## IMPLEMENTASI PEMADAM KEBAKARAN OTOMATIS PADA RUANGAN MENGGUNAKAN PENDETEKSI ASAP SUHU RUANGAN DAN SENSOR API BERBASIS ESP32 DENGAN
METODE FUZZY SUGENO DAN INTERNET OF THINGS (IOT)
Ervin Setyawan 1 , Umi Chotijah 2 , Henny Dwi Bhakti 3 1,2,3) Universitas Muhammadiyah Gresik Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, 61121 Telp.(031) 3951414 , Faks. (031) 3952585 E-mail: ervinsetyawan.id@gmail.com 1 , umichotijah@umg.ac.id 2 , hennydwi@umg.ac.id 3

## ABSTRAK
Peristiwa  kebakaran  seringkali  terlihat  sangat  menyeramkan.  Beberapa  berita  mengungkapkan bahwa kebakaran memang terjadi begitu saja dan tidak mengenal waktu. Dilansir menurut beberapa fakta yang  ada,  kebakaran  terjadi  karena  kelalaian  manusia  dan  juga  gangguan  sebuah  sistem.  Kebakaran merupakan reaksi antar komponen yang saling mendukung menyebabkan terjadinya api.
Pengimplementasian pemadam kebakaran ruangan  menggunakan pendeteksi asap suhu ruangan dan sensor api memang perlu dipikirkan dengan baik. Semua ruangan baik kantor, sekolah, laboratorium, dan lain sebagainya memang membutuhkan alat sensor yang canggih. Penggunaan alat dengan teknologi canggih yang ada tentunya menciptakan inovasi terbaru dalam penyiraman otomatis pada kebakaran api di dalam ruangan.
Berdasar pada cara terakhir dalam upaya pemadam kebakaran, penulis coba menerapkan sebuah sistem  cerdas  pada  pemadam  kebakaran  dengan  menggunakan  sensor  suhu  DS18B20  yang  berfungsi sebagai sensor perubahan suhu, sensor asap MQ2 sebagai penangkap jumlah asap, dan sensor api sebagai pendeteksi  adanya  jarak  api  terhadap  sensor,  dengan  menambahkan  metode fuzzy  sugeno sebagai pengontrol pompa.
Kata Kunci : Fuzzy Sugeno , Pemadam Kebakaran, Internet Of Things.

## ABSTRACT
Fire events often look very scary. Some news revealed that the fire did happen just like that and did not know the time. Reported according to some existing facts, the fire occurred due to human negligence and also a system disturbance. Fire is a reaction between components that support each other causing a fire.
The implementation of a room fire extinguisher using a room temperature smoke detector and a fire sensor does need to be thought out carefully. All rooms, whether offices, schools, laboratories, and so on, require sophisticated sensor equipment. The use of tools with existing advanced technology certainly creates the latest innovations in automatic watering of indoor fires.
Based on the last method in firefighting efforts, the author tries to implement an intelligent system for firefighters using the DS18B20 temperature sensor which functions as a temperature change sensor, the MQ2 smoke sensor as a catcher for the amount of smoke, and a fire sensor as a detector of the distance of fire to the sensor, with added the fuzzy sugeno method as a pump controller.
Keywords : Fuzzy Sugeno , Firefighters , Internet Of Things.

