## ONLINE QOS MODELLING UNTUK CLOUD MENGGUNAKAN TEKNOLOGI WSN DAN IOT UNTUK MONITORING CO 2

## SECARA REAL-TIME
Nurul Fahmi 1 ,  Rosmida 2 ,  Eko  Prayitono 3
Dosen  Teknik  Informatika,  Politeknik  Negeri  Bengkalis Jl. Bathin  Alam,  Sungai  Alam, Bengkalis,  Riau
1 nurulfahmi@polbeng.ac.id, 2 rosmida@polbeng.ac.id, 3 ekoprayitno@polbeng.ac.id

## Abstract
Wireless Sensor Networks (WSNs) is a technology developed to support one of the smart cities whose the aim is to monitor  the  environmental    conditions    CO2,    especially    regarding    data    collection    to    display    information    on environmental  conditions continuously. However, the limitations of this application, it should be noted that the network meets the stringent requirements of the service quality, confidence and high reliability. The goal is strongly influenced by  several  factors  such  as  environmental  characteristics,    throughput,    and  network  topology.    In  this  paper,  we implementation    using  real  hardware    where  Arduino  as  microcontroller    and  for  the  monitoring  environmental surrounding  we use temperature,  humidity and CO2 sensors. The data from sensor node will be send to server use IEEE 802.15.4 protocol to data collect and it will be saved to database MySQL. By use IoT technology, the data in the local database will be synchronized to the cloud by using internet access, the aim is so that users  can  be  monitor  environment condition  by  real-time  using  website  or  smartphone.  In  this  context,  we  also  provide information  on  Quality  of Service  (QoS)  management  to  assist  proficiently  for  monitoring  environmental  conditions  that oversee  network performance.  The  proposed  solution  proved  to  be  a  very  useful  tool,  to  detect  and  clarify  potentially throughput and packet lost.
Keywords  – WSN, IoT Technology,  Quality  of Service  (QoS),  Throughput  and  Packet  Lost.

## I.  P ENDAHULAUN
Internet  of  Things (IoT)  adalah  teknologi  komunikasi yang  berkembang  pesat  saat  ini.  Fenomena    ini ditunjukkan    oleh    banyaknya  teknologi  yang  digunakan dibuat  oleh  berbagai  pengetahuan  dasar  yang  telah menyebabkan  perubahan  dan  transisi  teknologi,  yang pada  gilirannya    memungkinkan    orang    untuk memecahkan masalah sesuai dengan bidangnya.
Baru-baru   ini,   teknologi   WSN   telah   banyak digunakan di berbagai bidang, di mana setiap node sensor melalui  komunikasi  nirkabel  memiliki  kelebihan  seperti daya  rendah,  biaya  rendah,  cakupan  besar  dan  real-time [1]. Ada beberapa teknologi  WSN yang telah  digunakan dan  diterapkan,  seperti  e-health,  militer,  pertanian, kebakaran  hutan,  otomatisasi  rumah  pintar,  kota  pintar, dan pemantauan kesehatan lingkungan [2].
Ada  beberapa  penelitan  yang  melakukan penelitian untuk  monitoring  kondisi  udara  secara real time dengan menggunakan  teknologi  WSN,  Bluetooth  dan  IoT. Penelitian [3], melakukan penelitian mengenai monitoring suhu dan kelembaban menggunakan komunikasi
Zigbee  dan  metode  fuzzy  logic  digunakan  untuk mengontrol  kondisi  lingkungan.  Ada  beberapa  teknologi untuk  melakukan  pengiriman  data,  seperti  blutooth, wireless sensor network, Wi-Fi dan lain- lain.
Pada  penelitian  ini,  kami  melakukan  penelitian untuk   monitoring   kondisi   udara   menggunakan sensor suhu,  kelembaban,  dan  carbon  dioxide  (CO2).  Untuk melakukan  pengiriman  data  dari  sensor  node  ke  server ( gateway ) menggunakan teknologi WSN dengan    modul Zigbee    dengan    standar    IEEE 802.15.4.   Semua   data   dari   sensor   node   akan disimpan  ke  database  MySQL  yang  disediakan  oleh gateway secara real time. Kemudian data sensor yang  di gateway akan  di  sinkronisasi  ke  server  menggunakan teknologi  IoT,  sehingga  pengguna  bisa  melakukan pemantauan  kondisi  CO2 secara real time menggunakan aplikasi  web  maupun  smartphone.  Selain  itu  juga,  kami juga melakukan pemantauan QoS berupa throughput dan pakel lost.

## II. P ERANCANGAN S YSTEM

## 2.1 Perancangan system untuk monitoring CO2
Dalam  penelitian  ini,  untuk  komunikasi  antara  sensor node  ke  gateway,  dan  gateway  ke  server  membagi  tiga tier .  Gambar  1  menunjukkan  sistem  pemantauan lingkungan  sistem  multi-tier,  unit  pengumpulan  data pertama  ( based  tier ),  tingkat  antarmuka  kedua  ( second tier ) dan yang terakhir adalah tingkat tertinggi ( third tier ). Berdasarkan tier yang  digunakan  untuk  mengumpulkan data sensor dari beberapa node sensor, kami menggunakan  sensor    suhu,    kelembaban,    dan    CO2. Sensor    data  dari  node  sensor  akan  mengirimkan  ke tingkat  antarmuka  ( second  tier )  menggunakan  protokol ZigBee  802.15.4.  Di  lapis  ketiga  ( third  tier )  melalui sistem  komunikasi  ZigBee  802.15.4  protokol,  WiFi, Ethernet,  GPRS,  3G,  pengguna  dapat  memantau  kondisi CO2  melalui  interface  yang  disediakan seperti berbasis web atau smartphone .
Gambar 2. Skema sensor node
Node  1 Server ZigBee  802.15.4, WiFi,  Ethernet, GRPS,  3G Gateway ZigBee 802.15.4 Protocol Node 2                                          Node  3 Node n Highest  Tier (Third  Tier) Interface  Tier (Second  Tier) Data Gathering  Unit (First  Tier) B. Server (Gateway)
Pada tahap ini, sever yang digunakan adalah Raspberry pi 3 dengan OS berupa Linux raspbian dengan  spesifikasi memory  card  32  GB,  RAM  2 GB, Web Server, Phyton, Xampp, Java.
Untuk  melakukan  proses  menyimpan  data  dari dari sensor  node  kami  gunakan  java  dengan  menggunakan Netbeans 8.0 untuk membaca port serial  serta  database MySQL    untuk    menyimpan  data  serta  melakukan sinkronisasi  ke  data  center  dengan  menggunakan teknologi  IoT.  Gambar  4  ditampilkan  hasil  konfigurasi server yang terhubung secara serial xbee 802.15.4.
Gambar 1. Multi-tier untuk moitoring CO2 secara real time

## A. Sensor Node
Pada penelitian  ini, kami  menggunakan 3 sensor node dimana  masing-masing  sensor  node  teridiri dari sensor suhu,  kelembaban  dan  CO2.  Gambar  2  ditamapilkan skema  Arduino  yang  digunakan  untuk  melakukan pengukuran kondisi suhu, kelembaban dan CO2.
Gambar 3. Konfigurasi server yang terhubung Xbee 802.15.4

## C. Data Center
Setelah  data  dari  sensor  node  yang  dikirim  ke  server dengan  menggunakan  xbee  802.15.4,  kemudian      akan dilakukan   sinkronisasi   ke   data center melalui jaringan internet.  Sehingga  user  bisa  mengkases  data  sensor dengan menggunakan web maupun smartphone.

## D.    QoS  Monitoring  Kondisi CO2
Pada  penelitian  ini  juga,  kami  melakukan  pengujian untuk menghitung throughput dan paket lost . Pada tahap ini  dilakukan pengujian dengan  menggunakan parameter jarak dan jumlah paket yang akan dikirimkan dari sensor node ke gateway.
1.   Throughput
Throughput merupakan sebuah proses untuk menghitung  kecepatan  data  yang  diterima  oleh suatu suatu node dalam selang waktu pengamatan tertentu.

## 2.   Paket Lost
Packet Loss adalah banyaknya paket yang hilang pada  suatu  jaringan  paket  yang  disebabkan  oleh tabrakan (collision), penuhnya kapasitas jaringan, dan  penurunan  paket  yang  disebabkan  oleh habisnya TTL (Time to Live) paket.

## III.      EKSPERIMEN  DAN  IMPLEMENTASI
Pada tahap ini, kami mengusulkan sebuah system untuk melakukan monitoring CO2  seacara real time. Gambar 5 menampilkan  topology  yang  diusulkan.  Pada  penelitian ini,  kami  menggunakan  mikrokontroller    Arduino    dan menggunakan  beberapa    sensor    seperti    sensor    suhu, kelembaban  dan  CO2.  Untuk  komunikasi  antara  sensor node dengan    server    (gateway)    menggunakan    Xbee 802.15.4. Pada sisi server kami menggunakan Raspberry Pi  3  yang  sudah  diinstall  OS  raspbian  64  bit  serta menginstall  beberapa  software  pendukung  seperti  java, python,  MySQL  dan  lain  sebagainya.  Prosos  untuk memasukan atau menyimpan data kedalam database dari sensor node ke server kami menggunakan  program  java yang  sudah  dibuat untuk melakukan parsing data. Karena pada  saat  pengiriman  dengan  menggunkan  komunikasi Xbee, data yang dikirim menjadi 1 (satu) paket, sehingga
untuk membedakan bahwa data tersebut adalah data suhu, kelembaban  dan  CO2  dibutuhkan parsing  data sehingga pada  saat  penyimpanan  data  ke  database  sudah    sesuai dengan    nilai    sensor.    Setelah    data  sensor  masuk  ke database  local  dalam  hal  ini  kedalam  server  (gateway) maka  akan  dilakukan  sinkronisasi  data  sensor  ke  data center dengan menggunkan teknologi IoT. Sehingga user bisa  mengakses    data    sensor    tersebut    dengan menggunkan website ataupun smartphone secara real time  serta  bisa  melakukan  update  status  di media social seperti Twitter maupun Facebook.
Gambar 4. Topology system yang diusulkan
Semua  data  yang  masuk  kedalam  data center , akan bisa  diakses  dengan  menggunakan  website  secara  real time, sehingga user bisa mengetahui kondisi CO2 dengan konkesi internet. Gambar 6 menampilkan halaman depan website yang diusulkan.
Gambar 5. Halaman depan
Gambar  6  dibawah  ini  akan  ditampilkan  kondisi  CO2 secara  real  time  dengan  visualisasi  berupa grafik yang akan dijadikan sebagai informasi bagi orang umum.

## Gambar 6. Grafik CO2
Selain itu, kami juga menampilkan kodisi CO2 dengan menggunakan  Twitter  maupun  Facebook.  Gambar  7 ditampilkan update status di Twitter secara real time.
Gambar 7. Update status via Twitter
Untuk  informasi  kondisi  CO2  yang  dibuat  secara real time,  kami  juga  melalukan  percobaan  untuk  Quality  of Service  (QoS)  beruap  throughput  dan  paket  lost.  Pada pengujian  ini,  kami  menggunakan  topologi  star menggunakan  3  node  sensor  dengan  dengan  jarak  10 meter,  20  meter  dan  30  meter,  40  meter  dan  50  meter. untuk  payload  25  byte  sebesar 1.109  kbps,  untuk  payload  50  byte  sebesar  2.308 dan payload 75 byte sebesar 3.256 kbps.
Sedangkan   untuk   paket   lost   kami   melakukan pengujian  menggunakan  topologi  star,  hasil  yang didapatkan adalah ketika jarak atara sensor node dengan gateway    10-40   meter    maka   paket    lost  sekitar  3,5 %, sedangkan kalua jarak antara 50-80 meter sekitar 12,2 % sedangkan paket lost paling tinggi diatas 100 meter yaitu 57.8%.

## IV.       K ESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah melakukan   monitoring  kondisi  CO2  secara  real time dengan menggunakan teknologi WSN dan IoT yang bisa diakses  dengan  menggunakn  smartphone  maupun website,  sehingga  pengguna  bisa mengakses dimanapun dan  kapanpun  yang  mana  harus  terkoneksi  dengan internet.  Kami  juga  menyediakan  sebuah  media  sosial seperti  twitter  yang  bisa  melakukan  update  status secara real  time  tentang  kondisi  CO2.  Pada  penelitan  ini  juga kami  melakukan    pengujian    throughput    dengan didapatkan  rata-rata  throughput  untuk  payload  25  byte sebesar 1.109 kbps, untuk payload 50 byte sebesar 2.308 kbps dan untuk payload 75 byte sebesar 3.256 kbps. Untuk paket  lost  jarak  sangat  berpengaruh  jumlah  data  yang diterima,  paket  lost  paling  besar  terdapat  pada  jarak pengukuran  90-10  meter    sebesar    57.8    %    sedangkan yang  paling rendah antara jarak 10-40 meter.

## UCAPAN  TERIMA KASIH
Penelitian  ini  di  support  oleh  Direktorat  Riset  dan Pengabdian  Masyarakat,  Direktorat  Jendral  Penguatan Riset  dan  Pengembangan,  Kementrian  Riset,  Teknologi dan Pendidikan Tinggi sesuai dengan Kontrak Penelitian, Nomor : 019/SP2H/ LT/DRPM/2018

## REFERENSI
[1]    M.F  Othmana,  K.  Shazalib,  “Wireless  Sensor  Network Applications:    A    Study    in  Environment    Monitoring System”,  International  Symposium  on  Robotics  and Intelligent  Sensors  2012  (IRIS  2012),  ScienceDirect,  pp. 1204-1210, 2014.
[2]    N.  Fahmi  and  M.U.H.  Al  Rasyid,  "A  wireless  sensor network for environmental monitoring gases", Knowledge Creation & Intelligent Computing   (KCIC2015),   pp.   56- 61,   March,
2015
[3]   G.  Abror,  R.T.  Widodo,  M.U.H.  Al  Rasyid  " Dynamic  Sleep  Scheduling  on  Air  Pollution  Levels Monitoring  with  Wireless  Sensor  Network"  EMITTER International Journal of Engineering  Technology,  vol.  5, No2, pp. 234-
254, 2017.
[4] B.  Bathiya,  S.  Srivastava,  B.  Mishra,  "Air Pollution Monitoring Using Wireless Sensor Network", IEEE
International WIE Conference