Abstrak —Umumnya  pengaturan  sebuah  intensitas  cahaya pada  lampu  di  dalam  suatu  ruangan  dilakukan  hanya berdasarkan  pada  kondisi  gelap  dan  terang  yang  dilakukan secara manual dan tanpa mempertimbangkan kontribusi cahaya dari  luar. Oleh karena itu, diperlukan  sebuah alat  yang bekerja secara  otomatis  pada  pengontrolan  intensitas  cahaya  lampu untuk  meningkatkan  efisiensi  pemakaian  energi  listrik.  Prinsip kendali yang digunakan pada penelitian ini adalah kendali logika fuzzy dengan  sistem  inferensi  metode  Mamdani.  Keluarannya diperoleh  berdasarkan  titik  berat  dari  kurva  hasil  proses pengambilan  keputusan  sebagai  hasil  nilai  dari output logika fuzzy .  Modul  WiFi  NodeMCU  digunakan  sebagai  media penghubung  kendali  yang  dikoneksikan  ke  Android  melalui aplikasi  Blynk.  Dengan  pengujian  menggunakan  metode  fuzzy singleton,  diperoleh membership function dan membership keluarannya.  Agar  sesuai  dengan  intensitas  ruangan,  maka Set point yg  diberikan  ialah  40  pada mode tidur,  180  pada mode makan,  dan  250  pada mode kerja.  Pada mode tidur,  diperoleh waktu delay 1,5 detik dan nilai Pulse Width Modulation (PWM) 18 pada kondisi stabil. Pada mode makan, diperoleh waktu delay 3 detik dan nilai PWM 83 pada kondisi stabil. Pada mode kerja, diperoleh waktu delay 3,6 detik dan nilai PWM 116 pada kondisi stabil.
Kata Kunci: Android, fuzzy Mamdani, NodeMCU, Blynk

## I. P ENDAHULUAN
SAAT  ini,  salah  satu  kendala  yang  sering  dihadapi  manusia dalam keseharian melakukan aktivitas adalah penerangan yang terkadang  dapat  membuat  kurang  nyaman.  Pada  umumnya, pengaturan  penerangan  hanya  menggunakan  prinsip on / off saja,  yaitu  dikendalikan  dengan  saklar  untuk  mematikan  dan menyalakan  lampu.  Hal  ini  menyebabkan  mata  kita  tidak nyaman  saat  melakukan  aktivitas  karena  intensitas  cahaya yang tidak memenuhi standar. Mata menjadi kurang sehat jika dihadapkan dengan cahaya yang begitu terang maupun terlalu gelap.
Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  penulis  memanfaatkan logika  fuzzy  untuk  merepresentasikan  nilai  dari  intensitas cahaya yang ada, kemudian disesuaikan kedalam mode lampu
yang  di  inginkan.  Nilai  yang  didapat  oleh  pengukuran intensitas  cahaya  pada light  intensity  sensor akan  dieksekusi oleh  logika  fuzzy  untuk  mengatur  kecerahan  lampu  karena sifat dari logika fuzzy yang humanis untuk merepresentasikan sebuah nilai menjadi jelas [1].
Dengan  memanfaatkan  fuzzy,  penelitian  ini  membuat sebuah  lampu  cerdas  yang  dapat  dengan  mudah  dikontrol melalui  Android  dan  menjadikan  nilai  intensitas  cahayanya sesuai pada kebutuhan kita saat beraktivitas.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Intensitas cahaya
Intensitas  cahaya  adalah  kuat  cahaya  yang  dikeluarkan sebuah  sumber  cahaya  ke  arah  tertentu  dan  diukur menggunakan  luxmeter  dengan  satuan  internasional  Candela (Cd).  Pada  umumnya  cahaya  memiliki  empat  faktor  yang dapat  mempengaruhi  kualitas  pencahayaan  yaitu  kontras, silau, refleksi cahaya dan kualitas warna cahaya. Kemampuan mata  manusia  hanya  dapat  melihat  cahaya  dengan  panjang gelombang tertentu yang diukur dalam besaran pokok ini.
Intensitas  cahaya  monokromatik  ( v I )  pada  panjang gelombang  dapat  dihitung  menggunakan  (1),  di  mana I adalah  intensitas  radian  dan   y  adalah  fungsi  intensitas standar.  Tabel  I  menunjukkan  standar  intensitas  cahaya  pada sebuah  ruangan  di  rumah  yang  telah  dilakukan  uji  coba  oleh [2].
  683 v I Iy   (1)

## B. Fuzzy Logic
Penelitian  ini  menggunakan  logika  fuzzy [3],  [4]  untuk mengatur  intensitas  cahaya  lampu  sesuai  dengan  kondisi kecerahan  ruangan. Input yang  dijadikan  sebagai  variabel adalah hasil pembacaan  sensor  cahaya (light intensity sensor) dalam  ruangan.  Sistem  berbasis  aturan fuzzy  logic  control dengan  variabel  linguistik,  yaitu  suatu  interval  numerik  dan mempunyai nilai-nilai linguistik, yang semantiknya

## Lampu Cerdas Multimode Menggunakan Arduino dengan Kontrol Fuzzy Berbasis Android
Siti Febriyanti Riski Rullah dan Nanta Fakih Prebianto*
Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
*Email: nanta@polibatam.ac.id
didefinisikan  oleh  fungsi  keanggotaannya.  Sistem  berbasis aturan  fuzzy terdiri  atas  tiga  komponen  utama: fuzzification, inference , dan defuzzification.
T ABEL I
N ILAI INTENSITAS CAHAYA PADA RUANGAN Fungsi ruangan Tingkat Pencahayaan (Lux) Teras 60 Ruang tamu 120-150 Ruang makan 120-250 Ruang kerja 120-250 Ruang tidur 120-250 Ruang mandi 250 Dapur 250 Garasi 60
Proses fuzzifikasi pada sistem ini dimulai dari mendapatkan data  berupa  nilai  lux  dan Set  point yang  telah  ditentukan. Kemudian  nilai error akan  didapat  dari  jarak  antara set  point dan  nilai  lux.  Selanjutnya  nilai error dapat  diturunkan  untuk mendapatkan Δ error . Pada langkah berikutnya, nilai error dan delta  error akan  menjadi  input  fuzzy.  Kedua  nilai  ini  akan diubah  ke  nilai crisp dengan membership function .  Setelah mendapatkan  nilai  sesuai membership function maka dilakukan  proses inference yaitu  proses  implikasi  dengan operator  MIN  dan  MAX.  Pada  Penelitian  ini  menggunakan operator MAX, setiap nilai crisp yang didapatkan  akan dicari nilai maksimum sesuai zona nya guna menentukan nilai output pada proses defuzzifikasi . Output yang dihasilkan adalah nilai Pulse  Width  Modulation (PWM)  yang  nantinya  akan  di jumlahkan  dengan  PWM  sebelumnya  untuk  mengatur kecerahan  lampu.  Proses  terus  berlanjut  hingga  nilai  sensor menuju titik stabil.
Fuzzy inference  system yang  merupakan  sebuah  kerangka kerja  perhitungan  berdasarkan  konsep  teori  himpunan  fuzzy dan  pemikiran  fuzzy  yang  digunakan  dalam  penarikan kesimpulan  atau  suatu  keputusan.  Penarikan  kesimpulan  ini diperoleh  dari  sekumpulan  kaidah  fuzzy.  Di  dalam  fuzzy inference  system minimal  harus  terdapat  dua  buah  kaidah fuzzy.  Fuzzy inference  system terbagi  menjadi  dua  metode, yaitu  metode Sugeno  dan  metode  fuzzy  Mamdani. Perbedaan dari  kedua  metode  ini  terletak  pada output yang  dihasilkan, proses  komposisi  aturan,  dan  defuzzifikasinya.  Pada  metode Sugeno, output yang  dihasilkan  berupa  fungsi  linear  atau konstanta. Output ini  berbeda  dengan  yang  dihasilkan  oleh metode  fuzzy  Mamdani,  di  mana  metode  ini  menghasilkan output berupa  suatu  nilai  pada  domain  himpunan  fuzzy  yang dikategorikan ke dalam komponen linguistik.
Kelemahan  dari output berupa  fungsi  linear  atau  konstanta adalah  nilai output yang  dihasilkan  harus  sesuai  dengan  nilai yang  telah  ditentukan.  Hal  ini  menimbulkan  masalah  apabila nilai output tidak sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Output ini  dapat  dikatakan  benar  apabila  dapat  menyajikan output yang  ditentukan  oleh  antesenden.  Oleh  karena  itu, Metode  fuzzy  Mamdani  lebih  akurat  dalam  menghasilkan suatu output berupa himpunan fuzzy.

## III. M ETODE

## A. Perangkat Keras
Rancangan  perangkat  keras  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Sistem terdiri atas power supply, Arduino Nano, modul Wi-Fi NodeMCU,  lampu  DC  12V/5W,  dan  sensor  cahaya  BH1750 [5]. Skematik rangkaian dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 1.  Rancangan perangkat keras

## Gambar 2.  Skematik rangkaian

## B. Perancangan Mekanikal
Rancangan mekanikal dari sistem yang dibuat dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4. Gambar 4 dilakukan pada saat pengujian dalam keadaan lampu menyala.

## C. Perancangan Perangkat Lunak
Pada  penelitian  ini,  aplikasi  dibuat  pada operating  system Android  guna  menampilkan  menu  kendali  yang  akan memberikan  perintah  kepada  perangkat  lainnya.  Android dihubungkan  dengan  modul  Wi-Fi  NodeMCU  sebagai  klien, lalu  Android  akan  meminta password yang  disediakan  oleh NodeMCU. Jika NodeMCU sudah terhubung ke Wi-Fi, maka proses  eksekusi  oleh  Arduino  akan  dijalankan  sesuai  data masukan dari sensor cahaya ( light intensity sensor ) yang telah mendeteksi  intensitas  cahaya  pada  lampu.  Logika  fuzzy  akan mengambil  perannya  guna  merepresentasikan  nilai  dari
intensitas cahaya tersebut menjadi sesuatu yang pasti. Gambar 5  menjelaskan flowchart pada  program  Arduino  yang  telah terhubung ke modul Wi-Fi NodeMCU.
Gambar 3.  Dimensi dan penampakan dari box simulasi
Gambar 4.  Rancangan mekanikal pada saat pengujian lampu menyala
NodeMCU  berperan  sebagai client Wi-Fi.  Saat  sistem dihidupkan,  NodeMcu  akan  terhubung  ke access  point yang telah  diprogram.  Setelah  itu,  ESP8266  akan  masuk  ke penyimpanan cloud Blynk sesuai kode autentikasi. Selanjutnya, device membaca  nilai-nilai  dari cloud dan mengirimkannya  ke  Arduino  melalui  komunikasi  serial. Arduino  sebagai main akan stanby menunggu  perintah  dan mengirim data ketika off .
Saat  pertama  kali  dihidupkan,  posisi  lampu  diset  dalam kondisi  mati.  Jika  koneksi  Wi-Fi  sudah  terhubung,  Arduino akan  membaca  status  pada cloud .  Jika  status  lampu  hidup, maka Arduino akan menghidupkan lampu dilanjutkan dengan membaca  status mode .  Pada  penelitian  ini  terdapat  3 mode , yaitu mode tidur, makan, dan kerja, yang masing masing mode merepresentasikan Set  point untuk  kecerahan  lampu.    Ketika
lampu  hidup,  Arduino  akan  langsung  membaca  sensor  dan mendapatkan  data  pertama,  selanjutnya  data  kecerahan  akan dibandingkan dengan Set point yang ditentukan sebagai error .
Gambar 5. Flowchart perancangan perangkat lunak
Setelah  mendapatkan error ,  Arduino  akan  langsung melakukan perhitungan fuzzy (fuzzifikasi, inference, defuzzifikasi) .  Selanjutnya output akan  di  konversi  ke  PWM dan  ditambahkan  dengan  nilai  PWM  sebelumnya.  Proses  ini akan  berlangsung  hingga  nilai  yang  dibaca  sensor  akan mendekati atau sama dengan nilai Set point .

## D. Perancangan Aplikasi Android BLYNK

## Gambar 6.  Aplikasi Android BLYNK
Blynk  (Gambar  6)  adalah  platform  untuk  IOS  atau Android  yang  digunakan  untuk  mengendalikan  modul Arduino,  Rasbery  Pi, ESP8266 , Wemos  D1,  dan  modul sejenisnya melalui internet. Pada saat aplikasi dijalankan, akan muncul  permintaan  untuk  mengaktifkan tethering  hotspot pada  program.  Setelah  aktif,  modul  Wi-Fi  akan  terhubung dengan hotspot dan mendapatkan IP Address . Kemudian, user meng-input  IP Address yang  tersedia.  Jika  IP Address valid,
maka perangkat Android akan terhubung dengan alat kendali. Langkah  selanjutnya  adalah  memilih mode kendali  yang diinginkan.
E. Perancangan Logika fuzzy
Metode  fuzzy  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode  Mamdani  atau  dikenal  dengan  nama  metode  Max- Min.  Pada  penerapan  pengontrolan  intensitas  cahaya  ini, masukan  fuzzy  yang  digunakan  ialah error dan delta  error . Set  point ditentukan  terlebih  dahulu. Error merupakan  selisih antara Set  point dan output . Delta  error merupakan  selisih antara error sekarang dan error sebelumnya.
Gambar 7. Membership dari function error Gambar 8. Membership function dari delta error
Gambar 9. Membership dari function keluaran
Error dan delta error memiliki 7 membership function yaitu Negative  Big (NB), Negative  Medium (NM), Negative  Small (NS), Zero (Z), Positive  Small (PS), Positive  Medium (PM), dan Positive  Big (PB).  Keluarannya  juga  memiliki  7 membership function yang sama. Perhatikan Gambar 7, 8, dan 9.
Metode fuzzy mamdani dapat  menghasilkan  PWM  negatif. Walaupun  demikian,  sebenarnya  PWM  tidak  akan  minus karena  setiap  perhitungan  fuzzy  akan  menghasilkan  PWM baru.  Jika  terdapat  negatif  maka  akan  di  tambahkan lagi dengan PWM lama sehingga menjadi positif.
Setelah  melakukan  tahap  fuzzifikasi,  hasil  dari  fuzzifikasi akan  diatur  menggunakan  basis  aturan  yang  sudah  dibuat. Aturan  pada  Tabel  1  dibuat  untuk  menghasilkan output yang sesuai  dengan  keinginan  dari  pembuat  berdasarkan  hitungan pada  program.  Proses  bekerja  nya fuzzy  sehingga mendapatkan output keluaran adalah sebagai berikut: Set point
 data  diterima  sensor  proses  fuzzifikasi  (melakukan proses  perulangan  akan  terdapat error sebelum  menuju set point )  mendapat hasil stabil  output sensor lux terbaca  output PWM terbaca.
T ABEL II F UZZY RULE
Dalam  basis  aturan membership  function ,  titik  tertinggi adalah  pada mode kerja  (yaitu  250)  yang  termasuk  ke  dalam rentan positive  big . Mode makan  juga  masih  termasuk  ke dalam positive  big dengan range 180. Mode tidur  masuk kedalam positive small karena set point yang di masukkan 40.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berikut  adalah  data  yang  didapat  atas  pengujian  yang dilakukan  terhadap  intensitas  cahaya  di  dalam  sebuah box serta  terhadap  perubahan  nilai  menggunakan  fuzzy.  Ada  3 mode yang  digunakan  yaitu mode tidur,  makan  dan  kerja. Masing masing dari mode telah penulis tentukan set point -nya sebagai  acuan,  berdasarkan  referensi  serta  pengamatan  yang penulis  lakukan  sendiri  agar  mendapat  cahaya  yang  pas  di setiap mode nya. Penulis menentukan set point pada:
 Mode tidur dengan rentan range 0 – 40 lux Pada  sisi  pengujian  ini  penulis  menggunakan  titik tertinggi yaitu 40 lux karena kondisi tersebut cukup redup untuk digunakan dalam pengujian ini.
 Mode makan dengan rentan range 0 – 180 lux Pada  sisi  pengujian  ini  penulis  menggunakan  titik tertinggi  yaitu  180  lux  karena  pada  kondisi  ini pencahayaan  yang  digunakan  untuk  makan  tidak  perlu begitu terang ataupun redup.
 Mode kerja  dengan  rentan  range  0  –  250  lux.  Pada  sisi pengujian  ini  penulis  menggunakan  titik  tertinggi  yaitu 250  lux  karena  menurut  penulis  dalam  kondisi  ini  kita membutuhkan  pencahayaan  yang  terang  agar  pekerjaan menjadi maksimal.
Perlu di ketahui bahwa penyesuaian set point hanya dalam miniatur  rumah  pengujian  yang  digunakan  karena  kebutuhan pencahayaan  akan  berbeda  tergantung  dimensi  pada  ruangan tertentu.

## A. Pengujian Pada Mode Tidur
Pengujian pada mode ini bertujuan mendapatkan kecerahan pada  saat  tidur  di  dalam  sebuah  ruangan. Set  point yang diambil ialah 40. Hasil pengujian dapat dilihat pada  Tabel III dan Gambar 10. Pada Gambar 10, pengambilan data dilakukan setiap  300  ms. Set point yang ditentukan  adalah 40 lux.  Pada Gambar  10  terlihat  bahwa  data  sensor  bergerak  dari  0  lux (kondisi lampu mati) ke 40 lux dalam waktu (data ke n titik stabil -
EROR NM NS Z PS PM -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 NB PB EROR NM NS Z PS PM -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 NB PB T RULE PB PM PS Z NS NM NB PB PB PB PB PM PS PS Z PM PB PB PM PS PS Z NS PS PB PM PS PS Z NS NM Z PM PS PS Z NS NS NM NS PM PS Z NS NS NM NB NM PS Z NS NS NM NB NB NB Z NS NM NM NB NB NB
data ke n titik  awal ) × 300 ms = (6-1) x 300 ms = 1,5 detik. Titik stabil  didapatkan  karena  antara  sensor  dan set  point sudah tidak memiliki jarak (atau disebut zero error ).
T ABEL III D ATA PADA MODE TIDUR
Gambar 10.  Grafik pada mode tidur

## B. Pengujian Pada Mode Makan
Pengujian pada mode ini bertujuan mendapatkan kecerahan pada  saat  makan  di  dalam  sebuah  ruangan. Set  point yang diambil  ialah  180.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  didapatkan data seperti yang ditunjukkan pada Tabel IV dan Gambar 11. Pada kondisi mode makan ini dapat kita lihat garis sensor lux yang  terbaca  pada  data  ke-2  sedikit  melewati  garis set  point . Hal  ini  terjadi  karena  pada  perhitungan  fuzzy  data  masih memiliki Δ  ( delta ) error yang  cukup  tinggi  sehingga  masih menghasilkan jarak antara set point dan aktual.
T ABEL IV D ATA PADA MODE MAKAN
Data terlihat menurun mendekati set point pada data ke-4, tetapi hal ini pun terlihat belum stabil hingga data ke-6. Sensor masih  terlihat  menjauhi  ke  bawah.  Data  mulai  terlihat  stabil pada  data  ke-11.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  lampu
mencapai  kecerahan  stabil  adalah  (data  ke  n titik  stabil  data  ke n titik awal ) × 300 ms = (11-1) × 300 ms = 3 detik.
Gambar 11.  Grafik pada mode makan

## C. Pengujian Pada Mode Kerja
Pengujian pada mode ini bertujuan mendapatkan kecerahan pada  saat  bekerja  di  dalam  sebuah  ruangan. Set  point yang diambil  ialah  250.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  didapat  data pada Tabel V dan Gambar 12. Pada kondisi mode kerja, dapat kita  lihat  garis  sensor  membentuk  kurva  yang  baik.  Namun terlihat data yang abnormal pada pembacaan sensor di data ke- 3. Hal ini dapat terjadi karena komunikasi Arduino dan sensor yang mungkin memiliki noise . Jika dibandingkan dengan nilai PWM  yang  keluar,  proses  fuzzy  tidak  terganggu  karena kesalahan pembacaan data ini.
T ABEL V D ATA PADA MODE KERJA
Data  mulai  terlihat  stabil  di  data  ke-13.  Waktu  yang dibutuhkan  untuk  lampu  mencapai  kecerahan  stabil  adalah (data  ke  n titik  stabil  data  ke  n titik  awal )  ×  300  ms  =  (13-1)  × 300ms = 3,6 detik.
Gambar 12.  Grafik pada mode kerja
mode setpoint (lx) lux (lx) pwm
0 0 0 40 34,17 13
40 28,33 16 40
33,33 18 40 38,33 18 40 40 18 40 40 18 40 40 18 40 40 18 40 40 18 40 40 18 40 40 18 40 40 18 tidur mode setpoint (lx) lux (lx) pwm
0 0 0 180 215,83 104 180 235 89
180 207,5 81
180 181,67 81
180 175 82
180 176,67 83 180 177,5 83
180 178,33 83 180 179,17 83 180 180 83 180 180 83 180 180 83 makan mode setpoint (lx) lux (lx) pwm
0 0 0 250 145 46 250 84,17 76 250 135,83 95 250 185,83 110 250 224,17 117 250 247,5 117 250 253,33 117 250 252,5 117 250 253,33 117 250 254,17 116 250 251,67 116 250 250 116 kerja
Perbandingan  hasil  pengujian  dari  ketiga mode  dirangkum dalam Tabel  VI.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  pada  semua mode,  dapat disimpulkan  kecerahan  mampu  menuju set point yang kita tentukan dengan menggunakan fuzzy. Namun dalam praktiknya,  sistem  memiliki delay 300  ms  setiap  mengambil data  karena  sensor  sendiri  memerlukan  waktu  untuk mengambil  data  dan  mentransmisikan  nya  ke  Arduino.  Data mampu menuju titik stabil dengan variasi waktu yang berbeda pada setiap mode .
T ABEL VI P ERBANDINGAN DATA DARI 3 MODE

## V. K ESIMPULAN
Aplikasi  Blynk  dapat  mempermudah  pengguna  untuk menyesuaikan  cahaya  yang  diinginkan.  Arduino  dan  sensor cahaya  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data  dan  membaca nilai  pada  kecerahan  lampu.  Sistem  yang  di  terapkan  pada fuzzy  mampu  merepresentasikan  nilai  dari  sebuah  intensitas cahaya.

## R EFERENSI
[1] F.  T.  Nirwana  and  F.  Arifin,  “Alat  Kendali  Penerangan  Ruangan dengan  Logika  Fuzzy  Berbasis  ATmega16,” E-JPTE  (Jurnal Elektron.  Pendidik.  Tek.  Elektron. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  25–31,  Mar. 2016.
[2] N.  Purwaningrum,  “Aplikasi  Fuzzy  Logic  untuk  Pengendalian Penerangan  Ruangan  Berbasis  Mikrokontroler  ATMega8535,” Universitas Negeri Semarang, 2007.
[3] L. A. Putra and A. R. Hakim, “Sistem Kendali Lampu Cerdas Pada Smarthome  Berbasis  Android  mengunakan  Metode  Fuzzy  Logic Control,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , 2018.
[4] “Aplikasi  Fuzzy  Logic  untuk  Pengendali  Motor  DC  Berbasis Mikrokontroler  ATMega8535  dengan  Sensor  Photodioda,” J.  Tek. Elektro , 2015.
[5] ROHM, Digital 16bit Serial Output Type Ambient Light Sensor IC: BH1750FVI . ROHM Semiconductor, 2011.
Mode Sistem delay Set point
Waktu delay Waktu stabil Tidur 40 1.5 second data ke- 6 Makan 180 3 second data ke- 11 Kerja 250 3.6 second data ke- 13 300mS