Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## IMPLEMENTASI METODE FUZZY LOGIC UNTUK SISTEM PENGUKURAN KUALITAS UDARA DI KOTA MEDAN BERBASIS
INTERNET OF THINGS (IOT)
Jaka Prayudha 1 , Ardianto Pranata 1 , Afdal Al Hafiz 1
1 Sistem Komputer, STMIK Triguna Dharma email : jakaprayudha3@gmail.com
Abstract: Air quality plays an essential role for the life of living creatures on the surface of this earth especially for humans, during this time the decrease of air quality in several cities  in  the  region  of  Indonesia  continues  to  increase  due  to  several  things  such  as industrial growth and the rapid development of motor vehicles compared to the increasing population  increased  and  not  comparable  with  green  open  space  and  green  area conservation  especially  in  urban  areas.  The  processing  system  of  the  acquisition  results obtained  from  the  use  of  several  combinations  of  sensors  (multisensor),  ie,  sensors  that can detect motor vehicle exhaust, dust particles, industrial smoke and oxygen levels in the air.  The  results  of  the  sensor  data  acquisition  process  will  then  be  processed  with  fuzzy artificial intelligence embedded in a microcontroller chip. This Internet of Things (IoT)  - based  air  quality  measurement  system  will  be  able  to  be  used  as  a  medium  for broadcasting  air  quality-related  information  in  a  region,  thereby  providing  a  decrease  in the health impact for the community who will perform activities outside the home.
Keywords: Air quality, multisensory, internet of things, fuzzy
Abstrak: Kualitas  udara  mengambil  peran  penting  bagi  kehidupan  mahkluk  hidup  di permukaan bumi ini terutama untuk manusia, pada masa ini penurunan  kualitas udara di beberapa  kota  di  wilayah  Indonesia  terus  meningkatkan  diakibatkan  beberapa  hal diantaranya  pertumbuhan  industri  dan  perkembangan  kendaraan  bermotor  yang  semakin pesat  sebanding  dengan  pertumbungan  penduduk  yang  makin  meningkat  dan  tidak sebanding  dengan  pertumbungan  ruang  terbuka  hijau  dan  pelestarian  kawasan  hijau khususnya  pada  wilayah  perkotaan. Sistem pemrosesan  dari  hasil  akuisisi  yang didapatkan  dari  penggunaan  beberapa  kombinasi  sensor  (multisensor)  yaitu  sensor  yang dapat  mendeteksi  gas  buang  kendaraan  bermotor,  partikel  debu,  asap  dari  hasil  industri, dan  kadar  oksigen  dalam  udara.  Hasil  dari  proses  akuisisi  data  sensor  kemudian  akan diproses  dengan  kecerdasan  buatan  fuzzy  yang  ditanamkan  pada  sebuah  chip mikrokontroler. Sistem pengukur kualitas udara berbasis Internet of Things (IoT) ini akan dapat  digunakan  sebagai  media  penyebar  luasan  informasi  terkait  kualitas  udara  pada suatu wilayah, sehingga akan memberikan penurunan dampak kesehatan bagi masyarakat yang akan melakukan aktivitas diluar rumah.
Kata kunci: Kualitas udara, multisensory, internet of things, fuzzy
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Kualitas  udara  mengambil  peran penting bagi kehidupan mahkluk hidup di permukaan  bumi  ini  terutama  untuk manusia,  pada  masa  ini  penurunan kualitas udara di beberapa kota di wilayah Indonesia terus meningkatkan diakibatkan beberapa  hal  diantaranya  pertumbuhan industri  dan  perkembangan  kendaraan bermotor  yang  semakin  pesat  sebanding dengan  pertumbungan  penduduk  yang makin  meningkat  dan  tidak  sebanding dengan pertumbungan ruang terbuka hijau dan  pelestarian  kawasan  hijau  khususnya pada wilayah perkotaan.
