Abstract — A room does not always need light so bright.  Energy efficiency  is  an  effort  to  conserve  and  utilize  electrical  energy  in accordance with their needs. In this research will be discussed fuzzy logic implementation for measurement of light intensity of room in lecture  room.  The  prototype  of  intelligent  system  tool  using  this fuzzy logic uses Arduino Nano microcontroller as the controller. To capture  the  sunlight  used  LDR  sensor.  Meanwhile  for  making  the dim  and  brightness  of  the  lamp  used  dimmer  driven  using  servo motor so that we can run the function of the system . The results of this  research  indicate  that  the  lecture  room  lighting  system  that uses the controller more efficiently without using the controller .
Keywords — Arduino Nano, Fuzzy Logic, LDR, Lighting Control Room.
Abstrak—Suatu  ruangan  tidak  selalu  harus  membutuhkan cahaya  yang  begitu  terang.  Efisiensi  energi  merupakan  suatu usaha untuk menghemat dan memanfaatkan energi listrik sesuai dengan  kebutuhannya.  Selanjutnya  pada  penelitian  ini  akan dibahas  implementasi  logika fuzzy untuk  pengukuran  intensitas cahaya  ruangan  pada  ruang  perkuliahan. Prototype alat  sistem cerdas  yang  menggunakan  logika fuzzy ini  menggunakan microcontroller Arduino Nano sebagai  pengendali.  Untuk menangkap  sinar  matahari  digunakan  sensor  LDR.  Sedangkan, untuk  membuat  redup  dan  terangnya  lampu  digunakan dimmer yang digerakkan  menggunakan  motor servo sehingga  kita  dapat menjalankan fungsi dari sistem tersebut. Hasil dari penelitian ini menunjukkan  bahwa  sistem  pencahayaan  ruang  perkuliahan yang  menggunakan  pengendali  lebih  efisien  daripada  tanpa menggunakan pengendali.
Kata Kunci— Arduino Nano, Kendali Pencahayaan Ruangan, LDR, Logika Fuzzy .

## I. P ENDAHULUAN
Efisiensi  energi  merupakan  suatu  usaha  untuk  menghemat dan memanfaatkan energi sesuai dengan kebutuhannya.  Salah satu bentuk efisiensi energi pada suatu ruang perkuliahan bisa dilakukan  dengan  cara  memakai  pencahayaan  alami  di  siang hari,  tata  letak  lampu  penerangan  yang  tepat,  pemakaian lampu  hemat  energi  dan  pemakaian  peralatan  listrik  yang hemat energi.
Berkaca  dari  rumah  cerdas  sekarang  ini,  maka  ruangan perkuliahan juga harus bisa mengefisiensikan energi agar tidak rugi  dalam  masalah  energi  khususnya  energi  listrik.  Akan tetapi  sistem  pencahayaan  yang  konvensional  terhadap parameter intensitas cahaya eksternal sinar matahari  memiliki kekurangan  dan  keterbatasan  dalam  sistem  cerdasnya.  Sistem
tersebut  memiliki  tingkat  sensitivitas  yang  berlebih  yang mengakibatkan ketidakstabilan dan perubahan aksi pengaturan penerangan yang tajam dan signifikan pada sistem pengaturan pencahayaan  ketika  terjadi  perubahan  kecil  pada  kondisi cahaya  yang  disebabkan  oleh  cahaya  eksternal  (cahaya matahari).
Sistem  cerdas dalam  pengaturan  cahaya  ruangan  dirancang untuk  menyesuaikan  pencahayaan  ruangan  berdasarkan kondisi  cahaya  yang  telah  dipengaruhi  oleh  cahaya  matahari yang  masuk  dalam  ruangan  berdasarkan  standar  pencahayaan ruangan SNI 03-6197-2000.
Dalam permasalahan otomatisasi khususnya pada pencahayaan,  logika fuzzy memberi  alternatif  solusi.  Logika fuzzy merupakan  suatu  metode  cerdas  yang  tepat  untuk memetakan  suatu  ruang input parameter  intensitas  cahaya ruangan ke dalam suatu ruang output aksi pengaturan putaran dimmer lampu  untuk  mengatur  mati,  redup,  dan  terangnya lampu.
Logika fuzzy mampu  mengklasifikasikan  parameter input intensitas  cahaya  yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan.  Logika fuzzy bertujuan  untuk  memecahkan masalah  ketidakstabilan  dalam  pengaturan  pencahayaan ruangan, dimana sistem tersebut sulit terdapat ambiguitas dan ketidakjelasan  sehingga  membuat  mahasiswa  yang  kuliah  di ruangan  perkuliahan  merasa  nyaman  dengan  pengaturan pencahayaan  tersebut.  Oleh  karena  itu  akan  dirancang  sistem otomatisasi pencahayaan ruang perkuliahan dengan menggunakan logika fuzzy .

## A. Sistem Kendali
Sistem  Kendali  adalah  seperangkat  komponen  yang  saling berhubungan/dihubungkan  sedemikian  rupa  sehingga  mampu memerintah, mengarahkan, atau mengatur dirinya sendiri atau sistem/proses yang lain [5].

## 1) Sistem Kendali Loop Terbuka
Sistem  Kendali Loop Terbuka  adalah  suatu  sistem  kendali yang  keluarannya  tidak  akan  berpengaruh  terhadap  aksi kendali. Sehingga keluaran sistem tidak dapat diukur dan tidak dapat  digunakan  sebagai  perbandingan  umpan  balik  dengan masukan.  Jadi  pada  setiap  masukan  akan  didapatkan  suatu kondisi  operasi  yang  tetap.  Sedangkan  ketelitiannya  akan

## Efisiensi Pencahayaan Ruangan Perkuliahan dengan Logika Fuzzy
Bobby Y. Prawira , Vecky C. Poekoel, Feisy D. Kambey Teknik Elektro, Universitas Sam Ratulangi Manado, Jl. Kampus Bahu-Unsrat Manado, 95115 yogaprawira64@yahoo.co.id, vecky.poekoel@unsrat.ac.id, feisykambey@unsrat.ac.id
Gambar 1. Sistem Kendali Loop Terbuka
Gambar 2. Sistem Kendali Loop Tertutup
tergantung  pada  kalibrasi.  Dalam  praktiknya  sistem  kendali loop terbuka  dapat  digunakan  jika  hubungan  keluaran  dan masukannya  diketahui  serta  tidak  adanya  gangguan  internal dan  eksternal. Diagram blok  sistem  kendali loop terbuka bisa dilihat pada gambar 1.

