RANCANG BANGUN PENGUKURAN PANAS PERALATAN LISTRIK DENGAN THERMOPILLE ARRAY MLX 90620 BERBASIS MIKROKONTROLLER ATMEGA 2560 DAN RASPBERRY PI

ABSTRAK

RANCANG BANGUN PENGUKURAN PANAS PERALATAN

LISTRIK DENGAN THERMOPILLE ARRAY MLX 90620

BERBASIS MIKROKONTROLLER ATMEGA 2560 DAN

RASPBERRY PI

Oleh

AKHMAD HARRY SUSANTO

Teknologi Inframerah dalam berbagai bidang saat ini berkembang dengan pesat. Salah satu penggunan teknologi inframerah yaitu pada pemantauan peralatan listrik. Teknologi inframerah dapat mengetahui panas yang dihasilkan dari suatu peralatan listrik yang sudah digunakan. Fokus utama dalam penelitian ini adalah mengetahui jarak efektif dari pengukuran menggunakan sistem yang dibangun dan mendapatkan citra panas yang sebenarnya dari objek peralatan listrik yang diukur.

Sistem yang dibangun menyerupai embeded sistem yaitu penggabungan dari beberapa perangkat pemrosesan menjadi satu perangkat. Sistem ini terdiri dari hardware dan software. Hardware berupa perangkat beberapa sensor, kontroler yang berupa Arduino Mega dan pemrosesan data yaitu Raspberry Pi. Selanjutnya software berupa pemrosesan data menjadi citra berwarna yaitu Python 2.7.

Telah dilakukan pengujian pada hardware dan software. Berdasarkan hasil pengujian sistem pengukuran dengan menggunakan thermopille array MLX 90620 memiliki jarak efektif pengukuran 35 cm serta dapat mengidentifikasi titik letak panas yang diukur. Selain itu, sistem yang dibangun sudah dapat menggambarkan pola panas yang dihasilkan dari peralatan listrik.

Kata kunci : Inframerah, thermopille array, MLX 90620, embeded sistem, Peralatan listrik,Raspberry Pi, Arduino Mega.

ABSTRACT

HEAT MEASURING DESIGN OF ELECTRIC TOOLS WITH THERMOPILLE ARRAY MLX 90620 BASED ON MICROCONTROLLER

ATMEGA 2560 AND RASPBERRY PI

By

AKHMAD HARRY SUSANTO

Nowadays, technology of Infra red is developing in every sector rapidly. One of it’s function is to monitor electric tools. It can detect heat caused by the use of electric tools. The main focus of this research is to know the effective distance using the measurement of built systems and to get the real heat image of electric tools measurable object.

The system having been built resembles embeded system which is a merger of some processing tools. It consists of hardware and software. Hardware is a device consisting some sensors and controlers like Arduino Mega, then data processing like Raspberry Pi. Furthermore, software is in the form of data processing that becomes colored image, Python 2.7.

A testing also had been done on hardware and software. Based on the result of measurement system test using thermopille array, MLX 90620 has an effective range of measurement of 35 cm and it also can identify the measured heat spot. Besides that, the system that is developing has been capable to represent the heat pattern resulted from electric tools.

Keywords : Infra red, thermopille array, MLX 90620, embeded system, electric tools , Raspberry Pi, Arduino Mega.

\

RANCANG BANGUN PENGUKURAN PANAS PERALATAN

LISTRIK DENGAN

THERMOPILLE ARRAY

_{MLX 90620}

BERBASIS

MIKROKONTROLLER

_{ATMEGA 2560 DAN}

RASPBERRY PI

Oleh

AKHMAD HARRY SUSANTO

Skripsi

Sebagai salah satu syarat untuk mencapai gelar SARJANA TEKNIK

Pada

Jurusan Teknik Elektro

Fakultas Teknik Universitas Lampung

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS LAMPUNG

BANDAR LAMPUNG 2015

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Bekasi pada tanggal 25 November 1992, sebagai anak teakhir dari empat bersaudara, dari Bapak Sumarno Sastradiwirya dan Ibu Fammy Umiyati. Pendidikan di Sekolah Dasar di SDN Jakasetia IV Rajabasa diselesaikan pada tahun 2004, Sekolah Menengah Pertama di SMPN 199 Jakarta diselesaikan pada tahun 2007, dan Sekolah Menengah Atas di SMAN 91 Jakarta diselesaikan pada tahun 2010.

Pada tahun 2010, penulis terdaftar sebagai mahasiswa Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Lampung melalui jalur SNMPTN (Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri). Pada semester 5 penulis memilih Konsentrasi Sistem Isyarat Elektronika sebagai fokus dalam perkuliahan dan penelitian. Selama menjadi mahasiswa, penulis aktif di lembaga kemahasiswaan Himatro (Himpunan Mahasiswa Teknik Elektro) sebagai anggota Deprtemen Informasi dan Komunikasi tahun 2011-2012. Kemudian di tahun 2012-2013 penulis menjabat sebagai Kepala Departemen Informasi dan Komunikasi di Himatro. Selain itu penulis juga merupakan asisten praktikum teknik digital dan asisten mata kuliah Algoritma dan Pemrograman . Pada tahun 2013 penulis melaksanakan Kerja Praktik (KP) di PT. Krakatau Steel untuk menambah pengalaman di dunia kerja sesungguhnya. Selama Kerja Praktik mendapatkan pengalaman terutama

Siemens S700 di Pabrik Billet Baja PT. Krakatau Steel ”

Penulis tergabung juga dalam tim URO (Unila Robotika dan Otomasi) dan telah mengikuti berbagai macam perlombaan tingkat nasional. Diantaranya Kontes Robot Pemadam Api 2013 dan 2014 divisi beroda serta berhasil meraih Juara 2 pada Kontes Robot Pemadam Api tahun 2013. Selain itu penulis juga pernah membimbing Tim Robot SMAN 9 Bandarlampung dan SMAN 2 Bandarlampung pada Pesta Rakyat Fisika UI tahun 2012.

“

Kita tidak akan tahu hasil akhirnya, Tapi kita

Patut Mencoba

”

Bergeraklah maka kamu akan

mendapatkan HASILNYA

Takperlulah kita bercerita tentang apa yang

telah kita BERIKAN biarkan ‘mereka’

DENGAN BANGGA

KUPERSEMBAHKAN KARYA

SEDERHANA INI UNTUK

AYAHANDA DAN IBUNDA TERCINTA:

Sumarno Sastradiwirya dan

Fammy Umiyati

SERTA

KAKAKku Tersayang :

Irdam Ranuhardi, Danu Hendra Subrata,

dan Widya Kartika

Alhamdulillahirobbil’alamiin, penulis memanjatkan puji syukur kehadirat Alloh SWT yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian Tugas Akhir ini tepat pada waktunya.

Tugas akhirdenganjudul “Rancang Bangun Pengukuran Panas Peralatan Listrik dengan Thermopille Array MLX90620 Berbasis Mikrokontroller Atmega 2560 dan Raspberry Pi” ini merupakan salah satusyarat untuk memperoleh gelar Sarjana Teknik pada Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Lampung.

Dalam kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Prof. Suharno, M.Sc, Ph.D. selaku DekanFakultasTeknikUniversitas Lampung.

2.

Bapak AgusTrisanto, Ph.D. selaku Ketua Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Lampung.

3.

M. Komarudin, S.T., M.T selaku Kepala Puskom Unila dan sekaligus sebagai pembimbing utama skripsi yang telah memberikan bimbingan di sela-sela kesibukan sebagai Kepala Puskom.

4. Dr. Lukmanul Hakim S.T., selaku pembimbing pendamping yang telah memberikan bimbingan, arahan serta sarannya.

yang telah memberikan saran dan krikitikan yang sangat membangun dalam penyusunan skripsi.

6. Yuliarto Raharjo S.T., M.T sebagai pembina Unila Robotika dan Otomasi yang telah memberikan banyak wawasan serta pengalamannya pada saat penulis menjadi anggota Unila Robotika dan Otomasi.

7.

Segenap dosen dan pegawai di Jurusan Teknik Elektro yang telah memberikan ilmu dan wawasan yang tak terlupakan oleh penulis.

