## PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM KEAMANAN RUANG LAUNDRY BERBASIS IOT MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC
Rayhan Arjunastya Miftaharif, Suryo Adi Wibowo, Ahmad Faisol Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918108@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Laundry merupakan sektor yang memerlukan pemantauan dan pengendalian efektif untuk mencapai efisiensi operasional.  Penerapan  teknologi Internet  of  Things (IoT)  telah  menjadi  solusi  yang  menjanjikan  dengan kemampuan  pemantauan  real-time.  Namun,  dalam  menghadapi  kompleksitas  pengambilan  keputusan  dalam operasi laundry ,  diperlukan  pendekatan  yang  adaptif.  Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  mengintegrasikan  IoT dengan Metode Fuzzy Logic untuk mengatasi tantangan ini. Permasalahan utama yang dibahas adalah perlunya meningkatkan efisiensi dan pemantauan dalam  sektor laundry , terutama dalam  mengendalikan  variabel seperti suhu  dan  waktu  untuk  mencapai  hasil  terbaik.  Kompleksitas  dalam  mengendalikan  variabel  ini  dapat  menjadi hambatan  bagi  pemilik  atau  pekerja laundry .  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  manfaat penerapan teknologi IoT dalam sektor laundry , khususnya dalam pemantauan real-time dan pengendalian variabel seperti suhu. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan bahwa Metode Fuzzy Logic dapat digunakan untuk mengoptimalkan keputusan berdasarkan data sensor dalam konteks laundry. Dalam metodologi penelitian, perangkat IoT diintegrasikan ke dalam proses laundry untuk mengumpulkan data sensor secara real-time . Metode Fuzzy  Logic digunakan  untuk  menganalisis  data  ini  dan  menghasilkan  keputusan  yang  adaptif.  Pengujian dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  setiap  sensor  dapat  mengirimkan  data  dengan  sukses  dan  bahwa  sistem Metode Fuzzy Logic beroperasi sesuai harapan. Berdasarkan pengujian yang sudah dilakukan, sistem yang dibuat dapat bekerja dengan baik.  Setiap sensor yang digunakan  berhasil  mengirimkan data ke website menggunakan internet. Fuzzy logic juga sukses diaplikasikan ke dalam sistem. Dan pada pengujian pengguna, sistem dianggap cukup bermanfaat bagi pemilik atau pekerja laundry .
Kata kunci : Fuzzy Logic, IOT, Ruang Laundry, Sistem Keamanan

## 1. PENDAHULUAN
IOT  ( Internet  of  Things )  adalah  sebuah  konsep yang  menggabungkan  objek  fisik  yang  terhubung dengan  internet  dan  mampu  saling  berkomunikasi untuk  mengumpulkan data dan  memproses  informasi tanpa  intervensi  manusia.  Dalam  hal  ini,  IOT mencakup  segala  jenis  perangkat  yang  terhubung  ke internet  contohnya  seperti  sensor,  controller,  dan mesin.  IOT  dapat  menghubungkan  benda-benda dengan  koneksi  internet  sehingga  dapat  dilakukan pemantauan jarak jauh melalui jaringan internet. [1]
Perkembangan  teknologi  IOT  telah  membawa dampak  besar  pada  berbagai  aspek  kehidupan, termasuk  dalam  dunia  bisnis  dan  industri.  Laundry sebagai  salah  satu  sektor  yang  membutuhkan pemantauan  dan  pengendalian  yang  efektif  dapat mendapatkan  manfaat  signifikan  dari  penerapan teknologi  IOT.  Integrasi  perangkat  seperti  IOT  ke dalam proses laundry dapat memberikan data real-time sehingga  mengetahui kondisi dan  juga  meningkatkan efisiensi pada pengerjaan.
Penggunaan banyak mesin stim pada laundry saat ini  memiliki  beberapa  pengaruh  baik  positif  maupun negatif.  Denggan  menggunakan  mesin  stim  pakaian biasanya  memiliki  hasil  akhir  yang  lebih  rapi  dan menarik.  Namun  perlu  diingat  bahwa  penggunaan mesin  stim  secara  terus  menerus  akan  menghasilkan gas  dan  uap  panas  yang  menumpuk  pada  ruangan.
Untuk  itu  diperlukan  sensor  gas  yang  berfungsi mendeteksi berapa tingkat gas dan juga kipas atau air conditioner  untuk  mengurangi  panas  pada  ruang laundry.
Metode Fuzzy  Logic menjadi  pendekatan  yang menarik  dalam  mengatasi  kompleksitas  dalam pengambilan  keputusan  dalam  sistem  IoT.  Dalam konteks perancangan sistem keamanan laundry , Fuzzy Logic dapat digunakan untuk menganalisis data sensor dan  memberikan  keputusan  yang  lebih  adaptif  dan kontekstual.  Misalnya  dalam  mengatur  kecepatan kipas berdasarkan suhu tertentu dalam ruangan.
Berdasarkan permasalahan di atas, maka penulis melakukan penelitian dengan judul “Perancangan Dan Pembuatan  Sistem  Keamanan Laundry Berbasis  IOT Menggunakan  Metode Fuzzy Logic ”  yang  nantinya akan  terhubung  pada  internet  dalam  bentuk  website. Pemilihan fuzzy yang digunakan adalah fuzzy mamdani didasarkan  dalam  beberapa  faktor  seperti  contohnya fleksibilitas  dalam  desain  sistem,  dapat  digunakan dalam  sistem  MISO  ( Multiple  Input  Single  Output ) dan  MIMO  ( Multiple  Input  Multiple  Output ),  dan memiliki konsekuen hasil yang tajam dari defuzzifikasi.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
IoT Concept dapat  digunakan  untuk monitoring dengan bantuan akses internet. Dengan memanfaatkan IoT Concept dapat  dilakukan  pengembangan  dengan menambahkan sistem monitoring pada penggunaan air rumah tangga tentang penggunaan air. [2]
Pada  penelitiannya  yang  berjudul  “Penerapan Metode Fuzzy Untuk Smart  Farming Hamster Berbasis Iot” berdasarkan hasil pengujian sensor dht11 yang  telah  dilakukan  bahwa  sensor  dht11  memiliki tingkat akurat rata  – rata 96.84% dengan nilai akurat tertinggi  97.83%  dan  terendah  96.15%  untuk  deteksi suhu dan nilai akurat rata – rata 78.06% dengan nilai akurat  tertinggi  86.91%  dan  akurat  terendah  69.14% untuk deteksi kelembaban. [3]
Mesin  setrika  uap  yang  ada  pada  usaha  laundry biasanya  menggunakan steam boiler berbahan  bakar gas  LPG,  yang  mana  uap  panas  keluar  setrikaan tersebut langsung di buang begitu saja ke lingkungan. Sebenarnya uap panas tersebut masih dapat digunakan sebagai  pengering  laundry,  yang  mana  hal  itu  tentu dapat  meningkatkan  produktifitas  dari  usaha  laundry tersebut. [4]

## 2.2. Internet of Things
Internet  of  things  (IoT) adalah  konsep  dari jaringan  perangkat  yang  terhubung  satu  sama  lain melalui  internet  dan  mampu  mengumpulkan  dan berbagi  data secara otomatis  dan  tanpa  perlu  campur tangan  manusia.  Konsep  IoT  dapat  diterapkan  pada berbagai  jenis  perangkat,  mulai  dari  peralatan  rumah tangga  seperti  kulkas,  oven,  dan  lampu  hingga perangkat  industri  seperti  mesin-mesin  produksi  dan kendaraan. [5]

## 2.3. NodeMCU ESP8266
NodeMCU  adalah  sebuah platform IOT  yang bersifat open-source .  Didasarkan  pada modul mikrokontroler  ESP8266.  NodeMCU  memiliki  fitur yang  memungkinkan  pengembang  mengembangkan aplikasi Internet  of  Things dengan  cepat  dan  mudah. Dalam  penggunaannya,  NodeMCU  dapat  digunakan untuk  mengontrol  berbagai  perangkat  elektronik, seperti  sensor,  motor,  dan  lampu,  serta  dapat terhubung  ke  internet  melalui  Wi-Fi  untuk  mengirim dan menerima data dari server. [6]
2.4. LDR ( Light-Dependent Resistor )
Sensor LDR ( Light-Dependent Resistor ) merupakan  salah  satu  jenis  sensor  yang  dapat digunakan dengan Arduino. Sensor ini bekerja dengan mengubah perubahan intensitas cahaya pada permukaannya menjadi perubahan resistansi. Semakin banyak cahaya yang jatuh pada permukaan LDR, maka semakin rendah resistansinya, dan sebaliknya semakin sedikit cahaya yang jatuh pada permukaan LDR, maka semakin tinggi resistansinya. [7]

