## RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI KEBAKARAN PADA RUANGAN BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT)
Sari Suhartini 1 , Mardian Peslinof 2 , Muhammad Ficky Afrianto 3 Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi 1,2,3 mardianpeslinof@unja.ac.id 2
Submitted December 13, 2022; Revised March 3, 2023; Accepted March 16, 2023

## Abstrak
Kebakaran di ruangan biasanya diatasi dengan menghubungi unit pemadam. Tapi terkadang pemadam sampai  di  lokasi  saat  kebakaran  sudah  membesar.  Keamanan  ruangan  biasanya  hanya  menggunakan APAR dan belum menerapkan sistem deteksi untuk mendeteksi kebakaran. Maka, diperlukan sebuah sistem  untuk  meminimalisir  kebakaran.  Penelitian  dilakukan  untuk  merancang  dan  membuat  sistem deteksi  kebakaran  ruangan  berbasis Internet  of  Things (IoT)  serta  melihat  karakteristik  sistem menggunakan  metode  analisa  permasalahan,  perancangan,  perakitan  sistem,  uji  karakteristik  dan analisis  data  hasil  pengujian.  Sistem  terdiri  dari  pemantauan  dan  peringatan smartphone dengan memanfaatkan  sensor  IR flame, MQ-2  dan  MLX90614  untuk  mendeteksi  indikasi  kebakaran,  serta NodeMCU  ESP8266  sebagai  mikrokontroller.  Hasilnya  diperoleh  rata-rata error sebesar  1,04%  dan akurasi 98,92% pada pembacaan suhu serta rata-rata presisi sistem sebesar 93% pada pembacaan asap, 98,8%  pada  pembacaan  suhu.  Kemudian  peringatan  yang  diterima  pada smartphone kurang  dari  2 detik.  Hasil  pemantauan  pada  ruangan  Laboratorium  Elektronika,  Robotika  dan  Otomasi  tidak terdeteksi adanya indikasi kebakaran.
Kata Kunci : IoT, Deteksi Kebakaran, Ir Flame , MQ-2, MLX90614

## Abstract
Indoor fire is usually contained by calling the fire department. However, firefighters sometimes arrive at the location when the fire burns. Room safety usually only uses APAR and has not implemented a detection  system  to  detect  fire.  Therefore,  a  system  is  needed  to  minimize  the  fire.  The  research  is conducted to design and manufacture an Internet of Things (IoT)-based indoor fire detection system and  to  look  at  the  characteristics  of  the  system  using  methods  of  problem  analysis,  design,  system assembly, characteristic test and test data analysis. The system consists of smartphone monitoring and alert by utilizing IR flame, MQ-2 and MLX90614 sensors to detect fire indications and of NodeMCU ESP8266 as a microcontroller. The results obtained  are an average error of 1.04% and accuracy of 98.92% on temperature readings, an average system precision of 93% on smoke readings and 98.8% on temperature readings. The warning received on the smartphone is less than 2 seconds. Monitoring results in the Electronics, Robotics and Automation Laboratory room  do not detect any indication of fire.
Keywords : IoT, Fire Detection, Ir Flame, MQ-2, MLX90614

