Deteksi Bencana Longsor berbasis LoRa Technology dengan Real Time Data Logging

Authors

  • Ahmad Hafidz Fajrian Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung
  • Roprop Latiefatul Millah Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung
  • Rangga Julfian Hakim Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung
  • RizkyMahesa Ramadhan Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung
  • Lia Kamelia Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung

Keywords:

Deteksi dini, Longsor, Data Logging, LoRa, IoT

Abstract

Longsor di Indonesia menjadi bencana yang sering terjadi dikarenakan Indonesia memiliki 2 musim yaitu kemarau dan penghujan. Pada musim penghujan bencana-bencana yangsering terjadi di Indonesia salah satunya adalah longsor. Terbukti dengan adanya data yang telahdikeluarkan oleh BNPB pada akumulasi bencana di tahun 2021, terdapat 1.321 kali kejadian tanahlongsor yang ada di seluruh wilayah Indonesia. Dengan sering terjadinya bencana ini di Indonesia,dalam menekan angka kerugian terhadap bencana longsor yang terjadi di Indonesia, peneliti berupaya untuk mengatasi hal tersebut dengan membuat sistem pendeteksi dini terkait bencana longsor yang terjadi di Indonesia khususnya wilayah Bandung dan sekitarnya. Sistem ini dikombinasikan dengan menggunakan teknologi yang sedang berkembang pada zaman ini. Menggunakan LoRa untuk media komunikasi dalam hal pengiriman data dan dengan data yang real-time logging data sehingga dapat dipantau oleh siapa saja dalam melihat perkembangan dalam hal mitigasi nya serta memberikan proteksi ketika dianggap suatu wilayah diduga akan terjadi bencana longsor. Sistem ini terdiri dari 3 aspek kendali yaitu input, proses, dan output. Hasil yang didapatkan ialah sistem ini dapat mewujudkan sistem mitigasi dini untuk longsor dengan menggunakan data logging sehingga dapat memudahkan dalam melakukan deteksi dini bencana longsor dengan melakukan pengujian berbagai macam sensor yang digunakan.

 

Landslides in Indonesia are frequent disasters because Indonesia has 2 seasons, namely dry and rainy seasons. During the rainy season, disasters that often occur in Indonesia are landslides. It is proven by the data that has been released by BNPB on the accumulation of disasters in 2021, there are 1,321 landslides in all parts of Indonesia. With the frequentoccurrence of this disaster in Indonesia, in reducing the number of lossesto landslides that occurin Indonesia,researchers are trying to overcome this by creating an early detection system relatedto landslides that occur in Indonesia, especially the Bandung area and its surroundings. This system is combined by using technology that is developing at this time. Use LoRa for communication media in terms of data transmission and with real-time data logging data so thatit can be monitored by anyone to see developments in this regard and provide protection when an area is expected to occur a landslide disaster. Thissystem consists of 3 control aspects, namelyinput, process, and output. The results obtained are that this system can realize an early assistance system for landslides using data logging so that it can facilitate early detection of landslides by testing various kinds of sensors used.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Dennis F. Niode., “11646-23234-1-Sm,” vol. 5, no. 2, 2016.

F. Adani and S. Salsabil, “Internet of Things: Sejarah Teknologi Dan Penerapannya,” Isu Teknologi Stt Mandala, vol. 14, no. 2, pp. 92–99, 2019.

C. Ryan et al., “Sistem Peringatan Dini Rawan Bencana Longsor Di Kota Ambon menggunakanIoT,” vol. 02, pp. 220–227, 2020.

R. ALBETA, N. Kurniawati, and M. Irfan, “STUDI SEBARAN CURAH HUJAN MENGGUNAKAN METODE INTERPOLASI INVERS DISTANCE WEIGHTING (IDW) DI SUMATERA SELATAN,” Sep. 2021.

R. Harahap, I. Parinduri, S. Hutagalung, and K. Saleh, “Pembelajaran Sistem Informasi Geografis(SIG) Menggunakan ARCVIEW 3.3,” 2020.

“Kabupaten Bandung - Website Resmi Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Barat.”https://jabarprov.go.id/index.php/pages/id/1044 (accessed Dec. 19, 2021).

L. D. Palupi, “UPAYA KONSERVASI TANAH BERDASARKAN PENETAPAN INDEKS BAHAYA EROSI (IBE) DI KELURAHAN KEJAJAR, KECAMATAN KEJAJAR, KABUPATEN WONOSOBO,” 2019.

M. E. Wahyudien, L. Vianita, D. O. Subagyo, and N. Nurjanah, “Analisis Dampak Penggunaan Lahan Terhadap Tingkat Erosi di Daerah Aliran Sungai Bodri,” Prosiding Seminar Nasional Geografi UMS IX, pp. 276–283, 2018.

W. Agustiningtiasih, M. Ruslan, D. Badaruddin, and J. Kehutanan, “KAJIAN TINGKAT BAHAYA EROSI DI DAS SATUI, KABUPATEN TANAH BUMBU,” Jurnal Sylva Scienteae,vol. 3, no. 4, pp. 771–782, Nov. 2020, doi: 10.20527/JSS.V3I4.2361

Downloads

Published

06-04-2023

How to Cite

[1]
A. H. Fajrian, R. L. Millah, R. J. Hakim, R. Ramadhan, and L. Kamelia, “Deteksi Bencana Longsor berbasis LoRa Technology dengan Real Time Data Logging”, SENTER, pp. 176–188, Apr. 2023.

Viewed

Abstract 197 times
pdf 78 times

Most read articles by the same author(s)