## Sistem Deteksi Kebakaran Berbasis Internet Of Things Dengan Pesan Peringatan Menggunakan NodeMCU ESP8266 Dan Platform ThingSpeak
Uyock Anggoro Saputro 1* , Agus Tuslam 2
1,2 Program Studi Informatika Universitas Amikom Yogyakarta
1 uyock@amikom.ac.id
2 agus.tulsam@students.amikom.ac.id
Abstrak— Kebakaran sangat sering terjadi karena hubungan pendek arus listrik atau karena kebocoran gas dan lambatnya penanganan yang mengakibatkan semakin membesarnya api, sehingga menyebabkan banyak kerugian. Oleh karena itu, kebakaran yang terjadi harus terdeteksi dengan  cepat  untuk  mencegah  ancaman  lain.  Kondisi  ini  dapat  terdeteksi  dengan  cepat  menggunakan  Internet  Of  Things  (IOT),  untuk mendeteksi tempat di mana lokasi terjadinya kebakaran, menggunakan sensor yang terintegrasi dengan sistem yang terhubung menggunakan jaringan internet untuk mengirimkan pesan peringatan pada ponsel melalui aplikasi Blynk dan mengirimkan titik lokasi pada layanan darurat (pemadam  kebakaran)  menggunakan  pesan  Email,  dalam  sistem  pendeteksi  kebakaran  menggunakan  beberapa  sensor,  seperti  sensor  suhu, sensor  api,  dan  sensor  asap.  Dari  sensor  tersebut,  mengirimkan  sinyal  ke  sistem  untuk  memeriksa  kondisi  pada  saat  itu  dan  jika  sistem mendeteksi kebakaran maka sistem akan mengirimkan pesan pada ponsel pengguna, dan mengirimkan pesan lokasi ke pemadam kebakaran. Sistem yang dibuat untuk mengurangi terjadi kebakaran besar dan meminimalkan alarm palsu dengan menambahkan kamera untuk memantau langsung  melalui  handphone  pada  saat  terjadinya  kebakaran.  Experiment  ini  menunjukkan  keunggulan  dari  sistem  yang  efektivitas, pergunakan daya rendah, menggunakan platform ThingSpeak dan menghasilkan sistem yang berguna untuk mendeteksi kebakaran. Penelitian ini mendapatkan hasil parameter pengujian beberapa sensor yang digunakan, antara lain parameter pengujian sensor api, parameter pengujian sensor asap, parameter pengujian sensor suhu, dan pengujian akurasi titip GPS.
Kata kunci— Internet Of Things, kebakaran, Mikrokontroler, NodeMCU ESP8266, sistem deteksi kebakaran, ThingSpeak.
Abstract— Fires  very  often  occur  due  to  short  circuits  of  electric  current  or  gas  leaks  and  the  slow  handling  of  which  results  in  the expansion of the fire, causing a lot of losses. Therefore, fires that occur must be detected quickly to prevent other threats. This condition can be  detected  quickly  using  the  Internet  of  Things  (IoT),  to  detect  the  place  where  the  fire  occurred,  using  sensors  integrated  with  a  system connected to the internet to send warning messages to mobile phones via the Blynk application and send location points to emergency services (fire brigades) using email messages, in the detection system. Fire sensors use several sensors, such as temperature sensors, fire sensors, and smoke sensors. From these sensors, it sends a signal to the system to check the conditions at that time, and if the system detects a fire, it will send a message to the user's cellphone and send a location message to the fire department. A system was created to reduce the occurrence of large  fires  and  minimize  false  alarms  by  adding  a  camera  to  monitor directly via  cellphone  when a  fire  occurs.  This  experiment  shows  the advantages of an effective system that uses low power, uses the ThingSpeak platform and produces a system that is useful for detecting fires. This study obtained the results of the parameter testing of several sensors used, including fire sensor testing parameters, smoke sensor testing parameters, temperature sensor testing parameters, and GPS point accuracy testing.