## PENDAHULUAN
Peristiwa  kebakaran  seringkali  terlihat sangat menyeramkan.
Beberapa
berita mengungkapkan  bahwa  kebakaran  memang terjadi  begitu  saja  dan  tidak  mengenal  waktu.
Dilansir  menurut  beberapa  fakta  yang  ada, kebakaran  terjadi  karena  kelalaian  manusia  dan juga  gangguan  sebuah  sistem.  Kebakaran merupakan reaksi antar komponen yang saling
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ervin Setyawan, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Implementasi Pemadam Kebakaran Otomatis Pada Ruangan Menggunakan Pendeteksi Asap Suhu Ruangan Dan Sensor Api Berbasis Esp32 Dengan Metode Fuzzy Sugeno Dan Internet Of Things (Iot)
mendukung menyebabkan terjadinya api. Kebakaran tidak langsung terjadi dalam keadaan besar,  kebanyakan  kebakaran  diawali  dari  api kecil,  kemudian  membesar  (Romadhon,  2018) [1].  Tidak  sedikit  juga  korban  jiwa  yang  tewas dan luka-luka akibat kebakaran.
Studi  kasus  dalam  konteks  ini  bisa dikaitkan  dengan  peristiwa  kebakaran  di  Pasar Gresik,  Jawa  Timur  pada  bulan  februari  tahun 2017.  Kebakaran  ini  terjadi  diduga  karena korsleting  hubungan  arus  listrik.  Kebakaran menimpa  sekitar  20  kios  yang  ada  di  Pasar Gresik. Pemadam kebakaran dari wilayah Gresik juga tidak sanggup untuk memadamkan api dan meminta  bantuan  dari  Surabaya  terkait  hal tersebut (Arfah, 2017) [2].
Dari  studi  kasus  tersebut  dapat  dijadikan pembelajaran  dan  berpikir  untuk  menemukan solusi yang tepat. Pengimplementasian pemadam kebakaran  ruangan  menggunakan  pendeteksi asap suhu ruangan dan sensor api memang perlu dipikirkan  dengan  baik.  Semua  ruangan  baik kantor, sekolah, laboratorium, dan lain sebagainya  memang  membutuhkan  alat  sensor yang canggih. Penggunaan alat dengan teknologi canggih yang ada tentunya menciptakan inovasi terbaru  dalam  penyiraman  otomatis  pada kebakaran api di dalam ruangan.
Di  era  yang  serba  canggih  seperti  ini, teknologi  membawa  dampak  positif  untuk merealisasikan hal tersebut. Alat yang digunakan untuk IoT adalah ESP32, ESP32 adalah alat yang digunakan  untuk  menyambungkan  ke  internet sehingga  bisa  digunakan  dalam  projek  IoT. ESP32  dilengkapi  dengan  fitur  Wi-Fi  dan Bluetooth.  Salah  satu  gagasan  untuk  solusi  dari permasalahan  kebakaran  adalah  implementasi ESP32  dengan  menggunakan  metode  fuzzy Sugeno  dan internet  of  things (IoT)  (Supriyadi, 2020)  [3].  Alat  yang  dibutuhkan  dalam mendeteksi  kebakaran  di  dalam  ruangan  adalah penggunaan sistem monitoring dengan menggunakan ESP32, Sensor MQ-2 (pendeteksi asap kebakaran), dan sensor DS18B20 (pendeteksi  suhu  kebakaran).  Penggunaan ESP32  juga  tidak  lepas  dari  penerapan  logika Fuzzy.  Logika  Fuzzy  digunakan  sebagai pemikiran  dasar  dalam  penentuan  keluaran dalam sistem alam, pompa air, atau kipas. Data yang ada nantinya akan dianalisa menggunakan logika Fuzzy. Data masukan pertama didapatkan dari  penggunaan  sensor  suhu,  sensor  asap  dan sensor api. Logika Fuzzy yang digunakan dalam hal ini menggunakan penerapan metode Sugeno. Penerapan  metode  Sugeno  ini  hampir  sama dengan  penalaran  Mamdani.  Hanya  saja  output yang  digunakan  di  dalam  sistem  tidak  berupa
himpunan  Fuzzy  melainkan  konstanta  atau persamaan Linier.
Selain  itu,  Perancangan  sistem  pendeteksi kebakaran  ruangan  dengan  ESP32  berbasis  IoT juga  sangat  diperlukan.  Sistem  ini  akan  bekerja secara  otomatis  dan  mendeteksi  dengan  cepat untuk  menghindari  kemungkinan  luasnya  api. Sistem  IoT  ini  dalam  pengimplementasiannya menggunakan argumentasi pemrograman. Setiap argumen  dapat  menghasilkan  interaksi  pada mesin  yang  sudah  terkoneksi  dengan  otomatis tanpa bantuan jarak dan manusia.
Metode fuzzy sugeno dipilih karena metode ini mampu menghitung data yang samar menjadi tidak  samar.  Nantinya  data  yang  telah  diterima oleh  sensor  akan  di  sederhanakan  dengan perhitungan metode fuzzy sugeno, dan hasil data yang  diperoleh  akan  di  jalankan  ke  output pompa,  sehingga  nantinya  hasil  dari  pompa tersebut  bisa  menjadi  antisipasi  masyarakat dalam sebuah kebakaran yang akan terjadi.

