## SIMULASI SISTEM UNTUK PENGONTROLAN LAMPU DAN AIR CONDITIONER DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
Nesi Syafitri. N Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Islam Riau,
Jalan Kaharuddin Nasution No. 113, Pemberhentian Marpoyan, Pekanbaru Email: nesisyafitri@eng.uir.ac.id

## Abstrak
Energi listrik merupakan salah satu kebutuhan yang sangat vital bagi masyarakat maka sudah  seharusnya  dalam  pemanfaatan  energi  listrik  tersebut  diiringi  dengan  cara  pemakaian yang  bijak  saja.  Tetapi  kenyataannya  dimasyarakat  penggunaan  listrik  yang  mubazir  masih banyak  terjadi.  Contoh  kasus  yang  bisa  kita  cermati  seperti  pemakaian  lampu  dan  Air Conditioner  (AC)  yang  dibiarkan  tetap  menyala  pada  ruangan  kantor  padahal  di  dalam ruangan  tidak  ada  orang  sama  sekali.  Sehingga  hal  ini  bisa  menimbulkan  pemborosan  pada pemakaian  daya  listrik  tersebut.  Umumnya,  pengaturan  penggunaan  lampu  dan  AC  hanya dilakukan  secara  manual  tanpa  mempertimbangkan  intensitas  cahaya,  temperatur  udara  dan banyaknya orang dalam ruangan. Oleh karena itu, perlu suatu sistem yang mampu mengontrol penggunaan lampu dan AC tersebut secara otomatis untuk mendapatkan efesiensi penggunaan listrik. Sistem simulasi pengontrolan ini dirancang dengan prinsip kendali logika fuzzy dengan menggunakan  sistem  inferensi  fuzzy  adalah  metode  tsukamoto.  Parameter  yang  digunakan untuk  mengatur  pemakaian  lampu  berdasarkan  intensitas  cahaya  yang  ada.  Sementara parameter  untuk  mengatur  temperatur  AC  berdasarkan  banyak  orang  dan  temperatur  udara. Nilai  tegas  output  yang  dihasilkan  berupa  temperatur  AC  dan  jumlah  lampu  yang  bisa dihidupkan.  Sistem  pengontrolan  dengan  logika  fuzzy  lebih  efektif  dibandingkan  dengan  cara konvensional, hal ini dikarenakan sistem pengontrolan dengan logika fuzzy dapat menyesuaikan dengan banyak orang, temperatur udara dan intensitas cahaya yang terjadi di sebuah ruangan .
Kata Kunci : Sistem Inferensi Fuzzy, Metode Tsukamoto, Air Conditioner