Keywords— Internet Of Things, fire, Microcrontroller, NodeMCU ESP8266, fire detection system, ThingSpeak.
I. P ENDAHULUAN
Data kebakaran yang dikeluarkan oleh Dinas Penanggulangan  Kebakaran  dan  Penyelamatan  Provinsi  DKI Jakarta  terdapat  5.043  kasus  yang  terjadi  di  Provinsi  DKI Jakarta  pada  tahun  2020.  Dalam  penanganan  Kebakaran Wilayah  Jakarta  Selatan  menjadi  wilayah  yang  sering  terjadi bencana  kebakaran  yaitu  sebanyak  397  kasus,  selanjutnya disusul  oleh  wilayah  Jakarta  Timur  yang  memiliki  kasus kebakaran  dengan  349  kasus  kebakaran.  Sedangkan  untuk kasus  penyelamatan,  Jakarta  Selatan  menjadi  kasus  yang paling  banyak  yaitu  1.098  kasus  dan  disusul  oleh  wilayah Jakarta Timur dengan 1.013 kasus.[1]
Dari  total  1.505  kasus  yang  terjadi  di  DKI  Jakarta,  938 kasus  bencana  kebakaran  disebabkan  oleh  gangguan  listrik, sementara  180  kasus  kebakaran  disebabkan  oleh  ledakan  dan kebocoran gas, dan kasus paling sedikit disebabkan oleh lilin dan  puntung  rokok  sebanyak  43  kasus.  Apabila  kebakaran terjadi  dan  api  sudah  membesar  maka  pihak  pemadam kebakaran  akan  kesulitan  memadamkan  api  terlebih  lagi  jika
jalan  menuju  tempat  kebakaran  sempit  maka  semakin  sulit untuk  menjangkau  lokasi  kebakaran,  peristiwa  ini  dapat memakan  korban  jiwa  dan  kerugian  yang  tidak  sedikit  akibat kerusakan  material  yang  disebabkan  oleh  api.  Untuk menghindari  hal  ini  perlunya  pemberitahuan  informasi  sedini mungkin jika terjadinya kebakaran sehingga dapat meminimalisir  jatuhnya  korban  jiwa  akibat  musibah kebakaran [1].
Dari peristiwa kebakaran yang masih sering terjadi, penulis ingin  membuat  sebuah  sistem  untuk  mendeteksi  sedini mungkin peristiwa yang menyebabkan kebakaran menggunakan  sistem  berbasis Internet  Of  Thing .  Perangkat IOT ( internet of thing ) menghubungkan antara perangkat IOT lain atau aplikasi ( cloud base ) untuk menyampaikan informasi dengan  menggunakan  protokol  internet  transfer.  Perangkat yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan NodeMCU ESP8266  sebagai  kontrol  kendali  semua  alat  dan  memiliki modul wi-fi untuk terhubung ke jaringan dan dapat mengirim data  menggunakan  protokol  HTTP.  ThingSpeak  berfungsi sebagai pengumpul data yang didapat dari perangkat node dan
memungkinkan  untuk  data  diambil  kembali  ke  dalam lingkungan  perangkat  lunak  untuk  analisis  histori  data. Memanfaatkan  alat  pendeteksi  suhu  DHT11,  sensor  api, sensor  gas  MQ-2  dan  modul  GPS  Neo.    mengirim  informasi kejadian awal terjadinya kebakaran dan dapat melihat melalui pantauan  kamera  secara real-time serta  mengirim  lokasi secara  otomatis  tempat  terjadinya  bencana  kepada  petugas pemadam  kebakaran,  sehingga  jika  terjadinya  kebakaran petugas dapat langsung menuju ke lokasi bencana.

