## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 4, No. 1 Mei 2022, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Sistem Pengendali Suhu Ruangan berbasis IoT Pada Gudang dengan Metode KNN
Grahito Ardani Bimanta 1) , Catharina Prisca Titi Larasati *2) , Ilham Mukti Pradana 3) , dan Khodijah Amiroh 4)
1) Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Bisnis, Institut Teknologi Telkom Surabaya,
Jl. Ketintang No. 156, Surabaya, 60231, Indonesia
Email: grahito.ardan@student.ittelkom-sby.ac.id 1) , catharinalarasati22@gmail.com 2) , ilhamu@student.ittelkom-sby.ac.id 3) , dijaamirah@ittelkom-sby.ac.id 4)

## Abstrak
Suhu  dalam  penyimpanan  barang  di  gudang  merupakan  salah  satu  faktor  untuk  menjaga  kualitas barang  yang  disimpan.  Pengontrolan  suhu  juga  harus  terus  dilakukan  agar  tidak  terjadi  kesalahan yang  disebabkan  karena  suhu.  Maka  dari  itu  dibuat  sistem  monitoring  suhu  dan  kelembapan menggunakan  sensor  DHT-11  dan  menggunakan  klasifikasi  kNN.  Sistem  ini  dibuat  untuk memonitoring suhu pada gudang agar mendapat informasi terkait suhu gudang dan aktuator berupa kipas  akan  menyala  sesuai  suhu  dan  kelembapan  yang  ada.  Hasil  yang  didapat  yaitu  kipas  akan menyala  dan  kecepatan  kipas  yang  menyesuaikan  dengan  suhu  dan  kelembapan  yang  ada berdasarkan  dari  proses  kNN  yang  terjadi.  Pada  penelitian  ini  digunakan  59  data  yang  kemudian dibagi menjadi 45 data training dan 14 data testing. Hasil yang didapat menunjukkan tingkat akurasi sebesar 0.966%.

## Kata kunci: IoT, monitoring, KNN

## 1. Pendahuluan (Introduction)
Gudang merupakan tempat untuk menyimpan segala kebutuhan barang untuk kebutuhan individu maupun  untuk  kebutuhan  industri.  Umumnya  barang  yang  disimpan  di  gudang  berjumlah  banyak. Diperlukan  cara  yang  tepat  untuk  menjaga  kualitas  dari  barang  yang  disimpan  di  gudang  agar  tidak terjadi  kerusakan.  Faktor  tata  cara  peletakan  barang  yang  harus  sesuai  dengan  keadaan  dan  kondisi barang untuk meminimalisir kerusakan barang dan memaksimalkan ruangan gudang, dan juga faktor keadaan kondisi gudang yang harus cocok dengan barang yang disimpan akan mempengaruhi kualitas dari barang yang berada di gudang tersebut (Satria Wicaksana et al. , 2018).
Ada  beberapa  parameter  yang  dapat  mempengaruhi  kuaitas  dari  barang  yang  disimpan  pada gudang,  salah  satunya  yang  paling  berpengaruh  yaitu  suhu (Karlida and Musfiroh, 2017) .  Suhu  pada gudang  juga  mempengaruhi  kualitas  dari  barang  yang  disimpan.  Barang  dapat  percepatan  kerusakan jika  suhu  pada  suatu  gudang  tidak  sesuai  untuk  penyimpanan  barang  (Vinola  and  Rakhman,  2020). Sedangkan kelembapan udara juga merupakan faktor yang dapat mempengaruhi kualitas dan kondisi barang  pada  gudang.  Kelembapan  udara  yang  terlalu  rendah  dapat  menyebabkan  kekeringan  pada selaput  membran,  namun  jika  kelembapan  udara  terlalu  tinggi  dapat  menjadi  pemicu  pertumbuhan mikroorganisme. Kesehatan manusia yang berada di dalam gudang pun juga harus dipertimbangkan, jika  kelembapan  udara  tidak  normal  maka  dapat  mengganggu  pernapasan  dan  kesehatan manusia(WISMASARY and SYAH, 2020).
Penelitian  terkait  monitoring  suhu  dan  kelembapan  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti sebelumnya. Penelitian yang dilakukan oleh A.D Saputro dan M Yantidewi terkait perbandingan data suhu  dan  kelembapan  yang  disajikan  oleh  BMKG  dengan  data realtime menggunakan  sensor  dht11.
Hasil  yang  didapat  dari  penelitian tersebut  perbandingan pengukuran langsung menggunakan sensor

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 4, No. 1 Mei 2022, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
dht11  dan  dari  website  memiliki  kesalahan  pembacaan  sensor  suhu  1,59 ℃ dan  kelembapan  5,24% dimana  hasil  ini  bisa  dikatakan  valid  (Saputro  and  Yantidewi,  2021).  Selanjutnya  penelitian  yang dilakukan oleh Samuel Riahman Damanik terkait sistem monitoring kualitas udara pada kamar rumah sakit.  Data  yang  didapat  menggunakan  sensor  dht11  dan  sensor  mq135  yang  dikirim  arduino  ke smartphone pengguna  (Damanik,  2019).  Penelitian  berikutnya  yang  dilakukan  oleh  Muhammad Syahputra  Novellan  terkait monitoring kualitas  udara  dalam  ruangan.  Penelitian  ini  menggunakan sensor gas MQ-135 untuk mendeteksi kadar karbondioksida dan sensor LM35 untuk mengukur suhu. Informasi  terkait  kualitas  udara  dan  suhu  dapat  dilihat  pada LCD dan smartphone menggunakan koneksi bluetooth (Novelan, 2020).
Maka  dari  itu  pada  penelitian  ini  dirancang  sistem monitoring pada  gudang  yang  dapat mengetahui keadaan suhu dan  kelembapan udara di dalam gudang secara jarak jauh. Pada penelitian ini  digunakan Internet  of  Things (IoT)  dalam  membangun  sistem  dan  juga  alat.  Klasifikasi  kNN digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  terhadap  data training, dimana  hasil  dari query  intstance akan  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  kNN (Mustafa  and  Simpen,  2019 ). Kipas  angin  dijadikan  sebuah  aktuator  yang  akan  menyala  jika  parameter  suhu  menunjukkan  pada suhu 27 ℃ keatas dan sistem kontrol kipas angin yang secara otomatis dapat berubah sesuai suhu yang telah ditentukan.

## 2. Metode Penelitian (Methods)
Metode  penelitian  ini  berisi  tentang  langkah  -  langkah  yang  ditempuh  selama  pengerjaan penelitian  ini.  Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan  antara  lain  perancangan  dan  penentuan komponen, membuat program iot, pengujian sebagaimana Gambar 1.
Studi  literatur  dilakukan  untuk  mencari  referensi  dari  literatur  dan  artikel  yang  ada  di  internet. Analisis  kebutuhan  untuk  menentukan  alat  -  alat  yang  akan  dibutuhkan  untuk  perancangan  alat  dan juga penentuan metode apa yang akan digunakan pada penelitian ini setelah itu dilakukan perancangan dan  penentuan  komponen  alat.  Tahap  implementasi  yaitu  aktivitas  membuat  dan  merancang  IoT, membuat  program  pada  Arduino  IDE,  dan  pada  tahap  ini  juga  dilakukan  pengambilan  data.  Lalu, menghubungkannya dengan proses data mining menggunakan metode KNN. Tahap analisis dilakukan untuk  menganalisis  sistem  dan  hasil  yang  telah  didapat,  apakah  hasil  sudah  baik  atau  belum.  Tahap selanjutnya evaluasi, alat dan program yang telah dirancang akan diuji apakah alat dan program yang dirancang  sudah  memenuhi  tujuan  yang  diinginkan.  Jika  hasil  tidak  sesuai,  maka  kembali  ke  tahap implementasi dan dilakukan beberapa modifikasi pada program dan alat hingga tujuan terpenuhi.
Sistem  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diperlihatkan  pada  (Gambar  2).  Sensor  yang digunakan  adalah  DHT11.  Sensor  DHT11  dapat  mendeteksi  suhu  dan  kelembapan.  Maka  dari  itu sensor  ini  dipiih  pada  penelitian  ini  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  suhu  dan  kelembapan pada gudang. Apabila sensor telah mendeteksi suhu, maka suhu akan ditentukan sesuai ambang batas suhu.
Gambar 2. Diagram alur sistem
Pada  Gambar  2,  diilustrasikan  alur  sistem  pada  alat  yang  dibuat.  Sensor  DHT11  akan mendeteksi  suhu  dan  kelembapan  yang  ada.  Data  yang  didapat  dari  sensor  akan  diproses

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 4, No. 1 Mei 2022, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
menggunakan  klasifikasi  KNN.  Setelah  proses  klasifikasi  selesai,  maka  kipas  akan  menyala  sesuai dengan hasil klasifikasi yang ada, selama 5 menit.
Proses  pengambilan  keputusan  tingkat  kecepatan  kipas  menggunakan  algoritma  klasifikasi kNN. Dengan menggunakan data sampel yang diambil, lalu diuji dengan data baru apakah data baru dapat menerapkan proses kNN dengan baik.
Gambar 3. Skema prototipe
Pada  Gambar  3,  diilustrasikan  prototipe  alat  yang  dibuat  pada  penelitian  ini. NodeMCU digunakan  untuk  koneksi  pada  alat  ini  berupa WiFi .  Arduino  R3  digunakan  sebagai mikrokontroller yang  berhubungan  dengan  DHT11, Relay, dan NodeMCU .  DHT11  digunakan  sebagai  sensor  yang mendeteksi parameter pada penelitian ini, yaitu suhu dan kelembapan. Relay sebagai penghubung dan penggerak kipas.
Diagram  alur  KNN  pada  Gambar  4,  menggambarkan  proses  terjadinya  klasifikasi  KNN.  mulai dari menentukan nilai K, menghitung dan memperkirakan jarak antar point, dan evaluasi apakah hasil yang didapat sudah baik. Jika hasil yang didapat kurang baik, maka dilakukan perhitungan ulang dari penentuan nilai K.
3. Hasil dan Pembahasan (Results and Discussions)
Gambar5. Prototipe Sistem Pengendali Suhu Ruangan
Setelah  merakit  prototipe  sistem  pengendali  suhu  ruangan  yang  sesuai  dengan  skema  prototipe seperti  pada  Gambar3,  maka  di  dapatkanlah  alat  prototipe  sistem  pengendali  suhu  ruangan  yang terdapat pada Gambar5.
Tabel 1. Data table FAN Temp Hum(%) Pelan 28.23 78.50 Pelan 28.50 78.65 Sedang 29.60 76.20 Sedang 29.79 74.30 Sedang 29.50 75.80 Sedang 29.80 75.75 Sedang 29.50 75.65 Pelan 28.70 77.20 Pelan 28.50 78.55 Pelan 28.60 78.80 Pelan 27.50 83.60 Tinggi 29.60 78.20 Sedang 29.80 74.80 Sedang 29.20 73.50 Pelan 28.45 76.80 Pelan 28.02 77.00 Pelan 39.50 56.40 Tinggi 33.90 56.00 Tinggi 30.90 67.40 Sedang 29.00 73.75 Pelan 28.60 77.80 Pelan 28.00 77.05

## JAIIT (Journal of Advances in Information and Industrial Technology)
Vol. 4, No. 1 Mei 2022, ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912
Data  awal  yang  digunakan  berupa  data  hasil  percobaan  dari  prototipe  sistem  pengendali  suhu ruangan  yang  dibuat  hingga  mendapat  data  yang  bervariasi.  Data  yang  dihasilkan  sebanyak  59  data yang  kemudian  data  tersebut  akan  dilakukan splitting menjadi  data training dan  data testing . Sebanyak 45 data menjadi data training, dan 14 data menjadi data testing.
Tabel 2. Data testing FAN Temp Hum(%) sedang 30.30 70.75 pelan 28.80 75.00 tinggi 29.60 78.20 pelan 28.50 76.00 pelan 28.60 75.35 pelan 28.00 77.25 pelan 28.00 77.05 tinggi 41.20 32.50 pelan 28.74 74.85 sedang 29.80 75.75 tinggi 34.50 55.15 pelan 28.50 76.00 pelan 28.45 76.80 pelan 28.50 78.65
Data testing didapat dari splitting data. Data testing kemudian dibandingkan dengan data training, dan  kemdian  menentukan  data testing akan  mendapat  hasil  berupa  kecepatan  kipas  angin.  Sebelum diolah  menggunakan  kNN,  data training dan  data tesitng dilakukan  tahap preprosesing berupa normalisasi terhadap data.
Tabel 3. Hasil prediksi kNN kNN FAN Temp Hum(%) 0.50 : 0.50 :0.00 > pelan sedang 30.30 70.75 1.00 : 0.00 : 0.00 > pelan pelan 28.80 75.00 0.50 : 0.00 : 0.50 > pelan tinggi 29.60 78.20 1.00 : 0.00 : 0.00 > pelan pelan 28.50 76.00 1.00 : 0.00 : 0.00 > pelan pelan 28.60 75.35 1.00 : 0.00 : 0.00 > pelan pelan 28.00 77.25 1.00 : 0.00 : 0.00 > pelan pelan 28.00 77.05 0.00 : 0.00 : 1.00 > tinggi tinggi 41.20 32.50 1.00 : 0.00 : 0.00 > pelan pelan 28.74 74.85 0.50 : 0.50 : 0.00 > pelan sedang 29.80 75.75 0.50 : 0.50 : 0.00 > sedang tinggi 34.50 55.15 1.00 : 0.00 : 0.00 > pelan pelan 28.50 76.00 1.00 : 0.00 : 0.00 > pelan pelan 28.45 76.80 0.50 : 0.00 : 0.50 > pelan pelan 28.50 78.65
Data training dan  data testing kemudian  diproses  dengan  algoritma  kNN  dengan  menggunakan metode  perhitungan  jarak euclidean dan  jarak  2.  Hasil  yang  didapat  berupa  tingkat  kecepatan  kipas yang dihasilkan pada data testing dengan akurasi sebesar 0.966% .

## 3.1. Kesimpulan (Conclusion)
Berdasarkan  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  hasil  yang  di  dapat  dari  hasil penelitian  tersebut  sudah  sangat  baik.  Mulai  dari  merancang  prototipe,  merakit  prototipe  sistem pengendalian suhu, memproses data baik data training maupun data testing menggunakan kNN hingga mendapatkan hasil kNN.
Hasil  dari  pengolahan  data  tersebut,  menunjukkan  bahwa  dalam  suhu  dan  kelembaban  tertentu yang  sudah  tidak  memenuhi  stadart, akan membuat kipas angin  yang  terdapat di  dalam  alat tersebut menyala  dengan  tingkat  kecepatan  yang  berbeda,  yang  tentunya  tergantung  dengan  suhu  dan kelembaban udara ruangan tersebut. Semakin tinggi suhu pada ruangan tersebut, maka akan semakin cepat kipas angin tersebut berputar. Begitu juga sebaliknya, jika suhu dan kelembaban ruangan sudah melampaui  batas  yang  sudah  ditentukan,  namun  suhunya  tidak  terlalu  tinggi,  maka  kipas  anginnya akan menyala dengan kecepatan rendah hingga sedang.
Selain  itu,  dari  hasil  kNN  yang  dilakukan  pada  data testing sejumlah  14  data,  menunjukkan tingkat akurasi 0.966% yang berarti sangat baik.

## Daftar Pustaka
Damanik, S. R. (2019) ‘Sistem Monitoring Kualitas Udara Pada Kamar Rumah Sakit Menggunakan Sensor Dht11, Mq135 Dan Arduino Uno Berbasis Android’. Available at: https://library.usu.ac.id .
Karlida, I. and Musfiroh, I. (2017) ‘Suhu Penyimpanan Bahan Baku Dan Produk Farmasi Di Gudang Industri Farmasi’, Farmaka, 15(4), pp. 58–67.
Mustafa, M. S. and Simpen, I. W. (2019) ‘Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Memprediksi  Pasien  Terkena  Penyakit  Diabetes  Pada  Puskesmas  Manyampa  Kabupaten Bulukumba’, Seminar  Ilmiah  Sistem  Informasi  Dan  Teknologi  Informasi ,  VIII(1),  pp.  1–10. Available at: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/article/view/1 -10/68.
Novelan,  M.  S.  (2020)  ‘Sistem  Monitoring  Kualitas  Udara  Dalam  Ruangan  Menggunakan Mikrokontroler dan Aplikasi Android’, InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 4(2), pp. 50–54. Available at: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2758.
Saputro, A. D. and Yantidewi, M. (2021) ‘Analysis of Air Temperature and Humidity in Kedunggalar against BMKG Data Based on DHT11 Sensor’, Journal of Physics: Conference Series , 1805(1). doi: 10.1088/1742-6596/1805/1/012045.
Satria Wicaksana, I. et al. (2018) ‘Perancangan Sistem Monitoring Suhu Gudang Berbasis Internet of Things (Iot)’, Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH 2018) , (September), pp. 503–511.
Vinola,  F.  and  Rakhman,  A.  (2020)  ‘Sistem  Monitoring  dan  Controlling  Suhu  Ruangan  Berbasis Internet  of  Things’, Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Komputer ,  9(2),  pp.  117–126.  Available  at: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/elekdankom/article/view/29698.
Wismasary,  R.  and  Syah,  N.  A.  (2020)  ‘Rancang  Bangun  Alat  Monitoring  Suhu  Dan  Kelembaban Berbasis Internet Of Things (Iot) Pada Gudang Obat Dinas Kesehatan Jeneponto’, SELL Journal , 5(1), p. 55.