E-ISSN: 2503-1171
L L l l l L l l l

## PENERAPAN ALGORITMA FUZZY LOGIC MAMDANI PADA ALAT PEMARUT KELAPA OTOMATIS BERBASIS IoT
Asminah 1) , Siti Aminah 2)* , Riki Juanta 3)
1,2,3) Jl.Masik Siagim No.75 Simpang Mbacang Kel.Karang Dalo Kec.Dempo Tengah Kota Pagar Alam Sumatra Selatan, Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Sumatera Selatan E-Mail : ndung_haqi@yahoo.co.id, gosupeta@gmail.com, rikijuanta@gmail.com Correspondence Author : gosupeta@gmail.com

## Abstract
Indonesia is rich in natural resources, one of which is the coconut plant. The area of South Sumatra is one of the areas with quite a lot of coconut plants, usually residents use preparations from coconut plants  where  the  coconut  is  grated  first.  To  get  the  result  of  grated  coconut  still  using  traditional methods. So far, the coconut grating process is done manually, the process of turning on the tool to operate  still  requires  strong  energy,  because  the  process  is  pulling  the  rope  as  a  starter,  and  the amount  of  grated  coconut  produced  is  still  the  size  of  a  fist  to  provide  the  right  amount  of  grated coconut  so  it  is  considered  very  good.  not  efficient.  Therefore  we  need  a  tool  that  can  provide information on the amount of grated coconut produced through Internet of Things (IoT) technology that can be controlled using a smartphone. In this study using the Rapid Application Development (RAD) method, there are three phases in RAD, namely requirement planning, design workshop, and implementation of the mamdani fuzzy logic algorithm. The results of this study are the application of the  mamdani fuzzy logic  algorithm  to  a  coconut  grater  where  the  Thinger  io  platform  displays the amount of grated coconut and the process of starting the coconut grater machine is automatic. From the results of processing the fuzzy set domain data, the weight of grated coconut of 100gr – 1500gr is in the low category, the weight of 1600gr – 3100gr is in the medium category, and the weight of 3200gr – 5000gr is in the high category. The implication function obtained a minimum weight of -0.4 and a maximum weight of 1.46 while for low prices it has an implication value of 0.5 and high prices 1. The composition of the rules obtains a value of -0.0145. and the defuzzification value (affirmation) of the fuzzy set domain is -22.132.
Key words : Fuzzy logic mamdani, Internet of Things, Coconut Shredder, Thinger io.

## Abstrak
Sumber daya alam di Indonesia sangat kaya salah satunya jenis tumbuhan kelapa. Daerah Sumatera Selatan  adalah  salah  satu  daerah  dengan  tanaman  Kelapa  yang  cukup  banyak,  Biasanya  warga menggunakan  olahan  dari  tumbuhan  kelapa  dimana  kelapa  tersebut  diparut  terlebih  dahulu.  Untuk mendapatkan hasil dari parutan Kelapa masih mengunakan metode tradisional. Sepanjang ini proses pemarutan Kelapa yang dikerjakan dengan  metode manual, proses menyalakan alat untuk beroperasi masih membutuhkan tenaga yang kuat, karena prosesnya menarik tali sebagai starter, dan banyak nya kelapa parut yang dihasilkan masih seukuran kepalan tangan untuk memberikan jumlah kelapa parut yang tepat sehingga dinilai sangat tidak efisien. Maka dari itu dibutuhkan alat yang dapat memberikan informasi jumlah kelapa parut yang dihasilkan melalui teknologi Internet of Things (IoT) yang dapat dikontrol  menggunakan smartphone .  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Rapid  Aplication Development (RAD) fase-fase dalam RAD ada tiga yaitu requirement planning, design workshop, dan implementasi algoritma fuzzy  logic  mamdani .  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  penerapan  algoritma fuzzy logic mamdani pada alat pemarut kelapa melalui platform Thinger io, menampilkan jumlah hasil parutan kelapa dengan proses menyalakan mesin pemarut kelapa otomatis.  Dari hasil pengolahan data domain himpunan fuzzy berat kelapa parut sebesar 100gr – 1500gr berada pada kategori rendah, berat 1600gr – 3100gr berada pada kategori sedang, dan berat 3200gr – 5000gr berada pada kategori tinggi. Fungsi implikasi didapatkan berat minimal -0,4 dan berat maksimal 1,46 sedangkan untuk harga murah
Jurna l l TIKA L Fa l kulta l s Ilmu Komputer Universita l s A L lmuslim, Vol. 8 No. 2
mempunyai nilai implikasi 0,5 dan harga mahal 1. Komposisi aturan didapatkan nilai  -0.0145. serta nilai defuzzifikasi (penegasan) dari domain himpunan fuzzy sebesar -22,132.
Kata kunci : Fuzzy logic mamdani , Internet of Things, Pemarut Kelapa, Thinger IO.

