SMART FIRE EXTINGUISHER BERBASIS IOT MENGGUNAKAN FIREBALL DRY CHEMICAL POWDER: DETEKSI API BERBASIS METODE SIFT PADA SISTEM SMART FIRE EXTINGUISHER MENGGUNAKAN FIREBALL

2103431045, Yunita Putri Indraswari (2025) SMART FIRE EXTINGUISHER BERBASIS IOT MENGGUNAKAN FIREBALL DRY CHEMICAL POWDER: DETEKSI API BERBASIS METODE SIFT PADA SISTEM SMART FIRE EXTINGUISHER MENGGUNAKAN FIREBALL. D4 thesis, Politeknik Negeri Jakarta.

[thumbnail of Halaman Identitas] Text (Halaman Identitas)
Halaman Identitas_Yunita Putri Indraswari.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of Isi Skripsi] Text (Isi Skripsi)
Isi Skripsi_Yunita Putri Indraswari.pdf
Restricted to Hanya Civitas Akademika PNJ

Download (2MB)
[thumbnail of Jurnal] Text (Jurnal)
Jurnal Smart Fire Extinguisher Berbasis IoT Menggunakan Fireball Dry Chemical Powder_Yunita Putri Indraswari.pdf
Restricted to Hanya Staff Repositori

Download (527kB)

Abstrak

Penanganan masalah kebakaran pada bangunan modern menemui beberapa kendala kritis, seperti sistem deteksi dini yang kurang memadai, keterbatasan teknologi konvensional yang tidak real-time, dan umumnya tidak dilengkapi sistem pemadaman awal otomatis yang responsif. Pada gedung-gedung tinggi dan fasilitas industri, keterbatasan ini menyebabkan waktu respons yang lama dan meningkatkan risiko kerugian material serta jiwa yang signifikan. Meskipun telah banyak penelitian tentang sistem pemadam kebakaran otomatis, namun masih terdapat kesenjangan dalam integrasi teknologi computer vision untuk deteksi api presisi dengan sistem arm robot pemadam yang responsif dalam satu sistem terintegrasi. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan alat pemadam api otomatis menggunakan teknologi computer vision berbasis algoritma SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) yang terintegrasi dengan sistem arm robot pemadam otomatis. Sistem dilengkapi dengan webcam USB yang terhubung Raspberry Pi 3 Model B untuk deteksi api real-time, buzzer aktif 2000 Hz
sebagai sistem notifikasi, dan arm robot dengan motor stepper serta servo motor yang dikendalikan Node MCU ESP32. Pengujian dilakukan secara sistematis dengan total 30
percobaan untuk setiap subsistem. Hasil pengujian menunjukkan performa sangat baik dengan tingkat keberhasilan keseluruhan 96,67% yang melampaui target akurasi >95%. Sistem deteksi api berbasis SIFT, notifikasi buzzer, dan arm robot masing-masing mencapai keberhasilan 96,67% dengan delay respons 150-200 ms. Sistem mampu
melakukan operasi pemadaman dengan integrasi teknologi computer vision, embedded system, dan IoT yang dapat diandalkan dalam kondisi darurat, menunjukkan potensi
sangat baik sebagai solusi inovatif penanganan kebakaran.

Tipe Dokumen: Thesis / Skripsi / Tugas Akhir (D4)
Subjek: 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem
000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data
Bidang, Unit, atau Jurusan Yang Ditujukan: Teknik Elektro > Instrumentasi dan Kontrol Industri D4
User ID Pengunggah: Yunita Putri Indraswari
Date Deposited: 16 Jul 2025 02:25
Last Modified: 16 Jul 2025 02:25
URI: https://repository.pnj.ac.id/id/eprint/27567

Actions (login required)

View Item
View Item