## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 2 October 2022, pp: 10-18 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Image Processing Based Flood Detector Using Convolutional Neural Network (CNN) Within Surveillance Camera

## Pendeteksi Banjir dengan Image Processing Berbasis Convolutional Neural Network (CNN) pada Kamera Pengawas
Muhammad Arief Hidayat 1 , Nyayu Latifah Husni 2 , Faisal Damsi 3
1,2,3 Department of Electronical Engineering, State Polytechnic of Sriwijaya, Indonesia
E-Mail: 1 hidayatmuhammadarief@gmail.com,
2 nyayu_latifah@polsri.ac.id, 3 faisal_damsi@polsri.ac.id
Received Jul 29th 2022; Revised Aug 07th 2022; Accepted Aug 27th 2022 Corresponding Author: Muhammad Arief Hidayat

## Abstract
Geographical, geological, and hydrological conditions and demographic conditions and climatological weather conditions allow natural disasters to occur which can cause property losses, environmental damage and cause fatalities. Indonesia’s geographical condition, which is surrounded by oceans and flows through by many rivers, has resulted in Indonesia having many  flood-prone  points.  As  an  effort  to  reduce  and/or  eliminate  the  threat  of  flooding,  preparedness  is  needed  in anticipating  disasters.  Early  warning  of  flooding  in  a  place  is  part  of  disaster  mitigation  efforts.  Image  processing technology  can  perform  the  task  of  performing  image  recognition  from  the  given  input  data.  The  advantage  of  the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm in carrying out image recognition tasks is that the CNN algorithm has a deep layers neuron structure and iterative data training process. The addition of an image processing system as an early detection of possible flooding and added readings of temperature, humidity, and air quality in the environment around the surveillance camera makes it a facility to improve the quality of people's lives and a form of disaster mitigation. Image captured by surveillance cameras and ultrasonic sensors to measure water levels produces accurate readings of the early warning for the possibility of a flooding.
Keyword: Convolutional Neural Network, Disaster Mitigation, Flood, Image Processing, Surveillance Camera

## Abstrak
Kondisi alam seperti geografis, geologis, dan hidrologis lingkungan dan kondisi demografis kehidupan manusia dan kondisi klimatologis cuaca memungkinkan terjadinya bencana alam sehingga dapat menimbulkan kerugian harta benda, kerusakan lingkungan serta menyebabkan timbulnya korban jiwa. Kondisi geografis Indonesia yang dikelilingi oleh lautan dan banyak dialiri  sungai  mengakibatkan  Indonesia  memiliki  banyak  titik  rawan  banjir.  Sebagai  upaya  unyuk mengurangi  dan/atau menghilangkan  ancaman bencana  banjir, diperlukan  kesiapsiagaan dalam  mengantisipasi  bencana.  Peringatan dini  akan kemungkinan terjadinya bencana banjir pada suatu tempat merupakan bagian upaya mitigasi bencana. Teknologi image processing dapat  menjalankan  tugas  untuk  melakukan  pengenalan  gambar  dari  input  data  yang  diberikan.  Keunggulan algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  dalam  menjalankan  tugas  pengenalan  gambar  karena  algoritma  CNN memiliki  struktur  neuron deep  layers dan  proses  pelatihan  data  berulang.  Penambahan  fungsi  pada  kamera  pengawas dengan  ditambahkan  sistem image  processing sebagai  pendeteksi  dini  kemungkinan  bencana  banjir  dan  ditambahkan dengan  pembacaan  temperatur,  kelembapan  udara,  dan  kualitas  udara  pada  lingkungan  sekitar  kamera  pengawas menjadikannya  sebagai  sebuah  fasilitas  untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat  dan  bentuk  mitigasi  bencana. Pemrosesan  citra  yang  ditangkap  oleh  kamera  pengawas  dan  sensor  ultrasonik  untuk  mengukur  level  ketinggian  air menghasilkan pembacaan kemungkinan terjadinya bencana banjir yang akurat, sehingga dapat memberikan peringatan dini untuk dapat mengurangi dan/atau bahkan menghilangkan ancaman bencana.
Kata Kunci: Bencana Banjir, Convolutional Neural Network, Image Processing, Kamera Pengawas, Mitigasi Bencana

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  terletek  pada  wilayah  yang  memiliki  kondisi  geografis,  geologis,  hidrologis  yang memungkinkan terjadinya bencana alam, terlebih distribusi demografi yang memadat di daerah perkotaan atau urbanisasi  memungkinkan  terjadinya  bencana  karena  faktor  nonalam  maupun  faktor  manusia.  Bencana
merupakan peristiwa yang mengancam dan mengganggu serta dapat mengakibatkan kerugian berupa kerugian harta benda, kerusakan lingkungan, dan  menyebabkan timbulnya korban jiwa. Dengan kondisi klimatologis dengan kecenderungan curah hujan tinggi, ditambah dengan kepadatan penduduk pada area perkotaan yang mengakibatkan peningkatan luas area terbangun dan mengecilnya area resapan air membuat banyak tempat di Indonesia  menjadi  rawan  bencana  banjir.  Pada  area  bantaran  sungai  terdapat  lebih banyak  faktor  penyebab terjadinya  banjir  yang  meningkatkan  resiko  bencana  banjir  seperti  pendangkalan  sungai  akibat  sedimen, sampah, dan kerusakan pada aliran sungai, luapan air sungai akibat hujan lebat, dan tinggi pasang induk sungai yang mengakibatkan luapan arus balik pada hulu sungai kecil [1], [2].
Kondisi  geografis  Indonesia  yang  banyak  dialiri  sungai  dan  faktor  klimatologis  dengan  curah  hujan yang cenderung tinggi semakin meningkatkan resiko terjadinya bencana banjir. Kondisi demografis banyaknya pemukiman penduduk di bantaran sungai meningkatkan resiko kerugian harta benda, kerusakan lingkungan, dan  dapat  menyebabkan  timbulnya  korban  jiwa  memerlukan  tindakan  tanggap  darurat  ketika  terjadinya bencana. Sebagai bentuk peningkatan kesiapsiagaan darurat bencana diperlukan sistem peringatan dini untuk melakukan mitigasi ketika terjadi bencana.
Pada penelitioan [3] menjelaskan bahwa pada tahun terakhir ini data untuk kejadian bencana banjir di indonesia  menjadi  topik  yang  hangat.  Jumlah  bencana banjir  di  indonesia  sebesar  >  90%.  Kemudian  usaha untuk  mengurangi  kerugian  dari  bencana  ini  dibutuhkanlah  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi.  Untuk menanggapi  bencana  ini digunakan big data dari  media  sosial  seperti  twitter  dan  pembelajaran  mesin  yaitu supervised learning menggunakan metode Random Forest dan unsupervised learning menggunakan metode CNN.  Hasil  penelitiannya  menunjukkan  hasil  yang  baik  untuk  dapat  diterapkan  walau  harus  dilakukan pengembangan kedepannya.
Berdasarkan pengujian dan penelitian [4] menjelaskan bahwa metode CNN dalam mengklasifikasikan citra tangkapan layar halaman instagram memiliki peningkatan nilai untuk accuracy 91%, precision 93%, recall 90% dan F1-score 91%. Untuk model yang diujikan memberikan hasil yang maksimal untuk jenis makanan, tetapi model ini bisa meramal atau memprediksikan semua jenis dari percobaan yang dilakukan. Jumlah yang diujikan model terdapat 25 untuk data citra tangkapan layar, dapat melakukan prediksi 20 citra tangkapan layar. Kesimpulan dari penelitian ini cukup baik.
Jaringan saraf buatan ( Artificial Neural Network ) merupakan sistem pengolahan data tiruan dari sistem saraf manusia di mana terdapat beberapa lapisan neuron yang mengolah data dan dihubungkan oleh dendrit. Artificial  Neural  Network (ANN)  terdiri  dari  tiga  tipe  lapisan  neuron.  Pada  tiap-tiap  lapisan  ini  dilakukan proses pengolahan data yang berbeda. ANN dapat digunakan dalam pemrosesan gambar ( image processing ) dikarenakan memiliki beragam fungsi, tipe Neural Network yang populer digunakan dalam pemrosesan data adalah  CNN  ( Convolutional  Neural  Network ).  Metode  algoritma  CNN  adalah  pendekatan  paling  efisien seringkali  digunakan  dalam  pengolahan  gambar  karena  dilakukan training  data yang  berulang  yang  terjadi pada bagian hidden layer yang menjalankan berbagai fungsi untuk menentukan karakteristik dari tiap pixel yang membentuk gambar sehingga dapat mengklasifikasi karakteristik dari data yang dimasukkan tanpa perlu membuat  jaringan  neuron  satu-persatu.  Pengklasifikasian  algoritma  CNN  juga  hanya  terfokus  pada karakteristik unik pada tiap gambar tanpa terganggu oleh  bagian lain gambar yang beragam sehingga dapat membedakan karakteristik abstrak dan tetap [5]–[8].
Sistem pemrosesan gambar dengan metode CNN ini kemudian dapat menjadi fungsi tambahan pada kamera  pengawas  untuk  melakukan  pendeteksian  banjir  dengan  memanfaatkan  gambar  tangkapan  kamera pengawas sebagai input sistem. Jaringan CNN yang terdiri dari banyak lapisan perceptron dapat menghasilkan klasifikasi pembacaan yang akurat dalam waktu singkat [9], [10]. Dengan kemampuan CNN ini dapat dibangun sebuah  sistem  pendeteksi  banjir  dengan  melakukan training  data berupa  gambar  yang  dihasilkan  kamera pengawas pada area perairan seperti bantaran sungai. Kemudian sistem ini dapat ditambahkan dengan sensor kualitas  udara,  sensor  temperatur,  dan  sensor  kelembapan  udara  untuk  menampilkan  informasi-informasi terkait dari area lingkungan sekitar kamera pengawas sebagai bentuk informasi interaktif untuk masyarakat sekitar. Sensor ultrasonik juga ditambahkan sebagai instrumentasi kontrol untuk mengukur ketinggian level permukaan air untuk mencegah terjadinya kesalahan pembacaan pada sistem. Penelitian ini memiliki tujuan untuk membangun sistem peringatan dini pendeteksi banjir yang tepat dan akurat sehingga diharapkan dapat mengurangi  dan/atau  menghilangkan  dampak  bencana  banjir  berupa  kerugian  harta  benda,  kerusakan lingkungan,  dan  bahkan  timbulnya  korban  jiwa  sebagai  bentuk  kewajiban  masyarakat  dalam  melakukan penanggulangan bencana.