Penurunan  kualitas  udara  juga diakibatkan  kebakaran  hutan  di  beberapa wilayah  Indonesia  yang  mengakibatkan penurunan  kualitas  udara  semakin  buruk yang  menyebabkan  peningkatan  polusi udara  dan  penurunan  kualitas  udara  segar pada  suatu  wilayah,  hal  ini  menyebabkan beberapa  dampak  diantaranya  Infeksi Saluran Pernapasan (ISPA) yang mengakibatkan  penurunan  kemampuan konsentrasi  hingga  tingkat  kematian, dampak buruk bagi kelangsungan makhluk  hidup  terutama  manusia,  hal  ini dikarenakan  masyarakat  pada  umumnya tidak dapat mendapatkan informasi kualitas  udara  pada  sebuah  wilayah dikarenakan  tidak  memiliki  alat  ukur. Karena  untuk  memiliki  sebuah  alat pengukur kualitas udara dibutuhkan biaya yang cukup mahal bagi penggunaanya.
Penerapan  bidang  teknologi  saat ini  dimanfaatkan  untuk  menurunkan dampak  dari  penurunan  kualitas  udara dengan cara memberikan informasi secara luas, cepat dan murah biaya agar manusia mendapatkan  informasi  terkait  kualitas udara  di  suatu  wilayah  secara  terkini. Sehingga  dapat  menurunkan  dampak buruk bagi kesehatan manusia. Implementasi  sistem  chip  mikrokontroler dapat  digunakan  sebagai  sistem  tertanam (system embedded) yang digunakan untuk melakukan  pemrosesan  dari  hasil  akuisisi yang didapatkan dari penggunaan beberapa  kombinasi  sensor  (multisensor) yaitu  sensor  yang  dapat  mendeteksi  gas buang  kendaraan bermotor, partikel debu, asap  dari  hasil  industry,  dan  kadar oksigen  dalam  udara.  Hasil  dari  proses akuisisi  data  sensor  kemudian  akan diproses  dengan  kecerdasan  buatan  yang ditanamkan pada sebuah chip mikrokontroler. Kecerdasan  buatan  ditanamkan pada sistem pengukur kualitas udara yang dirancang  agar  sistem  dapat  berpikir, menalar  dan  melakukan  pengambilan keputusan  dalam  menentukan  kualitas udara  pada  suatu  wilayah.  Untuk  itu metode fuzzy digunakan dalam membentuk  kecerdasan  buatan  pada sistem  pengukur  kualitas  udara  dengan memanfaatkan  konsep  utama  metode fuzzy  yaitu  kesamaran  (keabu-abuan) dalam  proses  penerimaan  informasi  yang akan  digunakan  dalam  pengambilan keputusan yang pasti.
Dalam  penyebar  luasan  informasi dari  hasil  keputusan  sistem  pengukur kualitas  udara  dilakukan  dengan  cepat, mudah dan menghemat biaya dikarenakan dukungan fasilitas internet yang cepat dan terjangkau,  apalagi  saat  ini  hampir  60% penduduk  Indonesia  telah  menggunakan fasilitas  internet  untuk  segala  keperluan dalam beraktivitas. Hal ini dapat membantu  memberikan  informasi  terkait kualitas udara dengan pemanfaatan media internet.  Sistem  pengukur  kualitas  udara berbasis  Internet of Things (IoT) ini akan dapat  digunakan  sebagai  media  penyebar luasan  informasi  terkait  kualitas  udara pada  suatu  wilayah,  sehingga  akan memberikan penurunan dampak kesehatan  bagi  masyarakat  yang  akan melakukan  aktivitas  diluar  rumah,  karena masyarakat  dapat  mengetahui  kualitas udara  yang  ada  pada  lingkungannya  dan tujuan wilayah yang akan dikunjunginya.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## METODOLOGI
