## Sistem Pemantauan Gas Karbon Monoksida (CO) pada Produk KOLISS-IoT Menggunakan Teknologi Web
Krisna Aditya 1 , Dian Budhi Santoso 2 , Lela Nurpulaela 3
1,2,3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang
1 krisna.aditya16073@student.unsika.ac.id, 2 dian.budhi@ft.unsika.ac.id,
3 lela.nurpulaela@ft.unsika.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kandungan  gas  karbon  monoksida  (CO)  pada produk  kompor  penghasil  listrik  dengan  teknologi  Internet  of  Things  (KOLISS-IoT)  yang berpotensi  menghasilkan  gas  CO  dari  pembakaran  yang  tidak  sempurna.  Metode  yang digunakan  dalam  pembuatan alat ini  diawali  dengan  pembuatan  produk  KOLISS-IoT  dan pembuatan sistem pemantauan gas CO yang didukung dengan teknologi Internet of Things (IoT).  Proses  pemantauan  gas  CO  menggunakan  sensor  gas  tipe  MQ-7,  sebagai pengendalinya  menggunakan  Arduino  Uno  serta  untuk  menampilkan  hasil  pemantauan pada  halaman  web  menggunakan  modul  WiFi  ESP8266  sebagai  pengirim  datanya. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, sensor MQ-7 dapat mendeteksi gas karbon monoksida  (CO)  pada  produk  KOLISS-IoT  yang  selanjutnya  ditampilkan  di  LCD  dan halaman web. Hasil pengambilan data didapatkan rata-rata gas CO yang terdeteksi sebesar 5,72 ppm serta rata-rata waktu pengiriman data pada halaman web membutuhkan waktu 8,1 detik.
Kata kunci: pemantauan, sensor MQ-7, karbon monoksida (CO), Internet of Things (IoT)

## Abstract
This study aims to find out the concentration of carbon monoxide (CO) gas in electric stoves by means of  Internet of Things technology (KOLISS-IoT) that potentially produces CO gas from incomplete combustion. The method used in making electric stove begins with making the  product  of  KOLISS-IoT  and  CO  gas  monitoring  systems  supported  by  the  internet  of things  (IoT)  technology.  The  CO  gas  monitoring  process  uses  the  MQ-7  type  gas  sensor, Arduino Uno as the controller, and ESP8266 WiFi module as the sender of the data to display the result of monitoring on the webpage. Based on the tests that have been conducted, MQ-7 sensors can detect carbon monoxide (CO) gases in KOLISS-IoT products that are subsequently displayed on LCD and webpages. The results of this study implies that the average of CO gas was 5.72 ppm of and the average of data delivery time on web pages was 8.1 seconds.
Keywords: monitoring, MQ-7 sensors, carbon monoxide (CO), Internet of Things (IoT)

## 1. Pendahuluan
Produk KOLISS-IoT merupakan kompor penghasil listrik dengan teknologi Internet of Things  (IoT)  yang  memanfaatkan  sumber  energi  panas  dari  proses  pembakaran  bahan

## Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 113 - 124
bakar  biomassa  untuk  dapat  menghasilkan  listrik,  dengan  menggunakan  thermoelectric generator  (TEG)  yang  mengubah  perbedaan  suhu  di  antara  dua  sisi  elemen  yang  akan mengalirkan  arus  sehingga  menghasilkan  perbedaan  tegangan  [1].  Semakin  besar  beda suhu  antara  kedua  sisi  pada  modul  TEG,  maka  semakin  besar  pula  tegangan  yang dihasilkan oleh elemen tersebut.
KOLISS-IoT  merupakan  produk  yang  dalam  pembakarannya  memakai  bahan biomassa padat seperti kayu, tumbuh-tumbuhan, daun-daunan, rumput, limbah pertanian, dan sebagainya. Bahan biomassa padat terutama kayu sampai saat ini masih dimanfaatkan di daerah pelosok pedesaan untuk memasak, biasanya dipakai pada dapur tradisional atau pembakaran secara langsung.
