J OURNAL OF T ELECOMMUNICATION , E LECTRONICS , AND C ONTROL E NGINEERING (JTECE) ISSN: 2654-8275 (O NLINE ) JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 50-59, J AN 2024 DOI: 10.20895/ JTECE . V 6 I 1.1319
Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kendali Suhu dan Kelembaban Udara untuk Ruangan Pengering Biji Kopi Berbasis Mikrokontroller
Implementation of Fuzzy Logic in a Microcontroller-Based Air Temperature and Humidity Control System for Coffee Bean Drying Room
Bagus Fatkhurrozi 1 , Hery Teguh Setiawan 2
1,2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tidar Jl. Kapten Suparman No. 39 Magelang
1 bagusf@untidar.ac.id, 2 hery.teguh.s@untidar.ac.id
Received on 02-11-2023, accepted on 22-01-2024, published on 31-01-2024

## Abstrak
Salah satu proses penanganan yang paling penting dalam pengolahan biji kopi adalah pada proses pengeringan biji kopi. Proses pengeringan biji kopi yang baik memerlukan ruang pengering yang dapat distabilkan pada suhu dan kelembaban  yang  stabil  pada  suhu  24-37 0 C  dan  kelembaban  dibawah  11%.  Pengaturan  suhu  ruangan  dapat dilakukan  secara  manual  maupun  secara  otomatis.  Pengaturan  secara  manual  seringkali  mengalami  masalah kestabilan yang tidak konsisten.  Penerapan logika fuzzy dapat menghasilkan pengaturan suhu dan kelembaban yang lebih stabil, pada penelitian ini dikembangkan sistem pengendalian suhu dan kelembaban ruangan dengan logika fuzzy berbasis  mikrokontroler.  Penelitian  ini  menggunakan  10 rule yang  dihasilkan  dari  hubungan  fungsi keanggotaan.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem  kendali  logika fuzzy berbasis  mikrokontroler  dapat mengontrol  suhu  dan  kelembaban  ruang  pengering  kopi,  dan  telah  berhasil  diimplementasikan  ke  dalam mikrokontroler  dengan  hasil  pengujian  simulasi  menggunakan  MATLAB.  Hasil  pada  mikrokontroler  mempunyai rata-rata deviasi keluaran sebesar 0,03500 dan rata-rata deviasi keluaran pengaturan kipas sebesar 0,01225.
Kata kunci: kopi, logika fuzzy , mikrokontroler.

## Abstract
One of the most important handling processes in coffee bean processing is in the coffee bean drying process. The good  process  of  drying  coffee  bean  requires  a  drying  room  that  can  be  stabilized  at  a  stable  temperature  and humidity at 24-27 0 C for temperature and less than 11% for relative humidity. Room temperature setting can be done manually or automatically. Manual settings often face instability problems. Implementation of fuzzy logic can produce  more  stable  temperature  and  humidity  settings,  in  this  research  a  system  for  controlling  room temperature and humidity was developed with microcontroller-based fuzzy logic. The research uses 10 rule that produce from relation of several membership function. The results show that the microcontroller-based fuzzy logic control system can control the temperature and humidity of the coffee drying room, and have been successfully implemented  into  the  microcontroller  with  the  simulation  test  results  using  MATLAB.    The  results  on  the microcontroller has an average output deviation of 0.03500 and the average fan setting output deviation is 0.01225.
Keywords: coffee, fuzzy logic, microcontroller
B AGUS F ATHURROZI , D KK .: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 50-59, J AN 2024

## 1. P ENDAHULUAN
Kopi merupakan salah satu minuman populer karena rasanya yang unik. Salah satu proses penanganan yang sangat penting dalam pengolahan biji kopi ada pada proses pengeringan biji kopi.  Kadar air pada kopi dengan kualitas yang baik  berkisar antara 11-12.5%[1], [2], untuk  mencapai  kondisi  tersebut  diperlukan sebuah  ruangan  penyimpanan  dan  pengeringan  yang  dapat  diatur  suhu  dan  kelembabannya.  Pengaturan suhu  dan  kelembaban  dalam  ruangan  dapat  dilakukan  dengan  cara  manual  maupun  otomatis  dengan menggunakan mikrokontroller[3], [4]. Pengaturan suhu dan kelembaban memerlukan beberapa perangkat yang  terdiri  dari  sensor,  kontroller,  dan  aktuator[5].  Salah  satu  metode  yang  dapat  dilakukan  untuk mengendalikan suhu dan kelembaban ruangan adalah dengan menggunakan mikrokontroler[6], [7].
Penelitian tentang penerapan logika fuzzy pada mikrokontroller untuk mengendalikan kecepatan putar kipas dan suhu pemanas, telah dilakukan pada [8]. Penelitian serupa menggunakan lampu sebagai pemanas, exhaust-fan ,  dan water-pump untuk  mengendalikan  suhu  dan  kelembaban  ruangan  telah  dilakukan pada pengeringan  biji  kopi,  penelitian  tersebut  tanpa  menerapkan  logika  fuzzy.  Beberapa  penelitian  serupa menggunakan  kendali on-off serta  menambahkan  fitur  notifikasi[9],  [10],  tanpa  menerapkan  algoritma pengendali, serta sensor kelembaban yang kurang memadai untuk mengatur kelembaban pada tingkat yang lebih rendah (<15%) sehingga kesetabilan suhu dan kelembaban ruangan yang dihasilkan relatif tidak stabil.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengendalian  suhu  dan  kelembaban  ruangan  pengering  kopi  dengan menerapkan  logika  fuzzy  pada  mikrokontroller.  Sensor  yang  digunakan  adalah  sensor  SHT11[11], [12]. Sensor  SHT11  memiliki  keunggulan  dari  sisi  akurasi  kelembaban  ±  3.0%  RH  dan  akurasi  suhu  0.4ºC dibanding dengan sensor LM35 [9] dengan akurasi 10C dan sensor DHT22[10] yang tidak dapat mengukur kelembaban dibawah 11% yang merupakan standar maksimal kelembaban yang diperbolehkan untuk kadar air biji kopi dengan kualitas yang baik [13].

## 2. M ETODE P ENELITIAN

## Perancangan Sistem
Pada bagian ini akan dijabarkan perancangan sistem kendali suhu dan kelembaban ruangan pengering kopi  menggunakan  algortma  logika  fuzzy  berbasis  mikrokontroller,  seperti  yang  terlihat  pada  gambar berikut:
Sensor suhu dan kelembaban Mikrokontroler Heater Blower Exhaust fan LCD
Gambar 1. Perancangan sistem kendali suhu dan kelembaban ruangan pengering biji kopi.
Pada  Gambar  1,  input  sistem  adalah  sensor  suhu  dan  kelembaban  SHT11.  Sensor  tersebut  untuk mendeteksi suhu dan kelembaban pada ruang pengering biji kopi. Sensor SHT11 mengirimkan data digital ke  mikrokontroler.  Tipe  mikrokontroler  yang  digunakan  adalah  Arduino  Due  karena  karena  memiliki kecepatan akses data yang cepat[14], [15]. Untuk melakukan kendali suhu dan kelembaban pengeringan biji  kopi,  algoritma  logika  fuzzy  diterapkan  pada  mikrokontroller  sebagai  unit  pengambil  keputusan berdasarkan masukan data suhu dan kelembaban. Suhu dan kelembaban terbaca merupakan himpunan crips yang kemudian diolah sesuai dengan fungsi keanggotaan (fuzzyfikasi). Hasil fuzyfikasi kemudian diproses sesuai  dengan  rule  yang  telah  ditetapkan  (inferensi),  selanjutnya  dilakukan  proses  defuzifikasi.  Logika
fuzzy  menggunakan  metode  Mamdani[16],  [17].  Algoritma  fuzzy  yang  dirancang  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Pengeringan  biji  kopi  menggunakan  pemanas  udara  ( heater ). Blower digunakan  untuk  menyebarkan udara  panas  pada  ruangan.  Jika  kelembaban  udara  di  ruangan  pengering  tinggi, exhaust  fan akan mengeluarkan udara keluar ruangan. LCD digunakan untuk mengetahui suhu dan kelembaban pada proses pengeringan.
Gambar 2. Rancangan sistem kendali fuzzy
Pada Gambar 2, proses fuzzy terdiri dari 4 (empat) tahap:
1. Fuzzyfikasi
Fuzzyfikasi adalah proses mengubah input logika crips (tegas) ke dalam himpunan fuzzy. Input dari fuzzy adalah suhu dan kelembaban, sedangkan outputnya adalah pemanas ( heater ) dan kipas ( blower ). Masing-masing input dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy.
2. Fuzzy inference system
Tahap  ini  merupakan  proses  perumusan  pemetaan  dari  input  yang  diberikan  ke  ouput  dengan menggunakan logika fuzzy.
3. Rule base
Tahap  ini  berisi  pernyataan-pernyataan  logika fuzzy ( fuzzy statement ).  Rule  base  dinyatakan dalam bentuk IF-THEN.
4. Defuzzyfikasi
Defuzzyfikasi adalah proses mengembalikan himpunan fuzzy ke nilai logika tegas ( crips ).

## Fuzzyfikasi
Fuzzyfikasi merupakan proses penerjemahan output dalam bentuk fuzzy. Fuzzyfikasi memberikan nilai input dalam range 0 dan 1 [18], [19]. Gambar 3 menunjukkan input kelembaban. Semesta pembicaraannya 0-100 yang dibagi menjadi keadaan basah, normal dan kering. Gambar 4 menunjukkan input suhu. Semesta pembicaraan 0-100 0 C, meskipun batas atas yang efektif sekitar 50 0 C. Himpunan fuzzy suhu ada 3: dingin, normal, dan panas. Output sistem merupakan pemanas dan kipas yang diperlihatkan pada Gambar 5 dan Gambar 6. Karena heater dan blower dikontrol dengan menggunakan modulasi lebar pulsa (PWM), maka semesta  pembicaraan  antara  0-255.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menyesuaikan  output  analog  pada mikrokontroller yang memiliki resolusi 8 bit. Nilai output analog yang diperbolehkan antara 0-255. Output
Fuzzyfikasi Fuzzy Inference system Rule Base Input crips  suhu dan kelembaban ruangan Input Fuzzy Kendali pemanas & Kipas Defuzifikasi Output fuzzy Output crips Kendali pemanas dan kipas
B AGUS F ATHURROZI , D KK .: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 50-59, J AN 2024
pemanas  dibagi  menjadi  3  himpunan  fuzzy: normal, hangat  dan  panas ,  sedangkan  untuk  kipas dibagi menjadi lambat, normal, dan cepat .