## 2.5. DHT11
Sensor  DHT11  adalah  jenis  sensor  suhu  dan kelembaban  yang  dapat  digunakan  dengan  Arduino untuk membaca dan mengukur suhu dan kelembaban udara  sekitar  dengan  akurasi  yang  baik.  Sensor  ini memiliki empat pin, yaitu VCC, GND, Data, dan NC ( Not  Connected )  yang  harus  disambungkan  ke  pin yang sesuai pada Arduino menggunakan kabel jumper . [8]

## 2.6. MQ9
Sensor  MQ-9  adalah  sensor  gas  yang  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  gas  seperti  karbon monoksida. Sensor ini menggunakan teknologi deteksi semikonduktor untuk mengukur konsentrasi gas yang ada  di  sekitarnya.  Sensor  MQ-9  terdiri  dari  dua elektroda  yang  terbuat  dari  bahan  yang  sensitif terhadap  gas  tertentu.  Ketika  gas  masuk  ke  dalam sensor,  maka  terjadi  reaksi  kimia  yang  mengubah resistansi sensor. Perubahan ini kemudian diukur dan dikirimkan  ke  mikrokontroler  atau  perangkat  lainnya untuk dianalisis. [9]

## 2.7. Laravel
Laravel adalah adalah sebuah framework aplikasi web  open-source yang  ditulis  dalam  bahasa pemrograman  PHP. Framework ini  dirancang  untuk mempermudah  proses  pengembangan  aplikasi  web dengan  menyediakan  berbagai  fitur  dan  alat  bantu yang  lengkap  dan  terstruktur.  Laravel  menyediakan berbagai  fitur  untuk  mempercepat  pengembangan aplikasi web, antara lain sistem routing, ORM ( Object- Relational  Mapping ),  sistem template  blade ,  dan banyak lagi. [10]

## 2.8. Fuzzy Mamdani
Fuzzy Mamdani adalah salah satu metode dalam logika fuzzy yang  dikembangkan  oleh  Ebrahim Mamdani  pada  tahun  1975.  Metode  ini  digunakan untuk  mengambil  keputusan  berdasarkan  aturan- aturan  yang  menggunakan  konsep-konsep fuzzy . Dalam  metode Fuzzy Mamdani,  variabel input dan output didefinisikan  sebagai  himpunan-himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  dapat  berupa segitiga,  trapesium,  atau  bentuk  lain  yang  sesuai dengan karakteristik masalah yang ingin diselesaikan. Fungsi keanggotaan ini digunakan untuk menggambarkan  sejauh  mana  suatu  nilai  memenuhi himpunan fuzzy . Aturan-aturan dalam Fuzzy Mamdani dinyatakan dalam  bentuk  " IF-THEN "  dengan  menggunakan variabel  input  dan  output  serta  himpunan-himpunan fuzzy .  Misalnya,  " IF suhu  rendah  THEN  kecepatan angin  rendah".  Aturan-aturan  ini  menggambarkan hubungan  antara  variabel  input  dan  output  dalam bentuk linguistik.
Proses  pengambilan  keputusan  dalam Fuzzy Mamdani melibatkan beberapa langkah, antara lain:
1. Fuzzifikasi:  Konversi input  crisp  (non-fuzzy) menjadi  himpunan fuzzy dengan  menggunakan fungsi keanggotaan.
2. Evaluasi  aturan:  Menggunakan  aturan-aturan yang  telah  ditentukan  untuk  menggabungkan informasi  dari  berbagai  variabel  input  dan menghasilkan  himpunan fuzzy untuk  variabel output.
3. Inferensi:  Menggunakan  himpunan  fuzzy  hasil evaluasi  aturan  untuk  menghasilkan  himpunan fuzzy output .
4. Defuzzifikasi:  Konversi  himpunan fuzzy  output menjadi nilai  crisp  (non-fuzzy) yang  dapat digunakan sebagai hasil keputusan. Metode Fuzzy Mamdani telah banyak digunakan dalam  berbagai  bidang,  seperti  sistem  pengendalian, pengambilan keputusan, pengenalan pola, dan analisis data. Dengan  menggunakan konsep fuzzy , metode ini memungkinkan  pengolahan  informasi  yang  lebih fleksibel  dalam mengatasi  ketidakpastian dan kompleksitas masalah. [11]
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  merupakan  spesifikasi yang  menjelaskan  fitur  dan  fungsi  yang  harus  ada dalam website dan alat untuk dapat memenuhi tujuan dan kebutuhan pengguna A. Kebutuhan Fungsional Alat
Tabel 1. Kebutuhan Fungsional Alat No Perangkat Fungsional 1 NodeMCU Mengirimkan semua output sensor dari alat ke website 2 Ombrometer Mengukur besarnya curah hujan dalam satuan mm (milimeter)
3 Anemometer Mengukur besarnya kecepatan angin dalam satuan m/s 4 LDR Mengukur besarnya intensitas cahaya dalam satuan lux 5 DHT11 Mengukur besarnya suhu dan kelembaban dalam satuan derajat celsius 6 MQ9 Mengukur tinggi polutan pada suatu wilayah dalam satuan PPM ( Parts Per Million )

## B. Kebutuhan Fungsional Website
Tabel 2. Kebutuhan Fungsional Website No Halaman Menu Fungsional 1 Dashboard Menampilkan sekilas data terakhir dari semua output sensor yang dikirim dari NodeMCU ke website 2 Ombrometer Menampilkan grafik dan tabel dari output sensor curah hujan secara real-time
3 Anemometer
Menampilkan grafik dan tabel dari output sensor kecepatan angin secara real-time
No Halaman Menu Fungsional 4 LDR Menampilkan grafik dan tabel dari output sensor intensitas cahaya secara real-time 5 DHT11 Menampilkan grafik dan tabel dari output sensor suhu dan kelembaban secara real-time 6 MQ9 Menampilkan grafik dan tabel dari output sensor gas secara
real-time

## 3.2. Blok Diagram Sistem

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Blok  diagram  merupakan  suatu  bagian  dari sistem  yang  mana  NodeMCU  akan  menjadi  pusat pemrosesan. Adapun sensor LDR, DHT11, Kecepatan Udara,  Curah  Hujan,  dan  MQ  akan  menjadi  inputan. Outpun  yang  dihasilkan  akan  berupa  website  yang berisikan  data-data  dari  sensor  yang  telah  diproses NodeMCU.

## 3.3. Struktur Menu
Pada Gambar 2  merupakan  struktur  menu  dari Sistem Keamanan Ruang Laundry Berbasis IOT.
Gambar 2. Struktur Menu
Pada Gambar 2 menunjukkan menu apa saja yang ada  dalam  website.  Pengguna  nantinya  dapat mengakses  setiap  menu  yang  tersedia  untuk melakukan  monitoring  kondisi  ruang laundry secara realtime .

## 3.4. Flowchart Alat
Berikut  adalah flowchart dari  alat  yang  telah dibuat seperti yang dijelaskan pada Gambar 3
Gambar 3. Flowchart Alat
Berdasarkan Gambar 3 pengguna dapat langsung melihat  informasi  sensor  yang  di  kirim  dari  arduino dan  kemudian  di  tampilkan  ke  website  sehingga pengguna  dapat  memantau  kondisi  ruang laundry sesuai dengan kebutuhan pengguna .

## 3.5. Flowchart Website
Berikut adalah flowchart dari website yang telah dibuat seperti yang dijelaskan pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Website
Pada Gambar 4 flowchart akan menunjukkan alur website  yang  nantinya  dapat  diakses  oleh  pengguna. Dalam website, pengguna dapat langsung melihat atau memonitoring  data  dari  setiap  sensor  pada  alat  yang
sudah  terhubung  langsung  dengan  internet .  Setiap menu  sensor  pada  website  memiliki  tabel  dan  grafik yang  akan  ter- update secara real-time sehingga pengguna dapat melakukan monitoring ruang laundry secara lebih detail .

## 3.6. Perancangan Metode
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  yang  harus dilakukan  dalam  melakukan  perancangan  metode
fuzzy mamdani untuk suhu : 1. Input Fuzzy Suhu Menentukan variable input yang akan digunakan. Pada Tabel 3 menujukkan variable untuk data suhu. Tabel 3 variabel input suhu Variabel Rentang Dingin Suhu 0 - 20 Normal Suhu 21 - 25 Panas Suhu 26 - 40 Menentukan  fungsi  keanggotaan  untuk  setiap variable input .  Berikut  adalah  fungsi  keanggotaan untuk  setiap variable input yang  akan  disimulasikan pada aplikasi MATLAB seperti Gambar 5.
Gambar 5. Derajat Keanggotaan Suhu
Derajat  Keanggotaan  untuk  suhu  dirumuskan sebagai berikut :
μDingin(x) = { 1           , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤ 10 (22−𝑥) 22−10 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 10  <  𝑥  <  22 0 ,      𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≥  22 , μNormal(x) = { 0  ,        𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤  18 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥  25 (𝑥 − 18) 22.5−18 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 18  <  𝑥  <  22.5 (25 − 𝑥) 25−22.5 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 22.5  <  𝑥  <  25 μPanas(x) = { 0  ,        𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤  25
( x−22 ) 30−22 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 22  <  𝑥  <  30 1 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≥  30 2. Input Fuzzy LDR
Menentukan variable input yang akan digunakan. Pada Tabel 4 menujukkan variable untuk data LDR. Tabel 4 variabel input LDR Variabel Rentang Mendung Suhu 0 – 15 Berawan Suhu 16 - 22 Cerah Suhu 23 - 40
Menentukan  fungsi  keanggotaan  untuk  setiap variable  input .  Berikut  adalah  fungsi  keanggotaan untuk  setiap variable  input yang  akan  disimulasikan pada aplikasi MATLAB seperti Gambar 6.
Gambar 6. Derajat Keanggotaan LDR
Derajat  Keanggotaan  untuk  LDR  dirumuskan sebagai berikut :
μMendung(x) = { 1           , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤ 15 (22−𝑥) 22−15 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 15  <  𝑥  <  22 0 ,      𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≥  22 , μBerawan(x) = { 0  ,        𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤  16 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥  22 (𝑥 − 16) 22−16 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 16  <  𝑥  <  22
(40 − 𝑥)
40−22 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 22  <  𝑥  <  40 μCerah(x) = { 0  ,        𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤  22 (x−22) 40−22 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 22  <  𝑥  <  40
1 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≥  40
3. Input Fuzzy Gas
Menentukan variable input yang akan digunakan. Pada Tabel 5 menujukkan variable untuk data Gas
Tabel 5. variabel input Gas Variabel Rentang Rendah Suhu 0 – 150 Sedang Suhu 100 – 300 Tinggi Suhu 200 – 500
Menentukan  fungsi  keanggotaan  untuk  setiap variable  input .  Berikut  adalah  fungsi  keanggotaan untuk  setiap variable  input yang  akan  disimulasikan pada aplikasi MATLAB seperti Gambar 7.
Gambar 7 Derajat Keanggotaan Gas
Derajat  Keanggotaan  untuk  Gas  dirumuskan sebagai berikut :
μRendah(x) = {
0           , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤ 0 (150−𝑥) 150 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0  <  𝑥  <  150 1 ,      𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≥  150 , μSedang(x) = { 0  ,        𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤  50 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥  300 (𝑥 − 50) 300−50 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 50  <  𝑥  <  300 μTinggi(x) = { 0  ,        𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤  100 (x−100) 500−100 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 100  <  𝑥  <  500 1 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≥  500 4. Output Fuzzy Kipas Menentukan variable output yang akan digunakan.  Pada  Tabel  6  menujukkan  variable  untuk data PWM Kipas.
Tabel 6. variabel output kipas Variabel Rentang Lambat 0 – 102 Sedang 103 – 180 Kencang 181 – 255
Menentukan  fungsi  keanggotaan  untuk  setiap variable  input.  Berikut  adalah  fungsi  keanggotaan untuk  setiap  variable  input  yang  akan  disimulasikan pada aplikasi MATLAB seperti Gambar 8.
Gambar 8. Derajat Keanggotaan Kipas
Derajat  Keanggotaan  untuk  Kipas  dirumuskan sebagai berikut :
μLambat(x) = {
1           , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤  50 (102−𝑥) 102−50 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 50  <  𝑥  <  102 0 ,      𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≥  102 , μSedang(x) = { 0  ,        𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤  80 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥  180 (𝑥 − 80) 130−80 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 80  <  𝑥  <  130 (180 − 𝑥) 180−130 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 130  <  𝑥  <  180 μKencang(x) = { 0  ,        𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≤  150 (x−150) 200−150 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 150  <  𝑥  <  200 1 ,         𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥  ≥  200
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pembuatan Website
Berikut  adalah  halaman  utama  website  seperti pada Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman Utama
Pada  Gambar  9  halaman  utama  berfungsi  agar pengguna dapat langsung melihat data sensor terakhir secara real-time. Kondisi  ruang  laundry  dan  data sensor juga akan berubah tergantung pada data sensor terakhir yang diterima.

