Abstrak—Cold  chain  dideskripsikan  sebagai  alat  dan  proses yang melakukan suatu cara untuk memastikan produk terjaga suhunya  hingga  sampai  ke  konsumen.  Produk  ini  bersifat mudah  busuk,  rentan  perubahan  suhu,  dan  memiliki  jangka waktu  yang  pendek.  Cold  chain  logistic  merupakan  gabungan dari empat sistem yang bekerja sama yaitu precooling, gudang pendingin,  transportasi  dengan  pendinginan,  dan  pemasaran. Kelemahan sistem pemantauan yang digunakan sekarang ialah menggunakan sensor yang tidak merepresentasikan suhu satu ruangan. Pada penelitian ini melibatkan kamera termal untuk mendeteksi  suhu  dari  produk-produk  yang  diletakkan  dalam satu ruangan chiller. Sistem ini menggunakan  computer vision untuk  menampilkan  gambar  termal  yang  ditangkap  oleh kamera termal, object detection dengan model YOLOv5 untuk mendeteksi  objek  yang  akan  dipantau,  dan  Internet  of  Things untuk pengiriman datanya. Alat ini dibuat menggunakan modul kamera termal MLX90640 yang terhubung dengan mikrokontroler  ESP32  dan  dikirim  ke  komputer  untuk  dapat mendeteksi  objek  dan  pemantauan  suhu  dengan  sistem peringatan dini. Hasil percobaan menunjukkan bahwa kamera termal  dapat  mengukur  suhu  ruangan  chiller  dengan persamaan  polinomial  orde  dua  setelah  dilakukan  proses kalibrasi. Tahap pelatihan model YOLOv5 menghasilkan nilai mean  average  precision  (mAP)  terbaik  sebesar  0.7,  object  loss terkecil sebesar 0.013, dan box loss terkecil sebesar 0.016 dengan precision  sebesar  0.976  dan  recall  sebesar  0.965.  Sistem peringatan dini berupa alarm yang aktif ketika suhu objek atau ruangan  melebihi  batas  yang  telah  diatur.  Data-data  suhu dikirimkan  via  Internet  of  Things  (IoT)  ke  server  Thingspeak untuk ditampilkan pada komputer.
Kata  Kunci—Chiller,  Computer  Vision,  Internet  of  Things, Kamera Termal.

## I. PENDAHULUAN
ASAR cold  chain merupakan sebuah kombinasi konsep dari rantai pasok makanan dan pendistribusian makanan dengan  suhu  yang  terkontrol.  kebanyakan  produk  yang dikategorikan di dalam pasar cold chain adalah produk yang bersifat  mudah  busuk,  rentan  terhadap  suhu,  dan  memiliki jangka waktu yang pendek sehingga membutuhkan perlakuan khusus  untuk  mempertahankannya  agar  tetap  segar  hingga sampai  ke  konsumen.  Permintaan frozen  food pada  tahun- tahun  ini  terus  meningkat  dengan  rata-rata  6.9%  per  tahun. Pada  2014  konsumsi frozen  food hanya  mencapai  sekitar  5 juta  ton  dan  di  tahun  selanjutnya  naik  hingga  5.5  juta  ton hingga  tahun  2018.  Tercatat  konsumsi frozen  food di Indonesia  mencapai  6.6  juta  ton  yang  memperlihatkan pertumbuhan terus meningkat [1].
Proses  logistik  pada cold  chain meliputi  empat  sistem yakni precooling ,  gudang  pendingin,  transportasi  dengan pendinginan,  dan  pemasaran  untuk  pendistribusian  produk. Secara  umum  waktu  membusuk  akan  berlipat  ganda  setiap kenaikan  10°C  bila  produk  ini  memiliki  umur  relatif  100% pada  0°C  dengan  kerugian  1%;  pada  10°C  umur  relatif menurun  menjadi  33%  dan  kerugian  meningkat  3%;  pada
20°C  umur  relatif  menurun  menjadi  13%  dan  kerugian meningkat 8%; pada 30°C umur relatif menurun menjadi 7% dan  kerugian  meningkat  14%;  dan  pada  40°C  umur  relatif menurun  menjadi  4%  dan  kerugian  meningkat  25%  [2–4]. Untuk produk susu, suhu sangat perlu dijaga pada 4°C untuk memastikan  kualitas  dari  produknya  dan  mencegah  adanya pertumbuhan  mikro  bakteri  yang  dapat  membuatnya membusuk  [5].  Untuk  vaksin  pada chiller dapat  disimpan pada suhu 2-8°C agar dapat  bertahan selama beberapa hari. Bila  suhu  vaksin  tidak  di  dalam  jangkauan  suhu  yang seharusnya  maka  vaksin  harus  dibuang  [6].  Karena  itu diperlukan  keterampilan  manajemen cold  chain untuk menghindari  kerugian  besar  akibat  kerusakan  makanan  dan menjaga kualitas produk yang dibutuhkan.
