## MONITORING SUHU MENGGUNAKAN METODE KONSENSUS TERDISTRIBUSI RATA-RATA PADA JARINGAN SENSOR NIRKABEL UNTUK APLIKASI SISTEM RUMAH PINTAR

## Yoedo Ageng Suryo S 1)
Raafi Yanuar Purnama Arifian 2)
1,2,) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik
1) mryoedo@gmail.com , 2) rafi.arifian1@gmail.com Jl. Sumatra No 101, Gresik 61121, Jawa Timur, Indonesia

## ABSTRAK
Proses  monitoring  suhu  pada  ruangan  yang  luas,  dibutuhkan  banyak  node  sebagai penginderaan  data  yang  dapat  mewakili  area  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  Metode Konsensus Terdistribusi Rata-rata untuk mendapatkan perwakilan data dari suatu jaringan sensor nirkabel suatu area. Setelah dilakukan pengukuran dan perhitungan link budget diperoleh kekuatan sinyal  terima  berdasarkan  pengukuran  pada  saat  jarak  terjauh  yaitu  200  m  sebesar  -98  dBm. Sedangkan berdasarkan perhitungan dengan daya pancar 10 dBm dengan jarak yang sama diperoleh kekuatan sinyal terima sebesar -67,17 dBm. Pengujian efek Doppler memperlihatkan semakin kecil SF maka semakin tidak rentan terkena efek Doppler. Hasil simulasi metode konsensus terdistribusi rata-rata memperlihatkan semakin banyak slot yang terisi oleh data hasil konsensus maka semakin cepat dan mudah tercapai konvergensi dalam hal ini hasil monitoring mempresentasikan keadaan yang sebenarnya .
Kata kunci: internet, things, konvergen, sensor, nirkabel
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Internet  of  Things (IoT)  mengacu  pada sejumlah jaringan IP dan beberapa perangkat seperti  sensor  dan  actuator  yang  dilengkapi dengan perangkat antarmuka telekomunikasi juga unit pemrosesan dan penyimpanan data. [ 1 ]  Proses  komunikasi  ini  harus  terintegrasi untuk  saling  menghubungkan  antar  objek. Banyak  model  sistem  komunikasi  yang digunakan  dalam  implemtasi  IoT  seperti pada  [ 2 ]  yang  membahas  tentang  model evaluasi jangkauan dan redaman kanal untuk teknologi LoRa pada yang baik jaringan area yang  luas  dengan  konsumsi  daya  rendah. Sedangkan  dalam  [3]  dibahas  model  sistem komunikasi  menggunakan  Zigbee  untuk penentuan  posisi  suatu  node.  Penelitian  ini menggunakan  metode  consensus  rata-rata
pada jaringan sensor nirkabel untuk mendapatkan  perwakilan  data  penginderaan pada area yang luas.

## 1.2 Rumusan Masalah
Mensimulasikan dan menerapkan jaringan  sensor  nirkabel  pada  area  untuk implementasi metode konsensus rata-rata.

## 1.3 Tujuan Penelitan
Merancang  aplikasi  metode  konsensus terdistribusi  rata-rata  pada  jaringan  sensor nirkabel untuk monitoring suhu.

## I.I Tinjauan Pustaka
2.1. Arsitektur Jaringan Sensor Nirkabel Sejumlah node sensor yang bertempat di suatu  area  difungsikan  untuk  pengumpulan data secara nirkabel dan mengirim ke bagian pusat untuk proses pengolahan data. Node ini
terdiri dari  sub sistem penginderaan, pemrosesan  dan  komunikasi.  Dimana  sub sistem  pemrosesan  adalah  perangkat  utama dari  sebuah  node  dan  pemilihan  prosesor didasarkan pada keefisienan dan fleksibilitas dalam  hal  ini  energi  unjuk  kerja.  Proses  ini membutuhkan sistem nirkabel antara komponen  pengindera  dan  pusat  data  yang mempunyai  kemampuan  untuk  pemroses, komunikasi  dan  penyimpanan.  Komunikasi antar  jaringan  sensor  menggunakan  sinyal radio  yang  meliputi  penyebaran  data  untuk pemrosesan  jarak  jauh,  penggambaran, analisa dan sistem penyimpanan.
2.2. Pemodelan Sistem Komunikasi Nirkabel Penelitian  ini  menggunakan  modulasi sinyal  berdasarkan  chrip  spread  spectrum yang ditransmisikan dari perangkat akhir [5].
𝑠(𝑡) = { 𝐴(𝑡)𝑐𝑜𝑠 [(𝜔 0 + 𝜔 𝐷 )𝑡 + 𝜇𝑡2 2 ] … . . − 𝑇 2 < 𝑡 < 𝑇 2 } 1
A
: amplitude sinyal 𝜔 0 : frekuensi anguler sinyal carier 𝜔 𝐷 : perpindahan frekuensi anguler
𝑡 : waktu µ : laju sinyal chirp
𝑇 : durasi sinyal chirp
Sinyal  css  biasa  dikenal  dengan  up- chrip  ketika  frekuensi  meningkat  secara linear  dan  down-chirp  ketika  frekuensi menurun.
2.3. Perhitungan Link Budget
Merupakan perhitungan pelemahan sinyal terhadap jarak [6].
𝑃 𝐿 = |𝑅𝑆𝑆𝐼| + 𝑃 𝑡𝑥 + 𝐺 𝑡𝑥 + 𝐺 𝑟𝑥
2 𝑃 𝐿 : Redaman
𝑅𝑆𝑆𝐼 : daya terima 𝑃 𝑡𝑥 : daya pancar 𝐺 𝑡𝑥 : penguat pemancar
𝐺 𝑟𝑥 : penguat penerima
Dengan  mengetahui  nilai  komponen redaman  dari  log-distance  maka  nilai redaman dapat diperoleh [7].
𝑃 𝐿 = 10 𝑥 𝑛 𝑥  log 10 (𝑑) + 𝑃 𝐿𝑜 3
n : komponen redaman d : jarak dua node 𝑃 𝐿0 : redaman yang terukur pada jarak pertama
2.1. Unjuk Kerja Sistem
Perhitungan  BER  berdasarkan  proses probabilitas  dari  banyaknya  data  yang diterima terhadap yang dikirimkan.
𝐵𝐸𝑅 = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚 𝑥 100% 4

## 2.2. Metode Konsensus
Merupakan metode pengembangan dengan sistem multi-agen dimana setiap nilai yang  diupdate  oleh  tiap  node  merupakan kombinasi pembobotan linear dari nilai yang diperoleh sendiri dan nilai yang diterima dari node  tetangga  [14].  Tiap  node  memelihara sebuah table yang berisi nilai awal dari semua node yang ada. Setiap tahap node-node saling bertukar  informasi  dari  tabelnya  sendiri  ke table  tetangga.  Setelah  jumlah  dari  setiap tahap  sama  dengan  ukuran  jaringan,  setiap node  mengetahui  semua  nilai  awal  dari semua  node,  maka  nilai  rata-rata  dapat dihitung [15].
𝑥 𝑖 (𝑡 + 1) = 𝑊 𝑖𝑖 𝑥 𝑖 (𝑡) + ∑ 𝑊 𝑖𝑗 𝑥 𝑗 𝑁 𝑗=0 5 𝑥 𝑖
: data sensor ke i
𝑊 𝑖𝑖 : nilai pembobot sensor ke i 𝑊 𝑖𝑗 : nilai pembobot sensor tetangga
𝑥 𝑗 : data sensor tetangga

## 2. Dasar Teori
2.1 Pemodelan Algoritma
Untuk  mendapatkan  data  yang  sesuai dengan  algoritma  consensus  terdistribusi rata-rata perlu adanya pembobot [16] dimana jika  pembobotan  adalah  suatu  nilai  variable antara  0.1  hingga  0.9  maka  nilai  ini  bias digantikan  dengan  prosentase  antara  10% hingga 90%.

## Tabel 1 Pembobotan Node
Pembobot  Prosentase Data Node Tentangga Data Node Sendiri 0,1 10% 2 18 0,2 20% 4 16 0,3 30% 6 14 0,4 40% 8 12 0,5 50% 10 10 0,6 60% 12 8 0,7 70% 14 6 0,8 80% 16 4 0,9 09% 18 2 Pada gambar 1 dimulai dengan inisialisasi  data  masing-masing  node  dan node tetangga. Kemudian dilanjutkan dengan memasukkan  data  hasil  pengeinderaan sendiri  maupun  tetangga  yang  dilanjut dengan analisis estimasi.
Untuk  pengiriman  data  antar  node dibuatkan penjadwalan dan jeda pengulangan untuk  melakukan  penginderaan.  Hal  ini dilakukan  agar  data  yang  diterima  oleh masing-masing  node  dapat  dideteksi  asal sumber data.

## 3.1. Pengujian Link Budget
Berdasarkan persamaan 2, 3 dan 4 maka perhitungan nilai RSSI dibandingkan dengan data  yang  diperoleh  dari  hasil  pengukuran nilai  RSSI  antara  dua  node  yang  saling berkomunikasi. Data perhitungan menggunakan tiga daya pancar sebesar 0 dB, 5  dB  dan  10  dB.  Penelitian  ini  dibuat program pengiriman data suhu dari dua node yang  berbeda  yang  dilengkapi  dengan  data RSSI di masing-masing node sehingga nilai ini dibandingkan secara teori.
3.2. Pengujian Kesalahan Pengiriman Data Dilakukan  dengan  pengiriman  sinyal data  jarak  tertentu  sebanyak  100  kali pengiriman  data.  Selanjutnya  akan  terdapat prosentase kesalahan data sebagai unjuk kerja sistem.
3.3. Pengujian Metode Konsensus
Berdasarkan  algoritma  seperti  pada gambar  1,  dilakukan  dengan  mengatur pembobotan  pada  waktu  tertentu  untuk mendapatkan nilai yang konvergen.

## 3. Hasil dan Diskusi
3.1 Pengujian Link Budget
Pengujian  pertama  dilakukan  dengan pengukuran  kekuatan  sinyal  disertai beberapa  jarak  yang  berbeda.  Hasil pengukuran kekuatan sinyal menghasilkan data seperti pada Tabel 2. Tabel  2 Pengukuran  dan  Perhitungan Link Budget
No Jarak (m) Pengukuran (dB) Perhitungan (dB) Pt = 0 dB Pt= 5 dB Pt= 10 dB 1 1 -30 25,14  30,14  35,14 2 3 -57 3,7 8,7 13,7 3 5 -64 -6,24 -1,24 3,76 4 50 -83 - 51,14 - 46,14 - 41,14 5 100 -92 - 64,66 - 59,66 - 54,66 6 200 -98 - 78,17 - 73,17 - 68,17 Mulai Inisialisasi data sensing dan jumlah node Masukkan data hasil penginderaan sendiri dan hasil dari sensing tetangga
Update data Penginderaan dengan metode konsensus terdistribusi rata-rata
Gambar 2 Pengukuran dan Perhitungan Kekuatan Sinyal
Berdasarkan  pengukuran  kekuatan  sinyal menurun  seiring  dengan  meningkatnya  jarak antara  dua  node  yang  berkomunikasi.  Sinyal terjelek  yang  diterima  oleh  node  berdasarkan pengukuran  adalah  -98  dBm  ketika  jarak mencapai 200 m seperti ditunjukan pada grafik warna  biru.  Hasil  simulasi  memperlihatkan semakin tinggi daya pancar maka semakin baik kekuatan sinyal terima. Kekuatan sinyal terima terbaik  dicapai  ketika  daya  pancar  yang digunakan  adalah  10  dBm  yaitu  -68,17  dBm pada jarak 200 m.

## 3.2 Pengujian Kesalahan Pengiriman Data
Pengujian  kesalahan  data  dilakukan dengan percobaan pengiriman data antara dua node yang saling berkomunikasi sebanyak 35 variasi jarak perbedaan jarak sepanjang 1 m. Berdasarkan perhitungan diperoleh kesalahan pengiriman data seperti pada gambar 3.
Gambar 3 Pengujian Kesalahan Pengiriman Data
Semakin  jauh  jarak  komunikasi  maka semakin besar prosentase kesalahan
pengirimana  data.  Terlihat  dari  jarak  31  m terjadi kesalahan dengan prosentase rata-rata sebesar 6% dan sejak jarak 34 m maka tidak ada  data  yang  diterima  sehingga  prosentasi rata-rata  kesalahan  pengiriman  data  sebesar 100%.

## 3.3 Pengujian Efek Doppler
Efek  Doppler  merupakan  salah  satu gangguan  pada  sistem  komunikasi  nirkabel dimana hal ini akan terjadi jika waktu simbol melebihi  waktu  koheren.  Perhitungan  ini diatur nilai Spreading Factor dan Bandwidth yaitu BW=125 kbps dengan SF=12, BW=125 kHz  dengan  SF=11,  BW=125  kHz  dengan SF=10 dan BW=250 kHz dengan SF=7. Hasil perhitungan ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4 Pengukuran dan Perhitungan Kekuatan Sinyal
Berdasarkan  gambar  4  terlihat  bahwa waktu  koheren  selalu  berada  diatas  waktu symbol  yang  menunjukkan  parameter  efek Doppler tidak akan pernah terjadi. 3.4 Pengujian Metode Konsensus Rata-rata Pengujian  metode  consensus  rata-rata dilakukan dengan mensimulasikan algoritma dilakukan dengan mengambil nilai data suhu yang  berbeda  untuk  tiap  sensor  yaitu
Node1=28, Node2=29, Node3=30 dan
Node4=31  maka  diperoleh  grafik  hasil
0 5 10 15 20 25 30 35 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Pengujian Kesalahan Data Jarak (m) P ro s e n ta s e K e s a la h a n D a ta ( % ) 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 Kekuatan Sinyal Terhadap Jarak Jarak R S S I Pengukuran Sim-Pt=0 dBm Sim-Pt=5 dBm Sim-Pt=10 dBm 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 Perbandingan Waktu Koheren dan Beberapa Waktu Simbol Kecepatan (km/j) W a k tu ( d e ti k ) Waktu Koheren (Tc) Ts1(BW=125 kHz,SF=12) Ts2(BW=125 kHz,SF=11) Ts3(BW=125 kHz,SF=10) Ts4(BW=250 kHz,SF=7)
simulasi  untuk  pembobot  0,1  sampai  0,9 seperti pada kumpulan gambar berikut.
(a) Pembobot 0,1 yaitu 18 slot untuk
Sensing dan 2 slot dari Node
Tetangga
(b)  Pembobot  0,2  yaitu  16  slot  untuk Sensing dan 4 slot dari Node Tetangga
(c)
Pembobot 0,3 yaitu 14 slot untuk Sensing dan 6 slot dari Node Tetangga
(d)  Pembobot  0,4  yaitu  12  slot  untuk Sensing dan 8 slot dari Node Tetangga
(e)  Pembobot  0,5  yaitu  10  slot  untuk Sensing dan 10 slot dari Node tetangga
(f)  Pembobot  0,6  yaitu  8  slot  untuk Sensing dan 12 slot dari Node Tetangga
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Waktu (detik) S u h u ( d e ra ja t) Metode Konsensus dengan Pembobot 0,3 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Konvergensi Tidak Tercapai 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Waktu (detik) S u h u ( d e ra ja t) Metode Konsensus dengan Pembobot 0,4 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Konvergensi Tidak Tercapai 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Waktu (detik) S u h u ( d e ra ja t) Metode Konsensus dengan Pembobot 0,5 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Konvergensi Tidak Tercapai 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Waktu (detik) S u h u ( d e ra ja t) Metode Konsensus dengan Pembobot 0,6 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Konvergensi Hampir Tercapai 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Waktu (detik) S u h u ( d e ra ja t) Metode Konsensus dengan Pembobot 0,1 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Konvergensi Tidak Tercapai 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Waktu (detik) S u h u ( d e ra ja t) Metode Konsensus dengan Pembobot 0,2 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Konvergensi Tidak Tercapai
(g)  Pembobot  0,7  yaitu  6  slot  untuk
Sensing dan 14 slot dari Node Tetangga
(h) Pembobot 0,8 yaitu 4 slot untuk Sensing dan 16 slot dari Node Tentangga
(i) Pembobot  0,9  yaitu  2  slot  untuk sensing 18 slot dari Node tetangga
Berdasarkan  kumpulan  gambar  di  atas, pembobot 0,1 sampai 0,5,  konvergensi tidak tercapai  karena  data  dalam  slot  didominasi oleh  data  sensing  bukan  data  dari  hasil konsensus. Sedangkan pembobot 0,7 sampai 0,9 konvergensi tercapai dan data dalam slot
keseluruhan  adalah  data  hasil  konsensus diantara  keempat  node  yang  berkomunikasi. Waktu  konvergensi  tercepat  sebesar  1  detik dengan suhu hasil konsensus adalah 29,5  C .

