Rancang Bangun Sistem Peringatan Dini Pendeteksi Kebakaran Dengan Metode Pengolahan Citra Berbasis Iot

Sagala, Kevin Junaedi H (2023) Rancang Bangun Sistem Peringatan Dini Pendeteksi Kebakaran Dengan Metode Pengolahan Citra Berbasis Iot. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_COVER.pdf - Published Version Download (40kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (116kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_SURAT PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf - Published Version Download (95kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_SURAT PERNYATAAN TIDAK PLAGIAT.docx - Published Version Download (146kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (223kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (232kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_BAB I.pdf - Published Version Download (147kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_BAB II.pdf - Published Version Download (774kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (608kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (960kB) | Request a copy
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_BAB V.pdf - Published Version Download (126kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (16kB)
	Text UNIKOM_KEVIN JUNAEDI_KONTAK PENULIS DAN KONTRIBUTOR.pdf - Published Version Download (442kB)

Abstract

Kebakaran dapat mengakibatkan kerugian serius terhadap nyawa dan harta benda, namun sulit untuk diprediksi lokasinya. Oleh karena itu, riset ini bertujuan mengembangkan sistem peringatan dini pendeteksi kebakaran melalui pendekatan pengolahan citra berbasis Internet of Things (IoT). Dengan mengintegrasikan sensor suhu, sensor asap, dan webcam, penelitian ini mengatasi keterbatasan dari sistem pendeteksi kebakaran yang sudah ada. Penggunaan algoritma YOLO (You Only Look Once) digunakan untuk mendeteksi objek-api dalam citra yang diambil oleh webcam. Jika webcam mendeteksi adanya api, citra tersebut akan diproses melalui pengolahan citra dan hasilnya berupa gambar serta data dari sensor DHT22, MQ2, dan titik koordinat lokasi dari modul GPS akan dikirimkan ke Aplikasi Telegram sebagai peringatan dini jika terdeteksi adanya indikasi kebakaran. Dari hasil pengujian, sistem ini mampu mendeteksi keberadaan api dengan akurasi tinggi. Pada siang hari, rata-rata akurasi mencapai 94%, presisi 97%, dan recall 82%. Pada malam hari, seluruh metrik performa (akurasi, presisi, dan recall) mencapai nilai maksimum, yaitu 100%. Ini menggambarkan kemampuan sistem dalam mendeteksi api dengan akurasi dan presisi yang tinggi, dan alat ini juga dapat dikembangkan dengan menambahkan pergerakan kamera dan penyemprotan otomatis dengan tujuan memperlambat besarnya api jika terjadinya kebakaran.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	webcam, Aplikasi Telegram,YOLO, Sensor DHT22, Sensor MQ2, Modul GPS.
Subjects:	600_TECHNOLOGY. > 620_Engineering & Allied Operations. T Technology > TC Hydraulic engineering. Ocean engineering
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Elektro (31)
Depositing User:	Mia Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	28 Nov 2024 02:21
Last Modified:	28 Nov 2024 02:21
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/9522

Actions (login required)

View Item