## Optimasi Pengendalian Suhu dan Kelembapan Ruangan di Kota Yogyakarta Menggunakan Metode Fuzzy
Sunardi 1 , Anton Yudhana 1 , Furizal 2,*
1 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 sunardi@mti.uad.ac.id, 1 eyudhana@ee.uad.ac.id, 2,* 2108048014@webmail.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi : 2108048014@webmail.uad.ac.id Submitted 01-11-2022 ; Accepted 25-11-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Musim kemarau merupakan musim dimana sebagian besar wilayah di Indonesia mengalami peningkatan suhu. Suhu yang tidak stabil ini dapat memberikan efek negatif bagi tubuh manusia sehingga diperlukan alat pengontrol  otomatis yang sesuai dengan kebutuhan tubuh. Penelitian ini berfokus pada optimasi pengendalian suhu dan kelembapan ruangan di Kota Yogyakarta menggunakan unit fan duty  cycle dengan  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Kisaran  suhu  dan  kelembapan  yang  ideal  diperoleh  dari  pengukuran  oleh  Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG). Tujuan penelitian ini adalah untuk menurunkan suhu panas di dalam ruangan ke kondisi  suhu  normal.  Hasil  perhitungan  dengan  suhu  28,29°C  dan  kelembapan  79,06%  menghasilkan duty  cycle sebesar  40,92%. Berdasarkan 50 data sampel yang diambil setiap kipas angin diputarkan selama lima menit menunjukkan bahwa perubahan rata-rata suhu sebesar -0,01℃ dan kelembapan -0,032%, artinya dapat menurunkan 0,01℃ dan kelembapan 0,032% setiap lima menit. Hasil ini  dinilai  kurang  efisien  mengingat  perubahannya  yang  sangat  kecil  sehingga  pada  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk menggunakan teknologi seperti AC sebagai alat kontrol.
Kata Kunci: Duty Cycle; Fuzzy Tsukamoto; Kecepatan Kipas Angin; Kontrol Suhu; Sistem Optimasi; Sistem Kontrol

## Abstract
The dry season is a season where most regions in Indonesia experience an increase in temperature. This unstable temperature can have a negative effect on the human body, so a control device is needed according to the needs of the body automatically. This study focuses on  optimizing  room  temperature  and  humidity  control  in  Yogyakarta  City  using  a  fan  duty  cycle  unit  with  the  Fuzzy  Tsukamoto method.  The  ideal  temperature  and  humidity  range  is  obtained  from  measurements  by  the  Indonesian  Board  of  Meteorology, Climatology, and Geophysics (BMKG). The purpose of this study is to reduce the hot temperature in the room to normal temperature conditions. The calculation results with a temperature of 28.29°C and humidity of 79.06% resulted in a duty cycle of 40.92%. Based on 50 sample data taken each fan rotated for five minutes showed that the average change in temperature was -0.01°C and humidity - 0.032%, meaning it could lower 0.01°C and humidity 0.032% every five minutes. This result is considered inefficient considering the very small changes, so in subsequent studies it is recommended to use technology such as air conditioning as a control tool.
Keywords : Duty Cycle; Fuzzy Tsukamoto; Fan Speed; Temperature Control; Optimization System; Control System

