Pengembangan Sistem Internet of Things untuk Deteksi Kebakaran dan Peringatan Dini Berbasis Algoritma Naïve Bayes
Abstract
Kebakaran merupakan salah satu bencana yang sering terjadi di Indonesia, dengan rumah tinggal sebagai bangunan yang paling rentan terhadap risiko kebakaran. Penghuni rumah sering kali tidak menyadari terjadinya kebakaran, yang dapat menyebabkan kerugian harta benda, properti, bahkan nyawa jika tidak segera ditangani. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem pendeteksi dini kebakaran yang dapat memberikan peringatan secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan prototipe sistem keselamatan kebakaran berbasis Internet of Things (IoT), yang menggunakan berbagai sensor dan kecerdasan buatan dengan metode Naive Bayes untuk mengklasifikasikan potensi kebakaran pada gedung. Sistem ini memanfaatkan microcontroller ESP32 sebagai penghubung antara sensor dan aplikasi Telegram untuk pemantauan serta notifikasi kebakaran secara real-time. Sensor Api dan Sensor MQ-2 digunakan untuk mendeteksi api, asap dan gas yang menjadi indikasi awal kebakaran, sementara modul ESP32-CAM digunakan untuk mengambil gambar atau video situasi kebakaran. Metode Naive Bayes dipilih karena cocok digunakan pada sistem berbasis mikrokontroler dengan keterbatasan penyimpanan, seperti ESP32. Dataset yang digunakan untuk penelitian berjumlah 3200 data. Hasil dari penelitian model yang dikembangkan menunjukkan akurasi tinggi sebesar 96,72% dengan precision, recall, dan F1-score mencapai hingga 0,97, menandakan kemampuan klasifikasi yang konsisten dan seimbang dalam membedakan kondisi berbahaya dan tidak berbahaya.
Kata kunci— Deteksi Kebakaran, Naïve Bayes, Internet of Things, ESP32
References
D. H. Pranata and L. Latipah, “Prototype Pendeteksi Kebakaran Dini Berbasis Internet of Things (IoT) dengan Notifikasi Telegram,” Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, vol. 15, no. 1, pp. 116–124, May 2024, doi: 10.47927/jikb. v15i1.709.
A. Sudarta, F. Ferdiansyah, R. R. Siahaan, and M. Maruloh, “Rancang Bangun Pendeteksi Kebakaran dan Monitoring Berbasis IoT dengan Microcontroller NodeMCU,” BINA INSANI ICT JOURNAL, vol. 9, no. 1, p. 22, Jun. 2022, doi: 10.51211/biict. v9i1.1704.
Amalia Rahman, Lalu Delsi Samsumar, and Muhammad Nasirudin Karim, “Sistem Deteksi Kebakaran Pada Rumah Dengan Notifikasi Whatsapp Berbasis IoT,” Journal of Computer Science and Technology (JOCSTEC), vol. 2, no. 3, pp. 135–143, Sep. 2024, doi: 10.59435/jocstec. v2i3.412.
M. Selvaraj and G. Uddin, “A Large-Scale Study of IoT Security Weaknesses and Vulnerabilities in the Wild,” ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, vol. 34, no. 2, pp. 1–40, Feb. 2025, doi: 10.1145/3691628.
N. G. A. Dasriani, S. Hadi, and M. Syahrir, “Intelligent System for Internet of Things-Based Building Fire Safety with Naive Bayes Algorithm,” MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 23, no. 1, pp. 229–242, Nov. 2023, doi: 10.30812/matrik. v23i1.3581.
C. Thuppari et al., “A Novel k –Coverage and m –Connectivity-Based Fire Prediction Model for Consumer IoT Using Fish Swarm Optimization and Logistic Regression Model,” IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 71, no. 1, pp. 131–139, Feb. 2025, doi: 10.1109/TCE.2024.3471897.
