## Sistem IoT Berbasis Fuzzy Inference Engine Untuk Penilaian Kualitas Udara Dalam Ruangan

## Achmad Firman Choiri
Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi (Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya) Surabaya, Indonesia mr.choiri55@gmail.com

## Endang Setyati
Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi (Institut Sains Dan Teknologi Terpadu Surabaya) Surabaya, Indonesia
endang@stts.edu

## Francisca H. Chandra
Program Studi Teknologi Informasi,
Fakultas Sains dan Teknologi (Institut Sains Dan Teknologi Terpadu
Surabaya)
Surabaya, Indonesia fhc@stts.edu
Abstract—  Decreased  air  quality  is  one  of  the  factors  that increase  the  likelihood  of  death  from  COVID-19  infection. There  are  many  factors  that  affect  air  quality,  this  research carried  out  the  development  of  an  intelligent  device  of  IoT- Fuzzy-based  air  quality  measuring  system.  The  device  is equipped with various sensors that are able to monitor  indoor air  quality  (IAQ).  The  device  utilizes  the  Fuzzy  Inference System  as  a  breakthrough  method  that  can  determine conditions between 0 and 1. The Fuzzy Inference Engine in this study adopted the Mamdani method with specifications having 5  sensor  input  variables,  namely  the  Ozon  Sensor,  PM2.5 Sensor,  CO  Sensor,  CO2  Sensor,  and  VOC  Sensor  with  each having 3 sets of fuzzy inputs except for the variable Ozon Sensor only has 2 fuzzy sets and 1 output variable by having 4 sets of fuzzy  outputs  according  to  the  Air  Purifier  also  has  4  output indicators. 20 rules are applied as decision-making rules in the AQI output. Testing was carried out by utilizing the Air Purifier as the Ground Truth. The test results show that the IoT-Fuzzy device can measure AQI with an error of 0.5 in the first test and an error of 0.2667 in the second test using MAE (Mean Absolute Error) calculations. (Abstract)
Keywords— Fuzzy Inference Engine, IoT, Indoor Air Quality (IAQ) (key words)
Abstrak— Penurunan kualitas udara merupakan salah satu faktor  yang  meningkatkan  kemungkinan  kematian  akibat infeksi  COVID-19.  Ada  banyak  faktor  yang  mempengaruhi kualitas  udara,  penelitian  ini  melakukan  pengembangan perangkat cerdas sistem pengukur kualitas udara berbasis IoT- Fuzzy.  Perangkat  dilengkapi  degan  berbagai  sensor  yang mampu  melakukan  pemantauan  kualitas  udara  dalam  suatu ruangan.  Perangkat  memanfaatkan  Fuzzy  Inference  System sebagia  metode  terobosan  yang  dapat  menentukan  kondisi diantara  0  dan  1.  Fuzzy  Inference  Engine  pada  penelitian  ini mengadopsi  metode  Mamdani  dengan  spesifikasi  memiliki  5 variabel input sensor yaitu Sensor Ozon, Sensor PM2.5, Sensor CO,  Sensor  CO2  dan  Sensor  VOC  dengan  masing-masing memiliki 3 himpunan fuzzy input kecuali untuk variabel Sensor Ozon hanya memiliki 2 himpunan fuzzy dan 1 variabel output dengan  memiliki  4  himpunan  fuzzy  output  sesuai  dengan  Air Purifier  juga  memiliki  4  indikator  output.  Terdapat  20  rule yang  diterapkan  sebagai  aturan  pengambil  keputusan  pada output  AQI.  Pengujian  dilakukan  dengan  memanfaatkan  Air Purifier sebagai Ground Truth. Hasil pengujian menunjukkan perangkat  IoT-Fuzzy  dapat  mengukur  AQI  dengan  error sebesar  0.5  pada  pengujian  pertama  dan  error  0.2667  pada
pengujian  kedua  menggunakan  perhitungan  MAE  (Mean Absolute Error). (Abstrak)
Keywords—  Fuzzy  Inference  Engine,  IoT,  kualitas  udara dalam ruangan.

## PENDAHULUAN
Dalam  dunia  kesehatan  kualitas  udara  menjadi  peran penting dalam kedupan manusia di bumi, penurunan kualitas udara  dalam  suatu  daerah  yang  padat  transportasi  maupun industri  serta  tidak  sebanding  dengan  pertumbungan  ruang terbuka hijau / kawasan taman hijau khususnya pada wilayah perkotaan  adalah  menjadi  salah  satu  penyebab  yang  dapat mempengaruhi  kesehatan  pernapaasan  manusia.  Sehingga dapat menimbulkan beberapa penyakit salah satunya seperti serangan jantung, stroke, diabetes, dan tekanan darah tingggi [1].  Dalam  hasil  penelitian  studi  dari  Harvard  TH  Chan School  of  Public  Health  ,  menemukan  bahwa  menghirup lebih  banyak  udara  yang  tercemar  selama  bertahun-tahun dapat memperburuk efek COVID-19 [2].
Indeks Kualitas Udara di indonesia dikenal dengan Index Standart  Pencemaran  udara  (ISPU)  digunakan  secara  resmi sesuai dengan keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor : NOMOR P.14/MENLHK/SETJEN/KUM.1/7/2020 Tentang Indeks Standar Pencemar Udara. [3] Dengan kondisi masa  pandemi  COVID-19  banyak  sekali  orang  yang harusnya  sadar  dengan  udara  yang  segar  akan  tetapi terkadang  mengabaikan  kualitas  udara  yang  ada  [3]  dalam ruangan apakah masih layak untuk pernapasan manusia. saat ini kualitas udara adalah sangat penting untuk dimonitoring maka dari itu masyarakat perlu untuk tetap menjaga kualitas kesehatannya  untuk  menurunkan  tingkat  resiko  kematian akibat  COVID-19  maupun  dari  penyakit  lainnya  yang berhubungan dengan gangguan pernapasan.[1]
Oleh karena itu, lingkungan hidup harus menggabungkan sistem  pemantauan  otomatis  untuk  memonitoring  skenario kualitas  udara  yang  tidak  menguntungkan  bagi  kesehatan pernapasan. Dalam penelitian ini, kami telah mengembangkan  kecerdasan  Perangkat  berbasis  Sistem pengukur  kualitas  udara  berbasis  Internet  of  Things  IoT- fuzzy dilengkapi beberapa sensor sensor yang mampu untuk melakukan pemantauan kualitas udara dalam ruangan[4], [5], [6],[7] , serta harga terjangkau. Logika fuzzy adalah metode
yang  tepat  untuk  dapat  memetakan  nilai-nilai  yang  bersifat samar atau kabur diantara nilai 0 dan 1yang dikenal dengan keanggotaan  fuzzy.  Berbeda  dengan  himpunan  tegas  yang hanya memiliki nilai 0 dan 1) dengan menggunakan metode Fuzzy  model  mamdani  merupakan  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  pada  proses  pengambilan  keputusan  dan pada metode fuzzy inference ini memiliki kemampuan dalam menangani  masalah  yang  dianggap  sulit  sekali  untuk  dapat didefinisikan  dan  mampu  memodelkan  fungsi  non-linier. Sehingga  dalam  penelitian  ini,  aplikasi  fuzzy  model Mamdani  diharapkan  dapat  membantu  mengolah  beberapa input  dari  sensor  sehingga  memberikan  keputusan  yang sesuai dan akurat.. Ada beberapa faktor fuzzy sering dipilih untuk  digunakan  yaitu,  (1)  Konsep  logika  fuzzy  mudah dimengerti,  dasar  penalaran  fuzzy  sangat  sederhana  dan mudah  dimengerti.  (2).  sangat  fleksibel.  (3).  memiliki toleransi  terhadap  data-data  yang  tidak  tepat.  (4).  mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks. (5). Dapat dikombinasikan dengan   teknik - teknik   kendali secara konvensional.
Sebelumnya  terdapat  penelitian  yang  dilakukan  dengan bidang  yang  sama.  Penelitian  pada  jurnal  [4],  menjelaskan sistem pengukuran kualitas udara dalam ruangan berbasis IoT menggunakan  metode  fuzzy  set  tipe-1  (T1FLS)  dan kosenstrasi  yang  di  ukur  hanya  kandungan  CO,  PM10  dan temperature  &  humidity      menggunakan  modul  NodeMCU dan data pengukuran dikirimkan menggunakan google sheet dengan  metode  pengujian  yang  dipakai  hanya  melakukan pengukuran  pada  ruangan  tertentu  dengan  membandingkan perbedaan  data  hasil  pengukuran  kangdungan  polusi  pada masing masing ruangan.
Pada penelitian jurnal [5],  menjelaskan sistem pengukuran  kualitas  udara  didalam  ruangan  berbasis  IoT menggunakan fuzzy inference dan konsentrasi yang di ukur adalah CO2, Partikel Udara dan suhu & Kelembaban dengan pengambilan data menggunakan smartphone kemudian data di kirim ke IoT Cloud AWS. kemudian data divisualisasikan secara grafik untuk di tampilkan kepada user.
Pada penelitian jurnal [6],  menjelaskan sistem pengukuran  kualitas  udara  dalam  ruangan  menggunakan metode fuzzy inference system dan kosenstrasi yang di ukur adalah kandungan CO, CO 2 , NO 2 ,  O 3 ,  PM 2.5 ,  temperature  dan  humidity,  menggunakan mikrokontroller  sebagai  kontrol  dan  data  pengukuran dikirimkan melaui mikrokontroller dengan proses fuzzifikasi dan dapat mengeluarkan output berupa buzzer, LED,  outlet, inlet exhaust dan fan berdasarkan kondisi tingkat polusi yang
diukur. pengujian yang dipakai melakukan pengukuran pada ruangan dan melakukan pembersihan udara atau membuang polusi  disaat  kondisi  udara  dalam  ruangan  dalam  kategori buruk.
Pada penelitian jurnal [7],  menjelaskan sistem pengukuran  kualitas  udara  dalam  ruangan  berbasi  IoT menggunakan metode fuzzy inference system dan kosenstrasi yang
di ukur adalah kandungan CO
2 , dan  PM10,  menggunakan  Raspberry  Pi3  dan  Arduino  Uno sebagai  kontrol.  dan  data  pengukuran  dikirimkan  melaui arduino uno kemudian diteruskan ke Raspberry Pi3. Setelah proses fuzzifikasi data dibandingkan dengan rule yang dibuat sehingga dapat mengeluarkan output berupa fan berdasarkan kondisi  tingkat  polusi  yang  diukur.  pengujian  yang  dipakai melakukan pengukuran pada ruangan dan melakukan aktivasi fan  untuk  membuang  polusi  disaat  kondisi  udara  dalam ruangan dalam kategori buruk kemudian data dikirimkan ke Cloud Server.
Pada penelitian jurnal [8],  menjelaskan sistem pengukuran  kualitas  udara  diluar  ruangan  berbasi  IoT menggunakan metode fuzzy inference system dan kosenstrasi yang  di  ukur  adalah  Oksigen,  Asap,  Sensor  Partikel  Debu, Gas  dan  Suhu  &  Kelembaban,  menggunakan  Arduino  Uno sebagai kontrol proses fuzzyfikasi. pengujian yang dilakukan berupa  pengukuran  konsentrasi  dibandingkan  dengan  alat ukur  konvensional  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat kemudian data dikirimkan ke Cloud Server.
Pada penelitian jurnal [9],  menjelaskan sistem pengukuran detak jantung dengan memanfaatkan pengukuran kualitas  udara  berbasis  IoT  menggunakan  metode  fuzzy inference  dan  kosenstrasi  yang  di  ukur  adalah  Air  Quality, Detak Jantung, dan Suhu, menggunakan NodeMCU sebagai kontrol  proses  fuzzyfikasi  dan  koneksi  ke  internet. ThingSpeak  sebagai  Cloud  Server  yang  digunakan    untuk menampung  data  yang  dikirimkan  oleh  NodeMCU. Pengujian hanya dilakukan dengan menampilkan nilai yang ada pada website thingspeak sebagai hasil pengukuran yang dilakukan.
Pada  penelitian  jurnal  [10],  sistem  pengukuran  kualitas udara  menggunakan  arduino  Uno.  Sensor  yang  digunakan adalah MQ135, MQ7, MQ3 sebagai sensor gas dan pengujian dilakukan jika pengukuran di LCD menunjukan nilai diatas 1000  maka  buzzer  akan  berbunyi  sekali  dan  LCD menampilkan  “Udara  Jelek”.  Sedangkan  jika  nilai menunjukan  diatas  2000  maka  buzzer  akan  terus  berbunyi dan LCD menampilkan “Berbahaya”

## TABEL I.  PERBANDINGAN HASIL PENELITIAN SEBELUMNYA
Nama Peneliti / Tahun Judul Hasil Penelitian Persamaan Perbedaan M.  Zareb,  B. Bakhti, Y. Bouzid,  C.  E. Batista, I. Ternifi,  and M. Abdenour/2021 An Intelligent IoT Fuzzy Based Approach for Automated Indoor Air Quality Monitoring Membuat  perangkat  IoT-Based  AQM  (Air Quality  Monitoring)  dan  upload  data pengukuran kualitas udara dalam ruangan ke google sheet. Sistem pengukuran kualitas udara dalam
ruangan berbasis IoT, yang di  ukur  CO  (MQ7),  PM10 dan temperature & humidity, NodeMcu
Penelitian  tersebut  menggunakan metode  fuzzy  set  tipe-1  (T1FLS) dan pada penelitian
ini menggunakan metode Fuzzy
Inference  model  Mamdani  dan cloud  server  yang  digunakan  juga berbeda.
TABEL I.  (LANJUTAN) Nama Peneliti / Tahun Judul Hasil Penelitian Persamaan Perbedaan B. W. Dionova, M. N. Mohammed,  S. Al-Zubaidi, and  E.  Yusuf /2020 Environment indoor air quality assessment using fuzzy  inference system Sistem  pengukuran  kualitas  udara  dalam ruangan menggunakan metode fuzzy inference  system,  mikrokontroller  sebagai kontrol  dan  data  pengukuran  dikirimkan melaui  mikrokontroller  dengan  proses fuzzifikasi  dan  dapat  mengeluarkan  output berupa  buzzer,  LED,  outlet,  inlet  exhaust dan  fan  berdasarkan  kondisi  tingkat  polusi yang diukur Sistem pengukuran kualitas udara dalam ruangan, menggunakan metode  fuzzy  inference system  dan  kosenstrasi yang di ukur adalah kandungan  CO,  CO2,  O3, PM  2.5,  temperature  dan humidity Penelitian tersebut memiliki tambahan  kandungan  konsentrasi yang  di ukur yaitu  NO2, dan dapat mengeluarkan output berupa buzzer,  LED,  outlet,  inlet  exhaust dan fan, Sedangkan pada penelitian ini  hanya  mengeluarkan  output buzzer  saja  sebagai  penanda  dan menggunakan Internet of Things F. Pradityo and N. Surantha Indoor air quality monitoring system with fuzzy logic control  based  on IOT Sistem  pengukuran  kualitas  udara  dalam ruangan berbasis IoT menggunakan metode fuzzy  inference  system,  menggunakan
Raspberry  Pi3  dan  Arduino  Uno  sebagai kontrol.  dan  data  pengukuran  dikirimkan melaui arduino uno kemudian diteruskan ke Raspberry
Pi3, fuzzifikasi data dibandingkan  dengan  rule  yang  dibuat sehingga dapat mengeluarkan output berupa fan. Sistem pengukuran kualitas udara dalam ruangan berbasis IoT menggunakan metode fuzzy inference system dan kosenstrasi  yang  di  ukur adalah  kandungan  CO2, dan PM10 Penelitian  Tersebut  menggunakan
Raspberry  Pi3  dan  Arduino  Uno sebagai  kontrol,  dengan  memiliki output berupa fan.  Sedangkan pada penelitian  ini  hanya  mengelurkan output buzzer saja sebagai penanda dan  menggunakan  Internet  of Things J. Prayudha, A. Pranata, and A. Al Hafiz Implementasi Metode Fuzzy Logic Untuk Sistem Pengukuran Kualitas  Udara
Di  Kota  Medan
Berbasis  Internet of Things (IoT).
Sistem  pengukuran  kualitas  udara  diluar ruangan berbasis IoT menggunakan metode fuzzy  inference  system,  menggunakan Arduino  Uno  sebagai  kontrol  proses fuzzyfikasi  dan  ESP  untu  koneksi  ke jaringan  internet  untuk  pengiriman  data  ke webserver. Sistem pengukuran kualitas udara dalam ruangan berbasis IoT,
menggunakan metode
fuzzy  inference  system, kosenstrasi  yang  di  ukur adalah Oksigen, Asap, Sensor  Partikel  Debu,  Gas dan  Suhu  &  Kelembaban, kemudian  data  dikirimkan ke Cloud Server.
Penelitian  tersebut  menggunakan arduino  uno  dan  ESP,  serta konsentrasi  nilai  yang  diukur  tidak diketahui  jenis  gas  dan  sensor  apa saja. Sedangkan pada penelitian ini dapat diketahui jenis sensor dan apa saja  kandungan  yang  diukur  dalam udara.  dan  Cloud  server  yang digunakan juga berbeda. V.  K.  S  and  R. Rayappa Neeralagi IoT based Health Monitoring using Fuzzy logic Sistem  pengukuran  detak  jantung  dengan memanfaatkan  pengukuran  kualitas  udara berbasis  IoT  menggunakan  metode  fuzzy inference dengan  menggunakan NodeMCU sebagai  kontrol  proses  fuzzyfikasi  dan koneksi ke internet Terdapat sistem pengukuran  kualitas  udara dalam  ruangan  berbasis
IoT,  menggunakan  metode fuzzy  inference  system, dan menggunakan NodeMCU  8266  sebagai kontroller Penelitian tersebut terfokus terhadap monitoring kesehatan. Dan hanya 1 sensor gas yang digunakan sebagai  pengukuran  kualitas  udara sedangkan  pada  penelitian  ini menggunakan  multi  sensor  dan Cloud  server  yang  digunakan  juga berbeda. A.  S.  Patil,  N. D. Chougale, and G. A. Mule Air Quality Monitoring System Using Arduino Sistem pengukuran kualitas udara
menggunakan  arduino  Uno,  pengujian dilakukan  menghasilkan  output  berupa buzzer dan data pengukuran di tampilkan ke LCD Sistem pengukuran kualitas udara, menggunakan sensor MQ135,  MQ3  dan  MQ7. Dan menggunakan platform  arduino  sebagai kontrollernya. Penelitian tersebut tidak menggunakan  metode  fuzzy  dan tidak  menggunakan  Internet  of Things  hanya  menampilkan  data yang di ukur ke LCD. J.  Jo,  B.  Jo,  J. Kim,  S.  Kim, and W. Han Development  of an IoT-Based indoor air quality monitoring platform Sistem  pengukuran  kualitas  udara  berbasis IoT,  memiliki  3  kondisi  yaitu Good, Moderate, dan Poor . Sistem pengukuran kualitas udara dalam
ruangan  berbasis  IoT,  dan konsentrasi kandungan udara  yang  diukur  yaitu Dust, Smoke, CO, CO2 dan Temperatur & Humidity. Penelitian tersebut tidak menggunakan  metode  seperti  pada penelitian  ini,  data  pengukuran langsung  dikirim  ke  cloud  karena tidak ada LCD untuk
menamplkannya dan perangkat yang  digunakan  tidak  dijelaskan menggunakan modul apa dan Cloud server yang digunakan juga berbeda. [11] X. Lai, T. Yang, Z. Wang,  and  P. Chen IoT implementation of  Kalman  Filter to improve accuracy  of  air quality monitoring  and prediction Sistem  Pengukuran  kualitas  udara  berbasis IoT dengan melakukan implementasi algoritma  Kalman  Filter  untuk  mengetahui tingkat  error  terhadap  MSE,  RMSE  dan MAE Sistem pengukuran kualitas udara berbasis IoT, MAE  digunakan  sebagai salah satu perhitungan untuk  mencari  nilai  error dan sensor yang digunakan adalah  laser  Dust  Sensor dan Gas Sensor.
Pernelitian  tersebut  menggunakan metode Kalman Filter dan modul & sensor  yang  digunakan  tidak  sama dengan  penelitian  ini  dan  Cloud server yang digunakan juga berbeda. [12]
Pada  penelitian  ini  mengacu  pada  referensi  dengan membuat  sistem  pengukuran  kualitas  udara  berbasi  IoT dalam  ruangan  dengan  memilih  Sensor  Ozon,  PM2.5,  CO, CO2  dan  VOC  dan  DHT-22  sebagai  sensor  suhu  & kelembaban. Dengan fuzzy inference model Mamdani yang digunakan sebagai metode pengambil keputusan. Perangkat yang  digunakan  adalah  Arduino  Due  sebagai  processing
sensor input dan proses fuzzifikasi, sedangkan modul Node MCU8266 digunakan untuk mengirimkan data ke cloud IoT thingger.io  dengan  koneksi  jaringan  wifi.  Proses  pengujian dilakukan  didalam  ruangan  untuk  mengukur  konsentrasi kandungan udara dengan melakukan perbandingan berdasarkan ground truth yaitu air purifier. Air purifier dapat mendeteksi udara sangat baik sampai sangat buruk dan dapat
membersihkan  udara  dalam  ruangan  dalam  waktu  tertentu berdasarkan  banyaknya  polusi  yang  tercemar.  Hasil  nilai pengujian perangkat IoT-Fuzzy  akan dibandingkan dengan output  Air  Purifier  apakah  tingkat  akurasi  masih  dalam kategori  akurat  atau  tidak.  Oleh  karena  itu  dengan menggunakan perhitungan MAE hasil pengujian IoT-Fuzzy yang  dibandingkan  dengan  hasil  Output  data  Air  Purifier untuk mencari  tingkat  error  akan  dapat  diketahui.  Dan  data monitoring kualitas udara dalam ruangan dapat di lihat secara realtime  melaui  cloud  Thingger.io  dan  dapat  diakses  oleh user  dari  berbagai  device  seperti  pada  “  Fig.12”.  Dengan memonitoring  kualitas  udara  dalam  ruangan  perangkat  ini dapat  digunakan  dalam  skala  rumah,  kantor,  industri,  serta ruangan ruangan yang perlu monitoring udara segar.
Air  Quality  Index  (AQI)  US  adalah  indeks  EPA  untuk melaporkan  kualitas  udara. AQI  sebagai  tolak  ukur  dengan rentang  nilai  mulai  0  hingga  500.  Jika  nilai  AQI  semakin tinggi,  maka  sebanding  dengan  tingkat  polusi  udara  dan tingkat masalah pada kesehatan manusia juga akan semakin tinggi. Misalnya,  nilai  AQI  50  atau  di  bawahnya menunjukkan kualitas udara yang baik, sedangkan nilai AQI di atas 300 menunjukkan kualitas udara berbahaya.[13]
TUJUAN & MANFAAT
Beberapa tujuan dalam penelitian ini diantaranya apakah Metode Fuzzy dengan model mamdani dapat dipakai  sebagai suatu  metode  pendukung  keputusan  untuk memilih suatu rule dengan tepat dan akurat. Membuat  suatu  sistem pengukur  kualitas  udara  berbasis  Internet  of  Things  IoT- fuzzy  dengan  beberapa  input  variabel  dari  sensor.  Sebagai informasi dan monitoring data secara realtime. Menbandingkan perangkat IoT-Fuzzy dengan Air Purifier.
Sedangkan manfaat yang diharapkan dalam penelitian ini mendapatkan  hasil  pengukuran  yang  lebih  akurat, pengukuran  kualitas  udara  dalam  ruangan  dan  monitoring kualitas  udara  dapat  dilakukan  secara  online  dan  real-time Sebagai  media  informasi  dan  edukasi  terhadap  masyarakat dalam  membedakan  kualitas  udara  yang  baik  sampai berbahaya.  Sehingga  dapat  bermanfaat  untuk  menambah wawasan  bahwa  pentingnya  menjaga  kesehatan  dan  dapat meningkatkan  kesadaran  terhadap  bahaya  polusi  yang membahayakan  tubuh.  Dapat  dijadikan  sebagai  warning sistem sehingga penanganan polusi dalam ruangan bisa tetap terpantau dan terjaga setiap waktu.

## METODE PENELITIAN
Pada  metode  ini  adalah  sebagai  tahapan  dalam  proses penelitian sebagai berikut:

## A. Perumusan Masalah
Masalah-masalah  yang  sudah  didefinisikan  kemudian mencari beberapa argumen dari berbagai sumber yang relevan dan  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dengan  tujuan  mencari keterkaitan  tentang  masalah  yang  satu  dengan  lainnya. Sehingga dapat ditemukan titik terang dari solusi yang akan diambil.
B . Pengumpulan Data Observasi
Mengumpulkan  datasheet  –  datasheet  setiap  komponen yang  mendukung  dalam  proses  kerja  sistem.  Hal  ini dimaksudkan  untuk  mencari  standart  nilai  yang  dimiliki setiap  variable  sehingga  dengan  dasar  acuan  tersebut  dapat memudahan pengambilan data data selajutnya. Serta mencari berbagai  sumber  penelitian  dan  sumber  lain  sebagai pendukung penelitian sebagai tinjauan pustaka dan teori.
C. Analisa Sistem Fuzzy
Melakukan analisa dan simulasi sistem fuzzy terhadap beberapa  paper  atau  sumber  rujukan  yang  akan  digunakan sebagai  pendukung  keputusan  dalam  penelitian  ini  dengan membandingkan dengan setiap ujicoba sebelumnya. apakah sistem  sudah  siap  diterapkan  kepada  sistem  atau  tidak sehingga  hasilnya  dapat  diaplikasikan  seperti  yang  sudah diharapkan.
D . Perancangan Sistem Fuzzy
Melakukan  perancangan  komponen  fuzzifikasi  pada pembentukan  variabel  dan  himpunan  fuzzy  setiap  variabe seperti pada tabel II.
TABEL II.  VARIABEL DAN HIMPUNAN FUZZY Variabel Himpunan Domain Sensor Ozon Sedikit [0, 0, 0.03, 0.4] Banyak [0.03 0.4 0.63 0.87] Sensor PM2.5 Sedikit [-60, -30, 3, 7] Sedang [3, 7, 15, 21] Banyak [16.5, 21, 30, 75] Sensor CO Sedikit [0, 0, 10, 15] Sedang [12, 15, 18] Banyak [15, 20, 100, 150] Sensor CO2 Sedikit [0, 0, 45, 55] Sedang [45, 55, 65] Banyak [55, 70, 150, 150] Sensor VOC Sedikit [0, 0, 44, 55] Sedang [45, 55, 65] Banyak [55, 70, 100, 136] Output AQI Sangat Baik [0, 0, 5, 20] Baik [13, 20, 30] Buruk [20, 30, 40] Sangat Buruk [30, 50, 101, 128]
Langkah  selanjutnya  adalah  pembentukan  fungsi keanggotaan input pada masing-masing variabel memiliki 3 himpunan  fuzzy  input  yaitu  SEDIKIT,  SEDANG  dan BANYAK  kecuali  untuk  variabel  Sensor  Ozon  hanya memiliki  2  himpunan  fuzzy yaitu  SEDIKIT  dan  BANYAK dan  1  variabel  output  dengan  memiliki  4  himpunan  fuzzy output  yaitu  SANGAT  BAIK,  BAIK,  BURUK,  dan SANGAT BURUK sesuai dengan Air Purifier juga memiliki 4  indikator  output.  Berikut  ini  adalah  bentuk  dari  variabel input dan output fuzzy:
• Sensor Ozon

## Gambar. 1. Fungsi Keanggotaan Sensor Ozon
Maka  pembentukan  fungsi  keanggotaan  Sensor  Ozon adalah seperti pada tabel III berikut :

## Tabel III. FUNGSI KEANGGOTAAN SENSOR OZON
Himpunan Fungsi Keanggotaan μaSedikit(x) {(1;(0.4 - x)/(0.4 - 0.03);0;) x ≤ 0.03, 0.03 ≤ 𝓍 ≤ 0.4, 𝓍 ≥ 0.4 (1)
μaBanyak(x) {(0; (x-0.03)/(0.4 - 0.03); 1;) x ≤ 0.4, 0. 03≤  x  ≤  0.4, x  ≥  0.4 (2)
• Sensor PM2.5

## Gambar. 2. Fungsi Keanggotaan Sensor PM2.5
Maka  pembentukan  fungsi  keanggotaan  Sensor  PM2.5 adalah seperti pada tabel IV berikut :
Tabel IV. FUNGSI KEANGGOTAAN SENSOR PM2.5
Himpunan Fungsi Keanggotaan μbSedikit(x) {(1;(7 - x)/(7 - 3)  ,0;) x ≤ 3, 3 ≤ 𝓍 ≤ 7, 𝓍 ≥ 7 (3)
μbSedang(x) {(0; (x-3)/(7 - 3); 1; (21-x)/(21 - 15);) x ≤ 3 atau x ≥ 21, 3  ≤  x  ≤  7, 7  ≤  x  ≤ 15, 15  ≤   x  ≤  21 (4) μbBanyak(x) {(0; (x-16.5)/(21 - 16.5); 1;) x ≤ 16.5, 16.5 ≤  x  ≤  21, x  ≥  21
(5)

## • Sensor CO

## Gambar. 3. Fungsi Keanggotaan Sensor CO
Maka  pembentukan  fungsi  keanggotaan  Sensor  CO adalah seperti pada tabel V berikut :
Tabel V. FUNGSI KEANGGOTAAN SENSOR CO
Himpunan Fungsi Keanggotaan μcSedikit(x) {(1;@(15 - x)/(15 - 10) ; 0;) x ≤ 10, 10 ≤ 𝓍 ≤ 15, 𝓍 ≥ 15 (6)
μcSedang(x) {(0;(x-12)/(15 - 12); (18-x)/(18 - 15);) x ≤ 12 atau x ≥ 18, 12  ≤  x  ≤  15, 15 ≤  x ≤  18 (7) μcBanyak(x) {(0;(x-15)/(20 - 15); 1;) x ≤ 15, 15≤  x  ≤  20, x  ≥  20 (8)

## • Sensor CO2

## Gambar. 4. Fungsi Keanggotaan Sensor CO2
Maka  pembentukan  fungsi  keanggotaan  Sensor  CO2 adalah seperti pada tabel VI berikut :
Tabel VI. FUNGSI KEANGGOTAAN SENSOR CO2 Himpunan Fungsi Keanggotaan μdSedikit(x) {(1; (55 - x)/(55 -45);  0;) x ≤ 45, 45 ≤ 𝓍 ≤ 55, 𝓍 ≥ 55 (9) μdSedang(x) {(0; (x-45)/(55- 45);  (65-x)/(65 - 55);) x ≤ 45  atau x ≥ 65, 45  ≤  x  ≤  55, 55  ≤ x  ≤  65
(10) μdBanyak(x) {(0; (x-55)/(70 - 55);  1;) x ≤ 55, 55 ≤  x  ≤  70, x  ≥  70 (11)
• Sensor VOC
Gambar. 5. Fungsi Keanggotaan Sensor VOC Maka  pembentukan  fungsi  keanggotaan  Sensor  VOC adalah seperti pada tabel VII berikut :
Tabel VII. FUNGSI KEANGGOTAAN SENSOR VOC
Himpunan Fungsi Keanggotaan μeSedikit(x) {(1; (55 - x)/(55 -45); 0;) x ≤ 45, 45 ≤ 𝓍 ≤ 55, 𝓍 ≥ 55 (12) μeSedang(x) {(0; (x-45)/(55- 45);  (65-x)/(65 - 55);) x ≤ 45  atau x ≥ 65, 45  ≤  x  ≤  55, 55  ≤ x  ≤  65 (13) μeBanyak(x) {(0; (x-55)/(70 - 55);  1;) x ≤ 55, 55 ≤  x  ≤  70, x  ≥  70 (14)

## • Output AQI

## Gambar. 6. Fungsi Keanggotaan Output AQI
Maka  pembentukan  fungsi  keanggotaan  Output  AQI adalah seperti pada tabel VIII berikut :
Tabel VIII. FUNGSI KEANGGOTAAN OUTPUT AQI
Himpunan Fungsi Keanggotaan μaSangatBaik(x) {(1; (20 - x)/(20 - 5); 0;) x ≤ 5, 5 ≤ 𝓍 ≤ 20, 𝓍 ≥ 20 (15)
μaBaik(x) {(0; (x-13)/(20 - 13);  (30 -x)/(30 - 20 );) x ≤ 13  atau x ≥ 30, 13  ≤  x  ≤  20, 20  ≤ x  30 (16) μaBuruk(x) {(0; (x-20)/(30 - 20);  (40-x)/(40 - 30);) x ≤ 20  atau x ≥ 40, 20  ≤  x  ≤  30, 30  ≤ x  ≤  40 (17) μaSangatBuruk(x) {(0; (x-30)/(50 - 30);  1;) x ≤ 30, 30 ≤  x  ≤  50, x  ≥  50 (18)
Proses  selanjutnya  adalah  pembentukan  desain  fuzzy seperti  pada  “Fig.  3”  sesuai  dengan  spesifikasi  yang dijelaskan pada tabel I. Desain rancangan Fuzzy terdiri dari 6 input, 5 input Fuzzy yaitu Sensor Ozon, PM2.5, CO, CO2 dan VOC  dan  1  input  non-Fuzzy  DHT-22  serta  AQI  Sebagai Outputnya, Modul IOT adalah modul yang digunakan untuk menjalankan  program  program  yang  mengadopsi  sistem fuzzy Inference.
Maka berdasarkan beberapa kategori yang mengacu pada Air  Quality  Index  (AQI)  [13]  dapat  dibentuk  aturan  berupa rule  yang  yang  akan  diaplikasikan  pada  Sistem  IoT-Fuzzy terdiri dari 20 rule sebagai berikut:
R[1]
IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Sedikit)  AND (VOC is Sedikit)  THEN
(AQI is Sangat Baik)
R[2] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Sedikit)  AND (VOC is Sedang)  THEN (AQI is Sangat Baik) R[3] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Sedang)  THEN (AQI is Sangat Baik) R[4] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedang)  AND (CO2 is Sedikit)  AND (VOC is Sedang)  THEN (AQI is Baik) R[5] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedang)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Sedikit)  THEN (AQI is Baik) R[6] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedang)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Sedang)  THEN (AQI is Buruk) R[7] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedang)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Banyak)  THEN (AQI is Buruk) R[8] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedang)    AND  (CO  is Sedang)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Sedang)  THEN (AQI is Buruk) R[9] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedang)    AND  (CO  is Banyak)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Sedang)  THEN (AQI is Sangat Buruk) R[10] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Banyak)    AND  (CO  is Banyak)  AND (CO2 is Banyak)  AND (VOC is Banyak)  THEN (AQI is Sangat Buruk) R[11] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedang)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Sedang)  THEN (AQI is Baik) R[12] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is
Sedikit)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Banyak)  THEN
(AQI is Baik) R[13] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Sedikit)  AND (VOC is Banyak)  THEN (AQI is Sangat Baik) R[14] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Banyak)  THEN (AQI is Baik) R[15] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedang)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Banyak)  AND (VOC is Banyak)  THEN (AQI is Baik) R[16] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedang)    AND  (CO  is Sedang)  AND (CO2 is Banyak)  AND (VOC is Banyak)  THEN (AQI is Sangat Buruk) R[17] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedikit)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Sedikit)  THEN (AQI is Sangat Baik) R[18] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Banyak)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Sedang)  THEN (AQI is Buruk) R[19] IF  (Ozon  is  Sedikit)  AND  (PM2.5  is  Sedang)    AND  (CO  is Sedikit)  AND (CO2 is Sedikit)  AND (VOC is Sedikit)  THEN (AQI is Sangat Baik)
R[20] IF  (Ozon  is  Banyak)  AND  (PM2.5  is  Banyak)    AND  (CO  is Banyak)  AND (CO2 is Banyak)  AND (VOC is Banyak)  THEN
(AQI is Sangat Buruk)

## E . Perancangan Hardware dan Software
Melakukan  perancangan  pada  modul  IoT  mulai  dari perancangan hardware dan software, pada “Fig. 8” berikut ini adalah gambaran secara umum yang dapat diterapkan dengan metode Fuzzy Inference Engine.
Daerah  didalam  garis  putus-putus  adalah  Perancangan sistem IoT terdapat 5 sensor input fuzzy dan 1 sensor input non-fuzzy.  dan  menggunakan  Arduino  due  [14]  sebagai pengolahan  data  dan  proses  fuzzifikasi  didalamnya.
Kemudian  di  koneksikan  dengan  NodeMCU8266  sebagai modul  IoT  untuk  dapat  terkoneksi  ke  internet  melalui jaringan wifi[8][9][4][10].

## Gambar. 8. Gambaran Sistem IoT-Fuzzy
Selanjutnya,  data  dikirimkan  melalui  jaringan  internet wifi  ke  server  cloud  agar  dapat  diakses  oleh  user  untuk monitoring kualitas udara dalam ruangan.
F . Pengujian
Rencana  pengujian  yang  akan  dilakukan  terhadap beberapa ruangan untuk mencari kosentrasi kandungan udara yang terkandung. Dengan menggunakan Air purifier sebagai Ground Truth atau pembanding. Proses pengukuran dilakukan dengan  cara  mengamati  kondisi  awal  udara  Sangat  Baik sampai  kondisi  udara  mengalami  peningkatan  polusi  dan pengukuran akan di anggap selesai jika sistem IoT-Fuzzy dan Air  Purifier  kembali  menunjukan  indikator  Sangat  Baik sehingga pengujian dapat memperoleh data tingkat perbedaan indikator  terhadap  perbedaan  kandungan  udara  yang  ada dalam ruangan tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  proses  fuzzifikasi  dari  beberapa  variabel input  dan  output  yang  sudah  ditentukan  sebagai  monitoring Air Quality Index pada udara didalam ruangan. Contoh data yang  pilih  diambil  dari  data  random  pada  tabel  IX  yang digunakan  dalam  contoh  pembahasan  kasus  pembacaan sensor pada ruangan.

## Tabel IX. DATA KASUS NILAI INPUT FUZZY
Ozon PM2.5 CO CO2 VOC AQI 0.02 7.00 8.03 61.73 60.00 21.26 Baik

## A. Menghitung Himpunan pada Variabel Input
Proses  perhitungan  secara  matematis  dilakukan  dengan menggunakan  rumus  pada  tabel  III  untuk  mencari  derajat keanggotaan  pada  masing-masing  himpunan  terhadap variabel input sensor fuzzy. Maka hasilnya seperti pada tabel X berikut ini.
Tabel X. DERAJAT KEANGGOTAAN NILAI INPUT FUZZY
Variabel Himpunan Fuzzy Derajat Keanggotaan 𝝁(𝒙) Ozon 𝜇𝑎𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡(0.01) 1 PM2.5 𝜇𝑏𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡(7.00) 0 𝜇𝑏𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(7.00) 1 CO 𝜇𝑐𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡(8.03) 1 CO2 𝜇𝑑𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(61.73) 0.327 𝜇𝑑𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(61.73) 0.448 VOC 𝜇𝑒𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(60.00) 0.5 𝜇𝑒𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(60.00) 0.33 B. Penerapan Operator Fuzzy
Kemudian menerapkan perhitungan metode MAX fungsi dengan implikasi pada rule menggunakan fungsi MIN. R[11]   IF (Ozon is Sedikit) AND (PM2.5 is Sedang)  AND (CO is Sedikit)  AND (CO2 is Sedang)  AND (VOC is Sedang)  THEN  (AQI is Baik)
α_11  =  min(μaSedikit(0.01), μbSedang(7.00), μcSedikit(8.03),  μdSedang(61.73), μeSedang(60.00)
=  min(1, 1, 1, 0.327, 0.5) =  0.327

## C. Fungsi Implikasi
Pada  bagian  representasi  linier  naik  dan  turun  harus dihitung untuk mencari nilai x dari nilai Baik dari keanggotaan output AQI dari rumus pada tabel III kategori sedang.
Perhitungan aturan ke-11: α_11   =  0.327 Representasi Linier Naik 0.327  =   (x-13)/(20-13)
0.327   =   (x-13)/7 0.327  = (x/7)- (13/7) x = 15.289 Representasi Linier Turun 0.327  =    (30-x)/(30-20) 0.327  =    (30-x)/10 0.327  = 3- (x/10) x  = 26.73

## C. Mengkomposisikan Semua Output AQI
Hasil  dari  perhitungan  aturan  ke-11  sudah  ditentukan bahwa x dari representasi linier naik = 15.289 dan representasi linier  turun  =  26.289.  maka  perhitungan  selanjutnya  dapat menentukan  fungsi  keanggotaan  pada  himpunan Baik dari persamaan  (16). kemudian  dapat  mencari  luas  dan  momen dari daerah implikasi untuk proses defuzzifikasi .
Tabel XI. FUNGSI KEANGGOTAAN OUTPUT HIMPUNAN SEDANG Himpunn Fungsi Keanggotaan μ_SFAQI (x) {(0;(x-13)/(20 - 13); 0.327; (30 -x)/(30- 20 ) {(0; 0.1428x-1.857; 0.327; 3-0.1x;) x ≤ 13  atau x ≥ 30, 13  ≤  x  ≤  15.26, 15.26 ≤  x  ≤  26.73, 26.73  ≤  x  30 (19)

## D. Deffuzifikasi
Langkah  selanjutnya  menghitung  momen  dan  luas  sebagai berikut;
1.  Menghitung Luas A1 = ((15.289-13) X 0.327)/2
=  0.748503/2 = 0.3742 A2 = ((26.73-15.289)  X 0.327= 3.7412 A3 = ((30-26.73)  X 0.327)/2
=  1.06929/2 = 0.5346 2.  Menghitung Momen
Melakukan  perhitungan  integral  untuk  mencari  momen sebagai berikut :
3. Fungsi Centroid
Kemudian  setelah  luas  dan  momen  sudah  dihitung selanjutnya  dapat  menghitung  titik  pusat  (Centroid)  dapat diperoleh dari :
Z* = (M1+M2+M2)/(A1+A2+A3)
= (5.271 + 78.745 +14.873  )/(0.3742 + 3.7412+ 0.5346) = 98.889/4.65 = 21.2664
Jadi hasil dari R[11] = IF (Ozon is Sedikit ) AND (PM2.5 is Sedang )    AND  (CO  is Sedikit )    AND  (CO2  is Sedang ) AND (VOC is Sedang )  THEN  (AQI is Baik ) adalah dengan nilai 21.2664 .

## E. Pengujian
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  dari sistem  fuzzy  inference  dan  untuk  mengetahui  apakah  sudah sesuai dengan perencanaan atau belum. dan proses pengujian ini  dilakukan sesuai rule AQI apakah sesuai dengan kondisi udara yang di baca sensor dengan rule AQI.

## 1. Ground Truth
Air Purifier sebagai Ground Truth akan di uji untuk mengetahui  tingkat  indikator  yang  ada  pada  Air  Purifier dengan  cara  melakukan  atau  membuat  polusi  udara  berupa asap yang dapat ditimbulkan dari pembakaran atau lainnya. Dalam penelitian ini polusi yang digunakan adalah asap dari pembakaran  obat  nyamuk  bakar  dimana  asap  yang ditimbulkan dapat mempengaruhi indikator pada air purifier. Pada  tabel  5.1  berikut  ini  adalah  pengaruh  polusi  asap terhadap indikator pada ground truth.

