## MODEL PERINGATAN KEBAKARAN DENGAN FUZZY MAMDANI
Riri Irawati 1)
1 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Jakarta Selatan, 12260 Telp: (021) 5853753, Fax : (021) 5853753 E-mail: riri.irawati@gmail.com 1)

## Abstract
The fire warning model is designed to be able to determine whether there is a fire by providing early warning of buzzer alarm and shipping alarm. The tool will detect the presence of fire and gas leakage so as to prevent fires earlier. To be able to know the existence of fire and gas leakage used fire sensor and LPG gas sensor. Arduino microcontroller serves to process the signal sent by the sensor and then provide commands to detect fire, turn on alarm buzzer, turn on the display and give the initial warning of a sms gateway to the fire department and sms to five  mobile  phone  numbers.  In  this  research  will  use  Mamdani  fuzzy  logic  method  where  the  method  is processing the rules created user who governs the target system control. The results obtained from this research is the accuracy of gas sensor readings and fire sensors on a scale of 70% - 100%.
Keywords : Fire Alarm, Sensor, Fuzzy, Arduino, sms

## ABSTRAK
Model  peringatan  kebakaran  secara  ini  dirancang  agar  dapat  mengetahui  ada  tidaknya  kebakaran  dengan memberikan peringatan dini berupa suara alarm buzzer dan pengiriman.  Alat akan mendeteksi adanya api dan kebocoran gas  sehingga  dapat  mencegah kebakaran lebih awal. Untuk dapat  mengetahui keberadaan api  dan kebocoran  gas  digunakan  sensor  api  dan  sensor  gas  LPG.  Mikrokontroler  Arduino  berfungsi  untuk  mengolah sinyal  yang  dikirimkan  oleh  sensor  kemudian  memberikan  perintah  untuk  mendeteksi  api,  menyalakan  buzzer alarm,  menghidupkan  display  dan  memberikan  peringatan  awal  berupa  sms  gateway  ke  divisi  pemadam kebakaran  dan  sms  ke  lima  nomor  mobile  phone.  Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  logika  fuzzy Mamdani dimana metode tersebut memproses aturan-aturan yang dibuat user yang memerintah system control target.  Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah  keakuratan  hasil  pembacaan  sensor  gas  dan  sensor  api pada skala 70% - 100%.
Kata kunci : peringatan kebakaran, sensor, fuzzy, Arduino, sms.

