Elektron Jurnal Ilmiah Volume 16  Nomor  1 Juni  2024
TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. SK : 72/E/KPT/2024
DOI : https://doi.org/ 10.30630/eji.0.0.455

## Rancang Bangun Bak Mandi Bayi Otomatis dengan Pengendalian Suhu berbasis Logika Fuzzy
Aliya Mitha Ardhana 1 , Ardik Wijayanto 2 , Hanny Megawati Rosalinda 3* , dan Agrippina Waya Rahmaning Gusti 4 1,2,3,4 Jurusan Teknik Elektronika, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Jl. Raya ITS Keputih Sukolilo, Surabaya 60111, Indonesia *Corresponding Author: hanny@pens.ac.id
Abstrak— Suhu dan kedalaman air harus dipantau dalam proses pemandian bayi. Rentang suhu yang dapat diterima kulit  bayi  sangat  sempit,  sedangkan  pada  umumnya  pengasuh  mencampur  air  menggunakan  perkiraan  subyektif. Terlebih,  tidak  sedikit  kasus  tenggelam  yang  terjadi  saat  proses  pemandian  bayi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan alat bak mandi bayi otomatis, untuk memudahkan proses mandi bayi yang aman, efisien, dan sesuai kebutuhan  dengan suhu  dan  kedalaman air yang tepat. Metode yang digunakan  untuk  mengendalikan  suhu adalah logika fuzzy dengan dua input, yaitu suhu air dan kedalaman air. Sedangkan kedalaman dikendalikan oleh servo motor yang terhubung dengan kran air. Dengan logika fuzzy, sinyal Pulse-Width Modulation (PWM) yang digunakan untuk menyalakan pemanas air mampu dikendalikan sehingga air memiliki suhu yang sama dengan nilai yang diinginkan. Hasil simulasi dan implementasi algoritma pada alat memiliki kesamaan nilai sebesar 99,72%, menunjukkan bahwa alat ini  mampu  membaca nilai suhu  dan  kedalaman air secara akurat. Pengujian pada  kondisi nyata  menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan baik dengan waktu rata-rata untuk menaikkan suhu 2°C sebesar 2,99 menit dan waktu yang dibutuhkan kran untuk mengatur kedalaman sebesar 4,8 menit.
Kata kunci : Bak mandi bayi, logika fuzzy, kontrol suhu, kedalaman air
Abstract—  The  temperature  and  the  depth  of  water  should  be  monitored  during  the  process  of  bathing  a  baby.  The acceptable  temperature  range  for  a  baby's  skin  is  very  narrow,  yet  caregivers  often  pour  water  based  on  subjective estimation. Moreover, there are frequent cases of drowning during baby-bathing processes. This research aims to develop an automatic baby bathtub to facilitate safety and efficiency, by giving appropriate values of temperature and depth. The method used to control the temperature using fuzzy logic with two inputs: water temperature and depth. Meanwhile, the depth is controlled by a servo motor connected to a valve.  Using fuzzy logic, Pulse-Width Modulation (PWM) signals— connected  to  the  water  heater,  can  be  controlled  so  that  the  water  reaches  the  desired  temperature.  Simulation implementation results show a similarity value of 99.72%, indicating the device accurately reads the temperature and the depth. Tests in real conditions show that the system functions well, with an average time of 2.99 minutes to increase the temperature by 2°C and 4.8 minutes for the valve to adjust the water depth.
