Perangkat Cerdas Deteksi Banjir Menggunakan Sensor Ultrasonik dan Sensor Curah Hujan dengan Metode Forecasting

Penulis

  • Arma Rahmawati Politeknik Negeri Sriwijaya
  • Suroso Suroso Politeknik Negeri Sriwijaya
  • Nasron Nasron Politeknik Negeri Sriwijaya

DOI:

https://doi.org/10.32493/jtsi.v7i3.42029

Kata Kunci:

Banjir; Support Vector Regression; Prediksi; IoT

Abstrak

Banjir adalah bencana alam yang paling sering melanda Indonesia Sumatera Selatan adalah salah satu daerah yang mengalami banjir berulang dari tahun 2023 hingga 2024.Pengawasan terhadap ketinggian air di suatu titik sering kali kurang dilakukan, sehingga saat curah hujan tinggi, air sering meluap dan menyebabkan banjir. Debit air yang tidak terkontrol akibat curah hujan yang besar dapat menyebabkan banjir dan berdampak pada masyarakat setempat karena kurangnya informasi. Untuk mengatasi masalah ini, teknologi machine learning dapat digunakan sebagai alat pendeteksi dan peringatan dini banjir. Algoritma SVR (Support Vector Regression) adalah salah satu contohnya. Penelitian ini mengklasifikasikan status banjir menjadi tiga kategori: “Aman, Waspada, dan Bahaya.” Model prediksi status banjir dibangun menggunakan SVR (Support Vector Regression) yang terintegrasi dengan perangkat deteksi banjir yang terdiri dari Arduino Uno, NodeMCU, serta dua sensor, yaitu sensor ultrasonik dan sensor curah hujan. yang dipasang di atas 1 meter dari permukaan tanah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa alat ini dapat mendeteksi status banjir berdasarkan ketinggian air. Saat jarak antara permukaan air dan sensor adalah 80-100 cm dan curah hujan 0-20 mm, statusnya adalah aman, jika jarak air 50-80 cm dan curah hujan 21-30 mm, statusnya waspada, sedangkan jika jarak air 0-50 cm dan curah hujan 31-100 mm, statusnya bahaya. Status banjir yang terdeteksi oleh alat ini kemudian akan dikirimkan melalui aplikasi Telegram sebagai notifikasi untuk memudahkan pemantauan banjir secara efektif.

Referensi

Habibullah Akbar, Diah Aryani, & Muhamad Bahrul Ulum. (2022). Deteksi Banjir Area Perkotaan Berbasis Citra Digital Convolutional Neural Network (Vgg19). Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 2(3), 82–91.

Putra, R., . Z., Madona, E., & Nasution, A. (2016). Desain dan Implementasi Peringatan Dini Banjir Menggunakan Data Mining dengan Wireless Sensor Network. Jurnal Nasional Teknik Elektro, 5(2), 181.

S.P.Windiastik, E.N.Ardhana, J. T. (2019). Perancangan Sistem Pendeteksi Banjir Berbasis Internet of Things. It (Informatic Technique) Journal, 8(1), 23.

Sonna Mahardika, S., Kurniawan, W., & Bakhtiar, F. A. (2019). Implementasi Sistem Real Time untuk Pendeteksi Dini Banjir berbasis ESP8266 dan Weather API. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer,

Wicaksono, W. A., & Silalahi, L. M. (2020). Rancang Bangun Alat Pendeteksi Banjir Menggunakan Arduino Dengan Metode Fuzzy Logic. Jurnal Teknologi Elektro, 11(2), 93.

Unduhan

Diterbitkan

2024-07-31

Cara Mengutip

Rahmawati, A., Suroso, S., & Nasron, N. (2024). Perangkat Cerdas Deteksi Banjir Menggunakan Sensor Ultrasonik dan Sensor Curah Hujan dengan Metode Forecasting. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi, 7(3), 1231–1235. https://doi.org/10.32493/jtsi.v7i3.42029