.
2026 · Book · Koleksi Perpustakaan
.
Profil penulis
2 karya publik ditemukan.
.
Kebakaran merupakan bencana yang menimbulkan kerugian signifikan terhadap keselamatan jiwa dan harta benda, yang sering diperparah oleh keterlambatan respons akibat deteksi manual. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi dini kebakaran berbasis mobile robot Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan kamera dan web monitoring. Sistem menggunakan sensor DHT22, MQ-2, sensor api 5 channel, sensor ultrasonik, serta kamera ESP32-CAM, dengan ESP32-S3 sebagai pusat kendali yang mengirimkan data ke web berbasis Laravel melalui HTTP REST API. Metode Rule-Based System (RBS) digunakan untuk mengklasifikasikan kondisi menjadi Aman, Waspada, dan Bahaya, sekaligus mengatur pergerakan robot. Hasil pengujian menunjukkan sistem bekerja secara fungsional dan terintegrasi dengan baik, dengan akurasi keseluruhan sebesar 61,1% dari 18 skenario pengujian. Kinerja sistem lebih optimal pada kondisi indoor (88,9%) dibandingkan outdoor (33,3%), yang dipengaruhi oleh faktor lingkungan. Sistem memiliki keandalan komunikasi yang baik dengan nilai packet loss sebesar 0%, namun masih terdapat delay yang cukup tinggi, yaitu rata-rata 1998,04 ms pada indoor dan 1342,3 ms pada outdoor. Perbedaan nilai delay tersebut dipengaruhi oleh kondisi lingkungan pengujian, di mana pada pengujian indoor terdapat hambatan berupa tembok dan struktur bangunan yang dapat mengganggu transmisi data, sedangkan pada pengujian outdoor lingkungan cenderung lebih terbuka sehingga proses komunikasi data berlangsung lebih baik. Secara keseluruhan, sistem mampu melakukan deteksi dini kebakaran secara otomatis, meskipun masih memerlukan optimasi sensor, navigasi, dan komunikasi data untuk meningkatkan kinerja, khususnya pada kondisi outdoor.