Sistem Deteksi Dini Bencana Kebakaran dalam Gedung berbasis Internet of Things (IoT)

Abstract

Kebakaran dalam gedung merupakan suatu peristiwa yang terjadi secara tidak disengaja maupun disengaja pada benda yang rentan terbakar berakibat menjalarnya api di tiap sudut ruangan dalam gedung. Proses datangnya kebakaran belum dapat di deteksi secara monitoring data suhu langsung di tangan pengelola gedung. Berdasarkan permasalahan yang muncul perlu adanya sistem pendeteksi dini bencana kebakaran yang dapat memberitahu akan informasi seputar rangkaian proses munculnya api dengan peringatan dini berupa grafik, memunculkan data atribut digunakan yaitu kecepatan rambat api, kenaikan suhu api, dan arah rambatan api. Proses penentuan perancangan sistem dalam simulasi menggunakan alat pengukur suhu untuk mendapat nilai data suhu ruangan. Dari perolehan data tersebut peneliti memilih metode perhitungan menggunakan klasterisasi untuk mengelompokkan kategori dari tingkatan parameter data karakteristik api. Hasil K-Means Clustering yang diperoleh ada 3 kelompok pusat Cluster 1: 222,3333333; 58,33333333; 100. Hasil pengujian menunjukkan bahwa deteksi dini kebakaran mampu memunculkan informasi deteksi dini kebakaran sesuai dengan data yang sudah dikelompokkan dengan hasil perhitungan manual terjadi 2 kali iterasi, mampu menampilkan monitoring data kebakaran kepada pihak pengelola gedung dan mengirim langsung kepada pihak pemadam kebakaran sesuai dengan clustering kategori tingkatan suhu api.