## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 2, Tahun 2022, pp. 371-379 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v11i2.47043

## Perancangan Alat Deteksi Menggunakan Fuzzy Mamdani dan Sensor MG-811 Guna Menghindari Keracunan Akibat Gas
Yesyurun Masiakh Agape 1* , Deddy Susilo 2 , Andreas Febrianto 3
1,2,3 Teknik Elektro, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia

## A B S T R A K
Saat ini banyak terjadi kematian yang diakibatkan oleh keracunan 𝐶𝑂 2 dikarekan oleh  jumlah  orang  di  dalam  ruangan  yang  melebihi  batas  maupun  kurangnya vertilasi  pada  ruangan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menciptakan  alat  deteksi menggunakan  fuzzy  mamdani  dan  sensor  MG-811  guna  menghindari  keracunan akibat gas 𝑪𝑶 𝟐 . Penelitian ini menggunakan jenis penelitian perancangan prototipe. Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  untuk  proses  analisis  data. Proses  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  langsung  dengan menggunakan  alat  yang  telah  dirancang.  Tahap  penelitian  ini  terbagi  menjadi beberapa  tahap  yaitu,  perancangan hardware dan  rancang  bangun  alat, perancangan software ,  pengujian  alat  sesuai  dengan  cara  kerja  yang  telah dirancang, serta pencatatan hasil. Penelitian ini merupakan perancangan dengan subjek yang digunakan adalah kadar 𝐶𝑂 2 dan manusia serta menggunakan metode Fuzzy  Logic  Mamdani  dalam  menentukan  lama  waktu  exhaust  aktif.  Hasil penelitian yang dilakukan untuk keseluruhan alat diperoleh  hasil dengan tingkat keberhasilan 98,6% untuk pendektian kadar 𝐶𝑂 2 dan exhaust untuk mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 serta jumlah ideal orang di dalam ruangan ukuran 3x4 meter adalah kurang  dari  5  orang.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  metode  Logika  Fuzzy  dapat digunakan untuk pengintegrasian serta alat ini dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 agar terhindari dari keracunan akibat 𝐶𝑂 2 .

## A B S T R A C T
Currently, there are many deaths caused by CO 2 poisoning caused by the number of people in the room that exceeds the limit and the ventilation in the room. This study aims to create a detection device using fuzzy mamdani and MG-811 sensors to avoid poisoning due to CO 2 gas. This research uses a prototype design research type. This study uses a quantitative approach to the data analysis process. The process of collecting data in this study was carried out directly using a tool that had been designed. This research phase is divided into several stages, namely, hardware design and tool design, software design, tool testing in accordance with the designed work method, and recording the results. This research is a design with the subject used is CO 2 levels and humans and uses the Fuzzy Logic Mamdani method in determining the length of time active  exhaust.  The  results  of  the  research  carried  out  for  all  the  tools  obtained  with  a  success  rate  of  98.6%  for  the approach of CO 2 and exhaust levels to reduce CO 2 levels and the ideal number of people in a 3x4 meter room is less than 5 people. This proves that the Fuzzy Logic method can be used for integration and this tool can be used to detect and reduce CO 2 levels in order to avoid poisoning due to CO 2 .

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  zat  yang  dapat  digolongkan  menjadi  sumber  polusi  atau  pencemaran  udara  adalah Karbon  Dioksida  ( 𝐶𝑂 2 ) .  Pencemaran  udara  merupakan  masuk  atau  dimasukkannya  energi,  zat,  atau komponen  lain  ke  dalam  udara  oleh  kegiatan  manusia,sehingga  melebihi  baku  mutu  udara  yang  telah ditentukan (Abidin et al., 2019; Dengo et al., 2018) . Salah satu sumber percemaran di dalam ruangan adalah proses alami makhluk hidup, yaitu respirasi. Respirasi adalah proses menghirup udara yang mengandung 𝑂 2 (Oksigen) dan mengeluarkan udara yang mengandung 𝐶𝑂 2 (Karbon Dioksida). Karbon dioksido ( 𝐶𝑂 2 ) adalah gas yang tidak berwarna dan tidak berbau, sehingga jika manusia berada di dalam ruangan tanpa sirkulasi  udara  yang  baik  dapat  menyebabkan  keracunan 𝐶𝑂 2 .  Keracunan 𝐶𝑂 2 dapat  menyebabkan gangguan  pernapasan,  gangguan  keseimbangan  asam  dan  basa(alkalosis)  pada  darah,  asidosis  hingga gangguan saraf (Susanti et al., 2021). Pada penelitian tentang pengaruh 𝐶𝑂 2 pada tubuh dijelaskan bahwa 𝐶𝑂 2 sangat mempengaruhi emosional seseorang. Maka dari itu peranan 𝐶𝑂 2 sangat penting bagi kehidupan manusia (Komuro  et  al.,  2021) .  Saat  ini  tingkat  pencemaran  udara  di  kota  dan  daerah  pedesaan diperkirakan menyebabkan 4,2 juta kematian, dengan sekitar 91% kematian dini terjadi di wilayah Asia

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received May 16, 2022 Revised May 19, 2022 Accepted Ausguts 20, 2022 Available online October 25, 2022
Kata Kunci: Fuzzy Mamdani, Sensor, Gas Co2
Keywords: Fuzzy Mamdani, Sensors, Gas Co2
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
Tengggara  termasuk  Indonesia,  serta  pada  tahun  2018  dan  2022  di  Indonesia    terjadi  kematian  yang menyebabkan 17 orang dilarikan ke rumah sakit dan 5 orang tewas.
