## Segmentasi Api dan Asap Pada Kebakaran Dengan Metode K-Means Clustering
Muhammad Rezki 1 , Siti Nurdiani 2 , Rizky Ade Safitri 3 , Muhammad Ifan Rifani Ihsan 4 , Muhammad Iqbal 5
1,2,3,4, Universitas Nusa Mandiri Jl.Jatiwaringin No.2, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timur-13620, Indonesia
5 Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, DKI Jakarta-10450, Indonesia
e-mail: 1 muhammad.mdk@nusamandiri.ac.id , 2 siti.sxd@nusamandiri.ac.id , 3 rizky.rzs@nusamandiri.ac.id , 4 ifan.mii@nusamandiri.ac.id , 5 iqbal.mdq@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 01-11-2021 | Direvisi : 22-11-2021 | Disetujui : 21-01-2022
Abstrak - 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].
Kata Kunci : Segmentasi, Citra, kebakaran
Abstracts Fire is a frequent disaster, especially in tropical climates. Factors causing fires that often occur are intentional and human negligence. When fires occur, fires often get out of control and spread in the direction of global warming, climate change, landslides, and floods, causing harm to the environment. Because it is difficult to analyze the size of the fire when a fire occurs, therefore with the development of technology and sophistication, it is now possible to know the position of the fire and the thickness of the smoke in a fire using digital images. Image is another term for image as a multimedia component that plays a very important role as a form of visual information. This study aims to segment the fire image by separating 2 images, namely fire and smoke to determine the position of the fire and the thickness of the smoke in the fire. The fire and smoke segmentation research uses the K-means clustering method using the Matlab application. The stages carried out in this research include the Image  Input  Process,  Converted  Original  Image  to  Binary,  Threshold  Conversion  Segmentation,  Image Segmentation Process. The image segmentation process for the fire and smoke fire images succeeded in separating the fire and smoke objects with a value of T3 = 61. The smoke and fire objects were in the matrix coordinates [50:100,300:200].
Keywords : Segmentation, Image, fire

## PENDAHULUAN
Kebakaran  menjelma  menjadi  pemasalahan  yang  cukup  serius,  terutama  pada  negara-negara  yang beriklim dengan suhu tropis. Kebakaran merupakan proses percikan api membesar, menjalar dengan cepat, susah dikendalikan, dan memberikan kerugian bagi banyak orang (Wulandari et al., 2018). Faktor terjadinya kebakaran
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
hutan  dan  lahan  adalah  unsur  kesengajaan  dan  kelalaian  manusia.  Jika  sudah  terjadi  kebakaran  sering  kali  api menjadi tidak terkendali dan menjalar mengikuti arah angin. Akibatnya terjadi pemanasan global, perubahan iklim, tanah longsor, dan banjir sehingga merugikan alam sekitar.
Karena sulitnya menganalisa besarnya api pada saat terjadi kebakaran sehingga penanganan kebakaran sulit dilakukan, oleh karena itu dengan berkembangnya teknologi dan kecanggihannya saat ini  mengetahui posisi api dan ketebalan asap pada kebakaran dengan menggunakan citra digital. Citra merupakan istilah lain untuk gambar sebagai  suatu  bagian  dari  multimedia  yang  memegang  kendali  begitu  penting  dalam  bentuk  informasi  visual (Premana  et  al.,  2020).  Citra  digital  adalah  larik  ( array) yang  memiliki  nilai-nilai  asli ataupun  komplek  yang diwakilkan oleh urutan bit (Zainuddin et al., 2017).
Akuisisi  citra,  pra  pemrosesan  citra  (segmentasi),  ekstraksi  ciri-ciri  atau  fitur,  pelatihan  lalu  pengujian merupakan tahapan dalam pemrosesan klasifikasi citra (Safitri et al., 2019). Pengolahan citra (image processing) adalah sistem  yang awalnya  dilakukan  dengan tujuan  memperbaiki  kualitas citra itu sendiri, namun  bersamaan dengan berkembangnya dunia komputasi maka image processing sulit untuk dilepaskan dengan bidang yang tekait dengan computer vision (Nafi’iyah & Fatichah, 2017).
Suatu operasi pada analisis citra adalah segmentasi citra, yaitu memilah objek dari latarnya atau dari objek lainnya  yang  bukan  jadi  perhatian(Munir,  n.d.).  Metode  K-Means  clustering  merupakan  metode  yang  biasa digunakan  dalam  segmentasi  berbasis clustering .  Dengan  menggunakan  metode  tersebut  maka  dapat mempermudah  segmentasi  titik  api  untuk  mengetahui  seberapa  besar  api  saat  terjadi  kebakaran. K-means Clustering merupakan algoritma klasterisasi yang biasa digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan titik tengah ( centroid ) terdekat dengan data (Bianto et al., 2018). K-means dipilih dalam penelitian karena K-Means adalah algoritma pengklasteran yang cukup sederhana yang mempartisi data kedalam beberapa clasteran, k-means cukup mudah untuk diimplementasikan dan juga telah banyak digunakan (Sibuea et al., 2017).
Pada penelitian (Kumaseh et al., 2013) dengan judul Segmentasi Citra Digital Ikan Menggunakan Metode Thresholding,  tahapannya  diawali  dengan  menginput  citra  digital  ikan,  tahap  selanjutnya  dikonversi  ke  citra grayscale. dan dilanjutkan dengan proses segmentasi terhadap citra grayscale. kemudian, dipilih hasil segmentasi dan  ditandai  dengan  proses  deteksi  tepi  menggunakan  operator  Canny  yang  dipertajam  dengan  proses  dilasi. Tahapan terakhir ialah membuat plot contour terhadap hasil proses dilasi dan citra grayscale. dengan proses diatas menghasilkan segmentasi yang memisahkan objek mata ikan dengan menggunakan metode thresholding local.
Penelitian ini bertujuan untuk mensegmentasi citra kebakaran dengan memisahkan 2 citra yaitu api dan asap untuk mengetahui posisi api dan ketebalan asap pada kebakaran. Sehingga pemadam kebakaran dapat langsung menganalisa posisi api dan ketebalan asap agar api cepat dijinakkan.