Gambar 3. Fungsi keanggotaan input kelembaban
Gambar 4. Fungsi keanggotaan input suhu
Gambar 5. Fungsi keanggotaan output pemanas
B AGUS F ATHURROZI , D KK .: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 50-59, J AN 2024

## Gambar 6. Fungsi keanggotaan output kipas

## Rule base
Rule berfungsi  untuk  menganalisis  kondisi  input  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  dalam  bentuk membership  function  untuk  menghasilkan  himpunan  fuzzy  output[20]–[22].  Dalam  kasus  ini  ditentukan dua  buah  variabel  input  dan  dua  buah  variabel  output.  Input1  merupakan  kondisi  suhu  ruangan,  input2 merupakan kondisi kelembaban ruangan, output1 merupakan kondisi heater , sedangkan output2 merupakan kondisi kipas ( blower ). Terdapat 10 rule yang digunakan untuk mengatur kondisi heater dan kipas. Rule tersebut secara detail sebagai berikut:
[1] If (Kelembaban is Kering) and (Suhu is Dingin) then (Kipas is Lambat)(Heater is Hangat) (1)
[2] If (Kelembaban is Kering) and (Suhu is Normal) then (Kipas is Normal)(Heater is Normal) (1)
[3] If (Kelembaban is Kering) and (Suhu is Panas) then (Kipas is Cepat) (1)
[4] If (Kelembaban is Normal) and (Suhu is Dingin) then (Kipas is Lambat)(Heater is Hangat) (1)
[5] If (Kelembaban is Normal) and (Suhu is Normal) then (Kipas is Normal)(Heater is Normal) (1)
[6] If (Kelembaban is Normal) and (Suhu is Panas) then (Kipas is Cepat)(Heater is Normal) (1)
[7] If (Kelembaban is Basah) and (Suhu is Dingin) then (Kipas is Cepat)(Heater is Panas) (1)
[8] If (Kelembaban is Basah) and (Suhu is Normal) then (Kipas is Normal)(Heater is Panas) (1)
[9] If (Kelembaban is Basah) and (Suhu is Panas) then (Kipas is Cepat)(Heater is Hangat) (1)
[10] If (Kelembaban is Basah) and (Suhu is Panas) then (Kipas is Cepat) (1)
Secara grafik rule base yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar  7  merupakan  simulasi  kendali  pengeringan  biji  kopi  dengan  software  Matlab.  Ketika kelembaban  sebesar  60%,  dan  suhu  50 0 C,  berdasarkan rulebase yang  diberikan,  akan  didapatkan  hasil output PWM untuk pemanas sebesar 53.1, berarti heater dalam kondisi normal,  dan output PWM untuk kipas  sebesar  176  yaitu  dalam  kondisi  cepat.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  tingkat  kelembaban ruangan sehingga kembali ke kondisi normal.

## Sistem Logika Fuzzy Mikrokontroler
Algoritma  logika  fuzzy  ini  dapat  berfungsi  untuk  mengendalikan  kondisi  udara  dengan  mengatur perangkat keras yang dirancang seperti pada Gambar 1 diisi dengan kode program algoritma logika fuzzy. Algoritma fuzzy diimplementasikan pada mikrokontroler dengan menggunakan library eFLL v1.0.10 yang kompatibel dengan tipe Fuzzy Mamdani dengan bahasa pemrograman C melalui aplikasi Arduino IDE. Hal pertama yang harus dilakukan yaitu mendefinisikan fungsi keanggotaan input dan output yang terdiri dari suhu, kelembaban, heater , dan blower sebagai berikut:
1. Fuzzy set suhu Dingin = [0 0 15 24]
Normal = [15 24 27 37] Panas = [24 37 100 100]
2. Fuzzy set kelembaban Kering = [0 0 43 47]
Normal = [43 47 59 63] Basah = [59 63 100 100]
3. Fuzzy set heater Normal = [0 0 72 95]
Hangat = [72 95 117 140] Panas = [117 140 225 225]
4. Fuzzy set blower Lambat = [0 0 72 94.5]
Normal = [72 95 117 140] Cepat = [117 140 225 225]
