Sistem pencegahan dini kebakaran gedung menggunakan logika fuzzy dengan inferensi Mamdani berbasis IoT : Building fire early prevention system using fuzzy logic with IoT-based Mamdani inference

Dede Rizki  Fitriadi; Adnan Rafi Al Tahtawi; Trisiani Dewi Hendrawati; Samirah Rahayu

doi:10.35313/jitel.v2.i2.2022.159-170

Authors

Dede Rizki Fitriadi Politeknik Sukabumi
Adnan Rafi Al Tahtawi Politeknik Negeri Bandung
Trisiani Dewi Hendrawati Politeknik Sukabumi
Samirah Rahayu Politeknik Sukabumi

DOI:

https://doi.org/10.35313/jitel.v2.i2.2022.159-170

Keywords:

pencegahan dini kebakaran, logika fuzzy, IoT, Telegram

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pencegahan dini kebakaran dalam sebuah ruangan dengan metode logika fuzzy berbasis Internet of Things (IoT). Sistem yang dibuat terdiri dari masukan berupa sensor api, sensor asap, dan sensor suhu. Pada bagian keluaran terdapat relai untuk mengaktifkan exhaust dan pompa air untuk memadamkan api. Logika fuzzy dengan metode inferensi Mamdani diterapkan sebagai algoritma pengambilan keputusan dalam menentukan tingkat pemadaman api saat terjadi potensi kebakaran. Pada sistem IoT, dirancang aplikasi pengiriman melalui Telegram sehingga dapat mengirimkan pesan peringatan kepada pengguna. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa ketiga sensor dapat bekerja dengan baik dimana sensor suhu DS18B20 memiliki rata-rata kesalahan sebesar 0,1% jika dibandingkan dengan Thermometer, sensor gas MQ-5 dapat mendeteksi berbagai jenis gas, dan sensor api dapat mendeteksi titik api dengan jarak sekitar 1 m. Mikrokontroler Wemos D1 R2 melalui komunikasi jaringan WiFi dapat mengirimkan data ke web server dengan jarak 40 meter terhadap router sehingga data dapat ditampilkan pada aplikasi Telegram. Logika fuzzy dengan inferensi Mamdani dapat mendeteksi adanya potensi kebakaran dengan rata-rata kesalahan kurang dari 1% jika dibandingkan dengan hasil simulasi MATLAB.

References

Y. Mareta and B. Hidayat, “Evaluasi Penerapan Sistem Keselamatan Kebakaran Pada Gedung-Gedung Umum Di Kota Payakumbuh,” Jurnal Rekayasa Sipil (JRS-Unand), vol. 16, no. 1, pp. 65-76, 2020.

(2021), News Detik. [Online]. Tersedia: https://news.detik.com/berita/d-5943667/kasus-kebakaran-lapas-tangerang-eks-kalapas-ungkap-tak-pernah-ada-simulasi

A. U. Abidin and F. R. Putranto, “Identifikasi Fasilitas Safety Building Sebagai Upaya Perguruan Tinggi,” J. Med. Respati, vol. 12, no. 4, pp. 51–55, 2017.

S. F. Sinaga, B. K. Lase, P. S. Putta, J. Partiwin, and F. Azmi, “Implementasi Fuzzy Logic Tsukamoto Untuk Deteksi Gas LPG Berbasis Arduino,” J. Mantik Penusa, vol. 1, no. 1, pp. 51–55.

A. I. Nurseha, “Rancang Bangun Kendali Gas Untuk Mencegah Kebakaran Akibat Kebocoran Lpg Menggunakan Fuzzy Logic Berbasis Internet of Things,” Tugas Akhir Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya, 2019.

M. Hasan and A. R. Al Tahtawi, “Android Early Fire Detector Integrated with Multisensor and Bluetooth Communications,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 6, no. 2, pp. 64–70, 2018.

L. Hakim and V. Yonatan, “Deteksi Kebocoran Gas LPG menggunakan Detektor Arduino dengan algoritma Fuzzy Logic Mandani,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 1, no. 2, pp. 114–121, 2017.

I. Nurromianto, “Rancangan Prototipe Pendeteksian Dini Lokasi Kebakaran Rancangan Prototipe Pendeteksian Dini Lokasi Kebakaran Dan Pemberitahuan Via Sms,” Skripsi Universitas Jember, 2015.

L. Wu, L. Chen, and X. Hao. “Multi-sensor data fusion algorithm for indoor fire early warning based on BP neural network,” Information, vol. 12, no. 59, pp. 1-12, 2021.

W. Zhang, “Electric fire early warning system of gymnasium building based on multi-sensor data fusion technology,” in 2021 International Conference on Machine Learning and Intelligent Systems Engineering (MLISE), Chongqing, 2021, pp. 339-343.