Vol. 13. No. 03, September 2022: 135-140 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534

## Purwarupa Monitoring Status Gunung Api Berbasis Internet of Things
Phisca Aditya Rosyady * , Yudi Widotomo
Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta *phisca.aditya@te.uad.ac.id
Abstrak—  Indonesia  merupakan  negara  yang memiliki banyak  gunung api dengan potensi bencana erupsi gunung api yang cukup tinggi. Erupsi gunung api dapat merugikan penduduk  sekitar  gunung  api.  Terdapat  penggunaan indikator status dalam penentuan kondisi gunung api aktif. Status  gunung  api  terbagi  menjdi    empat  yaitu  normal, waspada, siaga dan awas. Air dari danau kawah gunung api merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui  status  dari  suatu  gunung  api.  Penelitian  ini dilakukan untuk merancang sistem yang dapat memantau status  gunung  api  dengan  menggunakan  suhu  air  pada danau  kawah.  Sistem  yang  dirancang  pada  penelitian  ini menggunakan  sensor  DS18B20  yang  berguna  untuk mendeteksi  nilai  suhu  pada  air  danau  kawah gunung  api. Mikrokontroler yang digunakan dalam pembuatan sistem adalah  NodeMCU.  Data  nilai  suhu  dikirim  menggunakan metode  Internet  of  Things  (IoT)  ke  media  platform ThingSpeak  dan  aplikasi  Blynk.  Sistem  akan memberikan informasi  status  gunung  api  pada  aplikasi  Blynk.  Status gunung api akan normal jika suhu air danau kawah 0-32°C. Status  waspada jika  suhu  air  berada  diantara  32°C-37°C. Status siaga jika suhu air berada antara 37°C-39°C. Status awas  jika  air  memiliki  suhu  melebihi  39°C.  Pengujian sistem menghasilkan error suhu sebesar 2,132 o C. Kemampuan  sistem  dalam  mendeteksi  status  gunung  api secara  realtime  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai dengan batasan yang telah ditetantukan.
Kata  Kunci—Blynk,  Gunung  Api,  Internet  of  Things  (IoT), NodeMCU, Sensor DS18B20, Thingspeak
DOI: 10.22441/jte.2022.v13i3.002

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara banyak dikelilingi gunung api karena  Indonesia  merupakan ring  of  fire (cincin  api)  atau lingkaran api pasifik. Indonesia memiliki potensi bencana alam yang  cukup  tinggi  salah  satunya  adalah  erupsi  gunung  api. Sebab dari banyaknya bencana alam di Indonesia adalah karena Indonesia  terletak  di  antara  wilayah  lintasan  dua  jalur pegunungan  yaitu  pegunungan  sirkum  pasifik  dan  sirkum mediterania sehingga di Indonesia banyak terdapat gunung api [1].
Gunung  api  merupakan  lubang  kepundan  atau  rekahan dalam  kerak  bumi    dengan  puncak  gunung    yang  berbentuk kerucut, deretan kerucut atau hanya berupa lubang letusan dan atau  kawah  yang  merupakan  tempat  keluarnya  cairan  berupa
magma  atau  gas  atau  cairan  lainnya  ke  permukaan  bumi  [2]. Erupsi  gunung  api  dapat  menghasilkan  sejumlah  bencana diantaranya  lava,  jatuhnya  piroklastik,  aliran  piroklastik, lonjakan  piroklastik,  ledakan  lateral,  longsoran  puing-puing, tsunami vulkanik, lumpur, banjir dan gas [3].
Dalam  pemberian  informasi  dari  gunung  api  digunakan status  gunung  berapi  untuk  mengetahui  keadaan  gunung  api. Pusat  Vulkanologi  dan  mitigasi  Bencana  Geologi  (PVMBG) merupakan  lembaga  yang  mengeluarkan  atau  memberikan informasi  status  dari  gunung  api  di  Indonesia  yang  dilihat berdasarkan  dengan  data-data  dari  setiap  gunung  api  [4]. Sebelum  terjadinya  letusan,  gunung  api  yang  masih  aktif memiliki 4 status diantaranya yaitu aktif normal, waspada, siaga dan  awas[5].  Pada  status  aktif  normal,  kegiatan  gunung  api berdasarkan  pengamatan  dari  hasil  visual,  kegempaan  dan gejala vulkanik lainnya tidak memperlihatkan adanya kelainan. Pada  status  waspada,  terjadi  peningkatan  kegiatan  berupa kelainan yang tampak secara visual atau hasil pemeriksaan suhu air  pada  kawah,  kegempaan  dan  gejala  vulkanik lainnya.  Jika status  gunung  api  siaga,  peningkatan  semakin  nyata  hasil pengamatan  visual  atau  pemeriksaan  suhu  air  pada  kawah, kegempaan  dan  metoda  lain  saling  mendukung.  Berdasarkan analisis,  perubahan  kegiatan  cenderung  diikuti  letusan.  Pada status awas, menandakan bahwa status gunung api akan terjadi letusan  utama,  letusan  awal  mulai  terjadi  berupa  abu/asap. Berdasarkan  analisis  data  pengamatan,  segera  akan  diikuti letusan utama.
Pada  zaman  yang  sudah  maju  seperti  saat  ini,  kita  dapat mengaktifkan  dan  mematikan  sesuatu  tanpa  kontak  langsung dengan  objek  tersebut  dan  kita  juga  dapat  memantau  sesuatu tanpa harus melihat langsung ke tempatnya. Salah satu bentuk teknologi tersebut adalah teknologi Internet of Things atau yang biasa  dikenal  dengan  singkatan  IoT. Internet  of  Things (IoT) adalah suatu konsep dimana objek tertentu punya kemampuan untuk  mengirimkan  data  melalui  jaringan  tanpa  memerlukan adanya interaksi dari manusia ke manusia ataupun dari manusia ke  perangkat  digital  yaitu  komputer  maupun smartphone (ponsel pintar) [6]. IoT bisa dimanfaatkan untuk memantau alat atau suatu objek dari jarak yang jauh, misalnya memantau suhu air,  memauntau  kelembaban  tanah  atau  udara  dan  lain sebagainya.  Teknologi  IoT  dapat  diakses  menggunakan mikrokontroler  diantaranya  arduino,  nodeMCU,  STM32,  dan sebagainya [7].
Penelitian ini dilakukan untuk membantu dalam pemantauan status gunung api menggunakan parameter suhu air pada danau kawah gunung api. Danau kawah  atau dapat disebut danau  kaldera  merupakan  danau  yang  terbentuk  akibat penurunan dasar kawah atau kaldera yang kemudian terisi oleh air  meteorik.  Danau  kawah  dapat  dijumpai  pada  gunung  api
yang masih aktif maupun yang sudah tidak aktif lagi. Air dari danau  dapat  bersifat  netral  maupun  asam  [8].  Air  dari  danau kawah  gunung  api  merupakan  salah  satu  cara  yang  dapat digunakan untuk  mengetahui status atau keadaan dari  gunung api [9].
Pemantauan (monitoring) akan  memberikan  informasi tentang  status  dan  kecenderungan  bahwa  pengukuran  dan evaluasi  yang  diselesaikan  berulang  dari  waktu  ke  waktu, pemantauan  umumnya  dilakukanuntuk  tujuan  tertentu,  untuk memeriksa  terhadap  proses  berikut  objek  atau  untuk mengevaluasi  kondisi  atau  kemajuan  menuju  tujuan  hasil manajemen  atas  efek  tindakan  dari  beberapa  jenis  antara  lain tindakan  untuk  mempertahankan  manajemen  yang  sedang berjalan  [10]. Monitoring tersebut  dilakukan  dengan menempatkan  sensor  suhu  pada  air  danau  kawah gunung  api. Sensor  suhu  yang  digunakan  adalah  sensor  suhu  DS18B20 waterproof. Sensor  suhu  DS18B20  merupakan  sensor  dengan keluaran  digital  yang  hanya  membutuhkan  1 wire saja  [11]. Maksud dari 1 wire pada sensor DS18B20 ini adalah, sensor ini hanya membutuhkan satu pin jalur data komunikasi[12]. Nilai suhu  air  danau  kawah  gunung  api  akan  dikirimkan menggunakan mikrokontroler.
Mikrokontroler yang digunakan dalam penelitian ini adalah NodeMCU.  NodeMCU  merupakan  mikrokontroler  dengan kemampuannya yang dapat mengakses WiFi dan memiliki chip komunikasi  USB  ke  serial  sehingga  dalam  pemrogramannya dapat dilakukan dengan kabel data mikro USB [13]. Data yang telah  diproses  dalam  mikrokontroler  akan  tampilkan  pada Liquid  Crystal  Display (LCD)  dan  dikirimkan  dengan menggunakan  IoT  ke Thingspeak dan  aplikasi  Blynk.  LCD adalah salah satu jenis penampil elektronik yang dibuat dengan teknologi  CMOS logic yang  bekerja  dengan  memantulkan cahaya  yang  ada  di  sekelilingnya  terhadap front-lit atau mentransmisikan cahaya dari back-lit yang dapat menampilkan data dalam bentuk karakter, huruf ataupun grafik [14].
Thingspeak merupakan sebuah platform open source untuk IoT dan Aplication Programing Interface (API) yang berbasis web yang menyediakan layanan cloud bersama dengan analitik data [15][16]. Thingspeak cukup  diminati  untuk  digunakan karena konfigurasinya yang mudah [17].
Blynk  adalah  platform  untuk  aplikasi  Android  yang bertujuan  untuk  kendali  modul  Arduino,  Raspberry  Pi, ESP8266, WEMOS D1, dan module sejenisnya melalui sebuah prototype  dan  Internet  [18].  Blynk  juga    merupakan  sebuah layanan  server  yang  digunakan  untuk  mendukung  projek Internet  of  Things (IoT).  Layanan  server  ini  memiliki lingkungan mobile  user baik  Android  maupun  iOS.  Blynk mendukung  berbagai  macam  mikrokontroler  yang  dapat digunakan untuk projek Internet of Things (IoT) [19].

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
IoT  merupakan  sebuah  konsep  dimana  suatu  objek  yang memiliki kemampuan untuk mentransfer data melalui jaringan tanpa memerlukan interaksi manusia ke manusia atau manusia ke  komputer  [6]  .Penguji  telah  melakukan  penelitian  dan pengujian  terhadap  alat  atau  sistem  yang  dirancang menggunakan  Arduino  Uno,  sensor turbidity ,  sensor  pH Electrode dan  sensor  suhu  DS18B20.  Hasil  kesimpulan  yang didapat dari penggunaan sensor suhu DS18B20 adalah tingkat kesalahan dari  sensor pada setiap waktu. Pada pagi  hari, rata-
rata kesalahan sebesar 3,2. Pada siang hari, rata-rata kesalahan sensor sebesar 6. Pada  malam  hari, rata-rata kesalahan sensor suhu sebesar 2,5.
Penelitian  untuk  membuat  sistem  peringatan  dini  bahaya aktivitas  gunung  berapi.  Penelitian  tersebut  mendapatkan kesimpulan  bahwa  sistem  yang  dibuat  dapat  memperkirakan level  berbahaya  dari  aktivitas  gunung  berapi  secara  realtime sehingga dapat membantu masyarakat sekitar untuk mendapat informasi  dan  menjauhi  radius  berbahaya.  Penelitian  tersebut juga mendapatkan kesimpulan bahwa gunung berapi memiliki 4 status aktivitas yaitu normal, waspada, siaga dan awas [9].
Penelitian untuk mengembangkan wireless sensor network berbasis internet  of  things untuk  memantau  kualitas  air  dan tanah  pada  pertanian.  Dalam  penelitian  tersebut  digunakan sensor  DS18B20 waterproof sebagai  pengukur  suhu  air  yang digunakan  untuk  menentukan  kualitas  air.  Dari  penelitian tersebut  disimpulkan  bahwa  tingkat  akurasi  sensor  suhu DS18B20 waterproof yang digunakan dalam sistem mencapai 99,09%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sensor  DS18B20 waterproof sudah  cukup  akurat  dalam  pengukuran  suhu  air [11].
Terdapat  4 tingkat kegiatan gunung api. Pertama (level  I), aktif  normal  yang  dapat  dilihat  pengamatan  secara  visual, kegempaan dan gejala vulkanik lainnya tidak terdapat kelainan. Kedua (level II), akan terjadi peningkatan aktivitas gunung api. Ketiga (level III), adalah saat dimana peningkatan yang terjadi semakin  terlihat.  Keempat  (level  IV),  adalah  saat  keadaan menjelang letusan gunung dan akan segera diikuti oleh letusan utama.  Penelitian  yang  dilakukan  melalui  metode case  based reasoning (CBR)  menghasilkan  rata-rata  sebesar  80%  dalam penentuan status gunung api [2].
Penelitian  untuk  mengendalikan  penyiraman  air  pada tanaman  cabai  menggunakan  aplikasi  blynk.  Penelitian  ini menggunakan  kelembaban  tanah  sebagai  indikator  sistem dalam penyiraman tanaman. Sensor DS18B20 digunakan untuk mengetahui  suhu  dari  tanah,  karena  suhu  dari  tanah  akan mempengaruhi  kelembaban  dari  tanah  tersebut.  Penggunaan sensor DS18B20 karena sensor ini waterproof (tahan air) [19].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah sistem yang berbasis Internet  of  Things (IoT). Metode menggunakan Internet  of  Things (IoT)  akan  memudahkan  dalam  memantau status gunung api. Status gunung api dapat dilihat atau dipantau secara langsung (realtime) .
A. Desain Sistem
Terdapat  dua  tahap  dalam  perancangan  sistem  yang  akan dibuat  yaitu  perancangan software (perangkat  lunak) dan perancangan hardware (perangkat  keras) . Pada  bagian perancangan software berisi tentang diagram algoritma tentang pengoperasian  sistem.  Pada  bagian  perancangan hardware berisi tentang blok diagram sistem perangkat keras dan diagram pengkabelan dari rangkaian sistem.
1. Perancangan Software
Pada  perancangan  sistem  ini,  menggunakan software Arduino IDE sebagai perangkat untuk memrogram NodeMCU dalam  bahasa  C++.  Sebelum  melakukan  pemrogram  sistem
menggunakan software Arduino  IDE,  dilakukan  pembuatan diagram alir (flowchart) dari sistem yang akan dirancang.
Flowchart  adalah  suatu  penggambaran  secara  grafik  dari langkah-langkah  dan  urutan  prosedur  dari  suatu  program. Flowchart merupakan rangkaian simbol-simbol yang digunakan  untuk  mengkontruksi  [20].  flowchart  dapat memudahkan pengguna melakukan pengecekan bagian-bagian yang terlupakan dalam analisis masalah [12].
Gambar  1  menunjukkan  diagram  alir  ( flowchart )  yang merupakan  rancangan  sistem  kerja  dari  perangkat monitoring status gunung api melalui nilai suhu danau kawah yang datanya akan  dikirim  menggunakan  IoT  menuju Thingspeak dan aplikasi  Blynk.  Ketika  nilai  suhu  berada  antara  0-32˚C  maka status gunung api dalam kondisi normal. Saat nilai suhu berada antara 32-37˚C maka status gunung api dalam kondisi waspada. Jika nilai suhu berada antara 37-39˚C maka status gunung api dalam kondisi Siaga dan apabila nilai suhu lebih dari 39˚C maka status  gunung  api  dalam  kondisi  Awas.  Kemudian  data  suhu dan kondisi status dari gunung api akan ditampilkan pada LCD dan aplikasi Blynk. sedangkan Thingspeak akan menampilkan grafik dari data suhu yang dikirimkan.
Gambar 2. Flowchart Sistem
2. Perancangan Hardware
Perancangan hardware dari  sistem  yang  dirancang  yaitu mikrokontroler  NodeMCU  yang  bertugas  sebagai  pengendali dari  nilai  data  terbaca  yang  kemudian  dilakukan  proses pengolahan serta pengiriman ke aplikasi Blynk dan Thingspeak . Diagram blok perancangan sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3. Diagram Blok Sistem Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  mikrokontroler  berupa  NodeMCU.  NodeMcu merupakan sebuah open source platform IoT dan Pengembangan  Kit  yang  menggunakan  bahasa  pemrograman Lua  untuk  membantu  programmer  dalam  membuat  prototype produk  IoT  atau bisa dengan memakai sketch dengan arduino IDE. Pengembangan kit ini didasarkan pada modul ESP8266, yang mengintegrasikan GPIO, PWM (Pulse Width Modulation),  IIC  ,  1-Wire  dan  ADC  (Analog  to  Digital Converter) yang terdapat dalam satu board [13]. Data nilai suhu dari sensor DS18B20 akan dibaca oleh NodeMCU dan nantinya data  tersebut  akan  menentukan  status  dari  gunung  api.  Data suhu  akan  dikirim  ke  aplikasi  Blynk  dan Thingsprak dengan metode IoT.
Pembuatan sistem merupakan proses dalam menghubungkan  semua  perangkat  yang  ada,  sehingga  dapat membaca  nilai  sensor  DS18B20  yang  nantinya  akan  memicu kinerja dari output. Rangkaian dari keseluruhan perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 4. Diagram Perancangan Perangkat Keras

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Pada bab ini akan dilakukan pengujian sensor DS18B20 dan keseluruhan purwarupa yang dilakukan untuk memantau status gunung  api.  Pengujian    Sensor  DS18B20  dilakukan  untuk mengetahui kinerja dan nilai error dari sensor tersebut.
A. Pengujian Sensor DS18B20
Pengujian  sensor  DS18B20  menghasilkan  nilai  suhu  yang dibandingkan  dengan  termometer  digital.  Sensor  DS18B20 dirangkai  dengan  NodeMCU  yang  sudah  diberikan  program kemudian  diukur  nilainya  dalam  jangka  waktu  tertentu. Pengujian sensor ini bertujuan untuk mengetahui tingkat error yang  ada  pada  sensor.  Nilai  e rror dari  pengujian  ini  dapat ditentukan menggunakan rumus persamaan 1 dan 2 berikut:
𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ = |𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑅𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑠𝑖 − 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟| (1) 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑘𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 = |𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ| |𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑅𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑠𝑖| × 100 (2)
Tabel 1. Pengujian Nilai Suhu Sensor DS18B20 No. Sensor DS18B20 ( ͦC) Termometer Digital ( ͦC) Selisih (ͦC) Error 1 31,88 31,9 0,02 0,06% 2 32,38 32,6 0,22 0,67% 3 33,00 33,1 0,1 0,30% 4 34,06 34,3 0,24 0,69% 5 34,81 34,9 0,09 0,25% 6 35,81 35,9 0,09 0,25% 7 36,06 36,3 0,24 0,66% 8 36,31 36,5 0,19 0,52% 9 36,50 36,8 0,3 0,81% 10 36,75 36,9 0,15 0,4% 11 37,38 37,6 0,15 0,59% 12 37,88 38,1 0,22 0,58% 13 38,38 38,5 0,22 0,31% 14 38,63 38,9 0,12 0,69% 15 39,06 39,1 0,27 0,1% 16 39,44 39,5 0,04 0,15% 17 40,0 40,1 0,06 0,24% 18 40,63 40,7 0,1 0,17% 19 41,19 41,4 0,07 0,5% 20 42,56 42,8 0,21 0,56% Rata-Rata error 0,425%
Hasil  atau  kesimpulan  Pengujian  Sensor  Suhu  dengan sensor  DS18B20  memiliki  nilai error rata-rata  dibawah  1% yaitu  sebesar  0,425%.  Sehingga  sensor  DS18B20  cukup  baik untuk digunakan sebagai alat ukur suhu.
B. Hasil Pengujian Purwarupa Monitoring Status Gunung Api
Pada pengujian ini dilakukan percobaan sebanyak dua kali. Penelitian  dilakukan  berdasarkan  waktu  dan  berdasarkan  tiap status yang ada.
1. Pengujian Berdasarkan Waktu
sistem yang telah dirancang akan diuji  pada jangka waktu satu hari yang dibagi dalam 3 pengujian yaitu pagi hari, siang hari  dan  malam  hari  untuk  mengetahui  kinerja  sistem  bekerja dengan baik atau tidak. air yang digunakan untuk pengambilan data ini diambil menggunakan air matang. Hasil data pengujian sistem dapat dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil Pengujian Pagi Hari
No. Waktu Nilai Suhu ( o C) Status LED Blynk 1 00.00-01.00 28,57 Normal Hijau 2 01.00-02.00 28,62 Normal Hijau 3 02.00-03.00 28,47 Normal Hijau 4 03.00-04.00 28,30 Normal Hijau 5 04.00-05.00 28,22 Normal Hijau 6 05.00-06.00 27,99 Normal Hijau 7 06.00-07.00 27,90 Normal Hijau 8 07.00-08.00 27,95 Normal Hijau
