## PROTOTYPE PENJEMUR PAKAIAN OTOMATIS BERBASIS MICROCONTROLLER ARDUINO DENGAN METODE NAÏVE BAYES

## SERTA MENGGUNAKAN SENSOR LDR DAN SENSOR KELEMBABAN UDARA DHT 11
Novan Satria Yogaswara 1) , Go Frendi Gunawan 1) , Febry Eka Purwiantono 2)
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia
2 Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia
1,2 Jl. Tidar Selatan No.100, Karangbesuki, Sukun, Kota Malang, Jawa Timur 65149 Email: 1 141111049@mhs.stiki.ac.id, 2 frendi@stiki.ac.id, 3 febry@stiki.ac.id

## Abstrak
Pada perkembangan teknologi sekarang, khususnya di bidang microcontroller arduino telah banyak menciptakan  berbagai  macam  project  yang  dapat menyelesaikan permasalahan dalam kehidupan sehari- hari.  Kemudian  microcontroller  arduino,  menjadi salah  satu  pilihan  solusi  yang  ada  pada  saat  ini. Seperti  permasalahan  yang  diangkat  pada  penelitian ini. Ketika terjadi cuaca tidak menentu dan diharuskan setiap hari untuk mencuci pakaian kemudian menjemur di area terbuka, maka akan sangat merepotkan apabila terjadi  hujan.  Oleh  karena  itu  diperlukan  peran teknologi microcontroller untuk membantu menyelesaikan  permasalahan  yang  tersebut.  Yakni dengan  cara  membuat  penjemur  pakaian  otomatis yang berbasis microcontroller arduino, serta penambahan  metode  Naïve  Bayes  yang  dapat menghitung klasifikasi data yang berisi nilai intensitas cahaya  dan  kelembapan  udara.  Data  tersebut diperoleh  dari  hasil  pengambilan  selama  1  minggu dengan  kondisi  cuaca  yang  tidak  menentu.  Data tersebut  akan  membantu  dalam  proses  pengambilan keputusan  pada  motor  penggerak  yang  digunakan. Penjemur  pakaian  akan  bergerak  keluar  dan  kedalam sesuai  dengan  perintah  yang  telah  diproses  hitung dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  pada arduino.  Hasilnya  algoritma  Naive  Bayes  mampu memberikan keputusan 100% akurat bila dibandingkan dengan  algoritma  if/else  yang  hanya  menghasilkan 50%  keputusan  akurat.  Diharapkan  dengan  adanya penjemur  pakaian  otomatis  ini,  akan  menjadi  solusi dari permasalahan yang ada pada saat ini.
Kata  Kunci: arduino,  microcontroller,  naïve  bayes, sensor LDR, sensor DHT 11

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  yang  cepat  dan  didukung dengan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang  memiliki inovasi,  sehingga  membuat  manusia  berlomba  lomba menciptakan  alat  yang  dapat  mempermudah  pekerjaan manusia.  Salah  satu  cara  yang  dirasa  tepat  untuk mempermudah  pekerjaan  manusia  adalah  dengan menggunakan microcontroller . Menurut [1],
microcontroller adalah  suatu  IC  dengan  kepadatan yang  sangat  tinggi,  dimana  semua  bagian  yang diperlukan untuk suatu kontroler sudah dikemas dalam satu  keping,  biasanya  terdiri  dari  CPU  ( Central Processing  Unit ),  RAM  ( Random  Access  Memori ), EEPROM/EPROM/  PROM/ROM,  I/O, Serial & Parallel , Timer , Interupt  Controller .  Sedangkan menurut  [2],  m icrocontroller adalah  sebuah chip yang berfungsi  sebagai  pengontrol  rangkaian  elektronik  dan umunya  dapat  menyimpan  program  didalamnya. Program pada microcontroller menginstruksikan komputer  untuk  melakukan  jalinan  yang  panjang  dari aksi-aksi  sederhana untuk  melakukan tugas  yang lebih komplek yang diinginkan oleh programmer.
Penggunaan  media  berupa  simulasi  untuk memberikan gambaran pada alat. Menurut [3], simulasi adalah sebagai suatu model sistem dimana komponennya  di  presentasikan  oleh  prosesor-prosesor aritmatika dan logika yang di jalankan komputer untuk memperkirakan  sifat-sifat  dinamis  sistem  tersebut. Sedangkan  menurut  [4],  simulasi  adalah  merupakan proses  perencanaan  model  dari  sistem  nyata  yang dilanjutkan  dengan  pelaksanaan  eksperimen  terhadap model untuk mempelajari perilaku sistem atau evaluasi strategi.  Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa simulasi  merupakan  model  dari  sebuah  sistem  yang digunakan sebelum diaplikasikan ke sistem nyata untuk mengetahui pola yang terjadi.
