## IMPLEMENTASI METODE LOGIKA FUZZY SEBAGAI PENDETEKSI KEBAKARAN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI CITRA TANGAN

## IMPLEMENTATION OF FUZZY LOGIC METHOD AS FIRE DETECTION USING HAND IMAGE CLASSIFICATION
Andrean Ferdyana Vabian Eka Sakti 1) , Resty Wulanningrum 2) , Wahyu Cahyo Utomo 3) , Roni Heri Irawan 4)
1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri Jl. Ahmad Dahlan No.76, Mojoroto, Kec. Mojoroto, Kota Kediri, Jawa Timur 64112 E-mail : 1 andreanferdyana19@gmail.com, 2 resty0601@gmail.com,
3 wahyu.utomo@unpkdr.ac.id, 4 rony@unpkediri.ac.id

## ABSTRAK
Dewasa  ini  perkembangan  teknologi  semakin  pesat  dan  banyak  hal  yang  sebelumnya  dilakukan secara konvensional namun sekarang tergantikan oleh teknologi. Tombol kebakaran yang terbatas jumlah dan aksesnya akan menyulitkan untuk dijangkau apabila terjadi kebakaran, namun terdapat banyak  alat  yang  terpasang  yaitu CCTV. Alat  ini  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  terjadinya kebakaran  dari  proses  klasifikasi  citra  tangan  menggunakan  metode  Logika Fuzzy .  Proses  yang dilakukan  agar  citra  tangan  dapat  dideteksi  oleh  sistem  yaitu  melalui  beberapa  proses.  Tahap pertama  adalah  melakukan  ekstraksi  ciri  dari  citra  data  latih  yaitu  data  yang  digunakan  sebagai rujukan terhadap data uji. Kemudian data uji adalah data  yang akan digunakan untuk melakukan klasifikasi  citra  sebagai  pendeteksi  kebakaran  menggunakan  metode  Logika Fuzzy. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan melalui 3 skenario uji coba, maka didapatkan nilai akurasi pada skenario ke-1 sebesar 80%, nilai akurasi pada skenario ke-2 sebesar 88%, nilai akurasi pada skenario ke-3 sebesar 93,3%. Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode Logika Fuzzy memiliki hasil yang lebih baik pada skenario ke-3 dengan artian data latih yang digunakan lebih banyak dari skenario uji coba yang lain agar sistem dapat melakukan klasifikasi yang lebih baik.
Kata kunci : Logika Fuzzy, Citra Tangan, Deteksi Kebakaran, CCTV, Klasifikasi.

## ABSTRACT
Today the development of technology is growing rapidly and many things that were previously done conventionally are now being replaced by technology. The limited number of fire buttons and access will make it difficult to reach in the event of a fire, but there are many tools installed, namely CCTV. This  tool  can  be  used  to  detect  fires  from  the  hand  image  classification process  using  the  Fuzzy Logic  method.  The  process  carried  out  so  that  the  hand  image  can  be  detected  by  the  system  is through several  processes.  The  first stage is  to  perform  feature  extraction  from the image  of the training data, namely the data used as a reference to the test data. Then the test data is the data that will be used to classify the image as a fire detector using the Fuzzy Logic method. Based on the results of trials that have been carried out through 3 test scenarios, the accuracy value in the 1st scenario  is  80%,  the  accuracy  value  in  the  2nd  scenario  is  88%,  the  accuracy  value  in  the  3rd scenario is 93.3%. This shows that the performance of the Fuzzy Logic method has better results in the 3rd scenario, meaning that more training data is used than the other test scenarios so that the system can perform a better classification.
Keywords: Fuzzy Logic, Hand Image, Fire Detection, CCTV, Classification

