Rekayasa E-Aquaculture untuk Pemantauan Tambak Udang secara Realtime dengan Model Multipoint Node - Komarudin, Muhamad; Septama, Hery Dian; Yulianti, Titin; Wicaksono, Muhamad Aby (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2021)
Udang merupakan salah satu komoditas unggulan bagi Indonesia dari sektor perikanan. Budidaya udang pada tambak, perlu memperhatikan kualitas air. Kualitas air yang perlu diperhatikan dalam pertumbuhan dan kehidupan udang adalah perubahan temperatur, kadar garam, kebutuhan oksigen dan tingkat keasaman atau kandungan pH.  Pemantauan secara manual membutuhkan waktu, tenaga dan biaya yang jauh lebih besar karena harus ada petugas yang berkeliling kolam untuk melakukan pengukuran. Dengan Internet of Things (IoT) yang dikembangkan dalam penelitian ini proses monitoring tersebut dapat dilakukan dengan cepat atau realtime. Model yang dikembangkan terdiri dari perangkat node yang dipasang pada setiap kolam dan masterboard untuk pengumpulan data. Sensor yang dipasang pada setiap node adalah sensor salinitas air, sensor pH dan sensor suhu. Nilai salinitas, pH dan suhu selain ditampilkan pada perangkat penampil yang ada pada node juga dikirimkan ke masterboard. Hasil penelitian menunjukkan perangkat sensor bekerja dengan baik, data salinitas air, pH dan suhu dapat ditampilkan pada node. Ujicoba komunikasi data juga dapat berkerja dengan baik yang ditunjukkan dengan data dapat dikirimkan ke masterboard dengan delay 1 detik karena data masuk secara bergantian atau serial. Masterboard dapat bekerja untuk mengirimkan data ke basis data cloud firebase untuk selanjutnya data ditampilkan pada aplikasi monitoring yang telah dikembangkan. AbstractShrimp is one of the leading commodities for Indonesia from the fisheries sector. Shrimp farming, needs to pay attention to pond water quality. The water quality parameter that needs to be considered in the growth and life of shrimp is temperature, salinity, and pH. The farmer usually, monitor the shrimp pond manually that requires much greater time, effort and cost. The process can be automated with the Internet of Things (IoT) developed in this research. The model developed consists of a set of nodes installed in each pond and a masterboard for data collection. The sensors installed at each node are water salinity sensors, pH sensors and temperature sensors. The Salinity, pH and temperature score besides being displayed on the display device at each node, it is also sent to the masterboard through data communication. The results show that the sensor and data communication devices can work well with low latency (1 s) since the data received serially. Masterboard can work to send data to the Firebase cloud database so that the data may displayed in the monitoring application that has been developed.