## PROTOTYPE SMART STREET LIGHT SYSTEM BERBASIS ARDUINO MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC
Fajar Nugraha Bimantoro 1) , Ridho Taufiq Subagio 2) , Muh Afif Sulhan 3)
1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Catur Insan Cendekia Jl. Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat Tlp : (0231) 220250 Co Responden Email: fajarnugraha829@gmail.com 1 , ridho.taufiq@cic.ac.id 2 , sulhan.afif@gmail.com 3

## Article history
Received  07 Apr 2023 Revised   12 Apr 2023 Accepted 11 Jul 2023 Available online 15 Aug 2023
Keywords
PJU,
Smart Street Light System,
Arduino,
Fuzzy Logic
Abstract
Street  lighting  plays  a  crucial  role  in  enhancing  the  safety  and  security  of  the community as a whole, while providing adequate illumination for road users and the  surrounding  environment.  However,  the  use  of  street  lights  installed  and illuminated  throughout  the  night  also  leads  to  wasteful  electricity  consumption. Therefore, the purpose of this research is to save electricity usage in street lighting. This research discusses the application of Fuzzy Logic method in the prototype of Arduino-based Smart Street Light System, which utilizes Light Dependent Resistor (LDR)  sensor  to  detect  brightness  level  and  Ultrasonic  sensor  to  detect  objects around the light. Fuzzy Logic method requires two inputs, namely brightness level and  distance.  Each  input  has  several  predefined  values  or  linguistic  terms.  The brightness input has three linguistic terms, namely bright, cloudy, and dark, while the distance input has three linguistic terms, namely near, medium, and far. The prototype testing results show that if the light level is detected as dark, the light will illuminate with different intensities based on the object's distance. If the object is far, the light intensity will be 40%, if the object is at a medium distance, the light intensity will be 60%, and if the object is close, the light intensity will be 100%. Additionally, there is a 4-second delay before the light turns on.
Riwayat Diterima 07 Apr 2023
Revisi     12 Apr 2023 Disetujui 11 Jul 2023 Terbit 15 Agustus 2023
Kata Kunci PJU, Smart Street Light System , Arduino, Fuzzy Logic

## Abstrak
Lampu penerangan jalan berperan penting dalam meningkatkan keamanan dan rasa aman masyarakat secara umum, serta memberikan penerangan yang memadai bagi pengguna jalan dan lingkungan sekitarnya. Namun, penggunaan lampu jalan  yang terpasang  dan  menyala  sepanjang  malam  juga  mengakibatkan  pemborosan  energi listrik. Sehingga,  maksud dari penelitian ini adalah untuk menghemat penggunaan energi  listrik  pada  lampu  penerangan  jalan.  Penelitian  ini  membahas  penerapan metode  Fuzzy  Logic  pada  prototipe  Smart  Street  Light  System  berbasis  Arduino, dengan  memakai  sensor  LDR  yang  berfungsi  sebagai  deteksi  tingkat  kecerahan kemudian  sensor  Ultrasonic  berfungsi  mendeteksi  objek  di  sekitar  lampu.  Metode Fuzzy  Logic  memerlukan  dua  inputan,  yaitu  tingkat  kecerahan  dan  jarak.  Setiap inputan mempunyai beberapa nilai baku atau bahasa. Inputan kecerahaan memiliki tiga nilai bahasa, yaitu cerah, mendung, dan gelap, sedangkan inputan jarak memiliki tiga  nilai  bahasa,  yaitu  dekat,  sedang,  dan  jauh.  Hasil  pengujian  prototipe menunjukkan  bahwa  jika  tingkat  cahaya  terdeteksi  sebagai  gelap,  lampu  akan menyala dengan intensitas yang berbeda berdasarkan jarak objek. Jika jarak objek jauh,  maka  intensitas  cahaya  akan  menjadi  40%,  jika  jarak  objek  sedang,  maka intensitas  cahaya  akan  menjadi  60%,  dan  jika  jarak  objek  dekat,  maka  intensitas cahaya akan menjadi 100%. Selain itu, terdapat delay waktu selama 4 detik sebelum lampu menyala.