## PENDAHULUAN
Selama  ini  tombol  peringatan kebakaran  terletak  hanya  di  beberapa tempat  saja  dan  sulit  terjangkau  apabila terjadi  kebakaran  yang  menyebabkan tertutupnya  akses  ke  tempat  tombol peringatan  kebakaran  tersebut.  Masalah yang mungkin terjadi selanjutnya apabila tidak ada yang melaporkan atau tidak ada yang  mengetahui  kebakaran  selain  orang pada  tempat  tersebut  akan  menyebabkan kebakaran  tersebut  bertambah  parah. Namun  terdapat  alat  yang  banyak terpasang  di  beberapa  tempat  yang  ada yaitu Closed Circuit Television (CCTV) . Closed  Circuit  Television  (CCTV) dapat diartikan sebagai sebuah perangkat kamera  video  digital  yang  digunakan untuk mengirim sinyal ke layar monitor di suatu  ruang  atau  tempat  tertentu.  Hal tersebut  memiliki  tujuan  untuk  dapat memantau  situasi  dan  kondisi  tempat tertentu[1]. Alat tersebut selama ini hanya digunakan untuk memantau setiap keadaan yang ada dan nantinya dijadikan bukti pada suatu kejadian. Dengan adanya
CCTV sebenarnya  bisa  dijadikan  alat untuk mendeteksi apabila terjadi kebakaran di suatu tempat atau ruangan.
Pada  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya  bertujuan untuk menentukan jenis  batubara  kedalam  tiga  kualitas menggunakan  citra  batubara  dari  metode Logika Fuzzy .  Berdasarkan  pengujian yang telah dilakukan adalah nilai akurasi bisa  tinggi  dan  bisa  juga  rendah, tergantung  berapa  banyak  data  citra batubara  yang  di  uji  [2].  Penelitian selanjutnya bertujuan untuk memperbaiki citra  gambar  tangan  sebagai  inputan menjadi lebih  tajam
dan jelas menggunakan metode Particle  Swarm Optimization [3].  Penelitian  selanjutnya tentang  penerapan  Algoritma Fuzzy dan membandingkan akurasinya dengan maximum  likelihood untuk  memetakan habitat  dasar  perairan  dangkal  pada  citra satelit SPOT 7 dan Sentinel 2A . Hasil yang diperoleh  dari  penelitian  ini  menunjukan bahwa  algoritma  logika Fuzzy masih memiliki  tingkat  akurasi  yang  baik dibandingkan dengan algoritma maximum
likelihood [4].  Kemudian  ada  penelitian yang  bertujuan  untuk  mengenali  gestur atau bentuk tangan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) [5]. Dan  penelitian  selanjutnya  bertujuan untuk menganalisa tekstur dan jenis awan untuk menentukan keadaan cuaca menggunakan metode Logika Fuzzy [6].
Pada penelitian ini akan dilakukan pendeteksian  kebakaran  menggunakan citra  tangan.  Metode  klasifikasi  yang digunakan adalah Logika Fuzzy. Sebelum menuju  ke  tahapan  klasifikasi,  perlu dilakukan terlebih dahulu proses ekstraksi citra  tangan  agar  dapat  diperoleh  hasil yang tepat saat dilakukan proses klasifikasi menggunakan citra masukan.

## METODE
Penelitian untuk mendeteksi gestur tangan  untuk  alarm  kebakaran  terlebih dahulu  dibuatkan  perancangan  sistem. Alur  perancangannya  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Akuisisi Citra Grayscale
Threshold Ekstraksi Ciri RGB menjadi HSV Klasifikasi menggunakan Logika Fuzzy Hasil
Klasifikasi Citra Tangan Gambar 1. Metode Penelitian
a. Akuisisi Citra
Akuisisi  citra  merupakan  salah  satu proses pengambilan data citra gestur tangan  secara  manual.  Citra  yang diambil  dalam  bentuk  format jpeg (Joint  Photographic  Experts  is Group) dengan ukuran citra sebesar 200x200.  Ada  4  kriteria  citra  gestur tangan  yang  digunakan,  yaitu  citra tangan membuka dengan latar belakang  polos, citra tangan membuka  dengan  latar  belakang tidak  polos,  citra  tangan  menutup dengan  latar  belakang  polos,  citra tangan menutup dengan latar belakang tidak polos. Data citra yang
digunakan  sebanyak  60  citra  yang nanti  akan  dibagi  menjadi  beberapa skenario ujicoba seperti pada tabel. 1.
b. Grayscale
Pada citra grayscale ini, format citra disebut  skala  keabuan  karena  pada umumnya warna yang dipakai adalah warna hitam sebagai warna minimal dan  warna  putih  sebagai  warna minimalnya, sehingga warna
antaranya adalah abu-abu [7].
c. Threshold
Thresholding digunakan      untuk mengatur  jumlah    derajat    keabuan yang    ada    pada    citra.  Untuk menentukan        derajat        keabuan dapat  digunakan    rumus    :    x    = b.int(w/b)  ;  w  adalah nilai  derajat keabuan    sebelum  thresholdingx adalah  nilai  derajat  keabuan  setelah thresholdingb = int(256/a) [8].
d. Ekstraksi Citra RGB menjadi HSV
Segmentasi  HSV  merupakan  proses pemisahan  objek  dengan  seleksi warna berdasarkan nilai Hue, Saturation, dan Value. Hue merupakan atribut yang merepresentasikan  warna  murni. Saturation merupakan  atribut  yang
menunjukkan efek cahaya putih yang mempengaruhi tingkat dominasi warna. Value merupakan atribut yang menunjukkan  perbedaan  kecerahan pada warna murni [9][10]. e. Klasifikasi menggunakan Logika Fuzzy Input  Fuzzy berupa  jumlah  indeks dari  nilai  H,  S,  V, Metric dan Eccentricity dari  data  skenario  yang akan dibuat pada tabel 1[11].