## 2. BAHAN DAN METODE PENELITIAN
Desain sistem ini menggunakan pemrosesan gambar untuk identifikasi pola pada objek berupa air untuk memperkirakan  level  permukaan  air  sehingga  dapat  mengidentifikasi  bencana  banjir.  Tujuan  penelitian  ini adalah  untuk  memanfaatkan  kemampuan machine  learning untuk  mengidentifikasi  objek  sehingga  bisa mengidentifikasi kejadian alam seperti bencana banjir. Rancangan sistem ini diawali dengan analisa dataset
berupa  gambar  yang  kemudian  dilakukan  proses  pembelajaran  mesin  atau machine  learning agar  sistem mampu mengidentifikasi pola pada gambar.

## 2.1 Metodologi Penelitian
Algoritma CNN ( Convolutional Neural Network ) yaitu algoritma deep learning sesuai untuk digunakan pada data spasial. Algoritma CNN menggunakan pembacaan karakteristik sebagai input dan dijabarkan sebagai tensor  dengan  hubungan  tiap  neuron  dan  perceptron  yang  saling  berkorelasi.  CNN  dapat  mengidentifikasi hubungan tiap karakteristik dari hasil pemrosesan sekaligus melakukan pemrosesan gambar secara bersamaan sehingga  dapat  menghasilkan  performa  kerja  yang  lebih  tinggi  [10].  Metodologi  penelitian  diawali  dengan pengumpulan data berupa gambar hasil tangkapan kamera pengawas pada area bantaran sungai yang kemudian dilakukan data  preprocessing untuk  meningkatkan  kualitas  data  dengan  validasi  untuk  menilai  tingkat kelengkapan dan akurasi imputansi data yang konsisten. Setelah dilakukan imputansi data, dilakukan training data dengan metode CNN dan testing yang kemudian dianalisis hasil pendeteksian sebagai hasil Penelitian. Gambar 1 menunjukkan alur metodologi penelitian.
Gambar 1 . Metodologi Penelitian

## 2.2 Convolutional Neural Network (CNN)
CNN merupakan urutan lapisan, kemudian setiap lapisan dari CNN menjadikan satu volume aktivasi ke  yang  lain  melalui  fungsi  yang  dapat  dibedakan.  CNN  terdiri  dari  tiga  lapisan hidden-layer utama: convolution  layer , pooling  layer , fully-connected  layer ;  yang  neuronnya  tersusun  dalam  3  dimensi  (lebar, tinggi,  kedalaman).  CNN  menjadi  populer  dan  sering  digunakan  karena  kinerjanya  yang  luar  biasa  dalam memecahkan berbagai masalah. Facebook adalah salah satu contohnya, yang perusahaannya menerapkan CNN untuk  deteksi  wajah  yang  ditandai.  Google  juga  menggunakan  CNN  untuk  pencarian  foto  dan  pengenalan suara. Selain itu, pengaplikasian CNN di Spotify dan LINE Company banyak direkomendasikan pada sebagian besar proyek mereka. CNN awalnya dipelajari untuk karakter tulisan tangan dari kode pos. Karena kinerjanya menjanjikan dan lebih efisien daripada penelitian sebelumnya, CNN kemudian banyak digunakan dalam image recognition seperti  tugas object  recognition [11]  dari  pengklasifikasi  terlatih  CNN  yang  kuat  untuk mengekstraksi fitur dari nilai pixel mentah. Untuk CNN pada penelitian ini lihat gambar 2.
Gambar 2. Struktur CNN menggunakan tiga convolutional layer, tiga max-pooling layer, dan dua fully-connected layer
1. Convolutional Layer (CL)
Convolutional  Layer (CL)  terdiri  dari  filter  dan  menggabungkannya  pada  gambar  input  untuk mengekstrak fitur. Convolutional Layer (lihat gambar 3) adalah himpunan node bersebelahan di lapisan bawah yang terhubung dengan node lapisan atas dan tepi. Perhitungan node convolutional layer melibatkan nilai node dan bobot tepi serta fungsi aktivasi. Selain itu, himpunan node yang bersebelahan juga dikenal sebagai node lokal. Convolutional layer umumnya digunakan dalam pemrosesan gambar dengan jaringan saraf. Perhitungan gambar melalui lapisan konvolusi memiliki efek yang sama seperti menerapkan filter gambar. Sementara itu, karakteristik filter ditentukan oleh bobot tepi. Filter dapat menekankan fitur dalam gambar dan meneruskannya ke lapisan atas. Dengan kata lain, lapisan konvolusi melakukan ekstraksi fitur dari gambar.

## Gambar 3. Convolutional Layer
2. Pooling Layer (PL)
Pooling  Layer (PL)  menyediakan subsampling ke  output  lapisan  bawah  untuk  mencapai  invarian translasi. Pooling layer memiliki koneksi lokal dengan lapisan bawah, yang mirip dengan convolutional layer (lihat  gambar  4).  Akan  tetapi,  metode  penghitungan  nilai  node  berbeda  dengan fully-connected  layer dan convolution  layer .  Nilai  yang  ditentukan  dari  node  lokal  di  lapisan  bawah  dibawa  ke  depan  menjadi  nilai lapisan atas. Misalnya, nilai maksimum node lokal dibuat menjadi nilai lapisan atas.
Pooling  layer juga  biasa  digunakan  dalam  pemrosesan  gambar  dengan  jaringan  saraf.  Perhitungan gambar  melalui pooling  layer tidak  mempengaruhi  nilai  terutama  pada  saat  perubahan  kecil  ( translational invariance ) karena nilai maksimum hanya diambil pada area tertentu dan dibawa ke lapisan atas. Oleh karena itu, pooling layer mengembalikan nilai yang sama bahkan dengan perubahan kecil dalam rentang. Dengan kata lain, pun jika gambarnya sedikit berubah, itu akan tetap menghasilkan hasil yang sama.

## Gambar 4. Pooling Layer

## 3. Fully-Connected Layer (FCL)
Setiap  neuron  di  lapisan  ini  terhubung  ke  semua  nomor  di  volume  yang  lebih  rendah.  Berdasarkan contoh  CIFAR-10  pada  [10],  FCL  akan  menghitung  skor  kelas  dan  menghasilkan  hasil  [1x1x10],  di  mana masing-masing dari sepuluh angka menyerupai skor kelas. Sementara itu, dalam penelitian ini, semua neuron dari FCL terhubung dan membentuk dua skor: banjir atau tidak banjir.

## 2.3 Mini PC
Mini  PC  merupakan  jenis  komputer multi-user yang  memiliki  spektrum  komputasi  berada  di  posisi menengah  dibawah  jenis    komputer mainframe dan  sistem  komputer single-user seperti  komputer  pribadi. Istilah komputer mini dalam era sekarang ini sudah dianggap kuno dan diganti dengan istilah–istilah seperti komputer menengah IBM ( midrange system ). Komputer mini memiliki kemampuan beberapa kali lebih besar jika dibandingkan dengan PC. Hal ini disebabkan karena microprocessor yang dipakai untuk melakukan proses data  memiliki  kemampuan  jauh  lebih  unggul  dibandingkan microprocessor yang  digunakan  pada  PC. Komputer mini pada umunya dapat digunakan untuk melayani lebih dari satu pengguna. Raspberry Pi, Cubie Board, Orange Pi, Banana Pi, Intel Galileo dan lain sebagainya merupakan contoh dari mini PC [12].

## 2.4 Arduino Nano
Arduino  Nano  merupakan  board  mikrokontroler  berbasis  Atmega328  dengan  pengaplikasian breadboard  klasik,  yang memiliki  dimensi  kecil.  Arduino Nano  difasilitasi  pin  header yang  memungkinkan pemasangan  mudah  ke  breadboard  dan  dilengkapi  dengan  sambungan  ke  USB  mini-B.  Arduino  nano mempunyai 14 port Input/Output digital dan 8 port analog input dan 6 pin PWM [13].

## 2.5 Web Camera
Pada penelitian ini digunakan web camera sebagai pengganti kamera pengawas untuk menangkap visual yang  kemudian  visual  tangkapan  tersebut  dikirimkan  ke  mini  pc  untuk  diproses  dengan  sistem  yang  telah dibangun.

## 2.6 Sensor Ultrasonik JSN SR-04T
Sensor ultrasonik JSN SR-04T adalah sensor ultrasonik waterproof dengan bagan pemancar ultrasonik atau  transmitter  yang  terpisah  dengan  bagan  transduser  modul  untuk  mengubah  hasil  sensor  menjadi  pulse digital kedua bagan ini dihubungkan dengan kabel sepanjang 2,5 meter. Dengan pemisahan kedua bagan ini maka  sensor  ultrasonik  ini  menjadi  waterproof  karena  bagan  yang  tidak  tahan  air  terpisah  dari  bagan pemancarnya.  Sensor  ini  memiliki  jarak  pembacaan  maksimal  sejauh  4,5  meter  dan  pembacaan  minimum sejauh 25 centimeter. Pembacaan sensor akan mengalami gangguan atau error ketika terdapat objek dengan jarak kurang dari 25 centimeter [14].

## 2.7 Sensor Temperatur dan Kelembapan Udara DHT11
Sensor DHT11 terdiri dari dua bagian, yaitu sensor kelembapan udara  dan sensor temperatur. Sensor kelembapan udara pada DHT 11 terbentuk dari dua elektroda yang menghimpit substrat penahan kelembapan (biasanya  garam  atau  polimer  plastik  konduktif).  Substrat  akan  mengeluarkan  ion ketika menyerap  uap  air, yang  mana  akan  meningkatkan  konduktivitas  antar  elektroda.  Perubahan  resistansi  antara  dua  elektroda sebanding  dengan  kelembaban  relatif.  Kelembaban  relatif  yang  lebih  tinggi  menurunkan  resistansi  antara elektroda, sedangkan kelembaban relatif yang lebih rendah meningkatkan resistansi antara elektroda. Untuk sensor  temperatur,  DHT11  menggunakan  thermistor  yang  akan  berubah  nilai  resistansinya  berdasarkan temperatur.

## 2.8 Sensor Kualitas Udara MQ7
Kemampuan  sensor  Gas  MQ7  tergantung  pada  chemiresister.  Bahan  kimianya  adalah  Tin  Dioxide (SnO2) yang memiliki elektron bebas (donor). Molekul oksigen menarik elektron bebas yang ada dalam timah dioksida yang mendorong mereka ke permukaan timah dioksida. Ketika tidak ada elektron bebas yang tersedia, arus keluaran akan menjadi nol. Molekul oksigen menarik elektron bebas di dalam timah dioksida (SnO2) dan mencegahnya memiliki elektron bebas untuk menghantarkan arus [15].

