Pemetaan Posisi Perokok pada Suatu Ruangan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN)

Abstrak

Tingginya prevalensi perokok di Provinsi Lampung dalam rentang durasi usia di atas 15 tahun dan terbatasnya pengawasan kawasan tanpa rokok. Maka, dikembangkanlah suatu sistem yang mampu mendeteksi dan memetakan lokasi perokok di dalam ruangan berukuran 4 × 3,42 meter dengan menggunakan empat buah sensor MQ-7. Metode K-Nearest Neighbor (KNN) diterapkan pada penelitian ini untuk mengklasifikasikan lokasi sumber asap berdasarkan kadar karbon monoksida (CO) pada empat zona pengamatan yang telah di tetapkan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki rata-rata kesalahan pembacaan sensor sebesar 2,041%. Proses klasifikasi posisi perokok mencapai tingkat akurasi sebesar 93,75% dan mampu menampilkan lokasi perokok pada Zona 1, 2, 3, dan 4 melalui tampilan denah pada dashboard. Data hasil deteksi dan klasifikasi lokasi perokok disimpan dalam basis data InfluxDB dan divisualisasikan secara daring menggunakan Grafana. Sistem juga mampu menampilkan nilai dalam satuan parts per million (ppm), status masing-masing zona, serta riwayat nilai ppm selama 10 menit terakhir