<![CDATA[ABSTRAK Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering menimbulkan kerugian besar, baik secara material maupun nonmaterial, terutama bagi masyarakat yang tinggal di daerah rawan seperti pertemuan Sungai Cileungsi dan Cikeas. Rendahnya akurasi data lingkungan serta keterlambatan informasi sering menyebabkan masyarakat kurang siap dalam menghadapi potensi bencana. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini berfokus pada pengembangan sistem deteksi dini berbasis Internet of things (IoT) yang dirancang untuk memantau kondisi lingkungan secara real-time serta memberikan peringatan cepat melalui aplikasi Telegram. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat pemrosesan data yang terhubung dengan beberapa sensor penting, meliputi sensor ketinggian air HY-SRF05, sensor suhu dan kelembapan DS18B20, sensor curah hujan Rain Drop, serta modul GPS Neo-6M untuk menentukan lokasi. Data yang diperoleh diolah untuk diklasifikasikan menjadi tiga status utama, yaitu aman, peringatan, dan siaga, lalu dikirimkan secara otomatis ke aplikasi Telegram agar masyarakat dapat segera mengetahui kondisi terkini. Selain notifikasi digital, sistem ini juga dilengkapi Buzzer sebagai peringatan suara langsung di lokasi. Pengujian dilakukan melalui dua tahap, yakni uji laboratorium dan uji lapangan, untuk memastikan keandalan sistem dalam berbagai kondisi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja dengan baik, mendeteksi perubahan lingkungan secara akurat, serta mengirimkan peringatan tepat waktu, termasuk informasi koordinat lokasi perangkat melalui GPS. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kewaspadaan, mempercepat respons masyarakat, serta mendukung upaya mitigasi bencana banjir secara efektif dan efisien. Kata Kunci: Internet of Things, Monitoring Ketinggian Air, Telegram, GPS ABSTRACT Floods are among the most frequent natural disasters, often causing severe material and non-material losses, particularly for communities living in vulnerable areas such as the confluence of the Cileungsi and Cikeas rivers. In many cases, the lack of accurate environmental data and delays in disseminating information reduce community preparedness and response to potential flood events. To address this problem, this study develops an Internet of Things (IoT)-based early warning system designed to monitor environmental conditions in real time and provide rapid alerts through the Telegram application. The system uses the ESP32 microcontroller as the central processing unit, integrated with several sensors: the HY-SRF05 ultrasonic sensor to measure water level, the DS18B20 temperature and humidity sensor, the Rain Drop rainfall sensor, and the Neo-6M GPS module to determine device location. The collected data are processed and categorized into three conditions: safe, warning, and alert. This information is automatically transmitted to Telegram, enabling residents to receive timely updates on environmental conditions. To strengthen local awareness, a buzzer is also installed to deliver immediate audio alerts on-site. The system was tested through laboratory and field experiments to evaluate performance and reliability. The results show that the prototype functions effectively, accurately detecting changes in environmental parameters and sending timely notifications, including GPS coordinates. Overall, this system is expected to improve flood preparedness, enhance community response, and support disaster mitigation strategies. Keywords: Internet of Things, Water Level Monitoring, Telegram, ESP32, GPS.]]>
Copyrights © 2026
