## Rancang Bangun Sistem Deteksi Binatang Penyebab Gangguan Distribusi SUTM Berbasis IoT
Sofyan Rifai 1 , Sri Ratna Sulistiyanti 2 , Afri Yudamson 3, Emir Nasrullah 4
1,2,3,4 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia; email: sulistiyanti@eng.unila.ac.id
[Dikirimkan: 30 Januari 2024, Direvisi: 14 Mei 2024, Diterima:  27 Mei 2024] Corresponding  Author : Siti Ratna Sulistiyanti
INTISARI — Distribusi  listrik  tegangan  menengah  di  Indonesia  didominasi  oleh  saluran  tegangan  menengah  (SUTM). SUTM  adalah  konstruksi  distribusi  tenaga  listrik  non-isolasi  dengan  tegangan  berkisar  antara  5kV  hingga  20kV menghubungkan gardu induk dengan pelanggan. SUTM sering mengalami gangguan sesaat hingga permanen akibat faktor binatang seperti kukang dan tupai. Penelitian ini berfungsi untuk merancang suatu sistem deteksi binatang berbasis IoT untuk mencegah dan memperingatkan dalam bentuk gambar jika terdapat binatang atau suhu berlebih di jaringan SUTM. Sistem deteksi ini menggunakan sensor PIR HC-SR501 untuk mengidentifikasi gerakan binatang, sensor DHT22 untuk deteksi suhu, buzzer ultrasonik untuk mencegah binatang, dan ESP32-CAM untuk mengambil gambar. Data yang diperoleh terkirim di Thingsboard menggunakan mikrokontroler  ESP32, serta gambar terkirim pada aplikasi Telegram. Uji coba dilakukan secara subsistem dan keseluruhan dengan simulasi dan pengujian langsung di lapangan pada gardu hubung SUTM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi pergerakan binatang dengan sudut deteksi hingga ∠ 63,4° dan sensor DHT22 dapat memantau suhu dengan nilai akurasi suhu 98,78%. Buzzer ultrasonik dapat mengusir binatang dengan frekuensi 35kHz. Delay pengambilan gambar ESP32-CAM ketika variabel terpenuhi bervariasi tergantung pada provider yang digunakan, dengan Telkomsel memiliki rata-rata delay terkecil sebesar 1,39 detik,  provider Axis rata-rata delay sebesar 1,89 detik dan provider Tri memiliki rata-rata delay sebesar 2,34 detik.
KATA KUNCI — NodeMCU ESP32, PIR HC-SR501, DHT22, Gangguan SUTM, Thingsboard.

## I.  PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang sangat pesat menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan energi. Konsumsi energi listrik per individu di Indonesia telah mengalami kenaikan signifikan sebanyak 178,6 GWh dari tahun 2015 yang mencapai 909,91 GWh, dengan  tingkat  elektrifikasi  sekitar  88,30%,  menjadi  1.088,51  GWh  pada  tahun  2020,  dengan  tingkat  elektrifikasi  meningkat menjadi 99,20%. Untuk mengatasi pertumbuhan tersebut, diperlukan sistem distribusi energi listrik yang memenuhi standar kualitas dan terbebas dari gangguan seperti osilasi dan permasalahan serupa [1,2].
SUTM merupakan  suatu konstruksi untuk pendistribusian tenaga listrik tanpa isolasi  dengan tegangan berkisar  antara  5kV sampai 20kV untuk menghubungkan dari gardu induk ke lokasi pelanggan[3]. Berdasarkan data PLN UP3 Tanjung Karang sejak Januari  2021  hingga  September  2022,  terdapat  1.112  kasus  gangguan  hewan  seperti  kukang  dan  tupai  di  jaringan  SUTM Lampung[4]. Selain itu keberadaan binatang di area jaringan SUTM menjadi faktor penyebab kerusakan pada peralatan FCO ( fuse cut  out ),  serta beberapa  gangguan temporer atau bahkan gangguan permanen [5].  Namun, dalam upaya penanganan gangguan tersebut belum efektif serta memerlukan biaya dan waktu dalam pencarian penyebab gangguan.
Dengan adanya permasalahan di atas, diperlukan suatu alat deteksi untuk mencegah binatang di jaringan distribusi listrik SUTM. Sebagai dasar pengembangan, beberapa penelitian telah dilakukan, seperti pembuatan prototype alat pendeteksi dan pengusir tikus berbasis Arduino Uno [6], serta penelitian mengenai sistem pendeteksi hama monyet pada area perkebunan berbasis mikrokontroler [7]. Pada penelitian ini, telah dilakukan pembaruan dengan menggunakan hardware DHT22, modul ESP32-CAM sebagai output kamera, serta  pemanfaatan software seperti  Thingsboard dan Telegram. Hal ini bertujuan untuk memudahkan pengguna dalam memonitor keadaan sekitar tempat alat diletakkan. Sehingga ketika sensor mendeteksi objek (binatang) maka alat secara otomatis memberi output untuk mencegah binatang kukang atau tupai dari jaringan SUTM.

## II.  LANDASAN TEORI

## A.  GANGGUAN SUTM
Jaringan distribusi merupakan komponen dalam suatu sistem tenaga listrik yang bertugas mengalirkan tegangan listrik dari sumber daya listrik berkapasitas besar ( bulk power source ) ke pelanggan. Distribusi energi listrik jaringan tegangan menengah (JTM) dibagi menjadi  tiga  kategori,  yakni  Saluran  Udara  Tegangan  Menengah  (SUTM),  Saluran  Kabel  Tegangan  Menengah  (SKTM),  dan Saluran Kabel Udara Tegangan Menengah (SKUTM). SUTM menjadi konstruksi yang dominan di Indonesia, namun memiliki kelemahan karena lokasinya yang terletak di luar dan terbuka. Hal ini membuat saluran udara SUTM rentan terhadap gangguan seperti  petir,  pepohonan,  dan  binatang.  Gangguan  binatang  jaringan  SUTM  di  Lampung  disebabkan  oleh  kukang  ( Nycticebus coucang ) yang terancam kepunahan dengan ciri-ciri gerak lambat dan warna rambut kecoklatan[8]. Selain itu, binatang tupai/bajing dan ular sering ditemukan oleh petugas sebagai penyebab gangguan jaringan SUTM.

## B.  NODEMCU ESP32
ESP32  merupakan  suatu  perangkat  mikrokontroler  berupa  chip  IC  ( Integrated  Circui t)  yang  dilengkapi  dengan  modul  WiFi, Bluetooth Low Energy (LE), dan merupakan MCU generik yang kuat. Keberadaannya sangat bermanfaat dalam pengembangan sistem aplikasi Internet of Things (IoT). ESP32 ditujukan untuk berbagai aplikasi jaringan sensor berdaya rendah dan ditenagai oleh
dua  inti  prosesor  dengan  kecepatan  hingga  240  MHz  [9].  Selain  itu,  ESP32  juga  dilengkapi  dengan  berbagai  fungsi  seperti pemrosesan sinyal digital, sensor sentuh, dan mendukung berbagai protokol komunikasi seperti SPI, I2C, UART, dan CAN.

## C.  SENSOR DHT22
DHT22 merupakan sensor yang mampu mengukur suhu dan kelembaban dengan keluaran berupa sinyal digital yang presisi. Sensor ini dilengkapi dengan pengaturan suhu sekitar yang presisi karena disimpan dalam memori OTP yang terintegrasi[13]. Selain itu, sensor DHT22 memiliki rentang pembacaan suhu dan kelembaban yang luas dan mampu mendistribusikan sinyal keluaran hingga jarak 20 meter melalui kabel [10]. Sensor DHT22 beroperasi menggunakan perubahan kapasitansi pada kapasitor polimer yang terdapat pada elemen penginderaan. Kapasitas kapasitor polimer akan berubah seiring dengan perubahan kelembaban udara di sekitar sensor, sedangkan perubahan suhu mempengaruhi resistansi termistor yang terdapat pada elemen sensor.

## D.  SENSOR PIR HC-SR501
HC-SR501 merupakan sensor gerak PIR inframerah pasif yang berfungsi untuk mendeteksi keberadaan cahaya inframerah yang dipancarkan suatu benda[11]. Ketika ada pergerakan manusia atau binatang dalam jangkauan sensor, maka akan terjadi perubahan suhu. Sensor PIR dirancang untuk mendeteksi pantulan inframerah dengan panjang gelombang 8 hingga 14 mikrometer[12]. Modul sensor pada HC-SR501 terdiri dari amplifier, filter, pengatur sensitivitas dan pengaturan waktu tunda menggunakan potensiometer pada modul[16].

## E.  ESP32-CAM
ESP32-CAM ialah mikrokontroler dengan prosesor dual-core yang bertenaga serta mendukung koneksi WiFi dan Bluetooth pada modulnya. ESP32-CAM dilengkapi dengan kamera OV2640 yang mampu mengambil gambar dengan resolusi kamera 2 megapiksel dan ukuran gambar (1600x1200 piksel) sehingga memungkinkan dalam pengambilan foto atau merekam video dengan kualitas yang  cukup  baik.  ESP32-CAM  mendukung  komunikasi  UART  yang  memungkinkan  komunikasi  dengan  perangkat  eksternal melalui antarmuka serial. Ini berguna untuk mengontrol modul ESP32-CAM, mentransfer data atau debugging.

## F.  BUZZER
Buzzer merupakan  suatu  komponen  elektronik  yang  menghasilkan  gelombang  suara  dengan  mengubah  sinyal  listrik. Buzzer piezoelektrik adalah jenis buzzer yang umumnya ditemui dan digunakan karena memiliki berbagai kelebihan. Sinyal piezoelektrik dapat menciptakan frekuensi dalam rentang 1,5 kHz hingga 100 kHz, khususnya untuk aplikasi ultrasonik[12]. Prinsip kerja buzzer hampir sama dengan speaker, dimana bunyinya berasal dari kumparan yang tertanam pada diafragma.

## G. ARDUINO IDE
Arduino IDE ( Integrated Development Environment ) merupakan perangkat lunak dengan menggunakan bahasa pemrograman C untuk membentuk perintah pada mikrokontroler. Software Arduino IDE memiliki pengaturan bernama Bootloader yang bertindak sebagai penghubung compiler Arduino dengan mikrokontroler..

## H.  PLATFORM IOT THINGSBOARD
Thingsboard adalah perangkat lunak yang menghubungkan data melalui koneksi internet ke objek digital tanpa memerlukan campur tangan pengguna[14]. Thingsboard merupakan salah satu platform IoT yang mendukung penerapan on-premise dan cloud serta dapat digunakan untuk manajemen perangkat, pengumpulan data, dan visualisasi data berbasis situs web [15]. Perangkat IoT ini mendukung protokol MQTT, CoAP, dan HTTP.

## I.  TELEGRAM
Telegram adalah aplikasi jejaring sosial yang dapat digunakan untuk mengirim gambar atau video, dll. Telegram mendukung fitur bot yang dapat digunakan pengguna tanpa perlu mendaftarkan nomor telepon tambahan di server Telegram. Akun ini berfungsi sebagai antarmuka antara server dan kode program pada software Telegram.

## III.  METODE PENELITIAN

## A.  ALAT DAN BAHAN
Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan NodeMCU ESP32, sensor PIR HC-SR501, dan sensor DHT22, ESP32-CAM, buzzer ,  baterai  lithium,  LED,  Arduino  IDE,  Thingsboard  dan  Telegram  yang  merupakan  perangkat  keras  dan perangkat lunak penelitian.

## B.  PERANCANGAN SISTEM
Perancangan sistem pada penelitian ini dapat dibedakan menjadi dua, yaitu perancangan perangkat keras dengan pembuatan flowchart penelitian, perancangan alat pendeteksi, dan perancangan alur kerja sistem. Selanjutnya dilakukan perancangan perangkat lunak untuk platform Thingsboard IoT dan aplikasi Telegram.
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Gambar di atas menjelaskan tahapan-tahapan penelitian yang dikerjakan untuk merancang alat pendeteksi binatang mulai dari pengumpulan data informasi berupa jenis gangguan, sensor, mikrokontroler dan daya, perancangan dan tata letak alat, alat pengujian serta uji lapangan terhadap alat deteksi.
Gambar 2. Desain alat deteksi
Perancangan alat pendeteksi ini menggunakan input sensor PIR dan DHT22, ESP32 sebagai mikrokontroler utama dan baterai sebagai sumber listrik yang digunakan. Apabila nilai pembacaan sensor memenuhi variabel yaitu sensor PIR mendeteksi pergerakan binatang  yang  melintasi  jaringan  SUTM  atau  sensor  DHT22  mendeteksi  kelebihan  suhu  diatas  nilai  ambang  batas  37℃  maka keluaran  akan  aktif  yaitu,  ESP32-CAM,  mengambil  foto  lokasi  pemasangan  perangkat  dan buzzer akan  aktif.  Data  tersebut kemudian akan dikirim ke Thingsboard dan gambar ESP32-CAM yang diambil akan dikirim ke bot Telegram.

## Gambar 3 . Flowchart sistem
Gambar 3 menunjukkan diagram alir sistem deteksi binatang yang mencerminkan penggunaan berbagai variabel sensor. Ketika sensor PIR mendeteksi pergerakan binatang atau sensor DHT22 membaca suhu di sekitar jaringan SUTM di atas nilai set point (>37℃), sistem akan mengaktifkan output ESP32-CAM dan frekuensi buzzer ultrasonik. Sensor PIR membaca kondisi sekitar secara langsung setiap interval waktu 3 detik, sementara pembacaan sensor DHT22 dilakukan setiap interval waktu 5 detik. ESP32- CAM kemudian mengambil foto dan mengirimkannya langsung ke Telegram dan o utput buzzer akan aktif selama 5 detik ketika variabel input terpenuhi.
(a)
(b)
Gambar 4 .  (a) DFD Thingsboard (b) DFD Telegram
Diagram  aliran  data  pada  Thingsboard  (Gambar  4)  dilakukan  secara real  time dengan  setiap  pembacaan  sensor  sehingga pengguna dapat memantau status jaringan SUTM dari jarak jauh. Sedangkan pada data flow diagram Telegram, gambar diperoleh ketika satu atau dua variabel sensor terpenuhi, kemudian sistem pada ESP32-CAM akan diaktifkan sehingga dapat mengambil foto area sekitar jaringan SUTM. Hasil Tampilan Thingsboard dan Aplikasi Telegram direpresentasikan pada Gambar 5.
Gambar 5 . Hasil tampilan Thingsboard dan aplikasi Telegram

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## A.  HASIL PERANCANGAN ALAT
Hasil  dari  perancangan alat ini adalah menciptakan sistem deteksi gangguan binatang pada jaringan listrik  tegangan menengah SUTM dengan basis Internet of Things (IoT). Sistem ini terintegrasi dengan platform IoT Thingsboard dan memberikan notifikasi melalui aplikasi Telegram. Adapun rancangan alat telah terbuat pada Gambar 6.
(a)
(b)
Gambar 6 . Bentuk alat (a) Tampak dalam, (b) Tampak luar

## B.   PENGUJIAN SENSOR PIR
Sensor  PIR  HC-SR501  diuji  melalui  berbagai  simulasi  untuk  memastikan  kinerjanya  yaitu  pengujian  waktu setup ,  pengujian penundaan, pengujian sudut pancar horizontal, dan pengujian sudut pancar vertikal.

## 1)  PENGUJIAN SETTING TIME SENSOR PIR
Pengujian setting time merupakan waktu inisialisasi atau pengaturan yang diperlukan sensor untuk menangkap sinar infra merah. Sehingga  diperoleh  waktu  yang  cukup  sebelum  menghubungkan  sensor  PIR  ke  perangkat  lain.  Pengujian  dilakukan  dengan mengatur PIR untuk mendeteksi gerakan dan mencatat waktu nyala LED sebagai pengukur waktu setup atau inisiasi sensor hingga LED mati.
Gambar  7  memperlihatkan  rangkaian  pengujian setup waktu  sensor  PIR,  di  mana  pengukuran  dilakukan  saat  sensor  PIR mendeteksi pergerakan, dan sebagai hasilnya, LED akan menyala selama beberapa detik. Saat LED menyala ini, adalah waktu yang dicatat sebagai pengukuran setting time hingga LED off kembali. T ABEL I
P ENGUJIAN S ETTING T IME S ENSOR PIR Percobaan Tegangan (V) Delay (s) 1 3,28 3,2 2 3,28 3,1 3 3,28 3,2 4 3,28 3,2 5 3,28 3,2 6 3,28 3,1 7 3,28 3,3 8 3,28 3,2 9 3,28 3,2 10 3,28 3,1 rata-rata delay ( s ) 3,18
Tabel 1 menunjukkan waktu rata-rata uji coba setting time sensor PIR HC-SR501 dari 10 kali pengujian yaitu sebesar 3,18 detik dengan tegangan output saat sensor HIGH sebesar 3,28V. Hal tersebut sesuai dengan datasheet sensor yang digunakan dengan nilai antara 3 detik sampai 5 menit.

## 2)  PENGUJIAN ON DELAY PIR
Pengujian on delay pada sensor PIR dilakukan dengan tujuan untuk menentukan interval waktu di mana sensor PIR tetap aktif setelah mendeteksi suatu objek, sebelum kembali ke posisi non-aktif. Proses pengujian ini melibatkan penggunaan stopwatch untuk mengukur lama waktu yang dibutuhkan sensor PIR saat dalam keadaan aktif dan saat kembali ke keadaan tidak aktif.
T ABEL II P ENGUKURAN O N D ELAY S ENSOR PIR Uji coba Jarak (cm) Waktu ( s ) 1 5 2,67 2 15 2,67 3 30 2,75 4 45 2,83 5 60 2,83 6 75 2,83 7 90 2,83 8 105 2.64 9 120 2,83 10 135 2,83 11 150 2,83 12 165 2,67 13 180 2,83 14 195 2,83 15 210 5,64 16 225 5,43 17 240 5,62 18 255 5,41 19 270 5,78 20 285 6,23 21 300 6,18 Rata-rata delay 3,77
Berdasarkan Tabel II nilai rata-rata on delay sensor PIR adalah 3,77 detik dari pengujian pada jarak 5 cm sampai 300 cm. Selain itu pada pengujian ini juga dilakukan penyesuaian sensitivitas pada jarak >200 cm karena sensor PIR mulai berkurang sensitivitasnya  terhadap  objek.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penyesuaian  potensiometer  sensitivitas  pada  sensor  PIR  agar sensor tersebut dapat mendeteksi objek dengan baik pada saat kembali ke posisi non-aktif.

## 3)  PENGUJIAN SUDUT PANCAR HORIZONTAL PIR
Sudut pancar horizontal sensor PIR merupakan sudut lebar yang mampu menangkap radiasi infra merah dari binatang bergerak dari sisi sebelah kanan/kiri dari sensor. Pengukuran sudut pancar dilakukan dengan cara meletakkan alat deteksi pada posisi tertentu
tanpa ada benda yang menghalanginya, kemudian meletakan tikus sebagai binatang yang dideteksi dan mengukur posisi tikus pada alat sistem deteksi LED menyala dan pada saat LED mati dari posisi jarak horizontal dalam satu arah (kanan/kiri sensor).
T ABEL III P ENGUJIAN S UDUT P ANCAR PIR H ORIZONTAL
Jarak Objek (cm) Mean lebar deteksi (cm) Sudut ° 15 17,6 40,46 35 37 43,41 55 53,6 45,73 75 71,8 46,26 95 86,2 47,77 115 101,4 48,59 135 110,6 50,67 155 114,4 53,57 175 120 55,56 195 126,5 57,02 215 134,2 58,02 235 140,8 59,07 250 148,4 59,40
Berdasarkan Tabel III dapat diketahui besar sudut pancar horizontal PIR menggunakan persamaan Trigonometri sebagai berikut:
𝑡𝑎𝑛 𝜃 = (1) tan 𝜃 = 15 17,6 𝜃 = 𝑡𝑎𝑛 15 17,6 = 40,46°
Berdasarkan hasil pengujian dan perhitungan sudut pancaran PIR secara horizontal, sensor PIR dapat mendeteksi pergerakan binatang pada rentang jarak 15 cm hingga 250 cm dengan sudut terbesar 59,40°. Grafik hasil pengujian ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8 . Grafik pengukuran sudut pancar horizontal

## 4) PENGUJIAN SUDUT PANCAR VERTIKAL PIR
Pengukuran sudut pancaran vertikal pada sensor PIR merupakan pengujian untuk menentukan sudut dimana sensor PIR dapat mendeteksi gerakan pada bidang vertikal. Skema pengujiannya adalah sebagai berikut.
Gambar 9 .  Skema pengujian sudut pancar vertikal sensor PIR 0 10 20 30 40 50 60 70 0 50 100 150 200 250 300 su du t ° Jarak (cm)
Gambar 9 menunjukkan letak alat yang dipasang pada ketinggian 200 cm terhadap suatu benda (binatang) yang ingin dideteksi pada jarak yang bervariasi dengan jarak maksimal 250 cm pada pengujian sudut pancaran vertikal PIR. Data hasil pengujiannya seperti pada Tabel IV.
T ABEL IV S UDUT P ANCAR V ERTIKAL S ENSOR PIR Uji coba Jarak Objek (cm) LED Sudut ° 1 15 Mati 85,7 2 35 Mati 80 3 55 Mati 74,6 4 75 Mati 69,5 5 95 Menyala 63,4 6 115 Menyala 58,5 7 135 Menyala 51,3 8 155 Menyala 49,3 9 175 Menyala 48,4 10 195 Menyala 47,1 11 215 Menyala 42,4 12 235 Menyala 41,3 13 250 Menyala 38,7
Berdasarkan hasil pengujian (Tabel IV), besar sudut vertikal dapat dicari menggunakan persamaan Trigonometri sebagai berikut,
𝑡𝑎𝑛 𝜃 = (2) tan 𝜃 = 200
15 𝜃 = 𝑡𝑎𝑛 200 15 = 85,7°
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  hasil  perhitungan  sudut  pancaran  vertikal  PIR,  sensor  PIR  dapat  mendeteksi  pergerakan binatang pada rentang jarak 95 cm hingga 250 cm dengan ketinggian 200 cm ketika perangkat diletakkan pada objek dengan sudut deteksi maksimum 63,4°. Namun untuk jarak pengujian 5 cm hingga 75 cm, sensor PIR tidak dapat mendeteksi pergerakan binatang. Gambar 10 merupakan grafik hasil pengujian sudut pancar vertikal sensor PIR.
Gambar 10 . Grafik pengukuran sudut pancar vertikal

## C.   PENGUJIAN SENSOR DHT22
Pengujian akurasi pada sensor DHT22 memiliki tujuan untuk mengidentifikasi sejauh mana ketidakakuratan atau perbedaan relatif  antara  nilai  pengukuran  yang  diberikan  oleh  sensor  DHT22  dengan  nilai  standar  acuan  sebagai  referensi.  Pengujian  ini dilakukan dengan membandingkan data suhu dari sensor DHT22 dengan suhu alat ukur higrometer standar. Data hasil pengujiannya pada Tabel V.
T ABEL V
P ENGUJIAN A KURASI S UHU S ENSOR DHT22 No. DHT22 (℃) Hygrometer (℃) Selisih Error (%) 1 31,3 31,8 0,5 1,57 2 31 31,3 0,3 0,95 3 30,9 31,2 0,3 0,96 4 30,6 31 0,4 1,2 5 30,8 31,4 0,6 1,9 6 30,5 31 0,6 1,93 7 28,6 29 0,4 1,37 8 29 29,2 0,2 0,68 9 30,2 30,5 0,3 0,98 10 30,8 31 0,2 0,64
Rata-rata error 1,22 0 20 40 60 80 100 0 50 100 150 200 250 300 B es ar S ud ut Jarak Objek (cm)
Dari hasil percobaan kalibrasi sensor DHT22 yang dilakukan pada suhu ruangan normal diperoleh rata-rata persentase error sebesar  1,22%.  Sehingga,  dapat  dicari  nilai  akurasi  pembacaan  suhu  sensor  DHT22  terhadap  alat  referensi  higrometer  dengan persentase maksimal 100% dikurangi nilai error pengujian sensor DHT22. Jadi, nilai akurasi deteksi suhu yang diperoleh dari sensor DHT22 sebesar 98,78% dan hasil pengukurannya ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11 . Grafik pengujian suhu DHT22 dan higrometer

## D.   PENGUJIAN DELAY PENGAMBILAN GAMBAR ESP32-CAM
Test delay ESP32-CAM merupakan pengujian yang dilakukan untuk melihat perbedaan waktu saat sensor mencapai set point yaitu PIR mendeteksi gerakan atau sensor DHT22 melebihi nilai 37℃ dengan waktu respon ESP32-CAM saat pengambilan gambar dengan kualitas gambar 320x240 piksel. Selain itu, pengujian ini digunakan untuk melihat nilai keterlambatan data yang dikirim ke Thingsboard dengan data yang didapat seperti Tabel VI.
T ABEL VI P ENGUJIAN D ELAY O UTPUT T ELEGRAM DAN T HINGSBOARD
PIR DHT22 (℃) Delay Thingsboard (s) Delay Bot Telegram pada Provider (s) Telk Tri Axis Aktif 31℃ 0 1,4 2,2 1,8 Aktif 31℃ 0 1,5 2,1 1,6 Aktif 32℃ 0 1,3 2,4 1,9 Aktif 32℃ 0 1,3 2,3 1,7 _ 38℃ 0 1,5 2,3 1,9 _ 38℃ 0 1,5 2,5 1,8 _ 38℃ 0 1,3 2,3 1,8 _ 39℃ 0 1,3 2,3 2,1 Aktif 39℃ 0 1,4 2,5 2,2 Aktif 39℃ 0 1,4 2,5 2,1 Delay rata-rata 0 1,39 2,34 1,89
Berdasarkan hasil pengujian delay pengambilan gambar ESP32-CAM dan data terkirim di Thingsboard saat sensor memenuhi variabel dengan kualitas gambar 320×240 pixel. Didapatkan dari 10 kali percobaan rata-rata delay provider Telkomsel, Tri dan Axis berturut-turut sebesar 1,39, 2,34, dan 1,89 detik. Adapun delay data Thingsboard sebesar 0 detik atau real-time .

## E.   PENGUJIAN FREKUENSI BUZZER
Pengujian  frekuensi buzzer merupakan  suatu  proses  yang  bertujuan  untuk  mencari  nilai  frekuensi  efektif  untuk  mencegah adanya binatang pada jaringan listrik (SUTM) [17]. Uji frekuensi ini harus memperhatikan frekuensi pendengaran Binatang [18]. Kukang  dapat  mendengar  frekuensi  dari  22  kHz  hingga  50  kHz  [19].  Sedangkan  tupai  merupakan  binatang  yang  mempunyai pendengaran yang baik pada rentang 50 Hz sampai 50 kHz [20]. Selanjutnya dengan mengetahui frekuensi tersebut, penelitian ini menggunakan tikus yang memiliki rentang pendengaran antara 20 dan 50 kHz [5]. Adapun uji coba yang dilakukan adalah sebagai berikut.
T ABEL VII P ERCOBAAN F REKUENSI B UZZER U LTRASONIK
Uji Coba Frekuensi Buzzer Respon Binatang Tikus 1 10 kHz Normal 2 15 kHz Normal 3 20 kHz Normal 4 25 kHz Normal 5 30 kHz Terganggu 6 35 kHz Terganggu 7 40 kHz
Terganggu
27 28 29 30 31 32 33 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Su hu ( C ) Pengujian ke- DHT22 ( ℃ ) Hygrometer ( ℃ )
Dari hasil pengujian frekuensi buzzer sebagai pengusir binatang pada jaringan SUTM dengan frekuensi 10 kHz sampai 25 kHz respon binatang normal. Kemudian pada saat pengujian dilakukan pada frekuensi 30 kHz hingga 40 kHz, respon binatang tersebut terganggu, seperti terlihat pada Gambar 12.
Gambar 12 . Respon binatang pada frekuensi ultrasonik

## F.   PENGUJIAN JARAK JAUH PENGIRIMAN GAMBAR TELEGRAM
Uji jarak pengiriman dilakukan untuk mengirimkan notifikasi dari bot Telegram dalam jarak jauh untuk memastikan perbedaan waktu  pengiriman  notifikasi  pesan  masuk  ke  bot  Telegram  di  4  titik  lokasi  berbeda  pada smartphone ,  yang  dilakukan  secara bertahap dengan menguji alat yang terletak di ULP Natar. Jarak pengiriman ditunjukkan pada Tabel VIII, sebagai berikut.
T ABEL VIII L OKASI P ENGIRIMAN N OTIFIKASI B OT T ELEGRAM No. Lokasi Jarak dari ULP Natar 1 GH NTRBR0066 3,93 km 2 Pasar Natar 1,07 km 3 SMPN 1 Natar 500 m 4 GH NTRBR0044 3,79 km
Dari hasil pengujian pengiriman notifikasi gambar ke telegram dengan 4 tempat yang berbeda didapatkan grafik pada Gambar 13.
Gambar 13 . Grafik perbandingan delay pengiriman gambar pada 4 lokasi berbeda
Berdasarkan hasil  pengujian dari grafik pengiriman gambar ke Telegram pada empat lokasi berbeda diketahui  bahwa jarak tempat  pengiriman  gambar  mempengaruhi  keterlambatan  pengiriman  gambar.  Dimana  rata-rata  waktu  tunda  pengiriman  dari terjauh ke terdekat masing-masing sebesar 22,1 detik, 20,5 detik, 19,6 detik, dan 17,7 detik.

## G.   PENGUJIAN DI LAPANGAN
Pengujian lapangan untuk alat sistem  deteksi binatang berfungsi untuk melihat kinerja kalibrasi dan program, sehingga alat dapat mendeteksi dan mencegah binatang dari jaringan SUTM. Pengujian dilakukan di 2 lokasi berbeda di Gardu Hubung feeder Ferrari ULP Natar. Adapun penempatan alat di jaringan SUTM terlihat pada Gambar 14.
0 5 10 15 20 25 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 de la y (s ) Pengujian ke- Lokasi 1 Lokasi 4 Lokasi 2
Lokasi 3

## Gambar 14 . Pemasangan alat deteksi
Gambar 15 merupakan hasil pembacaan alat sistem pendeteksi binatang yang menyebabkan penyaluran listrik SUTM terganggu pada  saat  pengujian  di feeder Natar  ULP  Ferrari.  Pada  gambar  a.  adalah  pembacaan  sensor  DHT22  yang  ditampilkan  pada Thingsboard dengan suhu tertinggi yang tercatat selama pengujian sebesar 36,8℃ dan dengan suhu rata-rata 36,44℃. Kemudian pada  Gambar b. merupakan hasil tangkapan gambar ESP32-CAM  yang dikirimkan ke Telegram ketika sensor PIR mendeteksi tupai/kukang melalui jaringan SUTM. Kemudian pada Gambar c. merupakan pengambilan gambar setelah 5 detik deteksi tupai melalui jaringan SUTM. Diketahui bahwa tupai telah meninggalkan jaring SUTM karena buzzer ultrasonik yang dihasilkan oleh alat yang dapat menakuti binatang dan mencegah gangguan pada jaring SUTM.
(a)
Gambar 15 . Pengujian Alat di Lapangan, (a) Cuplikan pembacaan suhu oleh DHT22 dari Thingsboard, (b) Deteksi sensor PIR pada jaringan SUTM dari Telegram, (c). SUTM setelah binatang terusir

## V.  KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian mengenai sistem deteksi binatang penyebab gangguan listrik SUTM, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Telah  terbangun  sistem  deteksi  binatang  penyebab  gangguan  pada  jaringan  listrik  SUTM  dengan input sensor  Passive Inframerah  (PIR)  dan  sensor  suhu  DHT22, menghasilkan keluaran berupa buzzer dengan  frekuensi  30kHz hingga  40kHz sebagai pengusir binatang. dan foto modul ESP32-CAM serta terhubung menggunakan software Thingsboard dan Telegram yang dapat diakses dari smartphone dan personal computer (PC).
2. Sistem  deteksi  binatang  penyebab  gangguan  jaringan  listrik  SUTM  dapat  mendeteksi  pergerakan  binatang  dengan  sudut deteksi hingga ∠ 63,4 dan jarak 300 cm. Sensor DHT22 dapat memantau suhu dengan nilai akurasi suhu sebesar 98,78%. Dan rata-rata delay pengambilan gambar pada operator Telkomsel, Axis dan Tri masing-masing adalah 1,39 detik, 1,89 detik, dan 2,34 detik.
(b)
(c)

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis menyatakan bahwa tidak terdapat konflik kepentingan dalam penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral, "Statistik Ketenagalistrikan Tahun 2020," 34th ed. Jakarta: Sekretariat Direktorat Jenderal Ketenagalistrikan, 2021. [Online]. Available: https://gatrik.esdm.go.id/assets/uploads/download_index/files/8f7e720211110-statistik-2020- rev03.pdf. Accessed: Oct. 30, 2022.
[2] H  Alsuwaidi  and  A.  A.  Adam,  " Design  and  Simulation  of  a  Seven  Taps  Electronic  on  Load  Tap  Changer  in  11/0.4KV  Distribution Transformers  Using  a  PI  Controller ,"  in  2019  International  Conference  on  Electrical  and  Computing  Technologies  and  Applications (ICECTA), Nov. 2019, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICECTA48151.2019.8959675.
[3] Hasanuddin, Padli T., "A nalisa Penentuan Faktor Dominan Penyebab Gangguan SUTM DI PT PLN (Persero) Unit Layanan Pelanggan Malino," Skripsi, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Makassar, Makassar, 2019.
[4] Database Gangguan Sistem Distribusi UP3 Tanjung Karang Hasil Rekon pada Tahun 2021-2022.
[5] D. F. Ashari, L. Ruslan, dan Alimin, "Analisis Gangguan Gardu Distribusi Di PT PLN (Persero) ULP Watang Sawitto," dalam Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro dan Informatika (SNTEI) , Makassar, 21 September 2021.
[6] Terwianti, S., dkk. Prototype Alat Pendeteksi dan Pengusir Tikus pada Pembibitan Kelapa Sawit Berbasis Arduino Uno. Skripsi. Universitas Bengkulu, 2019.
[7] Gunawan, R. Sistem Pendeteksi Keberadaan Hama Monyet yang Berada di Area Perkebunan Penduduk Berbasis Mikrokontroler. Skripsi. Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam. Institut Agama Islam Negeri Batusangkar, 2019.
[8] Greeners.Co, "Kukang, Satu-satunya Primata di Dunia yang Berbisa," 2023. [Online]. Available: Greeners.Co.
[9] Aji, A. R., and Prasetyo, A., "Pendeteksi Kehadiran menggunakan ESP32 untuk Sistem Pengunci Pintu Otomatis," Jurnal Teknik Elektro dan Komputer, vol. 9, pp. 1-6, 2020.
[10] Puspita, F., et al., "Analisis Akurasi Sistem Sensor DHT22 Berbasis Arduino Terhadap Termohygrometer Standar," Departeman Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Vokasi Universitas Gajah Mada, 2020.
[11] Desmira et al., "Penerapan Sensor passive infrared (PIR) Pada Pintu Otomatis di PT LG Electronic Indonesia," Pendidikan Teknik Elektro , Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, 2020.
[12] Sekar, Khanina Rizki, and Subali, "Sistem Keamanan Rumah Otomatis Menggunakan Sensor PIR, Sensor Suhu, Sensor Gas yang terhubung dengan Telepon Seluler Berbasis Microcontroller Atmega8 dan Atmega 162 dengan Backup Daya," Jurnal Gema Teknologi, vol. 17, 2013.
[13] M. Y. Eka Aditya dan H. Wibawanto, "Sistem Pengamatan Suhu dan Kelembaban Pada Rumah Berbasis Mikrokontroler ATmega8," Jurnal Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang , vol. 5, no. 1, 2013.
[14] R. Saputro and H. Suhendi, "Sistem Monitoring dan Automatic Feeding Hewan Peliharaan Menggunakan Android Berbasis Internet of Things," E– Prosiding Teknik Informatika (PROTEKTIF), vol. 1, no. 1, pp. 1-12, Juni 2021.
[15] A. Farhan, "Internet of Things: Sejarah Teknologi dan Penerapannya," Bandung, Jurusan Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung, 2019.
[16] Laksana, K., et al., "Sistem Keamanan Ksatria Dengan Sensor PIR Menggunakan Metode Cluster Based," Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Merdeka Malang, 2017.
[17] Ardiansyah,  "Perancangan  Alat  Pendeteksi  Hewan  Pengganggu  Tanaman  Kebun  Menggunakan  Sensor  Gerak  PIR  (Passive  InfraRed) Berbasis Mikrokontroler," Skripsi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Alaudin Makassar, 2019.
[18] J. F. Hare and B. A. Atkins, "The squirrel’s distress call: A unique Ultrasonic Vocalization," Animal Behaviour, vol. 61, no. 4, pp. 713-719, 2021.
[19] Kukangku, "Wow, Kukang Dapat Mendengar Suara Ultrasonik," [Online]. Available: [Kukangku]. Accessed: Sep. 27, 2021.
[20] T. G. Leighton, "Whats is Ultrasound ?," Progress in Biophysics and Molecular Biology, vol. 111, no. 2-3, pp. 92-114, 2016. [Online]. Available: ScienceDirect.