TEKNIK, 42 (3), 2021, 299-308
doi: 10.14710/teknik.v42i3.36351             Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Optimalisasi Sistem Monitoring Temperatur Logam Cair pada Proses Pengecoran menggunakan Pyrometer Berbasis Internet of Things (IoT)
Muhammad Fathurrohman * , Anugrah Erick Eryantono, Robby Debriand Rumbara
Balai Besar Logam dan Mesin, Kementerian Perindustrian, Jl. Sangkuriang No. 12, Bandung, Indonesia 40135

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  berbasis  internet  yang  pesat  menyebabkan  terjadinya  perubahan  pada  sektor industri  yang  dikenal  dengan  Revolusi  Industri  4.0.  Industri  manufaktur  pengecoran  merupakan  salah satu  sektor  industri  yang  harus  beradaptasi  dengan  perkembangan  industri  4.0  agar  dapat  bersaing dalam  meningkatkan  kualitas  produk  coran.  Beberapa  parameter  yang  mempengaruhi  kualitas  produk coran  adalah  temperatur  saat  penuangan  (pouring)  dan  laju  penuangan.  Penentuan  temperatur penuangan  harus  memperhitungkan  faktor  kehilangan  panas  yang  disebabkan  oleh  waktu  pemindahan logam  cair  dan  kondisi  lingkungan  sekitar.  Penentuan  temperatur  tuang  yang  kurang  tepat  dapat menyebabkan  terbentuknya  porositas  (rongga)  pada  produk  hasil  pengecoran.  Karena  pentingnya penentuan temperatur tersebut, maka pada penelitian ini dibangun sistem monitoring berbasis internet of things  (IoT)  untuk  memantau  temperatur  logam  cair  saat  proses  pengecoran  secara  real-time.  Sistem yang  dibangun  terdiri  atas  tiga  bagian,  yaitu:  sensor  temperatur,  gateway  dan  server.  Perangkat pyrometer digunakan untuk mengukur temperatur logam cair dan mengirimkannya ke gateway. Perangkat gateway  kemudian  mengirimkan  data  tersebut  ke  server.  Pengguna  dapat  mengamati  temperatur  logam cair  secara  real-time  melalui  website.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dengan  sistem  monitoring berbasis  IoT  ini,  dapat  diperoleh  database  pengukuran  temperatur  logam  cair  yang  optimal.  Tingkat keakuratan pengukuran data temperatur tersebut mencapai 99,5%.
Kata kunci : Internet of Things; monitoring; logam cair; pyrometer; gateway

## Abstract
[Title:  Optimization  of  Metal  Pouring  Monitoring  System  using  Pyrometer  based  on  IoT] The  rapid development of internet-based technology has led to system changes in the industrial sector, known as the Industrial  Revolution  4.0.  The  casting  manufacturing  industry  is  one  of  the  industrial  sectors  that  must accompany  technology  development.  Some  parameters  that  affect  the  casting  product  are  pouring temperature and pouring rate. Determination of pouring temperature should consider the heat loss factor caused  by  the  molten  metal's  transfer  time  and  the  surrounding  environmental  conditions.  Improper pouring  temperature  determination  can  cause  unwanted  porosity  in  casting  products.  In  this  study,  we implemented a real-time monitoring system based on the Internet of Things (IoT) in a casting workshop to monitor  the  molten  metal  temperature  during  the  casting  process.  The  temperature  of  molten  metal  is measured by the pyrometer device and transmitted to the gateway device. Then, the gateway device sends the data to the server to be stored and processed. Users can observe the temperature in real-time through the  website.  The  results  show  that  this  IoT-based  monitoring  system  can  obtain  an  optimal  temperature database. The accuracy of the measurement of temperature data reaches 99.5%.
Keywords : Internet of Things; monitoring; molten metal; pyrometer; gateway

## 1. Pendahuluan
Proses  pengecoran  logam  merupakan  proses pendinginan  logam  dari  cairan  logam  yang  dimasukkan pada suatu cetakan tertentu hingga menjadi produk logam padatan  yang  sesuai  dengan  bentuk  cetakannya.  Kualitas
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: rohmanfathur26@gmail.com
produk  hasil  proses  pengecoran  dipengaruhi  oleh beberapa  parameter,  diantaranya  adalah  temperatur  saat penuangan  ( pouring )  dan  laju  penuangan  logam  cair. Penentuan  temperatur  tuang  yang  kurang  tepat  dapat menyebabkan  terjadinya  cacat  rongga  (porositas)  pada produk. Penentuan temperatur tuang ini harus memperhitungkan  laju  kehilangan  panas  saat  rentang waktu  pemindahan  cairan  logam  dari  tungku  ke  cetakan (Kassie, 2013).
Sistem  pemantauan  temperatur  tuang  pada  proses pengecoran  logam  menjadi  hal  yang  penting  untuk mengontrol  kualitas  hasil  produk  coran  di  industri pengecoran.  Pada  dasarnya  terdapat  dua  jenis  sensor temperatur,  yaitu:  sensor  kontak  dan  tidak  kontak  ( non - kontak). Sensor temperatur yang umum digunakan untuk mengukur temperatur logam cair pada proses pengecoran adalah  termokopel  yang  termasuk  dalam  kategori  sensor kontak.  Proses  pengukuran  dilakukan  dengan  cara merendam  ujung  bagian  sensor  ke  logam  cair  ke  dalam furnace sampai  pembacaan  temperatur  yang  ditunjukkan stabil.  Metode  pengukuran  menggunakan  termokopel  ini memiliki  beberapa  kelemahan,  antara  lain:  terdapat  jeda waktu  pengukuran  sampai  pembacaan  stabil.  Ujung termokopel  hanya  bisa  dipakai  beberapa  kali,  sehingga tidak bisa dilakukan secara  terus-menerus ( continue ) dan menimbulkan  biaya  operasional  tambahan.  Selain  itu, metode  pengukuran  ini  cukup  berbahaya  karena memerlukan operator yang melakukan pengukuran cukup dekat  dengan  logam  cair  bersuhu  di  atas  1000°C (Usamentiaga et al., 2012).
