| dc.description.abstract | Kebakaran termasuk salah satu bencana yang bisa terjadi dimana saja, seperti misalnya di bangunan, fasilitas umum, atau di lahan dan hutan. Sistem pendeteksi kebakaran yang sering dijumpai di pasaran yang menggunakan pendeteksi asap, suhu dan flame memiliki kelemahan dalam waktu pendeteksian, karena pendeteksi tersebut mendeteksi api ketika api sudah menyebar. Penelitian ini merancang sistem untuk mendeteksi api sedini mungkin dengan menggunakan kamera untuk mempermudah pendeteksian api dan memberikan notifikasi berupa suara dan pengiriman pesan melalui surat elekronik (surel) kepada penghuni terdampak kebakaran ketika sistem tersebut mendeteksi titik api. Kamera Raspberry Pi V2 digunakan untuk menangkap citra titik api, sedangkan pengolahan citra dan pengontrol sistem dilakukan di sistem terbenam NVIDIA Jetson Nano. Sistem ini memanfaatkan OpenCV serta mengimplementasikan algoritma Haar Cascade Classifier untuk proses image processing. Hasil pengujian akurasi dari pendeteksian objek titik api untuk masing-masing jarak 100 cm, 200 cm, 300 cm, 400 cm dan 500 cm secara berurut yaitu 96.97%, 90.00%, 80.00%, 70.00% dan 60.67% dengan waktu rata-rata pendeteksian 0.21 detik, 0.49 detik, 0.86 detik, 1.97 detik, dan 3.31 detik. | en_US |
