## Sistem Deteksi Dini dan Pemadaman Kebakaran Otomatis di Rumah Berbasis IoT Menggunakan NodeMCU ESP32
Dimas Bagus Saputra * , Rahmi Hidayati, Suhardi
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
Email: 1,* dimass97@student.untan.ac.id, 2 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id, 3 suhardi@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespondensi: dimass97@student.untan.ac.id Submitted: 07/11/2023; Accepted: 30/03/2024; Published: 31/03/2024
Abstrak –Kebakaran adalah bencana serius yang menyebabkan banyaknya kerugian dari sisi material sampai dengan jatuhnya korban jiwa, terutama kebakaran yang terjadi di kawasan perumahan padat penduduk. Kebakaran yang terjadi di satu rumah akan sangat mudah  menyebar  ke rumah-rumah penduduk  lainnya. Untuk  mencegah permasalahan  ini,  maka dikembangkan sistem deteksi dini dan pemadaman kebakaran otomatis di dalam rumah dengan berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan NodeMCU ESP32. Sistem ini memiliki kemampuan deteksi dini terhadap kondisi api, gas, dan suhu, serta mengambil tindakan otomatis saat terdeteksi potensi bahaya kebakaran. Selain itu, sistem ini juga mengirimkan push notification secara realtime ke aplikasi android pengguna untuk memberikan pesan peringatan. Hasil pengujian menunjukkan sensor api dapat mendeteksi api hingga  jarak  130  cm  dengan  rata-rata  delay  notifikasi  sekitar  2,37  detik.  Sensor  gas  MQ-2  mampu  mendeteksi  gas  butana hingga jarak 170 cm dengan rata-rata delay notifikasi sekitar 2,84 detik, sementara sensor suhu DHT22 memiliki akurasi rata- rata sekitar 98,52% dengan delay notifikasi sekitar 2,03 detik.
Kata Kunci: Kebakaran; Internet of Things; Push Notification; Sistem Deteksi Dini
Abstract– Fire is a serious disaster that causes significant losses in terms of both material assets and loss of life, especially in densely populated residential areas. Fires that occur in one house can easily spread to other houses. To prevent  this issue, an early fire detection and automatic fire suppression system has been developed for homes based on the Internet of Things (IoT) using NodeMCU ESP32. This system has the ability to detect early signs of fire, gas, and temperature conditions, and takes automatic action when potential fire hazards are detected. Additionally, the system sends real-time push notifications to users' Android applications to provide warning messages. Test results indicate that the fire sensor can detect flames up to a distance of 130 cm with an average notification delay of approximately 2,37 seconds. The MQ-2 gas sensor can detect butane gas up to a distance of 170 cm with an average notification delay of about 2,84 seconds, while the DHT22 temperature sensor has an average accuracy of approximately 98,52% with a notification delay of about 2,03 seconds.
Keywords : Fire; Internet of Things; Push Notification; Early Fire Detection System

## 1. PENDAHULUAN
Kebakaran  adalah  sebuah  bencana  yang  berpotensi  menyebabkan  kerugian  besar,  termasuk  hilangnya  harta berharga dan bahkan korban jiwa. Tanda-tanda kebakaran biasanya muncul ketika api mulai berkobar dan asap keluar dari sebuah bangunan. Kawasan perkotaan yang padat penduduk seringkali lebih rentan terhadap masalah kebakaran. Penyebabnya bisa beragam, meliputi faktor alam dan juga kesalahan manusia, seperti korsleting listrik, kelalaian saat memasak, pembakaran sampah, dan sebagainya [1].
Selama kurun waktu  lima tahun terakhir,  mulai dari 2018  hingga  Agustus 2022, Dinas Penanggulangan Kebakaran dan Keselamatan (Gulkarmat) DKI Jakarta mencatat sebanyak 8.004 insiden kebakaran di wilayah Ibu Kota. Secara terperinci, terdapat 1.751 kejadian kebakaran pada tahun 2018, 2.161 insiden pada tahun 2019, 1.501 kejadian pada tahun 2020, 1.532 insiden pada tahun 2021, dan 1.059 kejadian pada tahun 2022. Penyebab utama kebakaran  di  Jakarta  selama  lima  tahun  terakhir  adalah  korsleting  listrik,  mencapai  4.829  kejadian  atau  sekitar 60%  dari  total,  sementara  penyebab  lainnya  meliputi  pembakaran  sampah  (1.180  kejadian  atau  sekitar  14%), kebocoran gas (804 kejadian atau sekitar 10,4%), rokok (295 kejadian atau sekitar 3%), dan penggunaan lilin (37 kejadian atau sekitar 0,4%) [2].
Kebakaran  dapat  menimbulkan  lebih  banyak  kerugian  material  dan  ekonomi  jika  tidak  segera  ditangani dengan  cepat.  Hal  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  antara  lain,  satuan  petugas  pemadam  kebakaran  yang terlambat dalam menerima informasi dan pemilik rumah atau gedung yang sedang tidak berada di lokasi terjadinya kebakaran [3].
Banyaknya  kerugian  dari  sisi  material  dan  juga  korban  jiwa  yang  disebabkan  oleh  kebakaran,  maka dibutuhkan  suatu  sistem  pendeteksi  dini  kebakaran  berbasis  Internet  of  Things  (IoT)  yang  dapat  mendeteksi kebakaran  dan  tanda-tandanya  sejak  dini,  sekaligus  memadamkan  api  yang  terdeteksi  oleh  sistem.  Sistem  juga segera mengirimkan pesan berupa notifikasi kepada pengguna melalui aplikasi android.
Pada  penelitian  terkait  sebelumnya  yaitu  alat  untuk  deteksi  kebakaran  dengan  Arduino,  menggunakan sensor asap MQ-2 dan sensor suhu LM-35 sebagai perangkat input serta LCD, buzzer alarm, dan ponsel sebagai perangkat output. Sensor suhu dapat bekerja dengan  baik saat suhu diatas >35℃ dan sensor asap dapat bekerja dengan baik saat asap diatas >400 ppm [4].
Pada penelitian berikutnya adalah sistem peringatan kebakaran pada mobil, digunakan beberapa komponen seperti mikrokontroler NodeMCU ESP32, sensor suhu DHT11, flame sensor, TP4560, relay dan casing 3D print.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6974
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jarak efektif pembacaan sensor api adalah sekitar 50 cm, dan jarak ini dapat  bervariasi  tergantung  pada  ukuran  dan  intensitas  sumber  api.  Hasil  pelacakan  lokasi  menggunakan  GPS memiliki toleransi sebesar 19,75 m. Rata-rata respon waktu untuk mengirim data ke server Bot Telegram sebesar 3.33s [5].
Selanjutnya adalah penelitian terkait untuk sistem pemadam kebakaran  berbasis IoT, alat dan komponen yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  ESP32,  IR  lame,  MQ-2,  DHT22,  Jack  DC  Female,  IC  7805. Telegram dapat menerima pesan yang dikirimkan oleh ESP32 dengan kecepatan 5,73s setelah ESP32 membaca adanya api/kebakaran [6].
Penelitian selanjutnya adalah aplikasi android untuk deteksi kebakaran berbasis IoT dengan Mikrokontroler NodeMCU ESP8266. Komponen yang digunakan mencakup NodeMCU ESP8266, sensor MQ-2, dan sensor api yang  terintegrasi  dengan  aplikasi  Android.  Sensor  api  mampu  mendeteksi  api  dalam  jarak  1  sampai  150    cm, kemudian mengaktifkan alarm, LED, dan water pump. Sensor MQ-2 mampu mendeteksi keberadaan asap atau gas dalam jarak 1 sampai 4  cm, dan akan mengaktifkan alarm serta LED [7].
Pada penelitian berikutnya dengan sistem untuk pengamanan dan peringatan dini kebakaran rumah Berbasis IoT  (Singa  Keriting).  Dalam  penelitian  ini,  sensor  MQ-2  dimanfaatkan  untuk  mendeteksi  keberadaan  asap, sementara sensor api KY-026 digunakan untuk mendeteksi sinar inframerah yang dipancarkan api. Apabila flame sensor  membaca  nilai  214  nm,  sistem  akan  mengirimkan  notifikasi  melalui  aplikasi  Telegram,  memberitahu deteksi api pada tingkat 214 nm. Jika asap terdeteksi pada tingkat 10.000 ppm, perangkat juga akan mengirimkan notifikasi [8].
Berikutnya  pada  penelitian  mengenai  Home  Security  dan  Fire  Detection  System  dengan  telegram, menggunakan ESP32-CAM dengan NodeMCU 8266, sensor Gas MQ-2 untuk deteksi kebocoran gas, dan kamera ESP32-CAM  untuk  mengambil  gambar.  Selain  itu,  NodeMCU  8266  digunakan  untuk  mengendalikan  output sensor  solenoid  door  lock,  micro  servo,  relay,  dan  buzzer.  Aplikasi  Telegram  pada  smartphone  pengguna memerlukan  waktu  1-7  detik  untuk  merespon  gambar  yang  diambil  oleh  kamera  ESP32-CAM  dan  mampu mengirimkan notifikasi kebakaran [9].
Penelitian berikutnya adalah rancang bangun peringatan dini kebakaran rumah berbasis IoT, menggunakan sensor  api  KY-026,  sensor  suhu  dan  kelembapan  DHT  11,  dan  sensor  asap  MQ-2,  sistem  ini  berbasis  pada mikrokontroler NodeMCU. Sistem menggunakan Bot Telegram dan Website sebagai antarmuka. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 70% dalam 20 percobaan, yang berarti bahwa alat berfungsi sesuai dengan parameter yang telah ditetapkan [10].
Penelitian berikutnya dengan judul Alat Proteksi Kebakaran Rumah Menggunakan Wemos D1 Mini dengan Alarm dan Notifikasi Email dari Thinger.IO, menggunakan Wemos D1 Mini sebagai pengendali utama, sistem ini dilengkapi  dengan  sensor  api  dan  sensor  MQ2.  Data IoT  disimpan  di  platform  Thinger.IO.  Sensor api  mampu mendeteksi hingga jarak 140  cm. Sementara sensor MQ2 mendeteksi gas normal dalam kisaran 15 PPM di udara, dengan indikator yang akan aktif jika gas melampaui 400 PPM [11].
Pada penelitian berikutnya mengenai peringatan dini kebakaran di rumah menggunakan Autonomous Call System  dengan  berbasis  ESP32.  Sistem  ini  menggunakan  mikrokontroler  ESP32  dan  ditampilkan  di  Platform Thinger.IO.  Selain  itu,  sistem  ini  dapat  memberikan  notifikasi  melalui  telegram,  email,  dan  panggilan  telepon dengan bantuan SIM800l. Waktu respon panggilan telepon rata-rata sekitar 6,94 detik [12].
Berdasarkan  penelitian  terkait  yang  sudah  dijelaskan,  pada  penelitian  ini  membangun  sebuah  Sistem Deteksi  Dini  dan  Pemadaman  Kebakaran  Otomatis  di  Rumah  Berbasis  IoT  Menggunakan  NodeMCU  ESP32. Sistem ini dapat melakukan pembacaan kondisi dari sensor api, sensor gas, dan juga sensor suhu yang digunakan serta  mengirimkan  pesan  peringatan  berupa  push  notification  ke  ponsel  android  pengguna.  Penelitian  ini diharapkan dapat membantu penghuni rumah  yang sedang tidak berada di  rumah  agar selalu  waspada terhadap kemungkinan kebakaran yang akan terjadi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN n

## 2.1 Studi Literatur x
Pada tahapan ini dilakukan pengumpulan data, informasi, dan dokumen yang berhubungan dengan penelitian ini. Literatur yang dimanfaatkan berupa data-data pendukung penelitian, buku-buku referensi, jurnal-jurnal penelitian sebelumnya, dan publikasi lain yang relevan dan dapat digunakan untuk mendukung penelitian ini.

## 2.2 Pengumpulan Data x
Pada tahap ini dilakukan observasi untuk mengamati nilai bacaan sensor dan output saat diberikan kondisi tertentu. Data  yang  dikumpulkan  berupa nilai  bacaan  dari  sensor  suhu, kadar  gas,  api yang terdeteksi, dan delay push notification dari sistem.

## 2.3 Analisis Kebutuhan y
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  kebutuhan  pada  sistem.  Analisis  yang  dilakukan  dalam  pembuatan  dan pengembangan sistem meliputi analisis terhadap kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak.

## 2.3.1 Kebutuhan Perangkat Keras
Komponen perangkat keras yang digunakan dalam membangun sistem ini adalah sebagai berikut: xz a. NodeMCU ESP32
Mikrokontroler ini telah terintegrasi dengan modul WiFi dan memiliki kapasitas memori yang lebih besar pada chip-nya,  yang  secara  signifikan  mendukung  pengembangan  sistem  aplikasi  IoT  [13].  Pada  penelitian  ini, NodeMCU ESP32 digunakan sebagai pusat kendali utama sistem.
b. MQ-2 Gas Sensor
Sensor  MQ-2  digunakan  untuk  mendeteksi  konsentrasi  gas  yang  mudah  terbakar  di  udara  dengan  keluaran output berupa tegangan analog [3]. Pada penelitian ini sensor gas MQ-2 akan diuji dengan gas butana (C4H10) yang berasal dari tabung gas portable.
c. DHT22 Temperature and Humidity Sensor
Sensor digital DHT-22 adalah alat yang dapat mengukur kelembaban dan suhu relatif [13]. Pada penelitian ini sensor DHT22 digunakan untuk mengukur suhu ruangan.
d. IR Infrared Flame Sensor
Flame sensor merupakan perangkat sensor yang digunakan untuk mendeteksi intensitas dan frekuensi api yang memiliki  panjang  gelombang  760  nm  hingga  1100  nm  [14].  Pada  penelitian  ini  IR  Infrared  Flame  Sensor digunakan untuk mendeteksi nyala api berdasarkan sinar infrared yang dipancarkan.
e. Modul Relay
Modul relay adalah perangkat saklar listrik yang menggunakan prinsip elektromagnetik untuk mengubah posisi saklar dari posisi menyala menjadi posisi mati, atau sebaliknya [3]. Pada penelitian ini modul relay digunakan untuk mengontrol arus listrik yang masuk ke water pump.
f. Buzzer
Buzzer merupakan suatu komponen elektronik yang mampu mengonversi sinyal listrik menjadi getaran suara, prinsip kerjanya  mirip dengan  loudspeaker  [4]. Pada penelitian  ini  buzzer  digunakan sebagai  output berupa alarm.
g. DC Water Pump
Pompa air bertegangan sebesar 12V. Pompa jenis ini digunakan untuk mengalirkan cairan atau fluida dengan tekanan tinggi, seperti air, minyak, atau bahan kimia [15]. Pada penelitian ini DC Water Pump digunakan untuk mengalirkan air dari water container ke luar melalui selang.
h. Adaptor
Adaptor merupakan suatu rangkaian yang berfungsi untuk mengonversi tegangan AC menjadi tegangan DC. Rangkaian ini dapat berperan sebagai pengganti alternatif untuk sumber tegangan DC [16]. Pada penelitian ini adaptor digunakan sebagai catu daya untuk DC Water Pump.
2.3.2 Kebutuhan Perangkat Lunak xx
Perangkat lunak yang dibutuhkan dalam membangun sistem ini adalah sebagai berikut:
a. Arduino IDE
Arduino  IDE  adalah  suatu  perangkat  lunak  open-source  yang  digunakan untuk menulis dan mengubah program mikrokontroler dengan menggunakan bahasa pemrograman C atau C++ [6].
b. Flutter
Flutter termasuk dalam Framework Hybrid dan menawarkan fitur Hot Reload untuk pengembangan aplikasi yang  lebih  cepat  [17].  Pada  penelitian  ini,  sisi  User  Interface  (UI)  dibangun  dengan  FlutterFlow,  sebuah platform yang menerapkan konsep drag and drop untuk mempermudah dalam membangun UI aplikasi android. c. Firebase
Firebase adalah platform layanan backend yang menyediakan API (Application Programming Interface) untuk sinkronisasi data real-time pada client yang berbeda dan penyimpanan data pada cloud [18].
d. Pusher Beams
Beams merupakan layanan API yang dikembangkan oleh Pusher, untuk mengirimkan push notification pada aplikasi iOS, Android, dan Web [19].
e. Cloud VPS
Virtual Private Server (VPS) adalah suatu metode yang melibatkan pembagian komputer server fisik menjadi beberapa server yang berdiri sendiri [20].
2.4 Perancangan Sistem xz
a. Diagram Blok Sistem xx
Pada diagram blok, data hasil bacaan sensor gas MQ-2, sensor DHT22, dan sensor api diolah di NodeMCU ESP32,  selanjutnya  data  dikirimkan  ke  realtime  database  Firebase.  Data  kemudian  dikirimkan  ke  aplikasi android, selain itu data tersebut juga ditangkap oleh Cloud VPS yang terkoneksi dengan Pusher Beams sebagai API push notification. kemudian push notification dikirim ke aplikasi android pengguna. Diagram blok sistem dapat dilihat pada Gambar 1.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6974
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
b. Diagram Alir Sistem
Proses dimulai dengan sensor api yang melakukan pendeteksian pada nyala api, jika nyala api terdeteksi akan menyalakan  pompa  air  untuk  memadamkan  api  dan  membunyikan  alarm  buzzer,  sistem  juga  menampilkan pemantauan sensor dan mengirim notifikasi “Api Terdeteksi!” ke aplikasi. Apabila nyala api tidak terdeteksi oleh sistem, tetapi sensor gas MQ-2 mendeteksi kadar gas yang ≥ 300ppm, maka buzzer akan berbunyi. Sistem menampilkan hasil pemantauan sensor dan notifikasi “Kadar Gas Berlebih Terdeteksi!” dikirim ke aplikasi. Kemudian jika nyala api tidak terdeteksi dan kadar gas < 300 ppm, tetapi sensor suhu DHT22 mendeteksi suhu yang ≥ 40°C, maka akan membunyikan buzzer. Aplikasi akan menampilkan pemantauan dari sensor dan sistem mengirim  notifikasi  “Suhu  Tinggi  Terdeteksi!”.  Jika  ketiga  sensor  tidak  mendeteksi  dan  maka  output  dan notifikasi akan berada di kondisi OFF. Diagram alir sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Sistem

## 2.5 Implementasi
Pada tahap ini dilakukan proses implementasi dari perancangan sistem yang sudah dilakukan sebelumnya. Seluruh komponen  perangkat  dihubungkan  satu  dengan  lainnya  menjadi  suatu  sistem  berdasarkan  pada  perancangan sistem. Kemudian pembuatan program dan upload ke perangkat keras dilakukan agar sistem dapat bekerja sesuai dengan hasil yang diharapkan.

## 2.6 Pengujian Sistem
Setelah sistem selesai dibangun, berikutnya dilakukan pengujian untuk memastikan apakah sistem yang dibangun dapat  berfungsi  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Tahap  ini  meliputi  pengujian  kinerja  sistem
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6974
berdasarkan pengujian pembacaan  flame sensor, pengujian pembacaan sensor gas MQ-2, pengujian pembacaan dan akurasi sensor suhu DHT22 dan pengujian keseluruhan sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN x
Pada tahap ini dilakukan implementasi sistem, komponen perangkat keras dan perangkat lunak dirangkai sehingga membentuk sistem yang sesuai dengan perancangan.
3.1 Implementasi Sistem

## 3.1.1 Implementasi Pompa Air Otomatis dan Buzzer
Komponen yang digunakan pada pompa air otomatis dan buzzer alarm adalah NodeMCU ESP32, buzzer, modul relay,  DC  water  pump,  dan  water  container.  Buzzer  dihubungkan  ke  NodeMCU,  dan  akan  berbunyi  apabila terdeteksi nyala api, kadar gas ≥300 ppm, dan suhu ≥40℃. Modul relay dihubungkan ke DC water pump melalui pin NO (Normally Open), modul relay juga dihubungkan dengan Jack DC Female melalui pin COM (Common) sebagai catu daya bagi DC water pump, kemudian modul relay dihubungkan ke NodeMCU ESP32. Saat nyala api terdeteksi, arus listrik akan masuk ke dalam DC water pump dan akan memompa air untuk mengalir keluar.