## 2.9 Liquid Crystal Display (LCD) 20x4
Liquid crystal display (LCD) 20x4 adalah perangkat elektronik untuk menampilkan data berupa angka, huruf dan karakter. Perancangan ini menggunakan LCD 20x4 untuk menampilkan data sensor yang terpasang pada perangkat pengawasan. Selain data sensor, LCD juga digunakan untuk menampilkan pemberitahuan yang dideteksi oleh sistem.

## 2.10 Rancang Bangun Sistem Pendeteksi Banjir
Rangkaian skematik sensor dan arduino ditunjukkan pada gambar 5.
Sistem bekerja dengan input yang berasal dari sensor DHT11, sensor MQ7, sensor  JSN-SR-04T, dan kamera  pengawas  yang  pada  penelitian  ini  digantikan  dengan  web  camera.  Inputan  yang  diberikan  akan diproses oleh arduino nano dan juga mini PC yang kemudian akan mengeluarkan output ke LCD yang akan menunjukkan hasil pembacaan sensor, kemudian buzzer yang akan aktif apabila sistem mendeteksi terjadinya banjir, dan juga meng-upload hasil yang terbaca pada cloud server untuk ditampilkan pada web. Kerja sistem pendeteksi banjir ini ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Diagram Blok Sistem
Alur kerja untuk sistem dalam pendeteksi banjir ini dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Flowchart Sistem
Sistem pendeteksi banjir ini terhubung langsung dengan kamera pengawas dan terhubung dengan sensor yang akan mendeteksi kondisi pada lingkungan sekitar sehingga didesain agar tahan terhadap kondisi pada luar ruangan. Desain mekanik sistem ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Desain Mekanik Sistem

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Data  yang  digunakan  berupa  foto  yang  diambil  di  sepanjang  bantaran  Sungai  Sekanak,  Palembang, Sumatera Selatan. Data yang diambil sebanyak 300 foto dengan 200 data tidak banjir dan 100 data banjir. Data training yang diberikan dibagi menjadi 2 (dua) kondisi klasifikasi yang berbeda. Pada kali ini dibagi menjadi klasifikasi banjir dan normal yang ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. Data Training
Hasil dari trainin g data yang dilakukan pada sistem dengan metode CNN memiliki akurasi sebesar 0.98 atau 98% dan hasil training data yang ditunjukkan pada gambar 10.
Gambar 10. Hasil pembacaan training data metode CNN
Kemudian  dilakukan  pengujian  data testing pada  sistem.  Data testing dilakukan  untuk  melihat  hasil pembacaan  algoritma  CNN  terhadap  pengklasifikasian  kondisi  banjir  atau  normal  berdasarkan  hasil pengkategorian dari data training . Pada hasil tes data, didapatkan akurasi sebesar 0.73 atau 73%. Hasil testing data ditunjukkan pada gambar 11.
Gambar 11. Hasil pembacaan testing data metode CNN
Terjadi  penurunan  akurasi  pada  hasil test data  dibanding  ketika training data.  Terdapat  kekeliruan sistem dalam membedakan kondisi banjir dan tidak banjir. Terdapat kemungkinan dataset yang diberikan tidak lengkap  dan  dibutuhkan  dataset  baru  untuk  menaikkan  tingkat  akurasi  hasil training dan testing data  [16]. Dengan  memanfaatkan  banyaknya  kamera  pengawas,  ditambah  dengan  teknologi image  processing yang memungkinkan  dilakukannya  tugas  identifikasi,  identifikasi  pola,  dll.  Beberapa  teknologi  tersebut  dapat digabungkan  untuk  menghasilkan  sistem  deteksi  banjir real  time menggunakan image  processing .  Dengan menggunakan  algoritma  CNN  yang  memiliki  keunggulan  dalam  melakukan  pengidentifikasian  pola  dapat digunakan untuk pendeteksian kondisi banjir.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu metode CNN bisa dipakai sebagai sistem pendeteksi banjir pada daerah yang tergenang air, tetapi tidak dapat mendeteksi banjir pada aliran sungai dengan posisi lebih tinggi dari daerah yang terdampak banjir seperti pada area bantaran Sungai Sekanak, Palembang, Sumatera Selatan. Pada area bantaran Sungai Sekanak tempat penelitian ini dilakukan, kondisi pemukiman warga yang terdampak banjir lebih rendah daripada area bantaran sungai. Hal ini menyebabkan aliran buang kolam retensi dari aliran sungai mengalir ke area pemukiman warga, dan tidak mengalir pada aliran sungai dikarenakan perbedaan tinggi bantaran  sungai  dan  pemukiman  warga.  Kekeliruan  pembacaan  pada  sistem  ini  dikarenakan  kurangnya kemampuan  sistem  untuk  memperkirakan  level  air  pada  aliran  sungai  pada  saat  terjadi  banjir  pada  area pemukiman.  Tetapi,  pendeteksian  banjir  berhasil  dilakukan  apabila  ditempatkan  pada  area  yang  terdampak banjir dan menunjukkan adanya genangan air.

