19

BAB III

PERENCANAAN DAN PEMBUATAN SISTEM

Pada bab ini menjelaskan tentang perancangan dan pembuatan sistem

informasi, dengan software yang akan digunakan untuk mendukung keseluruhan

sistem informasi yang akan di ujikan. Software sendiri adalah bagian yang saling

terhubung dalam sistem informasi, dan software nanti akan di jadikan sebagai

perantara dengan hardware.

3.1 Desain Hardware

Pada tahap ini yang dilakukan adalah membuat perancangan dan pembuatan

system informasi. Penggambaran awal dari cara kerja seluruh sistem dapat

digambarkan dalam diagram blok. Diagram blok secara umum perancangan alat

pada penelitian ini dapat dilihat dalam Gambar 3.1

Gambar 3.1 Blok Diagram Sistem

Dalam Gambar 3.1 dijelaskan tentang cara kerja dari alat system informasi,

dimana kerja sistem dimulai dari ketika sensor suhu dan kelembaban aktif, maka

akan menghasilkan data yang selanjutnya akan diproses di Raspberry Pi kemudian

hasil data yang telah diolah sistem Raspberry Pi akan ditampilkan di LCD monitor

dan sistem Android. Hal ini berlaku juga untuk sensor Gas Karbon Monoksida dan

Sensor suhu

dan

kelembaban

Sensor CO Raspberry Pi 3

Sensor Curah

Hujan

Fan

LCD Monitor

Android

20

sensor Curah Hujan. Fan yang berfungsi untuk menjaga suhu perangkat keras tetap

dalam keadaan stabil, karena jika suhu tidak stabil dan sirkulasi udara tidak lancar,

akan menyebabkan tidak maksimalnya kinerja dari sensor, Raspberry Pi, maupun

LCD monitor. Berikut dengan cara mengalirkan aliran udara dari luar kedalam

maupun sebaliknya.

Tujuan dari desain hardware untuk dapat bisa memberikan kenyamanan dan

keamanan dari software dan hardware yang akan digunakan supaya tidak terjadi

kerusakan pada komponen.

LCD

30 cm

50 cm

33 cm

44 cm

10 cm

28 cm

135 cm

Gambar 3.2 Perancangan alat sistem informasi suhu, cuaca, dan polusi

udara tampak depan

L

C

D

SENSOR HUMIDITY

TP LINK

SENSOR CO

RASP BERRY PI

FAN

33 cm

50 cm

30 cm

44 cm

28 cm

135 cm

Gambar 3.3 Perancangan alat sistem informasi suhu, cuaca, dan polusi udara

tampak samping

SENSOR CURAH HUJAN

21

Pada Gambar 3.2 dan Gambar 3.3 terdapat box dengan panjang 50 cm, lebar

30 cm, dan tinggi 33 cm. Dan didalam box terdapat lcd dengan panjang 44 cm, lebar

10 cm dan tinggi 28 cm. Serta di topang dengan tiang setinggi 135 cm. Fungsi dari

box ini sebagai pengaman untuk perangkat-perangkat yang ada didalamnya, seperti

LCD, raspberry, sensor, dan fan.

Berdasarkan peran/fungsi perangkat keras, sistem dibagi menjadi tiga

bagian.

3.2 Raspberry

Raspberry pi sebagai bagian pemprosesan yang utama. Raspberry Pi yang

digunakan adalah Raspberry Pi3. Raspi bekerja pada tegangan 5 V dan arus

minimal 700mA. Semua masukan baik dari sensor – sensor akan diolah oleh

program yang ada di Raspberry. Selain itu, raspi juga betugas sebagai pengontrol

perangkat lain. Misalnya memerintahkan untuk menampilkan hasil data di LCD dan

di Android

3.2.1 Sistem Operasi pada Raspberry

Untuk melakukan pengujian dan mengaktifkan sistem informasi, pertama-

tama Raspberry Pi 3 tersebut harus sudah terinstal sistem operasinya. Sistem

operasi yang kompatibel dengan Raspberry Pi 3 model B ini, berdasar pada sistem

operasi Linux seperti Raspbian (berbasis Debian).

Sistem operasi yang akan di install diunduh dari website resmi nya atau di

URL http://www.raspberrypi.org/downloads dengan memilih Raspbian Wheezy,

lalu mengklik download zip, kemudian akan otomatis mengunduh file zip yang

diperjelas pada Gambar 3.4 berikut.

Gambar 3.4 Website Download Sistem Operasi Raspbian untuk Raspberry Pi 3

22

Pada Gambar 3.9 terdapat situs web Win32 Disk Imager yang bisa di unduh

dari situs web resmi atau di URL http://www.Sourceforge.net/projects/wi

n32diskimager klik download. File aplikasi win32diskimager yang telah di unduh

di ekstrak ke komputer.

Gambar 3. 5Website Win32DiskImager

Pada Gambar 3.6 terdapat sd card untuk digunakan sebagai memori

penyimpanan dan sistem operasi pada raspberry pi. Masukan sd card ke card

reader laptop sampai sd card terdeteksi.

Gambar 3.6 SD Card Terdeteksi

Menjalankan win32diskimager dengan cara klik kanan dan memilih “run as

administrator” untuk menjalankanya.

Gambar 3.7 Win32 Disk Imager

23

Pada Gambar 3.7 terdapat pilihan sd card yang akan di install, dengan cara

memilihnya di device box, lalu buka file raspbian wheezy yang telah di ekstrak pada

image file, lalu pilih write dan tunggu hingga proses selesai.

Gambar 3.8Memilih Sistem Operasi

Setelah proses selesai, sd card sudah terinstal dengan sistem operasi

raspbian wheezy. Keluarkan aplikasi win32diskimager dan eject sd card, sd card

siap digunakan di Raspberry Pi 3.

.

Gambar 3.9 Pemasangan sd card ke slot raspberry

24

Pada Gambar 3.9 terdapat pemasangan sd card yang telah di install OS

raspian ke dalam slot Raspberry Pi 3, kemudian sambungkan Raspberry Pi 3 ke

power supply untuk menghidupkan raspberry dan terlihat hasil instalasi OS sudah

berjalan dengan baik.

3.2.2 Web server pada Raspberry Pi 3

Menginstall paket untuk lingkungan pengembangan web linux sangatlah

mudah, kita bisa menggunkan paket yang telah ada seperti Lamp atau dapat pula

mengistall one-by-one paket-paket server dan modul untuk pengembangan web

agar lebih efesien. Jika di Windows kita memakai XAMPP yang berisikan PHP5

FTP server dan kawan-kawannya, maka di Linux juga ada versinya yang sama

LAMP. Lamp berisikan paket-paket software seperti yang ssaya sebutkan diatas,

namun jika langsung menggunakan Lamp (sudo apt-get install LAMP)biasanya

paket-paket yang di bundle agak kurang terbaru, jadi disarankan untuk mengistal

satu persatu paket-paket yang akan kita gunakan untuk membangun web dinamis :

Pertama sebelum menginstall, pastikan daftar software kita terbaru, update dengan

cara :

$sudo apt-get update

$sudo apt-get upgrade –y

1) Menginstall web server Apache 2

Apache 2 dapat diinstall dengan menjalankan perintah:

$ sudo apt-get install apache2 libapache2-mod-php5

Untuk konfigurasi seperti virtualhost, terletak pada direktori /etc/ apache2/

site-available, jika ingin membuat virtual host, copy file konfigurasi default pada

direktori tersebut kemudian beri nama sesuai situs, lakukan penyetingan server

name dan directory root (sama seperti di Windows) kemudian enable site tersebut

dan reload atau restart service apache2 dengan perintah.

$ sudo a2ensite namasitus

$ sudo service apache2 restart

Untuk direktori webroot terletak di /var/www sama seperti Linux pada

umumnya, jika di Windows biasanya di C:\XAMPP\htdoc

25

2) Menginstall modul PHP5

Modul PHP5 dapat diinstall dengan perintah:

$ sudo apt-get install php5 php5-mysql php-imagick

Untuk melihat daftar paket lengkap, gunakan perintah:

$ sudo apt-cache search php

maka akan muncul semua paket PHP yang dibutuhkan.

