Vol. 12. No. 3, September 2021: 160-165 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/jte p-ISSN: 2086 ‐ 9479   e-ISSN: 2621-8534
Akhmad Wahyu Dani 1* , Ahmad Mundhola 1 , Rizky Rahmatullah 2 , Ahmad Mundhofa 3
1 Teknik Elektro, Universitas Mercu Buana, Jakarta
2 Engineering Staff, Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT), Jakarta
3 Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta Email : wahyu.dani@mercubuana.ac.id
Abstrak- Penerapan  protokol  kesehatan  terhadap  pandemi Corona  Virus  Disease  2019      (Covid-19)  di  tempat  umum  dapat dilakukan  dengan  tes  identifikasi  bau  berdasarkan  penilaian fungsi  indera  penciuman.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang  prototipe  alat  uji  indera  penciuman  yang  bekerja secara otomatis sebagai wahana protokol kesehatan Covid-19 dan mengetahui  pengaruh  kontrol  fuzzy  Mamdani  terhadap  kinerja perangkat  dalam  mengelola  pengujian  aroma.  Prototipe dirancang di Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) menggunakan uji identifikasi bau dengan memberikan pengujian 5  jenis  aroma  secara  acak  yang  dihasilkan  oleh  odor  generator penghasil  aroma.  Generator  aroma  dilengkapi  dengan  kendali fuzzy  Mamdani  sebagai  pengontrol  PWM  kecepatan  kipas yang digunakan dalam menghembuskan gas aroma, dengan parameter masukan himpunan fuzzy sensor jarak dan sensor pendeteksi gas Volatile  Organic  Compounds  (VOC).  Pengujian  tersebut didasarkan  pada  skor  tes  penciuman  dari  identifikasi  setiap responden dengan total skor maksimal 5 pada identifikasi aroma yang  sempurna.  Hasil  uji  indra  penciuman  untuk  setiap responden  dikirim  ke  server  yang  terintegrasi  dengan  platform IoT  ThingsBoard  dan  dikirim  kepada  setiap  responden  yang melakukan  pengujian.  Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsi prototipe, nilai keluaran PWM hasil perhitungan fuzzy Mamdani mikrokontroler  Arduino  memiliki  akurasi  sebesar  99,70% berdasarkan  perbandingan  simulasi  di  Matlab.  Kendali  fuzzy Mamdani dapat meningkatkan persentase rata-rata skor jawaban benar  pada  tes  indra  penciuman  sebesar  14%  terhadap  3 responden dan hasil tes dapat dikirim ke email akun ThingsBoard untuk setiap pengguna yang terdaftar pada sistem
Kata  Kunci—  Alat  Uji  Penciuman,  Generator  Aroma,  Metode Fuzzy  Mamdani,  Perangkat  uji  indera  penciuman,  Protokol kesehatan Covid-19, IoT ThingsBoard.
DOI: 10.22441/jte.2021.v12i3.010

## I. P ENDAHULUAN
Pandemi Corona  Virus  Disease  2019 (COVID-19)  di Indonesia  menimbulkan  berbagai  masalah  dalam  kehidupan masyarakat.  Gejala  umum  seperti  hilangnya indera penciuman atau  anosmia  merupakan  gejala  yang  mungkin  dialami  oleh orang  yang  terpapar  COVID-19  [1].  Beberapa  studi cross- sectional telah  menunjukkan  bahwa  tingkat  kejadian disfungsi penciuman  pada  pasien  COVID-19  bervariasi  dari  33,9-68% dengan dominasi wanita [2]. Penelitian lain menunjukan bahwa 54  dari  114  pasien  COVID-19  terkonfirmasi  mengalami anosmia [3]. Untuk mendeteksi sesorang mengalami gangguan indera  penciuman  hiposmia  ataupun  anosmia  dapat  dilakukan
dengan tes University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT) .  [4][5][6]  Tes  UPSIT  menggunakan  40  lembar  kartu yang  mengandung  aroma  ketika  bagian  penghasil  aroma digoreskan.  Subjek  test  kemudian  mengendus  bau/aroma  dan mengidentifikasi  40  item  aroma  yang  diujikan  [7][8][9][10]. Untuk  skrining  dengan  kapasitas  besar,  tes  UPSIT  akan memakan  biaya  yang  tinggi.  Maka  dikembangkanlah  alat  uji elektronik  yang  dapat  dikontrol  secara  manual  dan  digunakan berulang kali. Pengembangan perangkat baru yang menggunakan  deteksi  indera  penciuman,  yang  mampu menghasilkan tingkat penciuman secara digital telah dilakukan, dan dapat digunakan berulang kali tanpa kontak melalui kendali pada aplikasi smartphone [11]. Berdasarkan uraian di atas maka penulis  merancang  prototipe  alat  uji  indera  penciuman  atau olfactory yang  bekerja  secara  otomatis  menggunakan  kendali fuzzy Mamdani untuk mengatur kecepatan PWM kipas blower gas aroma, dan mengintegrasikan hasil pengujian menggunakan Internet of Things (IoT) platform ThingsBoard

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Sebagai  wahana  protokol  kesehatan,  pada  penelitian  yang berjudul “Olfactory  device  for  large  scale  pre-screening  for COVID-19” menghasilkan  sebuah  prototipe  skiring  dalam protokol  kesehatan  COVID-19  berdasarkan  penilaian  fungsi indera penciuman. Dalam penelitian tersebut dikaitkan dengan gejala anosmia yaitu ketidakmampuan indera penciuman dalam mengenali bau dan gejala hiposmia yaitu berkurangnya fungsi indera  penciuman  sebagai  salah  satu  gejala  yang  ada  pada COVID-19.  Perangkat  yang  dikembangkan  dapat  digunakan secara berulang dan dioperasikan dengan mengurangi sentuhan fisik  atau  tanpa  kontak  dengan  dikendalikan  melalui smarthphone dan dapat diprogram menyesuaikan [11].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  fuzzy  Mamdani  merupakan  bagian  dari Fuzzy Inference System (FIZ) untuk melakukan analisis sistem yang mengandung  ketidakpastian.  Pada  penelitian  ini  digunakan metode fuzzy Mamdani untuk mengatur kecepatan kipas untuk memberikan variasi pengujian bau dengan parameter masukan dari sensor jarak dan sensor gas VOC. Metode fuzzy Mamdani dilakukan  dalam  beberapa  tahapan  yaitu  pembentukan himpunan fuzzy, penerapan fungsi implikasi, komposisi aturan dan  defuzzifikasi.  Implementasi  fuzzy  mamdani  dapat dilakukan pada perangkat sistem kendali, salah satunya adalah dengan  mengatur  kecepatan  motor  DC  [12].  Berikut  adalah

## Perangkat Uji Penciuman sebagai Protokol Kesehatan Menggunakan Fuzzy Mamdani Berbasis Internet Of Things
A. W. Dhani et al., Perangkat Uji Penciuman sebagai Protokol Kesehatan Menggunakan Fuzzy Mamdani Berbasis Internet Of…
perancangan pembentukan himpunan fuzzy, penerapan fungsi implikasi,  komposisi  aturan  dan  defuzzifikasi  pada  prototipe sistem.
Gambar 1. Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani
Dari  Gambar  1,  Sistem  Inferensi  Fuzzy  Mamdani menggunakan 2 input dan 1 output. [16] [17] Variabel inputnya adalah  nilai  pembacaan  sensor  jarak  VL53L0X  dari  sistem instrumen ke responden dan nilai pembacaan sensor CJMCU- 811  untuk  detektor  gas  VOC  pada  area  pengujian  indera penciuman responden, sedangkan variabel keluarannya adalah PWM  untuk  mengatur  kecepatan  kipas.  Variabel  sensor  jarak menggunakan  fungsi  keanggotaan  dengan  representasi  kurva segitiga. Pemilihan jarak uji jarak antara ujung keluaran aroma dan responden didasarkan pada batasan kecepatan kipas dalam mendorong gas aroma yaitu pada jarak maksimal 30cm. Jarak terdekat dipilih 10cm untuk area di mana kotak sensor gas VOC ditempatkan di sistem.
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Variabel Input Sensor Jarak
Dari  fungsi  keanggotaan variabel  sensor jarak dibagi menjadi  5 himpunan fuzzy dengan derajat keanggotaan setiap linguistik sebagai berikut : [8] 1. Fungsi keanggotaan SD (Sangat Dekat)
µ SD(x) =
{

## 𝑔
0;  x < 10 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 15 (15 − x)
(15 − 10) ;  10 < x < 15
1; 𝑥 = 10
2. Fungsi keanggotaan D (Dekat)
µ Dekat (x) =
{
0;    x ≤ 10 atau x ≥ 20 (x − 10) (15 − 10) ;  10 < x < 15
(20 − x) (20 − 15) ;  15 < x < 20
1; 𝑥 = 15 3. Fungsi keanggotaan S (Sedang) µ Sedang(x) =
{
0;   x ≤ 15 atau x ≥ 25 (x − 15) (20 − 15) ;  15 < x < 20 (25 − x) (25 − 20) ;  20 < x < 25 1; 𝑥 = 20 4. Fungsi keanggotaan J (Jauh) µ Jauh(x) = { 0;   x ≤ 20 atau x ≥ 30 (x − 20) (25 − 20) ;  20 < x < 25
(30 − x)
(30 − 25) ;  25 < x < 30 1; 𝑥 = 25
5. Fungsi keanggotaan SJ (Sangat Jauh)
µ Sangat Jauh(x) = { 0;   x ≤ 25 atau x > 30 (x − 25) (30 − 25) ;  25 < x < 30
1; 𝑥 = 30
Pada  variabel  sensor  jarak  digunakan membership function atau  fungsi  keanggotaan  dengan  represntasi  kurva segitiga dan trapesium sebagai berikut.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel Input Sensor Gas

## VOC
Fungsi  keanggotaan  variabel  sensor  gas  VOC  dibagi menjadi  3 himpunan fuzzy dengan derajat keanggotaan setiap linguistik sebagai berikut :
1. Fungsi keanggotaan R (Rendah)
µ Rendah(x) = { 𝑔 0;   x < 0 atau x ≥ 600 (600 − x) (600 − 300 ) ;  300 < x < 600
1;  0 ≤ x ≤ 300
2. Fungsi keanggotaan Sd (Sedang)
µ Sedang(x) = { 𝑔 0;   x ≤ 300 atau x ≥ 900
(x − 300) (600 − 300) ;  300 < x < 600 (900 − x) (900 − 600) ;  600 < x < 900 1; 𝑥 = 600
3. Fungsi keanggotaan T (Tinggi)
µ Tinggi(x) =
{
0;   x ≤ 600 atau x > 1200 (x − 600) (900 − 600) ;  600 < x < 900 1;  900 ≤ x ≤ 1200
A. W. Dhani et al., Perangkat Uji Penciuman sebagai Protokol Kesehatan Menggunakan Fuzzy Mamdani Berbasis Internet Of…
Pada variabel kecepatan kipas digunakan membership function atau  fungsi  keanggotaan  dengan  represntasi  kurva segitiga sebagai berikut.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel Output Kecepatan Kipas
Dari  fungsi  keanggotaan  variabel  kecepatan  kipas dibagi menjadi 5 himpunan fuzzy dengan derajat keanggotaan setiap linguistik sebagai berikut: 1. Fungsi keanggotaan SL (Sangat Lambat)
µ Sangat Lmbat(x) = {
0;   x < 150 atau x ≥ 175
(175 − x)
(175 − 150 ) ;  150 < x < 175
1; 𝑥 = 150
2. Fungsi keanggotaan L (Lambat)
µ Lmbat(x) =
{
0;   x ≤ 150 atau x ≥ 200
(x − 150)
(175 − 150 ) ;  150 < x < 175
(200 − x) (200 − 175) ;  175 < x < 200
1; 𝑥 = 175
3. Fungsi keanggotaan Sdg (Sedang)
µ Sedang(x) = {
0;   x ≤ 175 atau x ≥ 225
(x − 175) (200 − 175) ;  175 < x < 200 x (225 − x)
(225 − 200) ;  200 < x < 225 1; 𝑥 = 200
4. Fungsi keanggotaan C (Cepat) µ Cepat(x) = { 0;    x ≤ 200 atau x ≥ 250
(x − 200)
(225 − 200) ; 200 < x < 225
x (250 − x)
(250 − 225) ;  225 < x < 250 1; 𝑥 = 225
5. Fungsi keanggotaan SC (Sangat Cepat)
µ Sangat Cepat(x) = {
0;   x ≤ 225 atau x > 250
(x − 225)
(250 − 225) ;  225 < x < 250
1; 𝑥 = 250
Pada  metode  Mamdani,  fungsi  implikasi  yang  digunakan adalah  MIN  atau  menggunakan  operator  AND.  Fungsi implikasi merupakan struktur logika yang terdiri atas kumpulan premis  dan  satu  konklusi.  Fungsi  implikasi  berguna  untuk mengetahui  hubungan  antara  premis-premis  dan  konklusinya. Bentuk dari fungsi implikasi ini adalah dengan pernyataan IF (x is A) THEN y is B, dengan x dan y adalah skalar, serta A dan B
adalah  himpunan  fuzzy.  Dalam  istilah  logika fuzzy ,  proposisi yang  mengikuti  IF  disebut  dengan  antisenden,  sedangkan proposisi  yang  mengikuti  THEN  disebut  dengan  konsekuen. Untuk  menentukan  aturan  fuzzy  dilakukan  pencarian berdasarkan  tabel  FAM  ( Fuzzy  Associative  Memory )  dengan implikasi aturan fungsi fuzzy Mamdani sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Fuzzy Associative Memory (FAM) Jarak Responden dengan perangkat uji Sangat Dekat Dekat Sedang Jauh Sangat Jauh Gas VOC (Rendah) Sedang Sedang Cepat Cepat Sangat Cepat Gas VOC (Sedang) Lambat Lambat Sedang Cepat Cepat Gas VOC (Tinggi) Sangat Lambat Lambat Lambat Sedang Sedang
Dari Tabel 1. Fuzzy Associative Memory (FAM) maka dibuat 15 aturan sebagai berikut:
Gambar 5. Aturan Fungsi Implikasi
Solusi  himpunan  f uzzy diperoleh  dengan  cara mengambil nilai maksimum dari semua aturan pada linguistik himpunan yang sama, kemudian nilai tersebut digunakan untuk memodifikasi daerah f uzzy , dan mengaplikasikannya ke output dengan  menggunakan  operator OR ( union ).  Input  dari  proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi  aturan-aturan fuzzy ,  sedangkan  output  yang dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut dalam nilai tegas ( crisp ).
Gambar 6. Blok Diagram Logika Fuzzy
Dalam  proses  defuzzifikasi  digunakan  metode centroid  (titik  pusat)  dengan  prosedur  yaitu  menentukan
A. W. Dhani et al., Perangkat Uji Penciuman sebagai Protokol Kesehatan Menggunakan Fuzzy Mamdani Berbasis Internet Of…
moment (integral dari masing-masing fungsi keanggotaan dari komposisi  aturan),  menentukan  luas,  dan  menentukan  titik pusat. Rumus dalam metode centroid adalah sebagai berikut:
CoA = ∫ 𝑓(𝑥) ∗ 𝑥   𝑑𝑥
∫ 𝑓(𝑥)   𝑑𝑥
(1)
Dengan  CoA  adalah  pusat  area,  x  adalah  nilai  variabel linguistik.
Materi yang digunakan dalam pembuatan prototipe meliputi administrator  penyewa  akun  ThingsBoard  [13],  komponen elektronik  dan  komponen  mekanik.  Material  elektronik  yang digunakan  antara  lain  mikrokontroler  Arduino  Mega  2560, mikrokontroler ESP-8266, sensor VL53L0X  [14] [15], sensor CJMCU-811,  RFID  RC-552,  kipas  angin  kecil,  pengontrol PWM dan baterai. Semua komponen elektronik yang terhubung ke  Arduino  Mega  2560  pada  papan  PCB  dibuat  dengan menggunakan software Eagle.
Gambar 7. Desain Papan PCB
Bahan  mekanik  yang  digunakan  meliputi  akrilik, filamen PLA, dan pipa baja tahan karat. Keseluruhan mekanik alat dipasang pada rangka yang terbuat dari pipa stainless steel dan  setiap  bagian  mekanik  dihubungkan  dengan  sambungan yang dibuat menggunakan mesin cetak 3D.

## IV. H ASIL DAN A NALISA
Dari prototipe yang telah dibuat, dilakukan pengujian fungsi performansi  untuk  kemudian  diketahui  pengaruh  dari pengendalian fuzzy  Mamdani  terhadap  sistem.  Pengujian nilai output  fuzzy  Arduino  untuk  mengetahui  akurasi  perhitungan fuzzy  dengan  membandingkannya  dengan  hasil  perhitungan fuzzy  pada  software  MATLAB.  Pengujian  akan  dilakukan dengan beberapa variasi nilai pembacaan sensor jarak VL53L0X dan pembacaan sensor gas deteksi VOC. Gambar 8 merupakan tampilan nilai keluaran PWM pada perhitungan fuzzy Arduino di menu serial monitor software Arduino IDE.
Gambar 8. Nilai Input dan Output Perhitungan Fuzzy Arduino
Dari hasil pembacaan serial monitor Arduino sesuai gambar 8  diatas,  diambil  beberapa  sample  data  sebagai  parameter  uji komparatif dengan hasil simulasi fuzzy di Matlab.
Tabel 2. Parameter Input dan Output Arduino Fuzzy No . Pembacaan Sensor Jarak (cm) Pembacaan Sensor VOC Gas (PPB) Keluaran Fuzzy Arduino (PWM) 1 12,3 376 191,60 2 13,8 526 182,80 3 14,3 663 174,17 4 25,3 577 225,71 5 29,0 394 230,81
Setelah  melakukan  simulasi  perhitungan  fuzzy  pada software  Matlab  sesuai  Tabel  2,  berikut  adalah  tabel perbandingan nilai fuzzy Arduino dengan nilai fuzzy Matlab.
Tabel 3. Perbandingan nilai fuzzy Arduino dengan Fuzzy Matlab
No. Pembacaan Sensor Jarak (cm) Pembacaan Sensor Gas VOC (PPB) Keluaran Fuzzy Matlab (PWM) Keluaran Fuzzy Arduino (PWM) % Kesalahan 1 12,3 376 192 191,60 0,20 % 2 13,8 526 182 182,80 0,43 % 3 14,3 663 175 174,17 0,47 % 4 25,3 577 225 225,71 0,31 % 5 29,0 394 231 230,81 0,08 % Rata-rata % Kesalahan 0,30 % Akurasi Keluaran Fuzzy Arduino 99,70 %
Berdasarkan  tabel  3,  akurasi  perhitungan  fuzzy  pada Arduino  adalah  99,70%  dibandingkan  dengan  hasil  simulasi pada  software  Matlab. Untuk  mengetahui persentase  pengaruh fuzzy  control  Mamdani  terhadap  prototipe  sistem,  3  subjek  / responden diuji dengan parameter skor jawaban yang benar pada uji  indra  penciuman.  Setiap  responden  diuji  10  kali  pada
A. W. Dhani et al., Perangkat Uji Penciuman sebagai Protokol Kesehatan Menggunakan Fuzzy Mamdani Berbasis Internet Of…
perangkat  sistem  tanpa  kontrol  fuzzy  Mamdani  dan menggunakan  kontrol  fuzzy  Mamdani  dengan  skor  jawaban benar maksimum masing-masing 50.
Gambar 9. Uji Penciuman pada Perangkat Tanpa Kontrol Fuzzy Mamdani
Pada  pengujian  olfaktori  pada  perangkat  tanpa menggunakan  kontrol  fuzzy  Mamdani,  kecepatan  kipas  PWM diatur  ke konstan 200  dengan tegangan  kerja  sekitar  4,99  volt DC. Dari uji penciuman di atas diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Penciuman Perangkat Tanpa Kontrol Fuzzy Mamdani
Pengujian Ke- Skor Jawaban Benar Pada Pengujian Indra Penciuman Responden 1 Responden 2 Responden 3 Pengujian ke-1 4 4 2 Pengujian ke-2 3 3 3 Pengujian ke-3 2 4 3 Pengujian ke-4 3 5 4 Pengujian ke-5 2 4 5 Pengujian ke-6 3 4 5 Pengujian ke-7 2 3 2 Pengujian ke-8 4 3 2 Pengujian ke-9 3 4 5 Pengujian ke-10 4 4 5 Total Skor 30 38 36
Pada  pengujian  olfaktori  pada  perangkat  yang menggunakan  kontrol  fuzzy  Mamdani,  kecepatan  kipas  PWM diatur  berdasarkan  2 input fuzzy  yaitu nilai  pembacaan  sensor jarak  dan  sensor  deteksi  gas Volatille  Organic  Compounds (VOC).
Gambar 10. Uji Penciuman pada Perangkat Dengan Kontrol Fuzzy Mamdani
Dari hasil pengujian olfaktorius dengan menggunakan kontrol fuzzy  Mamdani  pada  sistem instrumen diperoleh  tabel hasil pengujian sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Uji Penciuman Perangkat dengan Mamdani

## Fuzzy Control
Pengujian Ke- Skor Jawaban Benar Pada Pengujian Indra Penciuman Responden 1 Responden 2 Responden 3 Pengujian ke-1 5 3 5 Pengujian ke-2 4 4 4 Pengujian ke-3 5 5 5 Pengujian ke-4 2 5 5 Pengujian ke-5 4 5 5 Pengujian ke-6 5 5 5 Pengujian ke-7 4 5 3 Pengujian ke-8 5 3 3 Pengujian ke-9 4 4 4 Pengujian ke-10 1 3 5 Total Skor 39 42 44
Persentase  pengaruh  kontrol  fuzzy  Mamdani  terhadap kinerja sistem instrumen diperoleh dari rata-rata perubahan skor total  jawaban  benar  pada  uji  indra  penciuman  oleh  masing- masing responden. Dari tabel 4 dan tabel 5, persentase pengaruh kontrol fuzzy Mamdani terhadap perubahan skor uji olfaktorius masing-masing responden adalah:
Tabel 6. Pengaruh Kontrol Fuzzy pada Perubahan Skor Tes
Penciuman Pengujian Olfactory Test Score Prosentase Perubahan Skor
Dengan
Kendali Fuzzy Mamdani Tanpa Kendali Fuzzy Mamdani Responden  1 39 30 18 % Responden 2 42 38 8 % Responden 3 44 36 16 % Perubahan Skor Rata-rata 14 %
A. W. Dhani et al., Perangkat Uji Penciuman sebagai Protokol Kesehatan Menggunakan Fuzzy Mamdani Berbasis Internet Of…
Untuk membuat sistem pengujian penciuman otomatis, hasil  pengujian  dikirimkan  ke  setiap  anggota  yang  terdaftar. Melalui  kartu  RFID,  informasi  anggota  disimpan  dan diintegrasikan  dengan  akses  token  pada  akun menu  Perangkat pada platform ThingsBoard. Hasil pengujian dikendalikan oleh Arduino  Mega  2560  dan  dikirim  ke  modul  ESP-8266  melalui komunikasi serial, kemudian hasil pengujian olfaktorius dikirim menggunakan  jaringan  internet  melalui  modul  WiFi-nya. Berikut  hasil  tampilan  dashboard  melalui  akun  ThingsBoard tenant administrator.
Gambar 11. Tampilan Dashboard Hasil Uji Penciuman pada Platform ThingsBoard

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  pada  penelitian  ini,  nilai PWM  keluaran  mikrokontroler  fuzzy  Mamdani  Arduino memiliki  akurasi  sebesar  99,70%  berdasarkan  perbandingan simulasi  di  Matlab.  Sistem  kendali  fuzzy  Mamdani  dengan penerapan  fungsi  implikasi  aturan  Min  dan  metode defuzzifikasi Centroid, dapat meningkatkan persentase rata-rata skor total jawaban benar sebesar 14% pada uji indra penciuman 3 responden dan hasil uji olfaktorius dapat diketahui. dikirim ke semua pengguna perangkat melalui akun email ThingsBoard.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian pada makalah ini didasarkan pada pengembangan protoipe  BPPT  yaitu  “Sistem  Pengendalian  dan  Pemantauan Akses Fasilitas Umum dengan Deteksi Gejala Kehilangan Bau” yang  sedang  dikaji  untuk  'paten'  dan  'desain  industri'  BPPT. membahas  dan  mengembangkan  lebih  lanjut  dengan  masukan dari  para  ahli  kedokteran  untuk  meningkatkan  manfaat fungsionalnya.  Dengan  demikian,  penulis  mengucapkan terimakasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  membantu penelitian  ini  khususnya  rekan-rekan  di  laboratorium  EMC BPPT.  Selain  itu  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada redaksi tim jurnal publikasi JTE untuk publikasi penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA [1] World Health Organization, “No Title,” 2020.
https://www.who.int/health-topics/coronavirus#tab=tab_3.
[2] X. Meng, Y. Deng, Z. Dai, and Z. Meng, “COVID-19 and anosmia: A review based on up-to-date knowledge,” Am. J. Otolaryngol. - Head Neck Med. Surg. , vol. 41, no. 5, p. 102581, 2020, doi: 10.1016/j.amjoto.2020.102581.