Pada  penelitian  ini  telah  membuat  sebuah  sistem  yang dapat melakukan pemantauan suhu dari produk-produk cold chain pada proses logistik. Studi ini berfokus membuat alat monitoring produk cold chain dengan menggunakan kamera termal untuk mendeteksi suhu dari produk-produk cold chain antara lain susu di dalam botol minuman dan obat-obatan di dalam  vial.  Kamera  termal  digunakan  karena  dapat mendeteksi suhu di banyak titik sehingga lebih merepresentasikan satu ruangan chiller dibandingkan sensor thermocouple yang hanya dapat mendeteksi satu titik saja [7]. Kamera termal dapat mendeteksi suhu dari jarak yang lebih jauh  dan  dapat  menunjukkan  distribusi  suhu  dari  tiap objeknya.  Gambar  yang  diperoleh  kamera  termal  diproses oleh  mikrokontroler  ESP32,  lalu  data  dikirim  ke  komputer untuk  pendeteksian  objek  di  dalam  ruangan chiller menggunakan metode You Only Look Once (YOLO). Objek yang  dideteksi  akan  diukur  suhunya  dan  diperiksa  apakah sesuai  dengan  batas  suhu  yang  diizinkan.  Sistem  akan memberi peringatan dini bila terdapat produk yang suhunya
Monitoring Suhu Chiller Berbasis Internet of Things Menggunakan Thermal Camera
Nurul Akbar Arlan, Muhammad Rivai, dan Harris Pirngadi Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
P
Gambar 1.  Rangkaian seluruh sistem monitoring suhu chiller .
tidak sesuai.

## II. METODE

## A. Perancangan Seluruh Sistem
Sistem yang digunakan pada penelitian ini dibuat dengan kamera  termal  MLX90640  diletakkan  di  dalam  ruangan chiller dihadapkan  ke  objek  yang  akan  dideteksi  dan dihubungkan menggunakan kabel dengan desain tahan air ke mikrokontroler  ESP32  yang  diletakkan  di  luar  ruangan kulkas.  Gambar  1  menunjukkan  sistem  yang  terdiri  dari kamera termal yang terhubung dengan mikrokontroler ESP32 dengan komunikasi I2C dengan pin SDA terhubung dengan pin  GPIO21  dan  pin  SCL  terhubung  dengan  pin  GPIO22. Komponen kapasitor elektrolit diperlukan agar mikrokontroler  ESP32  dapat  di- upload secara  benar. Kemudian  kamera  termal  dimasukkan  ke  dalam  sebuah wadah yang ditutup dengan lem agar air tidak dapat masuk ke dalamnya.  Kamera  termal  MLX90640  dihubungkan  ke mikrokontroler  ESP32  melalui  kabel  yang  dilapisi  dengan heatsink agar  dapat  dimasukkan  ke  dalam chiller .  Kamera termal  ditempel  di  dalam chiller menghadap  ke  objek cold chain dan mikrokontroler ESP32 diletakkan di luar ruangan chiller dengan powerbank sebagai  sumber  tegangan. Rancangan ini diimplementasikan seperti yang diilustrasikan pada Gambar 2.

## B. Pengujian dan Kalibrasi Modul Kamera Termal
Kamera  termal  adalah  perangkat  yang  dapat  mengukur suhu objek dan menampilkannya sebagai gambar visual. Ini berguna untuk menemukan kebocoran panas, dan mengidentifikasi area yang berpotensi merusak karena panas yang  berlebih.  Kamera  termal  beroperasi  dengan  cara memindai lingkungan dan mengukur panas yang dipancarkan oleh objek yang ada di sekitarnya. Kamera termal menangkap radiasi inframerah yang mewakili radiasi suhu.  Radiasi yang dipancarkan  benda  diubah  menjadi  sinyal  elektronik  untuk menghasilkan gambar yang dapat dilihat oleh mata manusia yang  disebut  juga  sebagai  termogram  [8–10].  Lensa  yang digunakan pada kamera termal adalah sebuah material khusus yaitu  Germanium,  kristal  safir,  atau  bahan  yang  lebih ekonomis seperti Chalcogenide .
Pengujian  dilakukan  dengan  mencoba  kamera  termal dengan mikrokontroler yang kemudian divisualisasikan hasil
suhu  dengan  aplikasi  Processing  IDE.  Kemudian  kalibrasi dilakukan  dengan  meletakkan  kamera  termal  diarahkan menghadap objek yang memiliki suhu yang rata. Pada proses kalibrasi ini menggunakan air yang diberikan es batu. Sensor suhu DS18B20 digunakan untuk tujuan ini. Proses kalibrasi ini dilakukan untuk memperoleh ketepatan pembacaan suhu yang  dihasilkan  oleh  kamera  termal.  Kamera  termal MLX90640  akan  dioperasikan  dengan  mikrokontroler ESP32,  sedangkan  sensor  DS18B20  akan  dioperasikan terpisah dengan mikrokontroler Arduino Nano.
Proses  kalibrasi  kamera  termal  dilakukan  terhadap perubahan suhu dan variasi jarak dari air ke kamera. Secara detail kalibrasi ini dilakukan dengan menghadapkan kamera termal ke air yang dicampur dengan es batu sejauh 10 hingga 40  cm.  Kemudian  suhu  dinaikkan  setiap  5°C.  Data  suhu sensor DS18B20 diplot pada sumbu-y dan data suhu kamera termal MLX90640 diplot pada sumbu-x. Persamaan kalibrasi didapatkan  dengan  menggambar  garis trendline pada  grafik tersebut.

## C. Perancangan dan Pengujian Neural Network
Pada  penelitian  ini  digunakan machine  learning yang mempelajari  suatu  data  sehingga  dapat  membuat  keluaran sebuah  pemahaman dari  data yang dimasukkan  [11]. Untuk mendapatkan  informasi  dari  gambar  maka  memerlukan metode computer  vision yang  merupakan  kombinasi  dari image processing dan pattern recognition . Tujuan utama dari proses computer vision adalah untuk mengekstraksi data dari gambar,  membuat  model,  dan  informasi  dari  gambar  [12]. Untuk  mengenali  pola  dari  citra  biasanya  digunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang merupakan salah satu konsep dari deep learning [13].
YOLO adalah sebuah algoritme yang dikembangkan oleh Ultralytics yang berfungsi untuk melakukan object detection
Gambar 2.  Ilustrasi perancangan keseluruhan sistem.
Gambar 3.  Datagram perpindahan data dari ESP32 ke PC.
secara real-time .  YOLO  juga  dapat  dilatih  dengan menggunakan custom  dataset .  Akan  tetapi  model  ini memiliki  keterbatasan  dalam  mendeteksi  objek  yang  kecil, memiliki  struktur  yang  sangat  besar,  dan  membutuhkan komputasi  yang  sangat  kompleks  [14].  Pada  penelitian  ini digunakan  YOLO  versi  5  atau  YOLOv5.  Algoritme  ini menggunakan struktur CSP-Darknet53 yang terbaru sebagai backbone .  Lalu  pada neck menggunakan Path  Aggregation Network (CSP-PAN)  dengan Spatial  Pyramid Pooling  Fast (SPPF).  Model  ini  menggunakan head yang  sama  yang digunakan  oleh  YOLOv3.  Bagian head menghasilkan  tiga output feature  map untuk  mencapai multi  scale  prediction [15].
