## KLASIFIKASI CITRA KEBAKARAN DAN NON KEBAKARAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

## Zaky Farhan Abror
Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat zakyfarhan114@gmail.com

## Abstrak
Kebakaran menimbulkan kerugian yang dapat membahayakan jiwa maupun harta benda. Lokasi dan  waktu  terjadinya  kebakaran  sulit  untuk  diprediksi.  Citra  dari  kamera  CCTV  dapat digunakan  untuk  memantau  terjadinya  kebakaran  pada  suatu  lokasi.  Dengan  pemanfaatan perkembangan  teknologi  saat  ini,  data  citra  tersebut  dapat  diolah  sehingga  memberikan informasi  terjadinya  kebakaran  pada  suatu  lokasi  dengan  lebih  cepat  dibandingkan  secara manual.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  pengolahan  citra  kebakaran  adalah deep learning Salah satu model deep learning yang memiliki kinerja terbaik dalam pengenalan dan  klasifikasi  citra  yaitu  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Penelitian  terdiri  dari beberapa tahap yaitu pengumpulan data, pra-pemrosesan data, pembagian data, perancangan arsitektur model CNN, pelatihan, pengujian, dan hasil. Jumlah data citra yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  950  citra  yang  terdiri  dari  700  data  pelatihan,  170  data  validasi,  dan  80 data  pengujian.  Arsitektur  model CNN  yang  digunakan  terdiri  dari  dua lapisan  konvolusi  dan dua  lapiran  pooling.  Pada  pelatihan,  model  dikenalkan  dengan  pola  citra  kebakaran  dan  non kebakaran  kemudian  divalidasi.  Pada  tahap  pengujian,  model  mengklasifikasikan  citra kebakaran dan non kebakaran. Tingkat akurasi model pada tahap pelatihan sebesar 98.8% dan pada tahap pengujian sebesar 90%.
Kata Kunci : CNN, deep learning, kebakaran, klasifikasi.

## Abstract
Fires cause losses that can endanger lives and property. The location and time of the fire are difficult to predict. The image from a CCTV camera can be used to monitor the occurrence of  a  fire at  a  location.  By  utilizing  current  technological  developments,  the  image  data  can  be processed  so  as  to  provide  information  on  the  occurrence  of  fires  at  a  location  faster  than manually.  One  method that  can  be  used  in fire  image  processing  is  deep  learning.  One  of the deep  learning  models  that  has  the  best  performance in  image  recognition  and  classification is Convolutional  Neural  Network  (CNN).  The  study  consisted  of  several  stages,  namely  data collection, data pre-processing, data sharing, architectural design of the CNN model, training, testing, and results. The amount of image data used in this study is 950 images consisting of 700 training  data,  170  validation  data,  and  80  testing  data.  The  CNN  architecture  model  used consists of two convolution layers and two pooling layers. In training, the model is introduced to fire and non-fire image patterns and then validated. In the testing phase, the model classifies fire and non-fire images. The accuracy of the model at the training stage was 98.8% and at the testing stage it was 90%.
Keywords : classification, CNN, deep learning, fire.

## PENDAHULUAN
Kebakaran merupakan salah satu bencana nonalam yang dapat terjadi  di  hutan, lahan,  perumahan  atau  pemukiman  padat penduduk.  Definisi  kebakaran  hutan  dan  lahan menurut  Badan  Nasional  Penanggulangan Bencana  (BNPB)  adalah  suatu  keadaan  di mana  hutan  dan  lahan  dilanda  api,  sehingga mengakibatkan  kerusakan  hutan  dan  lahan yang  menimbulkan  kerugian  ekonomis  dan atau  nilai  lingkungan.  Definisi  kebakaran secara  umum  menurut  BNPB  adalah  situasi dimana  bangunan  pada  suatu  tempat  seperti rumah  atau  pemukiman,  pabrik,  pasar, gedung,  dan  lain-lain  dilanda  api  yang menimbulkan  korban  dan/atau  kerugian  [1]. Berdasarkan  definisi  kebakaran  tersebut, kebakaran  menimbulkan  kerugian  yang  dapat membahayakan jiwa maupun harta benda.
Lokasi dan  waktu terjadinya kebakaran sulit untuk diprediksi. Pemberian info terjadinya kebakaran  di  suatu  tempat  pada  pihak  ber- wenang yang dapat menanggulangi kebakaran memerlukan  waktu  jika  dilakukan  secara manual. Saat ini, kamera CCTV pada beberapa lokasi telah banyak dipasang untuk memantau setiap  saat  kejadian  di  lokasi  tersebut.  Citra dari  kamera  CCTV  dapat  digunakan  untuk memantau  terjadinya  kebakaran  pada  suatu lokasi.  Dengan  pemanfaatan  perkembangan teknologi  saat  ini,  data  citra  tersebut  dapat diolah sehingga memberikan informasi terjadinya kebakaran pada suatu lokasi dengan lebih cepat dibandingkan secara manual.
Penelitian  mengenai  pengolahan  citra untuk  identifikasi  titik  api  telah  dilakukan oleh  Hardiyanto  dan  Sartika.  Pada  penelitian tersebut,  pengolahan  citra  yang  dilakukan adalah  melakukan  konversi  citra  foto  udara dari  UAV  ( Unmanned  Aerial  Vehicle )  pada ruang  warna  RGB  ke  HSV.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  sistem  deteksi  api  dari citra digital foto udara memiliki akurasi yang rendah  jika  objek  api  terlalu  tinggi,  titik  api yang  tertutup  oleh  asap  tebal,  dan  titik  api yang terlalu kecil [2].
Metode lain yang dapat digunakan dalam pengolahan  citra  kebakaran  adalah Machine Learning (ML) . ML adalah  metode  yang  dapat belajar dari data ( data-driven method ) sehingga menjadi cerdas. Cerdas dalam artian memiliki kemampuan  generalisasi  terhadap  data  baru yang  belum  dipelajari  sebelumnya. Deep learning adalah  salah  satu  kelas  dari  algoritma machine learning yang  memiliki multiple layer yang  terdiri  dari  unit-unit prosessing yang nonlinier [3]. Salah satu model deep learning yang memiliki kinerja terbaik dalam pengenalan dan klasifikasi citra yaitu Convolutional Neural Network (CNN) [4,5]. CNN mampu melakukan proses  pembelajaran  mandiri  untuk  pengenalan objek, ekstraksi objek dan klasifikasi citra [6]. CNN  merupakan  arsitektur  yang  terinspirasi oleh  sistem  safaf  biologi  yang  terdiri  dari konvolusi, pooling ,  dan fully-conneted  layer s [7].  Pada  CNN  setiap  neuron  dipresentasikan dalam  bentuk  dua  dimensi,  sehingga  metode ini  cocok  untuk  pemrosesan  dengan input berupa citra [8].
Penelitian  menggunakan  CNN  dalam mengklasifikasi  citra  telah  dilakukan  oleh beberapa  peneliti.  Pada  penelitian  yang dilakukan oleh Suartika, Wijaya, dan Soelaiman  membahas  mengenai  klasifikasi citra  menggunakan  CNN  pada  basis  data Caltech  101.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  CNN  cukup  handal  dalam  meng- klasifikasi  citra  pada  basis  data  Caltech  101 [9]. Setiawan  melakukan penelitian  mengenai klasifikasi  penyakit  pada  citra  daun  meng- gunakan CNN. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Setiawan menunjukkan bahwa CNN  dapat  mengklasifikasi  9  jenis  penyakit pada  citra  daun  secara  otomatis  dengan akurasi  yang  baik  [10].  Implementasi  CNN terhadap  citra  instrumen  alat  musik  gamelan menggunakan keras dilakukan  oleh  Pradana.
Hasil uji coba menunjukkan bahwa klasifikasi terhadap  citra  instrumen  alat  musik  gamelan yaitu bonang, gambang dan kendang memiliki akurasi yang baik [11].
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini dilakukan klasifikasi pada citra kebakaran dan non  kebakaran  menggunakan  CNN.  Hasil klasifikasi  citra  diharapkan  dapat  mendeteksi dini terjadinya kebakaran pada lokasi tertentu sehingga dapat ditanggulangi dengan lebih cepat.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  citra  kebakaran  dan  non kebakaran  menggunakan Convolutional  Neural Network .  Adapun  tahapan  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Skema Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  tahap  awal penelitian  dilakukan  pengumpulan  data  citra
kebakaran  dan  non  kebakaran.  Setelah  data dikumpulkan  lalu  dilakukan  pra-pemrosesan
data citra. Tahap selanjutnya adalah pembagian data  citra  yaitu  data  untuk  pelatihan  dan pengujian.  Setelah  pembagian  data  selesai maka  dilanjutkan  dengan  perancangan  model Convolutional Neural Network (CNN). Model CNN  yang  telah  dirancang  lalu  digunakan untuk  proses  pelatihan  dan  dilanjutkan  untuk proses pengujian.

