## PROTOTYPE PENERAPAN SMART BUILDING BERBASIS INTERNET OF THING
Anggra Dinanda Ariyadi, Hani Zulfia Zahro, Joseph Dedy Irawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818005@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Smart  Building adalah  penerapan  sistem  secara  otomatis  berbasis Internet  of  Thing terhadap  bangunan dengan menggunakan algoritma yang dibuat secara terstruktur dan rapi serta bagian dan komponen pada bangunan dapat  dikelola  secara  otomatis.  Masalah  yang  ditemukan  yaitu  penggunaan  teknologi  yang  menghiraukan penggunaan  listrik  secara  terus-menerus  yang  dapat  menimbulkan  biaya  listrik  yang  membengkak  dan memendeknya  masa  penggunaan  elektronik.  Hingga  resiko  bahaya  yang  terjadi  di  kantor  seperti  terjadinya kebakaran dan adanya gempa bumi. Tujuan penelitian yang dilakukan adalah menerapkan Internet of Thing pada konsep smartbuilding dengan  merancang web dengan  beberapa  fitur  yaitu  me monitoring tiap  sensor  yang digunakan,  melakukan kontroling pada output yang  digunakan  dengan  mendesain  alat  yang  digunakan  yaitu mikrokontroler ESP32 sebagai pengontrol dan pengirim serta menerima data, sensor PIR, sensor DHT11, sensor SW-420,  sensor  MQ2,  dan  sensor  LDR  dengan output berupa microservo,  buzzer, lampu  dan  kipas.  Dalam pembuatannya digunakan logika Fuzzy Mamdani untuk menentukan kecepatan kipas angin. Hasil dari pengujian yaitu prototype dapat berjalan susuai dengan yang diharapkan. Sensor DHT11, LDR, dapat mendeteksi suhu dan kelembapan  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dengan  hasil  rata-rata error suhu  8%,  kelembapan  0%,  intensitas cahaya  63%  dan  diperoleh  pengujian user berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dengan  persentase  84% memilih setuju, 16% memilih netral, 0% memilih tidak setuju.
Kata kunci : Smart building, Fuzzy Mamdani, ESP32, Internet of thing.

## 1. PENDAHULUAN
Smart  building adalah  penerapan  sistem  secara otomatis berbasis Internet of thing terhadap bangunan dengan  menggunakan  algoritma  yang  dibuat  secara terstruktur  dan  rapi  serta  bagian  dan  komponen  pada bangunan  dapat  dikelola  secara  otomatis.  Masalah muncul  ketika  sebuah  bangunan  telah  menggunakan teknologi  namun  menghiraukan  penggunaan  listrik secara  terus  menerus.  Seperti  lampu  yang  menyala terus  menerus,  kipas  angin  yang  tidak  dimatikan sehingga  dapat  menimbulkan  biaya  listrik  yang membengkak,  memendeknya  masa  penggunaan elektronik  akibat  penggunaan  yang  kurang  optimal. Hingga  resiko  bahaya  yang  terjadi  di  kantor  seperti terjadinya kebakaran dan adanya gempa bumi.
Dengan  bantuan Smart  Building penghuni  akan lebih  dimudahkan  dengan  tidak  perlu  terlalu memikirkan alat-alat elektronik yang ada di bangunan karena  alat-alat  tersebut  saling  terhubung  dan  dapat memudahkan penghuni smartbuilding . Metode fuzzy jika  diambil  dari  namanya  secara Bahasa dapat diartikan sebagai kabur atau samar yang artinya  bernilai  benar  atau  salah  secara  bersamaan dengan  derajat  keanggotaan  yang  memiliki  rentang nilai  0  sampai  1.  Sehingga  memiliki  nilai  kekaburan atau  kesamaran  antara  benar  dan  salah. Fuzzy Mamdani merupakan metode yang lebih sering dikenal sebagai  metode max-min yang  diperkenalkan  oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan diatas,  maka  dibutuhkan  pemanfaatan  dengan
memadukan  fasilitas  yang  ada  pada  bangunan menggunakan  sensor  dan  mikrokontroler  sehingga munculah  inovasi  berupa smart  building berbasis Internet  of  thing dengan  menggunakan  metode fuzzy yang  diterapkan  pada  mikrokontroler  dengan  input berupa  sensor  dan output nya  berupa  alat-alat elektronik  yang  terhubung  dengan  perangkat  lunak berupa web dengan  tujuan  untuk monitoring dan system pengendali  manual.  Pemanfaatan  yang dilakukan  yaitu  dengan  membuat  sistem  pengendali otomatis  menggunakan  sensor  dan  mengembangkan perangkat  lunak  berupa web yang  bertujuan  untuk monitoring dan sistem pengendali manual.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Smart building
Smart  building adalah  sebuah  sistem  dari gabungan  antara  teknologi  dan  bangunan.  Bangunan yang  dulunnya  masih  menggunakan  pengoperasian manual kini dapat dibuat serba otomatis dan  menjadi canggih  dengan  dilengkapi  berbagai  sensor  dan  alat pengontrol.  [1]
2.2. IoT (Internet of thing)
Internet  of  things (IoT) adalah  teknologi  untuk menghubungkan  perangkat (device )  disekitar  kita dengan jaringan internet sehingga dapat mempermudah  kehidupan  manusia.  Dapat  dikatakan bahwa IoT menghubungkan  sesuatu  yang  tidak dioperasikan secara langsung oleh manusia . IoT dapat digunakan  pada  kehidupan  sehari-hari seperti
membuat  lampu  menyala  secara  otomatis  dengan bantuan sensor cahaya ataupun pengatur waktu, pintu yang  terbuka  otomatis,  kipas  yang  menyala  ketika suhu  ruangan  mulai  panas  dan  masih  banyak  lagi kegiatan  manusia  yang  dapat  dibantu  dengan  adanya Internet of things . [2]

