4.3 HASIL PENGUJIAN SISTEM
4.3.1 Pengujian Hardware
Pengujian sensor dilakukan dengan dua perlakuan yaitu sensor diberi halangan dan sensor tanpa halangan. Pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah sensor dapat mendeteksi benda atau objek saat mendekati sensor atau tidak, untuk hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.1 dibawah.
Tabel 4.1 Pengujian Deteksi Sensor
Identifikasi Hasil Keterangan
Sensor IR FC-51
b. Pengujian Jarak Deteksi Objek Maksimal
Pada pengujian jarak maksimal deteksi sensor dilakukan dengan variabel warna, dimana sensor diberi warna yang berbeda untuk mengetahui jarak maksimal yang diperoleh. Pengujian variabel warna ini dilakukan berkaitan dengan kemungkinan warna mobil. Untuk hasil pengukuran dapat dilihat pada tabel 4.2 dibawah.
46
Tabel 4.2 Pengujian Deteksi Jarak Maksimal Objek Variabel Warna dapat disimpulkan bahwa warna dapat mempengaruhi jarak maksimal deteksi sensor, dimana jarak terjauh deteksi sensor pada warna putih dengan jauh jarak 25 cm dan jarak deteksi sensor pada warna hitam dengan jauh jarak 3 cm.
c. Pengujian Keypad 4x4
Pengujian keypad dilakukan dengan cara mengupload script ke board Arduino kemudian hasil dapat dilihat pada serial monitor. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut.
47
Tabel 4.3 Hasil Pengujian Keypad
Pengujian Hasil Keterangan
1 Sesuai
2 Sesuai
3 Sesuai
4 Sesuai
5 Sesuai
6 Sesuai
7 Sesuai
8 Sesuai
9 Sesuai
0 Sesuai
48
A Sesuai
B Sesuai
C Sesuai
D Sesuai
* Sesuai
# Sesuai
49 4.3.2 Pengujian Alat ke Database
(a)
(b)
(c)
Gambar 4.13 Hasil Pengujian Alat ke Database
Dapat dilihat pada gambar 4.13 merupakan hasil pengujian alat ke database, dimana pengujian dilakukan tiga kali dengan cara mengosongkan slot parkir, mengisi penuh slot parkir serta mengosongkan salah satu slot parkir. Pada database data berupa logika 1 (high) dan 0 (low), dimana sensor bernilai “1”
50
apabila slot kosong kemudian logika berubah menjadi “0” ketika slot terisi.
Ketika semua slot terisi maka lcd akan menapilkan “Parkiran Penuh” sehingga pengguna tidak bisa masuk ke area parkir.
4.3.3 Pengujian Database ke Aplikasi Android
Pengujian database ke aplikasi dilakukan dengan tiga perlakuan yaitu perlakuan pertama slot akan dikosongkan seluruhnya, yang kedua slot diberi penghalang seluruhnya dan yang terakhir slot akan diberi penghalang tetapi tidak seluruhnya. Hal ini dilakukan untuk mengetahui data yang ditampilkan pada aplikasi dengan perlakuan yang berbeda. Untuk hasi pengujian dapat dilihat pada gambar 4.14, gambar 4.15, dan gambar 4.16 dibawah.
a. Perlakuan Pertama
(a) (b)
Gambar 4.14 Hasil Pengujian database ke aplikasi 1
Dapat dilihat pada gambar 4.14 merupakan pengujian dari database ke aplikasi, perlakuan pertama yaitu seluruh slot dikosongkan, sehingga logika sensor pada database bernilai 1 atau high seperti gambar (a). Kemudian data tersebut dikirmkan ke aplikasi android, dan di tampilkan seperti gambar (b) dimana slot kosong serta terdapat tombol untuk memesan slot.
51 b. Pengujian Kedua
(a) (b)
Gambar 4.15 Hasil Pengujian database ke aplikasi 2
Dapat dilihat pada gambar 4.15 merupakan pengujian dari database ke aplikasi, perlakuan kedua yaitu seluruh slot diberi penghalang, sehingga logika sensor pada database bernilai 0 atau low seperti gambar (a). Kemudian data tersebut dikirmkan ke aplikasi android, dan di tampilkan seperti gambar (b) dimana slot penuh serta terdapat gambar mobil sehingga tombol untuk memesan slot tidak ada.
c. Pengujian Ketiga
(a) (b)
Gambar 4.16 Hasil Pengujian database ke aplikasi 3
52
Dapat dilihat pada gambar 4.16 merupakan pengujian dari database ke aplikasi, perlakuan ketiga yaitu slot diberi penghalang namun pada slot 1 dikosongkan, sehingga logika sensor pada database pada slot 1 bernilai 0 atau low dan yang lainnya bernilai 1 atau high seperti gambar (a). Kemudian data tersebut dikirmkan ke aplikasi android, dan di tampilkan seperti gambar (b) dimana pada slot 1 kosong serta terdapat tombol untuk memesan slot dan yang lainnya muncul gambar mobil.
4.3.4 Pengujian Software
Pada pengujian software dilakukan dengan cara melakukan pemesanan slot parkir dengan menggunakan aplikasi android yang sudah terinstall. Pada pengujian ini aplikasi sebagai sisi Tx atau pengirim data dan database sebagai sisi Rx atau penerima data. Untuk hasil pengjian software dapat dilihat pada gambar 4.17 dibawah ini.
(a) (b)
53 (c)
Gambar 4.17 Hasil Pengujian Aplikasi ke Database
Dapat dilihat pada gambar 4.17 diatas, setelah dilakukan pemesanan pada slot 1 maka pada aplikasi muncul animasi bertuliskan “Booked” atau telah dipesan seperti gambar (a). Lalu pada database logika slot 1 bagian booking berubah menjadi 0 seperti gambar (b), setelah melakukan pemesanan pengguna akan memperoleh kode pemesanan atau password untuk authentifikasi melalui e-mail seperti gambar (c).
4.4 HASIL PENGUJIAN PARAMETER QOS
Pada penelitian ini terdapat pengujian beberapa parameter QoS seperti delay, packet loss, dan troughput. Pengujian dilakukan dengan cara screening paket data melalui software wireshark.
4.4.1 Pengujian Delay
Pengujian delay dilakukan dengan menggunakan jarak dan ukuran data yang berbeda. Jarak yang digunakan untuk pengukuran dimulai dari 1 meter hingga 10 meter, dimana setiap jarak dilakukan tiga kali pengukuran dengan ukuran data yang berbeda yaitu 1 byte, 32 byte, dan 64 byte. Pada pengujian ini laptop dijadikan access point sedangkan NodeMCU sebagai pengirim paket data ke database. Nilai delay pada wireshark dapat dilihat dari hasil capture statistic pada Time Span. Hasil pengujian delay dapat dilihat pada tabel 4.3 NodeMCU A dan 4.4 NodeMCU B berikut ini.
54
Tabel 4.4 Hasil Pengujian Delay NodeMCU A
Pengujian Jarak (meter) Jumlah Data (Byte) Delay (s)
1 1 63956 0.083071963
55
Gambar 4.18 Grafik Pengujian Delay NodeMCU A
Tabel 4.5 Hasil Pengujian Delay Pada NodeMCU B
Pengujian Jarak (meter) Jumlah Data (Byte) Delay (s)
1 1 53928 0.102555237
56
Gambar 4.19 Grafik Pengujian Delay NodeMCU B
Tabel 4.6 Hasil Pengujian Delay Pada NodeMCU B
Pengujian Jarak (meter) Jumlah Data (Byte) Delay (ms)
1 1 53928 0.102555237
57
Dapat dilihat pada hasil pengujian delay diatas, telah dilakukan sebanyak 30 kali pengujian dengan jarak dan jumlah data yang berbeda sehingga nilai delay yang dihasilkan berbeda-beda juga. Pada pengujian NodeMCU A delay tertinggi terdapat pada pengujian jarak 9 meter dengan jumlah data 0.111896668 bytes dan terendah terdapat pada pengujian jarak 4 meter dengan jumlah data 0.075050928 bytes. Sedangkan pada pengujian NodeMCU B delay tertinggi terdapat pada pengujian jarak 9 meter dengan jumlah data 0.133200677 bytes dan terendah terdapat pada pengujian jarak 10 meter dengan jumlah data 0.058898935 bytes. Pada pengujian delay ini dapat disimpulkan bahwa jarak dan jumlah data tidak begitu berpengaruh terhadap delay, hal tersebut dipengaruhi oleh kemampuan wifi yang tersedia pada NodeMCU.