Jika  dibandingkan  dengan  sensor  temperatur  tipe kontak,  sensor  temperatur  tipe non -kontak  memiliki beberapa  keunggulan,  yaitu:  dapat  mengukur  secara akurat temperatur objek tanpa adanya  kontak fisik, dapat memantau temperatur objek yang sulit diakses atau objek bergerak, serta rentang pengukuran temperatur yang lebih tinggi.  Keunggulan  yang  lain  adalah  interval  waktu pengukuran  yang  rapat  dan continue ,  sehingga  sesuai untuk  kebutuhan monitoring temperatur  dengan  rentang waktu tertentu (Boughton, 2013).
Pyrometer merupakan  jenis  sensor  temperatur non -kontak  yang  dapat  memenuhi  kriteria  yang dibutuhkan untuk monitoring temperatur objek pada suhu yang  tinggi.  Berkaitan  dengan  kebutuhan monitoring temperatur  logam  cair  pada  proses  pengecoran,  jenis pyrometer yang  cocok  adalah  tipe two-color. Hal  ini karena pyr ometer
tipe two-color memiliki keunggulan dalam mengukur temperatur absolut permukaan  tanpa  diperlukan  data  emisivitas  dari permukaan  objek  tersebut,  serta  dapat  mengkompensasi kondisi  lingkungan  berdebu  yang  dapat  memengaruhi akurasi  hasil  pengukuran  (Müller  &  Renz,  2001; Tapetado et al., 2016).
Pengembangan Internet  of  Things (IoT)  pada berbagai bidang juga  menyebabkan terjadinya perubahan
sistem  pada  sektor  industri  yang  ditandai  dengan digitalisasi  sistem  produksi  dan  proses  industri  yang kemudian  dikenal  dengan  visi  Industri  4.0  atau  revolusi industri  keempat.  Digitalisasi  proses  produksi  ketika diterapkan  dapat  memiliki  dampak  positif  untuk menghasilkan  produk  yang  berkualitas  (Resende  et  al., 2018).
Proses monitoring merupakan  bagian  dari  sistem yang  melakukan  penilaian  sistematis  terhadap  suatu objek.  Sistem  ini  bermanfaat  dalam  pemantauan  kondisi suatu objek secara tepat waktu atau real-time (Mudjahidin
&  Putra,  2012).  Sistem monitoring berbasis  IoT  secara umum  menggunakan  sistem  akuisisi  dan  transmisi  data khusus  yang  kemudian  disimpan  dalam cloud  server . Pemanfaatan IoT dalam interaksi dan sensor memungkinkan  komunikasi  setiap  peralatan  elektronik ataupun  data  yang  terbaca  oleh  peralatan  tersebut ditampilkan  dan  disimpan  di  suatu  sistem display dan storage tertentu.  Sistem  tersebut  juga  dapat  memberikan feedback terhadap  peralatan  elektronik  atau  sensor pengirim  data  awal  ataupun  kepada  peralatan  elektronik lainnya (Patel & Patel, 2016).
Implementasi  IoT  untuk  sistem monitoring temperatur dibangun berdasarkan referensi arsitektur yang terdiri  dari  3  perspektif,  yaitu:  aspek semantic untuk interpretasi  data  dan  informasi,  aspek internet yang berhubungan  dengan gateway ,  manajemen  data  (server), dan networking, serta  aspek things yang  berfokus  pada device seperti  sensor  dan  aktuator  (Weyrich  &  Ebert, 2016).
Penelitian  terkait  pengaplikasian  IoT  pada  sektor industri  pengecoran  logam  telah  dilakukan  oleh  Thillai Rani  &  Sivakumar.  Sistem monitoring berbasis  IoT digunakan  untuk  menganalisis  tingkat  konsumsi  energi pada workshop pengecoran  logam.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  dengan  memanfaatkan  teknologi IoT,  kontrol  tingkat  konsumsi  energi  dan  pengambilan keputusan  terkait manajemen  energi  di  industri pengecoran  logam  dapat  dilakukan  dengan  mudah. Sehingga,  ongkos  produksi  dapat  dikurangi  secara signifikan (Rani & Sivakumar, 2021).
Sanjith  et  al.  telah  melakukan  penelitian  terkait pemanfaatan teknologi IoT untuk monitoring temperatur logam cair pada proses pengelasan. Monitoring dilakukan untuk  mengontrol  kenaikan  temperatur  logam  cair tersebut.  Kenaikan  temperatur  yang  terlalu  tinggi  dapat menyebabkan  perubahan  struktur  mikro.  Sistem  yang dibangun terdiri dari sensor temperatur LM-35, transmiter wireless ,  mikrokontroler,  serta  server.  Data  hasil pengukuran
temperatur kemudian dievaluasi
menggunakan metode  taguchi untuk menentukan temperatur  optimal  yang  terjadi  pada  zona  pengelasan (Sanjith  et  al.,  2021).  Perangkat  yang  digunakan  pada sistem monitoring berbasis  IoT  pada  penelitian  tersebut
Gambar 1. Ilustrasi bias dan variance
masih  sebatas  skala  lab,  sehingga  belum  cukup  kuat ( robust) jika diaplikasikan pada skala industri.
Sampai  saat  ini,  penggunaan  teknologi  IoT  pada sistem monitoring temperatur  logam  cair  di workshop pengecoran  masih  belum  banyak  diaplikasikan.  Oleh karena  itu,  pada  penelitian  ini  sistem monitoring pengukuran  temperatur  logam  cair  berbasis  IoT dibangun pada workshop pengecoran. Sistem monitoring dirancang  berdasarkan  pada  referensi  arsitektur  yang terdiri  dari  sensor  temperatur, gateway  Industrial Internet  of  Things (IIoT),  dan  perangkat  server. Penentuan  jenis  dan  spesifikasi  perangkat-perangkat tersebut  disesuaikan  dengan  kebutuhan  industri.  Hasil pengukuran  temperatur  tersebut  dimanfaatkan  sebagai data  analisis  untuk  menentukan  temperatur  proses pengecoran  yang  sesuai.  Pengukuran  temperatur menggunakan  sensor  tipe  kontak  yang  selama  ini dilakukan  hanya  sebatas  pengukuran  temperatur  untuk memutuskan  logam  cair  siap  dituangkan  ke  dalam cetakan. Pemantauan dan pengumpulan data secara real- time tidak  bisa  dilakukan  menggunakan  sensor temperatur  tipe  kontak.  Oleh  karena  itu,  pada  sistem monitoring berbasis  IoT  yang  dibangun,  sensor  yang digunakan  adalah  sensor  temperatur  tipe  non-kontak, yaitu pyrometer .
