[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 1] [ Januari 2021]

## DETEKSI DINI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN MEMANFAATKAN EKSTRAKSI EXIF PADA INFORMASI GAMBAR BERBASIS PENGOLAHAN CITRA
Rizal Endar Wibowo a,1,* , Rony Teguh b,2 , Ariesta Lestari c,3 a Universitas Palangka Raya, Jl. H. Timang
b Universitas Palangka Raya, Jl. H. Timang c Universitas Palangka Raya, Jl. H. Timang
1 rizalendar.re@gmail.com*; 2 ronnyteguh@gmail.com; 3 aries22ta@gmail.com * corresponding author

## 1. Pendahuluan
Deteksi  dini  kebakaran  hutan  di  Indonesia  sampai  saat  ini  hanya  berdasarkan  informasi  titik panas atau hotspot yang berasal dari satelit, yaitu  satelit NOAA ( National Oceanic and Athmospheric Administration ) dan satelit MODIS ( Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer ). Berdasarkan pernyataan  Satuan  Tugas  (SATGAS)  bencana  Lembaga  Penerbangan  Dan  Antariksa  Nasional (LAPAN),  satelit-satelit  tersebut  hanyalah  mendeteksi  hotspot  atau  titik  panas. Hotspot merupakan satu area yang memiliki suhu relatif lebih tinggi dibandingkan dengan sekitarnya yang dapat dideteksi oleh satelit. Secara kualitas titik panas yang banyak menunjukkan adanya kebakaran hutan atau lahan disuatu wilayah, namun secara ilmiah masih terdapat kesalahan yang masih perlu diperhatikan, salah satunya menunjukkan bahwa error horizontal hotspot adalah sekitar 1 km - 2 km dari koordinat yang ditunjukkan satelit [1]. Dengan adanya error ini tentu mengakibatkan penanganan terhadap kebakaran hutan menjadi lebih lambat karena titik koordinat yang didapatkan kurang sesuai dengan titik api di lokasi    sebenarnya.    Peran    serta    masyarakat    dapat  membantu  memberikan  informasi  mengenai
A R T I C L E I N F O