## LANDASAN TEORI Kebakaran
Kebakaran  merupakan  hal  yang  sangat mengerikan.  Kebakaran  terjadi  karena  adanya gesekan antara listrik maupun kesalahan umum. Tidak  sedikit  terjadinya  kebakaran  terutama didalam ruangan bangunan yang belum memadai adanya sensor.
Sumber kebakaran diawali dengan api yang kecil  hingga  membesar  dan  tidak  bisa  cepat terdeteksinya kebakaran mengakibatkan dampak yang  membuat  api  menyala  sangat  besar.  Teori dalam kebakaran umumnya digambarkan dalam fire  triangle (segitiga  api).  Dimana  teori  ini dikenal  dengan  adanya  sebuah  elemen-elemen yang  terjadinya  dalam  proses  pembentukan kebakaran.  Elemen  ini  terdiri  dari:  panas, oksigen, dan bahan baku material.
Gambar 1. Fire triangle

## Panas
Panas  suhu  dalam  ruangan  memicu terjadinya  penyebab  inti  dalam  kebakaran. Sumber panas berasal dari api, matahari, gesekan listrik, api las, reaksi kimia eksotermis, gas yang dikompresi.

## Oksigen
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ervin Setyawan, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Implementasi Pemadam Kebakaran Otomatis Pada Ruangan Menggunakan Pendeteksi Asap Suhu Ruangan Dan Sensor Api Berbasis Esp32 Dengan Metode Fuzzy Sugeno Dan Internet Of Things (Iot)
Sumber  oksigen  dari  udara,  dimana diperlukan  paling  sedikit  sekitar  15%  volume oksigen dalam udara supaya terjadi pembakaran. Udara normal di dalam atmosfir kita mengandung  21%  volume  oksigen.  Ada sebagian  bahan  bakar  memiliki  cukup  banyak kandungan oksigen membuat adanya pembakaran.

## Bahan Bakar
Bahan bakar adalah semua benda yang bisa membuat terjadinya pembakaran. Ada tiga wujud bahan  bakar,  yaitu  padat,  cair  dan  gas.  Untuk benda  padat  dan  cair  diperlukan  panas pendahuluan  untuk  mengubah  seluruh  atau sebagian  darinya,  ke  bentuk  gas  supaya  bisa membuat adanya pembakaran.

## Fuzzy Sugeno
Sistem logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. L. A. Zadeh pada tahun 1965. Soft  Computing merupakan  inovasi  baru dalam membangun sistem cerdas. Sistem cerdas ini  merupakan  sistem  yang  memiliki  keahlian seperti  manusia  pada  domain  tertentu,  mampu beradaptasi dan belajar agar dapat bekerja lebih baik  jika  terjadi  perubahan  lingkungan.  Unsur- unsur  pokok  dalam Soft  Computing adalah: Sistem Fuzzy,
Jaringan Saraf Tiruan, Probabilistic
Reasoning ,
Evolutionary Computing (Salman, 2012) [4]. Dalam  penerapan  fuzzy  sugeno  terdapat proses-proses  perhitungan  yang  digunakan, yaitu: menentukan nilai keanggotaan, fuzzyfikasi,  inferensi,  rule,  dan  defuzzyfikasi. Logika  fuzzy  memiliki  derajat  keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital  yang  hanya  memiliki  dua  nilai  1  atau  0. Logika  fuzzy  digunakan  untuk  menerjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa  (linguistik),  misalkan  besaran  kecepatan laju kendaraan yang diekspresikan dengan pelan, agak cepat, cepat, dan sangat  cepat. Dan logika fuzzy  menunjukan  sejauh  mana  suatu  nilai  itu benar dan sejauh mana suatu nilai itu salah (Irfan dkk., 2018) [5].

## Fungsi Keanggotaan
Dalam  himpunan  fuzzy  terdapat  beberapa representasi  dari  fungsi  keanggotaan,  salah satunya yaitu representasi linear. Pada representasi  linear.  Pada  representasi  linear pemetaan  input  ke  derajat  keanggotaanya digambarkan sebagai suatu garis lurus.
- Representasi Linear NAIK
Gambar 2. Representasi Linear NAIK

## - Representasi Linear TURUN
Gambar 3. Representasi Linear TURUN Metode SUGENO secara umum menyerupai  metode  MAMDANI,  akan  tetapi output/konsekuen berupa konstanta atau persamaan linear.
1. Module Fuzzy Sugeno Orde-Nol
IF (xl is Al)*(x2 is A2)*…*(xn is An)THEN z=k 2. Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu IF  (xl  is  Al)*(x2  is  A2)*…*(xn  is  An)THEN z=pl*z1+…+pn*xn+q
ESP32

## Gambar 4. ESP32
ESP32  merupakan  penerus  dari  ESP8266 yang sering digunakan dalam pembuatan sistem Internet of Things (IoT). ESP32 memiliki Dual- Core 32  bit  yang  unggul  diatasnya  dari  seri sebelumnya  ESP8266  dan  sudah  dilengkapi dengan Bluetooth .
Spesifikasi dari ESP32:
1. Microprosesor Xtensa Dual-Core 32Bit LX6
2. Freq Clock up to 240 MHz
3. SRAM 520 kB
4. Flash memori 4 MB
5. 11b/g/n WiFi transceiver
6. Bluetooth 4.2/BLE
7. 48 pin GPIO
8. 15 pin channel

## Sensor Deteksi Kebakaran
Sensor dalam rangkaian akuisisi data dapat berupa  komponen  diskrit  atau  rangkaian terintegrasi (IC/ Integrated Circuit ). Pada umumnya untuk satu jenis parameter yang diukur melibatkan satu jenis sensor (Saptadi, 2014) [6].
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ervin Setyawan, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Implementasi Pemadam Kebakaran Otomatis Pada Ruangan Menggunakan Pendeteksi Asap Suhu Ruangan Dan Sensor Api Berbasis Esp32 Dengan Metode Fuzzy Sugeno Dan Internet Of Things (Iot)
Deteksi kebakaran mempunyai berbagai macam sensor.  Sensor  yang  paling  banyak  digunakan dalam  deteksi  kebakaran  adalah:  Sensor  suhu, sensor asap, sensor api.

## Sensor Suhu DS18B20
Gambar 5. Sensor Suhu DS18B20
Sensor Suhu DS18B20 adalah sensor suhu digital  seri  terbaru  dari  Maxim  IC.  Sensor  ini mampu  membaca  suhu  dengan  ketelitian  9 hingga  12-bit,  rentang  -55°C  -  125°C  dengan ketelitian (+/-0.5° C).
Spesifikasi sensor suhu DS18B20: 1. Communicates over one-wire bus communication
2. Power supply range : 3.0V to 5.5V
3. Operating  temperature  range :  -55ºC to +125ºC
4. Accuracy +/-0.5  ºC  ( between  the  range - 10ºC to 85ºC)

## Sensor Asap MQ2

## Gambar 6. Sensor Asap MQ2
Sensor  Asap  MQ2  merupakan  sensor buatan Hanwei Electronics Semiconductor yang difungsikan untuk mengamati tingkat kontaminasi  udara  yang  disebakan  oleh  asap rokok,  asap  pembakaran,  dan  gas  gas  lainnya yang  mempunyai  konsentrasi  rendah  seperti halnya  Ammoniak,  gan  Gas  H2S  yang disebabkan dari asap hasil pembakaran material rumah  tangga  dan  perkantoran.  Sensor  dapat mengukur  konsentrasi  gas  mudah  terbakar  dari 300  sampai  10.000  sensor  ppm.    Pada  sensor MQ2 Sensor MQ2 mempunyai tingkat sensitifitas  yang  tinggi  terhadap  perubahan  gas (Utomo  &  Saputra,  2016)  [7].  Berikut range konsentrasi gas yang dapat diukur :
1. LPG dan Propana : 200ppm-5000ppm
2. Butana : 300ppm-5000ppm
3. Metana : 5000ppm-20000ppm
4. Hidrogen : 300ppm-5000ppm
5. Alkohol : 100ppm-2000ppm
Untuk sensitivitas sensor terhadap tipe gas di atas dapat dibaca pada Gambar kurva 7:
Gambar 7. Kurva Sensor MQ2
Sensor Api
Gambar 8. Sensor Api
Sensor  api  bekerja  pada  tegangan  3.3V  - 12V.  Sensor  api  memiliki  sudut  pembacaan sebesar 60⸰, dan beroperasi pada suhu  -25°C  - +85°C. Sensor api juga memiliki 4 pin yaitu Vcc, Gnd  dan  terdapat  2  jenis output yaitu, Digital Output (DO) dan Analog Output (AO). Apabila yang digunakan adalah pin Analog Output , maka data  yang  akan  di  tampilkan  cukup  banyak (Mudjiono & Subekti, 2017) [8].
Driver Motor L9110
Gambar 9. Driver Motor L9110
Driver motor L9110 H- Bridge ini mempunyai 6 pins dan 2 channels . Di tengah pin terdapat  pin  VCC  dan  GND.  L293  dan  L298 mempunyai  tegangan  terpisah  untuk  motor, sedangkan  L9110  tidak  terpisah.  L9110  ini memiliki tegangan 2.5-12V. Untuk 4 pin lainnya mengontrol arah dan kecepatan motor. Pin A-IA dan pin A-IB untuk mengendalikan motor A. Pin B-IA dan pin B-IB untuk mengendalikan motor B.

