## Sistem Pendeteksi Kadar Gas Amonia Menggunakan MQ-137 Pada Air Berbasis
Internet of Things dengan Aplikasi Blynk di Android
Adhwa Alifia Putri 1 , Syifaul Fuada 2 , Endah Setyowati 3
Program Studi Sistem Telekomunikasi, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung
1 adhwaalifiaa@upi.edu, 2 syifaulfuada@upi.edu, 3 endahsetyowati@upi.edu

## Abstrak
Kualitas  air  yang  optimal  adalah  kunci  dalam  menandakan  kehidupan  dan  pertumbuhan perikanan di perairan. Kondisi kualitas air ini memiliki dampak langsung pada perkembangan ikan yang hidup  di  lingkungan  tersebut.  Amonia  merupakan  kontaminan  umum  dalam  sistem akuakultur. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi bagaimana Teknologi Internet of Things (IoT)  dapat  memantau  kadar  gas amonia  dalam  air secara jarak  jauh.  Penelitian  ini menggunakan  aplikasi  Blynk  di  perangkat  Android  untuk  me monitoring secara real  time . Sistem  ini  dimulai  dengan  mengaktifkan  jaringan  internet  dari  ponsel,  yang  kemudian dihubungkan  ke  NodeMCU  ESP8266  untuk  dilakukan  pengiriman  data  ke  aplikasi  Blynk. NodeMCU  ESP8266  sebagai  mikrokontroler  receiver  yang  sudah  menerima  data  ( parts  per million )  ppm  gas  amonia  dari  Arduino  Uno  sebagai  mikrokontroler transmitter dan  akan menampilkan hasilnya dalam bentuk ppm ke LCD. Data tersebut kemudian dikirim melalui komunikasi  ke  antarmuka  Blynk.  Data  ini  mungkin  merupakan  hasil  bacaan  terbaru  dari sensor  atau  bentuk  data  terkini  yang  dihasilkan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode perbandingan jarak pengukuran. Hasilnya, data konsentrasi gas amonia dapat diakses secara realtime melalui  perangkat  Android.  Pengujian  menunjukkan  bahwa  sensor  memberikan hasil  yang  lebih  baik  dan  lebih  akurat  pada  jarak  5  cm  dari  permukaan  air  dibandingkan dengan  jarak  12  cm.  Faktor  yang  mempengaruhi  ketidakakuratan  sensor  MQ-137  yaitu termasuk gangguan angin. Karena selain mendeteksi gas amonia, sensor MQ-137 juga dapat mendeteksi karbon monoksida dan dimetil ether, sehingga keberadaan keduanya sebaiknya dihindari selama operasi MQ-137. Oleh karena itu, sensor MQ-137 bekerja optimal pada jarak yang lebih dekat dari permukaan air dan dalam lingkungan yang tidak terpapar langsung oleh udara luar.
Kata kunci: Arduino Uno, NodeMCU ESP8266, amonia

## Abstract
Optimal water quality is key to signaling the life and growth of fisheries in the waters. This water  quality  condition  has  a  direct  impact  on  the  development  of  fish  living  in  that environment. Ammonia is a common contaminant in aquaculture systems. This study aims to investigate how Internet of Things (IoT) technology can remotely monitor ammonia gas levels  in  water.  This  study  uses  the  Blynk  application  on  an  Android  device  for  real-time monitoring.  This  system  is  started  by  activating  the  internet  network  from  the  cellphone, which  is  then  connected  to  the  NodeMCU  ESP8266  to  send  data  to  the  Blynk  application.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 02 Oktober 2023 Hal 285 - 304
NodeMCU ESP8266 as a receiver microcontroller that has received data (parts per million) ppm of ammonia gas from Arduino Uno as a transmitter microcontroller and will display the results in ppm form to the LCD. The data is then sent via communication to the Blynk interface. This data may be the result of the latest reading from the sensor or the latest form of data generated.  This  study  uses  the  distance  measurement  comparison  method.  As  a  result, ammonia gas concentration data can be accessed in real time via an Android device. Tests show that the sensor provides better and more accurate results at a distance of 5 cm from the water surface compared to a distance of 12 cm. Factors that affect the inaccuracy of the MQ- 137 sensor include wind interference. Apart from detecting ammonia gas, the MQ-137 sensor can  also  detect  carbon  monoxide  and dimethyl  ether,  so  their  presence  should  be  avoided during MQ-137 operation. Therefore, the MQ-137 sensor works optimally at a distance closer to the surface of the water and in an environment that is not directly exposed to the outside air.
Keywords: Arduino UNO, NodeMCU ESP8266, ammonia

