Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi informasi Volume 7, Nomor 1, Maret 2023, hal. 25 - 34 ISSN 2598-2079 (print) | ISSN 2597-9671 (online)

## RANCANG BANGUN SISTEM WEB MONITORING KUALITAS UDARA DI DALAM RUANGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
Dalila Husna Yunardi 1 , Alim Misbullah 2 , dan Gilang Gemilang 3
1,2,3 Jurusan Informatika, FMIPA Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh E-mail: dalilayunardi@unsyiah.ac.id, misbullah@unsyiah.ac.id, gemilanggilangvi@gmail.com

## Abstract
More and more people are working indoors nowadays. Currently, there are no ways ok knowing the air quality within closed spaces. Thus, this research aims to develop a web-based system that can display information about the air quality indoors in the forms of temperature, humidity, and levels of Volatile Organic Compound (VOC); which is an index of indoor air quality assessment. Sensors are used to detect the temperature, humidity and VOC, while microcontrollers are used to transmit the data from the sensors to the database real time. The system was designed using Sugeno fuzzy  logic  method;  which  helped  in  categorizing  air  quality.  The  results  of  data processing using fuzzy logic were compared with the simulation in MATLAB, and got  an  error  value  of  0%,  which  suggested  that  the  fuzzy  logic  embedded  in  the system works very well. The test results with the Black Box Testing method resulted in all functions on the system being successfully executed.
Keywords: Air  Quality;  Volatile  Organic  Compound;  Microcontroller;  Sensor; Black Box testing; Sugeno Logika fuzzy

## Abstrak
Semakin  banyak  orang  yang  bekerja  di  dalam  ruangan,  terutama  sejak  wabah COVID-19 melanda. Saat ini, tidak ada cara yang baik untuk mengetahui kualitas udara  di  dalam  ruang  tertutup.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan sistem berbasis web yang dapat menampilkan informasi kualitas udara  di  dalam  ruangan  berupa  suhu,  kelembapan,  dan  kadar  Volatile  Organic Compound (VOC); yang merupakan indeks penilaian kualitas udara dalam ruangan. Sensor  digunakan  untuk  mendeteksi  suhu,  kelembaban  dan  VOC,  sedangkan mikrokontroler digunakan untuk mengirimkan data dari sensor ke database secara real  time.  Sistem  dirancang  menggunakan  metode  Sugeno  Logika  fuzzy;  yang membantu  dalam  mengkategorikan  kualitas  udara.  Hasil  pengolahan  data menggunakan  Logika  fuzzy  dibandingkan  dengan  simulasi  pada  MATLAB,  dan didapatkan  nilai  error  sebesar  0%,  yang  menunjukkan  bahwa  Logika  fuzzy  yang ditanamkan pada sistem bekerja dengan sangat baik. Hasil pengujian dengan metode Black Box Testing menghasilkan semua fungsi pada sistem berhasil dijalankan.
Kata Kunci: Kualitas  Udara; Senyawa  Organik  Volatil; Mikrokontroler;  Sensor; pengujian Kotak Hitam; Logika Fuzzy Sugeno

## 1. Pendahuluan
Sejak pandemi COVID-19 mewabah, banyak masyarakat dianjurkan untuk bekerja dan belajar dari rumah. Hal ini dilakukan untuk mengurangi penyebaran wabah tersebut. Seiring waktu, peraturan untuk bekerja dan belajar dari rumah juga sudah dikurangi, dan masyarakat juga sudah memulai aktifitas sehari-hari di luar rumah dengan melaksanakan protokol  kesehatan  secara  ketat.  Sehingga  mobilitas  masyarakat  juga  meningkat  antar ruangan di dalam tempat mereka bekerja atau belajar. Volatile organic compound (VOC) adalah senyawa organik yang mudah menguap pada temperature tertentu yang mampu mencemari  udara,  konsentrasi VOC  yang  teremisi  di  dalam  ruangan  lebih  tinggi  jika dibandingkan di luar ruangan, karena VOC terakumulasi di dalam ruangan (Mutia et al., 2017).  Berdasarkan  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor 1077/MENKES/PER/V/2011 volatile  organic  compound dapat  menyebabkan  ganguan kesehatan  seperti,  iritasi  mata,  hidung,  tenggorokan,  sakit  kepala,  mual,  kehilangan koordinasi, kerusakan ginjal, hati, dan sistem syaraf pusat [1].
Penting  bagi  masyarakat  untuk  mengetahui  kadar  VOC  pada  ruangan  di  dalam tempat bekerja atau belajar sehari-hari. Terdapat bahan-bahan yang ada di dalam ruangan dapat  menjadi  sumber  emisi  volatile  organic  compound  seperti,  cat,  bahan  pelapis (coating), perekat (adhesive), bahan pembersih, penyegar udara, dan furniture (misalnya dari  bahan  pengawet  kayu  dan  lainnya) Yulianto  et  al. [2].  Logika  fuzzy  dapat menggambarkan  kesimpulan  pasti  dari informasi  yang  samar, ambigu dan  tidak  tepat. Logika fuzzy  juga  memiliki  logika  yang  fleksibel,  juga  mampu  membuat  permodelan fungsi nonlinear yang kompleks Nugroho [3].
Penelitian yang sejenis dalam monitoring kualitas udara sudah pernah dilaksanakan oleh [4]; yang mana  menggunakan sensor Wemos  dan  mampu mendeteksi  gas  namun tidak mendeteksi suhu dan kelembapan udara.
Maka  dari  itu;  mengacu  kepada  latar  belakang  dan  permasalahan  yang  sudah dijelaskan,  dibutuhkan  solusi  penyelesaian  berupa  perangkat  sistem  tertanam  untuk melakukan monitoring kadar volatile organic compound di udara, berlandaskan Internet of Things.
Maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  suatu  sistem  berbasis  web  yang dapat membaca data dari mikrokontroller untuk memberikan informasi mengenai kualitas udara. Mikrokontroller dan sensor akan digunakan untuk memindai suhu, kelembapan, dan kandungan VOC di dalam suatu ruangan. Data-data ini kemudian akan ditampilkan oleh sistem tersebut secara real time, sehingga pengguna dapat melihat kualitas udara di tempat  mereka  bekerja  atau  belajar.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  menerapkan logika fuzzy untuk membantu menentukan kualitas udara di dalam ruangan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilaksanakan dirangkumkan di Gambar 1.
Gambar. 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 menunjukkan tahapan realistis yang dilaksanakan di dalam penelitian ini.

## RANCANG BANGUN SISTEM WEB MONITORING KUALITAS UDARA DI DALAM RUANGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

## 2.1. Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di UPT. Lab Terpadu, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh. Peta lokasi penelitian ditunjukkan di Gambar 2.
Gambar. 2. Peta UPT. Lab Terpadu Universitas Syiah Kuala

## 2.2. Perangkat Keras
Tabel 1 menunjukkan perangkat keras yang akan digunakan di dalam penelitian ini.
TABEL 1 DAFTAR PERANGKAT KERAS Nama Alat Fungsi Mikrokontroler Berfungsi menghubungkan sensor, web server, dan firebase Sensor BME680 Sebagai sensor untuk mendeteksi, , kelembaban, suhu, gas VOC Kabel jumper female to female Berfungsi sebagai penghubung antara sensor dengan mikrokontroller

## 2.3. Perangkat Lunak
Tabel 2 menunjukkan perangkat lunak yang digunakan di dalam penelitian ini.
TABEL 2 DAFTAR PERANGKAT LUNAK Nama Keterangan uPyCraft_V1 Sebagai pemrograman pada NodeMCU ESP32 menggunakan micropython Firebase Berfungsi sebagai database noSQL untuk penyimpanan data hasil pembacaan sensor MATLABR2013a Sebagai alat untuk pemodelan logika fuzzy

