ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 2 | Halaman 418 - 431 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.418

## Wireless Sensor Network
(WSN) untuk
Predictive

## Maintenance Lampu Sinyal Kereta Api

## MUHAMMAD FAUZI NURYASIN, BAMBANG MUKTI WIBAWA, MOHAMMAD TAUFIK
Departemen Teknik Elektro, Universitas Padjadjaran Email : muhammad16107@mail.unpad.ac.id
Received 3 Februari 2020 | Revised 1 Maret 2020 | Accepted 11 April 2020

## ABSTRAK
Lampu  sinyal  memiliki  peranan  yang  penting  dalam  persinyalan  kereta  api. Pemeliharaan  lampu  sinyal  perlu  diperhatikan  agar  kondisi  lampu  sinyal  tetap sesuai  standar.  Penelitian  ini  merancang  Wireless  Sensor  Network  (WSN)  untuk mengakuisisi  parameter  lampu  sinyal  agar  dapat  dipantau,  dianalisis,  dan disimpan. Parameter yang diakuisisi berdasarkan dari standar peraturan Menteri Perhubungan  Indonesia mengenai  lampu  sinyal kereta  api antara lain intensitas cahaya,  tegangan,  suhu,  dan  kelembapan  lingkungan  lampu  sinyal.  Sistem tersusun dari tiga subsistem, yaitu sensor node, gateway, dan server. Sistem dapat melakukan pemantauan intensitas lampu sinyal, suhu dan kelembapan lingkungan lampu sinyal, serta tegangan lampu sinyal yang dikirim secara nirkabel yang dapat mencapai jarak hingga 200 m memanfaatkan spektrum radio frekuensi 433 Mhz. Pada saat ada gangguan terhadap lampu sinyal, sistem telah mampu melakukan predictive maintenance berdasarkan standarisasi lampu sinyal.
Kata kunci : lampu sinyal, sensor node, gateway, server, wireless sensor network

## ABSTRACT
Signal lights has an important role in railway signaling. Proper maintenance must be  taken  to  maintain  signal  lights  so  that  signal  lights  condition  remain  in accordance with the standard. This study designed the Wireless Sensor Network (WSN) to acquire signal lights parameter information so that it can be monitored, analyzed  and  stored.  The  parameters  acquired  are  based  on  the  Indonesian Minister  of  Transportation's  regulatory  standards  regarding  railway  signal  lights such as light intensity, voltage, temperature, and humidity of signal lights. System consists of three subsystems, namely sensor node, gateway, and server. System can monitor signal lights intensity, ambient temperature, ambient humidity, and voltage of signal lights then send those parameters which can reach distances of up  to  200  m  utilizing  the  radio  frequency  spectrum  433  Mhz.  When  there  are interferences  with  signal  lights,  system  has  been  able  to  perform  predictive maintenance based on the signal lights standardization.
Keywords : signal lights, sensor node, gateway, server, wireless sensor network
Wireless Sensor Network (WSN) untuk Pemantauan dan Predictive Maintenance Lampu Sinyal Kereta Api

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu transportasi yang umum digunakan di Indonesia adalah kereta api. Berdasarkan informasi Badan Pusat Statistik (Badan Pusat Statistika, 2019) bahwa jumlah penumpang rata-rata kereta api di Indonesia pada tahun 2008 sebanyak 16.173 orang sedangkan tahun 2018 mencapai 32.014 orang. Maka, jumlah penumpang kereta api terjadi peningkatan yang cukup signifikan hingga 97,95% selama satu dekade. Melihat hal ini, keselamatan transportasi kereta api sangat perlu diperhatikan. Salah satunya sinyal untuk masinis menjalankan kereta api yang diberikan oleh lampu sinyal. Pada persinyalan kereta api terdapat suatu sistem yang dinamakan  sistem interlocking  sebagai  salah  satu  bagian  penting  dalam  keselamatan transportasi kereta  api (Busard, dkk, 2015) .  Sistem interlocking  merupakan sistem  yang mengatur pergerakan kereta api dimana memiliki empat komponen yaitu blok, wesel, jalur, dan sinyal. Pada komponen sinyal terdapat lampu sinyal sebagai keputusan terakhir dari sistem interlocking.  Lampu  sinyal  berperan  penting  dalam  sistem  interlocking  kereta  api  karena berfungsi sebagai panduan untuk masinis dalam menjalankan kereta api. Lampu sinyal dapat mengalami penurunan kemampuan operasi, gangguan operasi, hingga kerusakan maka dari itu  seperti  pada  alat  lainnya,  perlu  dilakukan  pemantauan,  pemeliharaan,  atau  bahkan pergantian.  Salah  satu  teknik  pemeliharaan  suatu  alat  adalah predictive  maintenance (Selcuk,  2016) . Predictive  maintenance  yaitu  teknik  pemeliharaan  dengan  melihat  yang membuat sistem tersebut memburuk sehingga dapat segera dilakukan upaya pemeliharaan dengan cara mengevaluasi keadaan sistem dengan melihat informasi-informasi sistem yang telah dipantau dan tersimpan sebelumnya.
