ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Sistem Pemantauan dan Pendeteksi Kebakaran berbasis Logika Fuzzy dan Real-time Database
EVA AISAH HW, ROHMAT TULLOH, SUGONDO HADIYOSO,

## DADAN NUR RAMADAN
Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom, Bandung Email: evaaisahhw@gmail.com
Received 21 Januari 2021 | Revised 2 Februari 2021 | Accepted 27 Maret 2021

## ABSTRAK
Kebakaran rumah seringkali disebabkan oleh kelalaian manusia. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi kebakaran secara online real- time. Pada studi ini, dirancang dan diimplementasikan sebuah sistem pendeteksi kebakaran  dengan  sejumlah  sensor  untuk  mengukur  beberapa  parameter lingkungan.    Sistem  ini  dilengkapi  dengan  pengambil  keputusan  menggunakan metode fuzzy logic. Parameter lingkungan yang diukur mencakup suhu ruangan, asap  dan  api  yang  kemudian  dapat  dimonitor  secara  real-time  melalui  web interface    menggunakan  Internet  of  Things  platform.  Pengujian  menunjukkan bahwa detektor dapat mendeteksi api dengan jarak hingga 100 cm dengan akurasi mencapai 100%. Pengujian sensor suhu menunjukkan akurasi 98.79%, sementara itu  detektor asap  memperoleh  akurasi 77.81%. Sistem  ini  mampu mengirimkan data  dengan  rata-rata  delay  transmisi  0.62  detik.  Sistem  usulan  ini  diharapkan dapat menyediakan pemantauan kondisi suatu ruangan secara real-time.
Kata kunci : Kebakaran, Real-Time, Deteksi, Fuzzy, Internet Of Things

## ABSTRACT
House fires are often caused by human error. Therefore, we need a system that can  detect  fires  online  real-time.  In  this  study,  a  fire  detection  system  with  a number of sensors is designed and implemented to measure several environmental parameters. This system is equipped with a decision maker using the fuzzy logic method.  The  environmental  parameters  measured  include  room  temperature, smoke and fire which can then be monitored in real time via a web interface using the Internet of Things platform. Tests show that the detector can detect fires with a distance of up to 100 cm with an accuracy of up to 100%. The temperature sensor test shows an accuracy of 98.79%, while the smoke detector generates an accuracy  of  77.81%.  This  system  is  capable  of  sending  data  with  an  average transmission delay of 0.62 seconds. This proposed system is expected to provide realtime monitoring of the condition of a room.
Keywords : Fire, Real-time, detection, Fuzzy, internet of things

## 1. PENDAHULUAN
Keselamatan  dalam  sebuah  rumah  merupakan  hal  utama  yang  wajib  menjadi  perhatian, ancaman bahaya yang mungkin terjadi harus dapat dideteksi sedini mungkin, sehingg tidak membahayakan  para  penghuni  rumah,  salah  satunya  yaitu  kebakaran  yang  terkadang disebabkan oleh kelalaian manusia (Addawiyah & Windraswara, 2016) . Adanya kerugian yang diakibatkan oleh bencana kebakaran, seperti harta benda, bahkan korban jiwa (Farokhi, 2019) .  Berdasarkan  data  dari  Dinas  Pemadam  Kebakaran  dan  Penanggulangan  Bencana (DPKPB) Kota Bandung mencatat ada sebanyak 200 peristiwa kebakaran telah terjadi di Kota Bandung dalam kurun waktu Januari hingga Juli 2018 (Dinas Kebakaran, 2017) .
Berdasarkan uraian permasalahan diatas, maka diperlukan sistem yang dapat mendeteksi dan memberikan peringatan dini mengenai kondisi sebuah rumah secara realtime (Hidayat, dkk, 2018)(Juanita & Windarto, 2017) . Sistem  ini  dapat  menggunakan mikrokontroler yang terintegrasi  dengan  sebuah website  dan  input  berupa  sensor  yang  dapat  mengukur  suhu, kualitas udara, dan situasi adanya api atau tidak sebagai langkah antisipasi adanya kebakaran. Sistem ini harus menggunakan konsep realtime agar bisa mengetahui kondisinya setiap saat (Damanik, dkk, 2020)(Hartawan & Sudiarsa, 2019)(Nusa, dkk, 2015) . Implementasi sistem serupa yaitu sistem monitoring dan otomatisasi perangkat rumah telah dilaporkan pada beberapa  studi (Prihatmoko,  2018)(Rizal  &  Karyana,  2019) .  Sistem  ini  mampu memonitor dan mengendalikan sejumlah perangkat kelistrikan pada rumah. Beberapa studi lainnya merealisasikan sistem monitoring dan deteksi kebakaran seperti yang dilaporkan pada (Imamuddin, 2019)(Putra, dkk, 2018). Namun demikian, pengambilan keputusan belum mempertimbangkan sejumlah parameter dari sejumlah sensor.
Pada  studi  ini,  diusulkan  sebuah  sistem  pendeteksi  kebakaran  yang  dapat  memberikan peringatan dini sebelum terjadinya kebakaran secara realtime. Sistem ini dapat digunakan oleh pemilik  rumah  sebagai  langkah  antisipasi  terjadinya  sebuah  kebakaran  yang  mungkin  saja terjadi  karena  lupa  mematikan  sebuah  kompor,  adanya  gas  berbahaya,  dan  suhu  tinggi. Berdasarkan pada penelitian sebelumnya oleh Firman Al Rahmat dkk, dimana merealisasikan prototipe robot kapal pengukur tingkat keasaman dan turbiditas air berbasis metode modified fuzzy (Rahmat, dkk, 2018) . Maka pada studi ini dikembangkan sebuah sistem monitoring dengan menggunakan pendekatan fuzzy logic sebagai penentu kondisi ruang dalam rumah.
Sistem  ini  merupakan  sebuah  prototipe  pendeteksi  kebakaran  rumah  dengan  pembacaan sensor api, asap, dan suhu yang kemudian akan diolah untuk penentuan kondisi menggunakan fuzzy  logic.  Kemudian  data  ditampilkan  pada  sebuah  website  monitoring  yang  akan menampilkan  data  secara realtime.  Perbedaannya  yaitu  pada  pembacaan  sensor,  sistem pengiriman  data  dan website  yang  digunakan  untuk  menampilkan  data  dan  kondisi  secara realtime.
Sistem  yang  diusulkan  ini  merupakan  sistem embedded  yang  terdiri  dari  hardware  dan software.  Hardware  pada  sistem  pendeteksi  kebakaran  menggunakan  NodeMCU  ESP8266 yang terintegrasi dengan flame sensor, DHT-22, MQ-2, Buzzer dan OLED Display. Software dalam  sistem  pendeteksi  kebakaran  berupa  media website.  Data  yang  diperoleh  bersifat realtime  dengan  fitur  firebase  realtime  database  sehingga  pemantauan  kebakaran  yang diterima oleh user melalui media website selalu update. Dengan adanya Sistem Pemantauan dan Pendeteksi Kebakaran, maka proses terjadinya kebakaran dapat diketahui sedini mungkin dan dapat dicegah, berdasarkan informasi yang diberikan oleh sensor, yaitu dengan adanya api, timbulnya asap atau perubahan suhu dan kelembapan yang dratis didalam ruangan yang terpasang perangkat dengan sistem ini.

## 2. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
Sistem  yang  dibuat  terdiri  dari hardware  dan  software  yang  digunakan  untuk  melakukan pemantauan  pada  Dapur  secara realtime.  Hardware  pada  sistem  pendeteksi  kebakaran menggunakan metode fuzzy logic berbasis Internet of Things dengan media informasi berupa website.  Adapun  blok  diagram  dari  Sistem  Pendeteksi  Kebakaran  seperti  pada  Gambar  1 berikut ini:

## Gambar 1. Blok Diagram sistem
Berdasarkan Gambar 1, data pemantauan kondisi keamanan kebakaran dapur yang diperoleh meliputi  pendeteksian  api,  suhu,  dan  kelembapan.  Nilai  keluaran  yang  didapatkan  oleh hardware akan dikirim ke Firebase Realtime Database dan ditampilkan dengan media website serta  indikator  OLED  Display  pada  sisi hardware.  Apabila  suatu  ruangan  memiliki  kondisi potensi kebakaran yang terdeteksi melalui hardware pada Sistem Pendeteksi Kebakaran maka sistem secara otomatis mengirimkan data lokasi pada website.