Untuk  mendapatkan  model  yang  sesuai  dengan  dataset maka  dilakukan  pelatihan  dengan  melakukan  pengumpulan custom  dataset ,  Anotasi dataset ,  dan transfer  learning YOLO. Pengumpulan custom dataset dilakukan dengan cara mengumpulkan  dataset  yang  berupa  gambar  dari  ruangan chiller yang  berisi  botol  kemasan  yang  berisi  air  dan  susu dengan beberapa variasi ukuran. Dataset ini memiliki 2 kelas yaitu  botol  dan  vial.  Kemudian  dari  dataset  yang  telah dikumpulkan, dilakukan proses anotasi dan pemberian label pada  objek  kelas  yang  akan  dideteksi  pada  gambar  dataset. Setelah pemrosesan anotasi data kemudian dilakukan proses augmentasi  data.  Augmentasi  data  adalah  sebuah  proses manipulatif untuk mengubah bentuk dan posisi citra aslinya. Tujuannya  adalah untuk  menghasilkan variasi  gambar yang lebih  beragam  sehingga  komputer  dapat  belajar  dan mengenali  citra  dari  berbagai  kondisi  yang  berbeda-beda. Transfer learning dilakukan pada pre-trained model dengan hyperparameter Batch Size sebesar 16, Epoch sebanyak 500, dan Network  size sebesar  640.  Pengujian  ini  dilakukan dengan  membandingkan  model  YOLOv5n,  YOLOv5s, YOLOv5m,  YOLOv5l,  dan  YOLOv5x  agar  dapat  dilihat perbandingan  dari  ke  5  model  ini  sehingga  dapat  dipilih model yang terbaik.
D. Perancangan dan Pengujian Internet of Things Internet  of  Things (IoT)  dideskripsikan  sebagai  benda- benda  yang  saling  terhubung  melalui  suatu  jaringan  secara
nirkabel.  IoT  berinteraksi  tanpa  adanya  campur  tangan manusia.  IoT  memiliki  arsitektur  unik  yang  dapat  dibagi menjadi tiga lapisan operasi. Setiap lapisan memiliki fungsi yang  berbeda  dan  harus  terhubung  untuk  bekerja.  Lapisan perception digunakan  untuk  mengumpulkan  data.  Lapisan application tidak  memiliki  standar  struktural  umum  untuk aplikasinya. Berbagai jenis program memiliki banyak batasan pada level ini. Lapisan network mengacu pada transfer data, dimana IoT berfungsi seperti lapisan jaringan TCP/IP [16].
Sistem  IoT  pada  alat  ini  digunakan  untuk  mengirimkan array suhu  dari  mikrokontroler  ESP32  ke  komputer.  Pada tahap ini dilakukan perancangan dan uji IoT dengan jaringan Wireless  Fidelity (WiFi)  melalui  soket User  Datagram Protocol (UDP). UDP adalah adalah lapisan jalur protokol di dalam  struktur  sistem  TCP/IP.  UDP  biasa  digunakan  untuk mengirim pesan ke hosts di dalam jaringan IP address . Pesan dikirim dalam bentuk datagrams di  dalam paket  [16]. UDP memiliki latensi yang lebih rendah karena tidak memerlukan proses acknowledgments .  Biasanya  UDP  digunakan  untuk pengiriman data yang dapat  menolerir data loss . Karena itu UDP  sangat  direkomendasikan  untuk  penggunaan video streaming tetapi  memerlukan  mekanisme  tambahan  agar lebih  dapat  diandalkan  dan  menangani  masalah congestion control [17].
Pada penelitian ini mikrokontroler ESP32 akan mengirim data array dari kamera termal ke komputer melalui jaringan WiFi  dengan  port  tertentu,  lalu  komputer  akan  difungsikan sebagai client untuk  menerima  data  kamera.  Komputer  dan modul  yang  digunakan  harus  terhubung  dengan  jaringan WiFi yang sama. Pengujian IoT dilakukan dengan mencoba mengirim request suatu  pesan  dari  komputer  ke mikrokontroler  ESP32,  kemudian  mikrokontroler  mengirim data  suatu  pesan  ke  komputer,  dan  komputer  akan menampilkan data yang diterima. Kemudian dilakukan juga pengujian  pengiriman  data array suhu  dari  kamera  termal melalui  jaringan  WiFi  dengan  UDP  ke  komputer  dari mikrokontroler ESP32. Jadi komputer akan mengirim request suatu pesan ke mikrokontroler dan setelah itu mikrokontroler
Gambar 4.  Diagram blok keseluruhan system.
Tabel 1.
Perbandingan error persamaan kalibrasi linear dan polynomial. Jarak (cm) MAPE (%) Kalibrasi Linear Kalibrasi Polinomial 10 76,6 24,6 20 50,9 29,8 30 26,8 26,1 40 21,7 34,9 MAPE Seluruh Jarak (%) 44,0 28,9 Gambar 5. Grafik trendline linear dan polinomial orde 2 pada seluruh data kalibrasi. y(Linear seluruh data) = 1,0595x - 6,0248 y(Poly seluruh data) = 0,0312x 2 - 0,0643x + 1,4092 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 5 1 0 1 5 2 0 2 5 3 0 3 5 S UHU ( °C) DS 18B20 SUHU (°C) MLX90640 KALIBRASI SUHU Semua Data Linear (Semua Data) Poly. (Semua Data)
akan  mengirimkan  data array suhu  kamera  termal  dalam bentuk byte .  Data array  byte yang  diterima  oleh  komputer dikonversi  menjadi float .  Rancangan  transfer  data  dari mikrokontroler  ESP32  ke  komputer  melalui  protokol  UDP digambarkan pada datagram Gambar 3.

## E. Pengujian Seluruh Sistem
Pengujian seluruh sistem merupakan penggabungan modul yang  telah  diuji  dan  diintegrasikan  menjadi  satu  sistem. Kamera termal akan menangkap suhu dari objek dan ruangan di dalam kulkas. Setelah itu data array suhu ruangan kulkas dikirim ke komputer melalui jaringan WiFi melalui protokol UDP  dengan  sistem  IoT  yang  telah  diuji  sebelumnya. Kemudian  data array divisualisasikan  dan  dilakukan inference dengan  model  YOLOv5  untuk  mendeteksi  objek . Kemudian  suhu  objek  diukur  dengan  menghitung  rata-rata suhu yang ditangkap oleh kamera termal di dalam bounding box dari hasil inference. Kemudian semua sistem yang telah uji diimplementasikan pada chiller Sanyo SR-F5.
Pada sistem ini juga dibuat sebuah dashboard Thingspeak agar  sistem  dapat  dipantau  dari  luar  jaringan  WiFi  yang terkoneksi pada sistem. Pada dashboard ini akan ditampilkan informasi  suhu  dari chiller dan  objek.  Blok  diagram  dari sistem ini ditunjukkan pada Gambar 4.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian dan Kalibrasi Modul Kamera Termal
Proses  kalibrasi  kamera  termal  dengan  membandingkan suhu  kamera  termal  MLX90640  dengan  sensor  DS18B20 yang  dihubungkan  dengan  mikrokontroler  Arduino  Nano diarahkan  ke  air  yang  diberikan  es  di  dalam  ember. Perbandingan dilakukan dengan memvariasikan jarak antara kamera  termal  dengan  permukaan  air  dan  mengambil  data setiap  perubahan  suhu  pada  sensor  DS18B20.  Kemudian dilakukan  kalibrasi  dengan  memvariasikan  jarak  dengan pencatatan  setiap  perubahan  suhu  agar  didapat  persamaan kalibrasi nilai suhu kamera termal dengan sensor DS18B20. Pengujian ini dilakukan pada jarak 10 hingga 40 cm.
Data-data  yang  didapatkan  diplot  dalam  sebuah  grafik pada Gambar 5 untuk digambarkan sebuh trendline linear dan polinomial orde 2. Dari hasil trendline didapat dua persamaan linear  (1)  dan  polinomial  orde  dua  (2),  yang  dinyatakan sebagai:
𝑦 1 = 1,0595𝑥 − 6,0248 (1)
𝑦 2 = 0,0312𝑥 2 − 0,0643𝑥 + 1,4092
(2)
Kemudian kedua persamaan ini diuji dengan suhu kamera
termal  dan  dibandingkan  nilai  rata-rata error -nya  dengan menggunakan  persamaan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) (3).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100% × 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑥 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (3)
Dari Tabel 1 diperoleh rata-rata error terkecil adalah hasil dari  substitusi  suhu  kamera  termal  MLX90640  pada persamaan  kalibrasi  polinomial  orde  dua.  Sehingga persamaan  ini  mewakili  karakteristik  suhu  dari  kamera termal.

## B. Hasil Perancangan dan Pengujian Neural Network
Dataset  diambil  dengan  menggunakan  kamera  termal MLX90640  yang  kemudian  divisualisasikan  dengan OpenCV di Python menjadi citra dengan colormap JET . Total dataset yang digunakan ialah 1013 gambar dengan persebaran 70% untuk data training , 15% untuk data validate , dan 15% untuk data test . Kemudian dari hasil pelatihan yang dilakukan dengan  model  yang  berbeda  didapatkan  hasil metrics dari model Transfer Learning .
Berdasarkan  Tabel  2,  model  YOLOv5x  yang  dilatih dengan dataset interpolasi memiliki mean average precision dengan Intersect  Over  Union 50-95%  (mAP50:95)  terbesar bernilai  0,7, precision bernilai  0,976, recall bernilai  0,965, dan mean average precision dengan intersect over union 50% (mAP50)  bernilai  0,976.  Sehingga  pada  penelitian  ini digunakan  YOLOv5x  dengan  interpolasi.  Beberapa  hasil pengujian yang dilakukan dengan model yang dipilih terlihat pada Gambar 6.

## C. Hasil Perancangan dan Pengujian Internet of Things
Pada  penelitian  ini,  mikrokontroler  ESP32  mengirimkan data  ke  komputer  melalui  WiFi  menggunakan  soket  UDP. Mikrokontroler bertindak sebagai server sedangkan komputer  sebagai client .  Mikrokontroler  ESP32  terkoneksi ke  internet  melalui  jaringan  WiFi  dan  mendapatkan IP address yang  digunakan  untuk  mengoneksikan  komputer dengan mikrokontroler. Komputer mengirimkan data request sebuah  pesan  ke  mikrokontroler  ESP32,  kemudian mikrokontroler  mengirimkan  data float berbentuk byte dan diterima  komputer.  Data byte yang  diterima  oleh  komputer akan diubah menjadi float . Data tersebut harus berjumlah 768 nilai  suhu dalam sebuah frame  agar gambar yang  diperoleh tidak cacat.
Selain  pengiriman  data  dari  mikrokontroler  ESP32  ke
Tabel 2. Perbandingan metrics hasil training YOLOv5. Dataset Model Epoch Metrics Precision Recall mAP50 mAP50:95
T anpa Int er pol as i
YOLOv5n 251 0,97777 0,97267 0,98015 0,68806 YOLOv5s 233 0,9811 0,96284 0,97585 0,68902 YOLOv5m 185 0,97802 0,96342 0,97566 0,68356 YOLOv5l 163 0,9741 0,96462 0,97538 0,69018 YOLOv5x 171 0,97742 0,96907 0,96766 0,68878
D enga n Int er pol as i
YOLOv5n 374 0,96463 0,94525 0,96812 0,68275 YOLOv5s 226 0,98004 0,96267 0,97772 0,69669 YOLOv5m 226 0,9658 0,96624 0,98032 0,69728 YOLOv5l 192 0,98012 0,96117 0,98272 0,68917 YOLOv5x 204 0,97603 0,96536 0,976 0,70017
komputer,  juga  dilakukan  pengiriman  data  ke server Thingspeak dari PC agar dapat ditampilkan pada dashboard Thingspeak. Dashboard Thingspeak dibuat untuk memperlihatkan data rata-rata suhu tiap kelas objek, jumlah objek, dan rata-rata suhu chiller di  luar jaringan WiFi  yang digunakan pada sistem ini. Sehingga pengguna dari sistem ini dapat memantau suhu chiller tanpa perlu masuk ke jaringan WiFi yang sama.

