Abstrak—Listrik  adalah  sumber  daya  yang  diperlukan  dan sering  ditemukan  pada  penggunaan  barang  elektronik. Penggunaan listrik di Indonesia  pun tergolong meningkat dan menyebabkan  adanya  kejadian  kebakaran.  Perlu  adanya pencegahan  potensi  kebakaran  akibat  adanya  masalah kelistrikan baik pada komponen kelistrikan terutama ke kabel yang  menghubungkan  komponen.  Pada  penelitian  ini  telah dikembangkan sebuah sistem pendeteksian panas kabel dengan menggunakan  kamera  termal.  Sistem  ini  menggunakan Raspberry  Pi  4  sebagai  unit  prosesor  dan  kamera  termal MLX90640  sebagai  sensor.  Data  nilai  suhu  yang  telah didapatkan  oleh  kamera  termal  berukuran  32x24  digunakan sebagai  dataset  bagi  Convolutional  Neural  Network.  Neural Network  akan  membedakan  klasifikasi  pembacaan  tiap  data yang diamati menjadi tiga yaitu suhu kabel yang aman, panas kabel  yang  berbahaya,  dan  pembacaan  yang  tidak  sesuai sebagai  gangguan.  Model  pelatihan  pada  data  memiliki  nilai akurasi  yaitu  sebesar  97%.  Sistem  ini  dilengkapi  Internet  of Things  untuk  memutus  kabel  secara  otomatis  apabila mendeteksi panas yang berbahaya lewat protokol MQTT pada modul ESP8266.
Kata  Kunci—Convolutional  Neural  Network,  Kamera  Termal, Panas Kabel.

## I. PENDAHULUAN
ISTRIK adalah salah satu sumber daya yang diperlukan manusia  dalam  kehidupan  sehari-hari  terutama  warga Indonesia.  Pemanfaatan  listrik  sering  ditemukan  dimana- mana  terutama  pada  penggunaan  barang  elektronik  seperti televisi,  kulkas,  dan barang  elektronik  lainnya.  Penggunaan listrik  di  Indonesia  pun  tergolong  meningkat,  karena  pada tahun 2015 penggunaannya baru 910 kWh/kapita sedangkan di 2019 meningkat menjadi 1084 kWh/kapita [1].
Penggunaan  listrik  yang  semakin  meningkat  ini  juga menyebabkan  adanya  kejadian  kebakaran  akibat  masalah pada  kelistrikan  seperti  korsleting  listrik  dan  lain-lain. Kebakaran  merupakan  bahaya  yang  mempunyai  dampak yang  sangat  besar  meliputi  kehidupan  sosial  dan  ekonomi masyarakat yang mengalaminya [2]. Kejadian kebakaran ini pun  menyebabkan  kerugian  yang  cukup  besar.  Pada  tahun 2018,  Jakarta  adalah  daerah  dengan  jumlah  penduduk terbanyak  di  Indonesia  yang  memiliki  kepadatan  penduduk 15.804  orang  per  kilometer  persegi.  Terdapat  410  kejadian kebakaran  di DKI  Jakarta  sepanjang  tahun  2019  dengan  74 persen  didominasi  oleh  kebakaran  karena  masalah  pada kelistrikan. Jumlah korban yang disebabkan oleh kebakaran tersebut  adalah  sekitar  13.211  jiwa  dan  kerugian  materi sebesar  Rp61.572.500.000.  Kerugian  dan  jumlah  korban yang disebabkan oleh kebakaran tersebut adalah jumlah yang cukup  besar,  sehingga  perlu  adanya  pencegahan  potensi kebakaran akibat masalah pada kelistrikan.
Oleh  sebab  itu,  perlu  dilakukan  upaya  preventif  untuk mencegah  adanya  kebakaran  akibat  adanya  masalah kelistrikan  baik  pada  kabel,  maupun  pada  komponen kelistrikannya  yang  lain.  Tindakan  preventif  tersebut  bisa dispesifikkan  ke  kabel  yang  menghubungkan  komponen. Korsleting  listrik  juga  bisa  menyebabkan  kabel  memiliki panas  yang  berlebih.  Sehingga  untuk  mencegah  kabel memiliki  panas  yang  berlebihan  bisa  dilakukan  dengan merancang sebuah sistem yang bisa mendeteksi panas kabel yang berlebihan untuk mencegah terjadinya kebakaran. Sistem  pendeteksian  panas  kabel  dirancang  menggunakan termal kamera yang akan diproses oleh unit prosesor. Gambar yang telah diambil oleh termal kamera akan diproses melalui Neural  Network  untuk  menentukan  apakah  gambar  yang diambil  tersebut  memiliki  potensi  kebakaran.  Jika  terdapat potensi kebakaran dan kabel memiliki panas yang berlebihan, prosesor  selanjutnya  akan  mengirimkan  data  lewat  jaringan agar segera dapat diatasi.

## II. TEORI

## A. Proses Terjadinya Kebakaran
Pada  kebakaran,  oksigen  merupakan  bahan  yang diperlukan  dalam  reaksi  pembakaran  yaitu  reaksi  oksidasi

## Sistem Inspeksi Panas Kabel Menggunakan Kamera Termal dan Neural Network untuk Pencegahan Potensi Kebakaran
Martin Pardamean Batubara, Muhammad Rivai, dan Totok Mujiono Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: muhammad_rivai@ee.its.ac.id
L
Gambar 1. Diagram blok kamera termal MLX90640.
Gambar 2. Perancangan sistem inspeksi panas kabel. Gambar 2. Diagram rancangan sistem.
[3].  Selain  itu,  kebakaran  dapat  terjadi  karena  ada  pemicu yang  menyebabkan  timbulnya  kebakaran  antara  lain short circuit pada listrik, adanya bahan bakar, dan bahan-bahan lain yang mudah memicu timbulnya api. Segitiga kebakaran yaitu penjelasan  mengenai  kebakaran  bisa  terjadi  karena  adanya oksigen, bahan yang mudah terbakar, dan sumber panas.

## B. Kabel Listrik
Kabel listrik adalah sebuah media sebagai penghantar arus listrik  dan  informasi.  Bahan  dari  kabel  listrik  ini  bisa beraneka ragam dimana pada penghantar arus listrik biasanya terbuat  dari  tembaga  dan  umumnya  dilapisi  dengan pelindung. Selain tembaga, terdapat juga kabel yang terbuat dari  serat  optik.  Tetapi,  penghantar  yang  biasa  digunakan untuk instalasi listrik biasanya terbuat dari tembaga.
Selain itu, kabel juga bisa ditinjau dari jumlah penghantar yang ada dalam satu kabel. Kabel itu antara lain adalah kabel NYA. Kabel NYA adalah kabel yang berinti tunggal dengan isolasi dari bahan PVC dan digunakan untuk instalasi di luar atau kabel udara [4]. Lapisan isolasinya hanya satu lapis yang menyebabkan  kabel  tersebut  mudah  rusak,  tidak  tahan  air, dan mudah digigit tikus.

## C. Panas Pada Kabel
Pada penyaluran daya, arus yang mengalir pada kabel akan menghasilkan  panas  pada  bagian  konduktor  kabel  dimana panas  tersebut  diradiasikan  ke  luar  atau  lingkungan sekitarnya.  Besarnya  panas  pada  kabel  tersebut  bisa ditunjukkan ke dalam persamaan:
𝑄 = 𝐼 2 𝑅𝑡 (1) dimana  Q  adalah  panas  yang  diradiasikan  (Joule),  I  adalah arus  yang  mengalir  dalam  satuan  Ampere,  dan  R  adalah tahanan pada konduktor dalam satuan Ohm.  Besarnya radiasi panas oleh karena adanya aliran arus pada konduktor menurut Fourier ditunjukkan melalui persamaan sebagai berikut:
𝑄 = −𝑘𝐴∇𝑇 (2) dimana  Q  adalah  panas  yang  diradiasikan,  k  adalah konduktivitas panas, dan A adalah area radiasi panas dan ∇𝑇 adalah  gradien  suhu  dalam  luas  padatan  tersebut. Konduktivitas panas pada bahan konduktor bergantung pada koefisien panas konduktor. Arus erat kaitannya dengan panas kabel.  Selain  itu,  apabila  pada  arus  yang  mengalir  melalui kabel,  suhu  akan  memiliki  efek  besar  pada  kemampuan isolasi kabel [5].