## PENDAHULUAN
Saat  ini,  kemajuan  teknologi  tidak  hanya berperan  penting  dalam  kemajuan  ilmu pengetahuan, tetapi juga menyediakan kenyamanan  dalam  aktivitas  sehari-hari
manusia.  Kemajuan  teknologi  yang  otomatis dapat  menghemat  waktu  dan  mengurangi biaya  yang  dikeluarkan.  Di  era  modern  ini, manusia  tidak  lagi  terbatas  oleh  waktu,  di mana  segala  aktivitas  dapat  dilakukan  pada
malam  hari  berkat  adanya  lampu  sebagai sumber  cahaya.  Pemberian  penerangan  jalan adalah  suatu  kebutuhan  yang  harus  dipenuhi oleh Pemerintah Daerah/Kota sebagai tanggung  jawab  mereka  dalam  memberikan layanan  kepada  masyarakat.  Dalam  rangka memenuhi standar pelayanan minimal bidang perhubungan daerah, lampu penerangan jalan memberikan  rasa  aman  bagi  masyarakat, meningkatkan keamanan pengguna jalan, dan menerangi lingkungan sekitar.
Meskipun  memiliki  sejumlah  manfaat, penerangan  lampu    jalan  yang  terpasang  dan terus menyala terang sepanjang malam masih menggunakan tingkat kecerahan yang maksimal,  yang  mengakibatkan  pemborosan energi  listrik.  Pada  saat  lalu  lintas  jarang dilalui pada tengah malam, penggunaan energi listrik  dapat  dihemat  dengan  mengurangi kecerahan  cahaya  pada  lampu.  Dishub menyebutkan bahwa di Kota Cirebon terdapat 5.416 PJU dengan tagihan listrik rata-rata Rp 930  juta  per  bulan.  Karena  itu,  dibutuhkan sistem  PJU  yang  lebih  efisien  dalam penggunaan  energi  dan  dapat  memberikan pencahayaan  yang  nyaman..  Efisiensi  energi mengacu pada prinsip, teknik dan metode yang mempunyai  kemungkinan  untuk  mencapai hasil  yang  sama  dengan  penggunaan  energi yang  lebih  rendah  atau  mendapatkan  hasil yang  lebih  besar  dengan  penggunaan  energi yang  sama.  Pentingnya  efisiensi  energi  telah ditekankan  melalui  regulasi,  seperti  yang diatur  dalam  Undang-Undang  No  30  tahun 2007  dan  Peraturan  Pemerintah  Nomor  70 Tahun 2009 tentang konservasi energi. Topik ini  telah  menjadi  populer  karena  permintaan energi di seluruh dunia terus meningkat setiap tahun.  Oleh  karena  itu,  efisiensi  energi merupakan  tanggung  jawab  bersama  bagi sektor  swasta,  pemerintah,  dan  masyarakat secara keseluruhan.
Smart  Street  Light  System adalah  sistem kontrol  penerangan  jalan cerdas yang menggunakan  kecerdasan  buatan  (logika program  sebelumnya)  untuk  memberikan layanan  otomatis.  Dalam  situasi  ini,  penulis memiliki  minat  untuk  mengembangkan  suatu model  awal  sistem  penerangan  jalan  yang dapat  menyala  dengan  otomatis  pada  waktu malam  dengan  menggunakan LDR    (sensor Light  Dependent  Resistor)  d an Ultrasonic
menggunakan Fuzzy  Logic .  Hal  ini  bertujuan untuk mengoptimalkan konsumsi energi listrik tanpa mengorbankan kenyamanan masyarakat.

## METODE PENELITIAN

## Prosedur Penelitian
Tujuan utama penelitian ini pada dasarnya adalah  mengembangkan  suatu  produk  yang berfokus  pada  pembuatan  Prototype  Smart Street  Light  System  yang  berbasis  Arduino dengan  menggunakan  pendekatan  Fuzzy Logic.  Dalam  rangka  mencapai  tujuan penelitian  tersebut,  penulis  memilih  untuk menggunakan  metode  pengembangan  sistem yang  dikenal  sebagai Rapid  Application Development (RAD).
Rapid  Application  Development  (RAD) adalah suatu metode sekuensial dan linier yang menitikberatkan  pada  pengembangan  yang cepat. Dalam pengembangan sistem informasi konvensional,  biasanya  memerlukan  waktu setidaknya 170 hari untuk menyelesaikannya, tapi  dengan RAD  method , sebuah  sistem  bisa selesai  dengan  rentang  waktu  28-85  hari. Model  pengembangan  RAD  sistem  memiliki tahapan sebagai berikut:
Mulai Rencana Kebutuhan Observasi Proses Desain Pengujian Berhasil Implementasi Selesai Ya Tidak

## Gambar 2.1 Prosedur Penelitian
Keterangan Gambar 2.1 : 1. Rencana Kebutuhan
Dalam fase ini, penulis melakukan studi pustaka  guna  mengumpulkan  informasi mengenai persyaratan peralatan dan bahan yang  diperlukan,  serta  metode  yang diperlukan  untuk  mencapai  tujuan  yang ditetapkan.
2. Observasi Setelah  itu,  penulis  juga  melakukan observasi  langsung  terhadap  objek  untuk kemudian  merancang  sistem smart  street light.

## 3. Proses Desain Sistem
Pada  fase  ini,  penulis  melakukan analisis dan perancangan terhadap komponen-komponen  yang  dibutuhkan dalam  sistem  yang  akan  dikembangkan. Dari  hasil  analisis  akan  dibuat  sebuah rancangan  sistem  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini.  Hasil  analisis  dan perancangan  ini  akan  dijadikan  acuan untuk  mengembangkan Prototype  Smart Street  Light  System Berbasis  Arduino Menggunakan Metode Fuzzy Logic.
4. Pengujian Berikutnya melakukan uji coba terhadap smart  street  light  system dengan melakukan simulasi. Pada tahap uji coba ini akan  dilakukan  testing  pada smart  street light  system dengan  mencoba  berbagai kondisi pada smart street light system . Lalu melihat  apakah  data  masukan  dari  sensor Light  Dependent  Resistant (LDR),  sensor Ultrasonic dan  proses Fuzzy  Logic sudah benar.  Apabila  tidak  sesuai  maka  Penulis akan kembali merubah desain sistem.
5. Implementasi Tahapan  ini  adalahan  tahap  lanjutan dari  pengujian  apabila  hasil  pengujian sudah sesuai dan tidak ada kesalahan maka penulis akan mengimplementasikan sesuai rancangan yang telah dibuat.

## Metode Pengumpulan Data
1. Observasi
Observasi adalah tindakan yang
dilakukan untuk mengamati dan memperoleh  pemahaman  tentang  suatu proses atau objek dengan tujuan mendapatkan
pengetahuan tentang fenomena tersebut berdasarkan pengetahuan  dan  ide-ide  yang  sudah diketahui sebelumnya.
2. Studi Literatur Studi literatur merupakan metode yang digunakan  untuk  mengumpulkan  sumber yang terkait dengan topik atau metode yang dibahas dalam suatu penelitian. Tahap ini, penulis melakukan kajian dengan
mempelajari  dan  membaca  jurnal  ilmiah,
buku referensi, serta dokumen yang relevan yang tersedia di lingkungan kampus untuk mendukung penelitian yang akan dilakukan.

## Kerangka Sistem
Diagram Blok Kerangka Sistem Proses Input Output Nilai dari Sensor LDR Nilai dari Sensor Ultrasonic Lampu LED Terpilih Intensitas Lampu Terpilih Fuzzification Inference Defuzzification M e tode F uz zy L ogi c Basis Aturan
Gambar 2.2. Diagram Blok Kerangka  Sistem
Berdasarkan Gambar 2.2 dalam
pembuatan smart  street  light  system ini dimulai  dari  pengambilan  nilai  data  sensor Light  Dependent  Resistant (LDR) yang berfungsi  untuk  mendeteksi  cahaya  dan merubah  nilai  resistansi  berdasarkan  cahaya yang  masuk  dan  sensor Ultrasonic yang berfungsi  untuk  mendeteksi  objek  dengan gelombang  suara  yang  dipantulkan  kemudian akan  dilakukan  proses Fuzzy  Logic untuk menentukan  intensitas  cahaya  lampu,  jika malam  maka  kondisi  awal  lampu  akan menyala dengan intensitas cahaya sebesar 40% dan jika ada objek didekat lampu maka lampu akan  menyala  dengan  intensitas  cahaya sebesar  100%,  sebaliknya  jika  kondisi  siang maka lampu akan mati.

## Lampu Penerangan Jalan Umum(PJU)
Lampu  Penerangan  Jalan  Umum  (PJU) merupakan  salah  satu  elemen  infrastruktur yang penting untuk memberikan kenyamanan dan  meningkatkan  keselamatan  pengguna jalan  pada  malam  hari.  PJU  terdiri  dari berbagai komponen, termasuk sumber cahaya, elemen  optik,  elemen  elektrik,  struktur penopang, dan pondasi tiang lampu. Lampu ini dipasang di sisi kiri, kanan, atau tengah jalan dengan  tujuan  untuk  menerangi  jalanan  dan lingkungan  sekitarnya  yang  membutuhkan penerangan.

## Metode Fuzzy Logic Sugeno
Teori  mengenai  himpunan  samar  atau fuzzy  set diperkenalkan  pertama  kali  oleh Lothfi  Zadeh  pada  tahun  1965.  Konsep himpunan  samar  atau fuzzy  set digunakan
untuk  mewakili  dan  mengatasi  masalah ketidakpastian  atau  kebenaran  yang  bersifat sebagian.  Metode  Sugeno  adalah  salah  satu metode inferensi fuzzy yang umum digunakan, yang menggambarkan aturan dalam format IF -  THEN.  Dalam  metode  ini,  output  sistem dinyatakan  dalam  bentuk  konstanta  atau persamaan linear. Metode Sugeno diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun  1985.  Model  Sugeno  menggunakan fungsi keanggotaan Singleton, di mana fungsi keanggotaan tersebut memiliki derajat keanggotaan  1  pada  suatu  nilai  crisp  tunggal dan 0 pada nilai crisp lainnya.
Berikut  adalah  beberapa  tahapan  logika fuzzy :
Masukan Crips Fuzzifikasi Masukan Fuzzy Evaluasi aturan inference Keluaran Fuzzy Defuzzifikasi Keluaran Crips Fungsi Keanggotaan Masukan Basis Aturan Fungsi Keanggotaan Keluaran

## Gambar 3.1 Metode Fuzzy Logic
Keterangan Gambar 3.1. : 1. Fuzzification Fuzzification merupakan proses mengubah input yang memiliki nilai  pasti atau tegas (crisp  input) menjadi  bentuk  masukan fuzzy ,  yang  direpresentasikan  oleh  nilai linguistik dengan semantik yang ditentukan oleh fungsi keanggotaan tertentu.
2. Inference Inference merupakan  proses  penalaran
yang  menggunakan  fuzzy  input  dan fuzzy
rules yang telah ditentukan untuk menghasilkan fuzzy output.
3. Defuzzification Defuzzification merupakan proses
mengubah fuzzy output menjadi nilai crisp berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan.

## Fuzzifikation
Fuzzifikasi  adalah  suatu  proses  yang mengubah  pemetaan  dari  himpunan  tegas (crisp  set)  ke  himpunan  fuzzy  melibatkan konversi  nilai  crisp  ke  dalam  nilai  fuzzy menggunakan  fungsi  keanggotaan.  Fungsi keanggotaan  ini  menentukan  sejauh  mana suatu  nilai  crisp  termasuk  dalam  himpunan fuzzy dengan mengatribusikan derajat keanggotaan  yang  sesuai.  Dengan  demikian, pemetaan  tersebut  mengubah  nilai  tegas menjadi  nilai  fuzzy  yang  mencerminkan tingkat  keterkaitan  dengan  himpunan  fuzzy yang terkait. Dalam proses fuzzifikasi, penting untuk  memenuhi  kriteria  di  mana  semua anggota himpunan tegas harus tercakup dalam himpunan fuzzy . Hal ini  bertujuan  untuk memudahkan perhitungan dalam sistem fuzzy .

## Gambar 3.2 Fungsi Keanggotaan Segitiga
Contoh  penulisan  formula  dengan  indeks sebagai berikut:
𝜇[𝑥] = { 0,            𝑥 ≤  𝑎 𝑥 − 𝑎
𝑏 − 𝑎 ,           𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏
𝑐 − 𝑥 𝑐 − 𝑏 ,             𝑏 ≤ 𝑥  ≤ 𝑐
0,             𝑥 ≥ 𝑐
Dalam  konteks  ini,  angka  pada  sumbu  x akan mewakili derajat keanggotaan, sedangkan pada sumbu y akan mewakili nilai dari fungsi keanggotaan fuzzy. Misalnya, jika kita mempertimbangkan variabel suhu dengan fungsi  keanggotaan  "suhu hangat",  maka  kita dapat menggunakan notasi berikut:
Untuk himpunan fuzzy "suhu dingin":
a. Jika x ≤ a, maka nilai fungsi keanggotaan fuzzy  adalah  1  (derajat  keanggotaan maksimum)
b. Jika x > a,  maka nilai fungsi keanggotaan fuzzy  secara  bertahap  menurun  dari  1 hingga 0 saat x mendekati b.
Untuk himpunan fuzzy "suhu hangat":
a. Jika x ≤ a atau x ≥ c, maka nilai fungsi ke- anggotaan  fuzzy  adalah  0  (derajat  ke- anggotaan nol)
b. Jika  a  <  x  <  b,  maka  nilai  fungsi  ke- anggotaan fuzzy secara bertahap meningkat dari 0 hingga 1 saat x mendekati b.
c. Jika  b  <  x  <  c,  maka  nilai  fungsi  ke- anggotaan  fuzzy  secara  bertahap  menurun dari 1 hingga 0 saat x mendekati b.
Untuk himpunan fuzzy "suhu panas":
a. Jika x ≤ b, maka nilai fungsi keanggotaan fuzzy  secara  bertahap  meningkat  dari  0 hingga 1 saat x mendekati b.
b. Jika x > b, maka nilai fungsi keanggotaan fuzzy  adalah  1  (derajat  keanggotaan maksimum).
c. Dengan  demikian,  angka  pada  sumbu  x akan merepresentasikan
derajat keanggotaan  (0  hingga  1),  sedangkan sumbu y akan merepresentasikan nilai dari fungsi  keanggotaan  fuzzy  (misalnya,  suhu hangat).

## Inferensi
Proses implikasi merupakan tahapan untuk menghasilkan  nilai  output  berdasarkan  nilai input  dalam  pengambilan  keputusan.  Salah satu  model  penalaran  yang  umum  digunakan adalah  model  max-min.  Dalam  model  ini, langkah  awal  melibatkan  operasi  minimum (min)  antara  sinyal  output  dari  lapisan fuzzifikasi.  Setelah  itu,  dilakukan  operasi maksimum  (max)  untuk  menentukan  nilai output  fuzzy  yang  akan  dijadikan  sebagai bentuk  output  tegas  setelah  melalui  proses defuzzifikasi.

## Defuzzifikation
Defuzzifikasi  Merupakan  proses  mengambil himpunan fuzzy sebagai input yang diperoleh dari  komposisi  aturan-aturan  fuzzy.  Output yang dihasilkan adalah sebuah bilangan dalam domain himpunan fuzzy tersebut. Dengan kata lain,  melalui  proses  defuzzifikasi,  jika  kita diberikan suatu himpunan fuzzy dalam rentang tertentu, kita harus dapat menghasilkan sebuah nilai crisp tertentu sebagai output .

## Arduino Uno
Arduino  Uno  adalah  varian  produk  Arduino yang merupakan perangkat elektronik dengan mikrokontroler ATmega328 yang terintegrasi.
Perangkat  ini  cocok  untuk  pengembangan rangkaian  elektronik  dari  sederhana  hingga kompleks.
Dengan Arduino Uno,
pengendalian  LED  dan  pengontrolan  robot dapat  diimplementasikan  dengan  efektif, meskipun ukurannya relatif kecil.
Gambar 3. 3 Arduino Uno

## LDR (Light Dependent Resistor)
Light  Dependent  Resistor (LDR)  adalah resistor yang mengalami perubahan resistansi tergantung  pada  intensitas  cahaya.  Resistansi meningkat saat cahaya berkurang dan menurun saat cahaya meningkat.

## Gambar 3. 4 Sensor LDR

## Sensor Ultrasonic
Ultrasonik  sensor  merupakan  alat  yang dapat  merubah  gelombang  suara  menjadi sinyal listrik dan begitupun sebaliknya. Prinsip kerjanya  berdasarkan  pantulan  gelombang suara, sehingga memungkinkan dapat mengukur  keberadaan  objek  dengan  jarak tertentu  menggunakan  frekuensi  ultrasonik, yang melebihi batas pendengaran manusia.

