research

REDUKSI ATRIBUT BERDASAR MATRIK DISCERNIBILITY TEORI ROUGH SET DALAM SIMULASI BENCANA KEBAKARAN GEDUNG

Abstract

Bencana kebakaran dapat terjadi dimana saja dan kapan saja, dapat terjadi di area tempat tinggal, di tambang dan di hutan. Terdapat isu penting pada deteksi kebakaran otomatis, yaitu mengenai data parameter kebakaran. Parameter kebakaran ini dapat berupa suhu, kelembaban, bahan bakar kebakaran, dan titik api. Tetapi, tidak semua parameter kebakaran akan digunakan, karena semakin banyak parameter kebakaran digunakan akan menyebabkan beban komputasi bertambah, sehingga data parameter yang paling penting saja yang akan digunakan. Salah satu cara mengekstraksi komponen yang paling penting adalah menggunakan seleksi parameter kebakaran berbasis reduksi atribut menggunakan teori rough set. Tujuan dari penelitian ini adalah mereduksi parameter kebakaran dari wireless sensor network yang diposisikan secara spesifik di dalam sebuah gedung dan menghasilkan kompleksitas yang lebih rendah pada analisis data kebakaran. Hasil keluaran reduksi atribut tersebut digunakan sebagai acuan pencarian jalur evakuasi bencana kebakaran di dalam gedung

    Similar works