## IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI UNTUK MONITORING KUALITAS UDARA DALAM RUANGAN
Ageng Arya Khrysna Dwipangga, Muh. Abdillah, Muhammad Fiqih Apriansyah, Rizal Adi Saputra Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo Jalan H.E.A Mokodompit, Kendari, Indonesia agengaryakhrysnadp@gmail.com

## ABSTRAK
Kualitas  udara  adalah  aspek  vital  yang  mempengaruhi  kesehatan  manusia  dan  lingkungan.  Polusi  udara, seperti karbon monoksida (CO), menjadi ancaman serius yang memerlukan pemantauan terus-menerus. Penelitian ini  memanfaatkan  data  dari  indek  kualitas  udara  (AQI).  Penelitian  ini  mengimplementasikan  logika  fuzzy mamdani  yang dapat  mengatasi data input dan output  yang samara atau tidak pasti. Terdapat 1 variabel ouput yang digunakan yaitu Kualitas Udara dan 3 variabel input yaitu karbon monoksida (CO), suhu, dan kelembapan. Dan terdapat 27 aturan fuzzy yang digunakan sebagai penghubung antara variable input dan output. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi logika fuzzy mamdani dalam memonitoring kualitas udara dalam ruangan dapat digunakan dan berhasil dengan rata error sebesar 5,31 %, yang berarti tingkat  keberhasilan alat yang dibuat sebesar 94,69 %.
Kata kunci :  Fuzzy Mamdani, Matlab, ESP8266, Kualitas Udara, CO

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  udara  adalah  faktor  penting  yang mempengaruhi kesehatan manusia dan makhluk hidup lainnya.  Udara  yang  seimbang  memiliki  konsentrasi gas-gas yang normal dan tidak berbahaya. Suhu udara juga mempengaruhi kualitas udara, karena perubahan suhu  dapat  mempengaruhi  distribusi  gas-gas  di atmosfer. Kualitas udara yang buruk dapat disebabkan oleh  berbagai  faktor,  termasuk  polusi,  perubahan iklim,  dan  aktivitas  manusia.  Di  antara  gas-gas berbahaya tersebut, karbon monoksida (CO) merupakan  ancaman  yang  signifikan,  sering  kali disebabkan  oleh  kebocoran  bahan  bakar  atau kesalahan manajemen pengendalian suhu di lingkungan tertutup.[1]
Gas  karbon  monoksida  (CO)  adalah  contoh  gas yang berbahaya dan dapat menyebabkan kematian jika tidak diatasi. CO tidak dapat dirasakan melalui indera penglihatan  maupun  penciuman,  sehingga  penting untuk memiliki  alat yang  dapat  mendeteksi konsentrasi CO di atmosfer.
Untuk melacak dan memperoleh informasi secara langsung  mengenai  kadar  gas  karbon  monoksida  di atmosfer  secara  efektif,  dimungkinkan  melakukan monitoring  secara  terus-menerus.  Monitoring  dapat dilakukan  dengan  membangun  perangkat  yang terintegrasi  dengan  implementasi  logika fuzzy Mamdani untuk menguji kualitas udara.
Dengan  menggunakan  sensor  yang  dapat mendeteksi konsentrasi gas-gas di atmosfer, sehingga data  yang  dikumpulkan  dari  sensor  kemudian  dapat dianalisis menggunakan logika fuzzy untuk menentukan kualitas udara.[2]
Logika fuzzy Mamdani  adalah  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menentukan kualitas udara. Metode ini melibatkan identifikasi nilai minimum  untuk  setiap  aturan  dan  nilai  maksimum untuk konsekuensi gabungan dari semua aturan. Fuzzy Mamdani  memungkinkan  analisis  data  yang  lebih
akurat  dan  dapat  memfbantu  dalam  mengambil keputusan yang lebih baik.[3]
Dengan  menggabungkan  logika  f uzzy dan  alat monitoring  sebgai  penentu  kualitas  udara,  maka penelitian  ini  dengan  judul Implementasi  Logika Fuzzy  Untuk  Monitoring  Kualitas  Udara  Dalam Ruangan diharapkan  dapat  menjadi  solusi  dalam membantu meningkatkan kualitas udara dan mengurangi  risiko  kesehatan  yang  disebabkan  oleh polusi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Fuzzy Mamdani
Logika Fuzzy Mamdani adalah teknik penalaran fuzzy  yang  menarik  kesimpulan  dari  data  yang samar atau  tidak  pasti  dengan  menerapkan  prinsip kebahasaan. Pengumpulan data, pembentukan himpunan fuzzy, pembentukan aturan fuzzy, evaluasi aturan  fuzzy,  dan  defuzzifikasi  merupakan  lima langkah logika fuzzy Mamdani.[4]
Metode fuzzy Mamdani,  yang  digunakan  dalam sistem  inferensi fuzzy ,  memungkinkan  pengambilan keputusan melalui pemanfaatan aturan linguistik yang berasal  dari  pengetahuan  manusia.  Metode  ini  terdiri dari beberapa tahapan berbeda, antara lain:[5] a. Pembuatan himpunan fuzzy melibatkan identifikasi variabel  masukan  dan  keluaran,  serta  penetapan fungsi keanggotaan untuk setiap variabel.
b. Penerapan fungsi implikasi melibatkan penghitungan  nilai  keluaran fuzzy untuk  setiap aturan fuzzy ,  menggunakan  metode  implikasi seperti min atau hasil kali.
c. Proses komposisi aturan melibatkan agregasi nilai keluaran fuzzy dari  semua  aturan  fuzzy,  dengan menggunakan metode seperti max atau sum.
d. Metode  defuzzifikasi,  seperti  pusat  massa  atau rata-rata  maksimum,  digunakan  untuk  mengubah nilai keluaran fuzzy menjadi nilai pasti.
Selain itu, pendekatan ini dapat digunakan secara efektif  dalam  aplikasi  sistem  pakar  atau  sistem pendukung  keputusan  yang  mengandalkan  keahlian manusia,  termasuk  diagnostik  medis  dan  kendali otomatis.[1][6]

## 2.2. Matlab
Digunakan  oleh  banyak  insinyur  dan  ilmuwan, Matlab adalah platform komputasi dan pemrograman numerik  yang  banyak  digunakan  untuk  pemeriksaan data,  perumusan  algoritma,  dan  konstruksi  model. Menawarkan  lingkungan  desktop  yang  ramah pengguna  yang  memfasilitasi  analisis  dan  desain berulang,  Matlab  juga  menawarkan  kotak  peralatan komprehensif  yang  dilengkapi  dengan  fungsi  khusus yang  disesuaikan  dengan  beragam  domain  aplikasi. Selain itu, aplikasi interaktif memungkinkan eksplorasi  algoritme,  sementara  antarmuka  bahasa eksternal memungkinkan integrasi tanpa batas dengan bahasa  pemrograman  lain.  Selain  itu,  Matlab mendukung  koneksi  perangkat  keras,  komputasi paralel,  serta  penerapan  web  dan  desktop.  Dengan keserbagunaannya,  Matlab  dapat  diterapkan  di berbagai bidang termasuk kontrol sistem, pembelajaran mendalam, pemrosesan gambar, pembelajaran mesin, pemeliharaan prediktif, robotika, dan pemrosesan sinyal.[5]

## 2.3. Kualitas Udara
Untuk  menilai  kualitas  udara,  diperlukan indikator  khusus  yang  dapat  mengukur  tingkat pencemaran  udara.  Parameter  tersebut  dapat  diukur dengan  menggunakan  alat  pemantau  kualitas  udara yang  ditempatkan  secara  strategis  di  berbagai  lokasi. Selain  parameter  konsentrasi,  kualitas  udara  dapat ditunjukkan  dengan  memanfaatkan  indeks  yang menggabungkan  beberapa  parameter  menjadi  satu nilai. Dua indeks yang umum digunakan untuk tujuan ini  adalah  Indeks  Standar  Pencemaran  Udara  (ISPU) dan Indeks Kualitas Udara (AQI).[7][4]

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Perangkat IoT
Metode  pengujian  secara  langsung  dengan mengggunakan data kualitas udara yang diperoleh dari Peraturan  Menteri  Tenaga  Kerja  Dan  Transmigrasi Republik  Indonesia,  Indeks  Kualitas  Udara.  Data tersebut kemudian diolah dengan menggunakan logika
fuzzy  Mamdani  untuk  menentukan  kualitas  udara dalam ruangan.
Penelitian  ini  menggunakan  4  (empat)  input, sensor  DHT11  digunakan  untuk  mengukur  suhu  dan kelembapan pada ruangan, sedangkan sensor MQ-135 mengukur  kadar  karbon  monoksida  (CO)  pada ruangan  dan  kualitas  udara  menurut  AQI.  Sebelum melakukan pengolahan data pada ESP8266, dilakukan terlebih dahulu pengujian menggunakan logika fuzzy pada aplikasi Mathlab untuk menentukan logika yang diprogram pada perangkat. Data dari sensor kemudian diproses  secara  bersamaan,  setelah  diproses  oleh ESP8266  data  akan  ditampilkan  pada  OLED  LCD 128x64 melalui aplikasi Blynk.[8][9][10]

## 3.1. Alur Penelitian
Logika fuzzy Mamadani  terdiri  dari  5  (lima) tahapan,  yaitu  pengumpulan  Data,  Pembentukan Himpunan Fuzzy ,  Pembentukan  Aturan Fuzzy , Evaluasi  Aturan Fuzzy ,    dan  Defuzzyfikasi.  Berikut adalah Langkah-langkah metodologi yang digunakan, yaitu:[4]
Gambar  2. Flowchart Penelitian
a. Pengumpulan  Data  :  data  kadar  karbon monoksida (CO), suhu, dan kelembapan. Data ini merupakan input untuk model fuzzy .
b. Pembentukan  Himpunan Fuzzy :  setiap  variabel input (kadar karbon monoksida (CO), suhu, dan kelembapan), himpunan fuzzy dibentuk berdasarkan kategori yang relevan.
c. Pembentukan Aturan Fuzzy : aturan fuzzy dibuat berdasarkan pengetahuan ahli dan data yang ada.
d. Evaluasi  Aturan Fuzzy :  setelah  aturan fuzzy dibuat,  system  mengevaluasi  aturan  tersebut berdasarkan data input .
e. Defuzzifikasi : output fuzzy diubah menjadi nilai tegas yang hasilnya adalah kualitas udara dalam ruangan.
Metode  ini  memberikan  fleksibilitas  dalam menangani  berbagai  kondisi  dalam  ruangan  dan mudah diperbarui dengan data baru.

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data  dilakukan dengan 2 cara yaitu observasi  dan  dokumen.  Data  kualitas  udara  yang digunakan diukur dalam bentuk Aman, Hati-Hati, dan Bahaya  yang  dicatat  setiap  hari.  Data  ini  digunakan sebagai  penguji  kinerja  logika  fuzzy  Mamdani  yang dibangun  dalam  penelitian  ini[11].  Satuan  yang digunakan  untuk  pengukuran  data  ini  adalah  karbon monoksida (PPM), suhu (°C), dan kelembapan (%).
Perangkat  IoT  digunakan  sebagai  pengumpul data  dan  Matlab  menggunakan  data  tersebut  sebagai masukan  untuk inferensi fuzzy (FIS). Tiap kesalahan pada  aturan  yang  digunakan  diperiksa  menggunakan output dari FSZ matlab, sehingga didapatkan total 135 data.
Tujuan  pengumpulan  data  ini  adalah  untuk mengumpulkan data yang secara akurat mewakili dan berkaitan  dengan  permasalahan  yang  diselidiki. Memperoleh data yang komprehensif dan andal akan meningkatkan  presisi  dan  keandalan  model  logika fuzzy Mamdani dalam perannya menguji kualitas udara dalam ruangan. Selanjutnya,  data ini akan digunakan untuk melakukan analisis statistik dan grafis, sehingga memungkinkan  dilakukannya  pemeriksaan  korelasi antara variabel masukan dan keluaran.

## 3.3. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pembentukan  himpunan fuzzy adalah  proses variabel  input  dibagi  menjadi  beberapa  kategori berdasarkan nilai-nilai tertentu.

## 3.4. Himpunan Karbon Monoksida
Himpunan  fuzzifikasi  untuk  variabel  karbon monoksida adalah rendah, sedang, dan tinggi dengan rentang nilai PPM sebagai berikut.
Tabel 1. Himpunan Karbon Monoksida Variabel Himpunan Fuzzy Rentang Karbon Monoksida (PPM) Rendah [1, 1, 7] Sedang [5, 13, 20] Tinggi [18, 25, 25]
Gambar 3. Variabel Karbon Monoksida Matlab

## 3.5. Himpunan Suhu
Himpunan  fuzzyfikasi  untuk  variabel  suhu adalah dingin, hangat, dan panas dengan rentang nilai celcius (°C) sebagai berikut.
Tabel 2. Himpunan Suhu Variabel Himpunan Fuzzy Rentang Suhu (° C) Dingin [22, 22, 27] Hangat [25, 29, 32] Panas [30, 35, 35]
Gambar 4. Variabel Himpunan Suhu Matlab

## 3.6. Himpunan Kelembapan
Himpunan fuzzifikasi untuk variabel kelembapan adalah kering, lembab, dan basah dengan rentang nilai relative humidity (%) sebagai berikut.
Tabel 3. Himpunan Kelembapan Variabel Himpunan Fuzzy Rentang Kelembapan (% ) Kering [47, 47, 68] Lembab [69, 73, 86] Basah [78, 98, 98]
Gambar 5. Variabel Himpunan kelembapan Matlab

## 3.7. Himpunan Kualitas Udara
Himpunan  fuzzifikasi  untuk  variabel  kualitas udara  adalah  aman,  hati-hati,  dan  bahaya  dengan rentang nilai sebagai berikut.
Tabel 4. Himpunan Kualitas Udara Variabel Himpunan Fuzzy Rentang Kualitas Udara Aman [47, 47, 68] Hati-Hati [69, 73, 86] Bahaya [78, 101, 101] Gambar 6. Variabel Himpunan Kualitas Udara Matlab

## 3.8. Pembentukan Aturan Fuzzy
Aturan fuzzy adalah  bagian  penting  dari  sistem logika fuzzy .  Aturan-aturan  ini  dibuat  berdasarkan pengetahuan  ahli  dan  data  yang  ada.  Dalam  konteks penelitian  ini,  aturan fuzzy dibuat  berdasarkan hubungan  antara  kadar  karbon  monoksida,  suhu,  dan kelembapan dengan kualitas udara pada ruangan.
Aturan fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
[Rule  1]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Rendah  DAN Suhu  =  Dingin  DAN  Kelembapan  =  Kering MAKA Kualitas Udara = Aman
[Rule  2]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Rendah  DAN Suhu = Dingin DAN Kelembapan = Lembab MAKA Kualitas Udara = Aman
[Rule  3]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Rendah  DAN Suhu  =  Dingin  DAN  Kelembapan  =  Basah MAKA Kualitas Udara = Hati-Hati
[Rule  4]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Rendah  DAN Suhu  =  Hangat  DAN  Kelembapan  =  Kering MAKA Kualitas Udara = Aman
[Rule  5]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Rendah  DAN Suhu = Hangat DAN Kelembapan = Lembab MAKA Kualitas Udara = Aman
[Rule  6]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Rendah  DAN Suhu  =  Hangat  DAN  Kelembapan  =  Basah MAKA Kualitas Udara = Hati-Hati
[Rule  7]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Rendah  DAN Suhu  =  Panas  DAN  Kelembapan  =  Kering MAKA Kualitas Udara = Hati-Hati
[Rule  8]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Rendah  DAN Suhu  =  Panas  DAN  Kelembapan  =  Lembab MAKA Kualitas Udara = Hati-Hati
[Rule  9]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Rendah  DAN Suhu  =  Panas  DAN  Kelembapan  =  Basah MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  10]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Sedang  DAN Suhu  =  Dingin  DAN  Kelembapan  =  Kering MAKA Kualitas Udara = Aman
[Rule  11]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Sedang  DAN Suhu = Dingin DAN Kelembapan = Lembab MAKA Kualitas Udara = Hati-Hati
[Rule  12]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Sedang  DAN Suhu  =  Dingin  DAN  Kelembapan  =  Basah MAKA Kualitas Udara = Hati-Hati
[Rule  13]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Sedang  DAN Suhu  =  Hangat  DAN  Kelembapan  =  Kering MAKA Kualitas Udara = Hati-Hati
[Rule  14]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Sedang  DAN Suhu = Hangat DAN Kelembapan = Lembab MAKA Kualitas Udara = Hati-Hati
[Rule  15]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Sedang  DAN Suhu  =  Hangat  DAN  Kelembapan  =  Basah MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  16]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Sedang  DAN Suhu  =  Panas  DAN  Kelembapan  =  Kering MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  17]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Sedang  DAN Suhu  =  Panas  DAN  Kelembapan  =  Lembab MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  18]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Sedang  DAN Suhu  =  Panas  DAN  Kelembapan  =  Basah MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  19]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Tinggi  DAN Suhu  =  Dingin  DAN  Kelembapan  =  Kering MAKA Kualitas Udara = Hati-Hati
[Rule  20]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Tinggi  DAN Suhu = Dingin DAN Kelembapan = Lembab MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  21]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Tinggi  DAN Suhu  =  Dingin  DAN  Kelembapan  =  Basah MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  22]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Tinggi  DAN Suhu  =  Hangat  DAN  Kelembapan  =  Kering MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  23]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Tinggi  DAN Suhu = Hangat DAN Kelembapan = Lembab MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  24]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Tinggi  DAN Suhu  =  Hangat  DAN  Kelembapan  =  Basah MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  25]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Tinggi  DAN Suhu  =  Panas  DAN  Kelembapan  =  Kering MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  26]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Tinggi  DAN Suhu  =  Panas  DAN  Kelembapan  =  Lembab MAKA Kualitas Udara = Bahaya
[Rule  27]  JIKA  Karbon  Monoksida  =  Tinggi  DAN Suhu  =  Panas  DAN  Kelembapan  =  Basah MAKA Kualitas Udara = Bahaya
Gambar 7. Rule Matlab
Aturan-aturan  ini  digunakan  dalam  proses inferensi fuzzy untuk  menghasilkan output berupa estimasi  kualitas  udara  dalam  ruangan.  Proses  ini melibatkan  fuzzyfikasi  data input ,  penerepan  aturan fuzzy , dan agregasi output .

## 3.9. Evaluasi Aturan Fuzzy
Evaluasi  aturan fuzzy adalah  proses  system mengevaluasi  aturan fuzzy yang  telah  dibuat berdasarkan data input. Adapun Langkah-langkahnya sebagai berikut :
a. Fuzzyfikasi  Data  Input  :  Kadar  karbon monoksida,  suhu,  dan  kelembapan  sebagai  data input  diubah  menjadi  nilai fuzzy berdasarkan himpunan fuzzy yang telah dibentuk. b. Penerapan  Aturan Fuzzy :  Aturan  fuzzy  yang dibuat kemudian diterapkan pada data input yang telah difuzzyfikasi.
c. Agregasi Output Fuzzy : Output dari setiap aturan fuzzy  digabungkan  agar  menghasilkan  output fuzzy secara keseluruhan.
Evaluasi  aturan fuzzy sangat  penting  untuk memastikan  bahwa  aturan  yang  dibuat  akurat  dan menghasilkan  keluaran  yang  konsisten  dan  relevan berdasarkan  data  masukan.  Pada  proses  evaluasi  ini dapat  melakukan  perubahan  atau  perbaikan  pada aturan fuzzy jika diperlukan.

## 3.10. Defuzzyfikasi
Dalam konteks penelitian ini, output fuzzy adalah kualitas udara pada ruangan, dan proses defuzzifikasi akan  mengubah  estimasi  tersebut  menjadi  nilai konkret. Metode defuzzyfikasi centroid adalah metode yang dapat mengubah nilai fuzzy menjadi nilai tegas. Metode ini menggunakan rumus berikut:
z ∗ = ∑𝑖=1 𝑛 𝜇A(𝑧i)𝑧i ∑i=1 𝑛 𝜇A(𝑧i)
(1)
Di  mana  z ∗ adalah  nilai  tegas  yang  dihasilkan, μA(zi) adalah nilai keanggotaan fuzzy dari himpunan fuzzy  A pada titik zi, dan  n adalah jumlah titik  yang dipertimbangkan. Untuk menerapkan metode ini pada
menentukan  kualitas  udara,  Anda  perlu  melakukan langkah-langkah berikut:
a. Tentukan  nilai-nilai input ,  yaitu  kadar  karbon monoksida, suhu, dan kelembapan.
b. Lakukan  fuzzifikasi,  yaitu  tentukan  nilai keanggotaan  fuzzy  dari  setiap input pada himpunan fuzzy yang telah ditentukan.
c. Lakukan  inferensi,  yaitu  gunakan  aturan  fuzzy yang  telah  ditentukan  untuk  menentukan  nilai keanggotaan fuzzy dari output ,  yaitu  kualitas udara, pada setiap himpunan fuzzy yang ada.
d. Lakukan  defuzzyfikasi,  yaitu  gunakan  rumus centroid  untuk  menghitung  nilai  dari  kualitas udara.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Pada penelitian ini metode logika fuzzy Mamdani yang  digunakan  untuk  menguji  kualitas  udara. Terdapat  4  (empat)  variable  inputan  yaitu,  kadar karbon  monoksida,  suhu,  dan  kelembapan  serta  1 (satu)  variabel  output  yaitu,  kualitas  udara.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  logika Fuzzy Mamdani  dapat  memenentukan  kualitas  udara  pada ruangan.
Gambar 8. Tampilan Kualitas Udara Aman
Gambar 9. Tampilan Kualitas Udara Hati-Hati
Gambar 10. Tampilan Kualitas Udara Bahaya

## 4.2. Pembahasan
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah observasi  dan  dokumen  yang  didapatkan  dari  indeks kualitas udara, nilai ambang batas PPM dan pengujian secara  langsung  pada  alat.  Kemudian  data  diolah dengan  menggunakan  logika fuzzy Mamdani  untuk menentukan kualitas udara dalam ruangan. Penelitian ini  menggunakan  4  (empat)  input,  Sensor  DHT11 untuk  kelembepan  dan  suhu,  sensor  MQ-135  untuk karbon monoksida (CO).   Sensor DHT11 digunakan untuk mengukur suhu dan kelembapan pada ruangan, sedangkan  sensor  MQ-135  mengukur  kadar  karbon monoksida (CO) pada ruangan.
Data  indeks  kualitas  udara  digunakan  sebagai data  menentukan  rentang  nilai  variabel  nilai himpunan.  Dengan  menghitung  nilai  keanggotaan fuzzy setiap  variabel  input  dan  output  dengan  fungsi keanggotaan trapezium. Penulis juga menghitung nilai output fuzzy setiap aturan dengan menggunakan MIN sebagai  fungsi  implikasi.  Penulis  menggunakan metode  centroid  sebagai  metode  defuzzifikasi  untuk menghitung nilai output defuzzifikasi.[12]
Setelah data yang yang didapatkan, diolah, dan di seeuaikan untuk program pada perangkat IoT. Sensor- sensor  dihubungkan  menggunakan  kabel jumper dan breadboard  untuk  dihubungkan  pada  NODEMCU ESP8266. Pada tampilan OLED LCD 128x64 terdapat detail  terkait  dengan  susunan  kualitas  udara,  karbon monoksida, suhu, dan kelembapan.
Dapat  dilihat  pada  gambar  8,  9,  dan  10.  Pada perangkat  IoT,  yang  menggunakan  ESP8266,  Sensor DHT11,  dan  MQ-135  dapat  berhasil  dengan menggunakan  fuzzy  mamdani  dan  matlab  sebagai pengolah datanya.
Gambar 11. Aturan Fuzzy Matlab
Dengan mencari persentase error yang digunakan  untuk  mengukur  kesalahan  prediksi  dan mengukur  tingkat  keakurasian  pengujian.  Adapun rumusnya adalah sebagai berikut :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐷𝑒𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖  − 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐹𝑢𝑧𝑧𝑦
× 100%   (2)
Adapun nilai fuzzy dari hasi perhitungan, output kualitas  udara,  dan error pada  setiap  aturan fuzzy adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Tabel Hasil Penelitian Pengujian kualitas Udara
Rule Fuzzy Nilai Prediksi Kualitas Udara Dalam Ruangan Matlab Error (%) Min Max 1 2 3 4 5 Rule 1 45 68 53,4 54,5 52,7 55 55,4 3,53 % Rule 2 45 68 54,2 52,8 54,6 53,8 64,4 0,95% Rule 3 58 88 58,5 52,8 54,6 73 65,7 7,82 % Rule 4 45 68 55 53,9 54,6 54,3 64,4 0,10 % Rule 5 45 68 53,2 53,8 54,6 55 64,4 0,53 % Rule 6 58 88 58,5 53,8 70,6 64,5 78,9 10,60 % Rule 7 58 88 73 63 73 53,8 78,9 6,38 % Rule 8 58 88 73 63 73 58,5 78,9 5,09 % Rule 9 78 101 75,5 53,3 78,7 77 74,6 19,75 % Rule 10 45 68 54,4 55,4 66,5 55 53,8 0,92 % Rule 11 58 88 73 73 73 73 73 0 % Rule 12 58 88 81,5 79,5 92,2 92,6 81,5 17,06 % Rule 13 58 88 66,7 66,5 78,5 54,2 66,5 8,93 % Rule 14 58 88 80,9 75,5 74,2 78,5 87,2 8,57 %
Rule Fuzzy Nilai Prediksi Kualitas Udara Dalam Ruangan Matlab Error (%) Min Max 1 2 3 4 5 Rule 15 78 101 75,5 87,2 73 81,5 75,5 12,24 % Rule 16 78 101 91,8 93,5 73 78,5 92,6 4,04 % Rule 17 78 101 92,7 93,2 93 91,8 92,5 3,50 % Rule 18 78 101 92,7 93,2 92,7 91,8 75,5 0,35 % Rule 19 58 88 65,8 73 77,9 54,8 81,5 3,28 % Rule 20 78 101 91,2 92,5 92,7 91,9 92,6 2,99 % Rule 21 78 101 91,8 91,2 80,2 91,8 93,4 0,20 % Rule 22 78 101 91,2 92,1 81,5 91,2 91,9 0,08 % Rule 23 78 101 91,9 93,3 91 92,2 92,8 3,06 % Rule 24 78 101 92 91,3 91 92,2 91,2 2,63 % Rule 25 78 101 91,2 92,5 93,4 92,8 91,9 3,19 % Rule 26 78 101 93 92,5 93,3 91,8 92,6 3,50 % Rule 27 78 101 92,5 93,2 93,5 91,2 91,4 3,19 % Rata-Rata Error 5,31 %
Rata-rata error untuk seluruh aturan fuzzy adalah 5,31%,  yang  menunjukkan  bahwa  pengujian  kualitas udara  dengan  menggunakan  logika fuzzy Mamdani memiliki tingkat keakurasian yang cukup baik. Aturan fuzzy yang memiliki error terkecil adalah aturan fuzzy ke-11,  yaitu  jika  karbon  monoksida  sedang,  suhu dingin, dan kelembapan lembab, maka kualitas udara hati-hati. Error untuk aturan fuzzy ini adalah 0% yang berarti output defuzzifikasi sama dengan nilai kualitas udara.  Aturan fuzzy yang  memiliki  error  terbesar adalah aturan fuzzy ke-9, yaitu jika karbon monoksida rendah,  suhu  panas,  dan  kelembapan  basah,  maka kualitas  udara  bahaya.  Error  untuk  aturan fuzzy ini adalah 19,75% yang berarti output defuzzifikasi lebih rendah dari nilai kualitas udara.[13]

