 3 Model B+, https:// digiwarestore.com/ en/ mini-pc/

raspberry-pi-3-model-b-made-in-uk-442316.html?product_rewrite=raspberry-pi-3-model-b

-made-in-uk-442316, diakses 20 Maret 2019

[15] Raspberry Pi., ----, Raspberry Pi 3 Model B+, https:// www.raspberrypi.org/

products/ raspberry-pi-3-model-b-plus/, diakses 20 Maret 2019

[16] Raspberry Pi., 2018, Accessing GPIO Pins Via Bare Metal, https:// www.

raspberrypi.org /forums/ viewtopic.php?t=222281, diakses 19 April 2019

[17] Evita, M., Mahfudz, H., Suprijadi., Djamal, M., Khairurrijal., 2010, Alat Ukur Curah

Hujan Tipping-Bucket Sederhana dan Murah Berbasis Mikrokontroler, Vol 2(2), hal 1-9.

[18] Permana, R.G., Rahmawati, E., Dzulkiflih., 2015, Perancangan dan Pengujian

Penakar Hujan Tipe Tipping Bucket Dengan Sensor Photo – Interrupter Berbasis Arduino.,

Vol. 04, no. 03, hal 71-76.

[19] Nyebarilmu., 2017, Tutorial Arduino Mengakses Modul RTC DS3231, https:// www.

nyebarilmu.com/ tutorial-arduino-mengakses-module-rtc-ds3231/, diakses 17 Maret 2019

[20] freetronics., ----, Dot Matrix Display (DMD), https:// cdn.shopify.com/ s/files

/1/0045 /8932/ files/DMD_Getting_Started.pdf?100647, diakses 17 Maret 2019

[21] Klinik Robot., 2007, P10 Outdoor (Waterproof) Dual Color LED Modul

320x160mm, http:// klinikrobot.com/ product/ dot-matrix/ p10- outdoor- waterproof- dual-

color- led- module-320x160mm.html , diakses 18 Maret 2018

[22] Rare component., ----, P10 Outdoor LED Display Panel Module - 32x16 - High

Brightness RED, https:// rarecomponents.com/ store/P10-led-panel-india, diakses 18 Maret

2019

[23] ThingSpeak., ----, Learn More About ThingSpeak, https:// thingspeak. com/ pages/

learn_more, diakses 20 Maret 2019

[24] Ajie., 2016, IOT Dengan Arduino dan ThingSpeak, http:// saptaji.com /2016 /11/ 21/

iot- dengan-arduino-dan-thingspeak/, diakses 03 Mei 2019


https://www.geekbuying.com/item/Waveshare-Raspberry-Pi-%203-%20Model-%20B%20--%20Development-Kit%20--405189.html

https://www.geekbuying.com/item/Waveshare-Raspberry-Pi-%203-%20Model-%20B%20--%20Development-Kit%20--405189.html

69

[25] Aqib, Muhammad., ----, Raspberry Pi Sanding Data to ThingSpeak, https://

electronicshobbyists.com/raspberry-pi-sending-data-to- thingspeak- simplest- raspberry- pi-

iot -project/, diakses 03 Mei 2019

[26] Tokopedia., ----, Sensor Curah Hujan Rain Gauge Support Arduino, https:// www.

tokopedia.com/depoinovasi-mala/sensor-curah-hujan-rain-gauge-support-arduino? trkid=

f= Ca0000 L000P0 W0S0Sh, Co0Po0Fr0Cb0 _src= search_ page =1 _ob= 23_q =rain

+gauge_ po =10_catid=577, diakses 07 Agustus 2019

[27] ThingSpeak., ----, My Channels, https:// thingspeak .com/ channels, diakses 07

Agustus 2019

[28] Kadir, Abdul., 2018, Dasar Pemrograman Python 3 – Panduan untuk Mempelajari

Python dengan Cepat dan Mudah bagi Pemula, ANDI, Yogyakarta.


70

LAMPIRAN


L-1

Lampiran 1. Gambar Spesifikasi Sensor Hujan

Gambar Lampiran 1

Gambar Lampiran 1 adalah spesifikasi alat ukur curah hujan milik Balai Litbang

SABO yang berlokasi di stasiun hujan Sopalan.

Gambar Lampiran 2

Gambar Lampiran 2 adalah spesifikasi alat ukur curah hujan yang digunakan. Sensor

pengukur curah hujan ini didapatkan dengan pembelian secara online melalui situs jual beli

online.


L-2

Lampiran 2. Listing Program Arduino Uno

#include <SPI.h> //SPI.h must be included as DMD is written by SPI (the IDE complains

otherwise)

#include <DMD.h> //

#include <TimerOne.h> //

#include <Arial14.h>

#include "SystemFont5x7.h"

#include "Arial_black_16.h"

String readString;

//Fire up the DMD library as dmd

#define DISPLAYS_ACROSS 1

#define DISPLAYS_DOWN 1

DMD dmd(DISPLAYS_ACROSS, DISPLAYS_DOWN);

void ScanDMD()

{

dmd.scanDisplayBySPI();

}

void setup() {

Serial.begin(9600);

// setup dmd atau running text

Timer1.initialize( 5000 );

Timer1.attachInterrupt( ScanDMD );

//clear/init the DMD pixels held in RAM

dmd.clearScreen( true ); //true is normal (all pixels off), false is negative (all pixels on)

}

void loop() {

while (Serial.available()) {


L-3

delay(2); //delay to allow byte to arrive in input buffer

char c = Serial.read();

readString += c;

}

if (readString.length() >0) {

String a = readString;

String b = a;

String f = a;

String tanggal;

String data;

String wakt;

a.remove(11);

b.remove(0,11);

f.remove(0,19);

tanggal = a;

data = b;

wakt = f;

Serial.println(data);

Serial.println(wakt);

Serial.println(tanggal);

char D[6];

data.toCharArray(D,6);

char W[6];

wakt.toCharArray(W,6);

readString="";

// display data counter

dmd.clearScreen( true );

dmd.selectFont(SystemFont5x7);

for (byte x=0;x<DISPLAYS_ACROSS;x++) {

for (byte y=0;y<DISPLAYS_DOWN;y++) {

dmd.drawString( 1+(32*x), 1+(16*y), D, 6, GRAPHICS_NORMAL );

dmd.drawString( 1+(32*x), 9+(16*y), W, 5, GRAPHICS_NORMAL );


L-4

}

}

delay( 2000 );

// display tanggal

char T[11];

tanggal.toCharArray(T,11);

dmd.clearScreen( true );

dmd.selectFont(Arial_Black_16);

dmd.drawMarquee(T,11,(32*DISPLAYS_ACROSS)-1,0);

long start2=millis();

long timer2=start2;

boolean ret2=false;

while(!ret2)

{

if ((timer2+70) < millis())

{

ret2=dmd.stepMarquee(-1,0);

timer2=millis();

}

}

}}


L-5

Lampiran 3. Listing Program Python 2 Raspberry PI 3

#Ignatius Arias 2019

#155114045

#TUGAS AKHIR Teknik Elektro

#Universitas Sanata Dharma Yogyakarta

import os

import sys

import thread

import urllib2

import time

import serial

import datetime

from time import sleep

from datetime import datetime

from gpiozero import Button

sensor_hujan=Button(23) #GPIO 23

global c, d, data, count, key, koneksi, baseURL, ser

pertip = 0.07034

count = 0

data = 0

koneksi = 0

c = 0

d = 0

e = 0

key = "R7U2PA9ZD6M4ZZST" # Write API Key

ser = serial.Serial('/dev/ttyACM0',9600)

baseURL = 'https://api.thingspeak.com/update?api_key=%s' % key

def tip_bucket():

global count, data

count = count + 1

data = count*pertip

print(data)


L-6

sensor_hujan.when_pressed = tip_bucket

def data_log():

while True:

file = open("/media/pi/TOSHIBA/data_hujanFIX1.csv", "a")

if os.stat("/media/pi/TOSHIBA/data_hujanFIX1.csv").st_size == 0:

file.write("Data_Ke,Time,Data_Hujan\n")

while True:

global data, count, c, d

ganti_hari = time.strftime('%H:%M:%S')

if ganti_hari == '08:00:00':

data=0

count=0

d=0

c=0

now=datetime.now()

a=str(now)

b=a[0:19]

if data != c:

file.write(str(d)+","+b+","+str(data)+"\n")

file.flush()

d=d+1

c=data

time.sleep(1)

file.close()

time.sleep(1)

def coba_koneksi(): #Sub Program untuk melakukan checking koneksi internet

while True:

while True:

global koneksi

try:

urllib2.urlopen('http://google.com')

koneksi = 1


L-7

except urllib2.URLError as err: #Pengkondisian ketika koneksi internet mati

koneksi = 0

print "tidak terhubung"

pass

time.sleep(1)

time.sleep(1)

def kirim_iot():

while True:

global data, koneksi, baseURL, key

jam = int (time.strftime('%H'))

hari = int (time.strftime('%d'))

while True:

jam_baru = int (time.strftime('%H'))

hari_baru = int (time.strftime('%d'))

if jam_baru != jam and koneksi == 1:

conn = urllib2.urlopen(baseURL + '&field1=%s' % (data))

conn.close()

jam = jam_baru

jam_kirim = time.strftime('%H:%M:%S')

if jam_kirim == '07:59:00' and koneksi == 1:

conn = urllib2.urlopen(baseURL + '&field2=%s' % (data))

conn.close()

time.sleep(1)

time.sleep(1)

def kirim_arduino():

while True:

global data, ser

tgl = time.strftime('%d-%m-%Y')

waktu = time.strftime('%H:%M')

w = str(data)

kirim = str(tgl+' '+w+' '+waktu)


L-8

ser.write(kirim)

time.sleep(5)

thread.start_new_thread(kirim_arduino,())

ser.close

thread.start_new_thread(coba_koneksi,())

thread.start_new_thread(kirim_iot,())

thread.start_new_thread(data_log,())


L-9

Lampiran 4. Gambar Hasil ThingSpeak

Gambar Lampiran 3

Gambar Lampiran 4

Gambar Lampiran 3 dan 4 adalah hasil percobaan pengambilan data selama 4 hari.

