“HACKING THE URBAN WATER CRISIS” : RANCANG BANGUN INSTRUMEN IoT MULTI-SENSOR PINTAR UNTUK DETEKSI POLUSI REAL-TIME SECARA OTONOM DI KOLAM RETENSI USU - MEDAN

Disusun Oleh:

Maria Sihombing (NIM: 220801037)

Program Studi S1 Fisika, Fakultas Matematika & Ilmu Pengetahuan Alam

Universitas Sumatera Utara

Dosen Pembimbing (Editor) :

Dr. Muhammad Sontang Sihotang, S.Si., M.Si.

Dosen Penguji 1:

Dr. Tulus Ikhsan Nasution, S.Si., M.Sc. (Ketua Program Studi Fisika FMIPA USU)

Dosen Penguji 2:

Sri Utari Rahayu, S.Si, M.Sc., Ph.D.

Keterangan Pelaksanaan:

Agenda: Seminar Hasil Penelitian Skripsi

Hari / Tanggal: Kamis, 4 Juni 2026

Venue : Ruang Seminar Program Studi Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Sumatera Utara

(USU)-Medan.

Judul awal tulisan ini ; “ SISTEM MONITORING KUALITAS AIR PADA KOLAM RETENSI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA DENGAN MULTI SENSOR SECARA REAL-TIME BERBASIS IoT” dan yang disajikan di media ini telah di edit oleh Pembimbing sebagai Editor.

ABSTRAK

Hacking the Urban Water Crisis: Krisis air perkotaan akibat limpasan drainase makro menuntut hadirnya sistem monitoring yang cepat, otonom, dan presisi. Penelitian ini berhasil merancang bangun rangkaian instrumentasi elektronik kualitas air pada Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara (USU) - Medan dengan multi sensor secara real-time berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini memanfaatkan NodeMCU ESP32 sebagai unit pemroses utama yang mengintegrasikan lima sensor parameter lingkungan: sensor pH, Total Dissolved Solids (TDS), turbidity (kekeruhan), sensor suhu air DS18B20, dan sensor suhu/kelembapan udara DHT22. Guna menjamin operasional otonom secara kontinu di lapangan tanpa ketergantungan energi konvensional, sistem dikonfigurasi menggunakan catu daya mandiri (off-grid) terintegrasi panel surya 10 WP dan baterai lithium 18650 terproteksi BMS. Data hasil pengukuran ditransmisikan secara nirkabel ke platform cloud Firebase dan divisualisasikan melalui antarmuka web AquaGuard menggunakan jaringan Wi-Fi. Hasil kalibrasi instrumen menunjukkan tingkat ketelitian tinggi dengan batas toleransi error sensor pH sebesar \pm0,62, sensor TDS \pm0,72\text{mg/L},sensor kekeruhan \pm0,97\ text {NTU},sensor suhu air \pm0,25^{\circ} \text {C}, dan sensor udara \pm0,36^{\circ}\text{C}. Implementasi lapangan menyingkap dinamika polusi ekstrem pasca-hujan deras, di mana air kolam mengalami penurunan pH menjadi 5,5–5,9 (cenderung asam) disertai lonjakan kekeruhan dramatis mencapai 570–620 NTU akibat sedi- mentasi limpasan drainase urban Medan. Analisis korelasi parametrik memperlihatkan hubungan negatif sangat kuat antara pH dan kekeruhan (r = -0,85) serta hubungan positif kuat antara pH dan TDS (r = 0,67). Sistem ini terbukti sangat efisien dengan konsumsi energi harian hanya sebesar 5,8 Wh & mampu mempertahankan operasi cadangan tanpa sinar matahari selama 5 hingga 6 hari. Riset ini membuktikan bahwa instrumentasi pintar otonom mampu menjadi solusi gardu depan dalam memitigasi krisis air perkotaan secara real-time.

Kata Kunci: Hacking, Urban Water Crisis, IoT, ESP32, Kualitas Air, Kolam Retensi USU.

1: PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Di era modern ini, dunia tengah dihadapkan pada ancaman global yang nyata: Urban Water Crisis atau krisis air perkotaan. Pesatnya pembangunan infrastruktur fisik, perluasan kawasan kedap air, dan aktivitas domestik perkotaan memicu penurunan kualitas badan air secara eksponensial. Berdasarkan Undang-Undang RI No. 32 Tahun 2009 dan Peraturan Pemerintah No. 22 Tahun 2021, pengelolaan lingkungan hidup wajib bertumpu pada deteksi dini pencemaran lingkungan. Namun, realitanya, sistem drainase perkotaan sering kali luput dari pemantauan yang ketat, sehingga menjadi jalur utama masuknya polutan tak terkendali ke ekosistem air.

