<![CDATA[Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi api berbasis computer vision menggunakan algoritma Single Shot Multibox Detector (SSD) untuk mengatasi keterbatasan sistem deteksi api konvensional yang umumnya kurang responsif dan kurang akurat dalam kondisi pencahayaan dan jarak yang bervariasi. Sistem ini menerapkan model SSD MobileNetV2 yang telah dilatih menggunakan dataset gambar api yang di-augmentasi, memungkinkan deteksi yang andal dalam berbagai skenario. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan kombinasi aturan RGB dan YCbCr secara signifikan meningkatkan akurasi deteksi, khususnya dalam mengurangi tingkat false positive yang sering terjadi pada metode sebelumnya. Selain itu, sistem ini meningkatkan efisiensi waktu deteksi dengan rasio deteksi api terhadap frame yang lebih optimal, sehingga dapat memberikan respons real-time yang cepat. Dengan tingkat akurasi yang tinggi dan kemampuan deteksi real-time, sistem ini efektif untuk aplikasi praktis seperti pemantauan kebakaran di area industri dan publik, memberikan perlindungan tambahan, serta mendukung tindakan preventif yang lebih cepat dalam menghadapi potensi kebakaran.]]>