Tabel 2 merupakan data yang didapatkan oleh sistem setelah dilakukan  pengujian  di  pagi  hari.  Pada  pengujian  di  pagi  hari didapatkan  hasil  pengukuran  nilai  suhu  dengan  rata-rata  yang didapat  adalah  sebesar  28,25 o C. Pada  pagi  hari  status  gunung berada dalam  kondisi  normal. Pada aplikasi  Blynk  LED hijau menyala  yang  mengartikan  bahwa  gunung  api  berada  pada kondisi  normal.  Selanjutnya,  pengujian  sistem  dilakukan  di siang hari yang dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Pengujian Siang Hari
No. Waktu Nilai Suhu ( o C) Status LED Blynk 1 08.00-09.00 28,22 Normal Hijau 2 09.00-10.00 28,46 Normal Hijau 3 10.00-11.00 28,84 Normal Hijau 4 11.00-12.00 29,04 Normal Hijau 5 12.00-13.00 29,37 Normal Hijau 6 13.00-14.00 29,50 Normal Hijau 7 14.00-15.00 30,15 Normal Hijau 8 15.00-16.00 30,42 Normal Hijau
Tabel 3 merupakan data yang didapatkan oleh sistem setelah dilakukan pengujian pada waktu siang hari. Pengujian di siang hari ini mendapatkan hasil pengukuran nilai suhu dengan rata- rata sebesar 29,25 o C. Pada siang hari, status gunung juga berada dalam  kondisi  normal  karena  suhu  yang  didapatkan  masih berada di bawah 32 o C. Pada aplikasi Blynk LED hijau menyala yang  mengartikan  bahwa  gunung  api  berada  pada  kondisi normal.  Pengujian  terakhir  yang  dilakukan  adalah  pengujian pada malam hari. Hasil dari pengujian pada malam hari dapat dilihat hasilnya pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Malam Hari
No. Waktu Nilai Suhu ( o C) Status LED Blynk 1 16.00-17.00 30,61 Normal Hijau 2 17.00-18.00 30,29 Normal Hijau 3 18.00-19.00 30,06 Normal Hijau 4 19.00-20.00 29,68 Normal Hijau 5 20.00-21.00 30,42 Normal Hijau 6 21.00-22.00 27,80 Normal Hijau 7 22.00-23.00 28,60 Normal Hijau 8 23.00-00.00 28,62 Normal Hijau
Tabel 4 merupakan data yang didapatkan oleh sistem setelah dilakukan pengujian pada saat malam hari. Pengujian di malam hari ini didapatkan hasil pengukuran nilai suhu dengan rata-rata sebesar 29,25 o C. Pada malam hari, status gunung berada dalam kondisi  normal  karena  suhu  yang  didapatkan  masih  berada  di bawah  32 o C.  Pada  aplikasi  Blynk  LED  hijau  menyala  yang mengartikan bahwa gunung api berada pada kondisi normal.
2. Pengujian Berdasarkan Status
Pada  penelitian  ini  juga  dilakukan  pengujian  dengan berdasarkan  batasan  suhu  dari  air  pada  status  gunung  api. Pengujian ini dilakukan pada saat status gunung api berada pada status normal, waspada, siaga, dan awas.  Hasil data pengujian sistem pada status normal dapat dilihat pada tabel 5 berikut:

## Tabel 5. Pengujian Status Normal
No. Suhu pada Sistem ( o C) Termometer Digital ( o C) Status Error (%) 1. 27,69 27,9 Normal 0,75 2. 28,31 28,6 Normal 1,01 3 29,38 29,8 Normal 1,41 4 31,19 31,5 Normal 0,98 5 31,88 31,9 Normal 0,06 Rata-rata Error 0,842
Tabel  5.  diatas  merupakan  hasil  pengujian  sistem  pada status  normal.  Pengujian  tersebut  dilakukan  pada  suhu  air dibawah  32 o C.  Dari  pengujian  tersebut  didapatkan  nilai  error sebesar 0,842%. Pengujian yang dilakukan selanjutnya adalah pengujian pada status waspada. Pengujian pada status waspada dapat dilihat pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Pengujian Status Waspada
No.
Suhu pada Sistem ( o C) Termometer Digital ( o C) Status Error (%) 1. 32,38 32,6 Waspada 0,67 2. 33,00 33,1 Waspada 0,30 3 34,06 34,3 Waspada 0,69 4 35,81 35,9 Waspada 0,25 5 36,50 36,8 Waspada 0,81 Rata-rata Error 0,544
Tabel  6  merupakan  hasil  pengujian  sistem  pada  status normal.  Pengujian  tersebut  dilakukan  pada  rentang  suhu  air antara  32 o C-37 o C  yang  merupakan  suhu  air  untuk  status waspada. Dari pengujian tersebut didapatkan nilai error sebesar 0,544%.  Pengujian  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah pengujian pada status siaga. Pengujian ini dilakukan pada suhu air antara 37 o C-39 o C. Pengujian pada status siaga dapat dilihat pada Tabel 7 berikut:
Tabel 7. Pengujian Status Siaga
No. Suhu pada Sistem ( o C) Termometer Digital ( o C) Status Error (%) 1. 37,38 37,6 Siaga 0,59 2. 37,44 37,8 Siaga 0,58 3 37,88 38,1 Siaga 0,95 4 38,38 38,5 Siaga 0,31 5 38,63 38,9 Siaga 0,69 Rata-rata Error 0,624
Tabel  7  merupakan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  untuk status siaga. Pada status ini pengujian dilakukan dengan suhu air  diantara  37 o C-39 o C.  Pengujian  pada  status  siaga mendapatkan  hasil  nilai error sebesar  0,624%.  Pengujian selanjutnya dilakukan pada status siaga. Pengujian pada status siaga dapat dilihat pada Tabel 8 berikut:
Tabel 8. Pengujian Status Awas
No. Suhu pada Sistem ( o C) Termometer Digital ( o C) Status Error (%) 1. 40,0 40,1 Awas 0,24 2. 40,63 40,7 Awas 0,17 3 41,19 41,4 Awas 0,5 4 42,56 42,8 Awas 0,56 5 44,44 44,6 Awas 0,56 Rata-rata Error 0,406
Tabel 8 merupakan hasil pengujian sistem pada status awas. Pengujian  tersebut  dilakukan  pada  suhu  air  diatas  39 o C.  Dari pengujian tersebut didapatkan nilai error sebesar 0,406%.
Hasil  dari  pengujian  purwarupa  pada  4  status  yang  ada, didapatkan nilai  rata-rata error yang berbeda-beda. Pengujian pada  status  normal,  didapatkan  nilai error sebesar  0,842%. Pada pengujian status waspada, didapatkan nilai error sebesar 0,544%.  Pengujian  pada  status  siaga,  didapatkan  nilai error sebesar  0,624%.  Nilai  error  pada  pengujian  status  awas didapatkan sebesar 0,406%.

## V. K ESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  ini,  permasalahan  untuk melakukann monitoring nilai suhu danau kawah di gunung api untuk  menentukan  status  gunung  api  dapat  diatasi.  Sensor DS18B20  dapat  mendeteksi  nilai  suhu  dengan  rata-rata  nilai error yang  relatif  kecil  yaitu  sebesar  0,425%.  Dengan  nilai error yang tidak besar maka sensor DS18B20 dapat digunakan untuk  mengukur  suhu  permukaan  kawah  gunug  api.  Sensor DS18b20  dan  komponen hardware dapat  bekerja  dengan bantuan mikrokontroler NodeMCU yang telah terkoneksi oleh Wi-Fi.  Pada  pengujian  sistem  ini  dapat  disimpulkan  bahwa sistem dapat  bekerja dengan baik  karena berdasarkan 4 status gunung api, nilai error yang didapatkan tidak lebih besar dari 1%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih kepada semua editor dan reviewer atas segala saran  dan  masukan  yang  telah  membantu  dalam  proses pembuatan  paper  ini.  Ucapan  terima  kasih  juga  kepada Laboratorium Teknik Elektro UAD dan pihak-pihak yang telah mendukung dalam penelitian  dan penulisan artikel ini  ini serta memberikan bantuan moral dan material.

## D AFTAR P USTAKA
[1] C.  Setiawan,  “Termgunung  Berapi :  Tinjauan  Secara  Leksikologi,” Universitas Negeri Yogyakarta, 2014.
[2] A.  S  Soroto,  A.  Fuad,  and  S.  Lutfi,  “Penerapan  Metode  Case  Based Reasoning (Cbr) Untuk Sistem Penentuan Status Gunung Gamalama,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 1, no. 2, pp. 70–75, 2018, doi: 10.33387/jiko.v1i2.771.
[3] A. Pratama, A. Nugraha, and A. Wijaya, “Pemodelan Kawasan Rawan Bencana  Erupsi  Gunung  Api  Berbasis  Data  Penginderaan  Jauh  (Studi Kasus Di Gunung Api Merapi),” J. Geod. Undip , vol. 3, no. 4, pp. 117– 123, 2014.
[4] F. Tempola, M. Muhammad, and A. Khairan, “Perbandingan Klasifikasi Antara  KNN  dan  Naive  Bayes  pada  Penentuan  Status  Gunung  Berapi dengan K-Fold Cross Validation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 577, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855983.
[5] P. V. dan M. B. Geologi, Gunungapi , no. 57. 2015.
[6] S.  A.  Akbar,  D.  B.  Kalbuadi,  and  A.  Yudhana,  “Online  Monitoring Kualitas Air Waduk Berbasis Thingspeak,” Transmisi , vol. 21, no. 4, pp.
109–115, 2019, doi: 10.14710/transmisi.21.4.109-115.
[7] W.  Wilianto  and  A.  Kurniawan,  “Sejarah,  Cara  Kerja  Dan  Manfaat Internet of Things,” Matrix J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 36–41, 2018, doi: 10.31940/matrix.v8i2.818.
[8] P. V. dan M. B. Geologi, “DANAU KAWAH,” Kementerian Energi dan
Sumber Daya Mineral Badan Geologi , 2021.
https://magma.esdm.go.id/v1/edukasi/glossary/danau-kawah  (accessed Feb. 20, 2022).
[9] M. A. V. Simon, W. Setiawan, and N. P. Sastra, “RANCANG BANGUN SISTEM  PERINGATAN  DINI  BAHAYA  AKTIVITAS  GUNUNG BERAPI  BERBASIS  MIKROKONTROLER  ARDUINO,” J.
SPEKTRUM , vol. 7, no. 2, pp. 112–120, 2020.
[10]  N.  I.  Widiastuti  and  R.  Susanto,  “Kajian  sistem  monitoring  dokumen akreditasi teknik informatika unikom,” Maj. Ilm. UNIKOM , vol. 12, no. 2, pp. 195–202, 2014, doi: 10.34010/miu.v12i2.28.
[11]  U.  Syafiqoh,  S.  Sunardi,  and  A.  Yudhana,  “Pengembangan  Wireless Sensor Network Berbasis Internet of Things untuk Sistem Pemantauan Kualitas Air dan Tanah Pertanian,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 2, pp. 285–289, 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i2.878.
[12]  S. Santoso and R. Nurmalina, “Perencanaan dan Pengembangan Aplikasi Absensi  Mahasiswa  Menggunakan  Smart  Card  Guna  Pengembangan Kampus  Cerdas,” J.  Integr. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  84,  2017,  doi: 10.30871/ji.v9i1.288.
[13]  A.  Satriadi,  Wahyudi,  and  Y.  Christiyono,  “Perancangan  Home Automation Berbasis NodeMCU,” Transient ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  64–71,
2019.
[14]  M. Ristiawan and E. Ariyanto, “Otomatisasi Pengatur Suhu Dan Waktu
Pada  Penyangrai  Kopi  (  Roaster  Coffee  )  Berbasis  Atmega  16  Pada Tampilan Lcd ( Liquid Crystal Display ),” Gema Teknol. , vol. 19, no. 1, p. 6, 2016, doi: 10.14710/gt.v19i1.21949.
[15]  S.  Pasha,  “Thingspeak  Based  Sensing  and  Monitoring  System  for  IoT with Matlab Analysis,” Int. J. New Technol. Res. , vol. 2, no. 6, pp. 19– 23, 2016.
[16]  Ramisetty,  S.V et  al. ,  “Home  Automation  using  Thingspeak,” Int.  J. Innov.  Technol.  Explor.  Eng. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  219–223,  2020,  doi: 10.35940/ijitee.a8171.1110120.
[17]  B. Sahuleka et al. , “Sistem Data Logging Sederhana Berbasis Internet Of Things  untuk  Pemantauan  Suhu  Tubuh  dan  Detak  Jantung,” J.  Tek. Elektro , vol. 11, no. 1, pp. 29–35, 2018, doi: 10.9744/jte.11.1.29-35.
[18]  W.  Andrianto,  “Sistem  Pengontrolan  Lampu  menggunakan  Arduino berbasis Android,” J. TEKINKOM , pp. 1–10, 2019.
[19]  R.  Hariri,  M.  A.  Novianta,  and  D.  S.  Kristiyana,  “PERANCANGAN APLIKASI  BLYNK  UNTUK  MONITORING  DAN  KENDALI PENYIRAMAAN TANAMAN,” J. Elektr. , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2019, [Online].  Available:  https://www.99.co/blog/indonesia/harga-pompa- air-mini/.
[20]  Q.  Budiman,  S.  Mouton,  L.  Veenhoff,  and  A.  Boersma,  “ANALISIS PENGENDALIAN MUTU DI BIDANG INDUSTRI MAKANAN,” J. Inov. Penelit. , vol. 1, no. 0.1101/2021.02.25.432866, pp. 1–15, 2021.