Sistem Klasifikasi Bau Asap dengan Jaringan Saraf Tiruan dan sebagai Alarm Kebakaran

Tidak dipublish karena tidak ada cap stempel dari fakultas yang bersangkutan di scan lembar pengesahan.Kebakaran rumah menyebabkan ribuan korban luka dan meninggal dunia per tahun di seluruh dunia. Oleh karena itu, keberadaan sistem alarm kebakaran rumah disesuaikan dengan kemampuan mengklasifikasi bahan yang terbakar ini sangat penting untuk memilih solusi yang tepat supaya menekan terjadinya kebakaran. Jaringan Saraf Tiruan (JST) dapat diimplementasikan untuk mempelajari jenis gas terbakar dan mengklasifikasikan bahan terbakar berdasarkan bahan yang terbakar. Algoritma yang digunakan JST adalah Propagasi Mundur (PM), arsitektur tersebut menggunakan 3 neuron masukkan dan 1 neuron keluaran. Jumlah neuron tersembunyi yang dipakai adalah 4. Propagasi Mundur melakukan dua tahap pembelajaran yaitu arah mundur untuk perbaikan bobot dan arah maju untuk mendapatkan nilai keluaran tiap lapisan. Penelitian dilakukan dengan menggunakan 3 masukkan dari sensor yaitu dari TGS 813, TGS 822, TGS 2603. Bahan yang diteliti meliputi 2 bahan yaitu kayu dan plastik dengan berbagai jenis, hasil klasifikasi berupa kayu atau plastik.Home fire caused thousands of injuries and died every year around the world. Therefore, the existence of the fire alarm system customized to the ability to classify the material burned is very important to choose the right solution in order to suppress the home fire. Artificial Neural Networks ( ANN ) can be implemented to study the type of flammable gases and materials classified based materials are burned. ANN algorithm is used Backward Propagation ( BP ), the architecture uses 3 neurons input and 1 neuron output. The number of hidden neurons used is 4. Backward propagation performs two stages of learning, Backward direction for weight improvement and Forward direction to get the output value of each layer. Research was conducted with the use of 3 inputs from TGS 813, TGS 822, TGS 2602 sensors. The materials studied included two materials, wood and plastic with various types , classification results are wood or plastic