## 1. PENDAHULUAN
Api  merupakan  suatu  elemen  yang  sangat bermanfaat bagi manusia jika dapat mengendalikan dalam  pemanfaatannya,  akan  tetapi  juga  sangat penting untuk menghindarinya jika terjadi kebakaran.  Kebakaran  merupakan  salah  satu musibah yang paling sering terjadi baik di beberapa kota  besar  maupun  di  pedesaan  yang  dapat menimbulkan kerugian  material dan ekonomi  yang besar. [1]
Pada  sebuah  perusahaan  ataupun  perumahan saat ini sangat diperlukan adanya sebuah pengamanan. Khususnya pengamanan dalam mengantisipasi bahaya kebakaran yang dapat terjadi secara  tak  terduga.  Deteksi  dini  secara  otomatis sangat  diperlukan  apabila  keadaan  darurat  dan membutuhkan  kecepatan  serta  ketepatan  dalam mengatasi  masalah  tersebut.  Musibah  kebakaran yang  sering  terjadi  telah  menimbulkan  banyak korban  jiwa  dan  kerugian  harta  benda.  Kebakaran rumah  yang  paling  banyak  disebabkan  oleh kecelakaan  di  lingkungan  dapur,  atau  disebabkan masalah  kelistrikan,  dalam  instalasi  ataupun  pada
perangkat  elektronik.  Kebakaran  semacam  ini dimulai  pada  tingkat  yang  relatif  kecil,  namun dapat  membahayakan rumah  yang  besar sekalipun. Resiko  yang  tinggi  terutama  dihadapi  oleh  rumah tangga  adalah  pengunaan  kompor  yang  salah  atau konseleting  listrik  yang  disebabkan  dari  perangkat elektronik.
Oleh  sebab  itu,  sebuah  sistem  pemadam kebakaran  harus  dapat  mendeteksi  tanda-tanda kebakaran serta menanggulanginya secara otomatis. Semakin cepat dan akurat sebuah sistem mengetahui  tanda-tanda  kebakaran,  maka  akan semakin  cepat  pula  sistem  tersebut  untuk mengambil  keputusan  dalam  mencegah  meluasnya api.
Sistem  alat  peringatan  dini  akan  bahaya kebakaran  yang  dibuat  tidak  menggunakan  metode fuzzy  logic  dalam  pengambilan  keputusannya, hanya  mengandalkan self  controlled  system dan keluaran  yang  dihasilkan  hanya  memberikan  sms ke  pemilik  rumah  [1]. Dalam  penelitian  ini  yang berjudul  “Model  Peringatan  Kebakaran  dengan Fuzzy  Mamdani”,  akan  merancang  sebuah  sistem
yang  dapat  menanggulangi  kebakaran  secara otomatis,  serta  memonitoring  dan  mendeteksi tanda-tanda kebakaran dengan mendeteksi kebakaran  dengan  menggunakan  sensor  api  dan sensor  gas  sebagai  inputan  dan  menghasilkan output  berupa  alarm  sebagai  pemberitahuan  awal dan  pengiriman  sms  gateway  ke  divisi  pemadam kebakaran,  dua  pemilik  rumah,  tetangga  terdekat dan  saudara  terdekat.  Penggunaan  kontroler fuzzy dalam  perancangan  pendeteksi  api  ini  untuk menghasilkan navigasi yang efisien dalam pemberitahuan awal apabila terjadi potensi kebakaran.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1   Arduino Uno
Uno Arduino adalah board berbasis mikrokontroler  pada  ATmega328. Board ini memiliki  14  digital input / output pin  (dimana  6  pin dapat  digunakan  sebagai output PWM),  6 input analog, 16 MHz osilator kristal, koneksi USB, jack listrik  tombol reset .  Pin-pin  ini  berisi  semua  yang diperlukan  untuk  mendukung  mikrokontroler, hanya  terhubung  ke  komputer  dengan  kabel  USB atau sumber tegangan bisa didapat dari adaptor AC- DC atau baterai untuk menggunakannya.
Gambar 2.1 Board Arduino Uno [2]
2.2   SMS Gateway Icomsat SIM900 GSM/GPRS
Shield Module
IComSat  merupakan  suatu  modul  yang  cocok dengan  arduino,  yaitu  modul  SIM900 quad-band GSM/GPRS. IComSat digunakan untuk pengiriman data  yang  menggunakan  sistem  SMS  ( Short Message  Service ).  Icomsat  dikontrol  dengan menggunakan AT commands.
Gambar 2.2 SIM900 GSM GPRS Shield Module
[3]
2.3 Sensor Api (Flame Module)
Flame  sensor adalah  merupakan  salah  satu alat instrumen berupa sensor yang dapat mendeteksi nilai intensitas dan frekuensi api dalam suatu proses pembakaran, dalam hal ini pembakaran  dalam  boiler  pada  pembangkit  listrik tenaga  uap. Flame  sensor bisa  mendeteksi  kedua hal tersebut dikarenakan oleh komponen-komponen pendukung  dari flame  sensor tersebut.  Prinsip kerja flame  sensor adalah  dimulai  dari  bahwa  api akan  bisa  dideteksi  oleh  keberadaan  spektrum cahaya infra red maupun ultraviolet dan dari situ semacam  sensor  dalam flame  sensor akan  bekerja untuk membedakan spektrum cahaya yang terdapat pada api yang terdeteksi tersebut.
Gambar 2.3 Sensor Api [4]
2.4   Sensor Gas LPJ MQ-5
Module  MQ-5  adalah  sensor  gas  yang ekonomis  untuk  mendeteksi  kandungan  gas hidrokarbon yang mudah terbakar seperti iso butana (C4H10/isobutane), propana (C3H8/propane),
metana  (CH4/methane),  etanol  (ethanol  alcohol, CH3CH2OH),  hidrogen  (H2/hydrogen),  asap  dan LPG  ( liquid  petroleum  gas ).  Gas  sensor  ini  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  terjadinya  kebocoran gas  di  rumah/pabrik,  misalnya  untuk  membuat rangkaian elektronika pendeteksi kebocoran elpiji.