## D. Hasil Pengujian Seluruh Sistem
Hasil  dari  pengujian  seluruh  sistem  dilakukan  dengan menggabungkan sistem kamera termal, neural network , dan IoT.  Kemudian  kamera termal  diletakkan  di  dalam  ruangan chiller yang  dihadapkan  ke  objek  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 7. Deretan nilai suhu yang diperoleh kamera termal MLX90640  dikirimkan  dalam  bentuk byte melalui  jaringan WiFi  dengan  soket  UDP  ke  komputer . Data  suhu  tersebut kemudian divisualisasikan menjadi  gambar termal.  Citra ini dijadikan  gambar binary  large  object untuk  dilakukan inference ke  model  YOLOv5  sehingga  diperoleh  data bounding box berupa koordinat, tinggi, dan lebar botol yang dideteksi.  Data-data  yang  didapatkan  diaplikasikan  dengan fungsi Non-maximum  Suppression untuk  menghilangkan bounding box yang overlap .
Rata-rata suhu objek dibandingkan dengan nilai batas suhu yang didapat  setelah melakukan observasi,  dimana menurut ASEAN-Japan Transport Partnership produk minuman harus disimpan  pada  suhu  5-18°C  [1].  Sedangkan  menurut  WHO merekomendasikan  vial  yang  berisi  obat-obatan  harus disimpan pada suhu 2-8°C [18]. Bila suhu objek lebih besar dari  pada  nilai  batas  suhu  maka  sistem  akan  menyalakan alarm. Lalu sistem menghitung rata-rata suhu ruangan chiller yang kemudian dibandingkan juga dengan batas suhu. Alarm akan  dinyalakan  bila  rata-rata  suhu  ruangan chiller lebih besar  dari  batas  suhu  yang  ditetapkan.  Tahap  terakhir  dari sistem  adalah  menampilkan Dashboard Python yang  berisi gambar termal, hasil object detection , rata-rata suhu ruangan chiller , rata-rata suhu tiap objek, dan peringatan bila terdapat
suhu anomali. Dari hasil ini data jumlah objek, rata-rata suhu tiap  objek,  dan  rata-rata  suhu chiller dikirim  ke server Thingspeak agar dapat ditampilkan pada komputer. Tampilan dashboard di komputer ini dapat dilihat pada Gambar 8.

## IV. KESIMPULAN
Pada  penelitian  telah  dilakukan  rancang  bangun  sistem monitoring  suhu chiller menggunakan  kamera  termal, computer vision , YOLO, dan IoT . Kamera termal MLX90640 dapat  digunakan  untuk  mengukur  suhu  permukaan  objek setelah  dilakukan  proses  kalibrasi.  Karakteristik  kamera  ini cenderung mempunyai persamaan polinomial orde 2. Model YOLOv5x dengan dataset interpolasi memiliki metrics paling baik  dengan  menghasilkan  nilai  mAP50:95  sebesar  0,7; object  loss terkecil  sebesar  0,013; box  loss terkecil  sebesar 0,016; precision sebesar  0,976;  dan recall sebesar  0,965. Sistem  menggunakan  jaringan  WiFi  melalui  UDP  untuk mengirimkan data array suhu dari kamera termal MLX90640 dengan mikrokontroler ESP32 sebagai server ke PC sebagai client secara realtime .  Sistem  akan  memberikan  peringatan berupa  suara  bila  nilai  suhu  objek  yang  diperoleh  bernilai lebih besar dari nilai batas suhu yang ditentukan. Data suhu juga  dikirimkan  ke server Thingspeak  untuk  ditampilkan pada komputer sehingga sistem dapat dipantau dari jauh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. T. C. I. Consult, “A cold chain study of Indonesia,” cold Chain agri- food Prod. ASEAN. ERIA Res. Proj. Rep. FY2018 , no. 11, pp. 101–147, 2019.
[2]  J.-W. Han, M. Zuo, W.-Y. Zhu, J.-H. Zuo, E.-L. Lü, and X.-T. Yang, “A comprehensive review of cold chain logistics for fresh agricultural products: Current status, challenges, and future trends,” Trends Food Sci. \& Technol. , vol. 109, pp. 536–551, 2021.
[3]  I. Masudin, A. Ramadhani, D. P. Restuputri, and I. Amallynda, “The effect  of  traceability  system  and  managerial  initiative  on  Indonesian food  cold  chain  performance:  A  Covid-19  pandemic  perspective,” Glob. J. Flex. Syst. Manag. , vol. 22, no. 4, pp. 331–356, 2021.
[4]  J.  Gillespie et  al. ,  “Real-time  anomaly  detection  in  cold  chain transportation using IoT technology,” Sustainability , vol. 15, no. 3, p. 2255, 2023.
[5]  N. Burke, K. A. Zacharski, M. Southern, P. Hogan, M. P. Ryan, and C. C.  Adley,  “The  dairy  industry:  process,  monitoring,  standards,  and
Gambar 6. Gambar hasil pengujian model pada data test.
(a) (b) Gambar  7.  (a)  Letak  kamera  termal,  dan  (b)  objek  yang  dideteksi  di dalam chiller.
Gambar 8. Gambar dashboard Thingspeak menampilkan data suhu.
quality,” Descr. food Sci. , vol. 162, 2018.
[6]  M. L. Fahrni et al. , “Management of COVID-19 vaccines cold chain logistics: a scoping review,” J. Pharm. policy Pract. , vol. 15, no. 1, p. 16, 2022.
[7]  A. Y. Prinanto, M. Rivai, and R. Setiawan, “Diagnostics of Magnetron Transmitter System using Thermal Camera and Neural Network,” 1st
International  Conference  on  Information  System  &  Information Technology (ICISIT) , Yogyakarta, 27-28 July 2022, pp. 73–78.
[8]  A. Chastity and M. Rivai, “Implementasi kamera termal pada pemadam api otomatis,” J. Tek. ITS , vol. 9, no. 1, pp. A138--A143, 2020.
[9]  I. S. Jati and M. Rivai, “Implementasi thermal camera pada pengaturan pendingin ruangan,” J. Tek. ITS , vol. 8, no. 2, pp. A66--A71, 2020.
[10]  F.  Aufar,  M.  A.  Murti,  and  M.  H.  Barri,  “Design  of  Non-Contact Thermometer  Using  Thermal  Camera  For  Detecting  People  With Fever,” International  Conference  on  Computer  Science  and
Engineering (IC2SE) , Padang, 16 November 2021, vol. 1, pp. 1–5.
[11]  E.  Alpaydin, Introduction  to  Machine  Learning ,  4th  ed.  Cambridge: MIT press, 2020.
[12]  V.  Wiley  and  T.  Lucas,  “Computer  vision  and  image  processing:  a paper review,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 29–36, 2018.
[13]  M.  P.  Batubara,  M.  Rivai,  and  T.  Mujiono,  “Sistem  inspeksi  panas kabel  menggunakan  kamera  termal  dan  neural  network  untuk pencegahan potensi kebakaran,” J. Tek. ITS , vol. 11, no. 3, pp. A210--
A216, 2022.
[14]  Y. Yao, D. Pei, Q. Ren, and T. Dan, “Research On Lightweight Flame Detection  Algorithm  Based  On  Improved  YOLOv5,” International Conference  on  Computer  Vision,  Image  and  Deep  Learning  & International Conference on Computer Engineering and Applications (CVIDL & ICCEA) , Changcun, 20-22 May 2022, pp. 1128–1132.
[15]  U.  Nepal  and  H.  Eslamiat,  “Comparing  YOLOv3,  YOLOv4  and YOLOv5  for  autonomous  landing  spot  detection  in  faulty  UAVs,” Sensors , vol. 22, no. 2, p. 464, 2022.
[16]  S. Rizvi, A. Kurtz, J. Pfeffer, and M. Rizvi, “Securing The Internet of Things (IoT): A Security Taxonomy for IoT,” 17th IEEE International Conference  On  Trust,  Security  And  Privacy  In  Computing  And Communications &12th IEEE International Conference On Big Data Science  And  Engineering  (TrustCom/BigDataSE) ,  New  York,  1-3 August 2018, pp. 163–168.
[17]  S. Kim, S. Shin, and J. Moon, “UDP-Based Extremely Low  Latency Streaming,” IEEE  19th  Annual  Consumer  Communications  & Networking  Conference  (CCNC) ,  Las  Vegas,  8-10  January  2022,  pp. 94–99.
[18]  G.  Goldwood  and  S.  Diesburg,  “The  effect  of  cool  water  pack preparation on vaccine vial temperatures in refrigerators,” Vaccine , vol. 36, no. 1, pp. 128–133, 2018.