## D. Kamera Termal
Kamera  visual  mengambil  gambar  dengan  mendeteksi cahaya yang terlihat direfleksikan dari permukaan obyek dan bergantung  dari  iluminasi  adegan,  arah,  keseimbangan warna,  dan  lain-lain  [6].  Sedangkan  kamera  termal menangkap gambar dengan membaca radiasi yang diberikan oleh  obyek  yang  memiliki  radiasi  termal.  Radiasi  yang
Gambar 3. Diagram alir cara kerja sistem inspeksi.
Gambar 4. Desain 3D dari keseluruhan alat.
Gambar 5. Skematis rangkaian pembanding suhu.
Gambar 6. Skematis rangkaian pengambilan gambar.
disebabkan  oleh  sebuah  obyek  ini  bisa  diberikan  dengan fungsi  distribusi  gelombang  Planck.  Kamera  termal  bisa digunakan pada kondisi yang kurang cahaya serta mendeteksi suhu dari obyek dari radiasi yang dipancarkan.
Salah  satu  modul  kamera  termal  adalah  MLX90640  dari AdaFruit dimana modul ini bisa mengambil gambar dengan membaca  suhu  dari  obyek  dan  menampilkannya  pada gambar.  Hasil  keluaran  gambar  yang  dihasilkan  adalah berukuran  32x24  dimana  hasilnya  lebih  terlihat  jelas dibandingkan  dengan  modul  kamera  termal  lain.  Gambar  1 menunjukkan diagram blok dari MLX90640.

## E. Raspberry Pi
Raspberry Pi bisa dikatakan sebagai single board computer yang  berarti  adalah  sebuah  komputer  yang  dibangun  di sebuah PCB. Karena Raspberry Pi ini adalah sebuah mini PC , maka komponen yang ada pada komputer pun ada didalam- nya  seperti  GPIO,  RAM,  dan  juga  prosesor.  Raspberry  Pi keluaran  terbaru  adalah  Raspberry  Pi  4,  dan  Raspberry  Pi 400.
Pada  Raspberry  Pi  terdapat  sebuah  system-on-chip  yang terdiri  dari  CPU  (Central  Processing  Unit  dan  GPU (Graphical  Processing  Unit).  Selain  itu,  ukuran  RAM  pada Raspberry  Pi  juga  beragam  seperti  2GB,  4GB,  atau  8GB.
Raspberry  Pi  juga  memiliki  beberapa  port  GPIO  yang  bisa dihubungkan  untuk  menghubungkan  Raspberry  Pi  dengan komponen  lain.  Selain  itu,  pada  Raspberry  Pi  4  memiliki konektivitas  Wi-Fi,  Bluetooth,  dan  Ethernet.  GPIO  yang dimiliki  adalah  sebanyak  40  yang  pengoperasiannya menggunakan suplai daya 5V, dan 3A dengan koneksi USB type C.

## F. Bahasa Pemrograman Python
Salah  satu  bahasa  pemrograman  yang  banyak  digunakan saat  ini  adalah  bahasa  pemrograman  Python.  Bahasa pemrograman  ini  ditemukan  oleh  Guido  von  Rossum  pada tahun 1991. Saat ini, Python sudah mencapai versi 3.10.1, dan terus  dikembangkan.  Selanjutnya,  untuk  machine  learning terdapat  juga  beberapa  library  yang bisa  mendukung  dalam pengerjaannya  salah  satunya  adalah  scikit-learn.  Untuk penerapan  deep  learning  juga  dapat  menggunakan  library yang ada di Python yaitu Tensorflow.
Gambar 7. Arsitektur convolutional neural network.
Gambar 8. Realisasi bentuk fisik sistem inspeksi kabel tampak atas.
Gambar  9.  Realisasi  bentuk  fisik  sistem  inspeksi  kabel  tampak samping.
Gambar 10. Sensor suhu DS18b20 dan kamera termal MLX90640.
Gambar 11. Grafik suhu dimana sumbu x adalah nilai suhu dari sensor dan sumbu y dari kamera termal.
Gambar 12. Hasil visualisasi data termal.