Dari hasil tersebut terlihat jika ThingSpeak hanya menampilkan setiap 2 hari saja, sehingga

pada field 1 hanya terdapat 48 data dan untuk field 2 hanya 2 data saja.


L-10

Lampiran 5. Gambar Tampilan LED Matrix P10

Gambar Lampiran 5

Gambar Lampiran 6

Gambar Lampiran 5 dan 6 adalah tampilan pada LED Matrix P10 saat pengujian alat

di Balai Litbang SABO. Gambar Lampiran 5 adalah tampilan data curah hujan dan waktu

(jam, menit) dan gambar Lampiran 6 adalah tampilan tanggal, bulan dan tahun.


L-11

Lampiran 6. Dokumentasi Alat

Gambar Lampiran 7

Gambar Lampiran 7 adalah gambar kotak pengaman server lokal secara keseluruhan.

Kotak ini digunakan untuk mengamankan komponen-komponen yang ada di dalamnya.

Gambar Lampiran 8

Gambar Lampiran 8 adalah pengambilan data di Balai Litbang SABO. Kala itu setelah

hujan reda. Alat berwarna putih adalah milik Balai Litabang SABO yang digunakan sebagai

validasi atau acuan untuk alat yang berbentuk rumah-rumahan berwarna hitam, hijau.


L-12

Lampiran 7. Seluruh Hasil Pengambilan Data Pada Data Logger

Tabel Lampiran 7. Keseluruhan Hasil Data Logger

Tanggal Jam (WIB)

Hasil Data Logger

pada Alat Tugas

Akhir (mm of rain)

Tanggal Jam

(WIB)

Hasil Data Logger

pada Alat milik

SABO (mm of rain)

