Implementasi Logika Fuzzy untuk Purwarupa Pengkondisian AC dan Lampu Otomatis pada Sebuah Ruangan

(1)

Fakultas Ilmu Komputer

Universitas Brawijaya

1553

Implementasi Logika Fuzzy untuk Purwarupa Pengkondisian AC dan

Lampu Otomatis pada Sebuah Ruangan

Nana Amalia Mulia1_{, Mochammad Hannats Hanafi}2_{, Issa Arwani}3

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1_{nanaamalia.nam@gmail.com,}2_{hanas.hanafi@ub.ac.id,}3_{issa.arwani@ub.ac.id}

Abstrak

Seiring bertambahnya tahun, kebutuhan tenaga listrik semakin meningkat. Setiap bangunan baik gedung atau rumah rata-rata memiliki peralatan elektronik, seperti lampu. Selain itu, AC termasuk peralatan cukup mahal dengan daya listrik yang cukup besar. Peralatan elektronik tentunya memerlukan energi listrik. Namun, biasanya hanya menggunakan prinsip on-off. Hal ini tentu mengakibatkan berkurangnya masa pakai peralatan tersebut, membuang energi listrik dan menyebabkan kondisi suhu ruangan menjadi tidak terkendali. Pada penelitian ini dibuat sistem pengkondisian nyala AC dan lampu otomatis menggunakan logika Fuzzy Sugeno. Sistem ini menggunakan input cahaya dari sensor LDR, suhu dan kelembaban dari sensor DHT11, dan pergerakan dari sensor PIR HC-SR501. Selanjutnya, diproses menggunakan mikrokontroller Arduino Uno dan hasilnya berupa angka ditampilkan pada LCD. Perancangan logika Fuzzy terdiri dari tahap

fuzzifikasi, yaitu dilakukannya pembentukan himpunan tiap variabel input, inferensi yaitu tahap

pembentukan rule, dan defuzzifikasi yaitu tahap penentuan hasil. Implementasi logika Fuzzy terdiri dari tahap pembuatan kode program untuk menghitung derajat keanggotaan variabel cahaya, suhu,

kelembaban, kode program untuk mencari nilai α-predikat tiap rule, terakhir, kode program untuk

mencari nilai z yang dilakukan dua kali, untuk kondisi AC dan lampu. Tingkat keberhasilan logika Fuzzy dilakukan dengan membandingkan nilai output sistem dengan MATLAB. Rata-rata akurasi

output AC yaitu 97,21%, sedangkan lampu 93,75%.

Kata kunci: AC, lampu, otomatis, logika Fuzzy

Abstract

As the year increase, the demand for electricity increase. Every building either mansion or house mostly has electronic equipment, such as light. Besides, AC is quite expensive of electronic equipment which the electrical power required is quite large. Electronic equipment certainly requires electrical energy. However, it usually only uses the on-off principle. It is certainly can reduce the lifetime of equipments, waste the electrical energy, and cause the room temperature condition become uncontrollable. In this study made conditioning system of automatic AC and light using Fuzzy Sugeno logic. The system using input of light from LDR sensor, temperature and humidity from DHT11 sensor, and movement from PIR HC-SR501 sensor. Next, using Arduino Uno microcontroller to process and the result is numeric which displayed on LCD. Design of Fuzzy logic consist of fuzzification, which is forming Fuzzy set of input variables, inference is the step to forming set of rules, and defuzzification is the step to determine the results. Implementation of Fuzzy logic consist of made program code to calculate the membership degree from input variables of light, temperature, and humidity, next, program code to find α-predicate value of each rules, and the last, program code to find z value which done twice, for AC and light condition. The success rate of Fuzzy logic is done by comparing the output value of system with MATLAB. The accuracy average of AC output is 97.21%, while the light is 93.75%.

Keywords: AC, light, automatic, Fuzzy logic

1. PENDAHULUAN

Dengan bertambahnya tahun, kebutuhan

tenaga listrik semakin meningkat. Pada tahun 2013 dan tahun 2016 kebutuhan tenaga listrik nasional berturut-turut adalah sebesar 190 TWh

(2)

dan 232 TWh, dengan sektor rumah tangga pada kedua tahun tersebut masih mendominasi dengan pangsa lebih dari 41%. Sedangkan sektor industri mempunyai pangsa dikisaran 34%, diikuti oleh sektor komersial 24%, dan sektor transportasi 0,1%. Selama periode 2013 s.d. 2050, kebutuhan tenaga listrik total di semua sektor diperkirakan akan terus meningkat secara signifikan hingga lebih dari 10 kali, yaitu akan mencapai 2.008 TWh pada tahun 2050 atau tumbuh sebesar 6,6% per tahun (Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi, 2015).

Peralatan elektronik memerlukan energi listrik. Namun, biasanya peralatan ini hanya menggunakan prinsip on-off. Kegiatan menyalakan dan mematikan peralatan elektronik sering dinilai merepotkan dan mengganggu pekerjaan sehingga menyebabkan peralatan tersebut terus menyala tanpa dimatikan. Ini tentu berakibat pada berkurangnya masa pakai peralatan tersebut, juga akan membuang-buang energi listrik dan menyebabkan kondisi suhu dalam ruangan menjadi tidak terkendali. (Tarigan, 2015)

AC adalah salah satu peralatan elektronik yang berfungsi sebagai pendingin suhu udara di ruangan. AC termasuk peralatan cukup mahal dengan daya listrik yang dibutuhkan juga cukup besar. Selain itu, peralatan yang dimiliki setiap bangunan baik gedung atau rumah adalah lampu, benda yang berfungsi sebagai penerang/pencahayaan. Lampu dapat menghasilkan cahaya jika dialiri arus listrik. Sehingga kedua peralatan ini sangat baik untuk digunakan secara efisien.

Salah satu penelitian yang menjadi dasar penelitian ini adalah milik Pilipus Tarigan et al. yang berjudul Implementation of A Mamdani

Fuzzy Logic Controller for Building Automation Using Electronic Control Based on AT89S51. Penelitian tersebut melakukan otomatisasi AC, TV, dan lampu pada suatu bangunan dengan kontroller logika Fuzzy Mamdani menggunakan mikrokontroller AT8951. Input variabel didapat dari cahaya, suhu, dan pergerakan orang. Penelitian milik Pilipus Tarigan menggunakan mikrokontroller jenis AT8951 dan pada jurnal tersebut tidak disebutkan jenis sensor yang digunakan. Sedangkan, pada penelitian ini penulis menggunakan mikrokontroller Arduino Uno R3. Arduino Uno R3 adalah revisi ketiga atau versi terakhir dari Arduino Uno. Arduino didukung oleh software Arduino IDE yang

mempunyai library cukup lengkap. Arduino Uno dapat langsung digunakan dengan melakukan koneksi kabel jumper dengan cara mencolokkan ke pin yang ada pada Arduino Uno, lalu koneksi ke PC secara langsung dengan menghubungkan kabel USB ke PC dan Arduino Uno juga memiliki power jack.

Pada penelitian ini penulis melakukan pengkondisian atau pengkontrollan suhu AC dan cerah lampu menggunakan logika Fuzzy dengan output berupa LCD. Logika Fuzzy adalah logika yang memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1, berbeda dengan logika digital/diskrit yang hanya memiliki dua nilai yaitu 0 atau 1. Logika Fuzzy dapat mengolah nilai yang tidak pasti seperti “sangat”, “sedikit”, dan “kurang lebih” (Budiharto, 2014). Dalam bidang kontrol, logika Fuzzy menjadi sangat popular, karena umumnya proses kontrol logika Fuzzy sederhana untuk merealisasikan atau mewujudkan strategi kontrol manusia, dimana kontrol konvensional sangat bergantung pada model matematis yang sesuai (Oltean, 2017).

Berdasarkan latar belakang yang telah disampaikan, penulis melakukan penelitian mengenai “Implementasi Logika Fuzzy untuk Purwarupa Pengkondisian AC dan Lampu Otomatis pada Sebuah Ruangan”. Sistem ini akan melakukan pengkondisian suhu AC dan cerah lampu menggunakan mikrokontroller Arduino Uno R3 dengan input dari sensor cahaya, suhu, kelembaban, dan pergerakan atau ada/tidaknya orang di ruangan tersebut dan hasilnya ditampilkan pada LCD.

2. DASAR TEORI 2.1 Logika Fuzzy

Fuzzy logic pertama kali diperkenalkan

oleh Lotfi A. Zadeh. Fuzzy berarti samar/tidak jelas. Fuzzy logic memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1, berbeda dengan logika digital/diskrit yang hanya memiliki dua nilai yaitu 0 atau 1. Fuzzy logic dapat mengolah nilai yang tidak pasti seperti “sangat”, “sedikit”, dan “kurang lebih”. Komputer tidak mengerti nilai asli dari kata-kata tersebut, sehingga dengan Fuzzy logic, komputer dapat mengolah ketidakpastian tersebut untuk memutuskan sesuatu yang membutuhkan kepintaran manusia dalam penalaran (Budiharto, 2014).

(3)

2.2 Arduino Uno

Arduino/Genuino Uno adalah papan mikrokontroler berbasis ATmega328P, memiliki 14 pin input/output digital (6 pin dapat digunakan sebagai output PWM), 6 analog input, koneksi USB, power jack, ICSP

header dan tombol reset. Untuk menggunakannya dilakukan dengan menghubungkan ke komputer menggunakan kabel USB atau power dengan adapter AC ke DC atau juga baterai. Arduino/Genuino Uno dapat diprogram menggunakan Software

Arduino (IDE). Uno berarti satu dalam bahasa Italia dan dipilih untuk menandai perilisan

Software Arduino (IDE) 1.0. Uno board adalah

yang pertama dalam seri papan Arduino USB (Arduino, 2017).

2.3 Sensor LDR

LDR digunakan untuk mengubah energi cahaya menjadi energi listrik. Resistansi/hambatan LDR berubah seiring dengan perubahan intensitas cahaya yang mengenainya. Dalam keadaan gelap, resistansi LDR sekitar 10MΩ dan dalam keadaan terang sebesar 1kΩ atau kurang (Budiharto, 2008). Waktu respon/komunikasi LDR adalah 20-30ms.

2.4 Sensor DHT

DHT adalah sensor pendeteksi suhu dalam satuan C dan kelembaban dalam satuan %. Salah satu jenis sensor DHT adalah DHT11. Sensor ini menghasilkan sinyal digital suhu dan kelembaban yang sudah dikalibrasi. Ini menggunakan teknologi akuisisi digital dari sensor suhu dan kelembaban. Koneksi dengan 8 bit mikrokontroller chip tunggal memberikan sensor kualitas yang sangat baik, respon yang cepat, kemampuan anti macet/gangguan. Konsumsi power cukup rendah, supply tegangan 5V dan maksimum arus rata-rata 0.5mA. Waktu komunikasi kurang dari 3ms (Zhou, 2012). Range pengukuran suhu adalah 0-50o_{C dengan error ±2}o_{C dan kelembaban}

dengan range 20-90% RH dengan ±5% RH error.

2.5 Sensor PIR

Sensor PIR atau sensor gerak mendeteksi radiasi/sinar infrared yang dipancarkan oleh objek yang melewatinya. Berdasarkan prinsip fisika, semua benda yang memiliki suhu panas

akan memancarkan radiasi dengan tingkat sesuai suhunya. Sensor ini bekerja dengan membandingkan intensitas sinar infrared yang diterima dari objek yang melewatinya dengan intensitas sinar infrared sebelumnya (Cook, 2015). Jarak deteksi maksimum sensor ini sampai 7m.

2.6 LCD

LCD adalah display elektronika yang berfungsi sebagai penampil suatu data baik karakter, huruf, atau angka. Menurut Purnama (2012), dalam modul LCD terdapat mikrokontroller yang berfungsi sebagai pengendali tampilan karakter LCD. Mikrokontroller pada suatu LCD dilengkapi dengan memori dan register. Pin atau jalur

input dalam suatu LCD diantaranya adalah pin

data, pin RS (Register Select), pin R/W (Read

Write), pin E (Enable), dan pin VLCD. Jumlah

karakter tulisan pada LCD ada berbagai macam, seperti 16x2 yang artinya terdiri dari 2 baris dengan 16 karakter per barisnya, ada juga 16x4, 20x2, 20x4, 24x2, dll.

3. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

3.1 Gambaran Umum Sistem

Sistem ini menggunakan input yang berasal dari tiga sensor yaitu LDR, DHT, dan PIR. LDR untuk mendeteksi cahaya ruangan, DHT untuk mendeteksi suhu dan kelembaban ruangan, dan PIR untuk mendeteksi pergerakan orang dalam ruangan. Hasil input atau masukan dari ketiga sensor kemudian diproses dengan menggunakan logika Fuzzy di Arduino Uno. Logika Fuzzy yang digunakan adalah jenis Sugeno. Output pada sistem ini berupa LCD, yang akan menampilkan kondisi AC dan lampu. AC dalam keadaan off atau seberapa tinggi atau rendah suhunya, dan lampu dalam keadaan padam atau seberapa terang atau redup cahaya lampunya. Diagram blok sistem dapat dilihat pada Gambar 1.

(4)

Gambar 1. Diagram blok sistem 3.2 Perancangan Sistem

Perancangan sistem terdiri dari perancangan perangkat keras dan perancangan perangkat lunak.

Gambar 2 menunjukkan diagram alir sistem. Sistem mendapat input dari sensor LDR, DHT, dan PIR. Apabila PIR mendeteksi adanya pergerakan maka sistem melakukan perhitungan logika Fuzzy. Pertama adalah proses fuzzifikasi, yaitu dilakukannya pembentukan himpunan tiap varibel input, kemudian inferensi menggunakan metode MIN, dan defuzzifikasi, yaitu penentuan hasil/output menggunakan metode Weighted Average.

Gambar 2. Diagram alir sistem Perancangan perangkat keras terdiri dari perancangan rangkaian komponen sistem dan perancangan prototipe. Sensor LDR, DHT, PIR, dan LCD dihubungkan ke Arduino Uno secara

bersamaan seperti terlihat pada Gambar 3.

Gambar 3. Perancangan rangkaian komponen sistem Pada Gambar 3, LDR dihubungkan dengan resistor kemudian pin data sensor LDR dihubungkan ke pin A0 Arduino Uno. Selanjutnya, pin data DHT11 dihubungkan ke pin D2 Arduino Uno, dan pin data PIR HC-SR501 dihubungkan ke pin D4 Arduino Uno. Sedangkan untuk LCD I2C, pin SDA dihubungkan ke pin A4 Arduino Uno, pin SCL dihubungkan ke pin A5 Arduino Uno yang merupakan pin default LCD I2C ke Arduino Uno.

Gambar 4 menunjukkan perancangan prototipe, LCD diletakkan di bagian depan atas untuk mempermudahkan user melihat output sistem. LDR dan DHT11 diletakkan pada bagian tengah, dan PIR diletakkan pada bagian samping.

Gambar 4. Perancangan prototipe

Perancangan perangkat lunak menjelaskan perancangan logika Fuzzy, terdiri dari

fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi. Dimulai

dari sistem mendapat input dari sensor berupa cahaya, suhu, dan kelembaban. Kemudian dilanjutkan dengan menghitung derajat keanggotaan tiap variabel, yaitu cahaya, suhu, dan kelembaban. Selanjutnya, sistem menghasilkan output derajat keanggotaan dari tiap-tiap variabel tersebut.

Gambar 5 menunjukkan fungsi keanggotaan variabel cahaya, terdiri dari 5 kondisi yaitu sangat gelap, gelap, normal,

(5)

terang, dan sangat terang. Selanjutnya dapat digunakan untuk menghitung derajat keanggotaannya.

Gambar 5. Fungsi keanggotaan variabel cahaya Gambar 6 adalah fungsi keanggotaan variabel suhu, terdiri dari 3 kondisi yaitu dingin, normal, dan panas. Selanjutnya dapat digunakan untuk menghitung derajat keanggotaannya.

Gambar 6. Fungsi keanggotaan variabel suhu Gambar 7 merupakan fungsi keanggotaan variabel kelembaban yang terdiri dari 3 kondisi yaitu kering, normal, dan basah. Selanjutnya dapat digunakan untuk menghitung derajat keanggotaannya.

Gambar 7. Fungsi keanggotaan variabel kelembaban Tahap kedua adalah inferensi, Proses

inferensi mengambil input dari output fuzzifikasi berupa derajat keanggotaan variabel cahaya, suhu, dan kelembaban. Dari derajat

keanggotaan dicari nilai α-predikat berupa nilai minimumnya dari masing-masing rule,

sehingga pada tahap inferensi dilakukan pembentukan rule. Kemudian, dilanjutkan dengan mencari nilai z dari masing-masing rule. Nilai z dari masing-masing rule didapat dari

output masing rule dengan

masing-masing kondisi diwakili oleh suatu nilai. Variabel output AC memiliki tiga fungsi

keanggotaan yaitu off, rendah, dan tinggi. Masing-masing keanggotaan diwakili oleh suatu nilai yang menunjukkan keadaan AC atau nilai suhu AC. Off diwakili nilai 0 atau AC dalam keadaan off, rendah diwakili nilai 17C, dan tinggi diwakili nilai 25C. Sedangkan, variabel output lampu memiliki tiga fungsi keanggotaan yaitu off, redup, normal, dan terang. Masing-masing keanggotaan diwakili oleh suatu nilai yang menunjukkan keadaan lampu atau nilai kecerahan lampu. Off diwakili nilai 0 atau lampu dalam keadaan off/padam, redup diwakili nilai 40%, normal diwakili nilai 70%, dan terang diwakili nilai 100%. Nilai ini merupakan nilai z yang digunakan pada masing-masing rule.

Tahap terakhir adalah defuzzifikasi. Defuzzifikasi mengambil input dari output

proses sebelumnya, inferensi, berupa nilai

α-predikat dan z masing-masing rule. Defuzzifikasi dilakukan dengan menjumlahkan

perkalian α-predikat dan z masing-masing rule untuk AC maupun lampu, lalu membaginya dengan penjumlahan α-predikat pada semua

rule.

3.3 Implementasi Sistem

Implementasi sistem terdiri dari implementasi perangkat keras dan perangkat lunak. Implementasi perangkat keras dilakukan dengan menghubungkan seluruh komponen ke Arduino Uno sehingga dapat dijalankan secara bersamaan, dapat dilihat pada Gambar 8. Hubungan pin yang digunakan seperti yang dijelaskan pada perancangan sistem.

Gambar 8. Implementasi rangkaian komponen sistem

Selanjutnya,

rangkaian

komponen

sistem dipasang pada prototipe

. Sehingga, terlihat pada Gambar 9 merupakan implementasi prototipe dan rangkaian komponen sistem.

(6)

Gambar 9. Implementasi prototipe dan rangkaian komponen sistem

Pada implementasi perangkat lunak dilakukan penulisan kode program menggunakan Arduino IDE untuk melakukan pembacaan nilai cahaya menggunakan LDR, pembacaan nilai suhu dan kelembaban menggunakan DHT11, mengetahui ada/tidaknya pergerakan menggunakan PIR, dan perhitungan logika Fuzzy. Untuk perhitungan logika Fuzzy terdiri dari penulisan kode program untuk menghitung derajat keanggotaan variabel cahaya, suhu, kelembaban, kode program untuk mencari nilai α-predikat pada tiap rule dengan fungsi min

untuk mencari nilai minimum, dan kode program untuk mencari nilai z yang dilakukan dua kali, pertama untuk mencari nilai z pada AC dan yang kedua pada lampu.

4. PENGUJIAN DAN ANALISIS 4.1 Pengujian Sensor LDR

Pengujian sensor LDR bertujuan untuk mengetahui seberapa akurat sensor LDR dalam mendeteksi cahaya. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai cahaya dari sensor LDR dengan lux meter. Lux meter yang digunakan adalah tipe LX-1010B dari FUYI. Dilakukan sebanyak 20 kali pengujian. Perubahan cahaya pada pengujian dilakukan dengan memberi cahaya dari lampu senter pada LDR dan lux meter. Tabel 1 merupakan tabel pengujian sensor LDR dan Gambar 10 merupakan grafik perbandingan pembacaan LDR dengan lux meter.

Tabel 1. Akurasi pembacaan cahaya pada LDR dengan lux meter

No Nilai Cahaya pada LDR (Lux) Nilai Cahaya pada Lux Meter (Lux) Akurasi (%) 1 160 219 73,06 2 103 77 66,23 3 112 79 58,23 4 172 197 87,31 No Nilai Cahaya pada LDR (Lux) Nilai Cahaya pada Lux Meter (Lux) Akurasi (%) 5 121 182 66,48 6 117 127 92,13 7 116 88 68,18 8 104 74 59,46 9 123 118 95,76 10 134 124 91,94 11 225 166 64,46 12 136 97 59,79 13 150 260 57,69 14 106 120 88,33 15 114 123 92,68 16 144 139 96,40 17 113 139 81,29 18 182 244 74,59 19 119 136 87,5 20 123 158 77,85 Rata-Rata 76,97

Gambar 10. Perbandingan pembacaan cahaya pada LDR dengan lux meter

Dari hasil pengujian yang dilakukan seperti terlihat pada Tabel 1 menunjukkan rata-rata akurasi pengujian LDR adalah 76,97%. Pada Gambar 13 dapat dilihat di beberapa titik pengujian LDR memiliki akurasi yang baik, tetapi pada titik pengujian lainnya juga terdapat perbedaan hasil pembacaan yang cukup jauh. Hal ini dapat disebabkan akurasi dari sensor yang cukup rendah, juga pemberian cahaya atau penyinaran lampu senter yang tidak seimbang pada LDR dan lux meter pada saat pengujian.

4.2 Pengujian Sensor DHT11

Pengujian sensor DHT11 bertujuan untuk mengetahui seberapa akurat sensor DHT11 dalam mendeteksi suhu dan kelembaban. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai suhu dan kelembaban dari sensor DHT11 dengan thermohygrometer.

Thermohygrometer yang digunakan berasal dari

Odatime model TH101. Dilakukan sebanyak 20 kali pengujian. Hasil pengujian untuk nilai suhu sensor DHT11 dapat dilihat pada Tabel 2 dan Gambar 11.

(7)

Tabel 2. Akurasi pembacaan suhu pada DHT11 dengan thermohygrometer No Nilai Suhu pada DHT11 (C) Nilai Suhu pada Thermo-hygrometer (C) Akurasi (%) 1 25 29 86,21 2 25 30 83,33 3 26 30 86,67 4 26 30 86,67 5 26 30 86,67 6 27 30 90 7 27 31 87,10 8 27 31 87,10 9 29 31 93,55 10 28 31 90,32 11 29 31 93,55 12 29 30 96,67 13 25 31 80,65 14 25 31 80,65 15 25 30 83,33 16 23 25 92 17 23 25 92 18 23 25 92 19 22 25 88 20 22 24 91,67 Rata-Rata 88,41

Gambar 11. Perbandingan pembacaan suhu pada DHT11 dengan thermohygrometer

Sedangkan, hasil pengujian untuk nilai kelembaban sensor DHT11 dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 12.

Tabel 3. Akurasi pembacaan kelembaban pada DHT11 dengan thermohygrometer No Nilai Kelembaban pada DHT11 (%) Nilai Kelembaban pada Thermo-hygrometer (%) Akurasi (%) 1 77 81 95,06 2 77 80 96,25 3 78 79 98,73 4 79 78 98,72 5 79 76 96,05 No Nilai Kelembaban pada DHT11 (%) Nilai Kelembaban pada Thermo-hygrometer (%) Akurasi (%) 6 74 76 97,37 7 72 76 94,74 8 72 76 94,74 9 77 76 98,68 10 77 76 98,68 11 77 72 93,06 12 61 60 98,33 13 61 58 94,83 14 61 54 87,04 15 60 52 84,62 16 59 49 79,59 17 59 48 77,08 18 60 48 75 19 60 47 72,34 20 60 47 72,34 Rata-Rata 90,16

Gambar 12. Perbandingan pembacaan kelembaban pada DHT11 dengan thermohygrometer Setelah dilakukan pengujian nilai suhu dan kelembaban menggunakan DHT11 dan

thermohygrometer terlihat pada Gambar 14 dan

15 bahwa DHT11 memiliki pola hampir sama seperti thermohygrometer. Pada Gambar 15 dalam mendeteksi kelembaban DHT11 menunjukkan akurasi yang lebih baik pada 13 awal pengujian daripada 7 pengujian selanjutnya. Pada Tabel 2 dan 3 menunjukkan rata-rata akurasi dari 20 kali pengujian yaitu 88,41% untuk suhu dan 90,16% untuk kelembaban. Hal ini menunjukkan tingkat error DHT11 lebih sedikit saat mendeteksi kelembaban daripada suhu.

4.3 Pengujian Sensor PIR

Pengujian sensor PIR bertujuan untuk mengetahui seberapa akurat sensor PIR dalam mendeteksi pergerakan orang. Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan kondisi

High atau ada pergerakan dari sensor PIR

dengan kondisi nyata di tempat uji. Dilakukan sebanyak 20 kali pengujian. Hasil pengujian sensor PIR dapat dilihat pada Tabel 4.

(8)

Tabel 4. Akurasi pembacaan pergerakan pada PIR dengan pergerakan manual

No Nilai Pergerakan pada PIR Nilai Pergerakan Manual Kesesuaian Akurasi

1 Tidak Ada Tidak Ada Sesuai 100% 2 Ada Tidak Ada Tidak

Sesuai 0%

3 Ada Ada Sesuai 100%

8 Tidak Ada Tidak Ada Sesuai 100%

17 Tidak Ada Ada Tidak

Sesuai 0%

Rata-Rata 90%

Hasil pengujian sensor PIR pada Tabel 4 menunjukkan sensor PIR memiliki akurasi yang baik yaitu dengan rata-rata akurasi 90% dari 20 kali pengujian. Terdapat dua output PIR yang tidak sesuai yang dapat disebabkan adanya delay 1 detik sehingga jika gerakan terlalu cepat maka tidak terdeteksi oleh PIR. Selain itu, PIR dalam sistem ini juga menggunakan repeatable

trigger yang membuat kondisi terus High jika

masih terdeteksi ada gerakan sampai tidak ada gerakan barulah kondisi PIR berubah menjadi

Low, sehingga jika user sedang melakukan

gerakan kemudian tidak bergerak beberapa detik kemudian bergerak lagi maka kondisi PIR masih dalam keadaan High walaupun user tidak bergerak beberapa detik.

4.4 Pengujian Logika Fuzzy Beserta Output Pengujian logika Fuzzy beserta output bertujuan untuk mengukur kinerja sistem yang dibuat. Pengujian ini dilakukan sebanyak 30 kali dengan membandingkan output dari sistem yang dibuat dengan output dari MATLAB. Hasil pengujian perhitungan logika Fuzzy beserta output ditunjukkan pada Tabel 5 untuk

output AC dan 6 untuk output lampu. Gambar

13 menunjukkan grafik perbandingan output AC pada sistem dengan MATLAB, sedangkan Gambar 14 adalah grafik output lampu.