## 2.1 Perancangan Fuzzy Logic
Metode Fuzzy Logic yang digunakan pada Sistem Pendeteksi Kebakaran yaitu metode Sugeno. Fuzzy Logic ini digunakan untuk memproses data hasil pengukuran dari sensor DHT22 berupa suhu,  MQ-2  berupa  asap, Flame  berupa  api.  Hasil  defuzzifikasi  pada  suhu,  asap,  dan  api merupakan parameter untuk kondisi keamanan kebakaran pada Sistem Pendeteksi Kebakaran di Dapur. Tahapan proses metode fuzzy logic pada Sistem Pendeteksi Kebakaran seperti pada Gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. Proses Metode Fuzzy Logic
Fuzzifikasi  merupakan  proses  perubahan  nilai  data  dari  setiap  sensor  menjadi  bentuk himpunan fuzzy berdasarkan fungsi keanggotaannya, proses ini berfungsi untuk menempatkan setiap nilai sesuai dengan derajat keanggotannya, yaitu 0 dan 1. Apabila nilai yang berada di antara 0 dan 1, maka disebut samar ( fuzzy) (Cahyadi, dkk, 2020; Satriatama, dkk, 2020). Hardware kemudian mendapatkan nilai suhu, kelembapan, dan api sebagai crisp input pada fuzzy  logic.  Selanjutnya,  Fuzzifikasi  akan  membuat  fungsi  keanggotaan  dan  menentukan banyaknya linguistic variable. Berdasarkan fungsi keanggotaan tersebut akan dapat diketahui nilai derajat keanggotaan setiap variable dalam himpunan fuzzy yang telah dibuat berdasarkan fungsi  keanggotaannya.  Hasil  dalam  bentuk  grafik  dari  fungsi  keanggotaan  suhu  yang digunakan memiliki 3 variabel linguistic yaitu Dingin, Hangat dan Panas. Dengan range nilai dingin dari 0° C sampai 20°C, range nilai hangat diantara 20°C sampai dengan 55°C dan range nilai panas diatas 48°C. Seperti pada gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Fuzzifikasi suhu
Bentuk grafik dari fungsi keanggotaan asap yang digunakan memiliki 3 variabel linguistic yaitu Low,  Medium  dan  High.  Dengan  range  Low  dari  0  ppm  sampai  200  ppm,  range  medium diantara 200 ppm sampai dengan 5500 ppm dan range nilai panas diatas 4500 ppm.

## Gambar 4. Fuzzifikasi asap
Hasil  dalam  bentuk  grafik  dari  fungsi  keanggotaan  api  yang  digunakan  memiliki  2  variabel linguistic yaitu Low dan High. Dengan range Low sebesar 0 dan range nilai High sebesar 1.
Gambar 5. Fuzzifikasi api
Fuzzy Rules dibuat berdasarkan logika, intuisi serta percobaan try and error setelah melakukan tes manual terhadap perubahan suhu, adanya asap dan api di Dapur yang akan digunakan. Fuzzy  rules  bersifat  subjektif.  Fuzzy  rules  digunakan  untuk  menghubungkan  antara  setiap variabel-variabel  masukan  kepada  sistem  dengan  variabel-variabel  keluaran  dari  sistem, aturan ini berbentuk if-then rules.  Tabel Fuzzy Rules pada sistem pendeteksi kebakaran seperti pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Fuzzy Rules
No. Temperature Asap Output 1. Cold Low Safe 2. Cold Medium Safe 3. Cold High Warning 4. Warm Low Safe 5. Warm Medium Warning 6. Warm High Warning 7. Hot Low Warning 8. Hot Medium Warning 9. Hot High Warning 10. Cold Low Safe 11. Cold Medium Warning 12. Cold High Warning 13. Warm Low Safe 14. Warm Medium Danger 15. Warm High Danger 16. Hot Low Danger 17. Hot Medium Danger 18. Hot High Danger
Berdasarkan Tabel 1 diatas menunjukkan bahwa terdapat 18 kondisi pada sistem pendeteksi kebakaran  yang  dibuat  untuk  menentukan  status  keamanan  kebakaran  pada  dapur. Penentuan kondisi pada fuzzy rules seperti pada Tabel 2 berikut ini:

## Tabel 2. Threshold Fuzzy Rules
THRESHOLD LOW MEDIUM HIGH TEMP < 20 °C 33-48°C > 55°C FIRE 0 1 Smoke < 200 ppm 200 - 5000 ppm > 5000 ppm
Proses  defuzzifikasi  menggunakan  metode weighted  average.  Metode  weighted  average merupakan metode pengambilan rata-rata menggunakan pembobotan dari fuzzy set berupa derajat keanggotaan, persamaan Defuzzifikasi seperti berikut ini:
y*= ∑ ( ) ∑ ( ) (1)
Dimana  y  adalah  nilai crips  dan 𝜇 (y)  adalah  derajat  keanggotaan  dari  nilai crips  y.  Tahap terahir dari fuzzy  logic yaitu defuzzifikasi.  Setelah  dibuat  rules tersebut maka akan muncul grafik yang menyatakan hasil yang diharapkan berdasarkan fuzzy rules dan nilai masukan yang difuzzyfikasi sebelumnya. Pengelompokan kondisi status keamanan kebakaran terdiri dari Safe dengan defuzzifikasi sebesar 1, Warning dengan defuzzifikasi sebesar 0.5, dan Danger dengan defuzzifikasi sebesar 0, persamaan Fuzzifikasi ditampilkan pada script pemprograman berikut:

## 2.2 Realisasi Hardware
Gambar 6 menunjukkan blok diagram bagian hardware dari usulan sistem. Sistem ini memiliki komunikasi  satu  arah  yaitu  nilai  masukan  dari  sensor  berupa  pendeteksian  api,  suhu,  dan kelembapan. Hardware  pada  sistem  pendeteksi  kebakaran  menggunakan  microcontroller NodeMCU ESP8266 sebagai pemrosesan data.
Selanjutnya akan diproses pada mikrokontroler NodeMCU ESP8266 menggunakan fuzzy logic sebagai  parameter  algoritma  pemrograman  pada  sistem  pendeteksi  kebakaran.  NodeMCU ESP8266 terhubung dengan jaringan Internet yang telah disediakan dengan operator. Data pemantauan  pendeteksian  api,  suhu,  dan  kelembapan  yang  diperoleh  oleh Hardware  akan ditampilkan pada OLED Display dan dikirimkan ke Firebase Realtime Database.
Perancangan  komponen  elektronika  pada  sensor  DHT-22  yang  digunakan  untuk  mengukur suhu  dan  kelembapan  pada  sistem  pendeteksi  kebakaran  mendapatkan  catu  daya  DC  3V, Ground, dan D5 (Digital) dari NodeMCU ESP8266. Pin DAT pada sensor DHT-22 dihubungkan dengan pin D5 untuk memberikan nilai masukan digital pada sistem pendeteksi kebakaran, nilai masukan sensor DHT-22  dalam  pengukuran  suhu  dan kelembapan  menggunakan  tipe data float. Tipe data float merupakan tipe data numerik dengan angka desimal. Nilai suhu dan kelembapan didapatkan dengan pembacaan pin D5 pada NodeMCU ESP8266.
void fuzzyfikasi() { if (temp <= T_temp_1)
{ miu_temp [0] = 1;} else if (temp > T_temp_1 && temp <= T_temp_2) {miu_temp [0] = (T_temp_2 - temp) /   (T_temp_2 - T_temp_1);} else {miu_temp [0] = 0;} if (temp <= T_temp_1) {miu_temp [1] = 0;} else if (temp > T_temp_1 && temp < T_temp_2) {miu_temp [1] = (temp - T_temp_1) / (T_temp_2 - T_temp_1);} else if (temp >= T_temp_2 && temp <= T_temp_3) {miu_temp [1] = 1;} else if (temp > T_temp_3 && temp <= T_temp_4) {miu_temp [1] = (T_temp_4 - temp) / (T_temp_4 - T_temp_3);} else {miu_temp [1] = 0;} if (temp <= T_temp_3) {miu_temp [2] = 0;} else if (temp > T_temp_3 && temp <= T_temp_4) {miu_temp [2] = (temp - T_temp_3) / (T_temp_4 - T_temp_3);} else {miu_temp [2] = 1;} }
Gambar 6. Schematic hardware pada sistem pendeteksi kebakaran
Flame sensor dalam deteksi Api pada sistem ini dimulai dari inisialisasi variable. Nilai deteksi api pada Flame sensor akan dikelompokkan fuzzifikasi dengan kondisi nilai api sebesar 1 dan nilai kondisi tidak terdapat api yaitu 0. Setelah proses fuzzifikasi maka sistem akan mencari nilai rata-rata minimum berdasarkan rules fuzzy logic yang digunakan untuk pendeteksian api.
Setelah proses mencari nilai minimum dan rata-rata maka akan dilakukan defuzzifikasi untuk mencari nilai akhir kondisi api yang disebut sebagai status. Status pada kondisi Api digunakan untuk menentukan parameter keamanan kebakaran. Perancangan komponen elektronika pada Flame  Sensor  yang  digunakan  untuk  pendeteksian  api  pada  sistem  pendeteksi  kebakaran mendapatkan catu daya DC 3V, Ground, dan D6 (Digital) dari NodeMCU ESP8266. Pin D0 pada Flame  Sensor  dihubungkan  dengan  pin  D6  untuk  memberikan  nilai  masukan  digital pendeteksian Api.
Hasil pengukuran asap oleh MQ-2 dilakukan fuzzifikasi dengan nilai asap sebesar 0 sampai 1. Setelah proses fuzzifikasi maka sistem akan mencari nilai minimum dan nilai rata-rata asap berdasarkan rules fuzzy logic. Setelah proses mencari nilai minimum dan rata-rata pada asap maka akan dilakukan defuzzifikasi untuk mencari nilai akhir kondisi asap yang disebut sebagai status.  Status  pada  kondisi  asap  digunakan  untuk  menentukan  parameter  keamanan kebakaran.  Perancangan  komponen  elektronika  pada  Sensor  MQ-2  yang  digunakan  untuk pengukuran asap pada Sistem Pendeteksi Kebakaran mendapatkan catu daya DC 3V, Ground, dan A0 (Analog) dari NodeMCU ESP8266. Pin A0 pada Sensor MQ-2 dihubungkan dengan pin A0 di NodeMCU ESP8266 untuk memberikan nilai masukan analog 0 - 10000 di pengukuran asap pada sistem pendeteksi kebakaran.

## 2.3 Desain Wadah Perangkat Keras dan Rancangan Aplikasi
Perangkat keras pendeteksi kebakaran yang telah direalisasikan kemudian ditempatkan pada box  berbahan  akrilik  dengan  dimensi  10  x  10 x  20  cm.  Gambar  9  menunjukkan  tata  letak perangkat keras pada kotak akrilik.

## Gambar 9. Mekanik komponen elektronika
Perancangan  program  aplikasi  pada  usulan  system  ini  dirancang  menggunakan framework realtime database berupa media website. Tampilan website aplikasi disajikan pada Gambar 10, dimana Gambar 10. (a) tampilan dashboard website, sementara itu Gambar 10. (b) adalah tampilan setelah login berhasil dan Gambar 10. (c) adalah tampilan setelah login admin.
Gambar 10. (a) Tampilan dashboard website, (b) tampilan setelah login user, (c) tampilan setelah login admin
Dalam menjalankan aplikasi ini, terdapat dua hak akses atau kewenangan meliputi admin dan user. Admin adalah pengelola layanan dan mempunyai hak penuh atas data dan pengaturan aplikasi. Sementara itu user adalah penggunan pasif yang hanya dapat melihat data sensor. Beriku adalah penjelasan detail berkaitan dengan hak akses untuk dua kategori tersebut.
1. Admin  dapat  melihat data  sensor,  serta  mengetahui  indikator  keamanan  kebakaran dari ruangan yang telah terpasang perangkat. Pengelolaan data keamanan kebakaran dan Hardware sebagai admin tersebut dapat dilakukan setelah login sebagai admin.
2. User dapat melihat  data-data sensor  yang berada  di seluruh  ruangan,  hal ini dapat dilakukan setelah melakukan login pada halaman website khusus user.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Sistem  ini telah  diimplementasikan dan  diujikan  di dua tempat berbeda dengan  luas  dapur sebesar 2.6 m2 dan 6 m2. Dimensi hardware ini sebesar 10 cm x 10 cm x 10 cm, dengan cara kerja sistem ini ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Flowchart Penggunaan Sistem Pendeteksi Kebakaran

## 3.1 Pengujian Nilai Kesalahan Pada Flame Sensor
Pada pengujian ini, setiap flame sensor dilakukan pengujian sebanyak 5 kali untuk melihat kesalahan ketepatan data flame sensor yang dikirim ke Firebase Realtime Database dengan data yang didapat oleh Haridware yang ditampilkan melalui Serial Monitor dalam mendeteksi Api. Pengujian kesalahan ketepatan data flame sensor seperti Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Pengujian Kesalahan Ketepatan Data Flame Sensor Flame Sensor Condition Firebase Realtime Serial Monitor Result 1 Yes 1 1 Sesuai No 0 0 Sesuai 2 Yes 1 1 Sesuai No 0 0 Sesuai 3 Yes 1 1 Sesuai No 0 0 Sesuai
Hasil  pengujian  kesalahan  ketepatan  data  flame  sensor  sesuai  dengan  Tabel  3  maka  nilai kesalahan ketepatan data sebesar 0 %.

## 3.2 Pengujian Jarak Deteksi Flame Sensor
Pengujian jarak flame sensor terhadap objek api bertujuan untuk mengetahui jarak maksimal yang  dapat  dideteksi  flame  sensor  terhadap  objek  api.  Flame  sensor  telah  tersambung  ke NodeMCU ESP8266 dan hasil dari pengujian jarak flame sensor terhadap objek api di tampilkan pada  serial  monitor  dan  dikirim  ke  firebase  realtime  database.  Pengujian  dilakukan menggunakan alat bantu lilin dengan kelipatan jarak sebesar 10 cm hingga flame sensor tidak mendeteksi api yang terdapat pada lilin tersebut. Lilin diletakkan lurus sejajar terhadap flame sensor.  Adapun  hasil  dari  pengujian  jarak  flame  sensor  dengan  api  seperti  pada  Tabel  4 berikut:
Tabel 4. Pengujian Jarak Maksimal Flame Sensor ke Objek Api Jarak (cm) Status Jarak (cm) Status 10 1 70 1 20 1 80 1 30 1 90 1 40 1 100 1 50 1 110 0 60 1 120 0
Status “1” menandakan flame sensor mendeteksi adanya objek api. Status “0” menandakan flame  sensor  tidak  mendeteksi  adanya  objek  api.  Berdasarkan  Tabel  4  Pengujian  jarak maksimal pada Flame Sensor dalam mendeteksi objek api sebesar 100 cm.

## 3.3 Pengujian Nilai Kesalahan Pada DHT-22
Pengujian  dilakukan  dengan  mengukur  suhu  dan  kelembapan  pada  Dapur  dengan  alat pembanding Thermometer. Pengujian nilai kesalahan pada sensor DHT-22 bertujuan untuk mengetahui  nilai  kesalahan  pembacaan  suhu  dan  kelembapan  pada  sensor  DHT-22  Nilai kesalahan didapatkan dengan mencari selisih kesalahan pengukuran suhu dan kelembapan pada  Sensor  DHT-22  dan Thermometer.  Hasil  pengukuran  suhu  dan  kelembapan  akan ditampilkan  pada OLED Display di Hardware. Hasil  pengujian  kesalahan pembacaan  sensor DHT-22 sesuai dengan Gambar dibawah ini:
Gambar 15. Pengujian nilai kesalahan suhu pada sensor DHT-22
Berdasarkan Gambar 15, nilai kesalahan pembacaan suhu sebesar 1.21 % pada Sensor DHT- 22.

## 3.4 Pengujian Sensor MQ-2
Pengujian  dilakukan  dengan  mengukur  kadar  asap  pada  ruang,  kemudian  dibandingkan dengan  alat  Smoke  Detector.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  kesalahan pembacaan  asap  pada  sensor  MQ-2.  Nilai  kesalahan  didapatkan  dengan  mencari  selisih kesalahan pengukuran asap pada Sensor MQ-2 dan Smoke Detector. Hasil pengukuran asap akan  ditampilkan  pada  OLED  Display  di  Hardware.  Hasil  pengujian  kesalahan  pembacaan sensor MQ-2 sesuai dengan Gambar 16 dibawah ini:

## Gambar 16. Hasil pengujian pada MQ-2
Hasil yang didapatkan berdasarkan Gambar terkait Pengujian kesalahan pembacaan asap pada Sensor MQ-2 sebesar 22.19 %.

## 3.5 Pengujian Kondisi Fuzzy
Pengujian  dilakukan  dengan  mengukur  mendapatkan  kondisi  akhir  dari  defuzzifikasi  pada Dapur.  Pengujian  nilai  akhir  kondisi  fuzzy  bertujuan  untuk  mengetahui  status  keamanan kebakaran. Pengujian dilakukan didalam ruangan dengan ukuran lebar 2.5 Meter, panjang 2.5 Meter dan tinggi 3 Meter, Perangkat pendeteksi kebakaran ditempelkan pada dinding ruangan, dengan  posisi  berada ditengah  dengan  ketinggian  1  Meter.  Kondisi  pada  ruangan  tersebut dibuat  seolah-olah  mewakili  keadaan  yang  akan  diuji,  berdasarkan Fuzzy  Rules  Sistem Pendeteksi Kebakaran, maka pengujian dilakukan sebanyak 18 kemungkinan keadaan yang dapat terjadi, dengan menggunakan semua sensor secara bersamaan, dimana untuk setiap kemungkinan dilakukan pengujian sebanyak 10 kali. Hasil pengujian kondisi fuzzy seperti pada Tabel 8.

## Tabel 8. Pengujian Kondisi Fuzzy
No. Temperature ( o C) Asap (ppm) Fuzzy Score Status 1. 23.5 0 1 Safe 2. 23.6 0 1 Safe 3. 23.8 0 1 Safe 4. 24 1 1 Safe 5. 25.7 10 1 Safe 6. 25.8 100 1 Safe 7. 27.8 10 1 Safe 8. 26.5 0 1 Safe 9. 26.7 5 1 Safe 10. 28.9 8 1 Safe 11. 31.8 100 1 Safe 12. 45.8 600 0.2 Danger 13. 52.1 803 0 Danger 14. 52.4 0 0.69 Warning 15. 54.8 0 0.51 Warning 16. 55 1047 0.5 Warning 17. 56 1008 0 Danger 18. 56.2 900 0 Danger
Berdasarkan  Tabel  8  didapatkan  kondisi  status  sesuai  dengan  nilai  akhir  yang  didapatkan berasal dari proses defuzzifikasi dari suhu, asap dan api. Sesuai dengan kemungkinan keadaan yang dapat terjadi sebanyak 18 keadaan.

## Tabel 9. Pengujian fungsionalitas aplikasi
No  Pengujian Perlakuan Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Keterangan 1 Sign Up User Masukkan email dan kata sandi baru Berhasil menambahkan akun Berhasil menambahkan akun Sukses 2 Login User Masuk dengan email dan password yang benar Masuk ke halaman dashboard User Masuk ke halaman dashboard user Sukses Masuk dengan email dan password yang salah Tidak dapat masuk ke halaman dashboard User dan Menampilkan informasi email yang tidak valid Tidak dapat masuk ke halaman dashboard User dan Menampilkan informasi email yang tidak valid Sukses 3 User melihat perangkat yang terpasang di rumahnya Login dengan user email dan password Masuk ke halaman user dan menampilkan data sensor dalam bentuk numerik Masuk ke halaman user dan menampilkan data sensor dalam bentuk numerik Sukses 4 Login Admin Masuk dengan email dan password yang benar Masuk ke halaman dashboard Admin Masuk ke halaman dashboard Admin Sukses Masuk dengan email dan password yang salah Tidak dapat masuk ke halaman dashboard Admin dan Menampilkan informasi email yang tidak valid Tidak dapat masuk ke halaman dashboard Admin dan Menampilkan informasi email yang tidak valid Sukses 5 Admin melihat seluruh lokasi perangkat Masuk ke halaman dashboard user Menampilkan seluruh perangkat yang terpasang dari seluruh user Menampilkan seluruh perangkat yang terpasang dari seluruh user Sukses

## 3.6 Pengujian Fungsionalitas Software
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  semua  fitur  yang  terdapat  pada  web  interface apakah berjalan dengan baik sesuai dengan fungsinya. Tahap pengujian ini dilakukan dengan cara  menjalankan  semua  fitur  yang  ada  di  sistem  tersebut.  Tabel  9  menunjukkan  hasil pengujian fungsionalitas software.
Dari seluruh skenario pengujian dapat diketahui bahwa aplikasi website yang dikembangkan dapat menjalankan seluruh fungsi antar muka pengguna. Fungsi ini meliputi sign up pengguna baru, login aplikasi, dan mengakses data sensor. Pada fungsi login, aplikasi mampu melakukan proses otentikasi pengguna. Jika pengguna memasukkan email dan password dengan benar maka pengguna mendapatkan akses dan sebaliknya jika salah maka aplikasi tidak mengijinkan pengguna  untuk  mengakses  data.  Pada  fungsi  identifikasi  pengguna,  aplikasi  mampu membedakan  hak  akses  baik  user  umum  atau  admin.  Ini  ditunjukkan  pada  saat keduanya telah berhasil login, terlihat pada laman dashboard dimana admin mempunyai akses penuh terhadap data.
3.7 Pengujian Delay Monitoring Data Pengujian ini dilakukan agar dapat mengetahui delay ketika terjadi perubahan data pada saat dilakukan monitoring data. Pengujian ini dilakukan dengan cara menghitung rentang waktu antara perubahan data pada display perangkat dengan perubahan data pada aplikasi website. Pada  pengujian  ini  digunakan  koneksi  Wi-Fi  dengan bandwidth  20  Mbps.  Hasil  pengujian ditunjukkan pada Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Pengujian Delay Monitoring Perangkat
Pengujian Data Nilai Awal Perubahan Data Nilai Akhir Delay (Detik)
1
Temperature
20
Iya
22
0.9 Humidity 50 50 Smoke 5 5 Fire 0 0
2
Temperature
25 Iya 27
0.8 Humidity 55 57 Smoke 200 220 Fire 0 0
3 Temperature 27 Iya 28
0.6 Humidity 57 58 Smoke 220 230 Fire 0 1
4
Temperature
28 Iya 33
0.5 Humidity 58 60 Smoke 230 270 Fire 1 0
5 Temperature 33
Iya
34
0.3 Humidity 60 60 Smoke 270 255 Fire 0 0 Rata-Rata Delay 0.62
Dari scenario pengujian sebagaimana disajikan pada Tabel 10, dapat diketahui bahwa sistem ini  dapat  bekerja  secara real-time  dalam  menjalankan  fungsi  perubahan  data.  Dengan kecepatan  internet  20  Mbps,  delay  yang  dihasilkan  dalam  proses  pengiriman  data  adalah kurang dari 1 detik dengan rata-rata 0.62 detik untuk seluruh pengujian. Dalam pengiriman
dan  penerimaan  data  pada  sistem  monitoring  ini  dapat  kita  ketahui  masih  terdapat  delay, namun demikian delay yang dihasilkan relatif rendah (< 1 detik) sehingga proses monitoring atau perubahan data tetap dapat dilakukan secara real-time.

## 4. KESIMPULAN
Pada  studi  ini  telah  dirancang  sebuah  sistem  pendeteksi  dan  monitoring  kebakaran  pada ruangan  dengan  aplikasi  online.  Sistem  yang  diusulkan  menggunakan  sejumlah  sensor mencakup sensor asap MQ-2, sensor suhu dan kelembapan DHT-22 dan flame sensor dengan NodeMCU  sebagai  pusat  kontrol.  Informasi  suhu,  kelembapan,  asap  dan  keberadaan  api dikirimkan ke cloud database. Informasi tersebut kemudian dapat diakses secara online melalui aplikasi  web  yang  dikembangkan.  Dari  scenario  pengujian  yang telah  diperform,  sistem  ini dapat mendeteksi api dengan jarak hingga 100 cm dengan akurasi mencapai 100%. Pengujian sensor suhu menunjukkan akurasi 98,79%, sementara itu detector asap mengenerate akurasi 77,81%. Sistem  ini  mampu mengirimkan data dengan rata-rata delay transmisi 0.62 detik. Parameter-parameter  tersebut  kemudian  menjadi  masukan fuzzy  logic  untuk  pengambilan keputusan apakah aman, warning atau bahaya. Sistem yang diusulkan ini diharapkan dapat memberikan keamanan dan kemudahan pemantauan pada lingkungan rumah.

