## PENERAPAN LOGIKA FUZZY UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS UDARA PADA RUANGAN SMOKING AREA

## DENGAN MIKROKONTROLER
Rommy Zohara Shoma, Sidik Noertjahjono, Joseph Dedy Irawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Rzs10.rz@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  berkembang  yang  memilik  konsumsi  rokok  yang  cukup  tinggi  oleh penduduknya,  sekitar  kurang  lebih  29%  dari  penduduk  merupakan  seorang  perokok  aktif.  Berdasarkan  fakta yang  sudah  disebutkan  sebelumnya,  maka  cukup  banyak  asap  yang  akan  bermunculan.  Tak  terlepas  pada ruangan terbuka, smoking area sudah pasti akan menjadi tempat yang banyak mengandung asap rokok. Sebagai contoh perkembangan teknologi piranti piranti digital seperti mikrokontroler. Pemanfaatan mikrokontroler akan banyak  membawa  dampak  pada  kemudahan  dan  efektivitas  kerja.  Sebagai  contoh  rancang  bangun  sistem pengendalian kualitas udara pada smoking room akan sangat bermanfaat untuk memerbaiki kualitas udara pada suatu smoking room.
Studi  ini  mengajukan perancangan simulasi  sistem kontrol suhu dan  dan asap  beserta implementasinya berupa  prototype  sistem  pengendalian  kualitas  udara  pada  smoking  room  menggunakan  mikrokontroller arduino.  Sistem  pengendalian  kualitas  udara  pada  smoking  room  ini  dilengkapi  dengan  kemampuan  pengatur kecepatan kipas yang sudah diprogram pada mikrokontroler berdasarkan kaidah logika fuzzy yang diterapkan.
Penelitian  ini  menghasilkan  prototype  sistem  pengendalian  kualitas  udara  pada  smoking  room  yang dilengkapi  dengan  fitur  informasi  kondisi  udara  pada  ruangan  yang  ditampilkan  pada  suatu  web,  Sistem  ini bekerja dengan menggunakan beberapa perangkat keras diantaranya: Arduino, Sensor Suhu, Sensor asap, driver motor juga kipas
Kata kunci : suhu , asap rokok, fuzzy, web
1. PENDAHULUAN
1.1  Latar Belakang
Udara merupakan sesuatu yang sangat dibutuhkan  oleh  setiap  makhluk  hidup  dalam kehidupan  sehari  hari  baik  untuk  manusia  ataupun hewan.  Udara  digunakan  oleh  manusia  untuk bernafas,  dan  karnanya  manusia  sudah  pasti membutuhkan  udara  yang  bersih  untuk  bernafas. Udara  yang  bersih  sudah  pasti  dibutuhkan  semua orang,  baik  itu  dewasa,  lansia,  atupun  juga  yang masih anak-anak.
Walaupun  demikian  cukup  banyak  orang yang  mencemari  udara  bersih  tersebut,  contoh kecilnya  dengan  cara  merokok  di  tempat  umum. Tetapi  hingga  kini  juga  sudah  terdapat  area  untuk merokok di tempat umum yang biasa desebut dengan smoking  area.  Smoking  area pun  juga  ada  yang bersifat  ruang  terbuka  seperti  di  taman,  juga  pada ruang  tertutup  seperti  di  bandara,  stasiun,  mall,  dan lain-lain.  Menurut  dr.  Supriyatiningsih,  Sp.OG, M.Kes,  selaku  Project  Director  Muhammadiyah Tobacco  Control  Center  (MTCC)  UMY  dalam  acara workshop KTR (Kampus Tanpa Rokok), ia memaparkan  data  dari  Risekdas  pada  tahun  2017 menunjukan  jumlah  perok  di  Indonesia  sebanyak 29.3%[1]  yang  artinya  hampir  3  dari  10  orang Indonesia merupakan perokok.
