SISTEM DETEKSI API SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO) VERSI 8 - Adi Permana, Arya; Rafi Muttaqin, Muhammad; Agus Sunandar, Muhamad (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Perkembangan teknologi yang pesat, terutama di bidang Artificial Intelligence (AI), telah membawa kemajuan dalam deteksi kebakaran. Data dari Badan Penanggulangan Bencana Provinsi Jawa Barat menunjukkan bahwa tahun 2019 hingga 2021 terdapat 607 kejadian kebakaran bangunan, dengan Kota Bandung mencatatkan 116 kejadian. Tingginya risiko kebakaran ini menunjukkan perlunya langkah preventif yang lebih efektif untuk melindungi masyarakat dan properti. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini menggunakan algoritma You Only Look Once (YOLO)v8 untuk mendeteksi api di dalam ruangan. Metodologi yang diterapkan adalah CRISP-DM, mencakup tahapan Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment. Dengan dataset 2509 citra, model ini menunjukkan performa mengesankan dalam mendeteksi api dengan akurasi 93.5%, mAP50 sebesar 90%, dan mAP50-95 sebesar 66%. Pengujian menggunakan dua jenis input, yaitu live video menggunakan webcam dan file video. Hasil dari kedua metode input menunjukkan skor confidence mulai dari 0.50 hingga 0.90, yang mengindikasikan kemampuan model mendeteksi api dengan tingkat kepercayaan tinggi. Dengan hasil ini, diharapkan risiko kerusakan akibat api yang tidak terdeteksi dapat dikurangi dan efisiensi penanggulangan kebakaran dapat ditingkatkan, memberikan kontribusi signifikan terhadap keselamatan dan perlindungan properti.