Pembakaran  terbuka  dengan  bahan  bakar  biomassa  menghasilkan  beberapa  emisi polutan  yaitu  karbon  monoksida  (CO),  hidrogen  sulfida  (H2S),  nitrogen  oksida  (NOx), sulfur  dioksida  (SOx)  serta  partikel  debu  [2].  Pembakaran  yang  menghasilkan  emisi polutan dapat mengotori ruangan dan dapat mempercepat terjadinya pemanasan global [3].  Riset  kesehatan  menunjukkan  bahwa  adanya  hubungan  antara  polusi  asap  yang dihasilkan  dari  pembakaran  tungku  dengan  banyak  macam  penyakit  seperti  infeksi saluran pernafasan [4], bronkitis kronis [5], asma [6], hingga TBC. Kejadian ini terutama terjadi di Indonesia dan negara lain yang masih dalam status negara berkembang [7].
Salah satu gas yang yang paling berbahaya dari pembakaran terbuka adalah karbon monoksida (CO), yang dihasilkan oleh proses pembakaran tak sempurna [8]. Karakter CO yang tidak berwarna, tidak berbau, tidak berasa, mudah terbakar, dan tidak mengiritasi membuat gas ini kehadirannya sering tidak disadari oleh manusia [9]. Memiliki efek yang beracun  dan  mematikan,  CO  juga  dikenal  sebagai  pembunuh  diam-diam.  Tingkat konsentrasi  CO  di  suatu  area  yang  cukup  tinggi  akan  membahayakan  manusia  tetapi tergantung dari lamanya manusia terpapar gas CO. Paparan gas CO yang dianjurkan oleh Occupational  Safety  and  Health  Administration  (OSHA)  yang  merupakan  bagian  dari Departemen Tenaga Kerja Amerika Serikat adalah apabila beraktifitas di ruangan selama 8 jam tingkat konsentrasi maksimal gas CO-nya adalah 35 ppm [10].
Pemantauan terhadap kandungan gas CO pada produk KOLISS-IoT yang berpotensi menghasilkan  gas  CO  menjadi  hal  yang  sangat  penting  mengingat  udara  yang  bersih merupakan hal yang sangat vital bagi manusia. Banyak cara yang dapat digunakan untuk mengukur  kandungan  gas  CO  pada  produk  KOLISS-IoT  salah  satunya  dengan menggunakan sensor yang dipasang pada cerobong asap yang berpotensi menghasilkan kandungan gas CO.
Berkembangnya  teknologi  komunikasi  saat  ini  memudahkan  dalam  proses pemantauan. Salah satu teknologi yang sedang berkembang yaitu Internet of Things (IoT) yang  memanfaatkan  akses  dari  internet  sehingga  sangat  memudahkan  dalam  proses pemantauan  gas  CO.  IoT  memungkinkan  pengguna  untuk  mengelola  dan mengoptimalkan elektronik dan peralatan listrik yang menggunakan internet  dan saling bertukar  informasi  satu  sama  lain  di  antara  mereka  sehingga  mengurangi  interaksi manusia [11]. Penelitian yang dilakukan [12] menjelaskan tentang sistem pemantauan gas CO pada cerobong asap industri yaitu dengan menempatkan sensor MQ-7 pada cerobong asap  industri.  Sistem  ini  menggunakan  modul  Bluetooth  HC-06  untuk  mengkoneksikan dari Arduino Uno ke media gadget Android sehingga data dari sensor dapat ditampilkan di aplikasi MIT APP Inventor.