Justifikasi  hasil  pengukuran  temperatur  logam cair  pada  sistem monitoring berbasis  IoT  diperlukan untuk  mengetahui  kualitas  data  hasil  pengukuran berdasarkan  tingkat  akurasi  dan  presisi  sesuai  dengan batas  toleransi  yang  diizinkan.  Tingkat  akurasi  dan presisi  dapat  diketahui  dengan  cara  membandingkan data  hasil  pengukuran  temperatur  yang  diperoleh  dari sistem monitoring berbasis  IoT  dengan  pengukuran secara langsung menggunakan sensor temperatur kontak atau  termokopel.  Tingkat  akurasi  dan  presisi  ditentukan dengan analisis pengolahan data statistik, yaitu: bias dan variance . Bias menggambarkan  perbedaan  antara  rata- rata  hasil  pengukuran  dengan  nilai  target.  Sedangkan variance menunjukkan  tingkat  persebaran  data  hasil
pengukuran  pada  sistem monitoring (Khandelwal, 2018).  Nilai bias dan variance pada  suatu  model pengukuran  diilustrasikan  pada  Gambar  1  (Domingos, 2012).
Pada  Gambar  1  ditunjukkan  bahwa  kualitas  data yang  baik  akan  menghasilkan bias dan variance yang rendah.  Sedangkan bias dan variance yang  tinggi memperlihatkan hasil pengukuran pada sistem monitoring yang belum mumpuni. Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas hasil pengukuran tersebut adalah dengan melakukan kalibrasi alat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan sistem monitoring temperatur  logam  cair  pada  saat proses  pengecoran  logam  menggunakan pyrometer berbasis  IoT  agar  memiliki  tingkat  keakuratan  yang tinggi.

## 2. Bahan dan Metode
Sistem monitoring temperatur yang akan dikembangkan  terdiri  atas  3  komponen  utama,  yaitu: Sensor  temperatur, Gateway  Industrial  Internet  of Things (IIoT),  dan  Server.  Pemilihan  komponen- komponen utama dalam pengembangan sistem monitoring temperatur  logam  cair  pada  proses pengecoran  ini  didasarkan  pada  kebutuhan  saat  proses pengecoran dan ketersediaan teknologi digital yang telah teruji di dunia industri.

## 2.1 Sensor Temperatur
Proses  pengecoran  logam  di  dunia  industri  biasa dilakukan  di  ruangan  terbuka  sehingga  toleransi  hasil pengukuran  logam  cair  saat  proses  pengecoran ditetapkan  pada  angka  20-30 ° C  (temperatur  ruang  rata- rata  di  Kota  Bandung).  Kondisi  lingkungan  yang berdebu dan berasap menjadi tantangan tersendiri dalam proses pengukuran temperatur logam cair tersebut. Oleh karena itu, harus digunakan sensor temperatur jenis non- kontak  yaitu pyrometer yang  memiliki  tingkat kepresisian pengukuran yang tinggi, dapat mengeliminasi  kondisi  lingkungan  yang  berasap  dan berdebu,  dan  data  hasil  pengukurannya  dapat  disimpan dalam sistem database khusus agar dapat dievaluasi. Pyrometer merupakan  perangkat  instrumen sensor  temperatur  yang  dapat  menangkap  radiasi  panas dari  sumber  (Jack  et  al.,  2016).  Pada  penelitian  ini, pyrometer yang dipilih adalah tipe two-color . Temperatur  yang  ditangkap  oleh pyrometer berupa sinyal  radiasi  spektrum.  Pada pyrometer tipe two - color, fenomena tersebut dijelaskan pada persamaan (1).
( ) (1) T R atau  temperatur  rasio  merupakan  temperatur yang  terukur  oleh two-color pyrometer .  Sedangkan  T adalah temperatur sesungguhnya dari objek yang diukur.
Gambar 2. Ilustrasi spot size pyrometer
Tabel 1. Spesifikasi pyrometer Kriteria Spesifikasi Tipe Jangkauan ukur Perbandingan jarak ke spot size Rasio Emisivitas Akurasi Analog output Digital output Daya Berat Ukuran Pengarah Two-color 800-2500°C 300:1 0,7–1,25 ±0,5% tiap 1°C 4-20mA RS-485 Max 2,5 Watt
1200 gram Ø56x185,5mm Laser
Dari  persamaan  (1)  terlihat  bahwa  untuk  objek  ukur yang  emisivitasnya  terbaca  sama  oleh  kedua  sensor ( 1 = 2 ) atau biasa disebut gray body maka bagian kedua dari bagian sebelah kanan di persamaan tersebut bernilai nol sehingga T R sama dengan T (Müller & Renz, 2001). Faktor  geometri  merupakan  salah  satu  faktor penting  yang  dapat  mempengaruhi  nilai  koefisien pengukuran  temperatur pyrometer (K).  Pada  dasarnya semakin dekat jarak pyrometer terhadap objek, semakin kecil  daerah  ukur  dari  permukaan  objek  ( spot  size ) sehingga  semakin  presisi  hasil  pengukurannya.  Ilustrasi spot size ditampilkan pada Gambar 2.
Posisi  terbaik  adalah  posisi  dimana spot  size pyrometer lebih  kecil  dari  ukuran  objek  (ilustrasi  pada gambar  paling  kanan). Spot  size juga  dipengaruhi  oleh sudut  ukur pyrometer .  Semakin  landai  sudut  ukurnya, maka  semakin  besar spot  size sehingga  semakin berkurang tingkat presisi hasil pengukuran.
