## Sistem Monitoring Deteksi Dini Kebakaran Hutan Berbasis Multiplatform Di Kabupaten Siak Menggunakan SDLC Prototyping
Diki Arisandi 1,* , Liza Trisnawati 1 , Amir Syamsuadi 2
1 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Abdurrab, Pekanbaru, Indonesia
2 Fakultas Psikologi Sosial dan Politik, Program Studi Ilmu Pemerintahan, Universitas Abdurrab, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* diki@univrab.ac.id, 2 liza.trisnawati@univrab.ac.id, 3 amir.syamsuadi@univrab.ac.id Email Penulis Korespondensi: diki@univrab.ac.id Submitted: 19/05/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak –Kebakaran hutan dapat disebabkan oleh faktor alam maupun kesengajaan manusia. kabupaten Siak adalah salah satu daerah di Provinsi Riau yang memiliki hutan dengan tanah gambut sehingga memiliki kesuburan yang tinggi. Namun beberapa tahun  terakhir  banyak  lahan  gambut  yang  terbengkalai  dan  kering  karena  perilaku  warga  maupun  cuaca  ekstrim  yang menyebabkan  lahan  gambut  tersebut  menjadi  rawan  terbakar.  Penelitian  ini  bekerja  sama  dengan  BPBD  (Badan Penanggulangan  Bencana Daerah) Kabupaten  Siak  sebagai  user  untuk  menghasilkan  sebuah  sistem  deteksi  dini  kebakaran hutan. Sistem yang dibangun menggunakan model SDLC prototyping, yang menekankan peran aktif dari user untuk terlibat. Sumber informasi berasal dari sensor cabang dan sensor induk yang secara berkala mengirimkan informasi keadaan lahan yang dipantau ke cloud server untuk disimpan. Cloud server menjadi sumber informasi bagi ketiga platform yang bisa digunakan untuk  user  dalam  melihat  kondisi  lahan  gambut  secara  realtime  maupun  kondisi  sebelumnya,  yaitu  aplikasi  web,  aplikasi mobile, dan LED board. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa seluruh komponen sistem bekerja dengan baik dan ketiga platform sukses menampilkan informasi keadaan lahan gambut.
Kata Kunci: Kebakaran Hutan; Lahan Gambut; SDLC Prototyping; Sensor Cabang; Sensor induk; Multiplatform.
Abstract– Forest fires can occur by natural or human factors. The Siak district is one of the areas in Riau Province which has a forest with peat soil, so it has high fertility. However, in recent years, many abandoned peatlands have been dry due to the behavior of locals and extreme weather, which has caused the peatlands prone to fire. This research collaborates with BPBD Siak as a user to deliver an early detection system for forest fires. The system is developed by using the SDLC prototyping model, which emphasizes the active role of the user to be involved. The source of peatland information is from branch sensors and parent sensors which periodically send information regarding the status of monitored land to the cloud server for storage purposes. The cloud server is a source of information for the three platforms that can be leveraged for users to monitor the status of peatlands both in real-time and previous conditions, namely web applications, mobile applications, and LED boards. Based on the performed tests, all components of the system worked well and the three platforms were successful in displaying information on the real-time condition of the monitored peatlands.
Keywords : Forest Fires; Peatlands; SDLC Prototyping; Branch Sensor; Parent Sensor; Multiplatform.

## 1. PENDAHULUAN
Kebakaran hutan ataupun kebakaran pada semak belukar merupakan suatu kebakaran yang berlangsung di alam liar, namun pula bisa memusnahkan rumah-  rumah serta lahan pertanian disekitarnya yang terletak berdekatan. Sebagian  Pemicu  umum  kebakaran  antara  lain  termasuk  petir,  lahan  kering,  kecerobohan  manusia,  serta pembakaranan yang disengaja [1]. Beberapa bencana kebakaran di Indonesia pada tahun terakhir, termasuk daerah Siak di Provinsi Riau, bencana kebakaran yang lebih banyak berasal dari faktor kelalaian manusia dan keadaan lahan yang kering [2]. Secara geografis, 70% dari 8.275 km² jumlah luas wilayah kabupaten Siak merupakan lahan gambut [3]. sebenarnya lahan gambut merupakan daerah yang sangat subur, dikarenakan gambut terbentuk dari air  dan  akumulasi  sisa-sisa  tanaman  yang  sudah  lama  membusuk  [4].  Oleh  sebab  itu,  lahan  gambut  memiliki kandungan  bahan  organik  yang  tinggi  dan  lembab  sehingga  cocok  ditanami  berbagai  jenis  tanaman  pangan maupun non pangan [5].
Berdasarkan data dari Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (BPPD) Kabupaten Siak, sudah banyak lahan gambut yang beralih fungsi dan menjadi kering dikarenakan beberapa hal diantaranya alih fungsi menjadi lahan sawit. Selain itu, perilaku warga sekitar yang menganggap pembakaran lahan kosong adalah hal yang wajar juga mengakibatkan lahan gambut kini sudah banyak yang menjadi lahan terbengkalai [6]. Hal ini juga diperparah dengan keadaan cuaca kering yang ekstrim dimana pada tahun 2018 hingga 2019 banyak terjadi kebakaran hutan yang sukar dikendalikan, sehingga menyebabkan bencana kabut asap dan meningkatnya penderita ISPA[7].
Perkembangan  teknologi  saat  ini  memungkinkan adanya  tindakan  pencegahan  maupun  penanggulangan kebakaran ditempat yang strategis seperti objek vital [8] maupun kebakaran lahan hutan lebih dini dengan adanya teknologi smartphone [9] yang terhubung melalui internet sehingga dapat menginformasikan kejadian kebakaran secara realtime [10]. Dipadukan dengan sensor, mikrokontroler, perangkat lunak yang terhubung dengan internet terbentuklah sebuah teknologi yang bernama IoT. Dengan kata lain, IoT ialah sebuah desain di mana suatu benda ditanamkan  teknologi  seperti  perangkat  lunak  dan  sensor  dengan  tujuan  untuk  berkomunikasi,  bertukar  data, menghubungkan, dan mengendalikan melalui perangkat lain selama masih dalam jangkauan konesi internet [11].
Beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  perancangan  sistem  deteksi  kebakaran  hutan  berbasis  IoT  telah dilakukan dan dipublikasikan. Pemanfaatan sensor, seperti sensor api, sensor asap dan sensor suhu menjadi pilihan
beberapa peneliti. Sensor-sensor tersebut dirangkai pada sebuah mikrokotroller, dan terhubung melalui jaringan telekomunikasi  pada  saat  mendeteksi  anomali  yang  terjadi.  Penelitian  dari  [12]  memanfaatkan  sensor  untuk mendeteksi keberadaan api, diantaranya sensor asap, dan suhu, yang terhubung ke mikrokontroler Raspberry Pi dan  smartphone  android.  pengujian  alat  yang  dilakukan  dapat  mendeteksi  api  dan  juga  melakukan  tindakan pencegahan seperti penyemprotan air. Penelitian yang dilakukan  [13] memanfaatkan sensor suhu LM35, sensor api UVTRON R2868, dan sensor asap TGS2600.
Ketiga sensor tersebut terhubung  melalui mikrokontroller Arduino dan  modem SMS Gateway, sehingga apabila  terjadi  anomali,  sistem  akan  memberitahu  kepada  nomor  kontak  yang  telah  diinputkan  untuk menginformasikan  kejadian  kebakaran.  Hasil  penelitian  dari  [14]  dan  [15]  juga  menggunakan  beberapa  sensor seperti sensor asap, api, dan temperatur, yang dipadukan dengan notifikasi ke smartphone jika terjadi kebakaran. Sistem  yang  dibangun  menggunakan  mikrokontroller  dan  plafform  IoT  Blynk,  sehingga  dapat  diakses  melalui perangkat  mobile  seperti  IoS  maupun  android  dengan  koneksi  internet.  Penelitian  yang  dilakukan  [16] mengandalkan sensor api  dan NodeMCU sebagai pengirim informasi  keberadaan titik  api. Sistem deteksi  yang dirancang dilengkapi dengan algoritma fuzzy mamdani yang dapat menghitung jarak sensor dengan titik api. Hasil penelitian  yang  dilakukan  [17]  juga  mengandalkan  sensor  asap  dan  suhu,  namun  ditambah  dengan  sensor kelembapan  tanah  untuk  mendeteksi  potensi  kebakaran  pada  lahan  gambut  yang  kering  sebelum  terjadinya kebakaran.  Informasi  keadaan  lahan  gambut  dikirim  sebanyak  tiga  kali  dalam  sehari  melalui  internet  dan  bisa diakses  pada  perangkat  android,  sehingga  pengguna  dapat  mengetahui  riwayat  keadaan  lahan  gambut  secara berkala.
Hasil penelitian lainnya terkait dengan pencegahan kebakaran dilakukan dengan memanfaatkan hasil dari pengolahan  citra.  Penelitian  dari    [18]  memproses  data  berupa  video  hasil  segmentasi  dari  warna  api  dengan bantuan  CIP  ( Colour  Image  Processing )  dan  mikrokontroler  Raspberry  Pi.  Sistem  yang  dibangun  dapat mendeteksi kebakaran pada siang dan malam hari berdasarkan intensitas warna api yang muncul. Penelitian lain yang  dilakukan  [19]  juga  mendeteksi  keberadaan  api  dan  asap  berdasarkan  citra  yang  ditangkap  oleh  kamera menggunakan  metode You  Only  Look  Once (YOLO),  dan  terhubung  ke  android  untuk  memberikan  notifikasi. Sistem  yang  dibangun  dapat  mendeteksi  objek  api  dan  asap  pada  jarak  300  cm.  Hasil  penelitian  lainnya  yang menggunakan pengolahan citra dilakukan oleh [20], penelitian ini menggunakan data yang bersumber dari Pusat Pengendalian Operasi (Pusdalops) Pengendalian Bencana di BPBD Pulang Pisau. Data yang dikumpulkan berupa data latih dan data uji. Dengan menggunakan metode Color filtering berdasarkan warna Red Green Blue (RGB), nilai Hue Saturation (HSV) and YcbCr untuk klasifikasi warna asap dan api, indetifikasi keberadaan kebakaran dapat dilakukan dengan tingkat akurasi hingga 92%.
Penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem deteksi dini berbasis IoT dengan menggunakan beberapa sensor diantaranya sensor temperatur, sensor kelembapan udara, sensor kelembapan tanah, dan sensor level air. Ide sistem monitoring ini bertujuan merancang sebuah sistem pencegahan sejak dini sebelum terjadi  kebakaran baik pada permukaan tanah maupun didalam tanah. Hal ini berhubungan dengan karakteristik dari gambut yang tidak hanya dapat terbakar pada permukaan tanah, namun juga dari dalam tanah yang disebabkan kekurangan atau ketiadaan kadar air. Selain terkait dengan karakteristik lahan, hal lainnya yang perlu diperhatikan untuk tindakan pencegahan adalah ketersediaan log data dari riwayat pemantauan sebelumnya.
Tidak adanya mekanisme penyimpanan data riwayat pada tempat atau lahan yang dimonitor di penelitian sebelumnya  membuat  peneliti  merancang  mekanisme  multiplatform.  Mekanime  ini menempatkan  cloud  server sebagai platform pertama dan tempat menyimpan informasi dari sensor, baik data realtime maupun data riwayat sebelumnya. Platform pertama ini berbasis web. Data riwayat tentunya berguna bagi user pada masa yang akan datang untuk melihat pola yang terjadi dilahan gambut, sehingga dapat dilakukan tindakan preventif yang lebih baik. Platform yang kedua yaitu berbasis android, dimana data kondisi lahan didapat dari cloud server dan diinstall pada  smartphone  user  untuk  melihat  kondisi  secara  realtime.  Platform  yang  ketiga  yaitu  sebuah  LED  (Light Emitting  Diode)  Board  yang  diletakkan  dikantor  BPBD  Kabupaten  Siak.  Data  yang  dimunculkan  juga  berupa kondisi realtime pada lahan yang bersumber dari cloud server, dan ditampikan dalam bentuk running text dengan tujuan agar pihak yang ada dikantor BPBD tersebut  dapat  melihat kondisi  dilapangan dan mengambil tindakan pencegahan jika diperlukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  model  SDLC  prototyping.  SDLC  (system  Developent  Life  Cycle) menekankan pada proses pengembangan sistem secara sekuensial dan berurutan [21], namun karena melibatkan peran aktif dari user maka peneliti juga memasukkan fase prototype [22] agar sistem dapat dimanfaatkan sesuai dengan keinginan dari user. alur kerja model SDLC prototyping dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Model SDLC Prototype

## 2.1 Analisa Kebutuhan
Peneliti  melakukan  tahapan  analisis  kebutuhan  dengan  cara  mendengarkan  masukan  dan  keinginan  dari  user, dalam hal ini adalah dinas BPBD Kabupaten Siak. User menginginkan sebuah sistem yang mampu mendeteksi lebih dini anomali pada lahan gambut, sehingga penanganan bisa segera dilakukan tanpa harus menunggu lahan sudah terbakar terlebih dahulu. Hal ini disebabkan karena jarak dan luas lahan yang harus dijangkau oleh user, sehingga  dikhawatirkan  jika  sudha  terbakar  maka  akan  memerlukan  waktu  yang  lebih  lama  untuk  proses pemadaman.

## 2.2 Membuat Desain Prototype
Berdasarkan  analisa  kebutuhan,  maka  peneliti  membuat  desain  prototype  untuk  sistem  monitoring  deteksi  dini kebakaran hutan ini. Adapun blok diagram prototype dapat dilihat pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Blok Diagram Prototype Yang Dibangun
Secara sederhana, seluruh sensor akan membaca keadaan disekitarnya seperti keberadaan asap, temperatur dan kelembaban udara, kelembaban tanah, dan ketersediaan air. Data dari sensor akan diolah mikrokontroler dan kemudian dikirim melalui transmitter. Sebagai pemasok sumberdaya pada siang hari solar panel akan memberikan daya kesemua komponen, namun jika malam hari ataupun tidak ada cahaya maka daya akan dipasok oleh tenaga cadangan yang bersumber dari baterai independen.

## 2.3 Evaluasi Prototype
Kegiatan Evaluasi ini dilakukan oleh user, yaitu BPBD kabupaten Siak. Jika usulan prototype sudah sesuai maka langkah  akan  masuk  ke  tahap  selanjutnya.  Namun  jika  ada  yang  belum  sesuai,  maka  rancangan  prototype diperbaiki dengan mengikuti tahapan sebelumnya.

## 2.4 Mengkodekan Sistem
Ketika prototype telah disetujui user, desain akan diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman yang sesuai untuk ketiga platform  yang digunakan. Pengkodean sistem juga termasuk kalibrasi  atau pengukuran nilai  sensor agar sesuai kondisi riil dilapangan. Alat dan bahan yang digunakan yaitu:
Tabel 1. Kebutuhan Software dan Hardware
No Platform Kebutuhan Hardware Kebutuhan Software 1 Sensor Cabang Mikrokontroller arduino uno R3, sensor DHT11, sensor FC-28, solar panel grade A 125х125 mm, baterai aki 12v, modul RF 433MHz. Arduino IDE 1.8.19. 2 Sensor Utama Mikrokontroller arduino Mega 2560, sensor DHT11, sensor FC-28, sensor SL067,  solar panel grade A 125х125 mm, baterai aki 12v, modul RF 433MHz, modul RS485 Arduino IDE 1.8.19. 3 Cloud Server dan Aplikasi Web Dual Core, 4 GB RAM,   20 GB SSD, 300 Mbps unlimited Ubuntu OS, Apache, MySQL server, PHP, CI Framework. 4 Aplikasi Andorid - Kotlin. 5 LED Board LED Running text outdoor ukuran 1 m, 100x20 cm Power Led 2.6.

## 2.5 Pengujian Sistem
Sistem  yang  telah  dibangun  harus  melewati  tahap  pengujian.  Pengujian  kali  ini  dilakukan  pada  lingkungan terkendali,  dengan  metode  Blackbox  Testing  untuk  menguji  luaran  dan  mendeteksi  apabila  ada  bug  /  error. Diantaranya dari sensor cabang, sensor utama, cloud server, aplikasi android, dan LED board.

## 2.6 Evaluasi Sistem
Pada tahapan ini, user melakukan evaluasi apakah sistem yang dibangun sudah sesuai dengan apa yang diharapkan atau tidak. Jika telah sesuai, sistem dapat digunakan. Namun jika tidak, lakukan perbaikan dari tahap mengkodekan sistem dan pengujian sistem

## 2.6 Menggunakan Sistem
Sistem yang dibangun telah diuji dan disetujui oleh user, dan siap untuk digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Sebagai  deskripsi  kerja sistem yang dibangun, pada suatu  wilayah terdiri dari  beberapa sensor cabang dan satu sensor  utama.  sensor  cabang  yang  disebar  pada  beberapa  titik  di  suatu  wilayah  akan  mengirimkan  informasi keadaan lahan ke sebuah sensor utama secara berkala per hari. Kemudian sensor utama akan mengkompilasi data dari  sensor cabang dan hasil pengamatan dari sensor utama sendiri  dan mengirimkannya ke cloud server dihari yang  sama.  Data  yang  ada  pada  cloud  server  dapat  diakses  via  web  untuk  melihat  riwayat  lahan  perhari.  Bagi pengguna aplikasi android data yang dilihat adalah data realtime yang dihimpun oleh sensor utama, begitu juga informasi yang ada pada LED board. Gambaran cara kerja sistem dapat dilihat pada gambar 3 berikut:
Penempatan sensor dilakukan dengan cara menyebar beberapa sensor cabang dan sensor utama secara acak dengan jarak maksimal  15 meter seperti terlihat  pada gambar 4. Pemasangan dilakukan dengan metode knock- down agar memudahkan pengerjaan dan bongkar-pasang apabila terjadi kerusakan.
Gambar 4. Penyebaran Sensor Dilapangan
Data yang terkumpul pada cloud server dapat  diakses dengan menggunakan aplikasi  berbasis web, pada interface yang terdapat pada gambar 5 terlihat kondisi secara realtime dan riwayat kondisi waktu sebelumnya.
Gambar 5. Data Dari Cloud Server Via Aplikasi Web
Selain  dapat  diakses  melalui  aplikasi  berbasis  web,  pengguna  dapat  memanfaatkan  pemantauan  dengan berbasis mobile maupun pada LED board yang diletakkan pada dikantor BPDB Siak. Informasi yang ditampilkan hanya kondisi terkini pada lahan gambut berdasarkan data yang dikirim oleh sensor utama menuju cloud server seperti terlihat pada gambar 6 dan gambar 7.
Gambar 7. Data Dari Cloud Server Ke LED Board

## 3.2 Pengujian Dan Evaluasi
Pengujian  dilakukan  pada  lingkungan  terkendali  dengan  menggunakan  metode  blackbox,  dengan  maksud  agar seluruh sistem dapat benar-benar layak untuk dipergunakan dengan menguji respon dan keluaran yang dihasilkan. Pengujian melibatkan seluruh sistem, mulai dari sensor cabang, sensor induk, cloud server, aplikasi web, aplikasi mobile, dan LED board. Hasil pengujian terangkum dalam tabel 2 berikut.
