JIGE 4 (2) (2023) 1148-1159

## JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION
ejournal.nusantaraglobal.ac.id/index.php/jige
SISTEM  PENDETEKSI  KEBOCORAN  GAS  LPG  MENGGUNAKAN METODE REALTIME DATABASE  PADA SISTEM RTOS (REAL TIME OPERATING  SYSTEM)  DENGAN  LAYANAN  FOG  -  CLOUD COMPUTING
Ipung Saputra 1 , Makhsun 2 , Murni Handayani 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika Program Pasca Sarjana Magister Komputer Universitas Pamulang-Tangerang Banten

## History Article

## Article history:
Received Mei 18, 2023
Approved Mei 27, 2023

## ABSTRACT
LPG  gas  leaks  cause  serious  problems  in  its  use,  it  is  very vulnerable to leaks that cause LPG gas cylinders to explode and catch  fire,  therefore  an  automatic  gas  leak  detection  and monitoring  system  was  developed.  If  a  gas  leak  occurs,  the sensor  will  immediately  recognise  the  incident  and  send  a notification  in  the  form  of  an  alarm  sound  and  a  warning notification  sent  to  the  Smartphone.  This  detection  system  is made to determine gas leaks in gas cylinder regulators using the Relatime  Database  method  on  the  RTOS  (Real  Time  Operating System) system with Fog-Cloud Computing services.

## ABSTRAK
Kebocoran  gas  LPG  mengakibatkan  masalah  serius  dalam penggunaannya  sangat  rentan  sekali  terjadinya  kebocoran  yang mengakibatkan  tabung  gas  LPG  meledak  dan  terbakar,  oleh karena  itu  dikembangkan  sistem  pendeteksi  dan  pemantauan kebocoran  gas  otomatis.  Apabila  terjadi  kebocoran  gas,  sensor akan  segera  mengenali  kejadian  tersebut  dan  mengirimkan pemberitahuan  berupa  bunyi  alarm  serta  notifikasi  peringatan yang terkirim ke Smartphone. Sistem pendeteksi ini dibuat untuk mengetahui  kebocoran  gas  pada  regulator  tabung  gas menggunakan metode Relatime Database pada sistem RTOS (Real Time Operating System) dengan layanan Fog-Cloud Computing.

## Keywords:
LPG, Relatime Database, Real Time
Operating  System (RTOS),  Fog-Cloud Computing © 2023 Jurnal Ilmiah Global Education
* Corresponding author email: ipungsaputra.guru@gmail.com