Kualitas Udara Udara merupakan sebuah atmosfer yang terdapat di sekeliling bumi yang fungsinya untuk memberikan perlindungan  pada  bumi  dari  gangguan luar  bumi.  Udara  pada  alam  tidak sepenuhnya  bersih  dikarenakan  adanya polutan akibat atkivitas manusia. Kualitas udara merupakan paremater untuk mengukur keadaan pada udara yang layak pada  sebuah  wilayah.  Penurunan  kualitas udara  diakibatkan  oleh  polutan  seperti beberapa  jenis  gas,  asap  kendaraan,  asap industry  dan  limbah  udara  dari  rumah tangga. Berikut ini parameter pengukuran kualitas  udara  berdasrakan  dari  Indeks Standard  Pencemaran  Udara  (ISPU) (http://iku.menlhk.go.id/)
Gambar 1. Kriteria Kualitas Udara Internet of Things Internet merupakan sebuah jaringan komputer yang luas  dan terbesar di  dunia  karena  menghubungkan  banyak komputer  di  dunia  secara  bersamaan. Pemanfaatan  internet  saat  ini  dapat dirasakan oleh seluruh lapisan masyarakat diantaranya  penyebaran  informasi  yang luas, cepat dan bebas sehingga masyarakat mendapatkan sebuah informasi  dengan  mudah.  Pengembangan internet menjadi sebuah teknologi
Interenet  of  Things  memastikan  dapat melakukan  pengendalian  dan  monitoring berbasis  internet  yang  artinya  seseorang dapat melakukan pengawasan pada sistem secara jarak jauh, dimanapun dan kapanpun tanpa batas dan akses informasi
dapat  dibuat  secara  terbuka  (public information)  dan  secara  tertutup  (private information). Penerapan Internet of
Things (IoT)  sejauh  ini  digunakan  pada komunikasi  machine  to  machine  (M2M) di bidang sistem kendail, bidang industry, bidang  manufaktur  dan  lainnya.  Produk yang  berbasis  Internet  of  Things  ini  lah yang nantinya akan mempermudah seseorang  dalam  mendapatkan  data  yang akurat  dan  cepat  berbasis  sistem  cerdas (smart machine).
Gambar 2. Konsep Internet of Things

## Metode Fuzzy Algoritma Mamdani
Metode  Fuzzy  merupakan  sebuah metode  dengan  pemikiran  bagaimana dapat  menemukan  sebuah  solusi  yang sifatnya  samar/abu-abu.  Lotfi  Zadeh menemukan  sebuah  konsep  logika  fuzzy tahun  1964  dengan  dasar  pemikiran  tidak ada keadaan yang  yang bernilai “true” or “off”.  Setiap  hasil  keluaran  sistem pastinya ada nilai gradasi diantara true or off  dengan  cara  melakukan  pergeseran skala  variable  yang  dapat  diukur  sebagai bagian  dari  true  or  bagian  dari  false. Untuk  memanfaatkan  keadaan  tersebut perlun adanya teori himpunan klasik yang berdasrakan  pada  logika  ekstrem  yang dapat menetapakan objek sebagai anggota atau  bukan  anggota  himpunan.  Pada logika  fuzzy  suatu  objek  dapat  menjadi anggota  pada  banyak  himpunan  dengan derajat  keanggotaan  yang  berbeda  pada masing-masing
himpunan.
Derajat keanggotan pada suatu himpunan
memiliki skala 0 sampai 1.
Pelopor    aplikasi    logika  fuzzy
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dalam  bidang kontrol,  yang  merupakan aplikasi  pertama  dan utama  dari  logika fuzzy      adalah    Prof.    Ebrahim  Mamdani dkk  dari  Queen  Mary  College  London. Penerapan    kontrol    logika  fuzzy    secara nyata  di industri  banyak  dipelopor  para ahli    dari    jepang,  misalnya        Prof. Sugeno    dari    Tokyo  Institute    of
Technology.    Aplikasi    logika  fuzzy hampir      tak  terbatas,    misalnya    untuk kontrol    proses,    proses  produksi, robotika,  manajemen  skala  besar,  teknik sipil,      kimia,      transportasi,      kedokteran maupun  ekonomi.    Pengaturan    (control) sistem    non    linier  yang      mengandung sejumlah      informasi      padat  memerlukan pengintegrasian  sistem  secara  cepat dan dapat  diterapkan  dengan  menggunakan logika fuzzy.
