PERANCANGAN SUBSISTEM PEMBACAAN SENSOR PADA SISTEM PENDETEKSI DINI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN (DF PRO)
Cornelia1, Ir.Arief Syaichu Rohman, M.Eng.Sc., Ph.D2 , Uri Arta Ramadhani, S.T., M.Sc3
1,2,3Program Studi Teknik Elektro, Jurusan Teknik Elektro, Informatika dan Sistem Fisika, Institut Teknologi Sumatera
Email: [email protected],
Abstract— Kebakaran hutan dan lahan sering terjadi di Indonesia. Tidak hanya menganggu ekosistem, kebakaran hutan maupun lahan memiliki dampak atau kerugian yang cukup besar. Jumlah dan dampak kebakaran hutan dan lahan diperkirakan akan semakin meningkat akibat pemanasan global. Hal yang sering terjadi dalam proses penanganan kebakaran hutan di Indonesia yaitu kurangnya informasi mengenai keberadaan api pada lokasi sehingga membuat pihak berwewenang terlalu lama mengabil keputusan dan membuat api semakin menyebar luas.
Maka dari itu diperlukan sistem pendeteksi dini kebakaran hutan dan lahan yaitu DF Pro (Detect Fire Professional) yang mampu mendeteksi parameter indikasi kebakaran hutan dan lahan yaitu suhu, kelembaban, dan asap dengan tepat, cepat dan akurat serta bekerja secara realtime. Pada DF Pro untuk mendeteksi asap digunakan sensor MQ-2 dengan akurasi yang diperoleh sebesar 90%. Sedangkan untuk mendeteksi suhu dan kelembaban digunakan sensor DHT-11 dengan akurasi suhu sebesar 98,93% dan kelembaban 99,02% yang disematkan menggunakan NodeMCU esp8266.
Kata kunci— Sistem Pendeteksi Kebakaran Hutan, NodeMCU esp8266, MQ-2, DHT-11
I. PENDAHULUAN
Hutan dan lahan adalah sumberdaya alam yang harus dilestarikan keberadaanya. Hutan berfungsi sebagai penampung karbon dioksida, habitat hewan, modulator
arus hidrologika, dan pelestari tanah serta merupakan salah satu aspek biosfer bumi yang paling penting. Namun sering terjadinya kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Tercatat pada tahun 2018 terjadi peningkatan kebakaran hutan yang sangat besar pada berbagai wilayah di Indonesia.
Kebakaran hutan dan lahan ini menimbulkan berbagai dampak buruk terhadap fungsi-fungsi hutan dan lahan yang kemudian meningkatkan kerugian dari berbagai aspek, seperti aspek ekologi, ekonomi, dan sosial. Dampak yang ditimbulkan di antaranya dapat berupa terganggunya kesehatan masyarakat sekitar, menurunnya keanekaragaman hayati, merosotnya 2 nilai ekonomi hutan, dan berubahnya iklim mikro hingga global). Kebakaran hutan dan lahan menyebar secara cepat, adapun salah satu penyebab utama kebakaran hutan dan lahan yaitu karena perbuatan manusia baik disengaja maupun tidak disengaja.
faktor alam seperti musim kemarau, sambaran petir, dan perubahan iklim juga menjadi faktor terjadinya kebakaran hutan dan lahan. Di Indonesia sendiri diketahui masih sering terjadinya keterlambatan informasi mengenai kebakaran hutan dan lahan.
Terjadinya Kebakaran hutan dan lahan perlu ditanggulangi supaya tidak terjadi peningkatan kasus yang memberikan kerugian terhadap ekosistem maupun masyarakat. Maka dari itu diperlukan sistem pendeteksi dini kebakaran hutan dan lahan yang efektif dan cepat.
Melihat permasalahan diatas kemudian dilakukan perancangan alat pendeteksi kebakaran hutan dan lahan yang dilengkapi dengan sistem IoT dengan fitur daya mandiri dikarenakan sistem ini akan ditempatkan dihutan tanpa jaringan internet dan listrik. Selain itu alat ini
menggunakan pemantauan parameter kondisi yang dapat diakses pada tempat yang memiliki keterjangkauan jaringan internet.