Tabel 5. Akurasi output AC pada sistem dengan MATLAB No Input Output Akuras i AC (%) Cahaya (Lux) Suhu (C) Kelem -baban (%) AC di Siste m (C) AC di MAT- LAB (C) 1 362 28 70 21,0 21,4 98,13 2 541 29 69 20,64 19,5 94,15 3 310 29 69 20,64 19,5 94,15 4 557 29 68 20,63 19,5 94,21 5 414 26 71 22,52 24 93,83 6 405 26 73 22,75 24 94,79 7 131 27 72 21,75 22,8 95,39 8 119 26 71 22,37 24 93,21 9 262 30 72 17,0 17 100 10 423 30 70 17,0 17 100 11 420 26 70 22,49 24 93,71 12 330 30 75 17,0 17 100 13 326 27 74 22,01 22,8 96,54 14 329 27 74 21,95 22,8 96,27 15 393 27 74 21,91 22,8 96,10 16 246 27 74 22,05 22,8 96,71 17 606 27 74 22,31 22,8 97,85 18 586 27 74 22,31 22,8 97,85 19 182 29 70 20,73 19,5 93,69 20 181 28 71 21,0 21,4 98,13 21 178 28 72 21,17 21,4 98,93 22 678 29 71 20,38 19,5 95,49 23 273 25 73 25,0 25 100 24 508 25 74 25,0 25 100 25 542 25 74 25,0 25 100 26 530 28 75 21,36 21,4 99,81 27 485 24 79 21,63 22 98,32 28 589 24 80 21,82 22 99,18 29 362 25 79 25,0 25 100 30 603 25 79 25,0 25 100 Rata-Rata 97,21

Gambar 13. Perbandingan output AC pada sistem dengan MATLAB

(9)

Tabel 6. Akurasi output lampu pada sistem dengan MATLAB No Input Output Akuras i Lampu (%) Cahaya (Lux) Suhu (C) Kelem -baban (%) Lamp u di Siste m (%) Lampu di MAT- LAB (%) 1 362 28 70 0,0 0 100 2 541 29 69 0,0 0 100 3 310 29 69 20,0 18,6 92,47 4 557 29 68 0,0 0 100 5 414 26 71 0,0 0 100 6 405 26 73 0,0 0 100 7 131 27 72 85,0 87,6 97,03 8 119 26 71 85,89 92,4 92,95 9 262 30 72 28,02 35,7 78,49 10 423 30 70 0,0 0 100 11 420 26 70 0,0 0 100 12 330 30 75 14,2 11,4 75,44 13 326 27 74 17,79 12,9 62,09 14 329 27 74 17,36 11,8 52,88 15 393 27 74 0,0 0 100 16 246 27 74 45,80 41,6 89,90 17 606 27 74 0,0 0 100 18 586 27 74 0,0 0 100 19 182 29 70 61,10 67,2 90,92 20 181 28 71 63,62 67,6 94,11 21 178 28 72 65,69 68,8 95,48 22 678 29 71 0,0 0 100 23 273 25 73 28,87 31,8 90,79 24 508 25 74 0,0 0 100 25 542 25 74 0,0 0 100 26 530 28 75 0,0 0 100 27 485 24 79 0,0 0 100 28 589 24 80 0,0 0 100 29 362 25 79 0,0 0 100 30 603 25 79 0,0 0 100 Rata-Rata 93,75

Gambar 14. Perbandingan output lampu pada sistem dengan MATLAB

Perbedaan output sistem dengan MATLAB dari 30 pengujian, pada Tabel 5 dan 6 menunjukkan AC memiliki rata-rata akurasi 97,21% lebih tinggi daripada lampu yaitu

93,75%, yang berarti kinerja sistem pada AC lebih baik daripada lampu. Nilai output yang berbeda dapat disebabkan oleh perbedaan penulisan range. Pada sistem yang dibuat, di Arduino IDE penulis membuat range tiap variabel untuk nilai batas awal dan akhir dengan nilai kurang dari (≤) dan lebih dari (≥) sedangkan di MATLAB tiap variabel harus memiliki range yang jelas untuk nilai batas awal dan akhir.

5. KESIMPULAN

Berdasarkan rumusan masalah penelitian serta hasil implementasi, pengujian dan analisis yang dilakukan dalam penelitian ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. 1. Perancangan logika Fuzzy untuk

pengkondisian AC dan lampu otomatis ini terdiri dari tiga tahap, yaitu fuzzifikasi,

inferensi, dan defuzzifikasi. Tahap inferensi

sistem ini menggunakan metode MIN, dan

defuzzifikasi menggunakan metode

Weighted Average. Penelitian ini menggunakan logika Fuzzy Sugeno. 2. Implementasi logika Fuzzy untuk

pengkondisian AC dan lampu otomatis di Arduino Uno dilakukan setelah tahap perancangan logika Fuzzy, terdiri dari tiga tahap yaitu pembuatan kode program untuk menghitung derajat keanggotaan variabel

cahaya, suhu, dan kelembaban, selanjutnya

kode program untuk mencari nilai

α-predikat pada tiap rule, terakhir, kode

program untuk mencari nilai z yang dilakukan dua kali, pertama untuk kondisi AC dan yang kedua untuk lampu.

3. Tingkat keberhasilan logika Fuzzy untuk pengkondisian AC dan lampu otomatis dilakukan dengan membandingkan nilai

output sistem dengan nilai output pada

MATLAB. Rata-rata akurasi output AC yaitu 97,21% sedangkan lampu 93,75%, yang berarti kinerja sistem pada AC lebih baik daripada lampu. Nilai output yang berbeda dapat disebabkan oleh perbedaan penulisan range. Pada sistem yang dibuat, di Arduino IDE penulis membuat range tiap variabel untuk nilai batas awal dan akhir dengan nilai kurang dari (≤) dan lebih dari (≥) sedangkan di MATLAB tiap variabel harus memiliki range yang jelas untuk nilai batas awal dan akhir. Rata-rata akurasi untuk masing-masing sensor adalah 76,97% untuk LDR dalam mendeteksi

(10)

cahaya, sensor DHT11 memiliki akurasi 88,41% dalam mendeteksi suhu dan 90,16% dalam mendeteksi kelembaban, dan sensor PIR memiliki akurasi 90% dalam mendeteksi pergerakan.

6. DAFTAR PUSTAKA

Alfina, Z. 2014. Rancang Bangun Embedded

System Penyiraman Otomatis pada Tanaman Hias Menggunakan Logika Fuzzy. S1. Universitas Brawijaya.

Arduino. n.d. Arduino/Genuino UNO. [online]

Tersedia di:

<https://www.arduino.cc/en/Main/Ardu inoBoardUno> [Diakses 27 Mei 2017] Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi.

2015. Outlook Energi Indonesia (OEI) 2015. Jakarta: Pusat Teknologi Pengembangan Sumber Daya Energi. Budiharto, W. 2008. 10 Proyek Robot

Spektakuler (p. 4). Elex Media Komputindo.

Budiharto, W., & Suhartono, D. 2014. Artificial

Intelligence Konsep dan Penerapannya.

Jakarta: CV. Andi Offset .

Caldo, Rionel Belen, et al. 2015. Design and Development of Fuzzy Logic Controlled Dimming Lighting System Using Arduino Microcontroller. IEEE

Xplore Digital Library.

Cook, Diane J., & Krishnan, N. C. 2015.

Activity Learning: Discovering, Recognizing, and Predicting Human Behavior from Sensor Data (p. 12).

[e-book] Canada: Wiley. Tersedia di: Google Books <booksgoogle.com> [Diakses 16 Maret 2017]

Emant. n.d. Measure Light Intensity using Light

Dependent Resistor (LDR). [online]

Tersedia di:

<http://emant.com/316002.page> [Diakses 17 Juli 2017]

J Jiuqiang, F., Jiang, B., & Yang, X. 2016. Design and Management Methods of Smart Home Human-Computer Relationship. IEEE Xplore Digital

Library.

Kusumadewi, S., & Purnomo, H. 2013. Aplikasi

Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Nugroho, M. S. 2011. Miniatur Pengaturan

Intensitas Cahaya Lampu LED Sebagai Otomatisasi Penerangan Jalan Umum Menggunakan Kontroler Logika Fuzzy.

S1. Universitas Brawijaya.

Oltean, G. & Ivanciu, L. N. 2017. Implementation of a Fuzzy Logic-Based Embedded System for Temperature Control. IEEE Xplore

Digital Library.

Purnama, A. 2012. LCD (Liquid Cristal

Display). [online] Tersedia di: <http://elektronika-dasar.web.id/lcd-liquid-cristal-display/> [Diakses 16 Maret 2017]

Purnama, A. 2014. Kendali Logika Fuzzy.

[online] Tersedia di:

<http://elektronika-dasar.web.id/kendali-logika-fuzzy/> [Diakses 15 Maret 2017]

Setiawan, E. 2016. Kamus Besar Bahasa

Indonesia (KBBI). [online] Tersedia di:

<http://kbbi.web.id/otomatisasi> [Diakses 10 Maret 2016]

Tarigan, P., Sinurat, S., & Sinambela, M. 2015. Implementation of A Mamdani Fuzzy Logic Controller for Building Automation Using Electronic Control Based on AT89S51. IEEE Xplore

Digital Library.

Zaki, D. M. 2016. Otomatisasi Terang Lampu

pada Smart Home Dalam Rangka Efisiensi Energi. S1. Universitas Brawijaya.

Zhou, Y., et al. 2012. Wireless Temperature & Humidity Monitor and Control. IEEE