Design of Water Quality Monitoring System for Koi Fish Farming Using NodeMCU ESP32 and Blynk Application Based on Internet of Things - Dendi Rosandi; Junaidi Junaidi; Donni Kis Apriyanto; Arif Surtono (Departemen Teknik Elektro dan Informatika Sekolah Vokasi UGM, 2023)
Intisari – Penelitian tentang rancang bangun sistem pemantauan kualitas air budidaya ikan koi telah dilakukan menggunakan NodeMCU ESP32 berbasis Internet of Things (IoT) yang terhubung dengan perangkat Android melalui aplikasi Blynk. Sistem ini terdiri dari empat sensor kualitas air, yaitu jumlah padatan terlarut, tingkat keasaman, tingkat amonia, dan besar suhu. Sistem ini dibuat agar kualitas air ikan koi selalu terpantau secara langsung lewat Android. Keuntungan menggunakan perangkat Android sebagai penampil sistem pemantauan adalah memudahkan pengguna untuk memantau kondisi air di lokasi manapun. Hasil dari sistem ini ditampilkan dalam bentuk pemantauan pada aplikasi Blynk dan pada liquid crystal display (LCD) 20×4, dengan notifikasi tentang ambang batas kualitas air. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sensor memiliki akurasi sebesar 94,92% untuk jumlah padatan terlarut, 98,88% untuk tingkat keasaman, 90,49% untuk tingkat amonia, dan 98,77% untuk suhu, dengan waktu tunggu selama 5 menit untuk tampilan hasil pemantauan. Tingkat akurasi yang tinggi menunjukan alat ini dapat digunakan untuk melakukan pemantauan kualitas air budidaya ikan koi.Kata kunci: Blynk, ESP32, IoT, pemantauan, kualitas airAbstract - A research study on the design and development of a water quality monitoring system for koi fish farming has been conducted using the Internet of Things (IoT) based NodeMCU ESP32, connected to an Android device through the Blynk application. This system consists of four water quality sensors, namely dissolved solids, acidity level, ammonia level, and temperature. The purpose of this system is to ensure direct monitoring of the koi fish water quality through an Android device. The advantage of using an Android device as the monitoring interface is that it allows users to monitor the water conditions from any location. The system's results are displayed through the Blynk application and a 20x4 liquid crystal display (LCD) screen, with notifications indicating the threshold limits of water quality. The research findings indicate that the sensors have an accuracy of 94.92% for dissolved solids, 98.88% for acidity level, 90.49% for ammonia level, and 98.77% for temperature, with a waiting time of 5 minutes for the monitoring results to be displayed. The high level of accuracy demonstrates that this device can be used effectively for monitoring the water quality in koi fish farming.Keywords: Blynk, ESP32, IoT, monitoring, water quality