II. TEORI DASAR A. NodeMCU esp8266
NodeMCU merupakan sebuah open source platform IoT dan pengembangan kit yang menggunakan bahasa pemrograman Lua untuk membantu dalam membuat prototype produk IoT atau bisa dengan memakai sketch dengan adruino IDE. Bahasa Lua memiliki logika dan susunan pemorgaman yang sama dengan c hanya berbeda syntax. Jika menggunakan bahasa Lua maka dapat menggunakan tool Lua loader maupun Lua uploder. Selain dengan bahasa Lua NodeMCU juga support dengan sofware Arduino IDE dengan melakukan sedikit perubahan board manager pada Arduino IDE. NodeMCU juga di lengkapi dengan tombol push button yaitu tombol reset dan flash.
Gambar 2. 1 NodeMCU esp8266
B. Sensor Asap MQ-2
Sensor gas asap MQ-2 mendeteksi konsentrasi gas yang mudah terbakar di udara serta asap atau asap secara spesifik dan output membaca sebagai tegangan analog. Sensor ini dapat langsung diatur sensitifitasnya dengan memutar trimpot. Sensor ini dapat mendeteksi gas diantaranya:
propane, methane, alcohol, LPG, i-butane, hydrogen, smoke. Jika sensor mendeteksi gas tersebut di udara dengan tingkat konsentrasi tertentu maka sensor akan mengidentifikasi gas tersebut sebagai gas.
Gambar 2. 2 MQ-2
Spesifikasi sensor:
1. Catu daya pemanas: 5V AC/DC 2. Catu daya rangkaian: 5VDC 3. Range pengukuran:
200 - 5000ppm untuk LPG, propane 300 - 5000ppm untuk butane 5000 - 20000ppm untuk methane 300 - 5000ppm untuk Hidrogen 100 - 2000ppm untuk alkohol 4. Output: analog (perubahan tegangan)
Setelah sensor dihidupkan, perlu waktu sekitar 20an detik untuk pemanasan. Apabila sensor terasa sedikit panas kondisi tersebut normal karena pemanasan kawat dalam internal sensor.
C. Sensor Suhu dan Kelembaban DHT-11
Sensor DHT11 merupakan sensor dengan kalibrasi sinyal digital yang mampu memberikan informasi suhu dan kelembaban. Sensor ini tergolong komponen yang memiliki tingkat stabilitas yang sangat baik, Produk dengan kualitas terbaik, respon pembacaan yang cepat, dan kemampan antiinterference, dengan harga yang terjangkau.
Gambar 2. 3 DHT-11
Jangkauan pengukuran temperatur dari sensor ini adalah 0-50°C dan jangkauan pengukuran kelembaban relatif sebesar 20-90%. Sensor DHT11 membutuhkan catu daya sebesar 3 sampai 5,5 Volt DC.
D. LCD 16x2 dan I2C Module
Penggunaan LCD 16x2 merupakan penampil interface antara mikrokontroler dengan user. Penampil LCD 16×2 ini mempermudah melihat atau memantau keadaan sensor ataupun keadaan jalanya program. Penampil LCD 16×2 ini bisa di hubungkan dengan nodeMCU. I2C Module merupakan Inter Integrated Circuit standar komunikasi serial dua arah menggunakan dua saluran yang didisain khusus untuk mengirim maupun menerima data. Sistem I2C terdiri dari saluran SCL (Serial Clock) dan SDA (Serial Data) yang membawa informasi data antara I2C dengan pengontrolnya.
Gambar 2. 4 LCD dan I2C
III. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam mengerjakan alat sitem buka kunci otomatis ini memiliki enam alur berikut adalah alurnya pada Gambar 3.1.
Gambar 3. 1 Metode penelitian
IV. PERANCANGAN SISTEM A. Diagram Blok
Gambar 4. 1 Diagram blok
Gambar 4. 2 Diagram blok subsistem pembacaan sensor
B. Flowchart Alat
Gambar 4. 3 Flowchart Subsistem Pembacaan Sensor
C. Desain Perancangan Fisik
DF Pro (Detect Fire Profesional) memiliki device primer (diletakan di hutan) desain alat yang dibuat untuk mendeteksi secara dini kondisi kebakaran hutan dan lahan pada subsistem ini berbasis mikrokontroler serta sensor pendeteksinya yang diletakan didalam kotak seperti pada Gambar 4.4 yang ditunjukan nomor 4. DF Pro Primer akan
diletakan dengan menggantungnya diatas pohon dengan ketinggian tertentu dan dipasang pada titik yang diinginkan untuk dideteksi seperti pada Gambar 4.3.
Gambar 4.4 DF Pro Primer
Gambar 4. 5 Konstruksi Pemasangan DF Pro Primer
V. HASIL IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN A. Packaging
Pada Gambar 5.1 dapat dilihat bahwa DF Pro Primer dikemas berwana hitam dengan ukuran 13cm×12cm×4,5cm dengan jarak sensor 8,5cm dan diameter 6,5cm.
