Pengujian Pada Packet Loss - HASIL PENGUJIAN KUALITAS LAYANAN LORA

4.6 HASIL PENGUJIAN KUALITAS LAYANAN LORA

4.5.1 Pengujian Pada Packet Loss

Pengujian packet loss bertujuan untuk menunjukkan jumlah paket yang hilang pada saat pengiriman. Pada pengujian ini dilakukan di area pedesaan dengan kondisi LOS. Pada Tabel 4.5 merupakan nilai packet loss yang didapatkan dalam pengukuran, kemudian Gambar 4.12 merupakan grafik nilai pengukuran packet loss. Pada ukuran paket 1 byte jarak 75 meter persentase nilai packet loss sebesar 8%, lalu pada jarak 150 – 300 meter memiliki persentase packet loss sebesar 0%, pada jarak 375 meter persentase packet loss sebesar 2% lalu pada jarak 450 meter memiliki persentase packet loss sebesar 0%. Selanjutnya ukuran paket sebear 64 byte pada jarak 75 meter memiliki nilai persentase packet loss sebesar 2%, lalu pada jarak 150 meter memiliki nilai persentase packet loss sebesar 4%, lalu pada jarak 225 meter memiliki nilai persentase packet loss sebesar 0%, lalu pada jarak 300

meter memiliki persentase nilai packet loss sebesar 26%, lalu pada jarak 375 meter memiliki nilai persentase packet loss sebesar 4% dan pada jarak 450 meter nilai persentase packet loss sebesar 14%. Ukuran paket yang terakhir di uji sebesar 128 byte. Pada jarak 75 meter memiliki nilai persentase packet loss sebesar 6%, pada jarak 150 meter memiliki nilai packet loss sebesar 8%, lalu pada jarak 225 meter memiliki nilai packet loss sebesar 8%, lalu pada jarak 300 meter memiliki nilai packet loss sebesar 2%, lalu pada jarak 375 meter memiliki nilai packet loss sebesar 2% dan pada jarak 450 meter memiliki nilai packet loss sebesar 8%.

Dari pengujian QoS pada LoRa dengan parameter packet loss yang sudah penulis lakukan dapat disimpulkan bahwa parameter packet loss memiliki nilai yang fariatif dan berdasarkan hasil yang diperoleh pada jarak 375 meter dengan ukuran paket sebesar 1 byte termasuk dalam kategori sedang dan pada jarak 300 meter dengan ukuran paket sebesar 64 byte termasuk dalam kategori buruk sisanya termasuk dalam kategori bagus menurut Tiphon. Penulis juga melakukan pengujian pada jarak 1km masih bisa terbaca oleh gateway dengan nilai packet loss sebesar 0%.

Tabel 4.5 Nilai Packet Loss Pada Pengujian LoRa Ukuran

Gambar 4.12 Grafik Nilai Packet Loss Pada Pengujian LoRa

75 meter 150 meter 225 meter 300 meter 375 meter 450 meter Jarak

Packet Loss (%)

Axis Title

Rata-Rata Packet Loss

1byte 64byte 128byte

54 4.5.2 Pengujian Pada Troughput

Pengujian troughput ini bertujuan untuk mengetahui jumlah kedatangan paket yang sukses di tujuan selama jeda waktu yang telah ditentukan. Tabel 4.6 merupakan total dari hasil pengujian troughput yang didapat dan Gambar 4.13 merupakan grafik nilai troughput yang diolah dengan menggunakan ms.exel.

Pengujian troughput untuk mengetahui berapa besar data yang masuk pada waktu tertentu, serta pengujian troughput ukuran datanya bervariasi. Pada ukuran paket 1 byte nilai troughput jarak 75 – 225 meter mendapatkan nilai yang sama yakni 304,00 bps, pada jarak 300 meter nilai troughput mengalami penurunan menjadi 232,00 bps, lalu pada jarak 375 meter mengalami peningkatan menjadi 304 bps, dan pada jarak 450 meter mengalami penurunan menjadi 296 bps. Pada ukuran paket 64 byte dengan jarak 75 meter memiliki nilai troughput sebesar 4296 bps, lalu pada jarak 150 meter memiliki nilai pathloss sebesar 4248 bps, lalu pada jaral 300 meter memiliki nilai pathloss sebesar 4248 bps lalu pada jarak 375 meter mengalami penurunan menjadi 3840 bps, dan pada jarak 450 meter mengalami penurunan menjadi 3748 bps. Pada ukuran paket 128 byte keseluruhan nilai trpughput lebih kecil dibandingkan dengan ukuran 64 byte, pada jarak 75 hingga 375 meter memiliki nilai troughput sebesar 2456 byte, dan pada jarak memiliki nilai troughput sebesar 1944 bps.

Berdasarkan standar Thipon kualitas dari nilai troughput yang didapatkan termasuk dalam kategori sangat bagus. Kemudian penulis juga melakukan uji coba dengan jarak 1 kilometer dan paket masih bisa terkirim.

Tabel 4.6 Nilai Troughput Pada Pengujian LoRa Ukuran

Gambar 4.13 Grafik Nilai Troughput Pada Pengujian LoRa

4.5.3 Pengujian Pada RSSI

Pengujian RSSI digunakan untuk mengukur indikator kekuatan sinyal yang diterima oleh sebuah perangkat wireless. Pada Tabel 4.7 merupakan nilai rata rata dari RSSI yang didapat pada pengujian LoRa dan pada Gambar 4.14 merupakan grafik rata-rata yang didapatkan. Pada pengujian RSSI ini melakukan pengukuran berdasarkan jarak dan besaran paket. Pada ukuran paket 1 byte dengan jarak 75 meter memiliki nilai rata-rata RSSI sebesar -109,24 dBm, lalu pada jarak 150 meter memiliki nilai RSSI sebesar -112,34 dBm, lalu pada jarak 225 meter memiliki nilai RSSI sebesar -111,62 dBm, lalu pada jarak 300 meter memiliki nilai RSSI sebesar -117,16 meter, lalu pada jarak 375 meter memiliki nilai RSSI sebesar -110,9 dBm dan pada jarak 450 meter memiliki nilai RSSI sebesar -119,24 dBm. Kemudian, pada ukuran paket 64 byte pada jarak 75 meter memiliki nilai RSSI sebesar -100,1 dBm, lalu pada jarak 150 meter memiliki nilai RSSI sebesar -103,4 dBm, lalu pada jarak 225 meter memiliki nilai RSSI sebesar -104,5 dBm, lalu pada jarak 300 meter memiliki nilai RSSI sebesar -111,3 dBm, lalu pada jarak 375 meter memiliki nilai RSSI sebesar 110,9 dBm, dan pada jarak 450 meter memiliki nilai RSSI sebesar --109 dBm. Ukuran paket yang terakhir adalah 128 byte, pada jarak 75 meter mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -101,6 dBm, pada jarak 150 meter mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -103,4 dBm, lalu pada jarak 225 meter mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -104,5 dBm, lalu pada jarak 300 meter

0,00

75 meter 150 meter 225 meter 300 meter 375 meter 450 meter Jarak

Troughtput(bps)

Axis Title

Rata-Rata Troughtput

1 byte 64 byte 128 byte

mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -111,3 dB, lalu pada jarak 375 meter memiliki nilai RSSI sebesar -110,9 dBm, dan pada jarak 450 meter mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -109,9 dBm. Ukuran paket yang terakhir yakni 128 byte, pada jarak 75 meter mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -101,6 dBm, lalu pada jarak 150 meter meter mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -102,5 dBm, lalu pada jarak 225 meter mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -100,8 dBm, lalu pada jarak 300 meter mendapatkan nilai RSSI sebesar -107,5 dBm lalu pada jarak 375 meter mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -106,4 dBm, dan yang terakhir pada jarak 450 meter mendapatkan nilai rata-rata RSSI sebesar -109,4 dBm.

Pada pengukuran RSSI ini dapat disimpulkan bahwa nilai semakin jauh jarak paket yang dikirimkan maka semakin kecil nilai dari RSSI dan semakin besar paket yang dikirimkan akan semakin kecil pula RSSI yang didapat. Pada bab 3 dibahas bahwa nilai RSSI yang baik adalah mendekati 0, dari pengujian ini nilai yang mendekati 0 adalah pada jarak 75 meter dengan ukuran paket sebesar 64 byte.

Pada pengujian kualitas layanan dengan parameter RSSI nilai rata-rata yang didapat dalam kategori buruk. Penulis juga melakukan pengujian pada jarak 1km dan masih bisa terbaca oleh gateway tentunya dengan nilai RSSI yang semakin kecil.

Tabel 4.7 Nilai Rata-Rata RSSI Pada Pengujian LoRa Ukuran

Gambar 4.14 Grafik Nilai RSSI Pada Pengujian LoRa

-125,00 -120,00 -115,00 -110,00 -105,00 -100,00 -95,00 -90,00

75 meter 150 meter 225 meter 300 meter 375 meter 450 meter Jarak

RSSI (dBm)

Ukuran Paket

Rata-Rata RSSI

1byte 64byte 128byte

BAB V PENUTUP

A. KESIMPULAN

Berdasarkan pembahasan mengenai sistem monitoring dan automasi pada kandang ayam berbasis LoRa, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:

1. Monitoring dan automasi pada kandang ayam berbasis kominikasi LoRa berhasil dirancang dan berhasil terkirim ke platform database Firebase serta seluruh sensor yang digunakan seperti pembacaan ammonia dengan sensor MQ-135 dan Suhu ruangan dengan sensor DHT22, hasil pengujian sistem dari perangkat berjalan dengan baik.

2. Hasil pengujian kadar ammonia pada kandang dan pada miniature kandang dapat dikatakan berhasil karena ketika penulis melakukan pengujian di kandang ayam kadar ammonianya masih kecil dikarenakan ayam baru masuk kandang sehingga kadar ammonianya masih kecil, pada pengujian miniature kandang dengan menggunakan feses ayam sensor berhasil membaca kadar ammonia dibuktikan dengan ketika diberi feses ayam nilai yang terbaca oleh sensor meningkat dan ketika fesesnya dibersihkan nilai yang terbaca menjadi menurun. dengan ukuran paket sebesar 1 byte termasuk dalam kategori sedang dan pada jarak 300 meter dengan ukuran paket sebesar 64 byte termasuk dalam kategori buruk sisanya termasuk dalam kategori bagus menurut Tiphon. Hasil pengukuran troughput berdasarkan standar Thipon kualitas dari nilai yang didapatkan termasuk dalam kategori sangat bagus. Hasil pengukuran RSSI nilai rata-rata yang didapat dalam kategori buruk.

59 B. SARAN

Dengan melihat kelemahan dan keterbatasan sistem ini maka untuk selanjutnya penelitian ini:

1. Dikembangkan dengan keperluan automasi dan monitoring yang lebih lengkap.

2. Pemilihan untuk pembacaan sensor ammonia lebih baik menggunakan MQ-137 karena sensor tersebut dikhususkan untuk membaca kadar ammonia di udara, pemilihan sensor suhu alangkah lebih baiknya menggunakan sensor DS18B20 karena tingkat error lebih rendah dibandingkan dengan sensor DHT22.

3. Pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan pengembangan dengan penambahan kualitas layanan seperti HTTP, MQTT, COAP, ICMP dan lainnya agar dapat membandingkan lebih mendetail.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Badan Pusat Statistik, “Konsumsi Daging Ayam per Kapita Masyarakat,” p.

2018, 2019.

[2] Yuni, “Pengertian Ayam Broiler Lengkap,” 2020. [Online]. Available:

https://hobiternak.com/pengertian-ayam-broiler/. [Accessed: 27-Feb-2020].

[3] F. Tamalluddin, Panduan Lengkap Ayam Broiler. .

[4] Hesti, “Mengatur Suhu Ruangan yang Ideal Di dalam Kandang,” 2017.

[Online]. Available: https://hobiternak.com/mengatur-suhu-ruangan-ideal-di-dalam-kandang/. [Accessed: 27-Jan-2020].