Melihat  permasalahan  dan  dari  penelitian  [12],  tercetus  ide  untuk  membuat  sistem pemantauan gas CO pada produk KOLISS-IOT yang berpotensi menghasilkan gas CO dari
Sistem Pemantauan Gas Karbon Monoksida (CO) pada Produk KOLISS-IoT Menggunakan Teknologi Web Krisna Aditya, Dian Budhi Santoso, Lela Nurpulaela
hasil  pembakaran  yang  tidak  sempurna.  Sensor  yang  dipakai  untuk  mendeteksi  karbon monoksida  yaitu  sensor  gas  tipe  MQ-7  yang  sangat  peka  terhadap  karbon  monoksida. Sistem  ini  didukung  dengan  teknologi  IoT  yang  dapat  melihat  hasil  pemantauan  pada halaman  web.  Dari  sistem  pemantau  gas  CO  ini  diharapkan  dapat  mengetahui  gas  CO yang dihasilkan dari pembakaran terbuka dan tidak sempurna dari produk KOLISS-IoT. Rancangan  ini  bekerja  berdasarkan  sistem  elektronik  yang  dikendalikan  berdasarkan perintah  dari  Arduino  uno  yang  dilengkapi  dengan  sensor  gas  MQ-7,  Liquid  Crystal Display (LCD) dan modul WiFi ES8266.

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini menggunakan metode rancang bangun yang terdiri dari beberapa tahap yaitu: identifikasi kebutuhan, analisis kebutuhan, perancangan sistem, perancangan perangkat  keras  dan  lunak,  pembuatan  alat  dan  pengujian  alat.  Komponen  sistem pemantauan gas CO ini terdiri dari perangkat keras yaitu Arduino Uno, sensor MQ-7, LCD I2C  serta  modul  WiFi  ESP8266  yang  berperan  sebagai  server  dan  perangkat  lunak  yang diprogram menggunakan software Arduino IDE.

## 2.1. Waktu dan Tempat
Penelitian  ini  dimulai  pada  bulan  Desember  2019  sampai  Juni  2020,  dengan menggunakan  tempat  kos  penulis  dan  Laboratorium  Teknik  Elektro,  Universitas Singaperbangsa Karawang.

## 2.2. Perancangan Desain
Desain  alat  ini  dibuat  untuk  memudahkan  dalam  pembuatan  dan  pengujian  alat. Desain alat tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Desain alat
Desain alat ini menggunakan pelat besi yang dibentuk menjadi kompor sebagai tempat pembakaran.  Panel  box  diletakkan  di  samping  kompor  untuk  menyimpan  komponen
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 113 - 124
seperti  Arduino  Uno,  modul  WiFi  ESP8266  serta  LCD.  Bagian  atas  panel  box  dibuat cerobong asap dengan tujuan agar asap hasil pembakaran yang berpotensi menghasilkan gas CO dapat terdeteksi oleh sensor MQ-7 yang sudah  diletakkan pada  ujung cerobong asap.

## 2.3. Skema Rangkaian Alat
Rangkaian  alat  ini  menggunakan  Arduino  Uno  dengan  Atmega328  sebagai mikrokontrolernya. Arduino Uno memiliki 14 port input dan output digital dan juga 6 port input dan output analog. Peracangan hardware dari rangkaian sensor gas MQ-7 ini hanya 3 pin  saja  yang  dipakai  yaitu  pin  VCC  sensor  yang  dihubungkan  dengan  +5  V  dari  pin Arduino,  pin  GND  sensor  dihubungkan  dengan  pin  GND  Arduino  serta  pin  A0  sensor dihubungkan  dengan  pin  A0  Arduino.  Nilai  analog  yang  didapat  dari  sensor  MQ-7 selanjutnya diolah dan diubah ke dalam bentuk standar gas ppm (part per million).
Gambar 2. Skema rangkaian alat
Adapun  untuk  perancangan  rangkaian  modul  WiFi  ESP8266,  pin  VCC  dan  CH_PD dihubungkan  ke  pin  3,3  V  Arduino.  Pin  RX  dari  ESP  beroperasi  pada  tegangan  3,3  V sehingga  jika  dihubungkan  langsung  ke  Arduino  tidak  bisa  berkomunikasi.  Untuk  itu harus  dibuat  rangkaian  pembagi  tegangan  untuk  mengubah  5  V  menjadi  3,3  V.  Hal  ini dapat dilakukan dengan cara menghubungkan 3 resistor secara seri, setelah itu pin RX data dihubungkan  ke  pin  9  arduino  melalui  resistor  dan  pin  TX  ESP  dihubungkan  ke  pin  10 Arduino.