Fungsi      keanggotaan      (member- ship functions)     adalah     suatu     kurva yang menunjukkan   pemetaan   titik-titik input  data      ke      dalam      nilai      keang- gotaannya  (sering  juga  disebut  dengan derajat  keanggotaan)  yang  memiliki interval  dari  0  sampai  1.  Salah  satu    cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah melalui pendekatan fungsi. 1. Fungsi Segitiga Fungsi ini memiliki satu nilai x yang memiliki  derajat  keanggotaan  sama dengan  1,  yaitu  ketika  x=b.  Tetapi,
nilai-  nilai  di  sekitar  b  memiliki derajat  keanggotaan  yang  turun cukup tajam.
Gambar 3.Fungsi Segitiga

## 2. Fungsi Trapesium
Fungsi  ini  terdapat  beberapa  nilai  x yang  memiliki  derajat  keanggotaan sama  dengan  1,  yaitu  ketika  b  ≤ x  ≤ c.  Tetapi,  derajat  keanggotaan  untuk a  <  x  <  b  dan    c  <  x  ≤  d  memiliki karakteristik  yang  sama  dengan fungsi segitiga.
Gambar 4.Fungsi Trapesium
Motivasi  utama  teori  fuzzy  logic adalah  memetakan  sebuah  ruang  input  ke dalam ruang output dengan menggunakan IF-THEN    rules.    Pemetaan    dilakukan dalam  suatu  Sistem  Inferensi  Fuzzy (Fuzzy  Inference  System/FIS)  disebut juga fuzzy inference engine adalah sistem yang  dapat  mengevaluasi  semua  rule secara  simultan  untuk    menghasilkan kesimpulan    dan  urutan  rule  bisa sembarang
Metode    Mamdani    sering    juga dikenal  dengan  nama  Metode Max-Min.
Menggunakan MIN pada fungsi implikasi,  dan    MAX    pada    komposisi antar    fungsi  implikasi.  Diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada  tahun 1975. Ada    beberapa  tahapan  yang  diperlukan untuk  mendapatkan    output,    adalah sebagai berikut : 1. Pembentukan variable input, himpunan  fuzzy,  dan  output  fuzzy. Variabel    input    maupun    variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy 2. Derjat keanggotaan,  Menentukan derajat keanggotaan berdasarkan
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi input dan himpunan fuzzy 3. Aplikasi  operator  fuzzy,  Pada  tahap ini  menentukan  α-predikat  aturan dengan  fungsi  implikasi  MIN  dan selanjutnya  menentukan  nilai  dari  Z masing-masing aturan.
4. Penegasan  (deffuzy),  Input  dari proses  defuzzifikasi  adalah  suatu himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari komposisi aturan-aturan
fuzzy,
sedangkan  output  yang  dihasilkan merupakan    suatu    bilangan    pada domain  himpunan  fuzzy  tersebut. Defuzzifikasi yang digunakan adalah Metode Centroid ( Composite Moment ),  solusi  crisp  diperoleh dengan  cara  mengambil  titik  pusat (z*)daerah  fuzzy.  Secara  umum dirumuskan:
5. Mikrokontroler Arduino Uni Rev 3 Arduino  uno  merupakan  sebuah mikrokontroler KIT yang di produksi oleh arduino cooporation yang memiliki  tujuan  untuk  memper- mudah  para  pengembangan  sistem cerdas  tertanam  dalam  melakukan pengembangan  sistem.    Arduino  uno berbasis  mikrokontroler  ATMega
328P dan memiliki 14 pin input/output digital. Mikrokontroler arduino uno memiliki  pin  Analog  A0-A5  dan memiliki  pin  Digital  0-13  serta  pada pin  Digital  terdapat  pin  Pulse  Width Modulation (PWM) yang pada umumnya digunakan untuk melakukan  kendali  pada  beragam jenis  motor.  Penggunaan  mikrokon-
troler  arduino  digunakan  untuk melakukan  akuisisi  data  sensor berikutnya program yang telah diupload  pada  mikrokontroler  akan melakukan  proses  sesuai  algoritma pemrograman  yang diupload.
Gambar 2. Arduino Uno Tabel 2. Spesifikasi Arduino Uno Microcontroller ATmega328P Operating Voltage 5V Input Voltage (recommended) 7-12V Input Voltage (limit) 6-20V Digital I/O Pins 14 (of which 6 provide PWM output) PWM Digital I/O Pins 6 Analog Input Pins 6 DC Current per I/O Pin 20 mA DC Current for 3.3V Pin 50 mA Flash Memory 32 KB (ATmega328P) of which 0.5 KB used by bootloader SRAM 2 KB (ATmega328P) EEPROM 1 KB (ATmega328P) Clock Speed 16 MHz LED_BUILTIN 13 Length 68.6 mm Width 53.4 mm Weight 25 g
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
6. Multisensor Sensor  merupakan  media  transducer yang  digunakan  untuk  melakukan akuisisi (pengambilan) informasi lingkungan  dengan  menggunakan sebuah mekanisme tertentu. Multisensor  merupakan  sebuah  cara yang  digunakan  untuk  melakukan akuisisi  dengan  beragam  informasi yang  diambil  seperti  suhu,  kadar oksigen,  kadar  gas,  kadar  asap  dan lainnya.  Kumpulan  data  tersebut dideteksi  oleh  beragam  jenis  sensor untuk kebutuhan pemrosesan sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  membangun  sebuah  sistem pengukur  kualitas  udara  berbasis  Internet of  Things  diperlukan  beberapa  tahapan sebagai berikut:
Gambar 3. Algoritma Perancangan Sistem
Terdapat  3  tahapan  utama  pada sistem pengukuran kualitas udara terdapat tahapan akuisisi data sensor yaitu tahapan pengumpulan  data  lingkungan  dengan beragam  jenis  sensor,  fuzzy  inference system (FIS) merupakan sebuah kecerdasan  buatan  yang  ditanamkan kedalam  sistem  untuk  membuat  sistem dapat berfikir secara logika dan melakukan pengambilan keputusan secara akurat, internet of things digunakan untuk melakukan  transimisi  informasi  secara luas  dengan  media  internet  agar  dapat hasil  dapat  didapatkan  secara public ,
informasi  kualitas  udara  merupakan  hasil yang  telah  diproses  oleh  mikrokontroler dengan kecerdasan buatan yang tertanam.
Gambar 4. Blok Diagram Sistem
Gambar 5. Pengujian 1 Tabel 3. Pengujian 1 Data Oksigen 75.2 Data Asap 12 Data Debu 81.3 Data Gas 61.6 Data Suhu 49 Data Kelembapan 29.1 Output 0.564 Keterangan Sedang Gambar 6. Pengujian 2 Akuisisi Data Sensor
Fuzzy Inference System Internet of Things Informasi Kualitas Udara Sensor Oksigen Sensor Asap Sensor Partikel Debu Sensor Gas Sensor Suhu & Kelembapan FIS Mikrokontroler ESP Internet Website Server
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi Tabel 4. Pengujian 2 Data Oksigen 67.4 Data Asap 21.1 Data Debu 79.6 Data Gas 28.9 Data Suhu 12.5 Data Kelembapan 10 Output 0.82 Keterangan Baik

## SIMPULAN
Pada  hasil  penelitian  dilakukan didapatkan  hasil  yang  akurat  dengan perbandingan dengan alat ukuran konvensional yang saat ini sering digunakan  untuk  mengukur  parameter ukur  kualitas  udara.  Pada  penelitian  ini kecepatan dari
internet sangat
mempengaruhi  web  based  server  dalam melakukan  perubahan  informasi  secara terkini  (update),  sehingga  membutuhkan sebuah  jasa  layanan  internet  yang memiliki kecepatan optimal, serta dukungan  device  server  yang  cukup  agar proses  akuisis  dan  transfer  informasi dengan internet tanpa mengalami kendala.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Hasil penelitian ini dapat
terlaksanakan  karena  bantuan  pendanaan oleh  Yayasan  Bina  Keluarga  Sejahtera (YBKS) Melalui STMIK Triguna Dharma serta  bantuan  dana  dari  Dinas  Kesehatan Kota  Medan  Melalui  Seksi  Kesehatan Lingkungan

## DAFTAR PUSTAKA
L.  A.  Zadeh.  (1988).  Fuzzy  logic.
Computer ( Long. Beach. Calif ).
21(4): 83–93.
M.  Logic.  (1977).  Application  of  Fuzzy Logic  to  Approximate  Reasoning Using  Linguistic  Synthesis. IEEE Trans.  Comput. C-26(12):  1182– 1191, 1977.
S.  N.  Sivanandam,  S.  Sumathi,  &  S.  N. (2007).  Deepa,  Introduction  to fuzzy logic using MATLAB.
C.  C.  Lee.  (1990).  Fuzzy  logic  in  control systems:  fuzzy  logic  controller  - Part  1. IEEE  Transactions  On Systems  Man  And  Cybernetics . 20(2): 419–435
E.  Cox.  (1992).  Fuzzy  fundamentals.
IEEE Spectr. 29(10): 58–61, N. Kaur, R. Mahajan, D. Bagai, and P. G. Student (2016). Air Quality
Monitoring  System  based  on
Arduino  Microcontroller. Int.  J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol. (An
ISO  Certif.  Organ. ,  5(6):  9635–
9646. C.  Kulkarni,  S.  Grama,  P.  G.  Suresh,  C. Krishna,  &  J.  Antony.  (2014). Surveillance Robot Using Arduino Microcontroller, Android APIs  and  the  Internet,  in SIMS ’14 Proceedings of the 2014 First International Conference on Systems  Informatics,  Modelling and Simulation . pp. 83–87. H.  Ali-Khodja  and  L.  Aouragh.  (2007) Modeling air quality and deposition of trace elements in the vicinity  of  a  cement  plant  for human  health  risk  assessment.  in Water and Soil Quaility Modelling  for  Risk  and  Impact Assessment. NATO Security through  Science  Serie .  pp.  141– 151.
B.  Adhikari  and  S.  Majumdar.  (2004).
Polymers  in  sensor  applications.
ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Prog. Polym. Sci. 29(7): 699–766,
2004.
H.  Electronic.  (2006).  Mq-7  Gas  Sensor. Carbon Monoxide, 1: 3–5 J.  Yick,  B.  Mukherjee,  &  D.  Ghosal.
(2008).  Wireless  sensor  network survey,” Comput. Networks.
52(12): 2292–2330.
D-robotics  UK.  (2010).  Temperature
Sensor  DHT  11  Humidity  &
Temperature  Sensor.  D -Robotics . pp. 1–9. a  Zanella,  N.  Bui,  a  Castellani,  L.
Vangelista,  and M. Zorzi,  (2014). Internet  of  Things  for  Smart Cities. IEEE  Internet  Things  J . 1(1): 22–32, J.  Gubbi,  R.  Buyya,  S.  Marusic,  and  M. Palaniswami.  (2013).  Internet  of Things (IoT): A vision, architectural  elements,  and  future
directions. Futur. Gener. Comput. Syst. 29(7): 1645–1660. C. Perera  and  A. V. Vasilakos.  (2016). A
knowledge-based  resource  disco- very  for  Internet  of  Things. Knowledge-Based Syst., 109: 122–136. Mochamad  Fajar  Wicaksono.  (2017). Implementasi Modul Wifi Nodemcu  Esp8266  Untuk  Smart Home,” Jur.  Tek.  Komputer, UNIKOM, Bandung . 6(1): 1–6
R.  K.  Kodali  and  A.  Naikoti.  (2017).
“ECDH  based  security  model  for IoT  using  ESP8266,”  in 2016 International Conference on Control Instrumentation Communication and Computational Technologies , ICCICCT 2016 . pp. 629–633.