4.4.2 Pengujian Packet Loss
Pengujian packet loss dilakukan dengan menggunakan jarak dan ukuran data yang berbeda. Jarak yang digunakan untuk pengukuran dimulai dari 1 meter hingga 10 meter, dimana setiap jarak dilakukan tiga kali pengukuran dengan ukuran data yang berbeda yaitu 1 bytes, 32 bytes, dan 64 bytes. Pada pengujian ini laptop dijadikan access point sedangkan NodeMCU sebagai pengirim paket data ke database. Semua packet dipantau melalui wireshark. Hasil pengujian packet loss dapat dilihat pada tabel 4.5 NodeMCU A dan 4.6 NodeMCU B berikut ini.
58
Tabel 4.7 Hasil Pengujian Packet Loss Pada NodeMCU A
Tabel 4.8 Hasil Pengujian Packet Loss Pada NodeMCU B
Pengujian Jarak Jumlah Data Paket Paket Packet Loss
59 disimpulkan bahwa jumlah data dengan banyaknya jumlah packet yang ditampilkan berbanding lurus, dimana semakin besar data maka akan semakin banyak juga packet yang ditampilkan. Sama halnya dengan pengujian pada delay, pengujian pada troughput juga tidak dipengaruhi oleh jarak pengujian. Dari 30
60
kali pengujian hasil yang diperoleh seluruhnya yaitu 0% yang berarti NodeMCU berhasil mengirimkan seluruh packet tanpa ada packet yang hilang atau loss.
4.4.3 Pengujian Troughput
Pengujian troughput dilakukan dengan menggunakan jarak dan ukuran data yang berbeda. Jarak yang digunakan untuk pengukuran dimulai dari 1 meter hingga 10 meter, dimana setiap jarak dilakukan tiga kali pengukuran dengan ukuran data yang berbeda yaitu 1 bytes, 32 bytes, dan 64 bytes. Pada pengujian ini laptop dijadikan access point sedangkan NodeMCU sebagai pengirim paket data ke database. Semua packet dipantau melalui wireshark. Hasil pengujian troughput dapat dilihat pada tabel 4.7 NodeMCU A dan 4.8 NodeMCU B berikut ini.
Tabel 4.9 Hasil Pengujian Troughput Pada NodeMCU A Pengujian Jarak
61
Gambar 4.20 Grafik Nilai Troughput NodeMCU 1
Tabel 4.10 Hasil Pengujian Troughput Pada NodeMCU B Pengujian Jarak
62
30 10 114261 0.058898935 32333.06215
Gambar 4.21 Grafik Nilai Troughput NodeMCU 2
Dari pengujian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa besar jumlah data dan delay berbanding lurus dengan nilai troughput yang diperoleh. Dimana semakin besar jumlah data maka akan semakin besar pula nilai troughput yang
63 BAB V PENUTUP
5.1 KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian dan pembahasan yang telah dilakukan pada Tugas Akhir yang berjudul “Perancangan Prototipe Sistem Parkir Otomatis Berbasis Internet Of Things” maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada penelitian prototipe sistem parkir otomatis, dibuat menjadi dua sistem minimum yang saling terhubung yaitu sensor dan eksekutor.
2. Dengan menggunakan Spark App pengguna dapat melakukan pemesananan slot parkir, kemudian sistem akan mengirimkan kode booking untuk authentifikasi via e-mail.
3. Prototipe sistem parkir otomatis dapat terhubung dengan aplikasi android dengan cara mencantumkan url dan token firebase database.
4. Sistem parkir otomatis saling terkoneksi melalui database dengan jaringan internet menggunakan protokol HTTPS.
5. Hasil pengukuran QoS pada NodeMCU 1 diperoleh nilai troughput tertinggi pada jarak 8 meter dengan nilai 23619.79485 bps sedangkan nilai terendah pada jarak 10 meter dengan nilai 14041.59797 bps.
6. Hasil pengukuran QoS pada NodeMCU 2 diperoleh nilai troughput tertinggi pada jarak 10 meter dengan nilai 32333.06215 bps sedangkan nilai terendah pada jarak 9 meter dengan nilai 12324.35305 bps.
5.2 SARAN
Berdasarkan penelitian Tugas Akhir yang telah dilakukan, penulis
mengharapkan kepada para pembaca untuk mengembangkan penelitiann ini lebih baik lagi, seperti:
1. Diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat ditambahkan dengan sistem pembayaran parkir.
2. Diharapkan pada penelitian selanjutnya dapat ditambahkan lampu indikator untuk mengetahui slot mana yang telah di pesan.