## 2) Sistem Kendali Loop Tertutup
Sistem  kendali loop tertutup  adalah  suatu  sistem  yang keluarannya  berpengaruh  langsung  terhadap  aksi  kendali. Yang  berusaha  untuk  mempertahankan  keluaran  sehingga hampir  sama  bahkan  sama  dengan  acuan  masukan  walaupun terdapat gangguan pada sistem.
Jadi  sistem  ini  adalah  sistem  kendali  berumpan  balik, dimana  kesalahan  penggerak  adalah  selisih  antara  sinyal masukan  dan  sinyal  umpan balik  (berupa sinyal  keluaran dan turunannya) yang diteruskan ke pengendali/ controller sehingga  melakukan  aksi  terhadap  proses  untuk  memperkecil kesalahan  dan  membuat  agar  keluaran  mendekati  nilai  yang diinginkan.  Diagram  blok  sistem  kendali loop tertutup  bisa dilihat pada gambar 2.

## B. Arduino Nano
Arduino  adalah  sebuah platform dari physical  computing yang  bersifat open  source .  Penggunaan  kata platform sangat tepat karena sebagai platform Arduino tidak hanya merupakan sebuah  alat  pengembangan,  tetapi  Arduino  adalah  suatu kombinasi  dari  berbagai hardware ,  bahasa  pemrograman  dan Integrated Development Environment (IDE) yang canggih. Dari  beberapa  jenis  papan  Arduino  yang  tersedia,  pada tugas akhir kali ini akan digunakan jenis papan Arduino Nano. Arduino  Nano  merupakan  sebuah  pengembangan board mikrokontroler.  “Nano”  berarti  kecil  dalam  bahasa  Italia. Arduino Nano dibuat dengan basis mikrokontroler
Gambar 3. Bentuk Fisik Arduino Nano (Sumber: https://www.indiamart.com/proddetail/arduino-nano- 17201939755.html )
Gambar 4. Bentuk Fisik Sensor LDR (Sumber: http://zonaelektro.net/sensor-cahaya/ )
ATmega168  untuk  Arduino  versi  2.0 dan ATmega  328 untuk Arduino  versi  3.0  (seperti  gambar  3).  Untuk  spesifikasinya hampir sama seperti  Arduino uno hanya  saja  bentuknya  yang lebih  kecil,  terlihat  lebih  simpel,  praktis,  dan  tentunya  harga dari  Arduino  Nano  lebih  murah  dibandingkan  Arduino  Uno [2].

## C. Sensor LDR (Light Dependent Resistor)
Sensor  LDR (Light  Dependent  Resistor) adalah  salah  satu dari  beragam  jenis  resistor  yang  dapat  mengalami  perubahan nilai  hambatan  karena  dipengaruhi  oleh  cahaya  yang diterimanya.  Bentuknya  seperti  yang  ditunjukkan  gambar  4. Besarnya  nilai  hambatan  pada  sensor  LDR  tergantung  pada besar  kecilnya  cahaya  yang  diterima  oleh  sensor  LDR  itu sendiri.
Hambatan  LDR  atau  resistansi  LDR  pada  tempat  gelap biasanya mencapai sekitar 10 MΩ, dan ketika di tempat  yang terang  biasanya  resistansi  atau  hambatan  LDR  turun  menjadi sekitar 150 Ω. Biasanya sensor LDR dipakai dalam robot line follower ,  alarm  brankas,  rangkaian  saklar  cahaya,  lampu otomatis, dan masih banyak lagi.  Pada tugas akhir ini penulis menggunakan  sensor  LDR  sebagai  otomatisasi  cahaya  pada lampu [9].

## D. Motor Servo
Motor servo merupakan  sebuah  motor  dengan  sebuah sistem closed  feedback dimana  posisi  dari  motor  akan diinformasikan  kembali  ke  rangkaian  kontrol  yang  ada  di dalam  motor servo .  Motor  ini  terdiri  dari  beberapa  bagian berupa:  sebuah  motor,  sebuah  rangkaian gear ,  potensiometer dan  rangkaian  kontrol.  Potensiometer  pada  motor servo berfungsi untuk menentukan batas sudut dari putaran servo .
Gambar 5. Bentuk Fisik Motor Servo (Sumber: https://learn.adafruit.com/adafruits-raspberry-pi-lesson-8-using-a- servo-motor?view=all )
Motor servo seperti gambar 5 memiliki 3 kabel yaitu : VCC, GND  dan  Data.  Dengan  memberikan  pulsa  1.5  ms  pada periode  selebar  2  ms,  maka  sudut  dari  sumbu  motor  akan berada pada posisi tengah. Semakin lebar pulsa off maka akan semakin besar pula gerakan sumbu ke arah jarum jam [9].
E. Dimmer
Rangkaian Dimmer (lihat gambar 6) adalah rangkaian yang bisa  mengatur  besaran  dan  juga  tingkat  cahaya  lampu  yang menyala. Dimmer dapat  mengatur  intensitas  cahaya  lampu mulai  dari  yang  redup  hingga  ke  remang-remang  sampai  ke nyala  lampu  yang  paling  terang  sesuai  dengan  keinginan penggunanya.  Sebagai  contoh,  jika  tegangan  yang  diberikan hanya  setengah  dari  masing-masing  siklus  AC,  maka  lampu akan  redup dibanding dengan mendapatkan  tegangan masing- masing secara penuh dari siklus AC [9].

