Terbit online pada laman  : https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 2, No 2, November 2021, pp 63-62
Deteksi  Kadar  Asap  Rokok  di  Dalam  Ruangan  Menerapkan  Metode  Fuzzy  Logic Mamdani

## Fauzan Helmi
Program Studi Sistem Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: helmifauzan809@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History Received : Sep  20, 2021 Accepted : Nov 30, 2021 Published  : Nov 30, 2021 Banyaknya  penderita  gangguan  pernapasan  baik  muda  maupun  dari  kalangan dewasa yang diakibatkan oleh Asap Rokok mengalami kenaikan setiap tahun, dari 192 negara menyebutan sekitar 40% anak-anak didunia terpapar asap rokok dan lebih dari 30% orang dewasa menjadi perokok pasif.Penggunaan detektor kadar asap  rokok  menggunakan  arduino  yang  dilengkapi  sensor  gas  memberikan kemudahan untuk deteksi secara awal pada saat ada seseorang yang ingin merokok didalam ruangan yang seharusnya ruangan tersebut harus bersih dari asap rokok serta dilengkapi dengan sensor suhu bilamana jika asap yang sudah terlalu banyak dapat  membuat  suhu  di  dalam  ruangan  tersebut  berubah.  Perancangan  detektor kadar  asap  pada  rokok  dengan  sensor  asap  dan  sensor  suhu  ini  menggunakan algoritma fuzzy logic mandani, dilengkapi dengan indikator led merah dan putih, buzzer  untuk  memberikan  informasi  dalam  bentuk  suara,  penampil  lcd  yang berfungsi menampilkan informasi asap dan suhu yang di dapat di dalam ruangan, serta  kipas  angin  sebagai  output  untuk  mengeluarkan  asap  rokok  dan mendinginkan suhu ruangan .
Kata  Kunci: Arduino;  Sensor  Gas;  Perancangan  Detektor  Kadar Asap  Rokok; Fuzzy Logic Mamdani.
K ORESPONDENSI
Email: helmifauzan809@gmail.com

## A B S T R A C T
The number of sufferers of respiratory disorders, both young and adult caused by cigarette  smoke,  has  increased  every  year,  from  192  countries  it  is  stated  that around 40% of children in the world are exposed to cigarette smoke and more than 30%  of  adults  become  passive  smokers.  Cigarette  smoke  using  an  Arduino equipped with a gas sensor makes it easy for early detection when someone wants to smoke in the room, the room should be clean of cigarette smoke and equipped with  a  temperature  sensor  if too  much smoke  can  make  the  temperature  in  the room it changes. The design of the smoke level detector in cigarettes with smoke sensors and temperature sensors uses the mandani fuzzy logic algorithm, equipped with red and white led indicators, a buzzer to provide information in the form of sound,  an  LCD  display  that  functions  to  display  smoke  and  temperature information  that  can  be  obtained  in  the  room,  as  well  as  a  fan  as  an  output  to remove cigarette smoke and cool the room temperature.
Keywords: Arduino;  Gas  Sensor;  Design  of  Cigarette  Smoke  Detector;  Fuzzy Logic Mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Pada  umumnya  setiap  orang  yang  perokok,  membakar  rokoknya  di  luar  maupun  di  dalam  rumah,  jika  seseorang merokok di luar rumah atau daerah yang diperbolehkan untuk merokok merupakan suatu kejadian yang tidak menjadi masalah. Tetapi akan lebih berbahaya jika seorang perokok akan membakar rokoknya di dalam rumah atau ruangan, terlebih jika di dalam ruangan tersebut ada anak – anak maupun balita yang memang harus dihindari dari asap rokok. Dan gangguan asap rokok ini juga dapat menimbulkan berbagai macam penyakit bagi orang yang menghirupnya atau dikatakan sebagai perokok pasif yang disebabkan tidak terkontrolnya asap rokok yang ada di dalam ruangan tersebut.
Dalam mengatasi permasalahan-permasalahan yang terjadi untuk ruangan yang dijadikan tempat bagi seorang perokok,  beberapa  solusi  yang  pernah  ditawarkan  adalah  kendali  sistem  deteksi  pengendalian  asap  rokok  berbasis mikrokontroler, sensor MQ2, dan sensor LM35.
Simulasi  deteksi  asap rokok  dengan  sensor  MQ2 dan  sensor  LM35  sebagai input utama  untuk  menentukan kadar asap rokok dan temperatur yang didapatkan dari  ruangan yang dipenuhi dengan asap rokok. Mikrokontroler dalam  simulasi  deteksi  asap  rokok  sebagai unit pemroses  data, input yang  berupa  sensor  MQ2  digunakan  sebagai
referensi untuk menentukan jumlah kadar asap yang terdeteksi, yang ditampilkan pada LCD dalam berbagai kondisi yang akan ditentukan. Ketentuan tersebut berupa udara bersih dengan indikator visual berupa lampu led putih akan menyala,  udara  mulai  tercemar  dengan  indikator visual  berupa  lampu  led  merah  menyala,  dan  udara  sangat  kotor dengan  indikator  visual  berupa  led  merah  menyala  berkedip.  Apabila  kondisi  udara  sangat  kotor  dengan  ditandai hidupnya  led  merah  berkedip  maka  secara  otomatis  sistem  dengan  mikrokontroller  sebagai  pemrosesannya  akan menghidupkan otomatis kipas angin untuk mengeluarkan asap rokok yang sudah memenuhi ruangan.
Banyak  dari  metode  fuzzy  yang  dapat  digunakan  dalam  kehidupan,  salah  satunya  adalah  metode  mamdani yang  dapat  menunjukkan  potensi  yang  besar  untuk  menyelesain  secara  efektif  permasalahan  ketidak  pastian, contohnya  adalah  implementasi  logika  Fuzzy  Mamdani untuk  mendeteksi  asap  rokok  di  dalam  ruangan  dengan mengambil banyaknya asap dan temperatur yang diterima. Maka metode yang digunakan adalah Metode Algoritma Fuzzy Logic Mamdani.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan berasal dari bahasa inggris yaitu Artificial Intelligence atau disingkat AI, dimana Artificial adalah buatan, sedangkan Intelligence adalah cerdas. Kecerdasan buatan yang  dimaksud disini merujuk  pada suatu  mesin yang  mampu  berfikir,  menimbang  tindakan  yang  akan  diambil  dan  mampu  mengambil  keputusan  seperti  yang dilakukan  oleh  manusia.  Kecerdasan  buatan  menurut  Rich  and  Knight  adalah  sebuah  studi  tentang  bagaimana membuat  komputer  melakukan  hal-hal  yang  pada  saat  ini  dapat  dilakukan  lebih  baik  oleh  manusia.  Berdasarkan defenisi, maka kecerdasan buatan menawarkan media maupun uji teori tentang kecerdasan. Teori-teori ini nantinya dapat dinyatakan dalam bahasa pemograman dan eksekusinya dapat dibuktikan pada komputer nyata.

## 2.2 Robotika dan Sistem Sensor
Robotika berasal dari kata robot yang artinya perangkat elektronik yang dapat diprogram untuk melakukan otomasi terhadap  suatu  tugas  yang  biasanya  dilakukan  oleh  manusia.  Jadi robotika  yaitu studi  yang  berhubungan  dengan pembuatan robot. Robotika merupakan bidang dinamis yang perkembangannya maju pesat. Perkembangan ini selain melibatkan  komputasi,  permesinan  dan  elektronika  juga  menyangkut  perkembangan  teknologi  terapan.  Penelitian dibidang terakhir ini biasanya berakar dari industri, untuk memecahkan masalah industri dengan teknologi yang ada. Misalnya  adalah  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mendapatkan  algoritma  baru  bagi  pengendalian  robot, pengembangan  sistem  penglihatan  dengan  sistem  resolusi  yang  lebih  tinggi,  perbaikan  kemampuan  sensor  dan pengembangan  protokol  komunikasi  untuk  komunikasi  dengan  komputer  dan  peralatan  pabrik,  sehingga  robot diasumsikan  sebagai  gabungan  antara  perangkat  mekanik  dan  perangkat  elektronik  yang  berfungsi  untuk menggantikan pekerjaan manusia yang beresiko tinggi, seperti pekerjaan pada temperatur yang tinggi, zat kimia, ruang hampa udara, dan pada kondisi yang tidak mungkin dikerjakan oleh manusia. Ada juga robot sebagai alat hiburan dan ada pula robot yang bertugas untuk menggantikan pekerjaan yang menuntut keahlian ( accurary ), kecepatan dan lain- lain. Ada pula robot yang berfungsi untuk mengerjakan pekerjaan yang rutin seperti robot pada pemintalan benang. Pada bidang pertahanan keamanan (Hankam), robot digunakan sebagai penjinak bom. Saat ini robot dikembangkan agar dapat berpikir sendiri dengan logika-logika yang telah ditanamkan pada software dalam robot tersebut. Sensor adalah komponen elektronika yang berfungsi untuk mengubah besaran mekanis, magnetis, panas, sinar, dan kimia menjadi besarn listrik berupa tegangan, resistansi dan arus listrik. Sensor sering digunakan untuk pendeteksian pada saat melakukan pengukuran atau pengendalian.
D  Sharon,  dkk  (1982),  mengatakan sensor  adalah suatu  peralatan  yang  berfungsi  untuk  mendeteksi  gejala- gejala atau sinyal-sinyal yang berasal dari perubahan suatu energi seperti energi  listrik, energi fisika, energi kimia, energi  biologi,  energi  mekanik  dan  sebagainya.  Contoh:  Camera  sebagai sensor penglihatan,  telinga sebagai sensor pendengaran,  kulit  sebagai  sensor peraba,  LDR  ( light  dependent  resistance )  sebagai  sensor  cahaya, dan lainnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Asap rokok biasanya akan tertinggal terlalu lama di dalam sebuah ruangan dan sangat mudah menempel pada benda- benda dan membekas  cukup lama di  dalam ruangan tersebut  meskipun  rokok sudah dimatikan. Ketika asap rokok sudah berada di dalam ruangan maka secara otomatis keadaan suhu disekitar ruangan tersebut akan berubah menjadi panas,  yang  dimana  hawa  panas  tersebut  dibawa  oleh  asap  rokok  tersebut.  Dimana  pada  skripsi  ini  perputaran kecepatan kipas angin sendiri dipengaruhi oleh kadar asap rokok dan suhu di dalam ruangan.
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  pencarian  dan  pengumpulan  data  serta  pengetahuan  yang  diperoleh.  Sehingga  pada akhirnya analisa yang diperoleh harus berupa sebuah alat dan sistem struktur yang dapat didefenisikan dengan baik dan jelas. Alat dan sistem yang dibangun untuk menghitung volume asap rokok beserta keadaan suhu di dalam suatu ruangan.  Dengan  adanya  program  perancangan  alat  dan  sistem  ini  diharapkan  masyarakat  agar  dapat  mengetahui bahayanya asap rokok yang bisa meningkatkan suhu di dalam ruangan dan juga mengganggu pernapasan
Tabel 1. Hasil Percobaan
Dari tabel diatas percobaan di atas maka dapat disederhanakan dan lalu disimpulkan dalam bentuk kurva untuk memberikan perbedaan nilai inputan yang diterima dari masing-masing sensor tersebut ,
Gambar 1. Pembagian rentang deteksi dari sensor gas
Gambar 2. Pembagian rentang deteksi dari sensor suhu
Gambar 3. Pembagian rentang kecepatan kipas dengan modul mosfet
Dari gambar di atas maka dipresentasikan dalam bentuk di bawah ini. Refresentasi i ni digunakan untuk memperoleh hasil  dari  mesin  inferensi  atau  penalaran  dan  menentukan  kesimpulan  dari  analisa  tersebut.  Berikut  ini  adalah pembahasannya:
Tabel 1. Fuzzy Rule (Putaran Kipasnya) Suhu dan Asap Dingin Hangat Panas Sedikit Lambat Lambat Sedang Sedang Lambat Sedang Cepat Banyak Sedang Cepat Cepat
3.1 Penerapan Metode Fuzzy Logic Mamdani
Adapun  analisa  terhadap  alat  dan  sistem  yang  dibangun  merupakan rule yang  menerapkan  metode Fuzzy  Logic Mamdani , metode Fuzzy Logic Mamdani merupakan satu metode yang digunakan untuk melakukan penalaran dalam mengatasi kesulitan pada saat mengambil sebuah keputusan. Perhitungan Fuzzy Logic Mamdani dilakukan dengan menyelesaikan himpunan fuzzy pada setiap variabel dengan di awali dengan mengaplikasikan fungsi implikasi untuk setiap aturannya, dengan menggunakan metode mamdani maka fungsi implikasi yang digunakan adalah fungsi MIN. Sebagai contoh kasus perhitungan dengan menggunakan Fuzzy Logic Mamdani .
