ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Januari 2023

## Korelasi Data Sensor UV pada Sistem Deteksi Kebakaran dengan Metode Scanning CW/CCW
FATHUR ZAINI RACHMAN 1,2 , WIRAWAN 1 , GAMANTYO HENDRANTORO 1
1 Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Indonesia
2 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Balikpapan, Indonesia Email: fathur.zaini@poltekba.ac.id
Received 22 September 2022 | Revised 7 November 2022 | Accepted 8 November 2022

## ABSTRAK
Salah  satu  unsur  penyebab  kebakaran  adalah  api.  Berbagai  sistem  deteksi kebakaran  digunakan untuk pengidraan  seperti  sensor  tunggal non-visual.  akan tetapi,  kebanyakan  sensor-sensor  tersebut  memiliki  keterbatasan  sensitifitas, missed  detection  dan  false  alarm.  Oleh  karena  itu,  kebenaran  data  diperlukan untuk mengetahui potensi kebakaran di sekitar area sensor. Pada penelitian ini, mikrokontroler  digunakan untuk  proses  komputasi  data berdasarkan sektor dari sensor  UV,  dimana  metode  scanning  CW/CCW  digunakan  untuk  mendapatkan hasil dari beberapa korelasi data. Hasil percobaan, sistem deteksi dengan metode CW-CCW  dapat  meningkatkan  sensitifitas  dan  probablitas  kebenaran  37,14  % dan 5,47 % untuk ∆𝜃 = 11,25 O , dan 48,66 % dan 8,01 % untuk ∆𝜃 = 5,625 O . Kata kunci : sistem deteksi kebakaran, missed detection, false alarm, sensor UV, metode scanning CW/CCW.

## ABSTRACT
One of the elements that cause fire is flame. Various fire detection systems are used  for  sensing  such  as  a  single  non-visual  sensor.  however,  most  of  these sensors  have  limited  sensitivity,  detection  area,  missed  detection,  and  false alarms.  Therefore,  The  correctness  of  the  data  is  needed  to  determine  the potential for fires around the sensor area. In this work, a microcontroller is used to  process  data  computing  based  on  the  sector  of  the  UV  sensor,  where  the CW/CCW  scanning  method  is  used  to  obtain  results  from  several  data correlations.  The  results  of  the experiment, the detection system  with the  CW- CCW  method  can  increase  the  sensitivity  and  probability  of  correct  to  37.14% and 5.47% for ∆𝜃 = 11.25 o , and 48.66 % and 8.01% for ∆𝜃 = 5.625 O .
Keywords :  fire  detection  systems,  missed  detection,  false  alarm,  UV  sensor, CW/CCW scanning method.

## 1. PENDAHULUAN
Titik api dapat menjadi awal sumber kebakaran pada suatu tempat, titik api yang tersebar dan banyak membuat api menjadi luas dan tidak terkendali, hal ini terjadi karena lambatnya penanggulangan awal akan potensi kebakaran yang disebabkan oleh titik api ataupun oleh dampak El-Nino yang dapat terjadi di industri, rumah, hutan dan tempat lainnya (da Silva Júnior,  dkk,  2019) (Dwomoh,  dkk,  2019) (Sloan,  dkk,  2017). Kebakaran  yang  luas memerlukan  usaha  yang  lebih  untuk  mengatasinya  sehingga  polusi  asap  berdampak  pada kesehatan manusia (Andrew, 2019). Upaya pendeteksian dini titik api merupakan hal yang sangat  penting  untuk  menemukan  sumber  api  dari  lokasi  kejadian  sehingga  potensi kebakaran yang ditimbulkan dapat diketahui secara dini dan ditangani secara cepat dengan mengambil keputusan yang tepat untuk menanggulanginya.
Teknik deteksi kebakaran tergantung pada lokasi dan sifat api. Berbagai teknologi deteksi api telah  berkembang  dan  terintegrasi (Kumar,  dkk,  2019)  (Verma,  dkk,  2019) . Pengindraan  dengan  sensor  tunggal  mendeteksi  parameter  berupa  temperatur  panas (Jalalifar dan Byun 2016) (Yan, dkk, 2018) , gas (Lin, dkk, 2015), asap (Costea dan Schiopu, 2018) (Gong, dkk, 2019), api (De Iacovo, dkk, 2017) dan beberapa macam objek  informasi  untuk  sistem  deteksi (L’vov,  dkk,  2018) .  Hasil  deteksi  objek  sebagai parameter dalam proses sangat  menentukan tingkat bahaya kebakaran dan indikator yang akan dihasilkan.
Pada  perkembangan  sistem  deteksi  kebakaran  terbagi  menjadi  dua,  yaitu  visual  dan  non- visual (Kumar,  dkk,  2019) .  Untuk  kasus  tertentu,  penggunaan  sensor  api  non-visual digunakan  untuk  sistem  yang  memiliki  keterbatasan  sumber  energi,  data  penyimpanan, kompleksitas  komputasi,  dan bandwidth  jaringan.  Jenis  sensor  non-visual  yang  digunakan untuk  deteksi  kebakaran  berdasarkan  spektrum  ada  3  yaitu  infrared  (IR),  visible,  dan ultraviolet  (UV).  Penggunaann  sensor  IR  dan  visible  masih  banyak  digunakan  pada lingkungan  indoor, karena  sangat  terpengaruh oleh cahaya  matahari, kilat, dan  lampu,  hal tersebut dapat menimbulkan terjadinya false alarm. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penggunaan  sensor  UV  lebih  digunakan  untuk  mendeteksi  munculnya  api  karena  efek gangguan  emisi  gelombang  infrared  sangat  rendah  untuk  mempengaruhi  pada  sensor  UV. Pada  penelitian  yang    melakukan  pendeteksian  dengan  fokus  pada  foton  dalam  kisaran panjang  gelombang  ultraviolet  C  (180-280  nm) (Crompton,  dkk,  2018)  (Shen,  dkk, 2020) ,  sensor  UV  bekerja  berdasarkan  sudut  deteksi  (180 o )  sehingga  mampu  mendeteksi area  sekitar.  Akan  tetapi,  sistem  tersebut  masih  bekerja  sebagai  detektor  ON/OFF  dan memiliki  keterbatasan  pada  sudut  di  sekitar  lingkungan  yang  diamati,  sehingga  belum  ada klarifikasi keseluruhan (360 o ) pada sudut azimut disekitar titik pemasangan sensor. Terakhir, sistem  deteksi  dengan  jangkauan  sudut  hingga  360 o telah  dilakukan (Rachman,  dkk, 2022) .  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan  metode  scanning  CW  ( clockwise) berdasarkan  sektor.  Seperti  pada  Gambar  1,  proses  menggunakan  1  variabel  array,  setiap array memiliki indek yang berisikan logika 1 dan 0. Logika 1 menyatakan daerah sektor yang terdeteksi  adanya  api,  sedangkan  0  tidak  terdeteksi.  Penggunaan  metode  CW  dilakukan dengan sekali proses scanning, sehingga tahapan proses dan komputasi memiliki waktu 26 detik  untuk ∆𝜃 =  11,25 o dan  32  detik  untuk ∆𝜃 =  5,625 o ,  kecepatan scanning  tergantung spesifikasi motor stepper yang digunakan).

## Gambar 1. Array 1 Dimensi dengan Metode CW
Akan tetapi, masih ditemukan bias deteksi pada proses scanning data, sehingga diperlukan peningkatan sensitifitas berupa pengurangan missed detection dan false alarm.
Pada  penelitian  ini,  mikrokontroler  digunakan  untuk  proses  komputasi  data  berdasarkan sektor  dari  sensor  UV,  dimana  metode scanning  CW/CCW  yang  digunakan  untuk mendapatkan  hasil  dari beberapa  korelasi  data. Pengambilan  data  sensor  dilakukan  secara radial  dan  proses  komputasi  dengan  metode  tersebut  dapat  meningkatkan  spesifikasi  dan probablitas kebenaran.

