Api merupakan salah satu elemen yang ada di bumi dan sering digunakan
oleh manusia dalam mendukung kegiatan sehari-harinya. Namun, dalam
penggunaan api diperlukan perhatian untuk keamanannya agar tidak terjadi hal
yang tidak diinginkan. Untuk mencegah hal tersebut dapat memanfaatkan
perkembangan teknologi salah satunya memanfaatkan penggunaan sistem
multimedia berupa citra yang dapat membantu manusia dalam mengontrol hal
tertentu.
Pada penelitian tugas akhir ini dibangun sistem deteksi api pada webcam
menggunakan pengolahan citra. Adapun pada penelitian sebeumnya menggunakan
metode color model dan motion model dengan persentasi akurasi rata-rata
pendeteksian pada video api sejumlah 67.22% dan pada video non api bergerak
sejumlah 68.20% dan pada non api tidak bergerak dengan warna api sejumlah 0%.
Tujuan dari pembuatan alat ini adalah untuk mengurangi resiko dan
mencegah bahaya dari ancaman kebakaran yang mungkin terjadi sehingga dapat
ditangani lebih cepat. Pada peneilitian ini digunakan pengolahan citra dengan
metode YOLOv3 yang dibandingkan dengan metode Haar Cascade Classifier untuk
mendeteksi objek api dengan tingkat akurasi dan presisi pendeteksian lebih dari
80% dan dapat mengetahui letak koordinat titik (x, y) objek yang terdeteksi pada
display.
Kata Kunci: Api, Haar Cascade Classifier, OpenCV, Pengolahan Citra, Webcam,
YOLOv3.