Penerapan Teknologi Internet of Things dalam Sistem Peringatan Dini Tsunami untuk Penguatan Strategi Mitigasi Bencana
Abstract
Tsunami adalah bencana alam yang sangat merusak yang dapat menyebabkan hilangnya nyawa dan kerusakan infrastruktur yang signifikan. Artikel ini membahas penggunaan teknologi Internet of Things (IoT) dalam sistem peringatan dini tsunami sebagai strategi mitigasi bencana yang efektif. Metode penelitian yang digunakan ialah studi literatur untuk mencari, menyusun, dan mengevaluasi sumber-sumber literatur untuk pengembangan kerangka teori dan hipotesis penelitian. Dengan memanfaatkan jaringan sensor yang ditempatkan di lokasi-lokasi penting, IoT memungkinkan pengumpulan data lingkungan secara real-time seperti tekanan air, ketinggian air laut, dan aktivitas seismik. Data ini kemudian dianalisis menggunakan big data, machine learning, dan cloud computing untuk mengidentifikasi pola dan anomali yang mungkin menandakan tsunami yang akan datang. Artikel ini juga menyoroti inovasi seperti jaringan sensor nirkabel bawah air (UWSN) dan integrasi satelit, yang meningkatkan jangkauan dan akurasi pemantauan. Temuan ini menunjukkan bahwa teknologi IoT dapat meningkatkan kecepatan, ketepatan, dan efisiensi sistem peringatan dini, sehingga meningkatkan kesiapsiagaan masyarakat dan meminimalkan dampak bencana.
Keywords
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Adiprabowo, T., Ramdani, D., Daud, P., Andriana, A., Ali, E., Nasrullah, N., & Zulkarnain, Z. (2024). Radar-Based Tsunami Detection: A Comprehensive Review. Internet of Things and Artificial Intelligence Journal, 4(2), 299–315. https://doi.org/10.31763/iota.v4i2.727
Chen, G. Y., & Liu, C. C. (2009). Evaluating the location of tsunami sensors: Methodology and application to the northeast coast of Taiwan. Terrestrial, Atmospheric and Oceanic Sciences, 20(4), 563–571. https://doi.org/10.3319/TAO.2008.08.04.01(T)
Chinnasamy, S., Naveen, J., Alphonse, P. J. A., Dhasarathan, C., & Sambasivam, G. (2022). Energy-Aware Multilevel Clustering Scheme for Underwater Wireless Sensor Networks. IEEE Access, 10, 55868–55875. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3177722
Esposito, M., Palma, L., Belli, A., Sabbatini, L., & Pierleoni, P. (2022). Recent Advances in Internet of Things Solutions for Early Warning Systems: A Review. In Sensors (Vol. 22, Issue 6). MDPI. https://doi.org/10.3390/s22062124
Febri saputra, S. (n.d.). PROTOTYPE SISTEM PERINGATAN DINI BENCANA GEMPA BUMI DAN TSUNAMI BERBASIS INTERNET OF THINGS. https://www.amongguru.com/pengertian-
Kao, C. C., Lin, Y. S., Wu, G. De, & Huang, C. J. (2017). A comprehensive study on the internet of underwater things: Applications, challenges, and channel models. Sensors (Switzerland), 17(7). https://doi.org/10.3390/s17071477
Kawamoto, Y., Nishiyama, H., Kato, N., Yoshimura, N., & Yamamoto, S. (2014). Internet of things (IoT): Present state and future prospects. IEICE Transactions on Information and Systems, E97D(10), 2568–2575. https://doi.org/10.1587/transinf.2013THP0009
Latiefatul Millah, R., Hakim, R. J., Fajrian, A. H., & Kamelia, L. (2022). ID: 15 DISTORY.ID: Strategi Mitigasi Bencana Alam Terpadu dengan Early Warning System Berbasis IoT (Internet of Things) DISTORY.ID: Integrated Natural Disaster Mitigation Strategy with Early Warning System Design Based on IoT (Internet of Things). 48–64.
Manickam, S., & Yuhong, Y. (n.d.). Using IOT Technology to Predict Tsunami. https://ssrn.com/abstract=4038625
Megawati, S., & Lawi, A. (n.d.). Pengembangan Sistem Teknologi Internet of Things Yang Perlu Dikembangkan Negara Indonesia.
Pughazhendhi, G., Raja, A., Ramalingam, P., & Elumalai, D. K. (2019). Earthosys—tsunami prediction and warning system using machine learning and IoT. In Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies (Vol. 28, pp. 103–113). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH. https://doi.org/10.1007/978-981-13-6459-4_12
Sa. (2018). BID : 2017 International Conference on Big Data, IoT and Data Science : 20-22 December 2017, Pune, India. Institute of Electrical and Electronics Engineers.
DOI: https://doi.org/10.46576/wdw.v19i1.5541
Article Metrics
Abstract view : 480 timesPDF (Bahasa Indonesia) – 381 times
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2025 Abyan Zhafran Wijaya, Fitria Anisa, Raymond Erpindo Ginting

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Warta Dharmawangsa Terindex pada:
Member Of :
Diterbitkan oleh:
UNIVERSITAS DHARMAWANGSA
Alamat : Jl. K. L. Yos Sudarso No. 224 Medan
Kontak : Tel. 061 6635682 - 6613783 Fax. 061 6615190
Email : warta@dharmawangsa.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.