KLASIFIKASI TINGKAT KEBOCORAN PIPA AIR BERBASIS INTERNET OF THINGS

Lohonauman, Charlie Adi Putra and Sitanayah, Lanny and Sanger, Junaidy Budi (2023) KLASIFIKASI TINGKAT KEBOCORAN PIPA AIR BERBASIS INTERNET OF THINGS. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO.

	PDF COVER-DAFTAR_ISI_CharlieLohonauman.pdf Download (310kB)
	PDF BAB_ISI-LAMPIRAN_CharlieLohonauman.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Official URL: https://digilib.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Saat ini teknologi telah berkembang dengan sangat pesat. Salah satunya yaitu pada bidang Internet of Things. Pemanfaatan Internet of Things saat ini telah berkembang ke berbagai bidang dan berbagai kegunaan. Pada Tugas Akhir ini, Internet of Things dimanfaatkan untuk mengatasi permasalahan yang sering terjadi dalam kehidupan keseharian, yaitu untuk mendeteksi kebocoran pada instalasi pipa air.
Kebocoran pada instalasi pipa air sering terjadi, namun hal ini sering kali juga tidak dengan cepat diketahui sehingga dapat menimbulkan kerugian. Hal ini dapat terjadi karena pada umumnya instalasi pipa air tidak bisa terlihat langsung oleh pengguna yang disebabkan pipa air biasanya terletak pada bagian yang sulit terlihat. Hal ini selain dapat berdampak bagi penggunanya, kebocoran pipa air juga dapat berdampak pada kehidupan manusia dalam jangka panjang. Jika tetap dibiarkan maka dapat mengakibatkan terjadinya kelangkaan air bersih di kehidupan keseharian manusia.
Berdasarkan permasalahan yang telah dilihat, penulis memberikan solusi berupa penerapan teknologi Internet of Things untuk mengklasifikasi tingkat kebocoran pada instalasi pipa air dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Pada Tugas Akhir ini, algoritma tersebut digunakan untuk mengklasifikasi tingkat kebocoran. Kebocoran pada instalasi pipa air, dapat diketahui dengan melihat beberapa parameter, yaitu tekanan air dalam pipa, ketinggian air dalam tempat penampungan, selisih ketinggian air dalam tempat penampungan, dan deras aliran air pada setiap katup/node. Dengan demikian, sistem akan memantau kondisi instalasi pipa air dan apabila terjadi kebocoran, pengguna akan dengan cepat mengetahui kondisi kebocoran dan dapat mengetahui tindakan terbaik untuk menangani kebocoran tersebut.
Pada Tugas Akhir ini, sistem dapat mengklasifikasi tingkat kebocoran dengan tingkatan, yaitu No Leakage, Small Leakage, Medium Leakage, Large Leakage, dan Water Tap is On dengan rata-rata tingkat akurasi sebesar 94,03%, rata-rata precision sebesar 95,66%, rata-rata recall sebesar 94,05%, dan rata-rata f1-score sebesar 93,46%.

Kata Kunci: Internet of Things, Kebocoran, Klasifikasi, Naïve Bayes, Pipa Air.

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: