Sistem Pendeteksi Kebocoran LPG Untuk Smarthome Berbasis IoT dengan Metode Fuzzy
Ciksadan1,* , Suroso, Yuris Ramadhona
Jurusan Teknik Elektro, Program Studi Teknik Telekomunikasi, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang, Indonesia Email: [email protected]1,* , [email protected]2 , [email protected]3
Email Penulis Korespondensi: [email protected]
Abstrak−Masalah umum yang kerap terjadi di masyarakat pengguna tabung gas LPG terutama gas LPG ukuran 3kg adalah cara pemasangan yang salah dan kebocoran gas yang tidak terdeteksi oleh indera penciuman manusia yang sering menyebabkan kebakaran. Kebakaran dipicu karena adanya percikan api atau bahkan oleh perangkat elektronik yang masih menyala karena pengoperasian perangkat elektronik yang masih dilakukan secara manual sehingga pengguna lupa mematikan perangkat ketika tidak digunakan. Oleh karena itu, diperlukan sebuah teknologi yang terintegrasi suatu sistem yang dapat mengendal ikan perangkat elektronik secara otomatis dan memonitoring kebocoran gas LPG sehingga mengurangi resiko terjadinya kebocoran gas yang tidak terdeteksi indera penciuman manusia dan resiko kebakaran karena perangkat elektronik yang terus menyala ketika tidak digunakan. Sensor yang digunakan pada sistem ini adalah sensor PIR untuk mendeteksi keberadaan manusia dan sensor MQ6 untuk mendeteksi adanya gas bocor serta Raspberry pi sebagai pemroses yang berbasis Internet Of Things dengan menggunakan metode fuzzy logic sebagai penerima input sensor MQ6. Sistem ini akan secara otomatis menghidupkan lampu ketika terdeteksi keberadaan manusia dan mematikan lampu ketika tidak ada manusia, selain itu sistem ini juga akan secara otomatis menghidupkan buzzer sebagai peringatan ketika terdeteksi adanya gas bocor. Data yang diterima oleh raspberry pi akan disimpan pada web server dan dikirim ke e-mail pengguna berupa status kebocoran gas dan status perangkat elektronik.
Kata Kunci: Kebocoran gas, Otomatisasi Perangkat Elektronik, Raspberry Pi, IoT, Fuzzy Logic
Abstract−Common problems that often occur in users of LPG gas, especially LPG gas with a size of 3kg are the wrong way of installation and the leakage of gases that are not detected by the sense of human smell that often causes fires. Fires wer e triggered due to sparks or even by an electronic device that is still on due to manual operation of electronic devices so that users forget to shut down the device when not in use. Therefore, an integrated technology of a system that can control electronic devices automatically and monitor LPG gas leakage thereby reducing the risk of gas leaks that are not detected by the sense of smell of humans and the risk of fire due to electronic devices that continue to ignite when not in use. The sensors used in t his system are PIR sensors to detect human presence and MQ6 sensors to detect the presence of leaky gas and Raspberry pi as processors based on Internet Of Things using the fuzzy logic method as the MQ6 sensor input receiver. This system will automatically turn on the lights when a human being is detected and turn off the lights when there are no humans, besides this system will also automatically turn on the buzzer as a warning when a gas leak is detected. Data received by raspberry pi will be stored on the web server and sent to the user's e-mail in the form of gas leak status and electronic device status.
Keywords: Gas Leakage, Electronic Device Automation, Raspberry Pi, IoT, Fuzzy Logic
1. PENDAHULUAN
Peranan gas LPG 3kg atau yang biasa dikenal dengan gas melon di kalangan masyarakat sangatlah penting. Selain mudah digunakan, harga gas ini terbilang murah untuk kalangan masyarakat menengah. Namun, cara pemasangan yang salah kerap membuat terjadinya gas bocor yang tidak diketahui manusia sehingga menyebabkan kebakaran yang dapat menimbulkan kerugian materi bahkan korban jiwa[1]. Kebakaran terjadi karena adanya percikan api ataupun dari aliran listrik perangkat elektronik yang masih menyala karena pengoperasian perangkat elektronik masih dilakukan secara manual[2]. Oleh karena itu, diperlukan teknologi yang terintegrasi suatu sistem yang dapat memonitoring kebocoran gas LPG dan mengoperasikan perangkat elektronik secara otomatis sehingga mengurangi resiko terjadinya kebakaran yang disebabkan kebocoran gas yang tidak terdeteksi indera penciuman manusia dan oleh perangkat elektronik yang terus menerus menyala ketika tidak digunakan.
Monitoring perangkat elektronik dan juga pendeteksi gas bocor sebelumnya sudah dibuat dan digunakan, namun dengan penggunaan sensor yang berbeda dan cara monitoringnya yang berbeda. Pada penelitian Desi Nurnaningsih tahun 2018, menggunakan sensor MQ2 dan arduino uno untuk mendeteksi kebocoran gas dan menggunakan sms untuk notifikasinya[3]. Namun, sensor MQ2 tidak memiliki sensitivitas tinggi terhadap gas LPG sehingga penggunaannya dinilai kurang tepat. Kemudian, pada penelitian Yozi Yozandra tahun 2017 juga menggunakan sensor MQ2 untuk mendeteksi gas bocor dan juga telegram sebagai notifikasinya yang tidak semua orang punya[4]. Sedangkan, untuk pengendalian perangkat elektronik dilakukan oleh Siti Akhadiah tahun 2017 menggunakan sensor PIR untuk pengendaliannya. Namun, penelitian ini masih berbasis mikrokontroller sehingga pengontrolannya tidak bisa dikendalikan dari jarak jauh[5]. Selanjutnya, pada penelitian Prio Handoko tahun 2017, menggunakan arduino uno R3 sebagai mikrokontrollernya[6].
Dapat disimpulkan bahwa pada penelitian sebelumnya hanya memanfaatkan satu monitoring saja. Seperti pengontrolan perangkat elektronik saja, atau hanya mendeteksi kebocoran gas saja dan masih mengendalikan sistem dari jarak dekat. Oleh sebab itu, pada penelitian ini mengembangkan penggunaan sensor mq-6 dan juga sensor pir dengan menggabungkan 2 teknologi dalam 1 sistem untuk pengendalian perangkat elektronik dan juga pendeteksian gas bocor dengan memanfaatkan Internet Of Things (IOT) agar sistem dapat dikendalikan dari jarak
jauh. Sensor PIR akan mendeteksi keberadaan manusia, sedangkan sensor gas MQ6 akan mendeteksi kebocoran gas menggunakan metode fuzzy untuk pengelolaan inputnya. Input yang diterima oleh masing-masing sensor akan diproses oleh raspberry pi sehingga menghasilkan 2 output yaitu pertama relay yang akan mengendalikan perangkat elektronik secara otomatis dan juga buzzer sebagai peringatan adanya gas bocor dan yang kedua berupa web server yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan data yang akan dikirimkan ke e-mail pengguna.
Kecanggihan teknologi untuk rumah tangga seperti ini sering dikenal dengan istilah smarthome[7].
Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat mempermudah manusia dalam mengendalikan perangkat elektronik otomatis serta dapat memonitoring kebocoran gas dengan bantuan internet.
2. METODE PENELITIAN
2.1 Kerangka Peenelitian
Kerangka penelitian ini dibuat dalam bentuk diagram keseluruhan yang berguna untuk mengetahui tahapan- tahapan yang akan dicapai dalam perancangan ini. Adapaun tahapan secara keseluruhan adalah sebagai berikut :
Mulai
Perancangan Perangkat Keras
Perancangan Perangkat Lunak
Pengujian Sistem
Pengujian Berhasil?
Tidak
Penganalisaan Data
Selesai Ya
Gambar 1. Tahapan Penelitian 2.1 Perancangan Perangkat Keras
Sebuah perancangan dilakukan agar pemilihan komponen dapat sesusai dengan kebutuhan pembuatan alat, selain itu juga membuat tahapan pembuatan alat dapat dilakukan dengan baik dan sistematik. Langkah awal yang dilakukan pada perancangan alat adalah membuat blok diagram, dimana setiap blok mewakili setiap rangkaian yang dibuat. Berikut merupakan blog diagram rangkaian :
Sensor PIR
Sensor DHT11
Sensor Gas MQ6
INPUT
Raspberry Pi
Proses
Relay Perangkat Elektronik
Web Server E-mail
OUPUT
Gambar 2. Blok Diagram Rangkaian Perangkat Keras 2.3 Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan perangkat lunak dilakukan untuk mengontrol sistem dan mengirimkan informasi dari sistem ke server dalam bentuk diagram alir. Berikut merupakan diagram alir rangkaian :
START
PEMBACAAN SENSOR
PROSES FUZZY LOGIC
KEADAAN BAHAYA ?
ADA MANUSIA ?
BUZZER HIDUP
PERANGKAT ELEKTRONIK
HIDUP
KIRIM NOTIFIKASI E- MAIL
E-MAIL TERKIRIM ?