## F. Fuzzy
Pada  tahun  1965  seorang  guru  besar  di University  of California yang  bernama  Prof.  Lotfi  A.  Zadeh  merupakan pencetus  sekaligus  memasarkan  ide  tentang  cara  mekanisme pengolahan  atau  manajemen  ketidakpastian  yang  kemudian dikenal sebagai logika fuzzy .
Dalam penyajiannya variabel-variabel yang akan digunakan harus  menggambarkan  ke- fuzzy -an  tetapi  di  lain  pihak persamaan-persamaan  yang  dihasilkan  dari  variabel-variabel itu haruslah cukup sederhana sehingga komputasinya menjadi agak  cukup  mudah.  Karena  itu  Profesor  Lotfi  A  Zadeh kemudian  memperoleh  ide  untuk  menyajikannya  dengan menentukan “derajat keanggotaan” ( membership function ) dari masing-masing variabelnya [7].
Fungsi  keanggotaan  ( membership  function )  merupakan suatu kurva yang menunjukkan posisi titik input data ke dalam nilai  keanggotaannya  (sering  juga  disebut  dengan  derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1.
Fuzzifikasi merupakan langkah awal untuk mengaplikasikan  sistem  penalaran fuzzy .  Fuzzifikasi  terdiri dari  proses,  yaitu  menentukan membership  function atau fungsi keanggotaan untuk variabel input dan output kemudian mempresentasikannya dengan variabel linguistik [4]. Terdapat beberapa fungsi keanggotaan  yaitu:
Gambar 6. Rangkaian Dimmer (Sumber: http://www.rangkaianelektronika.org/rangkaian-dimmer.html)

## 1) Linear
Pada representasi linear ini pemetaan input ke dalam derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. untuk mendekati  suatu  konsep  yang  kurang  jelas.  Ada  2  keadaan himpunan fuzzy yang  linear.  Pertama,  kenaikan  himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol  (0)  kemudian  bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai  domain yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih  tinggi  seperti  yang dapat dinyatakan dalam persamaan (1).
              b x b x a a x a b a x x ; 1 ; ) ( ) ( ; 0 ) (  (1)

## 2) Kurva Segitiga
Kurva  segitiga  ini  pada  dasarnya  merupakan  gabungan antara  dua  garis  linear.  Bentuk  fungsi  keanggotaan  segitiga dapat dinyatakan dalam persamaan (2).
                    c x b b c x b b x a a b a x c x a x x ; ) ( ) ( ; ) ( ) ( atau ; 0 ) (  (2)

## 3) Kurva Trapesium
Kurva  trapesium  ini  pada  dasarnya  sama  dengan  kurva segitiga  hanya  saja pada kurva  trapesium nilai keanggotaan  1 lebih  banyak  atau  ada  di  beberapa  titik.  Berikut  merupakan fungsi  keanggotaan  trapesium  yang  dapat  dilihat  pada persamaan (3).
                   

d x c d x d c x b b x a a b a x c x a x x ; ) ( ) ( ; 1 ; ) ( ) ( atau ; 0 ) (  (3)

## 4) Kurva – S
Kurva  penyusutan  atau  pertumbuhan  merupakan  kurva  - s atau  signoid  yang  berhubungan  dengan  kenaikan  dan penurunan  permukaan  secara  tidak  linear.  Kurva-S  untuk kenaikan akan bergerak dari sisi paling kiri (nilai keanggotaan =  0)  ke  sisi  paling  kanan  (nilai  keanggotaan  =  1).  Fungsi keanggotaannya akan tertumpu pada 50% nilai keanggotaannya  yang  sering  disebut  dengan  titik  infleksi. Kurva-S untuk penurunan akan bergerak dari sisi paling kanan (nilai keanggotaan = 1) ke sisi paling kiri (nilai keanggotaan = 0).
Kurva-S  didefinisikan  dengan  menggunakan  3  parameter, yaitu: nilai keanggotaan nol (α) , nilai keanggotaan lengkap (γ) , dan  titik  infleksi  atau crossover (β) yaitu  titik  yang  memiliki domain  50%  benar.  Berikut  merupakan  fungsi  keanggotaan signoid yang dapat dilihat pada persamaan (4) [6].
                
                               x x x x A a x x x S ; 1 ; 2 1 ; 2 ; 0 ) , , ; ( 2 2
(4)
Sistem inferensi fuzzy atau yang lebih dikenal dengan Fuzzy Inference  System (FIS)  merupakan  penarikan  sebuah kesimpulan  dari  kumpulan  kaidah fuzzy .  Jadi  pada  sistem inferensi fuzzy melakukan  penalaran  menggunakan  masukan fuzzy (Crisp  Value) dan fuzzy rules yang  telah  di  tentukan sehingga  menghasilkan  sebuah  keluaran fuzzy ( Crisp  Value ). Terdapat  dua  metode  pada  sistem  inferensi fuzzy yaitu: Metode  Mamdani  dan  metode  Sugeno.  Pembahasan  teori disini hanya akan membahasa metode Mamdani.

## G. Metode Mamdani
Metode  Mamdani  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani pada tahun 1975 [4]. Metode ini sering sekali disebut sebagai metode min - max dan untuk mendapatkan keluaran, diperlukan 4 tahapan yakni:

## 1) Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada  tahapan  ini  proses  yang  dibuat  adalah  mengubah variabel  masukan  yang  berbentuk crisp menjadi  variabel- variabel linguistik dalam bentuk himpunan fuzzy .

## 2) Aplikasi Fungsi Implikasi
Pada  metode  Mamdani  fungsi  implikasi  yang  digunakan adalah min seperti persamaan (5).
( ∩ ) ( ) = [ ( ), ( )]
(5)

## 3) Komposisi Aturan
Ada  3  macam  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan sistem inferensi fuzzy :
Metode Max Metode Max atau  metode maximum mengambil  nilai maksimum  aturan,  kemudian  menggunakannya  untuk memodifikasi
daerah-daerah fuzzy
dan mengaplikasikannya  ke  keluaran  menggunakan  operator OR ( Union ).

## Metode Additive
Metode additive ( sum ) yaitu mengambil solusi himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  melakukan bounded-sum terhadap semua keluaran daerah fuzzy .
Metode Probabilistik OR (PROBOR) Metode  ini  mengambil  solusi  dari  himpunan fuzzy yang diperoleh  dengan  cara  melakukan  product  terhadap semua keluaran daerah fuzzy .

## 4) Defuzifikasi
Masukan  dari  Defuzifikasi  berasal  dari  himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy , sedangkan keluaran  yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  dominan himpunan fuzzy tersebut.  Variabel  keluaran  yang  dihasilkan oleh  Defuzifikasi  merupakan  variabel crisp .  Ada  beberapa metode dalam Defuzifikasi pada metode Mamdani yaitu :
a. Metode Centroid
b. Metode Bisector
c. Metode Mean of Maximum (MOM)
d. Metode Largest of Maximum (LOM)
e. Metode Smallest of Maximum (SOM)

## H. Cahaya
Cahaya  menurut  Newton  (1642-1727)  terdiri  dari  partikel- partikel ringan yang berukuran sangat kecil yang dipancarkan oleh sumbernya ke segala arah dengan kecepatan yang sangat tinggi. Cahaya dapa dibilang sebagai energi radiasi yang dapat dievaluasi  secara  visual  (menurut Illuminating  Engineering Society , 1972). Atau bagian  dari  spektrum  radiasi elektromagnetik yang dapat dilihat.
Cahaya  berada  di  panjang  gelombang  400nm  sampai dengan 800 nm (atau 380 nm sampai dengan 780 nm). Di luar dari panjang  gelombang  tersebut  mata  manusia  tidak  sensitif. Sinar  ultraviolet  berada  di  bawah  400  nm  sedangkan  sinar inframerah berada di atas 800 nm [4].
Ilmu yang mempelajari tentang pengukuran besaran-besaran cahaya  adalah  fotometri.  Besaran-besaran  fotometri  yang umum yaitu:

## 1) Fluks luminous
Fluks luminous atau  yang  sering  dikenal  dengan  fluks cahaya  ( ∅ atau  F)  merupakan  laju  aliran  energi  cahaya  atau energi  radiasi  yang  telah  dibebani  dengan  respon  sensitivitas mata manusia per satuan waktu.
T ABEL I S TANDAR P ENCAHAYAAN R UANGAN SNI 03-6197-2000
Fungsi Ruangan
Tingkat Pencahayaan ( lux ) Kelompok Renderasi Warna Temperatur Warna Warm White <3300K Cool White 3300K-5300K Daylight >5300K Lembaga Pendidikan Ruang Kelas 250 1 atau 2   Perpustakaan 300 1 atau 2   Laboratorium 500 1   Ruang Gambar 750 1   Kantin 200 1  
Keterangan: Tanda ● artinya diperbolehkan
Fluks luminous ini  mempunyai  satuan  lumen  (lm).  Pada  1 watt daya radiasi suatu sumber cahaya setara nilainya dengan fluks luminous sebesar  683  lumen.  Fluks luminous identik juga  disebut  dengan  keluaran  cahaya,  yaitu  besaran  yang menyatakan  kuantitas  daya  cahaya,  yaitu  besaran  yang menyatakan kuantitas daya cahaya yang dihasilkan oleh suatu sumber cahaya. Intensitas Cahaya
Intensitas  cahaya  dapat  dinyatakan  seperti  persamaan  (6) yakni perbandingan fluks luminous per satuan sudut ruang ( ω , steradian)  dalam  arah  tertentu.  Intensitas  cahaya  memiliki satuan Candella (cd) atau setara dengan lumen/steradian.
   I (6)

## 2) Iluminasi
Iluminasi  atau  tingkat  pencahayaan  ( E )  adalah  fluks luminous yang  datang  pada  suatu  permukaan  per  satuan  luas ( A ,  dalam  m 2 )  permukaan  yang  menerima  cahaya  tersebut. Iluminasi  memiliki  satuan lux (lx)  atau  setara  dengan lumen/m 2 dan dapat dinyatakan ke dalam persamaan (7).
A E   (7)

## I. SNI 03-6197-2000
Dalam  SNI  03-6197-2000  disebutkan  bahwa  awal  mula konversi  energi  pada  bangunan  gedung  di  Indonesia  yaitu pada tahun 1985 dengan diperkenalkannya DOE ( Department of Energy , USA). Akan tetapi konversi energi pada bangunan di  Indonesia  baru  mulai  terdengar  ketika  ASEAN  bekerja sama dengan USAID.
Untuk  meningkatkan  usaha  konversi  energi  ini,  Direktorat Pengembangan Energi, Departemen pertambangan dan Energi mewakili  pemerintah,  perguruan  tinggi,  asosiasi  profesi, supplier ,  konsultan,  kontraktor  dan  pengelola  bangunan gedung  menyusun  beberapa  buku  tentang  petunjuk  teknis Konversi  Energi,  di  antaranya  adalah  “Petunjuk  Teknis Konversi Energi – Sistem Pencahayaan”.
Seiring berkembangnya zaman, petunjuk teknis dikembangkan  menjadi  “SNI  Konversi  Energi  Sistem Pencahayaan  pada  Bangunan  Gedung”.  Dibuatnya  SNI Konversi Energi Sistem Pencahayaan pada Bangunan Gedung
agar  bangunan  memiliki  sistem  pencahayaan  yang  optimal sehingga penggunaan energi dapa efisien. Acuan buku SNI ini diambil  dari  SNI  03-2396-1991  dan  BOCA, International Energy  Conservation  Code ,  2000  [3].  Beberapa  standar pencahayaan lembaga pendidikan dicantumkan pada tabel I.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  dan  perancangan  alat  ini  dilakukan  selama beberapa  bulan.  Penelitian  dimulai  pada  bulan  Juni  2017  dan berakhir  pada  bulan  Desember  2017.  Tempat  penelitian, perancangan  serta  pengujian  alat  dilakukan  di  rumah  tinggal penulis dan di Laboratorium Teknik Kendali Fakultas  Teknik jurusan Teknik Elektro Universitas Sam Ratulangi Manado.

## B. Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian yang dilakukan terdiri dari:
1) Mencari  dan  mengumpulkan  referensi  data  (informasi) yang berkaitan dengan sistem yang akan dibuat.
Merancang  dan  membangun  sel  eksperimen  dalam  bentuk maket dengan sistem cerdas pengaturan cahaya.
Merancang hardware alat pencahayaan ruangan. Merancang  perangkat  lunak (software) dan  men- download program ke mikrokontroler.
Melakukan  pengukuran  intensitas  cahaya  pada  ruangan berdasarkan beberapa kondisi input parameter. Menganalisis input parameter.
Membuat laporan penelitian.

## C. Konsep Dasar Perancangan Alat
Dalam perancangan prototype alat sistem cerdas pada maket yang  berbentuk  rumah  ini  memerlukan  konsep  yang  matang guna mendapat hasil  yang sesuai tujuan. Pemilihan perangkat keras (hardware) dan  perangkat  lunak (software) yang  tepat dalam  pembuatan prototype alat  sistem  cerdas  pada  maket yang  berbentuk  rumah  sangat  diperlukan  agar  hasil pencahayaan  ruangan  sesuai  dengan  apa  yang  diinginkan. Konsep  dasar  merupakan  pedoman  untuk  merencanakan sesuatu  dalam  melakukan  rancangan  (desain), dimana  konsep ini memuat langkah-langkah dan petunjuk dalam mendesain.
Gambar 7. Blok Diagram Sistem
Gambar 8. Diagram Blok Sistem Kendali
Gambar 9. Rancangan Sel Eksperimen atau Maket
Pada  gambar  7  dapat  dilihat  bahwa prototype alat  dengan sistem  cerdas  yang  diterapkan  pada  rumah  yang  berbentuk maket memiliki berbagai macam sub sistem yang mempunyai fungsi yang berbeda-beda seperti;
1) Mikrokontroler  berfungsi  sebagai  pengendali  dalam sistem penerangan cahaya dalam ruang.
2) Sensor LDR (Light Dependent Resistor) untuk mendeteksi intensitas cahaya dalam ruangan.
3) Aktuator  motor servo untuk  memutar  atau  menggerakkan potensiometer dimmer .
4) Dimmer sebagai  pengatur  besar  tegangan  yang  keluar menuju lampu.
5) LCD  Oled  0.9” yellow  blue untuk  menampilkan  hasil pembacaan intensitas cahaya ( lux ) dan derajat servo .
Perangkat-perangkat  keras  tersebut  dirangkai  sedemikian rupa  sehingga  intensitas  cahaya  untuk  penerangan  ruang kuliah  dapat  mencapai  250 lux sesuai  standar  SNI  03-6197- 2000. Gambar dari diagram blok sistem kendali prototype alat dengan sistem cerdas pada maket yang berbentuk rumah dapat dilihat pada gambar 8.

## D. Rancangan Sel Eksperimen
Pembuatan  rancangan  sel  eksperimen  ini  menggunakan aplikasi  SketchUp  Pro  2016  +  V-Ray  2.0  sebagai  aplikasi pembantu,  Aplikasi  SketchUp  Pro  2016  +  V-Ray  2.0  dipilih sebab  aplikasi  ini  memang  dibuat  untuk  menggambar  dan sangat  cocok  ketika  akan  menggambar  sebuah  desain  rumah. Hasil perancangan desain maket bisa dilihat pada gambar 9.
Gambar 10. Perancangan Sistem Hardware Secara Umum
Gambar 11. Gambaran Skematis Sistem Hardware

## E. Perancangan dan Penyambungan Hardware
Secara keseluruhan rancangan dan penyambungan hardware dapat  digambarkan  pada  gambar  10.  Untuk perancangan  dan  penyambungan hardware secara  skematis digambarkan pada gambar 11 Secara ringkas perancangan dan penyambungan hardware dapat dijelaskan sebagai berikut;

## 1) Perancangan dan Penyambungan sensor LDR
Terdapat 2 Sensor LDR yang dihubungkan dengan masing- masing  resistor  10K  Ohm  dan  560  Ohm  dimana  titik pertemuannya  kemudian  dihubungkan  ke  masing-masing  pin A6 dan A7 Arduino.

## 2) Perancangan dan Penyambungan Aktuator beserta Plant
Aktuator  yang  digunakan  adalah  motor servo yang tersambung  secara  langsung  dengan plant yakni dimmer .  Pin sinyal motor servo dihubungkan pada pin D2 Arduino Nano.
3) Perancangan dan Penyambungan LCD Oled 0.9”
LCD  Oled  0.9” yellow  blue (128x64 pixel )  digunakan sebagai penampil hasil pembacaan sensor dan sudut servo .

## F. Perancangan Perangkat Lunak
1) Logika Fuzzy Logika fuzzy pada prototype rumah  dengan  sistem  cerdas hanya  menggunakan  satu  variabel input serta  satu output . Metode  yang  digunakan  pada  logika fuzzy ini  adalah  metode Mamdani.  Untuk  satuan  cahaya  digunakan lux sedangkan untuk putaran servo menggunakan derajat.
Cahaya dalam ruangan dijadikan sebagai input membership function dengan  lima  variabel  linguistik  yaitu;  gelap,  redup, normal,  agak  terang,  terang  sementara  itu  untuk output membership function terdiri dari lima variabel linguistik yaitu; rendah, agak rendah, normal, agak tinggi dan tinggi.
Gambar 12. Input Membership Function Logika Fuzzy
Gambar 13. Output Membership Function Logika Fuzzy T ABEL II T ABEL R ULE L OGIKA F UZZY
Input Output
Gelap Rendah Redup Agak Rendah Normal Normal Agak Terang Agak Tinggi Terang Tinggi
Desain  dari input dan output membership function masing- masing digambarkan pada gambar 12 dan 13. Desain tersebut didapat  melalui  proses  pengujian  terlebih  dahulu  sehingga dapat  diperoleh  suatu  nilai  yang  bersesuaian  dengan  variabel linguistik  yang  digunakan.  Untuk  aturan  atau rule yang digunakan pada logika fuzzy dicantumkan pada tabel II.
2) Perancangan Sistem Cerdas Logika Fuzzy Prototype alat  ini  menggunakan  sistem  cerdas  dengan metode  logika fuzzy yang  dirancang  agar  dapat  membuat intensitas cahaya di dalam ruangan perkuliahan sesuai dengan SNI 03-6197-2000 yakni sebesar 250 lux .
Secara  garis  besar  alir  program  utama  dari  sistem  cerdas yang menggunakan logika fuzzy ini digambarkan pada gambar 14.
Gambar 14. Diagram Alir Utama Sistem Cerdas Menggunakan Logika Fuzzy

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Kalibrasi Sensor LDR dengan Lux Meter
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengalibrasi  sensitivitas sensor  LDR  dengan lux meter  apakah  keduanya  memiliki sensitivitas yang berbeda jauh ataukah sama terhadap cahaya. Pengujian dilakukan dengan posisi sensor LDR dan lux meter ditaruh  secara  bersamaan  tepat  di  bawah  lampu  yang  nanti akan dinyalakan sesuai program yang telah dibuat.
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  sensor  LDR  dan lux meter maka didapatkan hasil dimana menurut data sensitivitas sensor LDR yang terbaca pada software Arduino IDE dan lux meter  begitu  jauh,  sehingga  diputuskan  untuk  mengalibrasi sensor LDR agar sensitivitasnya terhadap cahaya sama dengan yang  terbaca  pada lux meter  agar  saat  digunakan  sesuai dengan yang diinginkan.
START Input:
Sensor Cahaya Dalam Ruangan (ADC A7)
Fuzzifikasi Proses Inferensi
IF THEN RULE : Tinggi = Gelap Agak Tinggi = Redup Normal = Normal Agak Rendah = Agak Terang Rendah = Terang
Proses Defuzifikasi :
Fuzzy_num1 = (rendah * (15 + 25 + 45 + 65 + 80)) Fuzzy_num2 = (agak rendah * (95 + 98 + 100 + 102 + 106))
Fuzzy_num3 = (normal * (127 + 127,5 + 128 + 128,5 + 130)) Fuzzy_num4 = (agak tinggi * (142+ 144 + 146 + 148 + 150)) Fuzzy_num5 = (tinggi * (172 + 174 + 176 + 178 + 180)) fuzzy_num = fuzzy_num1 + fuzzy_num2 + fuzzy_num3 + fuzzy_num4 + fuzzy_num5
fuzzy_den = ((rendah * 5) + (agak rendah * 5) + (normal * 5) + (agak tinggi * 5) + (tinggi * 5)) fuzzy_out = fuzzy_num / fuzzy_den;
Putaran Servo ← fuzzy_out
END
T ABEL III H ASIL P ENGUJIAN S ENSOR LDR DAN L UX M ETER S EBELUM DI KALIBRASI
Lux Meter
[ lux ] Sensor LDR1 (Nilai ADC A6) Sensor LDR2 (Nilai ADC A7) 2 5 94 6 12 165 14 24 295 28 33 377 60 90 580 85 114 638 121 138 685 153 161 714 184 182 742 200 189 744 233 200 765 254 210 770 280 220 785 307 230 800 325 236 802 345 245 808 380 260 813 405 270 815 452 279 834 506 290 840 591 315 852 T ABEL IV H ASIL P ENGUJIAN S ENSOR LDR DAN L UX M ETER S ETELAH DI KALIBRASI
Lux Meter [ lux ] Sensor LDR1 [ lux ] Sensor LDR2 [ lux ] 15 15 15 17 17 17 20 20 20 24 24 24 28 28 28 34 34 34 39 39 39 46 46 46 55 55 55 64 64 64 72 72 73 81 80 81 94 94 94 104 105 105 209 209 209 245 245 245 322 322 322 366 365 367 436 436 436 506 508 507 546 545 546
Sebelum  dilakukan  kalibrasi  terlebih  dahulu  dilakukan pengambilan  data  hasil  konversi  ADC  dan lux meter  yang hasilnya  dicantumkan  pada  tabel  III.  Setelahnya  dilakukan proses  kalibrasi  pada  LDR  1  dengan  menggunakan  metode regresi non-linear polinomial yang hasilnya seperti persamaan 8, sedangkan untuk LDR2 menggunakan metode regresi  non- linear eksponensial yang hasilnya seperti persamaan 9.
y LDR1 =  0,0061 x 2 -  0,1359 x +  13,72 (8)
y LDR 2 = 1,554 e 0,0067 x (9)
Dimana; y LDRx adalah nilai lux LDR  yang  dikalibrasi  dan x adalah  nilai  konversi  ADC.  Persamaan  7  dan  8  kemudian  di implementasikan ke dalam program Arduino dan di uji apakah
Gambar 15. Grafik Perbandingan Hasil Konversi ADC Sensor LDR dan Lux Meter
T ABEL V H ASIL P ENGUKURAN D IMMER
Lux Meter [ lux ]
V in Dimmer [V AC ] I Dimmer [A] P Dimmer [Watt] V out Dimmer [VAC] 14 232 0,080 18,56 36 21 232 0,087 20,184 42 31 232 0,095 22,04 50 49 232 0,104 24,128 61 77 232 0,112 25,984 71.5 86 232 0,116 26,912 75 100 232 0,120 27,84 80,5 123 232 0,123 28,536 85,5 136 232 0,128 29,696 88 152 232 0,130 30,16 92,5 170 232 0,136 31,522 97 183 232 0,139 32,248 100 198 232 0,141 32,712 103,5 208 232 0,143 33,176 104 225 232 0,146 33,872 108 246 232 0,149 34,568 111,5 261 232 0,152 35,264 115 287 232 0,158 36,656 119,5 310 232 0,160 37,12 122,5 325 232 0,162 37,584 126 354 232 0,165 38,28 130,5 375 232 0,168 38,976 133,5 400 232 0,174 40,368 138
sensitivitas dari sensor LDR dan lux meter sudah sama.
Data  hasil  pengujian  sensor  LDR  dan lux meter  setelah proses  kalibrasi  dicantumkan  pada  tabel  IV  sementara perbandingan  hasil  konversi ADC  sensor  LDR  dan lux meter secara langsung dan dengan regresi ditunjukkan pada gambar 15.

## B. Pengukuran Arus, Tegangan dan Daya Keluaran Dimmer
Pengukuran ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui berapa besar arus, tegangan dan daya output dimmer pada saat lampu dinyalakan saat mulai redup hingga terang. Pengukuran ini  menggunakan  multimeter  digital  agar  hasil  yang  diukur dapat  dibaca  dengan  mudah dan  teliti.  Hasil  data  pengukuran arus,  tegangan  dan  daya  keluaran dimmer dapat  dilihat  pada tabel V.
T ABEL VI H ASIL P ENGUJIAN S ISTEM C ERDAS S AAT M ALAM H ARI
sampel Lux Meter
[ lux ] LDR2 [ lux ] Sudut Servo [°] Arus Listrik [A] 0 262 256 129 0,151 1 262 258 129 0,151 2 256 258 129 0,151 3 250 250 128 0,151 4 255 252 128 0,151 5 250 250 128 0,151 6 251 250 128 0,151 7 251 250 128 0,151 8 251 252 128 0,151 9 251 252 128 0,151 10 254 254 128 0,151 11 251 252 128 0,151 12 256 256 129 0,151 13 256 256 129 0,151 14 251 251 128 0,151 15 261 263 131 0,152 16 261 261 130 0,152 17 258 259 129 0,151 18 256 256 129 0,151 19 261 260 130 0,152 20 263 263 131 0,152 21 265 265 132 0,153 22 260 260 130 0,152 23 265 264 131 0,152 24 269 267 133 0,155 25 267 267 133 0,155 26 268 268 133 0,155 27 268 268 133 0,155 28 269 268 133 0,155 29 269 269 133 0,155 30 267 265 132 0,154 31 269 268 133 0,155 32 268 267 133 0,155 33 268 268 133 0,155 34 269 269 133 0,155

## C. Pengujian Sistem Cerdas saat Malam Hari
Pengujian  pada  malam  hari  dilakukan  pada  pukul  17:20 sampai dengan 20:30 dengan mengambil sampel data setiap 5 menit.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat  kondisi  dari prototype sistem  cerdas  apakah  intensitas  cahaya  sesuai  atau menyimpang dengan program yang dibuat.
Dari hasil pengujian pada malam hari (lihat tabel VI) dapat dilihat  hasil  bahwa  intensitas  cahaya  pada  ruangan  dengan menggunakan prototype sistem  cerdas  berfluktuasi  pada kisaran 250-269 lux (lihat grafik gambar 16).
Sebelum menggunakan prototype alat dengan sistem cerdas dan menggunakan metode logika fuzzy lampu menyala dengan daya  60  Watt.  Dari  hasil  yang  didapat  dari  uji  coba  pada malam  hari  dapat  dilihat  bahwa  ketika  menggunakan prototype alat dengan sistem cerdas yang menggunakan logika fuzzy lebih menguntungkan dikarenakan penggunaan intensitas cahaya yang sesuai dengan SNI 03-6197-2000  yang membuat intensitas  cahaya  pada  lampu  yang  sebelumnya  menerangi ruangan  dengan lux yang  begitu  besar  sekarang  intensitas cahaya lampu hanya menerangi ruangan sesuai standar cahaya ruangan yang sesuai dengan SNI 03-6197-2000.
Berdasarkan  data  pada  tabel  VI  didapatkan  nilai  rata-rata dari lux ADC  (A7)  adalah  259,7714 lux sedangkan  rata-rata arus listrik yang terukur adalah 0,152457 A.
T ABEL VII
H ASIL P ENGUJIAN K ETIDAKSTABILAN S ISTEM Sensor LDR (ADC A7) Sudut Servo 159 - 291 lux 146° - 100,42° 204 - 322 lux 124,20° - 54° 220 - 335 lux 104,20° - 46° 259 - 351 lux 128,20° - 46° 307 - 359 lux 100,20° - 46°

## Gambar 16. Grafik Hasil Uji Coba pada Malam Hari
Dengan  demikian  daya  listrik  rata-rata  yang  terpakai  saat menggunakan  lampu  dengan  pengendali  berlogika fuzzy adalah:
P = V . I rata-rata P = 232 V x 0,152457 A P = 35,37006 Watt
Sedangkan  daya  listrik  rata-rata  yang  terpakai  saat menggunakan lampu tanpa pengendali berlogika fuzzy adalah:
P = V . I rata-rata P = 232 V x 0,258620 A P = 60 Watt
Selisih  daya  yang  terhitung  dengan  lampu  yang menggunakan pengendali berlogika fuzzy dan  tanpa menggunakan  pengendali  berlogika fuzzy adalah  sebagai berikut :
P = P tanpa fuzzy – P dengan fuzzy P = 60 Watt – 35,37006 Watt P = 24,62994 Watt
Terbukti  bahwa  daya  yang  digunakan  ketika  menggunakan pengendali berlogika fuzzy dapat mencapai:
24,62994 Watt
60 Watt × 100% = 41,0499%

## D. Pengujian Ketidakstabilan Sistem
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  ketidakstabilan  dari sistem  cerdas  dengan  logika fuzzy yang  dibuat  dan  ternyata saat  menggunakan  sistem  cerdas  logika fuzzy tidak  membuat sistem berjalan dengan stabil secara terus-menerus sebagaimana hasil yang didapat pada tabel VII.
Gambar 17. Fungsi Keanggotaan Input
Gambar 18. Hasil Inferensi Mamdani (Clipping) untuk Tinggi (0,8)

## E. Perhitungan Logika Fuzzy Secara Manual
Misalkan  intensitas  cahaya  dalam  ruangan  adalah  sebesar 80 lux , maka agar intensitas cahaya dapat mencapai angka 250 lux ,  sudut  (derajat) servo harus  berputar  sekian  derajat  untuk memutar  potensiometer dimmer sehingga  cahaya  dari  lampu mampu meningkatkan intensitas cahaya dalam ruangan hingga mencapai 250 lux .
Untuk  memecahkan  masalah  ini  digunakanlah  logika fuzzy dengan metode Mamdani sebagai berikut:

## 1) Menentukan Derajat Keanggotaan
Dalam  contoh  kasus  ini  intensitas  kecerahan  cahaya  yang terbaca  oleh  sensor  LDR  adalah  sebesar  80 lux .  Seperti  yang dapat  dilihat  pada  gambar  17  nilai input ini  berada  pada  dua variabel  linguistik  yaitu:  Gelap  dan  Redup.  Nilai  derajat keanggotaan  dari  masing-masing  variabel  linguistik  tersebut dapat ditentukan sebagai berikut:
1) Derajat keanggotaan gelap untuk 75 < x ≤ 100;
= 100 − 80 100 − 75 = 20 25 = 0,8
2) Derajat keanggotaan redup untuk 75 < x ≤ 100;
= 80 − 75 100 − 75 = 5 25 = 0,2
Dengan demikian terdapat dua input fuzzy yaitu; Gelap (0,8) dan Redup (0,2)
Gambar 19. Hasil Inferensi Mamdani (Clipping) untuk Agak Tinggi (0,2)
Gambar 20. Hasil Proses Composition dari dua fuzzy set, ‘sudut(derajat) is Tinggi(0,8)’ dan sudut(derajat) is ‘Agak Tinggi(0,2)’
2) Proses Inferensi Mamdani
Dengan  menggunakan  inferensi  Mamdani  dari  dua input fuzzy dan  dua  aturan  yang  dapat  diaplikasikan  (dari  lima aturan  pada  tabel  II),  diperoleh  dua  pernyataan,  sebagai berikut:
sudut(derajat) servo is Tinggi(0,8) sudut(derajat) servo is Agak Tinggi(0,2)

## 3) Menentukan Fuzzy Output
a. Hasil Inferensi Mamdani (Clipping)
Hasil  inferensi  Mamdani (clipping) untuk  tinggi(0,8)  dan agak tinggi(0,2) dapat dilihat pada gambar 18 dan 19.
b. Proses Komposisi
Proses komposisi adalah agregasi hasil clipping dari semua aturan fuzzy sehingga didapatkan satu fuzzy set tunggal. Proses komposisi  dari  dua fuzzy set,  ‘sudut(derajat) is Tinggi(0,8)’ dan  sudut(derajat) is ‘Agak  Tinggi(0,2)’  menghasilkan  satu fuzzy set tunggal seperti yang ditampilkan gambar 20.

