## PENERAPAN LOGIKA FUZZY (METODE SUGENO) UNTUK APLIKASI MOBILE MONITORING PENCAHAYAAN RUMAH MENGGUNAKAN ARDUINO

## Abdul Wahid Annur
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1518066@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Untuk  dapat  mengenali  objek  tertentu  secara visual ,  manusia  membutuhkan  sebuah  penerangan. Penerangan  sangat  berpengaruh  terhadap  penglihatan  manusia.  Oleh  karna  itu  diperlukan  lampu  sebagai penerangan  kedua  setelah  matahari  sebagai  penerang  dikala  siang  hari  dan  lampu  sebagai  penerangan  dikala ruangan  gelap  ataupun  ketika  malam  hari. Monitoring  dan  kontrol Pencahayaan  Rumah  adalah  sistem  yang digunakan sebagai pengontrol pencahayaan rumah yang dapat digunakan didalam rumah maupun diluar rumah, yang sudah terintegrasi dengan jaringan internet.
Fuzzy  Logic adalah metodelogi  system  control pemecahan  masalah,  yang  cocok  diimplementasika  pada system  mulai  dari  sistem  yang  sederhana,  sistem  kecil, system  embedded . Fuzzy  metode  sugeno merupakan metode inferensi fuzzy untuk aturan yang direpresentasikan dalam bentuk IF-THEN , dimana output(konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy , melainkan konstanta atau persamaan linier. Pada  penelitian  ini,monitoring  pencahayaan  rumah  dapat  dipantau  melalui website maupun mobile yang menggunakan automatic monitoring system dan kontroling dengan membangun rangkaian hardware yang terdiri dari Arduino  Uno sebagai  unit  pusat  kontrol,  sensor LDR yang  berfungsi  untuk  mengukur  intensitas  cahaya LUX , sensor ACS712 untuk mengukur arus listrik AMPERE , serta sebuah website monitoring dan kontrol. Hasil pengujian yang dilakukan dai kedua sensor tersebut yaitu prosentase error sensor LDR sebesar 60.22005 % dan sensor ACS712 11.1273% dan untuk hasil dari metode fuzzynya yaitu 42.00 pwm . .
Kata kunci :  monitoring, kontrol, fuzzy logic , metode sugeno ,pencahayaan, LDR, ACS712
1. PENDAHULUAN
Lampu merupakan sebuah piranti yang digunakan untuk menerangi kondisi lingkungan gelap ketika  malam  hari  atau  didalam  ruangan  yang  dalam kondisi  tidak  ada  cahaya.  Seiring  berkembangnya zaman  masih  banyak  yang  melakukan  pengontrollan lampu  secara  manual  dengan  menekan  saklar  lampu on  atau  off.  Sehingga  penggunaan  listrik  bertambah membuat  tagihan  listrik  bertambah  dan  penggunaan lampu  menjadi  tidak  terkontrol.  Mengingat  begitu besar    dan  pentingnya  pemanfaatan  energi  listrik sedangkan  sumber  energi  litrik  keberadaannya terbatas,  maka  untuk  menjaga  kelestarian  sumber energi  ini  perlu  penanganan  strategis  menghemat energi listrik secara efisien.
Telah  banyak  sistem  yang  yang  lain  dibuat adalah  sistem  kontrol  dan  monitoring  lampu  rumah menggunakan bluetooth melalaui smartphone . Sistem ini  mengontrol  dan  monitoring  dengan  cara  apabila, bluetooth smartphone pemilik  rumah  dan bluetooth pada  alat  sudah  terkoneksi  satu  sama  lain.  Sehingga sistem bisa mengontrol dan monitoring lampu rumah ketika  berada  pada  jarak  maksimum  10  meter,  lebih dari  itu  maka  sistem  ini  tidak  bisa  mengontrol  dan monitoring  dikarenakan  jarak  koneksi bluetooth hanya 10  meter saja. Jadi sistem ini  masih dikatakan kurang  ketika  pemilik  rumah  bepergian  lebih  dari jarang 10 meter, karena tidak bisa memonitoring dan kontrol lampu dari jarak jauh.
Dari  permasalahan  yang  diatas  maka  disini penulis membuat sebuah sistem monitoring pencahayaan rumah dengan  menerapkan logika fuzzy metode  sugeno sebagai  pengatur  intensitas  cahaya rungan  dan  sistem  memonitoring  pecahayaan  rumah menggunakan website  dan aplikasi  mobile .  Sehingga mempermudah pengguna dalam melakukan pengontrolan  dan  monitoring  lampu  dimana  saja  dan kapan saja karena sudah tersambung dengan jaringan internet.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pemadaman  api  yang  dilakukan  manusia  masih sangat  sulit  ketika  menjangkau  kebakaran  yang daerah  sulit  atau  berbahaya  untuk  dijangkau.  Ketika robot tidak  sejajar  dengan  dinding,  navigasi robot menjadi  tidak  lurus  dan  terlihat  berbelok-belok sehingga  navigasi  menuju  titik  api  tudak  optimal, dikarenakan  perhitungan  jarak robot dengan  dinding hanya  bersifat on-off tanpa  ada  kondisi  yang  bisa menyesuaikan  posisi  robot  yang  ideal.  Masih  kurang baik  gerakan  robot  dikarenakan  kurang  ketelitian pembacaan  sensor. Fuzzy  logic (metode  sugeno) Peningkatan  dari  logika  bolean  yang  mengenalkan konsep  kebenaran  sebagian.    Penggunaan fuzzy  logic akan membuat prilaku robot semakin dinamis dengan adanya  istilah  keabuan  dalam fuzzy  logic. Wall Tracking prinsip  mengikuti  suatu  objek,  objek tersebut adalah dinding [1] .
Pintu air yang digunakan untuk membatasi aliran air masih menggunakan kendali manual, menimbulkan    permasalahan  yang  cukup  besar bahkan  bencana.  Kejenenuhan  dan  keteledoran manusia dalam membuka dan menutup pintu air yang menyebabkan keterlambatan membukan dan menutup pintu  air.  Penggunaan  metode  yang  lama  dengan sistem  manual  yang  dilihat  dengan  parameter  papan yang terdapat ukuran. Fuzzy Takagi-Sugeno digunakan  untuk  menghasilkan  suatu  sistem  kontrol ketinggian air dan pintu air. Sistem kontrol ketinggian air  dan  pintu  air  ini  dapat  digunakan  dan  cukup memiliki  kepresisian  yang  cukup  tinggi,  dengan penyimpangan data yang kecil yakni sebesar 0,045 [2] . Belum adanya sistem deteksi peringatan kebakan sebagai  peringatan  dini  jika  terjadi  indikasi  akan terjadi  kebakaran.Permasalahannya  adalah  api  tidak dapat  terdeteksi  sehingga  apabila  terdapat  kondisi asap  dan  suhu  yang  terlalu  tinggi  akan  dianggap sebagai  kebakaran. Fuzzy  Logic  (Metode  Sugeno) sebagai pengambil keputusan untuk hasil output yang lebih  akurat.  Penentuan    berbagai  kondisi  ruangan dengan  keakuratan  mencapai  100%.  Rata-rata  waktu eksekusi sistem 417.4 ms [3] .
Masih  belum  temonitor  kondisi  suhu  ruangan server ketika  suhu  terlalu  dingin  dan  terlalu  panas, yang  mengakibatkan  kerusakan  chip  pada  komputer. Kontrol  suhu  ruangan  masih  manual  menggunakan kinerja  manusia,  sehingga  mempengaruhi  kinerja ruangan server ketika  kurang  real  time  dan  ada keterlambatan kontrol  atau  pemantaun  secara otomatis. Fuzzy  Logic (Takagi  Sugeno) penalaran metode  sugeno hampir  sama  dengan    metode mamdani , hanya saja output (kosekuen) sistrem tidak berupa  himpunan fuzzy melainkan  berupa  konstanta atau  persamaan  linier.  Penggunaa SMS  gateway digunakan  untuk  memberikan  informasi  peringatan atau  pengiriman  data  suhu  ketika  suhu  terlalu  dingin dan  terlalu  panas.  -Sistem  bekerja  dengan  baik  dan sesuai  dengan  kebutuhan  serta  perencanaan  awal sistem  embeded yang  dibuat  menjadikan  suhu ruangan  tetap  pada  range  suhu  normal  sehingga kinerja dan peralatan server tetap terjaga. pembacaan sensor LM35 telah  terbukti  mampu  membaca perubahan suhu sebesar 10mV per IoC [4] . Keadaan  rumah  ketika  yang  mempunyai  rumah bepergian  dalam  kedaan kosong, sehingga pada saat malam  hari  menjadi  gelap  dan  pada  siang  hari menjadi sepi dan sunyi kondisi rumah, mengakibatkan  pencuri  mengincara  rumah  tersebut. Sistem-sistem tersebut mempunyai kelemahan, diantaranya  adalah  gangguan  yang  terjadi  pada jaringan  seluler  dan  kelupaan  memberikan  perintah untuk    memdamkan  peralatan  listrik  secara  teratur. Penggunaan  bilangan  acak  sebagai  metode  untuk menetukan kondisi random untuk menyalakan lampu rumah.  Penggunaan  listrik  menggunakan  sistem  ini membuat  penggunaan  listrik  menjadi  lebih  optimal dikarenakan  sudah  diatur  penggunaan  listriknya
sebesar 0,42 kWh .Proses  acak  untuk  melakukan penyalaan lampu range waktu yaitu 15 menit sekali [5] .

## 2.1   Arduino Uno
Jenis  yang  ini  adalah  yang  paling  banyak digunakan. Terutama untuk pemula sangat disarankan untuk menggunakan Arduino Uno . Dan banyak sekali referensi  yang  membahas Arduino  Uno .  Versi  yang terakhir  adalah Arduino  Uno  R3  (Revisi  3) , menggunakan ATMEGA328
sebagai Microcontrollernya, memiliki 14 pin I/O digital dan 6 pin  input  analog. Untuk  pemograman  cukup menggunakan koneksi USB type A to To type B . Sama seperti yang digunakan pada USB printer.
Tabel 2.1 Datasheet Arduino Uno Microkontroller Atmega 328 Operating Voltage 5V Input Voltage (recomended) 7-12V Input Voltage (limits) 6-20V Digital I/O Pins 14(of  which  6  provide PWM output) Analog Input Pins 6 DC Current per I/O Pin 40 mA DC Current for 3.3 60 mA Flash Memory 32  KB  (Atmega328)  of which  0.5  KB  used  by bootloade SRAM 2 KB (atemega) EEPROM 1 KB (atemega) Clock Speed 16 Hz

## 2.2  Sensor LDR(Light Defendent Resistor)
LDR adalah resistor yang memiliki resistansi-nya bergantung terhadap intensitas cahaya yang menyelimuti  permukaanya. LDR dikenal  sebagai  : foto- resistor , foto- konduktor , sel foto- konduktif , atau hanya foto- sel .
Gambar 2.1 Sensor LDR (Light Defendent Resistor) Gambar diatas merupakan gambaran darai sensor LDR (Light Deefendent Resistor).
Gambar 2.2 Datasheet Sensor LDR Gambar  diatas  merupakan  datasheet  dari  sensor LDR.

## 2.3  Sensor ACS712
Sensor ACS712 adalah  merupakan  sensor  untuk mendeteksi arus. Penggunaan sensor arus ACS712 ini Kebanyakan  memiliki  kekurangan  yakni  nilai  arus yang  di  dapatkan  dari  sensor  tidak  linear  sehingga terkadang  kita  membutuhkan  tingkat linear yang lebih tinggi. Sebelum membahas lebih lanjut, akan di jelaskan terlebih dahulu tentang sensor arus ACS712 . ACS712 ini  memiliki  tipe  variasi  sesuai  dengan  arus maksimal  yakni 5A,  20A,  30A.  ACS712 ini menggunakan VCC 5V .
Gambar 2.3 Sensor arus ACS712 Tabel 2.2 Datasheet Sensor ACS712 PIN Deskripsi VCC 5V GND Ground OUT (Pin Analog) A0 (Pin Analog 0)

## 2.4  Logika Fuzzy
Fuzzy  Logic adalah metodelogi  system  control pemecahan  masalah,  yang  cocok  diimplementasika pada system mulai dari sistem yang sederhana, sistem kecil, system  embedded .    Jaringan PC , multichannel atau workstation berbasis  akuisisi  data  dan system control .  Pada  penelitian  ini  digunakan logika  fuzzy metode sugeno.
Fuzzy  metode  sugeno merupakan  metode inferensi fuzzy untuk  aturan  yang  direpresentasikan dalam bentuk IF – THEN , dimana output (konsekuen) sistem  tidak  berupa  himpunan fuzzy, melainkan berupa  konstanta  atau  persamaan  linear  .Metode  ini diperkenalkan  oleh Takagi-Sugeno  Kang pada  tahun 1985. Model Sugeno menggunakan fungsi keanggotaan Singleton yaitu fungsi keanggotaan yang memiliki derajat keanggotaan 1 pada suatu nilai crisp tunggal dan 0 pada nilai crisp yang lain.Untuk Orde 0 dengan rumus :
IF (x1 is a1) ° (x2 is A2) °…°(xn is An) THEN z= k dengan Ai adalah  himpunan fuzzy ke i sebagai antaseden (alasan), ° adalah operator fuzzy  (AND atau OR) dan k merupakan  konstanta  tegas  sebagai konsekuen (kesimpulan).  Sedangkan  rumus Orde 1 adalah:
IF (x1 is a1) ° (x2 is A2) °…°(xn is An)  THEN z = p1*x1+…+pn*xn+q, dengan Ai adalah  himpunan fuzzy ke i sebagai antaseden, ° adalah operator fuzzy ( AND atau OR ), pi adalah  kontanr  ke i dan q juga  merupakan konstanta dalam konsekuen .
3. METODE PENELITIAN
3.1 Deskripsi Sistem dan Diagram Blok
Dibawah  ini  merupakan  diagram  blok  sistem yang akan dibuat :
Penerapan Logika  Fuzzy untuk  monitroing pencahayaan  rumah  melalui website ,  menggunakan mikrokontroler
Arduino Uno. Mikrokontroler Arduino Uno dihubungkan dengan sensor LDR ( Light Dependent  Resistor )  untuk  mengukur  intensitas cahaya,  begitu  pula  sensor ACS712 untuk  mengukur arus  listrik  220  V  yang  masuk  untuk  menyalakan lampu.  Dan  data  hasil  yang  didapat  dari  sensor ditampilkan  serial  monitor  yang  ada  pada Arduino IDE dan website secara  berkala  setiap  10  detik, kemudian  data  hasil  pengukuran  disimpan  kedalam basis data. Untuk  menghubungkan mikrokontroler Arduino  Uno dengan  aplikasi website yang  sudah dihosting  dibutuhkan  sebuah  alat  yaitu  modul Wifi ESP8266 sebagai  penghubung  alat  dengan  internet. Kebutuhan  perangkat  tersebut  sesuai  dengan blok diagram alat  yang  dibuat.  Gambar blok  diagram monitoring  pencahayaan  rumah ditunjukkan  pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Diagram Blok Sistem
Gambar  diatas  merupakan  diagram  blok  sistem untuk monitoring  pencahayaan  rumah, dari  tahap pengiriman  data  sensor  ke mikrokontroler  arduino uno ,  kemudian  data  dari  mikrokontroler  dikirim melalui  modul esp8266 yang  akan  dikirik  ke penyimpanan basis data dan dimunculkan di website .

## 3.2 Diagram Alur Sistem
Diagram  arus  menggambarkan  alur  kerja  dari sistem monitoring  pencahayaan  rumah melalui aplikasi  berbasis mikrokontroler Arduino  Uno .  Cara kerja  sistem  monitoring  pencahayaan  rumah  ini dimulai  dari  input  sensor LDR ( Light  Dependent Resistor )  sebagai  pembaca  intensitas  cahaya  dan sensor ACS712 sebagai  pembaca  arus  listrik.  Data hasil  pengukuran  akan  ditampilkan  pada website secara realtime serta  akan  menghidupkan  lampu untuk  output  dari  sensor LDR, kemudian  data  hasil pengukuran  tersebut  disimpan  kedalam basis  data . Diagram alur kerja dari sistem monitoring pencahayaan rumah melalui aplikasi berbasis website ditunjukkan pada Gambar 3.2.
Start Baca Sensor Cahaya, Sensor Arus, lampu Pengolahan Data pada Mikrokontroller 1. Intensitas Cahaya 2. Arus Litrik 3. Kondisi lampu Case 1 Data lampu 1 dan 0 Case 2 Data Arus Listrik Proses Data Arus Listrik Informasi Arus Listrik Lampu Case 3 Data Intensitas cahaya untuk Fuzzy Nilai PWM T Y Y End T Serial Monitor Database IF Button1 HIGH dan LOW IF Button3 HIGH dan LOW IF Button2 HIGH dan LOW Proses Data Lampu Proses Data Lampu Proses Data Lampu Lampu1 HIGH
atau LOW Lampu2 HIGH atau LOW Lampu3 HIGH atau LOW Y Y T Y Y T T T Konfigurasi Modul Wifi IF KONDISI 0 or 1 Y ON Lampu Mati OFF IF LDR OR Mode Lampu = Terang Lampu = Redup Lampu = Gelap Gelap Terang Redup

## Gambar 3.2 Diagram Alur Sistem

## 3.2  Skema Rangkaian Alat
Skeman  rangkaian  merupakan  gambaran  dari  alat yang  akan  dibuat.  Skema  rangkaian  keseluruhan  alat monitoring pencahayaan rumah yang terdiri dari Arduino Uno R3 sebagai pengontrol, sensor LDR sebagai pengukur intensitas  cahaya,  sensor ACS712 sebagai  pengukur  arus listrik,  modul wifi  ESP8266 sebagai  penyambung  ke jaringan wifi .  Skema  rangkaian  alat  monitoring pencahayaan rumah dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Gambar 3.3 Skema rangkaian alat Alokasi konfigurasi dan  penggunaan  pin  pada rangkaian alat ditujukan pada Tabel 3.1 sebagai berikut :
Tabel 3.1 Tabel konfigurasi pin rangkaian alat
Arduino Rev3 Sensor LDR +5v Vcc A1 Vout Gnd Gnd Sensor ACS712 +5v Vcc A0 Vout Gnd Gnd Wifi ESP8266 +5v Vcc Gnd Gnd 3 TXD 4 RXD

## 3.3 Alur Logika Fuzzy
Alur kerja metode Logika Fuzzy yang diterapkan ditunjukkan pada Gambar 3.4 berikut.
MASUKKAN CRISP FUZZIFIKASI MASUKKAN FUZZY EVALUASI ATURAN INFERENCE KELUARAN FUZZY DEFUZZIFIKASI KELUARAN CRISP FUNGSI KEANGGOTAAN MASUKKAN BASIS ATURAN FUNGSI KEANGGOTAAN KELUARAN

## Gambar 3.3 Alur Logika Fuzzy
1. Fuzzifikasi mengubah  masukkan-masukkan  yang nilai  kebenarannya  bersifat  pasti  ( crisp  input ) kedalam  bentuk fuzzy  input ,  yang  berupa  nilai linguistik  yang  ditentukan  berdasarkan  fungsi keanggotaan tertentu.
2. Inference melakukan  penalaran  menggunakan fuzzy input dan fuzzy rules yang telah ditentukan sehinggan menghasikan fuzzy output.
3. Defuzzifikasi mengubah fuzzy output menjadi crisp value berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan.

## 3.3.1 Variabel dan Fungsi Keanggotaan
Untuk  menentukan  intensitas  lampu,  diperlukan kombinasi  kriteria  dari  1 variabel  input dari inintensitas cahaya dan 1 variabel output yaitu PWM . Deskripsi variabel serta  fungi  keangggotaan  pada Table 3.2 sebagai berikut :
Tabel 3.2 Variabel dan fungsi keanggotaan Input/Output Fungsi keanggotaan Range Sensor LDR Dalam Ruangan Gelap 0 - 51 lux Redup 10 - 115 lux Terang 76 - 128 lux Sensor LDR Luar Ruangan Gelap 0 - 51 lux Mendung 10 - 115 lux Cerah 76 - 128 lux PWM (Pulse Width Modulation) Terang 0 - 51 pwm Redup 10-115 pwm Padam 76-128 pwm
Gambar  dibawah  ini  merupakan grafik fungsi keanggotaan input seperti pada Gambar 3.4 berikut :
Gambar 3.5 Grafik sensor dalam ruangan
Gambar  dibawah  ini  merupakan grafik fungsi keanggotaan input seperti pada Gambar 3.5 berikut :

## Gambar 3.5 Grafik sensor luar ruangan

## 3.3.2 Aturan Dasar
Adapun  atau  aturan    dasar  sebanyak  9 rule pada setiap variabel  input dan output adalah  pada  Tabel  3.3 sebagai berikut :
Tabel 3.3 Aturan dasar
IF   LDR 1 THEN  LDR2 PWM Output IF G Maka G lampu T IF G Maka M lampu R IF G Maka C lampu P IF R Maka G lampu T IF R Maka M lampu R IF R Maka C lampu P IF T Maka G Lampu T IF T Maka M Lampu R IF T Maka C lampu P Keterangan : G    : Gelap R    : Redup C    : Cerah
M   : Mendung P     : Padam T     : Terang
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Hasil Implementasi Hardware
Hasil  rangkaian  hardware  alat  monitoring pencahayaan rumah, hasil sampai saat ini seperti pada Gambar 4.1 dan Gambar 4.2
. Gambar 4.1 Hasil rangkaian alat A
Gambar 4.2 Hasil rangkaian alat B

## 4.2  Hasil Implementasi Software
1. Halaman Register Halaman register seperti  pada  Gambar  4.3 digunakan  untuk  menampilkan  daftar  sebagai  user baru.
Gambar 4.3 Halaman Register
2. Halaman Login Halaman login seperti  pada  Gambar  4.4 digunakan  untuk login ke  menu  home  atau  sebagai kunci masuk ke menu home.

## Gambar 4.4 Halaman Login
3. Halaman Monitoring
Halaman monitoring seperti  pada  Gambar  4.4 digunakan  untuk  menampilakan  data  dari  sensor LDR ,sensor ACS712 , dan kondisi lampu.
Gambar 4.5 Halaman Monitoring
4. Halaman Kontroling
Halaman kontroling seperti  pada  Gambar  4.6 digunakan untuk mengatur kondisi lampu dan tingkat kecerahan lampu.
Gambar 4.6 Halaman Kontroling
5. Halaman Grafik Halaman grafik seperti  pada  Gambar  4.7 digunakan untuk menampilkan grafik data dari sensor LDR dan sensor AC712 .
Gambar 4.7 Grafik page
6. Halaman History
Halaman histori seperti  pada  Gambar  4.8 digunakan  untuk  menampilkan  laporan  data  terkahir masuk.
Gambar 4.8 Halaman History Table
4.3  Pengujian Hardware Pengujian hardware dilakukan dengan membandingkan  intensitas  cahaya  dan  arus  listrik yang  didapatkan  dari  alat Lux  Meter dan Avo  Meter. Nilai  dari  intensitas  cahaya  dan  arus  listrik  tertampil didapatkan dari  data keluaran yang ditampilkan pada
aplikasi  monitoring  pencahayaan  rumah.  Berikut pengujian dari nilai sensor LDR dan ACS712 .

## 4.3.1 Pengujian Sensor LDR
Tabel 4.1 Sensor LDR No. Sensor LDR Lux Meter Selisih Error L = ON(lux) L = ON(lux) 1 22 56 34 60.71429 2 22 55 33 60 3 21 53 32 60.37736 4 21 54 33 61.11111 5 22 53 31 58.49057 6 20 52 32 61.53846 7 23 56 33 58.92857 8 22 57 35 61.40351 9 21 53 32 60.37736 10 22 54 32 59.25926 Rata-Rata  Nilai 60.22005 Pengujian pembacaan nilai sensor LDR dilakukakan  dengan  cara  membandingkan  nilai  yang didapat  kan  dari  sensor LDR dan  alat Lux Meter. Pengujian  nilai  sensor LDR dan  alat Lux Meter terdapat pada Tabel 4.1
Berdasarkan  pengujian  sensor LDR ( Light Dependent  Resistor )  pada  Tabel  4.1  yang  dilakukan 10x  (10  kali)  secara  berkala  pada  tempat  yang  sama dan  menit  yang  berbeda,  bahwasannya  sensor LDR dapat  bekerja  dengan  baik,  meskipun  masih  terdapat nilai error pada data sensor LDR. Tingkat presentase error pada  sensor LDR tersebut  adalah  60.22005 disaat  lampu  dalam  keadaan  ON,  dengan  tingkat presentase error tersebut  hasil  pengukuran  sensor LDR masih dalam toleransi.

## 4.3.2  Pengujian Sensor ACS712
Pengujian  pembacaan  nilai  sensor ACS712 dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai  yang didapat  dari  sensor ACS712 dan  alat Avometer . Pengujian  nilai  sensor ACS712 dan  alat  Avometer terdapat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Sensor ACS712 SENSOR ACS712 AVO METER Error No. Menit A Watt  Ampere  Selisish 1 12 1.4 308 1.59 0.19 11.94969 2 24 1.4 308 1.59 0.19 11.94969 3 36 1.41 310.2 1.58 0.17 10.75949 4 48 1.41 310.2 1.57 0.16 10.19108 5 60 1.4 308 1.59 0.19 11.94969 6 72 1.41 310.2 1.56 0.15 9.615385 7 84 1.4 308 1.59 0.19 11.94969 8 96 1.4 308 1.57 0.17 10.82803 9 108 1.41 310.2 1.58 0.17 10.75949 10 120 1.41 310.2 1.59 0.18 11.32075 Rata-Rata Nilai 1.405 309.1 1.581 0.176 11.1273 kwh 0.6182
Rp. 835.8064 Hari
Rp. 25074.19 bulan
Tabel  4.2  menunjukkan  bahwa  pada  10  kondisi yang  telah  ditentukan  selisih  antara  nilai  dari  sensor ACS712 dengan Avometer . Nilai  error tersebut didapat  dari  nilai  dari  nilai  Avometer  dikurangi dengan  nilai  sensor ACS712 dan  dibagi  dengan  nilai Avometer  dan  keluar  nilai  errornya.Nilai  rata-rata error  didapat  dari  nilai  error  dari  10  kondisi  yang dijumlahkan  dan  dibagi  dengan  banyaknya  kondisi dan  mengahasilkan  nilai  rata-rata  11.1273%  .Nilai tersebut  didapatkan  dari  pengujian  dari  besaran  arus listrik  dengan  dialiri  tegangan  listrik  setrika
bermuatan  350 watt. Dan  besar Kwh yang  terpakai selama  2  jam  sebesar  0.6182 Kwh dan  biaya perharinya sebesar Rp. 835.8064.