## 1. PENDAHULUAN
Kebakaran  umumnya  sering  terjadi  pada tempat-tempat tertentu  salah satunya pada ruangan. Penyebab utama kebakaran ruangan  adalah human  error .  Dimana kelalaian  ini  merupakan  sifat  dasar manusia yang tidak bisa dicegah tapi dapat diminimalisir.  Selama  ini  saat  kebakaran terjadi  pada  sebuah  ruangan  biasanya diatasi dengan menghubungi unit
pemadam. Namun beberapa faktor menjadi kendala  bagi  para  pemadam  seperti  jarak tempuh  yang  jauh  menuju  ke  lokasi kebakaran.  Selain  itu  sistem  keamanan kebakaran  yang  biasa  digunakan  dalam ruangan biasanya hanya menggunakan alat pemadam  kebakaran  (APAR)  dan  belum menerapkan sistem deteksi untuk
mendeteksi  adanya  indikasi  kebakaran, sehingga  bisa  saja  kebakaran  diketahui setelah  api  semakin  meluas  dan  tidak mampu  diatasi  oleh  APAR.  Maka  dari  itu diperlukan sebuah sistem
untuk meminimalisir kebakaran agar tidak semakin meluas.
Dalam upaya mencegah kebakaran ruangan,  telah  banyak  dilakukan  penlitian oleh para ahli. Diantaranya yaitu, penelitian Hariyansyah dan Prastowo tahun 2017,  Namun  sistem  yang  diterapkan belum  bisa  diketahui  dari  jarak  jauh  [1]. Kemudian  penelitian  Rahman  tahun  2019, tapi sistem yang digunakan belum berbasis web  sehingga  belum  sepenuhnya  bisa  di pantau  dari  jarak  jauh  dan  juga  belum menggunakan  keluaran  jarak  dekat  [2]. Selanjutnya  penelitian  Sarmidi  dan  Rian tahun  2019,  namun  penelitian  ini    juga belum  menerapkan  sistem  pantau  jarak jauh [3].
Beberapa  penelitian  tersebut,  menjelaskan bahwa  banyak  cara  untuk  mencegah kebakaran  ruangan,  salah  satunya  dengan alat deteksi kebakaran ruangan seperti pada penelitian  yang  telah  disebutkan.  Namun, beberapa penelitian yang disebutkan belum memanfaatkan  sistem  peringatan  jarak jauh,  adapun  yang  memanfaatkan  sistem peringatan  jarak  jauh  namun,  alat  yang digunakan  tidak  dilengkapi  dengan  sistem peringatan  jarak  dekat. Selain itu  ada  juga penelitian  lain  yang  menerapkan  sistem peringatan jarak jauh tetapi hanya memanfaatkan  salah  satu  atau  dua  sensor, dimana  hanya  dapat  membaca  1  atau  2 kondisi  saja  [4].  Kemudian  ada  yang menerapkan  sistem  peringatan  jarak  jauh namun indikator peringatan jarak dekatnya hanya buzzer saja  [5].  Selanjutnya  sudah menerapkan  sistem  peringatan  jarak  jauh dan  dekat  namun  mikrokontroller  yang digunakan  memerlukan  tambahan  modul wifi  [6].  Maka  untuk  mengatasi  masalah tersebut  peneliti  ingin  merancang  sistem deteksi  kebakaran  di  ruangan  dengan
memanfaatkan  konsep Internet  Of  Things
(IoT) berbasis nodeMCU. Dimana nodeMCU  ini  sudah  dibekali  dengan  wifi sehingga tidak memerlukan modul tambahan [7].
Sistem yang akan dirancang menggunakan sensor  asap  MQ-2  untuk  mendeteksi adanya  gas  sebagai  indikator  terjadinya kebakaran.  MQ-2  ini  mampu  mendeteksi segala jenis asap [8]. Kemudian menggunakan  IR Flame untuk  mendeteksi api,  dimana  IR Flame ini  mampu mendeteksi  api  sekecil  api  lilin  hingga jarak 90 cm [9]. Dan terakhir menggunakan MLX90614 untuk mendeteksi suhu ( thermal ). MLX90614 ini memiliki  akurasi  tinggi  serta  waktu pembacaan  lebih  cepat  [10].  Sistem  ini menggunakan  keluaran  berupa  suara,  dan LED  serta dapat  dipantau  dari  jarak  jauh melalui  sistem Internet  of  Things (IoT).
Untuk  pemantauan  jarak  jauh  dilakukan menggunakan smartphone .
Tujuan  dari  penelitian  adalah  Merancang dan  membuat  sistem  deteksi  kebakaran ruangan  dengan  konsep Internet  of  Things (IoT)  dan  melihat  bagaimana  karakteristik dari sistem. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi  solusi  yang  aplikatif  dalam  upaya pencegahan  kebakaran  pada  ruangan, dimana  jika  terjadi  kebakaran  maka  akan ada  pemberitahuan  dari  sistem,  sehingga dapat meminimalisir kerugian yang diakibatkan kebakaran tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini terdiri dari perancangan diagram blok, perangkat keras dan perangkat lunak sistem.

## Gambar 1 . Blok Diagram Sistem Deteksi Kebakaran
Gambar 1 merupakan diagram blok sistem. Diagram  blok  tersebut  menggambarkan kerja  dari  sistem  yang  akan  dirancang. Dimana  sistem  yang  dirancang  terdiri  atas bagian input , proses dan output .
Bentuk rancangan Sistem
Gambar 2 . Ilustrasi Desain Sistem Deteksi
Kebakaran
Gambar  2  adalah  desain  sistem  dengan bagian-bagiannya. Sistem dirancang dengan ukuran 15x10 cm. Objek yang akan dideteksi sistem adalah api, asap dan suhu.
Rangkaian Elektronika Sistem

## Gambar 3. Rangkaian Sistem
Gambar
3 merupakan rangkaian elektronika  sistem  yang  menunjukkan hubungan antar perangkat
yang dibutuhkan. Dalam perancangan sistem ini digunakan  sensor  IR flame ,  sensor  MQ-2 dan sensor suhu MLX90614.

## Diagram Alir Sistem

## Gambar 4. Flowchart Program Sistem Deteksi Kebakaran
Gambar  4  merupakan  diagram  alir  sistem yakni  bagian  pemrograman  sistem  yang menunjukkan kerja sistem secara keseluruhan.

## Gambar 5. Flowchart Koneksi Sistem ke Internet
Gambar 5 adalah bagian koneksi  sistem ke internet  yang  dibuat  sebagai  langkah pertukaran data  melalui jaringan internet. Penyelidikan Karakteristik Sistem
Deteksi
Error pebacaan  sistem  dapat  dihitung dengan persamaan berikut [11].
( )(%) (100%) aktual terbaca error aktual −
=  (1)
Aktual adalah
pembacaan pada MLX90614  dan  terbaca  adalah  nilai
sebenarnya. Dalam hal ini nilai sebenarnya yaitu nilai pengukuran dari termometer.
Akurasi  diperoleh  dari  hasil  perbandingan dengan nilai alat standar.  Akurasi dihitung dengan persamaan berikut [12].
(%) 100% (100%) Akurasi error = − (2)
Pada  persamaan  (2),  nilai  akurasi  (%) didapat  melalui  pengurangan  dengan  nilai error pembacaan sistem (%).
Besarnya  presisi  dapat  ditentukan  dengan mencari Error/ devisisasi menggunakan persamaan berikut [13].
2 1 ( ) 1 N n x x SD N = − = −  (3) 100% SD RSD x   =      (4)
Persamaan  3  dan  4  menunjukkan  rumusan untuk menghitung standar deviasi (SD) dan relatif standar deviasi dalam persen (RSD).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Perangkat Keras Sistem

## Gambar 6. Bentuk Fisik Sistem Deteksi
Gambar  6  menggambarkan  desain  sistem yang telah dibuat. Prinsip kerja dari sistem ini adalah mendeteksi adanya api, asap dan suhu  yang  melebihi  batas  ambang  yang telah  ditentukan.  Dimana  Apabila  tidak terdeteksi  api,  kemudian  asap  dibawah 50%  dan  suhu  dibawah  40  derajat  maka statusnya “A” yaitu aman, apabila ada api, atau  asap  >=500ppm  atau  suhu  >=40 derajat  maka  statusnya  “B”  yang  berarti
bahaya  dan  secara  otomatis  mengirim notifikasi ke smartphone .

## User Interface Blynk

## Gambar 7. Dashboard project  Sistem Deteksi Kebakaran
Gambar  7  merupakan  tampilan  aplikasi yang  telah  dibuat.  Pada Dasbor  project terdapat  tombol run untuk  menjalankan aplikasi  dan  tombol  untuk  melihat device dalam  keadaan online atau offline. Bagian menu  berfungsi  menampilkan  data  kadar asap dan suhu  dalam bentuk grafik secara real  time, serta  terdapat  bagian  untuk notifikasi smartphone .

## Pengujian Ir Flame
Pengujian  sensor  dilakukan  dengan  cara menguji  seberapa  jauh  jarak  pembacaan sensor  terhadap  api  dari  lilin.  Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Pengujian pada sensor IR
Flame Uji Ke- Jarak (cm) Suhu (ºC) Keluaran Sensor Status 1 10 49 0 Terdeteksi 2 20 42 0 Terdeteksi 3 30 38 0 Terdeteksi 4 40 32 0 Terdeteksi 5 50 31 0 Terdeteksi 6 60 30 0 Terdeteksi 7 70 30 0 Terdeteksi 8 80 30 0 Terdeteksi 9 90 29 0 Terdeteksi 10 100 30 0 Terdeteksi 11 110 30 1 Tidak
Terdeteksi
Dari  data  tersebut  diketahui  bahwa  sensor IR Flame memberikan  keluaran  logika  0 jika mendeteksi adanya api sedangkan jika tidak  mendeteksi  adanya  api  keluarannya adalah logika 1. Berdasarkan hasil pengujian  yang  telah  dilakukan,  sensor
beroperasi  masih  pada  standar  kerjanya yaitu  dikisaran  suhu  -25  sampai  85ºC sehingga dapat menghidari error pembacaan  pada  sensor  akibat  panasnya sensor  itu  sendiri.  Kemudian  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  teliti,  maka dilakukan  pengambilan  data  berulang dengan  variasi  jarak  yang  sama  untuk melihat  kinerja  sensor  dalam  mendeteksi adanya api. Berikut data yang diperoleh:
Tabel 2. Hasil Pengujian Presisi pada sensor

## IR Flame
No . Jarak (cm) Keluaran Sensor Uji Ke-
1 Uji Ke-2 Uji Ke-3 Uji Ke- 4 Uji Ke-5 1 10 0 0 0 0 0 2 20 0 0 0 0 0 3 30 0 0 0 0 0 4 40 0 0 0 0 0 5 50 0 0 0 0 0 6 60 0 0 0 0 0 7 70 0 0 0 0 0 8 80 0 0 0 0 0 9 90 0 0 0 0 0 10 100 0 1 1 0 1 11 110 1 1 1 1 1
Dari  tabel  data  tersebut  diketahui  bahwa sensor IR flame mampu mendeteksi adanya api  paling  efektif  pada  jarak  90  cm,  pada jarak  100  cm  api  tidak  terdeteksi  dengan baik  oleh  sensor.  Hal  ini  dapat  terjadi karena keterbatasan sensor dalam membaca  keberadaan  api,  dimana  sensor dapat  membaca  keberadaan  api  dengan baik  pada  jarak  100  cm  apabila  posisi  api berada  tegak  lurus  dihadapan  sensor.  Dari hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa sensor api dapat digunakan untuk mendeteksi keberadaan api dengan baik.
Pengujian Sensor MQ-2 Pengujian  dilakukan  dengan  meletakkan sensor  MQ-2  diujung  botol  yang  telah diberi  asap  hasil  pembakaran  dengan sumber asap yang sama pada botol dengan tinggi  yang  berbeda  yaitu  besar  30  cm, kecil  16  cm  dan  sedang  22  cm.  Berikut data pengujian pada sensor MQ-2.

## Tabel 3. Hasil pengujian pada MQ-2
Dari  tabel  hasil  pengujian  MQ-2  dengan botol  yang  berbeda  terhadap  pengukuran kepekatan  asap  dengan  variasi  waktu  12 detik,  diperoleh  bahwa  MQ-2  mampu mendeteksi  perubahan  kadar  asap  pada setiap  botol.  Data  tersebut  menunjukkan bahwa  kadar  asap  semakin  meningkat seiring perubahan waktu. Ketika melakukan  pengujian  juga  dilakukan pengukuran  suhu  disekitar  sensor  untuk melihat  apakah  sensor  bekerja  diatas  suhu standar  kerjanya  guna  mengurangi error pada  deteksi  asap.  Dimana  pada  standar kerjanya  MQ-2  beroperasi  pada  suhu  -20 hingga 50 ºC.  Berdasarkan pengujian yang telah  dilakukan  suhu  MQ-2  semakin meningkat  ketika  kadar  asap  meningkat. Kemudian  dilakukan  pengujian  berulang pada sensor MQ-2 untuk melihat kepresisian sensor, berikut hasilnya.

## Gambar 8. Grafik data pengujian Berulang sensor MQ-2
Dari  grafik  diketahui  bahwa  kadar  asap yang  dideteksi  oleh  MQ-2  berubah-ubah seiring  perubahan  waktu.  Hal  ini  karena kuantitas asap yang berbeda-beda, menyebabkan  nilai  dari  kadar  asap  bisa saja  meningkat  dalam  satu  satuan  waktu.
0 500 1000 0 5 10 Ka d a r A sa p (PPM) Uji Ke- 1 Detik 2 Detik 3 Detik 4 Detik 5 Detik
Setiap  perubahan  kadar  asap  persatuan waktu dapat dideteksi oleh MQ-2, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  sensor MQ-2  dapat  digunakan sebagai  pendeteksi asap pada ruangan.

## Pengujian Sensor MLX90614
Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan input berupa  panas  dari  lilin.  Pada pengujian  ini  digunakan  sebuah  lilin  dan diletakkan  sejajar  dengan  sensor  dan termometer.  Data  yang  diperoleh  adalah sebagai berikut:

## Gambar 9. Grafik Data Akurasi Pada Sensor MLX90614
Dari grafik hasil pengujian MLX90614 dan termometer  terhadap  pengukuran  suhu diperoleh  persamaan  y  =  -0,635x  +  47,67 pada  MLX90614  dan  y  =  -0,594x  +  46,4 pada  termometer.  Koefisien  determinasi antara  grafik  dan  persmaan  ditunjukkan dengan  R 2 ,  dimana  koefisien  determinasi pada  MLX90614  adalah  0,764  dan  pada termometer  adalah  0,809.  Dari  koefisien determinasi menunjukkan hubungan linearitas keduanya cukup
kuat.
Berdasarkan  nilai  rata-rata error  1,04  % tersebut menunjukkan bahwa sensor MLX90614  memiliki  kemampuan  cukup baik dalam mendeteksi suhu.
Kemudian  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  teliti,  maka  dilakukan  pengambilan data  berulang  dengan  variasi  jarak  yang sama,  dimana  setiap  perubahan  jarak  akan diuji sebanyak 5 kali pengulangan. Berikut data yang diproleh.

## Gambar 10. Grafik Data Presisi Pada Sensor MLX90614
Dari  grafik  diketahui  bahwa  sensor MLX90614 mampu mendeteksi perubahan suhu  pada  setiap  jaraknya.  Sensor  suhu MLX90614  dapat  mendeteksi  perubahan suhu tinggi  dengan baik  pada jarak baca 5 cm, namun data yang dihasilkan pada jarak 5  cm  tidak  stabil,  dimana  hal  ini dipengaruhi  oleh  udara  disekitar  sumber, pada  jarak  30  cm  suhu  tidak  terdeteksi dengan  baik  oleh  sensor  sehingga  hasil pembacaannya  akan  sama  dengan  suhu ruangan sebelum diberi sumber panas yaitu 30 º C.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena keterbatasan sensor dalam membaca keberadaan  sumber  panas,  dimana  sumber panas  tersebut  berupa  cahaya  inframerah yang  dipancarkan  oleh  lilin.  Semakin  jauh sensor terhadap objek yang dideteksi maka pembacaannya akan semakin melemah.

## Pengujian  Waktu  Pengiriman  Data  ke- Blynk
Pada  tahap  ini,  pengujian  dilakukan sebanyak 5 kali  pada waktu  yang berbeda, dengan  tujuan  untuk  mengetahui  selisih waktu  pengiriman  data  dari  sistem  deteksi ke  aplikasi blynk. Selisih  waktu  ini diperoleh  dari  perbedaan  waktu  ketika masing-masing  sensor  melewati  batas ambang  yang  ditampilkan  pada  LCD dengan  waktu  notifikasi  yang  diterima smarphone .
0 20 40 60 0 5 10 Su hu ( ºC) Uji Ke- 5 cm 10 cm 15 cm 20 cm 25 cm 30cm y = -0,64x + 46,86 R² = 0,809 y = -0,594x + 46,4 R² = 0,764 0 10 20 30 40 50 0 20 40 Su hu ( ºC) Jarak (Cm) Termometer MLX90614
Tabel 4. Hasil Perbandingan Waktu yang Terbaca di LCD dengan Waktu yang Terkirim ke Aplikasi Blynk pada Sensor Api
Tabel 5. Hasil Perbandingan Waktu yang Terbaca di LCD dengan waktu yang
Terkirim ke Aplikasi Blynk pada Sensor
Asap Uji Ke- Waktu yang terbaca di LCD (detik) Waktu yang terbaca di Blynk (detik) Selisih Waktu (detik) 1 03,03 04,31 01,28 2 01,59 02,48 0,89 3 01,26 02,14 0,88 4 01,21 02,19 0,98 5 00,80 01,56 0,76 Jumlah Rata-rata 0,958 Tabel 6. Hasil Perbandingan Waktu yang
Terbaca di LCD dengan waktu yang
Terkirim ke Aplikasi Blynk pada Sensor Suhu Uji Ke- Waktu yang terbaca di LCD (detik) Waktu yang terbaca di Blynk (detik) Selisih Waktu (detik) 1 00.96 01.69 0,73 2 00.95 01.82 0,87 3 00.89 02.70 1,81 4 01.48 02.49 1,01 5 01.15 02.65 1,5 Jumlah Rata-rata 1,184
Dari  ketiga  tabel  diatas  diperoleh  bahwa antara  waktu  yang  terbaca  pada  sistem dengan  waktu  yang  terkirim  ke blynk tergolong  cukup  cepat.  Dari  masing- masing sensor, ketiganya mampu mengirimkan  data  dalam  waktu  kurang dari  2  detik.  Cepat  lambatnya  data  yang terkirim ke aplikasi blynk dipengaruhi oleh jaringan  internet,  jika  jaringan  internet stabil  maka  data  yang  terkirim  ke  aplikasi blynk sama  dengan  waktu  yang  terbaca pada  sistem,  tetapi  jika  jaringan  internet kurang  stabil  maka  data  akan  sedikit mengalami keterlambatan pengiriman .