Salah satu metode atau teknik yang penulis coba terapkan untuk pemantauan dan predictive maintenance lampu sinyal adalah memanfaatkan Wireless Sensor Network (WSN). Pada saat ini, penelitian Wireless Sensor Network (WSN) telah banyak diterapkan namun cakupannya masih  berkonsentrasi  dengan  desain  dan  komputasi  serta  efisiensi  algoritma  dan  protokol sedangkan  aplikasinya  masih  belum  terlalu  banyak  diterapkan (Labrador  &  Wightman, 2009) . Salah satu diantaranya, (Chen & Rowe, 2011) mengembangkan algoritima untuk Cable Mode Transition pada Wireless Sensor Network (WSN) yang dapat menentukan minimal jumlah sensor aktif untuk mempertahankan cakupan suatu medan dan konektivitas jaringan WSN. (Cheng, dkk, 2011) mengembangkan pengumpulan data yang dapat menyadari suatu keterlambatan struktur jaringan pada jaringan sensor nirkabel pada Wireless Sensor Network (WSN). (Paul & Matin, 2011) mengusulkan  solusi geometris  untuk  mencari  penempatan yang  optimal  bagi  WSN  agar  jaringan  WSN  dapat  digunakan  pada  waktu  yang  lama. Sedangkan  penerapan  yang  dilakukan  untuk  lampu  seperti  oleh (Ekene,  dkk,  2013) merancang sistem yang dapat mendiagnosis mandiri terhadap gangguan yang terjadi pada lampu  lalu  lintas.  Penerapan  WSN  yang  termasuk telemonitoring  memiliki  keunggulan diantaranya fleksibel dan efektif dalam segi harga dan pembiayaan (Rotariu, dkk, 2015) .
Berdasarkan permasalahan tersebut maka pada penelitian ini dirancang sebuah sistem yang dapat  melakukan  pemantauan  dan predictive  maintenance  lampu  sinyal  pada  persinyalan kereta api berbasis mikrokontroler. Sistem dirancang memanfaatkan komponen utama seperti beberapa sensor untuk akuisisi parameter, LoRa dan SIM800L V2 untuk komunikasi, memori penyimpanan  untuk  menyimpan  parameter,  aplikasi  untuk  menampilkan  parameter,  dan mikrokontroler sebagai otak dari sistem. Sistem dapat menyediakan informasi yang berkaitan dengan  performa  lampu  sinyal  serta  memberikan  notifikasi  agar  dilakukan  investigasi  lebih lanjut oleh operator lampu sinyal. Acuan dalam pemberian notifikasi gangguan sesuai dengan peraturan Menteri Perhubungan No 44 Tahun 2018 (Kementerian Perhubungan Republik Indonesia, 2018) tentang “Persyaratan Teknis Peralatan Persinyalan Kereta”.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Tahap Penelitian
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah  eksperimental  kuantitatif.  Penelitian  ini menggunakan  teknik  integrasi  rancang  bangun  alat  untuk  mengintegrasikan  rancang subsistem yang terbagi menjadi tiga, yaitu sensor node, gateway dan server. Tahap penelitian ditunjukkan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.2 Perancangan Sistem
Pada penelitian ini, penulis merancang dua perangkat keras dan satu perangkat lunak yang menyusun  suatu  sistem Wireless  Sensor  Network  untuk  pemantauan  dan  predictive maintenance lampu sinyal pada persinyalan kereta api kali ini. Kedua perangkat keras tersebut adalah sensor node dan gateway. Pada bagian sensor node terdapat mikrokontroler RobotDyn Mega 2560 Pro Mini yang menjadi mikrokontroler utama atau otak dari perangkat keras sensor node,  Sensor  suhu  dan  kelembapan  DHT22  sebagai  alat  pemantauan parameter  suhu  dan kelembapan  lingkungan  di  sekitar  lampu  sinyal  ketika  beroperasi,  Sensor  cahaya  GY-302 BH1750 untuk pemantauan cahaya yang dipancarkan lampu sinyal ketika beroperasi, Konektor sebagai  penghubung  pembacaan  tegangan  LED  lampu  sinyal,  Resistor  sebagai  pembagi tegangan  antara  LED  lampu  sinyal  dengan  mikrokontroler,  Modul Micro  SD  sebagai  media penyimpanan parameter yang terekam, Real Time Clock (RTC) sebagai pewaktuan digital pada perangkat  keras  sensor node,  LoRa-02  SX1278  sebagai  piranti  komunikasi  nirkabel  antara sensor node dan gateway, dan SIM800L V2 sebagai piranti komunikasi pemberian peringatan antara sistem kepada user atau petugas. Parameter yang terbaca oleh sensor akan diolah oleh mikrokontroler untuk disimpan di memori micro SD dan juga dikirimkan ke gateway melalui LoRa-02  SX1278  dengan  memanfaatkan  spektrum  radio  frekuensi  433  Mhz.  Mikrokontroler melalui SIM800L V2 mengirimkan notifikasi kepada user atau petugas ketika keadaan lampu sinyal tidak sesuai standar.

## Wireless Sensor Network (WSN) untuk Pemantauan dan Predictive Maintenance Lampu Sinyal Kereta Api
Adapun alur kerja pada subsistem sensor node ke gateway ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Alur Kerja Sensor Node - Gateway
Pada  bagian gateway  terdiri  dari  RobotDyn  Nano  V3  sebagai  mikrokontroler  dan  otak  dari gateway, dan LoRa-02 SX1278 sebagai piranti komunikasi nirkabel antara sensor node dan gateway. Gateway berguna dalam menerima informasi parameter yang dikirimkan sensor node melalui  LoRa-02  SX1278  yang  akan  disampaikan gateway  ke  server.  Terakhir,  pada  server terdapat perangkat lunak aplikasi sebagai sarana pemantauan kondisi lampu sinyal secara real time dan menyimpannya di lokal database yang penulis buat melalui aplikasi Microsoft Visual Studio 2017. Pada server, user dapat melakukan pemantauan real time dan tersimpan secara otomatis di lokal database. Alur kerja gateway ke server ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Alur Kerja Gateway - Server

## 2.3 Desain Sistem
Pada  penelitian  ini  sistem  yang direncanakan tersusun dari  gabungan subsistem  perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat keras secara garis besar terdiri dari dua bagian yaitu sensor node dan gateway sedangkan perangkat lunak yang dibuat adalah aplikasi sekaligus server predictive maintenance. Setiap subsistem memiliki fungsi yang berbeda tetapi memiliki peran yang sama penting dalam menjalankan kerja sistem. Kombinasi kedua perangkat keras dan lunak ini menghasilkan sistem pemantauan dan predictive maintenance lampu sinyal. Blok diagram sistem ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Blok Diagram Sistem
Pada blok diagram sistem, penulis mencoba menerangkan alur kerja dari gabungan semua subsistem menjadi satu kesatuan sistem. Pertama, sensor tegangan, intensitas cahaya, suhu, dan kelembapan sebagai bagian untuk akuisisi nilai parameter lampu sinyal, lalu real time clock untuk memastikan waktu ketika akuisisi dilakukan. Seluruh nilai parameter digabungkan dan diolah di Mega2560 sensor node untuk disimpan di MicroSD dan dikirimkan secara serial ke mikrokontroler Nano sensor node. Pada Nano, sensor node melakukan evaluasi berdasarkan standarisasi sebagai acuan untuk mengirimkan notifikasi peringatan ke operator lampu sinyal secara  nirkabel  melalui  SIM800L  V2.  Selain  dievaluasi,  nilai  parameter  dikirim  ke gateway secara nirkabel melalui LoRa pengirim. LoRa penerima dari gateway akan menerima informasi parameter dan melanjutkannya ke aplikasi pemantauan yang ada pada komputer atau laptop melalui  komunikasi  serial,  yaitu  Universal  Serial  Bus  (USB)  antara  komputer  dengan mikrokontroler Nano gateway. Aplikasi pemantauan akan menampilkan nilai parameter serta grafik  perubahan  nilainya  setiap  menit.  Nilai  parameter  akan  tersimpan  otomatis  ke penyimpanan lokal database yang ada pada komputer atau laptop yang dipakai untuk sistem ini. Ilustrasi sistem pada penelitian ini ditunjukkan oleh Gambar 5. Penelitian ini menggunakan perangkat lunak bebas akses seperti KiCad untuk pembuatan skematik rangkaian serta desain PCB untuk sensor node dan gateway.

## Gambar 5. Ilustrasi Sistem
Visual  Studio  2019 Community  untuk  pembuatan  perangkat  lunak  server  dan  Arduino  IDE untuk  pemrograman  mikrokontroler.  Adapun  komponen-komponen  yang  digunakan  pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1. Pemlihan komponen berdasarkan kebutuhan penelitian dan ketersedian komponen yang umum digunakan serta biayanya yang terjangkau.
Tabel 1. Komponen Penyusun Sistem
Subsistem Komponen-Komponen Subsistem Sensor Node 1. RobotDyn Mega 2560 Pro Mini dan Nano V3 CH340G (1pcs) 2. Sensor Suhu dan Kelembapan DHT22 (1pcs) 3. Konektor IDC (2pcs) 4. Resistor (42pcs) 5. Modul Micro SD Card (1pcs) 6. LoRa-02 SX1278 (1pcs) 7. Real Time Clock (RTC) (1pcs) 8. Sensor Cahaya GY-302 BH1750 (1pcs) 9. SIM800L V2.0 (1pcs). Gateway 1. RobotDyn Nano V3 CH340G (1pcs) 2. LoRa-02 SX1278 (1pcs) Server 1. Desktop (1pcs) 2. Kabel micro USB (1pcs)

## 2.4 Konstruksi Sensor Node
Perangkat keras sensor node sebagai perangkat yang bertanggung jawab dalam melakukan pengukuran, perekaman, akuisisi, pemrosesan, penyimpanan, dan pengiriman data menuju gateway.  Perangkat  sensor  node  yang  telah  dibangun  ditunjukkan  oleh  Gambar  6 sebagaimana  hasil  implementasi  desain  yang  telah  dibangun.  Pada  sensor node, mikrokontroler yang digunakan adalah Robotdyn Mega 2560 Pro Mini dan Robotdyn Nano V3 CH340 dengan supply daya yang digunakan melalui tegangan DC 9V. Kedua mikrokontroler ini memiliki peran yang berbeda dalam sensor node dimana Mega 2560 terhubung dengan sensor-sensor yang digunakan antara lain sensor suhu, kelembapan, cahaya, dan tegangan yang tugas utamanya adalah melakukan pengukuran dan perekaman parameter terkait yang selanjutnya  dikirimkan  melalui  komunikasi  serial  ke  mikrokontroler  Nano.  Pada  Nano, dilakukan penerimaan dan pembacaan parameter dari Mega 2560 untuk selanjutnya dievaluasi kecocokan  antara  nilai  parameter  dan  standar  yang  telah  ditentukan.  Nilai  kecocokan  ini menjadi  acuan  Nano  untuk  mengirimkan  notifikasi  peringatan  melalui  komunikasi  nirkabel
SIM800L V2 ke operator lampu sinyal sebagai pertimbangan pelaksanaan pemeliharaan. Selain itu,  Nano  mengirimkan  informasi  yang  diterimanya  menggunakan  LoRa-02  secara  nirkabel untuk  disampaikan  ke gateway.  Setelah  mikrokontroler,  perangkat  sensor  node  memiliki beberapa  sensor.  Pertama,  sensor  suhu  dan  kelembapan  DHT22  berkomunikasi  melalui Universal Asynchronous Receiver-Transmitter (UART) dengan Mega 2560, selanjutnya sensor cahaya GY-302 berkomunikasi melalui bus Inter-Intergrated Circuit (I 2 C) dengan Mega 2560, dan sensor tegangan berkomunikasi melalui serial dengan Mega 2560. RTC DS3231 atau real time clock berfungsi sebagai penunjuk waktu pada sensor node serta berkomunikasi melalui bus Inter-Intergrated Circuit (I 2 C) dengan Mega 2560. Selanjutnya terdapat modul MicroSD Card untuk penyimpanan pembacaan parameter, modul MicroSD Card berkomunikasi melalui Serial Peripheral Interface (SPI) dengan Mega 2560.

## Gambar 6. Sensor Node
Selain  komponen-komponen  tersebut,  terdapat  resistor  sebagai  pembagi  tegangan  untuk pembacaan tegangan, socket IDC sebagai masukkan tegangan lampu sinyal, dan yang terakhir adalah konektor daya untuk sensor node itu sendiri. Sensor node diposisikan sedemikian rupa di dalam kotak lampu sinyal dengan tujuan agar parameter yang direkam dapat menunjukkan kondisi  lampu  sinyal  tersebut.  Posisi  peletakkan  sensor node  seperti  pada  Gambar  7  yang menunjukkan boks dan pemodelan dari lampu sinyal yang penulis bangun.
Gambar 7. Pemodelan Lampu Sinyal
Wireless Sensor Network (WSN) untuk Pemantauan dan Predictive Maintenance Lampu Sinyal Kereta Api

## 2.5 Konstruksi Gateway
Perangkat  keras gateway  sebagai  perangkat  yang  bertanggung  jawab  dalam  melakukan penerimaan  informasi  parameter  dari  sensor node  dan  mengirimkan  informasi  tersebut  ke perangkat lunak aplikasi sekaligus server. Perangkat gateway yang telah dibangun ditunjukkan oleh Gambar 8 sebagaimana hasil implementasi desain yang dilaksanakan terdiri dari Nano V3 CH340 sebagai mikrokontroler gateway dan LoRa-02 sebagai media komunikasi antara sensor node dan gateway. USB sebagai sumber daya dan komunikasi antara gateway dan perangkat lunak server. Pemilihan LoRa-02 sebagai penerima transmisi informasi parameter berdasarkan ketersediaan komponen dan dapat dikembangkan menjadi banyak sensor node.
Gambar 8. Gateway
2.6 Konstruksi Server
Perangkat lunak server yang dibangun bertujuan agar informasi parameter yang telah direkam dan  dikirim  dari  sensor node  ke  gateway  pada  akhirnya  akan  sampai  ke  server.  Informasi tersebut akan ditampilkan secara numerik dan grafik. Pada server, informasi parameter yang terekam  dapat  disimpan  di  penyimpanan database  lokal  komputer  ataupun  laptop memanfaatkan  SQL  LocalDB.  Perangkat  lunak server  ditunjukkan  pada  Gambar  9  yang didesain dan dibuat menggunakan aplikasi Visual Studio 2019 Community.
Gambar 9. Tampilan Server

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Sistem
Pada  pengujian  pertama  dimana  diuji  mengenai  kemampuan  pembacaan  suhu  dan kelembapan. Pada pengujian ini, dilakukan pengukuran suhu dan kelembapan suatu ruangan dengan selang setiap 15 menit pada setiap pengujiannya. Perbandingan DHT22 dengan alat ukur termohygrometer, yaitu dengan spesifikasi keakurasian pengukuran suhu sebesar 1 o C dan  resolusinya  0,1 o C,  sedangkan  untuk  kelembapannya  memiliki  akurasi  5%  RH  dan resolusinya 1%. Nilai pengujian didapatkan seperti pada Tabel 2 dengan galat rata-rata dalam 10 pengujian dengan selang 15 menit setiap pengujiannya adalah 4.8% untuk kelembapan dan  0.82%  untuk  suhu yang  terukur  di  suatu  ruangan.  Dari  pengujian  ini  didapatkan  nilai keakurasian  untuk  suhu  sebesar  99.18%  dan  kelembapan  sebesar  95.2%.  Pada  tahap pengujian  parameter  tegangan  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  yang  terukur  pada sensor tegangan yang ada pada subsistem sensor node dengan nilai yang diberikan oleh power supply  dimana  power  supply  yang  digunakan  adalah  GWINSTEK  GPS-3030DD.  Sebelum melakukan pengujian, terlebih dahulu dilakukan kalibrasi dikarenakan tegangan yang terbaca adalah analog sedangkan mikrokontroler Mega 2560 membacanya sebagai 10 bit digital antara 0 hingga 1023.
Tabel 2. Pengujian Suhu dan Kelembapan Sensor Node Kelembapan (%RH) Suhu (°C) Node (%RH) Alat Ukur (%RH) Galat (%) Node (°C)  Alat Ukur (°C) Galat (%) 52 54 3.70% 25.9 26 0.38% 52 55 5.45% 25.8 25.8 0.00% 54 58 6.90% 25.8 25.7 0.39% 54 58 6.90% 25.3 25.6 1.17% 55 59 6.78% 24.8 25.3 1.98% 57 60 5.00% 22.8 22.7 0.44% 57 60 5.00% 21.5 21.3 0.94% 58 60 3.33% 21.2 21 0.95% 58 60 3.33% 21 20.8 0.96% 60 61 1.64% 20.8 20.6 0.97% Rata-rata 4.80% Rata-rata 0.82%
Selain  itu,  nilai tegangan yang diperbolehkan  hanyalah dalam rentang 0-5  V  maka dari  itu dirancanglah  rangkaian  pembagi  tegangan  guna  membatasi  nilai  tegangan  yang  masuk  ke mikrokontroler dengan menggunakan resistor SMD R1 bernilai 20 ohm dan R2 bernilai 180 ohm. Pada program mikrokontroler dilakukan kalibrasi berdasarkan regresi linear sederhana. Nilai pengujian parameter tegangan ditunjukkan pada Grafik 1 memiliki galat rata-rata yaitu perbedaan tegangan terbaca antara sensor node dan power supply sebesar 1.03%.

## Grafik 10. Pengujian Tegangan Sensor Node
Pada pengujian parameter intenstias cahaya dilakukan dengan membandingkan nilai lux yang didapatkan oleh GY-302 dengan yang didapatkan oleh alat ukur luxmeter dari Lutron dengan jenis LX-1108. Pengujian ini memanfaatkan lampu DC yang kecerahannya diatur melalui Pulse Width Modulation (PWM). Nilai pengujian intensitas cahaya ditunjukkan oleh Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Intensitas Cahaya Node (lux)  Alat Ukur (lux)  Galat (%) 1335 1370 2.55% 506 536 5.60% 242 262 7.63% 125 130 3.85% 60 64 6.25% Rata-rata 5.18%
Selanjutnya pengujian komunikasi dilakukan di jalan lurus dengan hambatan berupa tanjakan dan pepohonan untuk mengetahui apakah komponen LoRa dapat bekerja dan berkomunikasi dengan baik. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 4. Nilai RSSI yang didapatkan paling baik ketika jarak pengujian di 10 m dan ketika jarak pengujian diperjauh. Nilai RSSI memburuk namun tetap terkirim normal hingga pada jarak pengujian terjauh 200 meter. Penulis mencoba pengujian  lebih  jauh  dari  200  m  tapi  pesan  tidak  tertangkap  oleh gateway  sehingga  jarak terjauh komunikasi nirkabel frekuensi 433 MHz menggunakan LoRa-02 pada jarak 200 meter.
Tabel 4. Pengujian Komunikasi
RSSI (dbm) Jarak (m) Pesan -40 10 Terkirim -54 50 Terkirim -91 100 Terkirim -110 175 Terkirim -116 200 Terkirim
Pada pengujian pemantauan lampu sinyal, informasi parameter yang dikirim sensor node ke gateway akan dilanjutkan ke server melalui komunikasi Universal Serial Bus (USB) ke laptop atau  komputer. Server  yang  digunakan  adalah  open  source  dengan  memanfaatkan ketersediaan lokal database SQL server dari Microsoft Visual Studio 2019. Selain menjadikan server,  dirancang  juga  aplikasi  predictive  maintenance  melalui  Visual  Studio  2019.  Pada pengujian  ini  dilakukan  pengiriman  informasi  parameter  dari gateway  ke  server.  Aplikasi predictive  maintenance  juga  dapat  menampilkan  grafik  real  time  perubahan  dari  setiap informasi  parameter  yang  diterima.  Hasil  penampilan  penyimpanan database  lokal  server diperlihatkan pada Gambar 11 dan informasi parameter terlihat pada Gambar 12.
Gambar 11. Tampilan Database
Gambar 12. Aplikasi Pemantauan Lampu Sinyal
Wireless Sensor Network (WSN) untuk Pemantauan dan Predictive Maintenance Lampu Sinyal Kereta Api
Terakhir,  pengujian predictive  maintenance  dilakukan  rekayasa  nilai  informasi  parameter untuk mengetahui respon dari SIM800L V2 sebagai aktuator dalam penelitian ini. Standar yang digunakan berdasarkan peraturan pemerintah mengenai standar lampu sinyal. Nomor seluler yang digunakan oleh operator adalah +6281220696596, sedangkan nomor yang digunakan SIM800L V2 adalah +6282317178974. Tegangan yang diukur pada lampu sinyal merupakan tegangan sensing dan regulator yang pada umumnya berada pada 12 VDC dengan akurasi +- 5% VDC sehingga penulis menentukan batas toleransi berada di kurang dari 11.4 VDC atau lebih dari 12.6 VDC. Peraturan mengklaim bahwa jarak pandang lampu sinyal sejauh 600 m. Pada  prototipe  penelitian  ini,  sensor  cahaya  mendapatkan  intensitas  lampu  sinyal  pada keadaan  normal  rata-rata  dari 100  kali sampling  sebesar  256.632 lux. Penulis  menentukan bahwa toleransi mendapatkan jarak pandang 600 m maka lux yang minimal ditangkap sensor adalah 60% dari performa kondisi idealnya, yaitu sebesar 153.979 lux.
Tabel 5. Pengujian Predictive Maintenance Pengujian Hasil Suhu > 45 o C SIM800L V2 mengirim pesan “Parameter suhu tidak sesuai standar!” Kelembapan > 90% RH SIM800L V2 mengirim pesan “Parameter kelembapan tidak sesuai standar!” Tegangan > 12.6 V SIM800L V2 mengirim pesan “Parameter tegangan ada yang tidak sesuai standar!” Tegangan < 11.4 V SIM800L V2 mengirim pesan “Parameter tegangan ada yang tidak sesuai standar!” 50 lux < Intensitas < 153.979 lux SIM800L V2 mengirim pesan “Parameter intensitas tidak sesuai standar!” Suhu > 45 o C && Kelembapan > 90% RH && Tegangan LED > 12.6 V && Tegangan < 11.4 V && 50 lux < Intensitas < 153.979 lux SIM800L V2 mengirim pesan “Seluruh parameter tidak sesuai standar!”
Gambar 13. Pengiriman Notifikasi Gangguan
Rekayasa  pertama  dilakukan  dengan  dikondisikan  suhu  ruangan  sesungguhnya  hingga melebihi batas standar kerja sebesar 45 o C dimana sistem tetap dapat mengirimkan notifikasi peringatan.  Selanjutnya,  rekayasa  kedua  dengan  dikondisikan  kelembapan  ruangan sesungguhnya  hingga  lebih  dari  95%  RH  dimana  dalam  kondisi  pengujian,  sistem  dapat mengirimkan notifikasi peringatan. Ketiga, sistem diberi tegangan lebih dari 12.6 V, setelah itu tegangan kurang dari 11.4 V dimana sistem masih dapat mengirimkan notifikasi peringatan. Selain  itu,  sistem  dikondisikan  agar  menangkap  intensitas  turun  kurang  dari  153.979  lux namun tetap lebih dari 50 lux dari intensitas cahaya lingkungan yang ditangkap sensor sebagai threshold  walaupun  dari  20  kali  sampling  didapatkan  rata-rata  intensitas  lingkungan  yang tertangkap sebesar 23.818 lux. Penentuan threshold ini karena berkaitan dengan penggunaan lampu sinyal yang tidak selalu dalam keadaan menyala dan hasil didapatkan bahwa sistem masih dapat mengirimkan notifikasi peringatan. Terakhir dengan membuat seluruh parameter tidak  sesuai  standar  dimana  didapatkan  sistem  mengirimkan  notifikasi  peringatan.  Hasil pengujian predictive maintenance ditunjukkan pada Tabel 5, ketika nilai parameter tidak sesuai dengan  standar  peraturan,  maka  SIM800L  V2  segera  melakukan  notifikasi  peringatan  ke operator. Sistem melakukan perekaman, pengujian, dan evaluasi nilai parameter setiap satu menit. Hasil pengiriman Short Message Service (SMS) ditunjukkan oleh Gambar 13.