Salah  satu  permasalahan  yang  ada  pada masyarakat  saat  ini,  ketika  sedang  melakukan penjemuran  pakaian  di  saat  cuaca  yang  tidak  menentu dan  kemudian  mengharuskan  meninggalkan  rumah sendiri  karena  ada  urusan  pekerjaan.  Hal  ini  akan membuat gelisah, karena takut terkena air hujan ketika hujan  datang  dan  pakaian  dalam  kondisi  terjemur  di luar,  sehingga  akan  membutuhkan  waktu  yang  cukup lama  untuk  kembali  menjemur  pakaian.  Permasalahan diatas dapat diselesaikan dengan bantuan microcontroller .
Pemecahan  masalah  tersebut,  pernah  diangkat dalam  sebuah  jurnal  dengan  judul Prototype Jemuran Otomatis  Berbasis  Arduino  MEGA  2560  [5]  yang membahas  mengenai  penjemuran  pakaian  otomatis berbasis microcontroller .  Pada  jurnal  tersebut  masih terdapat kekurangan dalam hal, cara kerja dan perintah algoritma  yang  masih  kurang  tepat,  seperti  yang  telah dibahas  pada  jurnal  tersebut,  bahwa  penggunaan  dari
dua  sensor  yang  digunakan  pada  penjemur  pakaian otomatis  dirasa  kurang  dimaksimalkan  fungsinya karena  jika  salah  satu  sensor  mendeteksi  adanya indikasi  akan  datangnya  hujan  atau  pada  sensor  LDR ( Light  Dependent  Resistor )  tertutup  benda  asing  maka penjemur  pakaian  otomatis  ini  akan  langsung  bekerja tanpa  menunggu  data  tambahan  dari  sensor  yang  lain, hal  ini  akan  membuat  kerja  dari  penjemur  pakaian otomatis  menjadi  kurang  maksimal  dan  data  yang diterima arduino menjadi kurang valid.
Dapat  dikatakan  bahwa  penggunaan  dua  sensor pada penelitian tersebut, tidak saling melengkapi dalam pemberian  data  terhadap  arduino.  Pada  penelitian tersebut  dijelaskan  bahwa  sensor  hujan  yang  dibuat secara manual memiliki kekurangan yaitu kondisi akan selalu terbaca basah sampai kondisi sensor benar-benar kering  sehingga  penggunaan  sensor  seperti  ini  kurang optimal.  Dari  beberapa  kekurangan  pada  jurnal tersebut,  dapat  dijadikan  acuan  untuk  membuat penjemur  pakaian  otomatis  yang  lebih  baik  serta memiliki kelebihan dari yang ada  sebelumnya. Sensor adalah suatu peralatan yang berfungsi untuk mendeteksi  gejala-gejala  atau  sinyal-sinyal  yang berasal  dari  perubahan  suatu  energi  seperti  energi listrik,  energi  fisika,  energi  kimia,  energi  biologi, energi mekanik dan sebagainya [6].
Dari kekurangan dan saran yang ada pada  jurnal, dapat  dibuat  simulasi  penjemur  pakaian  otomatis dengan basis arduino menggunakan sensor cahaya dan sensor  kelembapan  udara.  Dua  sensor  ini  akan memberikan  data  yang  lebih  akurat  dibandingkan dengan  penggunaan  sensor  yang  telah  ada  pada  jurnal sebelumnya.  Karena  pada  penjemur  pakaian  otomatis ini, akan memaksimalkan kerja dari dua sensor dengan bantuan  algoritma  yang  tepat  melalui  arduino  IDE yang  akan  memberikan  perintah  selanjutnya,  sehingga dua sensor ini akan saling melengkapi dalam penyajian data. Penggunaan flowchart digunakan untuk menerangkan  program  yang  berjalan.  Bagan  alir ( flowchart )  adalah  bagan  ( chart )  yang  menunjukkan alir  atau  arus  ( flow )  di  dalam  program  atau  prosedur sistem  secara  logika  [7].  Dapat  disimpulkan  bahwa flowchart adalah  gambaran  umum  yang  menjelaskan alur  dari  sebuah  sistem  dengan  menggunakan  simbol– simbol sebagai suatu informasi.
Kelebihan  dengan  mengunakan  sensor  LDR  dan sensor  DHT  11,  yakni  dapat  membantu  memasukkan penjemur  pakaian  secara  otomatis  sebelum  pakaian terkena  air  hujan.  Serta  penggunaan  sensor  yang  lebih baik dari sebelumnya, dan penambahan cara perhitungan dengan menggunakan metode Naïve Bayes untuk  mempermudah  perhitungan.  sehingga  kerja  dari penjemur pakaian otomatis ini akan menjadi lebih baik. Penjemur pakaian otomatis ini, akan sangat diperlukan untuk  membantu  mengatasi  permasalahan  pada  saat menjemur pakaian.

## 2. Metode
Arduino merupakan sebuah perangkat yang terdiri dari beberapa  komponen.  Pada  Arduino  terdapat  sebuah microcontroller yang  berfungsi  untuk  mengerjakan
perintah–perintah yang masuk, kemudian diteruskan ke dalam  sebuah  perangkat  keras  ( hardware )  [8]. Microcontroller tersebut,  terletak  di  dalam board Arduino beserta komponen elektro yang lain. Sehingga dapat dijelaskan bahwa Arduino adalah alat pengendali komponen mikro yang bersifat open source , diturunkan dari wiring  platform ,  dirancang  untuk  memudahkan penggunaan  elektronik  dalam  berbagai  bidang. Disamping  itu  Arduino  sudah  banyak  dipakai  untuk pemecahan masalah yang ada pada kehidupan  sehari– hari dengan menerapkan simulasi. Hardware yang ada pada  Arduino  memiliki  prosesor  Atmel  AVR  dan software yang digunakan memiliki bahasa pemrograman  sendiri.  Pada  implementasinya  pada penjemur  pakaian  otomatis,  digunakan  algoritma tambahan  berupa  metode Naïve  Bayes. Metode  inii, dapat  memberikan  hasil  yang  akurat  pada  setiap keputusannya.
Metode Naïve Bayes
merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan statistik  [9]  yang  mana  untuk  setiap  kelas  keputusan, dihitung  probabilitas  dengan  syarat  bahwa  kelas keputusan  adalah  benar,  mengingat  vektor  informasi obyek.  Algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa  atribut obyek  adalah  independen.  Probabilitas  yang  terlibat dalam  memproduksi  perkiraan  akhir  dihitung  sebagai jumlah  frekuensi  dari  " master "  tabel  keputusan. Keuntungan  dari  penggunaan  metode Naïve  Bayes adalah bahwa metode ini, hanya membutuhkan jumlah data  pelatihan  ( training data)  yang  kecil  untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam proses  pengklasifikasian.  Karena  telah  diasumsikan sebagai  variabel independent ,  sehingga  hanya  varian dari  suatu  variabel  dalam  sebuah  kelas  yang dibutuhkan  untuk  menentukan  klasifikasi,  bukan keseluruhan  dari  matriks  kovarians  [10].  Pada  metode Naïve  Bayes terdapat  beberapa  tahapan  pengerjaan yaitu:
- Menghitung jumlah kelas/label.
- Menghitung jumlah kasus per kelas
- Kalikan semua variable kelas
- Bandingkan hasil per kelas
Penggunaan  metode Naïve  Bayes digunakan untuk  membantu  perhitungan  pada  penjemur  pakaian otomatis.  Mengalikan  hasil  dari  probabilitas  kelas dengan  hasil  dari  setiap  kelas  yang  sama.      Kemudian dicari  probabilitas  yang  paling  besar.  Pengklasifikasi Bayesian memiliki tingkat kesalahan minimal dibandingkan  dengan  klasifikasi  lainnya.  Namun, dalam  prakteknya  hal  ini  tidak  selalu  terjadi,  karena ketidakakuratan asumsi yang dibuat untuk penggunaannya,  seperti  kondisi  kelas  independen  dan kurangnya data probabilitas yang tersedia. Pengklasifikasi Bayesian juga berguna dalam memberikan pembenaran teoritis untuk pengklasifikasi lain  yang  tidak  secara  eksplisit  menggunakan  teorema Bayes .
Penelitian  ini,  melakukan  pengembangan  dari beberapa jurnal, dengan melakukan implementasi pada saran-saran  jurnal  yang  dapat  membantu  untuk melakukan  pengembangan  alat.  Pada  jurnal  tersebut
terdapat  saran  yang  mengatakan  bahwa  kerja  dari sensor  air  dan  sensor  intensitas  cahaya  belum  dapat bekerja  secara  bersamaan  dan  algoritma  dalam  alat yang lama, terdapat kekurangan dalam ketepatan dalam mengambil keputusan. Sehingga peneliti mengembangkan  alat  sehingga  dapat  bekerja  secara tepat dan maksimal.
Pada  pembuatan  penjemur  pakaian  otomatis  ini, diperlukan  alur  urutan  pengerjaan,  sehingga  dapat dilakukan langkah-langkah untuk memulai perancangan  sampai  implementasi  pada  pembuatan alat. Alur urutan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Urutan Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  implementasi  pada  Arduino  UNO,  dapat dilakukan dengan melakukan pengerjaan perakitan alat dan  komponen  sesuai  dengan  desain  yang  sudah dilakukan  tahap  perancangan.  Berikut  adalah  tahapan- tahapan yang dilakukan pada saat perancangan :
1) Hubungkan power dengan  papan breadboard , diperuntukkan sebagai daya utama dari keseluruhan komponen dan 2 motor servo karena motor  servo  memiliki  daya  sendiri  yang  lebih besar dengan menggunakan adaptor.
2) Hubungkan 2 motor servo yang memiliki torsi 13 kg/cm  dengan  papan breadboard, diperuntukkan sebagai  penghubung  antara  motor  servo  dengan arduino.  Masing-masing  motor  servo  memiliki  3 pin penghubung yaitu : VCC 5 V, GND, Transfer Data ( Pulse ). 3) Hubungkan  modul  SD card dengan  papan breadboard ,  diperuntukkan  sebagai  penyimpan data  logger  pada  perhitungan Naïve  Bayes di arduino.  Modul  SD card terdiri  dari  6  pin penghubung  yaitu  :  VCC  5  V,  GND,  MISO, MOSI, SCK, CS.
4) Hubungkan  LCD  dengan  papan breadboard , diperuntukkan  sebagai  pemberian  informasi terhadap  pengguna  mengenai  hasil  perhitungan ataupun  informasi  yang  lain.  LCD  terdiri  dari  16 pin  penghubung  yang  tergolong  banyak,  yaitu  : VSS,  VDD,  VO,  RS,  R_W,  E,  DB0,  DB1,  DB2, DB3, DB4, DB5, DB6, DB7, A, K.
5) Hubungkan potentiometer dengan papan breadboard dan  pin  pada  LCD,  diperuntukkan sebagai  pengatur  intensitas  cahaya  pada  layar LCD. Potentiometer terdiri dari 3 pin penghubung yaitu : A, U3, E.
6) Tancapkan  sensor  LDR  pada  papan breadboard kemudian berikan 2 kabel penghubung ke arduino dan  berikan  resistor  pada  pin  VCC  5  V  yang berhubungan  dengan  arduino.  Sensor  LDR diperuntukkan sebagai penerima intensitas cahaya pada ruangan sekitar kemudian diteruskan kepada arduino. Sensor LDR terdiri dari 2 pin yaitu : pin 0 (GND) dan pin 1 (VCC 5 V).
7) Tancapkan sensor DHT 11 pada papan breadboard kemudian berikan 3 kabel penghubung ke arduino dan berikan resistor pada pin VCC 5 V yang berhubungan dengan arduino. Sensor  DHT  11  diperuntukkan  sebagai  penerima kelembaban udara pada ruangan sekitar kemudian diteruskan kepada arduino. Sensor DHT 11 terdiri 3 pin yaitu : VCC 5 V, Data Signal , GND.
8) Hubungkan papan arduino dengan papan breadboard guna  mengontrol  semua  komponen yang  telah  dirangkai.  Arduino  diperuntukkan sebagai otak dari penjemur pakaian otomatis yang menggunakan  metode Naïve  Bayes .  Arduino dihubungkan pada VCC 5 V dan GND yang telah di setting pada papan breadboard .
Tahap  pengujian  alat  penjemur  pakaian  otomatis dengan menggunakan metode Naïve Bayes , di lakukan untuk  mengetahui  cara  kerja  alat  yang  telah  dibuat. Pada  tahap  pengujian  dibagi  menjadi  3  kategori pengujian:
3.1 Pengujian  Dalam  Ruangan  dengan  Bantuan Lampu  dan  Tisu    Basah  sebagai  Alat  Bantu Pengujian
Pada  tahap  pengujian  dalam  ruangan,  diperlukan  alat penunjang  tambahan  berupa  lampu  dan  tisu  basah sebagai  pengganti  keadaan  alam.  Pengujian  di  dalam ruangan tersebut dilakukan untuk mencari tahu hasil uji dari penjemur pakaian otomatis yang di berikan lampu dan  tisu  basah  sebagai  pengganti  kondisi  alam  di  luar ruangan.  Hasil  pengujian  dapat  diperhatikan  pada Gambar 2.
Gambar 2. Pengujian Tidak atau dengan Menggunakan Lampu dan Tisu Basah
Tabel 1 menunjukkan hasil dari pengujian dengan menggunakan lampu dan tisu basah.
Studi Literature Penentuan Perancangan Sistem Perancangan Hardware Perancangan Software Pengerjaan Alat Pengujian
Alat
Cerah ( Indoor ) Mendung ( Indoor )
Tabel 1. Hasil Pengujian dengan Lampu dan Tisu Basah No LDR DHT 11 Hasil Motor Servo 1 65 fc 45 % Mendung Masuk 2 107 fc 44 % Mendung Masuk 3 74 fc 47 % Mendung Masuk 4 2019 fc 42 % Cerah Keluar 5 3013 fc 43 % Cerah Keluar Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Penggunaan  alat  bantu  tambahan  berupa  tisu basah dan lampu dapat digunakan untuk meningkatkan nilai  kelembaban  dan  intensitas  cahaya  sebagai pengganti  kondisi  alam  pada  pengujian indoor . Sedangkan  jika  menggunakan  tangan  sebagai  penutup sensor LDR  dapat  menurunkan  nilai intensitas cahaya. Dengan demikian output untuk pergerakan motor dapat sesuai  dengan  perhitungan  metode Naïve  Bayes yang ada pada arduino.

## 3.2 Pengujian  Luar  Ruangan  (Tempat  Terbuka) Sesuai  dengan  Kondisi  Alam  pada  saat Pengujian
Pada  tahap  pengujian  luar  ruangan,  alat  penjemur pakaian  otomatis  akan  diletakkan  di  luar  ruangan dengan  kondisi  alam  yang  ada.  Pengujian  tersebut dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan penjemur  pakaian  otomatis  pada  saat  berada  di  luar ruangan. Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pengujian di Luar Ruangan
Penggunaan metode Naïve Bayes pada pembuatan penjemur pakaian otomatis difungsikan untuk mempermudah  cara  kerja  penjemur  pakaian  otomatis dari  sisi  perancangan software .  Metode Naïve  Bayes dapat  menghitung  dengan  tepat  berdasarkan  penyajian data.  Adapun  data  yang  diambil  berdasarkan  2 parameter yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengambilan Data
No Intensitas Cahaya ( lux ) Kelembaban Udara (%) Class ( Output ) 1 4645 56 Cerah 2 4645 53 Cerah 3 220 57 Mendung 4 194 58 Mendung 5 0 52 Mendung 6 1346 46 Cerah
7 1323 46 Cerah 8 801 54 Mendung 9 907 52 Mendung 10 956 53 Mendung 11 874 52 Mendung 12 678 51 Mendung 13 4645 54 Cerah 14 4630 53 Cerah 15 4645 49 Cerah 16 4645 51 Cerah 17 4645 51 Cerah 18 4645 50 Cerah 19 4640 46 Cerah 20 4645 47 Cerah 21 4535 44 Cerah 22 4640 42 Cerah 23 4645 44 Cerah 24 1347 47 Mendung 25 1347 50 Mendung 26 4645 47 Cerah 27 3600 46 Cerah 28 4645 48 Cerah 29 3600 50 Cerah 30 1296 51 Mendung 31 1296 49 Mendung 32 2576 46 Mendung 33 4645 45 Cerah 34 801 48 Mendung 35 1347 45 Mendung 36 1261 47 Mendung 37 907 45 Mendung 38 1261 48 Mendung 39 1190 47 Mendung 40 962 45 Mendung 41 988 47 Mendung 42 962 47 Mendung 43 1403 49 Mendung 44 1392 49 Mendung 45 4645 48 Cerah 46 1351 48 Mendung 47 4265 50 Cerah 48 4645 49 Cerah 49 1313 48 Mendung 50 4643 46 Cerah Sumber: Hasil Penelitian (2018) Berikut  ini  adalah  penjelasan  dari  data  latih  pada Tabel 2:
- Data  diambil  setiap  1  jam  dengan  pengambilan sejumlah 4 data/jam.
- 1  jam  nya  dibagi  menjadi  4  bagian,  sehingga  1 data per 15 menit.
- Data  diambil  pada  saat  cuaca  berubah  ubah  pada 3 hari pengambilan.
- Pengambialan  dilakukan  pada  jam  06.00;  07.00; 08.00;  09.00  (Pada  hari  ke  1);  10.00;  11.00; 12.00;  13.00  (Pada  hari  ke  2);  14.00;  15.00; 16.00; 17.00 (Pada hari ke 3) (WIB).
- Intensitas Cahaya    = fc ( Foot Candle ).
- Kelembapan Udara  = % ( Percent ).
Cerah ( Outdoor )
Di bawah ini adalah rumus umum pada algoritma
Naïve Bayes : P (C|X)     = P (X|C) p (C) (1) P (X)
Pada  perancangan  algoritma  dari  penjemur pakaian  otomatis,  yang  menggunakan  penerapan  dari metode Naïve  Bayes yang  dirasa  dapat  membantu dalam  perhitungan  pada  arduino  secara  tepat  sesuai data  pasti  dari  hasil  pengambilan  secara  langsung. Sebelum  diproses,  data  pada  tabel  dijadikan  tabel kumulatif  dengan  rentang  yang  disesuaikan  dengan kebutuhan  sehingga  dapat  mempermudah  pekerjaan. Tabel 3 menunjukkan hasil dari perhitungan kumulatif parameter intensitas cahaya.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Kumulatif Intensitas Cahaya
No Intensitas Cahaya ( fc ) Mendung  Cerah 1 0 - 1161.5 12 2 2 1161.5 - 2323.5 9 2 3 2323.5 - 3485.5 1 3 4 3485.5 - 4647.5 3 18 Total = 50
Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Sedangkan untuk hasil dari perhitungan kumulatif parameter  kelembaban  udara  dapat  dilihat  pada  Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Kumulatif Kelembaban
Udara No Kelembaban Udara (%) Mendung Cerah 1 39.5 - 44.5 2 4 2 44.5 - 49.5 15 14 3 49.5 - 54.5 7 5 4 54.5 - 59.5 2 1 Total = 50 Sumber: Hasil Penelitian (2018)

## Contoh  Pengerjaan Data yang di Cari
Data  percobaan:  (Intensitas  Cahaya  =  4645.0  | Kelembapan Udara = 47.1)

## Langkah 1
P (Ci) P ( Class = “Cerah”) =  24/50 = 0.48 P ( Class = “Mendung”) =  26/50 = 0.52

## Langkah 2
P  (X|Ci) P  (Intensitas  cahaya  =  “4645.0”  | Class =  “Cerah”) = 18/24      = 0.75 P (Intensitas cahaya = “4645.0” | Class = “Mendung”) = 3/26    = 0.11 P  (Kelembapan  udara  =  “47.1”  | Class =  “Cerah”) = 14/24      = 0.58
P (Kelembapan  udara  =  “47.1”  | Class =  “Mendung”) = 15/26   = 0.57
Langkah 3 P (X| Class = “Cerah”) = 0.75 x 0.58 = 0.435 P (X| Class = “Mendung”) = 0.11 x 0.57 = 0.063
Langkah 4
P (X|Ci) x P (Ci) P (X| Class = “Cerah”) x P ( Class = “Cerah”) 0.48 x 0.435 = 0.209 P(X| Class =“Mendung”) x P( Class =Mendung”) 0.52 x 0.063 = 0.033
Untuk  data (Intensitas  Cahaya  =  4645.0  |
Kelembapan Udara = 47.1) diperoleh hasil perhitungan  dengan  metode Naïve  Bayes ,  bahwa  data pada  percobaan  tersebut  memberikan  perintah Keluar kepada penjemur pakaian otomatis. Karena perhitungan class Cerah  lebih  besar  dari class Mendung.
Pada Tabel 5 menunjukkan hasil dari pengujian di luar ruangan (tempat terbuka). Pengujian ini dilakukan untuk  mengetahui  tingkat  ketepatan  hasil  keputusan dari  perhitungan  metode  dan  cara  kerja  alat  pada kondisi alam yang sesungguhnya.
Tabel 5. Hasil Pengujian di Luar Ruangan (Tempat Terbuka) No LDR DHT 11 Hasil Motor 1 4457 fc 42 % Cerah  Keluar 2 4407 fc 42 % Cerah  Keluar 3 4411 fc 42 % Cerah  Keluar 4 3016 fc 42 % Cerah  Keluar 5 4448 fc 42 % Cerah  Keluar Sumber: Hasil Penelitian (2018)
Pada  Tabel  5  kondisi  pengujian  alat  yaitu  pada saat  jam  08.00  WIB  pagi,  dan  kondisi  pada  saat  itu cerah yang dilakukan pada tanggal 26 Oktober 2018.

## 3.3 Hasil  Perbandingan  Algoritma  Penjemur Otomatis
Setelah  melakukan  perakitan  alat  serta  pembuatan sketch arduino  dan  serangkaian  pengujian  dasar sebelumnya, maka untuk membuktikan bahwa penjemur  pakaian  otomatis  dengan  menggunakan metode Naïve  Bayes memiliki  keunggulan  dari penjemur  otomatis  yang  lama,  dapat  dilakukan pengujian dengan membandingkan cara kerja penjemur pakaian  otomatis  lama  (tanpa  metode)  dengan  yang baru (pakai metode). Perbandingan tersebut, dilakukan dengan  menggunakan  microsoft  excel  dengan  rumus, data latih dan langkah-langkah perhitungan yang sama pada sketch (program)  di  arduino  penjemur  pakaian otomatis,  hal  ini  dilakukan  untuk  memberikan  hasil berupa data yang valid. Pada Tabel 6 merupakan  hasil dari  perbandingan  penjemur  pakaian  otomatis  lama dengan penjemur pakaian otomatis baru.
Tabel 6. Hasil Perbandingan Algoritma Penjemur Pakaian Otomatis Lama dengan Baru
No LDR ( fc ) DHT 11 (%) Kondisi Algoritma Cerah/ Mendung Lama ( if/else ) Baru ( Naïve Bayes ) 1 4443 42 Cerah Keluar Keluar 2 903 52 Mendung Keluar Masuk 3 3713 43 Cerah Keluar Keluar 4 44 51 Mendung Masuk Masuk 5 2819 43 Cerah Keluar Keluar 6 174 53 Mendung Masuk Masuk 7 4351 42 Cerah Keluar Keluar 8 1954 45 Mendung Keluar Masuk 9 679 47 Mendung Keluar Masuk 10 1011 45 Mendung Keluar Masuk 11 2573 49 Hjn/Pns Keluar Masuk 12 356 47 Mendung Keluar Masuk 13 3817 42 Cerah Keluar Keluar 14 28 49 Mendung Keluar Masuk 15 1119 45 Mendung Keluar Masuk 16 4119 42 Cerah Keluar Keluar 17 33 45 Mendung Keluar Masuk 18 28 43 Mendung Keluar Masuk 19 4402 42 Cerah Keluar Keluar 20 3574 43 Cerah Keluar Keluar Sumber: Hasil Penelitian (2018) Dari hasil perbandingan antara algoritma penjemur  pakaian  otomatis  yang  lama  dengan algoritma  penjemur  pakaian  otomatis  baru  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  if/else  memiliki  hasil keputusan  salah  sebanyak  10  dan  tepat  sebanyak  10 dari  20  data  latih  kemudian  algoritma  Naïve  Bayes memiliki  hasil  keputusan  salah  0  dan  benar  sebanyak 20  dari  20  data  latih.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dibuat dalam  bentuk  persentase  keseluruhan.  Persentase  pada algoritma ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perbandingan Algoritma Penjemur Pakaian Otomatis Lama dengan Baru
No Algoritma Persentase Akurasi Keterangan 1 If/else 50 % Kurang Akurat 2 Metode Naïve Bayes 100 % Akurat Sumber: Hasil Penelitian (2018) Di  bawah  ini  adalah  penjelasan  mengenai  data yang ada pada Tabel 6:
- Data  latih  intensitas  cahaya  dan  kelembapan udara  diambil  dari  perolehan  sensor  LDR  dan DHT 11.
- Kondisi,  menjelaskan  keadaan  cuaca  (saat  itu) yang ada pada pengambilan data latih.
- Perhitungan yang dilakukan pada kolom program/algoritma  lama,  dibuat  sama  dengan langkah-langkah perhitungan pada sketch arduino penjemur pakaian otomatis lama.
- Perhitungan yang dilakukan pada kolom program/algoritma  baru  dengan  metode Naïve Bayes ,  dibuat  sama  dengan  langkah-langkah perhitungan  pada sketch arduino  penjemur pakaian otomatis baru.
- Tulisan  berwarna  merah,  menandakan  bahwa hasil  akhir  dari  perhitungan  tidak  sesuai  dengan kondisi pada saat itu (pengambilan data latih).

## 4. Kesimpulan
Perkembangan serta
kemajuan teknologi microcontroller telah  dapat  membantu  menciptakan solusi  bagi  kehidupan  sehari-hari.  Pada  kasus  ini penulis  membuat  solusi  dengan  membuat  penjemur pakaian  otomatis  dengan  menggunakan  metode Naïve Bayes dan penambahan sensor LDR serta sensor DHT 11.  Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian pembuatan  alat  penjemur  pakaian  otomatis  dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes yaitu  perhitungan Naïve Bayes dapat membantu dalam penyelesaian hasil akhir dari pengujian penjemur pakaian otomatis dengan menggunakan  data  latih  yang  ada  dan  sesuai  dengan perhitungan manual.
Setelah melakukan pengujian alat di luar ruangan tanpa alat penunjang (lampu senter dan tisu basah) dan di  dalam  ruangan  dengan  bantuan  alat  penunjang, bahwa  perhitungan Naïve  Bayes dapat  bekerja  dengan baik.  Selain  itu  penjemur  pakaian  otomatis  dengan menggunakan metode Naïve Bayes dapat bekerja lebih baik  dari  penjemur  pakaian  otomatis  lama  (tanpa metode),  karena  memiliki  algoritma  yang  dapat menghitung dan memberikan hasil lebih akurat.
Penjemur pakaian otomatis dengan menggunakan metode Naïve Bayes ini dapat dikembangkan sehingga dapat  menyimpan  data  baru  yang  diperoleh  dari  2 sensor  LDR  dan  DHT  11  ( Input  Datalogger ).  Perlu juga  untuk  menambahkan battery dengan  pengisian secara  otomatis  dan  cara  kerja  otomatis on jika  terjadi indikasi  daya  listrik  melemah  yang  akan  difungsikan jika  terjadi  listrik  padam  dan  akan  otomatis off pada keadaan  sebaliknya.  Jika  ingin  dapat  menampung pakaian  dengan  jumlah  yang  lebih  berat,  dapat dilakukan dengan  mengganti  motor servo dengan torsi yang  lebih  besar  serta  dapat  menyesuaikan  ulang mekanis penggerak penjemur pakaian.

## Daftar Pustaka
[1]  S.  Setiawan,  “Aplikasi  Pengaman  Kendaraan Berbasis  Mikrokontroler  Atmega  8  dan  Attiny 2313,” J. Techno Nusa Mandiri , 2017.
[2]  F.  Amani  and  K.  Prawiroredjo,  “Alat  Ukur Kualitas Air Minum Dengan Parameter Ph, Suhu, Tingkat Kekeruhan, Dan Jumlah Padatan Terlarut,” JETri , 2016.
[3]  J.  R.  Emshoff,  “A  computer  simulation  model  of the Prisoner’s Dilemma,” Behav. Sci. , 1970.
[4]  R.  Shannon  and  J.  D.  Johannes,  “Systems Simulation:  The  Art  and  Science,” IEEE  Trans. Syst. Man. Cybern. , 1976.
[5]  R. Hutabarat et al. , “Prototype Jemuran Otomatis
Berbasis Arduino Mega 2560,” pp. 4–7.
[6]  S.  L.  Padula  and  R.  K.  Kincaid,  “Optimization Strategies  for  Sensor  and  Actuator  Placement,”
Contractor , 1999.
[7]  R.  Prasetyo,  I.  Iftadi,  and  T.  Rochman, “Perancangan Sistem Informasi Tugas  Akhir dan Kerja  Praktek  di  Jurusan  Teknik  Industri  UNS,”
Performa , 2010.
[8]  E.  Ilham,  “Pengertian  dan  Kelebihan  Arduino,”
IT-Jurnal , 2015. .
[9]  F.  E.  Purwiantono,  “Model  Klasifikasi  Untuk Deteksi  Situs  Phising  Di  Indonesia,”  no. November 2017, p. 156, 2017.
[10]  D. L. Olson and D. Delen, Advanced data mining techniques . 2008.