Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Ahmad Adi Putra
Universitas Muhammadiyah Gresik
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
SISTEM PENDETEKSI DINI BANJIR BERBASIS RASPBERRY PI PICO W DENGAN SENSOR KETINGGIAN AIR DAN NOTIFIKASI SMS Ahmad Adi Putra; Denny Irawan
INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 2 (2026): INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31539/mnz8dq65

Abstract

Banjir merupakan bencana yang sering terjadi di Indonesia dan memerlukan sistem peringatan dini yang responsif dan akurat. Penelitian ini bertujuan merancang dan menguji sistem pendeteksi dini banjir berbasis Raspberry Pi Pico W dengan integrasi sensor ultrasonik, float switch, proximity, dan flowmeter, serta notifikasi SMS menggunakan modul SIM800L dan monitoring berbasis IoT. Pengukuran dilakukan pada lima lokasi rawan banjir di wilayah Gresik dan Surabaya, yaitu Kali Surabaya/Kalimas, Pelabuhan Gresik, Kali Manyar, Kali Wiyung, dan Kali Morowudi. Parameter yang diuji meliputi debit aliran (Q), perubahan muka air (Δh), dan kecepatan pergerakan banjir. Hasil pengujian menunjukkan debit tertinggi terjadi di Kali Surabaya sebesar 125,46 m³/s dengan kenaikan muka air 1,1 m dalam 3 jam serta kecepatan pergerakan banjir 0,83 m/s yang dikategorikan sebagai kondisi bahaya. Sistem mampu mendeteksi perubahan ketinggian minimum 1 cm dengan waktu respons kurang dari 2 detik, serta mengirim notifikasi SMS dalam rata-rata 9–14 detik setelah status berubah. Integrasi multi-sensor meningkatkan keandalan klasifikasi kondisi air dibandingkan penggunaan satu parameter saja. Sistem yang dirancang terbukti mampu memberikan pemantauan real-time dan peringatan dini yang efektif untuk mendukung mitigasi banjir di wilayah pengujian. Kata Kunci: Raspberry Pi Pico W, Sistem Peringatan Dini, Sensor Ultrasonik, Flowmeter, SIM800L, Monitoring Banjir
Co-Authors Denny Irawan