17-12-19 14:20:04 0.07034 17-12-19 14:22 0,5

17-12-19 14:23:02 0.14068 17-12-19 14:25 1

17-12-19 14:25:22 0.21102 17-12-19 14:27 1,5

17-12-19 14:27:18 0.28136 17-12-19 14:28 2

17-12-19 14:27:52 0.3517 17-12-19 14:28 2,5

17-12-19 14:28:15 0.42204 17-12-19 14:29 3

17-12-19 14:28:38 0.49238 17-12-19 14:29 3,5

17-12-19 14:29:02 0.56272 17-12-19 14:30 4

17-12-19 14:29:28 0.63306 17-12-19 14:31 4,5

17-12-19 14:30:17 0.7034 17-12-19 14:32 5

17-12-19 14:30:57 0.77374 17-12-19 14:33 5,5

17-12-19 14:31:42 0.84408 17-12-19 14:35 6

17-12-19 14:32:13 0.91442 17-12-19 14:41 6,5

17-12-19 14:33:19 0.98476 17-12-19 14:44 7

17-12-19 14:36:16 1.0551 17-12-19 14:46 7,5

17-12-19 14:42:20 1.12544 17-12-19 14:54 8

17-12-19 14:43:39 1.19578 17-12-19 14:57 8,5

17-12-19 14:45:49 1.26612 17-12-19 15:01 9

17-12-19 14:52:51 1.33646 17-12-19 15:09 9,5

17-12-19 14:56:05 1.4068 17-12-19 23:11 10

17-12-19 14:58:16 1.47714 18-12-19 16:45 0,5

17-12-19 15:03:13 1.54748 18-12-19 23:54 1

17-12-19 15:10:56 1.61782 19-12-19 16:47 0,5

18-12-19 06:56:14 1.68816 19-12-19 16:58 1

18-12-19 12:46:32 0.07034 19-12-19 17:00 1,5

18-12-19 16:37:22 0.14068 19-12-19 17:01 2

18-12-19 16:45:08 0.21102 19-12-19 17:04 2,5

19-12-19 06:27:25 0.28136 19-12-19 17:06 3

19-12-19 16:45:21 0.07034 19-12-19 17:08 3,5

19-12-19 16:46:17 0.14068 19-12-19 17:10 4

19-12-19 16:55:38 0.21102 19-12-19 17:10 4,5

19-12-19 16:59:03 0.28136 19-12-19 17:12 5

19-12-19 17:00:24 0.3517 19-12-19 17:13 5,5

19-12-19 17:01:34 0.42204 19-12-19 17:17 6

19-12-19 17:03:15 0.49238 19-12-19 17:20 6,5

19-12-19 17:05:06 0.56272 19-12-19 17:29 7

19-12-19 17:07:14 0.63306 19-12-19 17:41 7,5

19-12-19 17:08:55 0.7034 19-12-19 17:55 8

19-12-19 17:09:50 0.77374 19-12-19 17:57 8,5

19-12-19 17:10:22 0.84408 19-12-19 17:59 9

19-12-19 17:11:13 0.91442 19-12-19 18:00 9,5

19-12-19 17:12:27 0.98476 19-12-19 18:02 10

19-12-19 17:13:26 1.0551 19-12-19 18:04 10,5

19-12-19 17:17:14 1.12544 19-12-19 18:05 11

19-12-19 17:18:52 1.19578 19-12-19 18:07 11,5

19-12-19 17:27:37 1.26612 19-12-19 18:09 12

19-12-19 17:29:13 1.33646 19-12-19 18:10 12,5

19-12-19 17:42:24 1.4068 19-12-19 18:11 13

19-12-19 17:54:49 1.47714 19-12-19 18:12 13,5

19-12-19 17:56:22 1.54748 19-12-19 18:14 14


L-13

19-12-19 17:58:11 1.61782 19-12-19 18:15 14,5

19-12-19 17:59:39 1.68816 19-12-19 18:17 15

19-12-19 18:00:34 1.7585 19-12-19 18:18 15,5

19-12-19 18:02:09 1.82884 19-12-19 18:19 16

19-12-19 18:03:25 1.89918 19-12-19 18:20 16,5

19-12-19 18:04:37 1.96952 19-12-19 18:22 17

19-12-19 18:05:36 2.03986 19-12-19 18:26 17,5

19-12-19 18:07:51 2.1102 19-12-19 18:31 18

19-12-19 18:09:02 2.18054 19-12-19 18:58 18,5

19-12-19 18:10:07 2.25088 19-12-19 20:01 19

19-12-19 18:11:08 2.32122 19-12-19 20:10 19,5

19-12-19 18:12:13 2.39156 21-12-19 14:46 0,5

19-12-19 18:13:17 2.4619 21-12-19 14:52 1

19-12-19 18:14:31 2.53224 21-12-19 14:53 1,5

19-12-19 18:15:40 2.67292 21-12-19 14:53 2

19-12-19 18:16:53 2.74326 21-12-19 14:53 2,5

19-12-19 18:17:38 2.8136 21-12-19 14:54 3

19-12-19 18:18:30 2.88394 21-12-19 14:54 3,5

19-12-19 18:19:20 2.95428 21-12-19 14:54 4

19-12-19 18:20:34 3.02462 21-12-19 14:55 4,5

19-12-19 18:22:49 3.09496 21-12-19 14:55 5

19-12-19 18:26:53 3.1653 21-12-19 14:55 5,5

19-12-19 18:29:47 3.23564 21-12-19 14:55 6

19-12-19 18:41:06 3.30598 21-12-19 14:56 6,5

19-12-19 19:12:52 3.37632 21-12-19 14:56 7

19-12-19 20:01:35 3.44666 21-12-19 14:56 7,5

19-12-19 20:09:39 3.517 21-12-19 14:57 8

21-12-19 14:36:53 0.07034 21-12-19 14:57 8,5

21-12-19 14:50:41 0.14068 21-12-19 14:57 9

21-12-19 14:52:11 0.21102 21-12-19 14:58 9,5

21-12-19 14:52:34 0.28136 21-12-19 14:58 10

21-12-19 14:52:52 0.3517 21-12-19 14:58 10,5

21-12-19 14:53:08 0.42204 21-12-19 14:58 11

21-12-19 14:53:32 0.49238 21-12-19 14:59 11,5

21-12-19 14:53:46 0.56272 21-12-19 14:59 12

21-12-19 14:54:05 0.63306 21-12-19 15:00 12,5

21-12-19 14:54:20 0.7034 21-12-19 15:00 13

21-12-19 14:54:37 0.77374 21-12-19 15:00 13,5

21-12-19 14:54:48 0.84408 21-12-19 15:00 14

21-12-19 14:55:05 0.91442 21-12-19 15:01 14,5

21-12-19 14:55:17 0.98476 21-12-19 15:01 15

21-12-19 14:55:35 1.0551 21-12-19 15:01 15,5

21-12-19 14:55:49 1.12544 21-12-19 15:01 16

21-12-19 14:56:05 1.19578 21-12-19 15:02 16,5

21-12-19 14:56:21 1.26612 21-12-19 15:02 17

21-12-19 14:56:41 1.33646 21-12-19 15:02 17,5

21-12-19 14:56:54 1.4068 21-12-19 15:03 18

21-12-19 14:57:14 1.47714 21-12-19 15:03 18,5

21-12-19 14:57:27 1.61782 21-12-19 15:03 19

21-12-19 14:57:43 1.68816 21-12-19 15:03 19,5

21-12-19 14:57:56 1.7585 21-12-19 15:04 20

21-12-19 14:58:13 1.82884 21-12-19 15:04 20,5

21-12-19 14:58:26 1.89918 21-12-19 15:04 21

21-12-19 14:58:43 1.96952 21-12-19 15:05 21,5

21-12-19 14:58:56 2.03986 21-12-19 15:05 22

21-12-19 14:59:18 2.1102 21-12-19 15:05 22,5

21-12-19 14:59:39 2.18054 21-12-19 15:06 23


L-14

21-12-19 14:59:59 2.25088 21-12-19 15:08 23,5

21-12-19 15:00:12 2.32122 21-12-19 15:09 24

21-12-19 15:00:27 2.39156 21-12-19 15:12 24,5

21-12-19 15:20:40 2.4619 21-12-19 15:20 25

21-12-19 15:21:21 2.53224 21-12-19 15:21 25,5

21-12-19 15:22:25 2.60258 21-12-19 15:21 26

21-12-19 15:23:50 2.67292 21-12-19 15:23 26,5

21-12-19 15:55:58 2.74326 21-12-19 15:24 27

22-12-19 15:18:13 0.07034 22-12-19 07:07 27,5

22-12-19 15:19:15 0.14068 22-12-19 15:20 0,5

22-12-19 15:20:02 0.21102 22-12-19 15:20 1

22-12-19 15:20:40 0.28136 22-12-19 15:21 1,5

22-12-19 15:21:17 0.3517 22-12-19 15:22 2

22-12-19 15:22:03 0.42204 22-12-19 15:23 2,5

22-12-19 15:22:51 0.49238 22-12-19 15:24 3

22-12-19 15:23:53 0.56272 22-12-19 15:25 3,5

22-12-19 15:24:59 0.63306 22-12-19 15:27 4

22-12-19 15:26:26 0.7034 22-12-19 15:28 4,5

22-12-19 15:27:38 0.77374 22-12-19 15:29 5

22-12-19 15:28:10 0.84408 22-12-19 15:29 5,5

22-12-19 15:28:38 0.91442 22-12-19 15:30 6

22-12-19 15:29:21 0.98476 22-12-19 15:30 6,5

22-12-19 15:29:40 1.0551 22-12-19 15:30 7

22-12-19 15:29:56 1.12544 22-12-19 15:30 7,5

22-12-19 15:30:07 1.19578 22-12-19 15:31 8

22-12-19 15:30:20 1.26612 22-12-19 15:31 8,5

22-12-19 15:30:21 1.33646 22-12-19 15:31 9

22-12-19 15:30:30 1.4068 22-12-19 15:31 9,5

22-12-19 15:30:43 1.47714 22-12-19 15:32 10

22-12-19 15:30:51 1.54748 22-12-19 15:32 10,5

22-12-19 15:31:04 1.61782 22-12-19 15:32 11

22-12-19 15:31:18 1.68816 22-12-19 15:33 11,5

22-12-19 15:31:34 1.7585 22-12-19 15:33 12

22-12-19 15:31:52 1.82884 22-12-19 15:33 12,5

22-12-19 15:32:04 1.89918 22-12-19 15:34 13

22-12-19 15:32:16 1.96952 22-12-19 15:35 13,5

22-12-19 15:32:34 2.03986 22-12-19 15:35 14

22-12-19 15:32:48 2.1102 22-12-19 15:36 14,5

22-12-19 15:33:06 2.18054 22-12-19 15:36 15

22-12-19 15:33:17 2.25088 22-12-19 15:37 15,5

22-12-19 15:33:39 2.32122 22-12-19 15:37 16

22-12-19 15:34:09 2.39156 22-12-19 15:37 16,5

