RANCANG BANGUN RANGKAIAN INSTRUMENTASI ELEKTRONIK KUALITAS AIR PADA KOLAM RETENSI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA DENGAN MULTI SENSOR SECARA REAL-TIME BERBASIS IOT

Oleh :

Maria Sihombing (NIM: 220801037)

Program Studi S1 Fisika, Fakultas Matematika & Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA)

Universitas Sumatera Utara

Dosen Pembimbing:

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, Ph.D.

Hari / Tanggal : Kamis, 4 Juni 2026

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

ABSTRAK

Penelitian ini berfokus pada rancang bangun rangkaian instrumentasi elektronik untuk memonitor kualitas air pada Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara secara real-time berbasis Internet of Things (IoT). Sistem ini memanfaatkan NodeMCU ESP32 sebagai unit pemproses utama yang terintegrasi dengan lima sensor parameter lingkungan : sensor pH, Total Dissolved Solids (TDS), turbidity (kekeruhan), sensor suhu air DS18B20, & sensor suhu / kelembapan udara DHT22. Guna menjamin keberlanjutan operasional di lapangan, sistem ini dikonfigurasi menggunakan catu daya mandiri (off-grid) terintegrasi panel surya 10 WP dan baterai lithium 18650. Data hasil pengukuran secara kontinu ditransmisikan ke platform cloud Firebase dan divisualisasikan melalui antarmuka web AquaGuard mengguna- kan 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 menunjukkan fluktuasi signifikan pada kondisi pasca-hujan, di mana air kolam cenderung asam (pH 5,5 – 5,9) dengan tingkat kekeruhan melonjak mencapai 570–620 NTU akibat sedimentasi limpasan drai- nase perkotaan. Analisis korelasi para- metrik memperlihatkan hubungan nega- tif sangat kuat antara pH & kekeruhan (r = -0,85) serta hubungan positif kuat antara pH dan TDS (r = 0,67). Sistem ini terbukti efisien secara energi dengan konsumsi harian hanya sebesar 5,8 Wh & mampu mempertahankan operasi cadangan tanpa sinar matahari selama 5 hingga 6 hari.

Kata Kunci: Rangkaian Instrumentasi, IoT, ESP32, Kualitas Air, Kolam Reten- si, Energi Terbarukan.

1. PENDAHULUAN

Latar Belakang

Air merupakan sumber daya vital bagi keberlangsungan ekosistem dan peno- pang utama aktivitas kehidupan di ka- wasan urban maupun akademik. Namun, pesatnya urbanisasi, pengem- bangan infrastruktur fisik, dan aktivitas domestik di sekitar wilayah perkotaan memicu penurunan kualitas badan air secara eksponensial. Berdasarkan Un- dang-Undang RI No. 32 Tahun 2009 tentang Perlindungan dan Pengelolaan Lingkungan Hidup serta Peraturan Pemerintah No. 22 Tahun 2021, setiap badan air wajib dipantau dan dikelola baku mutunya guna mendeteksi pencemaran secara dini.

Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara (USU) memegang peran hidro- logis yang sangat strategis. Kolam ini berfungsi sebagai pengendali banjir sementara yang menampung limpasan air hujan (stormwater run off) serta aliran drainase makro dari area sekitar kampus seperti Jalan Dr. Mansyur, Jamin Ginting, dan Pajak Sore, sebelum dialirkan kembali menuju Sungai Babura melalui Parit Menggali. Karakteristik input air yang fluktuatif ini membuat kolam retensi sangat rentan terhadap akumulasi limbah organik, sedimentasi lumpur, dan stagnasi zat polutan yang menurunkan kadar kesehatan air.

Metode pemantauan kualitas air konvenvensional berbasis pengambilan sampel manual dan uji laboratorium memiliki kelemahan mendasar pada aspek efisien si waktu, biaya operasional yang mahal, serta ketidakmampuan menyajikan data dinamis secara langsung (real-time). Oleh karena itu, melalui pendekatan fisika instrumentasi dan kemajuan teknologi Internet of Things (IoT), dirancanglah sebuah sistem rangkaian instrumentasi elektronik multi-sensor otomatis yang mampu merekam parameter fisik-kimia air secara kontinu, mandiri, energi, dan dapat diakses dari jarak jauh.

1.2 Rumusan Masalah

1. Bagaimana merancang dan meng- implementasikan arsitektur rangkaian instrumentasi elektronik multi-sensor berbasis NodeMCU ESP32 untuk memonitor kualitas air Kolam Retensi USU secara real-time ? .

2. Bagaimana tingkat akurasi dan keandalan pembacaan sensor parameter kualitas air dibandingkan dengan standar kalibrasi instrumen ? .

3. Bagaimana efisiensi manajemen daya pada rangkaian instrumentasi elektronik tersebut ketika memanfaatkan sistem energi mandiri berbasis panel surya fotovoltaik dan baterai ?.

1.3 Tujuan Penelitian

1. Membangun purwarupa rangkaian instrumentasi elektronik kualitas air terintegrasi IoT untuk Kolam Retensi USU.

2. Menganalisis parameter derajat keasaman (pH), padatan terlarut (TDS), kekeruhan (turbidity), dan suhu secara real-time dan kontinu.

3. Mengevaluasi keandalan dan efisiensi konsumsi energi perangkat instrumentasi berbasis suplai daya mandiri tenaga surya.

2. TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

2.1 Grand Theory (Teori Utama)

Teori Instrumentasi Elektronik dan Sensor Fisika:

Rangkaian instrumentasi bekerja dengan mengubah besaran fisis lingkungan menjadi besaran listrik analog melalui sensor, yang kemudian dikonversi menjadi data digital oleh Analog to Digital Converter (ADC) pada mikrokontroler.

Sensor pH: Bekerja berdasarkan prinsip potensiometri elektrokimia, mengukur beda potensial antara elektroda indikator kaca dan elektroda referensi yang sebanding dengan aktivitas ion hidrogen (\text{H}^+) dalam larutan sesuai hukum Logaritmik skala 0–14.

Sensor Turbidity (Kekeruhan): Menggunakan hukum Beer-Lambert dan prinsip optik hamburan cahaya (light scattering). Sensor memancarkan cahaya inframerah dan menangkap intensitas cahaya yang dihamburkan oleh partikel tersuspensi di dalam air; semakin tinggi kerapatan partikel, semakin besar hamburan cahaya dan nilai NTU (Nephelometric Turbidity Units) yang dihasilkan.

Sensor TDS: Bekerja dengan prinsip konduktivitas listrik (EC). Ion-ion garam dan mineral yang terlarut dalam air bertindak sebagai konduktor listrik; peningkatan konsentrasi zat terlarut menaikkan kemampuan hantar arus yang diukur dalam satuan ppm (Parts Per Million).

Arsitektur Internet of Things (IoT): IoT merupakan integrasi antara perangkat keras tertanam (embedded system), protokol komunikasi jaringan nirkabel, dan komputasi awan (cloud computing). Data dari lapisan fisik (sensor) dikirim menggunakan mikrokontroler menuju lapisan aplikasi (cloud database) secara otomatis guna pengolahan informasi tanpa intervensi manusia.

Teori Konversi Energi Fotovoltaik: Pemanfaatan efek fotovoltaik pada sel surya silikon untuk mengonversi radiasi foton matahari menjadi energi listrik Arus Searah (DC), yang kemudian diregulasi oleh sistem manajemen baterai (Battery Management System / BMS) untuk pengisian daya baterai Lithium-ion sebagai penyimpan energi elektrokimia sekunder.

2.2 Kajian Sebelumnya (Literature Review)

Beberapa peneliti terdahulu telah mengkaji pengembangan teknologi monitoring kualitas air:

1. Bu’u dkk. (2023): Merancang sistem monitoring pada akuarium menggu- nakan ESP32 dan platform Blynk dengan dua parameter (pH dan kekeruhan) serta aktuator pompa otomatis. Sistem ini sederhana namun memiliki kelemahan karena tidak dilengkapi manajemen daya mandiri lapangan serta keterbatasan jumlah sensor yang dipantau.

2. Dewantoro & Ulum (2021): Mengembangkan purwarupa monitoring budidaya ikan hias air tawar berskala laboratorium menggunakan NodeMCU ESP32, database Firebase, dan aplikasi Android untuk membaca pH, suhu, dan kekeruhan. Penelitian ini belum mengimplementasikan sistem proteksi energi off-grid untuk aplikasi luar ruangan (outdoor) jangka panjang.

3. Kristiantya dkk. (2022): Menerapkan kendali logika fuzzy Sugeno menggu- nakan Arduino Uno untuk mengontrol pompa berdasarkan pembacaan sensor suhu dan amonia. Kelemahannya terletak pada platform mikrokontroler yang belum mendukung konektivitas IoT nirkabel bawaan dan tidak menggunakan energi terbarukan.

2.3 State of The Art (SOTA)

Berbeda dari penelitian-penelitian sebelumnya, State of The Art (SOTA) pada penelitian ini terletak pada integrasi menyeluruh instrumentasi elektronik multi-sensor komprehensif (lima parameter fisis-kimia sekaligus) yang dikombinasikan dengan sistem pasokan daya mandiri (energy harvesting system) berbasis solar panel fotovoltaik dan baterai lithium-ion 18650 terproteksi BMS. Selain itu, skala implementasi ditingkatkan dari sekadar skala akuarium atau kolam budidaya kecil menjadi skala makro ekologis luar ruangan, yaitu pada Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara yang memiliki dinamika lingkungan kompleks akibat pengaruh limpahan air hujan perkotaan.

3. METODOLOGI DAN PERANCANGAN INSTRUMENTASI

3.1 Spesifikasi Alat dan Komponen

Rangkaian instrumentasi elektronik ini dibangun menggunakan komponen-komponen utama sebagai berikut:

1. NodeMCU ESP32: Mikrokontroler utama berbasis prosesor 32-bit dengan modul Wi-Fi terintegrasi untuk pemprosesan data sensor dan transmisi data nirkabel.

2. Sensor pH Meter V1.1: Elektroda potensiometrik dengan rentang ukur 0–14 pH.

3. Sensor TDS Meter V1.0: Sensor konduktivitas dengan antarmuka analog 0–2.3 V dan rentang ukur 0–1000 ppm.

4. Sensor Turbidity: Sensor optik berbasis transmisi inframerah dengan keluaran sinyal analog 0–4.5V.

5. Sensor DS18B20: Sensor suhu air digital berbasis komunikasi One-Wire dengan lapisan pelindung tahan air (waterproof).

6. Sensor DHT22: Sensor digital pembaca Kelembapan Relatif (RH) dan suhu udara di sekitar permukaan kolam.

7. Sistem Catu Daya Mandiri: Panel Surya 10 WP, Modul Charger TP4056/BMS 1S, Baterai Lithium 18650 (Kapasitas total 3,7V 9 Ah), dan Konverter Step-Up DC-to-DC untuk menstabilkan tegangan kerja sistem pada level 5V DC.

8. Antarmuka Lokal dan Indikator: LCD OLED 1,3 inci (komunikasi I2 C via pin GPIO21 dan GPIO22) serta Buzzer piezoelektrik sebagai alarm akustik lokal jika terjadi anomali polusi air.

3.2 Diagram Blok Rangkaian Instrumentasi

| Panel Surya 10WP | ---> | Modul Charger/BMS | ---> | Baterai 18650 (9 Ah) |

[Step-Up 5V DC]

NodeMCU ESP32 |

| [Input Sensor Analog] [Input Digital] [Output Lokal/Sistem] |

| - Sensor pH Meter ---------> - Sensor DS18B20 ---> - LCD OLED 1.3" |

| - Sensor TDS Meter --------> - Sensor DHT22 ---> - Buzzer Alarm |

| - Sensor Turbidity --------> - Modul Wi-Fi |

(Jaringan Wi-Fi)

| Firebase Cloud & |

| Web AquaGuard App |

3.3 Alur Kerja Sistem (Flowchart)

Sistem dimulai dengan menginisialisasi pin input / output, koneksi Wi-Fi, dan protokol komunikasi I2 C pada OLED. Mikrokontroler membaca sinyal analog dan digital dari kelima sensor secara simultan. Data mentah ADC dari sensor pH, TDS, dan turbidity dikonversi melalui persamaan kalibrasi yang ditanamkan pada program (firmware) menjadi satuan standar (pH, mg/L, NTU).