## 1. Pendahuluan
Kualitas  air  memainkan  peran  penting  dalam  budidaya  perairan.  Hal  ini  menjadi faktor  yang  sangat  penting  dalam  menentukan  pertumbuhan  dan  kelangsungan  hidup ikan di dalam perairan. Kondisi kualitas air dapat berdampak langsung pada ikan yang dipelihara.  Oleh  karena  itu,  informasi  mengenai  kondisi  kualitas  perairan  sangatlah penting  untuk  diketahui  guna  keperluan  pengelolaan  kualitas  perairan  yang  efektif  [1]. Kualitas  air  harus  dilihat  dari  sisi  fisika,  kimia  dan  biologinya  [2].  Penyakit  pada  ikan disebabkan oleh interaksi antara ikan, patogen, dan lingkungan. Namun, dalam budidaya ikan,  faktor-faktor  seperti  lingkungan  terbatas,  kepadatan  ikan  yang  tinggi,  pemberian pakan  berlebihan,  dan  pengelolaan  kualitas  air  yang  kurang  tepat  dapat  mengganggu keseimbangan lingkungan. Hal ini dapat menyebabkan stres pada ikan dan meningkatkan risiko  penyakit.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  menjaga  kondisi  lingkungan  budidaya yang optimal dengan memperhatikan kepadatan ikan, pemberian pakan yang seimbang, dan pemantauan kualitas air secara teratur guna mengurangi risiko timbulnya penyakit pada ikan [3].
Amonia  merupakan  zat  pengkontaminasi  paling  umum  dalam  sistem  akuakultur. Amonia  sering  muncul  dalam  bentuk  terionisasi  dan  bentuk  serikat  ( NH 3 )  [4].  Amonia dalam  perairan  berasal  dari  hasil  pemecahan  nitrogen  organik  (protein  dan  urea)  dan nitrogen  anorganik  yang  berasal  dari  kotoran  ikan  juga  dekomposisi  bahan  organik (bangkai tumbuhan dan biota akuatik). Ikan yang dibudidayan mengeluarkan 80 persen- 90 persen amonia melalui proses osmoregulasi, sedangkan 10 peren-20 persen dari total nitrogen feses dan urin [5]. Kadar amonia perairan yang tinggi dapat menyebabkan ikan mengalami keracunan bahkan kematian selain itu kadar amonia di atas batas normal juga menyebabkan ikan yang berkembang menjadi tidak layak konsumsi. Kadar amonia juga dapat  mengalami  peningkatan akibat pengaruh dari pH perairan tersebut, apabila nilai pH suatu perairan semakin rendah maka kadar amonia di perairan menjadi semakin tinggi dan  bersifat meracuni  [1]. Berdasarkan Standar Parameter Kimia Kualitas Air Budidaya Ikan pada PP No. 82 Tahun 2001, konsentrasi mematikan amonia untuk ikan berkisar dari 0,56 - 2,37 ppm dalam waktu 24-96 jam [6].
Tujuan penelitian ini adalah 1) merancang sebuah sistem pendeteksi kadar gas amonia ( NH 3 ) berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan aplikasi Blynk. 2) bagaimana Internet of Things mampu melakukan monitoring kadar gas amonia ( NH 3 ) pada kualitas air dari jarak jauh dengan memanfaatkan aplikasi Blynk di ponsel Android. 3) menguji sistem
Sistem Pendeteksi Kadar Gas Amonia Menggunakan MQ-137 Pada Air Berbasis Internet of Things Dengan Aplikasi Blynk di Android Adhwa Alifia Putri, Syifaul Fuada, Endah Setyowati
pendeteksi  kadar  gas  amonia  ( NH 3 )  berbasis Internet  of  Things (IoT)  yang  telah  dibuat dengan uji coba pada air. Tujuan dapat dicapai dengan merancang dan membuat sebuah sistem pendeteksi kadar gas amonia ( NH 3 ) pada air berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan aplikasi Blynk.
Keunggulan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumya,  yakni  penelitian  ini  mendeteksi kualitas  air yang  berkadar  gas amonia menggunakan  sensor MQ-137 dan Arduino Uno kemudian  ESP8266  sebagai  modul  wifi.  Keunggulan  lainnya  pada  penelitian  ini  yaitu menggunakan sensor MQ-137 yang hanya dapat mendeteksi amonia, karbon monoksida, dan dimethil ether. Sedangkan pada penelitian sebelumnya menggunakan sensor MQ-135 yang lebih luas lingkup penggunaannya yaitu dapat mendeteksi amonia, nitrogen oksida, alkohol, benzene, asap, karbon dioksida, dan sebagainya [7]. Kelemahan dalam penelitian ini  yaitu  belum  adanya  pengontrolan  untuk  menurunkan  parameter  yang  tidak  sesuai dengan  rata-rata  penurunan  kadar  amonia  sehingga  kadar  air  dapat  terjaga  sesuai parameter  standarnya.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  referensi  sebelumnya  yaitu penelitian  ini  mendeteksi  kualitas  air  kolam  ikan  nila  merah  yang  terkandung  amonia menggunakan sensor MQ-137 dan Arduino Uno kemudian NodeMCU ESP8266 sebagai modul wifi.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1.   Penelitian sebelumnya
Terdapat penelitian yang berjudul “Rancang Bangun Sistem Monitoring dan Kontrol Kadar Amonia, pH dan Kekeruhan Air Pada Kolam Ikan Air Tawar Berbasis IoT” yang dilakukan pada tahun 2022 oleh Made Satria Jonatha Dwipayana. Metode yang digunakan untuk mengontrol amonia dan kekeruhan air pada penelitian ini yaitu dengan pengurasan air  secara  otomatis  sebanyak  25  persen  menggunakan  sensor  MQ-135  sebagai  sensor amonia  serta  ESP32  sebagai  mikrokontrolernya  kemudian  sistem  monitoring  menggunakan aplikasi Blynk [8].
Terdapat  penelitian  yang  berjudul  “ An  Automatic  and  Realtime  Control  of  Ammonia Concentration  in  Catfish  Pond  Water  Based  on  MQ137  Sensor ”  yang  dilakukan  pada  tahun 2020  oleh  Pulungan  dkk.  Penelitian  ini  mengontrol  konsentrasi  amonia  secara  otomatis dan real time pada air kolam ikan lele dan menginstruksikan pompa air untuk mengalirkan air  melalui  filter  air  untuk  mengurangi  konsentrasi  amonia  jika  berlebih.  Sesndor  yang digunakan  yaitu  sensor  MQ-137,  dan  mikrokontroler  AT-Mega328.  User interface pada penelitian ini ditampilkan hanya dengan LCD [9].
Terdapat  penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Kontrol  dan  Monitoring  Kadar  Amonia untuk Budidaya Ikan yang Diimplementasi pada Raspberry Pi 3B” yang dilakukan pada tahun  2019  oleh  Muhammad  Akbar  Nugroho  dan  Muhammad  Rivai.  Komponen  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan  menggunakan  sensor  pH,  MQ-137,  dan mikrokontroler  Arduino.  Cara  kerja  penelitian  ini  yaitu  ketika  melebihi  batas  dari  nilai netral, kontrol otomatis akan  bekerja dan menyalurkan cairan  asam  asetat ( CH 3 COOH ) menuju akuarium untuk menentralkan nilai pH [10].
Terdapat  penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Monitoring  Sungai  Berbasis  IoT”  yang dilakukan  pada  tahun  2022  oleh  Arga  Dwi  Pambudi  dan  Sari  Ayu  Wulandari.  Metode yang digunakan penelitian ini yaitu dengan cara mengambil sampel dari air sungai yang dapat  mempresentasikan  tercemar  dan  tidak  tercemar,  lalu  diambil  data  dari  sampel tersebut yang kemudian diolah sehingga dapat diketahui kondisinya. Kondisi yang sudah
diperoleh,  kemudian  ditampilkan  melalui  web.  Penelitian  ini  menggunakan  sensor  pH, sensor MQ-135, sensor TCS-3200, arduino, ESP8266 [11].
Terdapat penelitian yang berjudul “Sistem Kontrol dan Monitoring Kadar pH, Suhu, dan Amonia Akuaponik Berbasis IoT” yang dilakukan pada tahun 2021 oleh Rofiq Ikhsan Setiawan. Metode yang digunakan yaitu dengan monitoring dan kontrol dari parameter- parameter penting pada akuaponik. Komponen yang digunakan yaitu  sensor DS-18b20, sensor pH, sensor MQ-135, sensor Ultrasonic HC-SR04, arduino Mega 2560.
Keunggulan  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumya,  yakni  penelitian  ini  mendeteksi kualitas air yang berkadar gas amonia menggunakan sensor MQ-137 dan Arduino UNO kemudian  ESP8266  sebagai  modul  wifi.  Keunggulan  lainnya  pada  penelitian  ini  yaitu menggunakan sensor MQ-137 yang hanya dapat mendeteksi amonia, karbon monoksida, dan dimethil ether. Sedangkan pada penelitian sebelumnya menggunakan sensor MQ-135 yang lebih luas lingkup penggunaannya yaitu dapat mendeteksi amonia, nitrogen oksida, alkohol, benzene, asap, karbon dioksida, dan sebagainya [7]. Kelemahan dalam penelitian ini  yaitu  belum  adanya  pengontrolan  untuk  menurunkan  parameter  yang  tidak  sesuai dengan  rata-rata  penurunan  kadar  amonia  sehingga  kadar  air  dapat  terjaga  sesuai parameter  standarnya.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  referensi  sebelumnya  yaitu penelitian  ini  mendeteksi  kualitas  air  kolam  ikan  nila  merah  yang  terkandung  amonia menggunakan sensor MQ-137 dan Arduino UNO kemudian NodeMCU ESP8266 sebagai modul  wifi.  Kontribusi dalam penelitian ini  adalah  diharapkan  dapat  memberikan informasi  sebagai  dasar  pertimbangan,  pendukung,  dan  sumbangan  pemikiran  kepada pengambil  keputusan  dalam  mendeteksi  kadar  gas  amonia  pada  air  guna  dapat meningkatkan kualitas ikan yang dibudidaya. Manfaat bagi pembudidaya ikan, penelitian ini  dapat  dijadikan  sebagai  pengembangan  dan  pengimplementasian  pengetahuan tentang  pencemaran  air  oleh  kadar  gas  amonia  (NH_3)  dengan  menggunakan  ponsel Android.

## 2.2. Arduino Uno
Arduino Uno merupakan papan mikrokontroler berbasis ATmega328.  Arduino Uno adalah  papan  mikrokontroler  yang  menyediakan  semua  komponen  yang  diperlukan dalam satu paket. Arduino Uno dapat dihubungkan ke komputer melalui kabel USB atau diberi  daya  menggunakan  adaptor  AC  ke  DC  atau  baterai  [12].  Keunggulan  dari mikrokontroler Arduino Uno ini yaitu opensource , mudah dioperasikan, ukurannya kecil sehingga mudah dibawa, dan memiliki banyak referensi dari komunitas-komunitas dari mikrokontroler tersebut [13]. Gambar 1 memperlihatkan Arduino Uno.
Sistem Pendeteksi Kadar Gas Amonia Menggunakan MQ-137 Pada Air Berbasis Internet of Things Dengan Aplikasi Blynk di Android Adhwa Alifia Putri, Syifaul Fuada, Endah Setyowati

## 2.3.   NodeMCU ESP8266
NodeMCU  ESP8266  adalah platform pengembangan  produk Internet  of  Things (IoT) yang  bersifat open-source .  NodeMCU  ESP8266  mengintegrasikan  chip  Wi-Fi  ESP8266 dengan  lengkap  dengan  tumpukan  protokol  TCP/IP  [12].  Gambar  2  memperlihatkan NodeMCU ESP8266.
Gambar 2. NodeMCU ESP8266
NodeMCU  ESP8266  dapat  diprogram  dengan  memakai software  Arduino  Integrated Development  Environtment (IDE).  Arduino  IDE  menggunakan  bahasa  pemrograman  C++ yang dapat digunakan oleh pengguna operating system (OS) Windows, Linux, dan MAC OS. Software ini berfungsi untuk mencantumkan kode program yang akan dipakai ketika mengontrol NodeMCU [14].

