Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 13, No. 2, Januari 2023, pp. 112 – 124 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## PENERAPAN INTERNET OF THINGS UNTUK MONITORING DAN STABILISASI SUHU PENYIMPANAN IKAN MENGGUNAKAN METODE ACTIVE COOLING
Rahmat Prasetyo Nugroho 1 , Wisnu Widiarto 2 , Ardhi Wijayanto 3*
1,2,3 Informatika Fakultas Informatika dan Sains Data Universitas Sebelas Maret
*ardhi.wijayanto@staff.uns.ac.id 3

## Abstrak
Dalam  sebuah  pengiriman,  terdapat  beberapa  barang  yang  sangat  sulit  untuk dikirimkan atau dikelola, salah satunya yaitu ikan segar. Ikan segar sangat sulit untuk dijaga kesegarannya dikarenakan ikan adalah satu komoditas yang cepat menurun kualitasnya  jika  tidak  di  kelola  dengan  benar.  Penanganan distribusi ikan  saat  ini masih menggunakan es batu sebagai sarana pendingin. Penggunaan es merupakan salah satu cara yang paling mudah dilakukan. Namun penggunaan es saja tidak dapat mempertahankan suhu rendah yang lama. Untuk menangani hal tersebut, digunakan Thermoelektrik  sebagai  pendingin  tambahan.  Thermoelektrik  menggunakan  efek peltier  yang  dimana  terdapat  sisi  2  yang  berbeda  yaitu  suhu  dan  panas.  Dengan memanfaatkan sisi dingin thermoelektrik untuk menurunkan suhu yang ada dalam cool box. Dalam penelitian ini, prototipe berbasis IoT dibangun untuk membantu pemilik sistem memantau kondisi suhu dan juga melakukan kontrolling suhu secara otomatis. Pemilik juga dapat memantau sistem ini menggunakan platform web dan aplikasi  telegram.  Prototipe  ini  menghasilkan  suhu  ruangan  sebesar  4 ℃ dimana thermoelektrik  dapat  aktif  secara  otomatis  dan  dapat  dikontrol  dari  jarak  jauh menggunakan aplikasi telegram.
Kata Kunci: IoT, Active Cooling, Peltier, Chatbot

## Abstract
In a shipment, some items are very difficult to ship or manage, one of which is fresh fish. Fresh fish is very difficult to keep fresh because fish is a commodity that quickly declines in quality if it is not managed properly. The handling of fish distribution currently still uses ice cubes as a cooling medium. Using ice is one of the easiest ways to do it. However, the use of ice alone cannot sustain long low temperatures. To deal with this, a Thermoelectric is used as an additional cooler. Thermoelectric uses the Peltier effect where there are 2 different sides, namely temperature, and heat. Utilizing the cold side of the thermoelectric to lower the temperature in the cool  box.  In  this  study,  an  IoT-based  prototype  was  built  to  help  system  owners monitor temperature conditions and also perform temperature control automatically. Owners can also monitor this system using the web platform and the telegram app. This prototype produces a room temperature of 4 where the thermoelectric can be activated  automatically  and  can  be  controlled  remotely  using  the  telegram application.
Keywords: IoT, Active Cooling, Peltier, Chatbot
1. Pendahuluan
Ikan adalah salah satu komoditas yang mudah  rusak  dan  membutuhkan  penanganan yang  benar  setelah  diambil  dari  laut (Aminatuzzuhra  et  al.,  2016).  Proses penanganan dan pendistribusian demi menjaga  kesegaran  ikan  ketika  setelah  di ambil  dari  laut  sangat  penting,  di  karenakan penurunan mutu ikan terjadi ketika ikan mati dan  yang  bakteri  juga  dapat  mempercepat penurunan  kualitas  ikan.  Proses  pendinginan dan  penanganan  ikan  yang  terjadi  di masyarakat masih menggunakan cara konvensional, para pedagang ikan
menggunakan  tempat  penyimpanan  berupa kotak  Styrofoam  dan  juga  menggunakan ember  plastik  yang  di  masukkan  ke  dalam wadah yang terbuat dari anyaman plastik dan di  letakkan  pada  bagian  belakang  kendaraan bermotor  atau  pada  mobil  pick  up  (Edir Lokollo, 2020).
Material  yang  ada  pada  ember  plastik memiliki nilai konduktifitas yang cukup tinggi dibandingkan  dengan  bahan  insulasi  lain seperti  Styrofoam,  sehingga  suhu  panas  dari luar  sangat  mudah  masuk  ke  dalam  ruang penyimpanan  ikan  tersebut.  (Widianto  et  al., 2014).
Terdapat  berbagai  macam  faktor  yang menentukan  cepat  lambatnya  penurunan kesegaran  ikan,  salah  satunya  yaitu  suhu penyimpanan.  Penerapan  suhu  rendah  dalam penyimpanan sekitar 0 ℃ setelah ikan diambil dari laut atau mati dapat memperpanjang masa kejang  (rigor  mortis),  menurunkan  aktivitas enzim, bacterial kimiawi yang terdapat dalam ikan,  dapat  memperpanjang  daya  awet  ikan (Suprayitno, 2020).
Pendinginan  menggunakan  metode active  cooling,  merupakan  pendinginan menggunakan  daya  listrik  untuk  membawa suhu panas turun mendekati suhu environment dengan  mengalirkan  panas  dari  sebuah  area panas  ke  heat  sink  pasif,  sehingga  suhu  bisa diturunkan (Adams et al., 2019).
Penggunaan  metode  active  cooling dapat  melalui  fan,  forced  liquid,  dan thermoelectric  cooler.  Modul  Thermoelectric cooler  adalah  perangkat  statis  yang  dapat mengubah  panas  secara  langsung  menjadi listrik  dan  sebaliknya,  untuk  pembangkit energi  listrik  atau  keperluan  pendinginan
(Boubaris et al., 2017).
Saat  ini,  teknologi  IoT  digunakan sebagai  media  komunikasi  untuk  berbagai macam  aplikasi  monitoring  IoT  terdiri  dari jaringan perangkat fisik elektronik yang saling terhubung, bertukar data, dan berinteraksi satu sama lain di luar komunikasi mesin-ke-mesin (M2M) melalui Internet (Hamid et al., 2020) Karena IoT terhubung dengan internet, maka pengguna  dapat  melakukan  aktivitas  kendali jarak jauh melalui protokol tertentu yang telah ditetapkan.  IoT  melibatkan  sensor  dan  juga device atau mechanical device yang berfungsi sebagai aktuator untuk merespon hasil bacaan dari sensor.
Internet of Thing atau IoT dapat menjadi sebuah solusi untuk menangani permasalahan yang  ada  dalam  metode  pengelolaan penyimpanan  ikan.  Dengan  menggunakan sensor suhu, dapat diproses untuk menjalankan  sistem  otomatisasi  seperti pengaktifan thermoelektrik secara otomatis.
Agar proses monitoring dan kontroling informasi  terkini  dari  sistem,  diperlukan sebuah  sistem  yang  bisa  diakses  secara realtime untuk mendapatkan informasi terkait status  thermoelektrik,  suhu  ruangan  dalam box.
Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode Active  Cooling sebagai  sarana stabilisasi  suhu  menggunakan  alat  berupa thermoelektrik,  yang  bekerja  menggunakan efek peltier dimana dua komponen yang diberi arus  listrik  dan  akan  menghasilkan  sebuah suhu  yang  berbeda.  Kemudian  menerapkan teknik  IoT  sebagai  sarana  monitoring menggunakan jaringan internet.

## 2. Tijauan Pustaka
2.1 Active Cooling
Metode  pendinginan  Active  Cooling didefinisikan oleh Lechner sebagai "peralatan mekanis untuk memenuhi kebutuhan
(pendinginan  di  dalam  gedung)  yang  tidak disediakan  oleh  alam"  (Oropeza-Perez  & Østergaard, 2018). Active Cooling
menggunakan  energi  listrik  untuk  membawa suhu  panas  dalam  sebuah  perangkat  (seperti sirkuit  terintegrasi)  diturunkan  mendekati suhu  lingkungan  dengan  mengalirkan  panas dari  area  panas  perangkat  ke  heat  sink  pasif (Adams  et  al.,  2019).  Ada  banyak  metode
pendinginan aktif untuk mendinginkan sebuah kasus  atau  komponen  ;  Contohnya  meliputi: kipas  angin,  jet  sintetis,  dan  modul  Peltier (Bădălan & Svasta, 2017).
2.2 Thermoeletric cooler Thermoelectric  cooler  modul  dalah perangkat  statis  yang  dapat  mengubah  panas menjadi  listrik  dan  sebaliknya,  dan  juga berfungsi  sebagai  cooling.  Thermoelectric cooler  bekerja  menggunakan  Peltier  Effect, dimana membuat perbedaan temperatur (∆T) dengan cara men-transfer panas diantara dua electrical junctions (Boubaris et al., 2017).
2.3 Microcontroller Development Boards
Microcontroller development boards , juga  disebut development  kit memiliki fungsi  yaitu  membantu  perancang  sistem untuk  mengembangkan  dan  menguji proyek dengan mudah dan cepat. Papan ini menggabungkan  mikrokontroler  dengan memori  tambahan,  port  input-output, beberapa  LED,  beberapa switch , IDE program, dan beberapa antarmuka periferal lainnya (Ibrahim, 2021).
2.4 Internet Of Things Internet of Things adalah sebuah system yang  saling  terkait,  dimana  di  dalam  nya terdapat  komputer,  sensor,  dan  perangkat elektronik yang dapat mengirimkan data yang diproses  ke  jaringan  tanpa  adanya  campur tangan manusia (Mercy S et al., 2020). Internet  of  Things  (IoT)  memiliki  berbagai bidang  yang  dapat  di  aplikasikan,  seperti bidang kesehatan, bidang resource management,  asset  tracking,  dan  lain  lain.
Berdasarkan penggunaanya,
berbagai teknologi  seperti  RFID,  Wireless  Sensor Network  (WSN)  atau  Smart  Object  dapat
digunakan dalam penerapan IoT (Dorsemaine et  al.,  2015).  Menurut  Keyur  K  Patel  et  al. (2016),  Arsitektur  IoT  terdiri  dari  4  lapisan atau  layer  teknologi  pembantu,  yaitu  Smart Device/sensor layer, Network / Communication  layer,  Service  Support  & Application  Support  Layer,  dan  Application Layer. Layer – layer tersebut berfungsi untuk meng-ilustrasikan bagaimana beberapa teknologi saling terhubung dan berkomunikasi. 2.4.1 Smart Device / Sensor Layer Layer  paling  bawah  ini  terdiri  dari  smart object  yang  terintegrasi  dengan  sensor. Sensor  dapat  menghubungkan  fisik  dan dunia digital yang memungkinkan informasi  yang  bersifat  real-time  untuk dikumpulkan dan di proses. 2.4.2 Network / Communication Layer Communication  Layer dianggap  sebagai tulang  punggung  dari  sistem  IoT,  dan merupakan channel utama  diantara application layer dan aktivitas operasi yang berbeda  –  beda  dalam  sistem  IoT.  Setiap physical  system mempunyai  banyak informasi  dan  data  yang  perlu  dibagikan dengan nodes yang  lain,  karena  itulah dibutuhkan communication protocol (Mohamed, 2019).
Berikut  jenis  -  jenis communication protocol.
• Wi-Fi (module)
• Ethernet (built-in or shield)
• 5G (module)
• Bluetooth/BLE (module), via 4G/Wi- Fi dari telephone
• ZigBee (module), via ZigBee gateway
• USB (built-in), via desktop computer
• RFID
• Satellites
2.4.3 Service  Support  &  Application Support Layer Service  Support  &  Application
Support  Layer  berfokus  pada  pemrosesan informasi melalui analisa, security control, process  modelling,  dan  manajemen perangkat. Pada lapisan Service Support &
Application Support Layer ini mengintegrasikan  semua  aplikasi  operasi Gambar 1 Thermoeletric Cooler
untuk mencapai aplikasi yang
komprehensif  dari  berbagi  sumber  daya, fusi data, dan pengambilan keputusan yang cerdas.  Sistem  Application  Support  IoT pada  dasarnya  adalah  middleware  antara berbagai  platform  dan  lapisan  aplikasi (Xiao et al., 2018).
2.4.4 Application Layer Layer  paling  atas  ini  mencakup tentang lingkungan atau ruang yang dalam pengaplikasian  sistem  IoT  meliputi  :
Transportasi,  gedung,  kota,  gaya  hidup, ritel,  pertanian,  pabrik,  rantai  pasokan, darurat,  perawatan  kesehatan,  interaksi pengguna, budaya dan pariwisata, lingkungan dan energi.
2.5 Sensor Sensor memainkan peran penting dalam pengaplikasian otomatisasi dengan mengukur dan memproses data yang dikumpulkan untuk mendeteksi  perubahan  pada  hal-hal  fisik (Sehrawat  &  Gill,  2019).  Terdapat  beberapa sensor  yang  digunakan  dalam  IoT  seperti: sensor jarak, sensor suhu, sensor kelembaban, sensor  kimia,  sensor  posisi,  sensor  gerak, sensor tekanan, dan lain-lain.
2.6 Aktuator
Aktuator  terdiri  dari  mekanik  yang dapat  digerakkan  dengan  alat  Digital  to Analog  Converters  (DACs),  PulseWidth Modulation  (PWM)  atau  perintah  digital (Daponte et al., 2018).

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1 Planning
Pada tahap perencanaan atau planning,
yaitu  dilakukan  pengumpulan  informasi  atau data  –  data  pembantu  untuk  membangun sebuah  sistem  pendingin  berbasis  IoT  untuk penyimpanan  ikan.  Kemudian  dilakukan penyusunan requirement atau kebutuhan yang diperlukan  untuk  pembangunan  sistem  ini berdasarkan  dari  data  atau  informasi  – informasi  yang  didapatkan.  Penelitian  ini menerapkan  metode  Active  Cooling  sebagai stabilisasi  suhu  dan  IoT  sebagai  sarana kontrolling  dan  monitoring  suhu  yang  ada didalam box.
3.2 Perancangan Prototipe
Di  tahap  perancangan  prototipe  ini dilakukan  sesuai  data  yang  didapatkan  pada tahap perencanaan atau planning sebelumnya. Pengerjaan  perancangan  diawali  dengan membuat  sistem  pendingin  yang  tediri  dari box sterofoam, thermoelektrik cooler, fan, dan heatsink. Kemudian perancangan selanjutnya yaitu  perancangan  sistem  perangkat  arduino, nodeMCU, relay beserta sensor dan perangkat aktuator.
Gambar 2 Arsitektur IoT
Gambar 3 Sensor suhu
3.3 Pengembangan Protitotipe  Sistem Proses selanjutnya yaitu pengembangan
prototipe  dan  sitem  yang  dibutuhkan.  Proses ini dilakukan pengembangan dan pembangunan monitoring dan kontroling suhu
berbasis internet of things pada box ikan. Di penelitian ini juga akan dibuat sebuah website yang menampilkan data – data secara realtime yang telah didapat oleh sensor pada prototipe yang sudah dibuat. Kemudian juga dibuat kan sebuah  chatbot  telegram  untuk  mengirimkan notifikasi  dan  kontroling  dari  sistem  yang sudah dibuat.
3.4 Pengujian Tahapan  pengujian  dilakukan  untuk menguji  ketepatan  sistem  dan  rangkaian dalam  melakukan  penurunan  suhu  di  dalam penyimpanan  ikan  sehingga  tetap  terjaga kesegarannya.  Tahapan  pengujian  meliputi pengujian  terhadap  akurasi  bacaan  sensor terhadap  keadaan  yang  asli  di  lingkungan kemudian pengujian terhadap sistem Prototype IoT, dan pengujian koneksi jaringan server  pada  sistem.  Pengujian  dilakukan dengan  menguji  perangkat  berupa  sensor, thermoelektrik  dan  aktuator  apakah  bekerja dengan seharusnya. Pengujian juga dilakukan dengan membandingkan hasil nilai dari sensor dengan  alat  ukur  konvensional  atau  manual. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan nilai  error  yang  ada  pada  sensor  dan  nilai ketepatan  sensor.  Untuk  pengujian  koneksi jaringan server menggunakan aplikasi JMeter untuk mendapatkan grafik konektivitas server dengan sistem.
3.5 Hasil dan penjelasan Pada  tahap  Hasil  dan  penjelasan,  yaitu dilakukan  evaluasi  terhadapa  pengujian  – pengujian  yang  telah  dilakukan  di  sistem prototipe ini. Dengan tahap ini dapat diketahui kesimpulan berdasarkan data – data yang telah diambil  dan  pengujian  atau  ujicoba  yang dilakukan. Di tahap ini dapat diketahui apakah sensor  pada  prototipe  ini  berjalan  dan memiliki akurasi yang bagus dalam membaca parameter  yang  dibutuhkan,  kemudian  juga dapat diketahui apakah aktuator bekerja sesuai dengan  yang  diharapkan.  Kemudian  pada tahap  ini  juga  bisa  diketahui  apakah  website dan  kontrolling  telegram  bekerja  sesuai dengan apa yang ditentukan.

## 4. Hasil dan Penjelasan

## 4.1 Planning
Dalam  tahapan ini,  penulis  melakukan

## Gambar 4 Skema rangkaian
Gambar 5 Konektivitas rangkaian sistem
Gambar 6 Flowchart Sistem Monitoring Suhu
pengumpulan  informasi  –  informasi  dari jurnal  yang  memiliki  keterkaitan,  demi menunjang  dasar  untuk  membangun  sistem pendingin.
Dari  studi  literatur  yang  di  laksanakan, didapatkan hasil sebagai berikut:
a. Penyimpanan  ikan  hasil  yang  di ambil dari laut masih menggunakan cara konvensional, yaitu menggunakan box berisi es.
b. Laju penurunan kualitas ikan sangat dipengaruhi  oleh  keadaan  suhu lingkungan. Dimana semakin tinggi suhu lingkungan, semakin cepat pula penurunan mutu kesegarannya.
c. Fungsi dari es untuk mempertahankan  ikan  agar  tetap segar,  dan  mencegah  pembusukan sehingga nilai gizi dapat
dipertahankan.
d. Pengujian kesegaran ikan dengan uji organoleptik  meliputi  melihat  dan mengamati  penampilan  ikan  secara menyeluruh  terutama  penampilan fisik, mata, insang, dan ada tidaknya lendir. Kedua, yaitu dengan meraba ikan untuk mengamati kondisi ikan terutama  adanya  lendir,  kelenturan ikan  dan  lainnya.  Ketiga,  dengan menekan daging ikan untuk menilai teksturnya.  Keempat  yaitu  dengan mencium bau ikan tersebut.
4.2 Perancangan Prototipe
Di  tahap  perancangan  prototipe  ini dilakukan  sesuai  data  yang  didapatkan  pada tahap perencanaan atau planning sebelumnya. Pengerjaan  perancangan  diawali  dengan membuat  sistem  pendingin  yang  tediri  dari box sterofoam, thermoelektrik cooler, fan, dan heatsink. Kemudian perancangan selanjutnya yaitu  perancangan  sistem  perangkat  arduino, nodeMCU, relay beserta sensor dan perangkat aktuator.
Box  dibuat  dari  bahan  Styrofoam  dengan ukuran 40 cm × 25 cm × 30 cm. Dua lubang berukuran 7 cm × 7 cm di salah satu sisi box sebagai wadah untuk rangkaian
thermoelektrik.  Terdapat  lubang  sebesar  0,5 cm  untuk tempat  dari  sensor  DS18B20  agar. Kemudian  digunakan  hot  glue  untuk merekatkan  modul  –  modul  thermoelektrik
pada box. Gambar berikut adalah implementasi sistem yang telah dibuat.
Rangkaian sensor :
• Sensor  suhu  waterproof    DS18B20 dihubungkan ke GPIO 2
Rangkaian aktuator dan perangkat lain :
• Modul  Relay  dihubungkan  ke  GPIO 13, GPIO 12, dan GPIO 14
• JD-VCC  dan  Ground  pada  relay dihubungkan ke power supply eksternal.
• VCC  pada  relay  dihubungkan  pada pin 5v Arduino
• Perangkat Adafruit LCD
dihubungkan ke GPIO 5 dan GPIO 4
• VCC  pada  modul  LCD  dihubungkan ke pin 5v Arduino
• VCC  dan  Ground  pada  modul DS18B20  dihubungkan  ke  pin  5v Arduino dan pin Ground.
• LED alert dihubungkan ke GPIO 0
Gambar 7 Prototipe Sistem Monitoring Suhu
Gambar 8 Node MCU beserta konfigurasi PIN GPIO
• Thermoelektrik dan Fan disambungkan  menjadi  satu  dan dihubungkan ke relay 1 NO (Normally Closed) sedangkan Thermoelektrik  dan  Fan  yang  kedua disambungkan  ke  relay  2  NO
(Normally Closed).
4.3 Pengembangan Prototipe dan Sistem Pada  tahap  pengembangan  prototipe dan sistem pada penelitian ini bekerja sesuai aturan  Software  Development  Life  Cycle (SDLC) dengan menggunakan metode berupa metode waterfall yang dimana meliputi tahap planning, analysis, design, dan implementation.
4.4 Hasil Pengujian Kemudian tahap pengujian dilakukan untuk menguji alat – alat atau perangkat yang terhubung  pada  sistem  pendingin  meliputi sensor atau aktuator, kemudian juga menguji reliability website dalam menangani data yang masuk atau request dari user.
a. Pengujian  pembacaan  sensor  suhu (DS18B20). Pengujian ini bertujuan untuk
mengetahui  tingkat  akurasi  sensor  dalam membaca data suhu.
TABEL 1 P ENGUJJIAN SENSOR DS 18 B 20
No Dimenit- ke Data sensor Data pengamatan langsung (Thermometer Alkohol) 1 5 Menit 24.25 ℃ 24.75 ℃ 2 10 Menit  18.25 ℃ 18.5 ℃
Gambar 9 Use case prototipe sistem
Gambar 10 Desain Arsitektur Prototipe Sistem
Gambar 11 Dashboard Web Prototipe Sistem

## Gambar 12 Bot Telegram Prototipe Sistem
3 15 Menit  18 ℃ 18.25 ℃ 4 20 Menit  14.25 ℃ 14.75 ℃ b. Pengujian Otomatisasi
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui  apakah  otomasi  thermoelektrik, fan,  dan  nodemcu  bekerja  dengan  baik  atau tidak.  Dengan  pengambilan  waktu  selama  5 menit  dan  threshold  suhu  25 ℃ ,  diperoleh hasil seperti berikut.
TABEL 2 P ENGUJJIAN O TOMATISASI No Thermoelektrik Suhu Menit-ke 1 2 1 Mati Mati 16,75 ℃ 0 Menit 2 Mati Mati 18 ℃ 1 Menit 3 Mati Mati 19 ℃ 2 Menit 4 Mati Mati 24,5 ℃ 3 Menit 5 Hidup Hidup 26 ℃ 3 Menit 6 Hidup Hidup 23,25 ℃ 4 Menit 7 Hidup Hidup 18,25 ℃ 5 Menit
c. Pengujian Thermoelektrik
Pengujian  ini  yaitu  bertujuan  untuk mengetahui  performa  thermoelektrik  dalam menurunkan  suhu  dalam  box.  Pengujian thermoelektrik  dilakukan  yaitu  dengan membagi menjadi 3 skenario, yaitu pengujian dua thermoelektrik, kemudian thermoelektrik yang  pertama,  dan  pengujian  thermoelektrik kedua.
TABEL 3
P ENGUJJIAN T HERMOELEKTRIK No Thermoelektrik Suhu Menit-ke 1 2 1 Hidup  Hidup 30,5 ℃ 0 Menit 2 Hidup  Hidup 19,5 ℃ 5 Menit 3 Hidup  Hidup 15,25 ℃ 10 Menit 4 Hidup  Hidup 14,75 ℃ 15 Menit 5 Hidup  Hidup 14,5 ℃ 20 Menit 6 Hidup  Hidup 14,5 ℃ 25 Menit 7 Hidup  Hidup 14,5 ℃ 30 Menit 8 Hidup  Hidup 14,25 ℃ 35 Menit 9 Hidup  Hidup 14,25 ℃ 40 Menit 10 Hidup  Hidup 14,25 45 Menit
℃
Skenario  selanjutnya  yaitu  bertujuan untuk  menguji  performa  thermoelektrik  1 dalam menurunkan suhu. Dengan
pengambilan  waktu  selama  45  menit,  dan threshold  atas  sebesar  25℃  dan  threshold bawah  sebesar    3℃  diperoleh  hasil  seperti berikut.
TABEL 4 P ENGUJJIAN T HERMOELEKTRIK 1 No Thermoelektrik Suhu Menit-ke 1 2 1 Hidup  Mati 29,75 ℃ 0 Menit 2 Hidup  Mati 25,5 ℃ 5 Menit 3 Hidup  Mati 22 ℃ 10 Menit 4 Hidup  Mati 21 ℃ 15 Menit 5 Hidup  Mati 20,75 ℃ 20 Menit 6 Hidup  Mati 20,5 ℃ 25 Menit 7 Hidup  Mati 20,5 ℃ 30 Menit 8 Hidup  Mati 20,5 ℃ 35 Menit 9 Hidup  Mati 20,5 ℃ 40 Menit 10 Hidup  Mati 20,5 ℃ 45 Menit
Skenario  selanjutnya  ini  bertujuan  untuk menguji performa thermoelektrik yang kedua dalam menurunkan suhu. Dalam pengujian ini thermoelektrik  yang  pertama  dimatikan. Dengan pengambilan waktu selama 45 menit, diperoleh hasil seperti berikut
TABEL 5
P ENGUJJIAN T HERMOELEKTRIK KE -2
No Thermoelektrik Suhu Menit-ke 1 2 1 Mati Hidup 27 ℃ 0 Menit 2 Mati Hidup 22,5 ℃ 5 Menit 3 Mati Hidup 19,5 ℃ 10 Menit 4 Mati Hidup 18,5 ℃ 15 Menit 5 Mati Hidup 18 ℃ 20 Menit 6 Mati Hidup 17,75 ℃ 25 Menit 7 Mati Hidup 17,5 ℃ 30 Menit 8 Mati Hidup 17,5 ℃ 35 Menit 9 Mati Hidup 17,5 ℃ 40 Menit 10 Mati Hidup 17,5 ℃ 45 Menit d. Pengujian Thermoelektrik
menggunakan es
Selanjutnya pengujian thermoelektrik menggunakan  es.  Pengujian  ini  untuk mengetahui
otomasi dan kombinasi pendinginan  antara  thermoelektrik  dan  es, jumlah  es  yang  digunakan  yaitu  1,5  kg. Dengan  dijalankan  hasil  selama  45  menit diperoleh hasil seperti berikut.
TABEL 6 P ENGUJJIAN T HERMOELEKTRIK MENGGUNAKAN ES No Thermoelektrik Suhu Menit-ke 1 2 1 Hidup Hidup 30,75 ℃ 0 Menit 2 Hidup Hidup 10,5 ℃ 5 Menit 3 Hidup Hidup 8,75 ℃ 10 Menit 4 Hidup Hidup 4,5 ℃ 15 Menit 5 Mati Mati 4,75 ℃ 20 Menit 6 Hidup Hidup 5 ℃ 25 Menit 7 Hidup Hidup 4,25 ℃ 30 Menit 8 Hidup Hidup 4,25 ℃ 35 Menit 9 Hidup Hidup 4,25 ℃ 40 Menit 10 Hidup Hidup 4 ℃ 45 Menit e. Pengujian  menggunakan  es  tanpa thermoelektrik Skenario  pengujian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  hasil  dari  pengujian  dengan menggunakan es tanpa
bantuan thermoelektrik.  Hasil  dari  pengujian  dapat dilihat pada tabel berikut.
TABEL 7
P ENGUJJIAN MENGGUNAKAN ES TANPA THERMOELEKTRIK No Thermoelektrik Suhu Menit-ke 1 2 1 Mati Mati 25,25 ℃ 0 Menit 2 Mati Mati 21,75 ℃ 5 Menit 3 Mati Mati 19,5 ℃ 10 Menit 4 Mati Mati 18,25 ℃ 15 Menit 5 Mati Mati 17,75 ℃ 20 Menit 6 Mati Mati 17,5 ℃ 25 Menit 7 Mati Mati 17,25 ℃ 30 Menit 8 Mati Mati 17,25 ℃ 35 Menit 9 Mati Mati 17,25 ℃ 40 Menit 10 Mati Mati 17,25 ℃ 45 Menit
f. Pengujian lampu alert Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui apakah otomasi lampu alert bekerja sesuai
dengan threshold atau tidak.
TABEL 8
P ENGUJJIAN L AMPU A LERT
g. Pengujian konektivitas Pengujian  Konektivitas  bertujuan  untuk mengetahui  bagaimana  performa  website bekerja.  Pengujian  dilakukan  menggunakan aplikasi  JMeter.  Proses  pengujian  dilakukan dengan menentukan thread dan request di tiap detik dalam waktu aksesnya.
TABEL 9
P ENGUJJIAN 100 SAMPEL
N o Total Pengu jian  / waktu (s) Data Loa d Tim e (ms) Byte s Sen t Byt es Late ncy Conne ct Time( ms) 1 100 /100 s 766, 4 4175 ,9 260 ,5 504, 2 6,47 2 100  / 10 s 811, 24 4174 ,22 260 ,5 599, 92 7,54
TABEL 10 P ENGUJJIAN 500 SAMPEL N o Total Penguj ian  / waktu (s) Data Loa d Tim e (ms) Byte s Sen t Byt es Late ncy Conne ct Time( ms) 1 500  / 100s 581, 3 417 4,4 260 ,5 438,3  5,1 2 500 /10 s 258 0,1 300 4,2 236 ,3 2427, 8 10,1 4.5 Penjelasan
a. Pengujian  pembacaan  sensor  suhu (DS18B20)
Hasil Pengujian pembacaan sensor suhu
(DS18B20)  yang  terdapat  pada  Tabel  1, menunjukan bahwa sensor DS18B20 memiliki nilai yang hampir sama atau hampir mendekati dengan thermometer alcohol yang didapatkan dari pengamatan langsung.
b. Pengujian Otomatisasi
Pengujian  Otomatisasi  pada  tabel  2,
No  Kondisi Suhu Lampu Menit-ke 1 28,75 ℃ Hidup 1 Menit 2 16,5 ℃ Mati 10 Menit 3 25,5 ℃ Hidup 20 Menit
bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  otomasi thermoelektrik,  fan,  dan  nodemcu  bekerja dengan baik atau tidak. Dengan pengambilan waktu selama 5 menit. Dari hasil yang didapat pada  tabel  4.7,  bahwa  proses  otomatisasi berjalan  sesuai  dengan  yang  dirancang, apabila  sensor  mendeteksi suhu  diatas  25 ℃ maka thermoelektrik dan fan akan aktif sesuai respon yang didapat oleh sensor.
c. Pengujian Thermoelektrik
Pengujian  dengan  menggunakan  2 thermoelektrik yang telah di dapat pada Tabel 3, bahwa  dengan waktu pengujian selama 45 menit  menghasilkan  suhu  terendah  yaitu 14,25 ℃ dengan  suhu  awal  sebesar  30,5 ℃ . Nilai tersebut diperoleh dengan mengaktifkan 2  thermoelektrik  selama  45  menit  dan  tutup box yang selalu tertutup.
Kemudian pengujian yang
dengan menonaktifkan  salah  satu  thermoelektrik menghasilkan  hasil  yang  berbeda  satu  sama lain.  thermoelektrik  yang  dijalankan  hanya menggunakan  thermoelektrik  1  selama  45 menit.  Dari  pengujian  yang  dijalankan, didapatkan  suhu  terendah  yaitu  20,5 ℃ dengan  suhu  awal  yaitu  29,75 ℃ .  Pengujian dengan  menggunakan  thermoelektrik  yang kedua  dan  mematikan  thermoelektrik  yang pertama, menghasilkan suhu sebesar 17,5 ℃ dengan suhu awal sebesar 27 ℃ .
Ketiga pengujian yang telah dilakukan di atas dapat  di  simpulkan  yaitu  bahwa  dengan menggunakan  2  thermoelektrik  suhu  yang berada di dalam box dapat menurun kan dari suhu 30,5 ℃ hingga 14,25 ℃ dalam waktu 45 menit.  Kemudian  dari  pengujian  yang menggunakan salah satu thermoelektrik, dapat di ketahui bahwa thermoelektrik yang pertama tidak  dapat  berjalan  secara  maksimal dibandingan  dengan  thermoelektrik  yang kedua.  Diasumsikan  thermoelektrik  pertama memiliki factory defect atau kecacatan pabrik, atau  terdapat  faktor  yang  lain  seperti konduktor yang bermasalah.
d. Pengujian Thermoelektrik dan menggunakan es
Hasil dari pengujian thermoelektrik dan
menggunakan alat bantu es yang terdapat pada Tabel  6,  memiliki  suhu  awal  yaitu  sebesar 30,75 ℃ digunakan  thermoelektrik  sebagai pendingin  utama  dan  es  sebagai  pendingin kedua. Pengujian dijalankan selama 45 menit, dan menghasilkan suhu terendah sebesar 4 ℃ . Namun  pada  menit  ke  20  thermoelektrik sengaja dimatikan selama 5 detik, agar dapat diketahui  dibutuhkan  berapa  menit  suhu dalam  box  kembali  seperti  sebelumnya. Dibutuhkan  5  menit  untuk  menurunkan  dan mengembalikan  suhu  sebelumnya.  Dari pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan bahwa performa dalam mendinginkan suhu yang didalam box dengan dua  metode  pendinginan  yaitu  dengan menggunakan  thermoelektrik  dan  es,  dapat menghasilkan suhu yang efektif dan maksimal untuk mempertahankan kondisi tubuh ikan.
e. Pengujian  menggunakan  es  tanpa Thermoelektrik
Dari pengujian yang didapat pada tabel 7, dapat diketahui bahwa dengan penggunaan metode  tradisional  yaitu  menggunakan  es dimana suhu awal dalam box sebesar 25,25 ℃ dan dibiarkan di dalam box selama 45 menit, menghasilkan  suhu  terendah  yaitu  17,25 ℃ . Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  tersebut maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan metode  pendinginan  menggunakan  es  belum menghasilkan  nilai  suhu  environment  box secara maksimal.
f. Pengujian lampu alert
Dari pengujian yang didapat pada tabel 4.10,    dapat  dilihat  bahwa  pada  saat  sistem dijalankan  sensor  mendapatkan  suhu  sebesar 28,75 ℃ , kemudian lampu alert yang berada di prototipe menyala merah, dikarenakan suhu telah melewati nilai dari threshold. Kemudian sensor  mendeteksi  suhu  sebesar  16,5 ℃ dan lampu  alert  tidak  yang  menyala  merah.  Dari percobaan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa lampu alert bekerja dengan requirement, yaitu lampu  akan  menyala  ketika  suhu  melewati batas  kemudian  lampu  akan  mati  bila  suhu sudah jauh dibawah suhu threshold.
g. Pengujian Konektivitas
Pengujian  dilakukan  dengan  jumlah pengujian 100 kemudian ramp-up period 100s 10s  ramp-up  period  atau  total  durasi  yang dibutuhkan  seluruh  skenario  dijalankan  dari awal  sampai  akhir,  kedua  jumlah  pengujian yang  diujicobakan  menghasilkan  load  time 766,4  ms  dan  811,24  ms.  Sebanyak  100 pengujian  menghasilkan  rata  –  rata  bytes sejumlah  4174,22  bytes  dan  260,5  bytes kemudian  dihasilkan  latency  sejumlah  504,2 (100s)  599,92  (10s)  dan  connect  time sejumlah 6,47 ms (100s), 7,54 ms (10s). Kedua tabel dengan 100 pengujian yang sama dan ramp-up period yang berbeda menghasilkan  sebuah  perbedaan  yang  cukup signifikan,  dimana  dengan  ramp-up  period yang  lebih  sedikit  dapat  mempengaruhi  load time  dan  latency  yang  cukup  berbeda  jika dibandingkan  dengan  ramp-up  period  yang lebih  lama  dikarenakan  semakin  kecil  nilai ramp-up  period  maka  semakin  besar  beban kerja di setiap thread nya.
Dilakukan  500  pengujian    dengan  ramp-up period 100s 10s ramp-up period menghasilkan load time 581,3 ms dan 2580,1 ms. Sebanyak 500 pengujian menghasilkan rata – rata bytes sejumlah  4174,4  bytes  dan  3004,2  bytes kemudian  dihasilkan  latency  sejumlah  438,3 (100s)  2427,8  (10s)  dan  connect  time sejumlah 5,1 ms (100s), 10,1 ms (10s). Dengan hasil yang diperoleh tersebut bisa di simpulkan bahwa semakin kecil nilai ramp-up period  yang  dijalankan  maka  semakin  besar beban  yang  dijalankan  oleh  sistem  atau website.

## 5. Penutup

## 5.1 Kesimpulan
Penelitian  ini mengusulkan  IoT  atau  Internet of Things sebagai solusi untuk pengguna atau pemilik  box  dalam  melakukan  monitoring suhu  dan  kontrol  suhu.  Dan  penggunaan metode  active  cooling  sebagai  solusi  untuk pengefektivitas  dalam  menurunkan  suhu lingkungan  dalam  box.  Pada  akhirnya, prototipe  sistem  Internet  of  Things  untuk memonitor  dan  untuk  stabilisasi  suhu penyimpanan  ikan  menggunakan  metode active cooling telah berhasil dibangun dengan hasil sebagai berikut :
1.  Sistem  otomatisasi  untuk  memonitor  dan stabilisasi  suhu  penyimpanan  telah  berhasil
dibuat dengan menerapkan Internet of Things. Sistem  dapat  menghimpun  data  dari  sensor DS18B20.  Data  tersebut  kemudian  diproses oleh  NodeMCU.  Jika  nilai  yang  dibaca  oleh sensor  melebihi  batas  yang  ditentukan, sebagai  langkah  proses  otomatisasi  maka sistem  akan  secara    otomatis  mengaktifkan atau menonaktifkan aktuator.
2.  Dalam  pengujian  prototipe  sistem  ini, sensor  telah  bekerja  dengan  baik,  mampu membaca  data  dengan  nilai  akurasi  yang hampir  mirip  dengan  alat  ukur  manual  yaitu thermometer  air  raksa.  Kemudian  aktuator berhasil  hidup  ketika  sensor  membaca  suhu lebih  dari  25 ℃ .  Dan  aktuator  berhasil  mati ketika suhu mencapai 1 ℃ . Lampu alarm telah bekerja dengan baik ketika suhu lebih dari 25 ℃ maka lampu alarm akan hidup, kemudian akan mati apabila suhu telah mencapai kurang dari  25 ℃ .  Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat disimpulkan  prototipe  sistem  telah  berhasil dibangun  dan  dapat  menjalankan  fungsinya dengan baik.
3. Website dapat digunakan untuk memantau dan  mengubah  kondisi  aktuator.  Pada percobaan  pengujian  load  test  website,  dari 100  dan  500  pengujian,  website  berhasil memproses  data  dengan  ukuran  tidak  lebih dari  10  MB.  100  pengujian  dengan  ramp-up period  100 detik dan 10 detik, menghasilkan load time 766,4 ms dan  811,24 ms. Sedangkan dengan 500 sampel data dan dengan ramp-up period    100  detik  dan  10  detik,  website menghasilkan load time 581,3 ms dan  2580,1 ms. Dengan pengujian dengan sampel 100 dan 500 data dapat dikatakan website aman dalam menangani request.
5.2 Saran Pada penelitian berikutnya, diusulkan penggunaan thermoelektrik dengan daya yang lebih besar, seperti 10 A, sehingga pendinginan lebih maksimal. Pengoptimisasian heatsink yang lebih efektif, dengan  desain  heatsink  yang  lebih  tepat diharapkan dapat menjaga suhu
thermoelektrik  yang  lebih  baik.  Perancangan box yang lebih baik, hal ini diharapkan dapat mencegah  insulation  yang  tidak  bagus sehingga  suhu  dalam  box  tetap  berada  di dalam box.

## Daftar Pustaka
Adams, M. J., Verosky, M., Zebarjadi, M., & Heremans,  J.  P.  (2019). Active  Peltier Coolers  Based  on  Correlated  and
Magnon-Drag  Metals. Phys.  Rev. Applied , 11 (5), 054008. https://doi.org/10.1103/PhysRevApplie
d.11.054008
Aminatuzzuhra,  A.,  Purwaningsih,  R.,  & Susanto, N. (2016). SIMULASI COLD CHAIN  SYSTEM  PADA  RANTAI DISTRIBUSI IKAN UNTUK MENGUKUR PENINGKATAN MUTU IKAN DI KOTA SEMARANG.
Industrial Engineering Online Journal ,
5 (4).
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ ieoj/article/view/14053
Bădălan,  N.,  &  Svasta,  P.  (2017).  Fan  vs. Passive  heat  sink  with  heat  pipe  in cooling of high power LED. 2017 IEEE 23rd  International  Symposium  for Design  and  Technology  in  Electronic Packaging (SIITME) , 296–299. https://doi.org/10.1109/SIITME.2017.8
259911
Boubaris, A., Karampasis, E., Voglitsis, D., & Papanikolaou, N. (2017). Experimental survey on active thermoelectric cooling driven  by  PWM  techniques. 2017 Panhellenic Conference on Electronics and Telecommunications (PACET) , 1–4.
https://doi.org/10.1109/PACET.2017.8
259954
Daponte,  P.,  Lamonaca, F.,  Picariello,  F.,  De Vito,  L.,  Mazzilli,  G.,  &  Tudosa,  I. (2018).  A  Survey  of  Measurement
Applications  Based  on  IoT. 2018 Workshop on Metrology for Industry 4.0 and IoT , 1–6. https://doi.org/10.1109/METROI4.201 8.8428335
Dorsemaine,  B.,  Gaulier,  J.-P.,  Wary,  J.-P., Kheir, N., & Urien, P. (2015). Internet of  Things:  A  Definition  Taxonomy. 2015  9th  International  Conference  on Next  Generation  Mobile  Applications,
Services  and  Technologies ,  72–77.
https://doi.org/10.1109/NGMAST.2015 .71 Edir  Lokollo,  M.  N.  M.  (2020). Teknik penanganan  dan  cemaran  mikroba
pada  ikan  layang  segar  di  pasar tradisional  Kota  Ambon.  |  Jurnal Pengolahan Hasil Perikanan Indonesia . https://journal.ipb.ac.id/index.php/jphp i/article/view/30923
Hamid, S. A., Rahim, A. M. A., Fadhlullah, S.
Y.,  Abdullah,  S.,  Muhammad,  Z.,  & Leh, N. A. M. (2020). IoT based Water Quality  Monitoring  System  and Evaluation. 2020 10th IEEE International  Conference  on  Control System,  Computing  and  Engineering (ICCSCE) , 102–106. https://doi.org/10.1109/ICCSCE50387. 2020.9204931 Ibrahim, D. (2021). Chapter 3—ARM Cortex microcontroller development boards. In D. Ibrahim (Ed.), Arm-Based Microcontroller  Multitasking  Projects (pp. 33–45). Newnes. https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 821227-1.00003-7
Mohamed, K. S. (2019). IoT Networking and Communication  Layer.  In  K.  S. Mohamed (Ed.), The Era of Internet of Things:  Towards  a  Smart  World (pp. 49–70). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-
18133-8_3 Oropeza-Perez, I., & Østergaard, P. A. (2018). Active and passive cooling methods for dwellings:  A  review. Renewable  and Sustainable  Energy  Reviews , 82 ,  531– 544. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.09.0
59
S, S. M., Sivasubramanian, A., Natesh, B. B., Mathana, J. M., J, J. V., & Lokesh, G. (2020). Internet of Things based Smart window  and  Temperature  Monitoring System. 2020 6th  International Conference  on  Advanced  Computing and Communication Systems (ICACCS) , 1046–1048. https://doi.org/10.1109/ICACCS48705. 2020.9074365 Sehrawat,  D.,  &  Gill,  N.  S.  (2019).  Smart
Sensors: Analysis of Different Types of IoT  Sensors. 2019  3rd  International Conference  on  Trends  in  Electronics and  Informatics  (ICOEI) ,  523–528.
https://doi.org/10.1109/ICOEI.2019.88 62778 Suprayitno, E. (2020). KAJIAN KESEGARAN  IKAN  DI  PASAR TRADISIONAL  DAN  MODERN
KOTA  MALANG. JFMR  (Journal  of Fisheries  and  Marine  Research) , 4 (2), 289–295. https://doi.org/10.21776/ub.jfmr.2020.0 04.02.13 Widianto, T. N., Hermawan, W., & Utomo, B. S. B. (2014). Uji Coba Peti Ikan Segar Berpendingin  untuk  Pedagang  Ikan Keliling. Jurnal  Pascapanen  dan
Bioteknologi  Kelautan  dan  Perikanan , 9 (2), 185–191. https://doi.org/10.15578/jpbkp.v9i2.11 1
Xiao,  L.,  Li,  M.,  &  Xiao,  N.  (2018). An Architecture of IoT Application Support System in Launch Site .
https://doi.org/10.2991/ICAITA- 18.2018.43