Sistem Pemantauan dan Pendeteksi Kebakaran berbasis Logika Fuzzy dan Real-time Database

ABSTRAKKebakaran rumah seringkali disebabkan oleh kelalaian manusia. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat mendeteksi kebakaran secara online realtime. Pada studi ini, dirancang dan diimplementasikan sebuah sistem pendeteksi kebakaran dengan sejumlah sensor untuk mengukur beberapa parameter lingkungan. Sistem ini dilengkapi dengan pengambil keputusan menggunakan metode fuzzy logic. Parameter lingkungan yang diukur mencakup suhu ruangan, asap dan api yang kemudian dapat dimonitor secara real-time melalui web interface menggunakan Internet of Things platform. Pengujian menunjukkan bahwa detektor dapat mendeteksi api dengan jarak hingga 100 cm dengan akurasi mencapai 100%. Pengujian sensor suhu menunjukkan akurasi 98.79%, sementara itu detektor asap memperoleh akurasi 77.81%. Sistem ini mampu mengirimkan data dengan rata-rata delay transmisi 0.62 detik. Sistem usulan ini diharapkan dapat menyediakan pemantauan kondisi suatu ruangan secara real-time.Kata kunci: Kebakaran, Real-Time, Deteksi, Fuzzy, Internet Of Things ABSTRACTHouse fires are often caused by human error. Therefore, we need a system that can detect fires online real-time. In this study, a fire detection system with a number of sensors is designed and implemented to measure several environmental parameters. This system is equipped with a decision maker using the fuzzy logic method. The environmental parameters measured include room temperature, smoke and fire which can then be monitored in real time via a web interface using the Internet of Things platform. Tests show that the detector can detect fires with a distance of up to 100 cm with an accuracy of up to 100%. The temperature sensor test shows an accuracy of 98.79%, while the smoke detector generates an accuracy of 77.81%. This system is capable of sending data with an average transmission delay of 0.62 seconds. This proposed system is expected to provide realtime monitoring of the condition of a room.Keywords: Fire, Real-time, detection, Fuzzy, internet of things