## Perancangan Monitoring Coal Handling System PLTU Kaltim Teluk Berbasis Internet of Things
Anshori 1 , Mayda Waruni Kasrani 2 , Khairunnisa Nurhandayani 3 1,2,3 Teknik Elektro,Fakultas Teknologi Industri Universitas Balikpapan Jln. Pupuk Raya Gn. Bahagia Balikpapan 76114 INDONESIA Email: djarumb23@gmail.com
Abstract- Balikpapan Bay PLTU is a large capacity power plant located  in  the  city  of  Balikpapan,  which  is  located  in  East Kalimantan.  This  PLTU  with  a  capacity  of  2X110  MW  meets  the electricity needs of the Barito Mahakam network, which consists of the  East  Kalimantan,  North  Kalimantan,  Central  Kalimantan  and South Kalimantan regions. The main fuel for electricity generation is low grade coal (LRC) or low calorie coal. High Speed Diesel (HSD) oil is used as initial fuel. DCS (Distributed Control System) is used for wood management at PLTU Kaltim Teluk. DCS helps operations by monitoring and controlling the main and supporting components, however,  management,  supervisors  and  other  staff  have  difficulty knowing  the  operating  conditions  of  the  generating  unit  remotely because the monitoring system can only be accessed by the control room operator at the CCR. The aim of this research is to design an Internet  of  Things-based  coal  handling  system  control  system  for PLTU Kaltim Teluk. This real time based digital monitoring system can  collect  and  display  data  from  every  sensor  in  the  field.  The research method is a literature study method and a field method to apply  the  design  results  and  collect  monitoring  data  at  the  two Balikpapan  Bay  PLTUs.  The  results  show  that  testing,  which includes  integration  testing  with  MySQL,  functional  testing,  and URL and Endpoint testing, was carried out successfully. As expected, all the main features and functions of the PLTU monitoring system are running well. This system has averagepercentage error 0.1%. So this study has an accuracy rate of 99.9%. This system has the ability to make it easier for managers to monitor the system.
Intisari-  PLTU  Teluk  Balikpapan  adalah  pembangkit  listrik dengan  kapasitas  besar  yang  terletak  di  kota  Balikpapan,  yang terletak  di  Kalimantan  Timur.  PLTU  dengan  kapasitas  2X110 MW ini memenuhi kebutuhan listrik jaringan Barito Mahakam, yang terdiri dari wilayah Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Kalimantan  Tengah,  dan  Kalimantan  Selatan.  Bahan  bakar utama  untuk  pembangkit  listrik  adalah  batu  bara  kelas  rendah (LRC) atau batubara berkalori rendah. Minyak diesel High Speed (HSD) digunakan sebagai bahan bakar awal. DCS (Sistem Kontrol Terdistribusi)  digunakan  untuk  pengelolaan  kayu  di  PLTU Kaltim Teluk. DCS membantu pengoperasian dengan memantau dan  mengontrol  komponen  utama  dan  pendukung,  namun    , manajemen,  supervisor,  dan  staf  lainnya  kesulitan  mengetahui kondisi  operasi  unit  pembangkit  dari  jarak  jauh  karena  sistem monitoring  hanya  dapat  diakses  oleh  operator  control  room  di CCR.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  merancang  sistem pengendalian  coal  handling  system  berbasis  Internet  of  Things untuk  PLTU  Kaltim  Teluk.  Sistem  pemantauan  digital  berbasis real  time  ini  dapat  mengumpulkan  dan  menampilkan  data  dari setiap sensor di lapangan. Metode penelitian berupa metode studi literatur  dan  metode  lapangan  untuk  menerapkan  hasil rancangan  dan  mengumpulkan  data  monitoring  pada  kedua PLTU  Teluk  Balikpapan.  Hasil  menunjukkan  bahwa  pengujian berhasil,  yang  mencakup  pengujian  integrasi  dengan  MySQL, pengujian  fungsi,  dan  pengujian  URL  dan  Endpoint,  dilakukan
dengan  sukses.  Sesuai  dengan  harapan,  semua  fitur  dan  fungsi utama sistem pemantauan PLTU berjalan dengan baik. Sistem ini memiliki  rata-rata  presentase  error  sebesar  0.1%  dan  memilik tingkat  akurasi  sebesar  99.9%.Sistem  ini  memiliki  kemampuan untuk memudahkan manajer untuk memantau sistem.
Kata Kunci: PLTU Balikpapan, Internet of Things, Coal Handling System, Monitoring.

## I. PENDAHULUAN
PLTU  Teluk  Balikpapan  adalah  pembangkit  listrik  dengan kapasitas besar yang terletak di kota Balikpapan, yang terletak di Kalimantan Timur. PLTU dengan kapasitas 2X110 MW ini memenuhi  kebutuhan  listrik  jaringan  Barito  Mahakam,  yang terdiri  dari  wilayah  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara, Kalimantan  Tengah,  dan  Kalimantan  Selatan.  Bahan  bakar utama untuk pembangkit listrik adalah batu bara kelas rendah (LRC)  atau  batubara  berkalori  rendah.  Minyak diesel  High Speed (HSD) digunakan sebagai bahan bakar awal.
Sebagian  besar  PLTU  yang  menggunakan  bahan  bakar batubara memiliki sistem penanganan atau penyaluran batubara untuk  keperluan  operasi,  yang  biasanya  disebut sebagai  coal handling system [2] Jumlah batubara antara 10.000 dan 12.000 ton digunakan untuk kebutuhan operasi dua unit per hari. Untuk memenuhi  kebutuhan  batubara, peralatan  sistem  pengelolaan batubara  harus  handal. Coal  handling  equipment termasuk conveyor, crusher, coal bunker, dan coal feeder. Bunker batu bara  adalah  tempat  terakhir  untuk  menyimpan  bahan  bakar sebelum digunakan untuk pembakaran boiler.
DCS  (Sistem  Kontrol  Terdistribusi)  digunakan  untuk pengelolaan  kayu  di  PLTU  Kaltim  Teluk.  DCS  membantu pengoperasian  dengan  memantau  dan  mengontrol  komponen utama  dan  pendukung.  Saat  ini,  manajemen,  supervisor,  dan staf  lainnya  kesulitan  mengetahui  kondisi  operasi  unit pembangkit  dari  jarak  jauh  karena  sistem  monitoring  hanya dapat diakses oleh operator control room di CCR.
Oleh  karena  itu,  penulis  tertarik  untuk  merancang  sistem pengendalian coal handling system berbasis Internet of Things untuk PLTU Kaltim Teluk. Sistem pemantauan digital berbasis real time ini dapat mengumpulkan dan menampilkan data dari setiap sensor di lapangan. Data dapat ditampilkan melalui web atau aplikasi.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Visualisasi Data dari Dataset COVID 19
Visualisasi  Data  dari  Dataset  COVID  19  Menggunakan Pemrograman Python ditulis oleh Yanuangga Galahartlambang,
Titik Khotiah, Jumain. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat gambar atau visualisasi data berdasarkan penyebaran kasus  COVID  19  di  Indonesia  menggunakan  pemrograman Python [1]

## B. Rancang Bangun Aplikasi Dashboard Sebagai Media
Rancang  Bangun  Aplikasi Dashboard Sebagai  Media Monitoring  Kinerja  Mesin  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Uap (PLTU)  pada  PT  Cahaya  Fajar  Kaltim  oleh  Indra  Sugiarto mencakup  pencatatan  manajemen  perawatan  yang  mencakup cek vibrasi yang berbasis dashboard sebagai media monitoring [3]
C. Perancangan Dashboard Dashboard Monitoring
Monitoring Berbasis Berbasis Internet of Internet of Things (IoT)
PT  Semen  Baturaja  (Persero)  Tbk  membuat Dashboard Monitoring Berbasis  Internet  of  Things  (IoT)  yang menggunakan data OPC server sebagai input dan menggunakan software  Node  RED  untuk  memantau  dan  memprogram visualnya[4]
D. 2D Visualization Tools Menggunakan Flask dan AngularJS. Penelitian ini bertujuan
2D Visualization Tools menggunakan Flask dan AngularJS bertujuan  untuk  membuat website menggunakan framework Flask yang  berbasis Python .  Tujuan  dari  program  ini  adalah untuk  menampilkan data pengguna dari file  yang diupload ke sistem[5]

## E. Coal Handling System
Untuk memastikan bahwa sistem pengelolaan batu bara tetap dalam  kondisi  yang  baik,  yaitu  bebas  dari  kerusakan, kecelakaan,  dan  pembobolan,  sistem  pengelolaan  batu  bara menangani berbagai tugas, termasuk pembongkaran batu bara dari  kapal  atau  tongkang  (area  pengisian),  penimbunan  atau penyimpanan  di  area  penyimpanan,  dan  pengisian  ke  bunker yang digunakan untuk pembakaran di boiler [6]
Gambar 1. P&ID Coal Handling System pada PLTU Kaltim Teluk

## F. Coal Bunker
Coal bunker berfungsi sebagai penampung batubara untuk operasi harian dan memastikan kesiapan unit pembangkit untuk beroperasi sesuai dengan kebutuhan pembebanan [7]Selain itu, coal  bunker juga  dilengkapi  dengan  pipa  masuk  CO2,  yang akan  disemprotkan  ke  dalam  untuk  memadamkan  kebakaran jika batubara terbakar sendiri.
Gambar 2. Bentuk Coal Bunker pada PLTU Kaltim Teluk

## G. Cool Feeder
Coal Feeder berfungsi sebagai penyalur batubara ke boiler dan  menimbang  dan  mengontrol  aliran  massa  batubara  yang akan masuk ke boiler .

## H. Monitoring
Monitoring juga  dapat  diartikan  sebagai  proses  untuk mengevaluasi  apakah  tindakan  yang  dilakukan  telah  sesuai dengan  rencana,  menemukan  masalah  yang  perlu  ditangani segera,  mengevaluasi  apakah  metode  manajemen  dan  kerja yang  digunakan  telah  tepat  untuk  mencapai  tujuan,  dan mengidentifikasi  hubungan  antara  tindakan  dan  tujua  n  untuk mengukur  kemajuan  [8].  Fitur  pemantauan  ini  selalu memberikan informasi terbaru, sehingga semua orang tahu ada perubahan. Selain itu, aplikasi akan ditampilkan di tempat yang sering  dilewati  atau  berkumpul,  sehingga  aplikasi  dapat dipahami  oleh  semua  pihak  dan  memberikan  data  hasil  unit yang lengkap.
Gambar 3. Gambar Tampilan Monitoring Coal Handling System pada PLTU Kaltim Teluk