## METODE PENELITIAN

## 1. Proses Input Citra
Citra yang di masukkan merupakan citra digital kebakaran dengan model warna RGB (Red, green, Blue). Citra digital kebakaran ini berekstensi JPG (Joint Photographic Group ).

## 2. Citra Asli diKonversi ke Biner
Selanjutnya citra RGB di konversi ke dalam model warna citra lab dengan menggunakan perintah “ lab ”. Sehingga hanya memiliki satu nilai kaeabuan dalam tiap piksel. Proses perubahan citra RGB ke grayscale ditunjukan pada Gambar . 3. Segmentasi konversi Threshold
Sebelum  masuk  ke  proses  segmentasi  citra,  maka  tentu  terlebih  dahulu  nilai threshold  nya (T)  dengan menggunakan metode thresholding global dan thresholding local terhadap citra lab dan kemudian labeli objek api dan asap. Dalam Metode segmentasi citra tujuannya adalah untuk memisahkan objek dan latar belakang pada citra berdasarkan  pada  tingkat  kecerahan  citra.  Region  citra  cenderung  gelap  akan  dibuat  semakin  gelap  (hitam sempurna dengan nilai intensitas senilai 0), sedangkan region citra cenderung cerah akan dibuat semakin carah (putih sempurna dengan intensitas senilai 1) (Sinaga, 2017).