FINISH
DELAY
BUZZER MATI
PERANGKAT ELEKTRONIK
MATI
YA YA
YA TIDAK
TIDAK
TIDAK
Gambar 3. Diagram Alir Rangkaian Perangkat Lunak
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, sensor yang digunakan untuk mendeteksi kebocoran gas dengan metode fuzzy adalah sensor gas MQ6 dan sensor DHT11. Pemilihan sensor gas MQ6 adalah karena sensor ini memiliki sensitivitas tinggi terhadap gas elpiji[8] dan sensor DHT11 merupakan sensor yang digunakan untuk mengukur suhu dan kelembapan dengan persentasi kesalahan pembacaan sebesar 5%[9]. Sedangkan, sensor yang digunakan untuk mengoperasikan perangkat elektronik secara otomatis adalah sensor PIR. Sensor ini memiliki sensitivitas tinggi terhadap objek yang melewatinya. Radiasi panas tubuh manusia digunakan sebagai input respon dari sensor PIR[10]. Dari blok diagram pada gambar 2, dapat dielaskan bahwa input dari masing-masing sensor dan modul akan dikelola/diproses oleh Raspberry Pi sehingga akan menghasilkan ouput berupa relay yang akan menghidupkan perangkat elektronik dan juga buzzer, serta output berupa web server yang akan menyimpan data dan mengirimkannya ke e-mail pengguna.
Penggunaan metode fuzzy pada penelitian ini adalah untuk menetukan keputusan apakah terdeteksi kebocoran gas atau tidak berdasarkan rule base yang telah dibuat. Fuzzy logic sendiri merupakan kecerdasan artifisial yang mengerjakan suatu pekerjaan seperti manusia[11]. Terdapat 3 tahapan yang dilakukan untuk membentuk sistem fuzzy yaitu[12] :
3.1 Proses Fuzzifikasi
Pada penelitian ini, terdapat dua input yang digunakan yaitu konsentrasi gas dan derajat suhu diruangan. Dengan fungsi keanggotaan sebagai berikut :
a. Gas
Tabel 1. Tingkat Konsentrasi Gas Konsentrasi Gas (Ppm) Status
0 - 1500 Tidak Bocor
1 000-4500 Bocor Sedikit 4000 - 6000 Bocor Banyak
6000 - 9000 Berbahaya
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Konsentrasi Gas dalam Ppm b. Suhu
Tabel 2. Tingkat Derajat Suhu diruangan
Suhu (oC) Status
21oC – 30oC Normal 25oC – 40oC Hangat 35oC – 50oC Panas
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Tingkat Derajat Suhu Dalam Celcius
3.2 Rule base
Setelah proses fuzzifikasi, maka dilanjutkan dengan proses sistem inference, yaitu sebagai pemrosesan input fuzzy berdasarkan aturan(rules) yang dibuat sesuai keadaan yang diinginkan. Suatu rules base pada fuzzy logic dibuat sebagai; IF (antecedents), THEN (conclusions). Contoh pada penelitian ini adalah “IF Gas Bocor Banyak And Suhu Panas Then Berbahaya”.
Keadaan Aman
Keadaan Tidak Aman
Keadaan Berbahaya
50 100 200
Parameter 1 Parameter 2 Parameter 3
Gambar 6. Output Keadaan Gas Bocor Berikut adalah tabel rule base untuk pendeteksian gas bocor.
Tabel 3. Rule Base
No. Input Output
Gas Suhu Status
1 Tidak Bocor Normal Aman
2 Tidak Bocor Hangat Aman
3 Tidak Bocor Panas Aman
4 Bocor Sedikit Normal Tidak Aman
5 Bocor Sedikit Hangat Tidak Aman
6 Bocor Sedikit Panas Berbahaya
7 Bocor Banyak Normal Tidak Aman
8 Bocor Banyak Hangat Berbahaya
9 Bocor Banyak Panas Berbahaya
No. Input Output
Gas Suhu Status
10 Berbahaya Normal Berbahaya
11 Berbahaya Hangat Berbahaya
12 Berbahaya Panas Berbahaya
3.3 Defuzzifikasi
Merupakan tahap penegasan input dan proses. Metode yang digunakan untuk proses defuzzifikasi yaitu metode COG (Center Of Gravity).
(1) 3.4 Implementasi
Terdapat dua hasil dari penelitian ini yaitu hardware dan software.
1. Hasil Hardware
Hasil hardware dari penelitian ini berbentuk prototype rumah dengan ukuran lebar 50cm, panjang 60cm, dan tinngi 30 cm yang telah terhubung dengan rangkaian elektronik berupa sensor dan modul untuk membangun sistem.