[5] C. O. D. Peternakan, D. Peternakan, D. I. Kabupaten, and B. Di, “Serta Serta Broiler Pada 3 Dan Ch Broiler,” 2013.

[6] Admin, “Cara mengatasi amoniak pada peternakan, Bahaya dan penyebab

Amoniak,” 2018. [Online]. Available:

https://alatternakayam.com/articles/ayam/cara-mengatasi-amoniak-pada-peternakan-bahaya-dan-penyebab-amoniak/.

[7] I. . A. Enriko, “Konektivitas Sangat Menentukan Perkembangan Teknologi IoT,” 2019.

[8] R. K. Sebayang, O. Zebua, and N. Soedjarwanto, “Perancangan Sistem Pengaturan Suhu Kandang Ayam Berbasis Mikrokontroler,” JITET J.

Inform. Dan Tek. Elektro Terap., vol. 4, no. 1, pp. 1–9, 2016.

[9] M. Nur Arifin, M. H. H. Ichsan, and S. Rizqika Akbar, “Monitoring Kadar Gas Berbahaya Pada Kandang Ayam Dengan Menggunakan Protokol HTTP dan ESP8266,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 11, pp.

4600–4606, 2018.

[10] F. N. Aroeboesman, M. H. H. Ichsan, and R. Primananda, “Analisis Kinerja LoRa SX1278 Menggunakan Topologi Star Berdasarkan,” J. Pengemb.

Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 4, pp. 3860–3865, 2019.

[11] H. F. Assiniq, “Kupas Tuntas WI-FI,” pp. 1–106, 2012.

[12] L. Power, W. Area, and N. Lpwan, “Low power wide area networks explained,” pp. 38–41, 2016.

[13] S. Wibowo, “Mengulas Teknologi IoT dalam Smart City,” pp. 27–29, 2017.

[14] Orange, “LoRa Device Developer Guide,” p. 42, 2016.

[15] A. Augustin, J. Yi, T. Clausen, and W. M. Townsley, “A study of Lora: Long range & low power networks for the internet of things,” Sensors (Switzerland), vol. 16, no. 9, 2016.

[16] H. Indra Slamet Wahyudi, “Program Studi Teknik Listrik Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Malang 2017,” 2017.

[17] R. Sistem, “Jurnal Resti,” vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017.

[18] M. I. Khalif, D. Syauqy, and R. Maulana, “Pengembangan Sistem Penghitung Langkah Kaki Hemat Daya Berbasis Wemos D1 Mini,” J.

Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 6, pp. 2211–2220, 2018.

[19] T. Erlina, “Sistem Monitoring Suhu, Kelembaban Dan Gas Amonia Pada Kandang Sapi Perah Berbasis Teknologi Internet of Things (Iot),” J. Inf.

Technol. Comput. Eng., vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2017.

[20] T. Liu and B. Manager, “Aosong Electronics Co ., Ltd Aosong Electronics Co ., Ltd,” Digit. Relat. humidity Temp. sensor/module(DHT22), vol. 22, pp.

1–10.

[21] R. Wulandari, “ANALISIS QoS (QUALITY OF SERVICE) PADA JARINGAN INTERNET (STUDI KASUS : UPT LOKA UJI TEKNIK PENAMBANGAN JAMPANG KULON – LIPI),” J. Tek. Inform. dan Sist.

Inf., vol. 2, no. 2, pp. 162–172, 2016.

[22] R. Al Alawi, “RSSI based location estimation in wireless sensors networks,”

ICON 2011 - 17th IEEE Int. Conf. Networks, no. December, pp. 118–122, 2011.

[23] A. Pranindya, “Pendeteksi dan Pelacakan Keberadaan Manusia Menggunakan Global Positioning System (GPS) Berbasis Android Melalui Google Maps Server,” 2014.

[24] A. Kadir, “Pemograman Arduino & Android Menggunakan App Inventor.”

[25] Anoname, “Modul Workshop Membuat Aplikasi Mobile Android Tanpa Coding denga App MIT Inventor,” pp. 1–44.

Dalam dokumen TUGAS AKHIR RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DAN AUTOMASI PADA KANDANG AYAM BERBASIS LORA 915 MHZ (Halaman 66-82)