BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.2 HASIL PENGUJIAN SISTEM
4.2.2 Pengujian Rangkaian Regulator IC LM7805 (Penstabil Tegangan)
yang dikeluarkan oleh rangkaian tersebut, dengan mengukur tegangan keluaran dari output regulator 7805 menggunakan multimeter digital. Setelah dilakukan pengukuran maka diperoleh besarnya tegangan keluaran sebesar 5 volt. Dengan begitu dapat dipastikan apakah terjadi kesalahan terhadap rangkaian atau tidak.
Gambar 4.10 Hasil Pengujian Tegangan Output IC regulator 7805 4.2.3 Hasil Perhitungan ADC dari Nilai ADC Sensor Viscosity
Dalam rancang bangun tugas akhir ini menggunakan sensor viscosity dalam penerapannya dengan nilai output analog dan di ubah menjadi nilai digital pada NodeMCU, maka dipelukanya perhitungan ADC pada tugas akhir ini. Berikut adalah perhitungan dimana nilai ADC didapatkan dengan dua kemungkinan saat sensor membaca viskositas dan saat sensor tidak membaca viskositas:
𝐴𝐷𝐶
1023
∗ 5𝑣
ADC : Nilai ADC yang dihasilkan 1024 : Nilai ADC maksimal (10 bit) 5v : Tegangan Referensi ADC
Nilai tegangan bila sensor membaca kualitas oli mesin:
132
1024
∗ 5𝑣 = 0,64𝑣
Nilai tegangan bila sensor tidak membaca kualitas oli mesin:
4
1023∗ 5𝑣 = 0,058𝑣
63 4.3 HASIL PENGUJIAN SISTEM 4.3.1 Pengujian Delay
Pada pengujian delay ini yang dilakukan menggunakan jarak dan ukuran data atau paket yang berbeda. Jarak yang digunakan diantaranya 1 meter hingga 10 meter yang dimana pada setiap jarak diukur tiga kali pengukuran dengan ukuran data yang berbeda-beda yaitu 1, 32, dan 64 bytes. Di pengujian ini yang dilakukan menggunakan NodeMCU yang difungsikan sebagai sebagai sisi Tx atau pengirim dan untuk laptop yang sudah terinstall software wireshark digunakan sebagai sisi Rx atau penerima. Dan semua delay ini dipantau menggunakan software wireshark.
Untuk hasil dari pengujian delay dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Hasil Pengujian Delay Pada NodeMCU Pengujian
64
Gambar 4.11 Grafik Hasil Pengujian Delay 64 bytes NodeMCU
Pada pengujian delay ini yang telah dilakukan, dapat dilihat setelah dilakukannya pengujian sebanyak 30 kali dengan jumlah data yang berbeda-beda sehingga menghasilkan delay yang berbeda-beda pula. Pada NodeMCU pengujian delay 1 bytes dengan pengujian delay tertinggi pada pengujian dengan jarak 10 meter dengan jumlah data 1657365 bytes dan terkecil pada pengujian jarak 7 meter dengan jumlah data 2044 bytes. Lalu pada pengujian delay 32 bytes dengan pengujian delay tertinggi pada pengujian dengan jarak 10 meter dengan jumlah data 1242487 bytes dan terkecil pada pengujian jarak 9 meter dengan jumlah data 799743 bytes. Berikutnya pengujian delay paket data 64 bytes dengan pengujian delay tertinggi pada pengujian dengan jarak 3 meter dengan jumlah data 3636137 bytes dan terkecil pada pengujian jarak 10 meter dengan jumlah data 887079 bytes.
Dapat disimpulan dari pengujian delay ini bahwa banyaknya jumlah data dan jarak
0
65
tidak terlalu mempengaruhi delay dengan rentang jarak 1 meter sampai dengan 10 meter, hal ini dipengaruhi oleh kemampuan wifi yang ada pada NodeMCU.
4.3.2 Pengujian Packet Loss
Pada pengujian packet loss ini dilakukan menggunakan jarak dan ukuran data atau paket yang berbeda. Jarak yang digunakan diantaranya 1 meter hingga 10 meter yang dimana pada setiap jarak diukur tiga kali pengukuran dengan ukuran data yang berbeda-beda yaitu 1, 32, dan 64 bytes. Di pengujian ini yang dilakukan menggunakan NodeMCU yang difungsikan sebagai sebagai sisi Tx atau pengirim dan untuk laptop yang sudah terinstall software wireshark digunakan sebagai sisi Rx atau penerima. Dan semua packet loss ini dipantau mengguakan software wireshark. Untuk hasil dari pengujian packet loss dapat dilihat pada tabel 4.4 untuk NodeMCU pengukuran dengan paket data bervariasi bytes.
Tabel 4.4 Hasil Pengujian Packet Loss Pada NodeMCU Jarak
66
Pada pengujian packet loss sesuai dengan tabel 4.4 dapat disimpulkan jika jumlah data yang digunakan semakin besar maka semakin banyak juga jumlah paket yang ditampilkan. Jumlah paket yang ditangkap hanya tergantung dengan jumlah data yang digunakan karena pada jarak yang digunakan tidak terlalu berpengaruh terhadap banyaknya jumlah paket yang ditangkap dan ditampilkan.
Packet loss yang dihasilkan setelah dilakukan 30 kali percobaan dengan jumlah data dan jarak yang berbeda-beda memiliki 0 % yang berarti bahwa NodeMCU yang diigunakan berhasil mengirimkan semua paket tanpa adanya paket yang hilang atau loss. Hal tersebut mengacu pada paket yang diterima dan paket yang ditampilkan, apabila pada paket diterima dan paket ditampilkan bernilai berbeda maka terjadi adanya loss pada pengiriman tersebut.
4.3.3 Pengujian Troughput
Yang terakhir yaitu pengujian throughput, pengujian dilakukan menggunakan jarak dan ukuran data atau paket yang berbeda. Jarak yang digunakan diantaranya 1 meter hingga 10 meter yang dimana pada setiap jarak diukur tiga kali pengukuran dengan ukuran data yang berbeda-beda yaitu 1, 32, dan 64 bytes. Di pengujian ini yang dilakukan menggunakan NodeMCU yang difungsikan sebagai sebagai sisi Tx atau pengirim dan untuk laptop yang sudah terinstall software wireshark digunakan sebagai sisi Rx atau penerima menggunakan laptop yang sudah terinstall sebuah software wireshark. Untuk hasil dari pengujian throughput
7 1 2044 28 28 0%
67
dapat dilihat pada tabel 4.5 untuk NodeMCU pengukuran throughput dengan paket data bervariasi bytes sebagai berikut.
Tabel 4.5 untuk NodeMCU pengukuran throughput Jarak
68
Gambar 4.12 Grafik Hasil Pengujian Troughput NodeMCU 64 bytes Pada pengujian throughput yang dilakukan, dapat dilihat pada tabel 4.5 untuk NodeMCU pengukuran dengan paket data bervariasi bytes terdapat pengujian sebanyak 30 kali dengan jumlah data yang berbeda dan jarak yang berbeda.
Pengujian throughput menghasilkan nilai pada NodeMCU pengujian throughput 1 bytes dengan pengujian throughput terbesar pada pengujian dengan jarak 8 meter dengan jumlah throughput 386297.078 bit/s. dan terkecil pada pengujian jarak 7 meter dengan jumlah throughput 738.272608 bit/s. Lalu pada pengujian throughput 32 bytes dengan pengujian throughput terbesar pada pengujian dengan jarak 9 meter dengan jumlah throughput 334406.4056 bit/s. dan terkecil pada pengujian jarak 6 meter dengan jumlah throughput 216975.0738 bit/s.. Berikutnya pengujian throughput paket data 64 bytes dengan pengujian throughput terbesar pada pengujian dengan jarak 3 meter dengan jumlah throughput 216975.0738 bit/s. dan terkecil pada pengujian jarak 10 meter dengan jumlah throughput 237194.83 bit/s.
dan dapat disimpulkan pada pengujian throughput besarnya jumlah data dan delay sangat mempengaruhi nilai throughput yang dihasilkan. Semakin besar jumlah data semakin besar juga throughput yang dihasilkan.