## Gambar 2.4 Sensor Gas [5]

## 2.5   LCD Display 1602
LCD Display 1602 yang bisa menampilkan 16 karakter x 2 baris, menggunakan display controller HD44780  dengan  latar  belakang  biru  tulisan  putih dan  cocok  untuk  berbagai  jenis  mikrokontroller atau Arduino. LCD Display 1602 memiliki Tingkat kontras dapat disetel dengan memutar potensiometer.  Putar  searah  jarum  jam  untuk meningkatkan  kontras,  putar  ke  arah  sebaliknya untuk mengurangi kontras.
Gambar 2.5 LCD Display 1602 [6]
2.6   Buzzer Alarm SFM 27 (Suara Panjang)
Buzzer  adalah  sebuah  komponen  elektronika yang  berfungsi  untuk  mengubah  besaran  listrik menjadi getaran suara. Pada dasarnya prinsip kerja buzzer  hampir  sama  dengan loud  speaker . Buzzer mempunyai  2  pin  terminal,  dimana  salah  satu terminal  merupakan  masukan  tegangan  positif  +5 VDC  dan  terminal  lainnya  merupakan  masukan negatif  atau ground . Buzzer merupakan  suatu  alat yang  digunakan  untuk  mengubah  sinyal  elektrik menjadi  sinyal  suara atau gelombang  bunyi. Bunyi yang di hasilkan ini hanya satu nada.
Gambar 2.6 Buzzer Alarm [7]
2.7 Logika Fuzzy
a.  Pengertian Logika Fuzzy
Dalam bahasa Inggris, fuzzy mempunyai arti kabur  atau tidak  jelas.  Jadi,  logika fuzzy adalah logika  yang  kabur,  atau  mengandung  unsur ketidakpastian.  Pada  logika  biasa,  yaitu  logika tegas, kita hanya mengenal dua nilai, salah atau benar,  0  atau  1.  Sedangkan  logika fuzzy mengenal  nilai  antara  benar  dan  salah. Kebenaran dalam logika fuzzy dapat dinyatakan dalam  derajat kebenaran  yang  nilainya antara 0 sampai  1.  Misalnya  dalam  kehidupan  sehari- hari,  dewasa  didefinisikan  dengan  berusia  17 tahun  ke  atas.  Jika  menggunakan  logika  tegas, seseorang  yang  berusia  17  tahun  kurang  1  hari akan  didefinisikan  sebagai  tidak  dewasa. Namun dalam logika fuzzy , orang tersebut dapat dinyatakan dengan hampir dewasa.
Gambar 2.7  Logika Tegas (kiri) dan Logika Fuzzy (kanan) [8]
b.  Fungsi Keanggotaan Fungsi  keanggotaan  ( membership  function )
adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan  titik-titik input data  ke  dalam  nilai keanggotaannya yang memiliki interval antara 0 sampai  1.  Representasi  fungsi  keanggotaan menggunakan  kurva  bentuk  bahu,  himpunan fuzzy  bahu  digunakan  untuk  mangakhiri variabel suatu daerah  fuzzy. Bahu kiri  bergerak dari  benar  ke  salah,  demikian  juga  bahu  kanan bergerak dari salah ke benar.