## A. Kebakaran
Kebakaran  adalah  peristiwa  menyalanya  api  kecil  yang mampu  besar  pada  suatu  tempat,  dalam  situasi  atau  waktu yang  tidak  dikehendaki  yang dapat  merugikan  dan  umumnya sulit  untuk  dikendalikan  dan  apabila  kebakaran  ini  terjadi dapat menyebabkan jatuhnya korban jiwa [5].

## B. Internet of Things
IOT  ( internet  of  things )  merupakan  sebuah  konsep  yang bertujuan  untuk  memperluas  manfaat  dari  konektivitas internet  yang  terhubung  secara  terus-menerus.  Adapun kemampuan  seperti  berbagi  data, remote control ,  dan sebagainya,  termasuk  benda  yang  ada  didunia  nyata. Contohnya bahan pangan, elektronik, koleksi, peralatan rumah, termasuk  benda  hidup  yang  terhubung  ke  jaringan  lokal  dan global melalui sensor yang tertanam dan selalu aktif [2].

## C. NodeMCU
NodeMCU  ESP8266  Merupakan  modul  mikrokontroler yang  terintegrasi  dengan  ESP8266  di  dalamnya.  ESP8266 berfungsi  sebagai  konektivitas  jaringan  WiFi  antara mikrokontroler  itu  sendiri.  NodeMCU  v3  merupakan perkembangan  pihak  ketiga  yaitu  Lolin  yang  telah  diklaim lebih cepat dari v2, dengan memperbaiki interface USB yang lebih cepat [6].
D. ThingSpeak
ThingSpeak adalah sebuah platform open source berbentuk website yang menyediakan layanan untuk kebutuhan IOT dan dapat  menerima  data  menggunakan  protokol  HTTP  melalui jaringan  internet.  ThingSpeak  memungkinkan  pembuatan aplikasi logging ,  aplikasi  pelacak  lokasi,  dan  jaringan  sosial hal dengan update status [7].
E. Blynk
Blynk  merupakan  salah  satu  perangkat  IOT  ( Internet  Of Things )  yang  dapat  digunakan  untuk  mengontrol  perangkat Hardware dari jarak jauh selama peralatan tersebut terhubung dengan jaringan Internet dan dapat menampilkan data sensor, menyimpan data  dan visualisasi data. Blynk memiliki banyak widget yang  digunakan  dalam  pengoperasiannya.  Blynk memiliki  3  komponen  utama  yaitu  Aplikasi, Library dan Server.  Blynk  Server  menangani  komunikasi  antar  Hardware dan perangkat yang terhubung pada aplikasi Blynk [7].
F. Global Positioning System (GPS)
Global  positioning  system (GPS)  adalah  sebuah  sistem navigasi  radio  berbasis  satelit  yang  dikembangkan  oleh departemen pertahanan Amerika. Sistem pada GPS terdiri dari susunan  24  satelit  mengorbit  bumi  dalam  6  orbit  lingkaran
satelit  diatur  agar  setiap  satu  waktu  ada  6  satelit  dalam jangkauan  penerima  GPS.  GPS  terdiri  dari  tiga  bagian  yaitu bagian luar angkasa, bagian kontrol dan bagian pengguna [8].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Tahap Perancangan

## 1) Mengumpulkan data dan informasi
Melakukan  pengumpulan  data  dan  informasi  yang diperlukan  dalam  membuat  sistem  pendeteksi  kebakaran.  hal yang  akan  diperlukan  dalam  penelitian  seperti  studi  literatur yang bertujuan untuk mengkaji hal-hal yang berkaitan dengan teori-teori  yang  relevan  yang  dapat  mendukung  dalam melakukan  perancangan  dan  pembuatan  sistem.  Analisis kebutuhan dan perancangan

## 2)  Analisis kebutuhan dan perancangan
Menganalisis  kebutuhan  apa  yang  akan  dipergunakan dalam  membuat  sistem  pendeteksi  kebakaran  dan  membuat gambaran  skema  dari  sistem  yang  akan  dibuat  agar mempermudah dalam melakukan perancangan

## 3) Pengujian alat
Melakukan  pengujian  pada  sistem  apakah  sesuai  dengan yang diharapkan.

## 4) Implementasi sistem
Melakukan  pengujian  menggunakan  mini  prototipe  dalam implementasi sistem.
B. Gambaran Sistem

## Gambar  1. Gambaran Sistem
Pada  gambar  1  di  atas  dapat  menjelaskan  gambaran bagaimana  perangkat  saling  terhubung  dan  di  mana  sistem dapat  mengirimkan  pesan  peringatan  dan  memonitor  melalui jaringan internet. Sistem dapat mengirimkan informasi berupa notifikasi  pada smartphone melalui  aplikasi  Blynk  dan mengirimkan  pesan  peringatan  kepada  petugas  melalui  pesan
email,  sedangkan  untuk  memonitor  situasi  ruangan  penulis menggunakan kamera yang terhubung ke aplikasi Blynk.
C. Perancangan Sistem

## 1) Perancangan cara kerja sistem

## Gambar 2. Flowchart Sistem
Pada gambar 2 menjelaskan tentang proses jalannya sistem diawali dengan inisialisasi nilai pada sensor kemudian sistem akan membaca nilai sensor jika nilai memenuhi kondisi maka sistem  akan  mengirimkan  pesan  peringatan  dan  sistem  akan mencetak  kondisi  lalu  dikirimkan  ke smartphone dan  web ThingSpeak. Proses akan kembali pada pembacaan sensor dan akan terus berulang selama sistem aktif.

## 2) Perancangan Aplikasi Blynk
Gambar  3  adalah  rancangan  desain  dari  aplikasi  Blynk  di mana  terdapat  beberapa widget yang  nantinya  akan menampilkan  nilai  dari  pembacaan  sensor  yang  dikirim  oleh NodeMC. Widget yang digunakan, diantaranya:
a) Widget Gauge : menampilkan nilai kepekatan asap yang dibaca oleh sensor MQ-2.
b) Widget Notifikasi:  memunculkan  notifikasi  jika keadaan bahaya.
c) Widget led (green) : led indikator kondisi aman.
d) Widget led (red): led indikator kondisi bahaya.
e) Widget LCD:  menampilkan  nilai  temperatur  dan humidity yang didapat dari sensor DHT11 f) Widget Video
Streaming : menampilkan video
streaming yang dikirim dari modul ESP32 Cam

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sistem deteksi kebakaran berbasis internet of things dengan menggunakan  NodeMCU  dan  platform  ThingSpeak.  Hasil yang  didapat  dari  pembacaan  sensor  dan  module  meliputi sensor  Api,  sensor  suhu  (DHT11),  sensor  Asap  (MQ-2)  dan module  GPS.  Hasil  pengamatan  berupa  nilai  suhu  ruangan, nilai  titik  lokasi  GPS,  pembacaan  sensor  asap  dan  sensor  api serta perbandingan pengiriman data ThingSpeak dan Blynk.
A. Gambaran Sistem
1) Bentuk Prototype System
Pada  gambar  di  bawah  ini  merupakan  bentuk  keseluruhan dari  hasil  rancangan  penelitian  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 4 bentuk prototipe hardware .

## Gambar  4 Mini Prototype
Sensor  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  indikasi kebakaran  adalah  sensor  MQ-2, flame  sensor dan  DHT11. Sensor  MQ2  berguna  untuk  mendeteksi  adanya  asap  pada udara  yang  timbul  dari  kebakaran  di  dalam  ruangan. Penggunaan  sensor  Api  ( Flame )  untuk  mendeteksi  adanya percikan  cahaya  api,  kondisi  pembacaan  sensor  dipengaruhi oleh jarak dari sumber cahaya dan mampu mendeteksi radius 60 derajat. Penggunaan sensor Suhu (DHT11) untuk membaca adanya peningkatan suhu pada ruangan.

## 2) Gambaran Aplikasi Blynk

## Gambar  5 Aplikasi Blynk
Pada gambar 5 merupakan tampilan monitoring pada sistem deteksi kebakaran yang disediakan pada aplikasi  Blynk. Pada aplikasi  Blynk  menampilkan  data  yang  di  dapat  dari  sensor kemudian  dikirim  melalui  NodeMCU.  Blynk  menampilkan nilai  sensor-sensor,  indikator  led,  kamera  dan  notifikasi  jika terdeteksi adanya indikasi kebakaran.

## 3) Gambaran pengujian alat

## Gambar 6 Pengujian Alat
Gambar  6  merupakan  simulasi  pengujian  sensor  dengan menggunakan api dari pembakaran kertas, nyala api dari lilin, dan  asap  dari  pembakaran  kertas  bekas.  Pengujian  dilakukan dengan menguji satu-persatu sensor.

## 4) Notifikasi Aplikasi Blynk
Sistem  akan  mengirim  pesan  peringatan  jika  mendeteksi adanya indikasi kebakaran secara real-time . Dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Notifikasi Pada Smartphone

## 5) Pesan Email
Sistem akan mengirimkan titik koordinat lokasi bencana ke petugas  kebakaran  melalaui  pesan  email  yang  dikirim  oleh sistem secara real-time . Perhatikan pada Gambar 8.

## Gambar 8 Notifikasi Email Petugas
B. Pengujian Alat
1) Hasil Pengujian Sensor Api
T ABEL I
D ATA S ENSOR A PI P ERTAMA No Jarak
Buzzer Notifikasi Blynk Email
1 10 cm On Ya Ya 2 20 cm
On Ya Ya 3 30 cm On Ya Ya 4 40 cm On Ya Ya 5 50 cm On Ya Ya 6 60 cm On Ya Ya
7 70 cm
Off Tidak Tidak 8 80 cm Off Tidak Tidak 9 90 cm Off Tidak Tidak 10 100 cm Off Tidak Tidak
Pada  tabel  1  pengujian  sensor  api  pertama  menggunakan nyala  api  dari  lilin.  Sensor  dapat  membaca  adanya  percikan api  hingga  60cm,  sistem  mengirim  pesan  peringatan  jika sensor membaca adanya api.
T ABEL II D ATA S ENSOR A PI K EDUA No Jarak Buzzer Notifikasi Blynk Email 1 10 cm On Ya Ya 2 20 cm On Ya Ya
3 30 cm On Ya Ya 4 40 cm On Ya Ya 5 50 cm On Ya Ya 6 60 cm On Ya Ya
7 70 cm On Ya Ya
8 80 cm On Ya Ya
9 90 cm On Ya Ya 10 100 cm On Ya Ya
11 110 cm On Ya Ya 12 120 cm Off Tidak Tidak
Sedangkan  pada  tabel  2  pengujian  menggunakan nyala  api dari  pembakaran  sampah  dapat  mendeteksi  pada  jarak  yang lebih  jauh  mencapai  110  cm,  hal  tersebut  dapat  dipengaruhi oleh  besarnya  api  yang  muncul  pada  objek  sehingga  sensor dapat  lebih  mudah  mendeteksi  adanya  api.  Semakin  besar objek  menghasilkan  api,  semakin  mudah  sensor  dapat mendeteksi  adanya  api.  Data  yang  hasilkan  dari  ke  dua pengujian  sensor  api  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  yang diharapkan,  di  mana  sensor  dapat  menampilkan  notifikasi pada  aplikasi  Blynk  jika  sensor  mendeteksi  keberadaan  api yang dapat di lihat pada gambar 7 dan mengirim pesan email kepada petugas yang dapat dilihat pada gambar 8.

## 2) Hasil Pengujian Sensor Asap

## Gambar  9 Grafik Sensor Asap
Pada  gambar  9  menunjukkan  grafik  data  sensor  MQ-2. Terlihat pada saat pengujian terdapat kenaikan dan penurunan saat sensor mendeteksi asap.
T ABEL III D ATA S ENSOR A SAP
No Ppm Buzzer Notifikasi Blynk Email 1 236 ppm Off Tidak Tidak 2 513 ppm On Ya Ya 3 429 ppm Off Tidak Tidak 4 508 ppm On Ya Ya 5 601 ppm On Ya Ya 6 615 ppm On Ya Ya 7 739 ppm On Ya Ya 8 768 ppm On Ya Ya 9 732 ppm On Ya Ya 10 718 ppm On Ya Ya
Pada tabel 3 Data sensor yang didapat telah mencapai target penelitian.  Jika  sensor  mendeteksi  lebih  dari  450  ppm  akan mengirimkan notifikasi pada aplikasi Blynk dan mengirimkan pesan email kepada petugas kebakaran.

## 3) Hasil pengujian Sensor Suhu

## Gambar 10 Grafik Sensor Suhu
Pada gambar 10 kenaikan terjadi ketika sensor mendeteksi panas  pada  saat  pengujian.  Dalam  penelitian  ini  penulis menetapkan  nilai  suhu  maksimal  untuk  terdeteksinya  bahaya yaitu  pada  suhu  di  atas  45  derajat  Celsius.  Pada  tabel  4 menunjukkan hasil pengujian pada sensor suhu.
T ABEL IV D ATA S ENSOR S UHU
No Suhu Buzzer
Notifikasi Blynk Email 1 32.3 Off Tidak Tidak 2 33.8 Off Tidak Tidak 3 34.2 Off Tidak Tidak 4 36.9 Off Tidak Tidak 5 39.5 Off Tidak Tidak 6 42.0 Off Tidak Tidak 7 42.5 Off Tidak Tidak 8 43
Off Tidak Tidak
9 44.4 Off Tidak Tidak
10 48.7
On Ya Ya 11 49.8
On Ya Ya 12 53.8 On
Ya
Ya
Pada tabel 4 di atas, data pada nomor 10 menunjukkan nilai suhu  48.7,  maka  sistem  akan  mengirimkan  pesan  peringatan pada aplikasi Blynk dan mengirimkan titik lokasi ke petugas.

## 4) Data Titik Koordinat GPS
Pada  pengujian  titik  koordinat  pada  data  modul  GPS, kondisi  GPS  berada  pada  ruangan  dan  tidak  dalam  keadaan bergerak. Pengujian dilakukan pada tingkat akurasi data yang diterima oleh petugas.
T ABEL V D ATA T ITIK K OORDINAT No Koordinat Latitude Longitude 1 -7.758719 110.405920 2 -7.758719 110.405920 3 -7.758885 110.406164 5 -7.758769 110.405998 6 -7.758769 110.405998
Untuk mengetahui keakuratan posisi yang dikirim dari GPS, dalam pengujian diambil 6 data yang dikirim dari sistem. Data posisi  dapat  dilihat  pada  tabel  5.  Diperkirakan  posisi sebenarnya yang di dapat dari titik  Google Maps berada pada latitude = -7.758671 dan longitude = 110.405983.
Selisih  jarak  dari  kedua  titik  dapat  dihitung  dengan persamaan sebagai berikut:
Dengan menggunakan rumus:
Jarak eror = Z x 1 derajat
Keterangan: Z = nilai derajat A = nilai latitude asli B = nilai latitude dari modul GPS
C = nilai longitude asli D = nilai longitude dari modul
Diketahui bahwa 1 derajat = 111.322 Km.
Data  yang  didapatkan  akan  dihitung  menggunakan  rumus di atas, sebagai contoh data pertama, sebagai berikut:
Lokasi pertama 1:
Jarak eror  =
= 0.00787 kilometer = 7,87 meter
Didapatkan  nilai  perhitungan  selisih  dari  seluruh  dari  data pada  tabel  5.  Dapat    dilihat  pada  tabel  6  nilai  selisih  titik koordinat masing-masing pesan yang dikirim
T ABEL VI
S ELISIH J ARAK E ROR No Koordinat Selisih jarak error Latitude Longitude 1 -7.758719 110.405920 7.87 meter 2 -7.758719 110.405920 7.87 meter 3 -7.758885 110.406164 9.30 meter 4 -7.758769 110.405998 1.15 meter 5 -7.758769 110.405998 1.15 meter 4.55 meter
Dari data selisih jarak eror pada tabel 6 Di atas, didapatkan jarak terdekat 1.15 meter dan jarak terjauh 9.30 meter dengan rata-rata selisih jarak eror adalah 4.55 meter.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil pengujian pada sistem deteksi kebakaran berbasis internet  of  things dengan  pesan  peringatan  menggunakan NodeMCU  ESP8266  dan  platform  ThingSpeak,  didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1) Pada  pengujian  sensor  Api  menggunakan  dua  parameter pengujian. Pengujian pertama menggunakan objek api dari lilin  mampu  mendeteksi  api  hingga  jarak  hingga  60  cm dan  pengujian  ke  dua  dengan  objek  sampah  kertas  dan plastik mampu mendeteksi adanya api hingga 110 cm. Jika sensor  mendeteksi  api  maka  sistem  akan  memberi peringatan dengan memberi output berupa bunyi alarm dan sistem  akan  mengirim  pesan  peringatan  ke  pengguna  dan mengirim pesan email ke petugas berupa titik lokasi.
2) Hasil  pengujian  pada  sensor  MQ-2  dengan  memberikan asap  dari  pembakaran  kertas,  dengan  pengujian  tersebut data sensor yang di dapat mencapai 768 ppm dengan data sensor yang melebihi 450 ppm, sistem dapat mengirimkan pesan peringatan ke pengguna dan petugas.
3) Hasil  pengujian  pada  sensor  DHT11  dengan  memberikan panas  dari  api  lilin,  sensor  berhasil  mengirimkan  data  ke ThingSpeak berdasarkan  pengujian  dan data  yang didapat dari  sensor  mampu  mengirimkan  pesan  peringatan  jika nilai suhu mencapai 45 derajat Celsius.
4) Modul  GPS  berhasil  mengirimkan  titik  koordinat  ke petugas  dengan  nilai  jarak  titik  terdekat  1.15-meter  dan titik jarak terjauh 9.30 meter dengan rata-rata selisih jarak eror adalah 4.55 meter.

