Pengembangan Sistem Deteksi Karbon Monoksida Berbasis IoT

  

Vol. 2, No. 10, Oktober 2018, hlm. 4164-4170 http://j-ptiik.ub.ac.id

Pengembangan Sistem Deteksi Karbon Monoksida Berbasis IoT

_{1 2 3} Salman Al Farizi , Eko Sakti Pramukantoro , Heru Nurwarsito

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya _{1 2 3} Email: kendi20anam@gmail.com, ekosakti@ub.ac.id, heru@ub.ac.id

  

Abstrak

Faktor kesehatan menjadi salah satu peran penting dalam meningkatkan kualitas hidup manusia.

  Rendahnya kualitas udara di kota padat penduduk dapat menyebabkan penurunan tingkat kesehatan secara signifikan. Karbon monoksida sebagai polutan utama berhak mendapatkan sorotan lebih dalam penanganannya. Penelitian ini fokus terhadap pendeteksian gas karbon monoksida di dalam ruangan. Pada penelitian sebelumnya telah dikembangkan IoT middleware yang dapat memecahkan masalah interoperabilitas sintaksis. Sistem yang dikembangkan akan diintegrasikan dengan IoT middleware yang sudah ada. Untuk memudahkan interaksi dengan pengguna, pengembangan dilakukan dengan pembuatan aplikasi untuk telepon pintar berbasis sistem operasi Android yang memberikan antarmuka yang lebih mudah dimengerti oleh pengguna dan dapat memberikan pemberitahuan di aplikasi apabila nilai pembacaan sensor melebihi batas aman. Terdapat beberapa parameter untuk menguji sistem yang dikembangkan, diantaranya integrasi, pengujian sistem berbasis konteks, dan Quality of Service (QoS). Berdasarkan hasil pengujian pada sistem ini, didapatkan bahwa sistem yang dikembangkan memiliki integritas data yang sempurna. Disisi lain, sistem yang dikembangkan memenuhi kaidah komputasi berbasis konteks.

  Kata kunci: Internet of Things, sensor, karbon monoksida, middleware, integritas

Abstract

  

Health factors become one of the important role in improving the quality of human life. Low air quality

in densely populated cities can lead to a significant drop in health care. Carbon monoxide as the main

pollutant of the capital deserves more spotlight in its handling. This research focuses on indoor detection

of carbon monoxide gas. In the previous research, IoT middleware was developed which can solve

syntactical interoperability problem. This developing system will be integrated with existing IOT

middleware. To facilitate user interaction, the development is done by making apps for smart phones

based on the Android operating system that provide a user-friendly interface and can provide

notifications in the app if the sensor readout value exceeds the safe limit. There are several parameters

to test the developed system, including integration, context-awareness testing, and Quality of Service

(QoS). Based on the results of testing on this system, it was found that the developed system has perfect

data integrity. On the other hand, developed systems meet the rules of context-awareness computing.

  Keywords: Internet of Things, sensor, carbon monoxide, middleware, integrity

• – kota metropolitan. Gas CO tidak dapat 1.

   PENDAHULUAN terbentuk dari aktifitas alami, namun bisa

  dihasilkan dari pembakaran yang tidak sempurna

  1 Faktor kesehatan menjadi 1 salah satu

  seperti pada kendaraan bermotor yang tidak peran penting dalam meningkatkan kualitas memiliki catalytic converter dan asap pabrik. hidup manusia. Penggunaan berbagai macam

  CO sering dijuluki “Silent Killer” karena sensor secara langsung sudah banyak sifatnya yang tidak berwarna dan tidak berbau. diaplikasikan di beberapa negara maju untuk

  Hemoglobin (Hb) dalam darah manusia yang memonitor kondisi lingkungan, seperti kualitas bertugas untuk mengikat Oksigen (O2) dan air, udara, dan tanah. Salah

  1 satu ciri udara

  mengedarkannya ke seluruh tubuh, akan lebih bersih adalah terbebas dari zat polutan, baik tertarik untuk mengikat CO dikarenakan berat polutan primer maupun sekunder. Karbon jenisnya yang lebih ringan.

  1 Oleh karena

  Monoksida yang memiliki rumus kimia CO sifatnya yang dapat mengganggu kinerja merupakan polutan terbesar, terutama pada kota

  Hemoglobin di dalam tubuh dalam mengikat

  Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

  Dutta menawarkan sebuah perangkat yang ringan, rendah daya, dan murah untuk memonitor kualitas udara. Perangkat ini disebut dengan Air Quality Monitoring Device (AQMD) (Dutta, 2016). Dutta juga mendemonstrasikan bagaimana AQMD dan smartphone dalam keramaian berkolaborasi mengumpulkan dan berbagi data menarik ke penyimpanan cloud.

  Bluetooth . Perangkat akhir pengguna berupa smartphone atau tablet berbasis android yang

  Beberapa peneliti telah melakukan riset mengenai penggunaan Internet of Things untuk memonitor kualitas udara seperti (Dutta, 2016) yang meneliti tentang peluang mendeteksi keramaian berdasarkan tingkat kualitas udara. Peneliti lain (Jangid, 2016)

  1 memaparkan

  sebuah model prototype pengembangan monitoring kualitas udara menggunakan modul GSM untuk pengiriman datanya. Di sisi lain, (Yang, 2015) menampilkan sebuah sistem yang mampu memonitoring kualitas udara dalam ruangan. Disisi lain (Charith Perera, 2014)

  menerangkan tentang pentingnya maksud dari sebuah data yang ada pada Internet of Things.

  Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh Anwari dan pentingnya memantau kualitas udara, dikembangkanlah sistem middleware yang sudah ada untuk memantau kadar karbon monoksida dalam ruangan. Data dari sensor MQ-7

  1 yang

  digunakan akan diteruskan ke middleware yang dikembangkan (Anwari, 2017), dari middleware dikirimkan untuk diolah oleh data center sebelum diterima perangkat akhir pengguna.

  Jangid menawarkan sebuah rancangan sistem embedded untuk memantau kualitas udara (Jangid, 2016). Dalam rancangannya, Jangid menggunakan Arduino yang memiliki processor ATmega328. Sensor yang ditempelkan pada Arduino ada tiga macam, yaitu MQ-7, DHT-22, dan Sharp GP2Y1010AU0F. Untuk masalah komunikasinya, Arduino dipasangkan dengan modul GSM sebagai wireless modem agar dapat menjangkau jaringan internet. Pada perancangan sistem ini, Arduino juga akan dilengkapi dengan sebuah layar untuk melihat data hasil pembacaan oleh sensor. Apabila data yang dibaca sensor melebihi batas tresshold, maka Arduino akan mengirimkan pesan SMS kepada pengguna. Kemudian pengguna akan membaca dan membalas sms tersebut dengan perintah khusus. Di sini Jangid menggunakan Air purifier dan

  2.3 An Embedded System Model for Air Quality Monitoring

  kemudian perangkat tersebut dipasang sebuah aplikasi untuk menerima data dari Arduino Pro Mini melalui Bluetooth.

  2.2 AirSense

  Oksigen, CO dianggap sebagai polutan dan masuk ke dalam golongan zat berbahaya (Sac, 2015).

  Dutta menggunakan Arduino Pro Mini dalam merancang AQMD. Sensor yang digunakan untuk menentukan kualitas udara adalah MQ-135. Sensor tersebut peka terhadap gas amonia dan benzena. Koneksi antara sensor dan perangkat akhir pengguna menggunakan

2. DASAR TEORI

2.1 Internet of Things

  disebut sebagai teknologi masa kini, yaitu teknologi yang memanfaatkan perangkat komputer berukuran mini dan dapat terhubung dengan jaringan lokal ataupun internet. Perangkat yang digunakan didesain untuk menggunakan daya yang kecil, sehingga perangkat tersebut hanya bisa menjalankan perintah

  1 sering

  menghubungkan semua perangkat yang memiliki tombol on dan off ke internet. Perangkat yang dimaksud bisa berupa telepon genggam, mesin penggiling kopi, mesin cuci, lampu, jam tangan pintar, dan hampir semua barang yang dapat dibayangkan. Bagian dari sebuah sistem juga dapat dikendalikan, seperti pintu pada rumah, bor pada mesin pengebor minyak. Istilah Internet of Things

  dehumidifier sebagai aktuator. Pengguna

  mengirimkan pesan perintah khusus yang nantinya akan dapat menyalakan atau mematikan Air purifier dan dehumidifier.