## G. Neural Network
Neural  Network atau  NN  adalah  metode  penting  dalam kecerdasan  buatan  yang  meniru  kinerja  otak  manusia    dan diterapkan  di  berbagai  bidang  [7].  Model Neural  Network dapat  mengadaptasi  masukan  yang  berbeda-beda  sehingga algoritmenya tidak perlu diubah dan bisa mengeluarkan hasil yang  terbaik.  Neuron  ini  mengambil  angka  yang  sudah ditentukan dari nilai masukan dan direpresentasikan sebagai elemen dari vektor x dan menghasilkan nilai skalar y. Setiap posisi  masukan  dari  neuron  dikaitkan  dengan  parameter skalar  yang  disebut weight . Weight adalah  parameter  dari neuron  tersebut  yang  disesuaikan  setiap  kali  neuron melakukan pembelajaran [8]. Persamaan neuron didefinisikan sebagai berikut:
𝑦 = 𝑓(∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑖 𝑖 + 𝑏) (3)
dimana  jumlah  dari  input  x  dan weight atau  dikenal  juga dengan  fungsi  aktivasi.  Pada  xi  adalah  nilai  numerik  yang merupakan  data  masukan.  Lalu,  hasil  dari  penjumlahan weight digunakan  sebagai  fungsi  aktivasi  f  dimana  disebut dengan fungsi transfer. Jenis fungsi aktivasi ada banyak tetapi fungsi  tersebut  harus  memenuhi  ketentuan yang  sama yaitu bersifat non-linier. Pemanfaatan teknologi machine learning berupa metode Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah  satu  konsep deep  learning yang  bisa  mengenali  fitur dari  citra  atau  gambar  [9].  CNN  biasa  dilakukan  untuk masalah  seperti  klasifikasi  gambar,  deteksi  objek  dan  lain- lain.

## H. Interpolasi
Interpolasi  adalah  metode  dalam  menemukan  nilai  baru dari piksel yang terletak di antara beberapa piksel gambar asli yang sudah mengalami perubahan ukuran [5]. Gambar yang diperbesar  menggunakan  interpolasi  lebih  bergradien sehingga  lebih  terlihat  jelas  dibandingkan  dengan  gambar yang  diperbesar  tanpa  interpolasi.  Gambar  yang  diperbesar tanpa  interpolasi  terlihat  memiliki  warna  yang  tidak bergradien antar satu piksel dengan piksel yang lain.

## I. Internet of Things (IoT)
Internet of Things atau IoT adalah sistem dimana benda di dunia  fisik  dapat  dihubungkan  ke  internet  [10].  IoT  dapat didefinisikan  sebagai  kumpulan  benda  pintar  atau  obyek seperti  perangkat  atau  perlengkapan  rumah,  perangkat genggam, laptop, dan lain-lain yang bisa terkoneksi dengan internet lewat framework yang sama dan framework ini bisa lewat cloud  computing [11].  Salah  satu  protokol  yang digunakan  pada  IoT  adalah  MQTT  atau Message  Queuing Telemetry Transport . Protokol komunikasi MQTT terdiri dari empat  komponen  utama  yaitu  broker  (perangkat  utama), client (IoT node), topic, dan message [12].

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Perangkat Keras
Berikut  adalah  gambaran  keseluruhan  sistem  yang digunakan  pada  purwarupa  rancangan  alat  ini.  Adapun perangkat  keras  yang  digunakan  terdiri  dari  beberapa komponen  yang  diintegrasikan  satu  sama  lain.  Gambar  2 menunjukkan ilustrasi sistem keseluruhan. Adapun  diagram
Gamar 13. Akurasi pada saat sebelum interpolasi.
Gambar 14. Akurasi pada saat sesudah interpolasi.
Gambar 15. Confusion matrix hasil pengujian sistem.
Gambar 16. Pengetesan sistem secara langsung.
alir dari cara kerja sistem inspeksi dapat dilihat pada Gambar 3. Dari setiap komponen yang telah didefinisikan pada sistem keseluruhan digabungkan menjadi satu kesatuan. Komponen pertama  adalah  casing  yaitu  tempat  dimana  kabel  akan diobservasi menggunakan kamera termal. Adapun rancangan desain dari alat dapat dilihat pada Gambar 4.

## B. Perbandingan Suhu Kabel dengan Sensor Suhu dan Kamera Termal
Pada tahap ini dilakukan perbandingan suhu kabel dengan menggunakan  sensor  suhu  DS18b20  dengan  kamera  termal MLX90640.  Adapun  suhu  yang  dibandingkan  adalah  suhu yang didapatkan dari sensor suhu DS18b20 dengan suhu rata- rata dari suhu setiap piksel yang didapatkan melalui kamera termal. Perbandingan antara sensor suhu dan kamera termal menggunakan  data  yang  didapatkan  dari  program  logging antara  kedua  sensor.  Program  logging  menggunakan  kedua sensor  sebagai  masukan  dan  menyimpan  nilai  suhu  setiap beberapa  menit ke dalam  dokumen  .csv. Gambar rangkaian dapat dilihat pada Gambar 5.