Kota Medan, sebagai salah satu metropolitan terbesar di Indonesia, menghadapi tantangan hidrologis yang kompleks. Salah satu titik strategis yang memegang peran vital dalam manajemen air di kawasan ini adalah Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara (USU). Kolam retensi ini bukan sekadar pemanis lanskap kampus, melainkan infrastruktur hijau pengendali banjir (flood control) dan penampung limpasan air hujan (stormwater runoff) serta aliran drainase makro dari area urban sekitarnya, seperti Jalan Dr. Mansyur, Jamin Ginting, dan Pajak Sore, sebelum dilepaskan menuju Sungai Babura melalui Parit Menggali. Karakteristik input air yang fluktuatif dan membawa berbagai limbah domestik urban membuat kolam retensi ini rentan terhadap stagnasi zat polutan, sedimentasi lumpur yang parah, dan penurunan kualitas air secara mendadak.

Untuk mengatasi tantangan ini, metode pemantauan konvensional berbasis pengambilan sampel manual (grab sampling) dan uji laboratorium terbukti tidak lagi memadai. Metode lama tersebut memakan waktu lama, berbiaya mahal, dan gagal menyajikan data dinamis secara langsung (real-time). Padahal, polusi air urban terjadi dalam hitungan menit, terutama saat dipicu oleh curah hujan tinggi.

Oleh karena itu, diperlukan sebuah terobosan untuk "meretas" keterbatasan tersebut (hacking the urban water crisis) melalui pendekatan fisika instrumentasi berbasis Internet of Things (IoT). Dengan merancang bangun rangkaian instrumen- tasi elektronik multi-sensor otonom, parameter fisis-kimia air dapat direkam secara kontinu dan mandiri energi di lapangan tanpa intervensi manusia. Melalui implementasi sistem cerdas ini di Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara (USU), penelitian ini diharapkan dapat memberikan cetak biru (blueprint) teknologi monitoring lingkungan yang andal, murah, dan adaptif untuk menyelamatkan ekosistem air perkotaan secara real-time.

1.2 Rumusan Masalah

1.Bagaimana mengarsiteki dan mengimplemen- tasikan rangkaian instrumentasi elektronik multi-sensor pintar berbasis NodeMCU ESP32 untuk membongkar fluktuasi polusi di Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara (USU) - Medan secara otonom ?.

2.Bagaimana menguji tingkat akurasi, sensitivitas, dan batas deviasi sensor parameter kualitas air terhadap standar kalibrasi fisis instrument ?.

3.Bagaimana mengoptimalkan sistem manajemen daya mandiri (energy harvesting system) berbasis solar panel fotovoltaik agar instrumen mampu beroperasi nonstop 24 jam di lingkungan luar ruangan yang ekstrem ?.

1.3 Tujuan Penelitian

1.Menciptakan purwarupa instrumen IoT multi-sensor otonom sebagai solusi digital dalam menghadapi krisis air urban di Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara - Medan.

2.Memetakan korelasi parametrik derajat keasaman (pH), padatan terlarut (TDS), kekeruhan (turbidity), dan suhu secara real-time pasca-fenomena limpasan hujan urban.

3.Mengevaluasi performa efisiensi daya dan daya tahan sistem energi mandiri tenaga surya untuk menjamin keberlanjutan operasional alat di lapangan.

2: TINJAUAN PUSTAKA & LANDASAN TEORI

2.1 Grand Theory (Teori Utama)

· Teori Instrumentasi Elektronik & Sensor Fisika Sinyal Akurat :

Rangkaian instrumentasi ini bekerja melampaui batas mekanis konvensional dengan mengonversi besaran fisis lingkungan menjadi sinyal listrik analog, yang kemudian diproses secara presisi oleh Analog to Digital Converter (ADC) 12-bit pada mikrokontroler NodeMCU ESP32.

oSistem Potensiometri Elektrokimia (Sensor pH):