## Ekstraksi Ciri
Ekstraksi  Ciri  merupakan  suatu proses yang dilakukan untuk  mengambil bermacam ciri yang ada pada sebuah citra. Proses  ini  dapat    dilakukan  dalam  objek yang  memiliki  citra  untuk  dideteksi seluruh    bagian  tepinya,  selanjutnya properti-properti pada objek yang berkaitan sebagai ciri pada dihitung. Pada citra  masukan  sebagai citra  biner dan melakukan  penipisan  pola  dapat  dirubah ekstraksi cirinya [12].
Pada  penelitian  ini,  dilakukan ekstraksi  ciri  warna HSV .  Model  warna HSV merupakan  kepanjangan  dari Hue Saturation dan Value .  Dari  pengertian tersebut  pasti  memiliki  fungsi  masing- masing  yang  berbeda. Hue merupakan suatu  ukuran  panjang  gelombang  dari warna  utama, hue mempunyai  ukuran berkisar  antara  0-255.  0  mewakili  warna merah  hingga  melalui  suatu  spektrum kembali  bernilai  256  atau  kembali menjadi warna merah kembali. Saturation merupakan suatu proses untuk meningkatkan  kecerahan  warna  yang didasari  dari  jumlah  hue  murni  pada warna  akhir.  Jika saturation bernilai  nol maka warna akhir adalah bukan hue yang terbentuk  hanya  cahaya  putih  saja.  Jika Saturation bernilai  255  maka  tidak  ada pencahayaan tambahan pada warna akhir. Value merupakan  seuah  ukuran  seberapa besar kecerahan dari suatu warna[13].
Selain  itu,  pada  pengenalan  pola bentuk,  terdapat  2  komponen  yaitu Eccentricity dan Metric . Eccentricity  (e) adalah nilai perbandingan antara jarak foci ellips minor (b) dengan foci ellips mayor (a) dari suatu wilayah/bentuk pada objek. Nilai eccentricity berada  dalam  rentang skala  0  sampai  1.  Suatu  wilayah  yang berbentuk  memanjang  (mendekati  garis lurus),  maka  nilai eccentricity akan mendekati  1,  sedangkan  wilayah  yang berbentuk  lingkaran,  nilai eccentricity akan  mendekati  0. Metric (M)  adalah perbandingan  antara  luas  (L)  dengan keliling (k) dari wilayah suatu objek[14].
Metode Logika Fuzzy Dalam  bahasa  inggris, Fuzzy mempunyai  arti  kabur  atau  tidak  jelas.
Jadi,  logika Fuzzy adalah  logika  yang kabur, atau mengandung unsur
ketidakpastian.Pada  logika  biasa,  yaitu logika  tegas,  kita  hanya  mengenal  dua nilai,  salah  atau  benar,  0  atau  1. Sedangkan  logika Fuzzy mengenal  nilai antara benar dan salah. Kebenaran dalam logika Fuzzy dapat  dinyatakan  dalam derajat  kebenaran  yang  nilainya  antara  0 sampai 1[15].
Tahapan  yang  dilakukan  untuk melakukan  klasifikasi  didahului  dengan
memasukkan citra tangan sebagai data uji yang diproses untuk diambil nilai ciri nya menggunakan nilai HSV. Kemudian nilai yang  diperoleh  dicocokkan  dengan  data latih yang sudah ada. Selanjutnya data uji diklasifikasikan  menggunakan  Logika Fuzzy dan  proses  tersebut  ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Activity
Gambar 3. Proses Fuzzy
Gambar 3 menunjukkan alur proses dari sistem fuzzy yang dibangun. Dengan data inputan berupa nilai Hue, Saturation, Value,  Metric  dan  Ecentricity. Nilai inputan  fuzzy  akan  diproses fuzzyfikasi kemudian  akan  diolah  dengan fuzzy inference  sistem  menggunakan  5  aturan,
sedangkan proses defuzzyfikasinya menggunakan  penjumlahan  terbobot  dan output dari proses defuzzyfikasinya adalah berupa sebuah tanda peringatan
kebakaran,  tidak  kebakaran  dan  tidak terjadi apa-apa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Desain interface pada  aplikasi  ini terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Desain Interface
Gambar  4,  merupakan  desain  dari interface  pada  aplikasi,  dimana  pada tampilan tersebut ada beberapa fitur yaitu input, ekstraksi ciri, proses fuzzy, dataset, training dan pengenalan.  Pada  penelitian ini  diasumsikan  tangan  menutup  terjadi kebakaran, tangan membuka tidak terjadi kebakaran  dan  gambar  selain  tangan  itu menandakan  tidak  terjadi  apa-apa.  Fitur dataset  merupakan  proses  pengambilan data  untuk  dilakukan  proses training.
Fitur training merupak  proses  pelatihan dataset yang akan digunakan untuk proses ujicoba.  Fitur  input  adalah  proses  input image yang  akan  digunakan  untuk ujicoba.  Ekstraksi  ciri  merupakan  proses pencarian  ciri  citra  dengan menampilkan nilai hue,  saturation,  value,  metric dan ecentricity. Proses Fuzzy merupakan proses fuzzy  inference  system yang kemudian akan dilakukan proses
defuzzyfikasinya. Pengenalan  merupakan proses  deteksi  dari  gambar  yang  akan diproses. Pengujian yang dilakukan memiliki tujuan untuk mengetahui tingkat keberhasilan sistem dalam klasifikasi citra tangan. Skenario uji coba dibagi menjadi 3  dengan  data  yang  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel skenario uji coba
No Jumlah data yang diambil Jumlah kriteria citra tangan Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji 1 5 4 20 40 2 10 4 40 20 3 12 4 48 12
Data  latih  digunakan  sebagai  data rujukan  terhadap  klasifikasi  yang  sesuai, sedangkan  data  uji  digunakan  untuk menguji ketepatan sistem untuk
melakukan  klasifikasi  citra  tangan.  Hasil klasifikasi  yang  diperoleh  akan  dicatat untuk  dibandingkan  dan  dihitung  nilai akurasinya  dan  dihitung  prosentase keberhasilan tiap skenario uji coba.

