Prototipe sistem pengukur debit air sungai berbasis iot (Internet Of Things) menggunakan arduino dan ethernet shield

INDONESIA:

Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) telah melakukan penilaian indeks kerentanan dan indeks risiko terhadap bencana banjir untuk setiap provinsi di Indonesia (BNPB, 2016). Telah dibuat prototipe sistem untuk peringatan dini banjir dengan pengukuran debit air berbasis IoT guna menginisiasi sistem tanggap bencana banjir tersebut. Prototipe hasil penelitian diharapkan dapat meningkatkan aspek kesiapsiagaan masyarakat.

Penelitian menggunakan miniatur aliran air sungai sebagai simulasi pengambilan data variabel ketinggian muka air dan kecepatan aliran air sebagai parameter banjir. Sistem yang telah dibuat diintegrasikan server IOT. Evaluasi penelitian menggunakan metode perbandingan data sebenarnya dengan data yang didapat pada sensor. Data sebenarnya disimulasikan dengan mengalirkan sebuah benda pada aliran air yang konstan menggunakan waterpump. Jarak dan waktu benda diukur untuk mendapatkan kecepatan linearnya. Hasil penelitian menyatakan bahwa sistem yang telah dibuat memiliki akurasi 97,33% untuk variabel ketinggian muka air.

Hasil prosentase tersebut menunjukkan sistem memiliki presisi yang baik dengan variasi data yang rendah. Variabel kedua, yaitu kecepatan linear debit air sebenarnya menggunakan waterpump diperoleh rata-rata sebesar 20,9 cm/s. Sedangkan data kecepatan miniatur aliran sungai diperoleh rata-rata sebesar 20,3 cm/s. Data kecepatan aliran air menunjukkan bahwa nilai akurasi instrumentasi mendekati nilai data pembanding yang sebenarnya dengan selisih 0,6 cm/s. Perbedaan nilai tersebut dikarenakan data acuan dari waterpump tidak memiliki kecepatan sudut, sedangkan miniatur aliran sungai yang dibuat memiliki lintasan melingkar dan memiliki kecepatan sudut.

ENGLISH:

The National Disaster Management Agency (BNPB) has assessed the vulnerability index and risk index to flood disasters for each province in Indonesia (BNPB, 2016). A prototype system for flood early warning with IoT-based water discharge measurements has been made to initiate the flood disaster response system. The prototype of the research results is expected to improve aspects of community preparedness.

This study uses a miniature river flow as a simulation of data collection for variables of water level and water flow velocity as flood parameters. The system that has been created is integrated with an Internet of Things IOT server. The research evaluation uses the method of comparing the actual data with the data obtained from the sensor. The actual data is simulated by flowing an object in a constant flow of water using a water pump. The distance and time of an object are measured to obtain its linear velocity. The results of the study stated that the system that has been made has an accuracy of 97.33% for the variable water level.

The percentage result shows that the system has good precision with low data variation. The second variable, namely the linear velocity of the actual water discharge using a water pump, obtained an average of 20.9 cm/s. While the miniature speed data of river flow obtained an average of 20.3 cm/s. The water flow velocity data shows that the instrumentation accuracy value is close to the actual comparison data value with a difference of 0.6 cm/s. The difference in value is because the reference data from the water pump does not have an angular velocity, while the miniature river flow made has a circular path and has an angular velocity.

ARABIC:

قامت الوكالة الوطنية لإدارة الكوارث بتقييم مؤشر الضعف ومؤشر المخاطر لكوارث الفيضانات لكل مقاطعة في اندونيسيا (BNPB،2016). تم إجراء نظام نموذجي للإنذار المبكر بالفيضانات باستخدام قياسات تصريف المياه القائمة على إنترنت الأشياء لبدء نظام الاستجابة لكوارث الفيضانات.

من المتوقع أن يؤدي النموذج الأولي لنتائج البحث إلى تحسين جوانب استعداد المجتمع. تستخدم هذه الدراسة تدفق نهر مصغر كمحاكاة لجمع البيانات لمتغيرات مستوى المياه وسرعة تدفق المياه كمعلمات للفيضان. تم دمج النظام الذي تم إنشاؤه مع خادم إنترنت الأشياء. يستخدم تقييم البحث طريقة مقارنة البيانات الفعلية بالبيانات التي تم الحصول عليها من المستشعر. تتم محاكاة البيانات الفعلية عن طريق تدفق جسم في تدفق مستمر للمياه باستخدام مضخة مياه. يتم قياس المسافة والوقت لجسم ما للحصول على سرعته الخطية. بينت نتائج الدراسة أن النظام الذي تم إنجازه بدقة 97.33٪ لمتغير منسوب المياه. تظهر نتيجة النسبة المئوية أن النظام يتمتع بدقة جيدة مع اختلاف بيانات منخفض.

المتغير الثاني ، وهو السرعة الخطية لتصريف المياه الفعلي باستخدام مضخة مياه ، حصل على متوسط cm/s 20.9 . بينما حصلت بيانات السرعة المصغرة لتدفق النهر على متوسط 20.3cm/s . تُظهر بيانات سرعة تدفق المياه أن قيمة دقة الأجهزة قريبة من قيمة بيانات المقارنة الفعلية بفارق cm/s 0.6. يرجع الاختلاف في القيمة إلى أن البيانات المرجعية من مضخة المياه لا تحتوي على سرعة زاوية ، بينما يكون لتدفق النهر المصغر مسارًا دائريًا وله سرعة زاوية.