  2.4 Middleware

  Anwari mengatakan bahwa Internet of

  Things merupakan perpaduan antara internet dan ubiquitos computing . IoT melibatkan interaksi

  antara beragam perangkat seperti sensor,

  Internet of things pada dasarnya

• – perintah sederhana. Internet of Things sudah banyak diaplikasikan pada Smart Home saat ini. Perangkat ini diatur untuk melakukan tugas
• – tugas tertentu saja seperti layaknya sistem yang tertanam untuk membaca data dari sensor. Internet of Things juga dapat digunakan sebagai perangkat perantara antara sensor dengan pengguna dan dapat berperan juga untuk mengontrol aktuator (Morgan, 2014).
• – TP-Link sebagai

  Gambar 2. Metodologi Penelitian

3. METODOLOGI

  1 untuk mengirim data 1 sensor

  Dari perancangan tersebut, sensor dihubungkan dengan NodeMCU yang memiliki integrasi dengan modul WiFi ESP8266, sehingga data hasil pembacaan sensor dapat langsung dikirim ke IoT middleware melalui. jaringan WiFi. Bahasa Lua akan digunakan dalam memberikan perintah kepada NodeMCU. Perintah itu digunakan untuk menginisialisasi GPIO yang akan digunakan, beserta fungsi masing

  3.3 Implementasi Sistem

  Gambar 3. Rancangan Sistem Deteksi Karbon Monoksida

  Peneliti akan mengembangkan sebuah sistem untuk mendeteksi kadar karbon monoksida dengan memanfaatkan IoT middleware berbasis event-driven yang sudah ada. Peneliti menggunakan sebuah sensor MQ7 pada setiap node. MQ7 merupakan sensor yang sensitif terhadap karbon monoksida (CO). Berikut di sediakan gambar rancangan sistem yang akan dibangun pada gambar 3 dibawah ini.

  3.2 Perancangan Sistem

  jurnal penelitian yang diterbitkan oleh institusi terpercaya, dan beberapa penelitian yang dilakukan sebelumnya.

  1 diambil dari referensi 1 ilmiah,

  menggunakan NodeMCU. Dasar teori yang digunakan

  Things sebagai objek penelitian dengan

  Peneliti akan menggunakan Internet of

  3.1 Dasar Teori

  Metodologi penilitian menjelaskan urutan langkah-langkah yang akan digunakan dalam penelitian ini. Dengan adanya sistematika penulisan ini, proses penelitian diharapkan dapat dipahami dengan baik. Urutan penelitian akan dijelaskan pada gambar 2 dibawah ini.

  agregator, aktuator dan aplikasi dalam berbagai macam domain. Pada dasarnya IoT terdiri dari dua komponen utama yakni internet dan things. Internet merupakan gabungan infrastruktur jaringan dalam skala masif dan berkembang dinamis berdasarkan standar dan protokol komunikasi yang mendukung interoperabilitas. Sedangkan things merupakan benda atau perangkat baik konkret maupun virtual yang memiliki identitas, atribut, karakteristik dan dapat berkomunikasi satu sama lain melalui sebuah interface. Salah satu permasalahan utama Internet of Things adalah interoperabilitas.

  data melalui protokol websocket.

  gateway menyediakan antarmuka bagi subscriber untuk meminta topik dan menerima

  data yang diminta oleh subscriber. Application

  subscriber dan bertanggung jawab mengirimkan

  raspberry pi sebagai access point. Pengiriman data menggunakan pola publish-subscribe. Sensor gateway menyediakan antarmuka bagi sensor untuk mengirimkan data melalui protokol mqtt dan qoap. Service unit berfungsi untuk mengatur topik yang di-subscribe oleh

  wireless adapter dan dapat dimanfaatkan oleh

  raspberry pi 2 model B yang sudah terpasang USB Adapter TL-WN722N

  Gambar 1. Arsitektur Middleware Middleware dijalankan menggunakan

  application gateway . Arsitektur middleware dijelaskan pada gambar 1 sebagai berikut.

  Anwari memiliki arsitektur yang terdiri dari tiga bagian, yaitu sensor gateway, service unit, dan

  Middleware yang telah dikembangkan oleh

  multi-protokol berbasis CoAP dan MQTT. Middleware dikembangkan menggunakan paradigma event-driven dan arsitektur ends-to-middle oleh (Anwari, 2017).

  Middleware yang digunakan merupakan middleware

• – masing GPIO yang digunakan. Perintah yang dituliskan dalam bahasa Lua juga digunakan untuk mengonfigurasi koneksi WiFi yang digunakan

akan

  1 Raspberry Pi 2 model B

  ke middleware.

  Pada middleware, peneliti dapat langsung mengirim data ke middleware yang sudah di konfigurasi sebelumnya. Data dari node sensor diterima oleh middleware dan di teruskan ke data center. Di data center, akan dijalankan logika, yaitu jika nilai pembacaan sensor melebihi batasan aman, maka data center akan mengirimkan status kadar CO meningkat dan berbahaya. Namun jika nilai pembacaan sensor tidak melebihi batasan aman, maka data center akan mengirimkan status kadar CO di udara normal dan dalam keadaan aman. Data center juga bertugas menyediakan nilai rata

  Model dan ukuran data serta Quality of Service yang digunakan ditentukan oleh peneliti. Perancangan alur komunikasi sistem dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini.

  1 menjadi middleware, dan komputer beserta telepon pintar akan menjadi subscriber.

• – rata untuk aplikasi telepon pintar. Untuk mencapai itu semua, dibuat sebuah program menggunakan bahasa Python.

  sebelumnya. Selanjutnya data dari middleware akan diteruskan ke data center untuk diolah dan disimpan. Data yang selesai diolah akan dikirmkan ke perangkat pengguna berupa laptop atau smartphone yang memiliki akses ke jaringan. Pada pengiriman data dari sensor ke

  4.2 Implementasi Node Sensor

  middleware . Data center akan melakukan

  Pada data center akan dilakukan pengolahan data yang dikirimkan oleh

  4.3 Perancangan Data Center

  Gambar 5. Diagram Alur Node Sensor (a) CoAP dan (b) MQTT

  ESP8266 harus diprogram yang berfungsi memerintahkan NodeMCU untuk dapat membaca data dari sensor dan mengonversi data yang didapat kedalam bentuk angka yang mudah dimengerti. Fungsi program lainnya yaitu untuk mengirimkan data tersebut ke middleware setiap 30 detik sekali. Program yang dibuat juga memerintahkan NodeMCU untuk mengambil data waktu terlebih dahulu dari server lokal, dalam hal ini adalah middleware. Data waktu dari server digunakan oleh NodeMCU untuk menginisialisasi waktu pengiriman data sensor berdasarkan waktu pada middleware. Berikut merupakan alur program node sensor yang dijelaskan pada gambar 5 dibawah ini.

  Gambar 4. Alur Komunikasi Sistem

  middleware , akan diuji kinerja sistem berdasarkan Quality of Service.

  3.4 Pengujian dan Analisis

  Pengujian akan dilakukan pada sebuah ruangan berukuran 5×5 meter. Node sensor akan diletakkan di sebuah ruangan tersebut. Node sensor akan dinyalakan dan dibiarkan selama 60 detik untuk memanaskan sensor dan mendapatkan hasil pembacaan sensor yang akurat. Setelah 60 detik, node sensor akan mulai mengirim data ke middleware setiap 30 detik sekali. Pada ruangan pengujian, disediakan

  middleware yang telah dikembangkan

  Pada sistem ini ada tiga bagian utama berdasarkan tugasnya, yaitu node sensor CO menjadi publisher,

  Tahap akhir dari penelitian ini adalah pengambilan kesimpulan dan saran. Pengambilan kesimpulan dilakukan setelah proses perangkuman hasil analisis. Kesimpulan diharapkan dapat menjawab seluruh rumusan masalah yang telah disampaikan pada Bab I. Setelah itu, peneliti akan menerima saran dari hasil yang telah dicapai, yang akan digunakan untuk memperbaiki kesalahan pada pengembangan yang akan datang.