Data kemudian ditampilkan pada layar OLED lokal. Secara paralel, ESP32 memeriksa apakah nilai parameter berada di luar batas aman baku mutu perairan; jika ya, pin digital mengaktifkan buzzer sebagai peringatan dini. Selanjutnya, data dikirim secara nirkabel ke Firebase Cloud untuk disimpan dan divisualisasikan melalui dasbor web AquaGuard. Guna menghemat konsumsi energi, sistem dikonfigurasi menggunakan siklus kerja (duty cycle) berkala dengan pemanfaatan mode deep sleep mikrokontroler.

4: HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Pengujian Akurasi dan Kalibrasi Sensor instrumentasi

Pengujian dilakukan dengan memban dingkan pembacaan rangkaian instrumen elektronik yang dirancang terhadap instrumen standar laboratorium (alat ukur tersertifikasi). Hasil pengujian menunjukkan akurasi yang sangat memuaskan dengan nilai toleransi kesalahan (error) yang sangat rendah:

| Parameter Sensor | Batas Toleransi / Deviasi Pengukuran | Karakteristik Sinyal |

Sensor pH Meter | \pm0,62 pH

| Analog ke ADC ESP32

Sensor TDS Meter \pm0,72\text{ mg/L}

| Analog ke ADC ESP32

Sensor Turbidity \pm0,97\text{ NTU}

| Analog ke ADC ESP32

Sensor DS18B20 (Suhu Air) \pm0,25^{\circ}\text{C}

| Digital One-Wire

| Sensor DHT22 (Suhu Udara) | \pm0,36^{\circ}\text{C}

| Digital Single-Wire

Rendahnya nilai deviasi ini membuk- tikan bahwa rangkaian pengkondisi sinyal analog (operational amplifier pada modul sensor) dan algoritma konversi berbasis regresi linear di dalam ESP32 memiliki keandalan tinggi untuk pengumpulan data lapangan yang valid.

4.2 Analisis Pola Data Kualitas Air dan Pengaruh Cuaca

Monitoring kontinu di Kolam Retensi UNIVERSITAS SUMATERA UTARA menyingkap dinamika kimia-fisika air yang sangat dipengaruhi oleh faktor hidrometeorologis (kondisi sebelum vs. sesudah hujan):

| Parameter Kualitas Air | Kondisi Normal / Sebelum Hujan | Kondisi Setelah Hujan Deras |

Derajat Keasaman (pH) | 6,8 – 7,2 (Netral) | 5,5 – 5,9 (Cenderung Asam)

| Kekeruhan (Turbidity)| 15 – 35 NTU (Jernih) | 570 – 620 NTU (Sangat Keruh)

Total Padatan Terlarut (TDS)| 120 – 180 mg/L | 337 – 362 mg/L (Meningkat)

Pembahasan Fenomena:

Ketika hujan deras mengguyur area tangkapan air disekitar kampus, air limpasan permukaan membawa endapan partikel tanah lumpur (sedimentasi) dan limbah domestik urban masuk ke saluran drainase menuju kolam retensi. Hal ini memicu lonjakan dramatis pada nilai kekeruhan air hingga mencapai kisaran 570–620 NTU. Fenomena masuknya materi pencemar ini juga meningkatkan konsentrasi ion terlarut, yang terdeteksi dengan naiknya nilai TDS menjadi 337–362 mg/L. Karakteristik air hujan yang membawa gas-gas terlarut atmosfer bersifat asam berimplikasi langsung pada penurunan pH kolam menjadi 5,5–5,9.

Analisis statistik korelasi parametrik mempertegas hubungan antar variabel fisis-kimia air kolam retensi sebagai berikut:

1. Hubungan pH dan Kekeruhan (Turbidity): Menunjukkan korelasi negatif yang sangat kuat sebesar r = -0,85. Artinya, semakin keruh air kolam akibat pasokan polutan limpahan hujan, sifat keasaman air akan semakin meningkat (nilai pH menurun).

2. Hubungan pH dan TDS: Menunjukkan korelasi positif kuat sebesar r = 0,67. Peningkatan padatan terlarut tertentu pada kondisi asam sejalan dengan proses pelarutan kimiawi mineral tanah akibat penurunan pH.