## V. R EFERENSI
[1] B.  S.  B.  A.  Pamungkas,  “Kejadian  Kebakaran  Di  DKI  Jakarta  Tahun 2020”,  statistik  jakarta,  Rabu  Mei  2021.  [Online].  Available: https://statistik.jakarta.go.id/kejadian-kebakaran-di-dki-jakarta- tahun2020/. [Diakses tanggal 20 September 2021].
[2] D. Sasmoko and A. Mahendra, “Rancang Bangun Sistem Pendeteksi  Kebakaran  Berbasis  Iot  Dan  Sms  Gateway Menggunakan Arduino”, Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  469,  2017,  doi: 10.24176/simet v8i2.1316.
[3] J.  M.  S.  Waworundeng,  “Desain  Sistem  Deteksi  Asap dan  Api  Berbasis  Sensor,  Mikrokontroler  dan  IoT,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  117,  2020,  doi: 10.31154/cogito.v6i1.239.117-127.
[4] Y.  Darnita,  A.  Discrise,  and  R.  Toyib,  “Prototype  Alat Pendeksi Kebakaran Menggunakan Arduino,” J. Inform. Upgris ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  3–7,  2021,  doi: 10.26877/jiu.v7i1.7094.
[5] Pengertian  kebakaran,  konsep,  penyebab,  bahaya  dan dampak kebakaran, KeselamatanKerja.com , 2022. [Online].
Available:
https://keselamatankerja.com/pengertian-kebakaran/.
[Diakses tanggal 25 Desember 2021].
[6] fatoni, "Mengenal  platform  IOT:  Nodemcu  board", https://www.excellentcom.id/ ,  2020.  [Online].  Available: https://www.excellentcom.id/mengenal-platform-iot- nodemcu-board/. [Diakses tanggal 26 Desember 2021].
[7] A. Marina, H. K. Ilman, F. Febi, A. E. Muhammad, and I. Muhammad,  “Studi  Perbandingan  Platform  Internet  of Things  (IoT)  untuk  Smart  Home  Kontrol  Lampu Menggunakan NodeMCU dengan Aplikasi Web ThingSpeak dan Blynk,” J. Fidel. , vol. 2, no. 1, pp. 59– 78, 2020.
[8] In-Depth:  Interface  ublox  NEO-6M  GPS  Module  with Arduino, LastMinuteEngineers.com , 2018. [Online]. Available:  https://lastminuteengineers.com/neo6m-gps- arduino-tutorial/. [Diakses tanggal 30 Desember 2021].