Mengukur beda potensial elektrokimia antara elektroda indikator kaca dan elektroda referensi yang berbanding lurus dengan logaritma aktivitas ion hidrogen (\text{H}^+). Instrumentasi ini dikondisikan secara khusus untuk mendeteksi tingkat keasaman ekstrem yang dibawa oleh hujan asam urban.

oPrinsip Hamburan Optik Beer-Lambert (Sensor Kekeruhan):

Mengukur redaman dan hamburan cahaya inframerah oleh partikel tersuspensi. Ketika limpasan hujan membawa lumpur makro ke Kolam Retensi USU, sensor ini menangkap densitas hamburan tersebut dan mengonversinya menjadi satuan nefelometrik (NTU) secara instan.

oTeori Konduktivitas Elektrolit (Sensor TDS):

Memanfaatkan prinsip jembatan hambatan untuk mengukur kemampuan larutan dalam menghantar- kan arus listrik. Peningkatan ion terlarut dari limbah domestik urban akan memperbesar nilai konduktivitas yang dibaca dalam satuan ppm (parts per million).

· Arsitektur Jaringan Siber-Fisik IoT (Internet of Things):

Sistem ini mengintegrasikan lapisan fisik (sensor array) dan lapisan aplikasi (cloud database) melalui protokol nirkabel Wi-Fi secara real-time. Data tidak sekadar disimpan, melainkan dialirkan secara kontinu tanpa jeda untuk memutus rantai birokrasi pengujian laboratorium konvensional.

· Hukum Termodinamika & Konversi Energi Foto voltaik Off-Grid:

Memanfaatkan efek fotovoltaik untuk memanen foton matahari menjadi energi listrik DC mandiri. Energi ini diregulasi secara ketat oleh sistem manajemen baterai (Battery Management System / BMS) untuk menjamin pasokan daya otonom tanpa henti pada sistem instrumen, terlepas dari dinamika cuaca ekstrem di lapangan.

2.2 Kajian Sebelumnya (Literature Review)

1.Bu’u dkk. (2023):

Merancang monitoring akuarium berbasis ESP32 menggunakan platform Blynk. Meskipun berhasil membaca parameter pH dan kekeruhan, sistem ini memiliki kelemahan fatal karena bergantung pada listrik PLN, skalanya terbatas (dalam ruangan), dan tidak dirancang untuk menghadapi fluktuasi cuaca ekstrem luar ruangan.

2.Dewantoro & Ulum (2021) :

Mengembangkan monitoring budidaya ikan menggunakan database Firebase. Sistem ini memi liki keterbatasan karena belum dilengkapi dengan manajemen daya mandiri (off-grid), sehingga tidak dapat diaplikasikan secara otonom di badan air makro perkotaan yang rentan mati listrik.

3.Kristiantya dkk. (2022):

Menerapkan kendali logika fuzzy pada Arduino Uno untuk mengontrol kualitas air. Riset ini gagal memenuhi standar global karena mikrokontroler yang digunakan belum mendukung konektivitas IoT nirkabel bawaan dan tidak menggunakan sistem pasokan energi terbarukan.

2.3 State of The Art (SOTA)

Penelitian ini melakukan lompatan teknologi secara radikal dari kajian-kajian sebelumnya. State of The Art (SOTA) dari instrumen ini terle- tak pada integrasi menyeluruh dari arsitektur siber-fisik multi-sensor (lima parameter fisis-kimia sekaligus) yang ditenagai oleh sistem pemanen energi mandiri (energy harvesting system) berbasis solar panel fotovoltaik & baterai lithium-ion terproteksi BMS secara off-grid. Lebih dari itu, penelitian ini memindahkan lokus pengujian dari skala laboratorium /akuarium kecil menuju skala makro ekologis, yaitu pada Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara - Medan. Langkah ini menjadi sebuah pembuktian krusial bagaimana instrumentasi elektronik murah mampu bertahan dan meretas tantangan krisis air urban secara otonom di lapangan.

3: METODOLOGI DAN PERANCANGAN INSTRUMENTASI

3.1 Spesifikasi Komponen Sensor & Perangkat Keras

Sistem Eco-Sentinel ini dibangun menggunakan komponen-komponen utama sebagai berikut:

1.NodeMCU ESP32 :

Otak komputerisasi otonom 32-bit berkemampuan transmisi Wi-Fi ultra-cepat.

2.Sensor pH Meter V1.1 & Sensor TDS Meter V1.0 :

Sensor elektrokimia & konduktivitas presisi tinggi.