## C. Pengambilan Gambar dengan Kamera Termal
Pengambilan gambar ini bertujuan untuk membuat dataset yang  akan  dilatih  oleh  model.  Ukuran  gambar  yang  akan didapatkan  dari  kamera  termal  akan  berukuran  32x24. Gambar  yang  didapatkan  adalah  sebaran  temperatur  setiap piksel yang didapatkan oleh kamera termal. Dataset gambar ini  terdiri  dari  tiga  jenis.  Pertama  adalah  kumpulan gambar dengan kamera termal yang memiliki panas kabel berpotensi terbakar, kumpulan gambar dengan panas kabel yang aman, dan  kumpulan  gambar  kabel  yang  terdapat  gangguan  di sekitarnya. Rangkaian dapat dilihat pada Gambar 6.

## D. Pembuatan Dataset
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  dataset  dari  piksel yang telah dikumpulkan. Ukuran dataset sebanyak lebih dari 300 data ukuran 32x24 piksel yang terbagi sama rata untuk setiap label. Selain itu juga dilakukan interpolasi dari dataset sehingga ukurannya menjadi 320x240 piksel. Adapun dataset yang akan digunakan terbagi menjadi dua jenis yaitu sebelum dan  sesudah  interpolasi.  Dataset  ini  kemudian  dibagi  lagi menjadi  dataset training dan testing dimana  memiliki pembagian 80% untuk training dan 20% untuk testing .
E. Perancangan Neural Network
Gambar  7  menunjukkan  arsitektur Convolutional  Neural Network .  Data  masukan  akan  dikonvolusi  dengan  filter dimana tujuannya adalah mengekstraksi fitur dari setiap data yang  kemudian  akan  dilanjutkan  ke  fungsi  aktivasi  di layernya.  Setelah  itu,  data  akan  di  pooling  dengan  max pooling  dimana  tujuannya  adalah  mengurangi  ukuran  data masukan  sehingga  bisa  mempercepat  komputasi.  Max pooling akan mengambil nilai terbesar dari setiap data yang diberikan.  Setelah  data  melewati  proses  tersebut,  maka dilanjutkan dengan proses flatten dimana pada proses ini data dari  matriks  diubah  menjadi  satu  kolom.  Hal  ini  dilakukan sehingga  kolom  ini  akan  menjadi  data  masukan  ke Neural Network .  Data  yang  telah  diflatten  sebanyak  896  kemudian dilanjutkan ke hidden layer sebanyak 64 dan dilanjutkan ke hidden layer  2  sebanyak  32  untuk  mendapatkan  fitur  dari setiap  data  dan  setiap  label.  Keluaran  dari Neural  Network berjumlah  tiga  yaitu  aman,  bahaya,  dan  terdapat  gangguan.
Data yang dilatih dan dites adalah data sebelum diinterpolasi dan sesudah diinterpolasi untuk dibandingkan yang memiliki akurasi tertinggi.

## F. Perancangan Komunikasi IoT
Pada  perancangan  komunikasi  IoT  digunakan  modul ESP8266  agar  bisa  mengambil  data  yang  telah  dikirimkan lewat Raspberry Pi. Sistem ini menggunakan protokol MQTT yang tersedia di Raspberry Pi yaitu Mosquitto Broker untuk menjadikan  Raspberry  Pi  sebagai  broker  dari  sistem. Database dengan nama kabel akan dibuat serta ditambahkan tabel  yang  berisikan  hasil  identifikasi  dari  Neural  Network yang  telah  dilakukan.  Setelah  itu,  MQTT  client  akan mengambil  atau  subscribe  ke  database  tersebut.  Apabila aman,  kabel  tidak  diputus,  dan  apabila  kabel  berbahaya segera diputus. MQTT client disini adalah ESP8266.

