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

Abstract

Bencana kebakaran dapat terjadi dimana saja dan kapan saja, dapat terjadi di area tempat tinggal, di tambang dan di . Terdapat isu penting pada deteksi kebakaran otomatis, yaitu mengenai data parameter kebakaran. Parameter kebakaran ini dapat berupa suhu, kelembaban, bahan bakar kebakaran, titik api, dll. Dalampenelitianini data parameter kebakaran dikumpulkanolehjaringanwirelesssensor networkyang diposisikansecaraspesifikpadalokasi di dalam gedung. Namun, tidak semua parameter kebakaran akan digunakan, karena semakin banyak parameter kebakaran digunakan akan menyebabkan beban komputasi bertambah, sehingga data parameteryang paling penting saja yang akan digunakan. Salah satu cara mengekstraksi komponen yang paling penting adalah menggunakan seleksi parameter kebakaran berbasis reduksi atributdenganteknikTeori Roughset.Tujuan dari penelitian ini adalah mereduksi parameter atau atribut kebakaran yang menghasilkan kompleksitas yang lebih rendah pada analisis data kebakaran. Hasilkeluaran  reduksiatributtersebut  digunakan   sebagai   dasar   pencarian   jalur   evakuasi   bencana kebakaran.