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki musim panas setiap tahunnya [1]. Pada musim ini biasanya suhu di dalam ruangan terasa panas sehingga membuat tubuh gerah dan sulit berkonsentrasi  [2]. Sulitnya konsentrasi dapat membuat  produktivitas  menurun  sehingga  tidak  jarang  di  dalam  ruangan  selalu  memasang  pendingin  ruangan  seperti kipas angin dan Air Conditioner (AC) [3]. Kipas angin masih sering digunakan oleh kalangan menengah ke bawah karena penggunaan listriknya yang dianggap tidak terlalu banyak. Selain itu, modal awal untuk memasang kipas angin tergolong jauh lebih murah jika dibandingkan dengan AC [4].
Pada  umumnya  kipas  angin  dilengkapi  dengan remote  control atau  tombol  pada  tiang  kipas  untuk  mengubah kecepatan kipas secara manual. Cara pengendalian semacam ini tidak efisien karena banyak masalah baru yang muncul saat  menggunakannya,  mulai  dari  malas  menyalakan,  kesulitan  mengatur  tingkat  kecepatan  dengan  kondisi  ruangan, hingga hal-hal lain seperti lupa mematikan ketika selesai digunakan [5].
Salah satu elemen kunci untuk mencapai kenyamanan dalam bekerja adalah suhu dan kelembapan udara sehingga aspek ini perlu diperhatikan untuk menjaga produktivitas [6]. Jika tidak diperhatikan maka tidak hanya dapat menurunkan produktivitas  tetapi  juga  dapat  berdampak  pada  kesehatan  tubuh  dan  lain  sebagainya  [7].  Selain  manfaatnya  dalam mengontrol suhu ruangan untuk manusia, pengontrol ruagan dapat digunakan dalam berbagai aspek, seperti mengontrol suhu ternak ayam, ruang komputer server , pengolahan tempe, rumah kaca, dan lain-lain [8]. Sebagai acuan, beberapa sistem kontrol suhu dan kelembapan ruangan telah dibuat pada penelitian sebelumnya dengan fungsi pemanfaatan yang berbeda-beda. Pemanfaatannya ada yang digunakan pada greenhouse [9],  ruang server [10], thermal [11], dan lainnya. Penggunaan  konsep  ON/OFF  pada  sistem  kontrol  dapat  mengurangi  efisiensi  fungsi  dari  alat  yang  dibangun sehingga perlu alternatif kontrol untuk mengatasi masalah ini. Sistem kontrol dengan metode yang sudah terbukti seperti Fuzzy  Inference  System (FIS)  perlu  diimplementasikan  dalam  sistem  dan  dievaluasi  untuk  meningkatkannya.  Hal  ini didukung  dengan  penelitian  terdahulu  yang  menunjukkan  penggunaan  logika  fuzzy  pada  sistem  kontrol  dapat memberikan konstribusi yang lebih optimal jika dibandingkan dengan basis ON/OFF  [11]. Basis ON/OFF hanya akan memberikan nilai 1 atau 0, sedangkan basis fuzzy akan memberikan nilai 0 sampai dengan 1. Pada penelitian yang lain juga sudah dibangun sistem kontrol kipas angin dengan logika fuzzy. Penggunaan konsep logika fuzzy pada penelitian ini dianggap dapat menjadi solusi hemat energi menggunakan kecerdasan buatan [12].
Pada  salah  satu  penelitian  [13],  diterapkan  logika  fuzzy  pada  ruangan server berbasis  web  dan  memberikan notifikasi melalui Twitter. AC digunakan sebagai media pendingin yang dikontrol menggunakan fuzzy logic dan mampu diimplementasikan kedalam mikrokontroler dengan hasil pengujian simulasi menggunakan matlab diperoleh nilai yang sesuai dengan hasil pada mikrokontroler dangn nilai rata-rata AC Temperature Set output deviasi 0,03500 dan rata-rata AC Mode Set output deviasi 0,01225. Walaupun terdapat perbedaan pada beberapa nilai keluaran, namun fungsi untuk mengontrol AC berhasil dirancang sesuai dengan yang diinginkan.
Pada penelitian yang lain, telah dilakukan penelitian kendali suhu dan kelembapan pada gudang padi. Sistem yang dibangun  mampu  memonitor  keadaan  suhu  dan  kelembapan  gudang  menggunakan  kontrol  PID.  Sistem  mampu menampilkan kinerja PWM baik kipas pendingin maupun kipas blower dalam satuan persen sesuai hasil perhitungan dari PID. Sistem juga mampu menyalakan dan mematikan lampu pada ruangan gudang ketika tombol “On” dan “Off” pada sistem GUI ditekan oleh pengguna [14].
Berdasarkan  studi  penelitian-penelitian  sebelumnya  ini, penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  logika  fuzzy dan  kipas  angin  dalam  mengendalikan  suhu  ruangan.  Penelitian  ini  berfokus  pada  optimasi  pengendalian  suhu  dan kelembapan udara menggunakan kipas angin berdasarkan dua variabel, yaitu kelembapan dan suhu. Range kelembapan dan suhu diperoleh dari hasil analisis kemungkinan suhu di wilayah Kota Yogyakarta sehingga kisarannya tidak terlalu lebar  dan  umum  [15].  Data  uji  yang  dianalisis  untuk  membuat  fungsi  keanggotaan  fuzzy  diperoleh  dari  data  yang bersumber dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) [16].
Sistem kontrol ini dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32 yang bertindak sebagai pusat pemrosesan yang bertugas untuk mengendalikan semua perangkat yang terintegrasi secara fisik [17]. Pada dasarnya ESP32 memiliki fungsi yang  hampir  sama  dengan  Arduino  dan  beberapa  mikrokontroler  lainnya  [18][19][20].  Hal  ini  dibuktikan  dengan penggunaan kode Arduino yang juga dapat digunakan pada ESP32 [21][22]. Hanya saja ESP32 dilengkapi dengan modul jaringan nirkabel yang digunakan sebagai pengakses internet [23].
Salah satu pendekatan FIS yaitu Fuzzy Tsukamoto digunakan dalam penelitian ini [24]. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam menyelesaikan masalah ketidakpastian bersama dengan dua metode lainnya, yaitu probabilitas dan kepastian [25]. Selain alasan tersebut, metode fuzzy juga memiliki kemampuan untuk mengkonstruksi nilai fuzzy dari data penilaian dan memanfaatkan pengalaman para ahli tanpa perlu pelatihan [26].
FIS merupakan prosedur lengkap yang menggunakan himpunan masukan dan keluaran berupa bilangan-bilangan tegas  [27].  Semua  input  diubah  menjadi  nilai  fuzzy  linguistik  pada  tahap  fuzzifikasi.  Setelah  itu,  aturan  IF-THEN berdasarkan  nilai-nilai  kebahasaan  tersebut  dikembangkan.  Kemudian,  dengan  menggunakan  operasi  AND,  OR,  dan NOT,  semua  kemungkinan  kombinasi  aturan  fuzzy  dan  fungsi  keanggotaan  digunakan  untuk  menghasilkan  keluaran fuzzy. Pada defuzzifikasi, pendekatan apapun digunakan untuk mengubah semua keluaran fuzzy menjadi nilai yang tajam [28]. Keluaran dari perhitungan Fuzzy pada penelitian ini adalah besarnya duty cycle kipas AC yang didistribusikan oleh PWM Dimmer AC.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode FIS merupakan salah satu jenis logika fuzzy yang terbagi menjadi tiga model, yaitu Tsukamoto, Sugeno, dan Mamdani [29]. Namun dalam penelitian ini tidak menggunakan semua model, melainkan hanya satu model yaitu model Tsukamoto. Secara garis besar model ini memiliki tiga tahapan untuk menghasilkan keluaran, yaitu fuzzifikasi, sistem inferensi, dan defuzzifikasi [30].

## 2.1 Fuzzifikasi
Tahap fuzzifikasi berfungsi untuk mengubah nilai crisp menjadi nilai fuzzy menggunakan kurva fuzzy [31]. Ada banyak jenis kurva dalam logika fuzzy yang dapat digunakan pada tahap ini [32]. Namun hanya dua jenis kurva yang diterapkan dalam penelitian ini, yaitu model segitiga dan model bahu.
a. Kurva Keanggotaan Segitiga
Kurva segitiga merupakan gabungan dari dua garis lurus yaitu linier atas dan bawah yang dibatasi oleh satu titik nilai keanggotaan 1 seperti pada Gambar 1 dan Persamaan 1 [33].
1 0 a b µ[x] c Gambar 1. Kurva segitiga
  ( ) ( ) ( ) ( )       
=   − −   − −   = b x c x b b c x c b x a a b a x c x or a x x ; 1 / / ; 0
 (1)

## b. Kurva Keanggotaan Bahu
Kurva bahu digunakan untuk mengakhiri variabel dari area fuzzy yang sisi kanan atau kirinya tidak berubah. Jenis kurva ini dibagi menjadi dua model, yaitu kurva bahu kanan dan kurva bahu kiri [34].