## 1. PENDAHULUAN
Energi listrik merupakan salah satu energi yang sangat dibutuhkan dalam kehidupan kita. Dapat dikatakan bahwa listrik telah menjadi sumber energi utama dalam setiap kegiatan baik di rumah  tangga  maupun  industri.  Hampir  semua  peralatan  yang  kita  gunakan  bekerja  dengan menggunakan  listrik  seperti  lampu,  televisi,  komputer,    kipas  angin,  AC,  lemari  es,  dan  lain- lain.
Listrik  memang  sangat  membantu    mempermudah  pekerjaan  dalam  kehidupan  kita sehari-hari.  Tetapi  kemudahan  yang  didapatkan  tidak  diiringi  dengan  cara  penggunaan  yang bijaksana. Masih banyak terjadi dimasyarakat penggunaan listrik yang mubazir. Berbagai kasus seperti  di  perkantoran  AC  dan  lampu  yang  dibiarkan  menyala  pada  ruangan-ruangan  padahal kondisi di ruangan sedang kosong atau bahkan jika ada orang di ruangan pun, semua perangkat listrik AC dan lampu tersebut tetap menyala tanpa memperhatikan kebutuhan orang yang berada di  dalamnya.  Hal  yang  sama  juga  terjadi  di  rumah  tangga,  seperti  membiarkan  peralatan elektronik tetap tersambung pada pusat sumber listrik.
Jika  tidak  bijaksana  dalam  menggunakannya,  maka  penggunaan  listrik  tersebut  dapat menyulitkan    masyarakat    khususnya  dalam  hal  finansial.  Selain  kerugian  dari  sisi  financial, penggunaan  yang  tidak  bijaksana  juga  dapat  mempercepat  habisnya  energi  listrik  itu  sendiri. Oleh  karena  itu  masyarakat  diminta  untuk  bisa  menghemat  penggunaan  listrik  dalam kesehariannya.
Adapun beberapa tips untuk menghemat listrik yang dapat dilakukan adalah menyalakan lampu  seperlunya  pada  ruangan,  atur  serta  sesuaikan  suhu  AC  sesuai  luas  ruangan  dan banyaknya orang, penggunaan mesin cuci sesuai kapasitas, ketika siang hari manfaatkan  sinar matahari  semaksimal    mungkin  untuk  menyinari  ruangan,  gunakan  lampu  hemat  energi  dan lain-lain. Untuk dapat melaksanakan tips tersebut dengan baik tetap dikontrol oleh masyarakat itu  sendiri.  Jika  masyarakat  sendiri  tidak  disiplin  dan  tidak  konsisten  melaksanakannya  maka penggunaan listrik juga tidak dapat dihemat.
Berdasarkan  kondisi  tersebut,  maka  pada  penelitian  ini  akan  dirancang  suatu  sistem simulasi  untuk  mengontrol  penggunaan  lampu  dan  AC  pada  ruangan-ruangan  dengan menggunakan  konsep fuzzy  logic .  Jika  kita  dapat  mengontrol  penggunaan  listrik  dengan bijaksana, maka dengan kata lain kita sudah turut berpartisipasi dalam penghematan energi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada penelitian [4], penerapan logika fuzzy pada pengontrolan lampu lalu lintas dengan menggunakan  metode  mamdani  bertujuan  untuk  dapat  menguraikan  kemacetan  pada persimpangan lalu lintas. Inputan dari sistem ini didasarkan pada jumlah mobil menurut sensor yang  terdeteksi.  Output  yang  dihasilkan  berupa  lama  waktu  lampu  hijau  menyala  pada  setiap sisinya.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  fuzzy  logic  lebih  adil  dalam memberikan nilai dibandingkan dengan sistem control lampu lalu lintas konvensional.
Sedangkan pada penelitian [5], juga menerapkan logika fuzzy pada pengontrolan lampu lalu lintas dengan menggunakan metode mamdani. Penerapan sistem kontrol ini bertujuan untuk dapat menguraikan kemacetan pada persimpangan lalu lintas. Inputan dari sistem ini didasarkan pada  jumlah  mobil  menurut  sensor  yang  terdeteksi  dan  ukuran  jalan.  Output  yang  dihasilkan berupa lama waktu lampu hijau menyala pada setiap sisinya. Sistem lampu lalu lintas dengan fuzzy  logic  lebih  efektif  dibandingkan  dengan  sistem  lalu  lintas  konvensional,  hal  ini dikarenakan sistem lalu lintas dengan fuzzy logic dapat menyesuaikan dengan kepadatan yang sedang terjadi pada suatu persimpangan jalan.

