Segmentasi Api dan Asap Pada Kebakaran Dengan Metode K-Means Clustering

Segmentasi Api dan Asap Pada Kebakaran Dengan Metode K-Means Clustering

• By Muhammad Rezki, Siti Nurdiani, Rizky Ade Safitri, Muhammad Ifan Rifani Ihsan, Muhammad Iqbal;
• Jurnal Nasional Tidak Terakreditasi
• 369
• 26-32

Kebakaran menjadi bencana yang sering terjadi terutama di wilayah beriklim tropis. Faktor penyebab
kebakaran yang sering terjadi adalah unsur kesengajaan dan kelalaian manusia Saat terjadi kebakaran seringkali
api menjadi tidak terkendali dan menjalar mengikuti arah yang mengakibatkan terjadi pemanasan global,
perubahan iklim, tanah longsor, dan banjir sehingga merugikan alam sekitar. Karena sulitnya menganalisa
besarnya api pada saat terjadi kebakaran, oleh karena itu dengan berkembangnya teknologi dan kecanggihannya
saat ini mengetahui posisi api dan ketebalan asap pada kebakaran dengan menggunakan citra digital. Citra
merupakan sebutan lainnya bagi gambar sebagai suatu komponen multimedia yang berperan begitu penting
sebagai bentuk informasi secara visual. Penelitian ini bertujuan untuk mensegmentasi citra kebakaran dengan
memisahkan 2 citra yaitu api dan asap untuk mengetahui posisi api dan ketebalan asap pada kebakaran. Penelitian
segmentasi api dan asap dengan menggunakan metode K-means clustering menggunakan aplikasi Matlab.Adapun
tahapan yang dilakukan pada penelitian ini meliputi proses input citra, citra asli dikonversi ke biner, segmentasi
konversi threshold, proses segmentasi citra. Proses segmentasi citra terhadap citra kebakaran api dan asap berhasil
memisahkan objek api dan asap dengan nilai T3 = 61. Objek asap dan api berada pada koordinat matriks
[50:100,300:200]

• Katakunci Segmentasi, Citra, kebakaran
• URL http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/co-science/article/view/849/656
• Penerbit ,

REFERENSI

Alvini, S., & Dewi, M. P. (2021). Penerapan Pohon Rentang Minimum pada Graph dalam Segmentasi Citra. UNP Journal of Mathematics, 4(2), 57–61.

Bianto, M. A., Rahayu, S., & Huda, M. (2018). PERANCANGAN SISTEM PENDETEKSI PLAGIARISME TERHADAP TOPIK PENELITIAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING DAN MODEL BAYESIAN. 19–24.

Fathurrahman, I., & Gunawan, I. (2018). Pengenalan Citra Logo Kendaraan Menggunakan Metode Gray Level.Co-Occurence Matrix (Glcm) dan Jst-Backpropagation Imam. 1(1).

Firmanto, B., Rikasanti, E., Bramanto, A., & Putra, W. (2019). Optimasi Hasil Akuisisi Obyek Wajah Menggunakan. 2, 826–840.

Ginting, R. U., & Hutagalung, D. M. (2018). PENGACAKAN CITRA DIGITAL DENGAN METODETRANSFORMASI FIBONACCI DAN LUCAS. 2, 49–57.

Kumaseh, M. R., Latumakulita, L., & Nainggolan, N. (2013). Segmentasi Citra Digital Ikan Menggunakan Metode Thresholding. Jurnal Ilmiah Sains, 13(1), 74. https://doi.org/10.35799/jis.13.1.2013.2057

Maria, E., Arinda, Y. P., & Nobel, P. (2018). Segmentasi Citra Digital Bentuk Daun Pada Tanaman Di Politani Samarinda Menggunakan Metode Thresholding. 2(1), 37–46.

Munir, R. (n.d.). APLIKASI IMAGE THRESHOLDING UNTUK SEGMENTASI OBJEK. 1(1), 0–5.

Nafi’iyah, N., & Fatichah, C. (2017). Fuzzy self organizing map untuk proses thresholding pada citra dental panaromic. Seminar Nasional Sistem Informasi, September, 511–524.

Nurdiani, S., Rezki, M., Dahlia, R., Ifan, M., & Ihsan, R. (2021). COMPARISON OF APPLE IMAGE SEGME NTATION USING BINARY CONVERSION AND K-MEANS CLUSTERING METHODS. 17(1), 99–104.

Premana, A., Bhakti, R. M. H., & Prayogi, D. (2020). Segmentasi K-Means Clustering Pada Citra Menggunakan Ekstrasi Fitur Warna dan Tekstur. Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS, 2(01). https://doi.org/10.46772/intech.v2i01.190

Rahmah, S. A. (2020). KLASTERISASI POLA PENJUALAN PESTISIDA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING ( STUDI KASUS DI TOKO JUANDA TANI KECAMATAN HUTABAYU RAJA ). Djtechno : Journal of Information Technology Research, 1(1), 1–5.

Safitri, R. A., Nurdiani, S., Riana, D., & Hadianti, S. (2019). Klasifikasi Jenis Buah Apel Menggunakan Metode Orde 1 dengan Algoritma Multi Support-Vector Machines. Paradigma -Jurnal Komputer Dan Informatika, 21(2), 167–172. https://doi.org/10.31294/p.v21i2.6526

Satun, H., & Pandiangan, M. (2020). Segmentasi Citra Untuk Pencarian Kode Warna Cat Menggunakan Metode Thershold Hsv. Bulletin of Information Technology ( BIT ), 1(3), 134–143.

Sibuea, F. L., Sapta, A., Informasi, S., & Royal, S. (2017). PEMETAAN SISWA BERPRESTASIMENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), IV(1).

Sinaga, A. S. R. (2017). Implementasi Teknik Threshoding Pada Segmentasi Citra Digital. Jurnal Manajemen Dan Informatika Pelita Nusantara, 1(2), 48–51.

Suriani, L. (2020). Pengelompokan Data Kriminal Pada Poldasu Menentukan Pola Daerah Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Data Mining Algoritma K-Means Clustering. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON, 1, 151–157. https://doi.org/10.30865/json.v1i2.1955

Wulandari, V. I., Suroto, & Kurniawan, B. (2018). MITIGASI NON STRUKTURAL BENCANA KEBAKARAN BERBASIS KAWASAN WISATA DAN PERMUKIMAN PADAT PENDUDUK (Studi Kasus Di Kampung Pelangi Kota Semarang) Verlina. 6(April).

Zainuddin, M., Sianturi, L. T., & Hondro, R. K. (2017). Implementasi Metode Robinson Operator 3 Level Untuk Mendeteksi Tepi Pada Citra Digital. Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), 4(4), 1–5.