Gambar 2.8 : Representasi Kurva Bentuk Bahu [8]
3. METODE
3.1   Objek Penelitian
Objek  penelitian  ini  dibagi  berdasarkan  fase yang  terjadi,  yaitu  objek  pada  fase input ,  fase proses dan fase output . Pada fase input , objek yang yang  menjadi  indikator  masukan  ada  dua  macam, yaitu kandungan macam-macam gas dan panas api. Sensor  api  (flame  module)  mendeteksi  nilai intensitas  dan  frekuensi  api  dalam  suatu  proses
pembakaran.  Api  dideteksi  oleh  keberadaan spektrum  cahaya infra  red maupun ultraviolet dan flame  sensor akan  bekerja  untuk  membedakan spektrum  cahaya  yang  terdapat  pada  api  yang terdeteksi  tersebut.  Paparan  panas  api  akan ditangkap  oleh  sensor  api  (flame  sensor). Sensor gas  MQ - 5 memiliki  sensitivitas  untuk  mendeteksi material  SnO2,  seperti  gas  LPG  ( liquified petroleum  gas ),  gas  natural  atau  gas  batu  bara. Dengan  konduktivitas  rendah  di  udara,  ketika  gas dari  bahan  yang  mudah  terbakar  konduktivitas sensor  meningkat  seiring  dengan  meningkatnya konsentrasi  gas.  Sensor  mengkonversi  perubahan dan  konduktivitas  untuk  menyesuaikan  sinyal output dari konsentrasi gas.
Pada  fase  kedua,  objek  yang  diteliti  adalah nilai  digital  yang  masuk  melalui  fase input yang kemudian  di  konversikan  lagi  kedalam  bentuk range  dalam  jangkauan  0  sampai  100  sebagai indikator dari persentase kekuatan input . Kemudian pada  fase  terakhir,  objek  yang  diteliti  adalah  hasil tampilan pada LCD keypad shield dan sms gateway yang  dikirimkan  ke  5  nomer  telepon.  Pada  Layar LCD  akan  ditampilkan  nilai  presentase  dari pendeteksian  pada  sensor  api  dan  sensor  gas  LPG. Apabila  pada  layar  LCD  memberikan  nilai persentase 0%  sampai dengan 20%  maka  memiliki batas  anggota  rendah  dan  persentase  21%  sampai dengan  69%  maka  memiliki  batas  anggota  sedang dari  sensor  api  dan  sensor  gas  maka  tidak terindikasi  kebakaran  dan  tidak  akan  memberikan peringatan  dini  melalui  sms,    apabila  Layar  LCD menunjukkan  presentase  21%  sampai  dengan  69% maka memiliki batas anggota tinggi dan terindikasi kebakaran  dan  kebocoran  gas  sehingga  akan menghasilkan  keluaran  berupa  sms  yang  akan terkirim ke pemadam kebakaran terdekat, 2 pemilik rumah, saudara pemilik rumah dan rumah tetangga terdekat.

## 3.2   Kebutuhan Analisa
Kebutuhan dalam analisa penelitian ini terbagi
2  yaitu  tahap  penentuan hardware dan  tahap penentuan software . Pada tahap penentuan hardware , dibagi  ke dalam dua kategori  lagi,  yang pertama  adalah hardware pendukung software dalam  hal  ini  PC  dan hardware rangkaian  untuk model prototype. Pada tahap penentuan software di gunakan Matlab 2013.
PC Rangkaian Matlab 2013 Hardware Software Kebutuhan

## Gambar 3.1 Rancangan Analisa Kebutuhan

## 3.3   Desain Alur Program
Tahap  Desain  dibagi  ke  dalam  dua  kategori, yaitu  desain  alur  program  dan  desain  rangkaian. Desain program difokuskan pada penerapan metode fuzzy logic Mamdani.  Pada  prinsipnya,  pola  fuzzy Mamdani  dibagi  kedalam  tiga  tahap,  yaitu input , rule  dan output ,  seperti  yang  terlihat  pada  gambar berikut ini:
Gambar 3.2 Desain Alur Program Pada  fase input ,  dibagi  ke  dalam  dua  objek,  yaitu panasnya api dan kebocoran gas. Pada fase pertama panasnya api masuk ke dalam sensor api. Pada fase ini input dibagi kedalam tiga himpunan yang saling terintegrasi  dengan  pola  kurva  bentuk  trapesium. Dimana  dapat  dianalogikan  kedalam  suatu  model himpunan  yang  memiliki  semesta  dengan  integrasi dari model irisan, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada diagram venn berikut ini :
Gambar 3.3 Pola Panas Api
Berdasarkan  model  diagram  tersebut,  detilnya adalah sebagai berikut :
a. Untuk  kategori  rendah  sampai  tinggi,  signal yang dikonversi bernilai 0%  x  100 %
b. Perolehan nilai di dasarkan pada model kurva trapesium  dengan  pembagian  nilai  seperti pada model fungsi berikut :
[  ] =   { 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0 ≤ 𝑥 ≤ 20 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 21 ≤ 𝑥 ≤ 69 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 70 ≤ 𝑥 ≤ 100
c. Bentuk  batasan  kurvanya  adalah  sebagai berikut:
Fase input yang  ke  dua  juga  memiliki  kemiripan dengan input yang pertama,  bedanya terdapat pada kategori  yang  dijadikan  acuan.  Kategori  tersebut adalah  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Model  ini  juga dapat  dianalogikan  sebagai  rangkaian  himpunan yang  saling  terintegrasi  dalam  suatu  semesta  yang dikategorikan  dalam  semesta  kebocoran  gas  yang saling  bersinggungan  dalam  pola  intersection  yang dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 3.5 Pola Kebocoran Gas
Dari  gambar  tersebut,  dapat  dilihat  adanya  saling keterkaitan  antara  tiga  kategori  dalam  penerimaan input pada  sensor  kelembaban  tanah,  untuk  lebih jelasnya sebagai berikut :
a. Input katogori rendah sampai tinggi adalah
0%  x  100%
b. Perolehan  nilai  didasarkan  pada  model kurva  trapesium  dengan  pembagian  nilai seperti pada model fungsi berikut ini :
[  ] =   { 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ = 0 ≤ 𝑥 ≤ 20 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 21 ≤ 𝑥 ≤ 69
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 = 70 ≤ 𝑥 ≤ 100
c. Bentuk  batasan  kurvanya  adalah  sebagai berikut :
Gambar 3.6 Kurva Kebocoran Gas
Model  rules  untuk  Seluruh  ketentuan  tersebut digambarkan dari model rules sebagai berikut:
Gambar 3.7 Alur Keputusan OR

## Gambar 3.8 Alur Keputusan AND

## 3.4   Desain Alur Rangkaian
Desain  yang  dirancang  untuk  merealisasikan prototype  dari  alur  program  diatas  adalah  sebagai berikut:
Gambar 3.9 Rangkaian Komponen
4. HASIL PEMBAHASAN
4.1   Pembentukan Model Fuzzy Dalam Arduino Pembentukan  model fuzzy dalam  arduino berdasar  pada  penerapan  model  di  matlab  dimana media  transfer  perintah  atau  command  terhadap hardware arduino uno.
a. Set Keangotaan Flame Sensor Keanggotaan  untuk flame sensor  terdiri  dari  3 himpunan:
Rendah Set [0 0 10 30]
Sedang Set Anggota  [10 30 60 80] Tinggi Set Anggota  [60 80 100 100] Derajat Keangotaan Fuzzyfikasi >0.5
Satuan  yang  digunakan  untuk  variabel  nilai flame adalah  dalam bentuk prosentase (%). b. Set Keangotaan Sensor Gas Keanggotaan  untuk  gas  sensor  terdiri  dari  3 himpunan: Rendah Set Anggota  [0 0 10 30] Sedang Set Anggota  [10 30 60 80] Tinggi Set Anggota  [60 80 100 100] Derajat Keangotaan Fuzzyfikasi >0.5 Satuan  yang  digunakan  untuk  variabel  nilai kelembaban  adalah  dalam  bentuk  prosentase (%).
c. Set Keangotaan Fuzzy Output Berupa Sms Keanggotaan  untuk  mengatur  kecepatan  fuzzy output berupa sms terdiri dari 2 himpunan: No Sms Set Anggota  [0 35 69] Sms Set Anggota  [70 100 100]
Satuan  yang  digunakan  untuk  variabel  nilai
kecepatan adalah dalam prosentase (%).
d. Set Keangotaan Fuzzy Output Berupa Buzzer
Alarm
Keanggotaan  untuk  mengatur  kecepatan  fuzzy output  berupa Buzzer  Alarm terdiri  dari  2 himpunan: No Alarm Set Anggota  [0 35 69] Alarm Set Anggota  [70 100 100] Satuan  yang  digunakan  untuk  variabel  nilai kecepatan adalah dalam prosentase (%).

