## Sistem Informasi Deteksi Dini Gas Amonia di Lingkungan Peternakan menggunakan Perangkat Wireless Sensor Network
Imam Ahmad Ashari 1  ) , Retno Agus Setiawan 2) , Khoirun Nisa 3)
1) Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto-Indonesia imamahmadashari@uhb.ac.id
2) Program Studi Sistem Informasi, Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto-Indonesia retnoagussetiawan@uhb.ac.id
3) Program Studi Informatika, Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto-Indonesia khoirunnisa@uhb.ac.id
Abstract—Ammonia is a dangerous gas produced by poultry droppings  in  the  digestive  environment.  When  reaching  a certain concentration level of ammonia gas can cause death for birds and even for the breeders themselves. To overcome this, it is  necessary  to  take  action  to  determine  the  concentration  of ammonia gas in the livestock environment in advance. Wireless Sensor Network (WSN) is a solution to this problem, with WSN devices,  the  concentration  of  ammonia  gas  in  the  farm environment  can  be  monitored  in  real  time.  To  display  data taken  from  the  WSN  device  in  this  study  the  interface  uses  a web-based  graphic  visualization.  The  wireless  sensor  network design  is  going  well.  Data  can  be  retrieved  in  real  time  and displayed  in  a  web-based  information  system  with  graphical visualization.
Keywords — ammonia, wireless sensor networks, information systems, livestock environment
Intisari—Amonia  merupakan  gas  berbahaya  yang  di hasilkan oleh kotoran unggas di lingkungan peternaan. Ketika mencapi  kadar  konsentrasi  tertentu  gas  ammonia  dapat menyebabkan kematian bagi unggas bahkan untuk peternaknya  sendiri.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  perlu adanya  tindakan  untuk  mengetahui  lebih  dini  kadar konsentrasi gas ammonia yang ada di lingkungan peternakan. Wireless  Sensor  Network  (WSN)  merupakan  solusi  dari masalah  itu,  dengan  perangkat  WSN  kadar  konsentrasi  gas ammonia di lingkungan peternakan dapat di monitoring secara realtime.  Untuk  menampilkan  data  yang  di  ambil  dari perangkat  WSN  pada  penelitian  ini  interface  menggunkan visualisasi  grafik  berbasis  web.  Adapun  perancangan  wireless sensor  network  berjalan  dengan  baik.  Data  dapat  di  ambil secara  realtime  dan  di  tampilkan  dalam  system  informasi berbasis  web  dengan  visualisasi  berbentuk  grafik.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa kondisi ammonia di lingkungan peternakan mempunyai kadar ammonia < 5 ppm, yang artinya aman dan tidak membahayakan hewan ternak maupun petugas peternakan di lingkungan tersebut.
Kata  kunci—amonia,  wireless  sensor  network,  sistem informasi, lingkungan peternakan

## I. PENDAHULUAN
Gas  Amonia  (NH 3 )  merupakan  salah  satu  contributor utama pembentukan materi partikulat sekunder (PM2.5), yang merupakan  risiko  yang  parah  bagi  kesehatan  manusia  [1]. Amonia (NH 3 ) merupakan gas yang di timbulkan oleh  salah satunya yaitu kotoran unggas di lingkungan peternakan. Gas amonia  menjadi  gangguan  bagi  penduduk  di  lingkungan sekitar peternakan sehingga di sebut sebagai polusi pada skala regional  [2].  Gas  amonia  tidak  berwarna,  sangat  beracun dengan  bau  yang  menyengat  dan  membahayakan  tubuh manusia  karena  berpotensi  mempengaruhi  sistem  kekebalan atau menghambat pertumbuhan sel [3]. 25 ppm adalah batas konsentrasi untuk orang yang terpapar selama 8 jam per hari, dan  35  ppm  adalah  batas  konsentrasi  untuk  orang  yang terpapar  NH 3 selama  15  menit  [4].  Untuk  dapat mengantisipasi  hal  itu  terjadi  perlu  adanya  perangkat  yang mampu  mendeteksi  secara  dini  konsentrasi  gas  ammonia  di peternakan secara realtime.
Baru-baru  ini,  Wireless  Sensor  Networks  (WSN)  telah menarik banyak perhatian karena kegunaannya yang hebat di bidang  Internet  of  Things  [5].  Salah  satunya  adalah penggunaan WSN untuk monitoring polusi di rute perkotaan [6]. Di antara metode pengambilan data gas NH 3 WSN adalah yang  paling  umum  digunakan  untuk  deteksi  karena kesederhanaan dan kenyamanannya [7]. Untuk menampilkan data yang di ambil secara realtime penelitian ini menyediakan system informasi berbasis web. Sistem informasi menampilkan  visualisasi  grafik  perubahan  gas  ammonia  di lingkungan  peternakan  secara  realtime.  Selain  visualisasi grafik, agar informasi lebih mudah di akses notifikasi bahaya juga di kirim melalui bot telegram.
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol.1, No. 2, November 2020, pp. 7-10

## II. METODELOGI

## A. Perancangan Wireless Sensor Network
Untuk mengambil data amonia secara realtime  penelitian ini  menggunakan  model  sistem  akuisisi  data  sensor.  Sistem akuisisi data sensor dilakukan untuk mendapatkan nilai kadar konsentrasi  gas  amonia  secara  langsung  dan  realtime    di lapangan.  Penelitian  menggunakan  sensor  MQ-135  dengan tegangan  analog  sebesar  0-5  V    dan  diterjemahkan  dalam bilangan biner 0-1024 melalui ADC. Komunikasi data serial ini  dilakukan  antara  mikrokontroler  dengan  sebuah  PC menggunakan  protokol  RS232  yang  akan  mengubah  level tegangan yang bisa dibaca oleh mikrokontroler.
Ada beberapa bagian yang perlu dirancang terlebih dahulu untuk  mendesain  WSN  deteksi  kadar  gas  amonia  ini.  Pada bagian Remote Terminal Unit  (RTU) terdiri dari penyangga yaitu tiang utama, kotak besi sebagai tempat peralatan untuk pengambilan  data  kadar  gas  amonia,  tabung  besi  sebagai tempat sensor gas dan tiang pemancar WiFi.
Dalam sistem pemantauan kadar gas amonia ini terdapat stasiun  pengamatan  yang  bekerja  sebagai  pusat  pemantauan data  yang  didapat  dari  titik  pemantauan  di  lapangan.  Pada bagian  sistem  Control  Terminal  Unit  (CTU)  ini  berada terpisah  dari  titik  pemantauan.  Peralatan  yang  dibutuhkan untuk  membangun  sistem  RTU  terdiri  dari  sebuah  PC (personal computer), WiFi   dan MiFi (Modem WiFi).
WiFi      digunakan  sebagai  penerima  sinyal  dari  titik pemantauan, bekerja sebagai penerima data kadar gas amonia. Untuk menyimpan data kadar gas amonia ke dalam cloud base pastikan WiFi   terkoneksi dengan MiFi. Selanjutnya gunakan pemrograman  MQTT  untuk  membaca  dan  menyimpan  data ke dalam ke cloud base. Data-data yang disimpan selanjutnya dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut  dengan  menggunakan metode Inverse Distance Weight (IDW). Dari data yang telah diterima akan ditampilkan pada sebuah PC menggunakan web browser  yang  dapat  diakses  dari  PC  tersebut  dengan  cara memasukkan  alamat  domain  sistem.  Rancangan  arsitektur WSN deteksi bahaya kadar konsentrasi gas amonia bisa dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Arsitektur wireless sensor network untuk pengambilan data ammonia

## B. Konversi Data Sensor
Untuk mendapatkan kadar konsentrasi gas amonia dalam satuan ppm (part per million) perlu dilakukan konversi untuk mengubah tegangan sensor dari nilai bit menjadi ppm. Untuk
melakukan  konversi  kadar  gas  amonia  gunakan  persamaan berikut [8]:
PPM = (6,8323 / (Rs/Ro) ) 2,457 (1)
Untuk  menyimpan  data  kadar  konsentrasi  gas  amonia lakukan akuisisi data sensor. Akuisisi data sensor digunakan untuk mendapatkan nilai kadar konsentrasi gas amonia. Proses akuisisi data merubah tegangan analog sebesar 0-5 V ke dalam bilangan  biner  0-1024  melalui  ADC.  Tegangan  analog dikonversi menjadi nilai kadar konsentrasi gas amonia dalam satuan  ppm.  Proses  akuisisi  data  dilakukan  dalam  interval waktu  2  menit  sekali.  Proses  pengambilan  data  dilakukan selama  9  jam  dari  mulai  pukul  11.00  s/d  08.00.  Untuk mengakuisisi data hasil pembacaan ADC dari sensor MQ-135 gunakan persamaan berikut [8]:
ppm = power (Rs/Ro),2.457 (2)

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pengambilan  ammonia  di  lakukan  di  3  titik,  titik  1  di kandang bagian depan, titik 2 kandang bagian tengah dan titik 3  di  kandang  bagian  belakang.  Dari  pengambilan  data  di ketiga titik tersebut di hasilkan data sebagai berikut:
TABLE I. 40 D ATA AMONIA No Titik Pengambilan ppm Waktu Pengambilan 1 1 0.1433421 07/07/2019 3:25 2 2 2.08840323 07/07/2019 3:25 3 1 0.25918194 07/07/2019 3:27 4 3 0.8888069 07/07/2019 3:25 5 1 0.28757478 07/07/2019 3:29 6 2 3.56717514 07/07/2019 3:27 7 1 0.19819451 07/07/2019 3:31 8 2 2.43257312 07/07/2019 3:29 9 3 0.9493625 07/07/2019 3:27 10 2 3.52833757 07/07/2019 3:31 11 1 0.4740763 07/07/2019 3:33 12 3 0.5261819 07/07/2019 3:29 13 2 2.82229535 07/07/2019 3:33 14 3 0.9135656 07/07/2019 3:31 15 1 0.0728436 07/07/2019 3:35 16 3 0.6546321 07/07/2019 3:33 17 2 2.22670883 07/07/2019 3:35 18 1 0.41539537 07/07/2019 3:37 19 1 0.43148597 07/07/2019 3:39 20 2 2.66364342 07/07/2019 3:37 21 1 0.4433749 07/07/2019 3:41 22 2 3.25829243 07/07/2019 3:39 23 3 0.56588 07/07/2019 3:35 24 1 0.41677362 07/07/2019 3:43 25 2 3.21404806 07/07/2019 3:41

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol.1, No. 2, November 2020, pp. 7-10 26 3 0.6210845 07/07/2019 3:37 27 2 2.06665379 07/07/2019 3:43 28 1 0.30567762 07/07/2019 3:45 29 2 2.64748654 07/07/2019 3:45 30 3 0.6743228 07/07/2019 3:39 31 2 2.37320716 07/07/2019 3:47 32 3 0.7143957 07/07/2019 3:41 33 1 0.01366712 07/07/2019 3:47 34 2 3.89798523 07/07/2019 3:49 35 3 0.8439921 07/07/2019 3:43 36 1 0.35215101 07/07/2019 3:49 37 2 2.55952171 07/07/2019 3:51 38 3 0.8618265 07/07/2019 3:45 39 2 2.91261288 07/07/2019 3:53 40 3 0.4259893 07/07/2019 3:47
Dari  data  ammonia  yang  di  ambil  secara  realtime  di tampilkan  ke  dalam  system  informasi  dengan  visualisasi grafik. Gambar visualisasi grafik perubahan ammonia bisa di lihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Grafik perubahan gas ammonia pada titik 1
Gambar 3. Grafik perubahan gas ammonia pada titik 2
Gambar 4. Grafik perubahan gas ammonia pada titik 3
Selain di tampilkan dalam bentuk grafik, notifikasi bahaya ammonia juga di tampilkan dalam bentuk notifikasi via social media  elegram  .Untuk  simulasi  bahaya  notifikasi  via telegaram bisa di lihat pada gambar beriku.
Gambar 5. Notifikasi bahaya gas ammonia via telegram

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  perancangan wireless sensor network berjalan dengan baik. Data dapat di ambil  secara  realtime  dan  di  tampilkan  dalam  system informasi  berbasis  web  dengan visualisasi  berbentuk  grafik. Dengan system informasi ini perubahan gas ammonia dapat di ketahui secara realtime, sehingga ketika gas ammonia berada pada kadar berbahaya antisipasi bisa segera di lakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Lovarelli,  Daniela,  et  al.  "Describing  the  trend  of  ammonia, particulate  matter  and  nitrogen  oxides:  The  role  of  livestock activities  in  northern  Italy  during  Covid-19  quarantine." Environmental research 191 (2020): 110048.

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol.1, No. 2, November 2020, pp. 7-10
[2] Schauberger, Günther, et al. "Impact of global warming on the odour and ammonia emissions of livestock buildings used for fattening pigs." biosystems engineering 175 (2018): 106-114.
[3] Chen,  Huawei,  et  al.  "Suspended  SnS2  layers  by  light assistance  for  ultrasensitive  ammonia  detection  at  room temperature."  Advanced  Functional  Materials  28.20  (2018): 1801035..
[4] ]  T.  Merian,  N.  Redon,  Z.  Zujovic,  D.  Stanisavljev,  J.L. Wojkiewicz, M. GizdavicNikolaidis, Ultra sensitive ammonia sensors  based  on  microwave  synthesized  nanofibrillar polyanilines, Sens. Actuat B-Chem. 203 (2014) 626–634.
[5] Shaikh, Faisal Karim, and Sherali Zeadally. "Energy harvesting in  wireless  sensor  networks:  A  comprehensive  review."
Renewable and Sustainable Energy Reviews 55 (2016): 1041- 1054.
[6] Ullo,  S.,  et  al.  "Application  of  wireless  sensor  networks  to environmental  monitoring  for  sustainable  mobility."  2018 IEEE International Conference on Environmental Engineering (EE). IEEE, 2018.
[7] Lv,  Dawu,  et  al.  "Enhanced  flexible  room  temperature ammonia sensor based on PEDOT: PSS thin film with FeCl3 additives prepared by inkjet printing." Sensors and Actuators B: Chemical 298 (2019): 126890.
[8] Siswanti,  Arlien,  and  Suryono  Suryono.  "Wireless  Sensor System  untuk  Pemantauan  Kadar  Gas  Amonia  (NH 3 ) Menggunakan Algoritma Berbasis Aturan." Youngster Physics Journal 5.2 (2016): 59