Pada Smoking  room biasanya  memiliki ruangan  yang  sempit,  minim  ventilasi  dan  hampir
benar  benar  tertutup.  Kualitas  udara  pada  kondisi seperti  ini  sudah  pasti  tidak  baik  untuk  kesehatan utamanya  pada  pernafasan.  Dengan  kondisi  ruangan yang  tertutup  atau  minim  ventilasi,  maka  asap  yang dikeluarkan oleh para perokok yang ada di dalam area tersebut  susah  untuk  keluar  dan  akan  berkumpul  di ruangan tersebut.
Dari  penjelasan  sebelumnya  tercipta  suatu pemikiran untuk mengimplementasikan sebuah logika fuzzy yang  diterapkan  pada  suatu  simulasi  miniatur smoking  room .  Dimana  sensor  asap/gas  berfungsi untuk  merasakan  banyak  sedikitnya  asap  yang  ada pada  ruangan  juga  digunakan  untuk  mendeteksi bebarapa zat yang berbahaya pada rokok sepert aseton dan  karbon  monoksida  dalam  ruangan  dan  terdapat kipas mengarah ke luar ruangan untuk mengeluarakan asap yang dapat diatur kecepatan putarnya berdasarkan  intensitas  asap  menggunakan  logika fuzzy, juga  sensor  suhu  untuk  memonitoring  suhu yang ada pada ruangan.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terkait
Berdasarkan  penilitian  yang  dilakukan  oleh Emmalia Andriantantri dan Joseph Dedy Irawan pada tahun  2018,  penelitit  memaparkan  bahwa  perlunya monitoring  serta  pengontrolan  untuk  sebuah  green house  yakni  sebuah  rumah  yang  digunakan  untuk memelihara  tanaman  tertentu.  Pada  peneleititan
tersebut menunjukan keuntungan dari system monitoring  yakni  dapat  dilakukakn  secara  jarak  jauh dengan bantuan teknologi iot ( Internet of Things ).[2] Kemudian  pada  tahun  2015,  Ganjar  Turesna dan  kawan-kawan  melakukan  penelitian  tentan  bagai mana  logika fuzzy dapat  bermanfaat  bagi  manusia. Penelitian  tersebut  menerapkan  logika  fuzzy  untuk menyelesaikan  masalah  tersbut  dibantu  dengan perangkat  sensor  seperti  sensor  cahaya  yang dihubungkan  ke  sebuah  mikrokontroler  untuk  diah datanya. [3]
Pada tahun  2019  Alfan  Ahmad  Afifudin  juga melakukan penelitian tentang system monitoring yang menerapakan logika fuzzy. System tersebut melakukan  monitoring  pada  kebutuhan  air  yang digunakan  agar  hemat  dan  tidak  terlalu  kencang  jika saat  isi  dari  tangki  air  tidak  banyak.  Sebaliknya  air akan mengalir deras jika isi dari tangki air penuh. [4].
Di  tahun  2019,  Nouval  Abdullah  dkk melakukan  sebuah  penelitian  bagiamana  melakukan penyaringan zat dari asap rokok dengan menggunakan sensor  gas  seperti  MQ-7.  Penelitian  yang  dilakukan telah  berhasil  mengukur  kadar  minimum  0  PPM sampai maksimum sebesar 928 PPM dari pengukuran yang dilakukan oleh sensor MQ-7 lalu diberi set point pada 100 PPM untuk menggerakan sistem penyaringan  kandungan  karbon  monoksida  yang terdapat dalam asap rokok. [5]

## 2.2 Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah metodologi sistem kontrol pemecahan masalah, yang cocok untuk diimplementasikan pada system mulai dari system yang sederhana, system kecil, system embedded . Jaringan PC , multichannel atau workstation berbasis akuisisi data dan system control. [6]
Urutan untuk algoritma fuzzy adalah sebagai berikut;
1. Fuzzifikasi,  adalah  proses  yang  dilakukan  untuk mengubah variabel nyata menjadi variabel fuzzy.
2. Fuzzy Inferensi System, adalah proses penggabungan  banyak  aturan  berdasarkan  data yang  tersedia.  Sistem  inferensi  fuzzy  merupakan suatu kerangka komputasi yang berdasarkan pada teori  himpunan  fuzzy,  aturan  fuzzy  yang berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy.
3. Defuzzyfikasi  adalah  proses  yang  digunakan untuk mengubah kembali  variabel  fuzzy  menjadi variabel  nyata.  Untuk  proses  defuzzifikasi menggunakan rumus sebagai berikut:

## 2.3 Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu metode dari Fuzzy Inference System. Dimana pada metode tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan berbentuk if-then harus direprensetasikan dengan
suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton.
Gambar 2.  1 inferensi dengan menggunakan metode tsukamoto

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SITEM

## 3.1 Deskripsi Sistem dan Diagram Blok
Sistem  pengendali  kualitas  udara  pada smoking  room  merupakan  suatu  system  yang  dapat mengontrol  tingkat  kepekatan  asap  yang  ada  pada suatu  miniature  smoking  room  dengan  kipas  yang terintegrasi  dengan  logika  fuzzy  sebagai  penentu kecepatan putarnya.
Kebutuhan  perangkat  tersebut  sesuai  dengan blok diagram alat yang dibuat. Gambar blok diagram monitoring  kualitas  udara ditunjukkan  pada  Gambar 3.1 berikut.
Sensor MQ-2 Arduino UNO Sensor MQ-7 Sensor MQ-135 Sensor LM35 Fuzzy Tsukamoto LCD 16x2 ESP8266 Database _monitor Browser user Sensor ultrasonic Fan DC Gambar 3. 1 Diagram Blok Sistem pengendali kualitas udara
Adapun  penjelasan  dari  diagram  blok  pada gambar 3. 1 Adalah sebagai berikut:
1. Yang  pertama  pembacaan  seluruh  sensor  secara bersamaan  mulai dari  masing-masing sensor gas, sensor  suhu,  juga  sensor  ultrasoninc  yang berperan  sebagai  pendeteksi  adanya  pengunjung yang masuk.
2. Kemudian  nilai  asap  yang  didapat  oleh  sensor MQ  2  dan  nilai  suhu  yang  didapat  oleh  sensor DHT11  diolah  untuk  didapatkan  nilai  kecepatan kipas  berdasarkan  aturan  logika  fuzzy  yang digunakan.
3. Setelah  seluruh  data  didapat  dari  seluruh  sensor, seluruh  data  tersebu  kemudian  dikirim  ke database  dengan  menggunakan  modul  wifi esp8266-01.
4. Bersamaan  itu  juga  arduino  mengirim  data  yagn terbaca ke lcd.
5. Pada  bagian  web  browser,  web  kemudian melakukan update kondisi terkini pada  miniature ruangan berdasarakan data terbaru yang ada pada database.

## 3.2 Diagram alir sistem
Flowchart  program  system  pada  sistem pengendali  kualitas  udara  berikut  menggambarkan alur  kerja  sistem  yang  akan  berjalan  dimulai  dari pembacaan  nilai  sensor-sensor  sampai  dimana  web menampilkan data. Berikut alur program pada sistem :
start
Inisiasi variable lm35, mq2, mq7, mq135,
countin, countout, Hasil=proses fuzzy (lm35,mq2) Output Intensistas Kecepatan kipas Simpan hasil monitoring counter, sensor gas, sensor suhu, intensitas kipas, dan jumlah pengunjung ke database Countin<5? t Delay1000ms Pengunjung++ y Countout<5? Delay1000ms Pengunjung-- y t end Output ke web sensor gas, sensor suhu, intensitas kipas, jumlah pengunjung Output ke lcd Jumlah pengunjung

## Gambar 3. 2 Flowchart Sistem
Pada  flowchart  di  atas  merupkan  penjelesan dari  keseluruhan  alur  system.  Dimuali  dari  inisiasi sensor dan variable, kemudian hasil baca sensor suhu dan  sensor  asap  diguanakan  sebagai  variable  untuk penentuan  kecepatan  kipas  menggunakan  metode fuzzy.

## 3.3 Skema Rangkaian Alat
Alokasi  pin  adalah  penempatan  pin-pin  yang terhubung  satu  sama  lain  pada  minimum  sistem Arduino Uno, adapun alokasi pin pada hardware yang dibutuhkan dapat dilihat pada gambar 3.2 berikut.
Gambar 3. 3 Skema Rancangan dan Alokasi pin

## 3.4 Alur dan Penerapan Logika Fuzzy
Alur  kerja  metode  Logika  Fuzzy  yang diterapkan ditunjukkan pada Gambar 3.4 berikut.
Fuzzy masuk fuzzifikasi Sistem inferensi Crisp masuk Luaran crisp defuzzyifikasi Luaran fuzzy Fungsi keanggoataan masuk Evaluasi rule/aturan Fungsi keanggoataan masuk
Gambar 3. 4 alur logika fuzzy
Penjelasan dari alur  logika  fuzzy diatas  yakni :
1. Fuzzifikasi mengubah masukkan- masukkan yang nilai kebenarannya bersifat pasti ( crisp input ) kedalam bentuk fuzzy  input,  yang  berupa  nilai  linguistik yang ditentukan berdasarkan fungsi keanggotaan tertentu.
2. Inference melakukan penalaran menggunakan  fuzzy  input  dan  fuzzy  rules yang telah ditentukan sehinggan menghasikan fuzzy output.
3. Defuzzifikasi  mengubah  fuzzy  output menjadi  crisp  value  berdasarkan  fungsi keanggotaan yang telah ditentukan.
3.4.1 Penerapan Logika Fuzzy
Penerapan logika fuzzy pada sistem pengendali kualitas udara adalah ada pada pengendali kecepatan  putar  kipas yang  berfungsi  untuk memasukan dan membuang udara dengan besaran bit sesuai  dari  hasil  pembacaan  sensor  suhu  dan  sensor asap . 3.4.2 Variabel dan Fungsi Keanggotaan Untuk menentukan kecepatan putar kipas(sebagai  output),  diperlukan  kombinasi  kriteria dari  variabel  input  yang  merupakan  hasil  baca  suhu dari  sensor  DHT11  dan  variable  yang  lain menggunakan  hasil  baca  kepekatan  asap  dari  sensor MQ  2.  Deskripsi variabel serta  fungi  keangggotaan ada pada Tabel 3.3 berikut :
Tabel 3.1 Variabel dan fungsi keanggotaan Input Output Fungsi keanggotaan Nilai Sensor asap MQ 2 Tidak ada 0-5ppm Rendah 3-13ppm Sedang 10-20ppm Tinggi 18-25ppm Sensor suhu DHT11 Rendah 25-28 C Sedang 27-31 C Tinggi 30-33 C Kipas Lambat 30-150pwm Sedang 130-200pwm Cepat 180-255pwm Parameter diatas mengacu pada pada kepekatan  yang  dari  asap  yang  terbaca  oleh  sensor MQ 2 juga besaran suhu yang dibaca oleh sensor suhu DHT11.  Dari  2  para  meter  tersebut  masing-masin terdapat  dua  keanggotaan  yang  digunakan  sebagai acuan  pembuatan  aturan  rule.  Besaran  yang  diterima oleh kedua sensor tentunya akan mempengaruhi  hasil defuzzifikasi  untuk  penentuan  kecepatan  putar  kipas berdasarkan  hasil  inputan  dari  kedua  sensor  yang digunakan.
Gambar dibawah  ini  merupakan grafik fungsi keanggotaan sensor  DHT11 dalam  ruangan  untuk membaca suhu seperti pada Gambar 3.5 berikut
Gambar 3. 6 grafik keanggotaan input 1 (suhu).
Gambar diatas merupakan grafik keanggotan untuk nilai inputan dari sensor DHT11 dalam ruangan yang digunakan untuk melakukan pembacaan besaran suhu.
Gambar dibawah ini merupakan grafik fungsi keanggotaan sensor MQ 2 seperti pada Gambar 3.7 berikut :
Gambar 3. 5 Grafik keanggotaan input 2 (kepekatan asap).
Gambar  diatas  merupakan  grafik  keanggotan untuk  nilai  inputan  dari  sensor  MQ  2  yang  membaca besara asap.