## 2. METODE

## 2.1 Sistem Deteksi
Pada tahapan ini, sistem deteksi menggunakan sensor api jenis non-visual untuk mengatasi keterbatasan  sudut  deteksi  sehingga  mendapatkan  informasi  lingkungan  dan  klarifikasi keseluruhan  (360 o )  secara  azimut  disekitar  titik  pemasangan  sensor.  Tahapan  dilakukan secara bertahap untuk menghasilkan sensitifitas daerah cakupan.
Pada tahapan pemodelan, mekanisme optimasi jangkauan deteksi menggunakan sensor UV dengan  memanfaatkan  model  lengan  2-DOF  untuk  mendapatkan  sudut  gerak  sensor  yang optimal. Seperti pada Gambar 2, merupakan perangkat sensor yang digunakan untuk deteksi fenomena lingkungan.
Gambar 2. Konfigurasi Motor Stepper pada Sudut Azimut
Motor stepper yang digunakan dapat berputar hingga berputar 360 o , hal ini ditujukan untuk dapat  mendeteksi  fenomena  api  secara  azimut.  Sedangkan  motor  servo  dapat  melakukan rotasi  hingga  180 o secara  elevasi,  akan  tetapi  pada  penerapan  digunakan  sudut  0 o hingga 90 o untuk  mendeteksi  objek.  Pada  Gambar  3  (a),  hubungan  antar  blok  sistem  yang digunakan  untuk  sistem  deteksi  memiliki  fungsi  yang  saling  terintegrasi,  dan  memiliki  3 bagian umum yaitu input, proses, dan output. Pada bagian input terdiri dari sensor Api yang memiliki fungsi sebagai bagian  sistem deteksi akan fenomena  lingkungan  yang  fokus  pada api. Pada bagian proses, terdapat mikrokontroler menggunakan Arduino Mega yang memiliki peran  untuk  komputasi  data  korelasi.  Terakhir,  output  sistem  terdiri  dari  motor  servo  dan stepper  yang  bergerak  sesuai  kendali  dari  mikrokontroler.  Gambar  3  (b),  diagram  uji  coba yang dalam melakukan deteksi kebakakaran.
(a) (b)
Gambar 3. Sistem Deteksi Kebakaran (a) Hubungan Mikrokontroler dengan Input-Output (b) Diagram Uji COba

## 2.2  Metode
Pada  penelitian  ini,  penggunaan  metode scanning  CW/CCW  (clockwise/counterclockwise) untuk  proses  korelasi  data,  metode  ini  terdiri  dari  3  yaitu  CW-CCW,  CW-CCW-CW2,  dan CCW-CW2-CCW2. Adapun ilustrasi data pada masing-masing metode seperti pada Gambar 4.

## Gambar 4. Array 1 Dimensi pada Setiap Metode CW/CCW
Variabel  array  CW  adalah  proses scanning  data  yang  dilakukan  pada  saat  pertama  kali bergerak searah jarum jam, CCW merupakan proses balik atau berlawanan jarum jam, CW2 dan CCW2 adalah proses pengulangan seperti pada CW dan CCW.

## 2.2.1  Metode CW-CCW
Metode CW-CW adalah metode yang dilakukan dengan menggunakan 2 variabel array, array CW dan CCW. Seperti pada Gambar 5, korelasi data diantara kedua array tersebut disimpan pada  1  variabel  array  yaitu  korelasi  CW-CCW,  dimana  data  indeks  array  akan  berlogika  1 apabila kedua array (CW dan CCW) memiliki logika yang sama yaitu 1, selainya 0.

## Gambar 5. Metode CW-CCW dengan Korelasi Data
Metode  CW-CCW  dilakukan  dengan  2  kali  proses scanning.  Metode  ini  bertujuan  untuk meningkatkan sensitifitas yang dipenaruhi oleh bias deteksi. Tahapan proses dan komputasi membutuhkan waktu 50 detik untuk ∆𝜃 = 11,25 o dan 63 detik untuk ∆𝜃 = 5,625 o .

## 2.2.2  Metode CW-CCW-CW2 dan CCW-CW2-CC2
Metode  ini  menggunakan  3  variabel  array  pada  masing-masing  metode.  Seperti  pada Gambar 6 (a) dan (b), korelasi data diantara ketiga array tersebut disimpan pada 1 variabel array  pada  masing-masing  metode,  dimana  data  indeks  array  pada  korelasi  data  akan berlogika 1 apabila terdapat sedikitnya 2 indeks yang berlogika 1, selainya 0.
(a)
(b)
Gambar 6. Korelasi Data (a) Metode CW-CCW-CW2, (b) Metode CCW-CW2-CCW2
Metode ini dilakukan dengan 3 kali proses scanning. Metode ini bertujuan untuk mengurangi missed detection pada setiap sektor deteksi. Kedua metode tersebut memiliki tahapan proses dan komputasi yang membutuhkan waktu sekitar 74 detik untuk ∆𝜃 = 11,25 o dan 94 detik untuk ∆𝜃 = 5,625 o .

## 2.3  Algoritma Korelasi Data CW/CCW
Deteksi  yang  dilakukan  oleh  mikrokontroler  menggunakan  motor stepper  sebagai  gerak scanning area dan sensor UV sebagai pengindraan area. Adapun proses keseluruhan seperti pada  Gambar  7.  Proses scanning  bertujuan  untuk  mendapatkan  data  pada  setiap  sektor deteksi, sedangkan korelasi data berfungsi sebagai proses verifikasi data-data yang diterima untuk menghasilkan nilai korelasi data pada variabel.

## Gambar 7. Algoritma Korelasi Data CW/CCW
Ada beberapa tahapan proses scanning dan korelasi data yang terjadi pada mikrokontroler. Tahap pertama, sistem tertanam melakukan insialisasi dari pin, fungsi, pustaka, variabel dan sebagainya.  Berikutnya,  menentukan  besaran  sudut  penghalang ∆𝜃 yang  digunakan  pada sensor. Dengan sudut ∆𝜃 , didapatkan jumlah deteksi sensor keseluruhan dalam putaran 0 o hingga 360 o dengan menggunakan Persamaan (1). Pada penelitian ini, satu putaran (360 o ) digunakan  motor  servo  dengan  spesifikasi  512  langkah,  dimana  untuk  menentukan  lebar sudut motor stepper per-deteksi dapat menggunakan Persamaan (2).
𝑁 = ∆ ∆ (1)
∆ = (2)
dimana, N s menyatakan  jumlah  deteksi  sensor,  ∆ r sebagai  sudut  azimuth  gerak  maksimal motor yaitu 360 o , ∆𝜃 merupakan sudut penghalang sensor yang digunakan yaitu 11.25 dan 5.625, ∆ menyatakan  sebagai  lebar  gerak  sudut  motor  per-langkah, S m menyatakan spesifikasi langkah motor yang digunakan yaitu 512 langkah.
Berikutnya, dilakukan seleksi variabel (i <= 360) dimana nilai i pertama adalah 0, sehingga blok seleksi terpenuhi untuk melakukan proses scanning dan deteksi yang bergerak searah jarum  jam  (CW)  dengan  menggunakan  pemanggilan  fungsi  keduanya  (Gerak  CW  dan Deteksi Sensor). Hasil pemanggilan kedua fungsi tersebut menghasilkan data pada variabel f untuk  disimpan  dalam  variabel  array  1  dimensi  yaitu  CW[c],  dimana  index  c  bernilai  0. Setelah  itu  nilai  c  ditambahkan  1  untuk  dapat  digunakan  pada  variabel  array  berikutnya, begitu  juga  dengan  i  ditambahkan  dengan  nilai ∆ untuk  seleksi  berikutnya  hingga menyatakan nilai i tidak terpenuhi. Jika pada blok seleksi awal sudah tidak terpenuhi maka dilanjutkan  blok  seleksi  ke-dua  (i  >=  0)  yaitu  proses scanning  yang  bergerak  berlawanan jarum jam (CCW) dengan proses yang sama dengan sebelumnya, akan tetapi pada variabel c  dan  i  dilakukan  pengurangan  hingga  menyatakan  nilai  i  tidak  terpenuhi.  Selanjutnya, proses seleksi ke-tiga dan ke-empat memiliki kesamaandengan proses sebelumnya (CW dan CCW), akan tetapi data deteksi disimpan dalam variabel array CW2[c] dan CCW2[c].
Tahap  berikutnya,  menampilkan  indeks  dan  persentase  tingkat  api  disekitar  area  deteksi. Data array 1 dimensi yang didapatkan dari proses sebelumnya, dilakukan seleksi pada setiap index yang terdapat pada variabel  CW dan  CCW  yang  menyatakan  berinilai  1 (1 = daerah yang  terdeteksi).  Pada  blok  seleksi  (CW[c]==1,  CW[c]==1  &&  CCW[c]==1, (CW[c]+CCW[c]+CW2[c])>1  dan  (CCW[c]+CW2[c]+CCW2[c]>1),  jika  pada  seleksi  urutan index  terpenuhi,  maka  dilakukan  proses  penambahan  variabel x  yang  menyatakan  daerah terdeteksi  api,  jika  tidak,  maka  langsung  ke  proses update  korelasi  data  dan  penabahan variabel  c  untuk up  counter.  Proses  tersebut  berlangsung  hingga  seleksi  (N s >c+1)  tidak terpenuhi  dan  melanjutkan  pada  proses  berikutnya.  Hasil  jumlah x  pada  proses  tersebut dapat  dihitung  masing  pada  setiap  metode  dengan  Persamaan  (3)  (4)  (5)  dan  (6),  hasil tersebut menjadi sumber  dalam  menentukan tingkat api disekitar area, adapun presentase tingkat api didapatkan dengan Persamaan (7)
𝑥 =   ∑ (CW[c] == 1) (3) 𝑥 =   ∑ (CW[c] == 1)&&(CCW[c] == 1) (4) 𝑥 =   ∑ ((CW[c] + CCW[c] + CW2[c]) > 1) (5) 𝑥 =   ∑ ((CCW[c] + CW2[c] + CCW2[c]) > 1) (6) 𝐿 = x 100                                                    (7)
dimana, L f adalah presentase tingkat api keseluruhan dalam area dan x adalah jumlah indeks yang bernilai 1, c menyatakan jumlah indeks pada array.