## Gambar 3.5 Sensor Ultrasonic

## LED (Light-Emitting Diode)
LED  ( Light  Emitting  Diode) merupakan komponen  elektronik  yang  menghasilkan cahaya  monokromatik  saat  diberi  tegangan. LED  adalah  jenis  dioda  yang  terbuat  dari
semikonduktor  dan  warna  cahaya  yang dipancarkan tergantung pada bahan semikonduktor  yang  digunakan.  LED  juga dapat  memancarkan  sinar  inframerah  yang tidak terlihat oleh mata manusia, seperti yang digunakan pada remote control atau perangkat elektronik lainnya.

## Gambar 3.6 LED

## Breadboard
Breadboard merupakan  suatu  papan rangkaian  elektronik  yang  digunakan  untuk membuat  prototipe  atau  uji  coba  sementara tanpa  melakukan  proses  soldering.  Dengan menggunakan
breadboard , komponen elektronik  dapat  dipasang  dan  dihubungkan secara sementara tanpa merusaknya .

## Gambar 3.7 BreadBoard

## Kabel Jumper
Jumper  Kabel  merupakan  kabel  listrik yang  digunakan  untuk  menyambungkan komponen pada papan roti tanpa perlu solder. Kabel jumper biasanya memiliki konektor atau pin  di  kedua  ujungnya.  Konektor  yang digunakan  untuk  dimasukkan  disebut  male connector, sementara konektor yang digunakan  untuk  dimasukkan  disebut  female connector.
Gambar 3.8 Kabel Jumper

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa Metode Fuzzy
Dalam analisis metode fuzzy ini dijelaskan  bagaimana  perhitungan fuzzy
dilakukan. Tahapan implementasi yang terdapat  dalam  penelitian  ini  meliputi fuzzifikasi,  basis  aturan,  inferensi,  dan defuzzifikasi.  Metode  fuzzy  mengindikasikan bahwa  dalam  kontrol  fuzzy,  terdapat  fungsi yang  memadai  untuk  melakukan  pemetaan ruang input ke ruang output.
Start Sensor LDR, Sensor Ultrasonik Pembentukan Himpunan Fuzzy Inferensi Menentukan Aturan Fuzzy Defuzzifikasi Intensitas Cahaya End A A Gambar 4.1 Flowchart Analisa Fuzzy
1. Fuzzification Dalam proses perhitungan metode logika fuzzy, dilakukan langkah perhitungan fuzzifikasi.  Fuzzifikasi  merupakan  langkah perhitungan  yang  mengubah  nilai  input  dari bentuk tegas menjadi bentuk fuzzy
(linguistik), yang umumnya direpresentasikan dalam  bentuk  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi keanggotaannya masing-masing. Dalam penelitian  ini,  terdapat  dua  variabel  input, yaitu variabel cuaca dan jarak. Setiap variabel input  memiliki  nilai  linguistik  yang  masing- masing diwakili.
a) Variabel Cuaca
Cuaca  memiliki  3  nilai  bahasa  yaitu Cerah,  Mendung  dan  Gelap.  Adapun proses  fungsi  keanggotaan  cuaca  akan dijelaskan dibawah ini:
Gambar 4.2 Fungsi Keanggotaan Cuaca
Berikut fungsi keanggotannya :
[𝑥] = { 0,            𝑥 ≤  𝑎 𝑥 − 𝑎
𝑏 − 𝑎 ,           𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏
𝑐 − 𝑥
𝑐 − 𝑏 ,             𝑏 ≤ 𝑥  ≤ 𝑐
0,             𝑥 ≥ 𝑐
Misalnya pada sensor LDR (Light Dependent Resistor) diperoleh  nilai  tegas  (crips)  sebesar 45  maka  nilai  fungsi  keanggotaan fuzzy pada variabel cuaca adalah sebagai berikut :

## Gambar 4.3 Grafik Fuzzifikasi Cuaca
Jika  nilai  tegas  dari  sensor  cuaca  sebesar  45 maka  nilai  linguistik  yang  berlaku  adalah Mendung,  karena  nilai  sensor  tidak  termasuk himpunan  lainnya  maka  bernilai  0,    dimana untuk fungsi himpunan sebagai berikut :
µ 𝑀𝑒𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 [𝑥]
= { 0,            𝑥 ≤  𝑎 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 ,           𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏
𝑐 − 𝑥
𝑐 − 𝑏 ,             𝑏 ≤ 𝑥  ≤ 𝑐
0,             𝑥 ≥ 𝑐 µ 𝑀𝑒𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 [𝑥] = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 ,           𝑎  ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 µ 𝑀𝑒𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 [45] = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 ,           40
≤ 45  ≤ 60 µ 𝑀𝑒𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 [45] = 45 − 40 50 − 40
µ 𝑀𝑒𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 [45] = 5 10 = 0,5 µ 𝐶𝑒𝑟𝑎ℎ [45] = 0 µ 𝐺𝑒𝑙𝑎𝑝 [45] = 0
Jadi,  pada  proses  fuzzifikasi  variabel  cuaca dengan  inputan  nilai  tegas  ( crips )  sebesar  45 menghasilkan nilai keanggotaan 0,5.
b) Variabel Jarak
Untuk  Jarak  memiliki  3 linguistic  value yaitu  Dekat,  Sedang  dan  Jauh.  Adapun proses  fungsi  keanggotaan  jarak  akan dijelaskan dibawah ini:
Gambar 4.4 Fungsi Keanggotaan Jarak Berikut fungsi keanggotannya :
[𝑥] = {
0,            𝑥 ≤  𝑎 𝑥 − 𝑎
𝑏 − 𝑎 ,           𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏 𝑐 − 𝑥 𝑐 − 𝑏 ,             𝑏 ≤ 𝑥  ≤ 𝑐
0,             𝑥 ≥ 𝑐
Misalnya  pada  sensor Ultrasonic diperoleh nilai tegas (crips) sebesar 70 maka nilai fungsi keanggotaan fuzzy pada  variabel  jarak  adalah sebagai berikut :

## Gambar 4.5 Grafik Fuzzifikasi Jarak
Jika nilai tegas dari sensor Ultrasonic sebesar 70  maka  nilai  linguistik  yang  berlaku  adalah Jauh,  karena  nilai  sensor  tidak  termasuk himpunan  lainnya  maka  bernilai  0,    dimana untuk fungsi himpunan sebagai berikut :
µ 𝐽𝑎𝑢ℎ [𝑥] = { 0,            𝑥 ≤  𝑎 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 ,           𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏 𝑐 − 𝑥 𝑐 − 𝑏 ,             𝑏 ≤ 𝑥  ≤ 𝑐
0,             𝑥 ≥ 𝑐 µ 𝐽𝑎𝑢ℎ [70] = 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 , 𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏 µ 𝐽𝑎𝑢ℎ [70] = 70 − 60 70 − 60 µ 𝐽𝑎𝑢ℎ [70] = 10 10 µ 𝐽𝑎𝑢ℎ [70] = 1 µ 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [70] = 0 µ 𝐷𝑒𝑘𝑎𝑡 [70] = 0
Jadi, pada proses fuzzifikasi variabel cuaca dengan inputan nilai tegas ( crips ) sebesar 70 menghasilkan nilai keanggotaan 1.
2. Basis Aturan
Langkah  selanjutnya  dalam  perhitungan nilai  fuzzy  adalah  pembuatan  aturan  fuzzy. Aturan  fuzzy  digunakan  untuk  menghasilkan output  berupa  durasi  waktu  lampu  menyala.
Dalam pembuatan aturan, penulis menggunakan  "IF"  dan  "AND"  untuk  baris aturan, dan output dinyatakan dengan perintah "THEN".  Pada  Metode  Fuzzy  Sugeno menggunakan fungsi implikasi min.
Tabel 4.1 Basis Aturan Rule Cuaca Jarak Lampu  Intensitas Rule 1 Terang Jauh OFF 0 Rule 2 Terang Sedang OFF 0 Rule 3 Terang Dekat OFF 0 Rule 4 Mendung Jauh OFF 0 Rule 5 Mendung  Sedang OFF 0 Rule 6 Mendung Dekat OFF 0 Rule 7 Gelap Jauh ON 40 Rule 8 Gelap Sedang ON 60 Rule 9 Gelap Dekat ON 100

## 3. Inferensi
Setelah  mendapatkan  aturan,  langkah berikutnya  adalah  melakukan  perhitungan dengan  menggunakan  fungsi  implikasi  dari setiap aturan tersebut. Dalam perhitungan ini, nilai  fuzzifikasi  dimasukkan  ke  dalam  fungsi implikasi  untuk  mendapatkan  nilai  terkecil dari  setiap  nilai  fuzzifikasi  yang  diperoleh, menggunakan  fungsi  MIN.  Persamaan  yang digunakan untuk menghitung implikasi dengan  menggunakan  fungsi  MIN  dapat dilihat di bawah ini.
𝜇𝐴 ∩ 𝐵[𝑥] = min (𝜇𝐴[𝑥], 𝜇𝐵[𝑥])

## 4. Defuzzifikasi
Metode Average (rata-rata) :
Z * = ∑ 𝑖 𝑛 𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑖 ∗𝑧 𝑖 ∑ 𝑖 𝑛 𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝑖
𝑍 ∗ =
(0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) + (0 ∗ 0) + (1 ∗ 40) + (0 ∗ 60) + (0 ∗ 100)
0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 + 0 + 0
𝑍 ∗ = 40 1 = 40
Kesimpulan  :  jika  nilai  sensor  LDR (Light Dependent  Resistor) bernilai  30  dan  sensor
Ultrasonic 70,  maka  tingkat  intensitas  lampu adalah 40 .
4.2. Perancangan Prototype Uusulan Perancangan merupakan rancangan- rancangan yang akan diusulkan, flowchart dan lainnya  yang  digunakan  dalam  pembuatan smart street light system . 4.2.1. Diagram Blok Sistem
Sensor LDR Sensor Ultrasonic Modul Arduino Lampu LED Lampu LED Lampu LED Lampu LED Gambar 4.1. Blok Diagram Smart Street