## 2.2 Sistem Inferensi
Aturan fuzzy atau aturan berdasarkan teori himpunan fuzzy, serta aturan fuzzy berupa pernyataan IF-THEN, digunakan pada tahap sistem inferensi untuk mendapatkan inferensi [35]. Zadeh membagi menjadi tiga operator dasar, yaitu AND, OR, dan NOT [36]. Namun pada aturan yang diterapkan pada penelitian ini hanya menggunakan operator AND, yaitu operator yang mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan yang bersangkutan untuk mendapatkan -nya seperti pada Persamaan 2 [37].
A∩B = min(μA[x], B[x]) (2)

## 2.3 Defuzzifikasi
Defuzzifikasi adalah proses akhir untuk mengubah keluaran fuzzy menjadi nilai-nilai perusahaan sesuai dengan fungsi keanggotaan yang ditentukan. Persamaan yang diterapkan pada tahap ini adalah Weighted Average seperti Persamaan 3 [38].
  = i i i z Z   (3)
Gambaran yang lebih jelas, tahapan Fuzzy Tsukamoto dari input hingga output seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan fuzzy Tsukamoto
Blok sistem secara umum dapat dilihat seperti Gambar 3. Jenis blok sistem yang diterapkan adalah blok sistem close loop . Hal ini karena hasil output yang diharapkan (suhu dan kelembapan yang sesuai) juga akan berpengaruh pada aksi kipas angin selanjutnya. Aksi ini akan dilakukan secara terus menerus sampai hasil yang diharapkan terpenuhi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis range fuzzy
BMKG  adalah  lembaga  metrologi  yang  bertugas  mengamati,  mengolah,  menganalisis,  menyebarluaskan  informasi Meteorologi (cuaca), Klimatologi (iklim), dan Geofisika (Gempa dan Tsunami) di Indonesia. Penelitian ini mengambil sampel data yang bersumber dari instansi ini untuk mengetahui kisaran suhu dan kelembapan udara di Kota Yogyakarta. Sampel data yang diambil adalah sampel data per hari mulai tanggal 1 Januari 2004 sampai dengan 7 Oktober 2022 [39] sebanyak  6.130  data.  Pengambilan  data  dilakukan  dengan  mengambil  suhu  minimum  dan  maksimum.  Grafik  suhu minimum ditunjukkan pada Gambar 4 dan grafik suhu maksimum pada Gambar 5.
Gambar 4. Suhu minimal di Kota Yogyakarta dari 1 Januari 2004 hingga 7 Oktober 2022
Gambar 5. Suhu maksimal di Kota Yogyakarta dari 1 Januari 2004 hingga 7 Oktober 2022
Berdasarkan Gambar 3 dan 4 maka dapat disimpulkan bahwa suhu di Kota Yogyakarta berkisar antara 13-39,9°C. Sedangkan untuk kelembapan,  BMKG tidak memberikan nilai minimum dan maksimum, tetapi hanya nilai  rata-rata per hari.  Namun jika diambil dari nilai rata-rata tersebut maka kelembapan udara memiliki kisaran 66-98% [39].
Tujuan  dari  analisis  data  BMKG  adalah  untuk  mendapatkan  kisaran  suhu  dan  kelembapan  yang  ideal  untuk diterapkan pada  kurva fuzzy pada  penelitian  ini.  Suhu  di  Kota  Yogyakarta yang  akan digunakan  dalam penelitian  ini adalah antara 13-39,9°C. Sedangkan rentang kelembapan udara berada pada nilai 52-99,9%. Hasil ini juga dibagi menjadi beberapa himpunan fuzzy karena semua yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah himpunan di atas kondisi normal.

## 3.2 Perancangan alat
Alat yang dibangun dalam penelitian ini dikendalikan oleh mikrokontroler ESP32. Mikrokontroler berfungsi sebagai otak yang akan menjadi pusat pengolahan data yang diinput. Mikrokontroler terintegrasi dengan beberapa alat seperti sensor DHT22, sensor PIR, PWM Dimmer AC, LCD dan LED. Sensor DHT22 dan PIR digunakan sebagai alat input, sedangkan LCD, LED, dan PWM DIMMER AC digunakan sebagai alat keluaran [40]. PWM Dimmer AC diintegrasikan kedalam fan untuk memberikan nilai berupa duty cycle . Kemudian untuk menjalankan alat ini diperlukan dua jenis arus listrik, yaitu arus listrik AC yang dialirkan ke Dimmer PWM AC dan arus listrik DC yang dialirkan ke ESP32. Arus listrik ini didistribusikan pada perangkat yang telah terintegrasi dengannya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Skema desain alat

## 3.3 Penerapan dan pengujian logika fuzzy pada alat
Metode FIS Tsukamoto memiliki variabel input dan variabel output sebagai objek yang akan dicari nilai fuzzy-nya [41]. Oleh karena itu, dalam penelitian ini variabel yang digunakan adalah  suhu dan kelembapan sebagai variabel input dan kecepatan kipas pada duty cycle sebagai variabel output yang telah dirinci pada Tabel 1.
Tabel 1. Fungsi Keanggotaan
Jenis Nama Variabel Semesta pembicaraan Himpunan Fuzzy Domain Fungsi Keanggotaan Parameter Input Suhu (℃) [19, 35] Cukup Hangat <=29 Bahu kiri [0, 27, 29] Hangat 27-31 Segitiga [27, 29, 31] Cukup Panas 29-33 Segitiga [29, 31, 33] Panas 31-35 Segitiga [31, 33, 35] Sangat Panas >=33 Bahu kanan [33, 35, 50] Kelembapan (%) [52, 99.9] Kering <=57 Bahu kiri [0, 52, 57] Normal 55-65 Segitiga [55, 60, 65] Cukup Basah 63-75 Segitiga [63, 69, 75] Basah 73-85 Segitiga [73, 79, 85] Sangat Basah >=83 Bahu kanan [83, 95, 100] Output Kecepatan  kipas angin ( Duty cycle ) [0, 100] Lambat <=40 Bahu kiri [0, 20, 40] Sedang 35-50 Segitiga [35, 43, 50] Cepat >=45 Bahu kanan [45, 60, 100]
Tabel 1 menjelaskan detail domain pada setiap himpunan yang telah terbentuk dari variabel fuzzy yang digunakan. Domain  suhu  dan  kelembapan  ideal  untuk  tubuh  setiap  negara  akan  berbeda-beda  [42].  Banyak  faktor  yang  akan mempengaruhi  perbedaan  ini,  salah  satunya  adalah  kondisi  geografis  suatu  negara.  Tidak  hanya  antar  negara  yang berbeda, bahkan negara yang sama dengan wilayah yang berbeda juga akan mengalami variasi  [43]. Pada tahun 2011,
Keterangan:
1. Kipas Angin 2. LCD 3. PWM AC Dimmer 4. Mikrokonroller ESP32 5. Sensor DHT22 6. Sensor PIR
7. Sumber Arus Listrik 8. LED
Badan  Standardisasi  Nasional  (BSN)  Indonesia  berusaha  untuk  memecahkan  masalah  variasi  ini  dengan  memberikan standar suhu yang nyaman 25,5°C Ta, kisaran ±1,5°C Ta, dan kelembapan relatif 60% ± 5% [44]. Berdasarkan uraian tersebut maka pada penelitian ini hanya diterapkan suhu di atas standar suhu normal pada kurva fuzzy sehingga dihasilkan kisaran suhu 27-39,9. Kurva suhu ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Kurva fungsi keanggotaan variabel suhu
Kurva  keanggotaan  pada  Gambar  6  terbentuk  dengan  rentang  suhu  yang  lebih  tinggi  dari  suhu  normal  karena dalam penelitian ini hanya berfokus pada penurunan suhu yang tinggi. Suhu yang lebih rendah diperlukan alat yang dapat menghangatkan ruangan pada kondisi normal [45]. Selain kurva fungsi keanggotaan variabel suhu, terdapat juga kurva fungsi keanggotaan variabel kelembapan seperti Gambar 9.

## Gambar 9. Kurva fungsi keanggotaan variabel kelembapan
Selain kurva fungsi keanggotaan variabel suhu dan kelembapan yang diperoleh dari pengukuran langsung dan data dari lembaga meteorologi, kurva keanggotaan variabel kecepatan kipas juga diperoleh dari proses analisis eksperimental pada ukuran duty cycle kipas yang memiliki kisaran antara 0% sampai 100%. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, nilai duty cycle kurang dari 20% dianggap kipas dalam keadaan OFF karena pada rentang tersebut kipas tidak berputar. Saat duty cycle 20 ke atas maka kipas dianggap menyala. Oleh karena itu terbentuk tiga himpunan fuzzy, yaitu lambat, sedang, dan cepat [46]. Bentuk kurva seperti pada Gambar 10.

## Gambar 10. Kurva fungsi keanggotaan variabel kecepatan kipas
Berdasarkan  jumlah  himpunan  fuzzy  pada  kurva  yang  telah  dibuat  dan  setiap  variabel  input  memiliki  lima himpunan maka terbentuk 25 aturan seperti Tabel 2 [47].
Tabel 2 . Aturan fuzzy
Aturan ke-
I F
Suhu A N D Kelembapan
T H E N Kecepatan Kipas Angin [R1] Cukup Hangat Kering Lambat [R2] Cukup Hangat Normal Lambat [R3] Cukup Hangat Cukup basah Lambat [R4] Cukup Hangat Basah Lambat [R5] Cukup Hangat Sangat Basah Lambat [R6] Hangat Kering Lambat [R7] Hangat Normal Lambat [R8] Hangat Cukup basah Lambat
[R9] Hangat Basah Sedang [R10] Hangat Sangat Basah Sedang [R11] Cukup Panas Kering Sedang [R12] Cukup Panas Normal Sedang [R13] Cukup Panas Cukup basah Sedang [R14] Cukup Panas Basah Cepat [R15] Cukup Panas Sangat Basah Cepat [R16] Panas Kering Sedang [R17] Panas Normal Sedang [R18] Panas Cukup basah Cepat [R19] Panas Basah Cepat [R20] Panas Sangat Basah Cepat [R21] Sangat Panas Kering Sedang [R22] Sangat Panas Normal Cepat [R23] Sangat Panas Cukup basah Cepat [R24] Sangat Panas Basah Cepat [R25] Sangat Panas Sangat Basah Cepat
Berdasarkan  tahapan-tahapan  FIS  Tsukamoto,  berikut  adalah  deskripsi  perhitungan  dengan  input  suhu  dan kelembapan secara berurutan 28,29 °C dan 79,06%. Nilai ini diambil berdasarkan rata-rata pengukuran sensor DHT22 yang telah dilakukan.

