Saputra, Didik Wahyu
Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Published : 1 Documents
Articles

Found 1 Documents
Search

Sistem Klasifikasi Kualitas Kondisi Toilet Berdasarkan Gas Serta Suhu Berbasis Sensor MQ135 dan DHT11 Menggunakan Metode Naive Bayes Saputra, Didik Wahyu; Maulana, Rizal; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 3 No 4 (2019)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (994.682 KB)

Abstract

Kesehatan lingkungan adalah salah satu komponen penting yang sangat berpengaruh bagi kehidupan dan kesehatan manusia. Lingkungan yang bersih serta sehat akan membuat setiap individu disekitarnya nyaman dan meningkatkan kualitas kehidupannya. Toilet merupakan bagian dari lingkungan yang keberadaanya menjadi hal yang sangat penting. Buruknya kualitas kualitas toilet memudahkan penularan bakteri serta perkembangan bibit penyakit. Berdasarkan permasalahan tersebut dibuatlah sistem yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kualitas toilet berdasarkan beberapa parameter. Pada penelitian ini parameter-parameter yang digunakan dalam melakukan perbandingan kualitas toilet adalah bau serta suhu pada toilet. Dimana untuk parameter bau terdiri dari gas amonia, karbondioksida, serta karbonmonoksida. Gas-gas tersebut merupakan gas yang sering dihasilkan pada aktivitas manusia saat berada pada toilet. Proses penentuan kualitas toilet melalui gas amonia, karbonmonoksida, karbondioksida, serta suhu diperoleh dari pembacaan dua sensor MQ135 dan sensor DHT11 oleh mikrokontroler Arduino Uno dengan menggunakan metode Naive Bayes. Penggunaan metode Naive Bayes dipilih sebagai teknik pengambilan keputusan kondisi toilet karena memilik akurasi yang sangat baik dimana kelas penggolongan jenis kondisi toilet sudah diketahui sejak awal. Dari hasil beberapa kalai pengujian pembacaan dua buah sensor MQ135 memiliki korelasi yang sangat tinggi dengan tegangan keluarannya. Dimana untuk pembacaan amonia memiliki korelasi sebesar 99.13%, karbonmonoksida memiliki korelasi 99.66%, dan karbondioksida 99.22%. Sedangkan untuk pembacaan suhu sensor DHT11 memiliki presentasi error sebesar 0.502%. Selanjutnya pada pengujian sistem metode Naive Bayes dengan jumlah data latih sebanyak 55 data dan data uji sebanyak 25 data, diperoleh akurasi sebesar 96% dengan waktu komputasi rata-rata selama 4.59 detik.