## 3.4.3 Penalaran Rule Base
Adapun penalaran rule  base atau aturan dasar pada  setiap  variabel  input  dan  output  adalah  pada Tabel 3.4 sebagai berikut :
Tabel 3.2 Penalaran Rule Base
R1 IF suhu rendah AND asap sedikit THEN kipas lambat R2 IF suhu rendah AND asap sedang THEN kipas sedang R3 IF suhu rendah AND asap banyak THEN kipas cepat R4 IF suhu sedang AND asap sedikit
THEN kipas sedang
R5 IF suhu sedang AND asap sedang THEN kipas sedang R6 IF suhu sedang AND asap banyak THEN kipas cepat R7 IF suhu tinggi AND asap sedikit THEN kipas cepat R8 IF suhu tinggi AND asap sedang THEN kipas cepat R9 IF suhu tinggi AND asap banyak

## THEN kipas cepat
4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1 Implementasi Sistem
Berdasarkan hasil analisis dan perancangan pada Bab III. Diimplementasikan sistem penerapan logika fuzzy untuk pengendalian kualitas udara pada smoking room sebagai berikut :
4.1.1 Hasil Implementasi Hardware
Pada implementasi perangkat keras pengendali  kualitas  udara  didapati  bentuk  rangkaian alat terlihat seperti pada Gambar.4.1
Gambar 4. 1 Implementasi Komponen
Model  desain  sistem  pengendali  udara  yang dibuat  sesuai  dengan  perancangan hardware .  Pada Gambar  4.1  menunjukkan  model  desain hardware yang  terdiri  dari  beberapa  komponen  dengan  fungsi dan tugas masing – masing

## 4.1.2 Hasil Implementasi Sofware
1. Halaman utama web (home)
Pada  halaman  home  merupakan  dimana halaman  utama  untuk  pengunjung  seperti  pada gambar 4.2 berikut
Gambar 4.2 Tampilan halaman User
2. Halaman Login
Halaman login seperti  pada  Gambar  4.3 digunakan  untuk  admin login ke  menu  informasi rokok.
Gambar 4. 3 Halaman Login Admin
3. Halaman admin info rokok
Halaman  yang  berfungsi  mengontrol  menu info  rokok  yang  ada  pada  halaman  utama  (home) seperti pada gambar 4.4 berikut.
Gambar 4. 4 halaman tabel info rokok (admin).

## 4.2 Pengujian
Setelah diimplementasikan, sistem
pengendali  kualitas  udara  dalam  bentuk prototype akan  dilakukan  pengujian  terhadap  alat  tersebut  baik dari  segi  pengoperasian  sensor  ataupun  komunikasi pengiriman data melalui internet.
4.2.1 Pengujian Hardware 1. Pengujian sensor MQ 7
Pengujian  deteksi  gas  karbon  monoksida dengan  sensor  MQ  7  dilakukan  dengan  cara membandingkan  hasil  output  dari  serial  monitor arduino IDE dengan alat pendeteksi gas dan suhu CO UYIGAO  UA506  dari  asap  hasil  pembakaran  kertas. Pembandingan dapat dilihat pada gambar 4.5 berikut
Gambar 4.5 hasil uji sensor MQ 7
Tabel 4.1 hasil pengujian sensor MQ 7
No Hasil baca (ppm)
selisih Kesalahan (%) Sensor MQ 7 UYIGAO 1 4.5 4.9 0.4 8.16326531 2 2.9 2.4 0.5 20.8333333 3 1.25 1 0.25 25 4 4.9 5.2 0.3 5.76923077 5 4.9 5.3 0.4 7.54716981 Rata rata kesalahan 13.4625998
Berdasarkan  pengujian  sensor  MQ  7  pada Tabel  4.1  yang  dilakukan  sebanyak  5x  (5  kali), didapati  sensor  mampu  membaca  kadar  karbon monoksida yang ada dengan presentase kesalahan rata rata  sebesar  13.5%  dengan  pembacaan  kadar menggunakan alat ukur UYIGAO UA506.

## 2. Pengujian sensor DHT11
Pengujian  deteksi  besar  suhu  dengan  sensor DHT11 dilakukan dengan cara  membandingkan  hasil output sensor pada serial monitor arduino IDE dengan alat  pendeteksi  gas  dan  suhu  UYIGAO  UA506  pada suhu  ruangan  saat  sensor  dan  alat  pembanding digunakan sperti pada gambar 4.6 berikut.
Gambar 4. 6 pengujian sensor suh DHT11
Tabel 4.2 hasil pengujian sensor DHT11
no Hasil baca (ppm) selisih Kesalahan (%) Sensor DHT11 UYIGAO 1 29 27.6 1.4 5.07246377 2 29 28.6 0.4 1.3986014 3 28 27.6 0.4 1.44927536 4 29 29.8 0.8 2.68456376 5 30 28.4 1.6 5.63380282 Rata rata kesalahan 3.24774142
Berdasarkan  pengujian  sensor  DHT11  pada Tabel  4.2  yang  dilakukan  sebanyak  5x  (5  kali),
didapati  sensor  mampu  membaca  kadar  karbon monoksida yang ada dengan presentase kesalahan rata rata sebesar 3.2% dengan pembacaan suhu menggunakan alat ukur UYIGAO UA506. 3. Pengujian sensor ultrasonic Pengujian sensor ultrasonic dilkaukan dengan  meletakan  penghalang  pada  bagian  depan transmitter  dan  receiver  sensor,  bersamaan  itu  pula penggaris diletakan sejajar dengan arah dari transmit- receive  sebagai  alat  ukur  pembanding  seperti  pada gambar 4.5 berikut ini
Gambar 4. 7 pengujian sensor ultrasonic
Tabel 4.3 hasil pengujian sensor ultrasonic
No Jarak penghalang selisih Kesalahan (%) Sensor (cm) Penggaris (cm) 1 26 27 1 3.7 2 13 13.3 0.3 2.2 3 22 23 1 4.3 4 6 7 1 14 5 18 18.5 0.5 2.7 Rata rata kesalahan 5.38
Berdasarkan  pengujian  sensor  ultrasonic  pada Tabel 4.3  yang dilakukan sebanyak 5x (5 kali) secara acak,  bahwasannya  sensor  ultrasonic dapat  bekerja dengan  baik,  meskipun  masih  terdapat  nilai error pada  data  sensor . Rata  rata  yang  didapat  pada pengujian  yang  dilakukan  menunjukan  persentase eror pada sensor ultrasonic adalah sebesar 5.38
4. Pengujian driver motor dan fan dc
Untuk  pengujian  fan  dc  menggunakan  driver motor  l298n  sebagai  pengatur  kecepatan  putaran  dari kipas  dengan  menggunakan  sinyal  pwm  yang dikirimkan  oleh  arduino,  tegangan  yang  digunakan juga berada pada nilai 12v.
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  memberikan sinyal pwm pada driver yang sudah terhubung dengan kipas, kemudian kecepatan rpm diukur  menggunakan sensor  rpm  (tacometer)  seperti  pada  gambar  4.6 berikut.
Gambar 4. 8 pengujian driver motor dan kipas dc
Hasil pengujian sinyal pwm dengan driver dapat dilihat pada tabel 4.4 berikut
Tabel 4.4 hasil pengujian driver motor dan fan dc NO  pwm Rotasi permenit 1 60 649 2 120 2076 3 150 3336 4 200 5827
Berdasarkan  tabel  pengujian  motor  driver  dan fan  dc  pada  tabel  4.4,  didapati  jumlah  putaran permenit bertambah semakin tinggi berdasarkan besar sinyal pwm yang diterima oleh driver dari arduino.
5. Pengujian modul wifi esp 8266
Pengujian  pada  modul  ESP8266  atau  disebut juga  modul  wifi  ini  diuji  dengan  cara  melakukan pengiriman  data  pada  sebuah  suatu  web  server sebagai  output  dari  hasil  baca  sensor.  Untuk  dapat beroperasi,  modul  wifi  dihubungkan  pada  suatu jaringan  internet  local  yang  sama  dengan  webserver local  berada.  Alur  dari  pengujian  modul  wifi  dapat dilihat pada gambar diagram 4.8 berikut
ESP8266 Jaringan lokal Web server
Gambar 4. 9 digram pengujian esp8266
Setelah  modul  wifi  diprogram,  modul  wifi dapat melakukan pengiriman data ke webserver  yang berada  pada  computer  dengan  syarat  webserver  dan modul wifi tersebut ada pada satu jaringan yang sama.
Gambar 4. 10 pengujian pengiriman data oleh modul wifi
Pengujian pada serial monitor arudino IDE dapat dilihat pada gambar 4.11 berikut
Gambar 4. 11 hasil serial monitor pengujian modul wifi Pada  gambar  diatas  pengujian  meliputi  dua langkah yakni yang pertama melakukan penghubungan  ke  jaringan  ssid  dengan  perintah “SEND  :  AT+CWJAP=’laptop’,’internet’”,  jika proses  menghubungkan    ke  jaringan  berhasil  maka serial monitor akan menampilkan teks “ RECEIVED=OK” dan  “ RECEIVED=ERROR” bila gagal. Kemudian pada langkah berikutnya bila proses koneksi  berhasil,  modul  wifi  akan  melakukan pengiriman data ke web server.
4. Pengujian Logika fuzzy
Pengujian  logika  fuzzy  yang  diterapkan  pada sistem dilakukan dengan cara memberi nilai dari suhu yang berbeda dan juga besaran asap yang akan diolah oleh  mikrokontroler  dengan  perhitungan  manual (excel).
Gambar 4. 12 pengujian hasil fuzzy pada serial monitor Tabel 4.5 hasil perbandingan logika fuzzy pada program dan sistem No Perhitungan manual(excel) Hasil fuzzy pada sistem se li sih Ke sa laha n (%)
input output input output suhu co  pwm suhu co pwm 1 29 1 120 29 1 119 1 0.83 2 29 2 116 29 2 115 1 0.86 3 29 11  128 29 11 127 1 0.78 4 29 14  142 29 14 142 0 0.00 5 29 6 113 29 6 112 1 0.88 6 29 15  144 29 15 143 1 0.69 7 29 16  144 29 16 143 1 0.69 8 29 4 112 29 4 111 1 0.89 9 27 0 62 27 0 62 0 0.00 10 27 1 60 27 1 60 0 0.00 11 27 2 60 27 2 60 0 0.00 12 27 13  128 27 13 128 0 0.00 13 27 3 61 27 3 61 0 0.00 14 28 3 87 28 3 87 0 0.00
15 28 2 88 28 2 87 1 1.14 Rata-rata 0.45
Berdasarkan  15  sampel  pengujian  logika fuzzy  yang  dibuat,  rata-rata  kesalahan  yang  yang muncul  dari  seluruh  sampel  yang  ada  pada  tabel  4.5 adalah  sebesar  0,45%  yang  artinya  akurasi  program logika  fuzzy  yang  diterapak  pada  sistem  adalah sebesar 99,55%.