## 2.1. Konsep Teori
Logika fuzzy merupakan salah satu cabang dari ilmu komputer yang mempelajari tentang nilai  kebenaran  yang  bernilai  banyak  [3].  Berbeda  dengan  nilai  kebenaran  pada  logika  klasik yang  bernilai  0(salah)  atau  1(benar).  Logika  fuzzy  mempunyai  nilai  kebenaran  real  dalam selang  [0,1].  Logika  fuzzy  pertama  kali  dikembangkan  oleh  Lotfi  A.  Zadeh  seorang  ilmuwan Amerika  Serikat  berkebangsaan  Iran  dari  Universitas  California  di  Berkeley.  Meskipun demikian, logika fuzzy lebih banyak dikembangkan oleh praktisi Jepang.
Logika fuzzy mempunyai beberapa komponen antara lain :
a. Variabel Fuzzy Yaitu, variabel yang akan dibahas dalam suatu sistem fuzzy.
b. Himpunan Fuzzy Suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
c. Semesta  Pembicara,  yaitu  seluruh  nilai  yang  diizinkan  untuk  dioperasikan  dalam  suatu variabel fuzzy Contoh: Semesta pembicara untuk variabel permintaan: [0  +∞]
Semesta pembicara untuk variabel temperatur: [-10  90]
d. Domain  himpunan  fuzzy,  yaitu  seluruh  nilai  yang  diizinkan  dalam  semesta  pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Contoh:
Domain himpunan fuzzy TURUN pada permintaan = [0   5000] Domain himpunan fuzzy NAIK pada permintaan = [1000  +∞]
Pada  logika  klasik,  nilai  keanggotaan  sebuah  predikat  logika  adalah  0  atau  1.  Misalnya untuk himpunan A = {x | x>20}, predikat 2 ϵ A bernilai 0. Sedangkan untuk 21 ϵ A bernilai 1.
Logika klasik bernilai absolut, artinya meskipun nilai x=19.999999, predikat x ϵ A tetap bernilai 0. Berbeda dengan logika klasik, logika fuzzy mempunyai derajat keanggotaan dengan selang [0,1]. Derajat keanggotaan ini ditentukan dengan fungsi keanggotaan.

## 2.2. Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan adalah grafik yang  mewakili besar dari derajat keanggotaan masing- masing variabel input yang berada dalam interval antara 0 dan 1. Derajat keanggotaan sebuah variabel  x  dilambangkan  dengan  simbol  μ(x).  Rule-rule  menggunakan  fungsi  keanggotaan sebagai  faktor  bobot  untuk  menentukan  pengaruhnya  pada  saat  melakukan  inferensi  untuk menarik  kesimpulan.  Ada  beberap  fungsi  kenaggotaan  yang  sering  digunakan  ,  diantaranya adalah:
1. Fungsi keanggotaan kurva linear
Pada grafik keanggotaan linear, sebuah variabel input dipetakan ke derajat keanggotaannya dengan digambarkan sebagai suatu garis lurus.
Ada 2 grafik keanggotaan linear, yaitu:
a. Grafik keanggotaan kurva linear naik
Kenaikan  himpunan  fuzzy  dimulai  pada  nilai  domain  yang  mewakili  derajat keanggotaan  nol  [0]  bergerak  ke  kanan  menuju  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan lebih tinggi. (Gambar 2.1)
Gambar 1. Grafik Keanggotaan Kurva Linear Naik
Dengan nilai fungsi:
               b x b x a a b a x a x x ; 1 ); ( ) ( ; 0 ) (  .............................................................(1)
b. Grafik keanggotaan kurva linear turun
Himpunan  fuzzy  dimulai  pada  nilai  domain  yang  mewakili  derajat  keanggotaan tertinggi  [1]  pada  sis  kiri  kemudian  bergerak  ke  kanan  menuju  nilai  domain  yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah. (Gambar 2.2)
Gambar 2. Grafik Keanggotaan Kurva Linear Turun
Dengan nilai fungsi:
       
       b x b x a a b x b a x x ; 0 ); ( ) ( ; 1 ) ( 
.............................................................(2)
2. Fungsi keanggotaan kurva segitiga
Grafik  keanggotaan  kurva  segitiga  pada  dasarnya  merupakan  gabungan  antara  2  garis (linear) seperti yang terlihat pada gambar 2.3
Gambar 3. Grafik keanggotaan kurva segitiga
Dengan nilai fungsi:
                   c x b b x a b c x b a b a x c x atau a x x ); ( ) ( ( ); ( ) ( ; 0 ) (  ...........................................(3)
3. Fungsi keanggotaan kurva trapesium
Grafik kenaggotaan kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1,seperti yang terlihat pada gambar 2.4
Gambar 4. Grafik keanggotaan kurva trapesium
Dengan nilai fungsi:
                       d x c c d x d c x b b x a a b a x d x atau a x x ); ( ) ( ; 1 ); ( ) ( ; 0 ) (  ...................................(4)