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930
T
69 BAB V PENUTUP 5.1 KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian dan pembahasan yang telah dilakukan pada Tugas Akhir yang berjudul “RANCANG BANGUN ALAT MONITORING KELAYAKAN OLI MESIN SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN NODEMCU ESP8266 DENGAN INTERFACE SMARTPHONE” maka dapat ditarik kesimpulan antara lain sebagai berikut :
1. Alat rancang bangun monitoring kualitas oli mesin ini berhasil menentukan kondisi oli dengan rata-rata 131,6 cps viskositas oli dengan kondisi masih layak, rata-rata 72,6 cps dengan kondisi kurang layak dan dengan rata-rata 46,3 dimana nilai viskositas dengan kondisi wajib ganti.
2. Implementasi rangkaian IC LM7805 berhasil menurunkan tegangan dari aki 12V menjadi 5V sesuai kebutuhan tegangan NodeMCU.
3. Supaya aplikasi dapat menampilkan hasil pembacaan kualitas oli mesin aplikasi perlu dihubungkan dengan database menggunakan firebase URL dan firebase aunthentication.
4. Perfomansi kualitas Packet loss yang dihasilkan setelah dilakukan 30 kali memiliki 0 % yang berarti berhasil mengirimkan semua paket tanpa adanya paket yang hilang atau loss antara jaringan yang terjadi antara NodeMCU dan Server.
5.2 SARAN
Berdasarkan Penelitian Tugas Akhir yang telah dilakukan, penulis mengharapkan kepada para pembaca agar dapat mengembangkan lebih baik lagi dari pada Tugas Akhir ini, seperti:
1. Dapat dibuat lebih efisien menggunakan sensor yang tahan terhadap panas oli mesin dan dapat diterapkan di semua macam jenis kendaraan tidak hanya sepeda motor jenis matic.
2. Dibuat desain aplikasi yang lebih menarik seperti detail list keterangan oli sepeda motor yang umum digunakan serta menambahkan notifikasi agar
70
bisa memberi tahu pengguna kapan waktunya untuk mengganti oli mesin sesuai hasil pembacaan sensor.
71
DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. ThiroKabul, “Sistem Sensor Kekentalan Oli Mesin Sepeda Motor Me,”
2018. https://studylibid.com/doc/838967/sistem-sensor-kualitas-oli-mesin-sepeda-motor.
[2] Y. T. K. Yunior, P. dan Harris, and Tasripan, “Sistem Sensor Kekentalan Oli Mesin Sepeda Motor dengan Pengukuran Kapasitansi dan Indeks Bias,” Tek.
Elektro, Fak. Teknol. Ind. Inst. Teknol. Sepuluh Nop., pp. 3–7, 2014.
[3] A. N. Arsis, D. Dahlan, H. Harmadi, and M. Suari, “Rancang Bangun Alat Ukur Kekentalan Oli Sae 10-30 Menggunakan Metode Falling Ball Viscometer (FBV),” J. Ilmu Fis. | Univ. Andalas, vol. 9, no. 2, pp. 76–86, 2017, doi: 10.25077/jif.9.2.76-86.2017.
[4] Q. Qomaruddin, “RANCANG BANGUN ALAT UKUR VISKOSITAS OLI MOTOR BEBEK 4 TAK MENGUNAKAN LASER Enhancement Monitoring System of Natural Disaster Mitigation [landslide] View project,”
2015. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/308 330447.
