Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jupiter
Giat Tri Sucipto
Tanjungpura University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science

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

Found 1 Documents
Search

 1 
SISTEM DETEKSI BANJIR BERBASIS IOT DENGAN OPTIMALISASI DAYA MENGGUNAKAN DEEP SLEEP Giat Tri Sucipto; Rahmi Hidayati; Kartika Sari
JUPITER (Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer) Vol 18 No 3 (2026): Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer (JUPITER)
Publisher : Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36257/jupiter.v18i3.12527

Abstract

Banjir merupakan bencana alam yang sering terjadi di Indonesia, khususnya di Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan Barat, akibat tingginya curah hujan dan kondisi dataran rendah. Oleh karena itu, diperlukan sistem pemantauan ketinggian air yang mampu memberikan peringatan dini secara otomatis. Namun, sistem deteksi banjir berbasis IoT umumnya bekerja terus-menerus sehingga konsumsi dayanya tinggi. Penelitian ini merancang sistem deteksi banjir berbasis IoT dengan optimalisasi daya menggunakan mode Deep Sleep pada mikrokontroler ESP32. Sistem menggunakan sensor ultrasonik JSN-SR04T untuk memantau ketinggian air, Water Level Switch sebagai trigger ESP32 memasuki dan keluar dari mode Deep Sleep, serta Bot Telegram untuk mengirim notifikasi secara real-time. Metode penelitian meliputi perancangan, implementasi, serta pengujian akurasi sensor, pengiriman notifikasi, dan konsumsi daya. Hasil pengujian menunjukkan sensor JSN-SR04T memiliki rata-rata akurasi 99,27% dengan rata-rata error 0,52%, dan sistem berhasil mengirimkan notifikasi Telegram secara real-time. Konsumsi daya per jam sebesar 0,069 W Deep Sleep berbanding 0,354 W tanpa Deep Sleep pada kondisi aman, 0,354 W berbanding 0,361 W pada kondisi siaga, serta 0,349 W berbanding 0,352 W pada kondisi bahaya.
Co-Authors Kartika Sari Rahmi Hidayati