## Tabel XII. DATA PENGUJIAN AIR PURIFIER
Data Waktu Kecepatan Kipas Indikator Warna Keterangan 1 8:50:30 Pelan Biru Sangat Baik 2 8:53:30 Pelan Biru Sangat Baik 3 8:54:14 Sedang Hijau Baik 4 8:54:43 Cepat Orange Buruk 5 8:54:53 Cepat Merah Sangat Buruk 6 8:55:01 Cepat Merah Sangat Buruk 7 8:55:52 Cepat Merah Sangat Buruk 8 8:56:24 Cepat Orange Buruk 9 8:57:33 Cepat Orange Buruk 10 8:58:10 Cepat Orange Buruk 11 8:58:36 Cepat Orange Buruk 12 9:00:30 Cepat Orange Buruk 13 9:01:11 Cepat Orange Buruk 14 9:02:43 Sedang Hijau Baik 15 9:04:50 Sedang Hijau Baik 16 9:05:44 Sedang Hijau Baik 17 9:12:16 Sedang Hijau Baik 18 9:14:47 Pelan Biru Sangat Baik 19 9:20:11 Pelan Biru Sangat Baik 20 9:22:31 Pelan Biru Sangat Baik
Keterangan kondisi ruangan pada setiap data mengacu pada tabel XII adalah sebagai berikut:
Tabel XIII. DATA KONDISI RUANGAN Data Ke- Kondisi Ruangan Saat Pengujian Air Purifier 1-2 Sangat Nyaman untuk bernapas 3 Mulai ada asap 4 Ada asap 5-7 Asap sangat banyak, sangat tidak nyaman untuk bernapas 8-13 Masih ada asap banyak, tidak nyaman untuk bernapas 14-17 Tidak ada asap (hampir habis),  nyaman untuk bernapas 18-20 Tidak ada asap dan nyaman untuk bernapas

## 2. Komunikasi Data Serial Arduino ke modul IoT
Pada  pengujian  ini  dilakukan  untuk  menuji komunikasi  data  yang  dikirim  oleh  Arduino  Due  ke  modul IoT  yaitu  NodeMCU  ESP8266.  Arduino  due  bertugas sebagai  pengolah  input  sensor  dan  kemudian  dilakukan fuzzifikasi dan hasil output akan ditampilkan dan dikirimkan melalui Komunikasi Serial.

## Gambar. 9. Pengujian Output Sensor Arduino Due
Kemudian  hasil  pengujian  komunikasi  data  dari  arduino due ke modul NodeMCU 8266 dapat diamati pada “Fig.10”.
Gambar. 10. Komunikasi data Arduino Due – NodeMCU 8266
2. Pengujian Modul IoT ke Thinger.io
Setelah data di terima oleh modul NodeMCU ESP8266, maka selanjutnya data dikirim ke website Thinger.io dengan koneksi internet melalui jaringan wifi. Jika status terkoneksi maka  pada  dashboard  device  akan  tampil  status  “Online” seperti pada “Fig. 11”.
Gambar. 11. Koneksi Modul IoT ke Thinger.io
3. Pengujian IoT-Fuzzy
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan perangkat  IoT-Fuzzy  dengan  ground  truth  untuk  menguji tingkat keakurasian perangkat pada penelitian ini. Pengujian dilakukan sama  dengan pengujian ground truth sebelumnya dengan  cara  melakukan  atau  membuat  polusi  udara  berupa asap  yang  dapat  ditimbulkan  dari  pembakaran  atau  lainnya dan polusi yang digunakan berupa asap dari pembakaran obat nyamuk  bakar  dimana  asap  yang  ditimbulkan  dapat mempengaruhi indikator pada air purifier maupun perangkat IoT-Fuzzy.
Hasil  pengujian  akan  di  catat  setiap  ada  perubahan  dari ground  truth  maupun  perangkat  IoT-Fuzzy  dan  kemudian hasil  pengujian  akan  dihitung  error  dari  hasil  pengukuran perangkat  IoT-Fuzzy  dengan  menggunakan  perhitungan MAE  (Mean  Absolute  Error)  yaitu  rata-rata  selisih  mutlak nilai sebenarnya (aktual) dengan nilai prediksi (peramalan). MAE  digunakan  untuk  mengukur  keakuratan  suatu  model statistik  dalam  melakukan  prediksi  atau  peramalan. Perhitungan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus berikut:
MAE= n 1 i =1∑ n ∣ Ai − Fi ∣ (5.1)
dimana:
• n n adalah ukuran sampel
• A_i Ai adalah nilai data aktual ke-i i
• F_i Fi adalah nilai data peramalan ke-i i

## a. Pengujian Pertama

## TABEL XIV. DATA PENGUJIAN IOT-FUZZY DENGAN
GROUND TRUTH 1 No IoT- Fuzzy Ground Truth Kesalahan Absolut (|Ai - Fi|) Indikator Nilai (Fi) Indikator Nilai (Ai) 1 Sangat Baik 1 Biru 1 0 2 Sangat Baik 1 Biru 1 0 3 Sangat Baik 1 Biru 1 0 4 Baik 2 Orange 3 1 5 Baik 2 Merah 4 2 6 Buruk 3 Merah 4 1 7 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 8 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 9 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 10 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 11 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 12 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 13 Buruk 3 Merah 4 1 14 Buruk 3 Orange 3 0 15 Baik 2 Orange 3 1 16 Baik 2 Orange 3 1 17 Baik 2 Orange 3 1 18 Baik 2 Orange 3 1 19 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 20 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 21 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 22 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 23 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 24 Sangat Baik 1 Biru 1 0 25 Sangat Baik 1 Biru 1 0 26 Sangat Baik 1 Biru 1 0 27 Sangat Baik 1 Biru 1 0 28 Sangat Baik 1 Biru 1 0 Nilai MAE 0.5
Hasil dari pengujian pertama memiliki nilai MAE 0.5 hal ini  menunjukan  kesalahan  dari  sistem  perangkat  IoT-Fuzzy dalam pembacaan sensor yang kurang akurat.
b. Pengujian Kedua Pengujian kedua dilakukan untuk mencari perbedaan dari hasil pengujian sebelumnya pada tingkat error dari beberapa rule yang disempurnakan dan hasil  pengujian yang dilakukan seperti pada tabel XV sebagai berikut:

## TABEL XV. DATA PENGUJIAN IOT-FUZZY DENGAN GROUND
TRUTH 2 No IoT- Fuzzy Ground Truth Kesalahan Absolut (|Ai - Fi|) Indikator Nilai (Fi) Indikator Nilai (Ai) 1 Sangat Baik 1 Biru 1 0 2 Sangat Baik 1 Biru 1 0 3 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 4 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 5 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 6 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 7 Sangat Buruk 4 Merah 4 0 8 Sangat Buruk 4 Orange 3 1 9 Buruk 3 Orange 3 0 10 Buruk 3 Orange 3 0 11 Sangat Buruk 4 Orange 3 1 12 Buruk 3 Orange 3 0 13 Buruk 3 Orange 3 0 14 Buruk 3 Orange 3 0 10 Buruk 3 Orange 3 0 11 Sangat Buruk 4 Orange 3 1 12 Buruk 3 Orange 3 0 13 Buruk 3 Orange 3 0 14 Buruk 3 Orange 3 0 15 Buruk 3 Hijau 2 1 16 Buruk 3 Hijau 2 1 17 Buruk 3 Hijau 2 1 18 Sangat Buruk 4 Hijau 2 2 19 Baik 2 Hijau 2 0 20 Baik 2 Hijau 2 0 21 Baik 2 Hijau 2 0 22 Baik 2 Hijau 2 0 23 Baik 2 Hijau 2 0 24 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 25 Baik 2 Hijau 2 0 26 Baik 2 Hijau 2 0 27 Baik 2 Hijau 2 0 28 Baik 2 Hijau 2 0 29 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 30 Baik 2 Hijau 2 0 31 Baik 2 Hijau 2 0 32 Baik 2 Hijau 2 0 33 Baik 2 Hijau 2 0 34 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 35 Baik 2 Hijau 2 0 36 Baik 2 Hijau 2 0 37 Baik 2 Hijau 2 0 38 Baik 2 Hijau 2 0 39 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 40 Sangat Baik 1 Hijau 2 1 41 Sangat Baik 1 Biru 1 0 42 Sangat Baik 1 Biru 1 0 43 Sangat Baik 1 Biru 1 0 44 Sangat Baik 1 Biru 1 0 45 Sangat Baik 1 Biru 1 0 Nilai MAE 0.2666667
Hasil  dari  pengujian  kedua  memiliki  nilai  MAE  0.2667 hal  ini  menunjukan  kesalahan  dari  sistem  perangkat  IoT- Fuzzy  dalam  pembacaan  sensor  yang  kurang  akurat.  Akan
tetapi hal ini menunjukan tingkat error pada sistem IoT-Fuzzy menglami penurunan.
Dapat disimpulkan bahwa pada pengujian kedua tingkat error  menunjukan  penurunan  dibanding  pengujian  pertama. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat akurasi pada pengujian kedua lebih tinggi dari pada hasil pengujian pertama.
4.  Monitoring Aplikasi Thingger.io
Pada website thingger.io terdapat fitur berbagi link agar dapat di akses oleh user agar dapat diakses dengan berbagai macam  device  untuk  pemantauan  kualitas  udara  dalam ruangan  secara  realtime.  Ketika  user  mengakses  link  akan menampilkan  data  berupa  nilai  dan  grafik  dari  beberapa sensor dan output AQI berupa hasil fuzzifikasi dari perangkat IoT-Fuzzy  seperti  yang  ditunjukan  pada  gambar  12.  Setiap Sensor  yang  dikirim  akan  ditampilkan  pada  tampilan dashboard data diatas berupa grafik analisa dan alarm status yang  menunjukkan  penentuan  polusi  baik  dan  buruknya sesuai dengan Ground Truth (Air Purifier).

