## Sistem Monitoring Keadaan Ruang Laboratorium Fakultas Komunikasi dan Informatika di Universitas Muhammadiyah Surakarta
Ragil Burhanudin Pamungkas, Bana Handaga Program Studi Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Surakarta, Indonesia
Om.ragil7@gmail.com , Bana.handaga@gmail.com
Abstraksi — Monitoring merupakan  kegiatan  yang  dilakukan untuk  memantau,  mengawasi,  dan  mengamati  hal-hal  tertentu pada  suatu  tempat.  Laboratoroim  Fakultas  Komunikasi  dan Informatika  (FKI)  Universitas  Muhammadiyah  Surakarta (UMS)  telah  melakukan monitoring dengan  menggunakan CCTV,  namun monitoring menggunakan  CCTV  terbatas  hanya pada  citra  saja.  Maka  dari  itu  dibuatlah  sebuah  sistem  yang bertujuan  untuk  melakukan monitoring keadaan  ruang Laboratorium FKI UMS yang bekerja selama 24 jam dalam satu hari. Sistem ini dirancang untuk  melakukan monitoring suhu di dalam  ruangan,  asap  di  dalam  ruangan  serta  gerakan  untuk mendeteksi apakah terdapat aktifitas di dalam ruangan,selain itu monitoring juga  dilakukan  pada  cahaya  untuk  mengetahui kondisi pencahayaan untuk menentukan kondisi lampu di dalam ruang serta arus listrik di dalam ruang tersebut. Penguna dapat melakukan monitoring secara real time melalui androidsmartphone dengan menggunakan koneksi internet, selain itu  pengguna  juga  mendapatkan  notifikasi  melalui  aplikasi androidsmartphone dan short message service (SMS). Server yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah firebase dengan  fitur real timedatabase .  Metode  pengembangan  yang  digunakan  dalam sistem  ini  adalah  SDLC  ( Software  Development  Life  Cycle ) dengan  model waterfall . Berdasarkan pengujian yang dilakukan didapatkan  tingkat  akurasi  untuk  notifikasi  melalui  aplikasi berbasis android sebesar  100%  sedangkan  tingkat  akurasi notifikasi melalu SMS sebesar 86,67%.
Katakunci— androidsmartphone;firebase;monitoring;real time

## I. PENDAHULUAN
Monitoring merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk memantau,  mengawasi,  dan  mengamati  hal-hal  tertentu  pada suatu  tempat.  Proses monitoring telah  menjadi  hal  penting karena  dapat  mencegah  suatu  kelalaian  ataupun  kesalahan yang  terjadi.  Keadaan  dan  penggunaan  ruang  merupakan  hal yang  paling  sering  dipantau,  biasanya  menggunakan  alat CCTV.
Laboratorium  Fakultas  Komunikasi  dan  Informatika  juga telah  melaksanakan  proses monitoring menggunakan  CCTV. Monitoring tersebut  merekam  citra  bergerak  atau  video kegiatan  yang  dilakukan  di  dalam  laboraorium.  Hal  tersebut bisa  saja  mencegah  pencurian  atau  perusakan  alat-alat  di laboratorium,  namun  tidak  dengan  kerusakan  maupun kelalaian  lain  yang  mungkin  bisa  membahayakan.  Seperti halnya  kelalaian  mematikan,  AC,  dispenser,  komputer  atau sejenisnya  yang  dapat  menyebabkan  kebakaran. Monitoring menggunakan CCTV hanya terbatas pada citra dan tidak dapat mendapatkan data tentang kondisi ruangan secara lengkap.
Sistem monitoring adalah  sistem  yang  digunakan  untuk melakukan  pemantaun  guna  mendapatkan  sebuah  data  yang akurat  dalam  kurun  waktu  tertentu.  Salah  satu  aspek  yang penting dalam sistem monitoring adalah penyajian data secara real  time .  Sebelumnya  telah  banyak  dilakukan  penelitian mengenai  sistem monitoring ,  salah  satu  diantaranya  adalah membuat  sebuah  sistem monitoring untuk  rumah  cerdas. Penelitian  tersebutmenggunakan  Arduino  sebagai micro controller dan micro-webserver serta smarphone berbasis android sebagai User [1].  Selain  itu  juga  telah  dilakukan penelitian membuat sebuah rancang bangun sistem monitoring ketinggian  permukaan  air  menggunakan  mikrokontroler ATMEGA328P  berbasis webservice .  Data  yang  diamati meliputi suhu, kelembaban, dan ketinggian air, kemudian data tersebut  dikirim  ke  sebuah webserver yang  menggunakan MySql dan php [2].Tak  hanya  itu,    penelitian  lainya  juga dilakukan yaitu membuat alat monitoring suhu kabel dan trafo, data yang diamati adalah suhu pada kabel trafo, kemudian data tersebut  dikirimkan  melalu  SMS  ke  pengguna  ketika  suhu berada diatas 40 o C[3].
Berdasarkan  masalah  diatas  serta  penelitian-penelitian terdahulu  maka  dilakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk membuat  suatu  sistem monitoring ruang  Laboratorium Fakultas  Komunikasi  dan  Informatika  (FKI)    Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) yang bekerja selama 24 jam dalam  satu  hari.  Laboratorium  FKI  UMS  merupakan laboratorium yang disediakan oleh Universitas
Ragil  Burhanudin  Pamungkas,  Bana  Handaga,  Sistem  Monitoring  Keadaan  Ruang  Laboratorium  Fakultas  Komunikasi  dan Informatika di Universitas Muhammadiyah Surakarta
Muhammadiyah  Surakarta  untuk  menunjang  proses  belajar mengajar. Di dalam laboratorium FKI terdapat PC, proyektor, AC, dll. Sistem ini dirancang untuk melakukan monitor antara lain  suhu  ruangan,  asap  dalam  ruangan,  gerakan  didalam ruangan untuk mengetahui terdapat aktifitas atau tidak, cahaya di dalam ruangan, serta arus listrik yang dapat dipantau secara langsung dan real time melalui androidsmartphone . Sistem ini diberi nama Simo.

