Adji Satrio, Hariyanto, Agustya Adi Martha, Wandes Gumamven (2023) Rancang Bangun Alat Pengamatan Gas Radon Menggunakan RN53 STK, (8) 8, http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v6i6 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia p–ISSN:  2541-0849  e- ISSN: 2548-1398 Vol. 8, No. 8, Agustus 2023

## RANCANG BANGUN ALAT PENGAMATAN GAS RADON MENGGUNAKAN RN53 STK
Adji Satrio 1 , Hariyanto 2 , Agustya Adi Martha 3 , Wandes Gumamven 4
1 Stasiun Geofisika Klas III Kepahiang Bengkulu, Indonesia, Sekolah Tinggi Meteorologi 2 Klimatologi  dan  Geofisika,  Tangerang  Selatan,  Indonesia,  Badan  Meteorologi 3,4 Klimatologi dan Geofisika, jakarta Pusat, Indonesia Email: adji.satrio@bmkg.go.id

## Abstrak
Radon  (Rn222)  merupakan  unsur  radioaktif  yang  berasal  dari  indukan  Uranium (U238)  yang  memancarkan  partikel  alfa pada  proses  peluruhannya.  Pendeteksian gas  radon  penting  dilakukan  karena  unsur  ini  berbahaya  bagi  kesehatan.  Selain berbahaya  bagi  kesehatan,  pendeteksian  radon  juga  dilakukan  untuk  mengetahui perubahan  gas  radon  terkait  dengan  aktivitas  seismik.  Badan  Meteorologi Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG)  menyelenggarakan  kegiatan  pengamatan konsentrasi  gas  radon  untuk  mengetahui  perubahan  terhadap  aktivitas  seismik. Perancangan  alat  pengamatan  gas  radon  menggunakan  sensor  RN53  ini  untuk mempermudah  pengamatan  konsentrasi  gas  radon  pada  suatu  lokasi  dan  dapat dikirimkan  melalui  jaringan  GSM  ke  platform  Thinspeak.    Perancangan  alat  ini menggunakan sensor RN53 memiliki koreksi sebesar -92,90 Bq/m3, sehingga perlu dilakukan  penyesuaian  serta  kalibrasi  dan  komparasi  kembali.  Hasil  pengamatan dari sistem tersebut ditampilkan pada LCD, disimpan pada microSD dan dikirim ke Thingspeak.
Kata kunci : Radon; RN53; Arduino UNO; IoT; Partikel Alfa; Thingspeak.

## Abstract
Radon (Rn222) is a radioactive element derived from Uranium (U238) which emits alpha particles in its decay process. Detection of radon gas is important because it is not harmful to health. Besides being harmful to health, radon detection is also carried  out  to  determine  changes  in  radon  gas  related  to  seismic  activity.  The Meteorology,  Climatology,  and  Geophysics  Agency  (BMKG)  conducts observations  of  radon  gas  concentrations  to  determine  changes  in  seismic activity.  The  design  of  the  radon  gas  measurement  instrument  using  the  RN53 sensor is to monitor radon gas concentrations at the location and can be sent via the GSM network to the Thingspeak platform. The design of this instrument using the  RN53  sensor  has  a  correction  of  -92.90  Bq/m3,  so  it  is  necessary  to  make adjustments as well as calibration and comparisons again. The observations from
the  system  are  displayed  on  the  LCD,  stored  on  the  microSD,  and  sent  to Thingspeak.
Keywords: Radon; RN53; Arduino UNO; IoT; Alpha Particle; Thingspeak.