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan Wireless Sensor Network  (WSN) untuk pemantauan dan predictive maintenance lampu  sinyal  persinyalan  kereta  api  berbasis  mikrokontroler  telah  diimplementasikan berdasarkan standarisasi yang ditunjukkan oleh pengiriman notifikasi peringatan parameter yang tidak  sesuai  standar  peraturan yang  berlaku  ke  nomor  seluler operator  lampu  sinyal. Pembuatan database  dan  prototipe  sistem  telah  berhasil  dilakukan  dimana  informasi parameter telah dapat direkam, disajikan, ditampilkan, dan disimpan. Pada penelitian ini dari hasil  pengujian  didapatkan  galat  pengukuran  suhu  sebesar  0.82%,  galat  pengukuran kelembapan sebesar 4.80%, galat pengukuran intensitas cahaya sebesar 5.18%, dan galat pengukuran  tegangan  sebesar  1.03%.  Pengiriman  informasi  parameter terjauh  yang  dapat ditangkap dan ditampilkan sistem, yakni sejauh 200 meter. Pada implementasi dalam kondisi sesungguhnya,  penulis  menyarankan  untuk  meletakan  sensor node  di  dalam  boks  yang menyatu dengan lampu sinyal agar akuisisi parameter oleh sensor node sesuai dengan kondisi sesungguhnya yang terjadi pada lampu sinyal. Terakhir, peletakan gateway dapat disesuaikan dengan tempat petugas yang bertanggung jawab terhadap lampu sinyal agar mudah diakses dengan kentuan dimana jarak gateway tidak lebih jauh dari 200 meter terhadap sensor node.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan  Pusat  Statistika.  (2019,  Januari  19). Jumlah  Penumpang  Kereta  Api.  Diakses  dari https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/815.
Busard, S., Cappart, Q., Limbrée, C., Pecheur, C., & Schaus, P. (2015). Verification of railway interlocking systems. Electronic Proceedings In Theoretical Computer Science, (pp. 19- 31).
Chen, X., & Rowe, N. (2011). An Energy-Efficient Communication Scheme in Wireless Cable Sensor Networks. 2011 IEEE International Conference On Communications (ICC), (pp. 1-5).
Wireless Sensor Network (WSN) untuk Pemantauan dan Predictive Maintenance Lampu Sinyal Kereta Api
Cheng, C., Tse, C., & Lau, F. (2011). A Delay-Aware Data Collection Network Structure for
Wireless Sensor Networks. IEEE Sensors Journal, 11(3), 699-710.
Ekene, S., Micheal, C., Kennedy, C., & Genevra, E. (2013). Self diagnostic system for Predictive
Maintenance  of  traffic  light  control  system. 2013  IEEE  International  Conference  on Emerging  &  Sustainable  Technologies  for  Power  &  ICT  in  a  Developing  Society (NIGERCON), (pp 308-313).
Kementerian Perhubungan Republik Indonesia. (2018, April 12). Persyaratan Teknis Peralatan Persinyalan Kereta Api. Diakses dari http://jdih.dephub.go.id/produk
hukum/view/VUUwZ05EUWdWRUZJVlU0Z01qQXhPQT09
Labrador, M., & Wightman, P. (2009). Topology Control in Wireless Sensor Networks. Springer Science & Business Media.
Paul,  B.,  &  Matin,  M.  (2011).  Optimal  geometrical  sink  location  estimation  for  two-tiered wireless sensor networks. IET Wireless Sensor Systems, 74-84.
Rotariu,  C.,  Bozomitu,  R.,  Cehan,  V.,  Pasarica,  A.,  &  Costin,  H.  (2015).  A  wireless  sensor network  for  remote  monitoring  of  bioimpedance. 2015  38th  International  Spring Seminar On Electronics Technology (ISSE), (pp. 487-490).
Selcuk, S. (2016). Predictive maintenance, its implementation and latest trends. Proceedings Of  The  Institution  Of  Mechanical  Engineers,  Part  B:  Journal  Of  Engineering Manufacture, 231(9), 1670-1679.