## 3. HASIL PENGUJIAN DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Pengaturan Konfigurasi Pengujian Sistem Deteksi
konfigurasi  perangkat  sensor  dilakukan  untuk  uji  kinerja  deteksi  api  di  sekitar area  seperti Gambar  8.    Diantara  pengujian  yang  dilakukan  yaitu  sensitifitas  deteksi  dan  probabilitas kebenaran. Pada Gambar 9, Lebar sudut azimut sensor yang digunakan yaitu ∆𝜃 = 5.625 o yang  memiliki  jumlah  sektor  ( N s )  32  sektor  dan  11.25 o yang  memiliki  64  sektor,  dengan berbagai jumlah titik api dalam sektor ( n f ).
Gambar 8. Pengaturan Fisik Perangkat untuk Percobaan Sistem Deteksi Kebakaran pada Variasi n f
Gambar 9. Skenarion Percobaan untuk ∆𝜽 = 11,25 o dan 5,625 o pada Variasi n f
3.2  Pengaruh Varian h dan P f untuk Metode Korelasi CW/CCW Pengujian dilakukan dengan berbagai ketinggian perangkat untuk mendapatkan nilai selisih antar presentase titik api pada sektor ( P f ) yang menjadi parameter api yang terdapat pada area  deteksi  yang  sesungguhnya.  Untuk  menetukan  sudut  elevasi  pada  sensor  dapat dihitung dengan Persamaan (8), hal ini dilakukan untuk menentukan radius jarak deteksi.
𝑡𝑎𝑛 (𝑦) =
(8)
dimana, h adalah ketinggian perangkat sensor dan d hf merupakan jarak horizontal titik api. Hasil deteksi dengan metode korelasi CW/CCW untuk ∆𝜃 = 11,25 o seperti pada Gambar 10.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 10. Hasil Korelasi Data dengan Menggunakan ∆𝜽 = 11,25 o (a) h = 100 cm, (b) h = 200 cm, (c) h = 300 cm, (d) h = 400 cm, (e) h = 500 cm
Berikutnya,  hasil  deteksi  menggunakan  metode  CW/CCW  untuk ∆𝜃 =  5,625 o seperti  pada Gambar 11.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 11. Hasil Korelasi Data dengan Menggunakan ∆𝜽 = 5,625 o (a) h = 100 cm, (b) h = 200 cm, (c) h = 300 cm, (d) h = 400 cm, (e) h = 500 cm
Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui pengaruh ketinggian perangkat terhadap hasil  deteksi  yang  menggunakan  metode  CW/CCW  untuk ∆𝜃 =  11,25 o dan  5,625 o .  Hasil terbaik didapatkan dengan mengggunakan metode CW-CCW yang memiliki selisih terendah terhadap P f .  Hal  ini  dikarenakan  karekteristik  metode  CW-CCW  mampu  mengurangi false alarm dan missed detection yang disebabkan oleh bias deteksi, sehingga menghasilkan nilai korelasi  terbaik.  Sedangkan  pada  metode  selainnya  (CW-CCW-CW2  dan  CCW-CW2-CCW2), memiliki  karekteristik  mengurangi missed  detection,  sehingga  peluang  false  alarm  dapat
mempengruhi  data  korelasi  yang  berakibat  pada  tingginya  selisih  terhadap P f .  pada aplikasinya, perlu dilakukan pembatasan tingkat bahaya api seperti pembatas p f antara 0 sd 40  %,  karena  tingkat  bahaya  di  atas  parameter  tersebut  sulit  diketahui  karena  pengaruh bias deteksi.