## I. OPC
OPC  ( OLE  for  Process  Control )  adalah  standar  pertukaran data  dalam  kontrol  proses,  yang  menawarkan  metode  praktis untuk  pertukaran  data  antara  konfigurasi  perangkat  lunak berbasis  sistem  operasi Windows dan  kontrol  berbasis lapangan[9]. Tujuan dari standar ini adalah untuk menentukan cara komunikasi data antara sistem otomatisasi waktu nyata dan aplikasi  klien  yang  diinstal  pada  komputer  dengan  sistem operasi Microsoft dan  untuk  memungkinkan  aplikasi  untuk berkomunikasi  dengan  sistem  operasi Microsoft [10]  OPC menggunakan  strategi  yang  memungkinkan  data  diakses  dari berbagai  sumber.  Sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  OPC, mereka  dapat  memilih  hardware  dan software yang  mereka butuhkan.  Setiap  perangkat  dapat  digunakan  tanpa  khawatir tentang driver yang diberikan vendor.
Kerangka  kerja  OPC  memungkinkan  PLC  berkomunikasi dengan  server  OPC  melalui  port  serial.  Setelah  server  OPC mendapatkan  informasi  dari  PLC,  informasi  diubah  ke  lokasi OPC  standar,  yang  dapat  diakses  oleh  klien  OPC.  Dengan menggunakan  server  OPC,  klien  OPC  dapat  mempelajari informasi dan mengatur informasi baru ke perangkat.
Gambar 4. Skema Komunikasi OPC dengan Komponen Lain[11]

## J. Node RED
Node  RED mengambil  rute  perangkat  lunak  alternatif  dan menggunakan  lingkungan  pemrograman  visualnya  untuk membuat aplikasi Internet of Things (IoT). Pertama, Node RED berfokus pada pengembangan aplikasi sebagai aliran daripada mengkodekan aplikasi sebagai baris kode[12]
Setiap  node  dalam  proses  aliran  ini  melakukan  fungsi tertentu.  Meskipun  dirancang  untuk Internet  of  Thing  (IoT), Node  RED masih  dapat  digunakan  untuk  berbagai aplikasiumum, karena kesederhanaannya dan kompatibilitasnya dengan berbagai aplikasi. Kemampuan aliran fungsional  utama Node  RED ,  yang  didasarkan  pada  bahasa javascript , membuat pemrograman menjadi lebih mudah.
Gambar 5. Contoh Flow Diagram pada Nod-RED ( sumber: wiki.rdd-tech.com [13]

## K. PC Server
Komputer server adalah  komputer  yang  membantu komputer klien dengan berbagai sumber daya. Fungsi server PC termasuk menyediakan sumber daya untuk digunakan bersama, mengelola lalu lintas data, menyimpan file atau dokumen dan data  yang  dapat  diakses  bersama  dalam  jaringan  melalui berbagi  file,  dan  mengatur  tingkat  hak  akses  dalam  jaringan, sehingga  tidak  semua  klien  dapat  mengakses  data  yang disimpan di komputer server [4]

## Gambar 6. Contoh Koneksi Server Client

## L. Python
Python adalah  bahasa  pemrograman  komputer  yang sebanding  dengan  C,  C++,  Pascal,  Java,  PHP,  dan  bahasa lainnya [14]. Python adalah bahasa pemrograman interpretatif yang  dapat  digunakan  untuk  berbagai  tujuan,  dan  filosofi perancangannya berpusat pada tingkat keterbacaan kode. Pthon dapat digunakan sebagai bahasa pemograman dinamis dengan manajemen  memori  otomatis. Python biasanya  digunakan sebagai  bahasa  skrip,  seperti  halnya  bahasa  pemrograman dinamis  lainnya.  Namun,  penggunaan  bahasa  ini  lebih  luas, mencakup aplikasi yang biasanya tidak dapat dilakukan dengan bahasa skrip. Python adalah bahasa yang dapat digunakan untuk memenuhi berbagai kebutuhan pengembangan perangkat lunak dan berjalan pada berbagai platform sistem operasi.
Gambar 7. Program Python ( sumber: https://www.-logique.co.id[[15]

## M. Visual Studio Code ( VS Code)
Visual  Studio  Code ,  juga  dikenal  sebagai VS  Code ,  adalah sebuah teks editor yang mudah digunakan yang dirancang oleh Microsoft  untuk  berbagai  sistem  operasi.  Dukungan  untuk debugging,  penyorotan  sintaksis,  penyelesaian  kode  cerdas, snippet, dan refactoring kode termasuk dalam kategori ini [16] Selain itu, teks editor VS Code bersifat open source , sehingga Anda  dapat  melihat  kode  sumber  dan  berkontribusi  pada pengembangannya.  Selain  itu,  kode  sumber  dari VS  Code ini dapat  diakses  melalui  link  Github.  Karena  mereka  dapat berpartisipasi  dalam  proses  pengembangan VS  Code di  masa mendatang,  hal  ini  membuat VS  Code sangat  disukai  oleh pengembang aplikasi.
Gambar 8. softwareVisual Studio Code ( sumber: https://www.niagahoster.co.id [17]

## N. Internet of Things (IOT)
Internet  of  Things  (IoT) adalah  teknologi  yang memungkinkan  semua  benda  di  sekitar  kita  terhubung  ke Internet untuk membuat aktivitas sehari-hari lebih mudah dan efektif  [18].Internet  adalah  jaringan  komputer  yang  saling berhubungan  di  seluruh  dunia  yang  menggunakan  Protokol Standar Internet (TCP/IP) untuk  melayani jutaan pengguna di seluruh  dunia. Internet  of  Things  (IoT) terdiri  dari  tiga komponen utama: objek fisik atau virtual yang telah terintegrasi ke  dalam  modul  sensor,  terhubung  ke  internet,  dan  memiliki pusat data pada server yang digunakan untuk menyimpan data atau informasi dari aplikasi.
Gambar 9. Konsep dan cara kerja IoT
( sumber: https://mobnasesemka.com [19] ) III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  tentang  perancangan  sistem  pemantauan pengendalian batu bara berbasis Internet of Things di PLTU K altim  Teluk  menggunakan  OPC server dan  PC server ,  yang merupakan  aset  PLTU  Teluk  Balikpapan.  Bahan  penelitian untuk  penelitian  ini  adalah  data  operasi  parameter  peralatan. Penelitian  ini  dimulai  pada  bulan  Maret  2023  sampai  dengan bulan Mei 2023.
A. Diagram Alir Penelitian
Dengan  melihat  studi  literatur  yang  telah  dikumpulkan, penulis  mempelajari  konsep  dasar  dari  penelitian  yang  akan dilakukan dengan instrumen data pendukung, termasuk alat dan peralatan. Diagram menggambarkan proses jalannya penelitian, mulai  dari  persiapan  penelitian,  studi  literatur,  insturmen penelitian,  pengumpulan  data,  dan  penyusunan  laporan. Tahapan diagram alir penelitian ini dijelaskan dalam diagram berikut: Tujuan penulis adalah untuk mentransmisikan data dari OPC server ke PC server sehingga data dapat divisualisasikan sebagai data visualisasi web.
Diagram alir penelitian dapat ditunjukkan dalam gambar 10 agar memudahkan pemahaman penelitian.
Gambar 10. Diagram Alir Penelitian

## B. Diagram Alir Sistem
Selanjutnya,  dalam  diagram  alir  sistem,  konfigurasi komunikasi  OPC  server  dengan  PC server dilakukan.  Ini memungkinkan  data  dikirim  dan  dibagikan  antara  kedua komputer tersebut. Node-RED berfungsi untuk pengiriman dan penerimaan  data;  pengaturannya  termasuk  instalasi  dan pembuatan  aliran  yang  diperlukan  untuk  program  visualnya. Selanjutnya,  data  akan  dikirim  ke  database MySQL untuk penyimpanan,  dibuat  web  atau  aplikasi  dengan  bahasa pemograman  python  untuk  menampilkan  parameter  data,  dan dihitung  volume bunker dan feeder  coal menggunakan  data parameter  dari  OPC server ,  menampilkan  data Monitoring Sistem  Pengelolaan  Batubara  ke  visualisasi  data  yang  dapat diakses  melalui  web  atau  aplikasi.  Diagram  alir system dapat ditunjukkan  dalam  gambar  11  agar  memudahkan  pemahaman penelitian.
Gambar 11. Diagram Alir Sistem

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Rangkaian Menghubungkan PC Server dan OPC Server
Rangkaian  Penghubung  PC server dan  OPC server menggunakan  perangkat  jaringan  bernama switch untuk berbagi  data  antara  OPC server dan  PC server melalui  kabel UTP. Switch juga berfungsi untuk menghubungkan antara PC server dan OPC server , dan  merupakan perangkat keras  yang berguna  untuk  menghubungkan  antar  komputer  sehingga mereka  dapat  saling  bertukar  data  (mengirim  dan  menerima data).
Gambar 12. Rangkaian Penghubung PC Server dan OPC Server
Selanjutnya,  lakukan  tes.  Pengujian  koneksi  PC server ke OPC server berhasil dilakukan dengan menggunakan perintah PING 192.168.0.102, yang merupakan nomor IP address OPC server . Gambar 13. Pengujian Konektivitas Jaringan PC server ke OPC server menunjukkan hasilnya.
Gambar 13. Pengujian Konektivitas Jaringan PC Server ke OPC Server
B. Rangkaian  Menghubungkan  PC  Server  dan  Jaringan Internet
Rangkaian  ini  memantau  PC server apakah  terhubung  ke jaringan  internet.  Patch  panel  berfungsi  sebagai  media penyambung dari kabel FO server ke unit pembangkit di bawah patch panel .  Gambar  yang  menunjukkan  bagaimana patch panel bawah disambungkan adalah
Gambar 14. Penyambungan Patch Panel atas ke Patch Panel bawah
Setelah  penyambungan patch  panel bawah  selesai,  perlu menyambungkan patch  panel bawah  ke  media converter . Media  converter  dapat  menyambungkan  dua  media  yang berbeda antara kabel FO dan kabel UTP. Untuk penyambungan ini, komponen yang dibutuhkan adalah media converter , kabel FO, dan kabel UTP, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 15.
Gambar 15. Penyambungan Patch Panel bawah ke Media Converter
Pengujian koneksi PC server ke jaringan internet dilakukan setelah  penyambungan  perangkat  keras  selesai.  Gambar  16 pengujian koneksi PC server ke jaringan internet menunjukkan
hasil pengujian berhasil; server www.google.com menanggapi dengan menggunakan perintah PING pada server tersebut.
Gambar 16. Pengujian Koneksi PC Server ke Jaringan Internet
C. Pengujian Node RED OPC server dapat  menerima  dan  mengirim  data  dengan pengaturan  ini.  Sebelum  memulai  pengujian,  Anda  harus memulai instalasi pada Node RED . Setelah mengunduh NodeJS, Anda dapat  mengecek hasil instalasi. Tampilan instalasi  versi NodeJS dapat dilihat pada Gambar 17.