22-12-19 15:35:08 2.4619 22-12-19 15:38 17

22-12-19 15:35:32 2.60258 22-12-19 15:38 17,5

22-12-19 15:35:51 2.67292 22-12-19 15:38 18

22-12-19 15:36:07 2.74326 22-12-19 15:38 18,5

22-12-19 15:36:25 2.8136 22-12-19 15:39 19

22-12-19 15:36:39 2.88394 22-12-19 15:39 19,5

22-12-19 15:36:58 2.95428 22-12-19 15:39 20

22-12-19 15:37:12 3.02462 22-12-19 15:40 20,5

22-12-19 15:37:29 3.09496 22-12-19 15:40 21

22-12-19 15:37:41 3.23564 22-12-19 15:40 21,5

22-12-19 15:37:56 3.30598 22-12-19 15:40 22

22-12-19 15:38:08 3.37632 22-12-19 15:40 22,5

22-12-19 15:38:21 3.44666 22-12-19 15:41 23

22-12-19 15:38:37 3.517 22-12-19 15:41 23,5

22-12-19 15:39:05 3.58734 22-12-19 15:41 24


L-15

22-12-19 15:39:27 3.65768 22-12-19 15:41 24,5

22-12-19 15:39:43 3.72802 22-12-19 15:42 25

22-12-19 15:39:58 3.79836 22-12-19 15:42 25,5

22-12-19 15:40:10 3.8687 22-12-19 15:42 26

22-12-19 15:40:17 3.93904 22-12-19 15:42 26,5

22-12-19 15:40:33 4.00938 22-12-19 15:43 27

22-12-19 15:40:50 4.07972 22-12-19 15:43 27,5

22-12-19 15:41:12 4.15006 22-12-19 15:44 28

22-12-19 15:41:20 4.2204 22-12-19 15:44 28,5

22-12-19 15:41:23 4.36108 22-12-19 15:45 29

22-12-19 15:41:34 4.43142 22-12-19 15:45 29,5

22-12-19 15:41:35 4.50176 22-12-19 15:46 30

22-12-19 15:41:46 4.5721 22-12-19 15:47 30,5

22-12-19 15:42:02 4.64244 22-12-19 15:47 31

22-12-19 15:42:14 4.71278 22-12-19 15:49 31,5

22-12-19 15:42:35 4.78312 22-12-19 15:50 32

22-12-19 15:42:54 4.85346 22-12-19 15:51 32,5

22-12-19 15:43:23 4.9238 22-12-19 15:53 33

22-12-19 15:43:45 4.99414 22-12-19 15:56 33,5

22-12-19 15:44:24 5.06448 22-12-19 16:04 34

22-12-19 15:44:52 5.13482 22-12-19 16:12 34,5

22-12-19 15:45:32 5.20516 22-12-19 16:57 35

22-12-19 15:46:20 5.2755 22-12-19 16:57 35,5

22-12-19 15:47:02 5.34584 22-12-19 16:58 36

22-12-19 15:47:26 5.41618 22-12-19 16:59 36,5

22-12-19 15:48:34 5.48652 22-12-19 17:00 37

22-12-19 15:49:55 5.55686 22-12-19 17:02 37,5

22-12-19 15:51:21 5.6272 22-12-19 17:04 38

22-12-19 15:52:47 5.69754 22-12-19 17:06 38,5

22-12-19 15:54:55 5.76788 23-12-19 07:08 39

22-12-19 16:03:18 5.83822 25-12-19 05:40 0,5

22-12-19 16:05:53 5.90856 25-12-19 12:13 0,5

22-12-19 16:56:48 5.9789 25-12-19 12:16 1

22-12-19 16:57:25 6.04924 25-12-19 12:17 1,5

22-12-19 16:57:48 6.11958 25-12-19 12:19 2

22-12-19 16:58:32 6.18992 25-12-19 12:20 2,5

22-12-19 16:59:14 6.26026 25-12-19 12:21 3

22-12-19 17:00:15 6.3306 25-12-19 12:22 3,5

22-12-19 17:02:12 6.40094 25-12-19 12:22 4

22-12-19 17:04:08 6.47128 25-12-19 12:23 4,5

22-12-19 17:06:33 6.54162 25-12-19 12:24 5

23-12-19 01:19:54 6.61196 25-12-19 12:24 5,5

24-12-19 17:57:13 0.07034 25-12-19 12:25 6

25-12-19 12:03:09 0.07034 25-12-19 12:26 6,5

25-12-19 12:12:54 0.14068 25-12-19 12:27 7

25-12-19 12:14:02 0.21102 25-12-19 12:28 7,5

25-12-19 12:16:12 0.28136 25-12-19 12:28 8

25-12-19 12:17:05 0.3517 25-12-19 12:30 8,5

25-12-19 12:18:13 0.42204 25-12-19 12:31 9

25-12-19 12:19:19 0.49238 25-12-19 12:33 9,5

25-12-19 12:19:58 0.56272 25-12-19 12:34 10

25-12-19 12:20:48 0.63306 25-12-19 12:35 10,5

25-12-19 12:21:27 0.7034 25-12-19 12:37 11

25-12-19 12:22:13 0.77374 25-12-19 12:38 11,5

25-12-19 12:22:48 0.84408 25-12-19 12:39 12

25-12-19 12:23:25 0.91442 25-12-19 12:41 12,5

25-12-19 12:24:02 0.98476 25-12-19 12:43 13


L-16

25-12-19 12:24:34 1.0551 25-12-19 12:46 13,5

25-12-19 12:25:14 1.12544 25-12-19 12:50 14

25-12-19 12:25:58 1.19578 25-12-19 12:52 14,5

