## PERANCANGAN USER INTERFACE MONITORING DATA SENSOR

## UNTUK MENENTUKAN NILAI FINE FUEL MOISTURE CODE SEBAGAI PERINGATAN DINI POTENSI KEBAKARAN HUTAN
Ir. Achmad Komarudin, M.MT. 1) , Arief Rahman Hidayat, S.T., M.T. 2) Dinda Ayu Permatasari, S.ST., M.T. 3) 1,2,3) Program Studi Teknik Elektronika
Jurusan Teknik Elektro– Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno Hatta No.9 Kota Malang, Jawa Timur E-mail: 1) akomarudin1957@yahoo.co.id, 2) arhidayat27@gmail.com, 3) prmtsrdinda@gmail.com

## ABSTRAK
Perancangan  sistem  monitoring  dan  informasi  data  sensor  sebagai  peringatan  dini  potensi kebakaran  penting  dalam  usaha  untuk  mengurangi  dampak  dari  kebakaran  hutan. Dampak  dari kebakaran hutan akan  menimbulkan kerugian pada lingkungan dan kerugian ekonomi. Agar dapat mengurangi  dampak  tersebut  maka  diperlukan  usaha  untuk  mencegah  kebakaran  hutan  dengan memperhitungkan  peringkat  kebakaran  suatu  wilayah. Peringkat  kebakaran  suatu  wilayah  dapat ditentukan dengan menggunakan Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS). Sistem tersebut  berguna  untuk  memberikan  informasi  terkait  bahaya  kebakaran  berdasarkan  pengamatan suhu harian, kelembaban udara, kecepatan angin dan curah hujan. Tingkat potensi kebakaran dengan menggunakan CFFDRS dapat diketahui dari nilai Fire Weather Index (FWI). Perhitungan nilai FWI dapat ditentukan dengan beberapa parameter antara lain yaitu Fine Fuel Moisture Code (FFMC), Duff Moisture Code (DMC) dan Drought Code (DC). Salah satu kode sub sistem perhitungan nilai FWI adalah FFMC . FFMC merupakan faktor utama yang mengendalikan perilaku kebakaran hutan. FFMC adalah kode yang digunakan untuk indikator potensi penyulutan api menjadi kebakaran. Nilai FFMC dapat ditentukan dengan menggunakan informasi data hasil pengukuran dari kecepatan angin, suhu udara, kelembaban udara dan curah hujan. Agar lebih mudah dalam memperoleh data pengukuran kecepatan  angin,  suhu  udara,  kelembaban  udara  dan  curah  hujan,  maka  sistem  ini  dibuat  dengan tujuan untuk merancang sistem monitoring data sensor untuk memperhitungkan nilai FFMC sebagai salah satu indikator peringatan dini potensi penyulutan api yang menyebabkan kebakaran hutan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem monitoring yang telah dibuat sudah dapat bekerja. Presentasi perhitungan  error  pengukuran  suhu  sebesar  ±  1,81%,  presentasi  perhitungan  error  pengukuran kelembaban sebesar ± 1,37% dan presentasi perhitungan error pengukuran kecepatan angin sebesar ± 2,85%, serta presentasi perhitungan error pengukuran sensor rain gauge sebesar ±2,8%. Pengujian secara keseleruhan menunjukkan bahwa sistem dapat menghitung nilai FFMC yang sesuai dan dapat menampilkan data dan skala yang sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.
Kata kunci: User Interface, FFMC, LoRa .

