RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI API PADA SISTEM TERTANAM MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV4 BERBASIS IOT
Kebakaran pada daerah dalam gedung seperti perumahan, perkantoran dan pemukiman merupakan penyebab tertinggi terjadinya kebakaran, dengan penyebab terbesar pada memasak, malfungsi listrik dan merokok. Pada penerapan pencegahan kebakaran menggunakan perangkat deteksi asap konvensional terdapat keterb...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Book |
| Published: |
2023-01-20.
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Link Metadata |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
MARC
| LEADER | 00000 am a22000003u 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | repoupnvj_23098 | ||
| 042 | |a dc | ||
| 100 | 1 | 0 | |a Annastya Bagas Dewantara, . |e author |
| 245 | 0 | 0 | |a RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI API PADA SISTEM TERTANAM MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOV4 BERBASIS IOT |
| 260 | |c 2023-01-20. | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/1/ABSTRAK.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/20/AWAL.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/14/BAB%201.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/15/BAB%202.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/16/BAB%203.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/17/BAB%204.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/18/BAB%205.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/9/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/12/RIWAYAT%20HIDUP.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/11/LAMPIRAN.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/19/HASIL%20PLAGIARISME.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/23098/13/ARTIKEL%20KI.pdf | ||
| 520 | |a Kebakaran pada daerah dalam gedung seperti perumahan, perkantoran dan pemukiman merupakan penyebab tertinggi terjadinya kebakaran, dengan penyebab terbesar pada memasak, malfungsi listrik dan merokok. Pada penerapan pencegahan kebakaran menggunakan perangkat deteksi asap konvensional terdapat keterbatasan dalam mengukur intensitas tingkat kebakaran dan jangkauan terbatas dalam mendeteksi kebakaran. Menggunakan metode pendekatan objek lokalisasi YOLOv4, objek api dapat dideteksi dengan jangkauan yang lebih luas dan akurasi yang lebih tinggi, sehingga kebakaran dapat lebih mudah di antisipasi. Sistem ini menggunakan deteksi objek dengan algoritma YoloV4 pada sistem tertanam Raspberry Pi 4 yang tersambung dengan kamera. Sistem deteksi api mampu menyalakan alarm melalui piezzo buzzer dan mampu memberikan alerting kepada pengguna melalui sistem berbasis IoT pada ¬real-time website. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dilatih dengan menggunakan 996 gambar memiliki kemampuan generalisasi yang baik dalam mendeteksi api berukuran besar dan kecil serta mampu memprediksi api di dalam dan di luar ruangan. Model memiliki nilai hasil mAP@0.50 sebesar 0.81, precission sebesar 0.83, recall 0.79 dan F1-Score sebesar 0.81. | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 690 | |a QA75 Electronic computers. Computer science | ||
| 690 | |a QA76 Computer software | ||
| 690 | |a T Technology (General) | ||
| 655 | 7 | |a Thesis |2 local | |
| 655 | 7 | |a NonPeerReviewed |2 local | |
| 787 | 0 | |n http://repository.upnvj.ac.id/23098/ | |
| 787 | 0 | |n http://repository.upnvj.ac.id/ | |
| 856 | 4 | 1 | |u http://repository.upnvj.ac.id/23098/ |z Link Metadata |