## KLASIFIKASI ALAT PEMADAM KEBAKARAN  RINGAN (APAR) SEBAGAI PROTEKSI AWAL KEBAKARAN PADA RUANGAN PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Aries Setiawan Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Email: arissetya_005@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Pemeriksaan  kelayakan  dan  kehandalan  bangunan  terhadap  bahaya  akibat  kebakaran  merupakan bagian  dari  ketentuan  teknis  dalam  proses  perizinan  diawal  pelaksanaan  pembangunan  gedung.  APAR dapat dijadikan sebagai salah satu proteksi kebakaran  yang  mudah serta ringan untuk  dioperasionalkan oleh  satu  orang  pada  saat    awal  terjadi  kebakaran  pada  ruangan  perguruan  tinggi.  Metode  data  mining diperlukan  untuk  Optimalisasi  pemilihan  APAR  yang  sesuai  pada  setiap  ruang.  Sistem  klasifikasi  data APAR menggunakan metode Naïve Bayes mampu menampilkan klasifikasi APAR ke dalam  jenis Cair 3kg, Cair 6kg, Powder 3kg, Powder 6kg, Foam 3kg, Foam 6kg, Co2 3kg dan  Co2 6kg. Berdasarkan Hasil Pengujian dari sekitar 300 data ruang, didapatkan diketahui tingkat akurasi sebesar 93%, sehingga metode naive bayes sudah optimal untuk klasifikasi APAR pada ruangan perguruan tinggi.
Kata kunci: APAR; naive bayes; data mining.

## ABSTRACT
Examination of the feasibility and reliability of buildings against hazards due to fire is part of the technical provisions in the licensing process at the beginning of the construction of the building. APAR can be used as one of the easy and light fire protection to be operated by one person at the beginning of a fire in the college room. Data mining methods are needed to optimize the selection of APAR according to each  space.  The  APAR  data  classification  system  uses  the  Naïve  Bayes  method  capable  of  displaying APAR classifications into types of Liquid 3kg, Liquid 6kg,  Powder 3kg, Powder 6kg, Foam  3kg, Foam 6kg,  Co2  3kg  and  Co2  6kg.  Based  on  Test  Results  from  around  300  space  data,  it  was  found  that  the accuracy rate  was 97.94%,  so the  Naive  Bayes method was optimal for the  APAR classification in the college room.
Keywords: APAR; naive bayes; data mining.

## 1. PENDAHULUAN
Sarana  bangunan  gedung  merupakan  bagian  utuh  yang  melekat  dengan  kedudukannya  berfungsi sebagai  tempat  beraktifitas  mulai  dari  tempat  tinggal,  bekerja,  dan  menjalankan  aktivitas  lainnya  [1]. Pemeriksaan kelayakan dan kehandalan bangunan terhadap bahaya  akibat  kebakaran  merupakan bagian dari ketentuan teknis dalam proses perizinan diawal pelaksanaan pembangunan gedung [2].
Sarana  ruangan  pada  perguruan  tinggi  termasuk  dalam  lingkup  bangunan  gedung  yang  perlu diproteksi,  sesuai  yang  disebutkan  dalam  pasal  3  pada  peraturan  menteri  tersebut  di  atas  mengenai proteksi  kebakaran  yang  wajib  dipenuhi  oleh  penyelenggara  pembangunan  maupun  pemanfaatan bangunan gedung. APAR dapat dijadikan sebagai salah satu proteksi kebakaran yang mudah serta ringan untuk dioperasionalkan oleh satu orang pada saat awal terjadi kebakaran [3].
Ruangan  yang  ada  pada  perguruan  tinggi  memiliki  beberapa  variabel  yang  mempengaruhi  jenis APAR yang akan diletakkan pada ruangan tersebut, diantara variabel yang akan dijadikan penentu APAR adalah jenis ruangan, bahan partisi, luas ruangan, dan isi. Jenis APAR yang ada terdiri dari Cair, Powder , Foam , CO2, masing-masing memiliki kemampuan memadamkan pada jenis bahan yang berbeda.
Dukungan  data  mining  pada  proteksi  awal  kebakaran  adalah  pada  proses  klasifikasi  pemilihan APAR  yang  sesuai  dengan  empat  kerakteristik  ruangan.  Metode  data  mining  diperlukan  untuk Optimalisasi pemilihan APAR yang sesuai pada setiap.
Naive bayes merupakan satu dari beberapa metode data  mining yang dapat dijadikan untuk proses klasifikasi  APAR  dengan  sejumlah  data training [4].  Kelebihan naïve  bayes disbanding  metode klasifikasi  lainnya  terdapat  pada  penelitian  sebelumnya    tentang  implementasi  metode  klasifikasi naive
bayes untuk  prediksi  pemakaian  listrik,  bahwa  pemanfaatan  data  training  dalam  metode  ini  untuk probabilitas  pada  masing-masing  kriteria  dalam  class  yang  berlainan,  mampu  mengoptimalkan  hasil prediksi [5]. Kelebihan lain dapat dilihat pada jurnal tentang klasifikasi peminatan siswa, bahwa terdapat hubungan  antar  kriteria  yang  independen  seingga  lebih  efektif  dalam  pengklasifikasian  dengan  proses yang cepat dan sederhana serta hasil akurasi yang tinggi [6]. Berikut merupakan bentuk umum dari Naive Bayes [7]:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
(1)
Keterangan: X =   Data dengan class yang belum diketahui H =   Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik
P(H|X)  =   Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H)   =   Probabilitas hipotesis H (prior prob.)
P(X|H)  =   Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X)   =   Probabilitas dari X

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kelas Kebakaran dan Jenis Alat Pemadam Kebakaran Ringan (APAR)
Kelas  kebakaran  dan  jenis  alat  pemadam  kebakaran  yang  ada  telah  diatur  pada Peraturan  Menteri Tenaga Kerja Dan Transmigrasi No: Per.04/Men/1980 meliputi:
Tabel 1. Kelas kebakaran [3] Kelas Keterangan A Jenis bahan padat kecuali logam (contoh : karpet, kayu, kertas dan lainnya B Jenis bahan cair,kimia, atau gas yang mudah terbakar C Jenis instalasi listrik / elektrik D Jenis logam
Pada table 1 dijelaskan bahwa kelas kebakaran terbagi atas 4 kelas dengan jenis bahan yang berbeda pada tiap kelasnya.
Tabel 2. Jenis-jenis APAR [3] Jenis Kegunaan / mengatasi Cair ( water ) Kebakaran kelas A Tepung (Powder ) Kebakaran kelas A,B,C atau D Busa ( Foam ) Kebakaran kelas A atau  B CO2 Kebakaran kelas B atau C
Selanjutnya tabel 2 membagi beberapa jenis APAR dengan kategori kelas pada setiap jenisnya, setiap jenis APAR bisa terdiri atas beberapa kelas kebakaran, tergantung dari jenis bahan pada setiap kelasnya.

## 2.2 Variabel - Variabel Ruangan Yang Digunakan Dalam Penelitian
Variabel yang akan digunakan pengujian dalam penelitian ini meliputi:
a. Jenis Ruangan
Dalam penelitian ini data ruangan diambil dari keseluruhan dara ruang pada universitas, terbagi menjadi  beberapa  jenis  ruang  diantaranya  dapur,  gudang,  ibadah,  UKM,  kantin,  kantor, laboratorium, mesin, pertemuan, poliklinik.
b. Partisi
Partisi merupakan dinding sebagai penyekat ruangan, meliputi tembok, kayu (partikel)
c. Luas Ruangan
Luas ruangan terbagi atas kategori <= 25 meter dan > 25 meter
d. Isi Merupakan jenis bahan  yang  terdapat  di dalam ruangan,  meliputi  kategori padat  (kertas, kayu, karpet, plastic dan lainnya), gas, elektrik (berbagai perangkat listrik) dan logam.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Naive Bayes