## ABSTRACT
The  design  of  a  monitoring  system  and  sensor  data  information  as  an  early  warning  of potential fires is important in an effort to reduce the impact of forest fires. The impact of forest fires will cause environmental and economic losses. In order to reduce these impacts, efforts are needed to prevent forest fires by taking into account the fire rating of an area. The fire rating of an area can
be determined using the Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS). The system is useful for  providing  information  related  to  fire  hazards  based  on  observations  of  daily  temperature, humidity, wind speed and rainfall. The level of potential fire using CFFDRS can be determined from the value of the Fire Weather Index (FWI). The calculation of the FWI value can be determined by several  parameters including  Fine Fuel  Moisture Code (FFMC), Duff  Moisture Code (DMC) and Drought Code (DC). One of the sub-system codes for calculating FWI values is FFMC. FFMC is a code used to indicate the potential for ignition of a fire to become a fire. The FFMC value can be determined by using the measurement data information from wind speed, air temperature, humidity and rainfall. In order to make it easier to obtain measurement data of wind speed, air temperature, humidity and rainfall, this system was created with the aim of designing a sensor data monitoring system to take into account the FFMC value as an early warning indicator of potential fire ignition that causes forest fires. The test results show that the monitoring system that has been created can already work. The presentation of temperature measurement error calculation is ± 1.81%, and the presentation  of  humidity  measurement  error  calculation  is  ±  1.37%  and  the  presentation  of  wind speed  measurement  error  calculation  is  ±  2.85%  and  also  the  presentation  of  rain  gauge  sensor calculation is ± 2.8%. Overall testing shows that the system can calculate the appropriate FFMC value and can display data and scales that match the predetermined criteria.
Keywords: User Interface, FFMC, LoRa .

## 1. PENDAHULUAN
Kebakaran hutan di Indonesia merupakan  salah  satu  masalah  lingkungan yang  perlu  diperhatikan.  Data  Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  RI  pada tahun  2018  luas  kebakaran  hutan  mencapai 529.266 Ha. Pada tahun 2019 luas kebakaran hutan  mencapai  1.649.258  Ha.  Pada  tahun 2020 luas kebakaran hutan mencapai 120.534 Ha[1].  Akibat  dari  kebakaran  hutan  akan menimbulkan  kerugian  lingkungan  dan kerugian  ekonomi.  Kerugian  lingkungan yang  terjadi  seperti  asap  kebakaran  yang membuat  kualitas  udara  menjadi  kurang bagus.  Dampak  lain  yaitu  menyebabkan emisi karbon yang berbahaya pada lingkungan. Kerugian ekonomi juga berdampak  pada  penurunan  pendapatan. Penurunan  pendapatan  terjadi  pada  kegiatan sektor  kehutanan,  industri  dan  perdagangan. Oleh  karena  itu  diperlukan  tindakan  untuk mencegah kebakaran hutan tersebut.
Perancangan  sistem  monitoring  dan informasi data sensor sebagai peringatan dini potensi kebakaran penting dalam usaha untuk mengurangi  dampak  dari  kebakaran  hutan. Dampak dari kebakaran hutan akan menimbulkan kerugian pada lingkungan dan
kerugian  ekonomi.  Beberapa  macam  dari sistem  peringatan  dini  potensi  kebakaran telah  banyak  dibuat  dan  dipublikasi  pada jurnal-jurnal ilmiah, seperti dalam penelitian[13],  [14]  yang  telah  melakukan penelitian  terkait  monitoring  peringatan kebakaran  hutan  dengan  menggunakan pembacaan  sensor  suhu,  kelembaban  dan asap.  Pengolahan  data  masih  sebatas  terkait pembacaan  sensor  dan  menampilkan  data informasi  dari  data  sensor  dan  belum memperhitungkan terkait nilai indeks peringkat kebakaran hutan suatu wilayah.
Pada  beberapa  sebagian  sistem  yang telah  dibuat  hanya dapat  menampilkan data- data  sensor  berupa  suhu,  kelembaban, kecepatan  angin  dan  curah  hujan.  Namun data-data pembacaan sensor tersebut sebagian masih belum secara khusus dikelola menjadi  suatu  data  yang  memberikan informasi  adanya  potensi  kebakaran  hutan atau  memberikan  peringkat  kebakaran  suatu wilayah.
Peringkat  kebakaran  suatu  wilayah dapat  ditentukan  dengan  menggunakan Canadian Forest  Fire Danger Rating System (CFFDRS).  Sistem  tersebut  berguna  untuk memberikan informasi terkait bahaya kebakaran  berdasarkan  pengamatan  suhu
harian,  kelembaban  udara,  kecepatan  angin dan  curah  hujan.  Tingkat  potensi  kebakaran dengan menggunakan CFFDRS dapat diketahui dari nilai Fire Weather Index (FWI). Perhitungan  nilai  FWI  dapat  ditentukan dengan beberapa parameter antara lain  yaitu Fine  Fuel  Moisture  Code  (FFMC),  Duff Moisture  Code  (DMC)  dan  Drought  Code (DC)[2].
Salah satu kode sub sistem perhitungan nilai FWI adalah FFMC. FFMC merupakan faktor utama yang mengendalikan perilaku kebakaran hutan. FFMC adalah kode yang  digunakan  untuk  indikator  potensi penyulutan  api  menjadi  kebakaran.  Nilai FFMC dapat ditentukan dengan menggunakan informasi data hasil pengukuran dari kecepatan angin, suhu udara, kelembaban  udara  dan  curah  hujan.  Agar lebih  mudah  dalam  memperoleh  data pengukuran  kecepatan  angin,  suhu  udara, kelembaban  udara  dan  curah  hujan,  maka proposal  ini  dibuat  dengan  tujuan  untuk merancang  sistem  monitoring  data  sensor untuk memperhitungkan nilai FFMC sebagai salah  satu  indikator  peringatan  dini  potensi penyulutan api yang menyebabkan kebakaran hutan.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas maka  dapat  dibuat  sistem  monitoring  dan informasi  peringatan  dini  potensi  kebakaran hutan.  Sistem  monitoring  peringatan  dini potensi  kebakaran  hutan  yang  akan  dibuat terdiri  dari  dua  subsistem  yaitu  subsistem pembacaan  data  sensor  dan  subsistem pengolah  data.  Subsistem  pembacaan  data sensor  dilengkapi  sensor  suhu,  kelembaban udara,  kecepatan  angin  dan  curah  hujan. Subsistem pengolah data akan mengolah data pembacaan  data  sensor  untuk  menghitung nilai  FFMC.  Sistem  ini  diharapkan  dapat mempermudah  perolehan  data  hasil  dari pengukuran  sensor  dalam  menentukan  nilai FFMC  sebagai  peringatan  dini  potensi kebakaran hutan.

## 2. DASAR TEORI
Metode  penelitian  yang  digunakan untuk  memperoleh hasil yang sesuai  dengan
yang diinginkan yaitu identifikasi, percobaan sistem  terhadap  masing-masing  komponen, pembuatan  alat,  pengujian  alat,  memperoleh hasil percobaan dan penarikan kesimpulan.
Perhitungan indeks bahaya kebakaran atau disebut Fire Weather Index (FWI) dapat diperoleh  dengan  menggunakan  Canadian Forest Fire Danger Rating System (CFFDRS). Nilai  FWI  tersebut  dapat  ditentukan  dengan beberapa  parameter  antara  lain  yaitu  : Duff Moisture Code (DMC) , Drought Code (DC), Initial  Spread  Index (ISI), Buildup  Index (BUI) dan Fine Fuel Moisture Code (FFMC).
Duff Moisture Code (DMC) merupakan peringkat numerik dari kelembaban  rata-rata  dari  lapisan  tanah organik  yang  tidak  padat  dengan  kedalaman sedang.  Kode  ini  memberikan  indikasi konsumsi  bahan  bakar  pada  lapisan  humus sedang dan materi berkayu berukuran sedang.
Drought  Code (DC)  merupakan peringkat numerik dari kandungan kelembaban  dari  lapisan  tanah  organik  yang padat. Kode ini adalah indikator penting dari dampak kemarau musiman pada bahan bakar hutan  dan  banyaknya  nyala  bara  api  dalam lapisan  organik  yang  dalam  dan  bahan bongkahan  kayu  yang  besar.  Kode  ini digunakan sebagai indikator potensi membaranya api dalam suatu kebakaran dan potensi terjadinya kabut asap.
Initial Spread Index (ISI) merupakan peringkat  numerik  dari  tingkat  penyebaran api yang  diharapkan. ISI  merupakan penggabungan antara akibat angin dan FFMC pada  tingkat  penyebaran  tanpa  pengaruh kuantitas  variabel  bahan  bakar.  Kode  ini menunjukkan  bagaimana  kebakaran  akan menjalar  atau  merambat  setelah  penyulutan api.
Buildup  Index (BUI)  merupakan peringkat  numerik  dari  tingkat  bahan  bakar yang  akan  dikonsumsi  dan  merupakan kombinasi dari DMC dan DC.
Fine  Fuel  Moisture  Code (FFMC)
merupakan peringkat numerik dari kandungan  kelembaban  dari  bahan  bakar
halus  lainnya.  Kode  ini  menandakan kemudahan relatif mulainya api dan terbakarnya.  Kode  ini  berkolerasi  dengan kejadian-kejadian
kebakaran
yang disebabkan  manusia.  Kode  ini  digunakan untuk  indikator  penyulutan  api  menjadi kebakaran.
Nilai  FFMC  ini  digunakan  untuk indikator  potensi  penyulutan  api  menjadi kebakaran  yang  dihitung  berdasarkan  empat parameter cuaca. Perhitungan FFMC memuat masukkan data berupa parameter cuaca antara lain  yaitu  kecepatan  angin,  suhu  udara, kelembaban  dan  curah  hujan.  Cara  untuk menghitung  nilai  FFMC  dapat  diperoleh dengan menggunakan persamaan berikut :
1. Menghitung kadar air dari hari sebelumnya
m o = 147.2(101 - F o ) /(59.5+ F o )........(1)
Nilai m o didapatkan dengan menggunakan nilai F o , dimana F o adalah nilai FFMC hari sebelumnya.
2. Menghitung nilai curah hujan efektif Menghitung nilai curah hujan efektif (r f ) dapat  diperoleh  dengan  memperhatikan nilai curah hujan harian yang diukur pada siang hari (r o ). Jika r o > 0.5, maka dapat diperoleh nilai curah hujan efektif :
r f =  r o – 0.5.......................................(2)
Jika r o < 0.5, maka dapat diperoleh nilai curah hujan efektif :
r f =  r o .................................................(3)
3. Menghitung kadar air setelah hujan
Menghitung kadar air setelah hujan (m r ) dapat  diperoleh  dengan  memperhatikan nilai  kadar  dari  hari  sebelumnya  (m o ).
Jika m o ≤ 150, maka dapat diperoleh nilai mr dengan persamaan berikut :
m r =m o +42.5r f (e -100/(251-mo) )(1-e -6.93/rf )..(4)
Jika m o > 150, maka dapat diperoleh nilai mr dengan persamaan berikut :
m r = m o + 42.5 r f (e -100/(251-mo) )(1-e -6.93/rf ) +0.0015(m o -150) 2 r f 0.5 .........................(5)
Selanjutnya,  m r menjadi  nilai  m o yang baru
4. Menghitung nilai EMC saat kering
Nilai  EMC  saat  kering  (E d )  dapat diperoleh dengan persamaan berikut
E d =  0.942H 0.679 +  11e (H-100)/10 +  0.18
(21.1 – T)(1 – e -0.115H ).......................(6)
Setelah  memperoleh  E d ,  selanjutnya adalah  memperhatikan  nilai  m o dengan E d .
Jika m o > E d , maka untuk menghitung k d dimana k d merupakan nilai tingkat kering. Agar  dapat  memperoleh  nilai  k d maka dapat  menghitung  k o terlebih  dahulu, dimana  k o adalah  nilai  yang  dihitung untuk memperoleh nilai k d dari perhitungan  parameter  kelembaban  dan kecepatan angin seperti pada persamaan berikut :
k o = 0.424 [1 – (H/100) 1.7 ] + 0.0694W 0.5
[1 – (H/100) 8 ].....................................(7)
k d = k o × 0.581 e 0.0365T ........................(8)
Selanjutnya menghitung nilai m, dimana nilai  m  merupakan  nilai  dari  kadar  air setelah  kering.  Nilai  m  dapat  diperoleh dengan menggunakan persamaan berikut :
m = E d + (m o - E d ) × 10 -kd ................ (9)
Jika m o < E d , maka untuk menghitung E w dapat menggunakan Persamaan (10).

## 5. Menghitung nilai EMC saat basah
Nilai  EMC  saat  basah  (E w )  dapat diperoleh dengan persamaan berikut
E w =0.618H 0.753 + 10e (H-100)/10 + 0.18(21.1
– T)(1 – e -0.115H )...............................(10)
Jika m o < E w , maka untuk menghitung k w dapat menggunakan persamaan berikut :
k l = 0.424[1-((100-H)/100 )1.7 ] +0.0694 W 0.5 [1-((100-H)/100) 8 ]...................(11)
k w = k l × 0.581 e 0.0365T .................... (12)
Selanjutnya  menghitung  nilai  m  dengan menggunakan persamaan berikut :
m=E w -(E w –m o ) × 10 -kw ...................(13)
Selanjutnya, apabila E d ≥ m o ≥ E w , maka m = m o
6. Menghitung nilai FFMC Nilai FFMC dapat diperoleh dengan persamaan berikut :
F = 59.5(250 – m)/(147.2 + m)......(14)
Dimana,
T   : suhu udara (C)
H   : kelembaban udara (%)
W   : kecepatan angin (km/jam) r o :curah hujan harian yang diukur sekali sehari pada saat siang hari (mm)
r f : curah hujan efektif
m o : kadar air hari sebelumnya
m r : kadar air setelah hujan
m   : kadar air setelah kering
E d : EMC saat kering
E w : EMC saat basah
k o : langkah untuk menghitung k d k d : tingkat kering, log10m/hari
k l : langkah untuk menghitung kw
k w : tingkat basah, log10m/hari
F o : FFMC pada hari sebelumnya
F   : FFMC
Nilai  FFMC  dapat  diklasifikasikan  pada skala rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  FFMC menunjukkan  tingkat  potensi  kemudahan terjadinya  kebakaran  ditinjau  dari  parameter cuaca  pada  bahan-bahan  ringan  mudah
terbakar  pada  lapisan  atas  permukaan tanah[3].
Tabel 1. Klasifikasi Nilai Skala FFMC Skala Interval  Indikator  Klasifikasi Rendah 0 – 72 Biru Cukup Sulit terbakar Sedang 73 – 77   Hijau Sulit terbakar Tinggi 78 – 82   Kuning Mudah terbakar Sangat Tinggi >83 Merah Sangat mudah terbakar

## 2.1.Alat dan Komponen
 Sensor Kecepatan Angin Sensor  kecepatan  angin  merupakan sebuah  perangkat  yang  digunakan untuk mengukur kecepatan angin.

##  Sensor DHT
Sensor  DHT  merupakan  sensor dengan  kalibrasi  sinyal  digital  yang dapat mengukur suhu dan kelembaban udara.
 Sensor Rain Gauge Fungsi  sensor  rain  gauge  dapat digunakan  untuk  membaca  dan mengukur curah hujan.
 Arduino
Fungsi Arduino adalah  sebagai pengolah data dan dapat menjalankan program-program yang telah dibuat
 LoRa LoRa adalah modul transmisi nirkabel yang dapat digunakan untuk komunikasi  spektrum  jarak  jauh  dan sangat  panjang.  Keunggulan  LoRa merupakan  teknologi wireless yang mudah  diaplikaskan  dengan  jarak jangkauan  komunikasi  yang  jauh hingga  1  km  dan  biaya  pemasangan yang lebih murah.

## 2.2.Blok Diagram
Blok  diagram  ini  akan  menjelaskan proses  alur  kerja  dari  alat  seperti  yang ditunjukkan pada gambar berikut :
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Prinsip  kerja  sistem  ini  dibagi  menjadi beberapa  bagian,  antara  lain  bagian  input, transmitter,  receiver  dan  output  yang ditampilkan  pada  laptop.  Pada  bagian  input terdiri dari beberapa sensor antara lain sensor suhu, kelembaban, kecepatan angin dan curah hujan.  Data-data  sensor  yang  diperoleh selanjutnya  akan  diolah  Arduino  dan dikirimkan melalui transmitter dengan perangkat  LoRa.  Receiver  akan  menerima data-data sensor yang diperoleh dari perangkat  transmitter.  Selanjutnya  data-data sensor  akan  diolah  sehingga  memperoleh nilai  FFMC  dan  ditampilkan  pada  komputer atau laptop.
2.3.Flowchart
Gambar 2. Flowchart Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  studi literatur,  mengumpulkan  dan  mempelajari literatur yang berkaitan dengan permasalahan. Selanjutnya adalah analisa kebutuhan terkait kebutuhan  yang dibutuhkan, dimulai dengan kebutuhan perangkat keras dan estimasi biaya yang diperlukan.
Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan perancangan  sistem  secara  keseluruhan. Rancangan  sistem  disusun  berdasarkan  blok diagram  yang  telah  dibuat.  Selanjutnya merupakan  tahap  pengujian,  dimana  pada tahap ini pengujian dilakukan pada
komponen-komponen  antara  lain:  Sensor kecepatan angin, suhu, kelembaban dan curah hujan  hingga  pengujian  secara  keseluruhan bekerja dengan baik.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui  pembacaan  pada  rangkaian sensor yang dipakai sehingga dapat digunakan dan bekerja dengan baik.
Tabel 2. Hasil Pengujian Sensor DHT22 Pada Pembacaan Suhu
No Suhu ( 0 C) Thermo gyrometer ( 0 C) Error %Error 1 28,78 28,1 0,68 2,36 2 29,93 29,3 0,63 2,10 3 30,49 30,1 0,39 1,28 4 31,87 31,2 0,67 2,10 5 32,76 32,6 0,16 0,49 6 33,92 33,1 0,82 2,42 7 34,71 34,2 0,51 1,47 8 35,86 35,3 0,56 1,56 9 36,96 36,1 0,86 2,33 10 37,97 37,2 0,77 2,03 Rata-rata %Error 1,81 Tabel 3. Hasil Pengujian Sensor DHT22 Pada Pembacaan Kelembaban No Kelembaban (%RH) Thermo Gyrometer (%RH) Error %Error 1 63,17 64 0,83 1,2 2 63,37 64 0,63 0,9 3 65,37 66 0,63 0,9 4 66,94 67 0,06 0,08 5 65,76 67 1,24 1,8 6 63,67 65 1,33 0,2 7 62,52 64 1,48 2,3 8 62,17 63 0,83 1,3
9 62,22 64 1,78 2,7 10 61,47 63 1,53 2,4 Rata-rata %Error 1,37 Tabel 4. Hasil Pengujian Sensor Kecepatan Angin No Anemometer Kalibrasi GM816 Error %Error 1 0,84 0,9 0,06 6,6 2 0,93 1 0,07 7 3 1,75 1,8 0,05 2,7 4 2,26 2,3 0,04 1,7 5 2,77 2,9 0,13 4,4 6 2,86 2,9 0,04 1,3 7 3,18 3,2 0,02 0,6 8 3,68 3,7 0,02 0,5 9 3,73 3,8 0,07 1,8 10 4,02 4,1 0,08 1,9 Rata-rata %Error 2,85
Tabel 5. Hasil Pengujian Sensor Curah Hujan yang dilakukan 10 menit No Waktu Rain Gauge (mm) Alat Ukur Curah Hujan (mm) Error %Error 1 24- 06-22 14.04 0,788 0,807  0,019 2,5 2 24- 06-22 14.05 0,788 0,814  0,026 3,4 3 24- 06-22 14.06 0,788 0,799  0,011 1,4 4 24- 06-22 14.07 0,788 0,824  0,036 2,3 5 24- 06-22 14.08 0,998 1,013 0,015 3,8 6 24- 06-22 14.09 38,57 39,61 1,04 2,7
7 24- 06-22 14.10 94,25 96,77 2,52 1,9 8 24- 06-22 14.11 117,71 120,77 3,06 2,6 9 24- 06-22 14.12 118,2 121,86 3,66 3,1 10 24- 06-22 14.13 118,2 123,28 5,08 4,3 Rata-rata %Error 2,8 Tabel 6 . Hasil Pengujian LoRa No Jarak (meter)  RSSI Pengiriman Data 1 100 -72 Terkirim 2 200 -81 Terkirim 3 300 -95 Terkirim 4 400 -102 Terkirim 5 500 -105 Terkirim 6 600 -107 Terkirim 7 700 -111 Terkirim 8 800 -114 Terkirim
Gambar 3. Pengujian Komunikasi dengan LoRa
Gambar 4. Tampilan User Interface
Gambar 5. Realisasi Alat Pada  Bagian
Transmitter
Gambar 6. Realisasi Alat Pada  Bagian Receiver Hasil pengujian sistem secara keseluruhan dapat ditunjukkan pada Gambar 7.    Sistem  secara  keseluruhan  diuji  dengan diberi  nilai  paramater  antara  lain  suhu, kelembaban (RH), kecepatan angin dan curah hujan  seperti  pada  Tabel  3.  sehingga  sistem akan  menghitung  dan  menampilkan  nilai FFMC dan skala sesuai dengan level dari nilai FFMC.
Tabel 7 . Hasil Pengujian Sistem Suhu  RH  Angin Hujan  RSSI  FFMC  Skala 24 98 4 0 -40 52 Rendah 28 71 3 17 -38 50 Rendah 29 69 3 0 -36 76 Sedang 29 72 7 1 -41 81 Tinggi 29 76 4 1 -37 81 Tinggi 30 58 3 0 -42 85 Sangat Tinggi 31 59 3 0 -43 87 Sangat Tinggi
Gambar 7. Hasil Pengujian Sistem

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  perancangan  dan pengujian alat ini diperoleh bahwa alat dapat bekerja dengan baik karena mampu menampilkan data dan menjalankan program sesuai  yang  diinginkan  untuk  mengetahui nilai dari pembacaan sensor suhu, kelembaban,  curah  hujan,  kecepatan  angin serta  nilai  FFMC.  Hasil  pengujian  yang dilakukan  menunjukkan  bahwa  fungsional pembacaan sensor telah berjalan dengan baik dengan rata-rata kesalahan dari hasil kalibrasi sensor DHT untuk  suhu 1,81%, kelembaban 1,37%  dam  sensor  kecepatan  angin  sebesar 2,85% serta sensor rain gauge sebesar 2,8%. Komunikasi  alat  ini  dapat  bekerja  dengan baik mulai dari mengirim dan menerima data sensor  dengan  menggunakan  LoRa  dengan jarak kurang lebih 10 meter dengan rata-rata kekuatan sinyal RSSI adalah sebesar -39.

## 5. Daftar pustaka
[1] “Rekapitulasi  Luas  Kebakaran  Hutan dan  Lahan  (Ha)  Per  Provinsi  Di Indonesia Tahun 2015-2020 (Data s/d 30 September 2020),” Indonesia: Direktorat PKHL Kementerian Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  RI , 2020. [2] Nur  I.,  Bandi  S.,  Abdi  S.,  Indah  P.
“Analisa  Hubungan  Curah  Hujan  dan Parameter  Sistem  Peringkat  Bahaya Kebakaran  dengan  Kejadian  Kebakaran Hutan  dan  Lahan  untuk  Menentukan Nilai Ambang Batas Kebakaran,”. Jurnal Geodesi Undip , Vol.6, pp.2, 2017.
[3] Yenni  Vetrita,  “Drought  and  Fine  Fuel Moisture  Code  Evaluation  An  Early Warning  System  for  Forest  Land  Fire Using  Remote  Sensing  Approach,” International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences , Vol. 9 pp. 2 140-147,
2012. [4] Eric A. Miller.. “A  Conceptual Interpretation  of  the  Drought  Code  of The Canadian Forest Fire Weather Index System,” 2020.
[5] R.  Sulistyowati,  E.  Avianti,  A.  L. Panjaitan,  A.  Darmawan,  and  L. Sumargana,  “The  Role  of  Himawari Rainfall Data for Indonesia Fire Danger
Rating System (Ina-FDRS),” doi: 10.1109/AGERS.2018.8554206, 2018.
[6] Sasmoko, D., & Mahendra, A. “Rancang Bangun  Sistem  Pendeteksi  Kebakaran
Berbasis  IoT  dan  SMS  Gateway Menggunakan Arduino,” Jurnal SIMETRIS , Vol. VIII, no. 2, p. 469-476, 2017.
[7] DM Gao, XF Fin, YF Liu. “Prediction of Forest  Fire  Using  Wireless  Sensor Network,” Journal  of  Thropical  Forest Science 27, Vol. 3, p. 342-250, 2015.
[8] Mandarani, P. “Perancangan  dan Implementasi  User  Interface  Berbasis Web Untuk Monitoring Suhu, Kelembaban,  dan  Asap  Pada  Ruangan Berbeda Dengan Memanfaatkan Jaringan Local Area Network,”
TEKNOIF , p. 37-42, 2014.
[9] Suciarti.  “Sistem  Informasi  Tingkat Bahaya  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan dengan  Menggunakan  Fire  Weather Index  (FWI)  dan  SIG  Arcview”
Universitas Tanjungpura , 2013.
[10] Tian X, Mc Rae DJ, Jin J, “Wildfires and the Canadian Forest Fire Weather Index System for the Daxing’anling region of China  Tan  YK  &  Panda  SK,”
International  Journal  of  Wildland  Fire
vol. 20, p. 963–973, 2012.
[11] Tan YK & Panda SK,”Self-autonomous Wireless  Sensor  nodes  with  Wind
Energy  Harvesting  for  Remote  Sensing of Wind-driven wildfire spread,”. IEEE.Transactions  on  Instrumentation and  Measurement, Vol.  60,  no.  1367– 1377, 2011.
[12] K. Anderson. “A Comparison Of Hourly
Fine  Fuel  Moisture  Code  Calculations Within Canada. American Meteorological Society Eighth Symposium on Fire and Forest
Meteorology  October  13-15,  Kalispell,
Montana,” USA , 2009.
[13] Tito  Suhendra,  ”Sistem  Monitoring dan Peringatan  Dini  Kebakaran  Hutan  dan Lahan Gambut Berbasis Arduino dengan
Antarmuka Website dan Short Message
Service  (SMS),” Jurnal  Coding  Sistem Komputer Untan ,” Vol. 05, No.3, p. 72-
79, 2017.
[14] Merry  Tri, “ Perancangan  Antarmuka
Pengguna untuk Monitoring Sensor Pada Sistem  Peringatan  Dini  Kebakaran Hutan Berbasis Website”. Jurnal Teknik Elektro  Univ.  Brawijaya Vol.  9  No.8, 2021.