## SMART KANDANG AYAM PETELUR BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK MENDUKUNG SDGS 2030 ( SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS )

## Kurniawan Gigih Lutfi Umam 1)
1) Ilmu Komputer, Institute Pertanian Bogor (IPB) Jl. Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga Bogor, Indonesia Email : umam.tekno@gmail.com 1)

## Abstrak
Protein  merupakan  salah  satu  sumber  gizi  yang  sangat sangat  penting  bagi  manusia.  Salah  satu  sumber  protein hewani dapat diperoleh dari telur. Pada peternakan ayam petelur  yang  perlu  diperhatikan  diantaranya  yaitu pendirian kandang yang jauh dari pemukiman, tapi dekat dengan sumber pakan, air, dan pemasaran.
Selain  itu  yang  perlu  diperhatikan  yaitu  mengenai struktur  atau  desain  kandang,  bahan  kandang  yang dipakai,  memperhatikan  sanitasi, sirkulasi  udara,  suhu pada  kandang,  kapasitas  yang  baik  untuk  jumlah  ternak yang  dihuni  didalamnya.  Untuk  membantu  terwujudnya SDG’s dalam penyediaan pangan sumber protein hewani asal ternak maka dibuatlah sebuah inovasi baru di bidang peternakan  ayam  petelur  untuk  membantu  peningkatan produktifitas  hasil  peternakan  yang  lebih  baik.  Dengan teknologi Internet  of  Things yang  dapat  membantu peternak dan  mampu  membantu  melakukan  inovasi dalam  proses  beterbak  yang  lebih  baik  untuk mempertahankan  dan  meningkatkan  produktifitas  telur pada  peternakan  di  Indonesia.  kandang  ini  memiliki kelebihan  yaitu  mampu  memberikan  makan  secara otomatis,  mengontrol  volume  air  minum,  mengontrol suhu  kandang,  mengontrol  pencahayaan  dan  melakukan penyemprotan  desinfeksi  secara  otomatis  dengan menggunakan smartphone .
Dengan  adanya  teknologi  ini  diharapkan  mampu menjadi  inovasi  dan  strategi  baru  untuk  memecahkan permasalahan  di  dunia  peternakan  khususnya  dalam penyediaan  pangan  sumber  protein  hewani  asal  ternak (Telur) dan dapat membantu terwujudnya SDG’s 2030. Kata  kunci: SDG’s  2030,  Internet  of  Things,  Ternak, Ayam  Petelur,  Protein,Telur,  Protein  Hewani,  Gizi, Mengontrol.

## 1. Pendahuluan
SDGs  ( Sustainable  Development  Goals) adalah  sebuah program pembangunan berkelanjutan dimana didalamnya  terdapat  17  tujuan  di  dalamnya  dengan  169 target  yang  terukur  dengan  tenggat  waktu  yang  di tentukan.  Program  ini  merupakan  agenda  pembangunan dunia  yang bertujuan untuk  kesejahteraan  manusian dan planet  bumi.  Mulai  tahun  2016,  Tujuan  Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) 2015-2030 secara resmi menggantikan Tujuan Pembangunan Milennium (MDGs)  2000-2015.  Protein  merupakan  salah  satu sumber  gizi  yang  sangat  sangat  penting  bagi  manusia. Berdasarkan  manfaatnya,  protein  terbukti  sebagai  salah
satu  zat  gizi  yang  penting  bagi  tumbuh  kembang  anak, pembentukan  otot,  dan  pencegahan  berbagai  penyakit. Sayangnya,  sebanyak  37  persen  penduduk  Indonesia masih  kekurangan  asupan  protein.  Sesuai  standar nasional, konsumsi protein per hari per kapita ditetapkan 55  g  yang  terdiri  dari  80%  protein  nabati  dan  20% protein  hewani.  Hal  itu  berarti  target  konsumsi  protein hewani  sekitar  11  g/hari/perkapita.  Namun  yang  terjadi, konsumsi  protein  hewani  penduduk  Indonesia  baru memenuhi  4,7  g/hari/perkapita,  jauh  lebih  rendah dibanding  Malaysia,  Thailand  dan  Filipina.  Pada  2015, konsumsi  telur  per  kapita  nasional  mencapai  6,23 kilogram  atau  112  butir  per  tahun,  lebih  rendah dibandingkan  dengan  Malaysia  yang  sudah  mencapai 400 butir.
Pada  kandang  ayam,  yang  perlu  diperhatikan diantaranya  yaitu  pendirian  kandang  yang  jauh  dari pemukiman,  tapi  dekat  dengan  sumber  pakan,  air,  dan pemasaran.  Selain  itu  yang  perlu  diperhatikan  yaitu mengenai  struktur  atau  desain  kandang,  bahan  kandang yang  dipakai,  memperhatikan  sanitasi,  sirkulasi  udara, suhu  pada  kandang,  kapasitas  yang  baik  untuk  jumlah ternak  yang  dihuni  didalamnya.  Kesehatan  ayam  juga menjadi  salah  satu  hal  penting  yang  patut  di  perhatikan sehingga  perlu  adanya  pengontrolan  yang  berkala terhadap  ayam-ayam  yang  terlihat  kurang  sehat. Pemberian vitamin pada ayam juga harus rutin diberikan agar  ayam  tetap  sehat  dan  mampu  lebih  produktif menghasilkan telur.
Saat  melakukan  observasi,  Penulis  mencoba membandingkan  jenis  kandang  yang  konvensional  dan kandang  yang  telah  menggunakan  alat-alat  bantu sehingga  memudahkan  peternak  dalam  budidaya  ayam petelur.  Pada  jenis  kandang  yang  sudah  menggunakan alat  bantu  yaitu  menggunakan  alat  yang  bernama Semi Outomatic  Fedeer  Layer .  Dengan  menggunakan  alat  ini peternak  menjadi  lebih  terbantu  dan  proses  pemberian pakan  menjadi  lebih  mudah  dan  tidak  membutuhkan tenaga  yang  besar.  Namun,  masih  terdapat  kekurangan pada proses perataan makanan pada tempat makan yang telah  di  sediakan,  karena  apabila  alat  tersebut  berhenti terlalu  lama  akan  terjadi  penumpukan  makanan. Sehingga  peternak  harus  meratakan  kembali  makanan ayam.  Pencahayaan  yang  kurang  baik  juga  dapat menurunkan konsumsi ransum.
Proses  desinfeksi  penyemprotan  untuk  kesehatan ayam, saat ini masih dilakukan dengan waktu yang tidak sesuai  dengan  ketentuan  yang  seharusnya  dilakuka. Dengan  demikian,  populasi  virus  dalam  kandang  dapat
turun  sekitar  30%.  Suhu  merupakan  salah  satu  faktor yang mempengaruhi hasil produksi telur. Sebagian besar peternak  ayam  petelur  tidak  memperhatikan  suhu  pada kandang.  Seharusnya,  suhu  pada  kandang  ayam  di sesuaikan  dengan  umur  ayam  untuk  menghasilkan  telur yang optimal. Salah satu tantangan dan hambatan dalam usaha  peternakan  ayam  petelur  adalah  manajemen pemeliharaan  kesehatan  yang  lemah  (Abidin,  2003). Selain  itu recording data  peternakan  juga  sangat  di perlukan  guna  mengetahui  perkembangan  maupun penurunan  hasil  ternak  dan  yang  menyebabkan  hal tersebut  terjadi.  Namun,  tidak  semua  peternakan memiliki  sistem recording data  peternakan,  pada peternakan  yang  penulis  kunjungi,  proses recording datanya  pun  masih  manual  dan  belum  memiliki  sistem khusus untuk melakukan recording data peternakan yang mampu berintegrasi.
Saat  ini  proses  integrasi  data  sudah  dipermudah dengan  adalah  teknologi  internet.  APJII  (Asosiasi
Penyelenggara
Jasa Internet Indonesia) telah mengumumkan  hasil  survei  Data  Statistik  Pengguna Internet Indonesia tahun 2016. Jumlah pengguna Internet di  Indonesia  tahun  2016  adalah  132,7  juta  user  atau sekitar  51,5%  dari  total  jumlah  penduduk  Indonesia sebesar  256,2  juta.  Pengguna  internet  terbanyak  ada  di pulau Jawa  dengan total pengguna 86.339.350 user atau sekitar  65%  dari  total  penggunan  Internet.  Jika dibandingkan penggunana Internet Indonesia pada tahun 2014  sebesar  88,1  juta  user,  maka  terjadi  kenaikkan sebesar  44,6  juta  dalam  waktu  2  tahun  (2014  –  2016). Sehingga  dapat  membatu  perkembangan Internet  of Things . Internet  of  Things (IoT)  adalah  sebuah konsep/skenario  dimana  suatu  objek  yang  memiliki kemampuan  untuk  mentransfer  data  melalui  jaringan tanpa  memerlukan  interaksi  manusia  ke  manusia  atau manusia ke komputer.
Untuk  membantu  terwujudnya  SDG‟s  dalam penyediaan  pangan  sumber  protein  hewani  asal  ternak maka  dibuatlah  sebuah  inovasi  baru  di  bidang peternakan  ayam  petelur  untuk  membantu  peningkatan produktifitas  hasil  peternakan  yang  lebih  baik.  Oleh karena  itu,  Penulis  merancang  sebuah  kandang  cerdas dengan  teknologi Internet  of  Things yang  dapat membantu  peternak   dan  mampu  membantu  melakukan perbaikan  dan  inovasi  kandang  yang  lebih  baik  untuk mempertahankan  dan  meningkatkan  produktifitas  telur pada  peternakan  di  Indonesia.  kandang  ini  memiliki kelebihan  yaitu  mampu  memberikan  makan  secara otomatis,  mengontrol  volume  air  minum,  mengontrol suhu  kandang,  kelembapan  kandang  dan  melakukan penyemprotan  desinfeksi  secara  otomatis  dengan menggunakan smartphone . Dengan adanya teknologi ini diharapkan  mampu  menjadi  inovasi  dan  strategi  baru untuk  memecahkan  permasalahan  di  dunia  peternakan khususnya  dalam  penyediaan  pangan  sumber  protein hewani  asal  ternak  (Telur)  dan  dapat  membantu terwujudnya SDG‟s 2030.

## 2. Pembahasan
Peneliti  melakukan  penelitian  tentang  Smart  Kandang Ayam  Petelur  berbasis  Internet  of  Things.  Tempat penelitian  di  lampung  selatan  yaitu  kandang  ayam petelur dengan kapasitas ayam 15.000 ekor ayam dengan dibagi perkandang berjumlah 5000 ekor ayam dan 1600 ekor  ayam  serta  sistem  kandang  baterai  serta  dengan  3 tingkatan,  dengan  ukuran  Panjang  40  cm,  Lebar  40  cm, Tinggi Depan 37 cm, Tinggi  Belakang 30 cm dan besar kandang 588 m 2 . Setelah itu peneliti membuat prototype sebuah  kandang  yang  didesign  menyerupai  kandang ayam  hanya  saja  prototype  ini  dibuat  untuk  satu  baris makan ayam dan hanya satu tingkatan.

## Gambar 1. Implementasi Kandang Cerdas

## 2.1. Implementasi Sistem
Pada  sistem  kandang  ini  menggunakan  beberapa  sensor yaitu  sensor  Ultrasonic,  Sensor  DHT  22,  relay,  Node MCU,  Pompa  DC,  Motor  DC  serta  Motor  Servo.  Dari sensor DHT 22, Ultrasonic akan mendapatkan data yang akan  diterima  oleh  Node  MCU  setelah  itu  Node  MCU akan  mengirimkan  data  tersebut  ke  Firebase  dimana Firebase  merukan  server  dari  kandang  cerdas  ini kemudian  data  yang  terdapat  pada  server  akan  diambil oleh  smartphone  yang  akan  ditampilkan  di  smartphone dan  dapat  dimonitoring  oleh  peternak.  Kemudian  jika peternak  melakukan  action  berupa  pemberian  pakan, penyemprotan  anti  bakteri  atau  pengisian  tower  air minum  maka  data  tersebut  akan  dikirim  kan  keserver Firebase  yang  nantinya  data  tersebut  akan  diambil  oleh Node MCU setelah data terambil maka Node MCU akan memberikan  perintah  kepada  Motor  Servo,  Pompa  DC sesuai dengan action peternak.

## Gambar 2. Implementasi System
2.2. Pengujian Alat
Peneliti  melakukan  pengujian  dengan  pengujian Real- Time  system yang  dimana  pengujian Real-Time  system adalah  pengujian  yang  menggunakan  Parameter  Waktu dan  akan  menghitung  delay  proses  pada  saat  alat menggambil  data  keserver  dan  smartphone  mengambil data  keserver  dengan  menggunakan  aplikasi  postman untuk melakukan testing. Adapun yang di uji adalah link yang  menuju  keserver  dan  akan  menghasilkan  waktu delay  pengambilan  data  dan  pengiriman  data  yang  akan diuji  dengan  3  provider  yaitu  Indosat,  Telkomsel, Smartfren. Adapun link yang digunakan adalah:
Digunakan  untuk  menguji  waktu  pengambilan  data  dari alat ke firebase: http://toko-kirin.pe.hu/GET.php?ref=https://kandang- pintar.firebaseio.com/&auth=SBV6pjZiGfQH1J93wScQ scrRYSDb0Oam35fDciJW&path=/.

## Gambar 3. Postman pengambilan data
Dapat  dilihat  pada  gambar  3  adalah  tampilan  pada aplikasi  postman  untuk  menguji  yang  dimana  terdapat data  yang  dapat  diambil  dari  server  dan  terdapat  status ok  yang  artinya  berhasil  mengambil  data  serta  terdapat time yang  dimana  itu  adalah  waktu  delay  dalam pengambilan data tersebut.
Digunakan  untuk  menguji  waktu  pengambilan  data  dari handphone
ke
firebase: https://kandang- pintar.firebaseio.com/.json?auth=SBV6pjZiGfQH1J93w ScQscrRYSDb0Oam35fDciJW

## Gambar 4. Postman pengambilan data
Dapat  dilihat  pada  gambar  4  adalah  tampilan  pada aplikasi  postman  untuk  menguji  yang  dimana  terdapat data  yang  dapat  diambil  dari  server  dan  terdapat  status ok  yang  artinya  berhasil  mengambil  data  serta  terdapat time yang  dimana  itu  adalah  waktu  delay  dalam pengambilan data tersebut.

## 2.2.1. Jaringan 4G

## 2.2.1.1 Smartfren
Pengujian  menggunakan  provider  smartfren  dengan melakukan pengambilan data sebanyak 10 kali diapatkan data sebagai berikut:
Tabel 1. Pengujian dengan Provider Smartfren dari Hp ke Firebase

## Dari Hp ke Firebase
No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 25 7.36 5.24 342 2 25 7.36 5.24 304 3 25 7.36 5.24 286 4 25 7.36 5.24 279 5 25 7.36 5.24 290 6 25 7.36 5.24 289 7 25 7.36 5.24 343 8 25 7.36 5.24 275 9 25 7.36 5.24 287 10 25 7.36 5.24 277 Rata - Rata 297.2 Tabel 2. Pengujian dengan Provider Smartfren dari Alat ke Firebase

## Dari Alat ke firebase
No  Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 25 7.36 5.24 958 2 25 7.36 5.24 814 3 25 7.36 5.24 1186 4 25 7.36 5.24 835 5 25 7.36 5.24 555 6 25 7.36 5.24 1090 7 25 7.36 5.24 604 8 25 7.36 5.24 900 9 25 7.36 5.24 604
Dari Alat ke firebase No  Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 10 25 7.36 5.24 931 Rata - Rata 847.7