[3] T.  Klopfenstein et  al. , “Features of anosmia in COVID-19,” Med.  Mal. Infect. , vol. 50, no. 5, pp. 436–439, 2020, doi: 10.1016/j.medmal.2020.04.006.
[4] S. K. Kamrava et al. , “University of Pennsylvania Smell Identification on Iranian population,” Iran. Red Crescent Med. J. , vol. 16, no. 1, pp. 18–20, 2014, doi: 10.5812/ircmj.7926
[5] I.  K.  Putri,  “Aplikasi  Metode  Fuzzy  Min-Max  (Mamdani)  Dalam Menentukan  Jumlah  Produksi  Perusahaan,” UIN  Alauddin  Makassar , 2017.
[6] Wikipedia, “University of Pennsylvania Smell Identification Test,” 2020. en.wikipedia.org/wiki/University_of_Pennsylvania_Smell_Identification _Test.
[7] S. T. Moein, S. M. R. Hashemian, B. Mansourafshar, A. Khorram-Tousi, P. Tabarsi, and R. L. Doty, “Smell dysfunction: a biomarker for COVID- 19,” Int. Forum Allergy Rhinol. , vol. 10, no. 8, pp. 944–950, 2020, doi: 10.1002/alr.22587.
[8] M. S. Doty, R. L., Shaman, P., Kimmelman, C. P., & Dann, “University of Pennsylvania Smell Identification Test: a rapid quantitative olfactory function test for the clinic,” Laryngoscope , vol. 94.2, pp. 176–178, 1984 [9] U.  Doty,  R.  L.,  &  Agrawal,  “The  shelf  life  of  the  University  of Pennsylvania smell identification test (UPSIT),” Laryngoscope , vol. 99.4, pp. 402–404, 1989
[10] M. A. Fornazieri, R. L. Doty, C. A. dos Santos, F. de R. Pinna, T. F. P. Bezerra, and R. L. Voegels, “A new cultural adaptation of the University of Pennsylvania Smell Identification Test,” Clinics , vol. 68, no. 1, pp. 65– 68, 2013, doi: 10.6061/clinics/2013(01)OA10.
[11] P. Gandhi, R. Bafna, G. Arabale, S. Engineer, and S. Phadke, “Olfactory Device for Large Scale Pre-screening for COVID-19,” Trans. Indian Natl. Acad. Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 237–240, 2020, doi: 10.1007/s41403-020- 00126-6.
[12] B.  M.  Freitas,  M.  Rameli,  and  R.  EAK,  “Implementation  of  Mamdani Fuzzy  Logic  Control  System  on  DC  Motor  Speed  Controller,” JAREE (Journal  Adv.  Res.  Electr.  Eng. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  19–26,  2017,  doi: 10.12962/j25796216.v1.i2.18.
[13] Y.  E.  Windarto,  B.  M.  W.  Samosir,  and  M.  R.  Assariy,  “Monitoring Ruangan  Berbasis  Internet  of  Things  Menggunakan  Thingsboard  dan Blynk,” Walisongo  J.  Inf.  Technol. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  145,  2020,  doi: 10.21580/wjit.2020.2.2.5798.
[14] S. Komarizadehasl, B. Mobaraki, and J. A. Lozano-galant, “DETAILED EVALUATION  OF  LOW-COST  RANGING  SENSORS  FOR DETAILED  EVALUATION  OF  LOW-COST  RANGING  SENSORS FOR,” no. September, 2020.
[15] E. M. Fauzi, M. Bilal, Z. Asyikin, I. Y. Prasetya, and K. Kunci, “Analisa dan Solusi Noise Sensor VL53L0X pada Berbagai Kondisi Cahaya,” pp. 3–7.
[16] N. N. Karnik and J. M. Mendel, “Centroid of a type-2 fuzzy set,” Inf. Sci. (Ny). ,  vol.  132,  no.  1–4,  pp.  195–220,  2001,  doi:  10.1016/S0020- 0255(01)00069-X.
[17] N.  K.  Arun  and  B.  M.  Mohan,  “Modeling,  stability  analysis,  and computational  aspects  of  some  simplest  nonlinear  fuzzy  two-term controllers derived via center of area/gravity defuzzification,” ISA Trans. , vol. 70, pp. 16–29, 2017, doi: 10.1016/j.isatra.2017.04.023.