## 2.3. Fuzzy
Fuzzy secara  harfiah  memiliki  arti  kabur  atau samar  yang  menjelaskan  suatu  kondisi  bisa  bernilai salah  maupun  benar  secara  bersamaan  yang  dikenal sebagai  derajat  keanggotan  dengan  rentang  nilai  0 (nol) hingga 1 (satu). Tetapi, seberapa besar kesalahan maupun kebenaran bergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya.
Logika fuzzy merupakan  suatu  cara  yang  tepat sebagai pemetaan dari ruang input ke ruang output dan mempunyai  nilai  berkelanjutan.  Karena  dinyatakan dalam  derajat  keanggotaan  dan  derajat  kebenaran, pada  waktu  yang  sama,  sesuatu  dapat  dikatakan sebagian salah dan sebagian benar. Untuk perancangan Smart  building berbasis Internet  of  thing ini menggunakan metode Mamdani.
Metode  Mamdani  juga  sering  disebut  dengan metode Max-min dengan  beberapa  tahapan  seperti fuzzy fikasi, inferensi dan de fuzzy fikasi serta pada tahap defuzyfikasi  menggunakan  metode  centroid  untuk memperoleh solusi crips dengan cara mengambil titik pusat  (z*)  daerah fuzzy .  Lalu  dirumuskan  kembali menggunakan  metode bisector,  min  of  maximum, smallest of maksimum dan largest of maximum. [3]

## 2.4. VSCode
Visual Studio Code merupakan sebuah text editor yang dibuat oleh Microsoft yang tersedia pada Linux, Mac, dan Windows yang  didukung  dengan  Bahasa pemograman Typescript serta Javascript dll  dengan menggunakan  berbagai plugin yang  bisa  dipasang melalui marketplace dari visual studio code. [4]

## 2.5. XAMPP
Xampp  adalah  perangkat  lunak  yang  berfusing sebagai server yang  bersifat standalone (localhost), dengan  program  seperti apache,  (Server )  HTTP, ( Database ) MySQL yang ditulis menggunakan bahasa pemograman PHP dan Perl [5]

## 2.6. Intensitas Cahaya
Intensitas  cahaya  digunakan  sebagai  pengukur pancaran  daya  dari  suatu  cahaya  yang  merupakan besaran  pokok  fisika  dengan  kepadatan  cahaya  dari suatu berkas yang mengenai permukaan dan memiliki panjang  gelombang  spektrum  relatif  mulai  dari  380 hingga 780 nm . [6]

## 2.7. Suhu dan Kelembapan
Suhu  merupakan  besaran  yang  menyatakan dejarat  dari  panas  dan  dingin  pada  suatu  benda  atau ruangan. Kelembapan adalah suatu tingkat dari kedaan lingungan udara basah yang penyebabnya merupakan adanya uap air. [7]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Perancangan Sistem
Kebutuhan  alat  yang  digunakan  sesuai  dengan diagram  blok  sistem  yang  dibuat.  Gambar  diagram blok sistem ditujukan pada Gambar 1.
Gambar 1. diagram blok Sistem
3.2. Flowchart Kipas Angin Metode Fuzzy
Pada kipas angin digunakan metode fuzzy dengan flowchart yang ditujukan pada gambar 2.
Gambar 2. flowchart kipas metode fuzzy
3.3. Flowchart Lampu Metode Fuzzy
Gambar 3. flowchart lampu metode fuzzy
3.4. Use Case SmartBuilding Diagram Admin Penjelasan  mengenai use  case smartbuilding diagram admin terdapat pada gambar 4.
Gambar 4. use case smartbuilding diagram admin
3.5. Use Case Smartbuilding Diagram User Penjelasan  mengenai use  case Smartbuilding diagram user terdapat pada gambar 5.
Gambar 5. use case smartbuilding diagram user 3.6. Activity Smartbuilding Diagram Login Penjelasan  mengenai activity  smartbuilding diagram login terdapat pada gambar 6.
Gambar 6. activity smartbuilding diagram login
3.7. Activity Smartbuilding Diagram Monitoring
Penjelasan  mengenai activity  smartbuilding diagram monitoring terdapat pada gambar 7.
Gambar 7. activity smartbuilding diagram monitoring
3.8. Activity Smartbuilding Diagram Kontroling
Penjelasan mengenai activity diagram controling terdapat pada gambar 8.
Gambar 8. activity diagram controling
3.9. Activity Smartbuilding Diagram  Tambah Akun
Penjelasan  mengenai activity  smartbuilding diagram tambah akun terdapat pada gambar 9.
Gambar 9. activity smartbuilding diagram tambah akun
4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Himpunan Fuzzy Mamdani Temperatur
Pada  himpunan fuzzy ,  Temperatur  digolongkan menjadi tiga  yaitu dingin, normal, dan panas.  Rumus dari parameter temperature memiliki fungsi keanggotaan sebagai berikut:
𝝁(𝒙)𝑫𝒊𝒏𝒈𝒊𝒏 =   { 𝟏 ∶  𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒙 ≤ 𝟏𝟖 𝟐𝟑−𝒙 𝟐𝟑−𝟏𝟖 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟏𝟖 ≤ 𝒙 ≤ 𝟐𝟑 𝟎 ∶  𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒙 ≥ 𝟐𝟑 (1)
𝝁(𝒙)𝑵𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍 =
{ 𝒙−𝟏𝟖 𝟐𝟑−𝟏𝟖 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟏𝟖 ≤ 𝒙 ≤ 𝟐𝟑 𝟐𝟖−𝒙
𝟐𝟖−𝟐𝟑 ∶  𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟐𝟑 ≤ 𝒙 ≤ 𝟐𝟖
𝟎 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒙 ≥ 𝟐𝟖
(2)
𝝁(𝒙)𝑷𝒂𝒏𝒂𝒔 =   { 𝟏 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟐𝟖 ≤ 𝒙 ≤ 𝟑𝟐 𝒙 − 𝟐𝟑 𝟐𝟖 − 𝟐𝟑 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟐𝟑 ≤ 𝒙 ≤ 𝟐𝟖 𝟎 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒙 ≤ 𝟐𝟑 (3) 4.2. Himpunan Fuzzy Mamdani Kelembapan
Pada  himpunan fuzzy Kelembapan  digolongkan menjadi tiga yaitu rendah, normal, dan tinggi. Rumus dari parameter kelembapan memiliki fungsi keanggotaan sebagai berikut:[8] 𝝁(𝒙)𝑹𝒆𝒏𝒅𝒂𝒉 =   { 𝟏 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒙 ≤ 𝟐𝟓 𝟓𝟎 − 𝒙 𝟓𝟎 − 𝟐𝟓 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟐𝟓 ≤ 𝒙 ≤ 𝟓𝟎 𝟎 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒙 ≥ 𝟓𝟎 (4)
𝝁(𝒙)𝑵𝒐𝒓𝒎𝒂𝒍 =
{
𝒙 − 𝟐𝟓 𝟓𝟎 − 𝟐𝟓 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟐𝟓 ≤ 𝒙 ≤ 𝟓𝟎
𝟕𝟓 − 𝒙 𝟕𝟓 − 𝟓𝟎 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟓𝟎 ≤ 𝒙 ≤ 𝟕𝟓 𝟎 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒙 ≥ 𝟕𝟓 (5) 𝝁(𝒙)𝑻𝒊𝒏𝒈𝒈𝒊 =   { 𝟏 ∶  𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟕𝟓 ≤ 𝒙 ≤ 𝟏𝟎𝟎 𝒙 − 𝟓𝟎 𝟕𝟓 − 𝟓𝟎 ∶   𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝟓𝟎 ≤ 𝒙 ≤ 𝟕𝟓 𝟎 ∶ 𝑼𝒏𝒕𝒖𝒌 𝒙 ≤ 𝟓𝟎 (6)
4.3. Intensitas Cahaya Rumus dari parameter intensitas cahaya memiliki fungsi keanggotaan sebagai berikut:[8] 𝜇(𝑥)𝐺𝑒𝑙𝑎𝑝 =   { 1 ∶  𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 25 50 − 𝑥 50 − 25 ∶ 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 25 ≤ 𝑥 ≤ 50 0 ∶ 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≥ 50 (7)
𝜇(𝑥)𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 = {
𝑥 − 25 50 − 25 ∶ 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 25 ≤ 𝑥 ≤ 50
75 − 𝑥 75 − 50 ∶ 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 50 ≤ 𝑥 ≤ 75 0 ∶ 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≥ 75 (8) 𝜇(𝑥)𝑇𝑒𝑟𝑎𝑛𝑔 =   { 1 ∶  𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 75 ≤ 𝑥 ≤ 100 𝑥 − 50 75 − 50 : 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 50 ≤ 𝑥 ≤ 75 0 ∶ 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 50 (9)
4.4 Fuzy fikasi
Input masukan pada system kipas otomatis akan difuzifikasi  ke  himpunan fuzzy dan  difungsikan sebagai  anggota fuzzy sehingga  nantinya  akan terbentuk rule  base .  Pada  gambar  10  dan  gambar  11 adalah fuzzy fikasi  dari  nilai  yang  didapat  dari  sensor DHT11 berupa nilai temperatur (suhu) dan
kelembapan,  sementara  pada  gambar  12  adalah gambar fuzzy fikasi dari nilai yang didapat sensor LDR.
Gambar 10. keanggotaan temperature
Gambar 11. keanggotaan kelembapan udara

## Gambar 12 keanggotaan intensitas cahaya

## 4.4. Rule Base
Sistem  rule  base  pada  kipas  otomatis  dibuat dengan  maksud  sebagai  aturan  dalam  pengambilan keputusan  pada  program  agar  dapat  memutuskan penggunaan yang tepat. Pada tabel 1 dan 2 merupakan tabel dari rule base kipas angin dan lampu.
Tabel 1. Rule base kipas Keterangan Temperatur Dingin Normal Panas Kel e m ba pa n Rendah Stop Pelan Normal Normal Pelan Normal Cepat Tinggi Normal Cepat Cepat Tabel 2. Rule base lampu Intensitas Cahaya Nilai Gelap Normal Terang 𝑥 ≤ 5 25 ≤ 𝑥 ≤ 75 𝑥 ≥ 75
4.5. De fuzzy fikasi Dalam  tahapan  de fuzzy fikasi,  kipas  angin mempunyai nilai yang diatur sebelumnya dan menjadi aturan yang diaplikasikan sebagai penentu output nilai yang  dikonversi  menjadi  PWM  ( Pulse  Width Modulation ).  Pada  gambar  13  dan  14  merupakan fungsi  PWM  kipas  dan  lampu  agar  bekerja  sesuai atuaran.
Gambar 13. keanggotaan kipas
Gambar 14. keanggotaan lampu
4.6. Halaman Monitoring
Pada  Tampilan  Halaman Monitoring terdapat beberapa  kolom  sensor  seperti  sensor  pir,  sensor cahaya,  sensor  suhu,  sensor  kebakaran,  dan  sensor gempa yang dapat di lihat pada gambar 15.
Gambar 15. halaman monitoring

## 4.7. Halaman Kontroling
Pada  Tampilan  Halaman  Kontroling  terdapat beberapa kolom seperti lampu, kipas dan pintu dengan tombol on off seperti  yang dapat dilihat pada gambar 16.

## Gambar 16. halaman kontroling

## 4.8. Pengujian Aplikasi
Pengujian aplikasi dilakukan dengan mengakses aplikasi web yang telah dibuat menggunakan browse r yang berbeda dengan tujuan untuk mengetahui apakah aplikasi web dapat  menghasilkan  hasil  yang  sesuai dengan perancangan. Hasil dari pengujian dapat dilihat pada tabel 3
Tabel 3. Pengujian Aplikasi
No Pengujian Web browser Chrome Firefox Microsoft edge 1 Dashboard √ √ √ 2 Monitoring √ √ √ 3 Kontroling √ √ √ 4 Karyawan √ √ √ 5 Logout √ √ √

## 4.9. Pengujian Sensor Pir dan Microservo
Jika  sensor  pir  menangkap  sinyal  orang  maka servo akan bergerak 180 derajat dan disimpan selama 3  detik  untuk  memberikan  waktu  orang  masuk  dan akan kembali ke 0 ketika pir tidak  menangkap sinyal orang yang dapat dilihat pada gambar 17.
Gambar 17. pengujian sensor pir dan microservo
4.10. Pengujian Sensor Gas Dan Buzzer
Jika  nilai  yang  ditangkap  sensor  gas  lebih  dari 3500 maka buzzer akan berbunyi dengan menunjukkan angka 1 yang dapat dilihat pada gambar 18.
Gambar 18. pengujian sensor gas dan buzzer
4.11. Pengujian Sensor Gempa Dan Buzzer Jika  sensor  gempa  mendeteksi  adanya  getaran maka  nilai buzzer akan  menunjukkan  angka  1  yang dapat dilihat pada gambar 19.
Gambar 19. pengujian sensor gempa dan buzzer

## 4.12. Pengujian Sensor Cahaya Dan Lampu
Jika sensor cahaya sedikit menangkap intensitas cahaya  maka  nilai  yang  ditampilkan  semakin  tinggi begitu juga dengan nilai PWM pada lampu dan lampu akan  menyala  lebih  terang  yang  dapat  dilihat  pada gambar 20.
Gambar 20. pengujian sensor cahaya dan lampu
4.13. Pengujian Sensor LDR dengan Lux meter Gambar  21  dan  tabel  4  adalah  percobaan pengujian  sensor  ldr  dengan lux  meter guna mengetahui tingkat rata-rata error .
Gambar 21. Pengujian sensor LDR dengan lux meter
Tabel 4. Pengujian Sensor LDR dengan lux meter
No Sensor LDR Lux meter (Lux) Selisih (Lux) Error (%) 1 0 8 8 100 2 12 35 23 65,71429 3 25 37 12 32,43243 4 26 37 11 29,72973 5 49 64 15 23,4375 6 53 68 15 22,05882 7 94 176 82 46,59091 8 147 226 79 34,95575 9 198 108 90 83,33333 10 208 105 103 98,09524 Total 536,348 Rata – Rata Error % 53,6%

## 4.14. Pengujian  Sensor  Suhu  dan  Kelembapan Dengan Kipas
Kecepatan kipas diatur dari nilai temperature dan kelembapan  yang  di  operasikan  dalam  logika fuzzy Mamdani seperti yang ditunjukkan pada gambar 22.
Gambar 22. pengujian sensor suhu dan kelembapan dengan kipas
4.15. Pengujian Sensor DHT11 dengan Hygrometer dan Thermometer
Pada  gambar  23,  tabel  5  dan  6  merupakan percobaan pengujian sensor DHT11 dengan Hygrometer dan Thermometer guna  mengetahui tingkat rata-rata error .
Gambar 23. Pengujian sensor dht11 dengan hygrometer dan thermometer
Tabel 5. Pengujian Sensor Dht11 Dengan Hygrometer No Sensor DHT11 Thermometer Selisih Error % 1 27 o C 25 o C 2 8 2 27 o C 25 o C 2 8 3 27 o C 25 o C 2 8 4 27 o C 25 o C 2 8 5 27 o C 25 o C 2 8 6 27 o C 25 o C 2 8 7 27 o C 25 o C 2 8 8 27 o C 25 o C 2 8 9 27 o C 25 o C 2 8 10 27 o C 25 o C 2 8 Total 80 Rata – Rata Error % 8%