## 2.2.1.2 Indosat
Pengujian  menggunakan  provider  Indosat  dengan melakukan pengambilan data sebanyak 10 kali diapatkan data sebagai berikut :
Tabel 3. Pengujian dengan Provider Indosat dari HP ke Firebase
Dari Hp ke Firebase No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 37 4.15 7.22 340 2 37 4.15 7.22 342 3 37 4.15 7.22 332 4 37 4.15 7.22 314 5 37 4.15 7.22 314 6 37 4.15 7.22 319 7 37 4.15 7.22 302 8 37 4.15 7.22 299 9 37 4.15 7.22 343 10 37 4.15 7.22 447 Rata - rata 335.2 Tabel 4. Pengujian dengan Provider Indosat dari Alat  ke Firebase Dari Alat ke Firebase No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 37 4.15 7.22 840 2 37 4.15 7.22 1026 3 37 4.15 7.22 980 4 37 4.15 7.22 1090 5 37 4.15 7.22 948 6 37 4.15 7.22 2088 7 37 4.15 7.22 943 8 37 4.15 7.22 926 9 37 4.15 7.22 1134 10 37 4.15 7.22 2078 Rata - rata 1205.3

## 2.2.1.3 Telkomsel
Pengujian  menggunakan  provider  Telkomsel  dengan melakukan pengambilan data sebanyak 10 kali diapatkan data sebagai berikut:
Tabel 5. Pengujian dengan Provider Telkomsel dari HP  ke Firebase

## Dari Hp ke Firebase
No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 62 8.8 5.23 1098 2 62 8.8 5.23 317 3 62 8.8 5.23 370 4 62 8.8 5.23 358 5 62 8.8 5.23 327 6 62 8.8 5.23 487 7 62 8.8 5.23 348 8 62 8.8 5.23 428 9 62 8.8 5.23 348 10 62 8.8 5.23 327 Rata - rata 440.8 Tabel 6. Pengujian dengan Provider Telkomsel dari Alat  ke Firebase

## Dari Alat ke Firebase
No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 62 8.8 5.23 1274 2 62 8.8 5.23 1107 3 62 8.8 5.23 1459 4 62 8.8 5.23 1217 5 62 8.8 5.23 955 6 62 8.8 5.23 1406 7 62 8.8 5.23 1009 8 62 8.8 5.23 1244 9 62 8.8 5.23 1112 10 62 8.8 5.23 1166 Rata - rata 1194.9

## 2.2.2 Jaringan 3G

## 2.2.2.1 Indosat
Pengujian  menggunakan  provider  Indosat  dengan melakukan pengambilan data sebanyak 10 kali diapatkan data sebagai berikut :
Tabel 7. Pengujian dengan Provider Indosat dari HP  ke Firebase

## Dari Hp ke Firebase
No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 38 1.93 1.13 5934 2 38 1.93 1.13 496 3 38 1.93 1.13 3079 4 38 1.93 1.13 2837 5 38 1.93 1.13 2769 6 38 1.93 1.13 1338 7 38 1.93 1.13 2046 8 38 1.93 1.13 2565 9 38 1.93 1.13 365
Dari Hp ke Firebase No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 10 38 1.93 1.13 419 Rata - rata 2184.8 Tabel 8. Pengujian dengan Provider Indosat dari Alat ke Firebase Dari Alat ke Firebase No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 38 1.93 1.13 897 2 38 1.93 1.13 2067 3 38 1.93 1.13 1178 4 38 1.93 1.13 881 5 38 1.93 1.13 1072 6 38 1.93 1.13 903 7 38 1.93 1.13 1020 8 38 1.93 1.13 1042 9 38 1.93 1.13 4059 10 38 1.93 1.13 1138 Rata - rata 1245.88889