25-12-19 12:26:44 1.26612 25-12-19 12:55 15

25-12-19 12:27:35 1.33646 25-12-19 12:58 15,5

25-12-19 12:28:35 1.4068 25-12-19 13:06 16

25-12-19 12:29:39 1.47714 25-12-19 13:27 16,5

25-12-19 12:30:45 1.54748 25-12-19 13:44 17

25-12-19 12:32:13 1.61782 25-12-19 13:58 17,5

25-12-19 12:33:09 1.68816 25-12-19 15:49 18

25-12-19 12:34:17 1.7585 27-12-19 14:31 0,5

25-12-19 12:35:13 1.82884 27-12-19 14:32 1

25-12-19 12:36:22 1.89918 27-12-19 14:33 1,5

25-12-19 12:37:16 1.96952 27-12-19 14:33 2

25-12-19 12:38:30 2.03986 27-12-19 14:34 2,5

25-12-19 12:39:28 2.1102 27-12-19 14:35 3

25-12-19 12:41:15 2.18054 27-12-19 14:35 3,5

25-12-19 12:43:19 2.25088 27-12-19 14:35 4

25-12-19 12:45:14 2.32122 27-12-19 14:36 4,5

25-12-19 12:49:34 2.39156 27-12-19 14:38 5

25-12-19 12:51:09 2.4619 27-12-19 14:41 5,5

25-12-19 12:53:19 2.53224 27-12-19 14:45 6

25-12-19 12:56:19 2.60258 27-12-19 14:57 6,5

25-12-19 13:00:02 2.74326 27-12-19 15:12 7

25-12-19 13:06:46 2.8136 27-12-19 15:20 7,5

25-12-19 13:24:00 2.88394 27-12-19 15:27 8

25-12-19 13:38:46 2.95428 27-12-19 15:35 8,5

25-12-19 13:53:32 3.02462 27-12-19 15:43 9

25-12-19 13:59:38 3.09496 27-12-19 16:30 9,5

25-12-19 16:39:38 3.1653 27-12-19 16:40 10

27-12-19 14:29:54 0.07034 27-12-19 16:55 10,5

27-12-19 14:31:19 0.14068 27-12-19 17:13 11

27-12-19 14:32:16 0.21102 27-12-19 17:25 11,5

27-12-19 14:32:47 0.28136 27-12-19 17:43 12

27-12-19 14:33:09 0.3517 27-12-19 18:18 12,5

27-12-19 14:33:35 0.42204 27-12-19 18:28 13

27-12-19 14:34:06 0.49238 27-12-19 18:37 13,5

27-12-19 14:34:26 0.56272 27-12-19 18:46 14

27-12-19 14:34:49 0.63306 27-12-19 18:55 14,5

27-12-19 14:35:03 0.7034 27-12-19 19:04 15

27-12-19 14:35:25 0.77374 27-12-19 19:12 15,5

27-12-19 14:36:11 0.84408 27-12-19 19:20 16

27-12-19 14:37:12 0.91442 27-12-19 19:27 16,5

27-12-19 14:39:20 0.98476 27-12-19 19:32 17

27-12-19 14:41:56 1.0551 27-12-19 19:39 17,5

27-12-19 14:45:26 1.12544 27-12-19 19:46 18

27-12-19 14:52:43 1.19578 27-12-19 19:52 18,5

27-12-19 15:08:38 1.26612 27-12-19 19:57 19

27-12-19 15:14:11 1.33646 27-12-19 20:03 19,5

27-12-19 15:23:22 1.4068 27-12-19 20:10 20


L-17

27-12-19 15:34:23 1.47714 27-12-19 20:20 20,5

27-12-19 15:40:33 1.54748 27-12-19 20:28 21

27-12-19 16:27:59 1.61782 27-12-19 20:36 21,5

27-12-19 16:33:56 1.68816 27-12-19 20:48 22

27-12-19 16:44:29 1.7585 27-12-19 21:06 22,5

27-12-19 16:56:20 1.82884 27-12-19 21:18 23

27-12-19 17:12:37 1.89918 27-12-19 21:36 23,5

27-12-19 17:21:13 1.96952 27-12-19 22:53 24

27-12-19 17:35:13 2.03986 28-12-19 12:17 0,5

27-12-19 17:51:59 2.1102 28-12-19 12:20 1

27-12-19 18:22:12 2.18054 28-12-19 12:21 1,5

27-12-19 18:28:31 2.25088 28-12-19 12:23 2

27-12-19 18:35:28 2.32122 28-12-19 12:37 2,5

27-12-19 18:41:46 2.39156 28-12-19 13:22 3

27-12-19 18:49:13 2.4619 28-12-19 13:23 3,5

27-12-19 18:56:24 2.53224 28-12-19 13:26 4

27-12-19 19:04:35 2.60258 28-12-19 13:28 4,5

27-12-19 19:09:55 2.67292 28-12-19 13:29 5

27-12-19 19:16:16 2.74326 28-12-19 13:32 5,5

27-12-19 19:21:30 2.8136 28-12-19 13:33 6

27-12-19 19:26:21 2.88394 28-12-19 13:33 6,5

27-12-19 19:30:09 2.95428 28-12-19 13:34 7

27-12-19 19:35:40 3.02462 28-12-19 13:35 7,5

27-12-19 19:41:04 3.09496 28-12-19 13:35 8

27-12-19 19:47:03 3.1653 28-12-19 13:36 8,5

27-12-19 19:50:57 3.23564 28-12-19 13:36 9

27-12-19 19:55:27 3.30598 28-12-19 13:37 9,5