## 4.2. Implementasi Metode
Metode Fuzzy Mamdani adalah salah satu teknik dalam logika fuzzy yang digunakan untuk mengambil keputusan berdasarkan pada nilai fuzzy input . Berikut adalah langkah-langkah dalam Fuzzy Mamdani.
A. Fuzzyfikasi
Berikut ini adalah rumus perhitungan fuzzyfikasi untuk  masing-masing  himpunan fuzzy berdasarkan derajat  keanggotaan.  Nilai  suhu  yang  digunakan adalah 25. μDingin(25) = (22 - 25) / (22 - 10) = -3 / 12 = -0.25 μNormal(25) = (25 - 18) / (22.5 - 18) = 7 / 4.5 ≈ 1.5556 μPanas(25) = (25 - 22) / (30 - 22) = 3 / 8 = 0.375
B. Pengaplikasian Aturan Aturan 1 : if Suhu DINGIN then Kipas LAMBAT Aturan 2 : if Suhu NORMAL then Kipas SEDANG Aturan 3 : if Suhu PANAS then Kipas KENCANG Berdasarkan  hasil  fuzzyfikasi  aturan  yang  akan digunakan adalah Aturan 2

## C. Defuzzifikasi
Menggunakan metode centroid untuk mengubah nilai-nilai keanggotaan menjadi suatu nilai crisp.
1. 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐶𝑟𝑖𝑠𝑝 = ∑(𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎𝑎𝑛 × 𝑃𝑢𝑠𝑎𝑡 𝐴𝑟𝑒𝑎) ∑ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎𝑎𝑛 Dengan menggunakan pusat area yang diberikan oleh nilai tengah setiap himpunan keanggotaan, dapat dihitung:
Pusat Area kipas lambat = (0 + 50 + 102) / 3 = 52.67 Pusat Area kipas sedang = (80 + 130 + 180) / 3 = 130 Pusat Area kipas cepat = (150 + 200 + 255) / 3 = 201.67 Setelah  diketahui  pusat  area  maka  akan dilakukan penghitungan nilai crisp:
2. 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐶𝑟𝑖𝑠𝑝 = (0×52.67)+(1.5556×130)+(0.357×201.67) 0+1.5556+0.357 3. 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐶𝑟𝑖𝑠𝑝 = 0+202.228+75.62 0+1.5556+0.357 4. 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐶𝑟𝑖𝑠𝑝 = 277.848 1.9126
5. Nilai Crisp = 178.99
Jadi, dengan suhu 25 derajat Celsius, kecepatan kipas  yang  direkomendasikan  berdasarkan  sistem fuzzy Mamdani adalah "sedang" dengan PWM 178.99.

## 4.3. Pengujian Metode Fuzzy
Pengujian  fuzzy  suhu  dilakukan  pada  simulasi matlab  menggunakan  lima  data  suhu  seperti  pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Fuzzy Mamdani No Suhu ( ℃ ) Kondisi Suhu Kecepatan Kipas (PWM) Kondisi Kipas 1 18 Dingin 50.85 Lambat 2 20 Normal 108.89 Sedang 3 22 Normal 130 Sedang 4 24 Normal 164.88 Sedang 5 28 Panas 202.78 Kencang
Pada  Tabel  7  dilakukan  pengujian  yang  dapat diketahui hasilnya bahwa sistem fuzzy yang dilakukan sudah  sesuai  dengan  Aturan  yang  sebelumnya ditentukan pada proses pengaplikasian aturan fuzzy

## 4.4. Pengujian Browser
Pengujian Browser dilakukan untuk mengetahui apakah  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  jika menggunakan browser popular  seperti  Google Chrome,  Mozilla  Firefox  dan  Microsoft Edge  seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Browser No Menu Browser Chrome Mozilla Firefox Microsoft Edge 1 Dashboard ✓ ✓ ✓ 2 LDR ✓ ✓ ✓ 3 DHT11 ✓ ✓ ✓ 4 Ombro ✓ ✓ ✓ 5 Anemo ✓ ✓ ✓ 6 MQ9 ✓ ✓ ✓
Pada Tabel 8 pengujian browser dilakukan pada 3 browser yang sering dipakai  yaitu Microsoft Edge, Google  Chrome,  dan  Mozilla  Firefox.  Hasil  yang diperoleh sistem tersebut dapat berjalan dengan baik. 4.5. Pengujian Sensor LDR
Pengujian  Sensor  LDR  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  luxmeter  yang  hasilnya  akan dibandingkan seperti pada tabel 9.
Tabel 9. Pengujian LDR No LDR (lux) Luxmeter (lux) Error 1 29 30 3.33% 2 23 25 8% 3 47 48 2.12% 4 35 37 5.71% 5 24 25 4.16 6 29 30 3.44 7 33 31 6.45% 8 5 5 0% 9 22 21 4.76% 10 7 7 0%
Pada  Tabel  9  didapatkan  hasil  pengukuran  dari LDR dengan pengukuran standar. Dapat dilihat bahwa kesalahan  terbesar  pada  data  adalah  8%  .  Dari persentase  error  yang  tergolong  kecil  maka  dapat disimpulkan  bahwa  pembacaan  alat  ukur  LDR  dapat bekerja dengan baik