## 2.2.2.2  Telkomsel
Pengujian  menggunakan  provider  Telkomsel  dengan melakukan pengambilan data sebanyak 10 kali diapatkan data sebagai berikut :
Tabel 9. Pengujian dengan Provider Telkomsel dari HP  ke Firebase
Dari Hp ke Firebase No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 102 2 3.57 937 2 102 2 3.57 588 3 102 2 3.57 670 4 102 2 3.57 657 5 102 2 3.57 496 6 102 2 3.57 339 7 102 2 3.57 381 8 102 2 3.57 435 9 102 2 3.57 399 10 102 2 3.57 365 Rata - rata 526.7 Tabel 10. Pengujian dengan Provider Telkomsel dari Alat  ke Firebase Dari Alat ke Firebase No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 1 102 2 3.57 934 2 102 2 3.57 945 3 102 2 3.57 1094 4 102 2 3.57 934 5 102 2 3.57 895
Dari Alat ke Firebase No Ping (ms) Download (Mbps) Upload (Mbps) Delay (ms) 6 102 2 3.57 935 7 102 2 3.57 939 8 102 2 3.57 911 9 102 2 3.57 895 10 102 2 3.57 931 Rata - rata 941.3
Setelah  melakukan  pengujian  dari  3  provider  di  2 jaringan  yang  berbeda  yaitu  di  jaringan  4G  dan  3G, maka dapat ditampilkan grafik sebegai berikut :

## Gambar 5. Grafik Jaringan 4G

## Gambar 6. Grafik Jaringan 3G

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  untuk  penerapan  internat  of  things  di provinsi  lampung  dapat  berjalan  dengan  baik  baik menggunakan  jaringan  4G  maupun  3G,  melihat  tempat kandang  ayam  yang  harus  ditempatkan  jauh  dari pemukiman  mengakibatkan  lemahnya  jaringan  internet yang  hanya  mendapatkan  jaringan  3G,  tetapi  dengan jaringan  3G  penerapan  internet  of  things  sudah  dapat diterapkan  hanya  saja  proses  pengiriman  data  yang sedikit membutuhkan waktu.
0 500 1000 1500 2000 2500 Ping Upload Download Hp ke Firebase Alat ke Firebase Jaringan 3G Indosat Telkomsel 34 7,22 4,15
335,2 1205,3 62 5,23 8,8 440 1194,9 25 5,24 7,36 297,2 847,7 0 500 1000 1500 Jaringan 4G Indosat Telkomsel
Smartfren

## Daftar Pustaka
[1] Marginingtyas, E, Mahmudy, WF & Indriati 2015, 'Penentuan komposisi pakan ternak untuk
memenuhi  kebutuhan  nutrisi  ayam  petelur  dengan biaya  minimum  menggunakan  algoritma  genetika', DORO:  Repository  Jurnal  Mahasiswa  PTIIK Universitas Brawijaya, vol. 5, no. 12.
[2] Populasi  dan  Produksi  Peternakan  di  Indonesia. http://www.pertanian.go.id/
Indikator/tabel-4-pop-prod-nak.pdf
(diakses
Tanggal 30 Maret 2017 Pukul 17.00 WIB)
[3] Populasi  Ayam  Ras  Petelur  menurut  Provinsi, 2009-2016.
https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/1
031  (Diakses  Tanggal  29  Maret  2017  Pukul  11.00 WIB).
[4] Dahlan,Mufid  &  Hudi,Nur,  Juni  2011,  „Studi Manajemen  Perkandangan  Ayam  Broiler  di  Dusun Wangket  Desa  Kaliwates  Kecematan  Kembangahu Kabupaten Lamongan‟, Jurnal Ternak, Vol. 02, No.
01.
[5] Peraturan Menteri Pertanian Republik Indonesia Nomor 31/Permentan/OT.140/2/2015.
http://perundangan.pertanian.go.id/admin/file/Perm entan%20No.31%20Tahun%202014%20Pedoman
%20Budidaya%20Ayam%20Petelur.pdf(Diakses
Tanggal 29 Maret 2017 Pukul 21.00 WIB).
[6] Marius,  Parlindungan  &  Anggoro,  Sapto,  2016. „Data  Statistik  Pengguna  Internet  di  Indonesia‟, APJII, 2016.
[7] Gondchawar,  Nikesh  &  Kawitkar.  R.S,  June  2016, ‟IoT  based  Smart  Agriculture‟,  June  2016. International  Journal  of  Advanced  Research  in Computer and Communication Engineering.  Vol.5, Issue 6.
[8] Yurmama,  TriFajar.  2009.  “Perancangan  Software
Aplikasi  Pervasive  Smart  Home.”  Jurnal  Seminar Nasional
Aplikasi Teknologi
Informasi, Yogyakarta.