Penelitian mahasiswa Prodi Teknologi Rekayasa Internet angkatan 22, Yusuf Ridho Bela Setiyadi, bersama dosen Ir. Unan Yusmaniar Oktiawati, S.T., M.Sc., Ph.D., IPU, mengembangkan sistem Internet of Things (IoT) untuk memantau suhu dan kelembapan obat selama proses pengiriman. Sistem memakai mikrokontroler ESP32 dan sensor DHT22 yang ditempatkan di dalam kotak es (ice box), lalu mengirim data setiap 15 detik ke cloud dan menampilkannya pada dashboard berbasis web yang dapat dipantau oleh perusahaan dan mitra terkait.
Obat adalah produk yang peka terhadap lingkungan. Suhu yang menyimpang dapat menurunkan potensi obat dan menimbulkan risiko keamanan bagi pasien. Kelembapan juga berperan mempercepat kerusakan obat pada kondisi tertentu. Penelitian-penelitian sebelumnya sebagian besar berfokus pada tahap penyimpanan, misalnya di lemari pendingin vaksin atau gudang, sedangkan pemantauan saat pengiriman, yang paling rentan terhadap perubahan kondisi lingkungan, masih terbatas. Sebagian besar sistem terdahulu juga hanya mengukur suhu tanpa kelembapan.
Cara kerja sistem
Sensor DHT22 membaca suhu dan kelembapan relatif di dalam kotak es. ESP32 mengolah data tersebut dan mengirimkannya melalui protokol HTTP (REST API) ke Firebase Realtime Database, dengan koneksi internet dari perangkat Wi-Fi seluler sehingga sistem tidak bergantung pada jaringan tetap. Daya berasal dari baterai isi ulang dengan regulator LM2596, sehingga perangkat kecil dan portabel. Dashboard dibangun di platform Vercel dan menampilkan data terkini sekaligus riwayat pengukuran seperti tampak pada Gambar 1.
Sensor dikalibrasi sebelum dipakai
Sebelum simulasi pengiriman, DHT22 dibandingkan dengan sensor DHT11 dan alat acuan HTC-1. Hasilnya, DHT22 lebih mengikuti pola pembacaan alat acuan daripada DHT11. Pada kelembapan, DHT22 menunjukkan penyimpangan sistematis, sehingga dikalibrasi dengan metode larutan garam jenuh natrium klorida (NaCl) yang menjaga kelembapan acuan sekitar 75% RH. Sensor membaca rata-rata 81,67% RH, sehingga diterapkan koreksi (offset) sebesar -6,67% RH pada pembacaan kelembapan.
Berapa banyak ice pack yang dibutuhkan?
Simulasi pengiriman dilakukan pada tiga kondisi: satu, dua, dan tiga ice pack, masing-masing dengan satu jam fase penyesuaian dan dua jam pengambilan data. Ilustrasi ditunjukkan pada Gambar 2. Suhu rata-rata di dalam kotak adalah 15,82 °C untuk satu ice pack, 9,43 °C untuk dua, dan 9,75 °C untuk tiga. Analisis regresi linear menghasilkan persamaan Y = 17,7 – 3,04X dengan R² = 0,711, artinya semakin banyak ice pack, semakin rendah suhu rata-rata. Namun penambahan dari dua ke tiga ice pack hampir tidak menurunkan suhu lagi, sehingga efek pendinginan menurun setelah kapasitas tertentu.
- 15,82 °C: suhu rata-rata dengan 1 ice pack.
- 9,43 °C: suhu rata-rata dengan 2 ice pack.
- 9,75 °C: suhu rata-rata dengan 3 ice pack, hampir sama dengan 2 ice pack.
Kualitas jaringan menentukan keandalan data
Pengiriman data diuji pada dua jaringan operator seluler, masing-masing selama dua jam dengan 480 paket data yang seharusnya terkirim.
| Skenario | Paket diterima (dari 480) | Packet loss | PDR | Rata-rata latensi |
| Jaringan 1 | 468 | 2,50% | 97,50% | 1.639,13 ms |
| Jaringan 2 | 326 | 32,08% | 67,92% | 1.764,48 ms |
Pada jaringan yang stabil, sistem mengirim data secara andal dengan packet loss hanya 2,50%. Pada jaringan yang kurang stabil, hampir sepertiga paket hilang dan latensi lebih berfluktuasi. Kualitas koneksi seluler menjadi faktor kritis bagi keandalan pemantauan saat kendaraan bergerak. Perlu dicatat, masing-masing skenario hanya diuji satu kali pada kondisi berbeda, sehingga hasil ini menggambarkan karakteristik yang teramati dan bukan perbandingan statistik antar operator.
Langkah selanjutnya
Pengembangan berikutnya mencakup percobaan berulang pada kondisi jaringan yang terkontrol dan variasi konfigurasi pendinginan yang lebih luas untuk memperkuat validitas statistik. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemantauan suhu dan kelembapan saat pengiriman obat dapat dibangun dengan komponen terjangkau dan dasbor web, sebagai dasar bagi fasilitas kesehatan untuk menilai kondisi obat yang diterima. Penelitian ini mendukung SDG 3 (Kehidupan Sehat dan Sejahtera) melalui upaya menjaga mutu dan keamanan obat, dan SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur) melalui penerapan IoT pada rantai distribusi.