Uji Kinerja Sistem Pemantauan Kualitas Air Berbasis Internet of things Menggunakan Turbidity Sensor yang Dibandingkan dengan Pengaruh Karakteristik Nilai Reynold
| Main Authors: | Farobby, Dhanu Kusuma, Dr.Ir. Alexander Tunggul Sutan Haji,, MT, Putri Setiani,, ST, MES, Ph. D |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2022
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/id/eprint/190168/1/Dhanu%20Kusuma%20Farobby.pdf http://repository.ub.ac.id/id/eprint/190168/ |
Daftar Isi:
- Unsur penting yang menjadi kebutuhan utama bagi makhluk hidup yang berada dimuka bumi adalah air. Dengan adanya aktivitas-aktivitas manusia yang baru berpengaruh pada pola penggunaan air yang tersedia. Sungai merupakan salah satu suplayer air yang akan terdampak dengan adanya peningkatan populasi penduduk salah satu indikator yang dapat mempengaruhi kualitas air adalah tingkat kekeruhan air yang semakin tinggi. Tingkat kekeruhan air dapat menentukan tingkat kelayakan air yang digunakan. Bedasarkan penelitian ini dilakukan untuk memantau tingkat kekeruhan air dengan metode hamburan cahaya yang tersuspensi oleh partikel di dalam aliran air sungai menggunakan sensor kekeruhan DFRobot SEN0189. DFRobot SEN0189 mampu mendeteksi perubahan instensitas cahaya yang diakibatkan oleh adanya partikel-partikel dalam air yang kemudian diolah oleh mikrokontroller NodeMCU ESP32 dan mengirimkan data secara aktual ke website menggunakan protokol Mysql database. Uji Eksperimental skala laboratorium yang menghasilkan tingkat nilai persentase eror tertinggi pada lokasi sungai Ngijo pada titik 2 dengan karakteristik nilai Reynold sebesar 237.472,04 dan persentase eror sebesar 21,1%, nilai eror tertinggi selanjutnya pada lokasi sungai Sengkaling yang terdapat pada titik 3 dengan persentase eror mencapai 71,79% dan memiliki karakteristik nilai Reynold sebesar 240.334,4. Persentase nilai eror yang paling efektif terdapat pada titik 3 yang berlokasi di sungai Ngijo dan titik 1 yang berlokasi disungai sengkaling dengan masing masing persentase 0,051% dan 0,45%. Efektifitas nilai eror tersebut terjadi akibat karakteristik nilai Reynold dari kedua titik tersebut yang paling kecil dibandingkan dengan karakteristik nilai Reynold dititik lainnya, dimana karakteristik nilai Reynold semakin besar maka turbulensi disuatu aliran akan semakin besar juga, hal tersebut yang mempengaruhi proses tidak kestabilan pengukuran alat Turbidity sensor. Hasil analisis menunjukkan faktor koreksi hasil pengukuran tingkat kekeruhan air menggunakan sensor Turbidity terhadap karakteristik nilai Reynold untuk skala rentang nilai Re 1,66x105 - 2,4x105 dari faktor koreksi C1 terhitung berkisar 0,28 sampai 0,843, dan pada faktor koreksi C2 berkisar 0,259 sampai 0,79, sedangkan skala rentang nilai Re 2,61x104-6,9x104 dari faktor koreksi C1 terhitung berkisar 0,995 sampai 1,00051, dan pada faktor koreksi C2 berkisar 0,990 sampai 0,973. Sistem monitoring kekeruhan berbasis IoT dan website telah diuji menghasilkan updating delay 5 hingga 20 detik.