## Desain Hybrid Prototype System Deteksi Api Dan Deteksi Gerak Pada Keamanan Ruangan
Shoffin Nahwa Utama 1) * , Muhammad Nugraha 2)
Dosen Teknik Informatika Universitas Darussalam Gontor 1),2) shoffin@unida.gontor.ac.id 1) *, nugraha.muhammad@gmail.com 2)

## Abstrak
Penggunaan  kamera  pengintai  sudah  lazim  digunakan  pada  tempat  atau  ruangan  yang  dianggap rawan, tidak hanya memantau tapi juga dapat memberikan rasa aman bagi penggunanya. Penelitian ini membahas deteksi api dan deteksi gerak menggunakan webcam untuk keamanan ruangan. Deteksi api  menggunakan  metoda  threshold  nilai  RGB  api  dengan  membandingkan  setiap  frame  citra  yang ditangkap  oleh  webcam  sebagai  input  data,  pada  deteksi  gerakan  menggunkan  algoritma  blob calculation. Sistem peringatan digunakan sms gateway dan mengirim gambar pada server yang telah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan rentang nilai RGB api lilin 218 - 248, 240 -250, 242 -252 dan penggunaan deteksi gerakan melengkapi dari sistem keamanan yang dibangun.
Kata kunci: deteksi api, deteksi gerakan, keamanan ruangan, blob calculation.

## Abstract
[Design  of  Prototype  Hybrid  System  to  Fire  and  Motion  Detection  on  Security  Room]  The  use  of surveillance  cameras  are  commonly  used  in  place  or  room  that  is  considered  vulnerable  ,  not  only monitor but also can provide a sense of security for its users . This study discusses about fire detection and  motion  detection  using  a  webcam  for  security  room.  Fire  detection  using  the  method  of  fire threshold RGB values by comparing each frame images captured by the webcam as data input, at the motion detection algorithm using blob calculation. Warning system used sms gateway and sent to the specified server . The results show the value range RGB flame 218-248, 240-250, 242-252 and the use of motion detection complementary security systems built.
Keywords: fire detection , motion detection , security room , blob calculation.

## PENDAHULUAN
Kamera  pengintai  telah  menjadi  alat  pilihan utama  yang  pasti  dipasang  guna  memantau  atau merekam  kejadian  diarea  tersebut,  namun  seringkali alat  perekam  tidak  bisa  mengantisipasi  secara  cepat kejadian  yang  tidak  diinginkan  seperti  pencurian  dan kebakaran.  Kecepetan  informasi  mengenai  suatu kejadian  mutlak  diperlukan  guna  menanggulangi dengan  cepat  segala  ancaman  yang  mungkin  terjadi seperti  kebakaran  rumah.  Berbagai  metode  dan perangkat  sensor  ditawarkan  guna  mengantisipasi  hal tersebut.
Penggunaan  teknologi  deteksi  berbasis  multi kriteria terus menawarkan cara yang paling menjanjikan  untuk  meningkat  kepekaan  terhadap deteksi  kebakaran  yang  sebenarnya  dan  mengurangi kerentanan  gangguan  terhadap  sumber  alarm  [2]. Sebuah Sistem deteksi multi kriteria dapat dikembangkan  untuk  memproses  output  dari  sensor yang  mengukur  beberapa  tanda  dari  api  yang berkembang atau dengan menganalisis beberapa aspek output yang diberikan sensor dengan benar (misalnya, nilai mutlak , laju kenaikan atau fluktuasi) [7] .
Pada penelitian ini perangkat yang dikembangkan  mendeteksi  adanya  api  dan  gerakan pada  ruangan.  Hasil  penelitian  bisa  memberikan informasi  kepada  pemilik  bangunan  untuk  peringatan dini  yang  diharapkan  berkontribusi  memperkecil kerusakan dan korban. Lebih lanjut hasil penelitian ini dapat  dikembangkan  untuk  membangun  integrasi  alat pemadam api pada ruangan.
Pada bagian setelah ini tulisan disusun sebagai berikut.  Bagian  kedua  menampilkan  tinjauan  pustaka untuk penelitian, bagian  ketiga  mengenai  metodologi, bagian  keempat  menjelaskan  hasil  dan  pembahasan, dan ditutup dengan kesimpulan pada bagian terakhir.

## BAHAN DAN METODE
Pustaka  yang  digunakan  pada  penelitian  ini mencakup tulisan mengenai sistem deteksi api, system deteksi  gerakan  [6],  system  keamanan  gedung  atau ruangan
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Deteksi Kebakaran Berbasis Webcam Secara Realtime Dengan Pengolahan  Citra  Digital”  menjelaskan  bahwa  sistem deteksi  kebakaran  ini  dirancang  untuk  dapat
DOI: https://dx.doi.org/10.21111/fij.v1i2.682
Diterima: 4 Oktober 2016
mendeteksi api dari mencari nilai RGB api, mendeteksi adanya  pergerakan  api,  dan  luas  pixel  api  dari  video yang  ditangkap  oleh  webcam  sebagai  input  data.  di dapatkan  Range  nilai  RGB  api  secara  umum  untuk dijadikan  batas  threshold  yang  tepat  adalah  berkisar Red = 229 - 246, Green= 182 - 212, Blue = 168 .[8]
Pada percobaan deteksi kebakaran berbasis visi (pemantauan webcam) menggunakan algoritma spektral  menunjukkan  bahwa  algoritma  ini  mampu mendeteksi api dengan akurasi yang tinggi, baik pada gambar tunggal maupun dalam urutan gambar ([2]Liu dan  Ahuja.  2012).  Sedangkan  analisis  proses pendeteksian  api  menggunakan  metode  wavelet  lebih baik  dibandingkan  hanya  menggunakan  warna  dan gerak saja. Akurasi sistem dengan metode ini mencapai 82,35% [5].
Telah  banyak  penelitian  sebelumnya  mengenai pentingnya  analisis  gerak:  Nishu  Singla  memaparkan malgoritma  baru  untuk  deteksi  pergerakan  objek  dari bagian  background  statik  berdasarkan  perbedaan frame, dari hasil uji coba menunjukkan bahwa metode tersebut  memiliki  performa  dan  efisiensi  yang  bagus, metode perbedaan frame dapat menyelesaian berbagai jenis masalah pergerakan.  [11].
Penelitian dari Kavitha dan Tejaswini membahas deteksi gerakan dengan mengatasi kekurangan  dari  algoritma  background  subtraction. Hasil  penelitian  ini  menggunakan  perhitungan  yang efisien  pada  algoritma  background  subtraction, sehingga  mampu  mengatasi  masalah  perubahan pencahayaan  lokal  seperti  bayangan  dan  pencahayaan secara tiba-tiba berubah [3].
Prototipe yang dikembangkan dalam penelitian ini mendeteksi adanya api dan juga mendeteksi gerakan dari  api  dalam  ruangan,  kemudian  jika  system mendeteksi  adanya  api  dan  gerakan  maka  system peringatan dijalankan dengan mengirimkan SMS pada pemilik ruang atau rumah serta mengirimkan gambar. Penelitian dibatasi untuk  menentukan api berdasarkan warna  RGB  dan  gerakan  dalam  ruangan  tertutup,  di mana  pencahayaan  ruangan  lebih  terkendali  dan diasumsikan tidak terpengaruh lingkungan seperti sinar matahari.
Kerja  sistem  dibagi  atas  tiga  fungsi,  yaitu penentuan adanya api, gerakan, display dan peringatan. Untuk  itu  sistem  yang  dikembangkan  terdiri  atas  dua bagian utama yaitu device webcam, dan pengolah data. Pengolah  data  disini  dapat  menggunakan  laptop, ataupun mikrokontroler.
Proses pertama dimulai dengan kalibrasi warna api, pada gambar berwarna nilai setiap titiknya adalah nilai  derajat  keabuan  pada  setiap  komponen  warna RGB. Bila masing-masing komponen Red, Grend dan Blue  mempunyai  8  bit,  maka  satu  titik  dinyatakan dengan  (8+8+8)  =24  bit  atau  224  derajat  keabuan. Proses kalibrasi ditunjukkan pada gambar 1. [9]
Gambar 1. Proses Kalibrasi RGB warna api
Untuk  proses  pendeteksian  api,  langkah  awal ditunjukkan pada Gambar 1. yakni mencari nilai RGB warna  api  yang  paling  tepat  untuk  dijadikan  nilai threshold. Sistem deteksi api ini menggunakan metoda threshold  nilai  RGB  api  terhadap  setiap  frame  citra yang  ditangkap  oleh  webcam  sebagai  input  data, sehingga  akan  diperoleh  matriks  posisi  citra  sesuai dengan threshold warna yang ditentukan. [8]
Gambar 2. Alur deteksi api
Setelah  proses  kalibrasi  untuk  mendapatkan nilai threshold warna api, kemudian proses deteksi pada Gambar 2. menunjukkan data nilai threshold dijadikan sebagai  data  acuan  untuk  menentukan  matriks  posisi
citra  api.  Matriks  posisi  ini  akan  dikalikan  dengan matriks frame awal untuk menampilkan citra api yang terdeteksi. Setelah matriks posisi ini dikalikan dengan matriks  frame  awal  maka  akan  diperoleh  pixel  api. Dengan  threshold  pada  pixel  api  ini  maka  akan menambah keakurasian sistem mendeteksi api terhadap gangguan  pendeteksian.  Sistem  deteksi  kebakaran berbasis  Webcam  dengan  pengolahan  citra  digital  ini dirancang untuk dapat mengenali api sebagai indikator mutlak penyebab kebakaran dan dapat membedakannya dari objek yang ada di sekitarnya.
Proses deteksi gerak dalam pembuatan aplikasi sistem  keamanan  ruangan  ini  menggunkan  algorima blob  calculation  (Kalkulasi  gumpalan).  Algoritma  ini akan  mengambil  gambar  asli  dan  gambar  acuan (diambil  dari  gambar  frame  sebelumnya)  untuk digunakan  sebagi  acuan  saat  ini  dan  berikutnya. Gambaran ini diproses untuk menangkap suatu gerakan dari  suatu  keseluruhan  gambar  [10].  Diagram  alir proses  deteksi  gerak  ditunjukkan  pada  gambar  3. dibawah ini:
Gambar 3 Diagram Alir Proses Deteksi Gerak blob  calculation  bekerja  dengan  mengkalkulasi keseluruhan  pixel  dari  ukuran  gumpalan  hitam. Kalkulasi  ini  dilakukan  dengan  menemukan  radius suatu gumpalan. Radius gumpalan ini yang dibandingkan dengan nilai threshold lain yang disebut blob threshold. Nilai ini ditentukan menurut kepekaan sesuai  dengan  deteksi  gerakan  apa  yang  akan  kita inginkan. Pada sistem pendeteksian gerakan ini, kapan saja  suatu  gumpal  dengan  suatu  radius  lebih  besar dibanding blob threshold, algoritma akan menyelesaikan  proses  untuk  mengetahui  adanya gerakan dari gambar yang ditangkap [3].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  deteksi  warna  api  bertujuan  untuk mengetahui  besar  nilai  RGB  api  dan  akurasi  sistem dalam mendeteksi objek api atau bukan. Uji coba yang pertama  akan  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  RGB dari objek api yang dihasilkan dari pembakaran benda yang  pada  penelitian  ini  diambil  sampel  sebuah  lilin, hasil pengamatan ditunjukkan pada Tabel 1. berikut: Tabel 1. Hasil Pengujian Nilai RGB Api
Objek Red Green Blue Api lilin 218- 248 240 - 250 242 - 252
Nilai  RGB  dari hasil pengujian pada Tabel 1. akan digunakan  sebagai  nilai  threshold  dalam  pengujian deteksi api yang di tunjukkan pada Tabel 2.  dan Tabel 3.  Nilai  toleransi  pada  pengujian  ini  didefinisikan sebagai rentang nilai pembatas pada warna RGB yang digunakan,  yakni  batas  threshold  ditambah  atau dikurangi dari nilai toleransi.
Tabel 2. Hasil Pengujian Deteksi Api Pada Ruang Terang (370-396 lux) Objek Nilai Toleransi 0 5 10 15 20 Map Merah Negat if Negat if Negat if Negat if Negat if Kabel Merah Negat if Negat if Negat if Negat if Negat if Api Lilin Negat if Negat if Positi f Positi f Positi f Api Kertas Negat if Negat if Negat if Negat if Positi f
Pada  ruangan  terang  dengan  intensitas  cahaya 370-396  lux,  system  dapat  mendeteksi  warna  api dengan  nilai  toleransi  mulai  10,  namun  pada  kondisi terang perubahan pencahayaan yang terlalu terang akan membuat  interferensi  yang  besar  sehingga  system kurang  efektif  dalam  mendeteksi  objek  api  yang sebenarnya.
Gambar 4. Hasil Deteksi Api Pada Ruang dengan intensitas cahaya 370-396 lux
Pada Gambar 4. menunjukkan bahwa objek lain yang memiliki warna cerah seperti merah dan biru tidak terdeteksi oleh sistem, tapi warna yang dikeluarkan dari sebuah  aplikasi  smart  phone  “Lighter”  masih  bisa dideteksi  oleh  sistem  disebabkan  warna  citra  api tersebut disesuaikan dengan warna api sebenarnya yang keluar dari korek api atau lilin.
Tabel 3. Hasil Pengujian Deteksi Api Pada Ruang
Gelap (003-011 lux) Objek Nilai Toleransi 0 5 10 15 20 Map Merah Negati f Negati f Negat if Negati f Negati f Kabel Merah Negati f Negati f Negat if Negati f Negati f Api Lilin Positif Positif Positi f Positif Positif Api Kertas Negati f Negati f Negat if Positif Positif
Pada  ruangan  dalam  kondisi  gelap  dengan intensitas  cahaya  003-011  lux,  sistem  lebih  efektif dalam  mendeteksi  adanya  api  sesuai  dengan  nilai threshold yang ditentukan pada Tabel 1. Gambar hasil dari uji coba deteksi api pada ruangan dengan intensitas cahaya 003-011 lux atau minim cahaya (waktu malam dengan  penerangan  lampu  hemat  energy  18  watt) ditunjukkan pada gambar 5. berikut ini:
Gambar 5. Deteksi Api Pada Ruang Gelap
Pada  uji  coba  deteksi  gerakan  ini  bertujuan untuk  mengetahui  seberapa  jauh  sistem  deteksi  gerak dapat mendeteksi suatu gerakan. Hasil uji coba deteksi gerak dapat dilihat pada tabel 4. berikut ini:
Tabel 4. Hasil Uji Coba Deteksi Gerak Pencaha yaan Gelap Terang Objek Jarak Obyek Hasil Deteksi Jarak Obyek Hasil Deteksi Api 1 meter 2 meter 3 meter 4 meter 5 meter 6 meter 7 meter 8 meter Sukses Sukses Sukses Sukses Sukses Sukses Sukses Sukses 1 meter 2 meter 3 meter 4 meter 5 meter 6 meter 7 meter 8 meter Sukses Sukses Sukses Gagal Gagal Gagal Gagal Gagal
Pengujian subsistem peringatan ditujukan untuk mengetahui fungsionalitas sistem peringatan yang akan digunakan.  Pada  subsistem  peringatan  terdapat  empat jenis  tipe  peringatan,  diantaranya  mengirim  pesan melalui SMS, membunyikan suara alaram, menyimpan gambar dan menyimpan waktu. Pengujian pada Tabel 5.  didapatkan  hasil  yang  memuaskan,  karena  semua komponen  sistem  peringatan  berfungsi  sesuai  dengan rancangan.  Pada  komponen  alarm,  file  yang  dapat dijadikan  sumber  masih  terbatas  pada  file  dengan format *.wav, gambar yang di ambil berupa file image dengan format JPG sehingga bisa menghemat kapasitas penyimpanan dibandingkan menyimpan dengan menggunakan format video.
Tabel 5. Hasil Pengujian Subsistem Peringatan n- Uji coba Peringat an Skenario pengujian Kriteria pengujian Hasil Sukse s Gagal 7 Kirim SMS Jalankan aplikasi, set modem,set no.telp, isi pesan, picu sistem peringatan Pesan masuk pada no.hp yang dituju. 5 2 7 Alarm Jalankan aplikasi, klik tombol open,pilih file *.wav lalu picu sistem peringatan Akan terdengar suara  file yang dipilih 7 0 7 Simpan Gambar Jalankan aplikasi, picu sistem peringatan Gambar dengan format JPG  akan tersimpan pada direktori yang  telah ditentukan 7 0 7 Simpan Waktu Jalankan aplikasi, picu sistem peringatan Waktu akan disimpan pada file .txt 7 0
Pada  uji  coba  peringatan  melalui  SMS  dari  7 percobaan  diperoleh  hasil  5  kali  berhasil  berhasil mengirimkan  pesan  pada  nomor  mobile  phone  yang ditentukan  dan  gagal  2  kali,  ke  gagalan  pengiriman pesan  dikarenakan  dalam  sistem  proses  pengiriman SMS diberikan jeda waktu proses sehingga ketika diuji dengan  gangguan  dalam  waktu  yang  berurutan  maka SMS  hanya  akan  terkirim  1  kali  sampai  waktu  jeda proses  berakhir.  Peringatan  SMS  juga  dikirim  sesuai dengan  deteksi  yang  ditangkap  oleh  sistem.  Ketika sistem  mendeteksi  adanya  objek  yang  bergerak  maka system  akan  mengirim  pesan  adanya  penyusup  dan pada  saat  sistem  mendeteksi  adanya  objek  yang diindikasikan  sebagai  api maka sistem  akan mengirimkan pesan adanya api atau kebakaran Pengujian  fungsionalitas  aplikasi  telah  sesuai dengan  metode  yang  digunakan  dan  dapat  berjalan dengan  baik.  Pada  aplikasi  ini  dibuat  server  yang menangani  penyimpanan  gambar  dari  aplikasi  sistem keamanan ruangan yang telah terhubung dengan server. Sesuai  tujuan  kedua  dari  penelitian  ini  yakni pembuatan  aplikasi  ditujukan  supaya  terjangkau  dari
kalangan  menengah  bawah  maka  pembuatan  aplikasi dan  hardware  menggunakan  komponen  yang  mudah didapat dan terjangkau harganya
Hasil  analisis  dari  penggunaan  threshold  RGB untuk  deteksi  api  didapatkan  beberapa  kelemahan, diantaranya  nilai  warna  api  lilin  mendekati  dengan warna  cahaya  terang  atau  putih  yaitu  248,250,252. Dimana  pada  nilai  tersebut  sangat  rentang  dengan interfensi warna objek lain seperti bola lampu, pantulan cahaya  pada  tembok  dengan  warna  putih,  sehingga sistem  akan  mendeteksi  objek  bukan  api  ketika memiliki  nilai  warna  yang  sama.  Pengamatan  yang penulis  lakukan  diketahui  bahwa  api  cenderung memiliki gerakan yang dinamis, dari pergerakan api ini penulis  menambahkan  metode  untuk  mendeteksi gerakan api.
Metode deteksi gerakan ini dipakai pada sistem untuk  menambah  akurasi  dalam  mendeteksi  adanya api,  dimana  deteksi  gerak  ditempatkan  sebagai  filter awal  deteksi,  sistem  akan  mengecek  adanya  gerakan atau  tidak  jika  terdapat  gerakan  kemudian  sistem membandingkan nilai RGB apakah sesuai dengan nilai threshold  RGB  api  yang  telah  ditentukan,  jika  sesuai baru akan menjalankan sistem peringatan. Penambahan metode ini lebih meminimalisir adanya kesalah deteksi dari ancaman kebakaran ketika ruangan kosong, karena api  yang  menjadi  penyebab  kebakaran  cenderung memiliki pergerakan yang cepat membesar.
Hasil  analisis  dari  penggunaan  threshold  RGB untuk  deteksi  api  didapatkan  beberapa  kelemahan, diantaranya  nilai  warna  api  lilin  mendekati  dengan warna  cahaya  terang  atau  putih  yaitu  248,250,252. Dimana  pada  nilai  tersebut  sangat  rentang  dengan interfensi warna objek lain seperti bola lampu, pantulan cahaya  pada  tembok  dengan  warna  putih,  sehingga sistem  akan  mendeteksi  objek  bukan  api  ketika memiliki  nilai  warna  yang  sama.  Pengamatan  yang penulis  lakukan  diketahui  bahwa  api  cenderung memiliki gerakan yang dinamis, dari pergerakan api ini penulis  menambahkan  metode  untuk  mendeteksi gerakan api.