## Hasil Ekstraksi Ciri
Tahap  Ekstraksi  Ciri  digunakan untuk  mencari  nilai  ciri  dari  setiap  citra yang digunakan sebagai data. Contoh nilai ekstraksi  ciri  dapat  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh hasil data ekstraksi ciri Gamba r Nilai Ciri H S V Metric Eccen tricity 107. 0 181. 862 165. 136 0.348 0.405 13.0 62.2 21 156. 282 0.166 0.389 106. 0 137. 206 179. 216 0.104 0.473 13.0 150. 611 163. 597 0.201 0.326 35.0 58.3 14 79.9 68 0.294 0.992

## Hasil Klasifikasi
Dari  pengujian  klasifikasi  yang dilakukan  pada  setiap  skenario  uji  coba yang  diawali  dari  proses  ekstraksi  ciri kemudian  diolah  oleh  sistem  kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan
Logika Fuzzy, maka  didapat  hasil  dari setiap  skenario  dan  ditampilkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil skenario uji coba
Ske nar io ke- Jum lah total data latih Jum lah total data uji (t) Jum lah data uji ben ar (a) Jum lah data uji sala h Nilai akurasi ((a/t)x100 %) 1 25 50 40 10 80% 2 50 25 22 3 88% 3 60 15 14 1 93.3%
Dari  hasil  pengujian  tersebut didapatkan akurasi klasifikasi citra tangan menggunakan metode Logika Fuzzy pada setiap  skenario  uji  coba  dengan  hasil skenario  ke-1  mendapat  hasil  akurasi 80%,  skenario  ke-2  mendapat  hasil
akurasi 88%, skenario ke 3 mendapat hasil 93.3%.

## SIMPULAN
Dari hasil uji coba klasifikasi citra tangan  menggunakan  metode  Logika Fuzzy  dengan  melakukan  3  skenario  uji coba mendapat hasil skenario ke-1 dengan akurasi  80%,  skenario  ke-2  mendapat hasil akurasi 88%, skenario ke 3 mendapat hasil akurasi 93.3%. Hal ini menunjukkan bahwa  kinerja  metode  Logika Fuzzy memiliki  hasil  yang  lebih  baik  pada skenario  ke-3  dengan  artian  data  latih yang  digunakan  lebih  banyak  dari skenario  uji  coba  yang  lain  agar  sistem dapat  melakukan  klasifikasi  yang  lebih baik.

## SARAN
Pada penelitian ini hanya
melakukan  klasifikasi  dengan  metode Logika Fuzzy ,  untuk  selanjutnya  bisa dilakukan  melakukan  proses  klasifikasi dengan  menggunakan  beberapa  metode sebagai perbandingan metode mana yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Adriansyah,  M.  R.  GM,  and
Yuliza,  “Rancangbangun  Dan
Analisa  Cctv  Online  Berbasis Raspberry Pi,” J. Sinerjgi , 2014. [2] Y.  Sari,  H.  Khatimi,  and  N. Rusiana, “Penentuan Jenis Batubara Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Logika  Fuzzy,” J.  Ilmu  Komput. dan Bisnis , 2020, doi: 10.47927/jikb.v11i2.235. [3] N. L. Khikmah and R. Wulanningrum,  “Perbaikan  Citra
Gambar  Tangan  Menggunakan Particle  Swarm  Optimization,”
Semin. Nas. Inov. Teknol. , pp. 93– 99, 2021.
[4] M.  S.  Sangadji,  V.  P.  Siregar,  and H.  M.  Manik,  “Klasifikasi  Habitat Perairan  Dangkal  Menggunakan
Logika  Fuzzy  Dan  Maximum Likelihood  Pada  Citra  Satelit Multispektral,” J. Ilmu dan Teknol.
Kelaut. Trop. , 2018, doi:
10.29244/jitkt.v10i3.22859.
[5] M. Z. Ersyad, K. N. Ramadhani, A. Arifianto, and L. Belakang, “Pengenalan Bentuk Tangan dengan Convolutional Neural Network  (CNN),” e-Proceeding Eng. , 2020.
[6] A.  Sufy,  R.  Magdalena,  and  R. Nugraha, “Purwarupa Sistem Klasifikasi  Jenis  Awan  Dari  Citra Panoramik  Pantai  Menggunakan Logika  Fuzzy,” J.  e-Proceeding Eng. , 2017.
[7] Muwardi,  F.,  &  Fadlil,  A.  (2017). Sistem Pengenalan Bunga Berbasis Pengolahan Citra dan Pengklasifikasi  Jarak. J.  Ilm.  Tek.
Elektro  Komput.  dan  Inform , 3 (2), 124-131. [8]     Sinaga, A. S. R. (2017).
Implementasi  Teknik  Threshoding Pada  Segmentasi  Citra  Digital.
Jurnal Mantik Penusa, 1(2).
[9] Pradipta,  Gede  Angga,  and  Putu
Desiana  Wulaning  Ayu.  2017. “Perbandingan  Segmentasi  Citra Telur Ayam Menggunakan Metode Otsu Berdasarkan Perbedaan Ruang Warna RGB dan HSV.” JST (Jurnal Sains dan Teknologi) 6 (1). https://doi.org/10.23887/jstundiksh
a.v6i1.9329.
[10]   Eko,  Prasetyo.  2012.  Pengolahan
Citra  Digital  Dan  Aplikasinya
Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi. [11]  Munarto,  R.,  Permata,  E.,  & Salsabilla,  R.  (2014).  Klasifikasi kualitas biji jagung manis berdasarkan fitur warna menggunakan fuzzy logic. [12]   V. No, S. Gustina, A. Fadlil, and R. Umar, “Identifikasi Tanaman Kamboja  menggunakan  Ekstraksi
Ciri Citra Daun dan Jaringan Syaraf Tiruan,” vol. 2, no. 1, pp. 128–132, 2016.
[13]  Y.  Wibisono,  A.  Nilogiri,  and  Z.
Arifin,  “Penghitungan  Jumlah Telur  Ikan  Gurami  Menggunakan Metode Segmentasi Warna Dengan Deteksi Warna
HSV dan
WATERSHED  TRANSFORM,”
2015. [14]  H.  Bethaningtyas,  H.  Naufal,  and G.  W.  Fajarianto,  “Pengenalan Jenis Seragam Loreng Tni Menggunakan Kombinasi Eccentricity dan Metric,” TEKTRIKA  -  J.  Penelit.  dan Pengemb.  Telekomun.  Kendali, Komputer,  Elektr.  dan  Elektron. , 2018, doi: 10.25124/tektrika.v2i2.1667. [15]  A. Saelan, “Logika Fuzzy,” Strukt. Disk. , vol. 1, no. 13508029, pp. 1– 5, 2009.