Penerapan Algoritma Mobilenet Single Shot Detector Untuk Deteksi Api dan Asap Berpotensi Kebakaran Pada Citra Hutan
Kata Kunci:
Kebakaran Hutan, Deteksi api, MobileNet SSDAbstrak
Kebakaran hutan merupakan ancaman besar terhadap lingkungan, terutama di kawasan tropis seperti Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi api dan asap berbasis algoritma MobileNet Single Shot Detector (SSD) pada citra hutan. Dataset terdiri dari citra api dan asap yang dikumpulkan dari Lereng Pegunungan Bawakaraeng, Kabupaten Gowa, Sulawesi Selatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mampu mendeteksi api dan asap dengan tingkat akurasi yang memadai, di mana nilai Mean Average Precision (mAP) mencapai 31,5% dan Average Recall sebesar 56,6%.
Referensi
Abror, Z. F. (2019). Klasifikasi Citra Kebakaran Dan Non Kebakaran Menggunakan Convolutional Neural Network. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa, 24(2), 102–113. https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i2.2389
Adarrani, A., Putri, W., Susetyo, Y. A., Pada, T., Monitoring, A., Di, S., & Xyz, P. T. (2022). Implementation of Flask for Stock Checking in Distribution Center & Store on Monitoring Stock Application in PT XYZ Implementasi Flask Untuk Pengecekan Stok Distribution Center. 3(5), 1265–1274.
Adelianthi, N. (2019). Pendeteksi Kebakaran Hutan Menggunakan Komunikasi Lora (Long Range) Wireless Network. Universitas Islam Negeri Allaudin, 1(1), 63. http://www.ghbook.ir/index.php?name= های و رسانه فرهنگ نوین&option=com_dbook&task=readonline&book_id=13650&page=73&chk_hashk=ED9C9491B4&Itemid=218&lang=fa&tmpl=component%0Ahttp://www.albayan.ae%0Ahttps://scholar.google.co.id/scholar?hl=en&q=APLIKASI+PENGENA
Alfarizi, M. R. S., Al-farish, M. Z., Taufiqurrahman, M., & ... (2023). Penggunaan Python Sebagai Bahasa Pemrograman untuk Machine Learning dan Deep Learning. Karimah …. https://ojs.unida.ac.id/karimahtauhid/article/view/7518
Amalina, N. (2019). Uji Akurasi Aplikasi Augmented Reality Pembelajaran Huruf Alfabet Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) pada Vuforia Menggunakan Confusion Matrix. Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, Malang.
Andeskob, T. I. (2023). Prototype Sistem Pemantauan dan Pendeteksi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Teknologi WSN Berbasis IoT. scholar.unand.ac.id. http://scholar.unand.ac.id/203168/%0Ahttp://scholar.unand.ac.id/203168/10/2.%20BAB%20I.pdf
Anggreani, D. (2023). Peningkatan Metode YOLOv7 Dengan Proses Augmentasi Image Pada Klasifikasi Jenis Kupu-Kupu. Jtsi, 4(2), 243–253.
Ari Kukuh Sentanu, I. G. A., Diafari Djuni, I. G. A. K., & Pramaita, N. (2021). Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Kebakaran Hutan Berbasis Node MCU ESP8266. Jurnal SPEKTRUM, 8(1), 286. https://doi.org/10.24843/spektrum.2021.v08.i01.p32
Ekoputris, R. O. (2018). MobileNet: Deteksi Objek pada Platform Mobile. Nodeflux. https://medium.com/nodeflux/mobilenet-deteksi-objek-pada-platform-mobile-bbbf3806e4b3
Irawan, Y., Muzawi, R., Alamsyah, A., Hang Tuah Pekanbaru, U., & Amik Riau, S. (2022). Sistem Real Time Monitoring Pendeteksi Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau. Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), 5(2).
Mamuriyah, N., & Sumantri, J. (2022). Penerapan Metode Convolution Neural Network (CNN) Pada Aplikasi Automatic Lip Reading. Journal of Informatics and Telecommunication Engineering, 6(1), 276–287. https://doi.org/10.31289/jite.v6i1.7523
Muharram, R. F., Studi, P., Informatika, T., Gedong, K., Rebo, P., & Timur, J. (2021). Implementasi Artificial Intelligence Untuk Deteksi. 01(03), 1–2.
Nabilah Muhamad. (2023). Kalimantan Barat Hasilkan Emisi CO2 dari Karhutla Terbanyak sampai Juli 2023. Databoks. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/08/30/kalimantan-barat-hasilkan-emisi-co2-dari-karhutla-terbanyak-sampai-juli-2023
Ningtyas, D. F., & Setiyawati, N. (2021). Implementasi Flask Framework pada Pembangunan Aplikasi Purchasing Approval Request. Jurnal Janitra Informatika Dan Sistem Informasi, 1(1), 19–34. https://doi.org/10.25008/janitra.v1i1.120
Nurmalasari, Y. (2019). Convolutional Neural Network (CNN). Medium.
Pranata, A. (2019). Karhutla di Gunung Bawakaraeng dan Lompobattang Mulai Reda. Artikel ini telah tayang di Idntimes.com dengan judul “Karhutla di Gunung Bawakaraeng dan Lompobattang Mulai Reda”. Klik untuk baca: https://sulsel.idntimes.com/news/sulsel/aanpranata/karhutla-di-. IDN TIMES SULSEL. https://sulsel.idntimes.com/news/sulsel/aanpranata/karhutla-di-gunung-bawakaraeng-dan-lompobattang-mulai-reda?page=all
Rahman, S., Sembiring, A., Siregar, D., Khair, H., Gusti Prahmana, I., Puspadini, R., & Zen, M. (2023). Python: Dasar dan Pemrograman Berorientasi Objek. Penerbit Tahta Media.
Rosaly, R., & Prasetyo, A. (2020). Flowchart Beserta Fungsi dan Simbol-Simbol. Journal of Chemical Information and Modeling, 2(3), 5–7.
Ruldivem, A., Ahmad, U. A., & ... (2022). Desain Dan Implementasi Sistem Pendeteksi Kebakaran Hutan Menggunakan Komunikasi Lora (Long Range). EProceedings …. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/17943
Saputra, R. A., & Faisal Adhinata, dan D. (2023). Model Deteksi Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Transfer Learning DenseNet201. Jurnal of Intelligent System and Computation, 05(02), 65–72. https://doi.org/10.52985/insyst.v5i2.317
Syahputra, Z. (2023). Penerapan SSD-Mobilenet Dalam Identifikasi Jenis Buah Apel. Indonesian Journal of Education And Computer Science, 1(1), 1–7. https://doi.org/10.60076/indotech.v1i1.2
Trivusi. (2022). Pengertian dan Cara Kerja Algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Trivusi. https://www.trivusi.web.id/2022/04/algoritma-cnn.html
Wening, T. (2019). Water Bombing dan Hujan Buatan, Dua Metode untuk Memadamkan Kebakaran Hutan. Bobo.Id. https://bobo.grid.id/read/081861393/water-bombing-dan-hujan-buatan-dua-metode-untuk-memadamkan-kebakaran-hutan?page=all
Winarno, A., & Awang Joko Mastera. (2023). Desain Sistem Pendeteksi Kebakaran Hutan Dengan GPS dan Telegram. TESLA: Jurnal Teknik Elektro, 25(1), 1–12. https://doi.org/10.24912/tesla.v25i1.22931