## Pengumpulan Data
Dataset penelitian  ini  adalah  citra kebakaran  dan  non  kebakaran.  Data  tersebut diperoleh  dengan  cara crawling pada  situs pencarian  Google  [12].  Jumlah  citra  yang terdapat pada dataset adalah 950 citra dengan format jpg.

## Pra-pemrosesan Data
Sebelum  dilakukan  proses  klasifikasi menggunakan  CNN,  citra  terlebih  dahulu dilakukan  pra-pemprosesan.  Citra  kebakaran dan  non  kebakaran  yang  telah  dikumpulkan memiliki  ukuran  piksel  yang  berbeda-beda. Oleh karena itu, tahapan pra-pemrosesan data yang  dilakukan  adalah  mengubah  ukuran piksel citra asli sehingga setiap citra memiliki ukuran yang sama yaitu 150 × 150 piksel.

## Pembagian Data
Data citra kebakaran dan non kebakakaran  selanjutnya  dibagi  menjadi  tiga jenis,  yaitu  data  pelatihan,  data  validasi,  dan data  pengujian.  Data  pelatihan digunakan untuk  melakukan  pembelajaran , data  validasi
digunakan untuk melakukan pengujian terhadap  hasil  pembelajaran pada  tahap pelatihan dan data pengujian digunakan untuk melakukan  pengujian  setelah  pelatihan . Data pelatihan  sebanyak  700  citra,  data  validasi sebanyak  170  citra,  dan  data  pengujian sebanyak 80 citra.

## Perancangan Arsitektur Model CNN
Pada  rancangan  model  CNN  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  citra  masukan yang digunakan berukuran 150×150×3. Dengan 150×150  merupakan  panjang  dan  lebar  citra serta  3  merupakan  komponen  warna  yang dimiliki  yaitu RGB ( Red, Green, Blue ). CNN yang digunakan terdiri dari 2 lapisan  konvolusi dan  2  lapisan pooling .  Citra  masukkan  akan dikonvolusi  pada  langkah  pertama    dengan ukuran filter layer 3×3,  dimana  proses konvolusi ini akan mereduksi baris dan kolom pada citra. Tahap selanjutnya adalah melakukan operasi maxpooling . Operasi yang dilakukan yaitu perkalian  matriks antara hasil dari  konvolusi  sebelumnya  yang  berukuran 3×3  dengan filter  pooling 2×2.  Pada  tahap kedua  dilakukan  operasi  konvolusi  dengan ukuran filter layer 2×2 dan filter pooling 2×2. Setelah  proses  konvolusi  dan pooling telah selesai  dilakukan  selanjutnya  proses flatten dan fully  connected .  Proses  ini  bertujuan  untuk mengubah feature map hasil pooling layer ke dalam  bentuk  vektor.  Gambar  2  merupakan rancangan  dari  model Convolutional  Neural Network yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 2. Rancangan Arsitektur Model CNN

## Pelatihan
Pada  proses  pelatihan,  ada  beberapa nilai  parameter  yang  diinisialisasi  antara  lain jumlah epoch dan learning  rate .  Jumlah epoch dan learning  rate yang  memberikan  akurasi optimum tidak diketahui. Oleh  karena itu, pada penelitian ini dilakukan pelatihan menggunakan beberapa  jumlah epoch dan  beberapa  nilai learning  rate sehingga  diperoleh  jumlah epoch dan learning  rate yang  memberikan  akurasi yang optimum.

## Pengujian
Setelah melakukan proses pelatihan pada model,  dilakukan  proses  pengujian  untuk menguji  model  tersebut  mengklasifikasi  citra sesuai  dengan  kelasnya.  Proses  pengujian akan  dilakukan  menggunakan  data  pengujian sebanyak 80 citra.

## Hasil Klasifikasi
Penentuan baik atau tidaknya performa suatu  model  klasifikasi  dapat  dilihat  dari parameter  pengukuran  performanya,  yaitu tingkat  akurasi,  sensitivitas,  dan  presisi. Untuk  menghitung  faktor-faktor  tersebut diperlukan sebuah  matriks  yang biasa disebut confusion  matrix .  Beberapa  nilai  di  dalam confusion  matrix yaitu: True  Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False  Negative (FN).  Seluruh  kemungkinan kejadian  sebenarnya  positif  (P)  dan  seluruh kemungkinan  kejadian  sebenarnya  negatif (N).  Nilai  tersebut  dapat  digunakan  untuk menghitung akurasi dengan Persamaan (1).
(1)
Sementara untuk menghitung tingkat presisi prediksi kejadian dapat digunakan Persamaan (2).
(2)
Sensitivitas  dapat  dihitung  dengan  meng- gunakan Persamaan (3).
(3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengumpulan Data
Data  yang  telah  dikumpulkan  untuk klasifikasi citra kebakaran dan non kebakaran berjumlah  950  citra.  Contoh  data  citra  yang telah dikumpulkan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh Data Citra

## Hasil Pra-pemrosesan Data
Data  citra  yang  terkumpul  memiliki ukuran yang berbeda sehingga dilakukan pra- pemrosesan  data  agar  seluruh  citra  masukan memiliki  ukuran  yang  sama.  Gambar  4(a) merupakan contoh citra asli sebelum
dilakukan  perubahan  ukuran  citra  dan Gambar  4(b)  adalah  citra  yang  sudah dilakukan perubahan ukuran. Ukuran citra asli yaitu  2800×1866  piksel  dan  ukuran  citra setelah  dilakukan  perubahan  ukuran  yaitu 150×150 piksel.
(a) (b)
Gambar 4. Hasil Perubahan Ukuran Citra