8.

Ayahanda Sumarno Sastradiwirya (Bapak), ibunda fammy Umiyati (Mamah), Mas Irdam, Mas Danu dan Mbak Wiwid yang selama ini telah memberikan kasih sayang, semangat, doa, nasihat serta dukungan.

9.

Teman-teman Elektro angkatan 2010 : M. Jerry Jeliandra Suja, Anwar Solichin, Ahmad Surya Arifin, Derry Ferdiyansyah, Haki Midia Haliman Hakim, Victor Farhan W., Fendi Antoni serta teman – teman yang tidak disebuktan satu persatu terima kasih atas dukungan dan semangat

10. Seluruh penghuni Laboratorium Terpadu Teknik Elektro khususnya Teknik Digital, Mas Legino, Ka Cahyo, Ka Hadi, Ka Supri, ka Hendi, Ka Hadi, Yusuf Tamtomi, Nanang, Arosyiq, Choi, Gata, Chandra ‘Ucok’, nanang, Yasin dan lain – lain terima kasih atas dukungannya sangat bangga pernah menjadi bagian dari kalian.

11. Bella Nurbaitty Shafira terima kasih banyak atas perhatian yang selalu diberikan.

12. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu atas bantuan dan dukungannya dalam menyelesaikan penyusunan skripsi ini.

penulis demi kebaikan di masa yang akan datang. Sekali lagi penulis ucapkan terima kasih dan semoga Alloh SWT membalas kebaikan Anda semua dan diberi kemudahan dalam segala urusannya. Aamiin.

Bandar Lampung, Agustus 2015 Penulis,

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR ISI ... i

DAFTAR GAMBAR ... iv

DAFTAR TABEL ... viii

I. PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang ... 1

1.2. Tujuan Penelitian ... 3

1.3. Manfaat Penelitian ... 3

1.4.Rumusan Masalah ... 4

1.5.Batasan Masalah... 4

1.6.Hipotesis ... 5

1.7.Sistematika penulisan ... 5

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1.Termografi Infra Merah ... 7

