Deteksi Api Menggunakan Pengolahan Citra dengan Metode SIFT pada Smart Fire Extinguisher Berbasis IoT

Abstract

Kebakaran yang tidak terdeteksi sejak dini dapat menimbulkan kerugian besar, baik secara material maupun keselamatan jiwa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pemadam kebakaran otomatis berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu mendeteksi dan merespons api secara real-time. Sistem ini memanfaatkan kamera yang diolah menggunakan algoritma Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) pada Raspberry Pi 3 untuk mengenali pola visual api, serta didukung sensor suhu DHT11 dan sensor gas MQ-2 sebagai pendeteksi lingkungan. Saat api terdeteksi, sistem mengaktifkan buzzer dan menggerakkan arm robot 3-DOF yang dikendalikan oleh ESP32 untuk mengarahkan dan melepaskan fireball dry chemical powder ke titik api secara presisi. Seluruh proses pemantauan dan pengendalian dapat dilakukan secara jarak jauh melalui aplikasi mobile. Hasil pengujian menunjukkan tingkat keberhasilan deteksi dan pemadaman sebesar 90%, dengan rata-rata waktu pemadaman 6 detik dan delay transmisi data sebesar 1,259 detik. Dengan kinerja yang responsif, akurat, dan terintegrasi, sistem ini menawarkan solusi mitigasi kebakaran yang cerdas dan adaptif terhadap situasi darurat.