Sistem Pemantauan Gas Karbon Monoksida (CO) pada Produk KOLISS-IoT Menggunakan Teknologi Web Krisna Aditya, Dian Budhi Santoso, Lela Nurpulaela
Perancangan  rangkaian  LCD  I2C  berfungsi  sebagai  penampil  hasil  pemantauan  gas CO. Rangkaian LCD ini menggunakan chip tambahan yaitu chip I2C yang membantu LCD lebih  efisien  dalam  penggunaan  pin.  Tambahan  chip  I2C  ini  LCD  bisa  diakses  dengan hanya menggunakan 4 pin yang merupakan  pin  chip I2C, sehingga dapat memudahkan pengguna  untuk  merangkai  dan  mengakses  LCD  ini.  Baterai  9  VDC  digunakan  untuk mencatu  daya  keseluruhan  komponen.  Rangkaian  keseluruhan  komponen  pada  alat  ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## 2.4.  Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan  perangkat  lunak  ini  dilakukan  untuk  memudahkan  dan  mendukung kerja  sistem  pada  pengoperasian  alat.  Perangkat  lunak  pada  alat  ini  menggunakan software  Arduino  IDE  dan  langkah  pembuatan  rancangan  program  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart alur kerja sistem
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 113 - 124
Diagram di atas merupakan diagram alir dari prinsip kerja sistem pemantauan gas CO yang  dimulai  dari  inisialisasi  Arduino  dan  dilanjutkan  dengan  deteksi  gas  CO  hasil pembakaran kompor oleh  sensor MQ-7. Pada fungsi kondisi sensor mendeteksi gas CO, maka  Arduino  mengolah  data  dan  selanjutnya  akan  menampilkan  pada  layar  LCD  dan halaman  web.  Sebaliknya  jika  gas  CO  tidak  terdeteksi,  maka  sensor  akan  terus  bekerja untuk mendeteksi gas CO yang dihasilkan dari proses pembakaran.
Cara kerja pengiriman data hasil pemantauan ke halaman web dimulai dari membuka web browser lalu memasukkan IP address yang didapat pada serial monitor. Ketika IP address dimasukkan,  maka  ESP8266  yang  berperan  sebagai  server  akan  mengirim  data  hasil pemantauan kadar gas CO dan mencetaknya pada halaman web.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1.  Kalibrasi sensor MQ-7
Sensor gas yang digunakan yaitu sensor gas  MQ-7  yang befungsi sebagai pengukur konsentrasi gas  CO pada  produk KOLISS-IoT. Spesifikasi sensor  MQ-7  yang  digunakan yaitu  memiliki  sensitivitas  tinggi  dan  respon  waktu  yang  cepat  terhadap  gas  CO  [13]. Prinsip  kerja sensor MQ-7 menggunakan prinsip resistif yaitu menggunakan perubahan hambatan untuk menentukan nilai konsentrasi gas CO yang ada di udara. Sensor buatan Hanwei Cina ini terdiri dari keramik Al 2 O 3 , lapisan tipis SnO 2 , elektroda serta heater yang digabungkan dalam suatu lapisan kerak yang terbuat dari plastik dan stainless. Sensor ini dapat beroperasi ada suhu dari -10 o C sampai 50 o C dan mengkonsumsi kurang dari 150 mA pada tegangan 5 V. Rentang deteksi gas mencapai 10 - 1000 ppm gas CO [14].
Gambar 4. Grafik karakteristik sensitivitas MQ-7 terhadap gas CO
Gambar 4 menunjukkan karakteristik sensitivitas sensor MQ 7 terhadap gas CO. Dapat dilihat bahwa rasio resistansi sensor (R s /R o ) saat konsentrasi gas CO 100 ppm akan bernilai 1  [12].  Nilai  konsentrasi  gas  CO  dalam  satuan  ppm  dapat  diketahui  dengan  cara mengambil  beberapa  data  nilai  R s dan  kemudian  dicari  model  matematisnya  dengan persamaan garis terhadap setiap perubahan gas CO [15]. Nilai pembacaan R s yang dibaca oleh mikrokontroler dalam bentuk ADC kemudian diolah untuk mendapatkan nilai dari V out , R s , R s /R o . Untuk mencari V out dan R s digunakan persamaan:
Sistem Pemantauan Gas Karbon Monoksida (CO) pada Produk KOLISS-IoT Menggunakan Teknologi Web Krisna Aditya, Dian Budhi Santoso, Lela Nurpulaela
Vout = ADC × V cc /maxADC                                                     (1) R s / R L = ((V cc - V out )/ V out )                                                      (2) R s = ((V cc - V out )/ V out ) × R L (3)
Keterangan :
V out : Tegangan keluaran sensor (volt)
V cc : Catu tegangan sensor (volt)
ADC      : Analog to Digital Converter
R s : Resistansi sensor pada konsentrasi gas yang berbeda (kΩ)
R L : Resistansi beban sensor (kΩ)
Tabel 1. Hasil Pengujian ADC Sensor MQ 7 dengan Kalibrator (ppm)
No. Konsentrasi (ppm) Rata-rata ADC V out (Volt) R s (kΩ) R s /R o 1 20 337,2 1,65 20,30 2,95 2 30 369,6 1,81 17,62 2,56 3 40 416,6 2,04 14,51 2,11 4 50 467 2,28 11,93 1,73 5 60 494,8 2,42 10,66 1,55 6 70 525,4 2,57 9,46 1,37 7 80 564,6 2,76 8,12 1,18 8 90 577,4 2,82 7,73 1,12 9 100 606,6 2,96 6,89 1 10 110 619 3,03 6,50 0,94 11 120 639,2 3,12 6,03 0,88 12 130 663,4 3,24 5,43 0,79 13 140 676,2 3,30 5,15 0,75 14 150 591,8 3,38 4,79 0,7 15 160 699,2 3,42 4,62 0,67 16 170 717,8 3,51 4,25 0,62 17 180 730 3,57 4,01 0,58 18 190 743,6 3,63 3,77 0,55 19 200 760,6 3,72 3,44 0,5
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  nilai  R s pada  saat  konsentrasi  gas  CO  100 ppm  adalah  sebesar  6,89  kΩ,  yang  kemudian  akan  digunakan  untuk  proses pengkalibrasian.  Karena  rasio  R s /R o adalah  1  saat  100  ppm,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  R o besarnya  sama  yaitu  6,89  kΩ.  Selanjutnya  dicari  model  matematis persamaan  garis  dari  hubungan  antara  ppm  CO  dan  R s /R o dengan  bantuan  perangkat lunak Microsoft Excel.
Gambar 5. Grafik ppm gas CO terhadap R s /R o
Gambar  5  menunjukkan  hubungan  antara  nilai  ppm  pada  CO  Meter  dengan  nilai resistansi  sensor  MQ-7  yang  ditunjukan  pada  Tabel  1.  Dengan  menggunakan  regresi trendline  power,  maka  diperoleh  persamaan  y  =  96,311 𝑥 −1.239 yang  nantinya  digunakan untuk  pemrograman  Arduino,  di  mana  y  adalah  konsenttasi  gas  CO  dan  x  adalah  nilai R s /R o.

