Online Version Available at: https://jurnal.ubd.ac.id/index.php/te

## JOURNAL OF TECH-E
| 2581-1916 (O NLINE ) | 2598-7585 (P RINTED ) |

## Article

## Implementasi  dan  Perbandingan  Kinerja  Algoritma Fuzzy  Tsukamoto  dan  Mamdani  pada  Sistem

## Exhaust Fan Berbasis IoT
Nadia Putri 1 , Lindawati 2* , Aryanti 3
1, 2, 3 Politeknik Negeri Sriwijaya, Jurusan Teknik Elektro, Sumatera Selatan, Indonesia

## S

## UBMISSION T RACK

## A B S T R A C T
Recieved: 06, 15, 2024 Final Revision: 07, 25, 2024 Available Online: 08, 08, 2024
Dalam  produksi  kerupuk,  proses  penggorengan  sering menghasilkan  asap  dan  panas  berlebih  yang  dapat berdampak  buruk  pada  kesehatan  pekerja.  Asap  dapur mengandung  senyawa  berbahaya  seperti  sulfur  oksida, nitrogen  dioksida,  dan  karbon  monoksida.  Diperlukan kipas  pembuangan  untuk  mengeluarkan  asap  dan menstabilkan suhu, namun kontrol manual kurang efektif. Sistem  kontrol  otomatis,  termasuk  mikrokontroler, set points ,  PID,  dan  logika  fuzzy,  telah  dikembangkan. Kontrol  berbasis  fuzzy  dianggap  paling  baik  untuk beradaptasi  dengan  kondisi  lingkungan.  Penelitian  ini mengevaluasi  perbedaan  antara  metode  fuzzy  Mamdani dan fuzzy Tsukamoto dalam mengontrol kipas pembuangan.  Pengujian  dilakukan  dengan  100  titik  data selama  5  kali  percobaan  untuk  masing-masing  metode. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode logika fuzzy Tsukamoto  mencapai  akurasi  lebih  baik  yaitu  99,35%, dibandingkan  dengan  logika  fuzzy  Mamdani  yang  hanya mencapai  95,45%.  Oleh  karena  itu,  sistem  kontrol  kipas pembuangan  lebih  efektif  menggunakan  metode  logika fuzzy Tsukamoto. Metode fuzzy Tsukamoto memberikan respon  yang  lebih  cepat  dan  tepat  dalam  menyesuaikan kecepatan  kipas  terhadap  perubahan  kondisi  asap  dan suhu  di  dapur.  Hal  ini  dikarenakan  metode  Tsukamoto mampu menangani perubahan input yang lebih kompleks dan  menghasilkan  output  yang  lebih  halus.  Di  sisi  lain, metode  fuzzy  Mamdani  memiliki  kelebihan  dalam  hal kesederhanaan  dan  kemudahan  implementasi,  namun kurang responsif terhadap perubahan kondisi yang cepat.

## K EYWORD
Exhaust Fan , Fuzzy Tsukamoto, Fuzzy Mamdani, Smoke Control , Fish Cracker Production C ORRESPONDENCE
E-mail: lindawati@polsri.ac.id

## I. PENDAHULUAN
Menggoreng menjadi aktivitas yang pasti dilakukan oleh UMKM yang memproduksi kerupuk, seperti UMKM kerupuk kemplang ikan Palembang. Kegiatan menggoreng memproduksi asap dan uap panas yang tinggi sehingga kualitas udara diruang produksi menjadi tidak baik. Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) menggambarkan tingkat pencemaran udara dan dampak pada kesehatan jangka  panjang.  Sulfur  dioksida,  nitrogen  dioksida,  karbon  monoksida  adalah  senyawa  yang berbahaya jika terpapar dalam jangka Panjang [1].
Oleh karena itu, untuk meningkatkan kualitas udara yang baik pada ruangan produksi kerupuk, ruangan harus didukung oleh sistem ventilasi yang sesuai standar [2]. Kipas angin atau exhaust fan adalah  alat  yang  umum  digunakan  untuk  memperbaiki  sirkulasi  udara.  Alat  ini  berfungsi  sebagai sistem  sirkulasi  udara  yang  bekerja  dengan  cara  menghisap  udara  dari  dalam  ruangan, membuangnya  ke  luar,  dan  menarik  udara  segar  dari  luar  untuk  didistribusikan  kembali menggantikan udara yang sebelumnya [2]. Exhaust fan konvensional biasanya dikendalikan manual secara  fisik  dengan  kecepatan  putar  yang  konstan.  Hal  ini  sangat  kurang  efektif,  apalagi  jika digunakan dalam skala besar pada ruangan produksi.
Pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan sistem kendali otomatis exhaust fan menggunakan control berbasis set poin, mikrokontroller PID, hingga fuzzy. Dengan set point , pengendali exhaust fan menggunakan  PLC  dan  HMI  menghasilkan  kadar  asap  141  dengan  tegangan  4,11  V,  dan kecepatan exhaust fan adalah 1000 Rpm [1]. Pada sistem dengan  mikrokontroller arduino uno yang mengontrol kipas exhaust akan menyala ketika suhu terdeteksi melebihi 29°C dan mati ketika suhu turun  di  bawah  28°C  [2].  Namun  sistem  ini  masih  kurang  responsif  terhadap  kondisi  lingkungan jika  digunakan  pada  ruangan  produksi  kerupuk.  Oleh  karena  itu,  dengan  mempertimbangkan kondisi  lingkungan  saat  ini,  diperlukan  metode  yang  lebih  efisien  untuk  mengontrol  kecepatan exhaust  fan .  Sistem  kendali  dengan  metode  fuzzy  menjadi  salah  satu  metode  yang  baik  dalam menentukan output terhadap kondisi lingkungan ruangan produksi kerupuk.
Sistem  pengontrol  suhu  dan  kelembaban  udara  di  dalam  ruang  pengering  biji  kopi menghasilkan keluaran fuzzy mamdani rata-rata 0,03500 dan keluaran kipas rata-rata 0,01225 [3]. Pada sistem menggunakan fuzzy mamdani untuk mengontrol suhu dan pH air pada aquascape ikan guppy,  sistem  akan  berhasil  jika  suhu  dan  pH  air  tidak  sesuai  dengan  titik  yang  telah  ditentukan. Dengan  persentase error thermometer  raksa  sebesar  1.4136%,  pH  meter  digital  sebesar  0.6813%, dan  pembacaan  nilai  fuzzy  sebesar  0.7246%,  sistem  tidak  menyala  [4].  Dalam  studi  yang menggunakan metode fuzzy tsukamoto untuk mengontrol kecepatan ayunan bayi, ditemukan bahwa saat tidak ada beban respon terbaik diberikan pada titik 60 dengan presentase error sebesar 2,28% dan jika beban 3 kg, respon terbaik di titik 80 dengan presentase error sebesar 3,2% [5].
Sebagai  bahan  evaluasi  dari  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  dirancang  dengan mengimplementasikan metode fuzzy dengan melakukan perbandingan antara fuzzy  tsukamoto dan fuzzy mamdani agar mendapatkan hasil akurasi yang terbaik pada sistem kendali exhaust fan ruang produksi kerupuk berbasis IoT dengan sistem pemantauan asap, suhu, dan gas. Integrasi sistem IoT dapat  mendeteksi  kualitas  udara  yang  ada  di  ruangan  produksi  secara  real-time  [6].  Prinsip  dasar IoT  adalah  menggabungkan  input  sensor,  mikrokontroller,  dan  internet  untuk  menyediakan  data kepada  user  [7].  Penerapan  IoT  dapat  memberikan  kemudahan  dalam  memantau  kualitas  udara yang ada di ruangan produksi sehingga dapat meningkatkan aktivitas didalam ruangan produksi [8].
Pada sistem kendali exhaust fan ini, sensor DHT11, sensor MQ135, dan MQ7 akan terhubung dengan  mikrokontroller  NodeMCU  untuk  mengimplementasikan  metode  fuzzy  tsukamoto  dan fuzzy  mamdani.  Output  yang  dihasilkan  ialah  kecepatan  putar exhaust  fan berdasarkan  metode fuzzy  yang  digunakan.  Sistem  ini  akan  membandingkan  tingkat  akurasi  dari  metode  fuzzy tsukamoto dan mamdani untuk  mengetahui metode  yang lebih akurat  pada sistem kendali exhauts fan .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  yang  melakukan  perbandingan  akurasi  terhadap  prediksi  harga  mobil  Toyota Avanza bekas menunjukkan  metode fuzzy  tsukamoto  menghasilkan  tingkat error yang lebih kecil yaitu  sebesar  8%  dan  metode  fuzzy  sugeno  menunjukkan  tingkat error sebesar  38%  [9].  Dalam studi  perbandingan  metode  fuzzy  tsukamoto  dan  fuzzy  mamdani  terhadap  rekomendasi  nilai simpanan  tabungan  ditemukan  bahwa  dengan  pembatasan  output,  metode  tsukamoto  lebih  cocok daripada  fuzzy  mamdani  jika  digunakan  dalam  merekomendasikan  nilai  simpanan.  Hal  ini disebabkan  oleh  fakta  bahwa  nilai  rekomendasi  meningkat  seiring  dengan  tanggal  yang  semakin besar atau mendekati akhir bulan [10].
Pada  studi  [11]  menyelidiki  perbandingan  metode  fuzzy  logic,  fuzzy  tsukamoto  dan  fuzzy mamdani  dalam  mendeteksi  kondisi  tubuh  berdasarkan  suhu  tubuh.  Hasil  menunjukkan  bahwa fuzzy  mamdani  memiliki  akurasi  sebesar  100,00%  dalam  mendeteksi  kondisi  tubuh  berdasarkan standar error dan  uji  hipotesis  tes,  sedangkan  fuzzy  tsukamoto  memiliki  akurasi  sebesar  75,00%. Berdasarkan  latar  belakang  dan  tinjauan  pustaka,  sistem exhaust  fan ini  dirancang  dengan menggunakan  algoritma  fuzzy  tsukamoto  dan  fuzzy  mamdani  sebagai  pengendali  kipas  dan melakukan  perbandingan  performa  dari  kedua  metode  fuzzy  yang  digunakan  guna  mengetahui metode yang lebih akurat dalam pengimplementasian pada sistem kendali exhaust fan .