## Tabel 6. pengujian sensor DHT11 dengan
Hygrometer No Sensor DHT11 Hygrometer Selisih Error % 1 64 64 0 0 2 64 64 0 0 3 64 64 0 0 4 64 64 0 0 5 64 64 0 0 6 64 64 0 0 7 64 64 0 0 8 64 64 0 0 9 64 64 0 0 10 64 64 0 0 Total 0 Rata – Rata Error % 0%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  implementasi  Prototype Penerapan Smart Building Berbasis Internet of Thing dapat  disimpulkan  bahwasannya  ketika  sensor  PIR mendeteksi  adanya  orang,  sensor  PIR  menunggu selama  3  detik  untuk  mempersilahkan  orang  masuk dikarenakan ketika sensor pir tidak menangkap sinyal orang  maka  akan  otomatis  tertutup.  Sensor  DHT11 dapat mendeteksi suhu ruangan dan kelembapan sesuai dengan yang diharapkan dengan pengecekan menggunakan  thermometer  dan  hygrometer  dari  10 data  ditemukan  hasil  rata-rata  error  suhu  sebesar  8% dan  kelembapan  sebesar  0%.  Sensor  LDR  dapat menangkap  intensitas  cahaya  sesuai  dengan  yang diharapkan  dengan  pengecekan  menggunakan  lux meter  dari  10  data  ditemukan  hasil  rata-rata  error sebesar 53,6% dan digunakan untuk mengatur tingkat kecerahan  pada  lampu.  Sensor  SW420  dapat mendeteksi  getaran  sesuai  dengan  yang  diharapkan dan  berhasil  mengirim  sinyal  tanda  bahaya  melalui buzzer serta telegram. Dalam penggunaan logika fuzzy Mamdani,  nilai  keanggotan  temperature  dibagi menjadi  3  yaitu  dingin,  normal,  dan  panas.  Nilai keanggotaan  Pada  pengujian  user,  diperoleh  total  59 suara  yang  memilih  setuju,  11  suara  memilih  netral, dan  0  suara  yang  memilih  tidak  setuju.  Sehingga diperoleh  persentase  total  84%  memilih  setuju  dan
16%  memilih  netral  dan  dapat  disimpulkan  bahwa website yang dibuat dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Pada pengujian web, aplikasi yang dibuat dapat  dijalankan  sesuai  dengan  yang  diharapkan dengan  menggunakan  3  browser  berbeda  yaitu Microsoft  Edge  dan  Google  Chrome  dan  Mozila Firefox. Fitur CRUD pada menu data karyawan dapat difungsikan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Untuk saran yang dapat dibereikan penulis untuk penggunaan aplikasi  yang  telah  dibuat  atau  ditujukan  sebagai pengembangan  di  masa  mendatang  antara  lain Menambahkan  komponen  input  maupun  output  agar smartbuilding  lebih  bervariatif,  Dapat  menerapkan lebih  dari  1  logika  dan  tidak  terpaku  hanya  dengan menggunakan  metode  fuzzy,  Untuk  penelitian selanjutnya  agar  menambahkan  beberapa  fitur  pada web  seperti  penggunaan  broker  untuk  mendapatkan dan mengirim data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Farid,  “Sistem  Monitoring  Dan  Kontroling Pada  Smart  Building  Dengan  Penerapan  IOT (Internet of Things),” 2017.
[2]  M.  A.  Raharjo  and  F.  Sabur,  “Perancangan System  Smart  Office  Berbasis  Internet  of
Things,” Jurnal  Teknik  dan  Keselamatan Transportasi , vol. 3, no. 2, 2020.
[3]  A. Wirawan and Azhari, “Implementasi Metode Fuzzy-Mamdani  untuk  Menentukan  Jenis  Ikan Konsumsi  Air  Tawar  Berdasarkan  Karakteristik Lahan  Budidaya  Perikanan  Implementation  of Fuzzy-Mamdani  Method  for  Determining  the Type  Freshwater  Fish  Consumption  Based  on Characteristics Land Aquaculture,” 2014.
[4]  Y.  Permana  and  P.  Romadlon,  “Perancangan Sistem Informasi Penjualan Perumahan Mengunakan Metode SDLC Pada PT. MANDIRI
LAND PROSPEROUS Berbasis Mobile,” 2019.
[5]  R.  v  Palit,  Y.  D.Y  Rindengan,  and  A.  S.  M. Lumenta, “Rancangan Sistem Informasi Keuangan  Gereja  Berbasis  Web  Di  Jemaat GMIM  Bukit  Moria  Malalayang,” E-Journal Teknik Elektro dan Komputer , vol. 4, no. 7, 2015.
[6]  S.  Zelviani,  “Pengaruh  Ketebalan  Bahan Penghalang Terhadap Intensitas Radiasi Relatif,” 2018.
[7]  S.  Indarwati,  S.  M.  Bondan  Respati,  and Darmanto,  “Kebutuhan  Daya  Pada  Air Conditioner  Saat  Terjadi  Perbedaan  Suhu  Dan Kelembaban,” Momentum , vol. 15, no. 1, 2019.