Pratama, Septian Mukti (2018) Implementasi Algoritme Naive Bayes Menggunakan Arduino Uno Untuk Otomatisasi Lampu Ruangan Berdasarkan Kebiasaan Dari Penghuni Rumah. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Lampu merupakan peralatan yang pasti dimiliki di setiap rumah karena lampu merupakan alat yang sangat berperan penting dalam kehidupan sehari-hari. Lampu pijar sangat membantu kepada pemilik rumah untuk melakukan aktifitas didalam rumah dengan menerangi seluruh ruangan didalam rumah terutama, saat matahari mulai tenggelam. Penelitian ini bertujuan untuk membantu penghuni dirumah dalam melakukan kontrol lampu dengan cara melakukan otomatisasi lampu yang dapat mempelajari perilaku penghuni rumah dalam menyalakan dan mematikan lampu. Penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes untuk melakukan pengklasifikasian waktu nyala atau mati lampu berdasarkan kebiasaan pengguna dalam menyalakan dan mematikan lampu. Hasil dari proses pengklasifikasian tersebut akan menghasilkan otomatisasi waktu terhadap nyala dan mati pada lampu. Metode Naive Bayes dipilih sebagai salah satu teknik untuk klasifikasi, karena metode ini hanya membutuhkan sejumlah kecil data pelatihan untuk memperkirakan parameter yang diperlukan untuk klasifikasi. Selain itu, pada penelitian ini menggunakan mikrokontroller Arduino Uno untuk menerapkan proses otomatisasi lampu dan RTC untuk menyesuaikan waktu secara Real Time. Dari hasil beberapa pengujian yang dilakukan diketahui persentase akurasi pada sistem menggunakan metode Naive Bayes dengan jumlah data latih sebanyak 40 data dan data uji sebanyak 13 data, diperoleh akurasi sebesar 84,61% untuk orang pertama dan 92,30% pada orang kedua. Waktu pemrosesan rata-rata selama 0,25 detik dari 13 kali pengujian.
English Abstract
Lamps are the equipment that must be owned in every home because the lights has an important role in everyday life. The lamp are very helpful to the home owner to do the activities in the house by lighting up the entire room inside the house, especially as the sun began to sink. This study aims to help residents at home in controlling the lights by doing automation of lights that can learn the behavior of the residents in turning on and turning off the lights. This study uses Naive Bayes algorithm to classify the time turn on or off light based on the user's habits in turning on and off the lights. The result of the classification process will result in the time of automation the lamp. The Naive Bayes method was chosen as one of the techniques for classification, because this method requires only a small amount of training data to estimate the parameters required for classification. In addition, in this study using Arduino Uno microcontroller to apply the process of automation of lamps and RTC to adjust in Real Time. From the results of several tests performed known the percentage of accuracy on the system using Naive Bayes method with the amount of data train as much as 40 data and test data of 13 data, obtained accuracy of 84.61% for the first person and 92.30% in the second. Average processing time for 0.25 seconds from 13 test.
Item Type: | Thesis (Sarjana) |
---|---|
Identification Number: | SKR/FTIK/2018/131/051801118 |
Uncontrolled Keywords: | Smart Home, Lampu, Naive Bayes, Kebiasaan |
Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
Date Deposited: | 28 Jun 2018 02:43 |
Last Modified: | 26 Oct 2021 07:44 |
URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/11688 |
Preview |
Text
BAB IV.pdf Download (433kB) | Preview |
Preview |
Text
Bagian Depan.pdf Download (755kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VI.pdf Download (720kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB V.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VII.pdf Download (295kB) | Preview |
Preview |
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (308kB) | Preview |
Preview |
Text
10. Lampiran.pdf Download (427kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB III.pdf Download (327kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB II.pdf Download (708kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB I.pdf Download (322kB) | Preview |
Actions (login required)
![]() |
View Item |