## REFERENSI
[1] Indonesia. Undang-Undang  Nomor  24  Tahun  2007  tentang  Penanggulangan  Bencana. Lembaran Negara RI Tahun 2007 Nomor 66, Tambahan Lembaran RI Nomor 4723. Sekretariat Negara. Jakarta.
[2] “Analisis
faktor
lingkungan penyebab banjir Kota Palembang.”
http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/26680 (accessed Apr. 26, 2022).
[3] H.  Riza,  E.  W.  Santoso,  I.  G.  Tejakusuma,  F.  Prawiradisastra,  and  P.  Prihartanto,  “Utilization  of Artificial Intelligence To Improve Flood Disaster Mitigation,” J. Sains dan Teknol. Mitigasi Bencana , vol. 15, no. 1, pp. 1–11, 2020, doi: 10.29122/jstmb.v15i1.4145.
[4] A. Kholik, “Klasifikasi Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) Pada Tangkapan Layar Halaman Instagram,” Jdmsi , vol. 2, no. 2, pp. 10–20, 2021.
[5] O. Bayat, S. Aljawarneh, H. F. Carlak, International Association of Researchers, Institute of Electrical and Electronics Engineers, and Akdeniz Üniversitesi, Proceedings of 2017 International Conference on Engineering & Technology (ICET’2017) : Akdeniz University, Antalya, Turkey, 21-23 August, 2017 .
[6] Z. Qin, F. Yu, C. Liu, and X. Chen, “How convolutional neural network see the world - A survey of convolutional  neural  network  visualization  methods,”  Apr.  2018,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1804.11191
[7] T. Liu, S. Fang, Y. Zhao, P. Wang, and J. Zhang, “Implementation of Training Convolutional Neural Networks.”
[8] M.  Egmont-Petersen,  D.  de  Ridder,  and  H.  Handels,  “Image  processing  with  neural  networks-a review,” 2002. [Online]. Available: www.elsevier.com/locate/patcog
[9] S.  N.  K.  B.  Amit  and  Y.  Aoki,  “Disaster  detection  from  aerial  imagery  with  convolutional  neural
network,”  in Proceedings  -  International  Electronics  Symposium  on  Knowledge  Creation  and Intelligent  Computing,  IES-KCIC  2017 ,  Dec.  2017,  vol.  2017-January,  pp.  239–245.  doi: 10.1109/KCIC.2017.8228593.
[10] K. Khosravi et al. , “Convolutional neural network approach for spatial prediction of flood hazard at national scale of Iran,” Journal of Hydrology , vol. 591, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.125552.
[11] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.” [Online]. Available: http://code.google.com/p/cuda-convnet/
[12] V. F. Dr. Vladimir, “BAB II Tinjauan Pustaka BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. 1–64,” Gastron. ecuatoriana y Tur. local. , vol. 1, no. 69, pp. 5–24, 2019.
[13] Y. Triawan and J. Sardi, “Perancangan Sistem Otomatisasi Pada Aquascape Berbasis Mikrokontroller Arduino  Nano,” JTEIN  J.  Tek.  Elektro  Indones. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  76–83,  2020,  doi: 10.24036/jtein.v1i2.30.
[14] I.  W.  A.  W.  K.  Heru  Purwanto,  Malik  Riyadi,  Destiana  Windi  Widi  Astuti,  “Komparasi  Sensor Ultrasonik HC-SR04 Dan JSN-SR04T Untuk Apikasi Sistem Deteksi Ketinggian Air,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 717–724, 2019.
[15] P. A. B. Bangun, “UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Poliklinik UNIVERSITAS SUMATERA UTARA,” J. Pembang. Wil. Kota , vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2018.
[16] “IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING  UNTUK  IMAGE  CLASSIFICATION  MENGGUNAKAN ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  (CNN)  PADA  CITRA  WAYANG GOLEK.”