2.2. Aplikasi Termografi Infra Merah ... 8

2.2.1.Pemantauan Lingkungan ... 8

2.2.2. Pemantauan Kualitas Buah ... 9

2.2.3. Aplikasi dalam Bidang Kesehatan ... 10

2.3. Penggunaan Sensor Thermopille Array ... 12

2.3.1. Sensor TPA 81 ... 12

2.3.2. Sensor MLX 90614 ... 13

2.3.3. Sensor MLX 90620 ... 14

III. METODE PENELITIAN 3.1. Metode Penelitian ... 16

3.2. Waktu dan Tempat Penelitian ... 17

3.3. Alat dan Bahan ... 18

3.4. Metode / Prosedur Kerja ... 20

3.4.1. Studi Literatur ... 21

3.4.2. Perancangan Blok Diagram ... 21

3.4.3. Perancangan Perangkat Keras... 22

3.4.4. Pembuatan Program Mikrokontroller ... 23

3.4.5. Pengujian Perangkat Keras dan Program ... 24

3.4.6. Pembuatan Program Python 2.7 pada Raspberry Pi ... 25

3.4.7. Pengujian Sistem Pengukuran ... 25

a. Melakukan Kalibrasi dengan sensor LM 35 ... 26

b. Melakukan Kalibrasi dengan Infrared Thermometer Fluke ... 26

3.4.8. Analisa dan Pembahasan ... 27

3.4.9. Pembuatan Laporan ... 27

3.5. Spesifikasi dan Perancangan Sistem ... 27

3.5.1. Karakteristik Sistem ... 27

3.5.2. Cara Kerja Sistem ... 28

3.6.1. Diagram Alir Sensor MLX 90620 ... 31

3.6.2. Diagram Alir Sensor LM 35 ... 32

3.6.3. Diagram Alir Sensor HC – SR04 ... 34

3.6.4. Diagram Alir Pembuatan Citra Pada Software Python 2.7 ... 35

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1.Hasil ... 37

4.1.1. Tampilan Fisik Keseluruhan ... 37

4.1.2. Spesifikasi dari Sistem ... 39

4.1.3. Hasil Pengujian Sistem ... 40

a. Hasil Pengujian Pembacaan Sensor LM 35... 41

b. Hasil Pengujian Pembacaan Sensor HC – SR04 ... 42

c. Hasil Pengujian Pembacaan Sensor MLX 90620 ... 44

d. Hasil Pengujian LED Indikator ... 46

e. Hasil Pengujian Interpolasi... 47

4.1.4. Hasil Pengujian Kecepatan Pemrosesan ... 50

a. Perbandingan Kecepatan Pemrosesan Secara Keseluruhan ... 50

b. Perbandingan Waktu Tunda ... 51

4.1.5. Hasil Pengujian Akurasi Pembacaan Pengukuran ... 53

a. Pengujian Suhu Tanpa Panas... 53

b. Pengujian Suhu Panas Solder ... 55

c. Pengujian Suhu Panas Setrika ... 58

4.1.6. Hasil Pengujian Bentuk Benda Panas ... 65

a. Setrika ... 66

b. Solder ... 68

c. Transformator ... 69

V. SIMPULAN DAN SARAN

5.1. Simpulan ... 79 5.2. Saran ... 80

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

DAFTAR GAMBAR

Gambar Halaman

2.1. Spektrum Eketromagnetik ... 8

2.2. Gambar Infra merah dan gambar greyscle ... 9

2.3. Pendeteksian memar pada apel ... 9

2.4. Citra RGB dan citra greyscale ... 10

2.5. Gambar input dan gambar output ... 11

2.6. TPA 81 ... 12

2.7. MLX 90614 ... 13

2.8. MLX 90620 ... 14

3.1. Konsep cara kerja sensor infra merah ... 16

3.2. Diagram alir penelitian ... 20

3.3. Blok diagram sistem ... 22

3.4. Pemrograman pada IDE Arduino ... 23

3.5. Pemrograman pada Python ... 25

3.6. Perancangan bentuk sistem pengukuran panas peralatan listrik ... 27

3.7. Cara kerja sistem ... 28

3.8. Diagrm alir sistem ... 30

3.9. Diagram alir sensor MLX 90620 ... 31

3.10. Rangkaian MLX 9620 ... 32

3.12. Rangkaian LM 35 ... 33

3.13. Diagram alir sensor HC-SR04 ... 34

3.14. Rangkaian HC-SR04 ... 35

3.15. Diagam alir pembuatan citra pada software Python 2.7 ... 35

4.1. Sistem tampak dari atas ... 38

4.2. Sisem tampak dari dalam ... 38

4.3. Sisem tampak dari depan ... 38

4.4. Sisem tampak dari sisi kanan ... 39

4.5. Sisem tampak dari sisi belakang ... 39

4.6. Program dari LM 35... 41

4.7. Serial monitor dari sensor LM35 ... 41

4.8. Program dari HC-SR04 ... 42

4.9. Serial monitor dari HC-SR04 ... 43

4.10. Program dari sensor MLX 90620 ... 44

4.11. Serial monitor dari sensor MLX 90620 ... 45

4.12. Program dari LED indikator... 46

4.13. Hasil dari program LED indikator ... 46

4.14. Program interpolasi pada python ... 47

4.15. Citra dari program interpolasi matriks... 48

4.16. Citra dengan collor bar statis ... 49

4.17. Citra dengan collor bar dinamis... 49

4.18. Grafik perbandingan kecepatan pemrosesan ... 51

4.19. Grafik perbandingan waktu tunda ... 52

4.21. Gambar interpolasi pengukuran tanpa panas sensor MLX 9620 ... 55

4.22. Pengujian suhu panas solder dengan MLX 90620 ... 57

4.23. pengujian suhu panas solder dengan Infrared Thermometer ... 57

4.24. Hasil pengukuran Infrared Thermometer dari plat Setrika ... 59

4.25. Pengkuran plat setrika dengan jarak 13 cm ... 62

4.26. Pengkuran plat setrika dengan jarak 20 cm ... 62

4.27. Pengkuran plat setrika dengan jarak 27 cm ... 63

4.28. Pengkuran plat setrika dengan jarak 35 cm ... 63

4.29. Pengkuran plat setrika dengan jarak 39 cm ... 64

4.30. Pengkuran plat setrika dengan jarak 50 cm ... 65

4.31. Pengkuran panas setrika dengan jarak 10 cm ... 66

4.32. Pengkuran panas setrika dengan jarak 20 cm ... 66

4.33. Pengkuran panas setrika dengan jarak 30 cm ... 66

4.34. Pengkuran panas setrika dengan jarak 40 cm ... 67

4.35. Pengkuran panas setrika dengan jarak 50 cm ... 67

4.36. Pengkuran panas solder dengan jarak 20 cm ... 68

4.37. Pengkuran panas solder dengan jarak 30 cm ... 68

4.38. Pengkuran panas solder dengan jarak 40 cm ... 68

4.39. Pengkuran panas solder dengan jarak 50 cm ... 69

4.40. Interpolasi Nearest panas Transformator ... 69

4.41. Interpolasi Billinear panas Transformator ... 69

4.42. Interpolasi Bicubbic panas Transformator ... 70

4.43. Hasil foto dari kamera Raspberry Pi... 71 4.44. Hasil foto dari penggabungan foto dengan nilai sensor MLX 90620 . 71

DAFTAR TABEL

Tabel Halaman

3.1. Tabel kegiatan peneltian ... 18 4.1. Daftar perbandingn kecepatan pemrosesan keseluruhan anara

windows dan Raspberry Pi ... 50 4.2. Daftar perbandingan tunda antara Windows dan Raspberry Pi ... 52 4.3. Pembacaan suhu tanpa panas dari sensor MLX 90620 ... 54 4.4. Pengujian suhu panas solder ... 56

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Listrik merupakan suatu kebutuhan penting bagi manusia dalam menjalankan aktivitas sehari-hari, dimana pada yang zaman modern ini sudah banyak alat pendukung kehidupan manusia yang membutuhkan tenaga listrikuntuk mengoperasikannya, seperti lampu, mesin cuci, mesin pompa air, televisi, radio, komputer dan perangkat elektronik lainnya.

Suatu sistem tenaga listrik terdiri dari tiga bagian utama, yaitu : pembangkit listrik, saluran transmisi, dan sistem distribusi listrik. Tenaga listrik yang dihasilkan oleh pembangkit listrik dengan tegangan dati 11 kV sampai 24 kV dinaikan tegangannya oleh gardu induk transformator penaik tegangan menjadi 70 kV, 154 kV, 220kV atau 500 kV. Selanjutnya disalurkan melalui saluran transmisi. Dari saluran transmisi, tegangan di turunkan menjadi 20 kV dengan transformator penurun tegangan pada gardu induk distribusi.

Banyak permasalahan yang tibul saat penyaluran listrik ini salah satunya yaitu transformator distribusi yang meledak akibat kurangnya perawatan ataupun

mempunyai beban berlebih. Transformator adalah peralatan listrik yang sangat vital dalam pendistribusian energi listrik, untuk itu keandalannya harus tetap terjaga agar proses penyaluran energi listrik berjalan lancar. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi diantaranya faktor umur, naik turunnya tegangan dan juga kurangnya sistem monitoring menyebabkan transformator sering mengalami kerusakan. Proses perbaikan transformator juga mempengaruhi jangka waktu dalam penggunaannya.

Kurangnya sistem monitoring dan keterbatasan sumber daya manusia mengakibatkan kurang terjaganya kualitas dari peralatan listrik yang ada. ini juga diakibatkan dari alat monitoring berupa kamera termal FLIR (Forward looking infrared) yang harganya cukup mahal. Kamera termal FLIR merupakan alat yang mengukur radiasi inframerah yang dipancarkan dan menunjukannya dalam bentuk gambaran suhu dari permukaan objek yang diukur.

Melihat permasalahan diatas, di rancanglah suatu model pengukuran panas peralatan listrik tanpa sentuh (non-contact) menggunakan sensor thermopille array MLX 90620. Dengan adanya model pengukuran ini diharapkan dapat menjadikan alat ini digunakan sebagai fungsi yang sama dikarenakan penggunaan kamera FLIR yang harganya relatif mahal sehingga pengukuran panas peralatan listrik dapat menjadi efisien waktu, tenaga dan biaya.

1.2. Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Merancang dan membuat sistem pengukuran panas suatu benda menggunakan sensor thermopille array MLX 90620.

2. Mengetahui jarak efektif pengukuran panas menggunakan sensor thermopille array MLX 90620.

3. Mendapatkan informasi suhu panas suatu benda yang diukur melalui citra berwarna.

4. Mengaplikasikan sistem pengukuran yang dibuat untuk mengukur peralatan listrik transformator.

1.3. Manfaat Penelitian

Melalui penelitian ini, manfaat yang dapat diperoleh dari sistem yang dibangun adalah :

1. Dapat mengetahui suhu objek tanpa menyentuh objek yang diukur.

2. Dapat menggambarkan suhu panas objek yang diukur melalui visual gambar.

3. Dapat menghemat biaya dari alat ukur yang mahal dengan fungsi yang sama.

4. Dapat menggantikan fungsi kamera thermal imager dengan fungsi dan kegunaan yang sama.

1.4. Rumusan Masalah

Mengacu pada permasalahan yang ada maka perumusan perancangan ini difokuskan pada aspek berikut:

1. Bagaimana menentukan desain dari mekanik dan bahan sensor yang digunakan dalam pengukuran panas peralatan listrik.

2. Bagaimana membaca data yang keluar dari sensor MLX 90620, HC – SR04 dan LM35.

3. Bagaimana menentukan akurasi dari pembacaan panas oleh sensor MLX 90620.

4. Bagaimana mengimplementasi data MLX 90620 untuk menggambarkan panas melalui matriks berwarna.

5. Bagaimana mengoptimalkan jarak pengukuran panas yang dilakukan.

1.5. Batasan Masalah

Adapun pembatasan masalah dalam penelitian ini adalah seperti diuraikan di bawah ini:

1. Sensor yang digunakanhanya sensor MLX90620, sensor jarak HC - SR04 dan sensor LM 35.

2. Pengukuran panas dilakukan hanya pada peralatan listik.

3. Pengujian panas peralatan listrik menggunakan alat ukur suhu Infrared Thermometer Fluke sebagai data pembanding dari pembacaan sensor MLX 90620.

4. Tidak membahas / menganalisa secara mendetail hasil pengukuran dari peralatan listrik khususnya transformator.

5. Collor maps yang digunakan berasal dari library mathplolib yang sudah ada sehinga warna yang dihasilkan merupakan hasil terjemahan data yang dihasilkan.

1.6. Hipotesis

Output dari pengukuran panas menggunakan sensor MLX 90620 dapat menggambarkan panas sebenarnya dariperalatan listrik yang di ukur dengan membandingkan hasil pengukurannya dengan alat ukur Infrared Thermometer.

1.7. Sistematika Penulisan

Untuk memudahkan penulisan dan pemahaman mengenai materi tugas akhir yang di buat, maka tulisan ini akan dibagi menjadi lima bab, yaitu:

BAB I PENDAHULUAN

Memuat latar belakang, tujuan, perumusan masalah, batasan masalah, manfaat, hipotesis, dan sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Pada bab ini berisi tentang teori singkat tentang termografi infra merah, aplikasi termografi infra merah dan penggunaan sensor thermopille array dalam bidang thermografi infra merah. Dalam bab ini juga dijelaskan sedikit tentang penelitian-penelitian

sebelumnya yang menggunakan thermal imager dalam berbagai bidang.

BABIII METODE PENELITIAN

Berisi rancangan pengukuran panas transformator distribusidengan sensor MLX 90620, meliputi alat dan bahan, langkah-langkah pengerjaan yang akan dilakukan, penentuan spesifikasi rangkaian, blok diagram rangkaian, cara kerjanya, dan penjelasan masing-masing bagian blok diagram.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Menjelaskan prosedur pengujian, hasil pengujian dan analisa.