## PENDAHULUAN
Keselamatan merupakan salah satu aspek esensial dalam setiap sistem atau lingkungan, termasuk di antaranya  lingkungan  perumahan,  kantor,  kampus,  objek  wisata  pedesaan  atau  perkotaan,  pusat perbelanjaan,  dan  tempat  lainnya  yang  cenderung  rawan  terjadinya  kebakaran.  Kebakaran  kerap  kali terjadi akibat kelalaian manusia, yang disebabkan oleh beberapa faktor seperti kebocoran tabung gas LPG, baik  yang  berukuran  kecil  maupun  besar,  pembuangan  puntung  rokok  sembarangan,  atau  hubungan pendek arus listrik yang dapat memicu api dan menyebar ke bagian lain. Kebakaran tentu saja merugikan banyak pihak, baik secara moral maupun materiil, dan tidak jarang menimbulkan korban jiwa. Keamanan berperan  penting  pada  setiap  pekerjaaan  terutama  dalam  melakukan  pekerjaan  rumah  tangga.  Fokus terbesar yaitu seringnya  terjadi LED  akan tabung  gas  LPG  akibat dari  terjadinya  kebocoran  gas, hal  ini sangatlah  berpengaruh  dengan  keamanan  yang  membuat  tidak  nyamannya  seseorang  dalam  melakukan pekerjaan  yang  menggunakan  tabung  gas  LPG.  Dibutuhkan  penerapan  multitasking  pada  sistem keamanan  pendeteksi  kebocoran  gas  LPG  dengan  data  task  dari  node  sensor  sehingga  sistem  mampu menjalankan beberapa program secara simultan.
RTOS (Real Time Operating System) merupakan salah satu teknik untuk menerapkan multitasking pada sistem embedded. Dalam menerapkan RTOS (Real Time Operating System) pada sistem, agar dapat berjalan secara serentak dengan baik. Sistem beroperasi lebih terstruktur dan respon dari sistem dianggap cepat.  Teknik  Database  Realtime  adalah  teknik  pengaturan  jadwal  tugas  berdasarkan  prioritas  tertinggi. Teknik  ini  diterapkan  untuk  mengatasi  masalah  penundaan  pengiriman  data.  Implementasi  teknik Database Realtime pada sistem operasi real-time dilakukan dengan menghubungkan perangkat keras yang diperlukan agar dapat beroperasi secara multitasking.
Fog  computing  ialah  ide  atau  konsep  dari  internet  of  things  di  mana  pemrosesan  komputasi dilakukan  di  sumber  data.  Tujuan  utama  dari  fog  computing  adalah  mengurangi  keterlambatan  yang mengganggu  pada  Cloud  atau  jaringan  internet.  Fog  computing  dimanfaatkan  sebagai  analisis  data, penyimpanan  data,  pengendalian  perangkat  pada  rumah  pintar,  dan  gerbang  Cloud.  Cloud  dan    fog memiliki peran yang serupa dalam melayani pengguna, namun kabut digunakan untuk melayani wilayah tertentu  yang  spesifik.  Fog  computing  dikembangkan  untuk  aplikasi  IoT  yang  sensitif  terhadap keterlambatan. Semakin jauh jarak antara server fog dengan pengguna akhir, maka latency akan semakin tinggi di fog.
Berdasarkan  penjelasan  ketiga  metode  di  atas,  dengan  diterapkannya  metode  Relatime  Database, RTOS  (Real  Time  Operating  System)  dan  Fog-Cloud  Computing  pada  sistem  pendeteksi kebocoran  gas LPG, Diharapkan tugas-tugas yang ada dapat dikerjakan dan diprediksi dengan waktu yang tepat sehingga pengambilan keputusan dan penyediaan informasi pada sistem tidak terhambat. Sensor Node MQ-6 yang berjalan secara bersamaan menerapkan RTOSSensor MQ-6 akan dilengkapi dengan sebuah lampu LED, pengeras suara Buzzer, dan layar OLED I2C sebagai penunjuk kemudian mengirimkan data waktu-nyata secara  otomatis  apabila  sensor  MQ-6  menemukan  kebocoran  pada  wilayah  tabung  gas.  Mikrokontroler yang  digunakan  sebagai  pemrosesnya  adalah  modul  ESP8266.  Indikator  dari  sensor  MQ-6  kemudian diproses  oleh  mikrokontroler  akan  dikirimkan  dan  ditampilkan  ke  perangkat  Smartphone  sebagai informasi.
Untuk meningkatkan tingkat keamanan penggunaan gas LPG, digunakan mikrokontroler ESP8266 sebagai  perangkat  pemroses  dan  sensor  MQ-6  untuk  mendeteksi  kebocoran  gas  LPG.  Dalam  hal  terjadi kebocoran  gas,  pengguna  dapat  memantau  dengan  menggunakan  perangkat  Smartphone  dan mendapatkan  respons  secara  langsung  dalam  program  atau  sistem  dengan  waktu  yang  sama.  Tujuan utamanya  adalah  untuk  meningkatkan  keamanan  penggunaan  gas  LPG.  Diharapkan  sistem  pendeteksi kebocoran  gas  LPG  ini  dapat  mendeteksi  keboocoran  jika  gas  yang  keluar  tidak  dari  sebagaimana mestinya  gas  LPG  dikeluarkan.  Sehingga  lebih  dapat  menghindari  adanya  bahaya  yang  terjadi  jika  gas bocor  pada  regulator  ataupun  selang  yang  terhubung  dengan  kompor  dan  juga  dapat  meminimalisir kerugian yang lebih fatal akibat terjadinya kebakaran.

## METODE
A. Perancangan Penelitian
Terdapat beberapa tahapan dalam sistem deteksi kebocoran gas ini. Tahap awal adalah pembuatan flowchart untuk menjelaskan sistem kerja alat. Prinsip kerjanya dapat dijelaskan dengan langkah-langkah sebagai berikut: nyalakan alat, masukkan nilai batas maksimum kandungan gas yang akan dideteksi oleh sensor gas MQ-6, sensor gas MQ-6 siap digunakan untuk deteksi dengan batas nilai maksimal ppm yang sudah  ditentukan,  proses  data  Input  dari  sensor  MQ-6  berupa  ppm,  dan  Output  oleh  mikrokontroler berupa  data  digital  0  dan  1  yang  dikirim  ke  Server  Fog-Cloud  Computing  sebagai  signal  Input  untuk
proses  monitoring  parameter,  notifikasi  atau  pun  melakukan  aksi  manual  melalui  Smartphone  untuk proses selanjutnya.
Gambar 1. Perancangan Sistem

