Pendeteksi Cerdas Salinitas Air Tambak Budidaya Gracilaria di Desa Devisa Sidoarjo Berbasis IoT
Abstract
Masyarakat dusun Tanjungsari, Desa Kupang, Kecamatan, Jabon Kabupaten Sidoarjo awalnya berprofesi sebagai petambak ikan, petambak udang, pencari ikan, buruh tambak dan buruh pabrik. Sejak tahun 1998 sebanyak 105 KK beralih menjadi budidaya rumput laut. Perubahan profesi berdampak besar sebab penghasilan tidak saja pemilik tambak, buruh tambakpun meningkat sehingga mendapat julukan kampung budidaya gracilaria. Bahkan Dusun Tanjungsari tanggal 31 Mei 2023 ditetapkan sebagai Desa Devisa provinsi Jawa Timur dengan komoditas eksport rumput laut Gracilaria.
Namun disetiap tahunnya pada saat musim kemarau panen menurun, hasil panen tertinggi pada bulan Agustus sebesar 2.590 Kg dan terendah bulan Oktober 375 Kg. dan bulan Nopember hanya 250 Kg. Kesenjangan panen gracilaria dipengaruhi oleh faktor suhu dan akibat tingginya salinitas air tambak. Sebagai petambak tradisional untuk mengetahui salinitas cukup merasakan air (mencicip) dengan memasukan tangan kedalam air tambak kemudian dirasakan kedalam mulut. Karena sudah menjadi kebiasaan terkadang terlambat mendeteksi, sehingga air menjadi “letih” yang berdampak pertumbuhan gracilaria terhambat bahkan bisa mati.
Peneliti mengusulkan pembuatan Sistem deteksi cerdas tingkat salinitas air secara real time dengan memanfaatkan Internet of Things (IoT) yaitu sebuah pengindera yang ditempatkan di tambak. Setiap saat informasi salinitas air tambak, bahkan apabila pada ambang batas akan muncul peringatan yang dikirim ke smarphone disertai visual grafik batas aman.
IoT yang digunakan pada penelitian ini adalah IoT LoRa dan nodeMCU esp8266. Pemantauan tingkat salinitas air tambak menggunakan Sensor Total Dissolved Solid (TDS). Data pembacaan sensor TDS diolah Artificial Intelligence oleh sebuah Microcontroller Arduino Uno. LoRa Transmitter akan mengirimkan datanya ke LoRa Receiver. Setelah data diterima di receiver data dikirimkan melalui Node MCUesp8266 ke aplikasi Blynk yang ada di perangkat smartphone. Luaran penelitian adalah artikel ilmiah terindeks Sinta 5, aplikasi Android cerdas, tugas akhir mahasiswa dan HKI.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
M. M. Lestari, “Potensi dan Tantangan Pengelolaan Sumber Daya Kelautan Dalam Penciptaan Masyarakat Pesisir Yang Siap Menjawab Perkembangan Zaman,” J. Selat, vol. 1, no. 1, pp. 8–12, 2013.
A. N. Anugrah and A. Alfarizi, “Literature Review Potensi Dan Pengelolaan Sumber Daya Perikanan Laut Di Indonesia,” J. Sains Edukatika Indones., vol. 3, no. 2, pp. 31–36, 2021.
R. Dewi, “Potensi Sumberdaya Rumput Laut,” J. Harpodon Borneo, vol. 5, no. 2, pp. 125–129, 2012.
A. S. Suparmi, “Kajian Pemanfaatan Sumber Daya Rumput Laut Dari Aspek Industri dan Kesehatan,” J. Maj. Ilm. Sultan Agung, vol. 44, no. 118, pp. 95–116, 2013.
T. H. Rahayu, “Strategi KKP Genjot Produktivitas Rumput Laut untuk Tingkatkan Devisa.” https://kkp.go.id/djpb/artikel/40179-sumber-devisa-rumput-laut-kkp-dorong-geliat-budidaya-gracilaria-melalui-kampung-budidaya-di-sidoarjo
Kementrian Kelautan dan Perikanan, “Strategi KKP Genjot Produktivitas Rumput Laut untuk Tingkatkan Devisa,” Bioresour. Technol., pp. 5–7, 2021, [Online]. Available: https://kkp.go.id/artikel/46223-strategi-kkp-genjot-produktivitas-rumput-laut-untuk-tingkatkan-devisa#:~:text=Indonesia saat ini menempati posisi,ton berdasarkan data tahun 2021
Admin DKPP, “Jenis Rumput Laut Yang Dibudidayakan.” Dinas Ketahanan Pangang dan Perikanan, Buleleng Bali. [Online]. Available: https://dkpp.bulelengkab.go.id/informasi/detail/artikel/8-jenis-jenis-rumput-laut-di-indonesia-53
Norma Aprilia Fanni, Agung Pamuji Rahayu, and Endah Sih Prihatini, “Produksi Rumput Laut (Gracilaria verrucosa) Berdasarkan Perbedaan Jarak Tanam dan Bobot Bibit di Tambak Desa Tlogosadang, Kecamatan Paciran, Kabupaten Lamongan,” J. Ilmu Pertan. Indones., vol. 26, no. 2, pp. 177–183, 2021, doi: 10.18343/jipi.26.2.177.
G. Sukarmin, “Kartu Setor Gracilaria Dul Kohar 2023.”
Agustang, S. Mulyani, and E. Indrawati, Budidaya Rumput Laut Potensi Perairan Kabupaten Sinjai Sulawesi Selatan. 2021.
Ruslaini, “Kajian Kualitas Air terhadap Pertumbuhan Rumput,” 2016.
A. Fahrurozi, P. Informatika, T. Industri, U. Gunadarma, and J. Barat, “IMPLEMENTASI INTERNET OF THINGS ( IOT ) UNTUK SISTEM MONITORING KUALITAS AIR SHRIMP FARMING VANAME,” pp. 71–85, 2024.
H. P. Tambunan and S. Zetli, “Penerapan Google Asistant Untuk Rumah Cerdas Berbasis NodeMCU,” Comasie, vol. 3, no. 3, pp. 21–30, 2020.
F. Chen and Z. Wang, “Intelligent System Architecture Based on System Theory,” 2025.
E. Purwati and R. A. Aziz, “IMPLEMENTASI SISTEM CERDAS BERBASIS AI DALAM KOMUNIKASI ORGANISASI : TANTANGAN DAN PELUANG,” vol. 7, no. 2, pp. 226–235, 2023.
S. A. Widyanto, “IMPLEMENTASI SISTEM CERDAS PADA AUTOMATED TOOL CHANGER ( ATC ) BERDASARKAN ANALISIS GAYA POTONG DAN GAYA MAKAN,” vol. VI, no. 2, pp. 81–86, 2011.
A. Santoso, I. Arif, M. M. Rachmanto, U. Maarif, and H. Latif, “ILS ROOM TEMPERATURE MONITORING AT JUANDA AIRPORT WITH ANDROID IOT BASED USING MESSAGE QUEUE,” Eur. Sch. J. is a Multidiscip. peer Rev. open access J. which Cover. Var. areas Res. This J. is Mon. Publ. online Mon., vol. 2, no. 12, pp. 88–93, 2021.
I. Intan, F. Pangerang, and A. Mulyawan, “Sistem Monitoring Sirkulasi Air pada Budidaya Udang Vaname berbasis Internet of Thing based on Internet of Thing,” vol. 5, no. 2, pp. 203–214, 2020, doi: 10.30818/jpkm.2020.2050209.
Refbacks
- There are currently no refbacks.