## Gambar 17. Tampilan Instalasi Versi NodeJS
Setelah  instalasi  NodeJS  berhasil,  instalasi Node  RED selanjutnya  dilakukan.  Tampilan Node  RED yang  berhasil dijalankan  ditunjukkan  pada  Gambar  18  Setelah  berhasil menjalankan Node RED, langkah berikutnya adalah mendapatkan akses ke GUI Grafis Antarmuka Pengguna (GUI), yang merupakan komponen sistem komponen perangkat lunak Node  RED dan  membantu  pengguna  berinteraksi  dengan perangkat  lunak  tersebut  dengan  lebih  mudah.  Selanjutnya, buka browser dengan  alamat http://localhost:1880 .  Setelah server Node RED terbuka, klik tombol di pojok kanan atas dan temukan menu manajemen palete.
Cari modul yang disebut modbustcp , lalu klik tab install pada node redcon tribmodbustcp .
Gambar 18. Tampilan Manage Pallete node red contrib modbustcp
Untuk  membuat  program Node  RED ,  beberapa  node  harus digabungkan untuk membuat flow program. Node pertama yang
digunakan adalah Modbus TCP, yang dapat membaca data dari OPC server dan  mengirim data tersebut ke database MySQL. Tampilan aliran pada Node RED dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 19. Aliran Kalkulasi Performance pada Node RED
Setelah  menyelesaikan  pengaturan  di  sisi  klien,  langkah berikutnya  adalah  memilih  database. Node  MySQL berfungsi sebagai server database yang akan digunakan dalam penelitian ini. Anda dapat menemukan node ini di manage pallete dengan mencari modul mysql, lalu melakukan instalasi pada node re d node  mysql .  Pengaturan database MySQL  dapat  dilihat  pada Gambar 20.
Gambar 20.  Pengaturan Node MySQL pada Node RED
Setelah instalasi dan pengaturan sisi client selesai, pengujian dilakukan  untuk  memastikan  aliran  data Node  RED berjalan dengan  baik.  Hasil  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  debug berfungsi  sebagai  panel  keluaran  pesan  yang  menerima  dan memproses  data,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  21 Panel  debug  mengeluarkan  angka  yang  memungkinkan pembacaan dan pengiriman angka dari OPC server ke database MySQL.
Gambar 21. Pengujian Pengolahan Data pada Node RED

## D. Pengujian Database MySQL
Dengan  pengaturan  ini,  kumpulan  data  OPC server dapat disimpan. Sebelum memulai pengujian, Anda harus melakukan instalasi  pada MySQL .  Langkah  pertama  adalah  mengunduh XAMPP.  Setelah  instalasi  selesai,  di  panel  kontrol  XAMPP, lalu harus memilih untuk memulai modul Apache dan MySQL. Setelah database MySQL berjalan, dilakukan pengujian apakah data  dari Node  RED dapat  dikirim.  Hasilnya  menunjukkan bahwa data di database MySQL dapat dibaca. Tampilan relasi dari setiap tabel database dapat dilihat pada Gambar 22.
Gambar 22 Tampilan Relasi Tabel Database
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data sensor  dapat  dikirim  dan  disimpan  di database MySQL.  Ini dilakukan  dengan  mengakuisisi  data  dari  OPC  server, kemudian  disimpan  di  database  lokal,  dan  menampilkan  nilai sensor secara visual.