Gambar 5. 1 Implementasi Packaging DF Pro Primer
Gambar 5. 3 Implementasi letak packaging box DF Pro Primer
VI. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN A. Sensor DHT-11
1. Implementasi
Pada implementasi sensor DHT-11 akan terhubung dengan pin D3 NodeMCU esp8266 dan sensor tersebut sudah dapat berjalan sesuai dengan fungsinya yaitu sensing suhu dan kelembaban daerah sekitar.
2. Pengujian
Pengujian yang dilakukan adalah dengan menginputkan program ke NodeMCU esp8266 untuk membaca data analog dari sensor suhu dan kelembaban sehingga diperoleh data hasil pembacaan tersebut melalui tampilan serial monitor ataupun LCD.
Berikut hasil pembacaan sensing DHT-11 pada Tabel 6.1 untuk suhu dan Tabel 6.2 untuk kelembaban
Tabel 6. 1 Data Sensing Suhu
DHT-11
(ºC)Anemometer
(ºC)
Error
Galat (%)
1 29 30,4 1,40 4,61
2 30 31,2 1,20 3,85
3 31 31,3 0,30 0,96
4 31 31,5 0,50 1,59
5 31 31,6 0,60 1,90
6 32 31,6 0,40 1,27
7 33 32,8 0,20 0,61
8 35 34,9 0,10 0,29
9 35 36,4 1,40 3,85
10 37 37,9 0,90 2,37
11 39 38,5 0,50 1,30
12 40 38,9 1,10 2,83
Average Galat (%) 1,07
Tabel 6. 2 Data Sensing Kelembaban
DHT-11 (%RH)
Anemomete r
(%RH)
Error Galat (%)
1 61 62,4 1,4 2,24
2 61 62,4 1,4 2,24
3 61 61,9 0,9 1,45
4 61 61,8 0,8 1,29
5 61 61,7 0,7 1,13
6 61 61,6 0,6 0,97
7 61 60 1 1,67
8 61 59,5 1,5 2,52
9 57 59,4 2,4 4,04
1
0 57 58 1 1,72
1
1 57 57,3 0,3 0,52
1
2 57 57,2 0,2 0,35
Average Galat (%) 0,98
Pengujian suhu dan kelembapan dilaksanakan pada pukul 17:00. Pengambilan data dilakukan selama per20detik.
Untuk mengetahui tingkat keakurasian sensor DHT-11 dilakukan dengan cara menempatkan sensor DHT-11 dengan Anemometer.
Dari Tabel 6.1 dan Tabel 6.2 sensor DHT-11 didapatkan suhu tertinggi sebesar 40ºC dan kelembaban terendah 57%RH pada saat deteksikebakaranan munggunakan DHT-11. Sedangkan pada pengujian Anemometer suhu tertinggi sebesar 38,9ºC dan
kelembaban terendah 57,2%RH. Pada saat terjadi kebakaran suhu dan kelembaban akan terus berada dikondisi puncak hingga keadaan kebakaran mulai padam atau kembali normal. Nilai average galat suhu yang diperoleh melalui perbandingan DHT-11 dan Anemometer sebesar 1,07% sedangkan untuk kelembaban diperoleh sebesar 0,98%. Nilai average galat yang diperoleh dapat dijadikan sebagai akurasi pada sensor DHT-11. Diketahui persamaan untuk mencari tingkat akurasi sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 𝐺𝑎𝑙𝑎𝑡(%) Untuk suhu, 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 1,07% = 98,93%
Untuk kelembaban, 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 0,98% = 99,02%
Dari nilai akurasi yang telah diperoleh membuktikan bahwa DHT-11 bekerja dengan baik dalam pengukuran suhu dan kelembapan dan suhu pada subsitem ini.
B. Sensor MQ-2 1. Implementasi
Pada implementasi sensor MQ-2 penulis nilai PPM (Part Per Million). Diperoleh bahwa sensor sudah dapat berjalan sesuai fungsinya yaitu mendeteksi apabila ada asap didaerah sekitar DF Pro primer. MQ-2 yang digunakan terhubung dengan NodeMCU esp8266 menggunakan pin A0.
2. Pengujian
Pada metode pegujian MQ-2 mendeteksi asap yang terbakar di udara dan output berupa tegangan analog yang telah diubah menjadi nilai konsentrasi gas. Karakteristik sensitivitas dari sensor MQ-2 yaitu range 300-10.000 PPM.
𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 = 10.000 − 300 = 9700 Nilai X = 9700/1024 = 9,47265625 Jadi, nilai PPM = X × Konfersi ADC 𝑃𝑃𝑀 = 9,47265625 × (Vin
Vref× 1024) Dimana,
Vin: Tegangan terukur Vref: Tegangan referensi
Tabel 6. 3 Data sensing MQ-2
No Vin PPM No Vin PPM 1 0,26 498,05 11 1,06 2060,55 2 0,26 498,05 12 1,18 2294,92 3 0,26 498,05 13 1,72 3339,84 4 0,26 498,05 14 2,08 4042,97 5 0,25 488,28 15 1,69 3281,25 6 0,25 488,28 16 2,54 4931,64 7 0,64 1240,23 17 2,71 5253,91 8 1,18 2294,92 18 2,97 5771,48 9 0,85 1660,16 19 3,34 6484,38 10 0,43 839,84 20 3,96 7685,55
.Grafik 6. 1 Data Sensing MQ-2
Pada saat tidak ada asap kebakaran disekitar MQ-2, sensor akan membaca sebesar 100PPM pada udara sekitar (udara bersih). Ketika adanya asap dari sisa pembakaran di daerah sekitar DF Pro, MQ-2 akan mendeteksi asap dan kemudian mengalami peningkatan seperti pada Grafik 6.1 hingga memperoleh nilai PPM yang cukup besar yaitu 7685,55 PPM. Namun pada saat mendeteksi asap nilai kadar PPM akan mengalami sedikit perubahan dikarenakan pengaruh dari faktor angin (arah angin). Dari hasil tersebut menandakan bahwa ketika adanya asap kebakaran di udara sekitar, sensor MQ-2 dapat mendeteksi kehadirannya.
Dengan demikian, sensor MQ-2 berhasil mendeteksi asap kebakaran di udara sekitar.
VII. PEMBAHASAN
Pada pengoperasian sistem pendeteksi dini kebakaran hutan dan lahan ini sudah berjalan sesuai dengan fungsi nya dilihat dari beberapa pengujian yang sudah dilakukan pada Gambar 7.1.
Gambar 7. 1 Konfigurasi DHT-11 dan MQ-2 menggunakan LCD
Dari hasil lokasi pengujian keseluruhan sistem DF Pro dibuat plot pembakaran dengan ukuran 2meter diatas permukaan tanah dengan jenis bahan bakar campuran (semak dan pohon).
Keberadaan asap pada MQ-2 saat kebakaran ternyata sangat dipengaruhi oleh arah angin, jika angin berhembus kearah sensor maka sensor akan mampu mendeteksi kadar asap walaupun sangat kecil perubahannya, akan tetapi bila angin bertiup ke arah sebalik nya sensor sulit atau bahkan tidak akan mampu mendeteksi kadar asap. Angin menentukan arah dan menjalarnya api yang kemudian dideteksi oleh MQ-2 dan mempunyai korelasi positif dengan kecepatan menjalarnya api, tetapi besar kecilnya api ditentukan oleh kadar air bahan bakar.
Kondisi suhu dan kelembaban pada DF Pro Primer saat terjadi kebakaran memiliki kemiripan dengan kondisi nyata di lapangan. Dapat dilihat pada data yang diperoleh saat terjadi kebakaran, kelembaban akan menurun dan suhu daerah sekitar DF Pro primer akan mengalami kenaikan.
Menurunnya kelembaban relatif dari 70 – 80% dan suhu melebihi 30 – 35°C dan memiliki kadar air yang cukup rendah mampu membuat proses pembakaran berlangsung cepat dan bentuk kebakarannya pun tidak satu titik, tapi berubah-ubah dikarenakan pengaruh angin.
Dari kondisi yang telah diperoleh saat terjadinya kebakaran selanjutnya dapat ditentukan parameter- parameter yang menjadi kualifikasi karakteristik peringatan untuk kebakaran hutan dan lahan.
