logo

Peningkatan Kinerja Sensor DS18B20 pada Sistem IoT Monitoring Suhu Kolam Ikan

Authors

  • Arif Indra Irawan Program Studi Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
  • Raditiana Patmasari Program Studi Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
  • Muhammad Rahmat Hidayat Program Studi Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom

DOI:

https://doi.org/10.31544/jtera.v5.i1.2019.101-110

Keywords:

pemantauan suhu, Internet of Things (IoT), regresi linier, measurement rate

Abstract

Pada proses pemeliharaan ikan, penentuan suhu air kolam merupakah salah satu faktor penting bagi kualitas pertumbuhan ikan. Bahkan dalam suatu penelitian mengenai ikan Betutu perbedaan suhu sekitar 2°C dapat menurukan survival rate ikan sebesar 20%. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja sensor suhu DS18B20 yang digunakan pada sistem Internet of Things (IoT) untuk monitoring suhu kolam ikan. Parameter yang digunakan untuk menguji kualitas sistem sensor suhu tersebut adalah akurasi, Root Mean Square Error (RMSE), dan response time.  Analisis dilakukan menggunakan metode regresi linier dan measurement rate berdistribusi normal. Kemudian hasil analisis dibandingkan untuk mengetahui pengaruh penggunaan metode regresi linier dan pengaruh measurement rate pada sistem monitoring suhu kolam ikan ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setelah digunakannya metode regresi linier saat kalibrasi, akurasi pengukuran, RMSE, dan response time mengalami peningkatan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

(2018) Jumlah perusahaan budidaya perikanan menurut jenis budidaya 2000-2017 [Online]. Available: http:/ www.bps.go.id/

(2019) Indikator Ekonomi [Online]. Available: http:/ www.bps.go.id/

M. Hidayatullah, J. Fat, and T. Andriani, “Prototype Sistem Telemetri Pemantauan Kualitas Air Pada Kolam Ikan Air Tawar Berbasis Mikrokontroler,†Positron, vol. 8, no. 2, pp. 43, 2018.

E. Lintang, F. Firdaus, and I. Nurcahyani, “Sistem Monitoring Kualitas Air Pada Kolam Ikan Berbasis Wireless Sensor Network Menggunakan Komunikasi Zigbee,†in Prosiding SNAIF, Kudus, 2017, pp. 145-152.

M. Garcia, E. M. Trambulo, J. Pajarillo, M. R. B. Apsay, J. E. Tenorio, and M. G. Chua, “Development of dissolved oxygen monitoring system for fish ponds,†in Proc. - 2013 IEEE 3rd Int. Conf. Syst. Eng. Technol. ICSET 2013, pp. 83-88, 2013.

S. Y. Jianga, J. Q. Zhua, G. Lib, Q. X. Wua, and Y. Zhoua, “Decontaminate effect of paddy field on waste water from fish pond under different residence time,†in Proc. 2013 3rd Int. Conf. Intell. Syst. Des. Eng. Appl. ISDEA 2013, pp. 521-523, 2013.

P. Sarma, H. K. Singh, and T. Bezboruah, “A Real-Time Data Acquisition System for Monitoring Sensor Data,†Int. J. Comput. Sci. Eng., vol. 6, no. 6, pp. 539-542, 2018.

B. Rahmat, T. A. Rachmanto, M. Waluyo, M. I. Afandi, H. Widyantara, and H. Harianto, “Designing intelligent fishcarelab system (ifs) as modern koi fish farming system,†in Proc. - 2016 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. ISEMANTIC 2016, pp. 142-146, 2017.

W. T. Sung, J. H. Chen, and S. J. Hsiao, “Fish pond culture via fuzzy and self-adaptive data fusion application,†IEEE Int. Conf. Syst. Man, Cybern. SMC, vol. 2017-January, pp. 2986-2991, 2017.

C. M. Fourie, D. V. Bhatt, B. J. Silva, A. Kumar, and G. P. Hancke, “A solar-powered fish pond management system for fish farmng conservation,†IEEE Int. Symp. Ind. Electron., pp. 2021-2026, 2017.

Y. Sukrismon, Aripriharta, N. Hidayatullah, N. Mufti, A. N. Handayani, and G. J. Horng, “Smart Fish Pond for Economic Growing in Catfish Farming,†in Proc. - 2019 Int. Conf. Comput. Sci. Inf. Technol. Electr. Eng. ICOMITEE 2019, vol. 1, pp. 49-53, 2019.

V. E. Kostin, A. A. Silaev, and A. V. Savchic, “Information-Measuring System for Monitoring and Control Aquaculture of Pond Farm,†2019 Int. Multi-Conference Ind. Eng. Mod. Technol. FarEastCon 2019, pp. 1-4, 2019.

I. Taufik, Z. I. Azwar, and S. Sutrisno, “Pengaruh perbedaan suhu air pada pemeliharaan benih ikan betutu (oxyeleotris marmorata Blkr) dengan sistem resirkulasi,†J. RIS. Akuakultur, vol. 4, no. 3, pp. 319-325, 2009.

L. M. Gorham, “sImproving Digital Sensor Accuracy By Inserting Random Noise,†in Ocean. Conf. Rec., Washington, 1982, pp. 319-321.

L. R. Borges, H. C. R. de Oliveira, P. F. Nunes, and M. A. C. Vieira, “Method for inserting noise in digital mammography to simulate reduction in radiation dose,†Med. Imaging 2015 Phys. Med. Imaging, vol. 9412, pp. 94125J, 2015.

X. Lin, K. G. Hubbard, and C. B. Baker, “Measurement Sampling Rates for Daily Maximum and Minimum Temperatures,†in Ninth Symp. On Integrated Observing and Assimilation Systems for the Atmosphere, Oceans, and Land Surface, San Diego, 2005, pp. 5.4.

D. W. Boyd, “Stochastic Analysis,†Syst. Anal. Model., pp. 211–227, 2001.

R. E.Walpole and R. H. Myers, Ilmu Peluang dan Statistika Untuk Insinyur dan Ilmuhan Terjemahan RK Sembiring, Edisi Keempat. Bandung: Penerbit ITB, 1995.

Downloads

Additional Files

Published

2020-07-05

Issue

Section

Articles