## Alarm Kebakaran Multisensor dengan Implementasi Fuzzy Dua Level
Hari Wahyudiono 1 , Ponco Siwindarto 2 , Bambang Siswojo 3
1 hariwahyudiono@sttar.ac.id, 2 ponco@ub.ac.id, 3 bsiswoyo@ub.ac.id Program Studi Teknik Elektro, Universitas Brawijaya Malang
Abstract— A fire detection solution was introduced in this study,  with  the  aim  of  being  able  to  distinguish  sources  of fire to reduce detection errors. The system developed applies Tsukamoto's method in building two-level Fuzzy software to process  fire  source  detection  input  from  multisensor hardware.  Tests  carried  out  by  observing  the  results  of  the reading  five  different  sensors.  Data  from  these  sensors  is processed  by  the  Fuzzy  algorithm  through  a  computer connected  to  the  Arduino  Mega  Microcontroller  via  serial communication.  Observations  were  made  when  the  system was given at least twelve different types of fire source inputs. Fuzzy  performance  testing  is  done  by  comparing  Fuzzy  2 levels  that  have  been  developed  with  Fuzzy  1  levels.  Then, the system is observed directly whether the system capable of distinguishing  all  sources  of  fire  and  fire  that  is  not  the source  of  the  fire  being  tested.  Fuzzy  1  level  requires  234 Rule  Base  while  Fuzzy  2  level  only  54  Rule  Base.  The success of reading inputs reaches 80 percent, and is the best result  compared  to  the  Fuzzy  1  level  alarm  system  that reaches  70  percent,  while  conventional  alarm  resulted  40 percent of reading accuracy.
Intisari —Sebuah solusi deteksi kebakaran diperkenalkan  dalam  penelitian  ini,  dengan  tujuan  dapat membedakan  sumber  kebakaran    untuk  mengurangi kesalahan deteksi. Sistem yang dikembangkan menerapkan  metode  Tsukamoto  dalam  membangun perangkat  lunak Fuzzy dua  level  untuk  memproses masukan  deteksi  sumber  api  dari  perangkat  keras multisensor. Pengujian dilakukan dengan mengamati hasil pembacaan  lima  sensor  yang  berbeda.  Data  dari  sensor- sensor  tersebut  diolah  oleh  algoritma Fuzzy melalui komputer  yang  terhubung  ke  Mikrokontroller  Arduino Mega  melalui  komunikasi  serial.  Pengamatan  dilakukan ketika  sistem  diberikan  setidaknya  sebelas  jenis  masukan sumber  api  yang  berbeda.  Pengujian  kinerja Fuzzy dilakukan  dengan  membandingkan Fuzzy 2  level  yang telah  dikembangkan  dengan Fuzzy 1  level.  Kemudian, sistem    diamati  secara  langsung  apakah  sistem  mampu membedakan semua sumber api yang merupakan sumber kebakaran  maupun  yang  bukan  sumber  kebakaran  yang diujikan. Fuzzy 1  level  membutuhkan  234 Rule  Base sedangkan Fuzzy 2  level  hanya  54 Rule  Base sehingga Fuzzy 2  level  lebih  sederhana.  Keberhasilan  pembacaan deteksi  kebakaran  mencapai  80  persen.  Hasil  ini merupakan  hasil  paling  baik  dibanding  dengan  sistem alarm Fuzzy 1  level  yang  hanya  mencapai  70  persen  dan alarm konvensional hanya mencapai 40 persen.
Kata Kunci — Kebakaran;  Fuzzy;  Tsukamoto;  Multisensor; Arduino

## I. PENDAHULUAN
Berdasarkan  definisi  yang  ditetapkan  oleh  [1],  kebakaran adalah  suatu  peristiwa  bencana  yang  berasal  dari  api  yang tidak  dikehendaki  yang  dapat  menimbulkan  kerugian. Kerugian  akibat  kebakaran  di  antaranya  adalah  kerugian materi berupa harta benda, bangunan fisik, fasilitas sarana dan prasarana.  Sedangkan  kerugian  yang  non-materi  seperti  rasa takut, trauma hingga kehilangan nyawa atau cacat tubuh yang ditimbulkan akibat kebakaran [2]. Studi awal dalam penelitian ini  menggunakan  klasifikasi  [3]  bahan  bakar  penyebab kebakaran ke dalam empat kelas  yang berbeda.  Menurut data statistik  [4]  selama  tahun  2015,  telah  terjadi  991.548  kasus kebakaran di dunia dan sebanyak 763.153 di antaranya adalah kebakaran gedung. Salah satu cara mencegah, mengurangi dan memadamkan  kebakaran  adalah  dengan  menyediakan  sarana deteksi dan alarm kebakaran [5].