Keterangan :
Untuk  mengatur  kecepatan  kipas  angin  secara  otomatis  digunakan  sistem  kontrol  yang  dapat  mengkontrol  sumber kecepatan putar kipas angin. Sistem kontrol ini dipengaruhi oleh tiga variabel, yaitu suhu ruangan, kadar asap rokok dan kecepatan putaran kipas angin. Berdasarkan data yang diperoleh pada saat pengujian, kecepatan putar kipas angin terkecil adalah 50 dan terbesar adalah 255 dalam perhitungan analog, kemampuan sensor suhu ruangan berada dalam interval  25 Celcius hingga 40 Celcius, sedangkan kemampuan  sensor pendeteksi  asap rokok berada dalam interval 200 hingga 700 dalam perhitungan analog.
Berapa kecepatan putar kipas angin yang dihasilkan sistem kontrol tersebut bila pada saat itu sensor gas menunjukkan angka 350, sedangkan sensor suhu menunjukkan angka 30 Celcius.
Berikut ini adalah langkah-langkah perhitungan Fuzzy Logic Mamdani sebagai berikut:
1. yaitu Tahap ke-1 : Fuzzyfikasi
a. Gas ; terdiri atas 2 himpunan fuzzy SEDIKIT dan BANYAK
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[𝑥] =   { 1, 700 − 𝑥 500 0, , 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[𝑥] =   { 0, 𝑥 − 200 500
1, ,
Derajat keanggotaan untuk gas 350 adalah :
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [350] = (700 − 350)
500 = 0,7 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [350] = (350 − 200) 500 = 0,3
b. Suhu ; terdiri atas 2 himpunan fuzzy, yaitu DINGIN dan PANAS
𝜇 𝐷𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 [𝑦] =   { 1, 40 − 𝑦 30 0, , 𝜇 𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 [𝑦] =   { 0, 𝑦−25 30 1, ,
Derajat keanggotaan untuk suhu 30 Celcius adalah :
𝜇 𝐷𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 [30] = (40 − 30) 30 = 0,33
𝜇 𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 [30] = (30 − 25)
30 = 0,16
c. Kecepatan ; terdiri atas 2 himpunan fuzzy, yaitu LAMBAT dan CEPAT
𝜇 𝐿𝑎𝑚𝑏𝑎𝑡 [𝑧] =   { 1, 255 − 𝑧 200 0, ,
𝜇 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 [𝑧] =   { 0, 𝑧 − 50 200 1, ,
2. Tahap ke-2 : Pembentukan Rule
Dalam hal ini rule-rule yang dibentuk sesuai dengan yang diketahui.
x < 200 200 < x < 700 x  > 700 x < 200 200 < x < 700 x  > 700 y  < 25 25 < y <  40 y  > 40 y  <  25 25 < y < 40 y  > 40 z  < 50 50 < z < 255 z  > 255 z  < 50
50 < z < 255
z  > 255
a. [ R1 ] IF Suhu Dingin And Gas Banyak Then Kecepatan Sedang;
b. [ R2 ] IF Suhu Dingin And Gas Sedikit Then Kecepatan Lambat;
c. [ R3 ] IF Suhu Panas And Gas Banyak Then Kecepatan Cepat;
d. [ R4 ] IF Suhu Panas And Gas Sedikit Then Kecepatan Sedang;
3. Tahap ke-3 : Mesin Inferensi Pada mesin inferensi, diterapkan fungsi MIN untuk setiap aturan pada aplikasi fungsi implikasinya.
a. [ R1 ] IF Suhu Dingin And Gas Banyak Then Kecepatan Sedang;
α-predikat 1 = µDingin ᴖ µBanyak = min(µDingin[30],µBanyak[350]) = min(0,33 ; 0,3) = 0,3 b. [ R2 ] IF Suhu Dingin And Gas Sedikit Then Kecepatan Lambat;
α-predikat 2 = µDingin ᴖ µSedikit
= min(µDingin[30],µSedikit[350]) = min(0,33 ; 0,7) = 0,33 c. [ R3 ] IF Suhu Panas And Gas Banyak Then Kecepatan Cepat;
α-predikat 3 = µPanas ᴖ µBanyak = min(µPanas[30],µBanyak[350]) = min(0,16 ; 0,3) = 0,16 d. [ R4 ] IF Suhu Panas And Gas Sedikit Then Kecepatan Sedang;
α-predikat 4 = µPanas ᴖ µSedikit
= min(µDingin[30],µSedikit[350])
= min(0,16 ; 0,7) = 0,16

## Gambar 4. Komposisi rule menggunakan fungsi MAX
Kemudian, daerah hasil komposisi dibagi menjadi 3 bagian, yaitu A1, A2, dan A3 sehingga menjadi himpunan fuzzy baru  dengan  mencari  nilai  a 1 dan  a 2 .  A1  adalah  kecepatan  putaran  kipas  angin  dari  predikat  0,16  dan  A2  adalah kecepatan putaran kipas angin dari predikat 0,3.
1. 𝑎1−50 200 = 1 6 6 (a1-50) = 1 x 200 6 a1 – 300 = 200
6 a1 = 200 + 300
6 a1 = 500
a1 = 500 : 6 a1 = 83 2. 𝑎2−50 200 = 3 10
10 (a2-50) = 3 x 200
10 a2 – 500 = 600
10 a2 = 600 + 500 10 a2 = 1.100 a2 = 1.100 : 10 a2 = 110 (a 1 - 50)/200 = 0,16 → a 1 = 83 (a 2 – 50)/200 = 0,3 → a 2 = 110 Dengan demikian, fungsi keanggotaan untuk himpunan fuzzy baru adalah :
𝜇[𝑧] =   { 0,16 ; 𝑧 − 50
200 ;
0,3 z < 83
83 < z < 110
z  > 110
4. Tahap ke-4 : Defuzzyfikasi
Pada tahap ini digunakan metode Centroid. 𝑧 ∗ = ∫ 𝜇(𝑧)𝑧𝑑𝑧 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑧 ∗ = ∫ 0,16𝑧𝑑𝑧+ ∫ (𝑧−50) 200 110
83 𝑧𝑑𝑧+∫ 0,3𝑧𝑑𝑧 255 110 83 0 ∫ 0,16𝑑𝑧 83 0 +∫ (𝑧−50) 200 110 83 𝑑𝑧+ ∫ 0,3𝑑𝑧 255 110 Caranya : ∫ 0,16𝑧𝑑𝑧 83 0 = 0,16 1+1 𝑧 1+1 𝑑𝑧
= 0,16 2 z 2 = 0,08 z 2 = [ 0,08 . (83) 2 – 0,08 . (0) 2 ] =  [ 0,08 . (6889) – 0 ]
= 551,12
∫ 𝑧−50 200 𝑧𝑑𝑧
110 83 = 𝑧 2 −  50 200 𝑑𝑧 = ∫ 𝑧 2 200 − 50 𝑧 200 𝑑𝑧 110 83 = ∫ 0,005 𝑧 2 −  0,25 𝑧𝑑𝑧 110 83 = [ 0,005 2+1 𝑧 2+1 − 0,25 1+1 𝑧 1+1 ] = [ 0,005 3 𝑧 3 −  0,125 𝑧 2 ] = [ 0,005 3 110 3 −  0,125 .  110 2 ] - [ 0,005 3 83 3 −  0,125 .  83 2 ]
= ( 0,00167 . (1331000) – 0,125 . (12100) ) – ( 0,00167 . (571787) – 0,125 . (6889) ) = ( 2222,77 – 1512,5 ) – ( 954,88429 – 861,125 ) = (710,27) – (93,75929) = 616,51071
∫ 0,3𝑧𝑑𝑧 255 110 = 0,3 1+1 𝑧 1+1 𝑑𝑧 = 0,3 2 z 2 = 0,15 z 2 = [ 0,15 (255) 2 – 0,15 (110) 2 ]
=  [ 0,15 . (65025) – 0,15 . (12100) ] = 9753,75 – 1815
= 7938,75
∫ 0,16 𝑑𝑧 83
0 = [0,16 𝑧] = [ ( 0,16 (83) ) – ( 0,16 (0) ) = 13,28 - 0 = 13,28
∫ 𝑧−50 200 𝑑𝑧 110 83 = 𝑧 −  50 200 𝑑𝑧 = ∫ 𝑧 200 − 50 200 𝑑𝑧 110 83 = ∫ 0,005 𝑧 −  0,25 𝑑𝑧 110 83 = [ 0,005 1+1 𝑧 1+1 − 0,25 𝑧 ] = [ 0,005 2 𝑧 2 − 0,25 𝑧 ] = [ 0,005 2 110 2 −  0,25 .  110 ] - [ 0,005 2 83 2 −  0,25 .  83 ]
= ( 0,0025 . (12100) – 27,5 ) – ( 0,0025 . (6889) – 20,75 ) = ( 30,25 – 27,5 ) – ( 17,2225 – 20,75 )
= (2,75) – (-3,5275) = 6,2775 ∫ 0,3 𝑑𝑧 255 110 = [0,3 𝑧] = [ ( 0,3 (255) ) – ( 0,3 (110) ) = 76,5 - 33
= 43,5
Sehingga menjadi :
𝑧 ∗ = 551,12  +  616,51071  +  7938,75
13,28  +  6,2775  +  43,5
= 9106,38071 63,0575 = 144,413919
Dari  proses-proses fuzzyfikasi  yang sudah dilakukan di  atas,  maka nilai dari  kecepatan putaran kipas angin yang dihasilkan haruslah bernilai analog = 144,413919 .