Keywords: Baby bathtub, fuzzy logic, temperature control, water depth
© 2024 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Selain untuk menjaga kebersihan, memandikan bayi dengan  benar  dapat  membantu  meningkatkan  kualitas tidur bayi [1], memberikan rasa segar, dan juga untuk menjaganya dari infeksi atau penyakit – penyakit yang berasal  dari  keringat,  kotoran  bayi,  dan  muntah  bayi [2]. Proses memandikan bayi bukan tanpa resiko. Hasil penelitian  dari  Chikazawa  menyatakan  bahwa  60% pengasuh  (orang  tua,  anggota  keluarga,  atau  asisten), yang  memandikan bayinya  menggunakan bak, pernah membuat  sang  bayi  dalam  bahaya  karena  hampir menenggelamkannya  [3],[4].    Di  tahun  2018,  hampir 900  anak  (berumur  kurang  dari  20  tahun)  di  Amerika Serikat  meninggal  karena  tenggelam  [5].  Oleh  karena itu, dalam proses memandikan bayi menggunakan bak ( bathtub ),  sangat  penting  untuk  memantau  nilai kedalaman  dan  suhu  air  di  dalam  bak  [6].  Pada
realitanya  juga  banyak  ditemukan  pengasuh  yang masih  menggunakan  bak  mandi  konvensional  yang mengharuskannya merebus air dan mencampurkannya ke  dalam  bak  mandi  bayi  dengan  perkiraan  suhu  dan volume yang tidak pasti.
Limin  et  al  pernah  meneliti  sistem  kontrol  suhu yang  digunakan  untuk  pemandian  bayi  menggunakan metode kontrol fuzzy PID [7]. Namun, pada penelitian itu variabel kedalaman air tidak diamati. Penelitian ini mengusulkan sebuah inovasi bak mandi bayi otomatis yang  dapat  memantau  kedua  nilai  (kedalaman  air  dan suhu air) sekaligus dapat memberikan aksi pengaturan PWM  pada water  heater dan  buka  tutup  kran  air. Sehingga  tidak  hanya  keamanan,  tetapi  juga  efisiensi dapat diberikan oleh alat yang diusulkan.
Hanny Megawati Rosalinda,.dkk: Rancang Bangun Bak Mandi Bayi Otomatis dengan Pengendalian Suhu berbasis Logika Fuzzy
Banyak peneliti yang telah membuat sistem kontrol dengan  metode  yang  bervariasi,  diantaranya  yang paling sering digunakan adalah logika fuzzy dan sistem kontrol  PID  [7-10].  Pada  kasus  bak  mandi  bayi otomatis,  diinginkan  dapat  diaplikasikan  pada  bak mandi dengan beragam ukuran. Sehingga permodelan matematikanya  menjadi  tidak  pasti.  Alhassan  dalam penelitiannya  yang  berjudul  “ Comparison  Between Fuzzy  Logic  and  PID  Controllers  in  Temperature Control  of  Laboratory  Incubator ”  memperlihatkan bahwa  dalam  perancangan  sistem  kontrol  PID dibutuhkan  permodelan  matematika  dari  sistem  yang akan  dikontrol.  Sedangkan  dalam  perancangan  sistem kontrol fuzzy dibutuhkan  penguasaan  sistem  yang dikontrol  untuk  menala  parameter  dan  membangun basis  aturannya  [11].  Pada  penelitian  yang  lain  juga ditemukan  bahwa  kontrol fuzzy dapat  membuat  nilai variabel  yang  dikontrol  lebih  cepat  mencapai setpoint (nilai yang diinginkan) [12]. Sehingga pada penelitian ini metode fuzzy digunakan untuk mengontrol suhu air.
Dalam sistem fuzzy , perancang memiliki pendekatan  yang  berbeda-beda  untuk  menentukan variabel  yang  dijadikan  input  dan  membangun  basis aturan. Akbar et al  mengaplikasikan logika fuzzy dalam mengendalikan kualitas air tambak dengan menggunakan nilai kekeruhan dan suhu air [13]. Alfitri et  al  juga  menggunakan  logika fuzzy dengan menggunakan nilai kelembapan tanah dalam merancang  sistem  kontrol  penyiraman  bayam  [14]. Sementara  Baquero  et  al  menghitung  nilai  galat  dan selisih galat untuk membangun basis aturannya [15].
Pada  penelitian  ini,  bak  mandi  bayi  otomatis dirancang  menggunakan  dua  masukan  yaitu  nilai kedalaman  air  dan  suhu  air.  Berdasarkan  pengalaman perancang,  volume  air  (yang  dapat  dilihat  dari  nilai kedalaman  air)  menentukan  juga  seberapa  panas  air yang harus ditambahkan. Sehingga, nilai kedalaman air yang  dipantau,  sekaligus  menjadi  input  pada  sistem fuzzy . Algoritma fuzzy dirancang untuk mengendalikan kuat tidaknya water heater . Sistem dilengkapi dengan buzzer dan  layar  LCD  untuk  menampilkan  nilai variabel saat ini yang dapat membantu pengasuh bayi.
II. METODE
Metode yang digunakan untuk memantau kedalaman  air  dan  suhu  pada  bak  mandi  bayi  terlihat pada Gambar 1. Module dimmer AC digunakan untuk mengendalikan suhu air dengan cara mengontrol PWM water  heater .  Sedangkan  kedalaman  air  dikendalikan melalui  motor  servo  input  dan  output  yang  terhubung ke kran atas dan bawah. Sehingga kran dapat menutup dan  membuka  sesuai  algoritma  yang  ditanamkan  di mikrokontroler  Arduino  Nano.  Selain  terdapat  aksi untuk  membuang  air  saat  kedalaman  air  melampaui batas,  buzzer  juga  akan  menyala  untuk  memberi  tahu pengasuh lebih cepat. Alat ini juga dapat menampilkan kondisi  nilai  suhu  dan  kedalaman  air  saat  ini  melalui layar LCD.
A. Sistem Perangkat Keras
Mikrokontroler  Arduino  Nano  ATmega328P dipilih  untuk  mengimplementasikan  algoritma fuzzy karena  memiliki  arsitektur  AVR  dengan  memori sebesar  32KB  yang  berjalan  pada  16Mhz,  termasuk SRAM  sebesar  2KB.  Pengukuran  kedalaman  air dilakukan  oleh  sensor  ultrasonik  HC-SR04  yang bekerja di frekuensi 40KHz. Sensor ini ditenagai oleh loop arus  dan  tidak  memerlukan  daya  lain,  maximal rentang pengukuran dari sensor ultrasonik HC-SR04 ini adalah  500cm.  Pengukuran  suhu  air  dilakukan  oleh sensor DS18B20 di dalam bak tandon  kontrol dengan batas  catu  daya  sebesar  3V  sampai  dengan  5.5V, rentang  kisaran  suhu  yang  dapat  diukur  yaitu  -55°C sampai dengan +125°C, dan tingkat akurasi sebesar  + 0,5  °C. Module  dimmer  AC digunakan  untuk mengendalikan nilai PWM yang masuk ke pemanas air ( water  heater ) . Untuk  mengatur  buka  tutup  kran, digunakan servo continuous DS04-NFC yang memiliki spesifikasi  berat  38gram,  dimensi  40,8x20x39,5mm, bekerja  di  arus  1000mA,  berbahan  dasar  plastik,  dan bekerja di tegangan 4.8V hingga 6V.
Untuk mendapatkan akurasi pembacaan yang lebih tinggi,  setiap  sensor  dikalibrasi  dan  diuji.  Selain  itu, untuk  alasan  keamanan,  perancangan  perkabelan  dan rangkaian elektronika dari semua komponen disimulasikan di perangkat lunak terlebih dahulu.
Gambar 1. Diagram keseluruhan Sistem
B.  Perancangan Algoritma Fuzzy
Input  atau  variabel  yang  masuk  ke  sistem fuzzy adalah  suhu  air  dan  kedalaman  air.  Proses fuzzy meliputi  fuzzifikasi,  inferensi,  dan  defuzzifikasi  [16]. Diagram blok kontrol suhu air dengan proses tersebut terlihat  pada  Gambar  2.  Proses  pertama  dalam algoritma  ini  adalah  fuzzifikasi,  mengubah  nilai numerik  menjadi  variabel  linguistik  dalam  bentuk himpunan fuzzy . Proses ini dihitung berdasarkan fungsi keanggotaan seperti yang terlihat pada Gambar 3. Pada variabel  suhu  ( temperature ),  nilai  dibagi  menjadi  4 himpunan,  "dingin,"  "sedang,"  "cukup,"  dan  "panas", mengikuti  persamaan  fungsi  segitiga.  Sementara variabel kedalaman air ( depth ) dikelompokkan menjadi 3 himpunan, "sedikit," "sedang," dan "penuh".  Fungsi keanggotaan  ini  ditentukan  berdasarkan  pengalaman dan penguasaan perancang terhadap sistem [11]. Proses ini menghasilkan nilai input fuzzy yang berupa bobot di setiap fungsi keanggotaan.
Tabel 1. Basis aturan nilai duty cycle PWM Depth/ Temp Dingin Sedang Cukup Panas Sedikit 70% 70% 0% 0% Sedang 95% 70% 0% 0% Penuh 95% 95% 0% 0%
Gambar 3. Fungsi keanggotaan ( membership function ) input fuzzy
Output  sistem fuzzy adalah  nilai duty  cycle PWM pemanas air. Penentuan  fungsi keanggotaan PWM ini menggunakan  observasi  pada module  dimmer  ac
melalui  mikrokontroler  secara  langsung  dengan mempertimbangkan hasil kinerja yang dicapai pemanas air. Hal tersebut lah yg menjadikan acuan output fuzzy PWM. Basis aturan yang digunakan untuk mekanisme inferensi fuzzy terlihat  pada  Tabel  1.  Contohnya,  jika suhu  ( Temp )  “dingin”  dan  kedalaman  ( Depth ) “sedang”,  maka  PWM  95%;  jika  suhu  sedang  dan kedalaman sedang, maka PWM 70%; jika suhu cukup dan kedalaman sedang, maka PWM 0%.
Selanjutnya,  nilai  tegas  dihitung  dengan  cara menimbang  kontribusi  masing-masing  titik fuzzy terhadap  nilai  output,  seperti  yang  dikenal  dengan metode Weight  of  Average (WoA).  Setiap  nilai fuzzy dikalikan  dengan  bobotnya  masing-masing,  kemudian menjumlahkan hasilnya, dan dibagi dengan total bobot dari semua titik fuzzy seperti pada (1).
WoA = Σ (y × weight ) Σ weight (1)
Pada persamaan tersebut, WoA adalah nilai output tegas, y adalah nilai output fuzzy dari setiap aturan, dan weight adalah bobot yang terkait dengan setiap aturan. Dengan  menggunakan  WoA,  kontribusi  relatif  dari setiap  nilai fuzzy di  setiap  fungsi  keanggotaan menentukan nilai tegas.
Simulasi dilakukan menggunakan bantuan perangkat  lunak  MATLAB.  Fungsi  keanggotaan  dan basis aturan fuzzy diterapkan untuk memastikan sistem kontrol berfungsi dengan benar sebelum diimplementasikan  pada  perangkat  keras.  Berbagai kombinasi  input  diuji  untuk  menganalisis  respons PWM yang dihasilkan, memastikan kesesuaian dengan aturan yang ditentukan sebagaimana mestinya.