## 4. Proses Segmentasi Citra
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  klasifikasi  menjadi  dua  kelas  gambar  yaitu  api  dan  asap  dengan menggunakan  metode K-Means Clustering.  Setelah melakukan pengklasifikasian citra menggunakan K-Means Clustering, didapatkan citra api dan asap yang berhasil diolah dari proses input gambar hingga normalisasi dengan memakai beberapa persamaan. Terdapat perbedaan hasil citra pada klasifikasi citra asap  dan api  menggunakan metode K-Means Clustering.
Citra
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Citra ialah gambaran objek yang disebabkan dari pembiasan sinar yang difokuskan dari sebuah cermin (Fathurrahman & Gunawan, 2018).
1. Citra RGB
Citra RGB merupakan citra yang terdiri dari komponen R atau merah, G atau hijau, dan B atau biru. Setiap bagian warna  menggunakan  delapan  bit  (nilainya  berkisar  0  –  255).  Dengan  kemungkinan  tersebut  maka  warna  yang dapat disajikan mencapai 255 x 255 x 255 atau 16.581.375 warna (Ginting & Hutagalung, 2018).
2.  Citra Grayscale Citra grayscale adalah citra keabuan yang memiliki variasi warna 8 bit (28=256) kemungkinan nilai (Fathurrahman &  Gunawan,  2018).  Supaya  bisa  menghasilkan  nilai  keabuan  maka  digunakan  sistem  penghitungan  tersendiri dengan cara mengambil nilai warna RGB dari citra awal, yaitu Gray = 0,299R+ 0,587G + 0,114B (Fathurrahman & Gunawan, 2018).

## Deteksi Tepi
Tepi  adalah  perubahan  nilai  intensitas  derajat  keabuan  yang  mendadak  (besar)  dalam  jarak  singkat.  Tepi memberikan batas-batas objek dan karena itu tepi memiliki kegunaan untuk segmentasi dan identifikasi objek pada sebuah  citra.  Deteksi  tepi  Canny  merupakan  perubahan  yang  mencapai  titik  maksimum  ketika  nilai  turunan pertamanya mencapai nilai maksimum atau nilai turunan ke-2 (2ndderivative) bernilai nol (Sinaga, 2017). Ada 3 jenis tepi yang terdapat di dalam citra digital (Sinaga, 2017):
1. Tepi Curam Tepi dengan perubahan intensitas tajam, arah tepi sekitar 900.
2. Tepi  Landai  Tepi  dengan  sudut  arah  kecil  terdiri  yang  dari  beberapa  tepi  lokal  yang  berlokasi  saling berdekatan.
3. Tepi yang memiliki derau (noise.)

## Metode Histogram
histogram pengolahan  citra  merupakan  perwakilan  grafik  untuk  mendistribusikan  warna  dari  citra  digital  atau memberikan penggambaran penyebaran dari nilai intensitas pixel suatu citra atau bagian khusus di dalam sebuah citra(Maria et al., 2018). Dengan melihat histogram dapat diketahui frekuensi kehadiran relative dari intensitas pada sebuah citra, kecerahan, dan kontas citra. Proses Histogram (Maria et al., 2018):

## Analisis Data
Pada penelitian ini  menggunakan data sekunder berupa citra kebakaran. Teknik pengolahan data  menggunakan program aplikasi Matlab 2008 terhadap matriks citra grayscale dengan ukuran citra 333 x 333, class data uint8 dengan  tingkat  keabuan  256  untuk  menghitung  nilai threshold  (T) dengan  metode thresholding  global dan thresholding local .

