IMPLEMENTASI METODE LOGIKA FUZZY SEBAGAI PENDETEKSI KEBAKARAN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI CITRA TANGAN

Andrean Ferdyana Vabian Eka Sakti, Resty Wulanningrum, Wahyu Cahyo Utomo, Roni Heri Irawan
{"title":"IMPLEMENTASI METODE LOGIKA FUZZY SEBAGAI PENDETEKSI KEBAKARAN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI CITRA TANGAN","authors":"Andrean Ferdyana Vabian Eka Sakti, Resty Wulanningrum, Wahyu Cahyo Utomo, Roni Heri Irawan","doi":"10.21107/simantec.v11i2.14709","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":143836,"journal":{"name":"Jurnal Simantec","volume":"32 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-07-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Simantec","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21107/simantec.v11i2.14709","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

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.
利用手持图像分类实现火灾探测的模糊逻辑方法
如今,科技的发展越来越快,许多以前传统的事情现在都被科技所取代。消防按钮的数量和通道都有限,一旦发生火灾就很难触及,但现在安装了很多设备,即闭路电视。该工具可用于利用模糊逻辑方法从手部图像分类过程中检测火灾。系统检测手部图像的过程分为几个阶段。第一阶段是从训练数据图像中提取特征,即用作测试数据参考的数据。然后,测试数据就是利用模糊逻辑方法将图像分类为火灾探测器的数据。根据 3 个试验场景的试验结果,第 1 个场景的准确率为 80%,第 2 个场景的准确率为 88%,第 3 个场景的准确率为 93.3%。这表明,模糊逻辑方法在第 3 个场景中的表现较好,因为与其他试验场景相比,使用了更多的训练数据,因此系统可以进行更好的分类:模糊逻辑 手部图像 火灾检测 闭路电视 分类
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信