Gambar 8. Hasil hardware Penelitian 2. Hasil Software
Hasil software dari penelitian ini berupa data base yang berguna untuk menyimpan data dan mengirimkan notifikasi berupa e-mail ke pemilik rumah. Berikut tampilan database paada web server :
Gambar 9. Tampilan Data Pengukuran Kebocoran Gas berdasarkan Perhitungan Fuzzy
Gambar 10. Tampilan E-mail masuk ketika terdapat peringatan keadaan bahaya
Gambar 11. Tampilan Status sensor PIR ketika mendeteksi manusi
Gambar 12. Tampilan E-mail masuk jika sensor PIR mendeteksi adanya manusia
4. KESIMPULAN
Dari hasi penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa :
1. Sensor PIR memiliki sensitivitas tinggi terhadap objek yang melewatinya hingga jarak maksimal 5 meter.
Begitupun dengan sensor MQ6 yang memiliki sensitivitas tinggi terhadap gas LPG.
2. Logika fuzzy berguna dalam pengambilan keputusan kebocoran gas berdasarkan rule base yang telah ditentukan.
3. Data base digunakan sebagai tempat penyimpanan data dan juga tempat pengontrolan perangkat elektronik 4. Sistem ini dirancang untuk mempermudah manusia dalam mendeteksi kebocoran gas dan mengendalikan
perangkat secara otomatis maupun dari jarak jauh dengan bantuan internet. Sehingga mengurangi resiko kebakaran karena adanya kebocoran gas yang tak tercium maupun akibat perangkat elektronik yang terus menyala.
5. Peringatan berupa buzzer dan notifikasi berupa e-mail mempermudah pengguna untuk mengetahui status kebocoran gas, sehingga dapat cepat melakukan tindakan pertama. Pengoperasian perangkat elektronik dari jarak jauh menggunakan internet juga berfungsi sebagai tindakan pertama jika terjadi kebocoran gas ketika pemilik rumah tidak berada di tempat, yaitu pemilik rumah dapat mematikan perangkat elektronik melalui internet sehingga mengurangi resiko terjadinya percikan api dari perangkat yang masih menyala agar tidak terjadi kerugian yang cukup besar.
REFERENCES
[1] Muhardiyansyah, Yan. (2018). Kebakaran Akibat Gas 3Kg [Online]. Tersedia : https://www.merdeka.com/peristiwa/empat-warga-di-medan-terbakar-akibat-gas-3-kilogram-meledak.html [Diakses: 24 Juni 2019].
[2] Bayu, Muhammad. (2019). Lima Ruko Terbakar Akibat Gas 3Kg Meledak [Online]. Tersedia : http://rri.co.id/post/berita/627111/daerah/lima_ruko_terbakar_akibat_tabung_gas_lpg_3_kilogram_meledak.html [Diakses: 24 Juni 2019].
[3] Desi Nurnaningsih. (2018). Pendeteksi Kebocoran Tabung Lpg Melalui Sms Gateway Menggunakan Sensor Mq-2 Berbasis Arduino Uno, Jurnal Teknik Informatika Vol. 11 No. 2.
[4] Yozandra, Yozi. (2017). Rancang Bangun Alat Pendeteksi Kebocoran Gas Menggunakan Arduino Dengan Notifikasi Buzzer Dan Telegram. Politeknik Negeri Padang.
[5] Ahadiah, Siti., Muharnis, Agustiawan. (2017). Implementasi Sensor Pir Pada Peralatan Elektronik Berbasis Microcontroller. Jurnal Inovtek Polbeng. Vol 7, Pp.29-30.
[6] Handoko, Prio. (2017). Sistem Kendali Perangkat Elektronika Monolitik Berbasis Arduino Uno R3. Seminar Nasional Sains Dan Teknologi.
[7] Georgoulas, Dimitrios dan Keith Blow. (2009). Wireless Sensor Network Management and Functionality: An Overview.
WSN vol. 4(1), pp. 257-267.
[8] Rifansyah, Muhammad Risyad. (2017). Aplikasi Sensor Mq-6 Sebagai Pendeteksi Kebocoran Gas Elpiji. Other Thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya. pp. 5-8.
[9] Firnandes, Toni., dkk. (2013). Aplikasi Wireless Sensor Network (WSN) Berbasis Radio Frequency (RF) dan SMS Alert GSM. Politeknik Negeri Batam. pp.1-2.
[10] Oktaviani, Putri Hairiani. (2015). Aplikasi Sensor Passive Infrared Receiver (Pir) Pada Sistem Monitoring Keamanan Rumah Berbasis Android Dengan Aplikasi Teamviewer. Other Thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya. pp.6-12
[11] Widodo, Budiharto. (2016). Machine Learning dan Computational Intelligence, 1st ed. Yogyakarta: CV. Andi Offset.
[12] Bagus, M., B. Timur. A. Wajiansyah, and D. Nurcahyono. (2017). Penerapan Fuzzy Logic pada Behavior Based Control ( BBC ) pada Robot Quadpod, JUST TI, vol. 9, pp. 83–89.