3) Menginstall MySQL Server

Versi server dan client dapat diinstall dengan perintah berikut:

$ sudo apt-get install mysql-server mysql-client

4) Menginstall PHPMyAdmin

Seperti XAMPP, kita biasanya bisa dengan mudah memanipulasi database

melalui antarmuka web menggunakan PHPMyAdmin, begitupula di Linux dan

Raspberry Pi PHPMyAdmin, caranya install:

$ sudo apt-get install phpmyadmin

Dengan melakukan sedikit konfigurasi khususnya akun database ketika

installasi, setelah selesai dapat diakses melalui http://127.0.0.1/phpmyadmin atau

ganti IP localhost dengan IP Raspberry Pi di jaringan.

5) Mengisstall Python

$ sudo apt-get update &&sudo apt-get dist-upgrade

$ sudo apt-get install pyhon3-pip –y && sudo pip3

install tornado

Untuk memastikan tornado telah terpasang, masuk ke dalam consele dari

pyton dengan mengetik

Python3

Kemudian import paket tornado, dan panggil method untuk mencetak versi

import tornado

tornado.version

26

Jika Tornado telah terinstal, maka akan tampil versi dari Tornado yang

terinstal. Pada tutorial ini dibuat menggunakan versi terbaru.

Python 3.5.0 (default, Sep 13 2015, 05:13:23)

[GCC 4.6.3] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more

information.

>>> import tornado

>>> tornado.version

3.2.3 Perancangan Database Pada Raspberry

Perancangan pada alat dan aplikasi monitoring cuaca dan polusi udara ini

menggunakan perancangan sistem ERD (Entity Relationship Diagram). Desain

perancangan ini merupakan alat bantu yang bermanfaat untuk memahami alur kerja

sistem serta membuat pemecahan masalah secara logika. Desain ERD data

baseaplikasi system informasi cuaca dalam entitas data base yang salign berelasi.

Desain ERC dapat dilihat pada Gambar 3.10.

Gambar 3.10 ERD (Entity Relationship Diagram)

Relationship_1Relationship_2

Relationship_3

tbl_cuaca

no

tgl

jam

cuaca

<pi> Serial (11)

Date

Time

Variable characters (30)

<M>

Key_1 <pi>

tbl_polusi_udara

id_polusi

tgl

jam

keterangan

<pi> Serial (11)

Date

Time

Variable characters (30)

<M>

Key_1 <pi>

tbl_prediksi

id_prediksi

tgl

jam

suhu

kelembapan

cuaca

<pi> Serial (11)

Integer

Time

Variable characters (30)

Variable characters (30)

Variable characters (30)

<M>

Key_1 <pi>

tbl_suhu

id_suhu

tgl

jam

suhu

kelembapan

<pi> Serial (11)

Date

Time

Long float

Long float

<M>

Key_1 <pi>

27

Dari Gambar 3.10 yang berupa konseptual data model, maka akan di

genarate menjadi phisical data model yaitu desain database yang sesungguhnya.

Berikut gambar phisikal data model Pada Gambar 3.11:

Gambar 3.11 Phisical Data Model (PDM)

3.2.4 Desain Tabel

Data base management system (DBMS) yang digunakan dalam penelitian

ini adalah MySQL. Tabel-tabel yang digunakan tabel suhu, cuaca, polusi udara

dan prediksi.

Tabel suhu terdiri dari 6 field dan id_suhu sebagai primary key. Tabel ini

digunakan untuk menyimpan daftar suhu yang akan digunakan sistem. Keterangan

tabel suhu dapat dilihat pada Tabel 3.1.

Tabel 3.1 Keterangan Tabel Admin

Name Data Type Length Primary Foreign Key

id_suhu int(11) 11 TRUE FALSE

id_prediksi int(11) 11 FALSE TRUE

tgl date FALSE FALSE

jam time FALSE FALSE

suhu double FALSE FALSE

kelembapan double FALSE FALSE

FK_RELATIONSHIP_1

FK_RELATIONSHIP_2

FK_RELATIONSHIP_3

tbl_cuaca

no

id_prediksi

tgl

jam

cuaca

int(11)

int(11)

date

time

varchar(30)

<pk>

<fk>

tbl_polusi_udara

id_polusi

id_prediksi

tgl

jam

keterangan

int(11)

int(11)

date

time

varchar(30)

<pk>

<fk>

tbl_prediksi

id_prediksi

tgl

jam

suhu

kelembapan

cuaca

int(11)

int

time

varchar(30)

varchar(30)

varchar(30)

<pk>

tbl_suhu

id_suhu

id_prediksi

tgl

jam

suhu

kelembapan

int(11)

int(11)

date

time

double

double

<pk>

<fk>

28

Tabel cuaca terdiri dari 6 field dan id_cuaca sebagai primary key. Tabel ini

digunakan untuk menyimpan data cuaca yang ada pada area sengkaling.

Keterangan tabel cuaca terdapat pada Tabel 3.2.

Tabel 3.2 Keterangan Tabel cuaca

Name Data Type Length Primary Foreign Key

no int(11) 11 TRUE FALSE

id_prediksi int(11) 11 FALSE TRUE

tgl date FALSE FALSE

jam time FALSE FALSE

cuaca varchar(30) 30 FALSE FALSE

Tabel polusi terdiri dari 6 field dan id_polusi sebagai primary key

dan id_prediksi sebagai foreign key. Tabel ini di gunakan untuk menyimpan

data polusi yang ada pada area sengkaling. Keterangan tabel polusi dapat dilihat

pada Tabel 3.3.

Tabel 3.3 Keterangan Tabel polusi

Name Data Type Length Primary Foreign Key

id_polusi int(11) 11 TRUE FALSE

id_prediksi int(11) 11 FALSE TRUE

Tgl date FALSE FALSE

Jam time FALSE FALSE

keterangan varchar(30) 30 FALSE FALSE

Tabel prediksi terdiri dari 6 field dan id_polusi sebagai primari key. Tabel

ini digunakan untuk menyimpan data preksi suhu,cuaca dan tingkat polusi yang

ada pada area sengkaling. Keterangan Tabel polusi dapat dilihat pada Tabel 3.4.

Tabel 3.4 Keterangan Tabel Prediksi

Name Data Type Length Primary Foreign Key

id_prediksi int(11) 11 TRUE FALSE

Tgl int FALSE FALSE

Jam time FALSE FALSE

suhu varchar(30) 30 FALSE FALSE

kelembapan varchar(30) 30 FALSE FALSE

cuaca varchar(30) 30 FALSE FALSE

29

3.2.5 Aplikasi WEB pada Raspberry Pi

Copy dan paste folder haris_umm pada folder pi/var/www/html lalu import

database melalui http://localhost/phpmyadmin lalu jalankan aplikasi dengan cara

membuka google chrome kemundian mengetikkan url pada kolom url dengan

alamat url http://localhost/haris_umm/index.php. Data hasil aplikasi akan tampil

seperti pada gambar berikut:

Gambar 3.12 Hasil Halaman Utama Aplikasi

Pada Gambar 3.12 diatas terdapt beberapa komponen sistem sehingga

aplikasi dapat tampil seperti pada gambar diatas, beberapa komponen sistem yaitu

variabel cuaca, variable suhu dan kelembapan dan variable polusi udara, data-data

tersebut diambil dari database yang kemdian ditampilkan. Selain itu terdapat juga

perhitungan fore case menggunakan backpropagation yang akan digunakan dalam

memprediksi cuaca selanjutnya.

