## Model Pendeteksi Api dalam Ruangan Berbasis SMS Menggunakan Logika Fuzzy
Deden Ardiansyah 1*) , Anjyaz Anjami 2
1 Program Studi Teknologi Komputer, Program Diploma, Universitas Pakuan
2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan email: 1 ardiansyahzhigadeden@gmail.com , 2 anjyazanjami@yahoo.com
Abstrak  Sistem  otomatisasi  dalam  fungsinya  untuk  membantu  dan  mempermudah  kehidupan  manusia  saat  ini  telah berkembang  dengan  pesat,  salah  satunya  dalam  bidang  keamanan.  Kurangnya  tingkat  keamanan  dengan  tidak  adanya sistem  pendeteksi  api  menjadi  salah  satu  factor  yang  dapat  meningkatkan  kemungkinan  terjadinya  bahaya  kebakaran. Sistem  ini  mendeteksi api yang ada dalam ruangan menggunakan logika  fuzzy. Pada sistem ini, digunakan  mikrokontroler Arduino Uno sebagai unit kontrol,  flame sensor yang digunakan  untuk  mendeteksi cahaya infrared yang dipancarkan oleh api, sensor suhu DHT11 yang digunakan untuk  mendeteksi suhu di dalam ruangan, dan GSM shield yang berfungsi untuk mengirimkan SMS. Sensor akan mendeteksi adanya api di dalam ruangan kemudian mengirim data tersebut untuk diproses oleh Arduino Uno dengan mengimplementasikan logika fuzzy. Model Sistem Pendeteksi Api Dalam Ruangan Berbasis SMS Menggunakan  Logika  Fuzzy  memiliki  banyak  manfaat  dalam  pengembangan  sistem  keamanan  ruangan dari  bahaya  kebakaran.  Desain  sistem  ini  sederhana  tetapi  dapat  diaplikasikan  secara  luas  untuk pengembangan penelitian lanjutan.
Kata Kunci  Sistem pendeteksi api; Logika fuzzy; Arduino Uno.
Abstract − Automation  system  in  its  function  to  helps  and  makes  human  life  easier  has  experienced  a  significant growth in recent years, for example in security field. Low security level such as no fire detection system is one of the factors which is supporting the possibilities of fire accidents to happen. This system detects the possibilities fire using fuzzy logic. This system uses microcontroller Arduino Uno as control unit, flame sensor to check infrared ray from the fire, DHT11 temperature sensor to monitor the temperature in the room, and GSM shield to send SMS. Sensors will  detect  fire  in  the  room  and  send  the  collected  information  to  be  processed  by  Arduino  Uno  by  implementing fuzzy  logic.  SMS-Based  Indoor  Fire  Detection  System  Models  Using  Fuzzy  Logic  has  many  benefits  in  the development of room safety systems from fire hazards. The design of this system is simple but can be widely applied to further research development.
Keywords – Fire detection system; Fuzzy Logic; Arduino Uno ; .

## I. PENDAHULUAN
Kebutuhan  informasi  yang  cepat  sangat  dibutuhkan dalam  berbagai  sector  kehidupan  salah  satunya  adalah aspek  keamanan.  Banyak  sarana  yang  dirancang  secara otomatis  untuk  membantu  kegiatan  manusia  dalam mengatur  keamanan  ruangan  bila  ingin  terhindar  dari musibah  seperti  kebakaran.  Kurangnya  tingkat  keamanan salah satunya dengan tidak adanya system  pendeteksi api memiliki  peranan  besar  dalam  terjadinya  kebakaran  pada ruangan.  Berdasarkan  data  dari  Dinas  Penanggulangan Kebakaran  dan  Penyelamatan  Provinsi  DKI  Jakarta menunjukkan  bahwa  kasus  kebakaran  pada  pemukiman kerap terjadi  selama periode  tahun 2015. Frekuensi kasus kebakaran  baik  kebakaran  pada  perumahan,  kebakaran industri  maupun  kebakaran  umum  mencapai  1414  kasus. Dengan  korban  luka-luka  sebanyak  78  orang,  korban meninggal  sebanyak  23  orang  dan  taksiran  kerugian sebesar Rp.269.802.150,- [1]. Untuk mengatasi permasalan  tersebut,  diperlukan  sistem  keamanan  yang berbentuk  pendeteksi  api  dalam  ruangan.  Alasan penggunaan logika fuzzy diantaranya konsep logika fuzzy
mudah  dimengerti.  Konsep  matematis  yang  mendasari penalaran  fuzzy  cukup  sederhana  dan  mudah  dimengerti. Sistem  Inferensi  Fuzzy  ( Fuzzy  Inference  System )  adalah sistem  yang  dapat  melakukan  penalaran  dengan  prinsip serupa  seperti  manusia  melakukan  penalaran  dengan nalurinya.  FIS  yang  paling  mudah  dimengerti,  karena paling sesuai dengan naluri manusia adalah FIS Mamdani [2]. Pada penelitian ini, logika fuzzy mamdani diterapkan pada  output  SMS  yang  akan  menunjukkan  intensitas besarnya  api  yang  terdeteksi.  Diharapkan  dengan penelitian  ini  data  yang  dihasilkan  menjadi  lebih  akurat dan  mencegah  bahaya  kebakaran  pada  pemukiman sehingga menghindari adanya korban luka maupun korban jiwa serta kerugian material .
II. TINJAUAN PUSTAKA Fuzzy  berarti  kabur,  samar.  Istilah  Logika  Fuzzy diperkenalkan  pada  tahun  1965  oleh  Lofti  A.  Zadeh. Logika  Fuzzy  dikenal  sebagai  'logika  baru  yang  telah lama'.  Walaupun  tergolong  baru  dibandinkan  dengan logika  digital  (yang  hanya  melibatkan  nilai  0  dan  1), namun  konsep  'fuzzy'  telah  menjadi  dasar  pertimbangan
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
kita  dalam  menganalogikan  sesuatu.  Fuzzy  memiliki konsep bahwa sesuatu dapat memiliki nilai diantara 0 dan 1.  Hal  ini  berbeda  dengan  logika  digital  yang mengharuskan  segala  sesuatu  harus  memiliki  nilai  1  atau 0. Fuzzy mengizinkan kita untuk memberi nilai diantara 0 dan 1, misalnya 0.1, 0.3, 0.8, dan sebagainya. Inilah watak 'kekaburan' dari suatu logika fuzzy.
Himpunan Fuzzy memiliki dua atribut:
1. Linguistik  :  penamaan  menggunakan  bahasa alami, seperti: dingin, sejuk, hangat, dan panas.
2. Numeris  :  pemberian  nilai  yang  menunjukkan ukuran suatu variabel, seperti:  0, 15, 20, 30, 40, dan sebagainya Terdapat  beberapa  fungsi  yang  digunakan  untuk menggambarkan  variabel  dalam  suatu  logika  fuzzy.  Jika dalam  logika  digital  akan  menggunakan  fungsi  undak (berbentuk  kotak),  maka  dalam  fuzzy  dapat  berupa segitiga,  fungsi  Gaussian,  trapesium,  fungsi-S,  fungsi-Z, dan  sebagainya.  Fungsi-fungsi  ini  dikenal  sebagai  fungsi keanggotaan (membership function). [3]
Terdapat beberapa istilah-istilah dalam sistem fuzzy:
1. Variabel Fuzzy, yaitu Variabel yang akan dibahas. Contoh: Temperatur, Tinggi Badan, Umur
2. Himpunan  Fuzzy,  yaitu  Bagian-bagian  yang mewakili  suatu  kondisi  dalam  variabel  fuzzy. Contoh:  varibel  umur,  dapat  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy: muda, paruh baya, dan tua
3. Semesta pembicaraan, yaitu Keseluruhan rentang nilai  dalam  suatu  variabel  fuzzy.  Contoh: Semesta umur [0 100]
4. Domain,  yaitu  Nilai  yang  boleh  dioperasikan dalam  himpunan  fuzzy.  Contoh:  muda  =  [0  45], paruh baya = [35 55], tua = [45 100]. [2]
Sistem Inferensi Fuzzy ( Fuzzy Inference
System ) adalah  sistem  yang  dapat  melakukan  penalaran dengan  prinsip  serupa  seperti  manusia  melakukan penalaran  dengan  nalurinya.  Terdapat  beberapa  jenis  FIS yang dikenal yaitu Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto. FIS yang  paling  mudah  dimengerti,  karena  paling  sesuai dengan naluri manusia adalah FIS Mamdani. [2] [4]
Metode  Mamdani  sering  juga  dikenal  dengan  nama Metode Max-Min.
Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan:
1. Pembentukan himpunan fuzzy
1. Pada  Metode  Mamdani,  baik  variabel  input maupun  variabel  output  dibagi  menjadi  satu atau lebih himpunan fuzzy.
2. Aplikasi fungsi implikasi
3. Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min.
4. Komposisi Aturan
5. Tidak  seperti  penalaran  monoton,  apabila sistem  terdiri-dari  beberapa  aturan,  maka inferensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan korelasi  antar  aturan.  Ada  3  metode  yang digunakan  dalam  melakukan  inferensi  sistem fuzzy,  yaitu:  max,  additive  dan  probabilistik OR (probor).
2. Penegasan (defuzzy) Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari komposisi  aturan-aturan  fuzzy,  sedangkan
output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu bilangan  pada  domain  himpunan  fuzzy tersebut.  Sehingga  jika  diberikan  suatu himpunan  fuzzy  dalam  range  tertentu,  maka harus  dapat  diambil  suatu  nilai  crsip  tertentu sebagai output. [5]
Ada beberapa metode defuzzifikasi pada komposisi aturan MAMDANI, antara lain:
a. Metode Centroid (Composite Moment)
b. Metode Bisektor
c. Metode Mean of Maximum (MOM)
d. Metode Largest of Maximum (LOM)
e. Metode Smallest of Maximum (SOM) (Kusumadewi, 2003).

## III. METODOLOGI PENELITIAN A. Keterangan Gambar
Metode  yang  digunakan  dalam  pembuatan  Model Sistem  Pendeteksi  Api  Dalam  Ruangan  Berbasis  SMS Menggunakan  Logika  Fuzzy  ini  menggunakan  Metode Penelitian bidang Hardware Programming yang ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1 Metode Penelitian bidang Hardware Programming.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Perangkat  keras  yang  digunakan  untuk  membuat model sistem pendeteksi api dalam ruangan berbasis SMS menggunakan  logika  fuzzy  yaitu  flame  sensor,  sensor suhu DHT11,  mikrokontroler Arduino Uno, GSM Shield, LED,  buzzer,  telepon  seluler,  dan  catu  daya.  Input  yang diperoleh  dari  flame  sensor3  dan  sensor  DHT11  akan dikirim  dan  diproses  oleh  mikrokontroler  Arduino  Uno. Kemudian output sistem berupa nyala LED, bunyi buzzer, dan  data  pendeteksian  api  yang  telah  diproses  oleh
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Arduino  Uno  akan  dikirim  ke  GSM  Shield  kemudian sistem akan mengirim SMS berupa notifikasi ke user.

## Gambar 2 Perencanaan Kinerja Sistem
Logika  fuzzy  yang digunakan pada sistem pendeteksi api dalam  ruangan  berbasis  SMS  ini  adalah  sistem  inferensi fuzzy  mamdani (Mamdani Fuzzy Inference System). Pada metode mamdani, untuk mendapatkan output diperlukan 4 tahap yaitu:
1. Pembentukan himpunan fuzzy (fuzzifikasi).
2. Aplikasi fungsi implikasi (aturan).
3. Komposisi aturan.
4. Penegasan (defuzzifikasi).

## Gambar 3 Mekanisme Pendeteksian Api

## 1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  merupakan  proses  untuk  mengubah variabel  numeris  menjadi  variabel  linguistik.  Tahapan  ini meliputi  pembentukan  variabel  input  maupun  output, kemudian  untuk  setiap  variabel  dibagi  menjadi  satu  atau lebih  himpunan fuzzy . Pada  sistem  ini terdapat  2 variable yaitu suhu dan flame kemudian variable outputnya berupa besaran  intensitas  api.  Nilai  semesta  pembicaraan  untuk variable  input  didapatkan  dari  hasil  uji  coba  yang dilakukan  pada  ruangan  sebanyak  10  kali  pembacaan sensor.  Dari  hasil  uji  coba  didapatkan  suhu  normal ruangan  yaitu  30 o C  dan  pembacaan  sensor  flame  pada kondisi normal ruangan yaitu 1019. Setelah itu, dilakukan uji coba pada  model dengan api. Nilai pembacaan  sensor pada  tiap  awal  uji  coba  dijumlah  dan  dirata-ratakan kemudian dijadikan nlai batas bawah.