  3.5 Kesimpulan

4. IMPLEMENTASI

4.1 Alur Komunikasi Sistem

  subscribe ke topik home/CO

  dan

  home/udara

  , dan mendapatkan data dari middleware. Data dari middleware akan disimpan dalam basis data mongoDB. Data tersebut kemudian diolah agar dapat mudah dimengerti oleh pengguna. Pengolahan data ini menggunakan sebuah program berbahasa Python bernama logic.py. Terdapat tiga fungsi utama dalam program tersebut, yaitu:

1. Fungsi pengambilan data terakhir

  diagram dari fungsi pengambilan data terakhir.

  Gambar 6. Diagram Pengambilan Data Terakhir 2.

   Fungsi pengambilan data setiap jam

  Pengambilan data terakhir ditujukan agar pengguna dapat mendapatkan data yang terakhir kali masuk ke data center. Ketika aplikasi pengguna melakukan request kepada data center agar dikirimkan data terakhir, maka data center akan melakukan fungsi ini. Gambar 6 merupakan sequence

  diagram dari fungsi pengambilan data setiap jam.

  Gambar 7. Diagram Pengambilan Data Setiap Jam 3.

   Fungsi pengambilan data setiap lima menit

  Pengambilan data setiap lima menit dalam satu jam ditujukan agar pengguna dapat mendapatkan data yang lebih detail. Saat aplikasi pengguna melakukan request kepada data center agar dikirimkan data pada tanggal tertentu, kemudian fungsi pengambilan data setiap jam dijalankan, maka fungsi ini akan dipanggil. Gambar 8 merupakan sequence diagram dari fungsi pengambilan data setiap lima menit.

  Gambar 8. Diagram Pengambilan Data Lima Menit

  4.4 Aplikasi Android

  Aplikasi telepon pintar yang dirancang berdasarkan perangkat yang sering digunakan oleh pengguna, yaitu telepon pintar berbasis sistem operasi Android. Peneliti menggunakan Android Studio untuk membuat aplikasi ini. Seperti yang sudah dijelaskan pada bab perancangan, bahwa aplikasi ini memiliki dua tampilan utama dan satu tampilan tambahan.

  Pengambilan data setiap jam ditujukan agar pengguna dapat mendapatkan histori data yang lebih detail. Ketika aplikasi pengguna melakukan request kepada data center agar dikirimkan data pada tanggal tertentu, maka data center akan melakukan fungsi ini. Gambar 7 merupakan sequence Aplikasi yang dirancang juga memiliki

  5.2 Pengujian Quality of Service

  kemampuan untuk memberikan pemberitahuan Pengujian Quality of Service dilakukan berupa pemberitahuan heads-up , suara untuk mengetahui throughput, delay, dan jitter pemberitahuan default, dan getaran kepada dari masing – masing protokol yang digunakan. perangkat pengguna apabila nilai sensor

  5.2.1 Pengujian Throughput

  melebihi batas normal yang ditentukan. Berikut dijelaskan pada gambar 9 mengenai tampilan Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui dari aplikasi Android yang dirancang. rata

• – rata throughput dari masing – masing protokol yang di uji. Berikut akan ditampilkan tabel hasil pengujian dari masing
• – masing protokol MQTT dan CoAP pada tabel 1 berikut.

  Tabel 1. Hasil Pengujian Throughput Pengujian ke MQTT (B/s) CoAP (B/s)

  1 7.727 8.525 2 7.221 8.474 3 8.123 8.686

  7.121 8.774

  4 5 7.727 9.086

  Gambar 9. Tampilan Utama Aplikasi Android 6 8.243 8.735 5.

PENGUJIAN DAN ANALISIS

  7 7.637 8.286

5.1 Pengujian Integritas

  8 7.249 9.123

  Pengujian integritas dilakukan untuk mengetahui apakah aplikasi sesuai dengan

  9 8.211 8.615

  kebutuhan fungsional. Pengujian integritas merupakan black box testing yang dilakukan Berdasarkan data pada tabel 1, maka dapat untuk menguji dua atau lebih komponen dari dibuat grafik perbandingan hasil pengujian sistem untuk menjalankan satu fungsi tertentu.

  throughput dari masing

• – masing protokol pada Pada pengujian ini akan digunakan tools Behave gambar 10 berikut.

  yang akan melakukan pengujian ini secara otomatis.