Salah    satu    metode      yang  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  adalah naive  bayes ,  untuk  memberikan masukan melalui aktivitas penentuan keputusan dengan proses probabilistik [8]. Tahap awal dengan  menyiapkan data training [9], data training yang digunakan adalah  ruangan  pada universitas sebagai berikut
Tabel 3. Data ruangan No. Kode Ruang Luas Jenis Ruang Partisi Isi Jenis APAR 1 E.1.8 17.28 Mesin tembok Perangkat Mesin, solar CO2 3 kg 2 A.1.12 27 Mesin tembok Perangkat Mesin, solar CO2 6 kg 3 H.1.3 12.5 Gudan g tembok kertas, kayu, bahan padat selain logam Cair 3 kg 4 B.2.6 6.75 Ibadah kayu karpet Cair 3 kg 5 A.1.9 11.34 Kantin kayu perlengkapan makanan, plastik, kertas Cair 3 kg 6 A.2.1 302.4 Perpust akaan Kayu Kertas, kayu, bahan padat selain logam, komputer Powder 6 kg 7 U.1.2 306.2 Ibadah tembok karpet Cair 6 kg 8 F.2.8 10.8 UKM kayu kertas, kayu, bahan padat selain logam Powder 3 kg 9 B.1.3 38.25 Pertem uan kayu kertas, kayu, bahan padat selain logam Powder 6 kg 10 G.1.9 7.20 Dapur tembok kompor,gas Foam 3 kg 11 E.2.10 30.24 Dapur tembok kompor,gas Foam 6 kg 12 G.1.14 36 Kantin tembok perlengkapan makanan, plastik, kertas, Kompor Foam 6 kg 13 C.1.7 50 Kantor kayu kertas, kayu, bahan padat selain logam, komputer Powder 3 kg 14 D.3.5 36 Teori kayu kertas, kayu, bahan padat selain logam Powder 6 kg 15 d.3.9 75.6 Laborat orium kayu elektrik Powder 6 kg
Pada tabel 3. masih terdapat variabel yang perlu di kelompokkan lagi yaitu variabel luas dan isi. Pada kolom variabel luas   dikelompokkan menjadi <=25 dan >25 , begitu juga untuk variabel isi dikelompokkan   menjadi padat, gas, elektrik dan logam, sehingga data yang terbentuk seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Data ruangan dengan pengelompokan No. Kode Ruang Luas Jenis Ruang Partisi Isi Jenis APAR 1 E.1.8 <= 25 Mesin tembok  Elektrik  CO2 3 kg 2 A.1.12 > 25 Mesin tembok  Elektrik  CO2 6 kg 3 H.1.3 <= 25 Gudang tembok  Padat Cair 3 kg 4 B.2.6 <= 25 Ibadah kayu Padat Cair 3 kg 5 A.1.9 <= 25 Kantin kayu Padat Cair 3 kg 6 A.2.1 > 25 Perpustakaan Kayu Padat Powder 6 kg 7 U.1.2 > 25 Ibadah tembok  Padat Cair 6 kg 8 F.2.8 <= 25 UKM kayu Padat Powder 3 kg 9 B.1.3 > 25 Pertemuan kayu Padat Powder 6 kg 10 G.1.9 <= 25 Dapur tembok  Gas Foam 3 kg 11 E.2.10 > 25 Dapur tembok  Gas Foam 6 kg 12 G.1.14 > 25 Kantin tembok  Padat Foam 6 kg 13 C.1.7 > 25 Kantor kayu Padat Powder 3 kg
No. Kode Ruang Luas Jenis Ruang Partisi Isi Jenis APAR 14 D.3.5 > 25 Teori kayu padat Powde r 6 kg 15 d.3.9 > 25 Laboratorium kayu logam Powder 6 kg
Dari tabel 4 diatas, selanjutnya diberikan data testing seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Tabel data testing No. Kode Ruang Keterangan Luas Jenis Ruang Partisi Isi Jenis APAR 16 B.3.4 Ruang Administrasi Lab <= 25 Kantor kayu Padat ?
Jenis  APAR  yang  ditanyakan  pada  tabel  5  dapat  diperoleh  melalui  algoritma  perhitungan  sebagai berikut:
a. Membagi  jumlah tiap class dengan total keseluruhan data  [10]
1) Total data APAR jenis Cair 3 kg dibagi total keseluruhan data
P (Y=Cair 3kg) = 3/15 2) Total data APAR jenis Cair 6 kg dibagi total keseluruhan data P (Y=Cair 6kg) = 1/15
3) Total data APAR jenis Powder 3 kg dibagi total keseluruhan data P (Y=Powder 3kg) = 2/15
4) Total data APAR jenis Powder 6 kg dibagi total keseluruhan data P (Y=Powder 6kg) = 4/15
5) Total data APAR jenis Foam 3 kg dibagi total keseluruhan data
P (Y= Foam 3kg) = 1/15
6) Total data APAR jenis Foam 6 kg dibagi total keseluruhan data P (Y=Foam 6kg) = 2/15
7) Total  data APAR jenis Co2 3 kg dibagi total keseluruhan data P (Y=Co2 3kg) = 1/15
8) Total data APAR jenis Co2 6 kg dibagi total keseluruhan data
P (Y=Co2 6kg) = 1/15
b. Membagi jumlah kasus yang sama dengan jumlah class yang sama [10]
1) P(Luas <= 25 | Y=Cair 3kg) = 3/3
2) P(Luas <= 25 | Y=Cair 6kg) = 0/1
3) P(Luas <= 25 | Y= Powder 3kg) = 1/2
4) P(Luas <= 25 | Y= Powder 6kg) = 0/4
5) P(Luas <= 25 | Y= Foam 3kg) = 1/1
6) P(Luas <= 25 | Y= Foam 6kg) = 0/2
7) P(Luas <= 25 | Y=Co2 3kg) = 1/1
8) P(Luas <= 25 | Y=Co2 6kg) = 0/1
9) P(Jenis = Kantor | Y=Cair 3kg) = 0/3
10) P(Jenis = Kantor | Y=Cair 6kg) = 0/1
11) P(Jenis = Kantor | Y= Powder 3kg) = 1/2
12) P(Jenis = Kantor | Y= Powder 6kg) = 0/4
13) P(Jenis = Kantor | Y= Foam 3kg) = 0/1
14) P(Jenis = Kantor | Y= Foam 6kg) = 0/2
15) P(Jenis = Kantor | Y=Co2 3kg) = 0/1
16) P(Jenis = Kantor | Y=Co2 6kg) = 0/1
17) P(Partisi = Kayu | Y=Cair 3kg) = 2/3
18) P(Partisi = Kayu | Y=Cair 6kg) = 0/1
19) P(Partisi = Kayu | Y= Powder 3kg) = 2/2
20) P(Partisi = Kayu | Y= Powder 6kg) = 4/4
21) P(Partisi = Kayu | Y= Foam 3kg) = 0/1
22) P Partisi = Kayu | Y= Foam 6kg) = 0/2
23) P(Partisi = Kayu | Y=Co2 3kg) = 0/1
24) P(Partisi = Kayu | Y=Co2 6kg) = 0/1
25) P(Isi = Padat | Y=Cair 3kg) = 3/3
26) P(Isi = Padat | Y=Cair 6kg) = 1/1
27) P(Isi = Padat | Y= Powder 3kg) = 2/2
28) P(Isi = Padat | Y= Powder 6kg) = 3/4
29) P(Isi = Padat | Y= Foam 3kg) = 0/1
30) P(Isi = Padat | Y= Foam 6kg) = 1/2 31) P(Isi = Padat | Y=Co2 3kg) = 0/1
32) P(Isi = Padat | Y=Co2 6kg) = 0/1
c. Kalikan  semua  hasil  variabel  Cair  3kg,  Cair  6kg, Powder 3kg, Powder 6kg, Foam 3kg, Foam 6kg, Co2 3kg, Co2 6kg P(Luas <= 25 | Cair 3kg) * P(Jenis = Kantor |Cair 3kg) * P(Partisi = Kayu |Cair 3kg) *  P(Isi = Padat |Cair 3kg) =3/3  *  0/3 * 2/3 * 3/3 =1 * 0 * 0.67 * 1 =0 P(Luas <= 25 | Cair 6kg) * P(Jenis = Kantor |Cair 6kg) * P(Partisi = Kayu |Cair 6kg) *  P(Isi = Padat |Cair 6kg) =0/1 * 0/1 * 0/1 * 1/1 =0 * 0 * 0 * 1 =0 P(Luas <= 25 | Powder 3kg) * P(Jenis = Kantor | Powder 3kg) * P(Partisi = Kayu | Powder 3kg)
*  P(Isi = Padat | Powder 3kg) =1/2 * 1/2 * 2/2 * 2/2
=0.5 * 0.5 * 1 * 1 =0.25 P(Luas <= 25 | Powder 6kg) * P(Jenis = Kantor | Powder 6kg) * P(Partisi = Kayu | Powder 6kg)
*  P(Isi = Padat | Powder 6kg)
=0/4 * 0/4 * 4/4 * 3/4 =0 * 0 * 1 * 0.75 =0 P(Luas <= 25 | Foam 3kg) * P(Jenis = Kantor  | Foam 3kg) * P(Partisi = Kayu  | Foam 3kg)  * P(Isi = Padat | Foam 3kg)
=1/1 * 0/1 * 0/1 * 0/1
=1 * 0 * 0 * 0 =0 P(Luas <= 25 | Foam 6kg) * P(Jenis = Kantor  | Foam 6kg) * P(Partisi = Kayu  | Foam 6kg)  * P(Isi = Padat | Foam 6kg) =0/2 * 0/2 * 0/2 * 1/2 =0 * 0 * 0 * 0.5 =0 P(Luas <= 25 | Co2 3kg) * P(Jenis = Kantor | Co2 3kg) * P(Partisi = Kayu | Co2 3kg) *  P(Isi = Padat | Co2 3kg) =1/1 * 0/1 * 0/1 * 0/1 =1* 0 * 0 * 0 * 0 =0 P(Luas <= 25 | Co2 6kg) * P(Jenis = Kantor | Co2 6kg) * P(Partisi = Kayu | Co2 6kg) *  P(Isi = Padat | Co2 6kg) =0/1 * 0/1 * 0/1 * 0/1 =0 * 0 * 0 * 0 =0 d. Bandingkan hasil class variabel Cair 3kg, Cair 6kg, Powder 3kg, Powder 6kg, Foam 3kg, Foam 6kg, Co2 3kg dan  Co2 6kg.
Setelah melalui perhitungan pada point ketiga, dihasilkan nilai probabilitas tertinggi ada pada kelas (P| Powder 3kg) sehingga dengan inputan data uji di atas dapat ditentukan jenis APAR yang sesuai adalah “Powder 3kg ”.

## 3.2 Validasi Data
Perbandingan  hasil dari 15 data dengan data hasil predikasi, terdapat 14 data yang prediksinya sesuai dengan hasil dan 1 data yang prediksinya tidak sesuai.
Tabel 6. Data ruangan dengan pengelompokan No. Kode Ruang Jenis APAR Prediksi Kesesuaian 1 E.1.8 CO2 3 kg CO2 3 kg Sesuai 2 A.1.12 CO2 6 kg Cair 3 kg Tidak sesuai 3 H.1.3 Cair 3 kg Cair 3 kg Sesuai 4 B.2.6 Cair 3 kg Cair 3 kg Sesuai 5 A.1.9 Cair 3 kg Cair 3 kg Sesuai 6 A.2.1 Powder 6 kg Powder 6 kg Sesuai 7 U.1.2 Cair 6 kg Cair 6 kg Sesuai 8 F.2.8 Powder 3 kg Powder 3 kg Sesuai 9 B.1.3 Powder 6 kg Powder 6 kg Sesuai 10 G.1.9 Foam 3 kg Foam 3 kg Sesuai 11 E.2.10 Foam 6 kg Foam 6 kg Sesuai 12 G.1.14 Foam 6 kg Foam 6 kg Sesuai 13 C.1.7 Powder 3 kg Powder 3 kg Sesuai 14 D.3.5 Powde r 6 kg Powde r 6 kg Sesuai 15 d.3.9 Powder 6 kg Powder 6 kg Sesuai
Berdasarkan  hasil pada  tabel  6  maka dapat diperoleh  nilai akurasi dengan  membagi data sesuai (14 data) dengan banyaknya data (15 data) , sehingga hasil akurasi diperoleh sebesar 93%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan maka penulis dapat mengambil beberapa kesimpulan antara lain : a. Metode Naïve  Bayes sangat  optimal  untuk  proses  klasifikasi  APAR  pada  ruangan  perguruan tinggi ke dalam jenis Cair 3kg, Cair 6kg, Powder 3kg, Powder 6kg, Foam 3kg, Foam 6kg, Co2
3kg dan  Co2 6kg . b. Variable yang digunakan dalam proses klasifikasi meliputi luas, jenis ruangan, partisi dan isi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] "Peraturan Menteri Pekerjaan Umum NOMOR: 20/PRT/M/2009".
[2] "Keputusan Menteri Negara Pekerjaan Umum Nomor: 10/Kpts/2000".
[3] "Peraturan Menteri Tenaga Kerja Dan Transmigrasi No : Per.04/Men/1980".
[4] Ketut  Artaye,  "Implementation  Of  Naïve  Bayes  Classification  Method  To  Predict  Graduation Time  Of  Ibi  Darmajaya  Scholar”," International  Conference  On  Information  Technology  And Business ISSN 2460-7223 , 2015.
[5] Alfa  Shaleh,  "Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga," Citec Journal , vol. 2, pp. 207-217, 2015.
[6] Husni  Naparin,  "Klasifikasi  Peminatan  Siswa  SMA  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes," Systemic , vol. 2, pp. 25-32, 2016.
[7] Aries  Setiawan,  "Klasifikasi  Tingkat  Kerentanan  Malaria  Pada  Suatu  Wilayah  Menggunakan Naive Bayes Data Mining," Visikes , vol. 18, pp. 201-109, April 2019.
[8] Haditsah Annur, "Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naïve Bayes," Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018 ISSN 2087-1716 , 2018.
[9] Yani  Parti  Astuti,  "Algoritma  Naive  Bayes  Dengan  Fitur  Seleksi  Untuk  Mengetahui  Hubungan Variabel Nilai Dan Latar Belakang Pendidikan," Jurnal SIMETRIS, Vol. 9 No. 1 April 2018, ISSN: 2252-4983 , 2018.
[10]  Bustami,  "Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi," Jurnal Informatika Vol8, No. 1 , 2004.