## III. KERANGKA KERJA
Pada  sistem  kendali exhaust  fan ini  disusun  untuk  mengendalikan exhaust  fan berdasarkan fuzzy  logic control dengan  metode  mamdani  dan  tsukamoto.  Sistem  ini  dirancang  dengan  input asap,  gas,  dan  suhu.  Output  yang  dihasilkan  fuzzy  logic  berupa  kecepatan  kipas.  Tahapan  proses pada sistem kendali kipas exhaust dapat dilihat pada Gambar berikut ini:

## Gambar 1. Alur Proses Sistem Kendali Exhaust Fan
Pada  perancangan  perangkat  keras,  sistem  ini  dirancang  dengan  perangkat  keras  yang  terdiri dari  empat  bagian  yaitu  perangkat  sensor,  mikrokontroller,  perangkat  pemroses,  dan  perangkat output.  Pada  perangkat  sensor  digunakan  sensor  DHT11,  MQ7,  dan  MQ135.  Hasil  pembacaan sensor  akan  diproses  oleh  mikrokontroller  NodeMCU  dan  dimmer  AC  untuk  mengatur  tegangan yang  diberikan  kepada  kipas  exhaust.  Pemrosesan  ini  dilakukan  menggunakan  algoritma  fuzzy mamdani  dan  fuzzy  tsukamoto  secara  bergantian.  Kecepatan  putar  kipas  exhaust  akan  ditentukan berdasarakan  hasil  defuzzifikasi  dari  setiap  metode  fuzzy  yang  digunakan.  Perancangan  alat  pada sistem kendali exhaust ini dijelaskan pada Gambar berikut ini:
© T HE A UTHORS . P UBLISHED BY Buddhi Dharma University DOI: 10.31253/te.v8i1.3169

## Gambar 2. Diagram Perangkat Keras Sistem Kendali Exhaust Fan
Perangkat  lunak  pada  sistem  kendali exhaust  fan ini  disusun  dari  pemrograman  sistem  pada software arduino IDE yang diprogram berdasarkan algoritma fuzzy mamdani dan fuzzy tsukamoto berdasarkan  hasil  pembacaan  sensor  dalam  mendeteksi  asap,  gas  CO,  dan  suhu  guna  untuk mengendalikan  secara  otomatis  kecepatan  putar  kipas  exhaust.  Sistem  ini  juga  terintegrasi  pada website blynk untu memudahkan dalam memantau kepekatan asap, CO, dan suhu ruangan produksi kerupuk.

## IV. METHODS
Sistem  kendali exhaust  fan ini  menggunakan  2  metode  algoritma  yaitu  fuzzy  mamdani  dan fuzzy tsukamoto yang dimana kedua metode ini dijalankan dengan variabel input, himpunan fuzzy, rule  base,  hingga  variabel  output  yang  sama  sehingga  akan  menghasilkan  perbandingan  yang obyektif.  Pengumpulan  data  pengujian  juga  dilakukan  pada  kondisi  lingkungan  yang  sama  dan realistis  di  ruang  produksi  yang  sama  agar  mendapatkan  data  hasil  uji  yang  serupa  dengan  hasil output  dari  masing-masing  logika  fuzzy  yang  digunakan.  Kedua  metode  ini  akan  dibandingkan tingkat  akurasi  guna  untuk  mengetahui  metode  yang  tepat  untuk  diimplementasikan  pada  sistem kendali exhaust fan pada ruang produksi kerupuk.
Pada  sistem  ini,  metode  fuzzy  mamdani  memiliki  beberapa  tahapan  proses  yaitu  fuzzifikasi, fuzzy  rule  (fungsi  implikasi  dan  komposisi  aturan  MIN-MAX),  dan  defuzzifikasi  dengan  metode centroid [12]. Pada metode fuzzy tsukamoto, tahap pertama adalah fuzzifikasi. Ini dilakukan dengan mengubah  nilai  input  variabel  crisp  menjadi  bentuk  fuzzy  berdasarkan  derajat  keanggotaannya. Kemudian,  rule  base  yang  telah  ditetapkan  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan.  Tahap inferensi  akan  menemukan  nilai  α-predikat  dari  setiap  rule  yang  ada  dan  mengambil  nilai keanggotaan terkecil (MIN) [13]. Proses defuzzifikasi akan mengubah kembali menjadi nilai tegas menggunakan  metode  rata-rata  terpusat  (Center  Average)  [14].  Fungsi  keanggotaan  untuk  setiap variabel input dan output selama tahap fuzzifikasi di jelaskan pada Tabel berikut ini:
Tabel 1. Fuzzy Set yang digunakan
Proses Fungsi  Variabel  Himpunan  Domain
Kendali Exhaust Fan Input Suhu Dingin 0-25
Normal 20-35 Panas 30-55 Asap Sedikit 0-200 Sedang 150-350 Banyak 300-500 CO Rendah 0-100 Sedang 75- 225 Tinggi 200-300 Output Kipas Pelan 50-60 Medium 57-71 Sedang 68-78
Fungsi  keanggotaan  suhu  dibagi  menjadi  tiga  himpunan  fuzzy  input  dengan  rentang  yang berbeda dapat dilihat pada Gambar 4 dan rumus persamaan (1), (2), dan (3).
Gambar 3. Himpunan Fuzzy Variabel Suhu
{ (1)
{
(2)
{
(3)
Fungsi  keanggotaan  asap  dibagi  menjadi  tiga  himpunan  fuzzy  input  dengan  rentang  berbeda seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5 serta persamaan (4), (5), dan (6).
Gambar 4. Himpunan Fuzzy Variabel Asap
{ (4) { (5) {
(6)
Fungsi keanggotaan gas CO dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy input dengan rentang berbeda pada Gambar 6 dan persamaan matematis (7), (8), dan (9).
© T HE A UTHORS . P UBLISHED BY Buddhi Dharma University DOI: 10.31253/te.v8i1.3169
{ (7) {
(8)
{ (9)
Fungsi  keanggotaan  gas  CO  dibagi  menjadi  tiga  himpunan  fuzzy  input  dengan  rentang  yang berbeda bisa dilihat pada Gambar 7 dan persamaan rumus (10), (11), dan (12).
Gambar 5. Himpunan Fuzzy Variabel Kipas
{ (10) { (11) {
(12)
Pada  tahap  inferensi,  rule  base  yang  dijadikan  dasar  aturan  pada  sistem  ini  akan  digunakan untuk menentukan nilai α-predikat [15] yang ditampilkan pada Tabel berikut ini:
Tabel 2. Rule Base Fuzzy No Rule Base
1 jika suhu dingin AND asap sedikit AND gas_rendah THEN kipas_pelan
2 jika suhu dingin AND asap sedikit AND gas sedang THEN kipas pelan
3 jika suhu dingin AND asap sedikit AND gas_tinggi THEN kipas_medium
4 jika suhu dingin AND asap sedang AND gas rendah THEN kipas pelan
5 jika suhu dingin AND asap sedang AND gas_sedang THEN kipas_medium
6 jika suhu dingin AND asap sedang AND gas_tinggi THEN kipas cepat
7 jika suhu dingin AND asap banyak AND gas rendah THEN kipas sedang
8 jika suhu dingin AND asap banyak AND gas_sedang THEN kipas_cepat
9 jika suhu dingin AND asap banyak AND gas tinggi THEN kipas cepat
10 jika suhu normal AND asap sedikit AND gas rendah THEN kipas pelan
11 jika suhu normal AND asap sedikit AND gas_sedang THEN kipas medium
12 jika suhu normal AND asap sedikit AND gas tinggi THEN kipas cepat
13 jika suhu normal AND asap sedang AND gas rendah THEN kipas medium
14 jika suhu normal AND asap sedang AND gas sedang THEN kipas medium
15 jika suhu normal AND asap sedang AND gas tinggi THEN kipas cepat
16 jika suhu normal AND asap banyak AND gas_rendah THEN kipas_cepat
17 jika suhu normal AND asap banyak AND gas sedang THEN kipas cepat
18 jika suhu normal AND asap banyak AND gas tinggi THEN kipas cepat
19 jika suhu panas AND asap sedikit AND gas rendah THEN kipas medium
20 jika suhu panas AND asap sedikit AND gas sedang THEN kipas cepat
21 Jika suhu panas AND asap sedikit AND gas_tinggi THEN kipas cepat
22 jika suhu panas AND asap sedang AND gas rendah THEN kipas cepat
23 jika suhu panas AND asap sedang AND gas sedang THEN kipas cepat
24 jika suhu panas AND asap sedang AND gas_tinggi THEN kipas cepat
25 jika suhu panas AND asap banyak AND gas rendah THEN kipas cepat
26 jika suhu panas AND asap banyak AND gas sedang THEN kipas cepat
27 jika suhu panas AND asap banyak AND gas_tinggi THEN kipas_cepat
Tahap  terakhir  dalam  implementasi  metode  fuzzy  ialah  defuzzifikasi.  Pada  metode  fuzzy mamdani  dan  fuzzy  tsukamoto  memiliki  metode  defuzzifikasi  yang  berbeda.  Metode  mamdani menggunakan  defuzzifikasi  dengan  metode  centroid  dengan  operator  MIN  yang  ditunjukkan  pada persamaan (13) [16].
∫ ∫ (13)
Pada  fuzzy  tsukamoto,  metode  defuzzifikasi  menggunakan  weight  average  dengan  operator MIN yang ditunjukkan pada persamaan (14) [17].

## (14)
Analisa data pada sistem ini dengan melakukan perbandingan akurasi dari setiap metode logika fuzzy  yang  digunakan  dengan  evaluasi  persentase error dan  MAPE  yang  menghitung  rata-rata persentase kesalahan mutlak [18] yang ditunjukkan pada persamaan (15) dan (16).
( ) (15) |   | (14)

## V. HASIL
Pengujian  sistem  kendali exhaust  fan ini  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  kecepatan  putar kipas  berdasarkan  metode  fuzzy  mamdani  dan  fuzzy  tsukamoto  guna  untuk  mengetahui  metode yang lebih tepat dan terbaik. Perangkat keras diintegrasikan dengan perangkat lunak sebagai media dalam  pemantauan  hasil  data  sensor  kepekatan  asap,  gas  CO,  dan  suhu  pada  ruangan  produksi kerupuk. Hasil pengujian dengan masing-masing metode fuzzy ditampilkan pada Tabel berikut ini.
Tabel 3. Hasil Pengujian Sistem dengan Fuzzy Mamdani
Suhu  Asap  CO Hasil Matlab Hasil Pengujian PE (%)
© T HE A UTHORS . P UBLISHED BY Buddhi Dharma University DOI: 10.31253/te.v8i1.3169
54 435 174 73,8 70,04 5,09 55 436 181 73,9 70,24 4,95 56 434 214 73,9 70,34 4,82 56 416 211 74 70,68 4,49 56 416 219 74 70,68 4,49 55 387 229 74 71 4,05 55 414 207 74 70,72 4,43 55 409 211 74 70,82 4,30 56 416 218 74 70,68 4,49 56 398 209 74 71 4,05 57 409 197 74 70,82 4,30 57 375 206 74 71 4,05 57 470 264 73,9 70,4 4,74 57 436 277 73,9 70,28 4,90 58 393 224 74 71 4,05 58 391 224 74 71 4,05 60 456 229 73,8 70,12 4,99 60 434 200 73,9 70,32 4,84 60 454 213 73,8 70,08 5,04 60 437 288 73,9 70,26 4,93 MAPE Mamdani 4,55 Akurasi Mamdani 95,45 Tabel 4. Hasil Pengujian Sistem dengan Fuzzy Tsukamoto Suhu  Asap  CO Hasil Hitung Hasil Pengujian PE (%) 54 435 174 69,88 71,1 1,75 55 436 181 69,92 71,1 1,69 56 434 214 70,12 70,59 0,68 56 416 211 70,46 70,63 0,24 56 416 219 70,46 70,45 0,02 55 387 229 71,00 70,24 1,07 55 414 207 70,52 70,78 0,37 55 409 211 70,67 70,63 0,06 56 416 218 70,46 70,47 0,01 56 398 209 71,00 70,75 0,35 57 409 197 70,51 71,1 0,84 57 375 206 71,00 70,8 0,28 57 470 264 70,16 70,12 0,06 57 436 277 70,08 70,35 0,39 58 393 224 71,00 70,34 0,93 58 391 224 71,00 70,34 0,93
60 456 229 70,01 70,24 0,32 60 434 200 70,10 71,1 1,42 60 454 213 70,01 70,6 0,85 60 437 288 70,07 70,62 0,79 MAPE Tsukamoto 0,65 Akurasi Tsukamoto 99,35
Dengan  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani  dan  fuzzy  tsukamoto  pada  sistem  kendali exhaust  fan ini  dapat  mengendalikan  kecepatan  kipas  berdasarkan  nilai  input  hasil  pembacaan sensor. Melalui proses fuzzifikasi, inference, implikasi rule base, hingga defuzzifikasi memperoleh nilai  kecepatan  putar  kipas  yang  responsif  terhadap  perubahan  suhu,  asap,  dan  CO  yang  ada  di ruang  produksi  kerupuk.  Hasil  pembacaan  sensor  dapat  dimonitoring  melalui  website  blynk  yang ditunjukkan pada Gambar berikut ini:

## Gambar 6. Sistem Pemantauan Data Sensor pada Website Blynk
Pengujian  sistem  kendali exhaust  fan ini  dilakukan  5  kali  percobaan  pada  saat  aktivitas penggorengan  kerupuk  dilakukan  dengan  jumlah  data  keseluruhan  ialah  100  data.  Data  hasil pembacaan sensor dan data kecepatan kipas hasil dari metode fuzzy  yang digunakan dapat  dilihat pada Gmabar berikut ini:

## Gambar 7. Pembacaan Sensor dan Data Kecepatan Kipas Hasil dari Metode Fuzzy
Pengujian peforma sistem ini dilakukan dengan menghitung nilai persentase error dan MAPE dari  setiap  data  pada  masing-masing  metode  fuzzy  yang  digunakan  sehingga  dapat  memperoleh nilai  akurasi  dari  sistem  kendali exhaust  fan berdasarkan  algoritma  yang  digunakan.  Nilai persentase error data dan MAPE dari sistem kendali kecepatan kipas exhaust ini dapat dilihat pada Gambar berikut ini:
© T HE A UTHORS . P UBLISHED BY Buddhi Dharma University DOI: 10.31253/te.v8i1.3169
Gambar 8. Perbandingan Persentase Error Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Mamdani
Gambar 9. Perbandingan MAPE Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Mamdani

## VI. PEMBAHASAN
Berdasarkan pengujian kendali kipas exhaust menggunakan metode fuzzy mamdani dan fuzzy tsukamoto dengan masing-masing 100 data dalam 5 kali percobaan didapatkan bahwa logika fuzzy dengan metode tsukamoto memiliki persentase error dan MAPE yang lebih rendah dari persentase error dan  MAPE  yang  dimiliki  oleh  fuzzy  mamdani.  Sistem  kendali exhaust  fan menggunakan metode  fuzzy  tsukamoto  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  baik  yaitu  sebesar  99,35%  dibandingkan dengan  sistem  kendali  dengan  metode  fuzzy  mamdani  yang  memiliki  akurasi  sistem  sebesar 95,45%.
Hasil  akurasi  sistem  dengan  metode  tsukamoto  pada  percobaan  1  dengan  20  data  percobaan menunjukkan  nilai  MAPE  0,65%  yang  lebih  rendah  daripada  MAPE  fuzzy  mamdani  yaitu  4,55% yang dapat diartikan bahwa sistem kendali exhaust fan ini berjalan dengan baik dan lebih responsif menggunakan metode pengendali fuzzy tsukamoto.

## VII. CONCLUSION
Dalam  sistem  kendali  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani  dan  fuzzy  tsukamoto  diperoleh bahwa  fuzzy  tsukamoto  lebih  efektif  dan  responsif  dalam  mengendalikan  kecepatan  exhaust berdasarkan  input  asap,  CO,  dan  suhu  secara  real-time.  Sistem  kendali exhaust  fan menggunakan fuzzy tsukamoto memiliki nilai persentase error dan MAPE yang lebih kecil daripada sistem yang menggunakan  metode  fuzzy  mamdani.  Hal  ini  dikarenakan  hasil  output  dari  fuzzy  tsukamoto berupa nilai crisp yang tegas sehingga dapat lebih responsif terhadap perubahan suhu, asap, dan gas CO secara real-time pada ruang produksi kerupuk.
5.09  4.95  4.82 4.49  4.49 4.05 4.43  4.30  4.49 4.05 4.30 4.05 4.74  4.90 4.05  4.05 4.99  4.84  5.04  4.93 1.75  1.69
0.68 0.24 0.02 1.07
0.37 0.06  0.01 0.35 0.84 0.28 0.06 0.39
0.93  0.93 0.32 1.42 0.85  0.79 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 P E (% ) Jumlah Data Perbandingan Persentase Error Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Mamdani Percobaan 1
PE Mamdani (%) PE Tsukamoto (%)
4.55 4.62 4.51
4.51 4.43
0.65
0.82
0.69 0.87 0.64 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Ni la i M A P E ( % ) Banyak Percobaan Perbandingan MAPE Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Mamdani 5 Percobaan MAPE Mamdani MAPE Tsukamoto