27-12-19 19:58:34 3.37632 28-12-19 13:37 10

27-12-19 20:02:43 3.44666 28-12-19 13:38 10,5

27-12-19 20:09:31 3.517 28-12-19 13:38 11

27-12-19 20:19:57 3.58734 28-12-19 13:40 11,5

27-12-19 20:24:53 3.65768 28-12-19 13:41 12

27-12-19 20:32:20 3.72802 28-12-19 13:43 12,5

27-12-19 20:38:24 3.79836 28-12-19 13:45 13

27-12-19 20:50:55 3.8687 28-12-19 13:47 13,5

27-12-19 21:00:39 3.93904 28-12-19 13:48 14

27-12-19 21:13:22 4.00938 28-12-19 13:51 14,5

27-12-19 21:22:12 4.07972 28-12-19 13:54 15

27-12-19 21:44:44 4.15006 28-12-19 13:56 15,5

28-12-19 08:27:29 0.07034 28-12-19 13:57 16

28-12-19 12:15:00 0.14068 28-12-19 13:58 16,5

28-12-19 12:17:37 0.21102 28-12-19 13:59 17

28-12-19 12:19:15 0.28136 28-12-19 14:01 17,5

28-12-19 12:20:11 0.3517 28-12-19 14:02 18

28-12-19 12:21:01 0.42204 28-12-19 14:03 18,5

28-12-19 12:23:05 0.49238 28-12-19 14:04 19

28-12-19 12:30:00 0.56272 28-12-19 21:35 19,5

28-12-19 13:21:55 0.63306 29-12-19 13:07 0,5

28-12-19 13:22:12 0.7034 29-12-19 13:07 1


L-18

28-12-19 13:23:38 0.77374 29-12-19 13:08 1,5

28-12-19 13:26:47 0.84408 29-12-19 13:08 2

28-12-19 13:27:42 0.91442 29-12-19 13:09 2,5

28-12-19 13:28:45 0.98476 29-12-19 13:09 3

28-12-19 13:29:55 1.0551 29-12-19 13:10 3,5

28-12-19 13:31:22 1.12544 29-12-19 13:10 4

28-12-19 13:32:20 1.19578 29-12-19 13:11 4,5

28-12-19 13:33:09 1.26612 29-12-19 13:11 5

28-12-19 13:33:36 1.33646 29-12-19 13:13 5,5

28-12-19 13:34:01 1.4068 29-12-19 13:16 6

28-12-19 13:34:27 1.47714 29-12-19 13:23 6,5

28-12-19 13:34:48 1.54748 29-12-19 16:43 7

28-12-19 13:35:12 1.61782

28-12-19 13:35:32 1.68816

28-12-19 13:35:52 1.7585

28-12-19 13:36:10 1.82884

28-12-19 13:36:39 1.89918

28-12-19 13:37:04 1.96952

28-12-19 13:37:43 2.03986

28-12-19 13:38:17 2.1102

28-12-19 13:38:54 2.18054

28-12-19 13:39:45 2.25088

28-12-19 13:41:19 2.32122

28-12-19 13:42:44 2.39156

28-12-19 13:44:53 2.4619

28-12-19 13:46:11 2.53224

28-12-19 13:47:09 2.60258

28-12-19 13:48:31 2.67292

28-12-19 13:50:52 2.74326

28-12-19 13:52:28 2.8136

28-12-19 13:55:03 2.88394

28-12-19 13:56:23 2.95428

28-12-19 13:57:05 3.02462

28-12-19 13:58:14 3.1653

28-12-19 13:59:33 3.23564

28-12-19 14:01:01 3.30598

28-12-19 14:01:38 3.37632

28-12-19 14:02:12 3.44666

28-12-19 14:03:16 3.517

28-12-19 14:04:31 3.58734

29-12-19 13:03:23 0.07034

29-12-19 13:03:31 0.14068

29-12-19 13:04:34 0.21102

29-12-19 13:06:26 0.28136

29-12-19 13:06:38 0.3517

29-12-19 13:07:15 0.42204

29-12-19 13:07:37 0.49238

29-12-19 13:08:02 0.56272

29-12-19 13:08:18 0.63306


L-19

29-12-19 13:08:32 0.7034

29-12-19 13:08:50 0.77374

29-12-19 13:09:09 0.84408

29-12-19 13:09:33 0.91442

29-12-19 13:09:52 0.98476

29-12-19 13:10:16 1.0551

29-12-19 13:10:40 1.12544

29-12-19 13:11:19 1.19578

29-12-19 13:12:02 1.26612

29-12-19 13:13:43 1.33646

29-12-19 13:17:55 1.4068

29-12-19 13:23:10 1.47714

29-12-19 16:34:28 1.54748

Tabel Lampiran 7 menunjukkan hasil penyimpanan data logger secara keseluruhan

antara alat yang diuji maupun pada alat penguji, yang pelaksanaannya dilakukan pada

tanggal 17 Desembar 2019 sampai dengan 29 Desember 2019. Pada data logger ada tanggal

yang tidak masuk ke dalam tabel karena pada tanggal tersebut tidak terjadi hujan, atau alat

sedang error sehingga tidak dapat melakukan penyimpanan data.


monitoring data curah hujan berbasisrepository.usd.ac.id/36543/2/155114045_full.pdfmelakukan...

Documents