## 2.4. Alur Kerja Sistem
Tabel  2  menunjukkan  perangkat  lunak  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini. Gambar  3  merangkum  cara  kerja  sistem  ini  secara  keseluruhan.  Dapat  dilihat  bahwa sensor akan memindai data, yang mana akan dikirimkan ke mikrokontroler. Kemudian mikrokontroler  akan  mengolah  data  dan  mengirimkan  hasil  ke  database  lewat mikrokontroler. Kemudian data akan disajikan di laman web.
Gambar. 3. Alur Kerja Sistem

## 2.5. Perancangan Logika Fuzzy
Sistem ini akan mengambil data dari sensor dan kemudian akan dianalisis dengan logika  fuzzy.  Tahapan  pertama  adalah  fuzzyfikasi,  dimana  tahapan  ini  menentukan himpunan  keanggotaan  dengan  parameter  dari  variabel  suhu,  kelembapan,  dan  kadar VOC. Pada tahapan ini nilainya berbentuk nilai crisp yang akan diubah ke dalam bentuk variabel linguistik [5]. Perubahan dari nilai crisp ke variabel linguistik, dapat dilihat di Tabel 3.
TABEL 3 PERUBAHAN NILAI CRISP KE VARIABEL LINGUISTIK Nilai crisp Variabel Fuzzy Suhu (°C) 18-25 °C Dingin 22-29 °C Sejuk 26-39 °C Normal 32-45 °C Panas Kelembaban (%) 40-70 % Lembab 60-80 % Sedang 70-90 % Kering 80-100 % Sangat Kering VOC (ppm) 0-0.1 Sangat aman 0.08-0.3 Aman 0.26-0.5 Tidak Aman 0.44-3 Berbahaya

## RANCANG BANGUN SISTEM WEB MONITORING KUALITAS UDARA DI DALAM RUANGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
Tahapan  kedua  adalah  rule  base  fuzzy,  proses  pembentukan  rule  yang  akan digunakan  untuk  pengolahan  data  fuzzy,  pada  penelitian  ini  terdapat  3  masukan  yaitu suhu,  kelembaban,  dan  senyawa  VOC,  masing-masing  diantaranya  memiliki  4  buah variable. Pada penelitian ini rule dibuat sesuai kebutuhan, maka didapatkan 64 rule.
Tahapan  ketiga  adalah  tahapan  inferensi.  Dengan  melakukan  inferensi,  maka  aka nada luaran dari setiap rule, dimana terdapat 4 luaran dengan rentang 0 sampai 1. Hasil luaran yang didapatkan adalah sangat aman, aman, tidak aman dan berbahaya. Rentang nilai hasil luaran dapat dilihat di Tabel 4.
TABEL 4 RENTANG LUARAN Nilai Luaran 0 Sangat aman 0.33 Aman 0.67 Tidak aman 1 Berbahaya
Tahapan yang terakhir adalah defuzzyfikasi. Defuzzyfikasi merupakan proses untuk mengubah nilai dari proses komposisi aturan menjadi bentuk nilai crisp. Hal ini dicapai dengan melakukan perhitungan nilai rata-rata dari nilai predikat yang dikalikan dengan nilai  luaran;  kemudian  dibagi  dengan  jumlah  nilai  predikat  [6].  Persamaan  (1) menunjukkan cara menghitung nilai dari proses komposisi aturan.
(1)
Keterangan: WA = Nilai rata-rata 𝑎 = Nilai predikat aturan ke- n
𝑧 = Indeks nilai output ke- n
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Implementasi Perangkat Keras
Terdapat  komponen  penting  untuk  menunjang  penelitian  ini  diantaranya,  sensor sebagai  alat  untuk  mendeteksi  suhu,  kelembaban,  dan  kadar  voc  dimana  ketiganya merupakan  indeks  untuk  menentukan  bagaimana  kualitas  udara  di  dalam  ruangan tersebut, lalu ada mikrokontroler sebagai penghubung sensor dan sebagai modul untuk mengakses  jaringan  agar  data  yang  sudah  dideteksi  oleh  sensor  bisa  dikirim  lalu ditampilkan pada web. Implementasi perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar. 4. Implementasi Perangkat Keras [7]
𝑊𝐴 = ∑ 𝑎 𝑧 ∑ 𝑎
Pada Gambar 4 pin D22 pada mikrokontroler terhubung dengan SCL melalui kabel warna kuning, untuk pin D21 terhubung dengan SDA melalui kabel warna hijau, untuk pin  GND  terhubung  dengan  GND  melalui  kabel  warna  biru,  dan  terakhir  untuk  3v3 terhubung dengan VCC pada sensor menggunakan kabel warna merah. Untuk daya pada mikrokontroler itu sendiri menggunakan kabel usb. Indikator led berwarna biru nantinya akan menandakan bahwa mikrokontroler sudah terhubung ke jaringan.