## Hasil Pembagian Data
Setelah  pra-pemrosesan  data  citra dilakukan  lalu  data  tersebut  dibagi  menjadi tiga  jenis  data  dengan  jumlah  yang  berbeda.
Data  pelatihan  sebanyak  700  citra,  data validasi  sebanyak  170  citra,  dan  data pengujian  sebanyak  80  citra  yang  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Data Pelatihan, Validasi, dan Pengujian Dataset Data Pelatihan Data Validasi Data Pengujian Jumlah Citra Kebakaran 350 85 40 475 Citra Non Kebakaran 350 85 40 475 Jumlah 700 170 80 950
Hasil Pelatihan dengan Beberapa Epoch Pada  tahap  pelatihan  dilakukan  dengan beberapa  jumlah epoch yaitu  10,  25,  dan  50. Hasil  pelatihan  dengan epoch 10  dan  nilai learning rate 0.0001 diperoleh nilai loss yaitu
6.4%, nilai akurasi yaitu 98.4%, nilai validasi loss yaitu  51%,  dan  nilai  validasi  akurasi yaitu  98.8%  dengan  waktu  5  menit.  Grafik hasil  pelatihan  dengan epoch 10  dapat  dilihat pada Gambar 5.
(a) (b) Gambar 5. Grafik Hasil Pelatihan dengan Epoch 10
Gambar  5(a)  merupakan grafik  model akurasi  dan  Gambar  5(b)  merupakan  grafik model loss .  Berdasarkan  Gambar  5,  akurasi
model hasil pelatihan dengan epoch 10 belum optimum  karena  grafik  yang  dihasilkan  tidak konvergen.
(a) (b)
Gambar 6. Grafik Hasil Pelatihan dengan Epoch 25
Selanjutnya dilakukan pelatihan dengan epoch 25  dan  nilai learning  rate 0.0001.
Berdasarkan  hasil  pelatihan  diperoleh  nilai loss yaitu  7.5%,  nilai  akurasi  yaitu  98.2%, nilai validasi loss yaitu 84% dan nilai validasi akurasi  yaitu  98.8%  dengan  waktu  18  menit. Gambar 6 menunjukkan grafik hasil pelatihan dengan epoch 25. Berdasarkan  Gambar  6, akurasi  model  hasil  pelatihan  dengan epoch 25  sudah  optimum  karena  grafik  yang
dihasilkan  konvergen. Grafik  hasil  pelatihan dengan epoch 50  dan  nilai learning  rate 0.0001  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Nilai loss hasil pelatihan yaitu 38.1%, nilai akurasi yaitu  98.4%,  nilai  validasi loss yaitu  2.6%, dan  nilai  validasi  akurasi  yaitu  98.8  dengan waktu  24  menit. Berdasarkan  Gambar  7, akurasi  model  hasil  pelatihan  dengan epoch 50  juga  optimum  karena  grafik  yang dihasilkan konvergen.
(a) (b) Gambar 7. Grafik Hasil Pelatihan dengan Epoch 50
Tabel  2  merupakan  perbandingan  nilai loss ,  akurasi,  validasi loss ,  dan  validasi  akurasi dengan beberapa jumlah epoch yaitu 10, 25, dan 50.  Berdasarkan  Tabel  2, loss terkecil  terjadi pada epoch 50  yaitu  3.81%,  akurasi  tertinggi