## 1. Perancangan Sistem Modul ESP8266
Sensor  MQ-6  akan  mengumpulkan  data  analog  yang  kemudian  data  tersebut  diproses  ke  data digital. Proses selanjutnya dilakukan di modul ESP8266. Jika hasil Input data digital gas = 0 maka maka lampu indikator menyala, Alarm akan berdering dan akan mengirimkan pesan ke layar OLED I2C untuk menampilkan  kebocoran  gas.  Jika  data  digital  dari  sensor  MQ-6  bernilai  1  maka  proses  inisialisasi  data MQ-6 berulang dari awal seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart Perancangan Sistem Modul ESP8266

## 2. Perancangan Sistem Aplikasi Smartphone
Pada  perancangan  sistem  aplikasi  menjelaskan  cara  kerja  sistem  aplikasi  Smartphone.  Pertama menampilkan tampilan utama, lalu sambungkan ke koneksi internet, jika belum tersambung maka ulangi dengan  mengklik  koneksi  ke  internet,  jika  tersambung  maka  melanjutkan  proses  pengambilan  data, Realtime Database  akan diproses di server Firebase. Jika gas status sama dengan ‘Gas Bocor’ maka data akan diteruskan menjadi sebuah notifikasi pemberitahuan ke Smartphone. Jika data gas status ‘Gas Aman’ maka pengiriman data notifikasi tidak dilakukan  seperti yang dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Perancangan Sistem Aplikasi Smartphone

## B. Flowchart Perancangan Sistem
1. Sistem Node Client MQ-6 pada Modul ESP8266
Gambar 4. Flowchart Node Client MQ-6 pada Modul ESP 8266
Sistem  kerja  dari  Node  Client  pada  modul  ESP8266  ini  digambarkan  dalam  flowchart  pada Gambar 4. Alur kerja pada sistem ini adalah sebagai berikut:
a) Ketika perangkat dalam keadaan Powen On, maka akan menjalankan proses awal pin Input dan  Output  komponen  yang  digunakan.  Setelah  itu,  akan  menyesuaikan  pengaturan  pada jaringan WiFi seperti SSID dan password, serta Firebase seperti auth token dan host.
b) Menjalankan  tahap  menghubungkan  jaringan  WiFi  dengan  Wemos  D1  Mini  ESP8266. Apabila  berhasil  terhubung,  langkah  selanjutnya  akan  dilakukan  pada  monitor  seri  dengan menampilkan pesan "WiFi Connected". Namun, jika belum terhubung, maka akan kembali ke  tahap  menghubungkan  jaringan  dan  pesan  pada  monitor  seri  akan  menampilkan  "WiFi Connecting..." sampai proses penghubungan koneksi WiFi berhasil.
c) Agar pendeteksian konsentrasi gas LPG di udara stabil, sensor MQ-6 dipanaskan selama 60 detik secara prosedural.
d) Proses berikutnya dilanjutkan ke tahapan sistem Node Base RTOS Realtime Database.

## 2. Sistem Node Base RTOS Realtime Database  (Firebase)

## Gambar 5. Flowchart Node Base RTOS Realtime Database  (Firebase)
Dalam tahapan sebelumnya yang diproses pada Node Client maka tahapan selanjutnya di lakukan pada tahapan proses Node Base RTOS Realtime Database  Firebase yang digambarkan pada Gambar 3.6.
Alur kerja pada sistem ini adalah sebagai berikut:
a) Setelah proses warming up selesai, maka perangkat yang terhubung siap untuk digunakan.
b) Saat proses warming up dilakukan, deteksi akan dilakukan untuk mengurangi konsentrasi gas LPG di sekitar tabung gas.
c) Kode awal program diberikan angka = 1.
d) Alat  Sensor  MQ-6  akan  terus  mendeteksi  konsentrasi  gas  LPG  sepanjang  waktu  ketika diaktifkan.
e) Awal program menggunakan kode 1. Apabila sensor MQ-6 menemukan kebocoran gas dan kode = 1, maka kondisi menjadi benar dan tanda gas bocor menyala. Setelah tanda tersebut menyala,  program  akan  dijalankan  dengan  kode  =  0  yang  artinya  program  tidak  akan berjalan lagi.
f) Data  hasil  pengukuran  dari  sensor  MQ-6  yang  mencakup  kondisi  gas  yang  aman  dan berbahaya akan dikirimkan secara langsung oleh Wemos D1 mini ESP8266 melalui koneksi WiFi ke Firebase.

## 3. Komunikasi Data Fog-Cloud Computing dengan Smartphone

## Gambar 6. Flowchart Node Base RTOS Realtime Database  (Firebase)
Setelah  sistem  melalui  proses  alur  sistem  Node  Client  dan  Node  Base  maka  langkah  berikutnya adalah  menjalankan  komunikasi  data  Fog-Cloud  Computing  dengan  Smartphone.  Sistem  ini  alat  dapat dilihat pada Gambar 3.7. Alur kerja pada sistem ini adalah dijelaskan Setelah proses yang dijalankan pada proses  sebelumnya  maka  selanjutnya  diperoleh  data  digital  digital  dengan  kondisi  jika  nilai  Input  digital sensor  MQ-6  =  ‘0’  maka  akan  menigirimkan  data  kondisi  “Gas  Bocor”  untuk  mengaktifkan  pesan notifikasi peringatan bawha telah terjadi kebocoran gas ke perangkat Smartphone.

## C. Teknik Pengumpulan Data
Menampilkan  konsentrasi  ppm  LPG  jauh  lebih  sulit  daripada  hanya  menentukan  nilai  ambang batas.  Grafik  diatas  menunjukan  kita  perlu  menentukan  dua  titik  dari  grafik  untuk  membuat  persamaan bahwa plotnya adalah plot log-log yang mirip dengan sensor gas MQ lainnya.
Untuk setiap baris dalam plot log-log, fungsinya adalah sebagai berikut:
𝐹(𝑥) =   𝐹 𝑥 𝑥 ( / ) ( / )
Di sini, kita mengganti F0 = 1, x0 = 1000 dan F1 = 0,2, x1 = 10.000.
𝐹(𝑥) =   (1) 𝑥 1000 ( . / ) ( / ) = 0.001𝑥 .
Oleh karena itu, hubungan antara RS/R0 dan ppm adalah:
𝑅 𝑅 = 0.001 𝑝𝑝𝑚 .
Solusi pemecahan penentuan untuk PPM dirumuskan menjadi:
𝑝𝑝𝑚 =   1000 𝑅 𝑅 .
Kita dapat menentukan konsentrasi LPG dalam PPM dengan rasio RS/R0.
D. Teknik Analisa Data Jika terdeteksi adanya kandungan kebocoran gas LPG, mikrokontroller akan memproses data input dari sensor gas MQ-6. Rentang nilai kebocoran gas LPG yang terdeteksi oleh sensor ditentukan oleh  perhitungan  ppm  yang  telah  diatur  dalam  kode  program  library  MQ-6.  Sensor  ini  akan mengubah  data  analog  menjadi  digital,  dan  jika  nilai  input  digital  sensor  MQ-6  =  ‘0’,  maka mikrokontroller  akan  mengirimkan  data  nilai  ‘HIGH’  untuk  mengaktifkan  buzzer,  LED, menampilkan pesan pada I2C OLED, serta mengirimkan notifikasi ke smartphone. Perhitungan untuk mengambil rentan ppm yang yang akan ditentukan dapat melihat pedoman grafik konsentrasi LPG aktual seperti Gambar 7.
Gambar 7. Pengaturan Rentan Nilai PPM

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada hasil penelitian ini  akan membahas tentang hasil dari perancangan sistem Sistem Pendeteksi Kebocoran  Gas  LPG  Menggunakan  Metode  Realtime  Database    Pada  Sistem  RTOS  (Real  Time Operating  System)  Dengan  Layanan  Fog  -  Cloud  Computing  seperti  yang  telah  dibuat  pada  bab sebelumnya.  Hasil  penelitian  akan  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  sesuai  dengan  implementasi perancangan  sistem.  Pengujian  sistem  berupa  hasil  dari  pengujian  Node  Client  MQ-6  pada  modul ESP8266, Node Base RTOS Realtime Database  (Firebase) serta komunikasi data Fog-Cloud Computing dengan  Smartphone.  Data  yang  didapat  dari  hasil  pengujian  sistem  akan  digunakan  untuk  analisis pembahasan.
A. Implementasi Sistem Node Client MQ-6 pada Modul ESP8266
Pada  implementasi  sistem  Node Client MQ-6 pada modul  ESP8266 yaitu sebuah rangkaian  yang terdiri  dari  beberapa  komponen  perangkat  seperti,  sensor  MQ-6,  I2C  OLED,  LED,  Buzzer  dan  Wemos D1 Mini ESP8266. Implementasi rangkaian alat deteksi gas LPG dapat dilihat pada Gambar
Gambar 8. Rangkaian Alat Deteksi Gas LPG
Saat alat dihidupkan, maka akan melakukan proses inisialisasi semua pin Input dan Output  yang terpasang pada alat pendeteksi kebocoran gas LPG seperti yang terlihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Rangkaian Alat Deteksi Gas LPG
Tahapan selanjutnya ialah melakukan proses penghubungan jaringan WiFi dengan ESP8266, Jika berhasil tersambung maka serial monitor menampilkan “Connected with IP” namun jika belum terhubung maka akan kembali ke proses penghubungan jaringan seperti yang bisa dilihat pada Gambar 10 dan 11.
Gambar 10. Kondisi Penghubungan WiFi pada Serial Monitor
Gambar 11. Inisialisasi Koneksi WiFi
Proses selanjutnya adalah proses warming up pada sensor MQ-6 untuk kestabilan dalam melakukan pendeteksian konsentrasi gas LPG di udara, dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Proses Warming Up Dengan Kondisi Gas Aman
B. Implementasi Sistem Node Base RTOS Realtime Database  (Firebase)
Pada  tahapan  implementasi  sistem  Node  Base  RTOS  Realtime  Database    (Firebase)  melanjutkan proses setelah proses warming up selesai, maka alat siap digunakan. Ketika sensor MQ-6 mendeteksi gas, maka   LED  menyala,  Buzzer berbunyi, I2C OLED menampilkan pesan “GAS  BOCOR” dan nilai MQ yang tadinya 1 berubah menjadi 0 pada serial monitor seperti yang terlihat pada Gambar 13 dan 14.
Gambar 13. Sensor MQ-6 Mendeteksi Gas
Gambar 14. Serial Monitor Mendeteksi Gas
Hasil  deteksi  dari  sensor  MQ-6  berupa  Kondisi  “Gas  Aman”  dengan  nilai  MQ  adalah  1  dan Kondisi  “Gas  Bocor”  dengan  nilai  MQ  yaitu  0  akan  dikirimkan  oleh  Wemos  D1  Mini  ESP8266 melalui  koneksi  WiFi  ke  Realtime  Database    Firebase  secara  realtime  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 15 dan 16.
Gambar 15. Data Gas Aman pada Realtime Database
Gambar 16. Data Gas Bocor pada Realtime Database
C. Implementasi Komunikasi Data Fog-Cloud Computing dengan Smartphone
Pada  implementasi  komunikasi  data  Fog-Cloud  Computing  dengan  Smartphone  bisa  di  jelaskan bahwa setelah  proses  yang  dijalankan  pada  implementasi Node  Client dan Node  Base maka  selanjutnya data  kondisi  akan  dikirim  ke  komunikasi  data  aplikasi  Project  android  dan  web  menggunakan  Firebase Cloud Messaging API (V1) pada layanan GCP (Google Cloud Platform) yang dapat dilihat pada Gambar 17 dan 18.
Gambar 17. Data Gas Bocor pada Realtime Database
Gambar 18. Firebase Cloud Messaging API (V1)
Dari data digital yang diperoleh, kemudian data kondisi gas akan berkomunikasi dari data Firebase menggunakan  komunikasi  data  API  (Application  Programming  Interface),  maka  selanjutnya  data  akan ditampilkan  ke  layar  Smartphone  sesuai  dengan  kondisi  terkini  alat  pendeteksi  gas  bisa  dilihat  pada Gambar 19 dan 20.
Gambar 19. Data Gas Aman Pada Smartphone
Gambar 20. Data Gas Bocor Pada Smartphone
Pada komunikasi Fog-Cloud Computing ini juga menampilkan hasil data ketika kondisi gas aman atau bocor melalui layanan website seperti yang ditunjukkan pada Gambar 21 dam 22.
Gambar 21. Data Gas Aman pada Layanan Website
Gambar 22. Data Gas Bocor pada Layanan Website