0 2000 4000 6000 8000 10000
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00
PPM
VIII. KESIMPULAN
Alat yang dibuat sesuai dengan spesifikasi dan perancangan pada subsistem pembacaan sensor. Alat tersebut diberi nama Detect Fire Professional (DF Pro). DF Pro dapat mendetesi parameter indikasi kebakaran hutan dan lahan yaitu suhu, kelembaban, dan asap, namun jarak api tidak bisa terlalu jauh dari sensor dikarenakan pengaruh kesensitivitasan sensor dan peletakan alat ini berada diatas pohon. Tetapi Alat ini sudah mampu memberikan informasi secara realtime potensi kebakaran hutan dan lahan pada lokasi terjadinya kebakaran. Adapun alat ini diuji melalui beberapa tahap yaitu pengujian sensor DHT- 11, pengujian sensor MQ-2, dan pengujian konfigurasi kedua sensor tersebut menggunakan LCD sebagai interface DF Pro. Akurasi yang didapatkan DHT-11 dan MQ-2 sudah tepat dan baik, namun pada sensor MQ-2 memiliki kelemahan yaitu sensitivitas sensor yang berbeda-beda, sehingga mempengaruhi nilai PPM.
REFERENCES
[1] Agni. Manggala, “Rekapitulasi Luas Kebakaran Hutan dan Lahan (Ha) Per Provinsi di Indonesia Tahun 2014- 2019”,
http://sipongi.menlhk.go.id/hotspot/luas_kebakaran, 2019, [Diakses: 12 Oktober 2019].
[2] Syam, Awal, Fakultas Sains, d a n Teknologi, Universitas Islam, And Negeri Alauddin. 2018.
“Lokasi Kebakaran Hutan Berdasarkan Pengaruh FaktorFaktor Iklim.”
[3] Hatta, M. 2008. Dampak kebakaran hutan terhadap sifat-sifat tanah di kecamatan Besitang kabupaten Langkat. Skripsi. Departemen Kehutanan Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara
[4] Syaufina, L., D. Satyawan., S. Wahyudi., Y. Setyorini., I. Basuki. 2008. Kebakaran Hutan dan Lahan Di Indonesia. Ed Ke-1. Bayumedia Publishing. ISBN.
978-602-8299-02-2.
[5] Qodriyatun, S. N. 2014. Kebijakan Penanganan Kebakaran Hutan dan Lahan. Prosiding Info Singkat Kesejahteraan Sosial. Peneliti Madya bidang
Kebijakan Lingkungan pada Pusat Pengkajian, Pengolahan Data dan Informasi (P3DI) Setjen DPR RI.
6(6): 9-12.
[6] Faisol Nur Rochim, Agung Nilogiri, R. (2018).
Simulasi Alat Pendeteksi Kebakaran Menggunakan Sensor Asap Mq2, Sensor Suhu Lm35, Dan Modul Wifi Esp8266 Berbasis Mikrokontroler Arduino.
Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember, 2. http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/416 [7] Kamal, M., & Finawan, A. (2019). Kecepatan Angin
Untuk Informasi Data Di Bmkg. 3(1), 58–63.
[8] Hakim, F., Studi, P., Elektro, T., Teknik, F., &
Surakarta, U. M. (2019). Prototipe alat pendeteksi dini kebakaran hutan menggunakan nodemcu dan iot.
[9] Data, T. (2016). MQ-2 Semiconductor Sensor for
Combustible Gas. Pololu, 2.
https://www.pololu.com/file/0J309/MQ2.pdf
[10] A . Hafid Paronda , Sri Marini, N. H. (n.d.). Sistem PeringatanDini dan Penentu Tingakt Bahaya Kebakaran Program. Teknik Informatika.
[11] Pleva GmbH. (1995). Temperature sensor. Melliand Textilberichte, 76(12), 1112.
[12] Hutan, K., & Indonesia, D. I. (2001). Cuaca kebakaran hutan kaitannya dengan upaya pencegahan kebakaran hutan di indonesia. 1983, 1–7.
[13] Hakim, L., & Halim, J. (2018). PERINGATAN
KEBAKARAN HUTAN MENGGUNAKAN
SENSOR API , SUHU DAN ASAP. 26–38.
[14] Nurhayati, A. D., Aryanti, E., & Saharjo, B. H. (2010).
Kandungan Emisi Gas Rumah Kaca Pada Kebakaran Hutan Rawa Gambut Di Pelalawan Riau. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia, 15(2), 78–82.
[15] Vii, B. A. B., Kebakaran, B., & Di, H. (1999).
Kebakaran Hutan. 1–25.
[16] Uk, D. (2010). Temperature Sensor DHT 11 Humidity
& Temperature Sensor. D-Robotics, 9.
www.droboticsonline.com
[17] Kamal, M., & Finawan, A. (2019). Kecepatan Angin Untuk Informasi Data Di Bmkg. 3(1), 58–63.
