Sistem Pendeteksi Api Dini Berbasis Raspberry Pi Termonitoring Aplikasi Telegram

Authors

  • Bayu Aji Prakoso
  • Rizka Reza Pahlevi
  • Febryanti Shtevanie

DOI:

https://doi.org/10.25124/logic.v1i1.6450

Keywords:

kebakaran, pendeteksian, bot telegram, tensorflow lite, model yolov5, mini pc

Abstract

Kebakaran merupakan peristiwa yang meninbulkan terjadinya api, dimana bencana kebakaran dapat menimbulkan kerugian yang sangat besar dan dapat mengancam keselamatan jiwa. Peristiwa kebaran lebih sering disebabkan oleh kelalaian manusia. Banyak penelitian mengenai permasalahan ini, namun mereka hanya berfokus pada akurasi pendeteksian tanpa mempertimbangkan mobilitas dan kemudahan yang pada kenyataanya ini sangat dibutuhkan dalam merancang sistem pendeteksian api. Penelitian ini dirancang untuk membuat sistem pendeteksi api berbasis kamera didalam ruangan, dengan memanfaatkan aplikasi Bot Telegram sebagai layanan notifikasi saat terjadinya kebaran. Pada sistem ini menggunakan TensorFlow Lite sebagai kerangka kerja untuk pembelajaran mesin dan model Yolov5 sebagai model pretraining pendeteksi api lalu Mini PC (Raspberry Pi 4 Model B) sebagai pengolah data dan alat pengontrol sistem ini. Setelah dilakukan pengujian sistem pendeteksi api ini mendapatkan akurasi sebesar 85%, dan membuktikan bahwa sistem ini dibangun dengan mobilitas yang baik tanpa mengurangi akurasi pendeteksian api

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2023-09-29

Issue

Vol. 1 No. 1 (2023): September 2023

Section

Articles

License

Authors who publish in this journal agree to the following rules:

  1. Authors retain copyright and give the journal the right of first publication, with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors may enter separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., posting it to an institutional repository or publishing it in a book), with attribution to the journal's initial publication.
  3. Authors are permitted and recommended to post their work online (such as in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges as well as earlier and greater citation of published work.