## 3.3  Bias Deteksi untuk Metode Korelasi Data
Pengujian bias deteksi didapatkan dari nilai selisih antar pesentase titik api pada sektor ( P f ) yang sesungguhnya, nilai tersebut dapat dihitung dengan.
A = R 𝜃 - P f (9) dimana, A adalah selisih nilai persentase titik api yang terdeteksi (R 𝜃 ) terhadap P f . A juga merupakan  nilai  bias  deteksi  pada  pengujian.  Adapun  rata-rata  persentase  bias  deteksi menggunkan metode scanning CW/CCW dapat dihitung dengan
𝐴𝐵 = ∑ (10)
dimana, AB d adalah  rata-rata  bias  deteksi  dari  metode,  m  merupakan  jumlah  scenario  P f , sedangkan A  adalah  nilai  yang  diperoleh  dari  masing-masing  metode  yaitu  CW,  CW-CCW, CW-CCW-CW2 dan CCW-CW2-CCW2. Hasil rata-rata nilai bias deteksi dengan menggunakan metode untuk ∆𝜃 seperti pada Gambar 12.
(a)
(b)
Gambar 12. Bias Deteksi pada Korelasi Data terhadap P f (a) ∆𝜽 = 11,25 o (b) ∆𝜽 = 5,625 o
Seperti  pada  Gambar  12,  metode scanning  CW/CCW  terdiri  dari  beberapa  metode  dan didapatkan bahwa hanya metode CW-CCW yang  mengalami peningkatan sensitifitas deteksi ( U d )  dari  metode  sebelumnya  (CW)  ( Rachman,  dkk,  2022 )  yang  ditunjukkan  dengan rendahnya  persentase  bias  deteksi  ( B d ),  rata-rata  keseluruhan  dari  bias  deteksi  CW terhadapa  CW-CCW  terdapat  pada  Tabel  1.  Pada  Tabel  2,  hasil  peningkatan  CW-CCW didapatkan  dengan  Persamaan  (11),  sedangkan  rata-rata  keseluruhannya  dengan Persamaan (12).
𝑈 = ( ) ( ) ( ) 100 (11)
𝐴𝑈 = ∑ (12)
dimana, AB d adalah  nilai  rata-rata  bias  deteksi  dan AU d menunjukan  nilai  rata-rata keseluruhan dari U d .
Tabel 1. Bias Deteksi Keseluruhan, Waktu dan Memori antara Metode CW terhadap CW-CCW untuk ∆𝜽
Metode Scanning CW/CCW ∆𝜃 = 11,25 o ∆𝜃 = 5,625 o CW CW-CCW CW CW-CCW Bias Deteksi (%) 40,84 27,72 28,66 15,52 Waktu (detik) 26 50 32 63 Memori (Byte) 32 96 64 192
Tabel 2. Peningkatan Sensitifitas Deteksi dengan Metode CW-CCW untuk ∆𝜽 P f (%) U d pada CW-CCW (%) ∆𝜃 = 11,25 o ∆𝜃 = 5,625 o 10,9 72,5 63,5 20,3 47,4 61,9 29,7 33,9 48,7 40,6 17,0 38,5 50 14,9 30,7 𝐴𝑈 37,14 48,66
Dari  metode  sebelumnya  (CW),  peningkatan  sensitifitas  deteksi  terjadi  pada  metode  CW- CCW untuk ∆𝜃 = 11,25 o dan 5,625 o dengan persentase rata-rata sebesar 37,14% untuk ∆𝜃 = 11,25 o dan 48,66% untuk ∆𝜃 =  5,625 o . Pada penerapannya, nilai P f dapat mempengaruhi hasil deteksi, sehingga semakin tinggi nilai P f maka sensitifitas deteksi semakin menurun, hal itu  sebabkan  oleh  bias  deteksi  yang  ditimbulkan.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  dapat dilakukan  dengan  menurunkan  nilai  rata-rata  bias  deteksi  ( 𝐴𝐵 ) yang  berdasarkan  pada karaktersitik sensitifitas deteksi pada metode CW-CCW.