## 4.2.   Rule Fuzzy
Rule  fuzzy yang  digunakan  adalah rule  fuzzy
Mamdani adalah sebagai berikut:
Gambar 4.1 Fuzzy Rule

## 4.3   Tampilan Komponen
a. LCD Keypad Shield LCD  Keypad  Shield  yang  digunakan adalah sebagai berikut:
Gambar 4.2 LCD Keypad Shield Aktif
Gambar  diatas  menunjukkan  keterangan bahwa  sensor  terdeteksi  dan  peringatan  dini menyala (Sensor Detected Warning Alert On) pada  salah  satu  sensor  yang  mendeteksi adanya  api.  Setelah  keterangan  seperti  pada gambar  muncul  maka  tampilan  berikutnya yang  ditampilkan  pada  LCD  Keypad  Shield
adalah  hasil  keluaran  kadar  sensor  yang terdeteksi  yaitu  kadar  besarnya  api  dan  kadar gas.
Gambar 4.3 LCD Keypad Shield
Gambar diatas menunjukkan keterangan kadar gas (LPG) dan keterangan besaran fuzzy logic (OUT). Pada gambar diatas sensor mendeteksi besarnya  gas  sebesar  57  dalam  bentuk presentase.  Dalam  hal  ini  dari  hasil  yang ditunjukkan, peringatan dini  berupa sms tidak dikirimkan karena masih dalam kondisi aman. Kisaran pembacaan sensor gas dalam keadaan aman  dimulai  dari  0%  –  20%  (kadar  rendah) dan  21%  -  69%  (kadar  sedang).  Didukung juga  oleh  keterangan  dari  besaran  nilai  rule fuzzy  logic  pada  gambar  diatas  yaitu  sebesar 0,5  dimana  kisaran  0  –  0,5  adalah  aman, dengan maksimal nilai adalah 1.
b. SMS Gateway Icomsat SIM900 GSM/GPRS Shield Module Sms  Gateway  ini  bekerja  berdasarkan hasil  pembacaan  salah  sensor  yang  terdeteksi dalam  kadar  tinggi,  komponen  ini  akan memberikan  sms  peringatan  dini  berupa text yang  memberitahukan  bahwa  telah  terjadi kebakaran atau kebocoran gas kepada 5 nomor mobile  phone .    Berikut  adalah  gambar  sms gateway yang digunakan:
Gambar 4.4 SMS Gateway Icomsat SIM900
Berikut adalah salah satu bentuk sms no mobile phone yang tampilkan adalah:

## Gambar 4.5 Tampilan SMS

## 4.4   Analisa
Analisa  dari  penelitian  ini  didasari  oleh pengambilan data yang dilakukan dengan mengaktifkan  sensor-sensor  yaitu  sensor  gas  dan sensor  api.  Pada  saat  sensor  gas  diaktifkan  maka LED indikator akan memberikan keterangan bahwa sensor  mendeteksi  adanya  aktifitas  gas  berlebih dengan  skala  70  sampai  dengan  100,  begitu  juga terjadi  pada  saat  sensor  api  mendeteksi  adanya aktifitas  panasnya  api  dengan  skala  70  sampai dengan 100. Kemudian buzzer alarm akan berbunyi dan  SMS  Gateway  Icomsat  SIM900  GSM/GPRS akan  memberikan  sms  ke  5  nomor  yang  sudah  di simpan  kedalam  program  yaitu  081387331185,
08988905876,  085945766902,  08568586789  dan 081288359022.    Dimana  kelima  nomor  tersebut diasumsikan  untuk  1  nomor  stasiun  pemadam kebakaran,  2  pemilik  rumah,  1  tetangga  sebelah rumah  dan  1  saudara  pemilik  rumah.  Waktu penerimaan  SMS  sangat  variatif,  dikarenakan banyak  faktor  yang  mempengaruhi,  antara  lain: kekuatan sinyal, lokasi device , memory device , dan lain-lain.  Namun  dalam  keadaan  normal,  waktu yang dibutuhkan adalah 3 detik [9]. Berikut adalah bacaan tampilan pada aplikasi Matlab :
Gambar 4.6 Tampilan pada Aplikasi Matlab
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa sensor  api  mendeteksi  adanya  aktifitas  api  dengan skala  panasnya  98  (dalam  %).  Sehingga  sms terkirim ke  lima  nomor telepon untuk memberikan peringatan dini tentang terjadinya kebakaran.
Pada penelitian ini menggunakan fuzzy logic yang  dibedakan  dengan  dua rules yaitu  OR  dan AND,  pada  saat  analisa  dilakukan  dengan pengambilan  data  rule  OR  lebih  cepat  membaca dan  responsif  yaitu  apabila  salah  satu  sensor  (gas atau  api)  terdeteksi  maka  peringatan  dini  akan segera dikirmkan daripada rule AND. Peneliti  juga mencoba  apabila  2  sensor  dirangsang  dengan  gas dan  api  sekaligus  tetapi  tetap  saja  sensor  api  akan membacanya  lebih  dulu.  Ini  disebabkan  panas  api lebih cepat terdeteksi daripada gas.

## 5. KESIMPULAN
a. Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian ini adalah optimalisasi kehandalan  dari  sensor-sensor  yang menjadi tolak ukur pendeteksian pembacaan  dari  kedua  sensor  yang digunakan,  yang  diterapkan  pada  model peringatan dini kebakaran dengan memanfaatkan  perangkat  arduino  uno
yang  dilengkapi  dengan  metode  fuzzy logic mamdani didalam penelitian ini.
b. Penelitian  ini  menggunakan  dua  rule  di dalam fuzzy  logic nya  yaitu  OR  dan AND.  Dari  hasil  analisa  rule  OR  lebih cepat  memberikan  peringatan  daripada rule  AND,    ini  disebabkan  tanggapnya sensor-sensor tersebut mendeteksi adanya api atau gas.
c. Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  ini adalah  keakuratan  hasil  pembacaan sensor  gas  dan  sensor  api  pada  skala 70% - 100%.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Wiweko  dan  Hang  Suharto.  Sistem
Peringatan Dini Akan Bahaya
Kebakaran. Jakarta: Tesla, 2008.
[2] Arduino  (2016).  Official  Website.  24 October 2016 : 13.05
https://www.arduino.cc/en/Main/Arduino BoardUno
[3] Itead (2016). Official Website. 24 October, 2016: 13.17 https://www.itead.cc/wiki/IComSat
[4] Tindie. Flame Detection Module. 24
October 2016 : 14.05 https://www.tindie.com/products/exlene/ 6pc-flame-detection-module [5] Waveshare.Sensor gas LPG. 24 October 2016 : 15.05 http://www.waveshare.com/mq-5-gas- sensor.htm [6] Sainsmart. LCD 1602. 24 October 2016 : 14.20
http://www.sainsmart.com/sainsmart- 1602-lcd-keypad-shield-for-arduino- duemilanove-uno-mega2560- mega1280.html
[7] Tokopedia.  Buzzer  alarm.  24  October 2016   : 14.50
https://www.tokopedia.com/goldendream /continuous-alarm-dc6-24v-high-decibel- sound-ringer-buzzer-sfm-27-speaker
[8] Kusumadewi,  Sri.  Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya).  Yogyakarta  : Graha Ilmu. Yogyakarta, 2003.
[9]    NusaSMS. 20 Febuari 2017 : 20.55 http://nusasms.com/faq/