terjadi  pada  saat epoch 10  dan  50,  validasi loss terendah  terjadi  pada  saat epoch 50,  dan validasi  akurasi  tertinggi  terjadi  pada  semua epoch . Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa pada epoch 50 memiliki akurasi yang optimum.
Tabel 2. Perbandingan Epoch 10 25 50 Loss 6.4% 7.5% 3.81% Accuracy 98.4% 98.2% 98.4% Validasi Loss 51% 8.4% 2.6% Validasi Accuracy 98.8%  98.8%  98.8%
Hasil Pelatihan dengan Beberapa Learning
Rate
Hasil  pelatihan  dengan  nilai learning rate 0.01 diperoleh nilai loss yaitu 805.9%, nilai  akurasi  yaitu  50%,  nilai  validasi loss yaitu 810.67%, dan nilai validasi akurasi yaitu
49.7%  dengan  waktu  10.5  menit.  Gambar  8 menunjukkan  grafik  hasil  pelatihan  dengan nilai learning  rate 0.01. Akurasi  model  hasil pelatihan  dengan nilai learning  rate 0.01 belum optimum karena grafik yang dihasilkan tidak konvergen.
(a) (b) Gambar 8. Grafik Hasil Pelatihan dengan Learning Rate 0.01
Hasil pelatihan dengan nilai learning rate 0.001  diperoleh  nilai loss yaitu  1.89%,  nilai akurasi  yaitu  96.2%,  nilai  validasi loss yaitu 2%,  dan  nilai  validasi  akurasi  yaitu  98.8%
dengan waktu 13.2 menit. Akurasi model hasil pelatihan  dengan nilai learning  rate 0.001  juga belum optimum karena grafik yang dihasilkan tidak konvergen seperti terlihat p ada Gambar 9.
(a) (b)
Gambar 9. Grafik Hasil Pelatihan dengan Learning Rate 0.001
Hasil pelatihan dengan nilai learning rate 0.001  diperoleh  nilai loss yaitu  7.5%,  nilai akurasi  yaitu  98.2%,  nilai  validasi loss yaitu 8.4%,  dan  nilai  validasi  akurasi  yaitu  98.8%
dengan  waktu  17.6  menit. Akurasi  model  hasil pelatihan  dengan nilai learning  rate 0.0001 sudah optimum karena grafik yang dihasilkan konvergen seperti terlihat p ada Gambar 10.
(a) (b) Gambar 10. Grafik Hasil Pelatihan dengan Learning Rate 0.0001
Tabel  3  menunjukkan  perbandingan nilai loss ,  akurasi,  validasi loss ,  dan  validasi akurasi  beberapa learning  rate ,  yaitu  0.01, 0.001  dan  0.0001.  Berdasarkan  Tabel  3, loss terkecil terjadi pada learning rate 0.001 yaitu
1.89%,  akurasi  tertinggi  terjadi  pada  saat
learning  rate 0.0001,  validasi loss terendah terjadi  pada  saat learning  rate 0.02,  dan validasi akurasi tertinggi terjadi pada learning rate 0.001  dan  0.0001.  Oleh  karena  itu,  nilai learning rate 0.0001 sudah memberikan akurasi yang optimum dan grafik model yang konvergen.
Tabel 3. Perbandingan Learning Rate 0.01 0.001 0.0001 Loss 805.9% 1.89% 7.5% Accuracy 50% 96.2% 98.2% Validasi Loss 810.67% 2% 8.4% Validasi Accuracy 49.7% 98.8% 98.8%