3.Sensor Turbidity Optik :

Modul sensor inframerah pengukur partikel tersuspensi.

4.Sensor DS18B20 (Waterproof) & DHT22 :

Sensor digital pembaca suhu air & kelembapan udara lingkungan.

5.Pembangkit Energi Mandiri :

Panel Surya 10 WP, Modul Charger TP 4056 dengan BMS 1 S, Baterai Lithium 18650 (Kapasitas total 3,7 V 9 Ah), & Konverter Step-Up DC-to-DC 5V.

6.Sistem Alarm Lokal :

LCD OLED 1,3 inci (komunikasi I2 C via pin GPI O21 & GPI O22) & Buzzer piezoelektrik.

3.2 Alur Kerja Sistem (Flowchart Operasional)

Sistem bekerja dalam siklus otonom yang ketat :

1.Inisialisasi Sistem :

ESP32 aktif, menginisiali-sasi jalur I2C LCD OLED, menetapkan koneksi jaringan Wi-Fi, dan membuka gerbang komunikasi data ke cloud Firebase.

2.Akuisisi Data :

Sensor membaca 5 parameter secara simultan. Sinyal analog diubah menjadi data digital oleh ADC, lalu diproses menggunakan algoritma regresi linear kalibrasi di da- lam firmware.

3.Pengambilan Keputusan Lokal (Edge Computing) :

Jika data mendeteksi parameter di luar ambang batas baku mutu (misal pH < 6 atau Kekeruhan > 100 NTU), ESP32 secara instan me- micu pin digital untuk mengaktifkan buzzer alarm.

4.Transmisi Nirkabel & Visualisasi :

Data dikirim ke cloud Firebase dan langsung divisualisasikan pada dasbor web AquaGuard.

5.Mode Hemat Energi (Deep Sleep) :

Setelah data terkirim (durasi 30 detik), ESP32 mematikan modul internalnya dan memasuki mode deep sleep selama 3 menit untuk memotong konsumsi arus secara drastis sebelum mengulangi siklus dari awal.

4: HASIL & PEMBAHASAN

4.1 Pengujian Akurasi dan Kalibrasi Sensor Instrumentasi

Untuk memastikan bahwa instrumen ini layak menjadi gardu depan dalam meretas krisis air, pengujian validasi dilakukan secara ketat dengan membandingkan pembacaan alat terhadap instru- men standar laboratorium. Hasil pengujian menunjukkan deviasi yang sangat rendah:

Parameter Sensor	Batas Toleransi / Deviasi Pengukuran	Status Validasi
Sensor pH Meter	\pm0,62 pH	Lolos Uji Presisi
Sensor TDS Meter	\pm0,72\text{ mg/L}	Lolos Uji Presisi
Sensor Turbidity	\pm0,97\text{ NTU}	Lolos Uji Presisi
Sensor DS18B20 (Suhu Air)	\pm0,25^{\circ}\text{C}	Lolos Uji Presisi
Sensor DHT22 (Suhu Udara)	\pm0,36^{\circ}\text{C}	Lolos Uji Presisi

Rendahnya nilai error ini membuktikan bahwa rangkaian pengkondisi sinyal dan algoritma kalibrasi yang ditanamkan pada NodeMCU ESP32 berhasil menghasilkan pembacaan fisis yang valid dan setara dengan alat ukur komersial yang mahal.

4.2 Analisis Pola Data Polusi dan Dampak Krisis Air Pasca-Hujan

Implementasi alat di lapangan secara sukses merekam bagaimana fenomena cuaca buruk di Kota Medan merusak ekosistem air Kolam Retensi UNIVERSITAS SUMATERA UTARA secara instan. Data komparatif sebelum dan setelah hujan deras menyajikan angka yang sangat dramatis :

Parameter Kualitas Air	Kondisi Normal (Sebelum Hujan)	Kondisi Krisis (Pasca-Hujan Deras)
Derajat Keasaman (pH)	6,8 – 7,2 (Netral)	5,5 – 5,9 (Asam)
Kekeruhan (Turbidity)	15 – 35 NTU (Jernih)	570 – 620 NTU (Ekstrem)
Total Padatan Terlarut (TDS)	120 – 180 mg/L	337 – 362 mg/L (Tinggi)

Analisis Fisika Lingkungan:

Lonjakan kekeruhan hingga 570 – 620 NTU menjadi bukti nyata dari hantaman polusi limpasan urban (stormwater run off). Air hujan membawa massa tanah, lumpur, dan polutan makro dari jalanan Dr. Mansyur dan drainase sekitarnya masuk langsung ke kolam retensi. Polutan terlarut juga meningkat tajam, terbukti dari nilai TDS yang melonjak hingga 337–362 mg/L. Karakteristik air hujan kota yang polutif memicu penurunan drastis pH air menjadi 5,5 –5,9, menciptakan kondisi lingkungan yang asidifik dan berbahaya bagi organisme air.

Analisis statistik korelasi parametrik menyingkap hubungan yang sangat erat antar variabel kualitas air tersebut:

1.Korelasi pH dan Kekeruhan (r = -0,85) : Menunjukkan korelasi negatif yang luar biasa kuat. Setiap kali intensitas kekeruhan meningkat akibat endapan lumpur hujan, pH air dipastikan anjlok ke arah asam.

2.Korelasi pH dan TDS (r = 0,67):

Hubungan positif yang kuat mengindikasikan bahwa peningkatan senyawa asam mempercepat pelarutan ion-ion mineral tanah di dalam kolam.

3.Korelasi TDS dan Kekeruhan (r = -0,66) :

Hubungan negatif kuat ini menggambarkan dinamika dispersi antara partikel terlarut mikro dan partikel tersuspensi makro saat air kolam mengalami turbulensi aliran drainase urban.

4.3 Evaluasi Efisiensi Energi Mandiri Berbasis Solar Sel

Sistem ini berhasil membuktikan keandalannya sebagai instrumen otonom sejati melalui mana- jemen daya yang sangat efisien:

·Konsumsi Daya Operasional: Pada mode aktif (transmisi Wi-Fi dan pembacaan sensor selama 30 detik), sistem menyerap daya sebesar 1,2 Watt. Saat memasuki mode deep sleep (3 min), konsumsi daya ditekan habis hingga tersisa 0,05 Watt.

·Total Energi Harian: Akibat siklus hemat energi (duty cycle) yang ketat, instrumen hanya membutuhkan energi sebesar 5,8 Wh dalam 24 jam.

·Ketahanan Otonom: Panel surya 10 WP hanya membutuhkan waktu 3 hingga 4 jam penyinaran matahari untuk mengisi penuh baterai lithium-ion 18650 yang memiliki kapasitas energi total 33,3 Wh. Dengan demikian, ketika baterai terisi penuh, instrumen Eco-Sentinel ini memiliki ketahanan untuk tetap hidup secara otonom selama 5 hingga 6 hari berturut-turut di lapangan dalam kondisi cuaca mendung total tanpa sinar matahari. Sistem konverter step-up bekerja optimal dengan efisiensi daya mencapai 85 %.

5: KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

1.Instrumen IoT pintar multi-sensor "Eco-Sentinel" berhasil dirancang, dibangun, dan diimplementasikan secara nyata untuk memetakan krisis kualitas air secara real-time di Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara - Medan melalui platform terinteg- rasi Firebase dan web AquaGuard.

2. Rangkaian instrumen terbukti memiliki presisi tinggi dengan batas error yang sangat rendah. Sistem berhasil mendeteksi polusi ekstrem pasca-hujan deras (pH jatuh ke 5,5–5,9 dan kekeruhan melonjak drastis hingga 570–620 NTU) serta membuktikan korelasi negatif kuat antara pH dan kekeruhan (r = -0,85).

3. Sistem manajemen daya mandiri fotovoltaik 10 WP bekerja sangat efisien dengan kebutuhan harian hanya 5,8 Wh dan memiliki cadangan energi otonom hingga 5–6 hari tanpa sinar matahari.

5.2 Saran

1.Penerapan Kecerdasan Buatan (AI): Mengintegrasikan algoritma pembelajaran mesin (Machine Learning) pada sistem cloud untuk memprediksi datangnya gelombang polusi air perkotaan beberapa jam sebelum hujan turun berdasarkan tren historis data sensor.

2.Penyimpanan Cadangan Lokal (Local Storage Logging):

Menambahkan modul kartu Micro-SD pada papan sirkuit elektronik sebagai media penyimpanan data lokal cadangan untuk mencegah hilangnya data esensial saat jaringan Wi-Fi di area kolam retensi mengalami gangguan teknis.