Implementasi Sistem Pemantauan Kualitas Air Akuarium Ikan Diskus Berbasis Internet of Things dengan Indeks Risiko

Abstract

Ikan diskus (Symphysodon spp.) merupakan ikan hias air tawar yang sensitif terhadap perubahan kualitas air sehingga memerlukan pemantauan secara kontinu. Sistem pemantauan berbasis IoT untuk akuarium ikan hias pada umumnya baru menampilkan nilai tiap parameter secara terpisah, sedangkan indeks kualitas air yang ada umumnya ditujukan untuk perairan terbuka, bukan akuarium ikan diskus. Penelitian ini mengimplementasikan sistem pemantauan kualitas air akuarium ikan diskus berbasis IoT yang merangkum kondisi multiparameter menjadi satu informasi. Sistem dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32-S3 yang membaca sensor pH, dissolved oxygen (DO), suhu, dan total dissolved solids (TDS) secara berkala, dan ditampilkan melalui dasbor Next.js beserta notifikasi WhatsApp, Telegram, dan PWA push. Kondisi keempat parameter dirangkum menjadi indeks risiko komposit sebagai rata-rata terbobot skor risiko tiap parameter dengan bobot hasil analisis hierarki (AHP), lalu dikategorikan menjadi Baik, Waspada, atau Berisiko berdasarkan parameter terburuk. Hasil pengujian jangka panjang menunjukkan indeks risiko harian umumnya rendah, tetapi konsisten lebih tinggi menjelang kejadian kematian ikan, dan seluruh aspek pengujian fungsional terpenuhi sesuai kriteria. Penelitian selanjutnya diharapkan menguji sistem pada beberapa akuarium, menambahkan sensor amonia dan nitrit, serta mengembangkan kendali otomatis.

The discus fish (Symphysodon spp.) is an ornamental freshwater species sensitive to water quality fluctuations, requiring continuous monitoring. IoT monitoring systems for ornamental fish aquariums generally display parameters separately, whereas water quality indices target open waters, not discus aquariums. This study implements an IoT-based water quality monitoring system for discus aquariums that condenses multi-parameter conditions into one piece of information. The system uses an ESP32-S3 microcontroller that periodically reads pH, dissolved oxygen (DO), temperature, and total dissolved solids (TDS) sensors, displayed through a Next.js dashboard with WhatsApp, Telegram, and PWA push notifications. All parameters are summarized into a composite risk index as a weighted average of each parameter's risk score with weights from an analytic hierarchy process (AHP), then categorized as Good, Caution, or At-Risk. Long-term testing showed the daily risk index generally low but consistently higher near fish mortality events, and all functional tests passed. Future research should test the system on more aquariums, add ammonia and nitrite sensors, and develop automatic control.