## Hasil Pengujian
Hasil  dari  proses  pengujian  akan  di- tampilkan  dalam  sebuah confusion  matrix pada Tabel 4. Berdasarkan Tabel 4, hasil yang didapatkan  dari  pengujian  terhadap  model yang  telah  dilatih  cukup  baik.  Hal  ini  dapat dilihat  dengan  prediksi  benar  yang  didapatkan.
Prediksi citra kebakaran diklasifikasikan dengan benar  ke  dalam  kebakaran  sebanyak  36  citra dengan  kesalahan  sebanyak  4  citra  yang  di- klasifikasikan  ke  dalam  kelas  non  kebakaran. Prediksi  citra  non  kebakaran  dengan  benar sebanyak  40  citra  dan  tidak  terdapat  kesalahan klasifikasi ke dalam kelas kebakaran.
Tabel 4. Confusion Matrix Matriks Kelas Prediksi Kebakaran Non Kebakaran Kelas Sebenarnya Kebakaran 36 4 Non Kebakaran 0 40
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  dihitung akurasi,  presisi,  dan  sensitivitas  yang  didapat setelah melakukan proses pelatihan.
Akurasi =
Presisi =
Sensitivitas =
Berdasarkan  Tabel  4,  terlihat  bahwa akurasi  dari  data  citra non  kebakaran  lebih baik  dibandingkan  data  citra  kebakaran.  Ini terjadi  dikarenakan  citra  non  kebakaran  yang diuji  memiliki  kondisi  citra  yang  berbeda. Pada  citra  non  kebakaran,  citra  cenderung memiliki warna yang bervariasi dibandingkan warna citra kebakaran yang didominasi warna merah.  Ketika  citra  memiliki  warna  merah yang sedikit maka hasilnya akan kurang baik, sehingga  tingkat  kecocokan  model  dengan citra  yang  diuji  berkurang.  Hal  ini  yang mempengaruhi  hasil  dari  pengujian  terhadap model sehingga tingkat akurasi yang didapatkan lebih kecil.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi Convolutional  Neural
Network untuk klasifikasi citra kebakaran dan non  kebakaran  didapatkan  hasil  yang  baik. CNN  yang  digunakan  terdiri  dari  2  lapisan konvolusi,  2  lapisan pooling 2×2,  1  lapisan flatten layer  dan  1  lapisan dense .  Tingkat akurasi yang diperoleh dari model Convolutional  Neural  Network dengan  nilai learning  rate 0,0001  dan  jumlah epoch sebanyak  50  mendapatkan  akurasi  validasi
sebesar 98.8% dan validasi loss sebesar 2.6%.
Oleh  karena  itu  dapat  disimpulkan  bahwa implementasi deep  learning menggunakan CNN  mampu  melakukan  klasifikasi  citra kebakaran  dan  non  kebakaran  dengan  baik. Hasil  klasifikasi  pada  data  baru  sebanyak  80 citra memiliki akurasi 90%.
Klasifikasi  citra  kebakaran  dan  non kebakaran  pada  penelitian  ini  belum  bersifat real  time .  Pada  pengembangan  penelitian selanjutnya,  proses  klasifikasi  citra  ini  dapat bersifat real time sehingga dapat diimplementasikan  sehingga  dapat  digunakan oleh umum dalam bentuk aplikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Nasional Penanggulangan
Bencana, Definisi  dan  jenis  bencana , Jakarta, 2019.
[2] D.  Hardiyanto  dan  D.  A.  Sartika, “Identifikasi  titik  api  menggunakan pengolahan citra foto udara,” Simposium Nasional  RAPI  XVII,  FT  UMS,  2018, hal 51 – 58.
[3] J.  Schmidhuber,  “Deep  learning  in neural  networks:  an  overview,” Neural Networks , vol. 61, hal. 85 – 117, 2015.
[4] D.  C.  Ciresan,  U.  Meier,  J.  Masci,  L.
M.  Gambardella,  J,  Schmidhuber, “Flexible, high performance
convolutional  neural  networks  for image classification,” Prosiding Twenty-Second International Joint
Conference  on  Artificial  Intelligence, 2011, hal. 1237 – 1242.
[5] A.  Krizhevsky,  I.  Sutskever,  dan  G.  E.
Hinton,  “Imagenet  classification  with deep  convolutional  neural  networks,” Prosiding Advances in Neural Information Processing System (NIPS), 2012, hal. 1097 – 1105.
[6] C.  Zhang,  I.  Sargent,  X.  Pan,  A.
Gardiner,  J.  Hare,  dan  P.  M.  Atkinson, “VPRS-based  regional  decision  fusion of  CNN  and  MRF  classifications  for very  fine  resolution  remotely  sensed images,” IEEE Transactions on Geoscience  and  Remote  Sensing ,  vol.
45, no. 8, hal. 1 – 15, 2018.
[7] F.  Hu,  G. S.  Xia,  J.  Hu,  dan  L.  Zhang,
“Transferring  deep  convolutional  neural networks for the scene classification  of high-resolution remote sensing imagery,”
Remote  Sensing ,  vol.  7,  no.  11,  hal. 14680 – 14707, 2015.
[8] E. Maggiori, Y. Tarabalka, G. Charpiat, dan  P.  Alliez,  “Convolutional  neural
networks for large scale remote-sensing image classification,” IEEE Transactions on  Geoscience  and  Remote  Sensing ,
vol. 5, no. 2, hal. 645 – 657, 2016.
[9] I.  W.  E. P Suartika,  A.  Y.  Wijaya,  dan R.  Soelaiman,  “Klasifikasi  citra menggunakan convolutional  neural network (CNN)  pada  caltech  101,” Jurnal Teknik ITS, vol. 5, no. 1, hal. 65
– 69, 2016.
[10] M.  Setiawan,  “Klasifikasi  penyakit  pada citra  daun  menggunakan  convolutional neural  networks,” Skripsi ,  Institut
Pertanian Bogor, Bogor, 2018.
[11] S. C. Pradana,
“Implementasi
convolutional  neural  network  terhadap instrumen alat musik gamelan menggunakan keras , ” Skripsi , Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 2018.
[12] C.  Olston  dan  M.  Najork,  “Web crawling,” Foundations  and  Trends  in
Information Retrieval , vol. 4, no. 3, hal 176 – 246, 2010.