## 4.6. Pengujian Sensor DHT11
Pengujian  Sensor  Suhu  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  thermometer  yang  hasilnya akan dibandingkan seperti pada tabel 10.
Tabel 10. Pengujian DHT11 No DHT11 Thermometer Error 1 24.8 25 0.8% 2 23.6 24 1.6% 3 25.3 24 1.2% 4 23.8 24 0.8% 5 26.1 26 0.3% 6 27.8 27 1.3% 7 27.8 25 8.75% 8 25.9 26 0.38% 9 27.7 28 1.08% 10 28.4 29 2.11%
Pada Tabel 10 didapatkan hasil pengukuran dari DHT11  dengan  Thermomter.  Dapat  dilihat  bahwa kesalahan  terbesar  pada  data  adalah  2.11%  .  Dari persentase  error  yang  tergolong  kecil  maka  dapat disimpulkan  bahwa  pembacaan  sensor  DHT11  dapat bekerja dengan baik

## 4.7. Pengujian Sensor Gas
Pengujian  Sensor  MQ9  dilakukan  dengan menguji berbagai macam gas dari jarak tertentu seperti pada Tabel 12.
Tabel 12. Pengujian Sensor Gas No Jenis Gas Jarak PPM 1 Korek Api 1cm 554 2 Korek Api 5cm 509 3 Kompor 1cm 455 4 Kompor 5cm 424 5 Asap Knalpot 1cm 697 6 Asap Knalpot 5cm 683 7 Kertas Terbakar 1cm 543 8 Kertas Terbakar 5cm 521 9 Gas LPG 1cm 442 10 Gas LPG 5cm 420 11 Bensin 1cm 450 12 Bensin 5cm 432 13 Rokok 1cm 532 14 Rokok 5cm 501
Pada Tabel 12 didapatkan hasil pengukuran dari sensor  MQ9  dengan  beberapa  macam  gas  dari  jarak tertentu. Gas  yang dihasilkan dari  Asap  Knalpot dari jarak 1cm merupakan gas dengan PPM tertinggi yang berhasil dideteksi oleh sensor MQ9. Sedangkan LPG dari jarak 5cm merupakan yang paling rendah.

## 4.8. Pengujian Bot Telegram
Dengan  menggunakan  bot  telegram,  tidak  perlu mengakses website jika ingin melihat data terakhir dan kondisi ruang laundry. Berikut adalah hasil pengujian dari  bot  telegram  yang  digunakan  untuk  mengirim notifikasi ke pengguna.
Gambar 10. Bot Telegram
Pada  Gambar  10  dapat  dilihat  bahwa  pengujian bot  telegram  berhasil  mengirimkan  notifikasi  yang berisi  data  terakhir  dan  kondisi  ruang laundry secara akurat.

## 4.9. Pengujian User
Dengan  melakukan  pengujian user dapat mengetahui  apa  saja  kekurangan  yang  mungkin dimiliki oleh sistem seperti pada Tabel 13. Pengujian user untuk Sistem yang dibuat dilakukan oleh sepuluh responden.
Tabel 13. Pengujian User Pernyataan Jawaban SS S C TS STS
Apakah sistem berhasil memberikan informasi tentang kondisi ruang laundry saat ini? 4 4 2 0 0
Dapatkah sistem mendeteksi perubahan kondisi ruang laundry secara akurat berdasarkan data yang diterima dari sensor-sensor? 3 4 2 1 0 Apakah pengguna merasa antarmuka pengguna (UI) sistem mudah digunakan dan informatif? 3 2 5 0 0 Dapatkah pengguna memantau sistem pendeteksian melalui perangkat seluler atau perangkat lain di luar
komputer utama?
3 3 3 1 0 Apakah sistem memberikan visualisasi 1 6 2 1 0
Pernyataan Jawaban SS S C TS STS yang jelas tentang kondisi ruang laundry?
Apakah sistem mengirimkan pemberitahuan (notifikasi) secara efektif jika terjadi perubahan signifikan dalam kondisi ruang laundry? 3 4 3 0 0
Apakah notifikasi yang berasal dari telegram mudah digunakan? 3 5 2 0 0 Apakah notifikasi yang dikirimkan oleh sistem berisi data lengkap yang dibutuhkan pengguna? 3 4 2 1 0 Apakah notifikasi sistem memiliki waktu respon kirim yang cepat? 4 2 3 1 0 Apakah sistem yang telah dibuat dapat membantu atau berguna untuk pemilik atau pekerja laundry? 3 3 4 0 0
Keterangan :
SS = Sangat Setuju S = Setuju
C = Cukup TS = Tidak Setuju STS = Sangat Tidak Setuju Menurut hasil pengujian user pada Tabel 13 dari sepuluh responden yang telah menjawab dapat ditarik kesimpulan bahwa Sistem Keamanan Ruang Laundry dapat bekerja dengan baik dan juga cukup membantu bagi pemilik dan pekerja laundry