3. Hubungan TDS dan Kekeruhan: Menunjukkan korelasi negatif kuat sebesar r = -0,66. Hal ini mengindikasikan bahwa partikel tersuspensi makro (yang diukur oleh sensor turbidity) dan partikel terlarut mikro (yang diukur oleh sensor TDS) memiliki dinamika dispersi dan pengendapan yang saling mempengaruhi di dalam geometri kolam retensi.

4.3 Evaluasi Efisiensi Sistem Energi Mandiri Fotovoltaik

Rangkaian elektronik didesain agar dapat beroperasi secara mandiri tanpa ketergantungan pada jaringan listrik PLN (off-grid system). Berdasarkan hasil pengukuran parameter kelistrikan, didapatkan performa energi sistem instrumentasi sebagai berikut:

Konsumsi Daya Mode Aktif: Saat ESP32 melakukan pembacaan multi-sensor dan mengaktifkan Wi-Fi untuk mentransmisikan data (durasi 30 detik), sistem mengonsumsi daya sekitar 1,2 Watt (5\text{V} \times 240\text{ mA}).

Konsumsi Daya Mode Tidur (Deep Sleep): Saat memasuki mode hemat energi (durasi 3 menit), konsumsi daya turun drastis hingga mencapai 0,05 Watt.

Kebutuhan Energi Total Harian: Rata-rata kebutuhan energi sistem dalam 24 jam adalah 5,8 Wh.

Kemampuan Suplai & Cadangan Energi: Panel surya 10 WP mampu menyuplai daya optimal hingga 10 Watt pada kondisi terik matahari, sehingga hanya membutuhkan waktu sekitar 3–4 jam penyinaran untuk mengisi penuh baterai lithium-ion 18650 berkapsitas 3,7 V 9Ah (setara kapasitas energi 33,3 Wh). Dengan kapasitas tangki energi 33,3 Wh dan konsumsi harian 5,8 Wh, instrumen ini memiliki ketahanan operasional otonom selama 5 hingga 6 hari berturut-turut dalam kondisi cuaca mendung total (tanpa sinar matahari sama sekali). Efisiensi konverter daya step-up dari baterai 3,7 V ke tegangan kerja 5 V berada pada tingkat 85 %, yang dinilai sangat efisien untuk aplikasi elektronika daya rendah (low-power electronics).

5: KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

1. Rancang bangun rangkaian instrumentasi elektronik multi-sensor berbasis NodeMCU ESP32 telah berhasil diimplementasikan untuk monitoring kualitas air Kolam Retensi Universitas Sumatera Utara secara otomatis, kontinu, dan real-time melalui integrasi cloud database Firebase dan web AquaGuard.

2. Rangkaian instrumen memiliki tingkat akurasi tinggi dengan nilai batas toleransi kesalahan pengukuran yang sangat kecil (pH: \pm0,62; TDS: \pm0,72\text{ mg/L}; Kekeruhan: \pm0,97\text{ NTU}). Pemantauan fisis menunjukkan terjadinya degradasi kualitas air pasca-hujan deras, di mana air kolam menjadi asam (pH 5,5 - 5,9) dan sangat keruh (570-620 NTU).

Analisis statistik membuktikan adanya korelasi negatif yang sangat kuat antara parameter pH dan kekeruhan (r = -0,85).

3. Sistem catu daya mandiri fotovoltaik solar panel 10 WP dan baterai lithium 18650 terbukti sangat andal dan efisien dengan konsumsi energi harian yang rendah (5,8 Wh) serta memiliki waktu cadangan daya (power backup) hingga 5-6 hari tanpa sinar matahari penuh.

5.2 Saran

1. Penerapan Kecerdasan Buatan (AI): Penelitian selanjutnya disarankan meng- integrasikan algoritma pembelajaran mesin (Machine Learning) atau AI pada komputasi awan untuk memprediksi tren pencemaran air secara otomatis berdasarkan histori data sensor.

2. Mekanisme Penyimpanan Lokal (Fail-Safe Data Logger): Perlu ditambahkan modul kartu SD (SD Card Module) pada rangkaian elektronik sebagai media penyimpanan data lokal darurat (backup) ketika koneksi jaringan nirkabel Wi-Fi di lapangan mengalami gangguan atau terputus.