C. Perancangan Mekanik
Rancangan  mekanik  digunakan  untuk  melindungi komponen-komponen elektronika dari air, seperti oled , pengeras suara, dan tombol-tombol untuk mengoperasikan sistem. Komponen-komponen tersebut  dimasukkan  ke  kotak  putih  dan  diletakkan  di atas  bak,  seperti  terlihat  pada  Gambar  4.  Sedangkan sensor ultrasonik diletakkan menonjol agar tetap dapat membaca  kedalaman  air.  Rancangan  mekanik  secara keseluruhan terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 2. Diagram blok sistem kontrol suhu
Hanny Megawati Rosalinda,.dkk: Rancang Bangun Bak Mandi Bayi Otomatis dengan Pengendalian Suhu berbasis Logika Fuzzy
(a) (b)
Gambar 4. Rancangan kotak tempat meletakan (a) komponen elektronika keseluruhan (b) sensor ultrasonik
Gambar 5. Bak mandi bayi yang sudah dipasang perangkat keras

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  algoritma fuzzy diimplementasikan  pada mikrokontroler, kedua sensor perlu diuji dan dikalibrasi untuk meningkatkan akurasinya. Kemudian, mikrokontroler  diprogram  untuk  menerima  input  dari sensor  suhu  dan  kedalaman  air  dan  mengolah  data dengan  algoritma fuzzy .  Sistem  diuji  dalam  kondisi nyata.
A. Pengujian Sensor Suhu DS18B20
Sensor  DS18B20  dibandingkan  dengan  Thermo Digital untuk mengetahui dan memastikan akurasi dari Sensor DS18B20. Idealnya, kalibrasi dilakukan dengan membandingkan sensor yang diuji dengan termometer air  raksa.  Namun  karena  keterbatasan,  pengujian dilakukan  dengan  pembanding  sensor  dengan  tingkat akurasi  yang  sama.  Hal  ini  merupakan  kekurangan sistem  yang  perlu  diperhatikan  pada  penelitian selanjutnya. Apabila error yang terhitung relatif besar, maka  perlu  dilakukan  koreksi  output  sensor  dengan metode  regresi  linear.  Hasil  pengujian  tersaji  pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian sensor suhu DS18B20 No Sensor DS18B20 (°C) Thermo Digital (°C) Error (%) 1 28,5 28,9 1,4 2 29 29,9 3 3 33,5 33,3 0,6 4 34 33,9
0,3 :
: : : 100 35,5 35,4 0,3
Rata-rata % error pada 100 pengujian = 0,6%
Tabel 3. Hasil pengujian sensor kedalaman HC-SR04 No Sensor HC-SR04 (cm) Penggaris (cm) Error (%) 1 29 29 0,0 2 28 28 0,0 3 26 27 3,7 4 26 26 0,0 : : : : 30 25 25 0,0 Rata-rata % error pada 30 pengujian = 2,52% Terlihat  pada  Tabel  2  bahwa  masih  ada error sebesar 0,6 %. Perhitungan error tersebut menggunakan rumus yang tertera di (2).
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = |Referensi−Pengukuran alat| Referensi
× 100% (2)
Dengan  regresi  linear,  didapatkan  persamaan koreksi (3) dengan y adalah nilai hasil koreksi, x adalah nilai  asli  yang  keluar  dari  sensor, a dan b adalah parameter yang didapat dari regresi. Persamaan koreksi tersebut  dimasukkan  ke  dalam  program  Arduino  IDE agar  mikrokontroler  dapat  mengeksekusi  koreksi pembacaan sensor.
𝑦 𝑡 = 𝑎 𝑡 ± 𝑏 𝑡 𝑥 𝑡 (3)
dimana 𝑎 𝑡 = 1.035, 𝑏 𝑡 = - 1.289
B. Pengujian Sensor Kedalaman HC-SR04
Pengukuran  kedalaman  dari  sensor  ultrasonik HC- SR04  diuji  dan  dikalibrasi  dengan  meteran  sebagi pembanding.  Kekurangan  dari  metode  pengujian  ini adalah  ketergantungan  pada  keterampilan  operator dalam membaca meteran secara visual. Pencatatan hasil pembacaan  sensor  dan  meteran  dilakukan  secara bersamaan,  karena  air  terus  bergerak.  Terlihat  dari Tabel  3, error pembacaan  sensor  masih  2,5%.  Oleh karena  itu,  dibuatlah  plot  grafik  antara  bacaan  sensor ultrasonic HC-SR04 dengan meteran untuk mendapatkan hubungan antar keduanya menggunakan metode  regresi  linear.  Hubungan  kedua  variabel tersebut  atau  disebut  juga  persamaan  koreksi  terlihat pada (4).
𝑦 𝑢 = 𝑎 𝑢 ± 𝑏 𝑢 𝑥 𝑢 (4)
dimana 𝑎 𝑢 = 1.008, 𝑏 𝑢 = - 0.239
C. Pengujian Metode Fuzzy
Algortima fuzzy yang sudah dirancang, diimplementasikan pada mikrokontroler menggunakan bahasa C++ dan diuji pada kondisi nyata apakah output PWM sesuai dengan perancangan. Pengujian dilakukan dengan  berbagai  contoh  kondisi  suhu  dan  kedalaman air.  Pengujian  ini  sudah  melibatkan  kedua  sensor sebagai input. Pengujian dilakukan pada 2 kondisi yaitu saat  simulasi  di  perangkat  lunak  MATLAB  dan  saat implementasi pada mikrokontroler dengan sistem yang nyata.
Hanny Megawati Rosalinda,.dkk: Rancang Bangun Bak Mandi Bayi Otomatis dengan Pengendalian Suhu berbasis Logika Fuzzy
Tabel 4 menunjukkan bahwa kesamaan nilai antara simulasi  algoritma  dengan  saat  diimplementasikan adalah tinggi dengan prosentase rata-rata 99,72%. Hal ini  bisa  diraih  karena  pe  mbacaan  sensor  yang  sudah akurat. Pada algoritma yang dirancang, nilai suhu yang ingin dicapai adalah sebesar 39°C. Contohnya, apabila input  suhu  39°C  dan  kedalaman  17cm  maka  dapat dinyatakan  air  tersebut  tidak  perlu  dipanaskan  lagi ( duty cycle PWM 0%) dan kran keluar terbuka.
Tabel 4. Hasil pengujian sensor ultrasonik HC-SR04
No Input Suhu (°C) Input Kedalam -an (Cm) Simulasi Output PWM (%) Implementasi Output PWM (%) Akurasi (%) 1 32 10 89.01 88.62 99,96 2 37 10 70.19 70.19 100 3 39 10 0 0 100 4 32 14,5 95.29 94.90 99,96 5 37 14,5 84.70 83.92 99,91 6 39 14,5 0 0 100 7 32 17 95.29 94.90 99,96 8 37 17 95.29 94.90 99,96 9 39 17 0 0 100 10 32 22 95.29 95.29 100 11 37 22 95.29 94.90 99,96 12 39 22 0 0 100 Tabel 5. Hasil pengujian keseluruhan No Input Suhu (°C) Input Kedalaman (Cm) Waktu yang dibutuhkan menuju setpoint Uji 1 Uji 2 Uji 3 1 24 18 5,18 3,37 3,44 2 28 18 3,54 3,21 3,29 3 30 18 2,45 3,23 3,29 4 32 18 3,47 3,15 3,51 5 34 18 3,20 3,39 4,3 Rata-rata waktu kran mengeluarkan air 4 menit 48 detik Rata-rata waktu untuk menaikkan suhu 2°C 2 menit 59 detik

## Gambar 7. Pengujian keseluruhan sistem
D. Pengujian Keseluruhan Sistem
Pengujian terakhir dilakukan dengan menambahkan pemanas air dan bukaan kran masuk dan keluar sebagai aksi  kontrol.  Nilai  dari  pembacaan  kedua  sensor dikirim melalui komunikasi UART pada Arduino nano
untuk  mengatur  tegangan  dan  nilai duty  cyc le  PWM pada modul  dimmer sesuai  algoritma  yang  sudah diimplementasikan  di  mikrokontroler.  Gambaran pengujian ini terlihat pada Gambar 7. Berdasarkan 13 kali pengujian, rata-rata  waktu untuk  menaikkan suhu 2°C  sebesar  2,99  menit  dan  rata-rata  waktu  yang dibutuhkan kran untuk mengatur kedalaman sebesar 4,8 menit.  Sedangkan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mencapai setpoint terlihat pada Tabel 5.