Permasalahan  yang  ada  saat  ini  adalah  kondisi  pada pendeteksi kebakaran konvensional yang tidak bisa membedakan  antara  sumber  kebakaran  atau  bukan,  hal  ini dapat mengakibatkan terjadinya kesalahan pembacaan sumber api,  contohnya  asap  memasak,  debu,  asap  rokok,  dan  lain- lain [6]. Salah satu contoh kesalahan deteksi terjadi pada hotel di  Rusia  saat  menggelar  pertandingan  piala  dunia.  Alarm kebakaran  di  hotel  tempat  menginap  tim  nasional  Swedia menyala sehingga tim nasional Swedia diminta meninggalkan hotel.  Kesalahan  deteksi  ini  diakibatkan  adanya  penghuni hotel yang merokok sehingga memicu alarm kebakaran [7].
Dari tiga penelitian terdahulu mengenai deteksi kebakaran, salah  satunya  adalah  deteksi  kebakaran  hutan  dengan pendekatan  sistem Fuzzy berdasarkan  indeks  [8].  Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Mamdani dengan menggunakan  fungsi overlapping dan index  overlapping untuk  mengatasi  hasil pembacaan  yang overlap pada deteksi kebakaran hutan menggunakan jaringan sensor nirkabel. Pada penelitian  ini tidak  mempertimbangkan kesalahan pembacaan sumber api, karena penelitian untuk kawasan  hutan, sehingga semua sumber api yang terdeteksi dinyatakan kebakaran.
Penelitian  kedua  [9],  menggunakan  metode  teori Fuzzy dengan  multisensor  yaitu  sensor  panas,  sensor  asap,  sensor karbon  monoksida  yang  dikombinasikan  dengan  algoritma cerdas  saraf  tiruan  untuk  membuat  keputusan  deteksi kebakaran  dan  mengurangi  tingkat  kesalahan  alarm.  Dalam penelitian  ini  dijelaskan  agar  memperoleh  hasil  yang  lebih rendah dalam kesalahan pembacaan perlu ditambahkan sensor untuk meningkatkan ketelitian dalam pembacaan.
e-ISSN 2541-6448
Gambar 1. Diagram Blok Sistem Gambar 2. Diagram Blok Fuzzy
Penelitian  ketiga  mengusulkan  metode  pemantauan  dan perkiraan  kebakaran  dengan  menggunakan  teori Fuzzy data multisensor,  berdasarkan  jaringan  sensor  nirkabel  [10]. Algoritma  dan  data  deteksi  kebakaran  bersifat  modular  dan hierarkis.  Pendekatannya  tidak  hanya  memastikan  kebenaran sistem,  tetapi juga meningkatkan kecerdasan sistem pemantauan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode yang diusulkan  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  daripada  metode diagnosis tradisional dengan sensor tunggal. Kekurangan pada penelitian  ini  adalah  masih  dalam  tahap  simulasi,  sehingga sistem belum diimplementasikan secara nyata.
Berdasarkan penelaahan terhadap penelitian di atas, secara umum  pendeteksi  dini  kebakaran  dengan  multisensor berkinerja  lebih  baik  daripada  alarm  konvensional.  Hal  ini terjadi karena api adalah fenomena yang komprehensif antara asap,  cahaya,  kenaikan  suhu,  radiasi  dan  perubahan konsentrasi gas dapat dideteksi dengan baik oleh multisensor [9].  Pembacaan  sensor-sensor  yang  akurat  dalam mendeteksi  penyebab  kebakaran  akan  lebih  andal  jika didukung dengan algoritma Fuzzy dalam penentuan keputusan.
Penggunaan  multisensor  dapat  meningkatkan  keefektifan sistem  akan  tetapi  berdampak  juga  kepada  kompleksitas logika Fuzzy ,  sehingga  diperlukan  suatu  metode  untuk mengatasi  masalah  tersebut.  Untuk  mengurangi  kompleksitas logika Fuzzy akan dikembangkan logika Fuzzy dengan 2 level penentuan  keputusan.  Dengan  adanya  sistem  pendeteksi  dini kebakaran  yang  menggunakan  multisensor  berbasis  metode Fuzzy 2  level  diharapkan  mengurangi  kesalahan  pembacaan pada  alarm  peringatan  kebakaran  dengan  sistem Fuzzy yang sederhana.
Solusi  yang  diajukan  dalam  penelitian  ini  adalah  sistem pendeteksi kebakaran dini  menggunakan algoritma Fuzzy dua level. Pada sistem pendeteksi kebakaran  yang diusulkan akan menggunakan  multisensor.  Sensor  mendeteksi  fenomena penyebab kebakaran seperti kondisi udara, kenaikan suhu, dan cahaya  api.  Pada  tahap  pertama  sistem  akan  mendeteksi kondisi  udara  dengan  menggunakan  sensor  debu/asap,  sensor gas  mudah  terbakar,  dan  sensor  CO.  Pada  level  kedua penentuan alarm kebakaran mengacu pada keluaran dari Fuzzy level  pertama  dan  ditambahkan  fenomena  yang  lain  yaitu sensor  suhu  dan  cahaya  api.  Ketiga  hasil  pembacaan  dari kondisi  udara,  kenaikan  suhu,  dan  cahaya  api  menjadi  acuan untuk  algoritma Fuzzy level  kedua  sebagai  penentu  alarm kebakaran.  Dengan  adanya  sistem  pendeteksi  dini  kebakaran yang  menggunakan  multisensor  berbasis  metode Fuzzy 2 level,  diharapkan  mengurangi  kesalahan  pembacaan  pada alarm peringatan kebakaran.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Perancangan Perangkat Lunak
Sistem  alarm  kebakaran  memerlukan  algoritma  sebagai sistem penentu keputusan.  pada penelitian ini algoritma yang digunakan adalah algoritma Fuzzy .  Logika Fuzzy merupakan salah  satu  cabang  dari  ilmu  komputer  yang  mempelajari tentang  nilai  kebenaran  yang  bernilai  banyak  [11].    Berbeda dengan nilai kebenaran pada logika klasik yang bernilai 0 jika salah  atau  1  jika  benar.    Logika Fuzzy mempunyai  nilai kebenaran  real  dalam  selang  (0,1).  Algoritma Fuzzy yang dikembangkan  menggunakan  komponen  yang  terdiri  atas: Variabel Linguistik; Nilai Linguistik; dan Nilai kuantitatif dan derajat keanggotaan.
Perancangan  perangkat  lunak  pada  penelitian  ini  ditujukan untuk  menyusun  logika Fuzzy menggunakan  metode Tsukamoto  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem.  Penelitian ini  menggunakan  dua  level Fuzzy ,  sebagaimana  ditampilkan pada Error!  Reference  source  not  found. .  tahap  pertama yang  dilakukan  adalah  perencanaan Fuzzy level  satu.  pada Fuzzy level  satu  variabel  yang  digunakan  sebagai  variabel masukan  logika Fuzzy adalah  kadar  asap,  kadar  gas  mudah terbakar  ( flammable ),  kadar  Karbon  Monoksida  untuk menentukan kondisi udara.

## B. Perancangan Perangkat Keras
Sistem  alarm  kebakaran  pada  penelitian  ini  memerlukan lima buah perangkat sensor yang digunakan untuk mendeteksi fenomena  kebakaran  di  suatu  ruangan,  kemudian  untuk memproses  keluaran  dari  sensor  digunakan  Mikrokontroller Arduino.  Keluaran  yang  digunakan  sistem  sebagai  tanda kebakaran  adalah Buzzer ,  sesuai  dengan  diagram  blok  pada Error!  Reference  source  not  found. .  Secara  umum  sensor, didefinisikan  sebagai  jenis  transduser  yang  digunakan  untuk mengubah besaran mekanis, magnetis, panas, sinar, dan kimia menjadi  tegangan  dan  arus  listrik  [12].  Ada  beberapa  jenis sensor  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  fenomena kebakaran,  di  antaranya  adalah  detektor  asap,  sensor  suhu, sensor api, dan sensor gas.
Detektor  Asap  mempunyai  beberapa  jenis  sesuai  dengan teknik  pembacaan  kuantitas  asap,  sehingga  dari  beberapa teknik  yang  berbeda  tersebut  mempunyai  kelebihan  dan kekurangan masing-masing. Beberapa yang lazim dijumpai di antaranya adalah: Ionization Smoke Detector, Projected Beam Smoke  Detector,  Video  Smoke  Detector, dan Photoelectric Smoke  Detector .  Penelitian  ini  menggunakan  sensor pendeteksi  asap Photoelectric yang  menggunakan  cahaya untuk  mendeteksi  adanya  gumpalan  asap.  Salah  satu  sensor asap  yang  menggunakan  teknik  tersebut  adalah Optical  Dust Sensor SHARP  GP2Y1014AU0F.  Pada  sensor  ini  sinar
cahaya  yang  berbentuk  denyutan  dari  lampu  LED  atau  diode pemancar inframerah  diatur  secara  diagonal  dengan phototransistor yang  mendeteksi  cahaya  yang  dipantulkan oleh  debu  udara  di  ruang  pengukuran.  Namun  apabila  terjadi kebakaran  dan  asapnya  memasuki  ruang  detektor  maka cahayanya  akan  berbelok  atau  terhalang    sehingga mengaktifkan  sinyal  alarm  [13].  Menurut datasheet sensor tersebut  [14],  sensor  ini    mudah  mendeteksi  partikel  yang sangat halus seperti asap rokok.  Selain itu, bisa membedakan asap dari debu rumah dengan pola pulsa tegangan output . Sensor  suhu  adalah  sensor  yang  digunakan  untuk mendeteksi  gejala  perubahan  suhu  pada  suatu  dimensi  benda atau  dimensi  ruang  tertentu.    Contoh  :  Bimetal,  Termistor, Termokopel,    RTD,  dan  Sensor  Suhu  IC.  Dari  lima  jenis sensor  suhu  tersebut,  sensor  suhu  IC  LM35  menjadi  pilihan utama karena memiliki presisi yang lebih tinggi dan lebih luas rentang  kerja  liniernya.  Tegangan  keluaran  LM35  linier  suhu Celsius proporsional, pada suhu biasa, itu dapat memberikan ± 1/4  °  C  presisi  umum  suhu  kamar  tanpa  perlu  kalibrasi tambahan.    Ujian  menggunakan  sensor  suhu  tipe  LM35 dengan plastik pengemasan [15].
Sensor  Api  merupakan  alat  optik  yang  digunakan  untuk mendeteksi nyala api dengan menggunakan sensor optik untuk mendeteksinya.    Sensor  api  digunakan  untuk  mendeteksi keberadaan  api,  bukan  suhu  panas.    Api  akan  bisa  dideteksi oleh  keberadaan  spektrum  cahaya  inframerah  ataupun ultraviolet.  Detektor  inframerah  bekerja  pada  pita spectral inframerah.    Gas  panas  akan  mengeluarkan  sebuah  pola spectral spesifik  di  daerah  inframerah,  di  mana  ini  akan dibaca  oleh  sensor  inframerah  yang  dapat  mendeteksi  api dengan panjang gelombang cahaya 760 nm ~ 1100 nm. Sensor ini  dapat  secara  khusus  mendeteksi  spektrum  api.  Sensor dapat mendeteksi di area kerja sudut pantau 60 derajat.  Suhu pengoperasian  sensor  adalah  -25  derajat  Celsius  hingga  85 derajat Celsius, harus dicatat bahwa jarak pantauan dari nyala api tidak boleh terlalu dekat untuk menghindari kerusakan.
Sensor gas adalah pengindra yang terbuat dari bahan logam yang  sensitif  terhadap  gas  tertentu.    sensor  gas  mendeteksi konsentrasi jenis gas tertentu sesuai dengan bahan dari sensor yang  digunakan  [16].  Sensor  semikonduktor  adalah  sejumlah komponen  elektronik  yang  menggunakan  sifat-sifat  materi semikonduktor,  di  antaranya  Silikon,  Germanium,  dan Gallium Arsenide. Elemen sensor yang digunakan pada sensor gas  semikonduktor  adalah  material  Timah  oksida  (SnO2). Sensor  gas  memiliki  bobot  yang  ringan,  kecil,  sudah  tersedia luas dan memiliki sensitivitas tinggi.  Mekanisme utama untuk reaksi gas dengan  metal oksida terjadi pada  suhu tinggi  yaitu 200°C  –  600ºC  [17].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  dua sensor  gas  semikonduktor,  yaitu  sensor  MQ-6  dan  MQ-7. sensor MQ-6 digunakan untuk mendeteksi gas mudah terbakar, sensor ini berbahan dasar sensitif berupa SnO2 yang memiliki konduktivitas lebih rendah di udara bersih.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  mengamati  hasil  pembacaan Sensor  Asap,  Sensor  Gas  Karbon  Monoksida,  Sensor  Gas Flammable ,  Sensor  Suhu,  dan  Sensor  Cahaya  Api  yang  telah diolah oleh algoritma Fuzzy melalui komputer yang terhubung
Tabel 1. Hasil Pengujian Sensor Suhu LM35
No. Pembacaan Suhu Keluaran LM35 (v) Termometer ( 0 C)
LM35 ( 0 C) 1 28 28,23 0,283 2 33 32,97 0,329 3 35 35,29 0,353 4 38 38,03 0,382 5 40 40,00 0,4 6 43 43,13 0,431 7 46 46,27 0,462 8 50 50,19 0,501 9 54 54,18 0,541 10 55 55,17 0,552 11 56 56,17 0,562 12 60 60,56 0,606 13 63 63,36 0,634 14 66 66,16 0,662 15 70 68,96 0,690 16 72 71,77 0,718 17 74 74,57 0,746 18 77 77,37 0,774 19 80 80,17 0,802 20 82 82,98 0,830 21 85 85,78 0,858 22 88 88,58 0,886 23 91 91,38 0,914 24 94 94,19 0,942 25 96 96,99 0,970 25 100 99,79 0,998 Tabel 2. Hasil Pengujian Sensor Asap No. Sumber Asap Output 1 Lilin 350 2 Obat Nyamuk 378 3 Kompor 523 4 Rokok 670 5 Vapour 709 6 Kertas 729 7 Karpet 756 8 Kayu 797
ke Mikrokontroller dengan komunikasi serial. Sistem diujikan pada ruangan khusus dengan ukuran 3m x 3m X 2,5m.
Pengamatan  dilakukan  ketika  sistem  diberikan  masukan berupa  kertas  terbakar,  kayu  terbakar,  karpet  terbakar,  obat nyamuk bakar, setrika, solder, lilin, rokok, kompor (memasak), kompor (terbakar), hairdryer , vapour . Pengujian kinerja Fuzzy dilakukan  dengan  membandingkan Fuzzy 2  level  yang  telah dikembangkan  dengan Fuzzy 1  level  saja,  kemudian  sistem diamati  secara  langsung  apakah  sistem  mampu  membedakan semua  sumber  kebakaran  maupun  api  yang  bukan  sumber kebakaran yang diujikan pada tempat percobaan.

## 1) Pengujian Sensor Suhu LM35:
Pengujian sensor suhu  LM35  bertujuan untuk  mengetahui tingkat akurasi dan eror dari data hasil pengukuran sensor suhu.  Pengamatan  suhu  dengan  sensor  akan  dikirim  pada serial monitor Arduino. hasil pengujian data disajikan pada Tabel  1. Dari Tabel  1  dapat diketahui  bahwa sensor dapat membaca  suhu  dengan  baik  dan  memiliki  eror  rata-rata 0,35%, sehingga sensor dapat digunakan dalam penelitian.

## 2) Pengujian Sensor Asap:
Pengujian  sensor  asap  Sharp  GP2Y1014AU0F  bertujuan untuk  mengetahui  pembacaan  dari  data  hasil  pengukuran sensor asap. Pengamatan kadar asap direpresentasikan
Tabel 3. Hasil Pengujian Sensor  Gas Monoksida No. Sumber ADC Hasil pengukuran sensor (ppm) Hasil pengukuran CO meter (ppm) 1 Lilin 267 320 330 2 Rokok 310 372 375 3 Kompor 280 336 318 4 Vapour 349 418 425 5 Obat Nyamuk 340 408 420 6 Kertas 519 662 653 7 Karpet 547 656 660 8 Kayu 496 595 610
Tabel 4. Hasil Pengujian Sensor Gas Flammable
No. Waktu (menit) ADC Hasil Pengukuran Sensor (ppm) Hasil Pengukuran alat ukur (ppm) 1 1 10 210 200 2 2 72 287 298 3 3 136 354 360 4 4 199 429 432 5 5 257 493 505 6 6 310 559 571 7 7 377 614 600 8 8 498 678 661 9 9 560 750 759 10 10 570 826 797

## Tabel 5. Hasil Pengujian Sensor Cahaya Api
No. Jarak api (cm) ADC 1 10 38 2 20 57 3 30 79 4 40 99 5 50 112 6 60 137 7 70 156 8 80 178
melalui  pembacaan  ADC  kemudian  dikirim  pada  serial monitor  Arduino.  Hasil  pengujian  data  disajikan  pada Error! Reference source not found. .
Pengujian  sensor  Karbon  Monoksida  MQ-7  bertujuan untuk  mengetahui  pembacaan  dari  data  hasil  pengukuran sensor gas monoksida. Pengamatan kadar gas direpresentasikan  melalui  pembacaan  ADC  kemudian dikirim  pada  serial  monitor  Arduino  dan  dibandingkan dengan Carbon  Monoxide  Meter .  hasil  pengujian  data disajikan pada Tabel 3.
3) Pengujian Sensor Gas Flammable:
Pengujian  sensor  gas flammable MQ-6  bertujuan  untuk mengetahui  pembacaan  dari  data  hasil  pengukuran  sensor suhu.  Pengamatan  kadar  gas  direpresentasikan  melalui pembacaan  ADC  kemudian  dikirim  pada  serial  monitor Arduino  dan  dibandingkan  dengan  alat  ukur Combustible Gas Detector A8800L. Hasil pengujian data disajikan pada Tabel 4.
4) Pengujian Sensor Gas Flammable:
Pengujian  sensor  gas flammable MQ-6  bertujuan  untuk mengetahui  pembacaan  dari  data  hasil  pengukuran  sensor suhu.  Pengamatan  kadar  gas  direpresentasikan  melalui pembacaan ADC kemudian dikirim pada serial monitor
Tabel  6.  Hasil  Pengujian  Kinerja  Sistem  dengan Fuzzy Level Pertama
No. Sumber Masukan Keluaran Mq- 6 Mq- 7 SHARP GP2Y1014AU0F Kondisi Udara 1 Setrika 250 13 350 15,46 2 Solder 260 11 367 14,46 3 Hairdryer 250 10 356 13,97 4 Vapour 250 15 720 13,95 5 Lilin 265 20 360 14,48 6 Rokok 300 25 670 14,50 7 Obat Nyamuk Bakar 320 50 380 17,00 8 Kompor (Memasak) 300 75 525 18,00 9 Kertas Terbakar 525 30 739 17,98 10 Kayu Terbakar 510 40 802 18,00 11 Karpet Terbakar 550 35 780 19,11

## Gambar 3. Implementasi Sistem
Arduino dan dibandingkan dengan alat ukur Combustible Gas Detector A8800L. Hasil pengujian data disajikan pada Tabel 4.
5) Pengujian Sensor Cahaya Api:
Pengujian  sensor  cahaya  api  menggunakan infrared bertujuan  untuk  mengetahui  pembacaan  dari  data  hasil pengukuran sensor cahaya api tersebut. Pengamatan  besarnya cahaya  api  direpresentasikan  melalui  pembacaan  ADC kemudian  dikirim  pada  serial  monitor  Arduino.  Hasil pengujian data disajikan pada Tabel 5.

## B. Implementasi dan Pengujian Sistem
Tahap  implementasi  sistem  dilakukan  dengan  merangkai semua  komponen  sensor  yang  dihubungkan  sedemikian  rupa untuk menjadi masukan untuk Mikrokontroller Arduino Mega. Setelah semua perangkat keras terpasang, kemudian dilakukan perancangan Fuzzy dua  level  yang  selanjutnya  diprogram  ke dalam  Arduino  Mega.  Hasil  Implementasi  sistem  disajikan pada Error! Reference source not found. .
Sistem diujikan pada ruangan khusus dengan ukuran 3m x 3m  X  2,5m.  Pengamatan  dilakukan  ketika  sistem  diberikan masukan  berupa  kertas  terbakar,  kayu  terbakar,  karpet terbakar,  obat  nyamuk  bakar,  setrika,  solder,  lilin,  rokok, kompor (memasak), kompor (terbakar), hairdryer , dan vapour . Pengujian kinerja Fuzzy dilakukan dengan membandingkan
e-ISSN 2541-6448
Tabel  7.  Hasil  Pengujian  Kinerja  Sistem  dengan    Fuzzy Level Keduaa No. Sumber Masukan Keluaran Kondisi udara LM35 Infrared Alarm 1 Setrika 15,46 34 172 65,74 2 Solder 14,46 39 178 58,80 3 Hairdryer 13,97 40 171 55,27 4 Vapour 13,95 34 170 53,43 5 Lilin 14,48 35 110 51,94 6 Rokok 14,50 35 169 50,87 7 Obat Nyamuk Bakar 17,00 36 157 79,48 8 Kompor (Memasak) 18,00 60 40 84,40 9 Kertas Terbakar 17,98 75 38 84,76 10 Kayu Terbakar 18,00 78 40 84,24 11 Karpet Terbakar 19,11 75 32 84,63

## Tabel 6. Hasil Pengujian Kinerja Sistem Keseluruhan
No. Sumber Konvensional Fuzzy 1 level Fuzzy 2 level 1 Setrika Alarm mati Alarm mati Alarm mati 2 Solder Alarm menyala Alarm mati Alarm mati 3 Hairdryer Alarm mati Alarm mati Alarm mati 4 Vapour Alarm menyala Alarm mati Alarm mati 5 Lilin Alarm menyala Alarm menyala Alarm mati 6 Rokok Alarm menyala Alarm mati Alarm mati 7 Obat Nyamuk Bakar Alarm menyala Alarm menyala Alarm menyala 8 Kompor (Memasak) Alarm menyala Alarm menyala Alarm menyala 9 Kertas Terbakar Alarm menyala Alarm menyala Alarm menyala 10 Kayu Terbakar Alarm menyala Alarm menyala Alarm menyala 11 Karpet Terbakar Alarm menyala Alarm menyala Alarm menyala
Fuzzy 2 level  yang telah dikembangkan dengan Fuzzy 1 level saja, kemudian sistem  diamati secara langsung apakah sistem mampu  membedakan  semua  sumber  kebakaran  maupun  api yang  bukan  sumber  kebakaran  yang  diujikan  pada  tempat percobaan.

## C. Analisis Hasil Pengujian
Pengujian  implementasi Fuzzy dua  level  dapat  dilihat dengan  cara  memberikan input sesuai  dengan  perencanaan, kemudian  dilihat  dan  dianalisis  hasil  dari  sistem  tersebut. Hasil  implementasi Fuzzy dua  level pada  level pertama dapat dilihat  pada  Tabel.  Hasil  implementasi Fuzzy level  kedua disajikan  pada Error!  Reference  source  not  found. .  Kinerja sistem  keseluruhan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  dari besarnya  persentase  eror  pengenalan  pembacaan  sumber kebakaran atau sumber api normal yang dibandingkan dengan hasil  pembacaan  alarm  konvensional  dan Fuzzy satu  level. Hasil pengujian kinerja sistem Alarm dapat dilihat pada Tabel 6.
Dari  Tabel  8  dapat  diketahui  bahwa  alarm  konvensional mempunyai  kesalahan  yang  sangat  besar  dalam  mengenali sumber  kebakaran  dari  10  sumber  yang  diujicobakan  hanya terdapat  40%  pembacaan  tepat,  hal  ini  dikarenakan  setiap alarm kebakaran konvensional mendeteksi asap langsung akan menyala.  Pada  alarm  yang  menggunakan Fuzzy 1  level mempunyai keakuratan sebesar 70% hal ini disebabkan karena penyusunan Rule Base yang  sangat  banyak  yaitu  234  aturan sehingga mempengaruhi kinerja dari Fuzzy yang dibuat. Pada  alarm Fuzzy dua  level  mempunyai  keakuratan sebesar  80%  hal  ini  disebabkan  karena  pada  saat  mendeteksi objek  obat  nyamuk  bakar  dan  kompor  saat  memasakan mempunyai output sistem  mendekati  dengan  kebakaran sehingga dikenali sebagai kebakaran.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  bahwa    dengan menggunakan  lima  buah  sensor  lebih  representatif  dalam pembacaan sumber kebakaran dibandingkan alarm konvensional. Sensor MQ-7, sensor MQ-6, Sharp GP2Y1014AU0F,  Sensor  Cahaya  Api  menggunakan  sensor Infrared ,  dan  Sensor  Suhu  menggunakan  sensor  LM35  yang digunakan  berhasil  untuk  mengurangi  tingkat  kesalahan pembacaan dan alarm kebakaran palsu.
Fuzzy dua  level  pada  penelitian  ini  dapat  mengurangi kompleksitas  algoritma Fuzzy dibandingkan  dengan Fuzzy 1 level.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  banyaknya Rule Base dari masing-masing Fuzzy . Fuzzy 1  level  membutuhkan  234 Rule Base sedangkan Fuzzy 2 level hanya 54 Rule Base . Algoritma Fuzzy dua  level  pada  alarm  kebakaran  dengan  multisensor mempunyai  algoritma Fuzzy yang  sederhana  namun  tetap mampu  mengurangi  kesalahan  pembacaan  alarm  kebakaran palsu.  Keberhasilan  pembacaan  mencapai  80%  hasil  ini merupakan  hasil  paling  baik  dibanding  dengan  sistem  alarm Fuzzy 1  level  yang  hanya  mencapai  70%  dan  alarm konvensional hanya mencapai 40
Dapat  digunakan  sensor  yang  mempunyai  cakupan  lebih luas  untuk  pengembangan  selanjutnya.  Tidak  hanya  pada aspek  perangkat  keras, Fuzzy 2  level  dapat  dilakukan penelitian  lain  dengan  skema  bervariasi.  Terakhir,  sistem alarm  dapat  dikembangkan  menggunakan Fuzzy dengan inferensi yang lain misalnya metode Sugeno atau Mamdani.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  National  Fire  Protection  Association,  “NFPA  -  Smoke alarms,” National  Fire  Protection  Association ,  2000. [Daring].  Tersedia  pada:  https://www.nfpa.org/Public- Education/Staying-safe/Safety-equipment/Smoke-alarms. [Diakses: 20-Jul-2018].
[2]  Dewan  Keselamatan  dan  Kesehatan  Kerja  Nasional, Pedoman  Praktis  Manajemen  Kebakaran .  Jakarta: Dewan  Keselamatan  dan  Kesehatan  Kerja  Nasional (D3KN), 2000.
[3]  N.  N.  Brushlinsky,  M.  Ahrens,  S.  V  Sokolov,  dan  W. Peter,  “World  Fire  Statistics  |  CTIF  -  International Association  of  Fire  Services  for  Safer  Citizens  through Skilled Firefighters,” 22, 2017.
e-ISSN 2541-6448
[4]  National  Fire  Protection  Association,  “NFPA  Report First  Revision  No.1-NFPA  921-2015,”  National  Fire Protection Association, 2015.
[5]  Kementerian Tenaga Kerja Republik Indonesia,
Keputusan  Menteri  Tenaga  Kerja  Republik  Indonesia No.Kep.186/Men/1999  Tentang  Unit  Penanggulangan Kebakaran  di  Tempat  Kerja .  Jakarta:  Kementerian Tenaga Kerja Republik Indonesia, 1999.
[6]  County Durham and Darlington Fire and Rescue Service, “False  Alarm  Incident  Statistics,”  2019.  [Daring]. Tersedia  pada:  https://www.ddfire.gov.uk/false-alarm- incident-statistics. [Diakses: 13-Jun-2018].
[7]  R. Francisko, “Piala Dunia 2018: Skuat Swedia Dipaksa Tinggalkan Hotel?,” Indosport Bola Internasional , 2018. [Daring]. Tersedia pada: https://www.indosport.com/sepakbola/20180709/piala- dunia-2018-skuat-swedia-dipaksa-tinggalkan-hotel. [Diakses: 13-Jun-2018].
[8]  S. Garcia-Jimenez, A. Jurio, M. Pagola, L. De Miguel, E. Barrenechea, dan H. Bustince, “Forest fire detection:  A fuzzy  system  approach  based  on  overlap  indices,” Applied Soft  Computing  Journal , vol. 52, hal. 834–842, 2017.
[9]  D.  Zhang,  X.  Ma,  dan  A.  Chang,  “Design  of  Gas  fire- extinguishing  control  panel  based  on  multi-sensor information  fusion,”  in 2011  International  Conference on  Multimedia  Technology,  ICMT  2011 ,  2011,  hal. 6299–6302.
[10]  X.  Hu  dan  X.  Wang,  “Application  of  fuzzy  data  fusion in  multi-sensor  fire  monitoring,”  in Proceedings  -  2012 International  Symposium  on  Instrumentation  and Measurement, Sensor Network and Automation, IMSNA
2012 , 2012, vol. 1, hal. 157–159.
[11]  S. Kusumadewi dan H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2010.
[12]  A.  Suharjono,  L.  N.  Rahayu,  dan  R.  Afwah,  “Aplikasi Sensor  Flow  Water  Untuk  Mengukur  Penggunaan  Air Pelanggan Secara Digital Serta Pengiriman Data Secara Otomatis,” Teknik  Elektro,  Politeknik  negeri  Semarang , vol. 13, no. 1, hal. 7–12, 2015.
[13]  U.  Z.  Jovanovic,  I.  D.  Jovanovic,  A.  Z.  Petrusic,  Z.  M. Petrusic,  dan  D.  D.  Mancic,  “Low-cost  wireless  dust monitoring  system,”  in 2013  11th  International Conference on Telecommunications in Modern Satellite, Cable and Broadcasting Services, TELSIKS 2013 , 2013, vol. 2, hal. 635–638.
[14]  Sharp  Corporation,  “Sharp  Compact  Optical  Dust Sensor - GP2Y1010AU0F Datasheet.” Sharp Corporation, 2006.
[15]  C.  Liu, W. Ren, B. Zhang, dan C. Lv,  “The application of  soil  temperature  measurement  by  LM35  temperature sensors,”  in Proceedings  of  2011  International Conference  on  Electronic  and  Mechanical  Engineering and Information Technology, EMEIT 2011 , 2011, vol. 4, hal. 1825–1828.
[16]  T. A. Jones dan P. T. Walsh, “Flammable gas detection - The  role  of  the  platinum  metals,” Platinum  Metals Review , vol. 32, no. 2, hal. 50–60, 1988.
[17]  A.  Oktorizal,  “Studi  Sensor  Gas  Berbasis  Surface Acoustic Wave untuk Penerapan pada Sistem Identifikasi Gas,” Padang, 2010.