[5] M. F. Haqiqi, D. Syauqy, and I. Arwani, “Sistem Pengecek Kelayakan Pakai Oli Motor Matic Berdasarkan Parameter Warna dan Viskositas Menggunakan Metode Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan ilmu Komput., vol. 3, no. 4, pp. 4048–4057, 2019.
[6] S. Teguh Febrianto, Sukiswo Supeni Edi, “Rancang Bangun Alat Uji Kelayakan Pelumas Kendaraan Bermotor Berbasis Mikrokontroler,” Unnes Phys. J., vol. 2, no. 1, pp. 30–34, 2013.
[7] L. Anggun, “BAB II DASAR TEORI NodeMCU ESP8266,” 2019.
http://eprints.akakom.ac.id/4904/3/3_143310003_BAB_II.pdf.
[8] N. H. L. Dewi, M. F. Rohmah, and S. Zahara, “Prototype smart home dengan Modul NodeMCU ESP8266 berbasis Internet of Things (IoT),” Tek. Inform.
Univ. Islam Majapahit, pp. 1–9, 2018.
[9] M. DC, “Pengertian dan Fungsi Wireshark, sisi Hacker vs Administrator Jaringan,” 2019. https://meretas.com/wireshark-adalah/.
[10] E. Y. Reva, “Peran Sistem Informasi Android,” pp. 1–15, 2012.
[11] Fahrulazmi, “Makalah Arduino,” 2019.
sk.raharja.ac.id/2017/10/makalah-72 arduino/.
[12] L. Andayani and W. Indrasari, “Pengembangan Alat Ukur Viskositas Air,”
vol. VIII, pp. 21–26, 2019.
[13] dan K. Dwintaputri., “Pengenalan APP Inventor,” 2019.
file:///C:/Users/ACER/Downloads/Documents/Pengenalan/App-Inventor.p df.
[14] R. L. Manurung, “WIFI AND WIMAX,” no. 1405102018, 2015.
[15] F. Juniati, “Alat Pengukur Kekentalan Cairan pada Minyak Goreng dengan Sensor Photodioda Berbasis Atmega8.” 2016.
[16] A. R. Anggraini and J. Oliver, “Oli (Minyak Pelumas),” in Journal of Chemical Information and Modeling, vol. 53, no. 9, 2019, pp. 1689–1699.
[17] Google, “Firebase Realtime Database,” 2018. https://firebase.google.com /docs/database?hl=id.
[18] E. Prasetyo, A. Hamzah, E. Sutanta, and T. Informatika, “Jurnal JARKOM Vol . 4 No . 1 Desember 2016 ISSN : 2338-6313 ANALISA QUALITY OF SERVICE ( QOS ) Jurnal JARKOM Vol . 4 No . 1 Desember 2016 ISSN : 2338-6313,” J. Jarkom, vol. 4, no. 1, pp. 29–37, 2016, [Online]. Available:
https://journal.akprind.ac.id/index.php/jarkom/article/view/1056.
[19] P. E. Pratiwi, A. F. Isnawati, A. Hikmaturokhman, A. Sandhy, and P.
Purwokerto, “ANALISIS QoS PADA JARINGAN MULTI PROTOCOL LABEL SWITCHING ( MPLS ) STUDI KASUS DI PELABUHAN INDONESIA III,” no. August 2016, pp. 1–10, 2014.
[20] M. Riadi, “Pengertian, Layanan dan Parameter Quality of Service (QoS),”
2019. https://www.kajianpustaka.com/2019/05/pengertian-layanan-dan-parameter-quality-of-service-qos.html.
[21] M. Iirsyam, “Perancangan Alat Pendeteksi Kelayakan Oli Pada Kendaraan Sepeda Motor Berbasis Arduino Uno Atmega328,” Sigma Tek., vol. 2, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.33373/sigma.v2i2.2061.
[22] A. R. A. DEWANTARA, “ADC (Analog To Digital Converter) untuk plc menggunakan mikrokontroler.” 2018.
73