64
DAFTAR PUSTAKA
[1] Andriansyah, Manajemen Transportasi Dalam Kajian Dan Teori. 2015.
[2] Dirjen Perhubungan Darat, “Pedoman Teknis Penyelenggaraan Fasilitas Parkir,” J. Fondasi, Vol. 1, No. 1, Pp. 0–3, 1996. Pp. 518–520, 2013, Doi: 10.7763/Ijcce.2013.V2.239.
[6] K. S. P. S. S.Preeti Anad, S. Shamili, “Effective Car Parking Reservation System Based On,” Pp. 0–3, 2016.
[7] K. I. Lestari, “No Title,” Institut Teknologi Telkom Purwokerto, 2015.
[8] D. W. E. Sede, A. A. E. Sinsuw, And X. B. N. Najoan, “Rancang Bangun Aplikasi Pemesanan Tiket Online Kapal Laut Berbasis Android,” J. Tek.
Inform., Vol. 6, No. 1, 2015, Doi: 10.35793/Jti.6.1.2015.9952.
[9] A. Fauzi And M. Mushlihudin, “Rancangan Sistem Palang Pintu Otomatis Pada Jalur Bus Rapid Transit (BRT) Berbasis Arduino,” J. Ilm. Tek.
Elektro Komput. Dan Inform., Vol. 3, No. 2, P. 56, 2017, Doi:
10.26555/Jiteki.V3i2.7225.
[10] S. Dimas Imadudin Satrianto Kiki Aprilli Yannik, “Palang Pintu Otomatis Dengan Countdown Sebagai Upaya Menghindari Kecelakaan Di Perlintasan Kereta,” Pelita - J. Penelit. Mhs. UNY, Vol. 11, No. 1, Pp. 24–
34, 2016.
[11] W. Wilianto And A. Kurniawan, “Sejarah, Cara Kerja Dan Manfaat Internet Of Things,” Matrix J. Manaj. Teknol. Dan Inform., Vol. 8, No. 2, P. 36, 2018, Doi: 10.31940/Matrix.V8i2.818.
[12] Putra, “No Title,” Pengertian Android: Sejarah, Kelebihan & Versi Sistem
65 AUTOMATIC MENGGUNAKAN ARDUINO MEGA 2560 Rev3 DAN GSM SIM900,” Electro Luceat, Vol. 4, No. 1, P. 32, 2018, Doi:
10.32531/Jelekn.V4i1.86.
[15] V. R, “No Title,” Sist. Pengendali Pintu Berbas. Web Menggunakan Nodemcu 8266, 2017.
[16] Yusniati, “Penggunaan Sensor Infrared Switching Pada Motor DC Satu Phasa,” J. Electr. Technol., Vol. Vol. 3, No, Pp. 90–96, 2018.
[17] A. Hilal And S. Manan, “Pemanfaatan Motor Servo Sebagai Penggerak Cctv Untuk Melihat Alat-Alat Monitor Dan Kondisi Pasien Di Ruang Icu,”
Gema Teknol., Vol. 17, No. 2, Pp. 95–99, 2015, Doi:
10.14710/Gt.V17i2.8924.
[18] M. Natsir, D. B. Rendra, And A. D. Y. Anggara, “Implementasi IOT Untuk Sistem Kendali AC Otomatis Pada Ruang Kelas Di Universitas Serang Raya,” J. PROSISKO Vol. 6 No. 1, Vol. 6, No. 1, 2019.
[19] I. K. G. Sudiartha, I. N. E. Indrayana, And I. W. Suasnawa, “Membangun Struktur Realtime Database Firebase Untuk Aplikasi Monitoring Pergerakan Group Wisatawan,” J. Ilmu Komput., Vol. 11, No. 2, P. 96, 2018, Doi: 10.24843/Jik.2018.V11.I02.P04.
[20] M. Ferdy Adriant And Is Mardianto, “Implementasi Wireshark Untuk Penyadapan (Sniffing) Paket Data Jaringan,” Semin. Nas. Cendekiawan, Pp. 224–228, 2015.
[21] P. E. Pratiwi, “No Title,” Anal. Qos Pada Jar. Multi Protok. Label Switch.
Stud. Kasus Di Pelabuhan Indones. III Cab. Tanjung Intan Cilacap.
[22] A. H. And E. S. E. Prasetyo, “No Title,” Anal. Qual. Serv., Vol. 4, No. 1, 2016.