## E. Pengujian Aplikasi Python dan Flask
Python adalah bahasa pemrograman, dengan Library Flask untuk  menyediakan platform  Web ,  dan Code  Editor menggunakan Visual Studio Code .
Gambar 23. Tampilan Code Editor di Visual Studio Code
Untuk  menjalankan  sistem  ini, script  python berikut digunakan: Bagian program ini memiliki beberapa fungsi, salah satunya adalah sebagai berikut:
 Segmen Program untuk import library from flask import Flask, render_template, url_for, redirect, request, session, flash import mysql.connector import pandas as pd
 Selanjutnya  adaah  segmen  program  untuk  membaca database MySQL host="localhost"
user="root" password="" database="listrik"
 Segmen Program Login app = Flask(__name__) app.secret_key = 'secret' @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def login(): if request.method == 'POST': username =
request.form['username']
password=request.form['password'] if username=='admin' and password=='admin':
session['logged_in'] = True
session['username'] = request.form['username'] return redirect(url_for('dashboard')) else:
flash('Username/Password Salah!')
return
redirect(url_for('login')) return render_template('login.html')  Segmen Program Tampilan Dashboard @app.route('/dashboard',
methods=['GET', 'POST']) def dashboard(): signal="" db = mysql.connector.connect(host=host, user=user, password="", database=database) cursor = db.cursor() cursor2 =db.cursor() q1 = "SELECT DISTINCT description FROM tes order by description ASC" cursor.execute(q1) rs1 = cursor.fetchall() for r1 in rs1: des=r1[0] q2="SELECT * FROM tes WHERE description = '"+str(des)+"' ORDER BY STR_TO_DATE(date_rec,'%Y-%m-%d') DESC LIMIT 1"
print(q2) cursor2.execute(q2) rs2=cursor2.fetchall() for r2 in rs2: val=r2[3] tanda="success" if(val==0): tanda="warning" elif(val<0): tanda="danger" signal+="<div class='col-sm-3 col-md-3 mb- 1'><div class='color-palette- set'><div class='bg-"+tanda+" color- palette'><span>"+des+"</span></div ><div class='bg-success disabled color- palette'><span>"+str(val)+"</span> </div></div></div>"
progress="" q1 = "SELECT DISTINCT address_no FROM tes order by address_no ASC" cursor.execute(q1) rs1 = cursor.fetchall() for r1 in rs1: des = r1[0] q2 = "select (sum(value^2.0524)*1268.3/(SELECT value*(1000) from tes where address_no = '"+str(r1[0])+"' order BY STR_TO_DATE(date_rec,'%Y-%m-%d %H: %i:%s') desc limit 1)) as habis FROM tes WHERE address_no = '"+str(r1[0])+"'" print(q2) cursor2.execute(q2) rs2 = cursor2.fetchall() for r2 in rs2: habis = r2[0] if habis is None: habis=0 persen = habis / 3000 * 100 tanda = "success" if (persen <= 50): tanda = "danger" elif (persen > 50 and persen<75):
tanda = "warning" if habis>0: progress += "<div class=row><div class='col-12'><div class='progress- group'>"+str(r1[0])+"<span class='float- right'>"+str(habis)+"</span><div class='progress progress-sm'><div
class='progress-bar bg-"+tanda+"' style='width:
"+str(persen)+"%'></div></div></di v></div></div>" db.close() return render_template('dashboard.html',s ignal=signal,progress=progress)
Segmen program ini menampilkan dashboard dengan informasi penting.
 Segmen Program menampilkan grafik @app.route('/grafik', methods=['GET', 'POST']) def grafik(): chart = "" db = mysql.connector.connect(host=host, user=user, password="", database=database) cursor = db.cursor() cursor2 = db.cursor() q1 = "SELECT DISTINCT description FROM tes" cursor.execute(q1) rs1 = cursor.fetchall() no=1 for r1 in rs1: des = r1[0] q2 = "SELECT * FROM tes WHERE description = '"+str(r1[0])+"' ORDER BY STR_TO_DATE(date_rec,'%Y-%m-%d %H: %i:%s') DESC LIMIT 10" print(q2) cursor2.execute(q2) rs2 = cursor2.fetchall() cid=1 val=[] id=[] for r2 in rs2: id.append(cid) val.append(r2[3]) cid+=1
chart += "<div class='card ml-1'><div class='card-header bg- primary'><h3 class='card-title'><i class='fas fa-chart-line mr- 1'></i><span class='text'>"+str(r1[0])+"</span> </h3></div><div class='card- body'><div class='tab-content p- 0'><div class='chart tab-pane active' id='revenue-chart' style='position:relative;height:30 0px'><canvas id='chart_"+str(no)+"' height='300' style='height:300px'></canvas></di v></div></div></div><script>functi
on random_rgba(){var a=Math.round,t=Math.random;return' rgba('+a(255*t())+','+a(255*t())+' ,'+a(255*t())+','+t().toFixed(1)+' )'}var speedCanvas=document.getElementByI d('chart_"+str(no)+"');Chart.defau lts.global.defaultFontFamily='Lato ',Chart.defaults.global.defaultFon tSize=18;var speedData={labels:['"+"','".join(m ap(str,id))+"'],datasets:[{backgro undColor:random_rgba(),label:'"+st r(r1[0])+"',data:["+",".join(map(s tr, val))+"]}]},chartOptions={legend:{ display:!0,position:'top',labels:{ boxWidth:80,fontColor:'black'}}},l ineChart=new Chart(speedCanvas,{type:'line',dat a:speedData,options:chartOptions}) </script>" no+=1 return render_template('grafik.html',char t=chart) if __name__ == '__main__': app.run()
Segmen script ini berfungsi untuk menampilkan grafik.

## F. Pengujian Web Dashboard
Berikut ini adalah hasil tampilan web dashboard :  Login
Gambar 24. Tampilan Login
Untuk  mengakses  sistem,  tampilan  login  menggunakan teks  untuk  memasukkan  nama  pengguna  dan  kata  sandi.  Jika nama  pengguna  dan  kata  sandi  benar,  lalu  akan  dibawa  ke dashboard .  Dashboard
Semua  informasi  penting  ditampilkan  di  halaman dashboard ; warna  hijau  menunjukkan  bahwa  masih  aman,  warna  kuning menunjukkan  nilai  0,  dan  warna  merah  menunjukkan  nilai negatif.
 Grafik
Gambar 26.Tampilan Grafik
Gambar 27. Grafik tinggi level Bunker unit 1A
Tabel 1.1 Hasil pengujian tinggi level bunker unit 1A
Tabel diatas menampilkan hasil pengujian tinggi level bunker unit 1 yang A yang membandingan nilai dari dashboard monitoring dengan nilai  dari  DCS  ( Distributed  Control  System ).  Dari  tabel  diatas  dapat disimpulkan bahwa dalam 10 kali percobaan dalam 10 menit rata-rata persentase error sistem dashboard monitoring sebesar 0.1%.
Gambar 28. Grafik jumlah flow pada coal feeder unit 1A
Tabel 4. 1 Hasil pengujian jumlah flow pada coal feeder unit 1A
Tabel diatas menampilkan hasil pengujian jumlah flow pada coal  feeder unit  1  yang  A  yang  membandingan  nilai  dari dashboard  monitoring dengan  nilai  dari  DCS  ( Distributed Control  System ).  Dari  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa dalam  10  kali  percobaan  dalam  10  menit  rata-rata  persentase error sistem dashboard  monitoring sebesar  0.1%.  Tampilan data  grafik  membuat  pemantauan  sistem  lebih  mudah  karena menampilkan data dalam bentuk grafik.

## G. Pengujian Hasil Monitoring
Untuk  memastikan bahwa sistem beroperasi dengan benar sesuai  dengan  spesifikasi  fungsional  yang  telah  ditetapkan sebelumnya,  pengujian  menggunakan blackbox (pengujian fungsional) dilakukan pada sistem monitoring yang menggunakan web  framework  Python  Flask dan database server  MySQL .  Dalam  pengujian blackbox ,  berikut  adalah beberapa prosedur umum:
 Untuk  menghindari  kerusakan  sistem  produksi, persiapan  lingkungan  pengujian  dilakukan  secara terpisah dari lingkungan produksi.
 Konfigurasi  dan  instalasi Python  Flask dan MySQL sesuai kebutuhan aplikasi.
 Menyiapkan dataset hasil  sistem  pengawasan mysql sesuai  dengan  skenario  pengujian  yang  telah ditetapkan sebelumnya.
 Uji  setiap  URL  dan  endpoint  dalam  aplikasi Flask untuk  memastikan  bahwa  permintaan  ( request )
diteruskan  ke fungsi  yang benar dan  mengembalikan respons ( response ) yang diharapkan.
 Uji fungsi aplikasi Flask saat ini dan pastikan hasilnya sesuai dengan yang diharapkan.
 Pengujian integrasi dengan MySQL untuk memastikan bahwa  terhubung  dengan  baik  untuk  melakukan operasi  database. Uji query juga  digunakan  oleh aplikasi  untuk  memastikan  bahwa  data  disimpan, diambil, dan dihapus dengan benar.
 Pengujian  sistem  untuk  memastikan  bahwa  sistem bertindak  seperti  yang  diharapkan  dalam  berbagai situasi,  seperti  situasi  yang  tidak  terduga  atau  input yang tidak valid.

## V. PENUTUP
A. Kesimpulan Hasil pengujian sistem pengawasan yang menggunakan Python Flask dan MySQL dapat diambil sebagai berikut:
1. Pengujian  berhasil  ditandai  dengan  pengujian,  termasuk pengujian URL dan Endpoint ,  pengujian  fungsi,  serta pengujian  integrasi  dengan MySQL ,  berhasil  dilakukan. Semua  fitur  dan  fungsionalitas  utama  dalam  sistem monitoring  PLTU  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan harapan.
2. Pengujian perilaku sistem menunjukkan seberapa baik sistem  bertindak  dalam  berbagai  situasi  yang  diuji. Sistem  mampu  menyesuaikan  dan  memberikan  respons yang  tepat  terhadap  kondisi  yang  berbeda.  Sistem  ini memiliki  rata-rata  presentase error sebesar  0.1%  dan memilik tingkat akurasi sebesar 99.9%.
B. Saran
Dengan  mempertimbangkan  temuan  di  atas,  dapat  diusulkan sebagai berikut:
1. Menggabungkan fitur cetak dan log untuk memungkinkan  pengguna  mencetak  laporan  dan memantau aktivitas sistem.
2. Analisis  data  historis  digunakan  untuk  melengkapi sistem  dengan  fitur  prediksi  dan  memberikan gambaran tentang performa di masa depan.
3. Untuk mendukung pengambilan keputusan yang tepat, implementasikan  integrasi  algoritma  prediksi  dan tampilkan hasil prediksi dengan tampilan visual yang mudah dipahami.
4. Memastikan fitur prediksi diuji secara menyeluruh dan menerapkan mekanisme peringatan untuk melaporkan potensi masalah dalam sistem pengawasan PLTU.
5.