## 2.3. Fuzzy Inference System
Fuzzy  Inference  System  (FIS)  merupakan  sistem  penarikan  kesimpulan  dari  sekumpulan kaidah  fuzzy,  dapat  berupa  input  nilai  eksak  maupun  rules  dalam  kaidah  fuzzy[2].  Untuk memahami cara kerja logika fuzzy, gambar 5 merupakan struktur elemen dasar sistem inferensi fuzzy:
Gambar 5. Struktur Sistem Inferensi Fuzzy
Input
Ouput Fuzzifikas i
Mesin Inferensi
Defuzzifika si Basis Pengetahuan Fuzzy
Cara kerja logika fuzzy inferensi sistem meliputi tahapan:
1. Fuzzyfikasi.
Proses  untuk  mengubah  input  sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas  menjadi  variabel linguistik menggunakan fungsi keanggotaan yang disimpan dalam basis pengetahuan
2. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy (Rule dalam bentuk IF...THEN)
3. Mesin Inferensi.
Proses  untuk  mengubah  input  fuzzy  menjadi  output  fuzzy  dengan  mengikuti  aturan  (IF- THEN  Rules)  yang  telah  ditetapkan  pada  pengetahuan  fuzzy.  Pada  penelitian  ini  akan digunakan metode Tsukamoto
4. Agregasi.
Sering terjadi kasus di mana terdiri lebih dari satu rule. Artinya hasil dari Implikasi bernilai lebih  dari  satu.  Oleh  karena  itu  kita  perlu  mengkombinasikan  semua  nilai  hasil  tersebut menjadi  satu  fuzzy  set  yang  tunggal.  Metode  agregasi  yang  digunakan  di  sini  adalah metode min
5. Defuzzyfikasi.
Proses  untuk  mengubah  output  fuzzy  yang  diperoleh  dari  mesin  inferensi  menjadi  nilai tegas  menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang  sesuai  dengan  saat  dilakukan  fuzzyfikasi. Perhitungan dilakukan dengan cara:
a. Metode rata-rata( Average ) terbobot
   i i i z z   *
* ....................................................................................................... (5)
b. Metode titik tengah ( Center of Area )
   dz z zdz z z ) ( ). ( *  
..................................................................................................... (6)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kualitatif  dengan  merancang  prototype. Pendekatan  kualitatif  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  mensimulasikan  bagaimana proses kontrol listrik untuk pemakaian lampu dan AC dengan menggunakan konsep fuzzy. Untuk  dapat  mengetahui  apa  yang  mesti  diteliti  lebih  lanjut  atau  melakukan pengembangan  penelitian  dari  penelitian  sebelumnya  yang  sudah  ada  maka  disini diperlukannya  studi  literature,  studi  literature  digunakan  sebagai  landasan  ilmiah  yang berkaitan dengan kebutuhan penelitian yang ada.
Selain  studi  literature  juga  dilakukan  observasi,  yaitu  aktivitas  yang  dilakukan  oleh seorang  pengamat  terhadap  suatu  objek  dengan  bermaksud  untuk  mengetahui  sebuah fenomena  atau  kebiasaan  dari  objek  yang  akan  diteliti  kemudian  mengambil  pengetahuan dari  objek  yang  diamati.  Observasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  observasi partisipasi.

## 3.2. Rancangan Sistem
Variabel  input fuzzy  untuk  mengontrol  lampu  dan  AC  adalah  berdasarkan  intensitas cahaya,  banyak  orang  dan  temperatur  udara.  Masing-masing  variabel  terdiri  dari  beberapa himpunan fuzzy, yaitu:
a. Intensitas cahaya : Gelap, Normal, Terang
b. Banyak Orang     : Sedikit, Banyak
c. Temperatur Udara : Dingin, Normal, Panas Sementara untuk variabel output fuzzy terdiri dari Temperatur AC dan Banyak lampu.
Masing-masing variabel terdiri dari beberapa himpunan fuzzy, yaitu:
a. Temperatur AC : Dingin, Sejuk, Panas
b. Banyak Lampu  : Sedikit, Banyak
Context  diagram  dari  simulasi  sistem  untuk  pengontrolan  lampu  dan  AC  yang  akan dibangun terlihat pada gambar 6 :