Pada  saat  suhu  24°C,  tentu  akan  memakan  waktu yang  lebih  lama  untuk  memanaskan  air  hingga  suhu yang  diinginkan.  Akan  tetapi  pada  saat  suhu  28°C, 30°C, 32°C, dan 34°C, selisih waktu yang tercatat tidak terlalu  jauh.  Hal  ini  mungkin  karena  semakin  dekat dengan setpoint ,  nilai  PWM  semakin  kecil,  sehingga waktu yang dibutuhkan untuk mencapai suhu setpoint menjadi  tidak  terlalu  berbeda.  Berdasarkan  algoritma, apabila  suhu  masih  jauh  dari setpoint ,  PWM  bernilai besar agar suhu cepat mencapai setpoint . Pada kondisi kedalaman  air  tergolong  penuh,  maka  kran  yang berfungsi  membuang  air  akan  terbuka  hingga kedalaman  mencapai setpoint dan buzzer berbunyi. Secara  keseluruhan,  hasil  ini  menunjukkan  bahwa sistem  dapat  membuat  nilai  suhu  dan  kedalaman  air sesuai  yang  diinginkan.  Sehingga,  keamanan  dalam memandikan bayi terjamin.

## IV. KESIMPULAN
Sistem mampu mendeteksi suhu air dengan keakuratan sebesar 99,35% dan mendeteksi kedalaman air dengan keakuratan  sebesar  97,48%.  Keakuratan  pembacaan sensor membuat hasil algoritma fuzzy yang diimplementasikan pada mikrokontroller dapat mengeluarkan  nilai duty  cycle PWM  yang  sesuai. Pengujian sistem keseluruhan mengindikasikan bahwa sistem dapat bekerja dengan baik, dengan  waktu rata- rata untuk menaikkan suhu 2°C sebesar 2,99 menit dan waktu  yang  dibutuhkan  kran  untuk  mengatur kedalaman sebesar 4,8 menit.

## REFERENSI
[1] E. Sukmawati and N. D. N. Imanah, “EFEKTIVITAS PIJAT BAYI TERHADAP PENINGKATAN KUALITAS TIDUR BAYI,” Jurnal Kesehatan Al-Irsyad , vol. 13, no. 1, 2020.
[2] R.  Anggraini and  V.  Nopitasari,  “PENGARUH  ASUHAN KEBIDANAN  PADA  BAYI  BARU  LAHIR  TERHADAP KEMAMPUAN  IBU  DALAM  MEMANDIKAN  BAYI DAN MERAWAT TALI PUSAT BAYI BARU LAHIR DI BPM  LISMARINI  PALEMBANG,” Jurnal  Kesehatan Abdurrahman ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  1–11,  Mar.  2020,  doi: 10.55045/jkab.v9i1.99.
[3] S.  Chikazawa  and  A.  Sasaki,  “A  Survey  of  Dangers Experienced by Mothers and Families of Infants Aged 3 - 4 Months during Ablution and Bathing,” Health N  Hav ,  vol.
13, no. 11, pp. 1242–1269, 2021, doi:
10.4236/health.2021.1311091.
[4] A. E. Peden, R. C. Franklin, and J. H. Pearn, “Unintentional fatal child drowning in the bath: A 12‐year Australian review (2002–2014),” J  Paediatr  Child  Healt h,  vol.  54,  no. 2, pp. 153–159, Feb. 2018, doi: 10.1111/jpc.13688.
Hanny Megawati Rosalinda,.dkk: Rancang Bangun Bak Mandi Bayi Otomatis dengan Pengendalian Suhu berbasis Logika Fuzzy
[5] S.  A.  Denny  et  al.,  “Prevention  of  Drowning,” Pediatrics , vol. 148, no. 2, Aug. 2021, doi: 10.1542/peds.2021-052227.
[6] K. New, “Evidence-based guidelines for infant bathing,” A Research ReviewTM Educational Series .
[7] S. P. L. Limin, “Research on Temperature Control System of Baby  Bath  Center  Based  on  Fuzzy  PID  Control,” Iberian Journal of  Information System  and  Technologies , no. 18A, pp. 306–315, Jun. 2016.
[8] N.  Febrianto,  E.  Susanto,  and  A.  S.  Wibowo,  “Rancang Bangun  Kontrol  Suhu  Air  Pada  Prototype  Pemanas  Air Menggunakan  Metode  Fuzzy,”  in eProceedings  of
Engineering , 2016.
[9] F.  Fasya,  T.  Prihandono,  and  A.  Harijanto,  “RANCANG BANGUN  ALAT  FERMENTOR  KOPI  TERKENDALI MENGGUNAKAN  ELEMEN  PEMANAS  BERBASIS ARDUINO UNO,” ORBITA: Jurnal  Pendidikan  dan  Ilmu Fisika ,  vol.  8,  no.  2,  p.  307,  Nov.  2022,  doi: 10.31764/orbita.v8i2.11161.
[10]  I. Ismail and E. Susanto, “Implementasi Logika Fuzzy Dan Kalman Filter Untuk Kendali Lengan Robot Menggunakan Gestur Tangan Manusia Implementation of Fuzzy Logic and Kalman Filter For Robotic,” in e-Proceeding of Engineering , 2015, pp. 7019–7027.
[11]  A.  I.  Alhassan,  A.  C.  Mohammed,  and  B.  Andrew, “Comparison Between Fuzzy Logic and PID Controllers in Temperature Control of Laboratory Incubator,”
International  Journal  of  Science  and  Engineering Applications , pp. 133–138, Oct. 2022, doi:
10.7753/IJSEA1110.1004.
[12]  C. Karakuzu, “An experimental comparison of fuzzy, neuro and classical control techniques,” in 21st IEEE Convention of  the  Electrical  and  Electronic  Engineers  in  Israel. Proceedings (Cat. No.00EX377), IEEE, 2000, pp. 160–166. doi: 10.1109/EEEI.2000.924354.
[13]  M.  F.  Akbar  and  D.  Irawan,  “Sistem  Kontrol  Kualitas  Air Tambak  Udang  Berbasis  Fuzzy  Logic,” Jurnal  Riset Rekayasa  Elektro ,  vol.  5,  no.  1,  p.  23,  Jun.  2023,  doi: 10.30595/jrre.v5i1.17547.
[14]  N. Alfitri, Efrizon, D. Kurniadi, C. D. Nufus, and A. Hidayat, "Sistem  Smart  Garden  Tanaman  Bayam  Menggunakan Metode Fuzzy Logic" Elektron: Jurnal Ilmiah , vol 15, no.
2, p. 88-93, Des. 2023, doi: https://doi.org/10.30630/eji.0.0.417
[15]  J.  E.  Martinez  Baquero,  J.  C.  Ortega,  and  R.  J.  Moreno, “Embedded  fuzzy  controller  for  water  level  control,” International  Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering (IJECE) , vol. 12, no. 1, p. 277, Feb. 2022, doi: 10.11591/ijece.v12i1.pp277-284.
[16]  F  Piltan,  N  Sulaiman,  P  Ferdosali,  M  Rashidi,  and  Z Tajpeikar,  "Adaptive  MIMO  Fuzzy  Compensate  Fuzzy Sliding  Mode  Algorithm:  Applied  to  Second  Order Nonlinear System." International Journal of Engineering 5 , no. 5, May 2011, pp. 380-398.