Project’s Detail

RANCANG BANGUN SISTEM PENDETEKSI KEBAKARAN DINI BERBASIS LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN MULTISENSOR

Abstrak (Abstracts)

In Indonesia, cases of residential house fires are still rampant. This resulted in considerable losses for the population of Indonesia. If there is no prevention or countermeasure, it is possible that the danger of a house fires will continue. Therefore, this system exists to create a condition where the system is able to detect the potential that will bring a fire hazard. In this system using a method that is the application of a multisensory system in detecting the presence of fire, smoke and temperature in the room. The sensors used include KY026 fire sensor, MQ9 smoke sensor and DS18B20 temperature sensor. Then the system also implements an intelligent system that is fuzzy logic to process sensor reading data. The three sensor inputs will be processed through the fuzzification stage, rule evaluation and then deffuzification. The output of this system is in the form of firm values, namely the values 1 to 5 from the results of the multisensory defuzzification in each module. So the average error of the defuzzification is 0.99% after being compared with the MATLAB output. This system is expected to be able to provide early warning of the threat of fire, reduce the risk of casualties, and be able to be implemented to a wider scale or scope. Di Indonesia kasus kebakaran rumah penduduk masih marak terjadi. Hal ini mengakibatkan kerugian yang cukup besar bagi penduduk Indonesia. Jika hal ini tidak ada pencegahan atau penanggulangan, maka tidak menutup kemungkinan bahaya kebakaran rumah akan terus akan terus terjadi. Oleh karena itu sistem ini ada untuk membuat sebuah kondisi dimana sistem tersebut mampu mendeteksi akan adanya potensi yang akan mendatangkan bahaya kebakaran. Dalam sistem ini menggunakan sebuah metode yaitu pengaplikasian sistem multisensor dalam mendeteksi adanya api, asap dan suhu di dalam ruangan. Sensor yang digunakan meliputi sensor api KY026, sensor asap MQ9 dan sensor suhu DS18b20. Lalu pada sistem juga ditanamkan sebuah sistem cerdas yaitu logika fuzzy untuk mengolah data pembacaan sensor. Ketiga input sensor tersebut akan diolah melalui tahap fuzzifikasi, evaluasi rule kemudian deffuzifikasi. Hasil output dari sistem ini berupa nilai tegas yaitu nilai 1 sampai 5 dari hasil defuzzifikasi multisensor pada setiap modul. Sehingga ditemukan rata-rata error hasil defuzzifikasi sebesar 0.99% setelah dibandingkan dengan output MATLAB. Sistem ini diharapkan mampu memberikan peringatan dini terhadap adanya ancaman kebakaran, mengurangi resiko timbulnya korban jiwa, dan mampu diimplementasikan ke skala atau ruang lingkup yang lebih luas.

Keyword : fuzzy, defuzzification, multisensory, KY 026 fire sensor, MQ 9 smoke sensor, DS18b20 temperature sensor.

Nilai Properti

Penulis : BOBBY ADE SAPUTRA, NIM : 932016008, Penerbit : Politeknik Negeri Balikpapan, Program Studi : TEKNIK ELEKTRONIKA, Tahun : 2019, Bahasa : Indonesia, Jenis Penelitian : Tugas Akhir, Lokasi : Prepustakaan Poltekba,

---