## 2.4. MQ 137
Sensor amonia semikonduktor oksida logam / metallic oxide semiconductor (MOX), MQ-137 digunakan untuk mengukur konsentrasi gas amonia di dalam kontrol ruang lingkungan. MQ- 137 dilengkapi dengan load resistor (RL) / resistor beban 10 kW, namun resistor tersebut telah diganti dari modul sensor karena kurva kalibrasi sensor datasheet mengacu pada nilai resistor beban  RL  =  47  kW.  MQ-137  mampu  mendeteksi  gas  amonia  secara  terus-menerus  dengan kisaran 5-500 ppm. MQ-137 tidak sensitif terhadap gas umum lainnya yang terdapat di ruang lingkungan sekitarnya, kecuali karbon monoksida (CO) dan dimetil ether ( C 2 H 6 O ) sehingga kedua gas tersebut tidak boleh ada di lingkungan sekitar ketika MQ-137 beroperasi [15]. Gambar 3 memperlihatkan Sensor MQ-137.

## Gambar 3. Sensor MQ-137

## 2.5. Arduino IDE
Arduino  IDE  merupakan  sebuah software khusus,  gunanya  untuk  memprogram mikrokontroler  Arduino,  atau  secara  bahasa  mudahnya  merupakan  lingkungan  terintegrasi yang  digunakan  untuk  melakukan  pengembangan.  Cara  menjalankan software Arduino IDE dilakukan dengan menekan ganda logo arduino yang terdapat di folder yang sudah terinstal  sebelumnya  yaitu  di  C:  Arduino\arduino-1.8.1.  IDE  ( Integrated  Development Environment ) [16].

## 2.6.   Blynk
Blynk  merupakan platform atau  aplikasi  IoT  yang  didesain untuk  ponsel Android.  Blynk dapat memonitoring dan mengontrol perangkat keras melalui jarak jauh dengan menggunakan koneksi internet [14]. Pencipta aplikasi Blynk menyediakan cara mudah untuk membuat aplikasi IoT yang dapat dijalankan di ponsel dan tablet. Blynk menyediakan serangkaian modul yang dapat diseret dan dilepas yang telah ditentukan sebelumnya yang dikenal sebagai widget , dan memungkinkan pengguna untuk membuat konfigurasi lebih lanjut pada widget dengan interface pengguna yang mudah digunakan [17].

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Diagram Blok
Diagram  blok  wiring  alat  pendeteksi  gas  amonia  yang  dibuat  ditunjukkan  pada Gambar  4.  Diagram  dimulai  dengan  mengaktifkan hotspot atau  jaringan  internet  dari ponsel,  yang  kemudian  dihubungkan  ke  NodeMCU  ESP8266  untuk  melakukan pengiriman data ke Blynk. NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler receiver yang sudah menerima  data  ppm  gas  amonia  dari  mikrokontroler transmitter Arduino  Uno  akan menampilkan hasilnya dalam bentuk ppm ke LCD.

## Gambar 4. Diagram blok wiring
Kemudian mengirimkan data dengan komunikasi ke interface Blynk yang merupakan data ter- update , atau data tersebut adalah data hasil pembacaan terbaru yang diukur oleh sensor  tersebut.  Setelah  itu,  maka  peneliti  dapat  mengakses  data  gas  amonia  melalui Android secara real-time .
3.2. Flowchart
Gambar  5  di  bawah  ini  memperlihatkan flowchart perancangan  pada  sistem  yang dibuat.
Tahap pertama yaitu dilakukan analisis kebutuhan untuk membangun alat, kemudian melakukan  pengumpulan  data,  setelah  data  yang  dibutuhkan  telah  didapatkan  dengan lengkap, tahapan lanjutan yaitu perancangan sistem, apabila data yang dibutuhkan belum lengkap maka kembali ke proses pengumpulan data. Jika sudah melakukan perancangan sistem  kemudian  melakukan  implementasi  sistem  dan  dilanjutkan  dengan  melakukan pengujian,  apabila  pengujian  berjalan  sesuai  rancangan  maka  akan  didapatkan  hasil, namun  jika  pengujian  belum  berjalan  sesuai  rancangan  maka  kembali  ke  implementasi sistem, dan proses selesai [18].
Gambar 5. Flowchart sistem

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Tampilan Alat Pendeteksi Gas Amonia
Gambar  6  memperlihatkan  sistem  pendeteksi  gas  amonia  yang  dibuat.  Gambar  7 memperlihatkan sistem pendeteksi gas amonia yang telah dibuat ketika dibuka.
Gambar 6. Alat pendeteksi gas amonia tampilan luar.
Gambar 7. Alat pendeteksi gas amonia ketika dibuka.
Tabel 1. Keterangan Gambar 6 dan Gambar 7 Nomor Komponen Keterangan 1 Sensor MQ-137 Sebagai sensor pendeteksi gas amonia. 2 LCD 1602 Untuk memunculkan hasil ppm dan Vout dari sensor. 3 Sensor MQ-137 Tampak bawah. 4 LCD 1602 I2C Tampak bawah. 5 Arduino Uno Sebagai mikrokontroler. 6 NodeMCU ESP8266 Sebagai mikrokontroler modul wifi. 7 Power supply 5V 2A Power mikrokontroler karena pada prinsip sensor MQ memiliki heater kecil didalamnya yang memiliki konsumsi ampere cukup besar sehingga digunakan 2 A pada power supply. 8 Steker listrik Untuk dicolokkan ke stopkontak. 9 PCB ( Printed Circuit Board ) Untuk mempermudah koneksi antara Arduino Uno dengan komponen lainnya.

## 4.2.   Value Rs/Ro ke ppm pada Sensor Gas Amonia MQ-137
Pada  sensor  gas  amonia  MQ-137  proses  kalibrasi  sensor  ini  dapat  menggunakan informasi-informasi yang ada di datasheet seperti pada Gambar 8.
Pada grafik tersebut terdapat perbandingan antara ppm dengan Rs/Ro. Dapat dilihat pada grafik bahwa nilai rasio resistansi fresh air yaitu konstan. Berarti berdasarkan grafik dapat diperkirakan bahwa nilai Rs/Ro adalah seperti pada Persamaan (1).
Rs/Ro = 3,6 (1)
Dari datasheet tersebut  dapat  mengetahui  formula  untuk  menghitung  dan  mendapatkan nilai Rs, yaitu dengan Persamaan (2).
Resistansi Sensor (Rs): Rs = (Vc/VR L − 1) × RL (2)
Berdasarkan rumus di atas telah diketahui bahwa nilai dari Vc yang berarti tegangan sumber (+5V) dan nilai R L yang telah diukur adalah 47K ohm. Kemudian mendapatkan nilai VR L dan menghitung nilai Rs digunakan program Arduino yang membaca tegangan analog ( VR L ) dari sensor dan menghitung nilai Rs menggunakan rumus ini dan akhirnya menampilkannya  di  monitor  serial.  Nilai  Ro  akan  bervariasi,  lalu  dilakukan preheating selama 10 jam dan gunakan nilai Ro. Hasil dari pengukuran Ro adalah sekitar 30K.
Kemudian  untuk  nilai  dari  Rs  (resistansi  sensor)  menggunakan  Persamaan  (2). Hubungan  antara  Rs/Ro  dan  ppm  adalah  logaritmik,  yang  dapat  direpresentasikan dengan rumus Persamaan (2).
log(y) = m x log (x) + b (3)
Untuk menentukan nilai dari m dan b dapat ditentukan dua titik (x1,y1) dan (x2,y2) pada grafik fungsi NH 3 . Sehingga kedua titik ditentukan pada (40,1) dan (100,0,8).
m = [log(y2)−log(y1)] [𝑙𝑜𝑔(𝑥2)−𝑙𝑜𝑔(𝑥1)]
𝑚 = log 0,8 1 log 100 40 𝑚 = −0,243
Demikian untuk menentukan nilai b maka diambil nilai titik tengah (x,y) dari grafik yaitu (70,0,75) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.8.
b = log(y) − m × log(x)
b = log(0,75) − (−0,243) × log(70)
b = −0,323
Selanjutnya untuk mendapatkan ppm dengan menyamakan nilai (Rs/Ro) dengan ppm menggunakan Persamaan (4):
ppm = 10 { {[log(ratio)−b]} m }
(4)
4.3.   Tampilan pada Interface Blynk
Tahapan pembuatan antarmuka pada aplikasi Blynk, diantaranya adalah:
1. Masuk ke aplikasi Blynk dengan menggunakan alamat email dan password yang telah terdaftar.
Sistem Pendeteksi Kadar Gas Amonia Menggunakan MQ-137 Pada Air Berbasis Internet of Things Dengan Aplikasi Blynk di Android Adhwa Alifia Putri, Syifaul Fuada, Endah Setyowati
2.  Buat  template  baru  dengan  meng-klik  tanda  tambah  di  pojok  kanan  atas.  Pada langkah  ini,  diberikan  judul  "MQ137 Monitoring "  dan  pilih  mikrokontroler  tipe ESP8266 dengan Wi-Fi.
3.  Aplikasi Blynk akan mengirimkan kode autentifikasi untuk mengakses template yang telah dibuat. Kode ini akan dimasukkan ke dalam program ESP8266.
4.  Lakukan pengaturan widget dan pin virtual maupun digital yang akan digunakan di aplikasi Blynk.
5. Interface yang  telah  dibuat  dapat  dijalankan  dengan  menekan  tanda  segitiga  di pojok kanan atas [19].
Pada Gambar 9 menampilkan dashboard user dan sebagai tampilan utama ketika login berhasil.  Pada dashboard ini menampilkan widget MQ-137 Monitoring.
Gambar 9. Interface Blynk ketika login
Pada  Gambar  10  di  bawah  ini  menampilkan actual  values dan average  values yang keduanya  dalam  bentuk  ppm,  juga  sensor voltage dalam  bentuk  volt.  Ketiganya  juga tersedia dalam bentuk grafik dengan kurun waktu 1 jam, 6 jam, 24 jam, 1 minggu, 1 bulan, dan live monitoring .
Gambar 10. Interface MAQ-137 Monitoring

## 4.4. Pengujian Alat Pendeteksi Gas Amonia
Pengujian dilakukan dengan cara meletakkan sensor MQ-137 sejauh 5 cm dan 12 cm di atas permukaan air pada ruangan tertutup. Air yang digunakan yaitu endapan pakan ikan yang dibuat dari 30 gr pakan ikan dan dicampur dengan 200 ml air kolam ikan nila merah kemudian diendapnkan selama 7 hari seperti yang diperlihatkan pada Gambar 11. Kemudian  sensor  bekerja  selama  1  jam  dan  hasilnya  dipantau  dalam  aplikasi  Blynk  di ponsel Android.

## Gambar 11. Endapan pakan ikan

## 4.4.1.  Pengujian Alat pada Jarak 5 cm dari Permukaan Air
Gambar  12  memperlihatkan  alat  ketika  sedang  digunakan  pada  jarak  5  cm  dari permukaan  air  dan  Gambar  13  memperlihatkan  grafik  hasil  uji  coba  setelah  1  jam digunakan. Gambar 14 memperlihatkan kondisi air setelah 1 jam.
Gambar 12. Uji coba alat dengan jarak 5 cm dari permukaan air.
Seperti yang diperlihatkan pada Gambar 12 yaitu peletakan sensor pada jarak 5 cm di atas permukaan air, kadar gas amonia menyentuh sedikit diatas 15.56 ppm yang dimana kadar  tersebut  adalah  tinggi,  seeprti  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  13.  Namun kadarnya  menurun  seiring  berjalannya  waktu  karena  pakan  mengendap  pada  wadah seperti pada Gambar 14.
Gambar 13. Grafik hasil uji coba alat setelah 1 jam dengan jarak 5 cm dari permukaan air.
Gambar 14. Kondisi air setelah 1 jam.

## 4.4.2.  Pengujian Alat Pada Jarak 12 cm dari Permukaan Air
Gambar  15  memperlihatkan  alat  ketika  sedang  digunakan  pada  jarak  12  cm  dari permukaan  air  dan  Gambar  16  memperlihatkan  grafik  hasil  uji  coba  setelah  1  jam digunakan.
Seperti yang diperlihatkan pada Gambar 15 yaitu peletakan sensor pada jarak 12 cm di atas permukaan air, kadar gas amonia menyentuh 3.75 ppm yang dimana kadar tersebut adalah  tinggi,  seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  16.  Namun  kadarnya  menurun seiring berjalannya waktu karena pakan mengendap pada wadah seperti pada Gambar 14.
Gambar 15. Uji coba alat dengan jarak 12 cm dari permukaan air.
Gambar 16. Grafik hasil uji coba alat setelah 1 jam dengan jarak 12 cm dari permukaan air.

## 4.4.3.  Pengujian Alat Pada Jarak 5 cm dari Permukaan Air Mineral
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  meletakkan  sensor  MQ-137  sejauh  5  cm  di  atas permukaan air mineral pada lingkungan tertutup. Kemudian sistem bekerja selama 1 jam dan hasilnya dipantau dalam aplikasi Blynk di ponsel Android.
Seperti Gambar 17 memperlihatkan sistem ketika sedang digunakan pada jarak 5 cm di atas permukaan air dan Gambar 18 memperlihatkan grafik hasil uji coba sistem setelah 1 jam digunakan.
Data hasil pengukuran kadar gas amonia ditampilkan pada Gambar 19 dalam bentuk grafik pada aplikasi Blynk. Hasil uji coba yang dilakukan selama 1 jam dengan jarak 5 cm di atas permukaan air mineral.

## Gambar 17. Air mineral
Gambar 18. Uji coba sistem pada air mineral dengan jarak 5 cm
Gambar 19. Grafik hasil uji coba sistem setelah 1 jam dengan jarak 5 cm di atas permukaan air mineral
Seperti yang diperlihatkan pada Gambar 18 yaitu peletakan sensor pada jarak 5 cm di atas permukaan air mineral dengan data pada Gambar 18 diambil selama 1 jam, hasil ini membuktikan  keakuratan  sistem  yang  telah  dibuat  bahwa  ketika  sistem  diuji  pada  air mineral,  yang  di  mana  air  mineral  mengandung  amonia  sangat  rendah,  sistem  mampu mengukur kadar gas amonia dengan rentang nilai 0,01 – 0,02 ppm.
Sistem Pendeteksi Kadar Gas Amonia Menggunakan MQ-137 Pada Air Berbasis Internet of Things Dengan Aplikasi Blynk di Android Adhwa Alifia Putri, Syifaul Fuada, Endah Setyowati

## 4.4.4.  Pengujian Alat Pada Jarak 5 cm dari Permukaan Cairan Pemutih Pakaian
Amonia  dapat  ditemukan  di  produk  pembersih  yang  sering  digunakan  di  rumah tangga. Amonium hidroksida adalah cairan tidak berwarna yang biasa ditemukan sebagai amonia rumah tangga. Bahan kimia ini memiliki bau iritasi yang kuat dan korosif pada konsentrasi tinggi. Cairan pemutih pakaian merupakan salah satu produk pembersih yang sering digunakan di rumahan dan juga dapat digunakan sebagai disinfektan [20]. Gambar 20 memperlihatkan cairan pemutih pakaian.
Gambar 20. Cairan pemutih pakaian
Pengujian dilakukan dengan cara meletakkan sensor pada sistem sejauh 5 cm di atas permukaan cairan pemutih pakaian pada lingkungan tertutup. Kemudian sistem bekerja selama  1  jam  dan  hasilnya  dipantau  oleh  aplikasi  Blynk  di  ponsel  Android.  Gambar  21 memperlihatkan  sistem  ketika  sedang  digunakan  pada  jarak  5  cm  di  atas  permukaan cairan dan Gambar 22 memperlihatkan grafik hasil uji coba sistem setelah 1 jam digunakan.

## Gambar 21 Uji coba sistem dengan jarak 5 cm di atas permukaan cairan pemutih pakaian
Seperti yang diperlihatkan pada Gambar 22 yaitu peletakan sensor pada jarak 5 cm di atas permukaan cairan pemutih pakaian dengan data yang dirangkap pada grafik tersebut, hasilnya kadar gas ammonia, yaitu ini membuktikan sistem mampu mengukur kadar gas amonia pada cairan pemutih pakaian dengan rentang nilai 0,54 – 0,27 ppm yang dimana hasil tersebut adalah sebagai bukti keakuratan pembanding.
Gambar 22. Grafik hasil uji coba sistem setelah 1 jam dengan jarak 5 cm di atas permukaan cairan pemutih pakaian

## 5. Kesimpulan
Parameter  yang  diukur  pada  penelitian  ini,  yaitu  kadar  gas  amonia  menggunakan mikrokontroler Arduino Uno R3 dan NodeMCU ESP8266. Pengujian alat dilakukan 2 kali pengujian dengan endapan pakan ikan pada air kolam ikan nila merah dengan jarak 5 cm dan 12 cm. Berdasarkan pengujian alat, sensor bekerja lebih baik dan lebih akurat pada jarak  5  cm  dari  permukaan  air  dibandingkan  dengan  jarak  12  cm  dari  permukaan  air. Beberapa faktor sensor MQ-137 kurang akurat pada jarak 12 cm yaitu gangguan angin dan juga sensor MQ-137 dapat mendeteksi karbon monoksida (CO) dan dimetil ether ( C 2 H 6 O ) sehingga  kedua  gas  tersebut  tidak  boleh  ada  di  lingkungan  sekitar  ketika  MQ-137 beroperasi. Sehingga sensor MQ-137 lebih ideal untuk digunakan dekat dengan permukaan air dan juga ruang lingkungan sekitar tidak terlalu terbuka. Berdasarkan pengujian sistem, sebagai cara  untuk  mengukur  akurasi  alat, dilakukan  uji coba  pembanding  dengan  menguji sistem  pada  air  mineral  dan  cairan  pemutih  pakaian.  Berdasarkan  pengujian  sistem, didapatkan hasil dengan rata-rata 0,1 ppm pada pengujian sistem dengan jarak 5 cm di atas permukaan air mineral, didapatkan hasil dengan rata-rata 0,1 ppm pada pengujian sistem  dengan  jarak  5  cm di  atas  permukaan  air  mineral.  Dan  didapatkan  hasil  dengan rata-rata  0,11  ppm  pada  pengujian  sistem  dengan  jarak  5  cm  di  atas  permukaan  cairan pemutih pakaian. Sehingga dapat dilihat bahwa hasil kedua pengujian tersebut mendapat hasil dengan kadar gas amonia rendah dan medium.
Kajian yang dapat dilakukan untuk pengembangan selanjutnya, yaitu dengan melakukan pengujian  di  lingkungan  yang  tidak  terdapat  banyak  angin  (baiknya  dilakukan  pada lingkungan tertutup. Kemudian dilakukan uji laboratorium dan dilakukan perbandingan dengan alat sejenisnya. Sistem yang dihasilkan ini berpotensi untuk diuji pada skala yang luas dan dilakukan uji standar pengukuran pembanding.

## Daftar Pustaka
[1]  D.  Irawan  and  L.  Handayani,  “Studi  kesesuaian  kualitas  perairan  tambak  ikan  bandeng
(Chanos chanos) di Kawasan Ekowisata Mangrove Sungai Tatah,” E-J. Budid. Perair. , vol. 9, no. 1, Sep. 2020, doi: 10.35800/bdp.9.1.2021.30319.
Sistem Pendeteksi Kadar Gas Amonia Menggunakan MQ-137 Pada Air Berbasis Internet of Things Dengan Aplikasi Blynk di Android Adhwa Alifia Putri, Syifaul Fuada, Endah Setyowati
[2]  N. Hikmah, T. Alawiyah, and M. A. Wijaksono, “Analisis  Kadar  Ammonia  (NH3)  Di Perairan  Sekitar  Pabrik  Karet  Daerah Banjarmasin Menggunakan Spektrofotometri Visible,” J. Pharm. Care Anwar Med. , vol. 4, no. 1, pp. 20–30, Dec. 2021.
[3]  E. S. Pardamean, H. Syawal, and M. Riauwaty, “Identification of Pathogenic Bacteria in Cyprinus carpio Reared in Floating Cages,” J. Perikan. Dan Kelaut. , vol. 26, no. 1, p. 26, Feb. 2021, doi: 10.31258/jpk.26.1.26-32.
[4]  Y. Lu, J. Zhang, J. Cao, P. Liu, J. Li, and X. Meng, “Long-Term Ammonia Toxicity in the Hepatopancreas of Swimming Crab Portunus trituberculatus: Cellular Stress Response and  Tissue  Damage,” Front.  Mar.  Sci. ,  vol.  8,  p.  757602,  Jan.  2022,  doi: 10.3389/fmars.2021.757602.
[5]  S. R. Hasibuan, S. Syafriadiman, and M. N. Syahputra, “The Effect of Zeolite Toward Ammonia (NH3) in Tilapia Rearing Media with Recirculation System,” J. Perikan. Univ. Gadjah Mada , vol. 23, no. 1, p. 55, Jun. 2021, doi: 10.22146/jfs.64741.
[6]  T.  Haditya,  T.  Alawiyah,  and  N.  Hidayah,  “Perendaman  Menggunakan  Amoniak (NH3)  Menurunkan  Kadar  Protein  Total  Ikan  Nila  (Oreochromis  niloticus),” J. Katalisator , vol. 7, no. 2, pp. 238–245, Oct. 2022, doi: https://doi.org/10.22216/jk.v5i2.5717.
[7]  “Technical  Data  MQ-135.”  [Online].  Available:  https://www.olimex.com/  Products/ Components/Sensors/Gas/SNS-MQ135/resources/SNS-MQ135.pdf
[8]  M. S. J. Dwipayana, “Rancang Bangun Sistem Monitoring dan Kontrol Kadar Amonia, pH dan Kekeruhan pada Kolam Ikan Air Tawar Berbasis IoT,” Thesis (S1), Politeknik Negeri  Bali,  Bukit  Jimbaran,  2022.  [Online].  Available:  http://repository.pnb.ac.id/ id/eprint/3775
[9]  I.  H.  Pulungan,  T.  I.  Nasution,  H.  W.  Ningsih,  K.  Tarigan,  and  Fathurrahman,  “An Automatic  and  Realtime  Control of  Ammonia  Concentration  in  Catfish  Pond  Water Based on MQ137 Sensor,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1428, no. 1, p. 012054, Jan. 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1428/1/012054.
[10] M. A. Nugroho and M. Rivai, “Sistem Kontrol dan Monitoring Kadar Amonia untuk Budidaya Ikan yang Diimplementasi pada Raspberry Pi 3B,” J. Tek. ITS , vol. 7, no. 2, pp. 374–379, Feb. 2019, doi: 10.12962/j23373539.v7i2.30920.
[11]A. D. Pambudi and S. A. Wulandari, “Sistem Monitoring Sungai Berbasis IoT,” Elektrika , vol. 14, no. 2, p. 76, Oct. 2022, doi: 10.26623/elektrika.v14i2.5754.
[12] P. A. Rosyady, A. S. S. Sukarjiana, N. U. Habibah, N. Ihsana, A. R. C. Baswara, and W. R.  Dinata,  “Monitoring  Cairan  Infus  Menggunakan  Load  Cell  Berbasis  Internet  of Things  (IoT),” Techné  J.  Ilm.  Elektrotek. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  97–110,  Apr.  2023,  doi: 10.31358/techne.v22i1.345.
[13] L. Rahmawati, A. M. Hakimuddin, and I. Umami, “Implementasi Sensor Gas MQ-136 Dan MQ-137 Untuk Mendeteksi Kesegaran Daging Sapi Menggunakan Metode Neural Network,” vol. 11, no. 2, 2021.
[14] A.  Wicaksono,  “Media  Pembelajaran  IoT  Menggunakan  ESP8266  pada  Mata  Kuliah Komunikasi  Data  dan  Interface,”  Thesis  (S1),  Universitas  Negeri  Yogyakarta, Yogyakarta, 2019. [Online]. Available: http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/65922
[15] D.  Hofstetter,  E.  Fabian,  and  A.  G.  Lorenzoni,  “Ammonia  Generation  System  for Poultry Health Research Using Arduino,” Sensors , vol. 21, no. 19, p. 6664, Oct. 2021, doi: 10.3390/s21196664.
[16] Udin,  H.  Hamrul,  and  Muh.  F.  Mansyur,  “Prototype  Sistem  Monitoring  Kekeruhan Sumber Mata Air Berbasis Internet of Things,” Univ. Sulawesi Barat , vol. 2, no. 2, pp. 66–72, 2021, doi: https://doi.org/10.52158/jacost.v2i2.219.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 02 Oktober 2023 Hal 285 - 304
[17] P. Seneviratne, “Hands-On Internet of Things with Blynk: Build on the power of Blynk to configure smart devices and build exciting IoT projects,” Packt Publishing Ltd, 2018, p. 10.
[18] A. Noor, Arif Supriyanto, and Herfia Rhomadhona, “Aplikasi Pendeteksi Kualitas Air Menggunakan Turbidity Sensor Dan Arduino Berbasis Web Mobile,” Joutica , vol. 5, no. 1, p. 316, Mar. 2020, doi: 10.30736/jti.v5i1.329.
[19] B. Murtianta, S. Danis Ronaldo, and D. Susilo, “Perancangan Prototype Smart Indoor Greenhouse IoT untuk Membantu Permasalahan Budidaya Tanaman Selada di Kota Kupang,” Techné  J.  Ilm.  Elektrotek. ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  297–310,  Sep.  2022,  doi:
10.31358/techne.v21i2.331.
[20] S. Annisa, “Gambaran Penggunaan Disinfektan Pada Rumah Tangga Selama Pandemi Covid-19 Di Wilayah Jabodetabek Tahun 2021,” 2022.