## Pendahuluan
Radon merupakan suatu unsur kimia yang termasuk kedalam kelompok gas mulia memiliki  karakteristik  berbentuk  gas  yang  tidak  berwarna,  tidak  berbau,  tidak  berasa, memiliki  waktu  paruh  selama  3.82  hari,  dan  memancarkan  partikel  alfa  dalam  proses peluruhannya  (Syakila,  2019).  Gas  radon  di  alam  merupakan  hasil  anak  luruh  dari Radium dari deret Uranium yang terdapat di kerak bumi (Sutarman & Wahyudi, 2003). Radon juga merupakan unsur yang berbahaya apabila terlalu sering terhirup bagi manusia (Buana & Harahap, 2022).
World  Health  Organization  (WHO)  menyampaikan  bahwa  radon  merupakan penyebab terbesar kanker paru-paru untuk bukan perokok (Organization, 2009). Radon juga dapat digunakan sebagai prekursor gempa bumi. Beberapa peneliti telah melakukan penelitian  untuk  mempelajari  anomali  gas  radon  berkaitan  dengan  aktivitas  seismik (Sunardi, 2018). Penelitian gas radon sebagai prekursor gempa bumi yang dilakukan oleh Tim  dari  Puslitbang  BMKG  mendapatkan  hasil  tampak  adanya  pola  kenaikan  pada emanasi gas radon, suhu tanah dan kelembaban tanah berkaitan dengan terjadinya gempa bumi  (Pakpahan,  Nurdiyanto,  &  Ngadmanto,  2014).  Pengamatan  gas  radon  dapat dilakukan  dengan  mendeteksi  partikel  alfa  hasil  dari  peluruhan  gas  radon  tersebut (Sitorus, Sembiring, & Pudjadi, 2016).
Penelitian ini bermaksud merancang alat untuk melakukan pengamatan konsentrasi gas radon dari tanah secara otomatis dan dapat dilakukan monitoring secara realtime pada platform thingspeak. Penggunaan mikrokontroler Arduino UNO dan teknologi IoT dapat mempermudah dalam pengolahan data dari sensor RN53 serta pengiriman menggunakan SIM900A  ke  platform  Thingspeak  via  jaringan  GSM  guna  kepentingan  kesehatan ataupun penelitian yang berkaita dengan aktivitas seismik.

## Metode Penelitian
Metodologi Penelitian ini menggunakan 3 tahapan pelaksanaan yaitu: Perancangan sistem, Implementasi sistem, dan Pengujian Sistem. Pengujian sistem dilakukan dengan membandingkan  hasil  pengukuran  sistem  dengan  alat  Rad7  Durridge.  Tahapan  ini merupakan  tahapan  perancangan  sistem  terdiri  dari  dua  bagian  yakni:  perancangan perangkat keras dan komunikasi sistem; perancangan perangkat lunak.

## a. Perancangan perangkat keras dan komunikasi sistem
Perancangan  perangkat  keras  dilakukan  dengan  merancang  alat  pengamatan  gas radon  terdiri  dari  beberapa bagian  yakni RN53  detector  KIT, filter  drierite, mikrokontroler Arduino UNO, Catu daya, dan komponen-komponen pendukung lainnya. Sedangkan komunikasi sistem menggunakan modul SIM900A yang dapat mengirimkan data melalui jaringan GSM ke platform Thingspeak. Diagram blok sistem ini terdiri dari tiga bagian utama yaitu : input, proses, dan output yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Diagram blok perancangan perangkat keras dan komunikasi sistem
Penjelasan dari diagram blok pada Gambar 1 adalah sebagai berikut: (a) Input dari sistem terdiri dari: Detektor radon RN53 sensor mendeteksi gas radon dari yang dihisap oleh  pompa  udara  melalui  selang  dan  dikeringkan  oleh  filter  drierite.  Keluaran  RN53 Starter KIT berupa pulsa-pulsa tegangan. Keluaran dari sensor selanjutnya akan diolah pada  Arduino  UNO.  (b)  Proses  dilakukan  pada  mikrokontroller  dengan  menggunakan Arduino UNO setelah mendapatkan masukan dari RN53 yang akan menghasilkan data berupa pulsa, selanjutnya akan dikonversi menjadi satuan Bq/m3. (c) Output dari sistem ini  berupa  tampilan  nilai  jumlah  dari  konsentrasi  radon  dalam  satuan  CPH  (count  per hour)  yang  ditampilkan  pada  LCD  dan  dalam  satuan  Bq/m3  pada  MicroSD  dan dikirimkan ke Thingspeak.

