PENGUKURAN KADAR KARBON MONOKSIDA (CO) MENGGUNAKAN DRONE BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) DENGAN NODEMCU ESP32

MEASUREMENT OF CARBON MONOXIDE (CO) LEVELS USING INTERNET OF THINGS (IOT) BASED DRONES WITH NODEMCU ESP32

Karbon monoksida (CO) merupakan salah satu gas berbahaya yang tidak berbau, tidak berwarna, dan tidak berasa yang mudah bercampur dengan udara lain di sekitarnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang dan memperoleh data hasil pengukuran kadar CO yang berasal dari gas buang kendaraan dan pembakaran sampah menggunakan drone yang terintegrasi dengan sensor gas MQ-7 dan nodeMCU ESP32 berbasis IoT.  Pengumpulan data kadar CO dilakukan pada ketinggian 0 meter, 2 meter, dan 5 meter di atas permukaan tanah. Pengumpulan data tersebut dilakukan pada 3 lokasi dan jam yang berbeda. Lokasi 1 yaitu Desa Kemaduh Nganjuk, Lokasi 2 di Ketintang Surabaya, dan Lokasi 3 di Terminal Bungurasih Sidoarjo pada jam pengukuran 07.00 WIB, 11.00 WIB, dan 15.00 WIB dengan pertimbangan volume kendaraan yang melintas di lokasi dan jam tersebut berbeda. Penggunaan drone dan IoT dimaksudkan untuk mengantisipasi kontak langsung operator drone dan gas CO sehingga kemungkinan terjadinya keracunan gas CO dapat dihindari. Metode pengumpulan data gas CO dilakukan melalui akuisisi data dari sensor MQ-7 yang diprogram pada nodeMCU ESP32.  Perancangan alat pengukuran kadar CO dimulai dari proses pemrograman software di Arduino IDE yang selanjutnya dirangkai sesuai pin pada board pemrograman. Didapatkan hasil pengujian sensor MQ-7 dengan persentase ketelitian sebesar 99,46 % yang berarti sensor tersebut sudah terkalibrasi secara baik. Hasil pengukuran kadar CO di Lokasi 1 sebesar 18-38 ppm, kualitas udara dalam rentang angka tersebut termasuk baik. Sedangkan di Lokasi 2 kadar CO sebesar 30-91 ppm, kualitas udara dengan rentang angka tersebut termasuk baik sampai sedang. Kadar CO tertinggi (sedang sampai tidak sehat) ditemukan di Lokasi 3, yaitu 50-109 ppm. Pada jam 07.00 WIB, kadar CO lebih tinggi dibandingkan jam pada 11.00 dan 15.00 WIB. Hal tersebut dapat terjadi karena pada jam 07.00 WIB suhu udara lebih rendah dibandingkan dengan suhu udara pada kedua jam tersebut sehingga kadar CO di jam 07.00 WIB cenderung lebih sulit untuk terurai di udara. Kadar CO rata-rata pada ketinggian 0 meter sebesar 28,47 ppm (Lokasi 1), 66,23 ppm (Lokasi 2), 91,65 ppm (Lokasi 3). Pada ketinggian 2 meter, sebesar 23,58 ppm (Lokasi 1), 54,13 ppm (Lokasi 2), 73,08 ppm (Lokasi 3). Sedangkan pada ketinggian 5 meter sebesar 21,52 ppm (Lokasi 1), 46,01 ppm (Lokasi 2), 63,16 ppm (Lokasi 3). Fakta ini menunjukkan bahwa kadar CO dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti angin. Semakin tinggi jarak pengukuran dari permukaan tanah, kecepatan angin semakin besar karena penghalang gerak angin lebih sedikit. Kecepatan angin yang semakin besar mengakibatkan kadar CO menjadi semakin rendah karena gas CO menyebar terbawa angin.

Kata Kunci : CO, sensor MQ-7, nodeMCU ESP32, drone, IoT

Carbon monoxide (CO) is a dangerous gas that is odorless, colorless, and tasteless that easily mixes with other surrounding air. The purpose of this research is to design and obtain data on the measurement of CO levels originating from vehicle exhaust gas and garbage burning using a drone integrated with an MQ-7 gas sensor and an IoT-based ESP32 nodeMCU.  Data collection of CO levels was carried out at a height of 0 meters, 2 meters, and 5 meters above ground level. The data collection was carried out at 3 different locations and hours. Location 1 is Kemaduh Nganjuk Village, Location 2 in Ketintang Surabaya, and Location 3 at Bungurasih Sidoarjo Terminal at the measurement hours of 07.00 am, 11.00 am, and 15.00 pm with consideration of the volume of vehicles passing through the location and hours are different. The use of drones and IoT is intended to anticipate direct contact between drone operators and CO gas so that the possibility of CO gas poisoning can be avoided. The CO gas data collection method is done through data acquisition from the MQ-7 sensor programmed on the ESP32 nodeMCU.  The design of the CO measurement tool starts from the software programming process in the Arduino IDE which is then assembled according to the pins on the programming board. The MQ-7 sensor test results were obtained with a percentage accuracy of 99.46 %, which means that the sensor is well calibrated. The measurement results of CO levels at Location 1 amounted to 18-38 ppm, air quality in that range is good. While in Location 2 CO levels amounted to 30-91 ppm, air quality with the range of numbers including good to moderate. The highest CO levels (moderate to unhealthy) were found at Location 3, at 50-109 ppm. At 07.00 am, CO levels were higher than at 11.00 am and 15.00 pm. This can occur because at 07.00 am the air temperature is lower than the air temperature at the two hours so that CO levels at 07.00 am tend to be more difficult to decompose in the air. Average CO levels at a height of 0 meters were 28,47 ppm (Location 1), 66,23 ppm (Location 2), 91,65 ppm (Location 3). At a height of 2 meters, it was 23,58 ppm (Location 1), 54,13 ppm (Location 2), 73,08 ppm (Location 3). While at a height of 5 meters it was 21,52 ppm (Location 1), 46,01 ppm (Location 2), 63,16 ppm (Location 3). This fact shows that CO levels are influenced by external factors such as wind. The higher the measurement distance from the ground, the greater the wind speed because there are fewer barriers to wind movement. The greater the wind speed, the lower the CO level because CO gas is spread by the wind.

Keywords: CO, MQ-7 sensors, nodeMCU ESP32, drones, IoT