## 3.1.2 Implementasi Sistem Deteksi Nyala Api
Komponen  yang  digunakan  adalah  NodeMCU  ESP32  dan  Flame  Sensor.  Flame  Sensor  dihubungkan  ke NodeMCU ESP32 melalui pin D4. Pada penelitian  ini  digunakan  pembacaan  digital  pada  Flame  Sensor,  yang bernilai LOW dan HIGH. Nilai LOW akan dihasilkan apabila pada Flame Sensor mendeteksi adanya nyala api.

## 3.1.3 Implementasi Sistem Deteksi Suhu Tinggi
Komponen  yang  digunakan adalah NodeMCU ESP32 dan Sensor Suhu dan Kelembaban DHT22. Sensor DHT22 terhubung  dengan  NodeMCU  ESP32  melalui  pin  D5.  Pada  penelitian  ini  Sensor  DHT22  digunakan  untuk membaca nilai suhu ruangan, dengan ambang batas sebesar 40℃.

## 3.1.4 Implementasi Sistem Deteksi Kadar Gas Berlebih
Komponen  yang digunakan adalah  NodeMCU  ESP32  dan  Sensor  Gas  MQ-2. Sensor MQ-2 terhubung dengan NodeMCU ESP32 melalui pin D32. Sensor MQ-2 menggunakan bacaan analog dengan ambang batas sebesar 300 ppm.

## 3.1.5 Implementasi Keseluruhan Sistem
Semua  komponen  sistem  sebelumnya  kemudian  disatukan  menjadi  satu  perangkat  sistem  untuk  peringatan, pendeteksian, serta pemadaman kebakaran secara otomatis dengan NodeMCU ESP32 sebagai pusat kendali utama sistem. Hasil dari implementasi keseluruhan sistem dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Implementasi Keseluruhan Sistem
Keterangan gambar: 1. NodeMCU ESP32 4. Sensor DHT22 7. Water Container 2. Modul Relay 2 Channel 5. Flame Sensor 8. Jack DC Female 3. Buzzer 6. Sensor MQ-2 9. DC Water Pump

## 3.1.6 Implementasi Antarmuka Aplikasi Android
Pada halaman login, pengguna harus melakukan sign up apabila belum memiliki akun aplikasi. Setelah berhasil, maka pengguna  bisa  melakukan proses  login untuk memasuki  halaman beranda. Jika  login  berhasil maka akan diarahkan ke halaman beranda. Implementasi halaman login dapat dilihat pada Gambar 4.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6974
Gambar 4. Halaman Login
Halaman beranda akan tampil apabila pengguna berhasil melakukan  login. Halaman  ini  berisi  informasi email  pengguna,  data  pemantauan  api,  gas,  suhu,  dan  status  dari  setiap  sensor  secara  realtime.  Terdapat  juga gambar ilustrasi kondisi api, serta button logout. Implementasi halaman beranda dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Beranda
Push notification menampilkan tiga jenis notifikasi, yang pertama saat sensor api mendeteksi adanya api, kedua saat  sensor gas mendeteksi adanya kadar gas  ≥  300 ppm, dan ketiga adalah saat  sensor suhu mendeteksi suhu yang ≥ 40℃. Implementasi push notification dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Push Notification