## b. Perancangan perangkat lunak
Perancangan  perangkat  lunak  dilakukan  dengan  melakukan  pemrograman  pada mikrokontroler  Arduino  UNO  menggunakan  software  Arduino  IDE  dan  platform Thingspeak untuk pembacaan dan tampilan (Ekayana, 2019). Arduino IDE (Integrated Development  Environment)  merupakan software yang  digunakan  untuk  menuliskan perintah  dan  program  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  mikrokontroller  menggunakan bahasa pemrograman bahasa C dan bersifat open source (Arifin, Zulita, & Hermawansyah, 2016).
Software  ini  memudahkan  dalam  menuliskan  source  code,  proses  compile  dan upload  program  ke  board  arduino.  Program  yang  akan  dilakukan  Arduino  UNO  yakni melakukan  pengukuran  gas  radon  dari  sensor  RN53  yang  dihisap  oleh  pompa  udara, penyimpanan data pada MicroSD, tampilan LCD, dan pengiriman data melalui jaringan GSM oleh SIM900A ke platform Thingspeak dengan memprogram kode API thingspeak ke dalam sistem. Tampilan awal dari arduino IDE dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Tampilan awal Arduino IDE
Thingspeak  merupakan  salah  satu  platform  Internet  of  Things  (IoT)  yang  dapat menampilkan data dalam bentuk grafik (Hutabarat, Peslinof, Afrianto, & Fendriani, 2023). Thingspeak bersifat open source IoT dan API untuk menyimpan dan menerima data dari sumber menggunakan portokol HTTP melalui internet (Afandi, 2018). Dalam penelitian ini  Thingspeak  digunakan  untuk  melakukan  visualisasi  secara  praktis  dari  data  yang diambil oleh perangkat/sensor yang terhubung ke Thingspeak. Tampilan awal platform thingspeak dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Tampilan awal website Thingspeak
Secara  umum,  komponen  yang  digunakan  beserta  fungsinya  dapat  dilihat  pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Komponen yang digunakan pada sistem

## Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  perancangan  perangkat  keras  yang  digunakan  pada  sistem  serta implementasinya dapat dilihat pada Gambar 7. Hasil dari implementasi perangkat keras ini  berupa  RN53  Starter  KIT,  Arduino  UNO,  Arduino  datalogger  shield,  LCD,  Modul GSM SIM900A, pompa udara dan filter drierite yang saling terhubung dalam box agar terhindar paparan kondisi cuaca panas atau hujan secara langsung.
Gambar 4 Hasil perancangan perangkat keras a) Rancangan desain perangkat keras, b)Hasil penerapan rancangan perangkat keras
No. Komponen Fungsi 1 RN53 Sensor Mendeteksi gas radon, posisi sensor berada dalam chamber yang  diberi  tegangan  400V  dari HV generator 2 Filter Drierite Mengeringkan udara yang akan masuk ke dalam chamber. 3 Arduino UNO Unit pemroses data. 4 SIM900A Unit pengiriman data melalui sinyal GSM. 5 LCD 20x4 Tampilan data pengukuran. 6 MicroSD Penyimpanan data pengukuran 7 Module step-down 5V Menurunkan tegangan dari 12V ke 5V agar sesuai dengan  spesifikasi  Arduino  UNO  dan  RN53 sensor. 8 Solar Panel Mengubah energi matahari menjadi energi listrik untuk mengisi aki 12V 9 Aki 12V Sebagai sumber energi listrik pada sistem 10 Solar Charge Controller Mengatur  arus  listrik  dari  panel  surya  ke  baterai saat  pengisian,  mengatur  arus  listrik  dari  baterai ke sistem (beban), menghindari overcharging dan overvoltage . 11 Komponen pendukung lain Komponen pelengkap
a) b )
Gambar  7  a)  merupakan  rancangan  desain  perangkat  keras  yang  terdiri  dari  : (1)antena  GSM;  (2)selang;  (3)Box  panel;  (4)Panel  surya.  Gambar  7  b)  merupakan implementasi dari rancangan perangkat keras sesuai dengan rancangan desain. Hasil Perancangan Perangkat Lunak
Arduino UNO diberikan program melalui Arduino IDE untuk memberikan perintah untuk  mengaktifkan  pompa  udara,  mengolah  data  inputan  dari  sensor  berupa  pulsa tegangan,  memberikan  perintah  untuk  menampilkan  data  pada  LCD,  menyimpan  data pada microSD, dan mengirimkan data pengukuran ke Thingspeak melalui jaringan GSM dari modul SIM900A dengan interval waktu 1jam atau 3600s (Akbar, 2017). Diagram alir rancangan perangkat lunak terlihat pada Gambar 8.
Gambar 5 Rancangan perangkat lunak sistem
Nilai  hasil  pengukuran  gas  radon  ini  disimpan  terlebih  dahulu  pada  microSD, kemudian  ditampilkan  pada  LCD,  lalu  dikirimkan  oleh  SIM900A  sehingga meminimalisir data hilang akibat signal loss . Hasil dari pengukuran konsentrasi gas radon yang  akan  ditampilkan  pada  platform  Thingspeak  dalam  bentuk  grafik  dapat  diakses dengan  memasukkan Channel ID  pengguna  Thingspeak.  Rancangan  tampilan  hasil pengukuran pada platform Thingspeak ditampilkan pada Gambar 9.
Pada Gambar 9 dapat dilihat bahwa data dapat divisualisai dalam bentuk grafik dan terdapat keterangan waktu serta tingginya gas radon dalam satuan CPH.
Penelitian  ini  menggunakan  metoda  pengujian  komparasi  untuk  mendapat perbandingan nilai pengukuran gas radon dari alat uji satuan CPH dengan alat durridge Rad7  dengan  satuan  Bq/m 3 .  Pengukuran  gas  radon  dilakukan  menggunakan  tanah mamuju  yang  memiliki  kandungan  gas  radon  yang  cukup  banyak  (Darmawan,  2012). Nilai perbandingan selanjutnya dijadikan sebagai faktor konversi untuk merubah satuan alat uji dari CPH menjadi Bq/m 3 . Data hasil pengujian sensor ditampilkan pada Tabel 4 meliputi konsentrasi gas radon dari Rad7, pulsa keluaran alat uji dan faktor konversi.
Tabel 2 Nilai hasil pengukuran alat uji dan Rad7
Jam (WIB) Alat Uji (Pulsa) Rad7 (Bq/m 3 ) 08.00 6 138 09.00 7 193 10.00 11 330 11.00 12 360 12.00 10 304 13.00 10 304 14.00 15 553 15.00 8 276 16.00 13 415 17.00 12 315 18.00 11 214 19.00 11 215 20.00 9 166 21.00 10 249 22.00 21 913 Rata-rata 11,07 329,67 Faktor konversi = 29,79 Bq/m 3 /CPH
Pada  Tabel  2  didapatkan  faktor  konversi  sebesar  29,79  Bq/m3/CPH.  Faktor konversi  selanjutnya  digunakan  dalam  perhitungan  untuk  mengkonversikan  nilai keluaran dari alat uji berupa pulsa menjadi satuan Bq/m3 dengan persamaan (1) pada saat dilakukan uji lapangan.

## 𝑲𝒐𝒏𝒔𝒆𝒏𝒕𝒓𝒂𝒔𝒊 𝒈𝒂𝒔 𝒓𝒂𝒅𝒐𝒏
= 𝒏𝒊𝒍𝒂𝒊 𝒂𝒍𝒂𝒕 𝒖𝒋𝒊 × 𝒇𝒂𝒌𝒕𝒐𝒓 𝒌𝒐𝒏𝒗𝒆𝒓𝒔𝒊                                                         (𝟏)
Pengujian dilakukan di taman alat Pos Observatorium Geofisika Sukabumi seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 7 Pengujian lapangan (a) Alat yang dibuat; (b) Rad7 BMKG
Hasil  dari  pengujian  lapangan  dapat  dilihat  pada  Tabel  5  meliputi  nilai  hasil pengukuran dari alat yang dibuat, Rad7, dan koreksi.

## Tabel 5
Jam (WIB) Rad7 Alat Uji Koreksi 08.00 131 209,79 -77,53 09.00 199 268,11 -69,11 10.00 581 685,17 -104,17 11.00 107 119,16 -12,16 12.00 455 685,17 -230,17 13.00 252 327,69 -75,69 14.00 250 297,9 -47,90 15.00 107 148,95 -41,95 16.00 256 327,69 -71,69 17.00 427 625,59 -198,59 Rata-rata koreksi -92,90
Pengujian lapangan menunjukkan nilai rata-rata koreksi yang cukup besar yakni - 92,90 Bq/m 3 .
Pada Gambar 10 dapat dilihat bahwa data dapat tersimpan dalam microSD dengan format nama file DATALOG.txt dan ditampilkan pada LCD dengan baik.
Gambar 8 Hasil uji rancangan perangkat lunak a) uji penyimpanan pada microSD; b) tampilan

## pada LCD
Data  hasil  pengukuran  juga  dikirimkan  ke  platform  Thingspeak  dengan  mengirimkan perintah dari Arduino UNO ke SIM900 dengan perintah : “GET https://api.thingspeak.com/update?api_key=DZIVOKN2F55PIQWT&field1=”
a) b)

## Gambar 9 Hasil penerapan perancangan perangkat lunak pada platform Thingspeak
Pada  Gambar  12 dapat  dilihat  bahwa  data  berhasil  dilakukan  visualisasi  dalam bentuk  grafik  sehingga  mempemudah user dalam  melakukan  monitoring  gas  radon. Namun,  terdapat delay antara  pengiriman  dan  penerimaan  data  dikarenakan  kecepatan koneksi internet yang kurang stabil di lokasi.

## Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diperoleh dari penelitian Perancangan Alat Pengamatan Gas Radon Menggunakan RN53 STK adalah sebagai berikut :
Alat  pengamatan  gas  radon  dapat  dibuat  menggunakan  sensor  RN53  STK  dan Arduino UNO sebagai pengolah data.
Sistem  memiliki  faktor  konversi  sebesar 29,79  Bq/m 3 /CPH  yang  didapatkan  dari pengujian  komparasi.  Faktor  konversi  bernilai  besar  menghasilkan  koreksi  yang  besar pada saat uji lapang yakni -92,90 Bq/m 3 disebabkan oleh faktor konversi yang besar dan perbedaan  emanasi  gas  radon  saat  diukur  oleh  Rad7  dan  sistem  yang  dibuat.  Faktor konversi  bernilai  besar  karena  adanya  perbedaan  daya  hisap  pompa  udara  yang digunakan, volume chamber dan ukuran sensor yang lebih kecil sehingga gas radon yang terukur pada sistem lebih sedikit.
Perbedaan  emanasi  gas  radon  yang  terukur  saat  pengujian  lapangan  dikarenakan kendala  filter  yang  digunakan  hanya  satu  sehingga  pengukuran  dilakukan  secara bergantian.  Pengukuran  yang  dilakukan  secara  bergantian  menyebabkan  emanasi  gas radon dalam tanah saat dilakukan pengukuran berubah-ubah. Pengamatan yang dilakukan tanpa  menggunakan soil  gas  probe juga  menyebabkan  pengukuran  menjadi  kurang maksimal.Data hasil pengamatan gas radon berhasil ditampilkan pada LCD dan disimpan di MicroSD . Data hasil pengamatan gas radon berhasil ditampilkan pada Thingspeak yang dikirim melalui jaringan GSM.

