Prototipe Alat Deteksi Banjir Berbasis ESP32, TinyML, dan Notifikasi Telegram

Laily Rahmad Fauzi; Imam Suharjo

doi:10.53863/kst.v8i01.2115

Penulis

Laily Rahmad Fauzi Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Sleman, Indonesia
Imam Suharjo Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Sleman, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.53863/kst.v8i01.2115

Kata Kunci:

IoT, ESP32, TinyML, ketinggian air, peringatan banjir

Abstrak

Banjir merupakan salah satu bencana hidrometeorologi yang paling sering terjadi di Indonesia dan menimbulkan dampak signifikan terhadap keselamatan, aktivitas ekonomi, serta infrastruktur masyarakat. Untuk mendukung peningkatan kesiapsiagaan, dibutuhkan sistem pemantauan tinggi muka air yang mampu bekerja secara real-time, akurat, dan mudah diimplementasikan di lapangan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan prototipe sistem pemantauan dan klasifikasi ketinggian air berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor ultrasonik HC-SR04, serta model Tiny Machine Learning (TinyML) yang melakukan inferensi secara lokal pada perangkat (on-device inference). Penentuan kondisi air dilakukan berdasarkan kriteria dan threshold ketinggian air yang ditetapkan pada tahap analisis, yang selanjutnya digunakan sebagai dasar pelabelan data dan pembentukan model TinyML. Sistem dilengkapi indikator LED (hijau, kuning, merah), tampilan OLED I2C 0,96 inci sebagai monitoring lokal, serta notifikasi otomatis melalui aplikasi Telegram sebagai peringatan dini jarak jauh. Metode penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan model ADDIE yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, pengembangan perangkat keras dan perangkat lunak, implementasi prototipe, serta evaluasi kinerja sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengukur ketinggian air secara stabil dengan error maksimum sebesar 0,2 cm. Nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,025 cm diperoleh dari 8 kali percobaan pada rentang pengujian 0–22,5 cm. Sistem berhasil mengklasifikasikan kondisi air ke dalam kategori “Aman”, “Waspada” dan “Banjir” menggunakan model TinyML dengan kesesuaian hasil terhadap skenario uji sebesar 100% pada sepuluh kondisi pengujian. Selain itu, mekanisme notifikasi Telegram bekerja sesuai rancangan, di mana pesan peringatan terkirim pada seluruh transisi status peringatan yang diuji (lima dari lima skenario) dan tidak terkirim pada kondisi aman yang stabil. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi IoT dan TinyML berpotensi mendukung sistem pemantauan dan peringatan dini banjir yang responsif dan efisien, serta sesuai diterapkan sebagai prototipe pada skala kecil hingga menengah seperti lingkungan permukiman rawan genangan dengan perubahan ketinggian air yang terukur.

Referensi

Banbury, C. R., Reddi, V. J., Lam, M., Fu, W., Fazel, A., Holleman, J., Huang, X., Hurtado, R., Kanter, D., Lokhmotov, A., Patterson, D., Pau, D., Seo, J., Sieracki, J., Thakker, U., Verhelst, M., & Yadav, P. (2021). Benchmarking TinyML Systems: Challenges and Direction. http://arxiv.org/abs/2003.04821

Fauziyah, A., Saleh, I., & Usman, I. (2024). Pengembangan prototipe sistem monitoring level ketinggian air menggunakan sensor ultrasonik berbasis internet of things. Jurnal Aplikasi Fisika, 20(02), 1–8. https://doi.org/10.62749/jaf.v20i02.p1-8

Hamzah, S. A., Dalimin, M. N., Som, M. M., Zainal, M. S., Ramli, K. N., Ikhsan, M. H. S., Yusop, A., Ishak, M., Rahman, R. A., Sidek, A., Utomo, W. M., Jamil, A. A., Talib, R., Yusoff, N. A., & Mustapa, M. S. (2024). Flood Level Detection System using Ultrasonic Sensor and ESP32 Camera: Preliminary Results. Journal of Advanced Research in Applied Mechanics, 119(1), 162–173. https://doi.org/10.37934/aram.119.1.162173

Hasibuan, A., Zahiri, M., Jannah, M., Roid, F., Almunadiansyah, R., Abta, A., & Nrartha, I. M. A. (2025). Design of flood warning prototype using ESP32 module-based ultrasonic sensors. International Journal of Reconfigurable and Embedded Systems (IJRES), 14(1), 126. https://doi.org/10.11591/ijres.v14.i1.pp126-135

Kurniawan, M. D., & Budjianto, A. (2025). Implementasi Sistem Programable Timer Menggunakan Esp32-C3 Supermini Dengan Tampilan Oled Dan Indikator Buzzer. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 9(6), 9950–9956.

Lengkong, A. G., Salaki, D. T., & Alfonsius, E. (2025). Implementation of An Internet of Things (IoT)-Based Water Level Early Warning System with Telegram Notification. 6(2), 196–207. https://doi.org/10.33365/jatika.v6i2.349

Mahardhika, P., Sari, Z., & Akbi, D. R. (2025). Rancang Bangun Prototype Sistem Monitoring Ketinggian Air Sungai Berbasis Mikrokontroler ESP32 dan Telegram Sebagai Upaya Deteksi Banjir Secara Dini. Jurnal Repositor, 7(4 SE-Sistem dan keamanan jaringan). https://doi.org/10.22219/repositor.v7i4.40639

Oktarian, A. R., Tasmi, Antony, F., & Verano, D. A. (2023). RANCANG SISTEM MONITORING KUALITAS DAN KETINGGIAN AIR BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT). JINI GLOBAL, 1(2), 75–83. https://doi.org/10.36982/jinig.v1i2.3649

Ovid, A., Yandani, E., & Asril. (2025). Prototype Sistem Pemantauan Tinggi Muka Air Berbasis Esp32 Untuk Sistem Pringatan Dini Banjir Melalui Telegram. JEKIN (Jurnal Teknik Informatika), 5(3), 1081–1089. https://doi.org/10.58794/jekin.v5i3.1634

Permana, I., & Irawati, R. (2025). Pengembangan Early Warning System Untuk Mitigasi Bencana Banjir Rob Di Indonesia. Journal of Information Technology, 5(2 SE-Articles), 300–307. https://doi.org/10.46229/jifotech.v5i2.1039

Rienandie, N. F., & Pramudita, R. (2025). DESIGN OF AN INTERNET OF THINGS-BASED WATER LEVEL MONITORING SYSTEM. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 11(2), 265–272.

Samanta, R., Saha, B., & Ghosh, S. K. (2025). A Low-Power Low-cost System for Disaster Locations Detection using ESP32 CAM and TinyML. 2025 17th International Conference on COMmunication Systems and NETworks (COMSNETS), 907–910. https://doi.org/10.1109/COMSNETS63942.2025.10885754

Setiawan, I. P. E., Desnanjaya, I. G. M. N., Supartha, K. D. G., Ariana, A. A. G. B., & Putra, I. D. P. G. W. (2024). Implementation of Telegram Notification System for Motorbike Accidents Based on Internet Of Things. Jurnal Galaksi, 1(1), 1–11. https://doi.org/10.70103/galaksi.v1i1.1

Wikantama, P. T., & Puspitasari, R. (2023). Perancangan Perangkat Pengukur Ketinggian Banjir dengan ESP32 dan Telegram Berbasis IoT. Elektriese: Jurnal Sains Dan Teknologi Elektro, 13(02), 107–114. https://doi.org/10.47709/elektriese.v13i02.3108

Zakariah, M. A., Alfriani, V., & Zakariah, K. M. (2020). Metodologi Penelitian Kualitatif, Kuantitatif, Mix Method. Research and Development. In Madani Media. Yayasan Pondok Pesantren Al Mawaddah Warrahmah Kolaka.