## Light System
Keterangan Gambar 4.1. : 1. Sensor LDR (Light Dependent Resistant) Sensor  LDR,  juga  dikenal  sebagai  sensor cahaya, dirancang untuk mendeteksi intensitas  cahaya  pada  berbagai  kondisi waktu, seperti pagi, siang, sore, dan malam. Ketika  sensor  mendeteksi  kegelapan  di sekitarnya,  lampu  akan  menyala  dengan intensitas  cahaya  sebesar  40%,  sedangkan ketika tidak ada kegelapan yang terdeteksi, lampu akan mati.
2. Sensor Ultrasonic
Sensor  ini  difungsikan  pada  alat  untuk mendeteksi objek sekitar lampu. Ketika ada objek  yang  terdeteksi  maka  intensitas cahaya lampu 100% dan ketika objek tidak terdeteksi  maka  intensitas  cahaya  lampu kembali ke 40%.
3. Mikrokontroler Arduino Mikrokontroler  Arduino  berperan  sebagai pengolah  input  dan  output  dalam  sistem pengaturan intensitas cahaya secara keseluruhan.  Di  sini,  metode  Fuzzy  Logic diimplementasikan dalam desainnya.
4. Fuzzy Logic Fungsi kecerdasan buatan akan disematkan ke  dalam  chip  mikrokontroler  dengan aturan-aturan yang telah ditetapkan. Fuzzy Logic ini akan diterapkan dalam pemrograman Arduino.
5. Lampu LED Lampu  LED,  atau Light  Emitting  Diode , digunakan sebagai output dalam perangkat ini, dengan tujuan memancarkan intensitas cahaya.

## 4.2.2. Rangkaian Smart Street Light System
Gambar 4.2. Rangkaian Sistem Smart Street

## Light System

## Kebutuhan Sistem
Pada  proses  pengimplementasian  dan pengujian prototype smart street light system ini  diperlukan  beberapa  kebutuhan,  pada penelitian  ini  kebutuhan  komponen software dan hardware diantaranya sebagai berikut :
Tabel 5. 1 Kebutuhan Sistem Hardware
Tabel 5. 2. Kebutuhan Sistem Software

## Tampilan Alat
Gambar 5.1 Tampilan Alat

## Pengujian Alat
Tujuan dari pengujian sistem secara
menyeluruh adalah untuk mendapatkan beberapa  parameter  yang  dapat  menunjukkan kemampuan  dan  keandalan  sistem  dalam menjalankan  fungsinya.  Proses  ini  dilakukan untuk  mengevaluasi  hasil  dari  sistem  yang telah dirancang dan diimplementasikan. Hasil pengujian  tersebut  akan  disajikan  dalam bentuk tabel sebagai berikut.
Tabel 5. 3. Pengujian Sistem No Cuaca Jarak Lampu Inten sitas Nyala Lampu 1. Terang Jauh OFF 0 0 2. Terang Sedang OFF 0 0 3. Terang Dekat OFF 0 0 4. Mendung Jauh OFF 0 0 5. Mendung Sedang OFF 0 0 6. Mendung Dekat OFF 0 0 7. Gelap Jauh ON 40 1 detik 8. Gelap Sedang ON 60 1 detik 9. Gelap Dekat ON 100 4 detik

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian,  pembahasan,  dan pengujian  alat  di  atas,  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.  Prototype  Smart  Street  Light  System  ini mampu mengefisienkan konsumsi penggunaan  daya  listrik  dengan  mengatur tingkat intensitas cahaya lampu. 2.  Pemanfaatan sensor LDR sebagai pendeteksi  kecerahan  atau  cahaya  dan sensor ultrasonic sebagai pendeteksi objek dapat  saling  berintegrasi  dengan  modul arduino  pada  prototype  smart  street  light system.
3.  Metode  Fuzzy  Logic  berhasil  diterapkan dan  terintegrasi  dengan  modul  arduino untuk menentukan tingkat intensitas cahaya pada smart street light system.

## SARAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembuatan alat yang telah dilakukan, penulis memberikan beberapa  rekomendasi  untuk  meningkatkan prototype  sistem  lampu  penerangan  jalan pintar  ini.  Beberapa  rekomendasi  tersebut antara lain sebagai berikut :
No. Nama Perangkat Qty Keterangan 1. Laptop
1 Ram 4Gb, HDD 1TB, Intel Core i5 8 th Gen. 2. Arduino Uno 1 Digunakan sebagai pusat kendali rangkaian modul 3. Solar Panel 1 Digunakan  sebagai  konversi  energi  cahaya menjadi energi listrik 4. Sensor LDR 1 Digunakan sebagai pendeteksi cahaya 5. Sensor Ultrasonic 2 Digunakan sebagai pendeteksi ada tidaknya objek 8. Kabel Jumpe r  F-F  , M-F. 1 set Digunakan untuk menghubungkan rangkaian 9. Kabel USB 1 Digunakan sebagai pengisi daya pada power bank 10. Breadboard 2 Digunakan sebagai papan untuk memudahkan rangkaian 11. Power Bank 1 Digunakan  sebagai  penyimpan  daya  yang dihasilkan solar panel 13. Resistor 1 Berfungsi untuk menghambat aliran listrik pada rangkaian
14. LED
4 Digunakan sebagai penerangan
No. Nama Perangkat
Keterangan 1. Arduino IDE Digunakan untuk menulis kode program 2. Fritzing Digunakan untuk merancang rangkaian alat 3 Microsoft Visio Digunakan untuk membuat alur program
1.  Penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk dikembangkan lebih lanjut dengan
menambahkan  sistem  monitoring  untuk mengecek kondisi lampu jika ada kerusakan  pada  penerangan  jalan  umum sehingga maintenance lebih mudah.
2.  Diperlukan  adanya  penyesuaian  lanjutan pada  type  sensor  ataupun  alat  pendukung lainnya  dengan  kondisi  jalan  yang  akan diterapkan  smart  street  light  system  agar mendapatkan hasil yang maksimal.