BAB V SIMPULAN DAN SARAN

Memuat simpulan yang diperoleh dari pembuatan dan pengujian alat, dan saran-saran untuk pengembangan lebih lanjutpenelitian sistem pengukuran panas dengan thermopille array yang akan dibuat selanjutnya.

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Termografi Infra Merah

Termografi adalah alat diagnostik yang menggunakan energi panas ( mendeteksi temperatur permukaan). Saat ini termografi telah diterapkan dalam berbagai bidang yang diantaranya adalah bidang kesehatan, bidang teknik, bidang lingkungan, maupun bidang militer. Termografi dalam bidang kesehatan digunakan untuk pemantauan dini kanker payudara. Pada bidang teknik, Termografi digunakan untuk mendeteksi overheating pada komponen - komponen motor, generator, kabel ataupun yang lainnya. Dalam bidang lingkungan termografi sudah dikenal dapat mendeteksi tingkat kualitas udara lingkungan. Selanjutnya dalam bidang militer, termografi sudah digunakan untuk proses pengintaian musuh dalam peperangan.

Semua bidang tersebut memanfaatkan termografi dikarenakan semua benda yang mempunyai temperatur diatas nol akan memancarkan energi panas ke sekeliling dalam bentuk inframerah. Energi panas ini memiliki ion positif dan ion negatif sehingga tercipta suatu pergerakan partikel–partikel atom yang bermuatan di dalam benda yang diubah menjadi radiasi elektromagnetik. Gambar 2.1 menunjukan spektrum dari elekromagnetik.

Gambar 2.1. Spektrum Elektromagnetik[1]

Inframerah merupakan bagian dari gelombang elektromagnetik. Panjang gelombang inframerah antara 700 nm dan 1 nm[1].Sehinggabentuk dari infra merah ini tidak dapat dilihat oleh mata manusia karena mata manusia tidak dapat menangkap panjang gelombang yang dipancarkan dari inframerah.

2.2. Aplikasi Termografi Infra Merah

Termografi Infra merah sudah banyak di aplikasikan dalam kehidupan sehari-hari. Berikut ini beberapa aplikasi termografi yang sudah ditulis dalam jurnal :

2.2.1. Pemantauan Lingkungan

Leonardo Simanullang dalam jurnal ELECTRICIAN yang berjudul Penentuan Kondisi Udara (Lingkungan) Menggunakan Citra Inframerah menjelaskan kualitas udara dapat dibedakan dengan citra Inframerah[2]. Melalui penelitiannya alat yang digunakan kamera Fujifilm Fineplex A400 dan kamera Casio QV – R200 serta filter optik yang digunakan berupa negatiffilm. Penentuan kualitas udara ditentukan berdasarkan perubahan histogram setiap 2 jam dan nilai SNR

(Signal to Noise Ratio) yang di dapat setelah citra mengalami proses LPF (Low

Pass Filter), Medium filter dan HPF (High Pass Filter). Hasil dari penelitian ini

adalah kondisi udara yang kotor maupun kondisi udara yang bersih terdapat perbedaan saat mengalami citra inframerah. Sedangkan nilai dari SNR belum dapat menentukan kondisi udara di lokasi penelitian.

Gambar 2.2. (a) Gambar infra merah dan (b) gambar greyscale[2]

2.2.2. Pemantauan Kualitas Buah

Gambar 2.3. Pendeteksian memar pada apel[3]

J. Varith, G.M Hyde, dkk dalam jurnal Innovative Food Science & Emerging

Technologies 4 (2003) 211-218 yang berjudul Non – Contact Bruise Detection in

Apples by Thermal Imaging menjelaskan buah yang memiliki memar memiliki

perbedaan dengan buah yang tidak memar[3]. Pada penelitiannya menggunakan buah apel sebagai objek penelitiannya. Alat yang digunakan dalam penelitian ini yaitu ThermalCam PM 390 (FLIR System). Hasil dari penelitian yang dilakukan adalah saat suhu lingkungan dilakukan perbedaan, memar apel dapat terdeteksi. Namun sebaliknya saat suhu lingkungan di buat standar ThermalCam tidak dapat mendeteksi suatu memar di apel. Hal ini mengindikasiakan bahwa ThermalCam mendeteksi dikarenakan perbedaan suhu bukan karena perbedaan emisivitas.

2.2.3. Aplikasi dalam Bidang Kesehatan

Gambar 2.4. (a) Citra RGB dan (b) Citra Greyscale[4]

Dringhuzen Jekke Mamahit, ST., M.ENG dalam jurnal yang berjudul Detection

Early Breast Cancerby Using Digital Infrared Image Based on

AsymmetryThermal menjelasakan kanker payudara dapat dideteksi lebih dini

menggunakan gambar digital Infrared[4]. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah Fluke Thermal Imager Model Ti20 dan Matlab sebagai pengolah citra yang dihasilkan oleh kamera thermal. Dalam hasil penelitian di jelaskan kamera citra Infra merah Fluke dapat mendeksi dini kanker payudara dengan dibuktikan hasil USG dari pasien yang terdeteksi dini kanker payudara. Selain itu dari pengolahan citra segmentasi deteksi tepi, ekstraksi dan histogram dapat memberikan informasi perbandingan citra yang terdeteksi sakit dengan citra yang sehat.

2.2.4. Preventive Maintenance Peralatan Listrik

Gambar 2.5. (a) Gambar input dan (b) Gambar output[5]

Djoko Hari Nugroho, dkk dalam Prosiding PPI – PDIPT 2007 dengan judul Pendekatan Color Segmentation Pada Citra Kamera Termografi Infra Merah untuk Diagram NOSIS Kerusakan Secara Otomatik menjelaskan teknik pendekatan color segmentation mendeteksi lokasi yang memiliki beda panas dengan daerah sekitarnya[6]. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah kamera dan software delphi 7.0. Teknik yang dilakukan yaitu dari data gambar yang didapat dari kamera diubah dalam bentuk RGB ( RED, Green, Blue) dan kemudian dikonversi ke dalam bentuk citra model CMYK ( Cyan, Magenta, Yellow, Key for Black). Citra CMYK diproses menggunakan pendekatan color segmentation untuk mengetahui adanya kerusakan yang mengasumsikan kerusakan ditampilkan oleh warna kuning citra yang menandakan adanya titikpanas. Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah perangkat ini dapat otomatis mendeteksi adanya kerusakan dengan persentase 80 % dari citra gambar masukan.

2.3. Penggunaan Sensor Thermopille Array

Ada beberapa macam dari bentuk dari sensor Thermopille Array. Yang membedakannya adalah banyaknya piksel di dalam sensor. Berikut ini dijelaskan tentang TPA 81, MLX 90616 dan sensor MLX 90620.

2.3.1. Sensor TPA 81

Gambar 2.6. TPA 81[7]

Sensor TPA 81 merupakan sensor yang diproduksi oleh Devantect. Sensor TPA 81 dapat mendeteksi sinar infra merah dengan panjang gelombang 2um – 22um[7]. Seperti diketahui 1 mikro meter adalah seperjuta meter. Panjang gelombang ini dihasilkan oleh benda yang memiliki panas. Oleh karena itu yang dideteksi oleh sensor TPA 81 hanya radiasi panasnya saja. Dalam Datasheet dijelaskan bahwa sensor TPA 81 dapat mendeteksi lilin dalam jarak 2 meter tanpa terpengaruh cahaya ruangan. Sensor TPA 81 memiliki 8 buah piksel didalamnya dengan memiliki sudut pandang 41o terhadap sumbu horizontal serta 6o dalam sumbu vertikal. Sensor TPA memiliki 7 buah pin yang berfungsi untuk mengaktifkan sensor ini. Diantaranya adalah pin VCC 5v, SDA, SCL, GND, Pulsa Servo, Power Servo, dan GND Servo. Didalam sensor TPA 81 terdapat register yang berfungsi untuk mengaktifkan servo sehingga sensor ini dapat bergerak 180 derajat. Penulis pernah menggunakan sensor TPA 81 sebagai aplikasi pada robot pemadam api.

Robot pemadam api ini melakukan misi pencarian lilin kemudian mematikannya secepat mungkin.