## 3.4  Probabilitas Kebenaran dari Metode Scanning CW/CCW untuk ∆θ
Probabilitas  kebenaran  ( P c )  dilakukan  dengan  membandingkan  skenario  percobaan n f yang memiliki  sudut  derajat  yang  berbeda  pada  setiap  sektor,  dengan  nilai  variabel  array  1 dimensi di setiap metode. P c dapat diperoleh dengan:
P c = 1 – ( P fa + P md )                                              (13) dimana, P c adalah probabilitas kebenaran, P fa merupakan false alarm, sedangkan P md adalah missed detection. Hasil P c dari semua metode scanning CW/CCW untuk ∆𝜃 = 5,625 o terdapat pada Gambar 13, dimana rata-rata probabilitas kebenaran didapatkan dengan menggunakan
𝐴𝑃 = ∑ (14)
dimana, AP c adalah nilai rata-rata probabilitas kebenaran, h x jumlah scenario ketinggian.
Untuk menghitung pesentase peningkatan probabilitas kebenaran metode CW-CCW terhadap CW dapat menggunakan dengan
𝑈 = ( ) ( )
( ) x 100 (15)
𝐴𝑈 = ∑ (16)
dimana, U APc adalah persentase peningkatan probabilitas kebenaran, sedangkan AU APc adalah rata-rata  persentase  keseluruhan  dari U APc .  Seperti  pada  Tabel  3,  menampilkan  hasil probabilitas kebenaran dengan varian P f untuk ∆𝜃 = 11,25 o dan 5,625 o (a) (b)
Gambar 13. Probabilitas Kebenaran Metode CW/CCW dengan varian P f . (a) ∆𝜽 = 11,25 o , (b) ∆𝜽 = 5,625 o
Tabel 3. Peningkatan Probabilitas Kebenaran pada Metode CW-CCW untuk ∆𝜽
P f (%) U APc pada CW-CCW (%) ∆𝜃 = 11,25 o ∆𝜃 = 5,625 o 10,9 14,13 4,10 20,3 7,48 15,98 29,7 14,89 14,60 40,6 -5,11 3,05 50 -4,03 2,33 𝐴𝑈 5,47 8,01
Probabilitas kebenaran ( P c ) berfungsi untuk mendapatkan keakurasian nilai dimasing-masing indeks  variabel  array.  Peningkatan P c secara  konsisten  dengan  menggunakan  metode  CW- CCW terjadi pada ∆ θ = 5,625 o dengan persentase rata-rata 8,01%. Sedangkan pada ∆ θ = 11,25 o mengalami  penurunan  pada P f =40,6  dan  50  %,  hal  ini  dapat  terjadi  karena  lebar sudut  azimut  sensor  yang  terpengaruh  oleh  bias  deteksi  sehingga  dapat  menurunkan persentase P c . Pada aplikasinya, penggunaan ∆θ = 5,625 o dengan metode CW-CCW dapat diterapkan dengan berdasarkan pada Gambar 13 (b).

## 4. KESIMPULAN
Korelasi data sensor UV menggunakan metode CW-CCW untuk deteksi kebakaran mengalami peningkatan  sensitifitas  dan  akurasi  dibanding  dengan  metode  sebelumnya  (CW). Kesimpulannya,  penggunaan  metode  CW-CCW  mengalami  peningkatan  sensitifitas  deteksi yang  signifikan  dengan  persentase  rata-rata  sebesar  37,14%  untuk ∆𝜃 =  11,25 o dan 48,66%  untuk ∆𝜃 =    5,625 o .  Sedangkan  peningkatan  keakurasian  pada  probabilitas kebenaran untuk  ∆ θ = 11,25 o dengan persentase rata-rata 5,47%, dan 8,01% untuk ∆ θ = 5,625 o .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didukung  oleh  Kementrian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan  Teknologi melalui Program Beasiswa Afrimasi BPPDN 2019 (38139/M/KP/2019) yang diberikan kepada penulis pertama.

## DAFTAR RUJUKAN
Andrew,  S.  (2019).  Malaysia,  choked by  smog  of  forest  fires  in  Indonesia,  issues  2  million
face masks to students. CNN. Retrieved from
https://edition.cnn.com/2019/09/19/asia/malaysia-indonesia-fires-smog-
trnd/index.html
Bosch,  I.,  Gomez,  S.,  Molina,  R.,  &  Miralles,  R.  (2009).  Object  discrimination  by  infrared image  processing. Lecture  Notes  in  Computer  Science  (Including  Subseries  Lecture Notes  in Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in  Bioinformatics),  5602  LNCS(PART
2), 30–40. https://doi.org/10.1007/978-3-642-02267-8_4
Costea, A., & Schiopu, P. (2018). New design and improved performance for smoke detector.
Proceedings  of  the  10th  International  Conference  on  Electronics,  Computers  and Artificial Intelligence, ECAI 2018, (3), 1–7. https://doi.org/10.1109/ECAI.2018.8679032
Crompton, A. J., Gamage, K. A. A., Trivedi, D., & Jenkins, A. (2018). The effect of gamma and  beta  radiation  on  a  UVTRON  flame  sensor:  Assessment  of  the  impact  on implementation  in  a  mixed  radiation  field. Sensors  (Switzerland),  18(12). https://doi.org/10.3390/s18124394
Da Silva Júnior, L. A. S., Delgado, R. C., Pereira, M. G., Teodoro, P. E., & da Silva Junior, C.
A. (2019). Fire dynamics in extreme climatic events in western amazon. Environmental Development, (June), 1–12. https://doi.org/10.1016/j.envdev.2019.06.005
De  Iacovo,  A.,  Venettacci,  C.,  Colace,  L.,  Scopa,  L.,  &  Foglia,  S.  (2017).  PbS  colloidal quantum  dot  visible-blind  photodetector  for  early  indoor  fire  detection. IEEE  Sensors Journal, 17(14), 4454–4459. https://doi.org/10.1109/JSEN.2017.2710301
Dwomoh, F. K., Wimberly, M. C., Cochrane, M. A., & Numata, I. (2019). Forest degradation promotes  fire  during  drought  in  moist  tropical  forests  of  Ghana. Forest  Ecology  and Management, 440, 158–168. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2019.03.014
Gong,  F.,  Li,  C.,  Gong,  W.,  Li,  X.,  Yuan,  X.,  Ma,  Y.,  &  Song,  T.  (2019).  A  real-time  fire detection method from video with multifeature fusion. Computational Intelligence and Neuroscience, 2019. https://doi.org/10.1155/2019/1939171
Jalalifar, M., & Byun, G. S. (2016). A Wide Range CMOS Temperature Sensor with Process
Variation Compensation for On-Chip Monitoring. IEEE Sensors Journal, 16(14), 5536–
5542. https://doi.org/10.1109/JSEN.2016.2568242
Kumar, A., Gaur, A., Singh, A., Kumar, A., Kulkarni, K. S., Lala, S., … Mukhopadhyay, S. C.
(2019). Fire Sensing Technologies: A Review. IEEE Sensors Journal, 19(9), 3191–3202. https://doi.org/10.1109/JSEN.2019.2894665
L’vov,  A.  A.,  Komarov, V. V.,  Kuzin,  S.  A.,  &  L’vov,  P.  A.  (2018). Fire  detection  and alarm sensor  for  avionics  based  on  current  loop  circuit. Proceedings  of  the  2018  IEEE Conference  of  Russian  Young  Researchers  in  Electrical  and  Electronic  Engineering, ElConRus 2018, 2018-Janua, 1109–1112.
https://doi.org/10.1109/EIConRus.2018.8317284
Lin, Z. D., Young, S. J., & Chang, S. J. (2015). CO2 Gas Sensors Based on Carbon Nanotube
Thin  Films  Using  a  Simple  Transfer  Method  on  Flexible  Substrate. IEEE  Sensors Journal, 15(12), 7017–7020. https://doi.org/10.1109/JSEN.2015.2472968
Rachman,  F. Z., Hendrantoro,  G., & Wirawan, W.  (2022).  Optimization  of  A Fire  Detection System  Based  on  Radial  Sector  Scanning  Using  An  UV  Sensor. Submitted  to  Journal IEEE Sensors Letters.
Shen, Z., Wang, J., & Wei, G. (2020). An improved partial discharge detection system based on uv pulses detection. Sensors (Switzerland), 20(17), 1–15. https://doi.org/10.3390/s20174767
Sloan,  S.,  Locatelli,  B.,  Wooster,  M.  J.,  &  Gaveau,  D.  L.  A.  (2017).  Fire  activity  in  Borneo driven  by  industrial  land  conversion  and  drought  during El  Niño  periods,  1982–2010.
Global Environmental Change, 47(November 2016), 95–109.
https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2017.10.001
Verma, A., Prakash, S., Srivastava, V., Kumar, A., & Mukhopadhyay, S. C. (2019). Sensing,
Controlling, and IoT Infrastructure in Smart Building: A Review. IEEE Sensors Journal, 19(20), 1–1. https://doi.org/10.1109/jsen.2019.2922409
Yan,  D.,  Yang,  Y.,  Hong,  Y.,  Liang,  T.,  Yao,  Z.,  Chen,  X.,  &  Xiong,  J.  (2018).  Low-cost wireless temperature measurement: Design, manufacture, and testing of a PCB-based wireless  passive  temperature  sensor. Sensors  (Switzerland),  18(2),  1–14.
https://doi.org/10.3390/s18020532