## Breadboard Power Supply MB102
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ervin Setyawan, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Implementasi Pemadam Kebakaran Otomatis Pada Ruangan Menggunakan Pendeteksi Asap Suhu Ruangan Dan Sensor Api Berbasis Esp32 Dengan Metode Fuzzy Sugeno Dan Internet Of Things (Iot)
Gambar 10. Breadboard Power Supply
MB102 Modul Breadboard  Power  Supply MB102 memiliki keluaran tegangan 3,3V/5V.
Breadboard  Power  Supply ini  yang  paling mudah  digunakan  dikarenakan  kemudahan penggunaannya  dengan power  supply DC dengan input 6.5-12V.  Modul  ini  juga  terdapat saklar  tekan  ON/OFF  untuk  mematikan  dan menghidupkan power supply . Fitur tambahannya adalah input USB  dengan  dua  pinout  5V,  dua 3.3V,  dan  4  GND  untuk  kebutuhan  pin  daya tambahan.

## Buzzer

## Gambar 11. Buzzer
Buzzer  adalah  sebuah  komponen  yang memiliki  fungsi  mengubah  arus  listrik  menjadi suara.  Dan  pada  dasarnya  prinsip  kerja  buzzer hampir  sama  dengan  speaker  (Efrianto  dkk., 2016) [9]. Buzzer ini memiliki tegangan 5v dan banyak  digunakan  pada  alarm-alarm  sistem Arduino.

## Pompa DC
Gambar 12. Pompa DC
Pompa  yang  digunakan  adalah  pompa  DC yang  berukuran  mini  untuk  digunakan  dalam penyiraman terhadap api. Dengan ditenagai input sebesar 12v.
WhatsApp
WhatsApp adalah aplikasi untuk mengirim pesan,  menerima  pesan,  panggilan  telepon,  dan panggilan  video  dengan  menggunakan  sinyal internet  tanpa  perlu  memakai  pulsa.  WhatsApp memiliki program lain yaitu WhatsApp Business yang digunakan untuk berjualan online , berbisnis dan  banyak  lagi.  Untuk  menggunakan  IoT dengan  memakai WhatsApp  dibutuhkan  sebuah API, WhatsApp sendiri untuk mendapatkan API memiliki  2  cara,  cara  yang  pertama  dengan melalui  WhatsApp Business dan  memerlukan pendaftaran. Cara yang kedua, melalui API pihak ketiga  yang  bisa  di  dapat  di website - website penyedia API WhatsApp.

## IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
SISTEM Impelemtasi Sistem Setelah  sistem  dianalisis  dan  dirancang secara rinci, tahap selanjutnya adalah implementasi.  Implementasi  dilakukan  sesuai dengan  perancangan  yang  sudah  dilakukan sebelumnya.  Berikut  ini  adalah  gambar  hasil perancangan  sistem  pemadam  kebakaran  yang telah dibuat:
Gambar 13. Sistem Pemadam Kebakaran

## Pengujian Sistem
Pengujian sistem merupakan hal terpenting yang  bertujuan  untuk  menemukan  kesalahan- kesalahan  atau  kekurangan-kekurangan  pada sistem  yang  akan  diuji.  Pengujian  bermaksud untuk  mengetahui  sistem  yang  dibuat  telah memenuhi kinerja sesuai dengan tujuan perancangan.
Berdasarkan  rencana  pengujian  yang  telah disusun, maka dapat dilakukan pengujian sebagai berikut.
1. Pengujian Sensor Asap MQ2
Pada pengujian pertama, dilakukan pengujian akuisisi data pada sensor MQ2 dalam mendeteksi  kadar  asap  atau  gas  dalam  satuan ppm. Pembacaan tersebut dilakukan dengan cara membuat  sumber  asap  yang  berasal  dari  hasil pembakaran  barang  yang  dapat  menghasilkan asap. Output dari  pembacaan  sensor  dilihat melalui serial monitor pada Arduino IDE. Hasil
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ervin Setyawan, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Implementasi Pemadam Kebakaran Otomatis Pada Ruangan Menggunakan Pendeteksi Asap Suhu Ruangan Dan Sensor Api Berbasis Esp32 Dengan Metode Fuzzy Sugeno Dan Internet Of Things (Iot)
dari  pengujian  sensor  MQ2  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel  1. Hasil  pengujian  akuisisi  data  sensor asap MQ2.
No Kondisi Nilai Sensor ADC MQ2 Nilai PPM Sensor MQ2 1 Normal 188 2082 2 199 2186 3 200 2196 4 Terdapat asap disetiap sensor dengan variasi kepekatan yang berbeda 301 3154 5 341 3533 6 425 4329 7 484 4889 8 540 5420 9 572 5723 10 620 6178 11 683 6776 12 710 7032 13 824 8113 14 Asap mulai terurai 283 2983 15 223 2414 16 189 2092

## 2. Pengujian Sensor Suhu DS18B20
Tahap kedua adalah pengujian sensor suhu DS18B20.  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah mengetahui  sistem error dari  sensor  jika dibandingkan dengan termometer.
Pembacaan suhu tersebut dilakukan dengan cara memberikan suhu panas dari api lilin untuk meningkatkan  pembacaan  suhu.  Hasil  dari pengujian  sensor  DS18B20  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel  2. Hasil  pengujian  akuisisi  data  sensor suhu DS18B20.
Percobaan Pembacaan Termometer (°C) Pembacaan Sensor DS18B20 (°C) Error % 1 30,6 30 0,6 2 31,2 31 0,2 3 32,1 32 0,1 4 34,1 33 1,1 5 35,4 35 0,4 6 36,7 36 0,7 7 38,1 37 1,1 8 40,1 38 2,1 9 41,6 40 1,6 10 45,4 43 2,4 Rata-rata 1,03

## 3. Pengujian Sensor Api
Pengujian  tahap  ketiga  yaitu  pengujian sensor  api.  Pengujian  dilakukan  di  dalam ruangan  menggunakan  sumber  api  dari  1  buah
lilin  dengan  sudut  antara  sensor  dan  lilin  tegak lurus 90°. Data masukan yang digunakan dalam pengujian  adalah  jarak  antara  api  dan  sensor, sedangkan  data  keluarannya  adalah  nilai  ADC yang dihasilkan. Hasil dari pengujian sensor api dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pengujian akuisisi data sensor api.
No Nilai ADC Sensor Api Jarak Api Dengan Sensor 1 68 20 cm 2 73 30 cm 3 82 60 cm 4 96 70 cm 5 230 80 cm 6 424 90 cm 7 650 120 cm

## 4. Pengujian Metode Fuzzy Sugeno
Pengujian  keempat  dilakukan  dengan metode  pengujian  fuzzy  sugeno  pada  sistem dalam  menentukan output .  Tujuan  dari  metode pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah metode fuzzy yang diterapkan pada sistem sesuai dengan  perancangan.  Berdasarkan  pengujian yang dilakukan, maka didapatkan hasil pembacaan sensor seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Proses Fuzzy Sugeno
N o Pemba caan Sensor MQ2 Pemba caan Sensor DS18B 20 Pemba caan Sensor Api Out put Sist em Outp ut Seca ra Man ual 1 492 31°C 102 2,02 2,02 2 284 33°C 396 1,00 1,00 3 547 34°C 426 1,58 1,58 4 328 34°C 92 1,94 1,94 5 474 34°C 82 2,53 2,53 6 456 35°C 268 2,07 2,07 7 243 36°C 1023 1,00 1,00 8 842 37°C 430 1,86 1,86 9 568 43°C 254 2,86 2,86 1 0 721 46°C 173 3,00 3,00
Berdasarkan  pengujian  tersebut,  dapat dianalisis  bahwa  rumus  fuzzy  yang  digunakan pada sistem benar dan tepat. Hal ini dapat dilihat dari  10  percobaan  dengan input yang  berbeda pada tabel memberikan output sistem yang sama dan  sesuai  dengan  perancangan.  Hal  tersebut ditunjukan pada analisis hasil pengujian di Tabel 5.
Tabel 5. Analisis tingkat keakuratan Metode
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ervin Setyawan, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Implementasi Pemadam Kebakaran Otomatis Pada Ruangan Menggunakan Pendeteksi Asap Suhu Ruangan Dan Sensor Api Berbasis Esp32 Dengan Metode Fuzzy Sugeno Dan Internet Of Things (Iot)
Nilai  Kesesuaian  perhitungan Output fuzzy 10 Nilai Output fuzzy tidak sesuai 0 Tingkat Keakuratan Perhitungan Metode 100%