## Gambar 6. Context Diagram
Dari gambar 6 dapat dipahami bahwa yang menjadi inputan berupa besarnya intensitas cahaya, banyak orang dan temperatur udara yang terbaca dari sensor kemudian akan diproses pada  sistem  control  lampu  dan  AC  dengan  menggunakan  logika  fuzzy  sehingga menghasilkan  keluaran  berupa  banyaknya  lampu  yang  mengala  dan  temperatur  AC  yang akan diatur nantinya .
Pada logika fuzzy hal yang terlebih dahulu dilakukan adalah menentukan domain pada himpunan fuzzy dari setiap variabel dan fungsi keanggotaan nya dengan ketentuan sebagai berikut:
a. Intensitas cahaya terdiri dari 3 himpunan fuzzy yaitu : GELAP, NORMAL, TERANG seperti pada gambar 7:
Gambar 7. Variabel Intensitas Cahaya
b. Variabel Banyak Orang terdiri dari 2 himpunan fuzzy yaitu: SEDIKIT dan BANYAK seperti gambar 8:
Gambar 8.Variabel Banyak Orang
c. Variabel Temperatur Udara terdiri dari 3 himpunan fuzzy yaitu: DINGIN, NORMAL, PANAS seperti gambar 9:
Gambar 9. Variabel Temperatur Udara
d. Variabel  Banyak  Lampu  menyala  terdiri  dari  2  himpunan  fuzzy  yaitu:  SEDIKIT  dan BANYAK seperti gambar 10:
Sensor Sistem Control
Lampu dan AC Lampu dan AC
Intensitas cahaya, banyak orang, temperatur udara Banyak lampu,
temperatur AC
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 200 0 300 0 500 0 1000  1500  3000 Terang Normal Gelap 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0  2 1 0 12 Banyak Sedikit 20 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 10  16 20 25 29 35 Panas Normal Dingin 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0  2 4 Banyak Sedikit
e. Variabel  Temperatur  AC  terdiri  dari  3  himpunan  fuzzy  yaitu  :  DINGIN,  NORMAL, PANAS digambarkan dengan fungsi seperti gambar 11:

## Gambar 11. Variabel Temperatur AC
Aturan / rule Logika fuzzy Rule yang dibentuk untuk pengontrolan pada Temperatur AC sebagai berikut:
1.) IF  Banyak  Orang  =’SEDIKIT’  and  Temperatur  Udara  =’DINGIN’  THEN  Temp_AC  = PANAS
2.) IF Banyak Orang =’SEDIKIT’ and Temperatur Udara =’NORMAL’ THEN Temp_AC = SEJUK
3.) IF  Banyak  Orang  =’SEDIKIT’  and  Temperatur  Udara  =’PANAS’  THEN  Temp_AC  = SEJUK
4.) IF  Banyak  Orang  =’BANYAK’  and  Temperatur  Udara  =’DINGIN’  THEN  Temp_AC  = SEJUK
5.) IF Banyak Orang =’BANYAK’ and Temperatur Udara =’NORMAL’ THEN Temp_AC = DINGIN
6.) IF  Banyak  Orang  =’BANYAK’  and  Temperatur  Udara  =’PANAS’  THEN  Temp_AC  = DINGIN
Rule yang dibentuk untuk pengontrolan pada Banyak Lampu Menyala sebagai berikut:
1.) IF Intensitas Cahaya = GELAP THEN Banyak Lampu = BANYAK
2.) IF Intensitas Cahaya = NORMAL THEN Banyak Lampu = SEDIKIT
3.) IF Intensitas Cahaya = TERANG THEN Banyak Lampu = SEDIKIT