## Pengujian Sistem Secara Keseluruhan
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat apakah sistem dapat bekerja sesuai dengan program  yang  telah  diinputkan.  Dimana sistem  diuji  saat  tidak  mendeteksi  indikasi kebakaran  dan  saat  sistem  mendeteksi indikasi  kebakaran,  yaitu  ketika  api bernilai  0  (terdeteksi  api),  asap  dan  suhu melebihi batas ambang yang telah ditentukan,  yakni  besar  dari  500  ppm  dan besar  dari  40ºC.  Berikut  kondisi  sistem ketika belum terdeteksi indikasi kebakaran dari masing-masing sensor pada sistem.

## Gambar 11. Tampilan Kondisi Awal Sistem pada LCD
Gambar 11 memperlihatkan bahwa kondisi api bernilai 1 yang artinya tidak mendeteksi  adanya  api,  kemudian  asap dengan  nilai  16  ppm  dan  suhu  sebesar 30ºC, dengan status ruangan aman.

## Gambar 12. Sistem Mendeteksi Api
Gambar  12  menunjukkan  keadaan  sistem yang mendeteksi adanya api dan memberikan  tampilan  status  “B”  yang artinya  bahaya.  Pada  kondisi  tersebut smartphone menerima  notifikasi  secara otomatis dengan peringatan “Ada Api”.
Uji Ke- Waktu yang terbaca di LCD (detik) Waktu yang terbaca di Blynk (detik) Selisih Waktu (detik) 1 01,06
02,38 0,68 2 01,14 01,14 0 3 01,31
02,48 1,17
4 01,13 02,45
1,32 5 01,33
02,73 1,4 Jumlah Rata-rata 0,914
Gambar  13  adalah  kondisi  saat  sistem mendeteksi  asap  dalam  status  “B”  yaitu bahaya. Sistem
akan memberikan
peringatan pada smartphone berupa peringatan “Ada Asap”.

## Gambar 14. Sistem Mendeteksi Suhu Tinggi
Gambar  14  adalah  kondisi  ketika  sistem mendeteksi  suhu  dalam  status  “B”  yaitu bahaya.  Kemudian  Sistem  memberikan peringatan pada smartphone berupa peringatan “Suhu Meningkat”
Gambar 15. Sistem Mendeteksi Api dan Asap
Gambar  15  adalah  kondisi  saat  sistem mendeteksi api dan asap dalam status “B”, maka smartphone menerima  peringatan berupa “Ada Api” dan “Ada Asap”.

## Gambar 16. Sistem Mendeteksi Api dan Suhu Tinggi
Gambar  16  adalah  kondisi  saat  sistem mendeteksi  api  dan  suhu  ruangan  dalam status  “B”,  maka smartphone menerima peringatan  berupa  “Ada  Api”  dan  “Suhu Meningkat”.

