Penerapan Kalman Filter pada Sistem Penanggulangan Bencana Kebakaran dengan Sensor MQ-2 Berbasis IoT

Abstract

Kebakaran merupakan salah satu bencana yang sering terjadi di lingkungan rumah tangga dan ruang tertutup, yang umumnya diawali oleh kebocoran gas mudah terbakar. Salah satu permasalahan pada sistem deteksi gas adalah ketidakstabilan pembacaan sensor akibat noise dan pengaruh lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem penanggulangan kebakaran berbasis Internet of Things (IoT) dengan meningkatkan kestabilan pembacaan sensor MQ-2 menggunakan algoritma Kalman Filter. Sistem dikembangkan menggunakan sensor MQ-2 sebagai pendeteksi gas, mikrokontroler ESP32 sebagai unit pemrosesan, serta LCD dan platform IoT sebagai media monitoring. Kalman Filter diterapkan pada data pembacaan sensor untuk mereduksi fluktuasi dan noise sebelum digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pembacaan sensor yang telah diproses menggunakan Kalman Filter memiliki pola yang lebih stabil dan halus dibandingkan data mentah. Selain itu, sistem mampu menampilkan kondisi lingkungan secara konsisten pada LCD dan platform IoT Blynk, baik pada kondisi aman maupun saat terdeteksinya gas. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan dinilai layak digunakan sebagai sistem peringatan dini dan penanggulangan kebakaran berbasis IoT.