## 4. Kesimpulan
4.1 Kesimpulan
a. Pengukuran  berdasarkan  percobaan menghasilkan kekuatan sinyal terima terjelek  adalah  -98  dBm  pada  jarak 200  m.  sedangkan  berdasarkan perhitungan  diperoleh  -68.17  pada jarak  200  m  dengan  daya  pancar 10dBm.
b. Kesalahan  pengiriman  data  juga dilakukan  pengujian  sebanyak  35 variasi jarak dengan perbedaan jarak maksimum  untuk  pengiriman  data adalah  34  m  dimana  prosentasi kesalahan terjadi hingga 100%.
c. Pengujian efek Doppler
menghasilkan  efek  Doppler  terjadi ketika SF 12 dan bandwidth 125 kHz pada  saat  kecepatan  melebihi  70.5
km/jam.  Efek  Doppler  tidak  terjadi pada waktu SF 7 dengan bandwidth 250  kHz  dan  SF  10  dengan bandwidth  250  kHz  karena  waktu symbol tidak pernah melebihi waktu koheren.
d. Pengujian  metode  consensus  rata- rata menghasilkan waktu konvergensi  saat  pembobot  sebesar 0.7 dimana komposisi slot tiap node adalah 6 slot berisi hasil penginderaan  dan  14  sl  data consensus dari node tetangga.
4.2 Saran
a. Perlu  adanya  penambahan  node untuk mendapatkan
hasil konvergensi seperti yang lebih real.
b. Perlunya  ditambahkan  penjelasan protocol  komunikasi  lainnya  seperti MQTT, REST API.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Waktu (detik) S u h u ( d e ra ja t) Metode Konsensus dengan Pembobot 0,7 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Konvergensi Tercapai 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Waktu (detik) S u h u ( d e ra ja t) Metode Konsensus dengan Pembobot 0,8 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Konvergensi Tercapai 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 Waktu (detik) S u h u ( d e ra ja t) Metode Konsensus dengan Pembobot 0,9 Node 1 Node 2 Node 3 Node 4 Konvergensi Tercapai

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Juha  petajajarvi,  konstantin  mikjaylov, antti  roivainen,  tuomo  hanninen,  and marko  pettissalo,  "on  the  coverage  of lpwans:  range  evaluation  and  channel attenuation model for lora technology," in 2015 14th international conference on its telecommunication  (itst) ,  copenhagen,
2015, pp. 55-59.
[2] Aries  pratiarso  et  al.,  "skema  lokalisasi posisi node terdistribusi pada lingkungan free  space  path  loss," jurnal  nasional teknik  elektro  dan  teknologi  informasi , vol. 6, no. 3, pp. 352-358, agustus 2017.
[3] Waltenegus dargie and christian
poellabauer, fundamentals  of  wireless sensor networks theory and practise , 1st ed.,  xuemin  shen  and  yi  pan,  eds. Southern  gate,  united  kingdom:  john wiley & son ltd., 2010.
[4] Achmad  fauzi  rachmani  and  fitri  yuli zulkifli,  "trial  and  evaluation  of  lora performance for smart sistem multi-client model," in international seminar intelligent  technolgy  on  its  application , denpasar, bali, august 2018, pp. 33-38.
[5] Muhammad nurkholis, "perancangan dan pembuatan  sistem  monitoring  suhu  dan kelembaban  ruangan  dengan  kamera berbasis rasberry pi b+," teknik komputer dan informatika , 2015.
[6] Lin  xiao  and  stephen  boyd,  "fast  linear iterations  for  distributed  averaging," elseiver ,  vol.  Sistems  &  control  letters, no. 53, pp. 65-78, 2004.
[7] Dwi  edi  setyawan,  wirawan,  and  istas pratomo,  "algoritma  konsensus  rata-rata terdistribusi pada wireless sensor networks berbasis link infrared," surabaya, 2016.