AIoT untuk Deteksi Dini Kebakaran Menggunakan Integrasi Komputasi Tepi dan Kamera IP

Abstract

Berdasarkan data Badan Nasional Penanggulangan Bencana bencana kebakaran di Indonesia terjadi sebanyak 4.727 kali antara tahun 2015-2024. Oleh karena itu diperlukan teknologi untuk mendeteksi sumber api secara cepat dan akurat. Oleh karena itu pada penelitian ini kami mengembangkan sistem deteksi sumber kebakaran dengan menggunakan teknologi YOLOv8 pada platform komputer tepi Jetson untuk mendeteksi kebakaran secara real-time dan akurat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model kami berhasil mendeteksi api menggunakan Jetson dan aliran streaming dari Kamera IP dengan evaluasi confusion matrix menunjukkan akurasi deteksi sebesar 96%, Precision-Recall dengan presisi rata-rata 93,5% dan recall rata-rata 97%, serta mean Average Precision (mAP) sebesar 97,90%. Grafik F1-Score menunjukkan akurasi berada di 97%. Hasil ini menunjukkan bahwa model efektif untuk deteksi kebakaran real-time, dengan keseimbangan baik antara presisi dan recall, menjadikannya solusi potensial untuk diimplementasikan pada pendeteksian api secara real-time dengan AIoT.