## II. METODE
Simo  adalah  sistem monitoring ruang  laboratorium  FKI yang digunakan untuk memantau keadaan ruang laboratorium FKI.  Dengan  adanya  Simo  meskipun  pengguna  berada  di tempat  yang jauh tetap dapat melakukan monitoring terhadap laboratorium  FKI  dan  mengetahui  kondisi  didalamnya.  Hal- hal  yang  dipantau  meliputi  suhu  ruangan,  asap  didalam ruangan, hal ini dilakukan untuk memantau adanya asap atau tidak, kemudian gerakan sehingga pengguna dapat mengetahui apakah  terdapat  aktifitas  di  dalam  ruangan.  Selain  itu pemantauan juga dilakukan terhadap cahaya untuk mengetahui kondisi  pencahayaan  ruangan,  berdasarkan  kondisi  yang diberikan  oleh  sensor  maka  dapat  diketahui  apakah  lampu  di dalam ruangan menyala atau tidak. Pemantauan yang terakhir adalah  arus  listrik  untuk  mengetahui  apakah  masih  terdapat perangkat  elektronik  yang  masih  hidup.  Selain  itu  simo  juga memiliki  fitur  notifikasi  dari  SMS  (Short  Message  Service) serta  dari  aplikasi  Simo  berbasis android .  Metode pengembangan  pada  Simo  menggunakan  SDLC  ( Software Development  Life  Cycle )  dengan  model waterfall .  SDLC model waterfall adalah  siklus  hidup  yang  didasarkan  pada ketergantungan
langkah-langkah
bertahap
untuk menyelesaikan  implementasi  suatu  sistem,  dimana  setiap langkah tergantung pada penyelesaian langkah sebelumnya[4]. Tahapan  pengembangan  SDLC  dengan  model waterfall pada penelitian  ini  meliputi  analisis  kebutuhan,  desain, implementasi, dan pengujian.

## A. Analisis Kebutuhan
Analisiskebutuhandilakukanuntukmentukan software maupun h ardware yang  digunakandalampengembanganSimo. Software yang  digunakandalampengembanganantaralain  text  editor VSCode , serverfirebase , umlet untukmembuat activity diagram . Sedangkanuntuk hardware diantaranyayaitulaptop  ( Processor intel core i3 1.9 Ghz, 2GB DDR3 RAM, 500GB HDD, Nvidia GeForce 820M 2GB ) sebagaitempatpembuatansistem. Raspberry Pi 3 digunakansebagai base station yang berfungsiuntukmengolah data dari sensor node yang kemudiandikirimkanke serverFirebase .serta NodeMcu sebagai se nsor node yang bergunauntukmengumpulkan data dari sensor- sensor  yang  digunakan.  Sensor  yang  digunakanantaralain, DHT11  sebagai  sensor  suhu,  ACS712  sebagaisensor aruslistrik,  LDR  ( Light  Dpeendant  Resistor )sebagai  sensor cahaya, PIR ( Passive Infrared )sebagaisensor gerak, serta MQ- 5 sebagai sensor asap.
B. Desain
1. Use CaseDiagram
Use  case diagram  merupakan  pemodelan  untuk  tingkah laku ( behavior ) sistem informasi  yang akan  dibuat, selain itu use  case  juga digunakan  untuk  mengetahui  fungsi  apa  saja yang ada di dalam sistem informasi dan siapa saja yang berhak menggunakan  fungsi-fungsi  tersebut  [5].  Pengguna  dalam aplikasi  Simo  adalah  dosen,  staff  atau  asisten  laboratoirum yang  bekerja  di  laboratorium  FKI.  Pengguna  aplikasi  Simo dapat  melihat  data  dari  sensor  setelah  melakukan login . Use case diagram  u ser untuk  aplikasi  Simo  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Use case diagram User aplikasi Simo

## 2. ArsitekturSistem
Gambar 2. Arsitektur sistem Simo
Simo terdiri dari hardware dan software . Hardware dalam Simo  meliputi raspberry  pi sebagai base  station ,  kemudian sensor node yang terdiri dari nodemcu dan 5 sensor antara lain sensor  suhu,  asap,  gerakan,  cahaya,  arus  listrik.  Sedangkan untuk software yang digunakan Simo meliputi software sensor untuk nodemcu , software pengolah  data  untuk raspberry  pi , dan software untuk databaseserver serta software untukaplikasi  Simo  untuk androidsmartphone .  Arsitektur Simo secara umum dapat dilihat pada Gambar 2.
Base  station pada  Simo  menggunakan raspberry  pi . Raspberry  pi adalah  perangkat  komputer  kecil  yang menggunakan  sistem  operasi  linux  dengan  harga  terjangkau, fleksibel,  dan  dapat  dimodifikasi  serta  diprogram  menjadi sebuah  sistem  embedded[6].  Arsitektur  Simo  menggunakan raspberry  pi 3  dengan  spesifiaksi System  on  Chip  (SoC) Broadcom  BCM2837,  CPU  4x  ARM  Cortext-A53 dengan frekuensi  1,2  GHz,  GPU Broadcom  VideoCore  IV ,  RAM  1 GB  LPDDR2  (900MHz).  Kemudian  untuk networking memiliki 10/100 Ethernet, 2.4 GHz 802.11n wirelessprotocol , Bluetooth 4.1.  Media  penyimpanan  dengan  tipe MicroSD , GPIO  dengan 40-pin  header , populated .  Selain  itu raspberry pi 3  juga  menyediakan port yang  meliputi  HDMI,  3.5mm analogue  audio-video  jack,  4×  USB  2.0,  Ethernet,  Camera Serial  Interface  (CSI),  Display  Serial  Interface  (DSI) .  Simo menggunakan raspberry  pi 3  karena  sudah  mendukung
koneksi wireless tanpa  perlu  melakukan  penambahan  modul wireless seperti pada raspberry pi versi 1 dan 2.
Kemudian  pada  bagian sensor  node ,  Simo  menggunakan nodemcu . NodeMcu merupakan papan pengembang yang telah dilengkapi  dengan ESP8266  low-cost  IEEE  802.11  chip dengan full TCP/IP stack dan kemampuan mikrokontoler yang berjalan  pada  80Mhz  serta  memiliki  memori  sebesar 128KB[7]. Microcontroller yang digunakan papan pengembangan  ini  adalah  Tensilica 32-bit  RISC  CPU  Xtensa LX106 .  Daya  yang  diperlukan  3.3  volt.  Memiliki  16  Digital I/O  pins ,  dan  1 analog  input  pin . Flash  memory 4  MB,  dan SRAM 64 KB. Mendukung koneksi wireless dengan protocol IEEE 802.11 b/g/n. Simo menggunakan nodemcu dikarenakan selain  dengan  harga  yang  terjangkau nodemcu juga  sudah mendukung  koneksi wireless dengan protocol IEEE  802.11 b/g/n yang dapat langsung berkomunikasi dengan raspberry pi 3. Selain nodemcusensor node memiliki sensor yang meliputi sensor  suhu  (DHT11),  sensor  asap  (MQ-5),  sensor  gerakan (PIR), sensor cahaya (ldr), serta sensor arus (ACS712).

## Gambar 3. Denah implementasi laboratorium FKI
Berdasarkan arsitektur sistem pada gambar 2, maka dibuat sebuah  denah implementasi terhadap  ruang laboratorium FKI yang  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Pada  ruang  laboratorium FKI  ditempatkan  2 sensor  node .  Penggunaan  2 sensor  node dikarenakan  ukuran  ruang  yang  luas  sehingga  apabila  hanya menggunakan  1 sensor  node kondisi  ruangan  untuk  bagian tertentu  tidak  dapat  terpantau.  Sensor  node  yang  pertama berada  dekat  dengan base  station ,  yaitu  berada  di  dilam laboratorium  bagian  depan.  Sedangkan sensor  node yang kedua  diletakan  didepan  pintu  masuk.  Penempatan  sensor didepan  pintu  masuk  karena  pintu  tersebut  sebagai  jalan masuk  serta  keluar  untuk  mahasiswa  maupun  asisten laboratorium  dan  dosen.  Koneksi  UMS Line ke base  station menggunakan  kabel  UTP  dan  konektor  RJ45.  Sedangkan koneksi  dari sensor  node ke base  station menggunakan koneksi wireless dengan protocol IEEE 802.11.
Kemudian untuk bagian software dari sensor node bekerja dengan  mengumpulkan  data  dari  masing-masing  sensor. Setelah  terkumpul  data  kemudian  dikirim  ke base  station menggunakan media transmisi wireless dengan protocol IEEE 802.11. Sedangkan untuk base station terpasang software yang
memiliki  fungsi  untuk  melakukan  pengolahan  data. Software pada base station menerima data melalui komunikasi wireless dengan protocol IEEE  801.11.  Data  yang  diterima kemudian dikirimkan ke database server .
Sedangkan untuk server menggunakan firebase . Firebase merupakan sebuah cloud yang disediakan oleh Google dengan menggunakan bahasa JSON ( Java Script Object Notation )[8]. Selain  itu Firebase merupakan  sebuah  teknologi  yang  dapat membantu untuk membuat sebuah webapplication tanpa harus melakukan server -side programming sehingga pengembangan menjadi lebih cepat dan mudah [9]. Firebase juga mendukung sinkronisasi  data  secara real  time dan  memberikan  tempat penyimpanan database sebesar 1 GB
dan downstreambandwith sebesar  10  GB.  Fitur firebase lainya yang  digunakan  adalah firebasecloud  messaging (FCM)  untu mengirimkan  notifikasi  ke  aplikasi  Simo.  FCM  dirancang untuk menyediakan koneksi ke perangkat smartphone melalui pesan  dan  notifikasi  [10].  Selain  itu,  fitur authentication juga difunakanuntuk  mengelola  perijinan  dalam  mengakses database . User menggunakan aplikasi Simo berbasis android sebagai antar muka untuk mendapatkan informasi.
3. Activity Diagram
Gambar 4. Activity diagram

## Ragil  Burhanudin  Pamungkas,  Bana  Handaga Informatika di Universitas Muhammadiyah Surakarta
Simo  bekerja  dengan  mengumpulkan  data melauli sensor  node .  Kemudian sensor  node pengecakan  apakah  sudah  terhubung  dengan Apabila tidak maka sensor node melakukan pengambilan sensor  baru,  namun  apabila sensor  node dengan base station maka data kemudian dikirimkan ke station . Data yang diterima oleh base station dan  diubah  dalam  bentuk JSON untuk  dikirimkan ke firebase setelah  melalui  tahap  autentikasi. aplikasi Simo berbasis android , apabila user sukses  dalam  autentikasi serverdatabase user akan  menerima  data  sensor  pada  aplikasi Simo berbasis android .  Activity  diagram  dari  Simo  dapat dilihat pada Gambar 4.

## 4. Desain database
Simo  menggunakan firebase sebagai server database pada firebase menggunakan NoSQL disimpan dalam database berbentuk JSON yang hanya terdiri dari  key  and value .  Berbeda  dengan MySQL penyimpanan database tidak  memiliki  struktur data. Contoh rancangan  data  dalam  bentuk MySQL dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Contoh rancangan sata dalam bentuk
Berdasarkan  Gambar  5,  data  akan  diubah dalam bentuk JSON .  contoh  kasus  pengolahan  data,
mengirimkan  data  sensor  temperature  dengan LQ8N30kyEEdmk9-52x5”, time="2018-10-31
09:05:78.67483",
maka data  tersebut  akan  disimpan  dalam format JSON sebagai "temperature":{" LQ8N30kyEEdmk9-52xl":{"time":"2018 09:06:59.510735"," value ":38}}. firebase juga akan mengirimkan data ke aplikasi Simo dalam format JSON .
Gambar 6. Fitur authenticationfirebase
Kemudian  untuk  data user yang  digunakan untuk login akan  disimpan  pada  fitur  a uthentication data user dapat dilihat pada Gambar 6. Pengenal merupakan email yang digunakan untuk login , penyedia berisi jenis akun yang  digunakan  untuk  masuk,  pada  gambar 6 disimbolkan dengan  ikon  surat  yang  berarti  email,  sedangkan UUID pengguna  berisi  gabungan  huruf  yang  digunakan sebagai id pengenal unik.
5. Desain user interface
Bana Handaga,  Sistem  Monitoring  Keadaan  Ruang  Laboratorium Fakultas Komunikasi dan Informatika di Universitas Muhammadiyah Surakarta
Simo bekerja dengan mengumpulkan  data-data  sensor sensor  node melakukan apakah sudah terhubung dengan base  station . melakukan pengambilan data sudah  terhubung dikirimkan ke base base station kemudian diolah untuk dikirimkan  ke server
Selanjutnya  pada user sudah login dan databasefirebase ,  maka menerima data sensor pada aplikasi  Simo  berbasis
. Activity diagram dari Simo dapat  dilihat  pada
server penyimpanan NoSQL .  Data  yang yang hanya terdiri MySQL ,  pada NoSQL tidak memiliki struktur  data.  Contoh dapat  dilihat  pada
ata dalam bentuk MySQL diubah  dalam  bentuk . contoh kasus pengolahan data, base  station akan mengirimkan data sensor temperature dengan id=“- 52x5”, value =38, 31 09:05:78.67483", maka disimpan dalam  format "temperature":{"- 52xl":{"time":"2018-10-31 ":38}}. Selain itu mengirimkan data ke aplikasi Simo dalam firebase
yang digunakan  untuk uthenticationfirebase .  Contoh dapat dilihat pada Gambar 6. Pengenal merupakan , penyedia berisi jenis akun yang digunakan untuk masuk, pada gambar  6  disimbolkan dengan ikon surat yang berarti email, sedangkan  UUID unakan  sebagai  id
(a) (b)

## Gambar 7. Desain
Desain  antar  muka  aplikasi Simo dapat dilihat pada gambar 7, yang meliputi antarmuka (c),  riwayat  (d).  Antar  muka  home suhu,  gerakan,  asap,  arus  dan cahaya terbaru. Sedang antarmuka riwayat akan berisi riwayat sesuai dengan kategori meliputi suhu, gerakan/aktifitas, asap, arus, serta cahaya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi
Simo  akan  dikembangkan  berdasarkan analisis kebutuhan beserta  desain  yang  telah  dibuat. Pembuatan aplikasi Simo berbasis android menggunakan framework react dengan  Bahasa  pemrograman  JavaScript dan sensor node menggunakan arduino ide berbasis C, sedangkan software pada raspberry pi menggunakan

## Gambar 8. Kode mengambil data terbaru
Pengembangan  Simo  dimulai dengan mengubah data dari analisis  kebutuhan,  desain,  beserta acuan.  Antarmuka home pada simo bertujuan untuk menampilkan  data  terbaru  sehingga apabila terjadi penambahan data untuk setiap sensor maka antarmuka tersebut akan  menampilkan  data  terbaru, kode untuk melakukan pnegambilan  data  terbaru  dapat diliha ref.child(“current”) digunakan untuk memilih data sensor  dari serverfirebase .  Sedangkan untuk menampilkan data  secara real  time ini  menggunakan fungsi added”) yang  berfungsi  untuk melakukan pengambilan data apabila ada perubahan data pada kategori  sensor,  sedangkan  fungsi menampilkan satu data terbaru.
Gambar 9. Kode untuk mengambil data riwayat
Sistem Monitoring Keadaan Ruang Laboratorium  Fakultas  Komunikasi  dan
(c) (d) Gambar 7. Desain Userinterface Simo
Desain antar muka aplikasi  Simo  dapat  dilihat  pada gambar 7, yang meliputi antarmuka login (a), daftar (b), home (c), riwayat (d). Antar muka  home  akan  berisi  keterangan suhu, gerakan, asap, arus dan  cahaya  terbaru.  Sedang berisi riwayat sesuai dengan kategori meliputi suhu, gerakan/aktifitas, asap, arus, serta cahaya.

## ASIL DAN PEMBAHASAN
dikembangkan  berdasarkan  analisis  kebutuhan beserta desain yang telah dibuat.  Pembuatan  aplikasi  Simo menggunakan  framework  react-native dengan Bahasa pemrograman  JavaScript  dan software untuk menggunakan arduino ide berbasis C, sedangkan menggunakan bahasa python3 .

## Gambar 8. Kode mengambil data terbaru
Pengembangan Simo dimulai  dengan  mengubah  data  dari analisis kebutuhan, desain, beserta activity  diagram sebagai pada  simo  bertujuan  untuk
menampilkan data terbaru  sehingga  apabila  terjadi penambahan data untuk setiap sensor maka antarmuka tersebut menampilkan data terbaru,  kode  untuk  melakukan pnegambilan data terbaru dapat  dilihat  pada  gambar  8.  Kode digunakan  untuk  memilih  data . Sedangkan  untuk  menampilkan ini menggunakan  fungsi on(“child yang berfungsi untuk  melakukan  pengambilan  data ahan data pada serverfirebase sesuai dengan kategori sensor, sedangkan fungsi limitToLast(1) untuk menampilkan satu data terbaru.
Gambar 9. Kode untuk mengambil data riwayat
Kemudian  antarmuka  riwayat  pada  simo  bertujuan  untuk menampilkan riwayat data yang disimpan pada serverfirebase . Pengambilan  data  riwayat  memiliki  fitur  untuk  menampilkan data  sesuai  dengan  tanggal  yang  ditentukan,  kode  untuk mengambil  data  riwayat  dapat  dilihat  pada  gambar  9. Pengambilan  data  menggunakan  fungsi filter yaitu, startAt(startDate) pada baris 63 untuk batas tanggal awal, dan endAt(endDate) pada  baris  63  untuk  batas  tanggal  akhir, dimana startDate merupakan variable yang  berisi  tanggal awal,  dan endDate adalah variable yang  berisi  batas  tanggal akhir, kemudian fungsi once (“ value ”) pada baris 64 berfungsi untuk melakukan pengambilan data satu kali, sehingga apabila pengguna  ingin  mendapatkan  data  terbaru  perlu  menekan fungsi filter lagi.  Kemudian  data  yang  telah  di  proses  akan disimpan dalam variable data.

## B. Hasil Penelitian
Hasil dari penelitian ini merupakan sebuah sistem monitoring keadaan  ruang  laboratorium  FKI  UMS.  Antarmuka  aplikasi dapat dilihat pada gambar 10 dan 11.

## Gambar 10. Antarmuka Simo untuk riwayat
Antarmuka riwayat pada gambar 10, Menampilkan riwayat data yang tersimpan pada server sesuai dengan kategori yang telah  ditentukan  meliputi  gerakan,  arus,  asap,  cahaya,  serta suhu.

## Gambar 11. Antarmuka Simo untuk grafik suhu
Data yang telah dikirim ke server akan ditampilkan dalam aplikasi  Simo  berbasis android .  Salah  satu  bentuk  penyajian data  adalah  dengan  menggunakan  grafik  yang  dapat  dilihat pada  gambar  11.  Pada  gambar  tersebut  terdapat  grafik  yang dapat  dipilih  sesuai  dengan  tanggal.  Data  yang  ditampilkan pada grafik merupakan rerata dari tiap 6 data untuk sumbu y, sedangkan  untuk  data  pada  sumbu  x  didapatkan  dari  data terakhir berdasarkan 6 data yang telah di rerata.

## C. Pengujian
Pengujian  dilakukan  melalui  6  tahap,  tahap  ke-1  hingga ke-5 untuk melakukan pengujian sensor. Sedangkan tahap ke- 6 untuk melakukan pengujian sistem Simo secara keseluruhan. Pengujian tahap ke-1 adalah pengujian sensor suhu, pengujian ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  suhu  dengan cara membandingkan suhu yang dihasilkan oleh sensor dengan suhu yang dihasilkan oleh termometer konvesional. Pengujian dilakukan  2  kali  dengan  masing  masing  data  yang  diambil sebanyak 100 data. Pengujian sensor suhu pertama dilakukan di  dalam  ruangan  dengan  suhu  20  –  22 o C,  sedangkan pengujian kedua dilakukan di dalam ruangan dengan suhu 29- 30 o C. berdasarlan pengujian pertama dan kedua akan diambil nilai  suhu  minimum,  maksimum  beserta  rerata.  Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar 12. Grafik hasil pengujian sensor suhu
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  gambar  12,  diketahui bahwa untuk pengujian  pertama suhu  minimum  untuk sensor DHT  11  adalah  21 o C,  suhu  maksimum  adalah  23 o C, sedangkan  reratanya  adalah  21,48 o C  kemudian  untuk termometer  konvensional  suhu  minimumnya  adalah  21 o C, suhu maksimum sebesar 24 o C, dan rerata suhu sebesar 21,92 o C,  berdasarkan  hasil  tersebut  maka  diketahui  bahwa  selisih dari  rerata  suhu  yang  terbaca  oleh  sensor  dengan  suhu  yang terbaca  oleh  thermometer  konvensional  sebesar  0,44 o C. Sedangkan  untuk  pengujian  kedua  suhu  minimum  untuk sensor DHT 11 adalah 29 o C, suhu  maksimum adalah  30 o C, sedangkan  reratanya  adalah  29,03 o C  kemudian  untuk termometer  konvensional  suhu  minimumnya  adalah  29 o C, suhu maksimum sebesar 30 o C, dan rerata suhu sebesar 29,55 o C,  berdasarkan  hasil  tersebut  maka  diketahui  bahwa  selisih
20 22 24 26 28 30 1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 Su hu ( o C) Data

## Hasil Pengujian Sensor Suhu
Pengujian 1 - DHT11
Penghujian 1 - Konvesional
Pengujian 2 - DHT11
Pengujian 2 - Konvesional
Ragil  Burhanudin  Pamungkas,  Bana  Handaga,  Sistem  Monitoring  Keadaan  Ruang  Laboratorium  Fakultas  Komunikasi  dan Informatika di Universitas Muhammadiyah Surakarta
dari  rerata  suhu  yang  terbaca  oleh  sensor  dengan  suhu  yang terbaca  oleh  termometer  konvensional  sebesar  0,55 o C. berdasarkan hasil tersebut maka diketahui bahwa rerata selisih antara  suhu  yang  terbaca  oleh  sensor  dan  termometer konvesional  dari  dua  pengujian  yang  dilakukan  sebesar  0.50 o C, dengan kesalahan yang cukup kecil maka sensor DHT 11 dapat digunakan untuk mendeteksi suhu secara akurat. Selain itu berdasaekan pada gambar 11, ditentukan suhu untuk batas normal  sebesar  30 o C,  apabila  suhu  lebih  dari  30 o C  maka sistem akan mendeteksi adanya bahaya.
Pengujian  tahap  ke-2  adalah  pegujian  sensor  MQ-5. Pengujian  dilakukan  dalam  2  kondisi  dengan  masing-masing pengambilan  data  sebanyak  100  kali,  berdasarkan  data tersebut  akan  diambil  nilai  minimum,  maksimun  dan reratanya.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membaca  10 bit ADC  ( Analog  Digital  Converter )  untuk  setiap  kondisi. Pengujian kondisi pertama sensor MQ-5 untuk mengetahui 10 bit ADC  didalam  ruangan  dengan  sumber  asap  normal  atau tidak ada, pengujian kondisi kedua untuk mengetahui nilai dari 10 bit ADC dengan sumber asap kertas. Hasil dari 10 bit ADC tersebut akan digunakan untuk menentukan batas normal asap di dalam ruangan. Hasil pengujian sensor MQ-5 dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Grafik hasil pengujian sensor asap MQ-5
Gambar 14. Kondisi asap pada nilai maksimum kondisi 2
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  gambar  13,  untuk kondisi  pertama  didapatkan  data  10 bit ADC  dengan  nilai minimum  sebesar  152,  nilai  maksimum  sebesar  156,  dan
rerata  sebesar  153,36.  Sedangkan  kondisi  kedua  dengan  nilai minimum  sebesar  430,  nilai  maksimum  807,  dan  rerata 544,60.  Nilai  maksimum pada pengujian  kedua terjadi ketika tingkat  asap  sangat  pekat,  hal  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar  14.  Berdasarkan  data  tersebut  maka  batas  bahaya mnimal  untuk  10 bit ADC  yang  terbaca  adalah  430  diambil dari nilai  minimum  pengujian kedua,  sehingga apabila 10 bit ADC  yang  terbaca  mulai  dari  430  maka  sistem  Simo  akan mendeteksi bahwa ruangan dalam keadaan bahaya.
Pengujian tahap ketiga adalah pengujian sensor gerak PIR, pengujian  sensor  gerak  PIR  ini  untuk  menetukan  pada  jarak berapa sensor ini masih dapat mendeteksi gerakan. Pengujian dilakukan  dengan  jarak  30  cm  dan  5  m,  sedangkan pengambilan  data  untuk  tiap  jarak  sebanyak  30  kali.  Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 1.

## TABEL I. H ASIL PENGUJIAN SENSOR GERAK PIR
Jarak (cm) Sensor 1 Sensor 2 Berhasil Gagal Berhasil Gagal 30 30 0 30 0 500 28 2 30 1
Tabel  1  Menunjukan  hasil  dari  pengujian  yang  berupa jumlah keberhasilan dan kegagalan pada percobaan. Hasil dari pengujian  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  menghitung tingkat akurasi sensor PIR dengan persamaan 1:
persentaseakurasi = jumlah keberhasilan jumlah percobaan ×100 (1)
Hasil  perhitungan  menghasilkan  persentase  akurasi  pada jarak  30  cm  untuk  sensor  1  dan  sensor  2  sebesar  100  %, sedangkan pada jarak  500 cm tangkat akurasi  untuk  sensor  1 sebesar  96,67%  dan  sensor  2  sebesar  93,33%.  Berdasarkan data tersebut diketahui bahwa sensor PIR masih dapat bekerja secara efektif pada jarak 500 cm atau 5 m.

## Gambar 15. Grafik hasil pengujian sensor LDR
Pengujian  tahap  keempat  adalah  pengujian  sensor  cahaya yaitu LDR. Pengujian sensor ini bertujuan untuk menentukan aktif  atau  tidaknya  lampu  di  dalam  ruangan.  Pengujian dilakukan  dengan  mengambil  data  hasil  dari  pembacaan sensor  yang  berupa  10 bit ADC  pada  keadaan  lampu  aktif sebanyak 100 kali. Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar 15. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  diketahui  bahwa  dalam
0 150 300 450 600 750 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 10 b it AD C data ke Hasil Pengujian Sensor MQ-5 Kondisi 1 - tanpa asap Kondisi 2 - sumber asap kertas 750 770 790 810 830 1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 10 b it AD C Data Hasil Pengujian Sensor LDR Sensor 1 Sensor 2
keadaan  lampu  ruangan  laboratorium  menyala  didapatkan  10 bit ADC  untuk  sensor  1  dengan  nilai  minimum  sebesar  759, nilai  maksimum  sebesar  817.  Sedangkan  10 bit ADC  untuk sensor  2  dengan  nilai  minimum  sebesar  766,  dan  nilai maksimum  sebesar  826.  Berdasarkan  data  tersebut  maka ditentukan  nilai  minimum  10 bit ADC  untuk  keadaan  lampu menyala sebesar 759. Apabila 10 bit ADC yang terbaca mulai dari 759 maka sistem akan memberikan status lampu aktif.
Pengujian  tahap  kelima  adalah  pengujian  sensor  arus ACS712.  Pengujian  dilakukan  tiga  kali  dengan  kondisi  yang berbeda. Kondisi pertama yaitu pengandilan data ketika sensor arus  tidak  terdapat  peralatan  yang  terhubung,  kondisi  kedua dilakukan  ketika  terdapat  sebuah  kipas  angina  terhubung, sedang  kondisi  ketiga  yaitu  ketika  setrika  terhubung  dengan sensor.  Untuk  setiap  kondisi  dilakukan  pengambilan  data sebanyak  50  kali.  Untuk  menghitung  arus  digunakan persamaan 2 yang didapatkan dari datasheet sensor ACS712.
A rus = 10 bit adc terbaca total 10 bit adc ×3,3 -2,5 :0,1-0,32  (2)
Angka  0,32  didapatkan  dari  hasil  pengujian  ketika  sensor membaca  arus  tanpa  beban.  Berdasarkan  persamaan  tersebut didapatkan hasil yang dapat dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 16. Hasil pengujian sensor arus
Berdasarkan hasil pengujian sensor arus pada Gambar 16. Untuk  kondisi  pertama  tanpa  beban,  arus  terendah  yang terbaca  adalah  0  A,  sedangkan  untuk  kondisi  kedua  dengan beban  kipas  angin  arus  terendah  yang  terbaca  adalah  0,10  A dan  arus  tertinggi  sebesar  0,26  A.  Kemudian  untuk  kondisi ketiga dengan beban setrika arus terendah yang terbaca adalah 0 A, hal ini terjadi ketika bimetal didalam setrika melengkung menjauhi kontak karena diatas suhu yang ditetapkan sehingga arus  listrik  terputus,  sedangkan  arus  tertinggi  yang  terbaca sebesar 1,20 A.

## TABEL II.K ONDISI UNTUK MENGIRIMKAN NOTIFIKASI
Kondisi  Arus Asap (10 bit ADC)
Suhu ( o C) PIR LDR (10 bit ADC) Notifikasi Aplikasi SMS 1 0-20A <430 <30  0-1  0-1023 Tidak Tidak
2 0-20A <430 >30  0-1  0-1023 Ya Ya 3 0-20A >430 <30  0-1  0-1023 Ya Ya 4 0-20A >430 >30  0-1  0-1023 Ya Ya
Hasil  dari  pengujian  tahap  pertama  hingga  tahap  kelima kemudian  digabungkan  untuk  menentukan  kondisi  yang akan membuat  sistem  mengirimkan  notifikasi  kepada  pengguna. Hasil  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  notifikasi  hanya dipengaruhi oleh data dari suhu dan asap. Berdasarkan tabel 2 diketahui  bahwa,  arus  berisi  data  dalam  satuan  Ampere,  data ini tidak mempengaruhi notifikasi. Kemudian asap berisi data dalam bentuk 10 bit ADC, apabila 10 bit ADC asap diatas 430 (>430)  maka  sistem  akan  mengirimkan  notifikasi,  kemudian untuk  suhu  berisi  data  dalam  bentuk  derajat  celcius,  apabila suhu  diatas  30 o C  maka  sistem  akan  mengirimkan  notifikasi. PIR  berisi  data  0  dan  1  apabila  0  tidak  terdapat  aktifitas sedangkan  1  maka  terdapat  aktifitas,  data  dalam  PIR  tidak mempengaruhi fungsi notifikasi. Selanjutnya LDR berisi data dalam  bentuk 10 bit ADC dengan  rentang nilai 0-1023. Data 10 bit ADC  pada  bagian  LDR  ini  tidak  mempengaruhi notifikasi sistem.
Pengujian  tahap  ke-6  merupakan  pengujian  sistem  Simo secara keseluruhan. Pengujian ini bertujuan untuk memastikan apakah  Simo  dapat  bekerja  sesuai  dengan  yang  diharapkan seperti  pada  tabel  2.  Notifikasi  pada  sistem  Simo  hanya dipengaruhi oleh  sensor asap  dan suhu. Pengujian tahap  ke-6 dilakukan 4 kali dengan kombinasi kondisi sensor asap normal dan  bahaya,  serta  sensor  suhu  normal  dan  bahaya  dengan pengambilan  data  sebanyak  30  kali  pada  masing  masing kombinasi.  Hasil  dari  pengujian  sistem  Simo  secara keseluruhan dapat dilihat pada tabel 3.

## TABEL III. H ASILPENGUJIANSISTEMSIMOKESELURUHAN
Kondisi Asap Suhu Notifikasi Berhasil Notifikasi Gagal Aplikasi SMS Aplikasi SMS 1 <403 <30 Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 2 <403 <30 30 25 0 5 3 >403 >30 30 25 0 5 4 >403 >30 30 26 0 2
Tabel  3  menunjukan  hasil  dari  pengujian  yang  berupa jumlah notifikasi yang berhasil diterima oleh pengguna. Hasil dari  pengujian  tersebut  kemudian  digunakan  untuk menghitung tingkat akurasi notifikasi dengan persamaan 3:
persentaseakurasi = notifikasi berhasil jumlah percobaan ×100 (3)
Hasil  perhitungan  menghasilkan  persentase  akurasi  yang ditunjukan pada tabel 4.

## TABEL IV. P
ERSENTASIAKURASINOTIFIKASI Kondisi Asap Suhu Akurasi(%) Aplikasi SMS
-0,8
1,2 1 8 15 22 29 36 43 50 Ar us (A ) Data Hasil pengujian sensor arus Kondisi 1 - Tanpa beban Kondisi 2 - Beban arus kipas angin Kondisi 3 - Beban arus setrika
Ragil  Burhanudin  Pamungkas,  Bana  Handaga,  Sistem  Monitoring  Keadaan  Ruang  Laboratorium  Fakultas  Komunikasi  dan Informatika di Universitas Muhammadiyah Surakarta
1 <403 <30 Tidak Ada Tidak Ada 2 <403 <30 100 83,84 3 >403 >30 100 83,84 4 >403 >30 100 86,67
Tingkat  akurasi  dapat  dilihat  pada  gambar  17.  Kondisi  1 tidak memiliki tingkat akurasi karena pada kondisi 1 data suhu maupun asap dibawah batas bahaya. Sedangkan untuk kondisi 2 tingkat akurasi notifikasi Aplikasi sebesar 100% sedangkan SMS sebesar 83,34%. Kondisi 3 menunjukkan tingkat akurasi fitur  notifikasi  dari  aplikasi  Simo  berbasis android sebesar 100%  sedangkan  tingkat  akurasi  dari  fitur  notifikasi  melalui SMS  sebesar  83,34%.  Kemudian  untuk  kondisi  4  tingkat akurasi  notifikasi  aplikasi  sebesar  100%  dan  sms  sebesar 86,67%.  Berdasarkan  kondisi  dua,  tiga,  empat  diambil  rerata sehingga  tingkat  akurasi  notifikasi  berbasis android sebesar 100% sedangkanakurasi melalu SMS sebesar 84,78%. Akurasi pengiriman  notifikasi  melalui  SMS  dipengaruhi  oleh  waktu jeda  pengiriman  notifikasi  yang  terlalu  cepat  serta  isi  konten yang sama di dalam sms, sehingga pesan yang berulang tidak dapat dikirimkan oleh server untuk menghindari spam.
Gambar 17. Tingkat Akurasi Simo

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh,  sistem monitoring keadaan  ruang  laboratorium  fakultas  komunikasi dan  informatika  di  UMS  dapat  membantu  pengguna melakukan pengamatan secara real time tentang kondisi ruang tanpa perlu berada di dalam ruangan. Selain itu pengguna juga dapat  menerima  notifikasi  apabila  terjadi  keadaan  yang berbahaya seperti tanda-tanda kebakaran.
Simo  memiliki  kekurangan  yaitu  penggunaan  sensor  asap yang  belum  dikalibrasi  sehingga  hanya  dapat  menampilkan hasil  pembacaan  sensor  yang  berupa  10 bit ADC,  selain  itu penggunaan  sumber  daya  listrik  tidak  menggunakan  baterai, apabila listrik dalam ruang tersebut terputus maka fungsi dari Simo akan berhenti. Adapun solusi untuk mengatasinya adalah dengan  melakukan  kalibrasi  sensor  asap,  serta  memberikan sumber  daya  listrik  dari  baterai  tersendiri.  Jadi  apabila  aliran listrik terputus maka Simo akan tetap dapat bekerja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rajeev  Piyare  and  Seong  Ro  Lee,  “Smart  Home-Control  and Monitoring System  Using  Smart  Phone  Smart  Home-Control  and Monitoring System Using Smart Phone,” no. June, 2014.
[2] R.  Fikri et  al. ,  “Rancang  Bangun  Sistem Monitoring Ketinggian Permukaan Air Menggunakan Mikrokontroler ATMEGA328P Berbasis
Web Service,” vol. V, no. 2, pp. 42–49, 2015.
[3] U.  Fadlilah  and  N.  Saniya,  “Monitoring  Suhu  Kabel  Trafo  Melalui Tampilan LCD dan SMS,” Emitor , vol. 17, no. 02, pp. 01–08, 2017.
[4] A.  M.  Langer, Guide  to  Software  Development:  Designing  and Managing  the  Life  Cycle ,  2nd  ed.  Springer  Publishing  Company, Incorporated, 2016.
[5] A. Hendini, “Pemodelan UML sistem informasi Monitoring Penjualan dan stok barang,” Pemodelan Uml Sist. Inf. Monit. Penjualan Dan Stok Barang (Studi Kasus Distro Zhezha Pontianak) , vol. IV, no. 2, pp. 107– 116, 2016.
[6] S.  G.  Nikhade,  “Wireless  sensor  network  system  using  Raspberry  Pi and zigbee for environmental monitoring applications,” 2015 Int. Conf. Smart Technol. Manag. Comput. Commun. Control. Energy Mater. , no. May 2015, pp. 376–381, 2015.
[7] P.  A.  F.  Rezeck,  H.  Azpurua, and  L.  Chaimowicz,  “HeRo :  An  Open Platform for Robotics Research and Education,” pp. 2–7, 2017.
[8] P. P. Shah, A. A. Patil, and S. S. Ingleshwar, “IoT based smart water tank with Android application,” Proc. Int. Conf. IoT Soc. Mobile, Anal. Cloud, I-SMAC 2017 , pp. 600–603, 2017.
[9] K.  N.  M.  Kumar,  K.  Akhi,  S.  K.  Gunti,  M.  Sai,  and  P.  Reddy, “Implementing  Smart  Home  Using  Firebase,” Int.  J.  Res.  Eng.  Appl. Sci. , vol. 6573, no. 10, pp. 193–198, 2016.
[10] L. Moroney, “Firebase Cloud Messaging BT  - The Definitive Guide to Firebase:  Build  Android  Apps  on  Google’s  Mobile  Platform,”  L. Moroney, Ed. Berkeley, CA: Apress, 2017, pp. 163–188.

## 0
100 Kondisi 1 Kondisi 2 Kondisi 3 Kondisi 4 Tingkat Akurasi Notifikasi Simo Aplikasi SMS