## Analisis Penelitian
Penelitian  ini  mengikuti  diagram  alir  penelitian  seperti  ditunjukan  pada  gambar  dibawah  ini,  terhadap  citra kebakaran hutan dengan model warna RGB ( Red, Green, Blue ) dengan ekstensi JPG ( Joint Photographic Experts Group ).
Input Citra
Konversi Citra Biner
Segmentasi Citra Threshold
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber : (Nurdiani et al., 2021)
Gambar 1. Alur Penelitian
1. Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  adalah  dataset  dataset  publik.  Dataset  citra  kebakaran diambil dimedia berita.
2. Segmentasi  merupakan tahapan pembagian citra jadi beberapa bagian  (Sinaga, 2017). Segmentasi citra yaitu proses dengan tujuan untuk memperoleh informasi citra serta memahami ciri citra dengan lengkap serta digunakan proses ke tahap selanjutnya, misalnya proses pengenalan objek  (Alvini & Dewi, 2021). Setelah grayscale maka berikutnya citra disegmentasi dengan menggunakan konversi biner. Konversi biner merupakan citra yang hanya memiliki dua nilai intensitas yaitu 0 (hitam) dan 1 (putih).
3. Pada gambar di bawah ini dapat dilihat citra buah apel setelah dikonversi ke grayscale kemudian disegmentasi  kedalam  konversi  biner.  Mengkonversi  sebuah  citra grayscale ke  citra  biner  meiliki tujuan  agar  dapat  memperoleh  tepi  objek, image berjenis  citra  biner  setiap  pikselnya  hanya dinyatakan  dengan  nilai  dari  dua  kemungkinan  (yaitu  nilai  0  dan  1)  agar  dapat  dianalisis  secara mudah, cara menerapkan nilai yang dikenal dengan nilai ambang (threshold) (Firmanto et al., 2019). Threshold merupakan  teknik  segmentasi  yang   biasanya dilakukan untuk  citra  dengan  perbedaan nilai intensitas  yang  penting antara  latar belakang dan  objek (Satun & Pandiangan, 2020). Nilai Hasilnya gambar akan terlihat berwarna hitam putih. Bentuk citra buah apel  dapat dilihat dari pola warna putih.
4. Clustering yaitu teknik data mining yang diterapkan dengan tujuan  untuk  memperoleh  kelompok- kelompok  dari  obyek-obyek  yang  memiliki  karakter  yang  sama  dalam  data  yang  lumayan  besar (Suriani,  2020). K-Means  Clustering adalah  salah  satu  metode  data clustering non  hirarki  yang membagi data jadi beberapa kelompok berdasarkan dari karakteristik yang sama (Rahmah, 2020).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Proses Input Citra
Citra yang di inputkan adalah citra digital kebakaran dengan model warna RGB(Red, green, Blue). Citra digital kebakaran ini berekstensi JPG (Joint Photographic Group ).
Sumber : Dokumen Riset (2021)
2. Citra Asli diKonversi ke Biner
Selanjutnya citra RGB di konversi ke dalam model warna citra lab dengan menggunakan perintah “ lab ”. Sehingga hanya memiliki satu nilai kaeabuan dalam tiap piksel. Proses perubahan citra RGB ke grayscale ditunjukan pada Gambar .
Gambar 2. Citra Kebakaran Hutan
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber : Dokumen Riset (2021)
Gambar 3. Citra Lab
Gambar diatas merupakan perubahan dari asli menjadi lab.
3. Segmentasi konversi Threshold
Pada  tahap  ini,  citra  akan  ditentukan  dahulu  nilai threshold (T)  menggunakan  metode thresholding  global dan thresholding local terhadap citra lab dan diberi label objek api dan asap.
Sumber : Dokumen Riset (2021)
Gambar 4. Citra Threshold

## 4. Proses Segmentasi Citra
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  klasifikasi  menjadi  dua  kelas  gambar  yaitu  api  dan  asap  dengan menggunakan  metode K-Means Clustering.  Setelah melakukan pengklasifikasian citra menggunakan K-Means Clustering, didapatkan citra api dan asap yang berhasil diolah dari proses input gambar hingga normalisasi dengan memakai beberapa persamaan. Terdapat perbedaan hasil citra pada klasifikasi citra asap  dan api  menggunakan metode K-Means Clustering.
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber : Dokumen Riset (2021)
Gambar 5. Hasil Segmentasi Citra
Hasil
Adapun hasil eksperimen citra dengan  metode k-means clustering menggunakan aplikasi matlab, yaitu pada 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].

## KESIMPULAN
Setelah dilakukan eksperimen citra dengan 4 tahapan, yaitu proses input citra, dilanjutkan dengan tahap konversi dari citra asli ke citra biner, kemudian dilanjutkan dengan konversi citra kedalam bentuk threshold dan dilanjutkan  dengan  segmentasi  dengan  menggunakan  metode  k-means  clustering  dapat  disimpulkan  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].  Setelah  mengetahui  kordinat  api  dan  asap  dapat  membantu  petugas kebakaran dalam menganalisa seberapa tebal asap dan seberapa besar api untuk bertindak untuk memadamkan api.

## 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
Volume 2 No. 1 Januari 2022 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
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  METODE TRANSFORMASI 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 SEGMENTATION 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  BERPRESTASI MENGGUNAKAN  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.