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Logika Fuzzy Mamdani dapat digunakan sebagai Metode  untuk  monitoring  kualitas  udara  dalam ruangan  dengan  hasil  akurasi  yang  cukup  baik,  yaitu sebesar 94.69 %. Aturan fuzzy yang terakurat adalah aturan  ke-11,  yaitu  karbon  moksida  sedang,  suhu dingin, dan kelembapan basah. Dan yang paling tidak akurat  adalah  aturan  ke-9,  yaitu  karbon  monoksida rendah, suhu panas, dan kelembapan basah. Penelitian ini masih minim dalam hal menetapkan estimasi nilai, fungsi keanggotaan, dan aturan fuzzy yang lebih akurat dan  relevan  dengan  kondisi  sebenarnya  di  suatu ruangan.  Penelitian  ini  juga  dimungkinkan  dengan menggunakan  pendekatan  logika fuzzy yang  lain seperti  Tsukamoto,  untuk  menilai  efektivitas  dan keakuratan  metode  Logika fuzzy yang  digunakan. Penelitian ini juga dapat dilakukan dengan menggunakan  data  terkini  mengenai  kualitas  udara dalam sebuah ruangan, serta variabel penting lainnya yang  mempengaruhi  hasil  pada  kualitas  udara  dalam suatu ruangan, seperti aliran udara dan polusi internal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  S.  S.  Virdaus  and  E.  Ihsanto,  “Rancang Bangun Monitoring Dan Kontrol Kualitas Udara Dengan Metode Fuzzy Logic Berbasis Wemos,”
J. Teknol. Elektro , vol. 12, no. 1, p. 22, 2021, doi: 10.22441/jte.2021.v12i1.005.
[2]  B. Dafa, M. Yulianto, A. Desy, N. Utomo, and A. Wijayanto,  “LEDGER:  Journal  Informatic  and Information  Technology  Perancangan  Alat Monitoring Suhu dan Polusi Karbon Monoksida (Co) di Udara Berbasis Internet Of Things (Iot),” Open Access Ledger , vol. 1, no. 4, pp. 194–206, 2022.
[3]  Q.  Hidayati,  F.  Z.  Rachman,  and  M.  A.  S. Rimbawan,  “Sistem  Monitoring  Kualitas  Udara Berbasis Fuzzy Logic,” ISAS Publ. , vol. 6, no. 1, pp. 260–267, 2020.
[4]  A.  F.  Choiri,  E.  Setyati,  and  F.  H.  Chandra, “Sistem  IoT  Berbasis  Fuzzy  Inference  Engine Untuk Penilaian Kualitas Udara,” J. Teknol. Inf. dan Terap. , vol. 9, no. 2, pp. 101–110, 2022, doi: 10.25047/jtit.v9i2.293.
[5]  N.  Alifah,  A.  Susilo,  and  Y.  Irawan, “Implementasi Sistem Pendeteksi Asap
Kebakaran  dengan  Mikrokontroler  Arduino Dengan  Metode  Fuzzy  Mamdani,” J.  Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 7, no. 1, pp. 299– 307, 2023.
[6]  A.  Tenriawaru,  R.  A.  Saputra,  and  M.  Yusril, “Sistem  Kendali  Lampu  Otomatis  Multisensor Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic  Control Inferensi  Sugeno  Berbasis  Mikrokontroler,” J. Eksplora Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 12–23, 2023, doi: 10.30864/eksplora.v13i1.812.
[7]  Menteri  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Republik, “Tentang Nilai Ambang Batas Faktor Fisika  dan  Kimiaa  di  Tempat  Kerja,” Peratur. Menteri  Tenaga  Kerja  dan  Transm.  Republik Indones. Nomor PER.13/MEN/X/2011 , pp. 1–40, 2011.
[8]  M. Mustafa, Supriadi, and M. Ainun, “Pengembangan  Alat  Monitoring  Kadar  Gas Karbon  Monoksida  (CO)  Berbasis  Internet  Of Things,” Jetc , vol. 15, no. 2, pp. 151–156, 2020.
[9]  I.  Adam  and  S.  W.  Sidehabi,  “Prototype Pendeteksi  Dan  Penyaring  Polusi  Karbon Monoksida Pada Asap Berbasis Mikrokontroller
Arduino  Uno  (Studi  Kasus  Pada  Pt.  Industri Kapal  Indonesia),” Pros.  Semin.  Nas.  Teknol. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 33–38, 2021.
[10]  N.  W.  Santoso et  al. ,  “Rancang  Bangun Monitoring  Suhu  ,  Kelembaban  ,  Dan  Ph,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 9, no. 1, pp. 98– 104, 2021.
[11]  S.  Amalia,  R.  Andari,  and  R.  Syukriansyah, “Studi  Pemodelan  Sistem  Pengontrolan  Suhu Ruangan  Berbasis  Logika  Fuzzy  Sugeno,” J. Sains dan Teknol. J. Keilmuan dan Apl. Teknol. Ind. ,  vol.  20,  no.  2,  p.  175,  2020,  doi: 10.36275/stsp.v20i2.287.
[12]  A.  Anantama,  A.  Wantoro,  I.  Ahmad,  A.  S. Puspaningrum,  L.  P.  Deviana,  and  M.  B. Maharani,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Pada Sistem  Sirkulasi  Udara  Berbasis  Internet  of Things,” J. Tek. dan Sist. Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 56–66, 2023, doi:
10.33365/jtikom.v3i2.2346.
[13]  R. Pratama, M. Z. Siambaton, and T. Haramaini, “Implementasi  Internet  of  Things  pada  Sistem Kendali  Suhu  dan  Kelembaban  Rak  Server Berbasis Mikrokontroler,” sudo  J.  Tek.  Inform. , vol.  1,  no.  4,  pp.  145–153,  2022,  doi: 10.56211/sudo.v1i4.129.