Berdasarkan  hasil  telaah  dan  pertimbangan  yang telah  dijelaskan  sebelumnya,  maka  pada  kegiatan penelitian  ini  digunakan pyrometer dengan  spesifikasi yang  dijelaskan  pada  Tabel  1. Pyrometer ini diaplikasikan  pada  pengukuran  temperatur  logam  cair, khususnya  logam ferro dengan  ketentuan  jarak pyrometer ke  permukaan  logam  cair  kurang  lebih  1  m horizontal  ke  samping  dan  1  m  vertikal  ke  atas  dengan sudut ukur 30-45 ° . Jarak tersebut merupakan jarak aman bagi  operator  untuk  mengukur  temperatur  dan  untuk menjaga  temperatur  di  dalam pyrometer .  Dengan  jarak ukur pyrometer dan objek sekitar 1-1,5 m artinya daerah ukur ( spot  size ) adalah  sebesar 3-5  mm. Nilai ini  sudah memenuhi  kriteria  pengukuran  karena  lebih  kecil  dari area/ ukuran objek yang diukur, yaitu logam cair.
Pada  penelitian  kali  ini,  digunakan  alat  ukur temperatur pembanding yang biasa digunakan di industri pengecoran, yaitu termokopel tipe R. Sensor termokopel tipe  R  merupakan  sensor  temperatur  jenis  kontak  yang memiliki  akurasi,  ketahanan  panas  (±1600  °C),  serta
stabilitas pengukuran yang baik. Untuk menjaga kualitas hasil pengukuran, termokopel tipe R tersebut dikalibrasi secara berkala.
Penyimpangan  hasil  pengukuran  temperatur menggunakan pyrometer dapat dihitung dengan persamaan (2) dan (3).
(2) (3) Dimana adalah deviasi pengukuran
pyrometer, adalah  temperatur  hasil  pengukuran pyrometer, dan adalah  temperatur  hasil  pengukuran termokopel.
Tingkat  akurasi  dan  presisi  pada  sistem pengukuran  menggunakan pyrometer dapat  diketahui melalui  perhitungan  tingkat bias dan variance . Bias diungkapkan dalam bentuk nilai mutlak yang merupakan selisih antara nilai rata-rata temperatur hasil pengukuran pyrometer dengan  hasil  pengukuran  termokopel.  Nilai bias yang  semakin  rendah  menunjukkan  akurasi pengukuran pyrometer yang  semakin  baik.  Persamaan matematika  untuk  menentukan  tingkat bias ditunjukkan pada persamaan (4) dan (5).
| ̅̅̅ | (4) | ̅̅̅̅   | (5) Dimana ̅̅̅
adalah temperatur rata-rata pengukuran pyrometer dan adalah  temperatur  hasil pengukuran termokopel. Sedangkan variance merupakan  ukuran  persebaran  data  temperatur  hasil pengukuran pyrometer. Ukuran persebaran data tersebut diungkapkan pada persamaan (6).
Gambar  3 . Gateway IIoT  (Bawah)  dan Power Supply (Kanan Atas)
Tabel 2. Spesifikasi Gateway IIoT eWon Flexy 202 Perangkat Spesifikasi Key features Processor LAN Port Serial Port Connection Additional slot Mounting Power Extension Flexible WAN & Field ARM9 Ethernet port, UTP5, RJ45 RS232, RS422, RS485 2 DIs, 1 DO 4 slot fillers DIN rail 24 VDC FLX3401, I/O ∑ (∑ ) (6) Dimana adalah variance , adalah  Nilai ke
, dan adalah ukuran sampel.
2.2 Gateway Industrial Internet of Things (IIoT) Perkembangan  teknologi  komunikasi  dan  IoT menyebabkan perubahan metode komunikasi pada sistem manajemen  data  di  industri.  Komunikasi  antar device di lapangan  yang  awalnya  tidak  bisa  dilakukan  secara langsung kini bisa dimungkinkan dengan cara menghubungkannya  langsung  dengan cloud  server . Industrial  modular router dan  data gateway merupakan sebuah  perangkat  yang  dirancang  sebagai  sistem integrator  dan  media  komunikasi  pada  sistem  industri. Fleksibilitas perangkat ini dapat mengakomodasi berbagai jenis tipe komunikasi dan protokol yang digunakan untuk berbagai jenis device . Industrial  router dan  data gateway berfungsi sebagai  media  komunikasi  antara device di  lapangan
dengan cloud server maupun pengguna. Prinsip kerjanya, data  yang  didapatkan  oleh device di  lapangan  akan
dikirimkan  ke sistem  integrator  melalui  protokol komunikasi  yang  disesuaikan  dengan  protokol  yang dimiliki  oleh device (misalnya  Modbus). Gateway IIoT akan  mengolah  data  tersebut  dan  mengirimkannya  ke server  atau cloud melalui  protokol  komunikasi  yang disesuaikan  juga  (misalnya  HTTP),  sehingga  data  dapat terkirim dan terbaca di server (eWon, 2020).
Gateway IIoT  yang  digunakan  pada  sistem  ini adalah eWon  Flexy  202  dengan  spesifikasi  yang ditunjukkan  pada  Tabel  2.  G ateway IIoT  terpasang  pada DIN  rail  di  dalam  sebuah  industrial  box. Gateway IIoT terhubung dengan power supply / adaptor di atasnya. Data temperatur  dari pyrometer masuk  ke gateway IIoT melalui extension card yang berwarna hijau. Data tersebut dikirim  ke  server  ( hardware )  melalui  LAN  port  RJ45 menggunakan  kabel  LAN  UTP  CAT  6.  Rangkaian Gateway IIoT  yang  telah  terpasang  ditampilkan  pada Gambar 3.
2.3 Server, Aplikasi Backend dan Frontend Perangkat server ( hardware ) pada sistem monitoring temperatur  ini  dipersiapkan  sebagai  media penyimpanan  berbasis cloud .  Spesifikasi  PC  server  yang digunakan dijelaskan pada Tabel 3.
Perangkat  server  berjalan  menggunakan  sistem operasi centOS berbasis Linux yang diinstall menggunakan Virtual  Machine .  Pada  sistem  operasi Linux ini, platform perangkat lunak Node.js berjalan pada sisi  peladen  dan  aplikasi  jaringan.  Selain  itu  sistem manajemen basis data SQL yaitu MySQL juga digunakan pada  sistem  operasi  Linux  ini.  Node.js  digunakan  untuk membangun  aplikasi  web  dan  juga  API  ( Application Programming  Interface ),  sedangkan  MySQL  digunakan sebagai database untuk menyimpan data hasil pengukuran temperatur pada pyrometer .