2.3.2. Sensor MLX 90614

Sensor MLX 90614 merupakan sensor infra merah thermometer yang hanya mempunyai satu piksel di dalamnya[8]. Akurasi yang ditawarkan dalam sensor MLX 90620 ini yaitu 0.5oC dengan range pembacaan antara 0oC hingga 50oC. Sensor MLX 90614 menggunakan komunikasi i2c untuk pengaktifan sensor. Dimana terdapat 4 pin yang terdapat dalam sensor MLX 90614 yaitu 3V VCC, GND, SDA, SCL. Dalam penggunaan sensor ini dapat digunakan secara pararel hingga 100 buah sensor MLX 90614. Sudut pandang dari sensor ini yaitu 10o. Pada datasheet MLX 90616 dapat di aplikasikan sebagai sensor panas pada gudang, pengukuran suhu tubuh, kontrol suhu pada printer, hingga kontrol suhu pada industri.

2.3.3. Sensor MLX 90620

Gambar 2.8. MLX 90620[9]

Sensor MLX 90620 merupakan sensor yang di produksi oleh MELEXIS yaitu perusahaan yang bergerak dalam pembuatan komponen elektronika yang berfokus pada bidang sensor[9]. Sensor MLX 90620 memiliki 64 piksel sensor di dalamnya. 64 piksel tersebut terbagi dalam 4 baris dan 16 kolom. Sudut pandang dari sensor MLX 90620 yang digunakan yaitu 40o horizontal dan 10.4o vertikal. Melexis sebagai pengembang dari sensor ini menyediakan perhitungan kalibrasi dari sensor ini dikarenakan setiap device sensor MLX 90620 memiliki kalibrasi yang berbeda. Sama seperti TPA 81 dan MLX 90614, sensor MLX 90620 dalam pengoprasiannya menggunakan komunikasi i2c. Tegangan yang diperlukan pada sensor ini yaitu 2.6 V dengan konsumsi arus kurang dari 9 mA. Dalam datasheet MLX 90620, aplikasi yang dapat diterapkan pada sensor ini adalah thermal

scanner, penentuan banyaknya penumpang dalam suatu kendaraan, mendeteksi

suhu kondisi udara untuk perumahan, perkantoran dan industri. Temperatur

Ambient atau temperatur lingkungan dalam pengoprasian sensor ini adalah – 40

o

C hingga 85 oC. Selain itu sensor ini dapat mendeteksi panas dari objek dari – 50 o

Pada penelitian ini menggunakan sensor ini dikarenakan temperatur objek yang dapat dideteksi oleh sensor ini yaitu 300 oC sehingga objek yang dapat diteliti banyak. Selain itu, dari segi biaya harga yang relatif murah untuk piksel yang terdapat didalamnya yaitu 64 buah.

III. METODE PENELITIAN

3.1.Metode Penelitian

Keterangan :

SO = Suhu Objek

SB = Suhu Balik

SL = Suhu Lingkungan

Gambar 3.1 Konsep cara kerja sensor infra merah

Gambar 3.1 menggambarkan prinsip cara kerja dari sensor infra merah yang dimana terdapat sebuah objek yang akan diukur. Suatu objek yang mepunyai suhu ditas 0oC akan memancarkan sinar Infra merah. Cara kerja sensor ini yaitu akan menangkap sinar infra merah yang dipancarkan suatu benda. Suhu yang ditangkap akan memiliki variasi tinggi rendahnya suhu benda yang diukur. Untuk

SO

_SL

membedakan antara suhu lingkungan dengan suhu objek, sensor MLX 90620 memiliki internal sensor didalamnya. Sehingga sensor ini dapat mengukur suhu lingkungan yang kemudian akan dibandingkan dengan suhu benda objek yang diukur. Suhu balik kemudin dapat diketahui dengan penambahan antra suhu lingkungan dengan suhu objek yang diukur. Suhu balik dapat didefinisikan sebagai berikut :

SB = SL + SO (3-1)

dimana ; SL > TO

SL = TO

SL < TO

Dari rumus (3-1) dapat didefinisikan suhu balik yaitu suhu sumber ditambah suhu objek, Dimana suhu sumber dapat lebih besar dari suhu objek, suhu sumber samadengan suhu objek atau suhu sumber dapat kurang dari suhu objek. Selisih dari suhu sumber dan suhu balik dapat diterjemahkan objek benda yang sedang diukur apakah suhunya lebih tinggi ataupun lebih rendah.

3.2.Waktu dan Tempat Penelitian

Penelitian dan perancangan tugas akhir ini dilaksanakan mulai dari Juli 2014 sampai Februari 2015, bertempat di Laboratorium Terpadu Teknik Elektro, Jurusan Teknik Elektro, Universitas Lampung. Jadwal kegiatan penelitian rancang

bangun pengukuran panas peralatan listrik dengan thermopille array MLX 90620 berbasis mikrokontroller Atmega 2560 dan Raspberry Pi adalah sebagai berikut :

Tabel 3.1 Tabel kegiatan penelitian

Kegiatan Juli 2014 Agustus 2014 September 2014

I II III IV I II III IV I II III IV

Studi Literatur Perancangan Hardware Pembuatan Program Ujicoba Hardware & program

Seminar Proposal Pengambilan Data I Pengambilan Data II Pengambilan Data III Pengambilan Data IV Analisa & Pembahasan Seminar Hasil

Komprehensif

Kegiatan Oktober2014 November 2014 Desember 2014

I II III IV I II III IV I II III IV

Studi Literatur Perancangan Hardware Pembuatan Program Ujicoba Hardware & program

Seminar Proposal Pengambilan Data I Pengambilan Data II Pengambilan Data III Pengambilan Data IV Analisa & Pembahasan Seminar Hasil

Komprehensif

3.3.Alat dan Bahan

Adapun alat dan bahan yang digunakan dalam ini penelitian rancang bangun ini adalah sebagai berikut :

1. Hardware

a. Personal komputer / Laptop b. Arduino Mega

c. Raspberry Pi

d. 1 Sensor Suhu LM 35

e. 1 Sensor Thermopille Array MLX 90620 f. 2 sensor Hc – SR04

g. 1 Data logger shield

h. 1 buah catu daya power bank 10.000 mAh i. LED indikator

2. Software

a. Ide Arduino digunakan untuk proses pemrograman mikrokontroller Arduino Uno.

b. Microsoft excell 2007 digunakan sebagai pencatatan data yang dilakukan oleh data logger.

c. Python 2.7 digunakan sebagai proses pemrograman pada Raspberry Pi untuk melakukan pengolahan citra matriks.

3.4.Metode/Prosedur Kerja

Dalam penelitian ini, langkah-langkah kerja yang dilakukan adalah sebagai berikut: Mulai Studi Literatur Perancangan Blok Diagram Realisasi Perancangan Perangkat Keras Pembuatan Program pada Arduino Pengambilan Data Selesai Perangkat Keras Bekerja ?

Program Bekerja ?

Pengujian Perangkat Mikrokontroller Perangkat Mikrokontroller berhasil ? Pembuatan Program pada Raspberry Pi

Perangkat Mikrokontroller & Raspberry Pi berhasil ? Tidak Ya Penulisan Laporan Analisa dan Pembahasan IDE ( Perancangan Konsep)

Perbaikan Perbaikan 1 1 Perbaikan Perbaikan Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak

3.4.1.Studi Literatur

Studi literatur dilakukan untuk mempelajari berbagai sumber referensi atau teori yang berkaitan dengan sistem perancangan pengukuran panas peralatan listrik menggunakan sensor thermopille array MLX90620, antara lain :

a. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam mikrokontroler AVR, pemrograman mikrokontroller Arduino, dan bahasa python.

b. Aplikasi-aplikasi mikrokontrolerAVR. c. Mempelajari Thermografi.

d. Penggunaan FLIR sebagai pencitraan visual panas. e. Memperlajari pengolahan citra melalui python. f. Pengolahan citra matriks output data melalui python.

g. Pengolahan output sensorMLX90620 untuk pencatatan data secara berkala. h. Pengolahan output sensor lainnya sebagai pembanding data sensor MLX90620.