## 1. Pendahuluan
Teknologi saat ini mengalami  perkembangan yang sangat cepat dan media Internet of Things (IoT) sebagai pendamping   yang   akan   selalu ada di semua alat  yang  terhubung   1 sama lain, dengan adanya Internet of Things  (IoT) di  harapkan  akan  menyelesaikan  masalah.  Instalasi  komputer  akan  terhubung  dengan  media. Dengan adanya Internet of Things (IoT) bisa membantu perkembangan sebuah kota menjadi kota pintar dan DKI Jakarta akan menjadi kota pintar yang di akui dunia. (Suba l ni et a l l., 2021)
Sumber  daya  alam  di  Indonesia  sangatlah  kaya  salah  satunya  jenis  tumbuhan  Kelapa.  Tumbuhan  ini tercantum  kategori  tumbuhan  serbaguna  yang  memiliki  banyak  khasiat  buat  penuhi  kebutuhan  manusia. Didaerah  Sumatera  Selatan  banyak  ada  tumbuhan  Kelapa,  pada  biasanya  warga  menggunakan  olahan  dari tumbuhan kelapa. Semacam hasil parutan  kelapa nantinya bisa digunakan sebagai bahan dasar dalam pembuatan makanan.(Ananda, 2021)  Untuk mendapatkan hasil dari parutan Kelapa masih mengunakan metode tradisional yang memerlukan tenaga manusia. Sejauh  ini proses pemarutan Kelapa yang  dilakukan warga masih dengan metode manual, yaitu dengan memakai pemarut Kelapa terbuat dari sisa kaleng sarden yang dibolongi memakai paku sehingga menciptakan lubang ataupun duri- duri kecil yang terletak di permukaan kaleng   tersebut, cara sederhana  ini sangat tidak efektif untuk memarut Kelapa walaupun memerlukan waktu yang cukup lama untuk memarut satu buah kelapa, serta aman  terhadap musibah.   Seiring berkembang nya zaman Teknologi diciptakan untuk membantu meringankan pekerjaan masyarakat agar menghasilkan produk yang lebih maksimal salah satu contohnya mesin pemarut kelapa.
Kecerdasan buatan adalah mengetahui dan memodelkan proses pemikiran manusia dan merancang mesin sehingga  dapat  meniru  perilaku  manusia.  Cerdas,  artinya  memiliki  pengetahuan  plus  pengalaman,  penalaran (cara  mengambil  keputusan  dan  bertindak),  kepribadian  yang  baik. (Sobron  &  Lubis,  2021) Misalnya  mesin pemarut kelapa merupakan salah satu produk mesin berteknologi canggih untuk kebutuhan rumah tangga yang berfungsi sebagai alat untuk menggiling kelapa menjadi partikel-partikel kecil dengan tujuan untuk mendapatkan santan yang terkandung dalam beras kelapa, alat pemeras ini menggunakan Mamdani algoritma logika fuzzy. untuk menentukan jumlah maksimum dan minimum produk yang akan diproduksi.
Bersumber  pada  riset  pendahuluan  lewat  wawancara,  observasi  serta  dokumentasi  pada  pemilik  toko manisan dan pemarut kelapa Cik Yen, saat ini proses pemarutan kelapa masih dilakukan  dengan cara manual menggunakan alat parut yang dibuat dari kayu serta sisa kaleng sarden, serta proses pemarutan pula memakan waktu yang sangat lama sehingga banyak waktu yang terbuang serta tidak efisien. Seiring berjalannya waktu, alat parut mengalami perkembangan, yaitu mesin pemarut kelapa yang bahan bakarnya memakai bensin, akan tetapi pada proses menyalakan alat untuk beroperasi masih membutuhkan tenaga yang kuat, karena prosesnya menarik tali sebagai starter, dan  jumlah banyak nya kelapa parut yang dihasilkan masih seukuran kepalan tangan untuk  memberikan  jumlah  kelapa  parut  yang  tepat,  maka  dibutuhkan  alat  yang  dapat  memberikan  informasi jumlah kelapa dan dapat dikontrol menggunakan smartphone .
Gambar 1:  Kondisi Toko Pemarut Kelapa Cik Yen
Gambar  A  diatas  merupakan  proses  memasukkan  hasil  kelapa  parut  menggunakan  kepalan  tangan,  B merupakan mesin pemarut yang sedang berjalan dengan bensin sebagai bahan bakar nya, dan C merupakan stok kelapa yang sebelum memasuki proses pemarutan.
Fuzzy  logic  mamdani merupakan  metode  yang  pula  kerap  dikenal  dengan  minimal-maksimal  ataupun maksimal  produk.  Algoritma fuzzy  logic  mamdani diketahui  pula  sebagai  metode  minimal-maksimal, diperkenalkan  oleh  Ibrahim fuzzy  logic  mamdani pada  tahun  1975.  Penelitian  menggunakan  Algoritma fuzzy logic mamdani banyak digunakan untuk sistem cerdas.  Sistem cerdas tersebut dapat berupa sistem pakar atau juga sistem penunjang keputusan (SPK). (Santya et al., 2019)
Pada  penelitian  ini  peneliti  akan  menerapkan  algoritma fuzzy  logic  mamdani pada  alat  pemarut  kelapa berbasis IoT yang akan dirancang untuk membantu operator toko manisan dan pemarut kelapa Cik Yen. Dari penelitian ini peneliti akan menambah sistem kontrol pada alat pemarut kelapa otomatis yang mudah dimengerti dan digunakan oleh pengguna. sehingga sistem kontrol pada alat ini nantinya dapat menjadi penunjang kinerja yang efektif dan efisien dalam mengetahui jumlah kelapa yang selesai diparut.

## 2. Metode
Penelitian adalah penyelidikan yang terorganisir, atau penyelidikan yang cermat dan kritis guna menemukan fakta-fakta untuk menentukan sesuatu. Kata research merupakan terjemahan dari kata research yang berasal dari bahasa  Inggris.  Kata  Search  terdiri  dari  dua  kata yaitu  re  artinya  kembali  dan  search  artinya  pencarian.  Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa konsep penelitian (research) termasuk pencarian pengetahuan. (penelitian, 2015).

## A. Sistem Yang Diusulkan
Dari  kelemahan-kelemahan pada sistem yang ada saat ini, telah dibentuk suatu rancangan sistem yang baru, yang diharapkan dapat memberikan kemudahan terhadap sistem yang diusulkan. para operator alat pemarut dalam menghidupkan mesin pemarut dan mengetahui jumlah hasil kelapa parut dengan mudah. Adapun sistem yang diusulkan, adalah prototype pemarut kelapa otomatis berbasis internet of things (IoT) untuk menghidupkan dan mengetahui jumlah hasil kelapa parut yang dikendalikan lewat smartphone agar lebih mudah untuk dipahami. Dalam sistem yang berjalan, aktor menghubungkan alat ke smartphone dengan jaringan WiFi, menghidupkan mesin pemarut kelapa dengan cara menekan tombol on pada platform Thinger io sebagai starter , setelah mesin hidup sensor load cell mendeteksi berat, dan platform thinger io langsung menampilkan berat dan harga  , operator mengetahui jumlah berat dan harga kelapa parut .
Gambar 2: Sistem Yang Diusulkan

## B. Flowchart Sistem Yang Di Usulkan
Dengan  adanya  sistem  yang diusulkan, yaitu prototype pemarut  kelapa  otomatis  berbasis internet  of things  (IoT) untuk  menghidupkan  dan  mengetahui  jumlah  hasil  kelapa  parut  yang  dikendalikan  lewat smartphone agar lebih mudah untuk dipahami. Dalam sistem yang berjalan, Mulai menghubungkan alat ke smartphone, Hidupkan mesin pemarut kelapa dan sensor load cell mendeteksi berat, lalu platform thinger io langsung menampilkan berat dan harga, apabila permintaan belum terpenuhi maka kembali sensor load cell. akan tetapi jika berat sudah terpenuhi maka operator mengetahui jumlah berat dan harga kelapa parut dan proses selesai.
Jurna l l TIKA L Fa l kulta l s Ilmu Komputer Universita l s A L lmuslim, Vol. 8 No. 2

## Gambar 3: Flowchart Sistem Yang Diusulkan

## C. Algoritma Fuzzy Mamdani
Pada  penelitian  ini,  algoritma  fuzzy  mamdani  merupakan  pengetahuan  baru  nantinya  dapat  di implementasikan  pada  alat  pemarut  kelapa  otomatis.  Alur  perhitungan  algoritma  mamdani  dimulai  dari Thinger.io untuk menentukan jumlah parutan kelapa yang di inginkan kemudian di proses oleh algoritma fuzzy mamdani  setelah  itu  alat  pemarut  hidup dan  Sensor Load  Cell membaca  jumlah  dari  hasil  parutan kelapa lalu proses selesai.
Berikut ini merupakan alur dari perhitungan numerik menggunakan algoritma fuzzy mamdani.
Gambar 4: Alur Perhitungan Algoritma

## D. Rencana Rancangan Yang Diusulkan
Menjelaskan rancangan dari alat dengan penerapan Internet of things (IoT) pemarut kelapa secara otomatis bersifat prototype, cara kerja dari alat pemarut kelapa dari thinger io mengirimkan perintah ke NodeMCU ESP8266 untuk menghidupkan Motor AC dan sensor load cell otomatis hidup untuk menjalankan perintah, seteelah  sensor load  cell menjalankan  perintah  makaa  sensor load  cell mengirimkan  data  ke thinger  io melalui NodeMCU ESP8266.
Jurna l l TIKA L Fa l kulta l s Ilmu Komputer Universita l s A L lmuslim, Vol. 8 No. 2
1. Analisis Kebutuhan Sistem Alat Dan Bahan
Adapun Alat dan bahan yang dibutuhkan dalam perancangan adalah sebagai berikut :
Table 1 Spesifikasi Alat Dan Bahan.
2. Flowchart Sistem
Untuk dapat mengetahui data jumlah berat dan harga kelapa parut yang di inginkan dari Sensor Load Cell  ke  Thinger.io Ini  dilakukan  dengan  menggunakan  Arduino  IDE  menggunakan  bahasa pemrograman C dan C++. Arduino IDE harus terlebih dahulu menambahkan library dan singkatan Wi-Fi  yang  digunakan  untuk  menghubungkan  NodeMCU  ESP8266  ke  internet.  Kemudian masukkan alamat saluran ApiKey dari thinger io.
Dimulai  dari  deklarasi  variabel  dan  inisialisasi.  Lalu  masuk  ke  sensor load  cell ,  kemudian bandingkan hasil sensor load cell dengan NodeMCU ESP8266 , setelah hasil dibandingkan lalu data dikirim ke thinger io ,dilanjutkan dengan logika fuzzy logic mamdani jika jumlah sudah terpenuhi maka proses selesai, tetapi jika bellum terpenuhi kembali lagi ke sensor load cell.
Gambar 6: Flowchart Sistem
3. Rangkaian Skematik
a. Desain Arsitektur IoT Alat Pemarut Kelapa
Perancangan  desain  dilakukan  dengan  menggambarkan  rancangan hardware sistem  secara keseluruhan. Berikut gambar rancangan desain sistem alat pemarut kelapa.
Rancangan  desain  sistem  alat  pemarut  kelapa  terdiri  dari  komponen  yaitu NodeMCU  ESP8266, Sensor  Load  Cell,  Motor  AC,  Relay, komponen hardware tersebut  akan  terhubung  ke Mit  App Inventor menggunakan NodeMCU  ESP8266 .  Sistem  dapat  mengatur  alat  pemarut  kelapa  secara otomatis.
No Hardware Spesifikasi 1 Laptop Minimal dua core RAM 2GB 2 Mikrokontroler Nodemcu ESP8266 3 Sensor berat Load Cell 4 Motor AC Satu Phasa 5 Kabel Jumper Male to Male, Male to Female, Female to Female 6 Breadboard - 7 Relay Relay 5V1 Software Spesifikasi 8 Arduino IDE Arduino Versi 1.8.13 9 Thinger.io - 10 Fritzing Fritzing versi 0.9.3 11 ClickCharts -
Gambar 7: Desain Arsitektur IoT Alat Pemarut Kelapa
b. Desain Dashboard Pada Thinger.io
Adapaun Perancangan Thinger.io saat ini sangatlah mudah yaitu user hanya perlu menambahkan widget yang sudah di website Thinger.io sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Gambar 8: Desain Thinger.io

## 3. Hasil Dan Pembahasan
A. Hasil Penelitian
Penelitian ini menghasilkan suatu teknologi dengan memanfaat kan alat pemarut kelapa secara otomatis. Prototype  ini  memanfaatkan mikrokontoller  NodeMCU sebagai  pusat  pengendali  dan  penyimpanan  data, NodeMCU juga telah terintegrasi dengan modul ESP8266 yang berfungsi sebagai WiFi atatu penghubbung ke jaringan internet. Sensor load cell dengan kabel jumper panjang agar dapat mendeteksi berat yang berada jauh dari alat terhubung ke NodeMCU berfungsi untuk mendeteksi berat kelapa yang sudah diparut. Thinger.io yang terhubung  ke mikrokontroller berfungsi  sebagai  pengontrol  serta  menampilkan  berat  dan  harga  kelapa  yang berhasil diparut. Pengujian alat pemarut kelapa terdiri atas 2 jenis pengujian yaitu : pengujian sensor load cell terhadap kondisi berat yang sebenarnya dan pengujian keberhasilan alat ketika thinger.io berhasil menampilkan berat dan harga kelapa parut. Pada pengujian ini sensor load cell di uji dengan cara menempatkan berat beban yang berbeda di atas nya l .

## B. Implementasi Sistem
1. Rangakaian Alat Keseluruhan
Setela l h  mela l lui  bebera l pa l ta l ha l pa l n,  meliputi  pembua l ta l n  Meka l nik,  pembua l ta l n  ra l ngka l ia l n  elektronika l , serta pembua l ta l n pera l ngka l t luna l k ( Softwa l re ), ma l ka l tela l h diha l silka l n sistem kontrol da l n pema l nta l u otoma l tis pada a l la l t pema l rut kela l pa l seperti pa l da l ga l mba l r.
Ga l mba l r  9: Ha l sil Ra l ngka l ia l n Keseluruha l n A L la l t
Jurna l l TIKA L Fa l kulta l s Ilmu Komputer Universita l s A L lmuslim, Vol. 8 No. 2
2. Pengujian Software
a. Hasil Pengujian Sensor Load Cell
Pengujia l n ini untuk mengeta l hui a l pa l ka l h bera l t 100gr – 1500gr bera l da l di posisi renda l h, bera l t 1600gr – 3100gr bera l da l di posisi seda l ng, da l n bera l t 3200gr – 5000gr bera l da l diposisi tinggi. Diba l wa l h ini merupa l ka l n ta l bel pengujia l n Sensor Loa l d Cell.
Tabel 2. Hasil Pengujian No. Posisi Ta l mpila l n timba
l nga l n Ha l rga l Ketera l nga l n Error % 1 1 249 gra l m Rp. 4.980.00 Renda l h -0,038% 2 2 491 gra l m Rp. 9.820.00 Renda l h -0,039% 3 3 983 gra l m Rp. 19.660.00 Renda l h -0,019% 4 4 1404 gra l m Rp. 28.080.00 Renda l h -0,014% 5 5 1691 gra l m Rp. 33.820.00 Seda l ng -0,011% 6 6 2003 gra l m Rp. 40.060.00 Seda l ng -0,009% 7 7 2013 gra l m Rp. 40.260.00 Seda l ng -0,009% 8 8 2938 gra l m Rp. 58.740.00 Seda l ng -0,006% 9 9 3565 gra l m Rp. 71.300.00 Tinggi -0,005% 10 10 3832 gra l m Rp. 76.640.00 Tinggi -0,005% 11 11 4244 gra l m Rp. 84.880.00 Tinggi -0,004% 12 12 4500 gra l m Rp. 90.000.00 Tinggi -0,004% Berda l sa l rka l n ta l bel di a l ta l s ma l ka l pengujia l n Sensor Loa l d Cell pa l da l sa l a l t bera l t kondisi renda l h, seda l ng da l n tinggi suda l h berfungsi denga l n ya l ng diha l ra l pka l n da l n la l ya l k diguna l ka l n b. Hasil Pengujian Motor AC Satu Phasa
Tabel 3. Hasil Pengujian Percoba l a l n Setting (Rpm) Ha l sil (gr) Wa l ktu (menit) 1 151 200 2 2 150 250 3 3 145 250 5 4 159 200 2 Ra l ta l -ra l ta l 151,25 225 3 Simpa l nga l n 76,2
Berda l sa l rka l n  ta l bel  di  a l ta l s  ma l ka l pengujia l n Motor  A L C pa l da l sa l a l t  bera l t  kondisi  mela l kuka l n  proses pema l ruta l n kela l pa l suda l h berfungsi denga l n ya l ng diha l ra l pka l n da l n la l ya l k diguna l ka l n.
c. Hasil pengujian Koneksi NodeMCU dan Thinger.io
Pengujia l n koneksi NodeMCU da l n pla l tform thinger io terha l da l p kecepa l ta l n internet, wa l ktu, da l n ja l ra l k da l pa l t dijela l ska l n pa l da l ta l bel berikut.
Tabel 4. Hasil Pengujian
Kecepa l ta l n Internet
(Mbps) Ja l m Ja l ra l k (cm) Kecepa l ta l n koneksi NodeMCU denga l n Wifi
(s)
Kecepa l ta l n Koneksi
NodeMCU ke thinger.io (s) Ketera l nga l n Unduh 63,9 09.14
50 3 5 Terhubung Ungga l h 35,5 09.35 100 2 7 Terhubung Unduh 56,06 10.00 50 5 6 Terhubung Ungga l h 33,5 10.15 100 5 8 Terhubung Unduh 65,4 12.01 50 2 4 Terhubung Ungga l h 22,8 12.20 100 3 9 Terhubung
Jurna l l TIKA L Fa l kulta l s Ilmu Komputer Universita l s A L lmuslim, Vol. 8 No. 2
Ta l bel 4.3  a l da l la l h  ha l sil penga l ma l ta l n da l n pengujia l n kecepa l ta l n da l n la l tensi ya l ng diperluka l n NodeMCU untuk da l pa l t terhubung ke WiFi ya l ng dia l tur da l la l m progra l m da l n juga l ke pla l tform thinger io. Da l ri da l ta l ya l ng dia l ma l ti, terliha l t ba l hwa l ra l ta l -ra l ta l wa l ktu ya l ng dibutuhka l n NodeMCU untuk terhubung ke WiFi a l da l la l h 𝑋 ̅ 𝐾𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝐾𝑜𝑛𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑘𝑒 𝑊𝑖𝐹𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝐷𝑎𝑡𝑎
= 36 6 = 6s (1)
Seda l ngka l n ra l ta l -ra l ta l wa l ktu ya l ng dibutuhka l n untuk mengkoneksika l n NodeMCU Ke Thinger io a l da l la l h 𝑋 ̅ 𝐾𝑒𝑐𝑒𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝐾𝑜𝑛𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑘𝑒 Thinger io = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝐷𝑎𝑡𝑎 = 48 6 = 8s (2)
d. Pengujian Thinger io
Pa l da l Ta l mpila l n Da l shboa l rd a l plika l si Thinger  io disesua l ika l n  denga l n  ra l nca l nga l n  desa l in  sebelumnya l . Berikut ini ga l mba l r ta l mpila l n da l shboa l rd pa l da l a l plika l si.
Ga l mba l r  10: Ta l mpila l n Da l shboa l rd Thinger.io
e. Hasil pengujian Fuzzy Logic Mamdani
Pembentuka l n himpuna l n fuzzy
Ta l bel  5. Himpuna
l n Fuzzy No Bera l t Ha l rga l Jenis No Bera l t Ha l rga l Jenis 1 100 2000 Renda l h/Mura l h 25 2500 50000 Seda l ng 2 200 4000 Renda l h/Mura l h 26 2600 52000 Seda l ng 3 300 6000 Renda l h/Mura l h 27 2700 54000 Seda l ng 4 400 8000 Renda l h/Mura l h 28 2800 56000 Seda l ng 5 500 10000 Renda l h/Mura l h 29 2900 58000 Seda l ng 6 600 12000 Renda l h/Mura l h 30 3000 60000 Seda l ng 7 700 14000 Renda l h/Mura l h 31 3100 62000 Seda l ng 8 800 16000 Renda l h/Mura l h 32 3200 64000 Tinggi/Ma l ha l l 9 900 18000 Renda l h/Mura l h 33 3300 66000 Tinggi/Ma l ha l l 10 1000 20000 Renda l h/Mura l h 34 3400 68000 Tinggi/Ma l ha l l 11 1100 22000 Renda l h/Mura l h 35 3500 70000 Tinggi/Ma l ha l l 12 1200 24000 Renda l h/Mura l h 36 3600 72000 Tinggi/Ma l ha l l 13 1300 26000 Renda l h/Mura l h 37 3700 74000 Tinggi/Ma l ha l l 14 1400 28000 Renda l h/Mura l h 38 3800 76000 Tinggi/Ma l ha l l 15 1500 30000 Renda l h/Mura l h 39 3900 78000 Tinggi/Ma l ha l l 16 1600 32000 Seda l ng 40 4000 80000 Tinggi/Ma l ha l l 17 1700 34000 Seda l ng 41 4100 82000 Tinggi/Ma l ha l l 18 1800 36000 Seda l ng 42 4200 84000 Tinggi/Ma l ha l l 19 1900 38000 Seda l ng 43 4300 86000 Tinggi/Ma l ha l l 20 2000 40000 Seda l ng 44 4400 88000 Tinggi/Ma l ha l l 21 2100 42000 Seda l ng 45 4500 90000 Tinggi/Ma l ha l l 22 2200 44000 Seda l ng 46 4600 92000 Tinggi/Ma l ha l l 23 2300 46000 Seda l ng 47 4700 94000 Tinggi/Ma l ha l l 24 2400 48000 Seda l ng 48 4800 96000 Tinggi/Ma l ha l l 49 4900 98000 Tinggi/Ma l ha l l 50 5000 100000 Tinggi/Ma l ha l l
Jurna l l TIKA L Fa l kulta l s Ilmu Komputer Universita l s A L lmuslim, Vol. 8 No. 2
Pa l da l pemba l ha l sa l n ini mengguna l ka l n da l ta l bera l t 5000 gra l m da l n ha l rga l Rp. 50000. Doma l in himpuna l n fuzzy ya l ng diguna l ka l n a l da l la l h.
a) Doma
l in himpuna l n fuzzy va l ria l bel bera l t Renda l h = 100 [1200] 1500 Seda l ng =1600 [2500]   3100 Tinggi = 3200 [3800] 5000
Ga l mba l r 11: Kurva l va l ria l bel Bera l t
b) Doma l in himpuna l n fuzzy va l ria l bel ha l rga l Mura l h = [24000] Seda l ng = [50000]
Ma l ha l l = [76000] Ga l mba l r 12: Kurva l va l ria l bel Ha l rga l
Va l ria l bel bera l t (Fungsi Kea l nggota l a l n) Renda l h [0-1200]
𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ(𝑥) = { (3800−𝑥) (3800−1200) 0; . 1200 ≤×≤ 3800 ×≥ 3800 (3)
Seda l ng [2500]
𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑥) = 𝑓(𝑥) = { 0;
(𝑥−1200) (2500−1200) (2500−𝑥) (3800−179) ×≤ 1200 𝑎𝑡𝑎𝑢  ×≥ 3800 1200  ≤×≤ 2500 2500  ≤×≤ 3800 (4)

## Tinggi [≥3800]
𝜇 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖(𝑥) = 𝑓(𝑥) = { 0; 1;
(𝑥−1200) (3800−1200) 𝑥 ≤ 1200 1200 ≤×≤ 3800 𝑥 ≥ 3800 (5)
Va l ria l bel Ha l rga l (fungsi kea l nggota l a l n) Mura l h [0-24000] 𝜇 𝑚𝑢𝑟𝑎ℎ(𝑥) = { 76000−𝑥 76000−24000 0; . 24000 ≤×≤ 76000 ×≥ 76000 (6)
Seda l ng [50000]
𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑥) = 𝑓(𝑥) = { 0;
(𝑥−24000 (76000−24000) (50000−𝑥) (76000−50000) 𝑥 ≤ 24000 𝑎𝑡𝑎𝑢 24000 ≤×≤ 50000 (7)
Ma l ha l l [76000] 𝜇 𝑚𝑎ℎ𝑎𝑙(𝑥) = 𝑓(𝑥) = { 0; 1;
(𝑥−24000) (76000−24000) 𝑥 ≤ 24000 24000 ≤×≤ 50000 𝑥 ≥ 50000 (8) c) Fungsi Implika l si
Bera l t
𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (5000 𝐺𝑟𝑎𝑚) = (3800−5000)
(3800−1200) = −0,4
(9) 𝜇 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (5000 𝐺𝑟𝑎𝑚) = (5000−1200) (3800−1200) = 1,46 (10)
Ha l rga l 𝜇 𝑚𝑢𝑟𝑎ℎ (𝑅𝑝. 50000) = (76000−50000) (76000−24000) = 26000 52000 = 0,5 (11) 𝜇 𝑚𝑎ℎ𝑎𝑙 (𝑅𝑝. 50000) = (76000−50000) (50000−24000) = 26000 26000 = 1 (12)
[R1] if bera l t renda l h da l n ha l rga l mura l h then pemba l ya l ra l n mura l h a l -predika l t 1 = µ prs Renda l h ∩ µ prt Sedikit = min ( µ prs Renda l h (5000) ∩ µ prt Mura l h (50000) = min (-0,4;0,5)
= -0,4
[R2] if bera l t renda l h da l n ha l rga l ma l ha l l then pemba l ya l ra l n ma l ha l l a l -predika l t 2 = µ prs Renda l h ∩ µ prt Sedikit = min ( µ prs Renda l h(5000) ∩ µ prt Mura l h (50000))
= ma l x (-0,4;0,5)
= 0,5 [R3] if bera l t tinggi da l n ha l rga l mura l h then pemba l ya l ra l n mura l h a l -predika l t 3 = µ prs Renda l h ∩ µ prt Sedikit = min ( µ prs Renda l h(5000) ∩ µ prt Mura l h (50000)) = min (-0,4;0,5)
= -0,4
[R4] if bera l t tinggi da l n ha l rga l ma l ha l l then pemba l ya l ra l n ma l ha l l a l -predika l t 4 = µ prs Renda l h ∩ µ prt Sedikit = min ( µ prs Renda l h(5000) ∩ µ prt Mura l h (50000))
= ma l x (-0,4;0,5)
= 0,5
d) Komposisi A L tura l n Kurva l va l ria l bel ha l rga l . a l 1 =115.13 (𝑎1−1200) (76000−1200) = 1.084,87 74800 = − 0.0145 (13)
a l 1 =121,5
(𝑎1−1200) (76000−1200) = 1.078,5 74800 = − 0.0144
(14)
Jurna l l TIKA L Fa l kulta l s Ilmu Komputer Universita l s A L lmuslim, Vol. 8 No. 2
𝜇(𝑧) = { 0; 1; (𝑧−1200) (76000−1200) ;  115,13 ≤ 𝑧 ≥ 115,13 𝑧 ≤ 121,5
𝑧 ≤ 121,5
(15) e) Defuzifika
l si Ma l suka l n pa l da l proses defuzzifika l si a l da l la l h himpuna l n fuzzy ya l ng diperoleh da l ri komposisi a l tura l n fuzzy, seda l ngka l n  kelua l ra l nnya l berupa l bila l nga l n  da l la l m  doma l in  himpuna l n  fuzzy  tersebut.  Metode  ya l ng  di guna l ka l n untuk defuzzifika l si a l da l la l h centroid.
𝑀1 ∫ (−0,4)𝑧 𝑑𝑧 = −2,650 𝑧 2 115,13 0 (16) 𝑀2  ∫ ( 121.5 115.13 𝑧−1200 76000−1200 )𝑧 𝑑𝑧 (17) = 1 74800 ∫ 𝑧 2 − 1200 𝑑𝑧 121.5 115.13
(18)
= 1 74800 ( 1 3 𝑧 3 – 1200 1 2 𝑧 2 │ 121.5 115.13 (19) = 1 74800 ( 1 3 (121.5) 3 – 1200 1 2 (121.5 ) 2 )- 1 74800 ( 1 3 (115.13) 3 - 1200 1 2 (115.13 ) ) (20) = 103,7 5 1,4 0,4
A L 1 A L 2 0 a l 1          a l 2
A L 1 = 115.13 + -0,4 = 114,73
A L 2 = (-0,4+0.5) x (121.5-115.13)/2 = 0,318
Z= −2650+103,7 114,73+0,318 = -22,132
Ja l di jumla l h pemba l ya l ra l n ba l ra l ng ya l ng di ha l silka l n untuk pemba l ya l ra l n kela l pa l sela l njutnya l ya l itu -22,132.

## 4. Kesimpulan
A. Kesimpulan
Bebera l pa l ha l sil pengujia l n ya l ng suda l h dila l kuka l n mengha l silka l n bebera l pa l kesimpula l n ya l itu : 1. Da l ri  ha l sil  pengujia l n  a l la l t  ya l ng  tela l h  dila l kuka l n  da l la l m  penelitia l n  dida l pa l tka l n  ha l sil    ba l hwa l penera l pa l n logika l fuzzy logic ma l mda l ni pa l da l a l la l t pema l rut kela l pa l otoma l tis tela l h berha l sil di implementa l sika l n untuk memba l ca l bera l t  kela l pa l pa l rut  sebera l t  100gr  –  1500gr  bera l da l di  posisi  renda l h,  bera l t 1600gr  – 3100gr bera l da l di posisi seda l ng, da l n bera l t 3200gr – 5000gr bera l da l diposisi tinggi. 2. Proses menghidupka l n Motor A L C da l pa l t dila l kuka l n denga l n mengguna l ka l n a l kses internet mela l lui pla l tform Thinger io .
3. A L la l t pema l rut kela l pa l ini diba l ngun denga l n mera l ngka l i komponen-komponen a l la l t ya l ng diperluka l n, seperti : NodeMCU ESP8266, Sensor Loa l d Cell , Motor A L C . A L la l t pema l rut kela l pa l ini da l pa l t mela l kuka l n proses pema l ruta l n  denga l n jumla l h bera l t  pa l da l 100 Gra l m – 5000 gra l m da l n ha l rga l Rp.2000 – Rp. 100.000. B. Saran Berda l sa l rka l n  proses  ya l ng  tela l h  dia l la l mi  da l la l m  pera l nca l nga l n  tuga l s  a l khir  ini,  penulis  memberika l n  sa l ra l n kepa l da l piha l k-piha l k ya l ng henda l k mengemba l ngka l n tenta l ng “Penera l pa l n A L lgoritma l Fuzzy Logic Ma l mda l ni Pa l da l A L la l t Pema l rut Kela l pa l Otoma l tis Berba l sis IoT ” ini a l nta l ra l la l in: 1. Pa l da l Motor A L C sa l tu pha l sa l dita l mba l h denga l n sensor suhu, a l pa l bila l motor terla l lu pa l na l s, ma l ka l sensor a l ka l n bekerja l denga l n memutuska l n ra l ngka l ia l n rela l y ke motor induksi sa l tu fa l sa l . 2. A L ga l r da l pa l t bekerja l otoma l tis seluruhnya l , untuk menggera l ka l n lenga l n pa l da l pema l rut kela l pa l otoma l tis ini bisa l dita l mba l h denga l n sensor. A L ga l r untuk menggera l ka l n lenga l n pa l da l a l la l t ini tida l k ma l nua l l la l gi.
Daftar Pustaka A L snia l ti, & La l Sa l ma l di. (2016). A L la l t Pema l rut Ubi Ka l yu Mengguna l ka l n Sensor Infra l red E18-D50nk Berba l sis Mikrokotroler A L tmega l 2560. Jurna l l Informa l tika l , 5 (2), 11.
Galang Yudha Murih Raharja, & Padjar Setyobudi. (2019). Rancang Bangun Sistem Keamanan Sepeda Motor Menggunakan  Rfid  Dan  Personal  Identification  Number  (Pin)  Berbasis  Mikrokontroler  Atmega16.
Jurna l l TIKA L Fa l kulta l s Ilmu Komputer Universita l s A L lmuslim, Vol. 8 No. 2
Elkom : Jurnal Elektronika Dan Komputer , 12 (1), 6–12. https://doi.org/10.51903/elkom.v12i1.104
Hayadi,  B.  H.  (2018).  Bab  2  Landasan  Teori. Aplikasi  Dan  Analisis  Literatur  Fasilkom  UI , m (1998),  7–34. http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/655/jbptunikompp-gdl-supriadini-32740-6-12.unik-i.pdf
Ibrahim,  A.  M.,  &  Setiyadi,  D.  (2021).  Prototype  Pengendalian  Lampu  Dan  Ac  Jarak  Jauh  Dengan  Jaringan Internet Menggunakan Aplikasi Telegram Berbasis Nodemcu Esp8266. Infotech: Journal of Technology Information , 7 (1), 27–34. https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.103
Iswari, N. M. S. (2015). Review Perangkat Lunak StarUML Berdasarkan Faktor Kualitas McCall. Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika , 7 (1). https://doi.org/10.31937/ti.v7i1.352
Katarine,  M.  T.,  &  Bachri,  K.  O.  (2020).  Smart  Room  Monitoring  Menggunakan  Mit  App  Inventor  Dengan Koneksi Bluetooth. Jurnal Elektro , 13 (1), 51–66. https://doi.org/10.25170/jurnalelektro.v13i1.1824 Ka l ba l n, R., Da l nur, S. R., & Zulia l ty, R. (2022). Penera l pa l n metode Ra l pid A L pplica l tion Development (RA L D) da l la l m Pera l nca l nga l n  Sistem  Informa l si  Penjua l la l n  berba l sis  Web. …  Da l n  Pera l nca l nga l n  Sistem  … , 4 (2),  1–7. https://jurna l l.itbi.a l c.id/index.php/journa l linforma l tika l /a l rticle/view/36%0A L https://jurna l l.itbi.a l c.id/index.ph p/journa l linforma l tika l /a l rticle/downloa l d/36/8
Puja l a l sta l wa l , I. B. G. (2016). Teknik wa l wa l nca l ra l da l n observa l si untuk pengumpula l n ba l ha l n informa l si. Universita l s Uda l ya l na l , 4. https://simdos.unud.a l c.id/uploa l ds/file_penelitia l n_1_dir/8fe233c13f4a l ddf4cee15c68d038a l eb7.pdf Sa l ntya l , L., Mifta l h, M., Ma l nda l la l , V., Sa l epudin, S., & Gustia l n, D. (2019). Penera l pa l n Metode Fuzzy Ma l mda l ni untuk  Pendukung  Keputusa l n  Penentua l n  Jumla l h  Produksi  La l nta l k  Si  Jima l t. Jurna l l  Reka l ya l sa l Teknologi Nusa l Putra l , 7 (1), 35–41. https://jurna l l.nusa l putra l .a l c.id/reka l ya l sa l /pa l per/44 Setia l ni  A L sih,  M.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusa l n  Fuzzy  Ma l mda l ni  pa l da l A L la l t  Penyira l ma l n  Ta l na l ma l n Otoma l tis. Jurna l l Sistem Informa l si , 5341 (A L pril), 1. Sibuea l , S., & Sa l fta l ji, B. (2020). Pera l nca l nga l n Sistem Monitoring Beba l n Kenda l ra l a l n Mengguna l ka l n Teknologi
Sensor Loa l d Cell. Jurna l l Teknologi Informa l tika l Da l n Komputer , 6 (2), 144–156. https://doi.org/10.37012/jtik.v6i2.309 Sobron, M., & Lubis. (2021). Implementa l si A L rtificia l l Intelligence Pa l da l System Ma l nufa l ktur Terpa l du. Semina l r Na l siona l l Teknik (SEMNA L STEK) UISU , 4 (1), 1–7. https://jurna l l.uisu.a l c.id/index.php/semna l stek/a l rticle/view/4134 Suba l ni, M., Ra l ma l dha l n, I., Sya l h Putra l , A L ., & A L l Muslim, A L . (2021). Perkemba l nga l n Internet of Think (IOT) da l n Insta l la l si  Komputer  Terha l da l p  Perkemba l nga l n  Kota l Pinta l r  di  Ibukota l DKI  Ja l ka l rta l . IKRA L -ITH INFORMA L TIKA L :  Jurna l l Komputer Da l n Informa l tika l , 5 (1), 88–93. https://journa l ls.upi- ya l i.a l c.id/index.php/ikra l ith-informa l tika l /a l rticle/view/918 Susilowa l ti,  S.,  &  Nega l ra l ,  M.  T.  (2018).  Implementa l si  Model  Ra l pid  A L plica l tion  Development  (RA L D)  Da l la l m Perenca l nga l n A L plika l si E-Ma l rketpla l ce. Jurna l l TECHNO Nusa l Ma l ndiri , 15 (1), 25–30.