IKHAFIIKHAFI

JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika)JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika)

Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi desktop monitoring kualitas air berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu menampilkan data pH, suhu, salinitas, Total Dissolved Solid (TDS), serta posisi node sensor secara real-time. Aplikasi dikembangkan menggunakan C# dengan framework .NET (WinForms) dan terintegrasi dengan sistem sensor berbasis Ardupilot Mega melalui komunikasi serial menggunakan modul radio 3DR frekuensi 433 MHz. Metode penelitian menggunakan Software Development Life Cycle (SDLC) model waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Arsitektur aplikasi terdiri atas lapisan penerimaan data, pemrosesan data, penyimpanan data, dan presentasi. Hasil black box testing menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai kebutuhan, termasuk koneksi serial, parsing data, visualisasi real-time, penyimpanan data, dan pengukuran Quality of Service (QoS). Aplikasi menyajikan data dalam bentuk indikator numerik, grafik linier, dan grafik historis yang diperbarui otomatis. Pengujian performa menghasilkan rata-rata waktu pembaruan data 286,8 ms, waktu respons GUI 118,5 ms, throughput 2.388,89 bps, dan packet loss 0%, sedangkan rata-rata delay sebesar 40,34 detik masih memerlukan optimasi. Fitur tambahan seperti timer monitoring, jam real-time, dan indikator jarak GPS mendukung pemantauan kualitas air secara efektif dan diharapkan berkontribusi pada pengelolaan sumber daya perairan yang berkelanjutan.

Penelitian berhasil mengembangkan aplikasi desktop monitoring kualitas air berbasis IoT dengan C.NET (WinForms) yang dapat menerima, memproses, dan memvisualisasikan data secara real-time melalui komunikasi serial modul radio 3DR, dengan kinerja baik.388,89 bps, respons GUI 118,5 ms, dan packet loss 0 %, meskipun delay rata‑rata 40,34 detik masih perlu ditingkatkan.Kontribusi utama terletak pada aplikasi mandiri tanpa ketergantungan cloud serta integrasi mekanisme deteksi dini upwelling berbasis analisis multi‑parameter.Keterbatasan sistem meliputi kompatibilitas hanya pada Windows, penggunaan komunikasi serial 3DR, dan fitur tracking USV yang belum lengkap, sehingga penelitian lanjutan dapat mengembangkan aplikasi multiplatform dan menyempurnakan navigasi serta tracking USV secara otomatis.

Penelitian lanjutan dapat menyelidiki penggunaan protokol komunikasi nirkabel alternatif seperti LoRaWAN atau NB‑IoT untuk mengurangi delay transmisi data sensor sambil mempertahankan tingkat packet loss yang rendah, sehingga meningkatkan responsivitas sistem dalam kondisi jaringan terbatas. Selanjutnya, perlu dikembangkan aplikasi monitoring berbasis desktop yang bersifat multiplatform dengan memanfaatkan .NET Core atau kerangka kerja Electron, kemudian dilakukan evaluasi kinerja pada sistem operasi Windows, Linux, dan macOS untuk memastikan kompatibilitas, performa, dan keamanan data yang konsisten. Terakhir, integrasi algoritma pembelajaran mesin untuk prediksi dini fenomena upwelling dan anomali kualitas air dapat menjadi fokus studi, dengan menguji akurasi model prediktif menggunakan dataset sensor lapangan serta mengevaluasi dampaknya terhadap keputusan operasional dalam manajemen perairan.

  1. IoT Implementation for Hydroponic Water Monitoring Using Web-Based pH and TDS Sensors with Node-Red |... ojs.trilogi.ac.id/index.php/JISA/article/view/2209IoT Implementation for Hydroponic Water Monitoring Using Web Based pH and TDS Sensors with Node Red ojs trilogi ac index php JISA article view 2209
  2. Real-time water quality monitoring system: an IoT application | Mohd Yusof | Indonesian Journal of Electrical... ijeecs.iaescore.com/index.php/IJEECS/article/view/14691Real time water quality monitoring system an IoT application Mohd Yusof Indonesian Journal of Electrical ijeecs iaescore index php IJEECS article view 14691
  3. Multi node sensors for water quality monitoring towards precision aquaculture - IOPscience. multi node... doi.org/10.1088/1755-1315/739/1/012026Multi node sensors for water quality monitoring towards precision aquaculture IOPscience multi node doi 10 1088 1755 1315 739 1 012026
Read online
File size535.38 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test