## A B S T R A C T

## Keywords
Forest and land fires EXIF Extraction Image Processing Color filtering Forest  fire  detection  system  is  one  of  important  tools  in  preventing  and mitigating  forest  and  land  fires.  In  Indonesia,  the  detection  of  forest  and land fires relies on hotspot information captured from satellites. However, the location obtained by the satellite  has a horizontal error of 2 km  from the ground check data. Therefore, these information are less relevant to the actual location.
In  this  research,  an  android  app  is  proposed  to  extract  Exchangeable Image  Format  (EXIF)  photo  metadata.  The  metadata  has  image information such as latitude and longitude, to obtain the location of forest fires  reported  by  the  application  user.  In  addition,  this  research implemented  one  of  the  image  processing  methods  to  classify  fire  and smoke in images of fires. Color filtering method is used based on the color space  of  Red  Green  Blue  (RGB),  Hue  Saturation  Value  (HSV)  and YCbCr. This classification process aims to ease the burden on the admin in confirming user reports.
The results of the fire and smoke classification process are described using a  confusion  matrix.  This  matrix    produces  an  accuracy  rate  of  75%,  a precision  of  80%  and  a  recall  of  80%  for  a  fire  classification  and  an accuracy  of  70%,  a  precision  of  92%  and  a  recall  of  87%  for  smoke classification.  There  are  25%  and  30%  of  misclassified  data  of  fire  and smoke.  This  is  because  the  color  filtering  method  classifies  each  color pixel from the image, therefore many pixels that are not classified as fire or smoke images are classified because there are other objects that have a range of colors to classify fire and smoke.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 1] [ Januari 2021]
kebakaran  hutan dengan titik koordinat yang tidak jauh berbeda dengan lokasi sebenarnya. Sehingga dibutuhkan suatu aplikasi  yang  dapat  digunakan  oleh  masyarakat  untuk  dapat  memiliki  peran  dalam  memberikan informasi kebakaran hutan.
Salah satu bukti terjadinya kebakaran adalah adanya foto kejadian kebakaran yang diambil oleh masyarakat.  Dalam  foto  dapat  di  ambil  metadata  yang  biasa  disebut Exchangeable  Image  Format (EXIF). EXIF merupakan suatu tempat yang digunakan untuk menyimpan metadata dalam suatu foto. Dimana  data  yang  tersimpan  seperti  informasi  tentang  kamera  ( model ,  pembuat  dan serial  number ) dan  pengaturan  ( shuttle  speed,  focal  length ,  resolusi,  tanggal  dan  waktu).  Sebagai  tambahan,  jika kamera memiliki kapabilitas Global Positioning System (GPS), data latitude dan longitude dari lokasi akan  terekam  kedalam  bagian  EXIF  dari  sebuah  file  gambar  [2].  Metadata  GPS  dalam  EXIF  bisa didapatkan dengan memanfaatkan fitur geotagging . Geotagging dapat menggabungkan kamera ponsel yang dapat melakukan sinergi langsung dengan fitur GPS.
Foto  yang  didapatkan  tidak  semuanya  merupakan  kebakaran  hutan.  Hal  ini  dikarenakan  ada kemungkinan  laporan  yang  diberikan  merupakan  laporan  palsu.  Foto  yang  menunjukan  kebakaran hutan umumnya memiliki api dan asap didalamnya. Kemudian untuk mendeteksi api dan asap dalam foto  dapat  mengunakan  pengolahan  citra.  Pengolahan  citra  yang  dapat  digunakan  adalah color filtering. Color filtering adalah suatu teknik pengolahan citra yang dipakai untuk memanipulasi suatu citra  berdasarkan  warna  spesifik.  Cara  kerjanya  adalah  dengan  membandingkan  komponen  warna setiap  setiap  piksel  citra  dengan  warna  spesifikasi.  Ada  beberapa  ruang  warna  yang  dikenal,  antara lain Red, green, blue (RGB), Hue, Saturation and Value (HSV), YCbCr [3].
Beberapa penelitian sebelumnya yang terkait penelitian ini adalah penelitian yang dilakukan oleh A. Mardini [4] telah membuat Sistem Informasi Geografis Pelaporan Masyarakat (SIGMA) Berbasis Foto  Geotag  untuk  mendapatkan  koordinat  dari  laporan  masyarakat.  A.  Susanto  [5]  telah  membuat Sistem  Reaksi  Cepat  Satgas  Desa  Dalam  Pelaporan  Kebakaran  Lahan  dan  Hutan  Berbasis  Android untuk monitoring titik api disekitar wilayahnya dan langsung  melakukan update data lewat android. C.  E.  Premal  and  S.  S.  Vinsley  [6]  telah  meneliti  tentang  pengolahan  citra  dalam  pendeteksian kebakaran  hutan  menggunakan  ruang  warna  YCbCr.  Serta  MD.  Kamrujjaman  Sarker  [7]  telah meneliti tentang pengolahan citra untuk mendeteksi asap.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  didapatkan  dari google gambar  dengan  kata  kunci pencarian “kebakaran hutan”, dari Pusat Pengendalian Operasi Pengendalian Bencana (Pusdalops PB) BPBD  Pulang  Pisau  serta  pengambilan  gambar  secara  langsung  menggunakan  kamera  ponsel.  Data yang  dikumpulkan  yaitu  data latih  dan data  uji.  Data  latih berjumlah  25 data  citra asap  dan  25  data citra api serta data uji sebanyak 20 data citra asap dan 20 data citra api.
(a) (b)
Gambar 1 (a) Flowchart proses klasifikasi citra api; (b) Flowchart proses klasifikasi citra asap
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 1] [ Januari 2021]
a. Klasifikasi api untuk deteksi citra kebakaran hutan
Proses yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 3. Aturan-aturan yang akan dibuat adalah berbasis  ruang  warna  karena  kesederhanaan  dan  mudah  di  implementasikan  ke  sebuah  program. Untuk itu, disini menggunakan salah satu ruang warna yaitu YCbCr.
Konversi RGB ke YCbCr menggunakan persamaan berikut [10].
[ ]   [ ] [ ]   [ ] (1)
di  mana  Y  adalah luminance ,  Cb  dan  Cr  masing-masing  adalah  komponen ChrominanceBlue dan ChrominanceRed [10].
Nilai  rata-rata  dari  tiga  komponen  Y,  Cb,  dan  Cr,  dilambangkan  oleh Y mean ,  Cb mean dan Cr mean masing-masing dihitung sebagai berikut [10].
∑ ∑ (2)
∑ ∑ (3)
∑ ∑ (4)
di  mana,  (x,  y)  menunjukkan  lokasi  spasial piksel,  M  ×  N  adalah jumlah total piksel  dalam  gambar yang diberikan [10].
Standar  deviasi  merupakan  nilai  statistik  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  menentukan  seberapa dekat  titik  data  individu  ke mean dari  sampel.  Untuk  menghitung  nilai  standar  deviasi  akan menggunakan persamaan berikut [11].
√ ∑ (5)
Kemudian untuk menghitung treshold atau ambang batas dari suatu nilai komponen warna dapat menggunakan persamaan berikut.
T = ̅ (6)
b. Klasifikasi asap  untuk deteksi citra kebakaran hutan
Proses yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 4. Aturan-aturan yang akan dibuat adalah berbasis ruang warna karena kesederhanaan dan mudah di implementasikan ke sebuah program. Untuk itu, disini menggunakan ruang warna yaitu Grayscale dan HSV.
Konversi RGB ke HSV menggunakan persamaan berikut [12].
R' = R/255
G' = G/255 B' = B/255
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 1] [ Januari 2021]
C max = max(R', G', B') C min = min(R', G', B') Δ = C max – C min Kalkulasi nilai Hue :
{ ( ) (7)
Kalkulasi nilai Saturation :
{ (8)
Kalkulasi nilai Value :
(9)
Konversi RGB ke Grayscale menggunakan persamaan berikut [13].
(10)

## c. Skenario pengujian
Dalam proses ini akan menggunakan 20 data uji api dan 20 data uji asap. Data uji api terdiri dari 5 data citra api kebakaran hutan yang didapatkan dari google gambar, 5 data citra api kebakaran hutan tahun 2019 dari Pusat Pengendalian Operasi Pengendalian Bencana (PUSDALOPS PB) BPBD Pulang Pisau, 5 data citra kebakaran selain kebakaran hutan seperti kebakaran rumah, api hasil pembakaran sampah dan lain sebagainya serta 5 data sisanya yaitu citra langit sore, citra langit pagi, citra matahari siang, citra objek warna merah dan objek warna merah kekuningan.
Kemudian untuk data uji asap menggunakan 5 data citra asap kebakaran hutan yang didapatkan dari google gambar,  5  data  citra  asap  kebakaran  hutan  tahun  2019  dari  Pusat  Pengendalian  Operasi Pengendalian  Bencana  (PUSDALOPS  PB)  BPBD  Pulang  Pisau,  5  data  citra  asap  kebakaran  selain kebakaran  hutan  seperti  asap  kebakaran  rumah,  asap  hasil  pembakaran  sampah  dan  lain  sebagainya serta  5  data  sisanya  yaitu  citra  awan  dan  beberapa  objek  yang  memiliki  komponen  warna  putih keabuan.
Hasil  dari  pengujian  akan  digambarkan  dalam  confusion  matrix.  Confusion  matrix  dapat memberikan  informasi  perbandingan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem  (model)  dengan hasil  klasifikasi  sebenarnya. Confusion  matrix dapat  digunakan  dalam  menghitung  berbagai performance  metrics untuk  mengukur  kinerja  model  yang  telah  dibuat.Terdapat  beberapa performance metrics populer yang umum dan sering digunakan : accuracy, precission, dan recall [8].
[Vol 15 No 1] [ Januari 2021]
(12)
(13)
3. Hasil dan Pembahasan
a. Klasifikasi api
1) Input citra RGB
Untuk input -an ini menggunakan hasil segmentasi manual dari data citra api kebakaran hutan yang telah dikumpulkan. Berikut beberapa citra tersebut.
(a)
(b) (c)