## REFERENSI
Q.  J.  Nabilah,  E.  Y,  Puspaningrum,  W.
Syaifullah, and J.Saputra.(2020).“Otomatisasi Pengatur Intensitas Cahaya Ruang Menggunakan Logika Fuzzy,” J. Inform. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 362–371.
H. Ganjar Turesna, Zulkarnain.(2017).
“Pengendali Intensitas Lampu Ruangan
Berbasis  Arduino  UNO  Menggunakan Metode  Fuzzy  Logic,” J.  Otomasi Kontrol dan Instrumentasi , vol. 7, no. 2, p. 73, doi: 10.5614/joki.2015.7.2.2.
A.  Al  Hafiz.(2020).  “Implementasi  Metode Fuzzy  Logic  Pada  Intensitas  Lampu  di Laboratorium  Berbasis  Arduino,” J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p. 36, doi: 10.53513/jis.v19i2.2422.
A.  Adam,  M.  Muharnis,  A.  Ariadi,  and  J.
Lianda.(2020).“Penerapan  IoT  Untuk Monitoring  Lampu  Penerangan  Jalan
Umum,” Elinvo (Electronics, Informatics, Vocat. Educ. , vol. 5, no. 1, pp. 32–41, doi: 10.21831/elinvo.v5i1.31249.
K. Fatmawati, E. Sabna, and Y. Irawan.(2020). “Rancang  Bangun  Tempat  Sampah Pintar  Menggunakan  Sensor  Jarak Berbasis  Mikrokontroler  Arduino,” Riau J. Comput. Sci. , vol. 6, no. 2, pp.
124–134.
Rudini  Rudini,  Edvin  Priatna,  Ifkar  Usrah (2021). ”Analisis Pencahayaan Penerangan  Jalan  Umum  Di  Jalan  Tol
Kabupaten  Pangandaran  Dan  Peluang Hemat Energi”, Journal Of Energy And
Electrical Engineering (Jeee) 8 Vol. 03, No. 01.
Fitri Puspasari, Imam Fahrurrozi, Trias Prima Satya,  Galih  Setyawan,  Muhammad Rifqi  Al  Fauzan,  dan  Estu Muhammad
Dwi Admoko (2019). “Sensor Ultrasonik  HCSR04  Berbasis  Arduino Due untuk Sistem Monitoring Ketinggian”, Jurnal Fisika Dan Aplikasinya Volume 15, No. 2. Desmira,  Didik  Aribowo,  Gigih  Priyogi, Saeful  Islam  (2022),  “Aplikasi  Sensor Ldr  (Light  Dependent  Resistor)  Untuk Efisiensi Energi Pada Lampu Penerangan  Jalan  Umum”,  Jurnal
PROSISKO  Vol.  9  No.1.  p-ISSN  : 2406-7733 e-ISSN : 2597-9922.
Dimas  Bayu  Rizki,  Sumarno,  Muhammad Ridwan  Lubis,  Sundari  Retno  Andani, Ika  Purnama  Sari  (2022).  “Rancang Bangun Lampu Otomatis Menggunakan Sensor  Cahaya  Berbasis  Arduino  Di Polres  Pematangsiantar”,  Jurnal  Ilmiah Sains  dan  Teknologi  Vol.  6  No.  1  P- ISSN 1907-1205 E-ISSN 2622-6391.
Nurhayati,  Besty  Maisura  (2021).  “Pengaruh Intensitas  Cahaya  Terhadap  Nyala Lampu  dengan  Menggunakan  Sensor Cahaya  Light  Dependent  Resistor”, Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro, Vol.5, No. 2. Hasibuan.A,  Siregar.W.V,  Fahri.I.  (2020). Penggunaan Led Pada Lampu Penerangan Jalan Umum Untuk Meningkatkan Efisiensi Dan Penghematan  Energi  Listrik.  JESCE
(Journal  of  Electrical  and  System Control Engineering). 4 (1) : 18 – 32.
Awwaluddin Imran Lubis, Saniman Saniman, Milfa  Yetri  (2022).  “Sistem  Kendali Lampu Ruangan Menggunakan Metode Fuzzy  Logic  Dan  Android  Berbasis Mikrokontroler”,  JURNAL  SISTEM KOMPUTER  TGD  Volume  1,  Nomor
1, Hal 01-09. Puput Wanarti Rusimamto, Bambang Suprianto, I Gusti Putu Asto Buditjahjanto  (2022).  “Sistem  Kontrol Intensitas  Cahaya  Lampu  Aquascape Menggunakan  Fuzzy  Logic  Controller
Berbasis  Arduino”,  Jurnal  Teknik Elektro. Volume 11 Nomor 02.
Dewa  Buana  Muharmadin,  Reza  Fauzi Iskandar,  S.Pd.,  M.T.  ,  Dr.  Eng.  Asep Suhendi, S.Si., M.Si (2019). “Pengembangan  Kontrol  Pencahayaan Terpusat  Dengan  Logika  Fuzzy  Untuk Menunjang Kebutuhan Efisiensi Energi
Rumah Pintar”, e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2. Ramzi  Adriman,  Muhammad Asfianda, Afdhal  A.,  Yuwaldi  Away  (2018). “Sistem Embedded Cerdas
Menggunakan  Logika  Fuzzy  Untuk Efisiensi  Konsumsi  Energi  Listrik”, Jurnal  Ilmu  Teknik  Elektro  Komputer dan Informatika (JITEKI) Vol. 4, No. 1.