## BIBLIOGRAFI
Afandi, Mochamad Nur. (2018). LKP: Monitoring Suhu Dan Kelembaban Ruang Server PT.  Sier  Surabaya  Menggunakan  Arduino  Dengan  Database  Thingspeak .  Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya.
Akbar, Taufiq Alfarisi. (2017). Prototipe Meteran Air Digital Prabayar Berbasis Arduino Uno R3 . UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.
Arifin,  Jauhari,  Zulita,  Leni  Natalia,  &  Hermawansyah,  Hermawansyah.  (2016). Perancangan  murottal  otomatis  menggunakan  mikrokontroller  arduino  mega  2560. Jurnal Media Infotama , 12 (1).
Buana,  Indra,  &  Harahap,  Dwi  Agustian.  (2022).  Asbestos,  Radon  Dan  Polusi  Udara Sebagai Faktor Resiko Kanker Paru Pada Perempuan Bukan Perokok. AVERROUS: Jurnal Kedokteran Dan Kesehatan Malikussaleh , 8 (1), 1–16.
Darmawan,  Darmawan.  (2012). Hubungan  Antara  Dosis  Radiasi  Gamma  (Γ)  Dengan Konsentrasi  Gas  Radon  (222rn)  Di  Daerah  Mamuju,  Sulawesi  Barat .  Universitas Hasanuddin.
Ekayana,  Anak  Agung  Gde.  (2019).  Implementasi  SIPRATU  menggunakan  platform Thingspeak  berbasis  Internet  of  Things. Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika: JANAPATI , 8 (3), 237–248.
Hutabarat, Benedika Ferdian, Peslinof, Mardian, Afrianto, M. Ficky, & Fendriani, Yoza. (2023).  Sistem  Basis  Data  Pemantauan  Parameter  Air  Berbasis  Internet  Of  Things (Iot) Dengan Platform Thingspeak. JOURNAL ONLINE OF PHYSICS , 8 (2), 42–50.
Organization, World Health. (2009). WHO handbook on indoor radon: a public health perspective . World Health Organization.
Pakpahan,  Suliyanti,  Nurdiyanto,  Boko,  &  Ngadmanto,  Drajat.  (2014).  Analisis Parametergeo-Atmosferik  dan  Geokimia  Sebagai  Prekursor  Gempabumi  di Pelabuhan  Ratu,  Sukabumi. Jurnal  Meteorologi  Dan  Geofisika , 15 (2). https://doi.org/10.31172/jmg.v15i2.177
Sitorus, Meida, Sembiring, Timbangen, & Pudjadi, Eko. (2016). Konsentrasi Radiasi Gas Radon–Thoron pada Erupsi Gunung Sinabung dengan detector CR–39. Jurnal Ikatan Alumni Fisika Universitas Negeri Medan , 2 (1), 55–61.
Sunardi,  Bambang.  (2018).  Variasi  Gas  Radon  dan  Aktivitas  Kegempaan  di  Sekitar Patahan  Opak. Jurnal  Lingkungan  Dan  Bencana  Geologi , 9 (1),  11–20. https://doi.org/10.34126/jlbg.v9i1.166.
Sutarman, Sutarman, & Wahyudi, Wahyudi. (2003). Konsentrasi Gas Radon Di Udara Di Luar Dan Dalam Rumah Sekitar Nyala-Api Kawasan Tambang Minyak. Prosiding Seminar Aspek Keselamatan Radiasi Dan Lingkungan Pada Industr Non Nukliri , 75– 87. PTKMR BATAN.
Syakila,  Asti.  (2019). Pengembangan  Buku  Suplemen  Kimia  Berbasis  Contextual Teaching  And  Learning  Pada  Materi  Kimia  Unsur .  Jakarta:  FITK  UIN  Syarif Hidayatullah Jakarta.

## Copyright holder:
Adji Satrio, Hariyanto, Agustya Adi Martha, Wandes Gumamven (2023)
First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: