Implementasi Fuzzy Logic sebagai Deteksi Asap Rokok dan Suhu Ruangan Berbasis Telegram Bot

Abstract

Berbagai lapisan masyarakat di Indonesia memiliki prevalensi perokok aktif yang meningkatkan angka kematian dan penyakit secara bersamaan akibat asap rokok. Rokok mengandung zat berbahaya seperti, tar, nikotin, dan karbon monoksida yang memicu berbagai penyakit. Studi ini bertujuan untuk merancang hardware deteksi asap rokok berbasis Fuzzy Logic menggunakan pendekatan Mamdani dan Sugeno untuk membandingkan optimalisasi tiap metode pada alat deteksi. Rancang bangun sistem menggunakan platform Arduino IDE dan ESP32 menjadi mikrokontroler yang dilengkapi sensor gas dan suhu untuk memonitoring kondisi pada ruangan secara langsung. Studi ini menggunakan dua pendekatan yaitu Mamdani atau Sugeno yang diharapkan dapat memberikan optimalisasi pada kinerja alat dalam deteksi asap dan suhu ruangan berdasarkan input dari sensor kemudian mengirimkan notifikasi kondisi tersebut pada Telegram Bot. Studi ini menghasilkan sistem pengendalian kualitas udara menggunakan pendekatan Fuzzy Logic dari asap rokok dan suhu ruangan yang dilengkapi pengiriman notifikasi melalui modul WiFi NodeMCU ESP32 ke Telegram Bot untuk mengetahui tiap kondisi yang terjadi dalam ruangan. Pendekatan yang digunakan memberikan optimalisasi bagi alat, pendekatan Mamdani menunjukkan rata-rata kesalahan sistem sebesar 1,43% dibandingkan dengan Sugeno yang memiliki rata-rata kesalahan sebesar 2,02%. Pendekatan Mamdani menunjukkan pengoptimalan kinerja alat dan akurasi yang lebih baik dengan menunjukkan persentase eror yang lebih rendah dibandingkan dengan pendekatan Sugeno dalam rancangan alat deteksi asap rokok dan suhu ruangan berbasis Fuzzy Logic menggunakan sensor MQ-7 dan sensor DHT-22.