Implementasi dan Perbandingan Kinerja Algoritma Fuzzy Tsukamoto dan Mamdani pada Sistem Exhaust Fan Berbasis IoT

Abstract

Dalam produksi kerupuk, proses penggorengan sering menghasilkan asap dan panas berlebih yang dapat berdampak buruk pada kesehatan pekerja. Asap dapur mengandung senyawa berbahaya seperti sulfur oksida, nitrogen dioksida, dan karbon monoksida. Diperlukan kipas pembuangan untuk mengeluarkan asap dan menstabilkan suhu, namun kontrol manual kurang efektif. Sistem kontrol otomatis, termasuk mikrokontroler, set points, PID, dan logika fuzzy, telah dikembangkan. Kontrol berbasis fuzzy dianggap paling baik untuk beradaptasi dengan kondisi lingkungan. Penelitian ini mengevaluasi perbedaan antara metode fuzzy Mamdani dan fuzzy Tsukamoto dalam mengontrol kipas pembuangan. Pengujian dilakukan dengan 100 titik data selama 5 kali percobaan untuk masing-masing metode. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode logika fuzzy Tsukamoto mencapai akurasi lebih baik yaitu 99,35%, dibandingkan dengan logika fuzzy Mamdani yang hanya mencapai 95,45%. Oleh karena itu, sistem kontrol kipas pembuangan lebih efektif menggunakan metode logika fuzzy Tsukamoto. Metode fuzzy Tsukamoto memberikan respon yang lebih cepat dan tepat dalam menyesuaikan kecepatan kipas terhadap perubahan kondisi asap dan suhu di dapur. Hal ini dikarenakan metode Tsukamoto mampu menangani perubahan input yang lebih kompleks dan menghasilkan output yang lebih halus. Di sisi lain, metode fuzzy Mamdani memiliki kelebihan dalam hal kesederhanaan dan kemudahan implementasi, namun kurang responsif terhadap perubahan kondisi yang cepat.