Penelitian ini menggunakan sensor MG-811, sensor HC-SR04, Arduino Uno, ESP8266, serta metode Fuzzy logic Mamdani . Sensor MG-811 merupakan sensor yang khusus untuk mendeteksi gas 𝐶𝑂 2 dengan sensitivitas  yang  sangat  tinggi  dibandingkan  dengan  sensor  gas  lainnya (Susanti  et  al.,  2021) alasan tersebutlah yang menjadi dasar pemilihan komponen ini pada perancangan. Sensor HC-SR04 merupakan sensor yang berfungsi untuk mendeteksi suatu objek dan pengukuran jarak, dibandingkan dengan sensor infrared lainnya sensor ini lebih handal dan benar untuk mendeteksi dengan berbagai jenis bahan (Kamal et  al.,  2019;  Raza  &  Monnet,  2019) .  Komponen  ini  dapat  mengukur  objek  sampai  ±4m  sehingga  sesuai dengan kebutuhan perancangan yang jarak yang digunakan ±60 cm untuk dapat mendeteksi manusia yang masuk  ke  dalam  ruangan (Setyawan  et  al.,  2018;  Zinkevich,  2021) .  Arduino  Uno  merupakan  sistem embedded  yang open-source ,  Arduino  Uno  memiliki  mikrokontroler  Atmega328  yang  berfungsi  untuk mengontrol suatu rangkaian elektronik (Gopinath et al., 2020) . Arduino mejadi pengontrol untuk semua sensor  yang  digunakan  pada    peracangan  ini.  ESP8266  adalah  papan  mikrokontroler  open-source berdasarkan firmware yang memiliki kekuatan pemrosesan tinggi, serta memiliki chip yang terintegrasi dengan TCP/IP, WiFi direct Peer-to-Peer(P2P) dan AP (Macheso et al., 2021; Rosli et al., 2018; Rufino et al., 2017) .  Sehingga  menjadi  alasan  pemilihan  komponen  ini  karena  memiliki  fitur  yang  dapat  terkoneksi dengan WiFi sehingga sesuai dengan kebutuhan perancangan untuk pengiriman data ke aplikasi telegram. Fuzzy logic adalah logika yang dapat mengolah nilai tidak pasti seperti “sedikit”, “banyak”, “sedang”. Dalam bidang  kontrol, Fuzzy logic sangat  populer,  karena  sangat  sederhana  untuk  dapat  merealisasikan  atau mewujudkan strategi kontrol manusia (Mulia et al., 2018) . Temuan  mengenai deteksi  kadar 𝐶𝑂 2 telah  banyak dilakukan  diantaranya adalah  menggunakan sensor MQ-2 untuk mendeteksi gas dan telegram sebagai media menampilkan data (Sidik & Rahmad, 2021). Serta penelitian  menggunakan MQ-135 sebagai sensor deteksi gas, namun tidak ada peringatan jika kadar 𝐶𝑂 2 tinggi (Qory Hidayati, 2020) . Pada penelitian lainnya digunakan telegram sebagai media jika kadar 𝐶𝑂 2 tinggi namun tidak memilki alat yang dapat mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 yang berlebih (Amsar et al., 2020) . Dari beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  dijabarkan  sejauh  ini  alat  yang  telah  diciptakan  hanya  dapat mendeteksi kadar 𝐶𝑂 2 menggunakan fuzzy logic , atau mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 atau mengirimkan informasi namun alat tersebut  masih  berdiri sendiri tidak terintegrasi satu  dengan lainnya, sehingga hanya dapat melakukan satu kegiatan saja. Pada kenyataannya jika alat hanya dapat mendeteksi kadar 𝐶𝑂 2 tanpa adanya alat  untuk  mengurangi  kadar 𝐶𝑂 2 maka  manusia  yang  berada  pada  ruangan  tersebut  akan  mengalami keracunan akibat menghirup terlalu banyak 𝐶𝑂 2 , serta diperlukannya notifikasi agar jika keadaan  di dalam ruangan terlalu berisik sehingga buzzer tidak dapat terdengar maka manusia di dalam ruangan masih dapat mengetahui kadar 