RANCANG BANGUN SISTEM PERINGATAN DINI KEBAKARAN AKIBAT KEBOCORAN TABUNG GAS

Kebocoran tabung gas merupakan salah satu penyebab utama terjadinya kebakaran dan ledakan, baik di lingkungan rumah tangga maupun industri. Oleh karena itu, deteksi dini terhadap kebocoran gas sangat penting untuk mencegah kecelakaan yang dapat mengancam keselamatan jiwa.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pendeteksi dini kebakaran akibat kebocoran tabung gas, yang didukung oleh machine learning algoritma Random Forest. Sistem ini menggunakan sensor gas MQ-2 yang terhubung dengan mikrokontroler ESP32 untuk mendeteksi
konsentrasi LPG secara real-time. Data sensor yang diperoleh dikirimkan ke database Firebase dan ditampilkan melalui website monitoring untuk memudahkan pemantauan. Algoritma Random Forest diterapkan untuk mengklasifikasikan hasil pembacaan sensor menjadi tiga kategori status: Aman, Waspada, dan Bahaya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendeteksi
kebocoran gas, dengan akurasi klasifikasi sebesar 100%. Selain itu, sistem juga dilengkapi dengan fitur notifikasi otomatis, yang akan memberikan peringatan kepada pengguna melalui buzzer dan aplikasi Telegram.