## IV. HASIL DAN ANALISA DATA

## A. Realisasi Perangkat Keras
Adapun  realisasi  dari  alat  yang  sudah  dirancang  dapat dilihat pada Gambar 8 dan Gambar 9. Pada bentuk fisik alat terdapat beberapa  komponen  yang  telah  dipasang.  Terdapat baterai lipo untuk memberikan suplai daya untuk relai. Daya yang digunakan oleh ESP8266 dan Raspberry Pi berasal dari suplai  daya  eksternal  dimana  Raspberry  Pi  membutuhkan suplai daya sebesar 15W yaitu 5 V dan 3 A. ESP8266 akan digunakan  sebagai receiver data  kabel  yang  telah  dideteksi oleh  Raspberry  Pi  yang  diterima  dengan  protokol  MQTT. Apabila  ESP8266  menerima  data  bahwa  kabel  berbahaya, maka ESP8266 akan mengirimkan sinyal kepada relai untuk memutus  kabel.  Raspberry  Pi  bertindak  sebagai  unit  yang mengolah  data  yang  didapatkan  kamera  termal  dan menentukan  apakah  kabel  yang  diobservasi  memiliki  panas berlebih. Setelah itu, hasil yang telah didapatkan dikirimkan melalui protokol MQTT.

## B. Pengetesan dan Perbandingan Suhu Kabel
Pada  tahap  berikutnya  dilakukan  perbandingan  suhu  dari kabel  yang  didapatkan  sensor  suhu  DS18b20  dengan  suhu yang  didapatkan  oleh  kamera  termal  MLX90640.  Sensor suhu akan ditempelkan ke kawat nikrom sebagai objek yang diobservasi dan  kamera  termal  didekatkan  ke  objek  dengan jarak  yang  berubah-ubah.  Untuk  komponen  sensor  yang mengukur suhu kabel untuk dibandingkan terdapat dua yaitu sensor  suhu  DS18b20  dan  kamera  termal  MLX90640. Adapun  pengujian  dari  metode  kedua  sensor  dapat  dilihat pada  Gambar  10.  Jarak  diubah  dari  3  cm  sampai  30  cm. Kawat  nikrom  digunakan  karena  dapat  memberikan  radiasi panas  di  kabelnya  sehingga  bisa  dijadikan  objek  observasi. Kawat  nikrom  kemudian  dihubungkan  dengan  DC power supply untuk  diberikan  tegangan  yang  nantinya  dinaikkan secara  perlahan  dengan  jarak  optimal  18  cm,  dimana  nilai koefisien  determinasi  atau  R squared tinggi  di  maksimal jarak  tersebut yaitu 0.96. Grafik  perbandingan  pada  jarak  6 cm dapat dilihat pada Gambar 11.

## C. Pengambilan Data Suhu Kabel Dengan Kamera Termal
Pada  tahap  ini  dilakukan  akuisisi  data  dengan  kamera termal. Kamera termal dihubungkan dengan Raspberry Pi 4 dengan  protokol  komunikasi  I2C.  Ukuran  piksel  yang didapatkan oleh kamera termal berukuran 32x24 piksel. Data
mentah yang dihasilkan disini adalah berupa data nilai suhu dalam  Celsius  setiap  piksel  gambar  yang  ditangkap  oleh kamera termal. Data nilai suhu yang didapatkan dikirimkan ke  Raspberry  Pi  dalam  bentuk array dimana  susunan  nilai pikselnya  bisa  disesuaikan  untuk  divisualisasikan.  Contoh visualisasinya dapat dilihat pada Gambar 12.

## D. Logging Data Piksel dari Kamera Termal
Pada tahap ini dilakukan logging atau pencatatan nilai suhu dari  setiap  piksel  dari  kawat  nikrom.  Pada  tahap  ini digunakan  beberapa  objek  untuk  didapatkan  nilai  suhunya yaitu  kabel  NYA  untuk  kondisi  aman,  kawat  nikrom  panas untuk  menyimulasikan  panas  kabel  yang  berbahaya,  dan beberapa  gangguan  di  sekitar  kabel  seperti  rokok,  resistor, dan lampu untuk menyimulasikan adanya gangguan. Adapun gangguan  ini  digunakan  karena  dapat  menandakan  adanya suhu yang panas di sekitar objek yaitu kabel. Pencatatan nilai suhu  ini  dilakukan  beberapa  kali  untuk  beberapa  kondisi. Selain  itu,  hasil  pencatatan  nilai  suhu  setiap  piksel  juga diberikan keterangan di depan array yang telah didapatkan. Keterangan ini adalah label untuk setiap kondisi nilai piksel tersebut  yaitu  berupa  nilai  nol,  satu,  dan  dua.  Dari  hasil logging ini  nantinya  nilai  setiap  gambar  bisa  dikumpulkan untuk menjadi dataset.

## E. Interpolasi Dataset
Untuk melakukan interpolasi, nilai dari data pada gambar harus  sudah  diketahui  yang  mana  adalah  nilai  suhu  setiap pikselnya.  Teknik  interpolasi  yang  digunakan  disini  adalah interpolasi  bikubik.  Pada  metode  ini  menggunakan  piksel- piksel  terdekat  pada  citra  aslinya.  Dengan  menggunakan metode  ini  dapat  membuat  tepi  dari  citra  yang  dihasilkan menjadi lebih bagus karena terdapat gradien yang diciptakan.
Pada metode dan tahap ini dilakukan interpolasi hingga 10 kali sehingga hasil pikselnya menjadi 320x240 piksel. Setiap data  dilakukan  interpolasi  dan  disimpan  ke  file  .csv  baru sehingga  ukuran  barisnya  tetap  sama  dengan  dataset sebelumnya  tetapi  jumlah  kolomnya  menjadi  76800  kolom karena dilakukan interpolasi 10 kali menjadi 320x240.

## F. Pelatihan Data Menggunakan CNN
Pada  tahap  ini  dilakukan  pelatihan  data  sebelum  dan sesudah interpolasi menggunakan CNN dengan memanfaatkan proses konvolusi dengan menggerakkan filter berukuran  tertentu  ke  sebuah  data  dan  kemudian mendapatkan  informasi  representatif  yang  baru  dari  hasil perkalian  filter  tersebut  dengan  data  yang  diberikan.  Hasil representasi  fitur  kemudian  dijadikan  sebuah  kemampuan untuk  mengenali  sebuah  objek.  Pada  tahap  ini  dilakukan pelatihan  dengan  data  sebelum  interpolasi  dan  sesudah diinterpolasi. Pada kedua dataset, pelatihan dilakukan dengan epoch sebanyak 100 kali. Pembuatan grafik untuk pelatihan data  pada  proses  sebelum  dan  sesudah  interpolasi  dimana menampilkan  perubahan  nilai  akurasi  dan  loss  pada  setiap epoch. Dari  grafik  ini  kemudian  dibandingkan  untuk menentukan dataset yang lebih baik untuk dijadikan sebagai masukan dalam sistem real-time. Adapun grafik akurasi pada data sebelum interpolasi terdapat pada Gambar 13 dan grafik akurasi  pada  data  setelah  interpolasi  terdapat  pada  Gambar 14.  Dari  hasil  grafik  dapat  dilihat  model  sudah  cukup  baik dalam  melatih  data  sebelum  interpolasi.  Akurasi  mendekati nilai 97% pada setiap epoch. Pada data sesudah interpolasi,
nilai  akurasi  memiliki  penurunan  secara-tiba  pada  epoch tertentu.  Untuk  nilai  akhir  akurasinya  adalah  sebesar  83%. Dari  nilai  akurasi,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  sebelum interpolasi  lebih  baik  dijadikan  sebagai  dataset  utama  dan karena pelatihan untuk dataset sebelum interpolasi memiliki waktu yang lebih singkat dibandingkan dengan data sesudah interpolasi.
Kemudian,  model  diuji  dengan  melakukan  confusion matrix  yaitu  sebuah  tabel  untuk  menampilkan  visualisasi hasil  yang  telah  diprediksi  menggunakan  model  yang  telah dilatih. Adapun visualisasi dengan confusion matrix dengan menggunakan data tes sebelum interpolasi dapat dilihat pada Gambar 15. Model sebelum interpolasi berhasil memprediksi data tes dengan kategori aman dan berbahaya dengan tepat, sedangkan  pada  data  tes  kategori  gangguan,  satu  data  yang diprediksi  sebagai  berbahaya.  Sedangkan,  model  sesudah interpolasi,  kategori  aman  berhasil  diprediksi  dengan  benar sedangkan  pada  data  kategori  berbahaya,  empat  data diprediksi sebagai gangguan dan satu data diprediksi sebagai aman.  Selain  itu,  pada  data  kategori  gangguan  terdapat  17 diprediksi dengan benar dengan satu data diprediksi sebagai aman, dan 3 sebagai berbahaya.

## G. Pengetesan Sistem Secara Langsung
Model  yang  telah  dilatih  kemudian  dilakukan  konversi. Salah satu fitur dari library tensorflow adalah bisa membuat model  yang  kemudian  tidak  perlu  dilatih  ulang  untuk digunakan  kembali  dalam inference atau  prediksi  secara langsung/ live .  Untuk  melakukan  hal  tersebut,  maka  perlu dilakukan  konversi  terhadap  model  menjadi  format  TFLite Pada  program  ditambahkan  interpretasi  terhadap  model dengan memberikan label dari hasil nilai prediksi. Hasil nilai prediksi akan memberikan nilai tafsiran kepada setiap kelas yang  lebih  cocok.  Pada  komunikasi  IoT,  protokol  yang digunakan  antara  ESP8266  dan  Raspberry  Pi  4  adalah protokol MQTT dimana Raspberry Pi adalah sebagai MQTT broker,  dan  ESP8266  sebagai  MQTT  Client.  Gambar  16 menunjukkan sistem secara live atau langsung.

## V. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dikembangkan  sebuah  sistem pendeteksian panas kabel dengan menggunakan Raspberry Pi 4  sebagai  unit  prosesor  dan  kamera  termal  MLX90640 sebagai  sensor.  Data  nilai  suhu  digunakan  sebagai  dataset bagi Convolutional  Neural  Network untuk  mengklasifikasi tingkat keamanannya. Sistem ini bisa mengenali panas kabel yang  aman  dengan  objek  kabel  NYA,  panas  kabel  yang berbahaya,  serta  adanya  gangguan  di  sekitar  kabel  dengan nilai akurasi sebesar 97%. Sistem ini dilengkapi Internet of Things untuk  memutus  kabel  secara  otomatis  apabila mendeteksi  panas  yang  berbahaya  lewat  protokol  MQTT pada modul ESP8266.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan Pusat Statistik, “Konsumsi Listrik per Kapita (MWH/Kapita),” Jakarta: Badan Pusat Statistika, 2020.
[2]  R. Hidayawanti, “Upaya tertib listrik terhadap instalatir kabel di daerah padat  penduduk  (studi  kasus  kecamatan  Tambora),” KILAT Jurnal Kajian Ilmu dan Teknologi, vol. 7, no. 1, pp. 24–29, 2018.
[3]  P. Yuliana and S. Rahayu, “Pemetaan Lokasi Kebakaran Berdasarkan Prinsip Segitiga Api pada Industri Textile,” Seminar Nasional Inovasi dalam Desain dan Teknologi IDeaTech , vol. 1, pp. 33–43, 2015. ISSN:
2089-1121.
[4]  M. W. Emidiana, “Karakteristik kabel yang ditekuk saat dialiri arus,” J. Ampere , vol. 3, no. 1, pp. 156–162, 2018.
[5]  J.  Li,  Q.  Li,  Z.  Shu,  J.  Zhang,  and  M.  Fan,  “The  Effect  of  Self- producing Heat and External Radiation on the Insulating Property of Wire,” Int.  Conf.  Perform-Based  Fire  Fire  Prot.  Eng .,  vol.  135,  pp. 151–159, 2016.
[6]  A  Rashid,  Y  Peng,  A  Ahmad,  A  Haider,  A  Naeem,  A  Javed,  and  J Abdul,  “Passive  autofocusing  system  for  a  thermal  camera,” IEEE Access , vol. 8, pp. 130014–130022, 2020. doi:
10.1109/ACCESS.2020.3006356.
[7]  M.  Rivai  and  Tasripan,  “Rancang  bangun  wireless  electronic  nose berbasis teknologi internet of things,” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 2, pp. 678– 682, 2017.
[8]  I. Vasilev, D. SLater, P. Roelants, V. Zocca, dan G. Spacagna. Python
Deep Learning Second Edition , 2 nd ed. UK: Packt Publishing, 2019.
[9]  M. E. Al Rivan and A. G. Riyadi, “Perbandingan arsitektur lenet dan alexnet pada  metode convolutional neural network untuk pengenalan american sign language,” J. Komput. Terap. , vol. 7, no. 1, pp. 53–61, 2021
[10]  S. Siregar and M. Rivai, “Monitoring dan kontrol sistem penyemprotan air untuk budidaya aeroponik menggunakan node MCU ESP8266,” J. Tek. ITS , vol. 7, no. 2, pp. 380–385, 2018.
[11]  Z. Hassan, H. Ali, and M. Badawy, “Internet of things (iot): definitions, challenges, and recent research directions,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 128, pp. 37–47, 2015.
[12]  M. Khan, S. U. Jan, and J. Ahmad, “A  deep learning-based intrusion detection system for MQTT enabled iot,” Sensors , vol. 21, pp. 1–25, 2021. doi: 10.3390/s21217016