Mertani Documentation

Menu Kalibrasi Sensor digunakan untuk menyesuaikan hasil pembacaan sensor agar sesuai dengan kondisi referensi di lapangan. Hasil kalibrasi disebut Sintetik Data, inilah yang digunakan di seluruh sistem untuk dashboard, grafik, tabel, laporan, dan export data.

Konsep Dasar

Istilah	Penjelasan
`x`	Nilai asli dari sensor (Raw Data) -> input dari semua rumus kalibrasi
Sintetik Data	Hasil kalibrasi dari `x` -> digunakan di seluruh tampilan sistem
Raw Data	Nilai mentah sensor -> disimpan sebagai referensi, tidak berubah

Hal penting yang perlu diketahui:

Kalibrasi hanya berlaku untuk data baru, data historis tidak akan berubah
Jika tidak ada kalibrasi yang dikonfigurasi, sistem menggunakan nilai default: x (raw = sintetik)
Perubahan unit (misalnya dari cm ke meter) hanya mengubah label, nilai berubah hanya jika rumus kalibrasi diubah

Metode Kalibrasi

Berbasis Rumus

Transformasi matematis langsung menggunakan nilai sensor x

Berbasis Parameter

Menggunakan nilai sensor lain dalam satu device sebagai referensi

Berbasis Dataset

Konversi non-linear menggunakan tabel lookup

Berbasis Kondisi (Conditional)

Percabangan logika untuk membedakan range nilai dengan rumus berbeda

1. Kalibrasi Berbasis Rumus

Metode paling umum menggunakan rumus matematika dengan x sebagai nilai sensor. Contoh rumus:

‣ x - 212
‣ (x + 100) / 100
‣ 3.6156 * ((302 - x) ** 1.7461)

Contoh Visualisasi Kalibrasi:

TMA = tinggi instalasi ke dasar sungai - sensor record Hasil = 200 - x

	Nilai
Raw Data (`x`)	`120`
Sintetik Data	`200 - 120 = 80`

2. Kalibrasi Berbasis Parameter

Menggunakan nilai sensor lain dalam device yang sama sebagai bagian dari rumus kalibrasi. Format: [id_sensor]

‣ [RYG8-flLev] / 100
‣ [RYG8-flVel] * [RYG8-flLev]

Metode ini memungkinkan pembuatan virtual sensor (parameter turunan), sensor yang tidak secara fisik ada di perangkat, tetapi nilainya dihitung dari kombinasi sensor yang ada. Studi kasus - Menghitung Debit dari Water Level: Device hanya memiliki sensor water level (cm), tetapi ingin ditampilkan juga nilai dalam meter dan nilai debit.

Parameter	ID Sensor	Rumus Kalibrasi	Keterangan
Water Level (cm)	`RYG8-flLev`	`x`	Nilai asli, tanpa perubahan
Water Level (m)	`RYG8-flLev`	`x / 100`	Konversi cm → m
Debit (m³/s)	`RYG8-flw`	`3.6156 * ((302 - [RYG8-flLev]) ** 1.7461)`	Rating curve dari water level

Hasil dengan Raw Data x = 200 cm:

Parameter	Nilai	Satuan
Raw Data	200	cm
Water Level (dikalibrasi)	2	m
Debit	12.13	m³/s

Parameter turunan (virtual sensor) tidak dapat digunakan kembali sebagai referensi [parameter] untuk kalibrasi sensor lain. Gunakan sensor fisik asli sebagai referensi.Contoh yang tidak diperbolehkan:

‣ [Debit] ← virtual = [water_level] * [velocity]
‣ [Virtual lain]    = [debit] * 10  ← akan error

3. Kalibrasi Berbasis Dataset

Digunakan untuk konversi non-linear berdasarkan tabel referensi (lookup table). Cocok untuk hubungan antara dua parameter yang tidak dapat direpresentasikan dengan rumus matematika sederhana. Fungsi:

DATASET("slug_dataset", nilai_input, "kolom_output")

Argumen	Keterangan
`"slug_dataset"`	Identitas dataset yang telah diunggah
`nilai_input`	Nilai yang akan dicari di kolom referensi (kolom pertama dataset)
`"kolom_output"`	Nama kolom hasil yang ingin diambil

Contoh dataset (penampang_basah):

water_level	area
4.0	40.4
3.9	39.0
3.8	37.7
3.7	36.5
…	…
0.0	1.1

Contoh implementasi - Menghitung Debit dengan Dataset:

[RYG8-flVel] * DATASET("penampang_basah", [RYG8-flLev] / 100, "area")

Bagian Rumus	Keterangan
`[RYG8-flVel]`	Nilai kecepatan aliran dari sensor
`[RYG8-flLev] / 100`	Tinggi air dalam meter (dikonversi dari cm)
`DATASET(...)`	Mencari luas penampang basah berdasarkan tinggi air
Hasil	Debit = kecepatan × luas penampang (m³/s)

Pastikan nilai input berada dalam range yang tercakup oleh dataset. Nilai di luar range dapat menghasilkan output kosong atau tidak akurat. Lihat panduan lengkap di Manajemen Dataset.

4. Kalibrasi Berbasis Kondisi (Conditional)

Metode ini memungkinkan percabangan logika, membedakan range nilai sensor dan menerapkan rumus yang berbeda untuk masing-masing kondisi. Sangat berguna untuk data sensor yang memiliki karakteristik berbeda pada rentang nilai tertentu. Format:

(kondisi) ? (rumus_jika_benar) : (rumus_jika_salah)

Simbol	Keterangan
`?`	Tanda “jika kondisi benar”
`:`	Tanda “jika kondisi salah” (else)

Nesting (percabangan bersarang): Kondisi dapat ditumpuk untuk lebih dari 2 range:

(kondisi_1) ? (rumus_1) : ((kondisi_2) ? (rumus_2) : (rumus_3))

Contoh: Rating Curve dengan Multi-Range

Sebuah sensor water level mengukur ketinggian air dalam cm. Hubungan antara ketinggian dan debit berbeda pada range rendah, menengah, dan tinggi: Rumus:

(x < 50) ? (0.0023 * (x ** 1.85)) 
: ((x <= 120) ? ((1 - ((x - 50) / 70)) * (0.0023 * (x ** 1.85)) + ((x - 50) / 70) * (0.000089 * (x ** 2.94))) 
: (0.000089 * (x ** 2.94)))

Range	Kondisi	Rumus	Keterangan
Rendah	`x < 50`	`0.0023 * (x ** 1.85)`	Aliran laminar
Transisi	`50 ≤ x ≤ 120`	Interpolasi antara dua rumus	Perubahan gradual
Tinggi	`x > 120`	`0.000089 * (x ** 2.94)`	Aliran turbulen

Contoh Perhitungan:

Raw Data (`x`)	Kondisi	Rumus yang Digunakan	Sintetik Data
30 cm	`30 < 50` → benar	`0.0023 * (30 ** 1.85)`	1.42
80 cm	`80 < 50` → salah, `80 ≤ 120` → benar	Interpolasi	8.75
150 cm	`150 < 50` → salah, `150 ≤ 120` → salah	`0.000089 * (150 ** 2.94)`	28.34

Contoh Lain: Konversi Suhu dengan Threshold

Sensor suhu mentah dalam Fahrenheit, perlu dikonversi ke Celsius dengan koreksi berbeda pada range ekstrem: Rumus:

(x > 200) ? ((x - 32) * 5/9 - 2.5) 
: ((x < 0) ? ((x - 32) * 5/9 + 1.8) 
: ((x - 32) * 5/9))

Range	Kondisi	Rumus	Keterangan
Ekstrem tinggi	`x > 200`	`(x-32)*5/9 - 2.5`	Koreksi negatif untuk panas ekstrem
Normal	`0 ≤ x ≤ 200`	`(x-32)*5/9`	Konversi standar
Ekstrem rendah	`x < 0`	`(x-32)*5/9 + 1.8`	Koreksi positif untuk dingin ekstrem

Hasil:

Raw Data (`x`)	Suhu Asli (°F)	Kondisi	Sintetik Data (°C)
-10	-10°F	Ekstrem rendah	-21.7
72	72°F	Normal	22.2
250	250°F	Ekstrem tinggi	116.6

Kombinasi dengan Metode Lain

Kalibrasi kondisi dapat dikombinasikan dengan metode lain: Kombinasi dengan Parameter ([id_sensor]):

([RYG8-temp] > 30) ? (x * 1.05) : (x * 0.98)

Debit dikalikan faktor 1.05 jika suhu > 30°C, atau 0.98 jika ≤ 30°C

Kombinasi dengan Dataset (DATASET()):

(x < 100) ? (DATASET("kurva_rendah", x, "output")) 
: (DATASET("kurva_tinggi", x, "output"))

Lookup ke dataset berbeda tergantung range nilai

Kombinasi Rumus + Parameter + Kondisi:

(x < 50) ? ([RYG8-flVel] * x * 0.8) 
: (([RYG8-flVel] * x * 1.2) + [RYG8-temp] * 0.1)

Metode kondisi menggunakan operator ternary (? :). Pastikan setiap kondisi menghasilkan nilai true atau false. Gunakan parentheses () untuk mengelompokan kondisi dan rumus dengan benar.

Saat menggunakan nesting (percabangan bersarang), pastikan setiap kondisi dan rumus dibungkus dengan parentheses yang benar untuk menghindari error parsing.

Operator yang Didukung

Operator	Simbol	Contoh
Penjumlahan	`+`	`x + 10`
Pengurangan	`-`	`x - 5`
Perkalian	`*`	`x * 2`
Pembagian	`/`	`x / 100`
Pangkat	`**`	`x ** 2`
Kondisi (ternary)	`? :`	`(x > 10) ? (x * 2) : (x * 0.5)`
Akar kuadrat	`sqrt(n)`	`sqrt(x)`
Eksponensial	`exp(n)`	`exp(x)`
Nilai absolut	`abs(n)`	`abs(x)`
Sinus	`sin(n)`	`sin(x)` atau `sin(torad(90))`
Kosinus	`cos(n)`	`cos(x)` atau `cos(torad(90))`
Tangen	`tan(n)`	`tan(x)` atau `tan(torad(90))`

Fungsi trigonometri (sin, cos, tan) menggunakan radian secara default. Jika nilai input dalam derajat, gunakan torad() untuk konversi: sin(torad(90)).

Cara Mengatur Kalibrasi

Kalibrasi sensor dapat diakses melalui dua jalur:

Dari Manajemen Device
Dari Manajemen Sensor

Buka halaman Manajemen Device

Masuk ke menu Manajemen Device.

Buka detail device

Pilih device yang sensornya ingin dikalibrasi, lalu buka halaman detail device.

Buka daftar sensor

Masuk ke tab atau menu Sensor Device untuk melihat semua sensor pada device tersebut.

Buka pengaturan kalibrasi

Klik badge kalibrasi pada sensor yang ingin dikonfigurasi. Panel kalibrasi akan terbuka.

Input rumus kalibrasi

Panel kalibrasi terdiri dari dua bagian:

Tabel kiri -> menampilkan referensi data raw vs sintetik untuk validasi
Form kanan -> tempat menginput rumus kalibrasi

Ketik = untuk membuka daftar sensor dan dataset yang tersedia. Pilih sensor atau dataset untuk menyisipkan ID-nya ke dalam rumus secara otomatis.

Atur unit output (opsional)

Jika kalibrasi mengubah satuan (misalnya cm → meter), perbarui field Unit sesuai satuan hasil kalibrasi.Ingat: mengubah unit tidak mengubah nilai, perubahan nilai hanya terjadi melalui rumus kalibrasi.

Simpan kalibrasi

Klik “Simpan”. Rumus akan diterapkan pada data baru yang masuk setelah penyimpanan.

Buka halaman Manajemen Sensor

Masuk ke menu Manajemen Sensor untuk melihat semua sensor lintas device.

Cari sensor yang ingin dikalibrasi

Gunakan kolom pencarian untuk menyaring berdasarkan:

Nama Device atau ID Device
Nama Sensor atau ID Sensor

Buka pengaturan kalibrasi

Klik badge kalibrasi pada baris sensor yang dituju.

Input rumus dan simpan

Input rumus kalibrasi pada form yang tersedia. Ketik = untuk memilih sensor atau dataset dari daftar.Klik “Simpan” untuk menerapkan kalibrasi.

Memilih Metode yang Tepat

Kondisi	Metode yang Direkomendasikan
Koreksi offset atau perubahan skala sederhana	Rumus (`x`)
Konversi unit (cm → m, °F → °C)	Rumus (`x`)
Menghitung parameter dari kombinasi sensor lain	Parameter (`[id_sensor]`)
Membuat virtual sensor (debit, dll.)	Parameter (`[id_sensor]`)
Hubungan non-linear yang tidak bisa dirumuskan	Dataset (`DATASET()`)
Lookup tabel penampang, kurva rating, dll.	Dataset (`DATASET()`)
Data memiliki range dengan karakteristik berbeda	Kondisi (`? :`)
Perlu interpolasi antara beberapa rumus	Kondisi (`? :`)
Kombinasi metode dengan threshold tertentu	Kondisi + metode lain

Getting Started

Monitoring & Data

Devies

Configuration

Access Control

Kalibrasi Sensor

Konsep Dasar

Metode Kalibrasi

Berbasis Rumus

Berbasis Parameter

Berbasis Dataset

Berbasis Kondisi (Conditional)

1. Kalibrasi Berbasis Rumus

2. Kalibrasi Berbasis Parameter

3. Kalibrasi Berbasis Dataset

4. Kalibrasi Berbasis Kondisi (Conditional)

Contoh: Rating Curve dengan Multi-Range

Contoh Lain: Konversi Suhu dengan Threshold

Kombinasi dengan Metode Lain

Operator yang Didukung

Cara Mengatur Kalibrasi

Memilih Metode yang Tepat

​Konsep Dasar

​Metode Kalibrasi

Berbasis Rumus

Berbasis Parameter

Berbasis Dataset

Berbasis Kondisi (Conditional)

​1. Kalibrasi Berbasis Rumus

​2. Kalibrasi Berbasis Parameter

​3. Kalibrasi Berbasis Dataset

​4. Kalibrasi Berbasis Kondisi (Conditional)

​Contoh: Rating Curve dengan Multi-Range

​Contoh Lain: Konversi Suhu dengan Threshold

​Kombinasi dengan Metode Lain

​Operator yang Didukung

​Cara Mengatur Kalibrasi

​Memilih Metode yang Tepat

Konsep Dasar

Metode Kalibrasi

1. Kalibrasi Berbasis Rumus

2. Kalibrasi Berbasis Parameter

3. Kalibrasi Berbasis Dataset

4. Kalibrasi Berbasis Kondisi (Conditional)

Contoh: Rating Curve dengan Multi-Range

Contoh Lain: Konversi Suhu dengan Threshold

Kombinasi dengan Metode Lain

Operator yang Didukung

Cara Mengatur Kalibrasi

Memilih Metode yang Tepat