## 3.2 Pengujian
Proses  pengujian  bertujuan  untuk  memastikan  semua  fungsi  sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan  hasil  yang diharapkan. Proses pengujian meliputi pengujian pembacaan flame sensor, pengujian pembacaan sensor gas MQ-
2, pengujian pembacaan dan akurasi sensor suhu DHT22, pengujian pemantauan aplikasi android, dan pengujian keseluruhan sistem.
Pengujian  pembacaan  flame  sensor  dilakukan  dengan  mengubah  jarak  api  dari  sensor  setiap  5  cm, kemudian memantau output berupa buzzer dan water pump, serta delay dari push notification di setiap pengujian. Hasil yang didapatkan adalah dengan menggunakan cahaya api dari lilin, flame sensor dapat mendeteksi api dari jarak 5 cm sampai dengan 60  cm,  buzzer  dan water pump berada dalam kondisi ON, pada  jarak 65 cm sensor sudah tidak mendeteksi. Nilai rata-rata delay notifikasi adalah 3,78 detik. Hasil pengujian dapat dilihat pada pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Deteksi Flame Sensor Berdasarkan Jarak No  Jarak (cm)  Nilai Sensor   Buzzer  Water Pump Keterangan Delay Notifikasi (s) 1 5 0 ON ON Api Terdeteksi 2,56 2 10 0 ON ON Api Terdeteksi 3,82 3 15 0 ON ON Api Terdeteksi 4,27 4 20 0 ON ON Api Terdeteksi 5,23 5 25 0 ON ON Api Terdeteksi 5,34 6 30 0 ON ON Api Terdeteksi 3,92 7 35 0 ON ON Api Terdeteksi 3,9 8 40 0 ON ON Api Terdeteksi 2,98 9 45 0 ON ON Api Terdeteksi 4,81 10 50 0 ON ON Api Terdeteksi 3,52 11 55 0 ON ON Api Terdeteksi 2,6 12 60 0 ON ON Api Terdeteksi 2,42 13 65 1 OFF OFF Aman - 14 70 1 OFF OFF Aman - Rata-rata delay notifikasi 3,78
Pengujian pembacaan sensor gas MQ-2 dilakukan setelah melakukan kalibrasi pada sensor sesuai dengan datasheet. Dilakukan pengujian dengan jarak bertambah setiap 10 cm dengan gas butana dari tabung gas portable sebagai sampel. Sensor masih membaca gas berlebih dengan rentang 10 cm sampai 170 cm, dan tidak mendeteksi lagi  pada  jarak  180  cm.  Pengujian  juga  menampilkan  nilai  bacaan  (ppm)  sensor  di  setiap  jaraknya  dan menghasilkan output berupa buzzer. Delay push notification menunjukkan nilai rata-rata sebesar 2,84 detik. Hasil pengujian dapat dilihat pada pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Deteksi Sensor Gas MQ-2 Berdasarkan Jarak
No  Jarak (cm)  Nilai Sensor (ppm)   Buzzer Keterangan Delay Notifikasi (s) 1 10 2326,82 ON Gas Berlebih Terdeteksi 3,09 2 20 1336,25 ON Gas Berlebih Terdeteksi 2,73 3 30 1209,14 ON Gas Berlebih Terdeteksi 3,11 4 40 1603,41 ON Gas Berlebih Terdeteksi 3,15 5 50 1745,98 ON Gas Berlebih Terdeteksi 3,3 6 60 1270 ON Gas Berlebih Terdeteksi 3,27 7 70 1788,37 ON Gas Berlebih Terdeteksi 2,3 8 80 1144,25 ON Gas Berlebih Terdeteksi 2,37 9 90 1215,02 ON Gas Berlebih Terdeteksi 3,04 10 100 1592,92 ON Gas Berlebih Terdeteksi 2,03 11 110 1399,52 ON Gas Berlebih Terdeteksi 3,73 12 120 1339,2 ON Gas Berlebih Terdeteksi 3,3 13 130 798,84 ON Gas Berlebih Terdeteksi 2,77 14 140 651,04 ON Gas Berlebih Terdeteksi 2,63 15 150 759,34 ON Gas Berlebih Terdeteksi 2,41 16 160 842,08 ON Gas Berlebih Terdeteksi 2,32 17 170 422,92 ON Gas Berlebih Terdeteksi 2,65 18 180 90,25 OFF Aman - 19 190 57,8 OFF Aman - Rata-rata delay notifikasi 2,84