## 3.2. Pengujian Sensor MQ-7
Pengujian sistem pemantauan gas CO bertujuan untuk menguji apakah sensor MQ-7 dapat mendeteksi gas CO pada tungku pembakaran. Pengujian sensor MQ-7 ini dilakukan sebanyak  3  kali  di  mana  setiap  pengujian  dilakukan  100  kali  pengambilan  data  dengan rentang waktu 5 detik sehingga didapat 300 data untuk mengetahui kadar gas CO yang terdapat pada produk KOLISS-IoT ini.
Gambar  6  merupakan  hasil  pengujian  1  di  mana  gas  CO  yang  terdeteksi  dari  hasil pembakaran  pada  kompor  relatif  masih  rendah  dengan  rata-rata  pendeteksian  gas  CO sebesar 4,54 ppm. Standar deviasi dari pengujian 1 sebesar 0,83 yang berarti sebagian besar angka mendekati rata-rata.
0 2 4 6 8 10 12 0 100 200 300 400 500 600 P P M ( CO ) Waktu (Detik) PPM (CO)
Sistem Pemantauan Gas Karbon Monoksida (CO) pada Produk KOLISS-IoT Menggunakan Teknologi Web Krisna Aditya, Dian Budhi Santoso, Lela Nurpulaela
Gambar  7  merupakan  hasil  pengujian  2  di  mana  gas  CO  yang  terdeteksi  dari  hasil pembakaran  pada  kompor  relatif  masih  rendah  dengan  rata-rata  pendeteksian  gas  CO sebesar 5,54 ppm. Standar deviasi dari pengujian 2 sebesar 1,01 yang berarti sebagian besar angka mendekati rata-rata.
Gambar 7. Grafik nilai konsentrasi gas CO pengujian 2
Gambar  8  merupakan  hasil  pengujian  3  di  mana  gas  CO  yang  terdeteksi  dari  hasil pembakaran  pada  kompor  relatif  masih  rendah  dengan  rata-rata  pendeteksian  gas  CO sebesar  7,08  ppm.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  8  juga  pada  detik  ke-460  gas  CO  yang terdeteksi  sangat  tinggi  yaitu  sebesar  211,03  ppm.  Kenaikan  itu  disebabkan  pada  saat pembakaran  bahan  yang  dimasukkan  yaitu  daun  mangga  kering  yang  sudah  lapuk. Standar deviasi dari pengujian 3 sebesar 20,60 yang merupakan persebaran datanya besar terhadap nilai rata-rata.
Gambar 8. Grafik nilai konsentrasi gas CO pengujian 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 100 200 300 400 500 600 P P M ( CO ) Waktu (Detik) PPM (CO) 0 50 100 150 200 250 0 100 200 300 400 500 600 P P M ( CO) Waktu (Detik) PPM (CO)
Setelah dilakukan 3 kali pengujian diperoleh rata-rata gas CO yang terdeteksi sebesar 5,72 ppm.

## 3.3. Pengujian pengiriman data berdasarkan waktu pada halaman web
Pengujian  pengiriman  data  berdasarkan  waktu  pada  halaman  web  dilakukan sebanyak 3 kali di mana setiap pengujian dilakukan 10 kali pengambilan data, sehingga didapat 30 data  untuk mengetahui seberapa cepat teknologi IoT ini dapat menampilkan hasil pemantauan pada halaman web. Pengujian pengiriman data menggunaan bantuan stopwatch  pada  ponsel  untuk  mengukur  parameter  waktu  pengiriman  data  ke  halaman web  mulai  dari  saat  IP  address  dimasukkan  pada  web  browser  sampai  hasil  pemantauan tampil pada halaman web.
Tabel  2  merupakan  hasil  3  kali  pengujian  pengiriman  data.  Pengujian  1  setelah dilakukan  10  kali  pengiriman  data,  semuanya  berhasil  dikirim  ke  halaman  web  dengan rata-rata waktu pengiriman data sebesar 7,6 detik. Pengujian 2 setelah dilakukan 10 kali pengiriman data dan semuanya berhasil dikirim ke halaman web dengan rata-rata waktu pengiriman data sebesar 7,8 detik. Selanjutnya pada pengujian 3 setelah dilakukan 10 kali pengiriman  data  semuanya  berhasil  dikirim  ke  halaman  web  dengan  rata-rata  waktu pengiriman  data  sebesar  9  detik.  Setelah  dilakukan  3  kali  pengujian  diperoleh  rata-rata waktu pengiriman data sebesar 8,1 detik.
Tabel 2. Pengujian pengiriman data berdasarkan waktu pada halaman web
Pengambilan Data Pengujian ke 1 Pengujian ke 2 Pengujian ke 3 Pengiriman Data Waktu (detik) Pengiriman Data Waktu (detik) Pengiriman Data Waktu (detik) 1 Berhasil 4 Berhasil 7 Berhasil 7 2 Berhasil 5 Berhasil 3 Berhasil 8 3 Berhasil 5 Berhasil 9 Berhasil 9 4 Berhasil 8 Berhasil 9 Berhasil 6 5 Berhasil 7 Berhasil 8 Berhasil 10 6 Berhasil 8 Berhasil 7 Berhasil 7 7 Berhasil 10 Berhasil 9 Berhasil 12 8 Berhasil 6 Berhasil 11 Berhasil 9 9 Berhasil 9 Berhasil 8 Berhasil 14 10 Berhasil 11 Berhasil 7 Berhasil 8 Rata-rata waktu pengiriman data = 7,6 detik Rata-rata waktu pengiriman data = 7,8 detik Rata-rata waktu pengiriman data = 9 detik Rata-rata waktu pengiriman data = 8,1 detik
Tabel 2 memperlihatkan bahwa untuk dapat melihat hasil pemantauan gas CO pada halaman web dibuituhkan waktu pengiriman data dengan rata-rata 8,1 detik.
Gambar  9  merupakan  hasil  pengiriman  data  gas  CO  yang  terdeteksi  dan  berhasil dikirim  serta  ditampilkan  pada  halaman  web.  Ketika  ingin  melihat  hasil  pemantauan selanjutnya pada halaman web, maka dapat dilakukan  refresh kembali agar server dapat kembali menampilkannya pada halaman web.
Sistem Pemantauan Gas Karbon Monoksida (CO) pada Produk KOLISS-IoT Menggunakan Teknologi Web Krisna Aditya, Dian Budhi Santoso, Lela Nurpulaela

## Gambar 9. Tampilan hasil pemantauan gas CO pada halaman web
Pengiriman data gas CO pada halaman web bertujuan untuk memudahkan pengguna dalam memantau gas CO yang berpotensi dihasilkan dari pembakaran produk, pengguna dapat mengakses hasil pemantauan gas CO kapanpun dan di manapun.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian pada sistem pemantau gas CO pada produk KOLISS-IoT dapat ditarik  kesimpulan bahwa pengujian sensor  MQ-7 dapat mendeteksi gas CO dari hasil  pembakaran  dengan  rata-rata  pendeteksian  gas  CO  sebesar  5,72  ppm.  Pengujian pengiriman data berdasarkan waktu telah berhasil dilakukan dengan menampilkan hasil pemantauan gas CO pada halaman web dengan rata-rata waktu pengiriman data sebesar 8,1 detik. Penelitian selanjutnya diharapkan adanya pengembangan pada beberapa bagian seperti  pengembangan  pada  desain  cerobong  asap  supaya  gas  CO  yang  berpotensi dihasilkan  dari  hasil  pembakaran  produk  dapat  terdeteksi  secara  maksimal  dan pengembangan pada teknologi web supaya dapat diakses secara lebih cepat dan realtime.

## Daftar Pustaka
[1]  N.  Putra,  R.  A.  Koestoer,  M.  Adhitya,  A.  Roekettino,  and  B.  Trianto,  “Potensi pembangkit  daya  termoelektrik  untuk  kendaraan  hibrid,”  MAKARA  Journal  of Technology Series, vol. 13, no. 2, pp. 53–58, 2009.
[2]  A. Haryanto and S. Triyono, “Study for emission characteristic of household stoves,” Agritech, vol. 32, no. 4, pp. 425–431, 2012.
[3]  N. MacCarty, D. Ogle, D. Still, T. Bond, and C. Roden, “A laboratory comparison of the  global  warming  impact  of  five  major  types  of biomass  cooking  stoves,”  Energy Sustain. Dev., vol. 12, no. 2, pp. 56–65, 2008, doi: 10.1016/S0973-0826(08)60429-9.
[4]  E.  Duflo,  M.  Greenstone,  R.  Hanna,  and  G.  Vikas,  “Cooking  stoves,  indoor  air pollution , and respiratory health in India, AEA RCT Registry , October 2016 .
[5]  T. Akhtar, Z. Ullah, M. H. Khan, and R. Nazli, “Chronic bronchitis in women using solid biomass fuel in rural Peshawar, Pakistan,” Chest, vol. 132, no. 5, pp. 1472–1475, 2007, doi: 10.1378/chest.06-2529.
[6]  V. Mishra, “Effect of indoor air pollution from biomass combustion on prevalence of asthma in the elderly.,” Environ. Health Perspect., vol. 111, no. 1, pp. 71–78, 2003, doi: 10.1289/ehp.5559.
[7]  D. G. Fullerton, N. Bruce, and S. B. Gordon, “Indoor air pollution from biomass fuel
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 113 - 124
smoke is a major health concern in the developing world,”  Trans. R. Soc. Trop. Med. Hyg., vol. 102, no. 9, pp. 843–851, 2008, doi: 10.1016/j.trstmh.2008.05.028.
[8]  Y.  Fikri,  S.  Sumardi,  and  B.  Setiyono,  “Sistem  monitoring  kualitas  udara  berbasis mikrokontroler Atmega 8535 dengan komunikasi protokol TCP/IP,” Transient, vol. 2, no. 3, pp. 643–650, 2013.
[9]  L. O. Sari, E. Safrianti, and R. Sirait, “Analisa respon dan sensitifitas alat deteksi kadar polutan karbon monoksida (CO) di udara dengan sensor TGS 26,” Arsitron, vol. 5, no. 1, p. 53, 2014.
[10]  https://www.engineeringtoolbox.com/carbon-monoxide-d_893.html, diakses tanggal 3 Mei 2020.
[11]  A.  Junaidi,  “Internet  of  Things,  Sejarah,  Teknologi  Dan  Penerapannya :  Review,”  J. Ilm. Teknol. Inf. Terap., vol. 1, no. 3, pp. 62–66, 2015.
[12]  M. A. A. Prakoso and L. Rakhmawati, “Sistem monitoring kadar karbon monoksida (CO) pada cerobong asap industri dengan komunikasi bluetooth melalui smartphone Android” J. Tek. Elektro, vol. 07, no. 01, pp. 23–30, 2018.
[13]  S.  H.  Maharani,  N.  Kholis,  “Studi  literatur:  Pengaruh  penggunaan  sensor  gas terhadap persentase nilai error karbonmonoksida (CO) dan hidrokarbon (HC) pada prototipe vehivel gas detector (VGD) ” J. Tek. Elektro, vol. 09, no. 03, pp. 569–578, 2020.
[14]  I. W. A. Wibawa, I. G. Bagus, W. Kusuma, and I. M. Widiyarta, “Perancangan alat uji detektor emisi gas buang yang dilengkapi dengan interface komunikasi USB,” Logic : Jurnal Rancang Bangun dan Teknologi, vol. 15, no. 2, pp. 69–75, 2015.
[15]  R. Apriliansyah Dwi Saputra, “Prototipe Pengendali Kualitas Udara Indoor Berbasis Mikrokontroler Atmega 328P,” Skripsi D3 Teknik Elektronika UNY, 2017.