## 3.2 Rangkaian Alat
a. Rangkaian Modul Mosfet IR520 dan Kipas
Modul  Mosfet  ini  merupakan  modul  untuk  mempermudah  dalam  mengendalikan  kecepatan  putaran  kipas  angin. Mosfet ini bekerja dengan tegangan 12V DC. Modul ini terdiri dari 1 buah IC IR520. Terminal vin mosfet dan ground dihubungkan ke pin vin dan pin ground pada arduino uno.
Input modul dari pin SIG yang ada di modul ir520 ini dihubungkan ke pin ~ 3 pada arduino uno, sedangkan output modul  ini  langsung  dihubungkan  ke  kipas  dari  terminal  v+  dan  v-  yang  ada  di  modul  mosfet  ke  kabel  positif  dan negatif yang ada pada kipas.
Gambar 5. Rangkaian Modul Mosfer IR520 terhubung ke kipas

## b. Rangkaian Keseluruhan Sistem Pendeteksi Kadar Asap Rokok
Rangkaian  perangkat  keras  ini  secara  garis  besarnya  terbagi  menjadi  beberapa  bagian  yaitu  Arduino  Uno  sebagai komponen utama, Sensor MQ-2, Sensor LM35, Buzzer, Led, dan Modul Mosfet IR520. Gambaran umum mengenai bagian-bagian perangkat keras ini ditunjukkan pada gambar yang menjelaskan skematik dari rangkaian keseluruhan beserta komponen penyusunnya, nilai komponen dan port-port yang digunakan pada masing-masing rangkaian.

## 3.3 Hasil Pengujian
Pada tampilan rangkaian input ini terdiri dari dua sensor utama yang berfungsi sebagai input dari program yang akan dijalankan yaitu sensor mq-2 yang mendeteksi asap rokok dan sensor lm35 untuk melihat berapa derajat suhu yang ada di dalam ruangan.

## Gambar 7. Rangkaian Input Program
Rancangan  rangkaian  proses  ini  berfungsi  untuk  menerima  input  yang  diberikan  oleh  sensor,  kemudian memproses  input  tersebut  sesuai  dengan  program  yang  dimasukkan,  dan  memberikan  program  kepada  rangkaian output yang terhubung serta mengendalikannya.

## Gambar 8. Rangkaian Proses Program
Rangkaian output ini merupakan sebagai  hasil atau tanda dari pemrosesan suatu input an. Berikut ini  adalah tampilan rangkaian output :
Gambar 9. Rangkaian Output Program
Pengujian ini dilakukan pada pagi hari yang dimana biasanya suhu di dalam ruangan di pagi hari berkisar 28 0 C - 30 0 C, maka dari itu pengujian ini dilakukan dengan membakar tiga batang rokok untuk mengambil nilai deteksi yang besar dari asap rokok tersebut. Dari hasil pengujian ini output berupa kipas akan berputar sedang, lampu led merah akan menyala cepat per 1 detik sekali dan buzzer akan berbunyi cepat per 1 detik sekali.
Gambar 10. Tampilan Hasil Pengujian Suhu Dingin dan Gas Banyak
Pengujian ini juga dilakukan pada pagi hari yang dimana suhu di dalam ruangan di pagi hari berkisar 28 0 C - 30 0 C,  selanjutnya  pengujian  dilakukan  dengan  membakar  satu  batang  rokok  untuk  mengambil  nilai  deteksi  yang
rendah  dari  asap  rokok  tersebut.  Hasil  pengujian  ini output berupa  kipas  akan  berputar  lambat,  led  merah  tidak menyala, tetapi led putih serta buzzer akan menyala dan berbunyi selama per 1 setengah detik sekali.
Gambar 11. Tampilan Hasil Pengujian Suhu Dingin dan Gas Sedikit
Pengujian dilakukan pada siang hari yang dimana pada siang hari suhu ruangan akan sedikit naik dari 31 0 C - 33 0 C, dan untuk melihat hasil pada percobaan ini dibutuhkan tiga batang rokok untuk mengambil nilai yang terbesar dari  asap rokok. Lalu  hasil dari  pengujian ini berupa suhu ruangan akan naik  sekitar 1 0 C sampai 2 0 C yang  berarti menjadi 34 0 C atau 35 0 C, dan pada percobaan sebelumnya pernah sampai 38 0 C. Maka output dari percobaan ini led merah akan menyala cepat  per setengah detik, buzzer berbunyi  per setengah detik, dan kipas akan berputar secara cepat.
Gambar 12. Tampilan Hasil Pengujian Suhu Panas dan Gas Banyak
Pada  percobaan  keempat,  dilakukan  pada  siang  hari  dengan  membakar  satu  batang  rokok  sehingga output yang dikeluarkan berupa kipas akan berputar sedang, led merah akan menyala per 1 detik sekali, begitu juga dengan buzzer berbunyi per 1 detik sekali.
Gambar 13. Tampilan Hasil Pengujian Suhu Panas dan Gas Sedikit
Dan pengujian terakhir ini dilakukan pada subuh hari dengan kondisi suhu sekitar 25 0 C sampai 27 0 C, pengujian ini diperuntukkan pada saat kondisi suhu normal dan sama sekali tidak adanya asap rokok. Hasil dari pengujian ini berupa kipas akan tidak berputar, led merah dan buzzer tidak aktif, dan hanya led putih yang menyala selama per 1 setengah detik sekali.

## Gambar 14. Tampilan Hasil Pengujian Suhu dan Gas dalam keadaan normal

## 4. KESIMPULAN
Dari  pembahasan  dapat  di  ambil  kesimpulan  Kecerdasan  Buatan  dengan  robotika  dan  sistem  sensor  dapat mengidentifikasi  kecepatan  kipas  berdasarkan  asap  rokok  dan  suhu  ruangan,  agar  dapat  memudahkan  masyarakat dalam  mengantisipasi  bahaya  yang  akan  dirasakan  bila  merokok  di  dalam  sebuah  ruangan.  Metode Fuzzy  Logic Mamdani dapat diterapkan pada kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi kecepatan kipas berdasarkan kadar asap rokok yang diterima dan keadaan suhu di dalam suatu ruangan. Aplikasi telah berhasil dirancang dengan menggunakan pemrograman bahasa c, dengan software arduino ide sebagai pengolah datanya

## REFERENCES
[1] E. Mulyanto S.Si., M.Kom, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: ANDI Yogyakarta, 2010.
[2] S.  Rawuh,  “Sejarah  Robot  dan  Pengertian  tentang  Robotika,” Agustus,  3 ,  2012.  [Online].  Available:
https://www.eyuana.com/2012/08/sejarah-robot-dan-pengertian-tentang.html. [Accessed: 01-Jun-2019].
[3] Sivaranjith,
“Temperature sensor IC LM35,” September,18 , 2018. [Online]. Available: https://automationforum.co/temperature-sensor-ic-lm35/. [Accessed: 01-Jun-2019].
[4] Wikipedia, “Rokok,” April, 23 , 2019. [Online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Rokok. [Accessed: 01-Jun-2019].
[5] L.  M.  Yulyantari  and  I.  P.  Wijaya  ADH,  “Manajemen  Model  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan,”  E.  Risanto,  Ed. Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2018, pp. 189–208.
[6] A. Kadir, Arduino & Sensor . Yogyakarta: ANDI Yogyakarta, 2018.
[7] S. Arduino, “Mengenal Arduino Software (IDE),” Maret, 16 , 2016. [Online]. Available: https://www.sinauarduino.com/artikel/mengenal-arduino-software-ide/. [Accessed: 01-Jun-2019].
[8] A. Kadir, From Zero to a PRO . Yogyakarta: ANDI Yogyakarta, 2014.