Firdaus, Addin Miftachul (2019) Sistem Deteksi Titik Kebakaran dengan Algoritme K-Nearest Neighbor menggunakan Sensor Suhu dan Sensor Api. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
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.
English Abstract
Fires are disasters that occur every year. Fires can occur based on technical factors or because of a natural disaster. Fire safety system itself has existed since long usually stationed in offices or large building. Which is only a sound system and where there is smoke alarm system will prevent this water spraying, but with all the preparations remain many who are victims of fires, especially in offices. The system can not detect the location of the fire is beneficial in the prevention of the effects of fire and facilitate the evacuation path. So in this study, the location of the fire detection system using LM35 temperature sensor and sensor flame classified using the method of K-Nearest neigbor and processed in the microcontroller Arduino Uno. The system works starting from LM35 sensor which reads the temperature around if there is a flame sensor flame will be active as trigger beginning a process of calculation using K-Nearest Neighbor. This method was chosen because in the process of classifying the accuracy of this method is very high when coupled with a lot of training data. Once the research is done, there are some conclusions that accuracy of location detection system fires using methods K-neareast neigbor This is obtained from the test results do not use the system in the room air conditioner with an accuracy of 80,55% with the testing of all the locations of hotspots in each - each region and subsequent conclusion of this system performance based on the speed of computation time of the initial system detected the fire to display the results of the classification system have an average processing time of 1428,83 ms, or about 1.428 seconds in determining the location of the hotspots are.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/678/051907870 |
| Uncontrolled Keywords: | kebakaran, klasifikasi, K-Neareast Neighbor, sensor LM35, sensor flame, fire, classification, K-neareast Neighbor, LM35 sensor, flame sensor |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 003 Systems > 003.1 System identification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 05 Aug 2020 07:35 |
| Last Modified: | 09 Mar 2022 06:51 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/174138 |
Preview |
Text
Addin Miftachul Firdaus (2)ok.pdf Download (4MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |