MUHAMMAD YUDISTIRA BERLIANDHI (2025) PENGEMBANGAN PROTOTIPE SISTEM DETEKSI DINI KEBAKARAN BERBASIS INTERNET OF THINGS (IOT) DENGAN VERIFIKASI MULTI-SENSOR DAN KAMERA PADA GEDUNG BERTINGKAT DALAM SISTEM TERINTEGRASI IGNISCORE. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.

	Text (Halaman Judul) Halaman Judul.pdf Download (743kB)
	Text (Lembar Pengesahan) Lembar Pengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (821kB)
	Text (Abstrak) Abstrak.pdf Restricted to Registered users only Download (257kB)
	Text (Bab I) Bab I.pdf Download (282kB)
	Text (Bab II) Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (566kB)
	Text (Bab III) Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (821kB)
	Text (Bab IV) Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Bab V) Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (199kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (247kB)
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)
	Text (Naskah Publikasi) Naskah Publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (634kB)
	Text (Full Text) Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (8MB)

Abstract

Kebakaran merupakan salah satu bencana yang kerap terjadi di lingkungan perkotaan, khususnya pada bangunan bertingkat, dengan potensi kerugian material serta ancaman keselamatan jiwa yang tinggi. Sistem deteksi kebakaran konvensional yang masih bergantung pada sensor tunggal cenderung rentan terhadap alarm palsu akibat pengaruh lingkungan, serta hanya mampu menghasilkan satu jenis respons deteksi berupa aktivasi alarm. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan prototipe sistem deteksi dini kebakaran berbasis Internet of Things (IoT) dengan verifikasi multi-sensor dan kamera berbasis kecerdasan buatan. Sistem ini menggabungkan sensor api, sensor asap (MQ-2), sensor suhu (DHT22), serta kamera webcam yang dianalisis menggunakan model YOLOv8 untuk verifikasi visual secara real-time. Mikrokontroler ESP32 berperan sebagai pusat pengendali data sensor dan komunikasi perangkat. Hasil pengujian dalam miniatur gedung bertingkat dua lantai berukuran 36 × 22 × 27 cm menunjukkan sistem mampu mendeteksi kebakaran dalam rentang waktu 4–6 detik dengan tingkat akurasi sebesar 95,83%. Integrasi multi-sensor dan kamera berbasis AI secara signifikan dapat meminimalkan potensi alarm palsu sekaligus meningkatkan kecepatan dan keandalan sistem dalam merespons kebakaran. Prototipe ini diharapkan menjadi dasar pengembangan sistem deteksi kebakaran adaptif untuk bangunan multifloor.

Dosen Pembimbing:	Widyasmoro, S.T., M.Eng. | NIDN0511058302
Item Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	Fire, Internet of Things (IoT), Multi-Sensor, AI Camera, ESP32, YOLOv8, Detection Logic
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro
Depositing User:	Eko Kurnawan
Date Deposited:	12 Aug 2025 08:23
Last Modified:	12 Aug 2025 08:23
URI:	https://etd.umy.ac.id/id/eprint/52121

Actions (login required)

View Item