## KESIMPULAN
A. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  Sistem  Pendeteksi  Kebocoran  Gas  LPG  Menggunakan Metode  Realtime  Database    Pada  Sistem  RTOS  (Real  Time  Operating  System)  Dengan  Layanan  Fog- Cloud Computing adalah sebagai berikut:
1. Pada  pengujian  sistem  Node  Base  dan  Node  Client  terjadinya  komunikasi  yang  baik  sehingga mendapatkan data sensor yang sesuai menggunakan sensor MQ-6.
2. Sistem dapat mendeteksi kebocoran gas sesuai dengan nilai digital dari sensor, dan mengirimkan nilai kondisi  gas  ke  Realtime  Database    (Firebase).  Dengan  tingkat  keberhasilan  pengujian  data  sebesar 100%.
3. Aplikasi  yang  terinstal  di  Smartphone  dapat  menampilkan  dan  memberikan  peringatan  notifikasi kepada pengguna jika terjadi kebocoran gas.
4. Komunikasi  data  sensor  pada  Fog-Cloud  Computing  yang  diproses  Firebase  dengan  layanan  GCP (Google Cloud Platform) membantu sinkronisai kesesuaian waktu proses.
B. Saran
Saran  untuk  pengembangan  Sistem  Pendeteksi  Kebocoran  Gas  LPG  Menggunakan  Metode Realtime  Database    Pada  Sistem  RTOS  (Real  Time  Operating  System)  Dengan  Layanan  Fog-Cloud Computing adalah sebagai berikut:
1. Penambahan  motor  servo  sebagai  ventilator  otomatis  yang  dapat  memutus  aliran  gas  ketika  terjadi kebocoran pada regulator dan selang gas.
2. Penambahan  sensor  tekanan  dipasangkan  pada  regulator  sebagai  pengukur  tekanan  atau  jumlah kapasitas gas yang bisa dilihat melalui Smartphone.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdul  Hannan,  M.,  Mohd  Zain,  A.  S.,  Salehuddin,  F.,  Hazura,  H.,  Idris,  S.  K.,  Hanim,  A.  R.,  &  Yusoff,  M.
(2018). Development of LPG leakage detector system using arduino with Internet of Things (IoT). Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering , 10 (2–7), 91–95.
Amir,  F.,  Novianda,  &  Maulan,  R.  (2020).  Sistem  Pendeteksi  Kebocoran  Liquefied  Petroleum  Gas Menggunakan Metode Fuzzy Logic Mamdani Berbasis Internet of Things. Jurnal Teknologi , 12 (2), 151– 158.
Hutagalung,  D.  D.  (2018).  Rancang  Bangun  Alat  Pendeteksi  Kebocoran  Gas  dan  Api  dengan  Menggunakan
Sensor MQ2 dan Flame Detector. Jurnal Rekayasa Informasi , 7 (2), 11.
https://ejournal.istn.ac.id/index.php/rekayasainformasi/article/download/279/233/ Juliantoro, A. T., Nevita, A. P., & Munawi, H. A. (2022). Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kebocoran Gas LPG Dengan  Sensor  MQ–6  Untuk  Mengatasi  Bahaya  Kebakaran. Nusantara  of  Engineering , 5 (1),  41–49. https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/noe/article/view/17389%0Ahttps://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/noe/a rticle/download/17389/2650
Mallik,  A.,  Ahmed,  S.,  Hossain,  G.  M.  M.,  &  Rahman,  M.  R.  (2020).  IoT  Utilized  Gas-Leakage  Monitoring System with Adaptive Controls Applicable to Dual  Fuel  Powered  Naval Vessels/Ships:  Development  & Implementation. Cybernetics and Information Technologies , 20 (1), 138–155. https://doi.org/10.2478/cait- 2020-0010Abdul Hannan, M., Mohd Zain, A. S., Salehuddin, F., Hazura, H., Idris, S. K., Hanim, A. R., & Yusoff,  M. (2018). Development  of LPG leakage  detector system using arduino  with  Internet  of  Things (IoT). Journal of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering , 10 (2–7), 91–95. Amir,  F.,  Novianda,  &  Maulan,  R.  (2020).  Sistem  Pendeteksi  Kebocoran  Liquefied  Petroleum  Gas Menggunakan Metode Fuzzy Logic Mamdani Berbasis Internet of Things. Jurnal Teknologi , 12 (2), 151– 158.
Hutagalung,  D.  D.  (2018).  Rancang  Bangun  Alat  Pendeteksi  Kebocoran  Gas  dan  Api  dengan  Menggunakan
Sensor MQ2 dan Flame
Detector.
Jurnal Rekayasa Informasi , 7 (2), 11. https://ejournal.istn.ac.id/index.php/rekayasainformasi/article/download/279/233/
Juliantoro, A. T., Nevita, A. P., & Munawi, H. A. (2022). Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kebocoran Gas LPG Dengan  Sensor  MQ–6  Untuk  Mengatasi  Bahaya  Kebakaran. Nusantara  of  Engineering , 5 (1),  41–49. https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/noe/article/view/17389%0Ahttps://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/noe/a rticle/download/17389/2650
Mallik,  A.,  Ahmed,  S.,  Hossain,  G.  M.  M.,  &  Rahman,  M.  R.  (2020).  IoT  Utilized  Gas-Leakage  Monitoring System with Adaptive Controls Applicable to Dual  Fuel  Powered  Naval Vessels/Ships:  Development  & Implementation. Cybernetics and Information Technologies , 20 (1), 138–155. https://doi.org/10.2478/cait- 2020-0010
Meidelfi, D.,  Moodutor, H.  A., Sukma,  F.,  & Adnin,  S. (2022). Journal  of  Computer Networks , Architecture and  HIGH  Performance  Computing  Android  Based  Spark  and  Gas  Leak  Detection  and  Monitoring Journal of Computer Networks , Architecture and HIGH Performance Computing . 4 (2), 148–157.
Mluyati,  S.,  &  Sadi,  S.  (2019).  INTERNET  OF  THINGS  (IoT)  PADA  PROTOTIPE  PENDETEKSI
KEBOCORAN GAS BERBASIS MQ-2
dan SIM800L.
Jurnal Teknik , 7 (2). https://doi.org/10.31000/jt.v7i2.1358
Moh.Imam Syaiffullah, Sumardi Sadi, R. S. (2020). Monitoring Sistem Pendeteksi Kebocoran Gas Berbasis Iot Menggunakan  Node  Mcu  Dengan  Komunikasi Firebase Google. Kaos  GL  Dergisi , 8 (75),  147–154. https://doi.org/10.1016/j.jnc.2020.125798%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.smr.2020.02.002%0Ahttp://www.n cbi.nlm.nih.gov/pubmed/810049%0Ahttp://doi.wiley.com/10.1002/anie.197505391%0Ahttp://www.scienc edirect.com/science/article/pii/B9780857090409500205%0Ahttp:
Mohd Kamaruddin, F. F., Hadiana, A., & Mohd Lokman, A. (2021). DetGas: A Carbon Monoxide Gas Leakage Detector  Mobile Application. IJCSNS International Journal of Computer  Science  and Network Security , 21 (11). https://doi.org/10.22937/IJCSNS.2021.21.11.8
Mustaqim, A. S., Kurnianto, D., & Syifa, F. T. (2020). Implementasi Teknologi Internet of Things Pada Sistem Pemantauan  Kebocoran  Gas LPG dan  Kebakaran  Menggunakan  Database  Pada  Google Firebase . Elektron : Jurnal Ilmiah , 12 (1), 34–40. https://doi.org/10.30630/eji.12.1.161
Nejad, H. V., Bhatt, C., Tavakolifar, A., Hanafi, N., Gholizadeh, N., Khatooni, R., & Behzadian, H. (2021). A survey  on  context-aware  fog  computing  systems. Computacion  y  Sistemas , 25 (1),  5–12. https://doi.org/10.13053/CYS-25-1-3149
Ng, W. J., & Dahari, Z. (2020). Enhancement of real-time IoT-based air quality monitoring system. International Journal of Power Electronics and Drive Systems , 11 (1), 390–397.
https://doi.org/10.11591/ijpeds.v11.i1.pp390-397 Nguyen Gia, T., Dhaou, I. Ben, Ali, M., Rahmani, A. M., Westerlund, T., Liljeberg, P., & Tenhunen, H. (2019). Energy  efficient  fog-assisted  IoT  system  for  monitoring  diabetic  patients  with  cardiovascular  disease. Future Generation Computer Systems , 93 , 198–211. https://doi.org/10.1016/j.future.2018.10.029 Nuridhuha, D., Ichsan, M. H. H., & Maulana, R. (2020). Sistem Monitoring Lingkungan Rumah Cerdas berbasis Fog  Computing  dan  nRF24l01. J-Ptiik , 4 (2),  622–631.  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/7004
Puspaningrum, A. S., Firdaus, F., Ahmad, I., & Anggono, H. (2020). Perancangan Alat Deteksi Kebocoran Gas Pada Perangkat  Mobile Android  Dengan  Sensor  Mq-2. Jurnal  Teknologi Dan  Sistem Tertanam , 1 (1),  1. https://doi.org/10.33365/jtst.v1i1.714 Rahman, M. A., Ahmed, H., & Hossain, M. M. (2022). An Integrated Hardware Prototype for Monitoring Gas leaks,  Fires,  and  Remote  control  via  Mobile  Application. International  Journal  of  Advanced  Computer Science and Applications , 13 (10). https://doi.org/10.14569/ijacsa.2022.0131099 Ramadhan, L. I., Syauqy, D., & Prasetio, B. H. (2017). Sistem Pendeteksi Kebocoran Gas LPG Menggunakan Metode  Fuzzy  yang  Diimplementasikan  dengan Real  Time  Operating  System (  RTOS  ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , 1 (11), 1206– 1213.
Rimbawati,  Heri  Setiadi,  Ridho  Ananda,  M.  A.  (2019).  Perancangan  Alat  Pendeteksi  Kebocoran  Tabung  Gas LPG Dengan  Menggunakan  Sensor  MQ-6  Untuk  Mengatasi  Bahaya  Kebakaran. Journal  of  Electrical Technology , 4 . https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/noe/article/view/17389%0Ahttps://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/noe/a rticle/download/17389/2650 S, J., K, K., R, L., S, C., & K, S. (2021). Gas Leakage Monitoring System Using IOT. International Research Journal on Advanced Science Hub , 3 (Special Issue ICARD 3S), 108–111.
https://doi.org/10.47392/irjash.2021.075
Samudera,  D.,  &  Sugiharto,  A.  (2018).  Sistem  Peringatan  dan  Penanganan  Kebocoran  Gas  Flammable  Dan Kebakaran Berbasis Internet of Things ( Iot ). JURNAL TeknoSAINS Seri Teknik Elektro , 01 (01), 1–13. Sarhan,  Q.  I.  (2020).  Systematic  Survey  on  Smart  Home  Safety  and  Security  Systems  Using  the  Arduino Platform. IEEE Access , 8 , 128362–128384. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3008610 Sarkar,  S.,  Wankar,  R.,  Srirama,  S.  N.,  &  Suryadevara,  N.  K.  (2020).  Serverless  Management  of  Sensing Systems  for  Fog  Computing  Framework. IEEE  Sensors  Journal , 20 (3),  1564–1572. https://doi.org/10.1109/JSEN.2019.2939182
Septiawan, I. W., Akbar, S. R., & Syauqy, D. (2018). Rancang Bangun Sistem Multi-Sensor Untuk Pengukuran Jarak  Secara  Simultan. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , 8 (11).
Shahadat,  M.,  Mallik,  A.,  &  Islam,  M.  (2019).  Development  of  an  automated  gas-leakage  monitoring  system with  feedback  and  feedforward  control  by  utilizing  IoT. Facta  Universitatis  -  Series:  Electronics  and Energetics , 32 (4), 615–631. https://doi.org/10.2298/fuee1904615s Sirai, R., Erwansyah, K., Jaya, H., & Winata, H. (2020). Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kebocoran Regulator Gas LPG Via Sms Menggunakan Modul Gsm Dan Sensor Mq-6 Berbasis Arduino Uno. J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD) , 3 (2), 73. https://doi.org/10.53513/jsk.v3i2.2036
Soh, Z. H. C., Abdullah, S. A. C., Shafie, M. A., & Ibrahim, M. N. (2019). Home and industrial safety IoT on LPG gas leakage detection and alert system. International Journal of Advances in Soft Computing and Its Applications , 11 (1), 131–145.
Sugianto, E. N., Kurniawan, W., & Syauqy, D. (2019). Implementasi Sistem Operasi Real-Time pada Arduino Nano  dengan  media  Komunikasi  NRF24L01  Untuk  Pengukuran  Suhu,  Kelembaban,  dan  Intensitas Cahaya. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 3 (4),  3589–3596.  http://j- ptiik.ub.ac.id
Suma, V., Shekar, R. R., & Akshay, K. A. (2019). Gas Leakage Detection Based on IOT. Proceedings of the 3rd International  Conference  on  Electronics  and  Communication  and  Aerospace  Technology,  ICECA  2019 , 1312–1315. https://doi.org/10.1109/ICECA.2019.8822055
Tamizharasan,  V.,  Ravichandran,  T.,  Sowndariya,  M.,  Sandeep,  R.,  &  Saravanavel,  K.  (2019).  Gas  Level Detection and Automatic Booking Using IoT. 2019 5th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems, ICACCS 2019 , 922–925. https://doi.org/10.1109/ICACCS.2019.8728532 Zainudin,  A.,  Anisah,  I.,  &  Gulo,  M.  M.  (2021).  Implementasi  Fog  Computing  Pada  Aplikasi  Smart  Home Berbasis  Internet  of  Things. CESS  (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and  Science) , 6 (1),  127. https://doi.org/10.24114/cess.v6i1.20658