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian sistem ini dilakukan dengan menggunakan data simulasi seperti pada tabel 1:
Tabel 1. Data Simulasi untuk Pengujian Sistem Percobaan  Banyak orang Temperatur Udara Intensitas cahaya 1 13 23 2026 2 7 13 1192 3 18 31 2726 4 12 21 1806 5 14 26 2248 6 1 2 206 7 8 15 1336 8 10 18 1614 9 11 19 1656 10 11 20 1775
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 16  18 20 22 24 28 Panas Sejuk Dingin
Berdasarkan  data  pada  tabel  1,  dengan  menggunakan  perhitungan  rumus  (5)  maka diperoleh hasil banyak lampu menyala dan temperatur AC. Adapun hasil dari data simulasi pada tabel 1 dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Hasil Simulasi Sistem Kontrol Lampu dan AC
Percoba an Banyak orang Temperatur Udara Intensitas cahaya Banyak lampu Temperatur AC 1 13 23 2026 3 21 2 7 13 1192 5 23 3 18 31 2726 1 19 4 12 21 1806 3 18 5 14 26 2248 2 17 6 1 2 206 5 19 7 8 15 1336 3 20 8 10 18 1614 4 21 9 11 19 1656 4 21 10 11 20 1775 3 21
Dari  tabel  2 dapat  disimpulkan,  bahwa  banyaknya  lampu  yang  menyala  dipengaruhi oleh tingkat intensitas cahaya yang ada dalam ruangan. Semakin besar nilai intensitas cahaya menunjukkan semakin terang kondisi di dalam ruangan, maka jumlah lampu yang menyala akan semakin sedikit. Hal ini dapat dibuktikan pada percobaan 3 dan 5. Sedangkan semakin kecil  intensitas  cahaya  maka  jumlah  lampu  yang  dibutuhkan  untuk  menyala  akan  lebih banyak, terbukti pada percobaan 6.
Sementara  untuk  pengontrolan  temperatur  AC,  dipengaruhi  oleh  banyak  orang  di dalam  ruangan  dan  temperatur  udara  saat  itu.  Jika  Semakin  banyak  orang    dalam  ruangan dan  temperatur  udara  panas,  maka  temperatur  AC  akan  diatur  semakin  dingin.  Hal  ini dibuktikan  pada  percobaan  3.  Namun  jika  jumlah  orang  sedikit  dalam  ruangan  dan temperatur udara dalam kondisi dingin maka temperatur AC akan diatur lebih tinggi, terbukti pada percobaan 2.

## 5. KESIMPULAN
1. Simulasi untuk pengontrolan banyak lampu  yang  menyala pada sebuah ruangan dapat mengatur pemakaian lampu dengan baik.
2. Berkurangnya  jumlah  pemakaian lampu  secara  otomatis  dapat  mengurangi  pemakaian listrik
3. Simulasi  untuk  pengontrolan  Temperatur  AC  juga  dapat  mengatur  suhu  AC  dengan lebih fleksibel sesuai dengan kondisi yang terjadi dalam ruangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  John  Yen,  Reza  Langari,    “Fuzzy  Logic:  Intelligence,  Control,  and  Information”, Pearson Education, 2005;
[2]  Kusumadewi,  Sri.,  Purnomo,  Hari.,  “Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan”, Andi Offset, Yogyakarta, 2004;
[3]  Sutujo, T., “Kecerdasan Buatan”, Andi Offset, Yogyakarta, 2011;
[4]    Simanjuntak,  Novan  Parmonangan., “ Aplikasi  Fuzzy  Logic  Controller  pada Pengontrolan Lampu Lalu Lintas”, http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/MetNum/2011- 012/Makalah2012/MakalahIF4058-2012-002.pdf , diakses tanggal 3 Maret 2015
[5]  Yudanto, Adhitya Yoga.,  Web umn.ac.id, “Optimalisasi Lampu Lalu Lintas dengan Fuzzy logic”,
http://library.umn.ac.id/jurnal/public/uploads/papers/pdf/ec2c205a32077e2aa0c35c548d b0656d.pdf , diakses tanggal 3 Maret 2015