## 4.2.2 Pengujian software
Pengujian software pada penelitian ini dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  kompabilitas website terhadap web browser seperti ditunjukan pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6 pengujian web pada brwoser No Aspek pengujian Web browser Mozila (70.0.) Microsoft edge (20.10240) Internet eplorer (11.0) 1 Halaman home    2 Halaman login    3 Halaman tabel informasi    4 Aksi pada halaman tabel informasi (tambah, edit, hapus)    5 Pembaruan data tanpa reload (ajax)    5. PENUTUP
5.1 Kesimpulan Dari beberapa tahapan pengujian dan perbandingan  yang telah dilakukan terdapat beberapa kesimpulan, diantaranya :
Dari beberapa tahapan pengujian dan perbandingan  yang telah dilakukan terdapat beberapa kesimpulan, diantaranya :
1. Logika fuzzy yang berjalan pada sistem memiliki kesalahan 0,45% dibandingkan dengan perhitungan  manual  (dengan  excel)  yang  artinya program berjalan dengan akurasi sebsar 99,5%.
2. Dengan  menggunakan  logika  fuzzy  maka kecepatan  putar  kipas  dapat  diatur  sedemikian rupa sesuai dengan nilai input dari besaran sensor yang  dibaca  olesh  sensor  asap  MQ  2  dan  sensor suhu DHT11.
3. Dari  hasil  nilai  sensor  yang  terdapat  kesalahan pada  sensor  MQ-7  sebesar  13.5%,  dan  sensor DHT11  sebesar  3.25%  pada  masing  masing  alat pembanding pada sensor yang digunakan.
4. Website dapat berjalan dengan baik pada browser Mozila (70.0.), Microsoft edge (20.10240)
dan  Internet  eplorer  (11.0),  khusus  untuk  bagian ajax  (refresh  data)  hanya  mampu  berjalan  pada mozila firefox.

## 5.2 Saran
Adapun  beberapa  saran  yang  dapat  diberikan setelah melakukan pengembangan sistem dan beberapa pengujian, diantaranya :
1. Karena  modul  esp8266  membutuhkan  delay untuk  melakukan  pengiriman  data,  maka  modul tersebut  dapat  diganti  dengan  modul  wifi  yang lain yang setidaknya memiliki delay lebih sedikit agar  data  yang    dikirimkan  data  berjalan  secara realtime.
2. Untuk mengatasi masalah fan dc yang lemah saat mendapat  sinyal  pwm  rendah  dapat  digunakan adaptor  yang  lebih  baik  sebagai  sumber  tenaga untuk driver motor.
3. Pengurangan  delay  pada  modul  wifi  dapat mengakibatkan  modul  wifi  menjadi  cepat  panas, dapat menggunakan modul real time clock untuk mengatur  interval  pengiriman  agar  modul  wifi terdapat jeda pengiriman antar data.
Daftar pustaka
[1] Anonymous. 2012. Jumlah Perokok di Indonesia Masih  Tinggi,  http://www.umy.ac.id/jumlah- perokok-di-indonesia-masih-tinggi.html  (Senin 30 september 2019 10.58pm).
[2] Adriantantri,  E.,  &  Dedy  Irawan,  J.  (2018). Implementasi IoT Pada Remote Monitoring Dan Controlling  Green  House. Jurnal  Mnemonic , 1 (1).
[3] Turesna,  G.,  Zulkarnain,  Z.,  &  Hermawan,  H. (2017).  Pengendali  intensitas  lampu  ruangan berbasis  Arduino  UNO  menggunakan  metode fuzzy  logic. Jurnal  Otomasi  Kontrol  dan Instrumentasi , 7 (2), 73.
[4] Afifuddin, A. A. (2019). PENERAPAN METODE  FUZZY  UNTUK  MONITORING PENGGUNAAN  AIR  RUMAH  TANGGA BERBASIS  ARDUINO. Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika , 3 (1), 31-38.
[5] Abdullah,  N.,  Suhendi,  A.,  &  Suwandi,  S. (2019).  Perancangan  Dan  Implementasi  Alat Penyaring  Hidrogen,  Metana  Dan  Karbon Monoksida  Yang  Terkandung  Dalam  Asap Rokok  Berbasis  Arduino  Uno. eProceedings  of Engineering , 6 (1).
[6] Naba,  Agus.  2009,  Belajar  Cepat  Fuzzy  Logic Menggunakan MATLAB ,  Yogyakarta,  Andi Offset.
[7] ACHMAD  SOLICHIN , 2010 , MySQL  5  Dari Pemula Hingga “?Mahir, http://achmatim.net/2010/01/30/buku-gratis- mysql-5-dari-pemula-hingga-mahir,
tanggal diakses 1 november 2019.