## VI. REFERENSI
[1] M. S. Komarudin, Era Agita K, “Analisis Kegagalan Dredging System Pada Outlet Coal,” vol. 1, no. 1, pp. 123–138, 2021.
[2] Y. Galahartlambang, T. Khotiah, and J. Jumain, “Visualisasi Data Dari Dataset COVID-19 Menggunakan Pemrograman Python,” J. Ilm. Intech Inf.  Technol.  J.  UMUS ,  vol.  3,  no.  01,  pp.  58–64,  2021,  [Online]. Available: http://jurnal.umus.ac.id/index.php/intech/article/view/417
[3] I.  Sugiarto,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Dashboard  Sebagai  Media Monitoring Kinerja Mesin Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU) pada PT  Cahaya  Fajar  Kaltim,”  skripsi  tidak  diterbitkan,  Program  Studi Sistem Informasi, Universitas Institut Bisnis dan Informatika STIKOM, Surabaya, 2019.
[4] Robby Setiadi, “Perancangan Dashboard Monitoring Berbasis Internet of  Things  (IoT)  di  PT  Semen  Baturaja  (Persero)  Tbk,”  skripsi  tidak diterbitkan,  Program  Studi  Teknik  Elektro,  Universitas  Jember,
Persembahan, 2019.
[5] J.  JEOVANO,  “2D  Data  Visualization  Tools  Menggunakan  Flask  dan AngularJS,” J. Intell. Syst. Comput. , vol. 2, no. 2, pp. 91–97, 2020, doi: 10.52985/insyst.v2i2.184.
[6] R.  Tri  Wahyuni,  Z.  Teknik  Elektronika,  J.  Teknologi  Industri,  and  P.
Caltex  Riau,  “INFOMATEK:  Jurnal  Informatika,  Manajemen  dan Teknologi ANALISIS DAMPAK PENERAPAN SISTEM PROTEKSI PLUGGING PADA CHUTE CONVEYOR BERBASIS PLC DI PLTU TENAYAN,” vol. 24, pp. 51–58,
2022,
doi: 10.23969/infomatek.v24i1.4632.
[7] D. Nugroho, “Modifikasi Outlet Coal Bunker Dan Outlet Coal Feeder Untuk  Mengatasi  Plugging  Batubara  Di  Pltu  Tanjung  Awar-Awar
Tuban,” Wahana Tek. , vol. 06, pp. 48–54, 2017.
[8] A.  Herliana  and  P.  M.  Rasyid,  “Sistem  Informasi  Monitoring Pengembangan Software Pada Tahap,” J. Inform. , no. 1, pp. 41–50, 2016.
[9] I.  D.  Pranowo,  Y.  B.  T.  Bagastama,  and  T.  A.  F.  Wibisono,
“Communication. between  PLC  different  vendors  using  OPC  server improved  with  application  device,” Telkomnika  (Telecommunication Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  18,  no.  3,  pp.  1491–1498,  2020,  doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v18i3.14757.
[10] M.  Nicola,  C.-I.  Nicola,  M.  Duță,  and  D.  Sacerdoțianu,  “SCADA Systems Architecture Based on OPC and Web Servers and Integration of Applications for Industrial Process Control,” Int. J. Control Sci. Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 13–21, 2018, doi: 10.5923/j.control.20180801.02.
[11] U. I. Mujahid, P. I. Siregar, and E. Leksono, “Studi Otomasi Dasar pada Sistem Miniplant Boiler dan Heat Exchanger serta Pengamatan Sistem Melalui HMI dan Database,” J. Otomasi Kontrol dan Instrumentasi , vol. 9, no. 1, p. 55, 2018, doi: 10.5614/joki.2017.9.1.6.
[12] S. Mulyono, M. Qomaruddin, and M. Anwar, “Penggunaan Node-RED pada  Sistem  Monitoring  dan  Kontrol  Green  House  berbasis  Protokol MQTT,” J. Transistor Elektro dan Inform. (TRANSISTOR EI , vol. 3, no. 1, pp. 31–44, 2018.
[13] A. Fajrur, “Pengenalan Nod-RED,” wiki.rdd-tech, 2020. https://wiki.rdd-tech.com/index.php/knowledge-base/pengenalan-node- red/com (accessed May 03, 2023).
[14] Defrianto  and  F.  David,  “Visualisasi  Data  Dalam  Bentuk  3  Dimensi Dengan  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Python,” Semin.  Nas. Peran.  Iptek  Menuju  Ind.  Masa  Depan ,  pp.  1–6,  2019,  doi: 10.21063/PIMIMD5.2019.1.
[15] F. NKD,  “Memahami  Pengertian  Python  dan  Mengetahui Kegunaannya,” LOGIQUE , 2020.
[16] Agustini  and  W.  J.  Kurniawan,  “Sistem  E-Learning  Do’a  dan  Iqro’ dalam Peningkatan Proses Pembelajaran pada TK Amal Ikhlas,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 1, no. 3, pp. 154–159, 2019, [Online]. Available: http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/JMApTeKsi/index.php/JOM/ article/view/526
[17] M.  Ariffudin,  “Mengenal  Visual  Code  Studio  dan  Fitur-Fitur Pentingnya,” NIAGAHOSTERblog,
2022.
https://www.niagahoster.co.id/blog/visual-code-studio/  (accessed  May 21, 2023).
[18] F. Susannto, N. K. Prasiani, and P. Darmawan, “Implementasi Internet of  Things dalam kehidupan sehari-hari,” J. Imagine, vol. 2, no. 1, pp. 35–40, 2022, doi: 10.35886/imagine.v2i1.329.
[19]  T.  Terkini,  “Penjelasan  dan  Cara  Kerja  Konsep  Internet  of  Things,” mobnasesemka, 2016. https://mobnasesemka.com/internet-of-things/ (accessed May 05, 2023).