Fidarliyan, Yarnish Dwi Sagita (2022) RANCANG BANGUN SISTEM PEMANTAU JUMLAH PENGHUNI DALAM SUATU RUANG DENGAN PERANGKAT IoT MENGGUNAKAN ALGORITME K-NEAREST NEIGHBOR. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text JUDUL.pdf Download (752kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Repository staff only Download (85kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (451kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (598kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (944kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (59kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (192kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (499kB)

Abstract

Sistem pemantau tingkat hunian menjadi salah satu aspek penting dalam
mengelola suatu area. Informasi yang didapat melalui pemantauan tingkat hunian
di dalam cakupan area tertentu dapat dimanfaatkan untuk pengelolaan sistem
HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) suatu bangunan dan layanan
manajemen bangunan seperti keamanan dan sebagainya. Pada sistem pemantau
konvensional, pemantauan dilakukan melalui kamera dan tingkat hunian
ditentukan secara manual. Penggunaan metode konvensional memiliki kelemahan
yakni apabila area yang dipantau memiliki beberapa sub-area yang tidak
tercakupi oleh jangkauan kamera dan metode ini juga akan membutuhkan tenaga
kerja oleh banyak orang dalam proses menentukan tingkat hunian.
Sistem pemantau jumlah penghuni dalam suatu ruang dengan perangkat
Internet of Things menggunakan algoritme k-Nearest Neighbor merupakan sistem
yang dibangun untuk memantau jumlah penghuni suatu ruang yang
diklasifikasikan ke dalam tingkat hunian dengan memanfaatkan data kondisi
lingkungan seperti kadar CO2, temperatur dan kelembaban ruangan. Untuk
membuat model classifier k-Nearest Neighbor, data diperlukan dalam pelatihan
dan pengujian untuk menghasilkan 3 kelas tingkat hunian yakni rendah (low),
sedang (medium) dan tinggi (high). Hasil klasifikasi nantinya akan ditampilkan
pada antarmuka pengguna berbasis web sehingga user dapat memantau tingkat
hunian pada suatu ruangan melalui aplikasi web.
Sistem pemantau jumlah penghuni dalam suatu ruang dengan perangkat
Internet of Things menggunakan algoritme k-Nearest Neighbor telah berhasil
dibangun. Pengujian classifier k-Nearest Neighbor menghasilkan metrik
pengukuran macro untuk tiap tingkat hunian berupa precision sebesar 88%,
recall sebesar 86% dan f-1 score sebesar 87%. Lalu, akurasi yang diperoleh dari
pengujian pengklasifikasi k-NN dalam mengklasifikasikan jumlah penghuni di
suatu ruang ke dalam tingkat hunian adalah sebesar 88%. Terdapat beberapa
faktor yang perlu diperhatikan saat pengembangan lanjut dari sistem ini
diantaranya kondisi lingkungan penelitian dan pengaruh data temporal lainnya
sehingga disarankan untuk menambahkan data temporal selain data CO2,
temperatur dan kelembaban selama proses pelatihan dan pengujian model

Actions (login required)

View Item