Sistem arsitektur IoT yang dijalankan pada server terbagi  dalam  dua  bagian,  yaitu:  bagian backend dan bagian frontend .  Bagian frontend dari  sebuah  website adalah  bagian  yang  dapat  dilihat  secara  langsung  oleh pengguna  ( user  inerface ),  serta  berkaitan  dengan pengalaman  pengguna  ( user  experience )  (Prawastiyo  & Hermawan,  2020).  Bahasa script yang  digunakan  untuk pengembangan  bagian frontend server  sistem monitoring ini berbasis JavaScript.
Backend adalah bagian belakang layar dari sebuah website.  Pada  bagian  ini  juga  dibangun  aplikasi  yang menghubungkan  antar  mesin/  perangkat.  Performa aplikasi  server  menjadi  hal  yang  utama,  semakin  banyak penanganan request terhadap client dengan  konsumsi sumber  daya  komputer  minimal  akan  dapat  menekan biaya operasional.
Terdapat  beberapa  bahasa  pemrograman  aplikasi web,  yaitu: PHP,  node.js dan  phyton. Dari  ketiga bahasa tersebut,  node.js  memiliki  keunggulan  dalam  hal melaksanakan  perintah  tanpa  perhitungan  kriptografi intensif  khususnya  dalam  hal  respon  terhadap request
Tabel 3 . Spesifikasi perangkat server Perangkat Spesifikasi PC Server HPE ProLiant DL20 Gen9; Intel Xeon  E3-1220v6  Quad  Core; ROM 16 GB HDD Harddisk HPE 1.2 TB SAS 10K RAM HPE  DL20  8GB  (1x8GB)  Dual Rank x8 DDR Routerboard CCR 1036-12G- 4S IU  rackmount,  12x  Gigabit Ethernet,  4xSFP  cages,  LCD  36 cores  x  1.2  GHz  CPU,  4GB RAM Module Tranceiver Fiber Optic SFP Konverter fiber (optic-RJ45) untuk Mikrobits SFP Transceiver (RJ45) Gambar 5 . Topologi Logical Gambar  4 .  Tampilan  awal  aplikasi monitoring BBLM
yang  masuk  serta  lebih  cepat  saat  mengakses  hardware. Node.js  memiliki  pustaka  server  HTTP  sendiri  sehingga memungkinkan  untuk  menjalankan  server  web  tanpa menggunakan  program  server  web  seperti Apache atau Nginx (Rompis & Aji, 2018).
Bahasa  pemrograman  JavaScript  pada  awalnya digunakan  untuk  membuat  HTML  dan  CSS  dalam  web browser yang dijalankan pada bagian frontend . Kemudian pada  Tahun  2009  bahasa  pemrograman  ini  digunakan juga untuk membuat aplikasi pada server sehingga disebut juga sebagai Node.js (node JavaScript) (Shah & Soomro, 2017).  Penggunaan  bahasa  yang  sama  pada  sisi frontend dan backend ini  menyebabkan  komunikasi  antara keduanya menjadi lebih efisien.
Pengembangan  aplikasi backend dan frontend pada  sistem monitoring temperatur  ini  dibangun menggunakan perangkat lunak node.js. Gambar 4 berikut menjelaskan  topologi logical yang  dibangun  (Eryantono et  al.,  2020).  Diagram  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4 merepresentasikan rancangan dan desain sistem monitoring temperatur di workshop pengecoran. Berdasarkan  gambar  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa
Web  Aplikasi  adalah  bagian frontend yang  berinteraksi langsung  dengan Web  Client/  User .  Sedangkan  pada  sisi backend terdapat API dan Server Data. Aplikasi berbasis web  menggunakan database mysql  sebagai backend . Akses ke database tidak dapat dilakukan secara langsung, melainkan  melalui  perantara Application  Programming Interface (API).  Fungsi  API  adalah  untuk  menjembatani antara web aplikasi dengan server data, artinya setiap data pada  server  data  yang  akan  ditampilkan  pada  Web Aplikasi  harus  diatur  oleh  API  terlebih  dahulu.  API digunakan  sebagai  standar  komunikasi  agar  aplikasi  dan perangkat yang berbeda dapat berkomunikasi, serta untuk membatasi  akses  langsung  ke  server  data.  API  yang digunakan berbasis HTTP.
Data  pengukuran  temperatur  dari pyrometer yang diperoleh  berupa  sinyal  analog  4-20  mA.  Data  yang berupa  sinyal  analog  dikirimkan  ke  IIoT  Gateway  eWon untuk diterjemahkan menjadi data digital. Gateway eWon kemudian  mengirimkan  data  tersebut  ke  server  data dengan  interval  pengiriman  ( sample  time )  5  detik menggunakan protokol HTTP.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sistem monitoring temperatur  logam  cair  pada proses  pengecoran  di  BBLM  dengan  konfigurasi peralatan  utama,  yaitu: pyrometer two-color , gateway IIoT  dan  server  beserta  aplikasinya  ini  telah  berhasil mendapatkan database temperatur  penuangan  logam yang bermanfaat untuk penelitian di bidang pengecoran logam. Selain itu, konfigurasi sistem monitoring ini juga dapat  diterapkan  pada  berbagai  sektor  industri, khususnya industri pengecoran logam.
Pengambilan  sampel  data  temperatur  hasil pengukuran  menggunakan pyrometer pada  sistem monitoring temperatur  dilakukan  sebanyak  tiga  kali ketika  proses  pengecoran  sedang  dilaksanakan  di workshop pengecoran  BBLM.  Data  hasil  pengukuran dapat diakses melalui web server BBLM. Tampilan awal web server ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar  7 .  Sebaran  data  temperatur  pada  proses pengecoran pertama
Tabel  5 .  Sebaran  data  temperatur  dan  deviasinya pada proses pengecoran pertama
No T P (°C) D P (°C) %D P No T P (°C) D P (°C) %D P 1 1479  44 0,26 9 1476 41 0,52 2 1477  42 0,39 10 1477 42 0,59 3 1479  44 0,26 11 1475 40 0,26 4 1479  44 0,85 12 1483 48 0,91 5 1459  24 0,59 13 1482 47 0,98 6 1479  44 0,13 14 1464 29 0,26 7 1482  47 0,26 15 1430 -5 0,26 8 1481  46 0,65 T T (°C) 1435 Rata-rata T P (°C) 1473 Bias 3% Variance 184,3
Tabel  4 .  Hasil  pengukuran  temperatur  pada  proses pengecoran kedua No.  T P (°C) No.  T P (°C) 1 1520 17 1525 2 1518 18 1516 3 1520 19 1515 4 1511 20 1520 5 1515 21 1510 6 1526 22 1509 7 1528 23 1520 8 1514 24 1520 9 1532 25 1522 10 1505 26 1546 11 800 27 1539 12 800 28 1554 13 800 29 800 14 800 30 800 15 1536 31 1517 16 800 T T (°C) 1524 Rata-rata T P (°C) 1359 Bias 11% Variance 94383,61 Gambar  6 .  Proses  Pengukuran  Temperatur  Tuang Logam cair
Pengambilan  sampel  data  pertama  dilakukan pada  tanggal  27  September  2019.  Data monitoring temperatur  yang  telah  tersimpan  di  server  kemudian diolah  untuk  diamati  sebaran  data  dan  deviasinya. Sebaran  data  dan  deviasi  pengukuran  ditampilkan  pada Gambar 6 dan Tabel 4.
Hasil pengukuran temperatur logam cair menggunakan  termokopel  (T T )  sebagai  temperatur pembanding  ditunjukkan  oleh  garis  merah  pada  Gambar 7,  yaitu: 1435°C. Sedangkan titik-titik  warna biru adalah hasil  pengukuran  menggunakan pyrometer yang  datanya dikirim  ke  server  setiap  lima  detik  sekali.  Dari  15  data sampel  pengukuran  temperatur  yang  dilakukan  selama kurang  lebih  1  menit  15  detik  tersebut,  terdapat  1  data yang nilainya mendekati temperatur target, yaitu data ke- 15  yang  bernilai  1430°C  (lihat  Tabel  4).  Sedangkan mayoritas sebaran data pengukuran temperatur menunjukkan  deviasi  pengukuran  di  atas  40°C.  Hasil perhitungan  menunjukkan  nilai bias sebesar  3%, sedangkan variance sebesar 184,3.
Hasil  perhitungan  tersebut  menunjukkan  tingkat
bias dan variance yang cukup besar, sehingga akurasi dan presisi pada sistem monitoring belum cukup baik. Hal itu sesuai  dengan  teori  yang  menyatakan  bahwa  semakin besar  nilai bias dan variance ,  maka  semakin  rendah akurasi dan presisi hasil pengukuran (Khandelwal, 2018). Penyimpangan  yang  terjadi  pada  pengukuran  ini disebabkan  oleh  penentuan  rasio  emisivitas pyrometer yang  kurang  tepat  ataupun  pengaturan parameter  pada gateway IIoT  eWon Flexy yang  belum  sesuai.  Untuk meminimalkan  tingkat bias dan variance tersebut,  perlu dilakukan  kalibrasi  pada pyrometer dengan  cara menyesuaikan kembali rasio emisivitas pyrometer . Pengambilan sampel data kedua dilakukan tanggal
Gambar  9 .  Sebaran  data  temperatur  pada  proses pengecoran kedua
Gambar  8 .  Proses  pengukuran  temperatur  logam cair mengunakan termokopel
Tabel  6 .  Sebaran  data  temperatur  dan  deviasinya pada proses pengecoran kedua
No T P (°C) D P (°C) %D P No T P (°C) D P (°C) %D P 1 1520 -4 0,26 13 1516 -8 0,52 2 1518 -6 0,39 14 1515 -9 0,59 3 1520 -4 0,26 15 1520 -4 0,26 4 1511 -13  0,85 16 1510 -14 0,91 5 1515 -9 0,59 17 1509 -15 0,98 6 1526 2 0,13 18 1520 -4 0,26 7 1528 4 0,26 19 1520 -4 0,26 8 1514 -10  0,65 20 1522 -2 0,13 9 1532 8 0,52 21 1546 22 1,44 10 1505 -19  1,24 22 1539 15 0,98 11 1536 12  0,78 23 1554 30 1,96 12 1525 1 0,06 24 1517 -7 0,45 T T (°C) 1524 Rata-rata T P (°C) 1522 Bias 0,1% Variance 140,2
Tabel  7 .  Sebaran  data  temperatur  dan  deviasinya pada proses pengecoran ketiga No T P (°C) D P (°C) %D P No T P (°C) D P (°C) %D P 1 1481 -21  1,39 12 1487 -15  0,99 2  1455 -47  3,12 13 1499 -3 0,19 3 1483 -19  1,26 14  1471 -31  2,06 4 1503 1 0,06 15  1463 -39  2,59 5 1514 12  0,79 16 1484 -18  1,19 6 1521 19  1,26 17 1499 -3 0,19 7 1515 13  0,86 18 1480 -22  1,46 8 1515 13  0,86 19 1479 -23  1,53 9 1520 18  1,19 20 1491 -11  0,73 10 1512 10  0,66 21 1514 12  0,73 11 1504 2 0,13 T T (°C) 1502 Rata-rata T P (°C) 1495 Bias 0,5% Variance 375,5 13 Desember 2019.
Waktu pengambilan data diperpanjang  menjadi  2  menit  dan  interval  pengiriman data diperpendek menjadi 4 detik. Data hasil pengukuran tersebut  ditampilkan  pada  Tabel  5.  Pada  Tabel  5 diperlihatkan hasil tingkat bias dan variance yang tinggi, yaitu:  11% bias dan variance sebesar  94383,61.  Hal  itu dikarenakan  terdapat  7  data  (22,6%)  yang  memiliki  nilai pengukuran  800°C  yang  merupakan  batas  minimum pengukuran  pyrometer  (800-2500°C).  Hal  ini  terjadi karena spot  size  pyrometer tidak  mengenai  area  logam cair  dikarenakan  posisi pyrometer yang  tidak  stabil. Ketidakstabilan  ini  terjadi  akibat  tenaga  operator  yang memegang pyrometer sudah  berkurang  mengingat  berat total pyrometer beserta dudukannya mencapai 3 kg. Kesalahan pengukuran tersebut merupakan kesalahan  acak  yang  menyebabkan variance bernilai
besar.  Cukup  sulit  untuk  menghilangkan  kesalahan tersebut karena keterbatasan sistem yang sudah dibangun. Hal itu sebagaimana ditunjukkan pada proses pengukuran temperatur  logam  cair  menggunakan pyrometer yang diperlihatkan pada Gambar 7.
Jika error pengukuran  akibat  faktor  manusia tersebut diabaikan, maka sebaran data temperatur menjadi seperti  yang  ditampilkan  pada  Gambar  8.  Garis  merah pada  Gambar  8  merupakan  besaran  temperatur  hasil pengukuran  dengan  termokopel.  Proses  pengukuran temperatur  logam  cair  menggunakan  termokopel  dapat dilihat  pada  Gambar  9.  Pada  pengambilan  data  sampel kedua  ini  nilai  temperatur  yang  terukur  menggunakan termokopel adalah 1524°C (Gambar 9, diperbesar).
Jika  sebaran  data  temperatur  yang  diperlihatkan pada  Gambar  8  dihitung  masing-masing  deviasi pengukurannya,  maka  besaran  nilai  deviasi  tersebut
Gambar  10 .  Deviasi  pengukuran pyrometer pada proses pengecoran ketiga
menjadi  sebagaimana  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  6. Dari  Tabel  6  tersebut  dapat  diamati  bahwa  deviasi pengukuran  terbesar  adalah  30°C  atau  1,96%  kesalahan. Tingkat bias dan variance pada data pengambilan sampel kedua  ini  menunjukkan  hasil  yang  lebih  rendah  jiga dibandingkan  pada  data  pengambilan  sampel  kedua, yaitu: 0,1% bias dan variance sebesar 140,2. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  penentuan  rasio  emisivitas  dan pengaturan  parameter  pada gateway IIoT  eWon Flexy sudah tepat.
Sampel  data  pengukuran  temperatur  yang  ketiga dilakukan  pada  proses  pengecoran  tanggal  19  Desember 2019.  Data  sampel  diambil  selama  1  menit  untuk mengurangi  kesalahan  pengukuran  akibat  kelelahan operator  seperti  pada  pengambilan  sampel  data  kedua dengan  interval  pengiriman  data  yang  diperpendek menjadi 3 detik. Sebaran data dan deviasi temperatur hasil pengukuran pyrometer ditampilkan  pada  Gambar  10  dan Tabel  7.  Hasil  pengukuran  temperatur  menggunakan termokopel didapat sebesar 1502°C.
Sebaran  data  dan  deviasi  hasil  pengukuran pyrometer yang  diperlihatkan  pada  Gambar  10  dan Tabel  7  menunjukkan  terdapat  3  data  dari  21  data (14,29%) berada di luar toleransi  yang telah ditetapkan, yaitu:  ±30°C.  Garis  merah  pada  Gambar  10  mewakili batas  toleransi  yang  diperbolehkan.  Penyimpangan  data yang  melebihi  batas  toleransi  tersebut  disebabkan  oleh ketidakstabilan operator saat mengoperasikan pyrometer pada proses pengukuran. Hal ini menyebabkan beberapa bagian spot  size  pyrometer tidak  mengenai  area  logam cair,  sehingga  nilai  pengukuran  menjadi  lebih  rendah. Nilai  data  tersebut  tidak  langsung  turun  menjadi  800°C (batas  bawah  pengukuran pyrometer )  karena spot  size dari pyrometer masih mengenai logam cair, namun pada bagian  yang  lebih  dingin,  yaitu:  pengotor  dan  zat  aditif yang ditambahkan saat proses pengecoran.
Tingkat bias dan variance pada data pengambilan sampel  ketiga  sebagaimana  diperlihatkan  pada  Tabel  7 menunjukkan  hasil  yang  cukup  baik,  yaitu:  0,5% bias
dan variance sebesar  375,5.  Tingkat bias tersebut menunjukkan  nilai  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan data pada pengambilan sampel kedua, sedangkan variance menunjukkan  hasil  yang  paling  tinggi  jika dibandingkan  dengan  data  hasil  pengambilan  sampel pertama dan kedua.
Meskipun  mayoritas  data  hasil  pengukuran menunjukkan  nilai  yang  masih  dalam  batas  toleransi yang  diizinkan,  justifikasi  pada  sistem monitoring temperatur  logam cair tersebut  menunjukkan hasil  yang cukup  variatif.  Tingkat bias pada  data  pengambilan sampel  ketiga,  yaitu  0,5% bias menunjukkan  adanya peningkatan performa pada sistem monitoring temperatur.  Hal  itu  menunjukkan  bahwa  akurasi pengukuran temperatur pada sistem monitoring temperatur  sudah  cukup  mumpuni.  Sedangkan,  nilai variance sebesar  375,5  pada  data  pengambilan  sampel ketiga  menunjukkan  bahwa  tingkat  presisi  sistem monitoring temperatur  masih  cukup  rendah.  Tingkat variance yang  tinggi  ini  berkaitan  dengan  faktor ketidakstabilan  operator  pada  saat  mengoperasikan pyrometer pada proses pengukuran, sehingga menyebabkan  deviasi  pada  data  hasil  pengukuran temperatur yang melebihi bata toleransi yang diizinkan.
4. Kesimpulan Sistem monitoring temperatur  logam  cair menggunakan pyrometer menunjukkan  tingkat  akurasi 99,5%  dan  tingkat bias mencapai  0,5%.  Hasil  yang berbeda  ditunjukkan  pada  tingkat  presisi  sistem monitoring temperatur  logam  cair  yang  diindikasikan dengan  tingkat variance yang  tinggi.  Tingkat variance pada data pengukuran temperatur mencapai 375,3. Nilai yang tinggi ini disebabkan oleh ketidakstabilan operator saat  mengoperasikan pyrometer .  Hal  ini  merupakan faktor  kesalahan  random  yang  sulit  untuk  dikendalikan karena  keterbatasan  sistem  yang  sudah  dibangun. Tingkat  presisi  pengukuran  temperatur  logam  cair  pada sistem monitoring menggunakan pyrometer dapat ditingkatkan dengan mengembangkan metode pengukuran  secara  otomatis  untuk  mengurangi  faktor kesalahan pengoperasian pyrometer oleh operator.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  Moch. Iqbal  Zaelana  Muttahar,  Sony  Harbintoro,  Alfa Anggawasita,  Dimas,  dan  Muhammad  Nauval  Fauzi yang  telah  membantu  dalam  pengembangan  sistem monitoring pyrometer berbasis IoT.

## Daftar Pustaka
Boughton,  P.  (2013). The  proven  advantages  of  non-
contact  temperature  measurement .  Diakses  pada
Maret 10, 2020, dari https://www.engineerlive.com/content/proven- advantages-non-contact-temperature-measurement Domingos,  P.  (2012).  A  Few  Useful  Things  to  Know
About  Machine  Learning. Communications  of  the ACM , 55 (10), 9–48. https://doi.org/10.1007/978-3- 642-35289-8-3
Eryantono,  A.  E.,  Fauzi,  M.  N.,  &  Fathurrohman,  M. (2020). Sistem  Monitoring  Temperatur  Tuang Logam  dan  Penggunaan  Energi  Berbasis  IoT  di MIDC  (  Metal  Pouring  Temperature  and  Energy Usage  Monitoring  System  with  IoT  in  MIDC  ) . 9 (2), 123–131. eWon. (2020). eWON - Industrial VPN Routers: Remote Access  &  Data  Services .  Diakses  pada  Maret  23, 2020, dari https://ewon.biz/products/ewon-flexy
Jack, K. E., Etu, I., & Ukanide, V. N. (2016). The design of  a  signal  conditioning  and  acquisition  elements of  a  chopped  broadband  radiation  pyrometer. Lecture  Notes  in  Engineering  and  Computer Science , 2225 (04),
338–344.
https://doi.org/10.15623/ijret.2015.0404082 Kassie,  A.  A.  (2013).  Minimization  of  Casting  Defects. IOSR  Journal  of  Engineering , 03 (05),  31–38. https://doi.org/10.9790/3021-03513138 Khandelwal,  R.  (2018). Bias  and  Variance  in  Machine Learning  -  Data  Driven  Investor  -  Medium . Diakses pada Mei 11, 2020, dari https://medium.com/datadriveninvestor/bias-and- variance-in-machine-learning-51fdd38d1f86
Mudjahidin,  M.,  &  Putra,  N.  D.  P.  (2012).  Rancang
Bangun Sistem Informasi Monitoring
Perkembangan  Proyek  Berbasis  Web  Studi  Kasus di  Dinas  Bina  Marga  dan  Pemantusan. Jurnal Teknik Industri , 11 (1), 75. https://doi.org/10.22219/JTIUMM.Vol11.No1.75-
83
Müller,  B.,  &  Renz,  U.  (2001).  Development  of  a  fast fiber-optic two-color pyrometer for the temperature measurement of surfaces with varying emissivities. Review  of  Scientific  Instruments , 72 (8), 3366–3374. https://doi.org/10.1063/1.1384448
Patel, K. K., & Patel, S. (2016). IOT Based Data Logger for  Monitoring  and  Controlling  Equipment Working  Status  and  Environmental  Conditions. International  Journal  of  Innovative  Research  in Computer  and  Communication  Engineering , 4 (4),
5103–5112.
https://doi.org/10.15680/IJIRCCE.2016.0404125
Prawastiyo, C. A., & Hermawan, I. (2020). Pengembangan  Front-End  Website  Perpustakaan Politeknik  Negeri  Jakarta  Menggunakan  Metode User  Centered  Design. Information  Science  and Library , 1 (2), 1–11.
Rani,  M.  T.,  &  Sivakumar,  R.  (2021).  Iot-based  energy analytic  platform  for  foundry  units. Advances  in Intelligent  Systems  and  Computing , 1163 ,  701– 711. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5029- 4_58
Resende,  C.,  Monteiro,  M.,  Oliveira,  J.,  Moreira,  W., Cavaleiro,  A.,  Silva,  R.,  &  Carvalho,  R.  (2018). WGW4IIoT: Wireless Gateway for Industrial IoT. 2018  IEEE  Symposium  on  Computers  and Communications  (ISCC) , 2018 - June ,  01108– 01113.
https://doi.org/10.1109/ISCC.2018.8538656
Rompis,  A.  C.,  &  Aji,  R.  F.  (2018).  Perbandingan Performa Kinerja Node.js, PHP, dan Python dalam Aplikasi REST. CogITo Smart Journal , 4 (1), 171. https://doi.org/10.31154/cogito.v4i1.92.171-187
Sanjith,  S.,  Balaji,  N.,  Anand,  L.  D.  V.,  Anne,  W.  R., Shanmugapriya,  P.,  &  Rani,  S.  S.  (2021).  IoT enabled  temperature  sensing  system  of  molten metal  in  welding. Materials  Today:  Proceedings , 45 (2), 2514–2517. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.11.124
Shah, H., & Soomro, T. R. (2017). Node. Js Challenges in  Implementation. Global  Journals  of  Computer Science  and  Technology:  E  Network,  Web  & Security , 17 (2), 73–83.
Tapetado,  A.,  Diaz-Alvarez,  J.,  Miguelez,  M.  H.,  & Vazquez,  C.  (2016).  Two-color  pyrometer  for process temperature measurement during machining. Journal  of  Lightwave  Technology , 34 (4), 1380–1386. https://doi.org/10.1109/JLT.2015.2513158
Usamentiaga,  R.,  Molleda,  J.,  Garcia,  D.  F.,  Granda,  J. C.,  &  Rendueles,  J.  L.  (2012).  Temperature measurement  of  molten  pig  iron  with  slag characterization  and  detection  using  infrared computer vision. IEEE Transactions on Instrumentation  and  Measurement , 61 (5),  1149– 1159. https://doi.org/10.1109/TIM.2011.2178675 Weyrich,  M.,  &  Ebert,  C.  (2016).  Reference architectures  for  the  internet  of  things. IEEE
Software , 33 (1), 112–116. https://doi.org/10.1109/MS.2016.20