<![CDATA[Abstrak Metabolisme serta semua aktifitas biologis sangat dipengaruhi oleh suhu, meningkat dan menurunnya suhu akan membuat oraginsasi air kesulitan untuk bernafas. Untuk itu pengecekan suhu kolam harus dilakukan secara teratur dan berkala. Pengecekan suhu secara manual yaitu dengan turun langsung ke kolam akan memerlukan waktu dan biaya bagi pemilik kolam yang tidak setiap waktu berada disekitar kolam. Sistem ini menggunakan sensor suhu DS18B20 sebagai alat untuk mendeteksi suhu pada kolam. Selanjutnya untuk pengolahan data suhu, sistem ini menggunakan prosesor Raspberry Pi yang selanjutnya akan dikirim ke database. Untuk melihat data suhu dari database, telah dibuat Mobile Aplikasi sebagai interface. Data yang akan muncul dari database merupakan data terakhir yang masuk ke database. Setelah dilakukan pengujian pada sistem, rata-rata tingkat akurasi yang didapatkan adalah 99%. Selanjutnya analisa QoS, nilai delay yang didapatkan rata-rata 0,3 ms yang termasuk kategori sangat bagus. Kemudian nilai troughput paling tinggi pada waktu pagi terdapat pada kolam D dengan nilai troughput 7159,780525 bits/s, dan nilai troughput terendah terdapat pada kolam A dengan nilai 6399,194438 bits/s. Sedangkan pada waktu sore nilai troughput paling tinggi terdapat pada kolam F dengan nilai troughput 6627,64872 bits/s dan nilai troughput terendah terdapat pada kolam A dengan nilai troughput 6399,194438 bits/s. Dan terakhir nilai packet loss yang didapatkan pada semua kolam dengan semua waktu bernilai 0% yang termasuk dalam kategori sangat bagus. Kata Kunci : Monitoring Suhu, Cloud Computing, QoS, Realtime. Abstract Metabolism and all biological activities are very dependent on temperature, the rise and fall of temperature will cause the difficulty of air to breathe. For that checking the temperature of the pool must be done regularly and regularly. Checking manual costs by lowering directly into the pool will take time and costs for pool owners who are not near the pool at any time. This system uses a DS18B20 temperature sensor as a tool to detect temperatures in the pond. Furthermore, for processing temperature data, this system uses a Raspberry Pi processor which will then be sent to the database. To view temperature data from a database, Mobile Application has been created as an interface. Data that will appear from the database is the last data that enters the database. ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 4495 After testing the system, the average level of accuracy obtained is 99%. Furthermore, QoS analysis, the delay value obtained is an average of 0.3 ms which includes a very good category. Then the highest troughput value in the morning is found in pool D with a throughput value of 7159,780525 bits/s, and the lowest throughput value is found in pool A with a value of 6399,194438 bits/s. Whereas in the afternoon the highest troughput value was found in the F pool with a throughput value of 6627,64872 bits/s and the lowest throughput value was found in pool A with a throughput value of 6399,194438 bits/s. And finally the value of packet loss obtained on all pools with all time is 0% which is included in the very good category. Keywords : Temperature Monitoring, Cloud Computing, QoS, Realtime]]>