## DAFTAR RUJUKAN
Addawiyah, A. S., & Windraswara, R. (2016). Pengembangan Risk Assessment Dalam Evaluasi
Manajemen Penanggulangan Kebakaran Melalui Fault Tree Analysis. Unnes Journal of
Public Health, 5(1), 36. https://doi.org/10.15294/ujph.v5i1.9702
Cahyadi, W., Sa’id, M. F., & Chaidir, A. R. (2020). Optimasi Racing Line pada ECU (Electronic Control  Unit)  Mobil  Listrik  Berbasis  Fuzzy  Logic  Control. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika,  8(2),  454. https://doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.454
Damanik, I. A. verry, Suratmadji, S., & K, A. J. (2020). Monitoring Energi Secara Real-Time pada  Mesin  Berbasis  IoT. Jurnal  Teknologi  Bahan  Dan  Barang  Teknik,  10(1),  1–8. https://doi.org/10.37209/jtbbt.v10i1.160
Farokhi, M. R. (2019). Sistem Deteksi Dan Pemadam Kebakaran Menggunakan Multi Sensor
Berbasis Sim 800l. In Universitas Teknologi Yogyakarta.
https://doi.org/10.22201/fq.18708404e.2004.3.66178
Hartawan,  I.  N.  B.,  &  Sudiarsa,  I.  W.  (2019).  Analisis  Kinerja  Internet  of  Things  Berbasis
Firebase Real-Time Database. Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer), 2(1), 6– 17. https://doi.org/10.31598/jurnalresistor.v2i1.371
Hidayat, M. R., Christiono, C., & Sapudin, B. S. (2018). Perancangan Sistem Keamanan Rumah
Berbasis Iot Dengan Nodemcu Esp8266 Menggunakan Sensor Pir Hc-Sr501 Dan Sensor Smoke Detector. Kilat, 7(2), 139–148. https://doi.org/10.33322/kilat.v7i2.357
Juanita, S., & Windarto. (2017). Rancangan sistem informasi peringatan dini bencana banjir.
Prosiding Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu & Call For Papaer UNISBANK Ke-3, 3,
123–129.
Dinas  Kebakaran.  (2017). Data  Kebakaran  Kota  Bandung.  Dinas  Pencegahan  Dan Penanggulangan Kebakaran Kota Bandung.
Muhammad Imamuddin, Z. (2019). Sistem Alarm Dan Monitoring Kebakaran Rumah Berbasis Nodemcu Dengan Komunikasi Android. Voteknika, 7(2), 40–45.
Nusa, T., Sompie, S. R. U. A., & Rumbayan, E. M. (2015). Sistem Monitoring Konsumsi Energi Listrik  Secara  Real  Time  Berbasis  Mikrokontroler. E-Jurnal  Teknik  Elektro  Dan Komputer, 4(5), 19–26.
Pande  Agustiana  Putra,  I.  W., Piarsa, I.  N.,  &  Suar  Wibawa,  K.  (2018). Sistem  Pendeteksi
Kebakaran Menggunakan Raspberry Pi Berbasis Android. Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi), 6(3), 167.
https://doi.org/10.24843/jim.2018.v06.i03.p03
Prihatmoko,  D.  (2018).  Perancangan  Sistem  Monitoring  Perangkat  Elektronik  Rumah
Menggunakan  Internet. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  Dan  Ilmu  Komputer,
9(1), 279–286. https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.2041
Rahmat, F. Al, Sunarya, U., & Tulloh, R. (2018). Prototipe Robot Kapal Pengukur Tingkat PH dan Turbiditas Air Berbasis Metode Modified Fuzzy. Jurnal Rekayasa Elektrika, 14(1),
43–50. https://doi.org/10.17529/jre.v14i1.9771
Rizal, R., & Karyana, I. (2019). Innovation in Research of Informatics ( INNOVATICS ) Sistem Kendali dan Monitoring pada Smart Home Berbasis Internet of Things ( IoT ). 2, 43– 50.
Satriatama,  R.,  Darlis,  D.,  &  Pangaribuan,  P.  (2020).  Sistem  Kontrol  Troli  Rotari  sebagai
Tempat  Penitipan  Barang  Otomatis  menggunakan  Fuzzy  Logic. ELKOMIKA:  Jurnal
Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika,  8(3),  575. https://doi.org/10.26760/elkomika.v8i3.575