Tabel 2. Pengujian dan Evaluasi
Platform Komponen Uji Hasil Kalibrasi Respon Sensor Cabang Interkoneksi penghantaran data Cek koneksi Terhubung Sukses Sensor suhu ≤ 30 0 c =  Aman 30 0 c – 40 0 c =
Normal 41 0 c – 60 0 c = Siaga > 61 0 c =  Bahaya Merespon suhu Sukses Sensor kelembapan ≤ 50 = Kering ≥ 51 Lembab Merespon kelembapan Sukses Sensor Utama Interkoneksi penghantaran data Cek koneksi Terhubung Sukses Sensor suhu ≤ 30 0 c =  Aman 30 0 c – 40 0 c =
Normal 41 0 c – 60 0 c = Siaga > 61 0 c =  Bahaya Merespon suhu Sukses Sensor kelembapan ≤ 50 = Kering ≥ 51 Lembab Merespon kelembapan Sukses Sensor kadar air 480 – 615 = kadar air rendah 660 – 690 = kadar air sedang 700 – 710 = kadar air tinggi Merespon kadar air Sukses Cloud Server Interkoneksi penghantaran data Cek koneksi Terhubung Sukses Penyimpanan data Tes simpan data Data tersimpan Sukses Aplikasi Web Koneksi dengan cloud server Cek koneksi Terhubung Sukses Information retrieval dari cloud server Tes information retrieval Informasi berhasil di retrieve Sukses Infografis dan riwayat data Cek database Infografis dan riwayat berhasil ditampilkan Sukses Aplikasi Andorid Koneksi dengan cloud server Cek koneksi Terhubung Sukses Information retrieval dari cloud server Tes information retrieval Informasi berhasil di retrieve Sukses LED Board Koneksi dengan cloud server Cek koneksi Terhubung Sukses Information retrieval dari cloud server Tes information retrieval Informasi berhasil di retrieve Sukses

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menitikberatkan kepada tindakan pencegahan sebelum terjadi kebakaran pada lahan gambut. Dengan menggunakan model SDLC prototyping, sistem yang dibangun pada penelitian ini mengandalkan informasi yang dikirim  oleh  sensor  cabang  ke  sensor  induk,  lalu kemudian  meneruskan  ke  cloud  server  untuk  disimpan.  User dapat melihat keadaan lahan dengan memanfaatkan tiga platform yang ada, yaitu dengan aplikasi web, aplikasi mobile, maupun dari LED board. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan menggunakan metode blackbox, seluruh komponen sistem sukses menghasilkan luaran yang diinginkan dan dapat digunakan oleh user.

## REFERENCES
[1] A. Subiyanto, “Analysis of Forest and Land Fire From the Side of Trigger Factors and Political Ecology,” J. Manaj. Bencana , vol. 6, no. 2, pp. 1–24, 2020.
[2] A. Yusuf, H. Hapsoh, S. H. Siregar, and D. R. Nurrochmat, “Analisis Kebakaran Hutan Dan Lahan Di Provinsi Riau,” Din. Lingkung. Indones. , vol. 6, no. 2, p. 67, 2019.
[3] D. Arisandi, A. Syamsuadi, T. F. Gafar, S. Hartati, and M. Fajar, “Pembinaan Masyarakat Peduli Api Sebagai Bentuk Partisipasi Warga Desa Dayun Dalam Menangani Bencana Kebakaran Lahan,” Ikraith-Abdimas , vol. 3, no. 3, pp. 34– 37, 2020.
[4] J. Prayitno, R. Prisha, and S. Herlina, “Formulasi konsorsium mikroba asal pertambangan minyak siak riau yang efektif dalam mendegradasi senyawa hidrokarbon,” J. Teknol. Lingkung. , vol. 13, no. 2, pp. 123–130, 2012.
[5] B. Tampubolon, D. T. Harjanti, N. M. Adlika, and L. M. H. Christanto, “Pemanfaatan Lahan Gambut Menjadi Lahan Potensial untuk Menjaga Ketahanan Pangan di Kalimantan Barat,” Geodika J. Kaji. Ilmu dan Pendidik. Geogr. , vol. 4, no. 2, pp. 182–191, 2020.
[6] Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Siak, “Buku Profil Daerah Kabupaten Siak Tahun 2013,” Siak, 2014.
[7] A. S. Cahyono, S. P. Warsito, W. Andayani, and D. H. Darwanto, “FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEBAKARAN HUTAN DI INDONESIA DAN IMPLIKASI KEBIJAKANNYA,” J. Sylva Lestari , vol. 3, no. 1, pp. 103–112, 2015.
[8] S. Sunardi, J. Margolang, J. Hidayat, I. Idris, and R. Khair, “Rancang Bangun Protoype Robot Navigasi Pemadam Api di Bandar Udara,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 3, p. 273, 2020.
[9] F. Fatayat and J. Risanto, “Model Sistem Deteksi Dini Kebakaran Hutan Dan Lahan (Karhutla) Berbasis Android Di Kabupaten Pelalawan,” Simtika , vol. 3, no. 3, pp. 19–25, 2020.
[10]  V.  Dubey,  P.  Kumar,  and N.  Chauhan,  “Forest  Fire  Detection  System  Using  IoT  and Artificial Neural  Network,”  in International Conference on Innovative Computing and Communication (ICICC-2018) , 2019, vol. 55, pp. 323–337.
[11]  R.  Komalasari,  “MANFAAT  APLIKASI  TEKNOLOGI  IOT  DI  MASA  PANDEMI  COVID-19 :  STUDI EKSPLORATIF,” Temat. - J. Teknol. Inf. Dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 140–146, 2020.
[12]  I. W. Pande Agustiana Putra, I. N. Piarsa, and K. Suar Wibawa, “Sistem Pendeteksi Kebakaran Menggunakan Raspberry Pi Berbasis Android,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 3, p. 167, 2018.
[13]  A.  Setiawan  and  B.  Yanto,  “Prototype  Sistem  Deteksi  Dini  Kebakaran  Hutan  (Sd2kh)  dengan  Sensormatik,”  in PROSIDING SEMINAR NASIONAL SISFOTEK , 2018, no. September, pp. 4–5.
[14]  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.
[15]  S.  Siswanto,  S.  Sutarti,  R.  N.  Hay’s,  and  A.  S.  Anggoro,  “Prototype  Wireless  Sensor  Network  (  Wsn  )  Sistem,” J. Perspekt. , vol. 4, no. 2, pp. 117–122, 2020.
[16]  I. F. Rahmad, L. Tanti, B. Triandi, I. Komputer, R. S. Komputer, and U. P. Utama, “Wireless Sensor Network Sebagai Penentu Lokasi Kebakaran Hutan,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 3, pp. 138–144, 2021.
[17]  D. Arisandi, A. Syamsuadi, T. F. Gafar, S. Hartati, and M. Fajar, “Rancang Bangun Perangkat Telemetri Sebagai Deteksi Dini Kebakaran Hutan Di Desa Dayun Kabupaten Siak,” Ikraith-Abdimas , vol. 3, no. 3, pp. 7–11, 2020.
[18]  M. Nasir, Atthariq, and M. Arhami, “Sistem Pendeteksi Dini Kebakaran Menggunakan Colour Image Processing dan Raspberry Pi,” Proceeding Semin. Nas. Politek. Negeri Lhokseumawe , vol. 2, no. 1, p. A-226-A231, 2018.
[19]  N. Amanda, I. Sutrisno, and D. Sukoco, “Rancang Bangun Alat Pendeteksi Titik Api dan Asap Menggunakan Metode YOLO dan Berbasis Android untuk Deteksi Dini Kebakaran pada Gedung Bertingkat,” J. Conf. Autom. Eng. Its Appl. , vol. 1, no. 2809, pp. 193–197, 2021.
[20]  R. E. Wibowo, R. Teguh, and A. Lestari, “Deteksi Dini Kebakaran Hutan Dan Lahan Memanfaatkan Ekstraksi Exif Pada Informasi Gambar Berbasis Pengolahan Citra,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[21]  D. Galin, From SDLC to Agile–Processes and Quality Assurance Activities . Wiley-IEEE Press, 2018.
[22]  J. E. T. Akinsola, A. S. Ogunbanwo, O. J. Okesola, I. J. Odun-Ayo, F. D. Ayegbusi, and A. A. Adebiyi, “Comparative analysis of software development life cycle models (SDLC),” in Computer Science On-line Conference , 2020, pp. 310– 322.