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  yang  sudah  dilakukan, sistem yang dibuat dapat bekerja dengan baik. Setiap sensor yang digunakan berhasil mengirimkan data ke website  dengan  akurat  dan  nantinya  dapat  dilihat langsung  menggunakan  bot  telegram  atau  website. Fuzzy logic juga sukses diaplikasikan ke dalam sistem. Dan pada pengujian pengguna, sistem dianggap cukup bermanfaat  bagi  pemilik  atau  pekerja laundry. Saran yang  bisa  diberikan  adalah  aplikasi  ini  menampilkan data secara realtime dengan tampilan aplikasi dan fitur yang sederhana, masih dapat dikembangkan lebih jauh dengan  menambah  fitur  yang  lainnya  atau  juga  lebih memperbaiki  tampilan  dari  website  yang  sudah  ada. Selain pada website, penambahan kondisi-kondisi lain untuk  fuzzy  juga  akan  mengembangkan  aplikasi  ini menjadi lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Gokhale, O. Bhat, and S. Bhat, “Introduction to  IOT,” Int.  Adv.  Res.  J.  Sci.  Eng.  Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 41–44, 2018.
[2] A.  A.  Afifuddin,  “Penerapan  Metode  Fuzzy untuk  Monitoring  Penggunaan  Air  Rumah Tangga Berbasis Arduino,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 31–38, 2019.
[3] B.  Garinanto,  S.  Adi  Wibowo,  and  D. Rudhistiar,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Untuk Smart  Farming  Hamster  Berbasis  Iot,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 693–699, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3752.
[4] A.  Maulana,  “Kajian  eksperimental  boiler setrika  uap  yang  terintegrasi  dengan  mesin pengering  laundry,”  in Prosiding  Seminar Hasil  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat Unjani Expo (Unex) , 2020, pp. 1– 3.
[5] Y.  Efendi,  “Internet  of  Things  (IOT)  sistem pengendalian  lampu  menggunakan  Raspberry PI berbasis mobile,” J. Ilm. Ilmu Komput. Fak. Ilmu Komput. Univ. Al Asyariah Mandar , vol. 4, no. 2, pp. 21–27, 2018.
[6] M.  F.  Wicaksono,  “Implementasi  modul  wifi NodeMCU  Esp8266  untuk  smart  home,” Komputika J. Sist. Komput. , vol. 6, no. 1, 2017.
[7] D.  Desmira,  “Aplikasi  Sensor  Ldr  (Light Dependent  Resistor)  Untuk  Efisiensi  Energi Pada  Lampu  Penerangan  Jalan  Umum,” PROSISKO  J.  Pengemb.  Ris.  dan  Obs.  Sist. Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 21–29, 2022.
[8] M. Y. E. Adiptya and H. Wibawanto, “Sistem Pengamatan  Suhu  dan  Kelembaban  Pada Rumah  Berbasis  Mikrokontroller  ATmega8,”
J. Tek. Elektro , vol. 5, no. 1, 2013.
[9] T.  Rachman,  “Sistem  Monitoring  Kualitas Udara  Pada  Lingkungan  Perumahan  Berbasis Iot  Dengan  Nodemcu.”  Universitas  Islam Kalimantan MAB, 2021.
[10] D. P. Sari, R. Wijanarko, and J. X. M. Tengah, “Implementasi  Framework  Laravel  pada Sistem  Informasi  Penyewaan  Kamera  (Studi Kasus  di  Rumah  Kamera  Semarang),” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 1, p. 32, 2020.
[11] S.  Saepudin,  M.  Miftah,  L.  Santya,  and  V. Mandala,  “Perbandingan  Metode  Fuzzy Mamdani  Dengan  Tsukamoto  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jumlah Produksi Lantak Si Jimat,” J. Rekayasa Teknol. Nusa Putra , vol. 6, no. 1, pp. 11–18, 2019.