30

3.3 Sensor

Sensor terdiri dari Sensor DHT11, Sensor hujan, Sensor MQ7 yang bertugas

sebagai pemberi masukan (input) ke pada Raspberry pi

3.3.1 Sensor DHT11

DHT11 adalah salah satu sensor yang dapat mengukur dua parameter

lingkungan sekaligus, yakni suhu dan kelembaban udara (humidity). Dalam sensor

ini terdapat sebuah thermistor tipe NTC (Negative Temperature Coefficient) dengan

power supply yang digunakan DC 3.5 – 5.5V

Pin yang digunakan dalam Raspberry Pi 3 untuk sensor suhu dan

kelembaban adalah pin 17 sebagai penyuplai power untuk sensor suhu dan

kelembaban sebesar 3.3 Volt, pin 22 sebagain ground dan pin 20 sebagai digital

output dari sensor, Pada Gambar 3.15 Berikut terdapat gambar instalasi sensor suhu

dan kelembaban pada Raspberry Pi 3.

Gambar 3.13 Instalasi sensor suhu dan kelembaban

3.3.2 Sensor Hujan

Pin yang digunakan dalam Raspberry Pi 3 untuk sensor hujan adalah pin 1

sebagain power untuk sensor hujan sebesar 3.3 Volt, pin 6 sebagain ground dan pin

7 sebagai digital output dari sensor hujan. Pada Gambar 3.17 Berikut terdapat

gambar hasil instalasi sensor hujan, Pada Raspberry Pi3.

31

Gambar 3.14 Instalasi Sensor Hujan

3.3.3 Sensor Gas MQ7

Pin yang digunakan dalam Raspberry Pi3 untuk Sensor Gas Karbon

Monoksida adalah pin 2. Sebagai power untuk sensor hujan sebesar 5 Volt, pin 30

sebagain ground, dan pin 32 sebagai digiatal output dari sensor, Pada Gambar 3.16

berikut terdapat gambar instalasi sensor Gas Karbon Monoksida, pada Raspberry

Pi 3.

Gambar 3.15 Instalasi sensor gas karbon monoksida

32

3.4 Perancangan Algoritma Backpropagation

Berikut adalah data percobaan perancangan pada nilai inputan sensor pada

perhitungan metode backpropagation untuk memprediksi cuaca.

Tabel 3.5 Pemberian nilai sensor DHT11 pada Backpropagation

Tabel 3.6 Penentuan pendetektesian nilai Sensor DHT11 dan memberikan nilai

kelembaban 20 – 90 Rh

INPUTAN

SENSOR

NILAI INPUTAN

SENSOR

X1 Suhu 1 0

X2 Kelembaban 1 0

NO

SENSOR

DHT11

20 – 50 Rh

50 – 90 Rh

1

Kelembaban

Jika Nilai 1

Hujan

Jika Nilai 0

Tidak

Hujan

33

Tabel 3.7 Penentuan pendetektesian nilai Sensor DHT11 dan memberikan nilai

suhu 0 C – 50 C

Tabel 3.8 Hasi penentuan pembelajaran data arsitektur jaringan syaraf untuk

backpropagation operasi XOR

Kelembaban Suhu Target Perkiraan cuaca

50 – 90 25 – 50 0 Tidak hujan

50 – 90 0 – 25 1 Hujan

20 – 50 25 – 50 1 Hujan

20 – 50 0 – 25 0 Tidak hujan

Ada dua inputan X1 dan X2 dengan 1 Ouputan ( target T) arsitektur jaringan

• Lapisan input

• Lapisan tersembunyi dengan 4 neuron

• Lapisan output dengan 1 neuron

Bobot awal yang menghubungkan neuron-neuron pada lapisan input dan

lapisan tersembunyi (v11, v12, v21, v22) dan bobot bias v01 dan v02 dipilih secara

acak. Demikian pulo bobot awal yang menghubungkan neuron- neuron pada lapisan

tersembunyi dan lapisan output (w1, w2) dan bobot bias w0/b0 juga dipilih secara

acak.

NO

SENSOR

DHT11

0 – 25 C

25 – 50 C

1

Suhu

Jika Nilai 1

Hujan

Jika Nilai 0

Tidak

Hujan

34

Gambar 3.16 arsitektur jaringan syaraf untuk backpropagation

Pada inisialisasi ditetapkan :

X = 0 0

0 1

1 0

1 1

Y = 0

1

1

0

Jumlah Neuron pada input layer = 2

Jumlah neuron pada hidden layer = 4

Jumlah neuron pada output layer = 1

Learning rate (a) = 1

Maksimum epoh = 1000

Target Error = 0,01

Bobot awal (ditentukan secara acak)

• Bobot awal input ke hidden

35

V =

Kelembaban 0,9562 0,7762 0,1623 0,2886

Suhu 0,1962 0,6133 0,0311 0,9711

• Bobot awal bias ke hidden

V0 =

0,7496 0,3796 0,7256 0,1628

• Bobot awal bias ke Output

W0 =

0,9505

Epoh ke-1

Data ke = 1

Operasi pada hidden layer

• Penjumlahan terbobot :

Z_in1 = v 01 + v11 * + v21 * x12

= 0,07496 + 0,9562 * 2 + 0,1962*0

= 0,7496

Z_in2 = v02 + v12 * x11 + v22 * x12

= 0,3796 + 0,7762 * 0 + 0,6133 * 0

= 0,3796

Z_in3 = v03 + v13 * x11 + v23 * x12

= 0,7256 + 0,1623 * 0 + 0,0311 * 0

= 0,7256

Z_in4 = v04 + v14 * x11 + v24 * x12

= 0,1628 + 0,2886 * 0 + 0,97711 * 0

= 0,1628

Pengaktifan :

Z1 = 1

1+𝑒− 0,7496 = 0,6791

Z2 = 1

1+𝑒− 0,3796 = 0,5938

Z3 = 1

1+𝑒− 0,7256 = 0,6738

Z4 = 1

1+𝑒− 0,1628 – 1 = 0,5406

36

Operasi pada Output Layer

Perkalian

Y_in = w0 + w1* z1 + w2 * z2 + w3 * z3 + w4 * z4

= 0,9505 + 0,2280 * 0,6791 + 0,9585*0,5938 + 0,6799*0,6738 +

0,0550*0,5406

= 2,1623

Pengaktifan :

y1

1+𝑒−2,1623 = 0,8968

error = 0 – 0,8968 = - 0,8968

jumlah kuadrat error = (- 0,8968)2 = 0,80428

𝛿 = (𝑇1 − 𝑦) * [1

1+𝑒−𝑦_𝑖𝑛] *⌊1 − [

1

1+𝑒−𝑦_𝑖𝑛]⌋

𝛿 = (0 – 0,8968) * [1

1+𝑒−2,1623] * ⌊1 − [1

1+𝑒−2,1623]⌋ = - 0,08299

∆𝑤1 = a * 𝛿 * z1

∆𝑤1 =1 * (-0,08299)*0,6791 = - 0,05636

∆𝑤2 = a * 𝛿 * z2

∆𝑤2 = 1 * (-0,8299)*0,5936 = - 0,04928

∆𝑤3 = a * 𝛿 * z3

∆𝑤3 = 1 * (- 0,08299) * 0,6738 = -0,05592

∆𝑤4 = a * 𝛿 * z4

∆𝑤4 = 1 * (-0,08299)*0,5406 = - 0,04486

∆𝑤0 = a * 𝛿

∆𝑤0 = 1 * (- 0,08299) = - 0,08299

𝛿𝑖𝑛1 =𝛿 ∗ w1 = - 0,08299 * 0,2280 = - 0,01893

𝛿𝑖𝑛2 =𝛿 ∗ w2 = - 0,08299 * 0,9585 = - 0,07955

𝛿𝑖𝑛3 =𝛿 ∗ w3 = - 0,08299 * 0,6799 = - 0,05642

𝛿𝑖𝑛4 =𝛿 ∗ w4 = - 0,08299 * 0,0550 = - 0,00456

𝛿1 = 𝛿𝑖𝑛1 * [1

1+𝑒−𝑧_𝑖𝑛1]* [1 − [

1

1+𝑒−𝑧_𝑖𝑛1]]