Metode  ini  dipakai  pada  sistem  untuk menambah  akurasi  dalam  mendeteksi  adanya  api, dimana  deteksi  gerak  ditempatkan  sebagai  filter  awal deteksi,  sistem  akan  mengecek  adanya  gerakan  atau tidak  jika  terdapat  gerakan  kemudian  sistem membandingkan nilai RGB apakah sesuai dengan nilai threshold  RGB  api  yang  telah  ditentukan,  jika  sesuai baru akan menjalankan sistem peringatan. Penambahan metode ini lebih meminimalisir adanya kesalah deteksi dari ancaman kebakaran ketika ruangan kosong, karena api  yang  menjadi  penyebab  kebakaran  cenderung memiliki pergerakan yang cepat membesar.
KESIMPULAN Hasil analisis dari beberapa percobaan menunjukkan  bahwa  gabungan  deteksi  warna  dan gerak  mendapatkan  akurasi  yang  baik  dalam  skala ruangan kecil, namun dalam skala yang lebih luas akan banyak  interverensi  pada  algoritma  pendeteksi  warna sehingga  mengurangi  akurasi  dari  deteksi.  Dalam desain  hybrid  bisa  ditambahkan  beberapa  perangkat sensor  yang  lain  sehingga  mendapatkan  hasil  yang maksimal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih terutama ditujukan kepada Fakultas Sains dan Teknologi Prodi Teknik Informatika.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Budi  Prasetijo.  Aplikasi  Web  Cam  dengan Java Media Framework. Transmisi, vol. 9, no. 1: 5 – 10, 2005.
[2] Ahuja,  C.  Liu.  Vision  Based  Fire  Detection. ICPR  Proceedings  of  the  17th  International Conference  on  Date  of  Conference.  2004, Volume: 4 Page(s): 134 – 137.
[3] K. Kavitha, A. Tejaswini. Background Detection and Subtraction for Image Sequences in  Video,  International  Journal  of  Computer Science  and  Information  Technologies,  vol.3, no. 5, pp. 5223-5226, 2012.
[4] D.  Astharini,  etall,  Pengembangan  Sistem Pendeteksi  Lokasi  Titik  Api  dalam  Ruangan Terbatas, Jurnal Al-Azhar Indonesia Seri Sains Dan Teknologi, vol. 2, no. 2, September, 2013.
[5] F. Sthevanie, T. Agung Budi Wirayuda, R. Novi Dayawati,  Analisis  Proses  Pendeteksian  Api Menggunakan Metode Wavelet. Telkom
University, 2010.
[6] K.  Firdausy,  Daryono,  A.  Yudhana.  Webcam Untuk  Sistem  Pemantauan  Menggunakan Metode  Deteksi  Gerakan.  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, 2008.
[7] J.  D.  Ristić,  D.  B.  Radosavljević,  Decision Algorithms in Fire Detection Systems, Serbian Journal of Electrical Engineering. vol. 8, no. 2, May, 155-161, 2011
[8] A.S.  Permana,  K.  Usman,  and  M.  A.  Murti. Deteksi  Kebakaran  Berbasis  Webcam  Secara Realtime  Dengan  Pengolahan  Citra  Digital. Konferensi  Nasional  Sistem  dan  Informatika. Bali, 2009
[9] S.N.  Utama.  Penerapan  Deteksi  Api  Dan Penggunaan  Algoritma  Pencari  Jarak  Pada Sistem  Peringatan  Keamanan  Ruangan  Jarak Jauh. Universitas Brawijaya, 2013.
[10] S.N.  Utama.  Penerapan  Teknologi  Laser Rangefinder dan Deteksi Gerakan Untuk Sistem Keamanan Ruangan. UIN Malang, 2009.
[11] Nishu Singla. 2014. Motion Detection Based on Frame Difference Method. International
Journal  of  Information  &  Computation
Technology. ISSN 0974-2239 vol. 4, no. 15, pp. 1559-1565, 2014.