## 4.4  Pengujian Software
Pengujian software pada  penelitian  ini  dengan dilakukannya pengujian kompabilitas website terhadap web  browser bertujuan  untuk  mengetahui apakah halaman website yang dibuat dapat menampilkan  keseluruhan  data  sesuai  dengan perancangan  tidak  hanya  satu  web  browser  yang
sering  digunakan  pada  umumnya.  Hasil  uji  coba kompabilitas  website  terhadap  web  browser  seperti ditunjukan pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3 Hasil Pengujian Compability Aplikasi pada web browser No Aspek Pengujian Mozila (52. Crome (54.0) Explore (10.0) 1. Login    2. Monitoring    3. Kontroling   x 4. Grafik x  x 5. History    6. Fungsi button   x 7. MenuAbout    Keterangan :   : Berhasil  x : Tidak Berhasil.
Dapat  dilihat  hasil  uji  coba  pada  Tabel  4.3, Aplikasi yang dibuat dapat berjalan pada we browser Mozilla(52.0), Crome(54.0),Internet Expoler Windows(10.0)  dan  dijalankan  karena  aplikasi merupakan website responsive yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1   KESIMPULAN
Dengan  adanya  sebuah  sistem  monitoring pencahayaan  rumah  berbasis  aplikasi website yang telah  penulis  buat,  maka  dapat  diambil  kesimpulan yaitu :
1. Sistem yang  dibuat  dapat memonitoring intentensitas  cahaya,  kondisi  lampu,  suhu  dan kelembapan  serta  mengontrol  lampu  pada monitoring pencahayaan rumah melalui aplikasi website .
2. Komunikasi  sistem  menggunakan  modul wifi ESP8266 untuk send dan request data pada web server dari  jarak  jauh,  serta  menggunakan konsep IoT ( Internet of Things ).
3. Aplikasi monitoring pencahayaan  rumah  dapat berjalan baik pada web browser saat dijalankan.

## 5.2   SARAN
Membuat sebuah sistem yang menerapkan logika fuzzy untuk  monitoring  dan  kontroling  pada rumah
dengan  penerapan  IoT  ( internet  of  things )  butuh ketelitian  serta  kerja  keras  untuk  membangun  sistem tersebut, berikut beberapa saran untuk
mengembangkan sistem ini : 1.
Pengembangan  yang  dapat  dilakukan  pada rancang bangun sistem monitoring dan kontroling  pada  rumah  ini  adalah  dengan merubah  jenis  dan  tipe dari  sensor ACS712 dan LDR dengan  menggunakan  sensor  yang  tingkat keakuratannya  lebih  tinggi  yaitu SCT  013 dan GY-302 Ambient Light Sensor .
2. Memberikan sebuah output pada alat disaat suhu dan  kelembaban  tinggi  dan  rendah,  atau notification dan grafik yang  dapat  ditampilkan pada aplikasi website .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Azhar  A,  Diah  Kesuma  W,K,  Subagiyo  H, 2015, ‘Perancangan Fuzzy Logic Model Sugeno untuk  Wall  Tracking  pada  Robot  Pemadam Api’, Jurnal  Politeknik  Caltex  Riau  Jurnal ELEMENTER. Vol. 1, No. 1.
[2] Sunardi, Wismarini D, Anis Y, 2015, ‘PENGGUNAAN METODE FUZZY TAKAGI-SUGENO DI ARDUINO UNO UNTUK PENGENDALI PINTU DAN POMPA AIR’, DINAMIKA  INFORMATIKA  –  Vol.7  No. 1, Maret 2015 ISSN 2085-3343.
[3] Purnomo  R,A,  Syauqy  S,  Hanafi  M,H,  2018, ‘Implementasi  Metode Fuzzy  Sugeno Pada
Embedded  System Untuk  Mendeteksi  Kondisi Kebakaran Dalam
Ruangan’,
Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer  e-ISSN:  2548-964X  Vol.  2,  No.  4, April 2018, hlm. 1428-1435.
[4] Zulfikar,  Zulhelmi,  Amri  K,  2016,  ‘DESAIN SISTEM  KONTROL  PENYALAAN  LAMPU DAN  PERANGKAT  ELEKTRONIK  UNTUK MENIRU KEBERADAAN
PENGHUNI
RUMAH’, Vol:  5,  No.  1,  Maret  2016  ISSN:
2302 – 2949
[5] Abdullah R,R, Wibowo
A, 2014, ‘MONITORING  SUHU  RUANGAN  SERVER DENGAN FUZZY LOGIC METODE SUGENO MENGGUNAKAN ARDUINO DAN  SMS’, SWABUMI  VOL  I  No.  1, September 2014 ISSN 2355-990X