## Gambar 2 Beberapa sampel citra RGB api

## 2) Konversi RGB ke YCbCr
Proses konversi dilakukan menggunakan persamaan (1). Proses ini dilakukan dengan tujuan untuk  mendapatkan  nilai  Y,  Cb  dan  Cr.  Dimana  nilai  ini  dapat  digunakan  untuk  menentukan aturan-aturan yang akan digunakan untuk proses klasifikasi api citra kebakaran hutan.
3) Hitung rata-rata dan standar deviasi dari citra YcbCr
Tabel 1 Nilai rata-rata dan standar deviasi YCbCr dari dataset sampel api.
Gambar Y mean Cb mean Cr mean s Y s Cb s Cr 1 134,705 101,043 167,739 27,840 13,980 12,558 2 132,316 75,412 172,335 45,057 27,289 19,190 3 140,443 77,073 184,519 33,990 14,906 12,595

## 4) Aturan I
Dari hasil perhitungan rata-rata dan standar deviasi YCbCr dari keseluruhan dataset sampel api menunjukan bahwa nilai Y selalu lebih besar dari Cb dan nilai Cr selalu lebih besar pula dari Cb. Sehingga untuk aturan I didapatkan persamaan sebagai berikut.
{ (14)
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 15 No 1] [ Januari 2021]
5) Aturan
II
Daerah nyala api pada umumnya merupakan daerah yang paling terang dari suatu kebakaran hutan  sehingga  nilai  Y mean, Cb mean dan  Cr mean memiliki  nilai  berharga.  Untuk  itu  pada  aturan  ini akan di analisa perbedaan nilai komponen Y, Cb dan Cr apakah lebih besar dari atau lebih kecil dari nilai Y mean, Cb mean dan Cr mean sampel tersebut.
Tabel 2 Perbandingan nilai Y, Cb dan Cr terhadap Y mean, Cb mean dan Cr mean dari dataset sampel api A (%) B (%) C (%) D (%) E (%) F (%) Rata-rata keseluruhan data latih 54,79 45,21 46,20 53,80 52,90 47,10
Keterangan  :  A  =  Y>Y mean ;  B  =  Y<Y mean ;  C  =  Cb>Cb mean ;  D  =  Cb<Cb mean ;  E  =  Cr>Cr mean ;  F  = Cr<Cr mean
Dari tabel 2 dapat diamati bahwa rata-rata dari nilai Y pada keseluruhan piksel pada dataset api memiliki nilai yang lebih besar dari Y mean yaitu sebesar 54,79% sedangkan nilai Cb cenderung memiliki nilai yang lebih kecil dari Cb mean yaitu sebesar 53,80%. . Kemudian nilai Cr dari dataset sampel memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan dengan nilai Cr mean yaitu 52,90%.
{ (15)

## 6) Aturan III
Tabel 3 Nilai rata-rata dari keseluruhan data latih
Y mean Cb mean Cr mean s Y s Cb s Cr Rata-rata keseluruhan data latih 152,884 84,355 171,504 27,828 13,476 12,539
Dalam menentukan piksel api, nilai standar deviasi dapat digunakan untuk menentukan nilai ambang batas dari piksel terhadap rata-rata nilai Y, Cb dan Cr. Dari dua aturan sebelumnya dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi komponen Y  maka semakin baik untuk proses pendeteksian api  karena  komponen  Y  mewakili luminance atau  pencahayaan  pada  citra.  Kemudian  semakin rendah  komponen  Cb  maka  semakin  baik  karena  Cb  mewakili ChrominanceBlue atau  tingkat kebiruan  citra  dan  semakin  tinggi  komponen  Cr  maka  semakin  baik  karena  Cr  mewakili ChrominanceRed atau  tingkat  kebiruan  citra.  Sehingga  untuk  didapatkan  nilai tresshold untuk masing - masing komponen dapat menggunakan persamaan (6).
Maka untuk aturan III didapatkan persamaan sebagai berikut.
[Vol 15 No 1] [ Januari 2021]
{ (16) Gambar 3 Flowchart proses klasifikasi api
b. Klasifikasi asap
1) Input citra RGB (a)
(b) (c)

## Gambar 4 Beberapa sampel citra RGB asap
2) Konversi RGB ke S, V dan grayscale
Proses  konversi  dilakukan  menggunakan  persamaan  (8),  (9)  dan  (10).  Proses  ini  dilakukan dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  nilai  S,  V  dan grayscale .  Dimana  nilai  ini  dapat  digunakan untuk  menentukan  aturan-aturan  yang  akan  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  asap citra kebakaran hutan.
3) Hitung rata-rata dan standar deviasi dari nilai |RG|, |RB|, |GB|, S, V dan grayscale Tabel 4 Rata-rata dari nilai |RG|, |RB|, |GB|, S, V dan grayscale Gambar ̅ Grayscale ̅ S ̅ V ̅ |RG| ̅ |RB| ̅ |GB| 1 180,360 0,057 0,725 2,401 10,230 7,828 2 148,597 0,101 0,608 2,792 15,594 12,802 3 168,524 0,038 0,672 2,690 2,703 5,393 ... ... ... ... ... ... ... 25 155,568 0,127 0,685 2,756 21,976 19,221 Rata-rata 0,107 0,680 6,541 17,139 11,244
Tabel 5 Standar deviasi dari nilai |RG|, |RB|, |GB|, S, V dan grayscale
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 1] [ Januari 2021] Gambar s Grayscale s S s V s |RG| s |RB| s |GB| 1 26,515 0,023 0,107 2,747 5,200 3,341 2 23,801 0,022 0,099 2,773 5,335 3,149 3 17,704 0,012 0,070 2,862 4,425 2,145 ... ... ... ... ... ... ... 25 17,143 0,015 0,071 2,977 3,784 1,663 Rata-rata 0,037 0,095 3,989 8,113 4,912 4) Aturan I
Dari  hasil  nilai  rata-rata grayscale didapatkan  nilai  rata-rata  terkecil  yaitu  125,455  dengan standar  deviasi  sebesar  51,076.  Kemudian  nilai  rata-rata  terbesar  yaitu  220,714  dengan  standar deviasi sebesar 18,595. Nilai ini digunakan sebagai ambang batas minimal dan maksimal piksel asap. Sehingga untuk aturan I menggunakan persamaan berikut.
{ (17)

## 5) Aturan II
Tabel 5 dan 6 memperlihatkan hasil dari perhitungan |RG|, |RB| dan |GB| dari dataset sampel asap.  Dari  nilai  rata-rata  pada  masing-masing  tabel  maka  didapatkan  nilai  ambang  batas  yang dihitung  menggunakan  persamaan  (6).  nilai  tersebut  akan  digunakan  untuk  aturan  II.  Sehingga untuk aturan II menggunakan persamaan berikut.
{
(18)

## 6) Aturan III
Untuk menghitung ambang batas dari asap dapat menggunaan persamaan berikut [7]
(19)
dimana T merupakan ambang batas atau treshold, adalah rata-rata nilai mean dan adalah rata- rata nilai standar deviasi. Untuk tabel 5 dan 6 didapatkan nilai T sebagai berikut.
T S = 0,107 + 2 0,037 = 0,181
Tv = 0,680 + 2 0,095 = 0,870
Karena  semakin  tinggi  nilai  dari  V  maka  citra  semakin  gelap  maka  nilai    untuk mengklasifikasi  asap  harus  lebih  rendah  atau  sama  dengan  nilai  T V .  Untuk  nilai  S  harus  lebih rendah dari T S karena semakin rendah nilai S maka semakin jernih warna keabuan yang didapat. Sehingga untuk aturan asap ketiga menggunakan persamaan sebagai berikut.
{ (20)
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 1] [ Januari 2021]
Gambar 5 Flowchart proses klasifikasi asap

## c. Skenario pengujian

## 1) Hasil pengujian klasifikasi api
Pengujian klasifikasi api terdiri dari 20 dataset data uji dimana 15 data memiliki piksel api didalamnya  dan  5  data  yang  tidak  memiliki  piksel  api  sama  sekali  didalamnya.  Gambar  10 merupakan salah satu citra yang melalui proses tahapan-tahapan dalam proses klasifikasi api.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 6 (a) Citra api asli; (b) Output Aturan I; (c) Output Aturan II; (d) Output Aturan III
Hasil dari dari seluruh pengujian ini terlihat dalam tabel confusion matrix berikut.
Tabel 6 Confusion matrix hasil pengujian klasifikasi api
True Values
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 15 No 1]
[ Januari 2021] True False
Pre d ictio n True
12 2 False 3 3

## 2) Hasil pengujian klasifikasi citra asap
Pengujian klasifikasi asap terdiri dari 20 dataset data uji dimana 15 data memiliki piksel asap didalamnya  dan  5  data  yang  tidak  memiliki  piksel  asap  sama  sekali  didalamnya.  Gambar  11 merupakan salah satu citra yang melalui proses tahapan-tahapan dalam proses klasifikasi asap.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 7 (a) Citra asap asli; (b) Output Aturan I; (c) Output Aturan II; (d) Output Aturan III.
Hasil dari dari seluruh pengujian ini terlihat dalam tabel confusion matrix berikut.
Tabel 7 Confusion matrix hasil pengujian klasifikasi api
True Values True False
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 1]
[ Januari 2021]
Pre d ictio n True
13
4 False
2 1

## 4. Kesimpulan
1) Dalam proses gambar dalam aplikasi, terkadang metadata lokasi masih gagal didapatkan. Hal ini dapat diatasi dengan menambahkan proses geotag untuk menambahkan metadata lokasi ke dalam foto. Data lokasi yang ditambahkan didapatkan dari lokasi terkini ponsel saat membuka halaman map .
2) Hasil  pengujian  proses  klasifikasi  api  mendapatkan  nilai accuracy sebesar  75%, precision sebesar 80% dan recall sebesar 80%.
3) Hasil  pengujian  proses  klasifikasi  asap  mendapatkan  nilai accuracy sebesar  70%, precision sebesar 92% dan recall sebesar 87%
4) Hasil pengolahan citra masih terdapat false detection. Hal ini dikarenakan metode color filtering mengklasifikasi  setiap  piksel  warna  dari  citra  inputan.  Sehingga  mengakibatkan  banyak  piksel yang  bukan  merupakan  citra  api  maupun  asap  ikut  terklasifikasi  karena  terdapat  objek  lainnya yang  memiliki  range  warna  untuk  mengklasifikasi  api  dan  asap  gambar.  Tentunya  banyak kesamaan dengan warna lain selain warna asap maupun api.
5) Penggunaan  admin  sebagai  aktor  untuk  validasi  akhir  dari laporan  titik  api  yang  dapat  berjalan dengan baik.

## Ucapan Terimakasih
Elemenesia  selaku  pemberi  Beasiswa  Penelitian  Elemenesia  2020  yang  membantu  dari  segi  biaya yang diperlukan peneliti untuk menyelesaikan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] Lapan, “Informasi Titik Panas ( Hotspot ) Kebakaran Hutan / Lahan,” vol. ISBN 978-6, 2016, [Online]. Available: https://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=3&cad=rja&uact=8&ved=0ah UKEwim48Ke0_nOAhWHQo8KHfjdB7sQFggtMAI&url=http://pusfatja.lapan.go.id/files_uploads_ebo ok/publikasi/Panduan_hotspot_2016 versi draft 1_LAPAN.pdf&usg=AFQjCNHM3Ydg.
[2] A.  Phillips  and  C.  Steuart,  “Guide  to  Computer  Forensics  and  Investigations :  Processing  Digital Evidence Fifth Edition.” .
[3] A.  S.  Putri  and  G.  E.  Setyawan,  “Sistem  Deteksi  Warna  pada  Quadcopter  Ar  .  Drone  Menggunakan Metode Color Filtering Hue Saturation and Value ( HSV ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 9, pp. 3202–3207, 2018.
[4] A.  Mardani,  “Sistem  Informasi  Geografis  Pelaporan  Masyarakat  (SIGMA)  Berbasis  Foto  Geotag,” J. Sist. Dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. Vol 3, No 1 (2014), 2014.
[5] A. Susanto, “Sistem Reaksi Cepat Satgas Desa Dalam Pelaporan Kebakaran Lahan Dan Hutan Berbasis Android,” Pros. SNATIF Ke-3 Tahun 2016 , vol. 3, pp. 339–346, 2016.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 15 No 1] [ Januari 2021]
[6]  C.  E.  Premal and S. S. Vinsley, “Image processing based forest fire detection using YCbCr colour model,” 2014 Int. Conf.  Circuits,  Power  Comput.  Technol.  ICCPCT  2014 ,  pp.  1229–1237,  2014,  doi: 10.1109/ICCPCT.2014.7054883.
[7] MD. Kamrujjaman Sarker, “Smoke Detection Using Image Processing,” 2016.
[8] K.  S.  Nugroho,  “Confusion  Matrix  untuk  Evaluasi  Model  pada  Supervised  Learning  |  by  Kuncahyo Setyo Nugroho | Medium,” Medium . 2019, [Online]. Available:
https://medium.com/@ksnugroho/confusion-matrix-untuk-evaluasi-model-pada-unsupervised-machine- learning-bc4b1ae9ae3f.
[9] Pressman,  Roger  S.,  and  Bruce  R.  Maxim.  “Software  Engineering:  A  Practitioner's  Approach”.  New York: McGraw-Hill Higher Education, 2015.
[10] V. Vipin, “Image Processing Based Forest Fire Detection,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 87–95, 2012.
[11] “Rumus  Standar  Deviasi  -  Cara  Menghitung  dan  Contoh  Soal.”  [Online].  Available: https://www.dosenpendidikan.co.id/rumus-standar-deviasi/.
[12] M.  Swedia,  Ericks  Rachmat  &  Cahyanti,  “Algoritma  Tranformasi  Ruang  Warna,” Vis.  Bassic6,  Vis. Basic.NET dan java , pp. 1–7, 2010.
[13] W. A. Prasetyo, “Konversi RGB ke Grayscale.” 2019, [Online]. Available: https://medium.com/@wahyuadjieprasetyo/konversi-rgb-ke-greyscale-6a9253c9a23.
[14] R.Teguh,  “Study  on  Monitoring  System  for  Forest  Fires  Based  on  Wireless  Sensor  Networks.”  2014, doi:10.14943/doctoral.k11525.
[15] A.  Lestari, G.  Rumantir, N. Tapper, B. Saharjo, A. Usup,  L. Graham,  A.P. Vayda, N.  Yulianti and  R. Teguh,  “Analysing  Causal  Factors  of  Peatland  Wildfires:  A  Knowledge-based  Approach,”  2018, [Online]. Available: https://aisel.aisnet.org/pacis2018/276 .