𝐶𝑂 2 karena adannya notifikasi dari telegram. Merancang alat yang saling terintegrasi satu sama lain dapat mendeteksi kadar 𝐶𝑂 2 pada ruangan, mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 , mendapat notifikasi pada aplikasi telegram, serta mengetahui jumlah ideal orang yang berada pada suatu ruangan tertutup dengan ukuran  3x4  meter  sehingga  dapat  mengetahui  lebih  awal  untuk  menghindari  keracunaan  akibat 𝐶𝑂 2 . Kelebihan dari alat yang dirancang pada penelitian ini dibandingkan penelitian sebelumnya adalah dapat mengetahui  jumlah  minimal  orang  pada  ruangan  dengna  ukuran  tertentu  serta  pengintegrasian  antara pendeteksi kadar 𝐶𝑂 2 , mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 serta mengirimkan informasi ke telegram. Kelebihan lainnya adalah  sensor  yang  digunakan  adalah  sensor  MG-811,  dimana  sensor  ini  memiliki  tingkat  akurasi  dan sesitivitas  yang  sangat  tinggi  dibandingkan  dengan  sensor  gas  lain  yang  digunakan  pada  penelitian sebelumnya  karena  hanya  fokus  pada  deteksi  gas 𝐶𝑂 2 .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menciptakan  alat deteksi menggunakan fuzzy mamdani dan sensor MG-811 guna menghindari keracunan akibat gas 𝑪𝑶 𝟐 .

## 2. METODE
Penelitian ini mengembangkan suatu sistem untuk mendeteksi pelanggaran lampu lalu lintas di suatu simpang jalan. Proses deteksi pelanggaran dilakukan dengan melihat kondisi lampu hijau pada suatu simpang  dan  kondisi  kendaraan  yang  melaju  di  simpang  yang  lain.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  alat bantu berupa garis virtual di atas zebra cross sebagai penanda dimana suatu kendaraan dianggap melanggar atau tidak. Tahapan pengembangan sistem dibagai menjadi tiga tahap pendeteksian yaitu deteksi lampu lalu  lintas,  deteksi  kendaraan  yang  melintas  di  simpang  lampu  dan  deteksi  jumlah  kendaraan  yang melanggar lampu lalu lintas setiap tahapan ditunjukkan pada Gambar 1 . Penelitian ini menggunakan jenis penelitian perancangan prototipe. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk proses analisis data. Proses pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan langsung dengan menggunakan alat yang telah dirancang. Adapun subject yang digunakan pada penelitian ini adalah manusia sebagai variable input, dimana manusia yang digunakan sama dengan manusia yang digunakan pada penerapannya. Tahap penelitian ini terbagi menjadi beberapa tahap yaitu, perancangan
hardware dan rancang bangun alat, perancangan software , pengujian alat sesuai dengan cara kerja yang telah dirancang, serta pencatatan hasil. Pada tahap perancangan software terbagi menjadi dua tahap yaitu, perancangan program alat dan perancangan sistem Fuzzy Mamdani.   Pada tahap peracangan hardware : Hubungan antara tiap komponen yang digunakan untuk mendeteksi kadar 𝐶𝑂 2 di dalam suatu ruangan disajikan pada Gambar 1 . Sistem ini memiliki dua sensor sebagai input, yaitu sensor gas 𝐶𝑂 2 MG-811 , dan sensor HC-SR04 untuk menghitung jumlah orang dan menggunakan mikrokontroler Arduino UNO untuk mengontrol semua input dan output yang ada pada alat ini. Bagian output terdiri dari exhaust alat untuk mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 pada ruangan tersebut, buzzer yang berguna sebagai indikator kadar 𝐶𝑂 2 tidak baik dan  berbahaya,  dan NodeMCU ESP8266 digunakan  untuk  mengirimkan  data output ke  telegram.  Pada Gambar 2 diperlihatkan penempatan setiap komponen pada kotak yang digunakan. Selanjutnya pada tahap perancangan software terbagi  menjadi  2  bagian  yaitu,  program  sistem  dan  perancangan  sistem Fuzzy Mamdani
Gambar 1 . Diagram Perancangan Hardware
Gambar 2 . Desain Bangun alat
Gambar 3 . Gaftar Alir Sistem
Peracangan  program  sistem  adalah  proses  pembuatan  codingan  dengan  logika  seperti  pada Gambar  3 yaitu  jika  s MG-811 mendeteksi  kadar  Co2  dalam  waktu  3  menit  dan HC-SR04 mendeteteksi adanya orang didalam ruangan maka sistem akan bekerja setelah sistem memperoleh input an berupa kadar 𝐶𝑂 2 dan jumlah orang maka Kadar 𝐶𝑂 2 yang diperoleh kemudian akan ditampilkan pada LCD 16x2.  Jika kadar 𝐶𝑂 2 yang lebih dari 500 ppm, maka akan dibunyikan buzzer sebanyak 2 kali, dan jika kadar 𝐶𝑂 2 lebih dari  250  maka buzzer akan  berbunyi  1  kali.  Data  yang  diterima  dari  kedua  sensor  tersebut  kemudian dikirim ke Arduino Uno untuk diolah menggunakan metode logika Fuzzy Mamdani. Setelah proses Fuzzy dilakukan, Arduino Uno mengirimkan  data melalui NodeMCU ESP 8266 untuk ditampilkan pada aplikasi telegram. Data yang ditampilkan adalah kadar 𝐶𝑂 2 , jumlah orang di dalam ruangan, dan hasil proses Fuzzy, yaitu berupa informasi jika exhaust akan menyala dalam waktu berapa menit. Setelah proses pengiriman data maka exhaust akan aktif sesuai dengan rules . Kemudian setelah exhaust nonaktif sistem akan kembali melakukan  pendeteksian  kadar 𝐶𝑂 2 dan  jumlah  orang  di  dalam  ruangan  dan  begitu  seterusnya. Perancangan  sistem  Fuzzy  Mamdani  merupakan  bagian  dari  proses  perancangan  sistem,  proses  ini membuat codingan untuk prose fuzzy yang akan dilakukan oleh sistem . Adapun alurnya adalah setelah sistem  mendapatkan input dari  sensor  berupa  kadar 𝐶𝑂 2 dan  jumlah  orang,  maka  proses Fuzzy Logic Mamdani  bekerja.  Tahap  pertama  adalah  fuzzifikasi  yaitu  tahap  pembentukan  himpunan Fuzzy . Pembetukan himpunan Fuzzy untuk Kadar 𝐶𝑂 2 didasarkan pada Peraturan Menteri Kesehatan No 1077 tentang  Pedoman  Penyehatan  Udara  di  Dalam  Ruang (Kesehatan  &  Indonesia,  2011) .  Pembentukan himpunan Fuzzy ditunjukkan pada Gambar 4 .
Gambar 4. Pembentukan Himpunan Fuzzy Variabel Input dan Output
Proses kedua adalah membuat derajat keanggotaan. Fungsi keanggotan untuk variabel kadar 𝐶𝑂 2 yaitu  baik,  tidak  baik,  dan  berbahaya.  Kemudian  fungsi  keanggotan  untuk  variabel  jumlah  orang  yaitu sedikit, sedang, dan banyak, serta fungsi keanggotan variabel Output yaitu lama waktu exhaust aktif terdiri dari 3 kondisi yaitu Short Term, Moderate , dan Long Term .  Fungsi keanggotaan variabel input dan output ditunjukkan  pada Gambar 5 , yang  selanjutnya digunakan untuk  menghitung derajat keanggotaan setiap variabel.

## Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variable Input dan Output
Tahap  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  Implikasi.  Proses  ini  mengambil input dari Output fuzzifikasi, yaitu derajat keanggotaan dari variabel input , yang kemudian nilai tersebut dimasukkan pada rules menggunakan rumus min. Rules yang digunakan adalah pada Tabel 1.
Tabel 1. Rules Fuzzy Logika Mamdani
No. Rules 1 Kadar 𝐶𝑂 2 Baik dan Jumlah orang sedikit then exhaust short 2 kadar 𝐶𝑂 2 baik and jumlah orang sedang then exhaust moderate
3
kadar 𝐶𝑂 2 baik and jumlah orang banyak then exhaust long term
4
kadar 𝐶𝑂 2 tidak baik and jumlah orang sedikit then exhaust short 5 Kadar 𝐶𝑂 2 tidak baik and jumlah orang sedang then exhaust moderate 6 Kadar 𝐶𝑂 2 tidak baik and jumlah orang banyak then exhaust long term 7 Kadar 𝐶𝑂 2 berbahaya and jumlah orang sedikit then exhaust short 8 Kadar 𝐶𝑂 2 berbahaya and jumlah orang sedang then exhaust moderate 9
Kadar 𝐶𝑂 2 berbahaya and jumlah orang banyak then exhaust long term
Selanjutnya  adalah  menentukan  batasan  daerah  yang  telah  dibentuk  dari  perhitungan.  Setelah mengetahui batasan daerah yang baru, tahap selanjutnya adalah tahap defuzzification . Defuzzification yang digunakan adalah Center of Gravity yaitu merata-ratakan nilai luas dan momentum yang peroleh. Untuk menghitung  luas  daerah  baru  yang  terbentuk  menggunakan  rumus  segitiga,  persegi  panjang,  dan trapesium tergantung   daerah yang terbentuk dan untuk memperleh momentum integral dari batas daerah. Selanjutnya  hasil defuzzification ini  dapat  menentukan  lama  waktu  aktivasi exhaust, apakah Short, Moderate ,  atau Long  Term .  Pengujian  pada  alat  ini  dilakukan  dalam  beberapa  cara  yaitu,  pertama pendeteksi jumlah orang mampu mendeteksi  ada tidaknya orang yang masuk ke dalam ruangan  selamat < 3  menit, dengan ralat sensor ± 3cm. Kedua, pendeteksi kadar 𝐶𝑂 2 berlebih menggunakan buzzer. Pendetesi mampu melakukan pendeteksian  jika kadar 𝐶𝑂 2 melebih batas denga ketentuan 1 kali berbunyi jika kadar 𝐶𝑂 2 tidak baik dan 2 kali berbunyi jika kadar 𝐶𝑂 2 berbahaya. Target keberhasilan   100% dari  15 percobaan. Ketiga,  pengujian koneksi telegram  mampu   menerima  informasi data yang diperoleh dari sistem , dengan target  informasi yang diterima dari sistem ke telegram <  1 menit dari  15 percobaan. Keempat,  pengujian exhaust  mampu  aktif dan nonaktif sesuai dengan rules pada fuzzy mamdani, dengan target keberhasilan 92%  dari  15  percobaan.  Kelima,    pendeteksi  jumlah  orang,  kadar 𝐶𝑂 2 ,  exhaust,  dan  telegram  mampu melakukan seluruh kegiatan   dalam sebuah sistem secara berurutan,  dengan target keberhasilan keseluran alat 100%  dari 15 percobaan.  Keenam, membandingkan hasil   fuzzy mamdani sistem dengan MATLAB
sebagai ajuaan sistem yang dibuat dengan metode Fuzzy Mamdani telah sesuai, dengan target tingkat error tidak lebih dari 2% dari 15 percobaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Penelitian ini menunjukkan bahwa dengan ukuran  ruangan 3x4 meter jumlah orang yang paling ideal  adalah  3  orang  atau  di  bawah  5  orang  dibuktikan  dengan  jumlah  buzzer  yang  berbunyi  sebagai indikator  peringatan  jika  kadar 𝐶𝑂 2 melebihi  batas  tidak  lebih  dari  3  kali,  serta  kadar 𝐶𝑂 2 mengalami penurunan  pada  setiap  pendeteksian  di  setiap  kategorinya  sebagai  salah  satu  indikator  bahwa  exhaust bekerja dengan baik dalam mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 pada ruangan dengan tingkat keberhasilan rata-rata semua  komponen  98,6%.Hasil  Pengujian  dapat  diliat  pada Tabel  2 , Gambar  6 ,  dan Gambar  7 .  Hasil penelitian menunjukkan rata-rata kadar 𝐶𝑂 2 yang dideteksi menggunakan sensor MG-811 berkisar pada nilai 300 – 2000 ppm, hal ini membuktikan sensor MG-811 lebih sensitivitas dibandingkan dengan sensor MQ-135 dengan kisaran deteksi sensor hanya 35 – 1000 ppm (Amsar et al., 2020; Zhao et al., 2018) . Pada penelitian  ini  hasil  pedeteksian  kadar 𝐶𝑂 2 ditampilkan  pada  LCD  serta  mendapatkan  notifikasi  jumlah kadar serta keadaan udara 𝐶𝑂 2 sedangkan pada tidak memiliki LCD untuk dapat menampilkan kadar 𝐶𝑂 2 serta hanya mengirimkan notifikasi kondisi udara ke telegram (Sidik & Rahmad, 2021; Thakur et al., 2019) . Penelitian ini juga dilengkapi dengan alat untuk dapat mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 yaitu berupa exhaust dimana pada penelitian tidak memiliki alat tersebut sehingga tidak dapat mengurangi kadar 𝐶𝑂 2 untuk terhindar dari keracunan 𝐶𝑂 2 , serta metode yang digunakan pada penelitian tersebut hanya pendekatan logika fuzzy sedangkan pada penelitian ini menggunakan metode logika Fuzzy Mamdani, dengan menggunakan metode ini proses pengotrolan sistem akan lebih mudah dilakukan (Amsar et al., 2020) .
Tabel 2 . Hasil Pencobaan Sistem Deteksi Kadar 𝑪𝑶 𝟐 .
Pengujian ke- Jumlah Orang yang diinginkan Jumlah Orang Terdeksi Kadar 𝑪𝑶 𝟐 ( ppm) Exhaust Aktif (Menit) Bunyi Buzzer (Kali) Notifikasi Telegram( Ada/ Tidak Ada) 1 9 9 2437 8,06 2 Ada 2 9 503 8,05 2 Ada 3 8 539 8,03 2 Ada 4 9 428 7,99 1 Ada 5 9 469 7,97 1 Ada 6 5 5 539 5,0 2 Ada 7 5 596 5,0 2 Ada 8 5 483 5,0 1 Ada 9 5 404 5,0 1 Ada 10 5 237 5,0 0 Ada 11 3 3 354 2,04 1 Ada 12 3 464 2,08 1 Ada 13 3 287 2,08 1 Ada 14 3 67 1,94 0 Ada 15 3 241 2,01 0 Ada Keberhasilan(%) 93% 100% 100% 100% 100%

## Gambar 6. Hasil Pengujian Tampilan LCD dan Telegram

## Gambar 7 . Hasil Perancangan Alat
Tabel 3. Pengujian Rules Fuzzy Rules Output Sistem(Menit) Output MATLAB(Menit) Error (%)
kadar 𝑪𝑶 𝟐 baik and jumlah orang sedikit then exhaust short 3,54 3,42 3,5 kadar 𝑪𝑶 𝟐 baik and jumlah orang sedang then exhaust moderate 5,00 5,00 0 kadar 𝑪𝑶 𝟐 baik and jumlah orang banyak then exhaust long term 7,88 7,98 1,25
Rules Output Sistem(Menit) Output MATLAB(Menit) Error (%) kadar 𝑪𝑶 𝟐 tidak baik and jumlah orang sedikit then exhaust short 2,12 2,02 4,9 Kadar 𝑪𝑶 𝟐 tidak baik and jumlah orang sedang then exhaust moderate 6,49 6,58 1,36 Kadar 𝑪𝑶 𝟐 tidak baik and jumlah orang banyak then exhaust long term 7,81 7,89 1,01 kadar 𝑪𝑶 𝟐 berbahaya and jumlah orang sedikit then exhaust short 1,94 1,92 1,04 kadar 𝑪𝑶 𝟐 berbahaya and jumlah orang sedang then exhaust moderate 6,51 6,58 1,06 kadar 𝑪𝑶 𝟐 berbahaya and jumlah orang banyak then exhaust long term 8,04 8,08 0,49 Rata - Rata 1,62

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  terdapat  kendala  yang  menyebabkan  penurunan tingkat akurasi pada sistem. Kendala tersebut diantaranya adalah pada Tabel 2 bagian percobaan 3 jumlah orang  yang  terdeteksi  hanya  8  dari  9  orang  hal  ini  dikarenakan  sensor  HC-SR04  hanya  mendeteksi  8 manusia yang masuk ke dalam ruangan hal ini disebabkan karena saat manusia melewati sensor sangat cepat sehingga pin echo tidak menerima gelombang yang dipantulkan oleh pin trigger hal tersebut (Thakur et al., 2019; Zhao et al., 2018) . Pada pengujian telegram terdapat jeda beberapa menit dari setelah sensor kembali  mendeteksi  jumlah  orang,  hal  ini  disebabkan  oleh  jaringan internet yang  tidak  stabil  sehingga mempengaruhi proses pengiriman data. Serta pada hasil pengujian perbandingan Sistem dengan MATLAB menghasilkan nilai error yang kecil atau hampir mendekati dengan tahap defuzzikasi yang dilakukan oleh MATLAB . Hal ini membuktikan bahwa metode Mamdani mudah untuk digunakan pada pengotrolan sistem (Batubara, 2017) . Adanya perbedaan ini disebabkan oleh perbedaan dalam penulisan range. Pada sistem yang  dibuat  menggunakan Arduino  IDE tiap  variabel  untuk  batasan  awal  dan  akhir  menggunakan  nilai kurang dari (≤ ) dan lebih dari (≥) sedangkan pada MATLAB tiap variabel yang digunakan memiliki nilai range yang  jelas  untuk  batas  awal  dan  akhir  nilai.  Dengan  menggunakan  alat  ini  nantinya  mampu bermanfaat  untuk  mengetahui  lebih  awal  agar  mengurangi  kematian  akibat  keracunan 𝐶𝑂 2 dan  dapat mengetahui batasan jumlah orang untuk setiap ruangan dengan ukuran tertentu. Penelitian ini memiliki keterbatasan diantaranya adalah wifi hanya dapat digunakan pada satu tempat saja serta sensir HC-SR04 hanya dapat mendeteksi orang yang masuk. Maka saran kedepannya dapat menambahkan fitur untuk dapat mengganti wifi sesuai dengan tempat alat tersebut berada, menggunakan jenis sensor lainnya agar dapat mendeteksi orang yang masuk saat berlari serta menambahkan fitur sensor HC-SR04 dapat mendeteksi orang yang masuk sekaligus orang yang keluar.

## 4. SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan adanya alat ini manusia dapat lebih awal mengetahui jumlah  ideal  manusia  di  dalam  ruangan  sehingga  dapat  terhindari  dari  keracunan  akibat 𝐶𝑂 2 serta menyatakan  bahwa  fuzzy  logic  dapat  digunakan  untuk  mengolah  variable  input  yang  tidak  pasti  untuk menentukan suatu hasil yang pasti.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abidin, J., Artauli Hasibuan, F., Kunci, K., Udara, P., & Gauss, D. (2019). Pengaruh Dampak Pencemaran Udara Terhadap Kesehatan Untuk Menambah Pemahaman Masyarakat Awam Tentang Bahaya Dari Polusi Udara. Prosiding SNFUR-4 , 2 (2), 978 – 979.
Amsar, A., Khairuman, K., & Marlina, M. (2020). Perancangan Alat Pendeteksi CO2 Menggunakan Sensor MQ- 2  Berbasis  Internet  Of  Thing. METHOMIKA:  Jurnal  Manajemen  Informatika  Dan  Komputerisasi Akuntansi , 4 (1), 73 – 79. https://doi.org/10.46880/jmika.v4i1.143. Batubara, S. (2017). Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani Dan Fuzzy Sugeno Untuk Penentuan Kualitas  Cor  Beton  Instan. It  Journal  Research  and  Development , 2 (1),  1 – 11. https://doi.org/10.25299/itjrd.2017.vol2(1).644.
Dengo,  M.  R.,  Suwondo,  A.,  &  Suroto,  S.  (2018).  Hubungan  Paparan  CO  terhadap  Saturasi  Oksigen  dan Kelelahan  Kerja  pada  Petugas  Parkir. Gorontalo  Journal  of  Public  Health , 1 (2),  78 – 84. https://doi.org/10.32662/gjph.v1i2.347. Gopinath,  A.,  Arun,  C.,  Hanumanthaiah,  A.,  &  Murugan,  R.  (2020).  An  analogy  of  the  datalogger implementation in arduino UNO and PSoC5LP. Proceedings of the 3rd International Conference on Smart Systems and Inventive Technology, ICSSIT 2020 , Icssit , 328 – 332. https://doi.org/10.1109/ICSSIT48917.2020.9214222. Kamal,  A.  M.,  Hemel,  S.  H.,  &  Ahmad,  M.  U.  (2019).  Comparison  of  Linear  Displacement  Measurements between  A  Mems  Accelerometer  and  Hc-Sr04  Low-Cost  Ultrasonic  Sensor. 1st  International Conference  on  Advances  in  Science,  Engineering  and  Robotics  Technology  2019,  ICASERT  2019 , 2019 (Icasert), 1 – 6. https://doi.org/10.1109/ICASERT.2019.8934569.
Kesehatan, M., & Indonesia, R. (2011). Peraturan Mentri Kesehatan Indonesia No 1077/Menkes/PER/2011 . Komuro, N., Hashiguchi, T., Hirai, K., & Ichikawa, M. (2021). Predicting individual emotion from perception- based  non-contact  sensor  big  data. Scientific  Reports  2021  11:1 , 11 (1),  1 – 9. https://doi.org/10.1038/s41598-021-81958-2.
Macheso, P., Manda, T. D., Chisale, S., Dzupire, N., Mlatho, J., & Mukanyiligira, D. (2021). Design of ESP8266
Smart Home Using MQTT and. IEEE , 502 – 505. https://doi.org/10.1109/ICAIS50930.2021.9396027. Mulia, N. A., Hanafi, M. H., & Arwani, I. (2018). Implementasi Logika Fuzzy untuk Purwarupa Pengkondisian AC dan Lampu Otomatis pada Sebuah Ruangan. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (4), 1553 – 1562. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1261. Qory Hidayati, F. Z. R. (2020). Sistem Monitoring Kualitas Udara Berbasis Fuzzy Logic. Prosiding Seminar Nasional Terapan Riset Inovatif (SENTRINOV) , 6 (1), 260 – 267. https://proceeding.isas.or.id/index.php/sentrinov/article/view/373.
Raza, K. A., & Monnet, W. (2019). Moving objects detection and direction-finding with HC-SR04 ultrasonic linear  array. Proceedings  of  the  5th  International  Engineering  Conference,  IEC  2019 ,  153 – 158. https://doi.org/10.1109/IEC47844.2019.8950639.
Rosli,  R.  S.,  Habaebi,  M.  H.,  &  Islam,  M.  R.  (2018).  Characteristic  Analysis  of  Received  Signal  Strength Indicator  from  ESP8266  WiFi  Transceiver  Module. Proceedings  of  the  2018  7th  International Conference  on  Computer  and  Communication  Engineering,  ICCCE  2018 ,  504 – 507. https://doi.org/10.1109/ICCCE.2018.8539338.
Rufino, J., Alam, M., Almeida, J., & Ferreira, J. (2017). Software defined P2P architecture for reliable vehicular communications.
Pervasive and Mobile Computing , 42 , 411 – 425. https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2017.06.014.
Setyawan, B., Andryana, S., & Winarsih, W. (2018). Sistem Deteksi Menggunakan Sensor Ultrasonik berbasis Arduino mega 2560 dan Processing untuk Sistem Keamanan Rumah. J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 3 (3), 15 – 20. https://doi.org/10.37438/jimp.v3i3.183.
Sidik, M. F., & Rahmad, I. F. (2021). Monitoring Kondisi Udara Di Kota Medan Dengan Pendekatan Fuzzy Logic  Berbasis  Internet  of  Things  (IoT). It  (Informatic  Technique)  Journal , 8 (1),  73 – 80. https://doi.org/10.22303/it.8.1.2020.73-80.
Susanti, R., Yazid, H., & Azriful, R. K. (2021). Alat Uji Karbon Dioksida Pada Kopi Sebagai Indikator Kelayakan
Untuk Dikonsumsi. Prosiding SISFOTEK , 5 (1), 191 – 195. http://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/view/281. Thakur, D., Kumar, Y., & Kumar, A. (2019). Applicability of wireless sensor networks in precision agriculture: A review. Wireless Personal Communications , 107 , 471 – 512. https://doi.org/10.1007/s11277-019- 06285-2.
Zhao, Z., Wang, J., Fu, C., Liu, Z., Liu, D., & Li, B. (2018). Design of a smart sensor network system for real- time air quality monitoring on green roof. Journal of Sensors . https://doi.org/10.1155/2018/1987931.
Zinkevich, A. V. (2021). ESP8266 Microcontroller Application in Wireless Synchronization Tasks. In 2021 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM) (. IEEE , 670 – 674. https://doi.org/10.1109/ICIEAM51226.2021.9446411.