## REFERENCES
[1] R.  J.  K.  Haryo,  A.  A.  Permana,  and  Y.  Prasetyo,  “Pengaturan  Kecepatan  Exhaust  Fan Berdasarkan  Tingkat  Polusi  Asap  Menggunakan  VSD  Berbasis  PLC  Dan  HMI,” J.  Electr. Electron. Control Automot. Eng. 15 JEECAE , vol. 7, no. 1, pp. 15–19, 2022.
[2] B.  Setiono,  U.  Sutisna,  and  T.  D.  Pamungkas,  “Sistem  Kendali  Kipas  Angin  dan  Exhaust Menggunakan Mikrokontroler Aduino Uno Iteks,” ITEKS , vol. 14, no. 2, pp. 83–90, 2022.
[3] B. Fatkhurrozi and H. T. Setiawan, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kendali Suhu Dan  Kelembaban  Udara  Ruangan  Pengering  Biji  Kopi  Berbasis  Mikrokontroller,” J. Telecommun.  Electron.  Control  Eng. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  50–59,  2024,  doi: 10.20895/jtece.v6i1.1319.
[4] A. N. Salim and A. Rahman, “Implementasi Fuzzy-Mamdani untuk Pengendalian Suhu dan Kekeruhan Air Aquascape Berbasis IoT,” J. Algoritm. , vol. 2, no. 2, pp. 159–169, 2022.
[5] A. Septian Dwisaputra,  F. Yumono, and D. Efytra Yuliana, “Kontrol  Kecepatan Motor Dc Menggunakan Fuzzy Logic Controller Pada Ayunan Bayi,” JASEE J. Appl. Sci. Electr. Eng. , vol. 2, no. 01, pp. 1–14, 2021, doi: 10.31328/jasee.v2i01.62.
[6] M.  Fajar  B,  F.  D.  Lestary,  A.  Hidayat,  D.  Fadhilatunisa,  and  A.  Eka,  “Prototype  Sistem Monitoring  Pendeteksi  dan  Penyaringan  Udara  pada  Ruangan  Berbasis  Internet  of  Things (IoT),” J. Mediat. , vol. 6, no. 2, p. 1, 2023, doi: 10.26858/jmtik.v6i2.45943.
[7] M.  A.  Permana,  A.  Suhendi,  and  Suprayogi,  “Pengembangan  Sistem  Kontrol  Dan Pemantauan  Suhu  Dan  Kelembapan  Berbasis  Iot  Pada  Prototipe  Peternakan  Ayam  Close- House,” e-Proceeding Eng. , vol. 10, no. 1, pp. 119–126, 2023.
[8] B. F. Alwaaritsi, T. Tohir, and D. Aming, “Rancang Bangun Sistem Kontrol dan Pemantauan Serikultur Menggunakan Mikrokontroler Berbasis Internet-of-Things,” Pros. Ind. Res. Work. Natl. Semin. , vol. 12, pp. 41–46, 2021, doi: 10.35313/irwns.v12i0.2654.
[9] R.  Reynaldi,  W.  Syafrizal,  and  M.  F.  Al  Hakim,  “Analisis  Perbandingan  Akurasi  Metode Fuzzy  Tsukamoto  dan  Fuzzy  Sugeno  Dalam  Prediksi  Penentuan  Harga  Mobil  Bekas,” Indones. J. Math. Nat. Sci. , vol. 44, no. 2, pp. 73–80, 2021, doi: 10.15294/ijmns.v44i2.32967.
[10]  S. Omara, A. S. Honggowibowo, and H. Wintolo, “Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto Dan  Mamdani  Untuk  Merekomendasi  Nilai  Simpanan  Tabungan  Berdasarkan  Saldo  Rata- Rata  Harian  Pada  Koperasi  Jasa  Keuangan  Syariah  (Studi  Kasus  Di  Bmt  Bina  Ihsanul Fikri),” Compiler , vol. 1, no. 1, pp. 117–131, 2012, doi: 10.28989/compiler.v1i1.10.
[11]  E. D. G. Pamungkas, C. N. Wibowo, B. A. P. Hakim, and A. P. Sari, “Implementasi Fuzzy Logic Tsukamoto dan Mamdani pada Deteksi Kondisi Badan Berdasarkan Suhu Tubuh,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. IV, no. 1, p. 57, 2023.
[12]  D.  Aztisyah,  T.  Yuniati,  and  Y.  Adi  Setyoko,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Mamdani  Pada pH Air dalam Sistem Otomatisasi Suhu dan pH Air Aquascape Ikan Guppy,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 4, no. 1, pp. 58–070, 2021.
[13]  M.  Husaini,  H.  Sutejo,  and  R.  H.  Kiswanto,  “Perancangan  Sistem  Kendali  Gate  Valve Dengan  Logika  Fuzzy  Tsukamoto  Berbasis  Arduino  (Studi  Kasus  Pada  Perusahaan  Daerah Air Minum Jayapura),” Jutisi  J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 13, no. 1, p. 636, 2024, doi: 10.35889/jutisi.v13i1.1901.
[14]  S. Suhendri, Deffy Susanti, and Reyza Reantino Hanggara, “Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Bantuan  Program Keluarga Harapan (Pkh) Di Kabupaten Majalengka,” INFOTECH J. , vol. 8, no. 2, pp. 84–93, 2022, doi: 10.31949/infotech.v8i2.3312.
[15]  S.  D.  Syahuda  and  B.  Hariadi,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pengendalian  Kualitas  Kondisi Ruangan  Ideal  Berbasis  Arduino  Uno  Dengan  Metode  Fuzzy  logic,” J.  Tek.  Elektro  dan Komputasi , vol. 6, no. 1, pp. 36–47, 2024, doi: 10.32528/elkom.v6i1.20086.
[16]  D.  Wicaksono,  “Pemodelan  Kendali  Temperatur  Menggunakan  Fuzzy  Mamdani  Inference
© T HE A UTHORS . P UBLISHED BY Buddhi Dharma University DOI: 10.31253/te.v8i1.3169
System pada Dispenser Air,” J. Komtika , vol. 7, no. 1, 2023.
[17]  E.  Nurraharjo,  Z.  Budiarso,  and  M.  Sukur,  “Pendekatan  Logika  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk Model Sistem Kendali Ruang Budidaya Adaptif,” Sendiu , pp. 9–15, 2020.
[18]  A.  M.  Putra,  T.  Rismawan,  and  S.  Bahri,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Pada Sistem  Prediksi  Pembelian  Barang  Toko  Abila  Collection  Berbasis  Website,” Coding  J. Komput. dan Apl. , vol. 9, no. 1, 2021.

## BIOGRAFI
Nadia Putri , Lahir di Palembang, 28 Januari 2001, sedang menempuh Pendidikan sarjana terapan teknik telekomunikasi di Politeknik Negeri Sriwijaya
Lindawati.,  S.T.,M.T.I. Lulusan  S2  dari  Universitas  Indonesia  dengan  bidang  keahlian  Data Modeling,  Matematika,  dan  Medan  Elektromagnetik.  Saat  ini  bekerja  sebagai  dosen  di  Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang
Aryanti.,  S.T.,  M.Kom. Lulusan  S2  dari  Universitas  Diponegoro  dengan  bidang  keahlian  Sistem Telekomunikasi  dan  Praktikum  Digital.  Saat  ini  bekerja  sebagai  dosen  di  Politeknik  Negeri Sriwijaya, Palembang