Program Pengendali Kipas Angin Berdasarkan Suhu dan Kelembaban Menggunakan Logika Fuzzy - Nurul Taukid, Mochamad; Elzandy, Imeldha; Putri Adyani, Adelia; Puspita Sari, Anggraini (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2023)
Pemanasan global yang menyebabkan perubahan iklim yang tidak stabil dan peningkatan permukaan laut yang dikarenakan emisi gas rumah kaca, seperti metana dan karbondioksida, akibat aktivitas manusia. Melalui Program Pengendalian Kecepatan Kipas Angin dengan logika fuzzy berdasarkan Suhu dan Kelembaban memiliki manfaat dalam menghemat energi listrik, mengurangi dampak pemanasan global, serta meningkatkan efisiensi energi. Fuzzy Inference System atau FIS adalah suatu bagian yang penting dalam logika fuzzy yang pemetaannya didapatkan oleh beberapa aturan atau rules IF-THEN, logika fuzzy ini dapat mengambil keputusan dan membedakan pola. Dalam logika fuzzy terdapat tiga metode yang sering digunakan, diantaranya yaitu metode Tsukamoto, Mamdani, dan Sugeno. yang membedakannya adalah agregasi, defuzzifikasi dan konsekuensi aturan fuzzy. Penerapan metode fuzzy Mamdani dan Tsukamoto dalam Program Pengendali Kipas Angin, memiliki 2 input yaitu suhu dan kelembaban yang memiliki nilai himpunan berupa suhu dingin, suhu hangat, suhu panas, kelembaban kering, kelembaban normal, serta kelembaban basah yang akan menghasilkan sebuah output kecepatan yang memiliki nilai himpunan kecepatan lambat, kecepatan sedang, kecepatan cepat. Pengujian tingkat keakuratan metode Mamdani dan Tsukamoto memperoleh nilai akurasi sebesar 73,27737824964979% untuk metode Mamdani dan 73,2775468129201% untuk metode Tsukamoto dengan selisih nilai keakuratan sekitar 0,000168 persen. Metode Tsukamoto memiliki tingkat akurasi yang lebih besar daripada metode mamdani pada program pengendali kipas angin berdasarkan suhu dan kelembaban.