## 1. Defuzifikasi
Untuk  proses  Defuzifikasi  digunakan Centroid  of  Area .  Di mana  titik-titik  pada  area  hijau  gambar  20  ditentukan  secara sembarang  dengan  nilai-nilai;  136,  138,  140,  142,  166,  168, 170, 172,  dan 174.
Sehingga  dengan  menggunakan  titik-titik  tersebut  dan persamaan 10:
= ∑ ∙ ( ) ∑ ( ) (10)
diperoleh hasil sebagai berikut:
= 0,2(136 + 138 + 140 + 142 + 144) + 0,8(166 + 168 + 170 + 172 + 174)
0,2 + 0,2 + 0,2 + 0,2 + 0,2 + 0,8 + 0,8 + 0,8 + 0,8 + 0,8 = 0,2(700) + 0,8(850) 5 = 820 5 = 164°
Dengan  demikian  dengan  menggunakan  Metode Fuzzy Mamdani ,  pada  saat  intensitas  cahaya  dalam  ruangan  sebesar 80 lux maka sudut (derajat) servo harus berputar sebesar 164° agar cahaya dalam ruangan dapat mencapai 250 lux .

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
A. Kesimpulan
1) Alat  yang  menggunakan  pengendali  berlogika fuzzy ini dapat menghemat daya listrik. Daya yang dihemat sebesar 24,62994 Watt atau hemat 41,0499%.
2) Lampu yang menggunakan pengendali berlogika fuzzy ini dapat  menyesuaikan  intensitas  cahaya  lampu  dengan ruangan  sesuai  SNI  03-6197-2000.  Alat  yang  berupa prototype yang  menggunakan  sistem  cerdas  ini  bisa diterapkan  pada  ruangan-ruangan  pada  rumah  maupun perkantoran agar dapat menghemat tagihan biaya listrik.

## B. Saran
1) Lebih  baik  menambah  pemasangan gear dan belt pada horn  dimmer sebelum  tempelkan  langsung  pada horn motor servo agar gerakannya lebih halus.
2) Sensitivitas dari sensor LDR kurang begitu baik, sehingga untuk  pengembangan  ke  depannya  dapat  menggunakan sensor cahaya yang lebih baik daripada sensor LDR.

## V. K
UTIPAN [1] Arduino LC, Arduino Nano [online]. Tersedia di : www.Arduino.cc/en/Guide/ArduinoNano. Diakses Oktober 2017. [2] Arduino LC, Arduino Nano [online]. Tersedia di : www.Arduino.cc/en/uploads/Main/ArduinoNanoManual23.pdf.  Diakses Oktober 2017.
[3] Badan  Standardisasi  Nasional,  “ Konservasi  energi  pada  sistem pencahayaan  SNI  03-6197-2000” [online].  Tersedia  di  :  sni-03-6197- 2000.pdf. Diakses Oktober 2017.
[4] F. D. Kambey, “Pengoptimalan
Konstanta Pengontrol PID
Menggunakan  Algoritma  Genetika,”  Skripsi  S.T.,  Teknik  Elektro Universitas Sam Ratulangi, Manado, 2005.
[5] F.  Nirwana. Alat  Kendali  Penerangan  Ruangan  Dengan  Logika  Fuzzy Berbasis  ATMega  16. [online].  Tersedia  di  :  http://iaeeta.org/wp- content/uploads/2017/08/sni-03-6197-2000Pencahayaan.pdf. Diakses Oktober 2017.
[6] G.  Klir.  and  B.  (1995).  Yuan. Fuzzy  Sets  And  Fuzzy  Logic .  [online]. Tersedia di : www.wearealgerians.com/upuploads/139955152739491.pdf. Diakses Oktober 2017
[7] J. R. Jang. C. Sun. and E. Mizutani, “Neuro-Fuzzy and Soft Computing : A  Computational  Approach  to  Learning  and  Machine  Intelligence”, 1997.
[8] M.  D.  Putro.  dan  F.  D.  Kambey.  Sistem  Pengaturan  Pencahayaan Ruangan Berbasis Android pada Rumah  Pintar. Jurnal Nasional Teknik Elektro. [online]. Vol.5, No. 3. Tersedia di :
http://jnte.ft.unand.ac.id/index.php/jnte/article/view/294.
[9] P.  Fauziah. Pengembangan  Algoritma  Logika  Fuzzy  Untuk  Optimasi Daya  Listik  Pada  Suatu  Ruangan. [online].  Tersedia  di  : http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/10915/1/PUSP ITA%20FAUZIAH-FST.pdf. Diakses Oktober 2017.
Bobby  Yoga  Prawira ,  adalah  anak  pertama dari tiga bersaudara. Lahir dari pasangan suami – istri,  Slamet,  S.T.  (ayah)  dan  Minarni  (ibu),  di Sukoharjo  pada  tanggal  28  November  1997. Penulis  telah  menempuh  pendidikan  secara berturut-turut  di,  SD  06  Manado  (2003-2009), SMP  Negeri  1  Manado  (2009-2011),  SMA Negeri  9  Binsus  Manado  (20011-2013).  Pada tahun  2013  penulis  memulai  pendidikan  di Fakultas  Teknik  Universitas  Sam  Ratulangi  Manado  di  Jurusan Teknik  Elektro,  dengan  mengambil  konsentrasi  Minat  Teknik Kendali pada tahun 2015. Dalam menempuh pendidikan penulis juga pernah  melaksanakan  Kerja  Praktek  yang  bertempat  di  PT.  MSM (Meares  Soputan  Mining)  Likupang  pada  19  Juli  2015  s/d  09 September  2015.  Dan  penulis  selesai  melaksanakan  pendidikan  di Fakultas Teknik Universitas Sam Ratulangi Manado, Jurusan Teknik Elektro  pada  tanggal  28  Februari  2018.  Begitu  pula  selama menempuh pendidikan di Fakultas Teknik Universitas Sam Ratulangi Manado,  penulis  juga  aktif  dalam  organisasi  mahasiswa  Himpunan Mahasiswa Elektro (HME), Badan Tadzkir Fakultas Teknik (BTFT), menjadi  Koordinator  Laboratorium  Teknik  Kendali,  pernah  menjadi Ketua dalam Bakti Sosial yang dilakukan  oleh  Laboratorium Teknik Kendali,  dan  juga  pernah  menjabat  sebagai  Koordinator  Lintas Fakultas  dan  Hubungan  Masyarakat  di  Badan  Perwakilan  Fakultas Teknik (BPM-FT).