## 5. Pengujian Pompa DC dan Buzzer
Pengujian  kelima  yaitu  pengujian  pada pompa  dan  buzzer  dengan  memberikan  hasil nilai Z (defuzzyfikasi) sehingga dapat diketahui durasi  (detik)  penyiraman  pompa  air  dan  nyala buzzer (alarm). Hasil dari pengujian pompa dan buzzer dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil pengujian pompa dan buzzer.
N o Kondi si Pomp a Kondi si Buzze r Nilai Z (Defuzzyfik asi) Waktu Pemadam an 1 Mati OFF 1,00 - 2 Cepat ON 2,00-2,99 7 Detik 3 Lama ON 3,00 15 Detik 6. Pengujian Notifikasi WhatsApp
Pengujian keenam adalah pengujian terhadap  notifikasi  aplikasi  whatsapp  untuk mengetahui  terjadinya  kebakaran.  Pengujian dilakukan dengan input dari ketiga sensor untuk mendapatkan hasil akhir dari nilai Z (defuzzyfikasi).  Dilakukan  pengujian  2  tahapan yaitu, nilai hasil akhir Z antara 2 dan 3. Pengujian pertama dengan mendapatkan nilai Z yaitu 2,02 dan  pengujian  kedua  didapatkan  nilai  Z  yaitu 3,00.  Hasil  dari  pengujian  notifikasi  whatsapp dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Pengujian notifikasi whatsapp
Pada  pengujian  notifikasi  whatsapp  yang dilakukan,  maka  didapatkan  hasil  pembacaan sensor seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil pengujian notifikasi whatsapp.
N o Pemba caan Sensor MQ2 Pemba caan Sensor DS18B 20 Pemba caan Sensor Api Out put Sist em Notifik asi Whats App (Ya/Ti dak) 1 345 34°C 84 2,02 Ya 2 934 48°C 76 3,00 Ya

## 7. Pengujian Sistem Pemadam Kebakaran
Pengujian  sistem  pemadam  kebakaran bertujuan untuk mengetahui kinerja sistem dalam mengeksekusi input menjadi output sesuai dengan  perhitungan  fuzzy.  Pengujian  dilakukan dengan membuat kebakaran ringan pada sebuah kotak yang telah didesain untuk proses pengujian seperti pada Gambar 15.
Perhitungan  sistem  pemadam  kebakaran yang  dihasilkan  dengan  durasi  penyiraman pompa.  Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan, maka didapatkan hasil seperti pada Tabel 8.
Gambar 15. Proses pengujian sistem pemadam kebakaran
Pada pengujian sistem pemadam kebakaran yang dilakukan, maka didapatkan hasil pengujian seperti pada Tabel 8.
Tabel  8. Hasil  pengujian  sistem  pemadam kebakaran.
No Input MQ2 Input DS1 8B20 Input Api Outp ut Fuzz y Kond isi Pom pa Dura si Peny iram an Notif ikasi What sApp (Ya/ Tida k)
1 186 31°C 576 1,00 Mati - Tida k 2 352 32°C 1023 1,00 Mati - Tida k 3 262 32°C 656 1,00 Mati - Tida k 4 225 32°C 682 1,00 Mati - Tida k
5 249 33°C 597 1,00 Mati - Tida k 6 383 36°C 543 1,32 Mati - Tida k 7 336 38°C 424 1,40 Mati -
Tida k
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ervin Setyawan, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Implementasi Pemadam Kebakaran Otomatis Pada Ruangan Menggunakan Pendeteksi Asap Suhu Ruangan Dan Sensor Api Berbasis Esp32 Dengan Metode Fuzzy Sugeno Dan Internet Of Things (Iot)
8 355 42°C 60 2,81 Cepa t 7 Detik Ya 9 306 43°C 132 2,50
Cepa t 7 Detik Ya
10 548 41°C 341 2,63 Cepa t 7
Detik Ya 11 326 45°C 318 2,30 Cepa t 7
Detik Ya 12 488 47°C 481 2,25 Cepa t 7 Detik Ya 13 608 50°C 427 2,62
Cepa t 7 Detik Ya 14 763 52°C 260 3,00 Lam a 15 Detik Ya 15 672 57°C 91 3,00
Lam a 15 Detik Ya
Dari  hasil  pengujian  eksekusi  sistem menunjukkan bahwa hasil eksekusi setiap output berbeda.  Hal  ini  disebabkan  oleh  komputasi fuzzy yang diterapkan berdasarkan input dari tiap sensor. Terjadi perbedaan pada durasi penyiraman  dari  setiap  situasi  kebakaran  yang terjadi,  hal  ini  berpengaruh  juga  pada  kondisi sebuah pompa.