𝛿1 = - 0,01893 * [1

1+𝑒−0,6791] * [1 − [

1

1+𝑒−0,6791]] = - 0,00412

37

𝛿2 = 𝛿𝑖𝑛2 * `[1

1+𝑒−𝑧_𝑖𝑛2] * [1 − [

1

1+𝑒−𝑧_𝑖𝑛2]]

𝛿2 = - 0,07955 * [1

1+𝑒−0,5938] * [1 − [1

1+𝑒−0,5938]] = - 0,01919

𝛿3 = 𝛿𝑖𝑛3 * [1

1+𝑒−𝑧_𝑖𝑛3] * [1 − [

1

1+𝑒−𝑧_𝑖𝑛3]]

𝛿3 = - 0,05642 * [1

1+𝑒−0,6738] * [1 − [1

1+𝑒−0,6738]] = - 0,01240

𝛿4 = 𝛿𝑖𝑛4 * [1

1+𝑒−𝑧_𝑖𝑛4] * [1 − [

1

1+𝑒−𝑧_𝑖𝑛4]]

𝛿4 = 0,00456 * [1

1+𝑒−0,5406] * [1 − [

1

1+𝑒−0,5406]]= - 0,00113

∆𝑣011 = a * 𝛿1 * x11 = 1* (-o,00412)*0=0

Demikian juga ∆𝑣12 = ∆𝑣13 = ∆𝑣14 = ∆𝑣21 = ∆𝑣22 = ∆𝑣23 = ∆𝑣24, = 0.

∆𝑣01 = a * 𝛿1 = 1* (-0,00412) = -0,00412

∆𝑣02 = a * 𝛿2 = 1*(-0,01919) = -0,01919

∆𝑣03 = a * 𝛿3 = 1 * (-0,01240) =-0,01240

∆𝑣04 = a * 𝛿4 = 1 * (-0,00113) = - 0,00113

V11 = V11 + ∆V11 = 0,9562 + 0 = 0,9562

V12 = V12 + ∆V12 = 0,7762 + 0 = 0,7762

V13 = V13 + ∆V13 = 0,1623 + 0 = 0,1623

V14 = V14 + ∆V14 = 0,2886 + 0 = 0,2886

V21 = V21 + ∆V21 = 0,1962 + 0 = 0,1962

V22 = V22 + ∆V22 = 0,6133 + 0 = 0,6133

V23 = V23 + ∆V23 = 0,0311 + 0 = 0,0311

V24 = V24 + ∆V24 = 0,9711 + 0 = 0,9711

V01 = V01 + ∆V01 = 0,7496 – 0,00412 = 0,7455

V02 = V02 + ∆V02 = 0,3796 – 0,01919 = 0,3604

V03 = V03 + ∆V03 = 0,7256 – 0,01240 = 0,7132

V04 = V04 + ∆V04 = 0,1628 – 0,00113 = 0,1617

W1 = W1 + ∆W1 = 0,2280 – 0,05636 = 0,1717

W2 = W2 + ∆W2 = 0,9585 – 0,04928 = 0,9092

W3 = W3 + ∆W3 = 0,6799 – 0,05592 = 0,6239

W4 = W4 + ∆W4 = 0.0550 – 0,04486 = 0,0101

W0 = W0 + ∆W0 = 0,9505 – 0,08299 = 0,8675

Pada data kedua, juga dilakukan operasi- operasi yanga sama dengan

menggunakan bobot-bobot akhir hasil pengolahan data pertama ini sebagai

38

bobot-bobot awalnya. Proses ini dilakukakan secara berulang sampai pada

maksimum epoh (1000) atau kuadrat error<target error (0,01)

Berikut adalah bobot akhir setelah epoh ke-898:

• Bobot akhir input ke hidden

V=

5,8716 3,6067 3,4877 -0,0704

-4,8432 2,8028 -51943 0,7636

• Bobot akhir bias ke hidden

V0 =

2,4618 -0,3885 -1,4258 -0,6994

• Bobot akhir hidden ke output

W =

- 7,0997

3,5782

6,9212

- 0,7503

• Bobot akhir bias ke Output

w0 =

0,6571

Pengujian terhadap data X= [ 0 1 ]

• Operasi pada hidden layer :

Z_in1 = v01 + (v11 * x1) + ( v21 * x2)

= 2, 4618 + ( 5,8716*0) + (- 4,8532*1)

= -2,3914

Z1 = f (-2,3914) = 1

1+𝑒2,3914 = 0,0838

Z_in2 = v02 + (v12 * x1) + (v22 * x2)

= - 0,3884 + (3,6067*0) + (2,8028*1)

= 24144

Z2 = f ( 2,4144) = 1

1+𝑒−2,4144 = 0,9179

Z_in3 = v03 + (v13 * x1 ) + (v23 * x2)

= -1,4258 + (3,4877*0) + (-5,1943*1)

= -6,6201

Z3 = f (-6,6201) = 1

1+𝑒6,6201 = 0,0013

Z_in4 = v04 + (v14 * x1 + (v24 * x2)

39

= - 0,6994 + (-0,0704*0) + (0,7636*1)

= 0,0642

Z4 = f (0,0642) = 1

1+𝑒−0,0642 = 0,5160

• Operasi pada output layer

Y_in = w0 + z1 * w1 + z2 * w2 + z3 * w3 + z4 * w4

= 0,6571 + ( 0,0838 *- 7,0997) + (0,9179)*3,5782) + (0,0013 +

69212) * 6,9212) + (0,5160*-0,7503)

= 2,9684

Z = f ( 2,9684) = 1

1+𝑒−2,9684= 0,9511

Threshold yang diambil = 0,5; artinya jika nilai y > 0,5 maka output

yang diberikan adalah 1, namun jika niai y < 0,5 maka output yang diberikan

adalah 0. Dengan demikian output dari x = [0 1] adalah 1 karena 0,9511 >

0,5). Sesuai target yang di harapkan

3.5 Perancangan Sistem Android

Saat melakukan scan jaringan untuk mendapatkan IP address dari

Raspberry Pi dan juga laptop yang nanti akan melakukan remote connection. Scan

dari aplikasi Network Scanner di koneksikan Raspi dan laptop ke SSID “android”.

Gambar 3.17 Scan jaringan untuk mendapatkan IP address Raspberry

40

Pada Gambar 3.17 masing-masing device dapat dikenali dari dari mac-

address dan juga vendor dari adapter yang digunakan. Tampak pada hasil scan, IP

address Raspi berada di 192.168.43.209. Dan device diatasnya adalah laptop yang

nanti akan remote connection.

3.5.1 Perancangan Tampilan Android

Pada tahap ini yang dilakukan adalah membuat perancangan dan tampilan

pada Andoid.

Gambar 3.18 Layout pada Android

Pada Gambar 3.18 diatas terdapat beberapa komponen system yaitu table yang

dibagi menjadi lima bagian yaitu:

1. Real time yang berfungsi untuk menampilkan data kodisi saat ini mengenai

suhu, cuaca dan polusi yang di ambil oleh sensor yaitu sensor kelembapan dan

suhu, sensor hujan, dan sensor polusi yang dikirim kedalam database melalui

script python, dari setiap sensor lalu kemudian di definisikan oleh script php

dengan mengambil data dari database yang akan di perbaharui setiap 1 menit.

2. History yang berfungsi untuk menampilkan data kondisi sebelumnya yang di

simpan didalam database.

3. Polusi udara yang berfungsi untuk menjelaskan tentang keterangan status polusi

udara sehat atau tidak sehat.

4. Ramalan Cuaca (Fore Cast) yang berfungsi untuk menampilkan data hasil

peramalan cuaca yang di hitung menggunakan metode backpropagation dan

41

kemudian di tampilkan sebagai informasi pendukung, proses perhitungan di

hitung berdasarkan data-data sebelumnya.

5. Selain alat yang di letakkan juga terdapat aplikasi android yang dapat digunakan

untuk melihat kondisi cuaca, suhu, kelembapan dan polusi yang ada pada taman

rekreasi sengkaling.