1 Pengujian dikatakan berhasil jika

  Berdasarkan data pengujian pada tabel 1 tidak ada hasil pengujian yang menunjukkan dapat diambil nilai rata

• – rata throughput untuk kesalahan. Pengujian pada data center dilakukan protokol MQTT sebesar 7.69 B/s. Sedangkan dengan bantuan tools Behave, yaitu tools untuk protokol CoAP memiliki nilai rata
• – rata

  Behaviour Driven Development (BDD) yang throughput sebesar 8.70 B/s. Nilai rata

• – rata setara dengan Cucumber.js. Kemudian untuk throughput untuk sistem yang dikembangkan pengujian pada aplikasi Android, dilakukan dengan menggunakan logging pada saat melakukan debug aplikasi di Android Studio. Ketika menjalankan aplikasi debug, akan muncul jendela run yang dapat menampilkan log aplikasi yang dijalankan. Peneliti menambahkan

  log pada program aplikasi, sehingga ketika

  aplikasi dijalankan dan memenuhi skenario pengujian, maka log akan menampilkan bahwa hasil sesuai dengan pengujian.

  Throughput Delay

  10 0,006

  ) ) /s

  0,005

  8 k (B ti

  0,004 e t

  6 u

  (d 0,003 u

4 MQTT

  CoAP ghp kt 0,002

  2 rou CoAP

  0,001 Wa MQTT h

  T 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9

  Percobaan Percobaan

  Gambar 10. Grafik Hasil Pengujian Throughput Gambar 11. Grafik Hasil Pengujian Delay

  yaitu 8.19 B/s. Berdasarkan data tersebut dapat Berdasarkan data pengujian pada tabel 2 disimpulkan bahwa protokol CoAP memiliki dapat diambil nilai rata

• – rata delay untuk nilai rata
• – rata throughput yang lebih besar protokol MQTT sebesar 4.49 ms. Sedangkan dibandingkan dengan protokol MQTT.

  untuk protokol CoAP memiliki nilai rata

• – rata

  delay sebesar 3.21 ms. Nilai rata

• – rata delay

5.2.2 Pengujian Delay untuk sistem yang dikembangkan yaitu 3.85 ms.

  Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui Dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa rata

• – rata delay dari masing – masing protokol protokol CoAP memiliki nilai rata
• – rata delay yang di uji.

1 Berikut akan ditampilkan tabel

  yang lebih kecil dibandingkan dengan protokol hasil pengujian dari masing

• – masing protokol

  MQTT. Hal ini dapat terjadi karena protokol MQTT dan CoAP pada tabel 2 berikut. CoAP menggunakan UDP untuk pengiriman

  Tabel 2. Hasil Pengujian Delay datanya, sehingga tidak memerlukan ACK

  seperti yang terdapat dalam protokol MQTT

  Pengujian MQTT CoAP yang menggunakan TCP. ke (detik) (detik)

  5.2.3 Pengujian Jitter

  0.004480113 0.002765414 Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui

  1

  rata

• – rata jitter dari masing – masing protokol yang di uji.

  1 Berikut akan ditampilkan tabel 2 0.004295311 0.002875414

  hasil pengujian dari masing

• – masing protokol MQTT dan CoAP pada tabel 3 berikut.

  3 0.004585463 0.003438793 Tabel 3. Hasil Pengujian Jitter

  4 0.004471824 0.003168159 Pengujian MQTT CoAP (detik) 5 0.003993265 0.003713265 ke (detik) 6 0.004875414 0.003471824 1 0.000371929 0.000207619

  0.004438793 0.003168159 0.000399429 0.0003559905

  7

  2 8 0.004713265 0.002875414 3 0.000348414 0.000298692 9 0.004575414 0.003471824

  4 0.000204135 0.000204135

  1 Berdasarkan data pada tabel 2, 1 maka 5 0.000140609 0.0003559905

  dapat dibuat grafik perbandingan

  1 hasil

  pengujian delay dari masing

• – masing protokol

  6 0.000172397 0.000248414 pada gambar 11 berikut. 7 0.000399429 0.000204135

• – rata
• – masing protokol pada gambar 12 berikut.
• – rata jitter sebesar 0.28ms berarti tidak terjadi tumbukan data proses pengiriman data.

  throughput sebesar 8.19 B/s, dimana throughput terkecil di peroleh menggunakan

  Percobaan Jitter

  7. DAFTAR PUSTAKA

  Anwari, H. (2017). PENGEMBANGAN IOT

  MIDDLEWARE BERBASIS EVENT- BASED DENGAN PROTOKOL

  0,0002 0,0004 0,0006 1 2 3 4 5 6 7 8 9

  Wa kt u (d e ti k)

  Gambar 12. Grafik Hasil Pengujian Jitter

  MQTT CoAP

  4. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa sistem yang dikembangkan memiliki nilai rata

  pengujian jitter dari masing

  1 hasil

  dapat dibuat grafik perbandingan

  1 Berdasarkan data pada tabel 3, 1 maka

  8 0.000204135 0.000172397 9 0.000371929 0.000428692

  protokol MQTT. Sistem yang dikembangkan memiliki nilai delay terkecil 3.21 ms pada protokol CoAP dikarenakan CoAP menggunakan UDP untuk pengiriman datanya. Sedangkan nilai rata

KOMUNIKASI COAP, MQTT DAN WEBSOCKET.

• – rata jitter untuk protokol MQTT sebesar 0.53 ms. Sedangkan untuk protokol CoAP memiliki nilai rata
• – rata

  Publications , 3003 - 3008.

  Berdasarkan data pengujian pada tabel 3 dapat diambil nilai rata

  jitter sebesar 0.52 ms. Nilai rata

• – rata jitter untuk
• – rata jitter yang lebih kecil dibandingkan dengan protokol MQTT. Dari hasil nilai rata
• – rata jitter sistem yang dikembangkan,

  1 sistem yang dikembangkan yaitu 0.52

  ms. Dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa protokol CoAP memiliki nilai rata

  IEEE International Wireless Symposium.

  Yang, Q. (2015). Air-Kare: A Wi-Fi Based, Multi-Sensor, Real-Time Indoor Air Quality Monitor. (pp. 1 - 4). Shenzen:

  from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/artic les/PMC4689829/

  with Acute Carbon Monoxide Poisoning in Ankara: A Single Centre Experience . Retrieved March 10, 2017,

  Sac, R. U. (2015). Characteristics of Children

  March 2, 2017, from https://www.forbes.com/sites/jacobmor gan/2014/05/13/simple-explanation- internet-things-that-anyone-can- understand/

  'The Internet Of Things' . Retrieved

  Morgan, J. (2014). A Simple Explanation Of

  protokol CoAP maupun MQTT, dengan IoT

  middleware sebagai gateway antaracc sensor

  10.1109/ICSENS.2016.7808730).

  Dutta, J. (2016). AirSense: Opportunistic Crowd-Sensing based Air. (p.

  Computing for The Internet of Things: A Survey. IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS & TUTORIALS, 16 (1), 1-25.

  Malang: Universitas Brawijaya. Charith Perera, A. Z. (2014). Context Aware

  1 dapat diketahui bahwa nilai yang dimiliki masuk kedalam kategori baik.

  6. KESIMPULAN

  Berdasarkan rumusan masalah, pengujian beserta hasil analisis terhadap data uji didapat beberapa kesimpulan, berikut adalah kesimpulan yang dapat diambil, yaitu sebagai berikut:

  1. Implementasi merancang dan membangun node sensor MQ-7 pada NodeMCU dapat dilakukan dengan menyambungkan pin GPIO yang ada pada NodeMCU dengan pin GPIO yang ada pada sensor MQ-7.

  2. Integrasi node sensor, baik menggunakan

  3. Pengolahan data dari sensor dapat terjadi dengan menggunakan skema data yang sama antara node sensor dan data center. Skema atau model data dari node sensor selanjutnya dijadikan patokan dalam pembuatan program untuk mengolah data.

  middleware menggunakan jaringan Wi-Fi.

  dengan data center dapat terlaksana dengan menghubungkan node sensor dan IoT

  IEEE. Jangid, S. (2016). An Embedded System Model for Air Quality . IEEE Conference