Sistem Deteksi Titik Kebakaran dengan Algoritme K-Nearest Neighbor menggunakan Sensor Suhu dan Sensor Api
| Main Author: | Firdaus, Addin Miftachul |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/174138/1/Addin%20Miftachul%20Firdaus%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/174138/ |
Daftar Isi:
- Kebakaran merupakan bencana yang terjadi setiap tahunnya. Kebakaran dapat terjadi berdasarkan faktor teknis ataupun karena bencana alam. Sistem pengamanan kebakaran sendiri sudah ada sejak lama yang biasanya ditempatkan pada perkantoran atau bangunan besar. Yang mana sistem hanya berupa bunyi alarm dan apabila terdapat asap sistem akan melakukan pencegahan dengan penyemprotan air tetapi dengan persiapan semua itu tetap ada banyak yang menjadi korban kebakaran khususnya di perkantoran. Sistem tersebut tidak dapat mendeteksi lokasi titik kebakaran yang bermanfaat dalam pencegahan dampak kebakaran dan memudahkan proses jalannya evakuasi. Sehingga pada penelitian ini dibuat sistem pendeteksi lokasi titik kebakaran dengan menggunakan sensor suhu LM35 dan sensor flame yang diklasifikasikan menggunkan metode K-Nearest Neigbor dan diproses dalam mikrokontroler Arduino Mega. Cara kerja sistem ini dimulai dari sensor LM35 yang membaca suhu disekitar apabila terdapat nyala api maka sensor flame akan aktif sebagai trigger dimulainya proses perhitungan menggunakan K-Nearest Neighbor. Metode ini dipilih karena dalam proses pengklasifikasian keakuratan metode ini sangat tinggi apabila ditambah dengan data latih yang banyak. Setelah penelitian dilakukan, terdapat beberapa kesimpulan yaitu Akurasi dari sistem pendeteksi lokasi titik kebakaran menggunakan metode K-Neareast Neigbor ini diperoleh dari hasil pengujian sistem pada ruangan tidak menggunakan AC dengan akurasi sebesar 80,55% dengan pengujian semua lokasi titik api di masing – masing daerah dan kesimpulan selanjutnya Performa sistem ini berdasarkan kecepatan waktu komputasi sistem dari awal terdeteksi api sampai menampilkan hasil klasifikasi oleh sistem mempunyai waktu pemrosesan rata-rata sebesar 1428,83 ms atau sekitar 1,428 detik dalam menentukan lokasi titik api berada.