KLASIFIKASI ALAT PEMADAM KEBAKARAN RINGAN (APAR) SEBAGAI PROTEKSI AWAL KEBAKARAN PADA RUANGAN PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES - Setiawan, Aries (Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 2019)
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.