## KESIMPULAN
Dengan melihat hasil penelitian yang telah dibahas, maka dapat kita tarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Untuk  mendeteksi  adanya  nyala  api dibutuhkan sensor api.
2. Proses  perancangan  Sistem  Pemadam Kebakaran  adalah  dengan  menghubungkan sensor  MQ2,  DS18B20  dan  sensor  api dengan mikrokontroler ESP32.
3. Sistem  akan  bekerja  sesuai  perhitungan metode  fuzzy  sugeno  dan  mengirimkan notifikasi  whatsapp  ketika  tiga  sensor mendeteksi  adanya  asap,  perubahan  suhu, dan terdapat api.
4. Pompa dihitung dengan output metode fuzzy sugeno dalam tindakan pemadaman api.

## SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  pembahasan dan pengujian pada Sistem Pemadam Kebakaran dengan  metode  fuzzy  sugeno,  dapat  diberikan saran-saran  untuk  pengembangan  penelitian selanjutnya yaitu:
1. Menggunakan  sensor  asap  dan  api  yang memiliki sensitivitas yang tinggi.
2. Penambahan  lebih  banyak sprinkler agar lebih  cepat  dalam  penyiraman  dengan tingkat kebakaran yang lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Romadhon,  B.  (2018).  Analisis  Proteksi
Kebakaran  Pada  Perusahaan  Produksi Gas  Dan  Pembangkit  Listrik. The
Indonesian  Journal  of  Occupational Safety and Health , 7 (2), 142. https://doi.org/10.20473/ijosh.v7i2.2018. 142-151.
[2] Arfah,  H.  (2017). Polisi  Dalami  Penyebab Kebakaran Pasar Gresik . https://regional.kompas.com/read/2017/0 2/04/13120901/polisi.dalami.penyebab.k ebakaran.pasar.gresik.
[3] Supriyadi, E. (2020). Rancang Bangun Alarm Pendeteksi  Kebakaran  Pada  Gedung
Bertingkat Menggunakan Metode Logika
Fuzzy Berbasis . XXII (2), 10–20. https://ejournal.istn.ac.id/index.php/sinus oida/article/view/695.
[4] Salman,  A.  G.  (2012). Pemodelan  Dasar Sistem Fuzzy . https://socs.binus.ac.id/2012/03/02/pemo delan-dasar-sistem-fuzzy/.
[5] Irfan,  M.,  Ayuningtias,  L.  P.,  &  Jumadi,  J. (2018).  Analisa  Perbandingan  Logic Fuzzy  Metode  Tsukamoto,  Sugeno,  Dan Mamdani ( Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Uin Sunan Gunung Djati Bandung). Jurnal  Teknik  Informatika ,
10 (1),
9–16. https://doi.org/10.15408/jti.v10i1.6810.
[6] Saptadi, A. H. (2014). Perbandingan Akurasi Pengukuran  Suhu  dan  Kelembaban Antara  Sensor  DHT11  dan  DHT22.
JURNAL INFOTEL - Informatika
Telekomunikasi  Elektronika , 6 (2),  49. https://doi.org/10.20895/infotel.v6i2.16.
[7] Utomo,  B.  T.  W.,  &  Saputra,  D.  S.  (2016). Simulasi Sistem Pendeteksi Polusi Ruangan  Menggunakan  Sensor  Asap Dengan  Pemberitahuan  Melalui  SMS (Short  Message  Service)  Dan  Alarm Berbasis Arduino. Jurnal Ilmiah
Teknologi  Informasi  Asia , 10 (1),  56–68. https://jurnal.stmikasia.ac.id/index.php/ji tika/article/view/76.
[8] Mudjiono, U., & Subekti, A. (2017). Fire Spot Detector  untuk  Deteksi  Dini  Terjadinya Kebakaran  di  Kapal. Seminar  MASTER
PPNS , 2 (1), 229–234. http://journal.ppns.ac.id/index.php/Semin arMASTER/article/view/300.
[9] Efrianto,  Ridwan,  &  Fahruzi,  I.  (2016). Sistem  Pengaman  Motor  Menggunakan Smartcard  Politeknik  Negeri  Batam Electrical  Engineering  study  Program.
Integrasi , 8 (1), 1–5.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Ervin Setyawan, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti Implementasi Pemadam Kebakaran Otomatis Pada Ruangan Menggunakan Pendeteksi Asap Suhu Ruangan Dan Sensor Api Berbasis Esp32 Dengan Metode Fuzzy Sugeno Dan Internet Of Things (Iot)
https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/J I/article/view/46.