Pengujian  pembacaan  dan  akurasi  sensor  suhu  DHT22  dilakukan  untuk  menghitung  akurasi  dan  galat dengan  membandingkan  sensor  DHT22  dan  Hygrometer  Digital  HTC-1  sebagai  alat  pengukuran  suhu  ruang. Pengujian akurasi dan galat sensor DHT22 dengan HTC-1 dilakukan dengan  mengambil data sebanyak 10 kali dan setiap 5 menit dari kedua alat. Kemudian memantau buzzer dan delay notifikasi pada setiap 5 menitnya. Hasil yang  didapatkan  pada  pengujian  ini  adalah,  pada  pengujian  pertama  sampai  dengan  pengujian  ketiga,  buzzer
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6974
berada di kondisi OFF dan tidak ada notifikasi yang dikirimkan ke aplikasi karena nilai sensor belum mencapai threshold. Nilai rata-rata dari selisih antara kedua alat ukur ini adalah sebesar 0,63℃, nilai rata-rata galat atau error sebesar 1,48%, nilai rata-rata akurasi sebesar 98,52%, dan nilai rata-rata delay notifikasi adalah sebesar 2,03. Hasil pengujian dapat dilihat pada pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Akurasi dan Galat Sensor Suhu DHT22
No  Menit Nilai Nilai Buzzer Selisih (℃) Galat (%) Akurasi (%) Delay Notifikasi (s) Sensor (℃) HTC-1 (℃) 1 5 38,4 39 OFF 0,6 1,54 98,46 - 2 10 38,9 39,6 OFF 0,7 1,77 98,23 - 3 15 39 39,8 OFF 0,8 2,01 97,99 - 4 20 40,1 40,1 ON 0 0 100 2,17 5 25 41,8 41,8 ON 0 0 100 1,72 6 30 42,7 43,6 ON 0,9 2,06 97,94 2,55 7 35 43 43,7 ON 0,7 1,6 98,4 1,81 8 40 43,9 44,5 ON 0,6 1,35 98,65 2,25 9 45 43,3 44,6 ON 1,3 2,91 97,09 1,83 10 50 45,6 46,3 ON 0,7 1,51 98,49 1,86 Rata-rata delay notifikasi 0.63 1,48 98,52 2,03
Pengujian  keseluruhan  sistem  adalah  pengujian  terakhir  yang  dilakukan  untuk  memastikan  sistem  yang dibuat bekerja sesuai dengan yang diharapkan. Tahap pengujian ini merupakan penggabungan dari keseluruhan proses pengujian sebelumnya. Proses pengujian dilakukan dengan  membuat sumber api di dalam ruangan  yang bertempat di Smart Garden FMIPA Untan. Kemudian diberi jarak dengan selisih sebesar 10 cm antara sumber api dengan perangkat sistem. Pengujian keseluruhan sistem dapat dilihat pada pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Keseluruhan Sistem No Jarak Api (cm) Nilai Sensor Api Nilai Sensor Gas (ppm) Nilai Sensor Suhu (℃) Buzzer Water Pump Keterangan Delay Notifikasi (s) 1 10 0 51,73 32 ON ON Api Terdeteksi 2,34 2 20 0 20,76 31,6 ON ON Api Terdeteksi 3,22 3 30 0 10,7 31,8 ON ON Api Terdeteksi 2,39 4 40 0 10,5 31,9 ON ON Api Terdeteksi 2,28 5 50 0 12,83 31,8 ON ON Api Terdeteksi 2,34 6 60 0 10,63 31,8 ON ON Api Terdeteksi 1,96 7 70 0 7,45 31,8 ON ON Api Terdeteksi 2,43 8 80 0 6,16 31,7 ON ON Api Terdeteksi 2,23 9 90 0 4,79 32,2 ON ON Api Terdeteksi 2,37 10 100 0 4,51 32,2 ON ON Api Terdeteksi 2,47 11 110 0 4,98 32,2 ON ON Api Terdeteksi 2,31 12 120 0 4,79 32,2 ON ON Api Terdeteksi 2,01 13 130 0 4,74 32,1 ON ON Api Terdeteksi 2,45 14 140 1 5,12 32,1 OFF OFF Aman - 15 150 1 4,33 32,1 OFF OFF Aman - Rata-rata delay notifikasi 2,37
Berdasarkan hasil pengujian keseluruhan pada Tabel  4, flame sensor dapat mendeteksi sumber api  yang berupa api  besar dari jarak 1 cm sampai dengan 130 cm. Output buzzer dan water pump juga berada di kondisi ON,  dan  nilai  rata-rata  delay  dari  push  notification  adalah  sebesar  2,37  detik.  Kemudian  sensor  gas  MQ-2 mempunyai nilai pembacaan sebesar 51,73 ppm pada pengujian pertama karena berjarak 10 cm dengan sumber api,  dengan  mendeteksi  asap  yang  dikeluarkan  dari  hasil  pembakaran.  Sensor  suhu  DHT22  menunjukkan  hasil pembacaan suhu ruang sebesar 32°C pada jarak 10 cm dan 32,1°C pada jarak 150 cm, hal ini menunjukkan bahwa sensor DHT22 tidak terpengaruh dengan jarak api dan tidak ada kenaikan drastis pada suhu ruang.