## 3.2. Implementasi Perangkat Keras
Pada  tahap  implementasi  ini,  penulis  membuat  4  buah  file  diantaranya,  file bme680.py dimana file ini berisikan kode untuk meminta data pada sensor bme680 yang nantinya dijadikan library, lalu ada file ufirebase.py dimana file ini akan menjadi library yang berfungsi agar mikrokontroler dapat mengirimkan data hasil pembacaan dan hasil logika  fuzzy  menuju  firebase  realtime  database,  selanjutnya  ada  file  main.py  yang berisikan  kode  untuk  menjadi  tester  apakah  sensor  dapat  bekerja  sesuai  perintah,  dan terakhir ada file boot.py yang berisikan konektifitas jaringan, implementasi logika fuzzy, serta konfigurasi pengiriman data menuju firebase yang akan ditampilkan pada web.

## 3.3. Implementasi Logika Fuzzy
Pada tahapan ini, penulis menanamkan logika fuzzy pada mikrokontroler di dalam file boot.py, sehingga di saat boot.py dijalankan data hasil pembacaan sensor langsung diolah  dan  dikirim  menuju  basis  data  Firebase  secara  langsung  atau real-time . Implementasi  keanggotaan  variabel  fuzzy  menghasilkan  himpunan  keanggotaan  fuzzy yang dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL 5 HIMPUNAN KEANGGOTAAN FUZZY No. Variabel Himpunan Fungsi Parameter 1. Suhu (°C) Dingin Trapesium [18 20.33 22.67 24.33] Sejuk Trapesium [22.67 24.33 26.67 30.33] Normal Trapesium [26.67 30.33 34.67 36.33] Panas Trapesium [34.67 36.33 40.67 45] 2. Kelembapan (%) Kering Trapesium [40 50 60 66.67] Sedang Trapesium [60 66.67 73.35 76.68] Basah Trapesium [73.35 76.68 83.35 86.67] Sangat Basah Trapesium [83.35 86.67 93.34 100] 3. VOC (PPM) Sangat Aman Trapesium [0 0.03 0.06 0.15] Aman Trapesium [0.06 0.15 0.22 0.34] Tidak Aman Trapesium [0.22 0.34 0.42 1.29] Berbahaya Trapesium [0.42 1.29 2.14 3] 4. Kategori Sangat Aman Constant 0 Aman Constant 0.33 Tidak Aman Constant 0.67 Berbahaya Constant 1
Pada Tabel 5, parameter suhu, kelembaban, dan VOC masing masing menggunakan tipe  Trapezoidal  membership  function  dengan  nilai  derajat  keanggotaan  yang  dapat dilihat pada Gambar 4.

## RANCANG BANGUN SISTEM WEB MONITORING KUALITAS UDARA DI DALAM RUANGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
Gambar. 5. Derajat Keanggotaan [8]
Pada Gambar 5, pada garis a dan b memiliki nilai dengan rentang antara 0 sampai 1, rentang derajat b dan c memiliki nilai keanggotaan 1 juga derajat c dan d memiliki rentang antara  0  sampai  1,  dan  diluar  keanggotaan  a,b,c,  dan  d  memiliki  keanggotaan  0. Selanjutnya  proses  implementasi  logika  fuzzy  pada  sistem  menggunakan  bahasa micropython.

## 3.4. Laman Web
Gambar  6  menunjukkan  laman  web  yang  menunjukkan  kualitas  udara  di  dalam ruangan.
Gambar. 6. Derajat Keanggotaan
Penelitian  sebelumnya  yang  dilaksanakan  oleh  [9]  menghasilkan  tampilan  kadar eCO2 dan total volatile organic compound (TVOC) dalam bentuk widget sehingga lebih mudah untuk disematkan di dalam laman web manapun. Laman web seperti di Gambar 6 dapat juga diubah menjadi widget dan disemat di dalam laman web USK lainnya.

## 3.5. Pengujian Logika Fuzzy
Penerapan  logika  fuzzy  Sugeno  sudah  pernah  dilakukan  sebelumnya  oleh  [10], namun  dengan  menggunakan  mikrokontroler  ATMega8353.  Penelitian  ini  juga menunjukkan pengolahan logika fuzzy Sugeno yang mendukung hasil dari penelitian ini.
Pada tahapan ini, logika fuzzy Sugeno orde nol digunakan dalam penerapan metode logika  fuzzy.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menguji  apakah  logika  fuzzy  yang  sudah
ditanamkan  pada  sistem  berhasil.  Maka,  hasil  yang  didapatkan  oleh  system  akan dibandingkan dengan hasil yang diperoleh dari MATLAB. Hasil perbandingan data yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 6.
TABEL 6 HASIL PERBANDINGAN ANALISA Percobaan ke- Masukan Keluaran Error (%) Suhu (°C) Kelembaban (%) VOC (PPM) Simulasi Sistem 1 31.5 53.0 0.31 0.585 0.585 0 2 31.49 52.49 0.08 0.33 0.33 0 3 31.48 53.19 0.11 0.33 0.33 0 4 31.46 53.02 0.13 0.33 0.33 0 5 31.45 53.0 0.14 0.33 0.33 0 6 31.43 53.39 0.15 0.33 0.33 0 7 34.84 60.31 0.16 0.391 0.391 0 8 35.15 59.3 0.16 0.428 0.428 0 9 35.49 58.04 0.15 0.498 0.498 0 10 35.67 57.08 0.15 0.535 0.535 0 11 35.94 56.52 0.16 0.59 0.59 0 12 36.0 56.38 0.16 0.602 0.602 0 Rata rata nilai error 0%
Pada  Tabel  6,  pengujian  dilakukan  pada  kondisi  yang  berbeda.  Percobaan  ke-1 sampai ke-6 dilakukan di dalam ruangan, dan percobaan ke-7 sampai ke-12 dilakukan di luar ruangan; dimana kondisi di dalam ruanga dan luar ruangan sama dengan pengujian perangkat lunak.
Dapat  disimpulkan  untuk  rata-rata  nilai  error  sebesar  0%.  Dengan  hal  ini,  sistem logika fuzzy sudah bekerja dengan sangat baik. Nilai luaran system dan MATLAB dapat dilihat pada Gambar 7 dan 8.
Gambar. 7. Nilai Luaran Sistem

## RANCANG BANGUN SISTEM WEB MONITORING KUALITAS UDARA DI DALAM RUANGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

## Gambar. 8. Nilai Luaran MATLAB

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang sudah dibahas sebelumnya, maka penelitian ini sudah berhasil dalam mengetahui kualitas udara di dalam ruangan berdasarkan suhu, kelembapan dan kadar VOC.  Sistem  berbasis  web  ini  juga  dapat  menampilkan  informasi  berupa  suhu, kelembapan, kadar VOC dan kualitas udara di dalam ruangan secara real-time atau secara langsung. Metode logika fuzzy Sugeno mendukung sistem ini secara keseluruhan dalam menentukan kategori kualitas udara di dalam ruangan. Kemudian sistem ini diuji dengan data dari dua kondisi, di luar dan di dalam ruangan, yang mana menampilkan kategori kualitas udara yang sesuai.
Ke depannya, penelitian ini dapat ditingkatkan lagi dengan menambah jumlah sensor yang diletakkan di dalam  ruangan, sehingga sistem ini dapat menangkap lebih banyak data. Kemudian metode logika fuzzy Tsukamoto dan Mamdani juga dapat diterapkan agar ada  perbandingan  metode  mana  yang  lebih  cocok  untuk  digunakan.  Terakhir,  papan pengumuman  digital  dapat  digunakan  untuk  memberikan  informasi  mengenai  kualitas udara di dalam ruangan secara real-time.

## 5. Saran
Beberapa hal dapat dilakukan untuk penelitian selanjutnya adalah dengan menambah jumlah  sensor  agar  lebih  banyak  data  dapat  dibandingkan.  Sehingga  perkiraan  yang diberikan oleh system dapat menghasilkan luaran yang lebih akurat. Kemudian, metode logika fuzzy lain dapat diterapkan untuk menghasilkan data kadar kualitas udara; seperti logika fuzzy Tsukamoto atau Mamdani. Saran selanjutnya adalah menambah papan LED yang menampilkan hasil kualitas kadar udara.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Jurusan  Informatika  dan  UPT.  Lab Terpadu, Universitas Syiah Kuala yang sudah mendukung proses penelitian ini.

## Referensi
[1] “PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA.”
[2] Yulianto and N. Amaloyah, TOKSIKOLOGI LINGKUNGAN. 2017.
[3] K.  Nugroho,  “MODEL  ANALISIS  PREDIKSI  MENGGUNAKAN  METODE FUZZY TIME SERIES.”
[4] J. Waworundeng and O. Lengkong, “Sistem Monitoring dan Sistem Monitoring dan Notifikasi Kualitas Udara dalam Ruangan dengan Platform IoT Indoor Air Quality Monitoring and Notification System with IoT Platform”.
[5] B.  W.  Dionova,  M.  N.  Mohammed,  S.  Al-Zubaidi,  and  E.  Yusuf,  “Environment indoor air quality assessment using fuzzy inference system,” ICT Express , vol. 6, no. 3, pp. 185–194, Sep.
[6] A. Farmadi, D. TNugrahadi, F. Indriani, O. Soesanto, and I. komputer U. L. M. J. Y. Km,  “SISTEM  FUZZY  LOGIC  TERTANAM  PADA  MIKROKONTROLER UNTUK PENYIRAMAN TANAMAN PADA RUMAH KACA,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 04, no. 02, 2017.
[7] S.  Ulrich,  I.  S.  Bright,  R.  Cristian,  R.  Santos,  and  P.  Lima,  “ESP32:  BME680 Environmental Sensor using Arduino IDE (Gas, Pressure, Humidity, Temperature),” ESP32:  BME680  Environmental  Sensor  using  Arduino  IDE  (Gas,  Pressure, Humidity,  Temperature) ,  May  13,  2021.  https://randomnerdtutorials.com/esp32- bme680-sensor-arduino/
[8] M.  F.  N.  M. Y.  H.  Setyawan,  Monograf  Pengendalian Anggaran  Dengan  Metode Fuzzy  Logic  Sugeno  Dan  Fuzzy  Logic  Mamdani  Dan  Implementasinya  Pada Aplikasi  Web.  Kreatif  Industri  Nusantara,  2020.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=%5C_trWDwAAQBAJ
[9] H.  Kusumah,  I.  Handayani,  and  P.  Susilo,  “Prototipe  Monitoring  Kualitas  Udara Ruangan Berbasis Awan Adafruit SGP30 Air Quality Sensor,” Technomedia Journal , vol. 3, pp. 121–132, Aug. 2018, doi: 10.33050/tmj.v3i1.460.
[10] Q. Hidayati, F. Z. Rachman, M. A. S. Rimbawan, T. Elektro, P. N. Balikpapan, and S.  H.  Km,  “SISTEM  MONITORING  KUALITAS  UDARA  BERBASIS  FUZZY LOGIC”.