3.4.2 Perancangan Blok Diagram

Perancangan blok diagram ini dilakukan agar lebih mudah merealisasikan alat yang akan dibuat. Secara umum gambar blok diagram sistem dapat di lihat pada gambar 3.3. dibawah ini

MLX 90620

HC – SR04

LM 35

Arduino Mega 2560

Data Logging

Raspberry Pi USB Serial

HC – SR04

Image Prosessing Prossesing Sensor Data

Gambar 3.3 Blok diagram sistem

3.4.3. Perancangan Perangkat Keras

Implementasi rangkaian dilakukan dengan tahapan-tahapan sebagai berikut: a. Menentukan sensor dan komponen yang digunakan dalam setiap bagian

perangkat yang akan dibuat.

b. Merangkai perbagian sensor dan komponen ke dalam board Arduino mega 2560.

c. Melakukan pengujian terhadap rangkaian yang telah dibuat pada masing-masing bagian sensor dan komponen tersebut.

d. Menggabungkan rangkaian perblok yang telah diuji pada sebuah papan percobaan (project board), melakukan pengujian ulang setelah dilakukan penggabungan rangkaian.

3.4.4. Pembuatan Program Mikrokontroller

Gambar 3.4. Pemrograman pada IDE Arduino

Pemrograman pada IDE Arduino ini menggunakan bahasa C. Pada IDE Arduino terdapat library-library yang dapat membantu penulisan pemrograman. Interface

pada IDE arduino ini sangat memudahkan bagi pemula dikarenakan arduino sudah

open source. Sebelum tulisan pemrograman yang kita buat di upload ke

mikrokontroller harus melewati complier. Complier ini yang akan memverifikasi apakah pemrograman yang ditulis sudah benar ataupun salah. Jika salah complier

akan memberitahukan kepada pengguna letak kesalahan penulisan pada pemrograman. Complier itu sendiri berguna untuk merubah file C ke dalam bentuk HEX sehingga tulisan yang dibuat dapat di identifikasi oleh

3.4.5. Pengujian Perangkat Keras dan Program

Pengujian perangkat keras dan program ini dilakukan untuk mengetahui seberapa besar nilai pembacaan suhupada sensor MLX 90620. Pengujian ini dilakukan beberapa tahap diantaranya :

a. Komunikasi serial kontroler dengan komputer. b. Pengendalian pengukuran dengan MLX90620. c. Penyimpanan data melalui data logging shield.

d. Komunikasi serial antara Raspberry Pi dengan Arduino Mega 2560 e. Pengolahan citra dari data hasil sensor MLX 90620.

f. Pengujian temperature ruangan dengan sensor MLX 90620.

g. Pengujian temperature ruangan menggunakan sensor MLX 90620 dibandingkan dengan sensor LM 35.

h. Pengujian temperature suatu objek misalnya solder, cangkir dengan air hangat, dan komputer dengan sensor MLX 90620. Dari pengujian ini didapat data seharusnya objek yang diujikan terdetect dengan sensor MLX 90620.

3.4.6. Pembuatan Program Python pada Raspberry Pi

Gambar 3.5. Pemrograman pada Python

Pembuatan program Raspberry Pi ini dilakukan dengan menggunakan program Python 2.7. Pembuatan program ini dilakukan untuk pemprosesan citra dari data yang diterima melalui serial menjadi matriks berwarna yang mengimpretasikan suhu dari benda yang diukur. Matriks berwarna ini mengidentifikasikan tingkat kepanasan suatu objek yang dituju atau yang diukur. Warna biru menandakan objek tersebut mempunyai temperature normal sedangkan temperature merah menandakan objek yang diukur memiliki tingkat temperature yang tinggi.

3.4.7. Pengujian Sistem Pengukuran

Pengujian sistem pengukuran ini dilakukan dalam beberapa tahap. Hal ini dimaksudkan agar pembacaan yang dilakukan oleh sensor MLX 90620 merupakan nilai yang benar dari temperature objek yang diukur. Untuk menguji kebenaran nilai tersebut dilakukan beberapa cara diantaranya :

a. Melakukan kalibrasi dengan sensor LM 35

Pengujian ini dimaksudkan melihat akurasi pembacaan temperature lingkungan dari sensor MLX 90620 terhadap sensor LM 35. Dalam pengukuran ini sistem tidak melakukan pengukuran terhadap benda panas melainkan sistem akan melakukan pengukuran terhadap suhu lingkungan. Hasil yang didapat nantinya akan mereprentasikan akurasi dari pembacaan setiap pixel sensor MLX 90620.

b. Melakukan kalibrasi dengan Infrared Temperature Fluke

Dalam melakukan kalibrasi dengan Infrared Temperature Fluke ini menggunakan sebuah plat besi berukuran 18 cm x 58 cm. Dalam melakukan kalibrasi dengan Infrared Temperature ini berbeda dengan kalibrasi dengan sensor LM 35. Dalam kalibrasi ini, plat besi diberi ukuran 1 cm x 1 cm dengan menyesuaikan matriks yang dihasilkan dari sensor MLX 90620. Matriks yang dihasilkan dari MLX 90620 ini yaitu 4 baris dengan 16 kolom. Sebuah plat besi dalam pengujian kali ini menggunakan benda seterika akan ditempelkan ke plat besi tersebut. Kemudian plat besi ini akan diukur menggunakan Infrared Temperature Fluke setiap kotak satu per satu. Selanjutnya sistem akan melakukan pengukuran dengan cara memindahkan jarak pengukuran antara sistem dengan objek plat ini. Sehingga nantinya akan mendapatkan jarak optimal yang menyerupai pengukuran dari Infrared Temperature Fluke.

3.4.8. Analisa dan Pembahasan

Analisa dilakukan dengan cara membandingkan antarahasilpengukuran panas transformator yang didapat dengan hasil datasheet dari transformator distribusi yang diukur sehingga di dapat kesimpulan mengenai sistem pengukuran panas transformator ini efektif dan efisien.

3.4.9 Pembuatan Laporan

Akhir dari tahap penelitian ini adalah pembuatan laporan dari semua kegiatan penelitian yang telah dilakukan.

3.5. Spesifikasi dan Perancangan Sistem 3.5.1. Karakteristik Sistem

Spesifikasi alat yang dibuat adalah sebagai berikut :

1. Pengolahan sensor MLX90620, sensor LM35, dan Sensor HC-SR04 dilakukan di mikrokontroler Arduino Mega 2560.

2. Sensor MLX 90620 memiliki 64 pixel sensor yang terdiri dari 4 baris dan 16 kolom pixel.

3. Hasil keluaran sensor MLX90620 kemudian dikirim ke Raspberry Pi melalui USB serial untuk diolah citra yang dihasilkan oleh sensor tersebut.

4. Citra yang di peroleh kemudian di interpolasi dengan 3 cara yaitu interpolasi

Nearest, interpolasi Bilinear, dan interpolasi Bicubbic.

5. Hasil pengolahan sensor MLX90620 ini menggunakan i2c dalam komunikasi dengan mikrokontroller Atmega 2560.

6. Hasil dari pengukuran oleh sensor MLX 90620, LM 35, dan sensor HC- 7. SR04 ini disimpan di data logger berupa file .txt .

3.5.2.Cara Kerja Sistem

Secara umum, cara kerja sistem pengukur panas peralatan listrik ini akan menggunakan sistem kendali open loop. Ilustrasi sistem dapat dilihat pada gambar 3.7.

MLX 90620

LM 35

HC – SR04

Arduino Mega 2560 Raspberry Pi

Masukan Kontroller

Citra Matriks Keluaran

Masukan dari sistem ini yaitu sensor MLX 90620, sensor LM 35, dan Sensor HC-SR04. Sensor Ketiga sensor ini kemudian diolah dengan mikrokontroller Arduino Mega 2560. Selanjutnya data ketiga sensor ini akan disimpan dengan sebuah datalogger. Di datalogger ini akan tersimpan nilai dari pembacaan sensor MLX 90620, Sensor LM 35, sensor HC – SR04, dan waktu melakukan pengukuran. Sesudah disimpan dalam datalogger data MLX 90620 akan dikirimkan ke mini komputer Raspberry Pi melalui USB serial. Nilai data sensor MLX 90620 diharapkan mendapatkan nilai yang ideal dengan cara pengukuran jarak antara alat yang dibuat dengan objek yang akan diukur. Selanjutnya data yang diterima akan diolah menjadi sebuah matriks yang berukuran 4 baris dan 16 kolom yang kemudian akan diubah menjadi citra berwarna yang mereprentasikan suhu dari objek yang diukur dengan software Python 2.7. Citra berwarna yang di hasilkan kemudian diinterpolasi dengan 3 cara interpolasi yaitu interpolasi Nearest, interpolasi Bilinear dan interpolasi Bicubic.

3.6. Diagram Alir Sistem Pengukuran Panas

Dari gambar 3.8. dapat dilihat diagram alir dari sistem pengukuran panas dengan thermopille array MLX 90620. Diagram alir ini tidak memiliki caption atau meriview dari pembacaan masing - masing sensor dikarenakan sistem yang dibangun adalah sistem dengan kendali openloop.

Pada sistem pengukur panas peralatan listrik yang akan dibuat ini, diagram alir sistemnya pada gambar 3.8 berikut ini :

Mulai

Stop

MLX 90620, LM35, dan HC

-SR04

Baca MLX 90620

Baca LM 35

Baca HC – SR04

Simpan Datalogger

Kirim Data melalui Serial Pembentukan Gambar Simpan Gambar 1 1

Gambar 3.8. Diagram alir sistem

Sistem akan dimulai dengan pembacaan nilai dari temperature MLX 90620. Untuk diagram alir pembacaan temperature MLX 90620 dapat dilihat pada gambar 3.8. Selanjutnya yaitu pembacaan berturut-turut adalah pembacaan sensor oleh sensor LM 35 dan sensor HC-SR04. Kemudian semua data yang didapat akan disimpan dalam datalogger dan selanjutnya data MLX 90620 akan dikirimkan ke Raspberry Pi untuk dilakukan pembentukan citra. (Rangkaian secara keseluruhan terdapat pada lampiran)

3.6.1 Diagram Alir Sensor MLX 90620

Mulai

Stop

MLX 90620, EEPROM, TA, TO

Baca EEPROM

Menghitung TA

Baca TO

Cetak Temperature

Cetak Temperature

Gambar 3.9. Diagram alir sensor MLX 90620

Dari gambar 3.9. yang merupakan diagram alir sensor MLX 90620 terdapat persiapan yaitu diantaranya 64 pixel MLX90620 sebagai masukan, EEPROM yang merupakan penyimpanan dari kalkulasi alpha i dan j, Temperature ambient (TA) yang merupakan temperature lingkungan, dan Temperature Object (TO) yang merupakan temperature dari objek yang diukur. Sensor MLX 90620 menggunakan rangkaian I2C yang terdiri dari SDA dan SCL. Pulsa dibangkitkan melalui pin SCL dan data diterima melalui pin SDA.

Gambar 3.10 Rangkaian MLX 90620

Gambar 3.10 merupakan rangkaian dari sensor MLX 90620. Rangkaian MLX 90620 terdapat reistor pull up pada pin SDA. Tegangan yang diperlukan untuk mngaktifkn sensor MLX 90620 yaitu 2.6 VDC.

3.6.2 Diagram Alir sensor LM 35

Mulai

Stop PIN LM35, TEMPC

Tempc = (5 * PINLM35*100)/1024

Cetak Tempc Baca PIN LM

35

Gambar 3.11. Diagram alir sensor LM 35

Diagram alir sensor LM 35 terdiri dari persiapan yaitu masukan pin analog pin LM35 dan inisialisasi dari sensor LM 35. Sensor LM 35 memiliki sensivitas hingga + 10 mv/oC. Maksudnya adalah setiap kenaikan 10 mv maka suhu yang

dibaca akan naik 1oC. Sensor LM 35 merupakan sensor degan penggunaan analog. Sehingga pin keluaran dari sensor ini akan menjadi masukan pada mikrokontroller Arduino Mega 2560. Rumus dari LM 35 menjadi :

Temperatur = ∗� ∗ (3-2)

Dimana :

5 = Tegangan input

Out = Tegangan output dari LM 35 100 = Hasil dari pembagian �

��

1024 = Hasil bilangan dari desimal dari 10 bit bilangan biner

Dapat dijelaskan dari rumus (3-2) tegangan output diubah menjadi temperatur. Dengan mengingat bahwa 10 mV/oC maka didapat nilai 100 yaitu hasil pembagia 1 V dibagi 10 mV. Kemudian 1024 merupakan nilai dari 10 bit bilangan biner.

3.6.3. Diagram Alir sensor HC-SR04

Gambar 3.13. merupakan diagram alir dari sensor HC-SR04. Sensor HC-SR04 merupakan sensor jarak yang prinsip kerjanya adalah Pin trigger akan mengeluarkan sonar yang kemudian akan ditangkap melalui pin Echo. Perhitungan ini kemudian menggunakan kecepatan suara sebagai medianya. Selanjutnya hasil jarak ini akan dicetak dan disimpan dalam datalogger.

Mulai

Stop Echopin, Triggerpin

Sinyal diterima Echopin

High Triggerpin

Menghitung Jarak

Cetak Jarak

Gambar 3.13. Diagram alir sensor HC – SR04

Pada gambar 3.14 merupakan rangkaian dari sensor HC-SR04. Tegangan yang digunakan untuk mengaktifkan sensor HC-SR04 yaitu 5VDC. Pin echo merupakan pin yang menerima sinyal. Kemudan pin Trigger adalah pin yang mengeluarkan sinyal suara. Kedua pin ini akan dihubungkan dengan pin digital pada mikrokontroller Arduino Mega 2560.

Gambar 3.14. Rangkaian HC – SR04

3.6.4 Diagram Alir Pembuatan Citra pada Software Python 2.7

Mulai

Stop

64 Data MLX 90620

Pembentukan Matriks 4x16

Input 64 Data MLX

90620

Pembentukan Gambar

Simpan Gambar

Gambar 3.15. Diagram alir pembuatan citra pada software Python 2.7 Gambar 3.15. merupakan diagram alir pembuatan citra pada software Python 2.7. Dari diagram diatas dapat dilihat masukan dari diagram ini yaitu 64 data MLX 90620. Selanjutnya 64 data tersebut dibentuk matriks berbentuk 4 baris dan 16

vcc echo gnd trig

kolom. Pembentukan ini menggunakan library numpy dan matplotlib. Library ini disediakan oleh python yang berguna untuk mengolah gambar. Dengan bantuan library matplotlib pembentukan gambar akan semakin mudah. Dalam proses ini akan dibentuk 3 buah gambar interpolasi yaitu interpolasi Nearest, interpolasi

Billinear dan interpolasi Bicubic. Selanjutnya gambar ini akan disimpan dengan pengkodean nomor didepan nama gambar untukmembedakan gambar-gambar yang diproses.

V. SIMPULAN DAN SARAN

5.1. Simpulan

Dari serangkaian penelitian, pengujian dan analisa dapat disimpulkan sistem pengukuran panas dengan MLX 90620 adalah sebagai berikut :

1. Sistem pengukuran panas menggunakan thermopille array MLX 90620

memiliki jarak pengukuran ideal yaitu 35 cm. Hal ini didasarkan pada

hasil pengujian kalibrasi pembanding dengan Infrared Thermometer

Fluke.

2. Sistem pengukuran panas dengan thermopille array MLX 90620 terdapat

kerusakan pada 13 piksel dari 64 piksel yang ada. Hal ini sangat mempengaruhi hasil pencitraan melalui visual dalam gambar.

3. Dalam melakukan pengukuran, letak dari sistem sangat menentukan hasil

dari pengukuran terhadap objek yang diukur.

4. Sistem pengukuran panas dengan MLX 90620 dapat melakukan

pengukuran hingga jarak lebih dari 50 cm yang dapat dilihat dari hasil pengujian.

5. Sistem pengukuran panas dengan MLX 90620 dapat mencitrakan bentuk

suatu benda yang memiliki panas.

6. Sistem pengukuran dengan MLX 90620 belum diterapkan dalam suatu

5.2. Saran

Adapun saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut :

1. Membuat sistem yang terintegrasi dengan kamera Infrared pada Raspberry

Pi untuk meningkatkan akurasi dari pembacaan yang dilakukan oleh sensor MLX 90620.

2. Membuat desainyang lebih ringan dan lebih ringkas sehingga kedepannya

sistem ini dapat sebagai muatan Quadcopter.

3. Menggunakan sensor Thermopille yang memiliki piksel yang lebih besar

agar cakupan FOV ( Field Of View ) lebih lebar dan akurat.

4. Menggunakan Raspberry Pi type 2 B yang memiliki kapasitas memori 1

GB agar pemrosesan gambar lebih cepat.

5. Mengembangkan sistem agar dapat dikendalikan secara manual dan

otomatis.

6. Mengembangkan sistem yang real time dimana data yang masuk adalah

DAFTAR PUSTAKA

[1] David Cooper Wiliam. 1984. Electronic Instrumentation nd Measurment Technique, 2nd ed. Penerbit Erlangga. Jakarta.

[2] Simanuang, Leonardo, dkk. 2013 . Penentuan Kondisi Udara (Lingkungan) Menggunakan Citra Inframerah. Electrician Jurnal Rekayasa dan Teknik Elekro. Lampung.

[3] Varith J, dkk. 2013. Non-Contact Bruise Detection in Apples by Thermal Imaging Novative Food and Science and Emerging Technologies. Washington.

[4] Jekke Mamahit, D. 2010. Detection Early Breast CancerBy Using Digital Infrared Image Based on Asymmetry Thermal. Jurnal. Semarang.

[5] Hai Nugroho, Djoko. 2007. Pendekatan Color Segmentation Citra Kamera Termografi Infra Merah untuk Diagnosis Kerusakan secara Otomatik. Proshiding PPI. Yogyakarta.

[6] Datasheet TPA 81

[7] Datasheet MLX 90620

Kadir, Abdul. 2005. Dasar Pemrogrman Python. Penerbit Andi. Yogyakarta.

Prasetyo, eko. 2011. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Mathlab. Penerbit Andi. Yogyakarta.

Rossum, Guido van, & Drake, Fred L. 2004. Python Library Reference Release 2.4. Python Software Foundation.

Rahman Alma, Vidi. 2009. Aplikasi TPA pada Deteksi Posisi. Universitas Diponegoro. Semarang.

Widada, W. 2005. Aplikasi Digital Expnential Filtering untuk Embeded Sensor Payload Roket. Proshiding Semiloka Teknologi Simulasi dan Komputasi serta Aplikasi. Lembaga Penerbangan dan Antarikasa Nasional. Bogor.

35

Gambar 3.14. Rangkaian HC – SR04

3.6.4 Diagram Alir Pembuatan Citra pada Software Python 2.7

Mulai

Stop

64 Data MLX 90620

Pembentukan Matriks 4x16

Input 64 Data MLX

90620

Pembentukan Gambar

Simpan Gambar

Gambar 3.15. Diagram alir pembuatan citra pada software Python 2.7 Gambar 3.15. merupakan diagram alir pembuatan citra pada software Python 2.7. Dari diagram diatas dapat dilihat masukan dari diagram ini yaitu 64 data MLX 90620. Selanjutnya 64 data tersebut dibentuk matriks berbentuk 4 baris dan 16

vcc echo gnd trig

36

kolom. Pembentukan ini menggunakan library numpy dan matplotlib. Library ini disediakan oleh python yang berguna untuk mengolah gambar. Dengan bantuan library matplotlib pembentukan gambar akan semakin mudah. Dalam proses ini akan dibentuk 3 buah gambar interpolasi yaitu interpolasi Nearest, interpolasi Billinear dan interpolasi Bicubic. Selanjutnya gambar ini akan disimpan dengan pengkodean nomor didepan nama gambar untukmembedakan gambar-gambar yang diproses.

79

V. SIMPULAN DAN SARAN

5.1. Simpulan

Dari serangkaian penelitian, pengujian dan analisa dapat disimpulkan sistem pengukuran panas dengan MLX 90620 adalah sebagai berikut :

1. Sistem pengukuran panas menggunakan thermopille array MLX 90620 memiliki jarak pengukuran ideal yaitu 35 cm. Hal ini didasarkan pada hasil pengujian kalibrasi pembanding dengan Infrared Thermometer

Fluke.

2. Sistem pengukuran panas dengan thermopille array MLX 90620 terdapat kerusakan pada 13 piksel dari 64 piksel yang ada. Hal ini sangat mempengaruhi hasil pencitraan melalui visual dalam gambar.

3. Dalam melakukan pengukuran, letak dari sistem sangat menentukan hasil dari pengukuran terhadap objek yang diukur.

4. Sistem pengukuran panas dengan MLX 90620 dapat melakukan pengukuran hingga jarak lebih dari 50 cm yang dapat dilihat dari hasil pengujian.

5. Sistem pengukuran panas dengan MLX 90620 dapat mencitrakan bentuk suatu benda yang memiliki panas.

6. Sistem pengukuran dengan MLX 90620 belum diterapkan dalam suatu

5.2. Saran

Adapun saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut :

1. Membuat sistem yang terintegrasi dengan kamera Infrared pada Raspberry Pi untuk meningkatkan akurasi dari pembacaan yang dilakukan oleh sensor MLX 90620.

2. Membuat desainyang lebih ringan dan lebih ringkas sehingga kedepannya sistem ini dapat sebagai muatan Quadcopter.

3. Menggunakan sensor Thermopille yang memiliki piksel yang lebih besar agar cakupan FOV ( Field Of View ) lebih lebar dan akurat.

4. Menggunakan Raspberry Pi type 2 B yang memiliki kapasitas memori 1 GB agar pemrosesan gambar lebih cepat.

5. Mengembangkan sistem agar dapat dikendalikan secara manual dan otomatis.

6. Mengembangkan sistem yang real time dimana data yang masuk adalah data pada waktu pengukuran terjadi.

DAFTAR PUSTAKA

[1] David Cooper Wiliam. 1984. Electronic Instrumentation nd Measurment Technique, 2nd ed. Penerbit Erlangga. Jakarta.

[2] Simanuang, Leonardo, dkk. 2013 . Penentuan Kondisi Udara (Lingkungan) Menggunakan Citra Inframerah. Electrician Jurnal Rekayasa dan Teknik Elekro. Lampung.

[3] Varith J, dkk. 2013. Non-Contact Bruise Detection in Apples by Thermal Imaging Novative Food and Science and Emerging Technologies. Washington.

[4] Jekke Mamahit, D. 2010. Detection Early Breast CancerBy Using Digital Infrared Image Based on Asymmetry Thermal. Jurnal. Semarang.

[5] Hai Nugroho, Djoko. 2007. Pendekatan Color Segmentation Citra Kamera Termografi Infra Merah untuk Diagnosis Kerusakan secara Otomatik. Proshiding PPI. Yogyakarta.

[6] Datasheet TPA 81

[7] Datasheet MLX 90620

FLIR System AB. 2011. Thermal Imaging Guidebook For Industrial Aplication (Online), http://www.flir.com [13 Agustus 2014]

Kadir, Abdul. 2005. Dasar Pemrogrman Python. Penerbit Andi. Yogyakarta.

Prasetyo, eko. 2011. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Mathlab. Penerbit Andi. Yogyakarta.

Rossum, Guido van, & Drake, Fred L. 2004. Python Library Reference Release 2.4. Python Software Foundation.

Rahman Alma, Vidi. 2009. Aplikasi TPA pada Deteksi Posisi. Universitas Diponegoro. Semarang.

Widada, W. 2005. Aplikasi Digital Expnential Filtering untuk Embeded Sensor Payload Roket. Proshiding Semiloka Teknologi Simulasi dan Komputasi serta Aplikasi. Lembaga Penerbangan dan Antarikasa Nasional. Bogor.