## a. Fuzzifikasi
Pada kurva yang telah dibangun, nilai suhu 28,29°C terletak pada himpunan Cukup hangat dan Hangat, sedangkan untuk kelembapan 79,06% terletak pada himpunan Basah [48]. Berikut adalah nilai derajat keanggotaan yang diperoleh pada Persamaan 1.
  ( ) ( )   ( ) ( )   0,99 6 94 , 5 79 85 06 , 79 85 06 . 79 64 , 0 2 29 , 1 27 29 27 29 , 28 29 . 28 0,36 2 71 , 0 27 29 29 , 28 29 29 . 28 = = − − = = = − − = = = − − = Basah Kelembapan SuhuHangat angat SuhuCukupH   

## b. Sistem Inferensi
Dalam  aturan  fuzzy  yang  terbentuk,  yang  berkaitan  dengan  suhu  cukup  hangat,  suhu  hangat,  dan  kelembapan basah hanya aturan 4 dan 9 [49].
[R4] IF Suhu Cukup hangat AND Kelembapan Basah THEN Kecepatan kipas Lambat
    ( ) ( ) 36 , 0 99 , 0 , 36 , 0 min 06 , 79 , 29 , 28 min 4 = = =  = − Basah Kelembapan angat SuhuCukupH Basah Kelembapan angat SuhuCukupH pred      8 , 32 -32,8 40 7,2 2 , 7 40 20 * 36 , 0 40 36 , 0 20 40 36 , 0 20 40 40 4 = = − − = − = − = − = − = − − = x x x x x x x Z
[R9] IF Suhu Hangat AND Kelembapan Basah THEN Kecepatan kipas Sedang
    ( ) ( ) 64 , 0 99 , 0 , 64 , 0 min 06 , 79 , 29 , 28 min 9 = = =  = − Basah Kelembapan SuhuHangat Basah Kelembapan SuhuHangat pred     
Himpunan medium pada kurva fungsi keanggotaan kecepatan kipas memiliki dua sisi, yaitu sisi kanan dan sisi kiri sehingga kedua sisi ini harus dihitung. Hasil perhitungan diproses dengan operator OR untuk memilih nilai maksimum antara kedua sisi [50].
40,12 35 12 , 5 12 , 5 35 8 * 64 , 0 35 64 , 0 8 35 64 , 0 35 43 35 91 = + = = − = − = − = − − = x x x x x x Z 48 , 45 64 , 0 43 50 50 92 = = − − = x x Z
Pilih nilai maksimum:
( )
( ) 48 , 45 48 , 45 , 16 , 40 max , max 92 91 92 91 9 = = =  = Z Z Z Z Z

## c. Defuzzifikasi
Langkah terakhir pada metode ini adalah defuzzifikasi. Perhitungan berikut menggunakan persamaan 3 [51].
( ) ( ) ( ) ( ) 40,92 1 29,11) (11,81 64 , 0 36 , 0 48 , 45 * 64 , 0 8 , 32 * 36 , 0 Pr Pr * Pr * Pr 9 4 9 9 4 4 = + = + + = + + = ed ed Z ed Z ed Z    
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, suhu 28,29°C dan kelembapan 79,06% menghasilkan duty cycle 40,92%. Hasil  ini  masuk  kedalam  himpunan  kecepatan  sedang  sesuai  dengan  fungsi  keanggotaan  kecepatan  kipas  yang  telah terbentuk. Hasil pengujian secara keseluruhan juga menunjukkan kecepatan rata-rata berada pada himpunan “Sedang”. Berdasarkan 50 data sampel dengan besaran suhu dan kelembapan yang berbeda diambil setelah kipas angin diputarkan selama lima menit menunjukkan bahwa perubahan rata-rata suhu sebesar -0,01℃ dan kelembapan -0,032%, artinya dapat menurunkan 0,01℃ dan kelembapan 0,032% setiap lima menit. Hasil ini dinilai kurang efisien mengingat perubahannya yang sangat kecil. Sampel datanya tercantum pada Tabel 3.
Tabel 3. Data sampel pengujian
No Input Output Fuzzy Output setelah aksi kipas (5 menit setelahnya) Selisih Suhu (°C)  Kelembapan (%) Kecepatan Kipas ( Duty cycle %) Suhu (°C) Kelembapan (%) Suhu Kelembapan 1 27,5 96,2 31 27,5 96,9 0 0,7 2 27,5 96,9 31 27,4 96,3 -0,1 -0,6 3 27,4 96,3 29 27,4 96,3 0 0 4 27,5 96,4 31 27,5 96,3 0 -0,1 5 27,5 96,3 31 27,5 96,3 0 0 6 27,6 96,3 33 27,3 96,3 -0,3 0 7 27,3 96,3 29 27,2 96,3 -0,1 0 8 27,2 96,3 25 27,3 96,8 0,1 0,5 9 27,3 96,8 27 27,4 96,6 0,1 -0,2 10 27,4 96,6 29 27,3 96,3 -0,1 -0,3 11 27,2 96,4 25 27,2 96,4 0 0 12 27,2 96,2 25 27,2 96,1 0 -0,1 13 27,2 96,1 25 27,2 96,1 0 0 14 27,1 95,9 22 27,1 95,9 0 0 15 27,1 95,8 22 27,1 95,7 0 -0,1 . . .    . . . . . . . 37 27,3 94,3 27 27,3 94,3 0 0 38 27,4 94,2 27 27,4 94,2 0 0 39 27,4 94 27 27,4 94 0 0
40 27,3 93,9 27 27,3 93,9 0 0 41 27,3 94,1 27 27,3 94,1 0 0 42 27,2 94 27 27,2 94 0 0 43 27,3 94 27 27,3 93,7 0 -0,3 44 27,3 93,7 27 27,3 93,7 0 0 45 27,3 93,8 27 27,3 93,8 0 0 46 27,3 93,6 27 27,3 93,6 0 0 47 27,2 94,4 27 27,2 94,4 0 0 48 27,4 93,9 27 27,4 93,9 0 0 49 27,3 93,4 27 27,3 93,4 0 0 50 27,4 93,4 27 27,4 93,4 0 0 Rata-rata -0,01 -0,032
Data  pada  Tabel  3  diambil  secara  acak  melalui  pengukuran  langsung  menggunakan  sensor  DHT22  dengan mempertimbangkan  nilai  suhu  dan  kelembapan  yang  berbeda.  Alat  yang  dibangun  dengan  metode  fuzzy  ini  telah diterapkan pada ruangan dengan dimensi kecil. Pemilihan dimensi ruangan kecil ini mengingat hanya satu kipas yang digunakan. Jika ruangan yang digunakan terlalu besar maka akan mengurangi pengaruh alat terhadap suhu ruangan yang dikontrol.  Namun  analisis  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  putaran  kipas  angin  tidak  banyak  berpengaruh terhadap  kondisi  suhu  disekitarnya  sehingga  disarankan  pada  penelitian  selanjutnya  menggunakan  AC  sebagai  alat kontrol untuk menyajikan hasil yang optimal. Dokumentasi implementasi alat di ruangan pada Gambar 11.
Gambar 11. Implementasi di dalam ruangan

## 4. KESIMPULAN
Sistem kontrol suhu dan kelembapan ruangan dengan menerapkan metode fuzzy sangat membantu dalam memberikan nilai  kecepatan  kipas  angin  yang  ideal  dengan  kondisi  suhu  pada  ruangan.  Perhitungan  dengan  suhu  28,29°C  dan kelembapan 79,06% menghasilkan duty cycle 40,92%. Nilai ini masuk dalam himpunan kecepatan “Sedang”. Eksperimen juga  menunjukkan  kecepatan  kipas  rata-rata  pada  himpunan  “Sedang”.  Pengujian  yang  dilakukan  telah  menunjukkan efisiensi  yang  baik  jika  beraktivitas  dalam  ruangan  terutama  jika  dalam  durasi  waktu  yang  lama  sebab  tubuh  akan mengalami gangguan rasa kurang enak jika terlalu lama terkena hembusan angin dari kipas. Terlebih lagi jika kipasan anginnya yang terlalu kencang sehingga logika fuzzy akan berperan dalam memberikan kecepatan yang ideal.  Namun berdasarkan analisis yang telah dilakukan, putaran kipas angin dalam ruangan tidak banyak berpengaruh terhadap kondisi suhu disekitarnya. Oleh karena itu, penelitian ini menyarankan agar pada penelitian selanjutnya menggunakan teknologi seperti AC sebagai pendingin ruangan agar efek yang diberikan pada ruangan lebih optimal. Alternatif lainnya, dapat juga menggunakan Exhaust  Fan .  Penggunaan Exhaust  Fan akan  mengganti  udara  dari  luar  ke  dalam  sehingga  suhu  akan menjadi  lebih  bisa  dikontrol.  Selain  itu,  untuk  memudahkan  dalam  mengontrol  kondisi  ruangan  dari  jarak  jauh  maka penelitian selanjutnya dapat dikembangkan dengan konsep kontrol melalui jaringan dengan teknologi Internet of Things (IoT).

## REFERENCES
[1] A. Efendi, A. Nugraha, and R. Baharta, “Manufacturing of electrical dryer machine for food and fruit products,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 692, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/692/1/012006.
[2] H. Feriadi and N. H. Wong, “Thermal comfort for naturally ventilated houses in Indonesia,” Energy Build. , vol. 36, no. 7, pp. 614–626, 2004, doi: 10.1016/j.enbuild.2004.01.011.
[3] J. H. Huh and M. J. Brandemuehl, “Optimization of air-conditioning system operating strategies for hot and humid climates,” Energy Build. , vol. 40, no. 7, pp. 1202–1213, 2008, doi: 10.1016/j.enbuild.2007.10.018.
[4] O. Jay et al. , “Reducing the health effects of hot weather and heat extremes: from personal cooling strategies to green cities,” Lancet , vol. 398, no. 10301, pp. 709–724, 2021, doi: 10.1016/S0140-6736(21)01209-5.
[5] B.  Morabito et  al. ,  “Multi-stage  Event-triggered  Model  Predictive  Control  for  Automated  Trajectory  Drilling,” IFAC- PapersOnLine , vol. 53, pp. 9478–9483, 2020, doi: 10.1016/j.ifacol.2020.12.2421.
[6] H. Zahid, O. Elmansoury, and R. Yaagoubi, “Dynamic Predicted Mean Vote: An IoT-BIM integrated approach for indoor thermal comfort optimization,” Autom. Constr. , vol. 129, no. June, p. 103805, 2021, doi: 10.1016/j.autcon.2021.103805.
[7] P. Wolkoff, K. Azuma, and P. Carrer, “Health, work performance, and risk of infection in office-like environments: The role of indoor temperature, air humidity, and ventilation,” Int. J. Hyg. Environ. Health , vol. 233, no. September 2020, p. 113709, 2021, doi: 10.1016/j.ijheh.2021.113709.
[8] F. N. Sabri, M. Mukhidin, Y. S. Disastra, and B. Hasan, “Manufacture and working procedure of Temperature Control Unit (TCU),” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1098, no. 4, p. 042060, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1098/4/042060.
[9] A. F. Subahi, “An Intelligent IoT-Based System Design for Controlling and Monitoring Greenhouse Temperature,” IEEE Access ., vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3007955.
[10]  M. O. Onibonoje, “An IoT-Based Approach to Real-Time Conditioning and Control in a Server Room,” 2019 Int. Artif. Intell. Data Process. Symp. , pp. 1–6.
[11]  R.  Rakhmawati,  Irianto,  F.  D.  Murdianto,  A.  Luthfi,  and  A.  Y.  Rahman,  “Thermal  optimization  on  incubator  using  fuzzy inference  system  based  IoT,” Proceeding  -  2019  Int.  Conf.  Artif.  Intell.  Inf.  Technol.  ICAIIT  2019 ,  pp.  464–468,  2019,  doi: 10.1109/ICAIIT.2019.8834530.
[12]  E.  Science,  “Optimization  of  electrical  energy  in  the  fan  using  fuzzy  logic  controllers,”. International  Conference  on Environmental, Energy and Earth Science ., 2022, doi: 10.1088/1755-1315/1041/1/012025.
[13]  F. H. Purwanto and E. Utami, “Design of Server Room Temperature and Humidity Control System using Fuzzy Logic Based on Microcontroller,”. 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT) ., pp. 390–395, 2018.
[14]  E. Susanto and W. S. Pambudi, “Rancang Bangun Prototipe Sistem Monitoring Suhu dan Kelembaban Gudang Berbasis Scada,”. Jurnal Riset Komputer ., vol. 8, no. 6, pp. 231–236, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3628.
[15]  A. C. Nicolla et al. , “Comparison of Damselfly (Odanata: Zygoptera) diversity in wet dune slack habitat with canopied and non- canopied areas of Gumuk Pasir Parangkusumo, Yogyakarta, Indonesia,” IOP  Conf.  Ser.  Earth  Environ. Sci. ,  vol.  736,  no. 1, 2021, doi: 10.1088/1755-1315/736/1/012046.
[16]  P. Wellyantama and S. Soekirno, “Temperature, pressure, relative humidity and rainfall sensors early error detection system for automatic weather station (AWS) with artificial neural network (ANN) backpropagation,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1816, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1816/1/012056.
[17]  M. Alvan Prastoyo Utomo, A. Aziz, Winarno, and B. Harjito, “Server Room Temperature & Humidity Monitoring Based on Internet of Thing (IoT),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1306, no. 1, pp. 0–8, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1306/1/012030.
[18]  A.  Yudhana et  al. , “Multi sensor application-based for measuring the quality of human urine on first-void urine,” Sens.  Bio- Sensing Res. , vol. 34, no. September, p. 100461, 2021, doi: 10.1016/j.sbsr.2021.100461.
[19]  N. H. Wijaya, A. Yudhana, Robiyansah, and D. Sukwono, “X-Ray machine control with wireless based on mA parameters,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012080, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012080.
[20]  A. Yudhana, D. Sulistyo, and I. Mufandi, “GIS-based and Naïve Bayes for nitrogen soil mapping in Lendah, Indonesia,” Sens. Bio-Sensing Res. , vol. 33, no. June, p. 100435, 2021, doi: 10.1016/j.sbsr.2021.100435.
[21]  A.  Yudhana,  Sunardi,  and  Priyatno,  “Development  of  Door  Safety  Fingerprint  Verification  using  Neural  Network,” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 1373, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1373/1/012053.
[22]  A. Yudhana, J. Rahmawan, and C. U. P. Negara, “Flex sensors and MPU6050 sensors responses on smart glove for sign language translation,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 403, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/403/1/012032.
[23]  O. Barybin, E. Zaitseva, and V. Brazhnyi, “Testing the security ESP32 internet of things devices,” 2019 IEEE Int. Sci. Conf. Probl. Infocommunications Sci. Technol. PIC S T 2019 - Proc. , pp. 143–146, 2019, doi: 10.1109/PICST47496.2019.9061269.
[24]  U. Sakız, G. U. Kaya, and O. Yaralı, “Prediction of drilling rate index from rock strength and cerchar abrasivity index properties using fuzzy inference system,” Arab. J. Geosci. , vol. 14, no. 5, 2021, doi: 10.1007/s12517-021-06647-w.
[25]  M. M. Gómez, D. Tagle-Zamora, J. L. M. Martínez, A. R. C. Ortega, J. de J. M. Rodríguez, and X. Delgado-Galván, “Water Supply  Management  Index:  Leon,  Guanajuato,  Mexico,” Water  (Switzerland) ,  vol.  14,  no.  6,  pp.  1–17,  2022,  doi: 10.3390/w14060919.
[26]  D. Kucuk Matci and U. Avdan, “Optimization-based automated unsupervised classification method: A novel approach,” Expert Syst. Appl. , vol. 160, 2020, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113735.
[27]  M. Omair et al. , “The Selection of the Sustainable Suppliers by the Development of a Decision Support Framework Based on Analytical  Hierarchical  Process  and  Fuzzy  Inference  System,” Int.  J.  Fuzzy  Syst. ,  vol.  23,  no.  7,  pp.  1986–2003,  2021,  doi: 10.1007/s40815-021-01073-2.
[28]  A. Guzman-urbina, K. Ouchi, H. Ohno, and Y. Fukushima, “FIEMA , a system of fuzzy inference and emission analytics for sustainability-oriented chemical  process  design,” Appl.  Soft Comput. , vol. 126, p. 109295,  2022, doi: 10.1016/j.asoc.2022.109295.
[29]  S. Napitupulu, E. B. Nababan, and P. Sihombing, “Comparative Analysis of Fuzzy Inference Tsukamoto Mamdani and Sugeno in the Horticulture Export Selling Price,” Mecn. 2020 - Int. Conf. Mech. Electron. Comput. Ind. Technol. , pp. 183–187, 2020,
doi: 10.1109/MECnIT48290.2020.9166587.
[30]  E. Sonalitha, B. Nurdewanto, S. Ratih, N. R. Sari, A. B. Setiawan, and P. Tutuko, “Comparative Analysis of Tsukamoto and Mamdani Fuzzy Inference System on Market Matching to Determine the Number of Exports for MSMEs,” 2018 Electr. Power, Electron. Commun. Control. Informatics Semin. EECCIS 2018 , pp. 440–445, 2018, doi: 10.1109/EECCIS.2018.8692989.
[31]  A.  Lipare,  D.  R.  Edla,  and  S.  R.  Parne,  “Fuzzy  rule-based  system  for  energy  efficiency  in  wireless  sensor  networks,” J. Supercomput. , vol. 77, no. 9, pp. 9947–9970, 2021, doi: 10.1007/s11227-021-03668-w.
[32]  C.  Dumitrescu,  P.  Ciotirnae,  and  C.  Vizitiu,  “Fuzzy  logic  for  intelligent  control  system  using  soft  computing  applications,” Sensors , vol. 21, no. 8, pp. 1–33, 2021, doi: 10.3390/s21082617.
[33]  T.  Sutikno,  A.  C.  Subrata,  and  A.  Elkhateb,  “Evaluation  of  Fuzzy  Membership  Function  Effects  for  Maximum  Power  Point Tracking  Technique  of  Photovoltaic  System,” IEEE Access , vol. 9, pp. 109157–109165, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3102050.
[34]  S. N. Putri and D. R. S. Saputro, “Construction fuzzy logic with curve shoulder in inference system mamdani,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1776, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1776/1/012060.
[35]  M. Marbun, W. Ramdhan, D. Priyanto, M. Zarlis, and Z. Nasution, “Philosophy of Fuzzy Logic as Fundamental of Decision Making Based on Rule,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012021.
[36]  P.  G.  Singerman,  S.  M.  Orourke,  R.  M.  Narayanan,  and  M.  Rangaswamy,  “Language-Based  Cost  Functions:  Another  Step Toward  a  Truly  Cognitive  Radar,” IEEE  Trans.  Aerosp.  Electron.  Syst. ,  vol.  57,  no.  6,  pp.  3827–3843,  2021,  doi: 10.1109/TAES.2021.3082714.
[37]  A. P. C. de Sena, I. S. de Freitas, A. C. L. Filho, and C. A. N. Sobrinho, “Fuzzy diagnostics for gearbox failures based on induction motor current and wavelet entropy,” J. Brazilian Soc. Mech. Sci. Eng. , vol. 43, no. 5, pp. 1–15, 2021, doi: 10.1007/s40430-021- 02964-z.
[38]  O. M. Olabanji and K. Mpofu, “Hybridized fuzzy analytic hierarchy process and fuzzy weighted average for identifying optimal design concept,” Heliyon , vol. 6, no. 1, p. e03182, 2020, doi: 10.1016/j.heliyon.2020.e03182.
[39]  BMKG, “Data Online Pusat Database BMKG,” www.bmkg.go.id , 2021. https://dataonline.bmkg.go.id/akses_data (accessed Aug. 14, 2022).
[40]  A. Gehlot et al. , “Internet of things and long-range-based smart lampposts for illuminating smart cities,” Sustain. , vol. 13, no. 11, 2021, doi: 10.3390/su13116398.
[41]  E. F. Yogachi, V. M. Nasution, and G. Prakarsa, “Design and Development of Fuzzy Logic Application Mamdani Method in Predicting The Number of Covid-19 Positive Cases in West Java,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1115, no. 1, p. 012031, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1115/1/012031.
[42]  L.  G.  Ioannou et  al. ,  “The  impacts  of  sun  exposure  on  worker  physiology  and  cognition:  Multi-country  evidence  and interventions,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 18, no. 14, 2021, doi: 10.3390/ijerph18147698.
[43]  A. H. M. Eldesoky, J. Gil, and M. B. Pont, “The suitability of the urban local climate zone classification scheme for surface temperature  studies  in  distinct  macroclimate  regions,” Urban  Clim. ,  vol.  37,  no.  March,  p.  100823,  2021,  doi: 10.1016/j.uclim.2021.100823.
[44]  T. H. Karyono, “Predicting comfort temperature in Indonesia, an initial step to reduce cooling energy consumption,” Buildings , vol. 5, no. 3, pp. 802–813, 2015, doi: 10.3390/buildings5030802.
[45]  W.  Su,  B.  Yang,  B.  Zhou,  F.  Wang,  and  A.  Li,  “A  novel  convection  and  radiation  combined  terminal  device:  Its  impact  on occupant thermal comfort and cognitive performance in winter indoor environments,” Energy Build. , vol. 246, p. 111123, 2021, doi: 10.1016/j.enbuild.2021.111123.
[46]  B. Arifin, B. Y. Suprapto, S. A. D. Prasetyowati, and Z. Nawawi, “Steering Control in Electric Power Steering Autonomous Vehicle  Using  Type-2  Fuzzy  Logic  Control  and  PI  Control,” World  Electr.  Veh.  J. ,  vol.  13,  no.  3,  2022,  doi: 10.3390/wevj13030053.
[47]  Ž. Šitum and D. Ćorić, “Position Control of a Pneumatic Drive Using a Fuzzy Controller with An Analytic Activation Function,” Sensors , vol. 22, no. 3, 2022, doi: 10.3390/s22031004.
[48]  I. Wahyuni, W. F. Mahmudy, and A. Iriany, “Rainfall prediction in Tengger region Indonesia using Tsukamoto fuzzy inference system,” Proc.  -  2016  1st  Int.  Conf.  Inf.  Technol.  Inf.  Syst.  Electr.  Eng.  ICITISEE  2016 ,  pp.  130–135,  2016,  doi: 10.1109/ICITISEE.2016.7803061.
[49]  T. Hastono, A. J. Santoso, and Pranowo, “Honey yield prediction using tsukamoto fuzzy inference system,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics , vol. 2017-Decem, no. September, pp. 19–21, 2017, doi: 10.1109/EECSI.2017.8239150.
[50]  D.  A.  N.  Wulandari,  T.  Prihatin,  A.  Prasetyo,  and  N.  Merlina,  “A  Comparison  Tsukamoto  and  Mamdani  Methods  in  Fuzzy Inference System for Determining Nutritional Toddlers,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2018 , no. Citsm, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674248.
[51]  A. Rusmardiana, T. Y. Akhirina, D. Yulistyanti, and U. Pauziah, “A Web-Based High School Major Decision Support System in Banten Using Tsukamoto’s Fuzzy Method,” Proceeding - 2018 Int. Semin. Intell. Technol. Its Appl. ISITIA 2018 , pp. 233– 238, 2018, doi: 10.1109/ISITIA.2018.8711337.