## 4. KESIMPULAN x
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah  flame sensor dengan bahan uji lilin dapat mendeteksi nyala api pada jarak 5 cm sampai dengan 60 cm, kondisi output berupa buzzer dan water pump dalam keadaan ON. Sensor gas MQ-2 dapat mendeteksi kadar gas butana yang melebihi threshold pada jarak 10 cm sampai 170
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6974
cm, kondisi  buzzer ON. Sensor suhu DHT22 memiliki akurasi sebesar 98,52% dan galat sebesar 1,48% dengan alat ukur  Hygrometer  Digital sebagai perbandingannya,  nilai suhu ruangan  yang diambil adalah setiap 5  menit sekali, kondisi  buzzer  ON pada saat  nilai  suhu mencapai  threshold. Dengan  menggunakan api  yang lebih  besar sebagai bahan pengujian keseluruhan sistem, flame sensor dapat mendeteksi sampai dengan jarak 130 cm. Delay respon  notifikasi  dari  sistem  push  notification  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  3,78  detik  pada  pengujian  flame sensor, kemudian sebesar 2,84 detik pada pengujian sensor MQ-2, 2,03 detik pada pengujian sensor DHT22, dan sebesar 2,37 detik pada pengujian sistem secara keseluruhan.

## REFERENCES
[1] L. Rahmawati, Y. Y. Pratama, and M. G. Azhari, “Prototype Sistem Monitoring Kebakaran Berbasis IoT Menggunakan Node  MCU  Dengan  Penyemprot  Air  Otomatis,”  Jurnal  JEETech,  vol.  3,  no.  1,  pp.  43–51,  Jul.  2022,  doi: 10.48056/jeetech.v3i1.189.
[2] L. Huda, “Ada 8.004 Kebakaran Terjadi Sepanjang 2018-2022, Korsleting Jadi Penyebab Terbanyak,” Kompas.com. Accessed: Mar. 17, 2023. [Online]. Available: https://megapolitan.kompas.com/read/2022/09/11/07300001/ada-8.004- kebakaran-terjadi-sepanjang-2018-2022-korsleting-jadi-penyebab?page=all
[3] A.  Napu,  O.  Kembuan,  and  K.  Santa,  “Sistem  Peringatan  Dan  Penanganan  Dini  Kebakaran  Berbasis  Internet  Of Things(IoT),”  JOINTER :  Journal  of  Informatics  Engineering,  vol.  3,  no.  01,  pp.  10–16,  Jun.  2022,  doi: 10.53682/jointer.v3i01.45.
[4] Y. Darnita, A. Discrise, and R. Toyib, “Prototype Alat Pendeksi Kebakaran Menggunakan Arduino,” Jurnal Informatika Upgris, vol. 7, no. 1, Jun. 2021, doi: 10.26877/jiu.v7i1.7094.
[5] M.  A.  Robbani,  Y.  A.  Pagalo,  M.  Somantri,  M.  A.  Rizqulloh,  and  R.  Pramudita,  “SISTEM  PERINGATAN KEBAKARAN PADA MOBIL BERBASIS IOT,” Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan, vol. 9, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.33197/jitter.vol9.iss1.2022.934.
[6] M. N. Fachry, H. S. Syah, and S. Sungkono, “RANCANG BANGUN SISTEM PEMADAM KEBAKARAN BERBASIS INTERNET  OF  THINGS,”  E-Link:  Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Informatika,  vol.  16,  no.  2,  p.  65,  Dec.  2021,  doi: 10.30587/e-link.v16i2.2956.
[7] A.  C.  Wijaya,  U.  Budiyanto,  N.  Juliasari,  and  S.  Amini,  “APLIKASI  ANDROID  UNTUK  PENDETEKSI KEBAKARAN  BERBASIS  INTERNET  OF  THINGS  MENGGUNAKAN  MIKROKONTROLER  NODEMCU ESP8266,” in Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 2023, pp. 466–473.
[8] W.  T.  Sardi,  N.  Miftachurohmah,  S.  Sarimuddin,  and  N.  Nasruddin,  “Sistem  Pengamanan  Dan  Peringatan  Dini Kebakaran Rumah Berbasis Internet of Things (Singa Keriting),” in STAINS (SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI & SAINS), 2023, pp. 329–336.
[9] M. H. S. Fadillansyah and I. Anshory, “Implementasi Home Security And Fire Detection System Berbasis Telegram,” Prosiding Sains Nasional dan Teknologi, vol. 12, no. 1, p. 520, Dec. 2022, doi: 10.36499/psnst.v12i1.7007.
[10]  A.  Yulistia  and  M.  Rusdi,  “RANCANG  BANGUN  PERINGATAN  DINI  KEBAKARAN  RUMAH  BERBASIS INTERNET OF THINGS,” Jurnal Ilmiah Tenaga Listrik, vol. 1, no. 1, pp. 36–46, 2021.
[11]  H. Richardo, “Alat Proteksi Kebakaran Rumah Menggunakan Wemos D1 Mini dengan Alarm dan Notifikasi Email dari Thinger.IO,” IJEERE: Indonesian Journal of Electrical Engineering and Renewable Energy, vol. 2, no. 1, pp. 47–56, Jul. 2022, doi: 10.57152/ijeere.v2i1.208.
[12]  R. Nurrohim and O. B. Kharisma, “Autonomus Call System Berbasis ESP32 Untuk Peringatan Dini Kebakaran Rumah,” Jurnal Sistem Cerdas, vol. 6, no. 2, pp. 134–143, 2023.
[13]  H. Husain, H. Herlinda, A. Asma,  A.  Ahmad,  K.  Kasmawaru, and A. Ahyuna, “Rekayasa  Notifikasi  kebakaran pada Rumah dengan Integrasi Komunikasi Seluler Memanfaatkan Internet of Things (IoT),” in SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, 2022, pp. 19–28.
[14]  M. Taufik and S. Subandi, “Sistem Monitoring Dan Peringatan Dini Kebakaran Rumah Dengan Menggunakan Sensor MQ2 Dan Notifikasi SMS,” in Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 2022, pp. 768–776.
[15]  M. D.  Ariansyah and S. Sariman, “Analisa Performa Pompa Air  DC 12V 42 Watt terhadap Variasi  Kedalaman Pipa Menggunakan Baterai dengan Sumber Energi dari Matahari,” Jurnal Syntax Admiration, vol. 2, no. 6, pp. 1083–1102, Jun. 2021, doi: 10.46799/jsa.v2i6.251.
[16]  E. S. Susanto and L. Sulistyo, “Prototype Sistem Pendeteksi Kebocoran Gas LPG Berbasis Arduino Uno,” Jurnal Elektro Kontrol (ELKON), vol. 2, no. 1, pp. 17–27, 2022.
[17]  L. Lisnawati, D. N. Ramadan, and T. Haryanti, “Alat Pendeteksi Suhu Tubuh Manusia Berbasis Iot (internet Of Things),” eProceedings of Applied Science, vol. 8, no. 3, 2022.
[18]  A.  Puspabhuana  and  P.  Y.  D.  Arliyanto,  “RANCANG  BANGUN  PURWARUPA  APLIKASI  KENDALI  LAMPU RUMAH (SMART HOME) BERBASIS IoT DAN ANDROID YANG TERKONEKSI DENGAN FIREBASE,” Jurnal Inkofar, vol. 5, no. 2, Jan. 2022, doi: 10.46846/jurnalinkofar.v5i2.203.
[19]  Pusher, “Beams overview,” pusher.com. Accessed: Aug. 11, 2023. [Online]. Available: https://pusher.com/docs/beams/
[20]  IDCloudHost,  “Apa  Itu  Cloud  VPS?  Layanan  Terbaiknya  di  Indonesia,”  idcloudhost.com.  Accessed:  Aug.  14,  2023. [Online]. Available: https://idcloudhost.com/blog/mengenal-apa-itu-cloud-vps-dan-layanan-terbaiknya-di- indonesia/#comments