## Gambar. 12. Dashboard Thinger.io
Berikut  ini  adalah  penjelasan  pada  setiap  bagian  yang ditampilkan pada dashboard AQI :
• Kiri  Atas,  adalah  nilai realtime  dari  sensor  Temperatur dan Kelembaban
• Kiri  Bawah,  adalah  nilai  reltime  dari  hasil  fuzzifikasi dengan  menunjukan  alarm  berupa  warna  sebagai indikator  sesuai  warna  yang  dimiliki  oleh  Air  Purifier dimana, Biru adalah Sangat Baik, Hijau adalah Baik, dan Orange adalah Buruk dan Merah adalah Sangat Buruk. Dengan rentang nilai 0 -100.
• Kanan,  adalah  informasi  dari  nilai  sensor  yang digunakan  yaitu  mulai  dari  atas  Sensor  Ozon,  Sensor PM2.5,  Sensor  CO,  Sensor  CO2  dan  Sensor  VOC. Dilengkapi dengan grafik dan nilai yang terupdate secara realtime
• Bawah,  adalah  grafik  dari  seluruh  nilai  sensor  yang digunakan  sebagai  analisa  dan  pembanding  dengan sensor lainnya jika diperlukan.

## KESIMPULAN
Perangkat  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini memiliki sensor yang lebih banyak dalam pengukuran kualitas udara dalam ruangan dengan harga yang ekonomis. Penerapan metode  fuzzy  dapat  dipakai  sebagai  metode  pendukung  dan dapat  mengikuti  dan  meyesuaikan  indikator    yang  ada  pada Ground Truth akan tetapi masih terdapat error pada IoT-Fuzzy terhadap  indikator  Air  Purifier.  Dalam  pengujian  perangkat
IoT-Fuzzy  kesalahan  dari  indikator  perangkat  IoT-Fuzzy terhadap Ground Truth dapat diketahui untuk mencari tingkat error  dengan  mencari  selisih  pada    hasil  perhitungan  nilai Kesalahan Absolut (|Ai - Fi|) yaitu terdapat 13 data dari total 28 data pada pengujian pertama dan terdapat 11 data dari total 45 data pada pengujian kedua. Hasil pengujian menunjukkan perangkat  IoT-Fuzzy  dapat  mengukur  AQI  dengan  error sebesar  0.5  pada  pengujian  pertama  dan  error  0.2667  pada pengujian  kedua  menggunakan  perhitungan  MAE  (Mean Absolute  Error)  Perangkat  dapat  digunakan  sebagai  media monitoring kesehatan dalam meningkatkan kesadaran dalam menjaga kesehatan pernapasan.

## PENGHARGAAN
Penulis  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada lembaga  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Terapan  (J-TIT) sebagai media publikasi ilmiah di bidang Teknologi Informasi Terapan  yang  diselenggarakan  oleh  Jurusan  Teknologi Informasi  Politeknik  Negeri  Jember  yang  telah  memberikan sponsor atau support terhadap berlangsungnya penelitian pada paper ini.

## REFERENSI
[1] M.  Kesehatan  and  R.  Indonesia,  “Peraturan  Mentri  Kesehatan Indonesia No 1077/Menkes/PER/2011,” 2011.
[2] Harvard T.H. Chan School of Public Health, “Coronavirus and Air Pollution  –  C-CHANGE  |  Harvard  T.H.  Chan  School  of  Public Health.” .
[3] M.  Lingkungan,  H.  Dan,  and  K.  Republik,  “Peraturan  Menteri Lingkungan,” pp. 1–16, 2020.
[4] M. Zareb, B. Bakhti, Y. Bouzid, C. E. Batista, I. Ternifi, and M. Abdenour,  “An  Intelligent  IoT  Fuzzy  Based  Approach  for Automated Indoor Air Quality Monitoring,” pp. 770–775, 2021.
[5] K. Rastogi, A. Barthwal, and D. Lohani, “AQCI: An IoT Based Air Quality and Thermal Comfort Model using Fuzzy Inference,”
Int.  Symp.  Adv.  Networks  Telecommun.  Syst.  ANTS ,  vol.  2019-
Decem, pp. 1–6, 2019.
[6] B. W. Dionova, M. N. Mohammed, S. Al-Zubaidi, and E. Yusuf, “Environment indoor air quality assessment using fuzzy inference system,” ICT Express , vol. 6, no. 3, pp. 185–194, 2020.
[7] F. Pradityo and N. Surantha, “Indoor air quality monitoring system with fuzzy logic control based on IOT,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 8, no. 8, pp. 1824–1829, 2019.
[8] J. Prayudha, A. Pranata, and A. Al Hafiz, “Implementasi Metode Fuzzy  Logic  Untuk  Sistem  Pengukuran  Kualitas  Udara  Di  Kota Medan Berbasis Internet of Things (Iot),” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 141–148, 2018.
[9] V. K. S and R. Rayappa Neeralagi, “IoT based Health Monitoring using Fuzzy logic,” Int. J. Comput. Intell. Res. , vol. 13, no. 10, pp. 2419–2429, 2017.
[10] A.  S.  Patil,  N.  D.  Chougale,  and  G.  A.  Mule,  “AIR  QUALITY MONITORING SYSTEM USING ARDUINO,” pp. 2280–2281, 2020.
[11] J. Jo, B. Jo, J. Kim, S. Kim, and W. Han, “Development of an IoT- Based  indoor  air  quality  monitoring  platform,” J.  Sensors ,  vol.
2020, pp. 13–15, 2020.
[12] X. Lai, T. Yang, Z. Wang, and P. Chen, “IoT implementation of Kalman Filter to improve accuracy of air quality monitoring and prediction,” Appl. Sci. , vol. 9, no. 9, 2019.
[13] A. U. S. A. is E. Index, “AQI Basics | AirNow.gov.” .
[14] “Due | Arduino Documentation | Arduino Documentation.” .