## Tabel 1 Himpunan Fuzy
Fun gsi Nama Variabel Nama Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan (unit) Domain Inp ut Suhu (C) Low [31-100] [31-35] Medium [33-37] High [35- 100]
Flame (ADC) Low [0-890] [500- 890] Medium [200- 600] High [0-300] Out put Fire Probabil ity (%) Very Low [0-100] [0-20] Low [15-45] Medium [40-70] High [65-95] Very High [90- 100]

## 2. Aplikasi Fungsi Implikasi
Pada  Metode  Mamdani,  fungsi  implikasi  yang digunakan adalah Min.
Aturan Dasar Fuzzy R1: If Suhu is LOW (31-35) and Flame is LOW (500-890) then fire probability is VERY LOW (0-20) R2:  If  Suhu  is  LOW  (31-35)  and  Flame  is  MEDIUM (200-600) then fire probability is LOW (15-45) R3:  If Suhu  is LOW (31-35) and Flame  is HIGH (0-300) then fire probability is MEDIUM (40-70) R4:  If  Suhu  is  MEDIUM  (33-37)  and  Flame  is  LOW (500-890) then fire probability is LOW (15-45) R5: If Suhu is MEDIUM (33-37) and Flame is MEDIUM (200-600) then fire probability is MEDIUM (40-70) R6: If Suhu is MEDIUM (33-37) and Flame is HIGH (0- 300) then fire probability is HIGH (65-95) R7:  If  Suhu  is  HIGH  (35-100)  and  Flame  is  LOW  (500- 890) then fire probability is MEDIUM (40-70) R8:  If  Suhu  is  HIGH  (35-100)  and  Flame  is  MEDIUM (200-600) then fire probability is HIGH (65-95) R9: If Suhu is HIGH (35-100) and Flame is HIGH (0-300) then fire probability is VERY HIGH (90-100)
Rule(s) yang Digunakan Berdasarkan  nilai  input  sensor  yang  telah  didapatkan, maka rules yang digunakan sebagai berikut.
[R2]  If  Suhu  is  LOW  and  Flame  is  MEDIUM  then  fire probability is LOW
α-predikat1 = μlow ∩ μmed = min (0,25;0,75) = 0,25
[R5]  If  Suhu  is  MEDIUM  and  Flame  is  MEDIUM  then fire probability is MEDIUM α-predikat5 = μmed ∩ μmed = min (0,5;0,75) = 0,5 3. Komposisi aturan (A1-15)/(30-15)=0,25 → A1 = 18,75 (45-A2)/(45-30)=0,25 → A2 = 41,25 (A3-40)/(55-40)=0,5 → A3 = 47,5 (70-A4 )/(70-55)=0,5 → A4 = 62,5

## 4. Defuzzifikasi
Metode  defuzzifikasi  yang  digunakan  adalah Metode Mean of Maximum (MOM).
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Tabel 9. Metode Mean of Maximum (MOM) Rules U(z) Z 1 0,25 18,75 2 0,25 41,25 3 0,5 47,5 4 0,5 62,5
Dari  hasil  defuzzifikasi  di  atas,  maka  kita  mendapatkan hasil output sistem dari nilai input suhu 34 dan flame 450 yaitu:
Fire probability = (47,5 + 62,5) / 2 = 55%
Jadi, intensitas api yang terdeteksi pada sistem yaitu 55% dengan tingkat besaran medium.
Aplikasi Logika Fuzzy pada MATLAB Pada  perhitungan  sebelumnya,  didapatkan  output  fire probability yaitu 55% sama seperti output yang dihasilkan oleh MATLAB pada Gambar .

## Gambar 4 Rule Viewer

## V. PENUTUP
Penelitian  ini  memiliki  beberapa  tahap  proses,  yaitu tahap  penelitian,  desain  sistem,  perakitan,  dan  uji  coba sistem  sebelum  kemudian  sistem  dapat  diaplikasikan. Desain  sistem  meliputi  desain  sistem  mekanik,  desain sistem  listrik,  dan  desain  software.  Pengujian  yang dilakukan pada sistem terdiri dari tiga tahap uji coba, yaitu uji  coba  struktural,  uji  coba  fungsional,  dan  uji  coba validasi.
Input sistem berupa suhu ruangan dan cahaya infra red api pada ruangan yang dideteksi oleh sensor suhu DHT11 dan flame sensor.  Kontrol  sistem menggunakan mikrokontroler  Arduino  Uno  yang  dihubungkan  dengan GSM  Shield  dengan  output  berupa  nyala  LED,  bunyi buzzer  dan  notifikasi  berupa  SMS.  Logika  fuzzy  pada sistem  ini  digunakan  untuk  menentukan  besarnya intensitas  api  yang  terdeteksi  dalam  model  ruangan  dan akan ditunjukkan pada isi SMS.
Pada model sistem ini terdapat 9 rules, yaitu jika suhu terdeteksi  low  dan  flame  terdeteksi  low  maka  fire probality  adalah  very  low.  Jika  suhu  terdeteksi  low  dan flame terdeteksi  medium,  maka  fire probality adalah  low. Jika  suhu  terdeteksi  low  dan  flame  terdeteksi  high,  maka fire  probality  adalah  medium.  Jika  suhu  terdeteksi
medium  dan  flame  terdeteksi  low,  maka  fire  probality adalah  low.  Jika  suhu  terdeteksi  medium  dan  flame terdeteksi  medium,  maka  fire  probality  adalah  medium. Jika  suhu  terdeteksi  medium  dan  flame  terdeteksi  high, maka fire probality adalah high. Jika suhu terdeteksi high dan  flame  terdeteksi  low,  maka  fire  probality  adalah medium.  Jika  suhu  terdeteksi  high  dan  flame  terdeteksi medium,  maka  fire  probality  adalah  high.  Jika  suhu terdeteksi  high  dan  flame  terdeteksi  high,  maka  fire probality adalah very high.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan dapat  disimpulkan  bahwa  Model  Sistem  Pendeteksi  Api Dalam  Ruangan  Berbasis  SMS  Menggunakan  Logika Fuzzy  memiliki  banyak  manfaat  dalam  pengembangan sistem  keamanan  ruangan  dari  bahaya  kebakaran.  Desain sistem ini sederhana tetapi dapat diaplikasikan secara luas untuk  pengembangan  penelitian  lanjutan.  Dengan  adanya sistem seperti ini maka akan meningkatkan kewaspadaan, meningkatan sistem keamanan, dan memberikan keselamatan.  Sehingga  dapat  menghindari  korban  jiwa maupun  kerugian  material  serta  dengan  diterapkannya logika  fuzzy  maka  output  yang  dihasilkan  menjadi  lebih akurat.
DAFTAR PUSTAKA [1] D.  D.  Jakarta,  "http://www.jakartafire.net/,"  2016.
[Online]. Available: http://www.jakartafire.net/. [Accessed 10 January 2016].
[2]  H. P. Sri Kusuma Dewi, Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[3]  K.  S.  S.  A.  Divya  Sharma,  "Implementation  of Artificial  Neural  Fuzzy  Inference  System  in  a  Real Time  Fire  Detection  Mechanism," International Journal  of  Computer  Applications, vol.  146,  no.  10, pp. 31-37, 2016.
[4]  R.  R.  Tri  Listyorini,  "A  prototype  fire  detection implemented  using  the  Internet  of  Things," World Transactions on Engineering and Technology Education, vol. 16, no. 1, pp. 42-46, 2018.
[5]  N.  H.  Febri  Maspiyanti,  "ROBOT  PEMADAM  API MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  LOGIC," Jurnal  Teknologi  Terpadu, vol.  3,  no.  2,  pp.  1-10, 2017.