Penerapan metode rule-based pada early warning system banjir berbasis Internet of Things

Penelitian ini membahas penerapan metode rule-based pada early warning system banjir berbasis Internet of Things untuk menentukan status potensi banjir berdasarkan kombinasi data ketinggian air dan kondisi hujan. Permasalahan yang melatarbelakangi penelitian ini adalah perlunya sistem peringatan dini banjir yang mampu memberikan informasi kondisi secara cepat, otomatis, dan mudah dipahami. Sistem dikembangkan dalam bentuk prototipe menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor ultrasonik HC-SR04 untuk membaca ketinggian air, sensor raindrop untuk mendeteksi kondisi hujan, LED dan buzzer sebagai indikator peringatan, Firebase Realtime Database sebagai media penyimpanan data, dashboard monitoring berbasis web, serta Telegram Bot sebagai media notifikasi. Metode rule-based diterapkan menggunakan aturan if–then untuk menentukan tiga status, yaitu Aman, Waspada, dan Bahaya. Pengujian dilakukan melalui simulasi kenaikan ketinggian air dan kondisi hujan. Hasil pengujian sensor ultrasonik HC-SR04 menunjukkan selisih pembacaan sebesar 0,4 cm sampai 1,2 cm dengan rata-rata error sebesar 2,52 persen. Sensor raindrop mampu membedakan kondisi hujan dan tidak hujan sesuai skenario pengujian. Pengujian metode rule-based menunjukkan bahwa seluruh skenario menghasilkan status yang sesuai dengan aturan yang telah dirancang. Sistem juga mampu menampilkan data secara real-time melalui dashboard monitoring dan mengirimkan notifikasi Telegram ketika status berada pada kondisi Waspada atau Bahaya. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dapat membantu proses pemantauan potensi banjir secara otomatis berdasarkan kombinasi data ketinggian air dan kondisi hujan.