Langkah  selanjutnya  mendefinisikan  fungsi  keanggotaan  secara  matematis,  kemudian  persamaan tersebut diimplementasikan dalam sebuah fungsi. Fungsi keanggotaan suhu dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Kenggotaan dingin
1 suhu ≤  15 0 C 24 − 𝑠𝑢ℎ𝑢 9 15 0 C ≤suhu ≤ 24 0 C 0 suhu ≥ 24 0 C 2. Keanggotaan normal
0
suhu ≤  15 0 C 𝑠𝑢ℎ𝑢 − 24 9 15 0 C ≤suhu ≤ 24 0 C 1 24 0 C ≤suhu ≤ 27 0 C 37 − 𝑠𝑢ℎ𝑢 10 27 0 C ≤suhu ≤ 37 0 C 0 suhu ≥ 37 0 C
3. Keanggotaan panas
0
suhu ≤  24 0 C
B AGUS F ATHURROZI , D KK .: JTECE. V OL . 06, N O . 01, PP. 50-59, J AN 2024
𝑠𝑢ℎ𝑢 − 37
11
15 0 C ≤suhu ≤ 24 0 C 1 suhu ≥ 37 0 C
Setelah persamaan fungsi keanggotaan  ditulis, langkah selanjutnya adalah implementasi dalam kode C sebagai berikut:
Unsigned char suhu_dingin(){ If(suhu<= 15){dingin=1;} else if (suhu>= 15 && suhu<=24){dingin=(24-suhu)/9;} else if (suhu>=24){dingin=0;} return dingin; } dengan cara yang sama untuk fungsi keanggotaan normal dan panas dibuat kode berdasarkan persamaan matematis  yang  telah  di  cantumpakn  pada  bagian  sebelumnya.  Pada  sisi  output  heater  dan  kipas dihubungkan ke  analog output yang terletak pada PIN 5 dan PIN 6 arduino uno agar dapan menggunakan PIN tersebut perlu dideklarasikan pada awal program sebagai berikut:
#define heaterPin 5 #define kipasPin 6
Selanjutnya untuk menyalakan kipas dan heater digunakan instruksi analogWrite() sebagai berikut:
analogWrite(heaterPin, heater); analogWrite(kipasPin, kipas);
Nilai heater dan kipas merupakan nilai PWM yang dihitung berdasarkan rulebase yang telah dibuat yang sebelumnya melalui proses implikasi dan defuzzyfikasi.

## 3. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada penelitian ini pengujian telah dilakukan pada algoritma logika fuzzy yang dirancang menggunakan FIS  Editor  Matlab,  dan  diperoleh    hasil  simulasi  seperti  pada  Gambar  8.  Terdapat  10  buah  rule  yang dihasilkan  untuk  diterapkan  pada  pengendalian  suhu  dan  kelembaban  ruangan  pengering  kopi  yang  di rancang pada Bab II.
(a)
(b)
Gambar 8:(a) Fuzzy logic designer editor pada MATLAB. (b) Rule editor dari sistem FIS yang dirancang.
Saat  suhu  ruangan  di  atas  nilai  yang  ditetapkan  maka  pengontrol  logika  fuzzy  akan  mencoba  untuk menormalkan  suhu  ruang  dengan  mengatur  suhu  pemanas  ke  angka  di  bawah  nilai  setting,  sehingga pemanas  akan  menghasilkan  lebih  dingin  untuk  mencapai  suhu  setting  yang  diinginkan.  Demikian  pula sebaliknya  ketika  suhu  ruang  di  bawah  suhu  setting,  pengontrol  logika  fuzzy  akan  mencoba  untuk menormalkan  suhu  dengan  mengatur  suhu  udara  heater  ke  angka  di  atas  kisaran  suhu  setting.  Hal  ini menyebabkan  pemanas  akan  menaikkan  temperatur  agar  tercapai  suhu  ruangan  sesuai  dengan  settingan yang diinginkan.
Gambar 9. Grafik hasil pengujian suhu
Grafik  pada  Gambar  9  menunjukkan  bahwa  sumbu-x  merupakan  pengujian  ke-n,  dan  sumbu-y menunjukkan nilai magnitudo suhu yang terbaca. Logika fuzzy kontroler menunjukkan variasi suhu ruang pengering ketika suhu set yang ditunjukkan dengan grafik berwarna biru terlalu rendah (kurang dari suhu setting  sebesar  220C),   maka  suhu  heater  terbaca  akan meningkat,  seperti  yang  ditunjukkan  pada grafik berwarna  coklat,  begitu  pula  sebaliknya  ketika  suhu  di  set  tinggi  maka  suhu  heater  perlahan  akan mengalami pengurangan.
Pengaturan kelembaban ruangan, sistem yang diusulkan mencoba menyesuaikan pengaturan kecepatan kipas. Jika kelembaban terlalu tinggi maka pengontrol logika fuzzy akan mengatur kipas ke mode cepat, sehingga  kipas  menyala  kecepatan  tinggi,  sehingga  bisa  mengurangi  kelembapan.  Ketika  kelembaban kembali ke kisaran normal maka logika fuzzy kontroler akan mengatur kipas kembali ke mode normal.
Gambar 10. Grafik hasil pengujian kelembaban
30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 18,2 18,2 18,2 18,2 19 19,7 20,4 21,1 22 22,5 23 23,5 24,1 24,6 25,3 0 5 10 15 20 25 30 35 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Su h u Pengujian ke suhu set suhu terbaca 80 70 61 60 59 58 57 50 48 47 46 45 44 43
30
1,5 1,5 1,25 1 0,748 0,497 0,497 0,497 0,497 0,497 0,508 0,52 0,5080,497 0,497 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Kel embab an Percobaan ke Set Kelembaban
Set Kipas
Dari hasil percobaan seperti yang ditunjukkan pada grafik Gambar 10, sumbu x menunjukkan percobaan ke-n,  dan  sumbu  y menunjukkan besarnya nilai setting kelembaban  (garis biru)  dan setting blower yang diperoleh  (garis  coklat).  Logika  fuzzy  menghasilkan  output  sesuai  dengan  yang  diinginkan  yaitu  pada rentang  kelembaban  30-80%.  Ketika  kelembaban  normal  antara  45%-60%  maka  fuzzy  menghasilkan output  dengan  nilai  <=1  yang  berarti  normal  kelembaban  dan  kipas  pada  mode  normal,  tapi  ketika kelembaban di atas 60% maka fuzzy menghasilkan output nilai > 1 yang berarti kelembaban tinggi sehingga kipas akan diatur ke mode lambat.
Dalam  penelitian  ini  selain  menguji  output  logika  fuzzy  dengan  software  MATLAB,  pengujian  juga dilakukan dengan mengimplementasikan algoritma logika fuzzy pada mikrokontroller dengan langkah yang telah dibahas pada subbab II.D, diperoleh hasil perbandingan seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan simulasi Matlab dengan hasil mikrokontroler
T H Suhu Deviasi Kelembaban Deviasi Matlab Micro Matlab Micro 16 35 25.2 25.24 0.04 0.497 0.5 0.003 17 40 24.6 24.59 0.01 0.504 0.51 0.006 18 43.5 24 24.02 0.02 0.512 0.52 0.008 20 44 23 23.06 0.06 0.508 0.51 0.002 20 44.5 23.1 23.16 0.06 0.514 0.52 0.006 21 45 22.8 22.83 0.03 0.52 0.53 0.01 22.5 46.5 21.5 21.47 0.03 0.502 0.51 0.008 22 50 22 22 0 0.497 0.5 0.003 22 60 22 22 0 1 0.87 0.13 23 60.5 20.9 20.89 0.01 1.13 1.12 0.01 24 60.5 20.2 20.27 0.07 1.13 1.12 0.01 24 65.5 20.4 20.41 0.01 1.49 1.49 0 24 72 20.4 20.41 0.01 1.49 1.49 0 25 78 19.7 19.79 0.09 1.48 1.48 0 29 80.5 18.2 18.26 0.06 1.5 1.5 0 29.1 86.8 18.2 18.26 0.06 1.5 1.5 0 Simpangan rata-rata suhu pemanas 0.03500 Simpangan rata-rata kelembaban 0.01225
T merupakan suhu ruang pengering, dan H merupakan kelembaban relatif. Berdasarkan data pada Tabel 3 diperoleh nilai simpangan rata-rata hasil pengukuran yang relatif kecil. Hal tersebut menunjukkan tingkat repeatability dan reproductivity yang baik untuk sebuah instrumen pengukuran.