## Gambar 17. Sistem Mendeteksi Asap dan Suhu Tinggi
Gambar  17  menunjukkan  kondisi  ketika sistem  mendeteksi  adanya  asap  dan  suhu dalam  status  “B”,  maka smartphone menerima  peringatan  berupa  “Ada  Asap” dan “Suhu Meningkat”.

## Gambar 18. Sistem Mendeteksi Api, Asap dan Suhu Tinggi
Gambar  18  menunjukkan  kondisi  ketika sistem  mendeteksi  adanya  api,  asap  dan suhu  dalam  status  “B”,  serta  memberikan peingatan  pada smartphone berupa  “Ada Api”, “Ada Asap” dan “Suhu Meningkat”.
Berdasarkan hasil pengujian  menunjukkan respon  sistem  dapat  bekerja  dengan  baik sesuai  program  yang  diinputkan.  Dimana sistem dapat mengaktifkan setiap indikator sesuai  kondisi  yang  ada.  Saat  sistem  tidak mendeteksi  indikasi  kebakaran,  LED  hijau menyala  dan buzzer maupun  notifikasi tidak  ada.  Kemudian  saat  sistem  hanya mendeteksi  salah  satu  atau  dua  indikasi kebakaran  maka  LED  merah  dan  hijau berkedip,  secara  otomatis buzzer dan notifikasi  aktif.  Kemudian  saat  ketiga indikasi  kebakaran  terdeteksi  LED  Merah menyala  dan buzzer maupun  notifikasi aktif.

## Implementasi  Sistem  Deteksi  Pada Ruangan
Pada  proses  pengujian  data  menggunakan sistem  berbasis  IoT,  implementasi  sistem deteksi  dilakukan  dengan  melakukan pemantauan  nilai  kadar  asap  dan  suhu selama  beberapa  waktu,  dengan  melihat apakah  data  yang  dikonversikan  dari inputan  dapat  terbaca  nilainya  dan  dapat ditampilkan  secara realtime pada  aplikasi blynk. Selanjutnya  dilakukan  pengambilan data  di  dalam  sebuah  ruangan  dengan sumber  api,  asap  dan  suhu  yang  berasal dari  kegiatan  mahasiswa.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada gambar 19, 20 dan 21.

## Gambar 19. Grafik Data Implementasi
Sensor Api Pada Ruangan
Gambar 20. Grafik Data Implementasi Sensor Asap Pada Ruangan

## Gambar 21. Grafik Data Implementasi Sensor Suhu Pada Ruangan
Dari  pengujian  sistem  pada  implementasi ruangan dapat disimpulkan bahwa pengujian  dan  identifikasi  kebakaran
menunjukkan tidak adanya indikasi kebakaran  pada  ruangan  tersebut.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  pembacaan  pada masing-masing  sensor  dalam  sistem  yang tidak  melewati  batas  ambang  yang  telah ditentukan  dan  juga  ditunjukkan  dengan tidak  adanya  indikator  peringatan  yang menyala serta tidak adanya notifikasi pada smartphone .  Penyebab  tidak  terdeteksinya indikasi  kebakaran  dikarenakan  dalam ruangan  tersebut  tidak  terdapat  api,  asap maupun suhu yang membahayakan.
Namun Penyebab naik turunnya kepekatan asap  dan  suhu  terjadi  karena  aktivitas mahasiswa  seperti  menyolder,  memotong besi  dan  memutar  kipas  angin  maupun menyalakan AC ruangan.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  rancang  bangun  sistem  deteksi kebakaran berbasis Internet of Things (IoT) pada  ruangan  terdiri  dari input berupa sensor  api  IR Flame ,  sensor  asap  MQ-2 dan  sensor  suhu  MLX90614.  Kemudian proses  berupa  NodeMCU  ESP8266  serta output berupa  LCD,  LED, Buzzer  dan notifikasi smartphone . Sistem  yang terdiri dari  beberapa  sensor  diperoleh  rata-rata error pada  MLX90614  sebesar  1,04% dengan  akurasi  98,92%  dengan    presisi pembacaan  sebesar    93%  pada  MQ-2  dan 98.8%  pada  MLX90614.  Sistem  mampu melakukan  pertukaran  data  dengan  setiap perubahan  jarak  terhadap  api  dan  suhu serta  perubahan  asap  terhadap  waktu, dimana  sistem  mampu  mengirimkan  data peringatan    melalui  jaringan  internet  pada smartphone dengan  rata-rata setiap sensor kurang dari 2 detik. Hasil pemantauan pada ruangan Laboratorium Elektronika, Robotika  dan  Otomasi  tidak  terdeteksi adanya indikasi kebakaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Hariansyah  dan  D.  Prastowo, “Prototipe Sistem Pengamanan
0 1 2 0 102030405060 K elua ra n Sens o r Api Waktu (Menit) Api 0 50 0 50 100 K a da r Asa p (pp m ) Waktu (Menit) Asap 25 27 29 31 0 50 100 Su hu ( ºC) Waktu (Menit) Suhu
Kebakaran Ruangan Otomatis Berbasis ATMEGA16,” Electron. J. UIKA Bogor , pp. 26–31, 2017.
[2] M.  Rahman,  “Sistem  Pencegah Kebakaran  Dengan  Menggunakan Modul Berbasis Arduino,” J. Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  IX,
no. 2, pp. 67–71, 2019.
[3] S. dan R. A. F. Sarmidi, “Pendeteksi Kebocoran Gas Menggunakan Sensor  MQ-2  Berbasis  Arduino
Uno,” J.  Manaj.  dan  Tek.  Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 51–60, 2019.
[4] U. Lestari, A. Hamzah, dan Walfikulinuha,  “Purwarupa  Sistem Pendeteksi Kebakaran Dalam Ruangan Menggunakan Mikrokontroler  Arduino  Berbasis
SMS  Gateway,” Jusikom    J.  Sist.
Komput.  Musirawas ,  vol.  6,  no.  2,
pp. 155–166, 2021. [5] A. Achmad dan S. Syarif, “Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Kebakaran  Ruangan  Menggunakan Mikrokontroller  Arduino  Berbasis
Internet of Things,” J. IT Media Inf. IT STMIK Handayani , vol. 10, no. 1, pp. 59–72, 2019.
[6] T.  Juwariyah,  S.  Prayitno,  dan  A.
Mardhiyya,  “Perancangan  Sistem Deteksi  Dini  Pencegah  Kebakaran Rumah Brbasis Esp8266 dan
Blynk,” J.  Transistor  Elektro  dan Inform.  (TRANSISTOR  EI ,  vol.  3, no. 2, pp. 120–126, 2018.
[7] M.  Irfan  dan  L.  S,  “Internet  of
Things  (IoT)  Dalam  Pengembangan Pembelajaran di Universitas Muhammdiyah  Malang,” Semin.
Nas. Teknol. dan Rekayasa , pp. 44–
51, 2019. [8] G. C. Palevi, A. Qustomiyah, dan D. U.  Effendi,  “Prototipe  Sistem Pemadam Kebakaran Otomatis Berbasis Mikrokontroller Atmega328p,” Semin.  Nas.  Has. Ris. , pp. 676–685, 2018.
[9] D.  Darussalam  dan  A.  Azwardi, “Penggunaan  IR  Flame  Sensor Sebagai Sistem Pendeteki  Api Berbasis Mikrokontroler pada Simulator Fire Suppression
System,” Semin.  Nas.  Tek.  Mesin , pp. 603–611, 2019.
[10]  Y.  dan  Mukhammad  dan  A.  S. Hyperastuty,  “Sensitivitas  Sensor MLX90614  Sebagai  Alat  Pengukur Suhu  Tubuh  Non-contact  Pada Manusia,” J. IPJN , vol. 1, no. 2, pp. 51–53, 2020.
[11]  I. . Shaputra.R, Gunoto.P, “Kran Air Otomatis  Pada  Tempat  Berwudhu Menggunakan  Sensor  Ultrasonik Berbasis Arduino Uno,” Sigma Tek. , vol. 2, no. 2, pp. 192–201, 2019.
[12]  R.  Gunadi,  R.  Rosalina,  dan  H.
Ramza,  “Alat  Ukur  Kedalaman Lubang Digital Dengan Memanfaatkan  VL6180X,” Electr.
Eng.  Acta ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  26–33, 2021.
[13]  K. A. Chrisyantar Hasiholan,
Rakhmadhany Primananda, “Implementasi  Konsep  Internet  of Things  pada  Sistem  Monitoring Banjir menggunakan Protokol
MQTT,” Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  12,  pp. 6128–6135, 2018.