## 4. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  kendali  logika  fuzzy  berbasis mikrokontroler yang dirancang dapat mengontrol suhu dan kelembaban ruang pengering kopi. Logika fuzzy berhasil  diimplementasikan  ke  dalam  mikrokontroler  dengan  menggunakan  10  buah rulebase yang dihasilkan dari kombinasi fungsi keanggotaan suhu, kelembaban, kipas dan heater. Hasil pengujian dengan membandingkan  hasil  simulasi  menggunakan  MATLAB  dengan  hasil  implementasi  pada  pada mikrokontroler. Pengendalian dapat mempertahankan suhu ruang pengering dengan beberapa nilai set awal yang  telah  ditentukan.  Pada  pengujian  sistem  pendeteksi  suhu  dan  kelembaban  diperoleh  nilai  standar deviasi output rata-rata suhu adalah 0.03500 dan deviasi output pengaturan kipas rata-rata adalah 0.01225,
dapat dikatakan baik karena nilai tersebut dibawah nilai rata-rata yaitu sebesar 0.04 dan 0.13 masing-masing untuk suhu dan kelembaban.

## U CAPAN T ERIMA KASIH
Terima kasih penulis ucapkan untuk Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Tidar atas pendanaan proposal Penelitian Dosen Madya tahun 2022.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  H. Poerwanty, “PENGARUH SUHU DAN LAMA FERMENTASI KOPI TERHADAP KADAR KAFEIN,” AGP , vol. 10, no. 2, pp. 124–130, Sep. 2021, doi: 10.51978/agro.v10i2.293.
[2]  R. Priamudi, “ALAT UJI KADAR AIR PADA BIJI KOPI BERBASIS MIKROKONTROLLER ARDUINO UNO R3,” Jurnal Portal Data , vol. 2, no. 2, Mar. 2022, [Online]. Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/76
[3]  F. H. Purwanto, E. Utami, and E. Pramono, “Design of server room temperature and humidity control system using fuzzy logic based  on  microcontroller,”  in 2018  International  Conference  on  Information  and  Communications  Technology  (ICOIACT) , Yogyakarta: IEEE, Mar. 2018, pp. 390–395. doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350770.
[4]  A. Sunardi, D. Agus, H. Aditya, and W. Susila, “Online air velocity control, temperature and humidity monitoring system for clean room using Raspberry Pi,” IOP  Conf.  Ser.:  Mater.  Sci. Eng. ,  vol.  550,  no.  1,  p.  012011,  Jul.  2019,  doi:  10.1088/1757- 899X/550/1/012011.
[5]  S. A. U. R. Omer and E. Muhammad, “Design of intelligent air conditioner controller using fuzzy logic,” in 2017 International Conference on Innovations in Electrical Engineering and Computational Technologies (ICIEECT) , Karachi, Pakistan: IEEE, Apr. 2017, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICIEECT.2017.7916556.
[6]  A. Iskandar, “Implementasi IoT Pada Sistem Monitoring dan Kendali Otomatis Suhu Dan Kelembaban Ruangan Sarang Burung Walet Berbasis Mikrokontroler,” Jurnal Cyber Tech , vol. 4, no. 8, 2022.
[7]  Y. Yolnasdi, A. Arviansyah, D. Irfan, and A. Ambiyar, “Rancang Bangun Pengontrol Suhu Ruangan Berbasis Mikrokontroler Arduino Uno,” INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science , vol. 3, no. 2, pp. 218–226, 2020.
[8]  N. U. Ahamed, Z. B. Taha, I. B. M. Khairuddin, M. F. Rabbi, S. A. M. M. Rahaman, and K. Sundaraj, “Fuzzy logic controller design  for  intelligent  air-conditioning  system,”  in 2016  2nd  International  Conference  on  Control  Science  and  Systems Engineering (ICCSSE) , Singapore: IEEE, Jul. 2016, pp. 232–236. doi: 10.1109/CCSSE.2016.7784388.
[9]  J. Shaati Jahlool, “Design and Simulation of Automatic Temperature Control and Alert System Based PIC16F887,” APTIKOM Journal Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 77–85, Jul. 2017, doi: 10.11591/APTIKOM.J.CSIT.108.
[10] S. Kunjumon, K. Pinto, and J. Saldanha, “Temperature and humidity monitoring and alert management system,” International Journal of Engineering Research and General Science , vol. 4, no. 4, pp. 349–351, 2016.
[11] Y. Karinia, V. Violita, H. Tarigan, N. Y. Sudiar, and Y. Yulkifli, “Soil moisture measurement tools using SHT11 sensors based on the Internet of Things,” INVOTEK: Jurnal Inovasi Vokasional dan Teknologi , vol. 21, no. 3, pp. 165–174, 2021.
[12] L. Yu, Q. Zhang, X. Meng, and Z. Yan, “Design of the granary temperature and humidity measure and control systembased on Zigbee  wireless  sensor  network,”  in 2011  International  Conference  on  Electrical  and  Control  Engineering ,  IEEE,  2011,  pp. 1055–1058.
[13] A. P. Hidayat and R. Siskandar, “Karakteristik Fisik Kopi Arabika Berbagai Daerah di Indonesia Pada Tingkat Penyangraian Sama,” Jurnal Sains Indonesia , vol. 3, no. 2, pp. 86–92, 2022.
[14] T. P. Satya, M. R. Al Fauzan, and E. M. D. Admoko, “Sensor ultrasonik HCSR04 berbasis arduino due untuk sistem monitoring ketinggian,” Jurnal Fisika Dan Aplikasinya , vol. 15, no. 2, pp. 36–39, 2019.
[15] I. J. Sasongko and M. Rivai, “Mesin pemanggang biji kopi dengan suhu terkendali menggunakan arduino due,” Jurnal Teknik ITS , vol. 7, no. 2, pp. F239–F244, 2018.
[16] S. Sunanto, R. Firdaus, and M. S. Siregar, “Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Pada Kendali Suhu dan Kelembaban Ruang Server,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , vol. 2, no. 2, pp. 128–136, 2021.
[17] N. Iksan, L. Hidayati, T. Andrasto, and K. Fathoni, “Sistem Kendali Suhu dan Kelembapan pada Alat Penetas Telur Berbasis Fuzzy Logic Controller,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 8, no. 2, pp. 245–254, 2022.
[18] A. D. Putri and A. Maulana, “Penerapan Metode Mamdani Fuzzy Logic untuk Menentukan Pembelian Alat Berat dalam Proyek Migas di PT SMOE Indonesia,” Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi , vol. 2, no. 2, pp. 138–149, 2023.
[19] N.  Jarti,  “IMPLEMENTASI  LOGIKA  FUZZY  UNTUK  PEMILIHAN  SEPEDA  MOTOR  MEREK  HONDA  DENGAN METODE MAMDANI,” JR: Jurnal Responsive Teknik Informatika , vol. 2, no. 01, pp. 51–58, 2018.
[20] O.  Cordón,  “A  historical  review  of  evolutionary  learning  methods  for  Mamdani-type  fuzzy  rule-based  systems:  Designing interpretable genetic fuzzy systems,” International journal of approximate reasoning , vol. 52, no. 6, pp. 894–913, 2011.
[21] L.-C.  Duţu,  G.  Mauris,  and  P.  Bolon,  “A  fast  and  accurate  rule-base  generation  method  for  Mamdani  fuzzy  systems,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems , vol. 26, no. 2, pp. 715–733, 2017.
[22] X. Li, T. Zhao, P. Fan, and J. Zhang, “Rule-based fuzzy control method for static pressure reset using improved Mamdani model in VAV systems,” Journal of Building Engineering , vol. 22, pp. 192–199, 2019.