Ide Judul Skripsi: Image Processing Sebagai Metode Terbaik Deteksi Kebakaran Hutan dan Lahan

merlindawibowo.com – Image processing adalah bidang ilmu yang berkaitan dengan analisis, manipulasi, dan pemrosesan gambar digital. Tujuan utama dari image processing adalah untuk memperbaiki kualitas gambar, mengekstraksi informasi yang berguna dari gambar, dan menghasilkan output berupa gambar yang lebih berguna atau informatif.

Dalam image processing, gambar digital dianggap sebagai kumpulan piksel, di mana setiap piksel memiliki nilai intensitas yang mewakili tingkat kecerahan atau warna pada posisi tertentu dalam gambar. Teknik-teknik image processing dapat digunakan untuk melakukan berbagai tugas, termasuk pembersihan gambar (seperti menghilangkan noise atau gangguan), meningkatkan kontras, memperbesar atau memperkecil gambar, segmentasi gambar untuk mengidentifikasi objek, dan banyak lagi.

Image processing memiliki berbagai aplikasi di berbagai bidang, termasuk pengolahan medis (seperti pencitraan medis dan deteksi penyakit), pengolahan citra satelit (untuk pemetaan bumi dan analisis lingkungan), pengolahan citra forensik (untuk analisis bukti digital), pengolahan citra otomotif (untuk deteksi objek dan pengemudi otomatis), dan banyak lagi. Dengan kemajuan teknologi, image processing semakin penting dalam dunia modern, menyediakan alat yang kuat untuk menganalisis dan memahami gambar-gambar digital dalam berbagai konteks.

Image processing dapat digunakan untuk deteksi kebakaran hutan dan lahan karena mampu menganalisis citra dan mengidentifikasi pola yang khas dari kebakaran. Berikut adalah beberapa alasan mengapa image processing efektif untuk deteksi kebakaran hutan dan lahan:

Deteksi Awal: Image processing memungkinkan untuk mendeteksi kebakaran pada tahap awal, bahkan sebelum kebakaran menjadi terlihat atau terdeteksi secara manual. Hal ini memungkinkan untuk mengambil tindakan pencegahan lebih cepat dan mengurangi risiko penyebaran kebakaran.

Penggunaan Citra Satelit: Citra satelit dapat digunakan untuk pemantauan yang luas dan kontinu atas wilayah yang luas. Teknologi image processing memungkinkan analisis citra satelit secara otomatis untuk mendeteksi area-area yang mencurigakan dan mengidentifikasi kebakaran hutan dan lahan dari jarak jauh.

Identifikasi Pola Asap: Image processing dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola-pola yang khas dari asap kebakaran. Teknik segmentasi citra dan analisis pola memungkinkan untuk memisahkan area asap dari latar belakang lainnya dan mendeteksi kebakaran secara akurat.

Integrasi dengan Sistem Monitoring: Sistem monitoring kebakaran yang menggunakan image processing dapat diintegrasikan dengan sistem peringatan dini dan pemantauan cuaca. Ini memungkinkan untuk mengidentifikasi kebakaran secara dini dan mengambil tindakan preventif atau responsif dengan cepat.

Automatisasi Proses: Dengan menggunakan teknologi image processing, proses deteksi kebakaran dapat diotomatisasi sehingga mengurangi ketergantungan pada pengawasan manusia yang intensif. Hal ini memungkinkan untuk mengelola dan memantau wilayah yang luas secara efisien.

Dengan memanfaatkan kemampuan analisis citra dan pengolahan data yang canggih, image processing dapat menjadi alat yang sangat berguna dalam deteksi kebakaran hutan dan lahan, membantu dalam pencegahan dan penanggulangan kebakaran secara efektif.

Kebakaran Hutan dan Lahan

Hutan memegang peran penting dalam menjaga ekologi bumi. Menurut Food and Agriculture Organization (FAO), luas hutan global mencapai 4,06 miliar hektar (Ha) [1]. Hutan tropis merupakan jenis hutan terluas, mencakup 45% dari total luas hutan di bumi, diikuti oleh hutan boreal (27%), hutan iklim sedang (16%), dan hutan subtropis (11%). Hutan juga menjadi habitat bagi flora dan fauna, sementara manfaatnya bagi manusia meliputi penggunaan kayu sebagai bahan bangunan dan perabotan rumah. Selain itu, hutan memberikan manfaat tidak langsung seperti produksi oksigen, penyerapan karbon dioksida, dan regulasi air.

Menurut laporan Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) tahun 2020, luas hutan di Indonesia mencapai 95,6 juta hektar (Ha), setara dengan 50,9% daratan total. Hutan di Indonesia terdiri dari hutan primer (46,9 juta Ha), hutan sekunder (43,1 juta Ha), dan hutan tanaman (5,4 juta Ha). Namun, luas hutan yang besar juga meningkatkan risiko bencana kebakaran hutan dan lahan. Menurut laporan KLHK tahun 2021, luas area kebakaran hutan dan lahan di Indonesia mencapai 354,528 Ha, meningkat 19,4% dari tahun sebelumnya. Faktor utama penyebab kebakaran adalah ulah manusia (99%), terutama pembakaran hutan dan lahan untuk pertanian, sementara faktor alam hanya menyumbang 1%.

Penanganan kebakaran hutan dan lahan di Indonesia masih menghadapi tantangan, sulit diprediksi dan seringkali lambat. Upaya penanggulangan meliputi pencegahan dini, patroli rutin, dan persiapan alat pemadam kebakaran. Namun, kurangnya kesadaran masyarakat dan konsolidasi penanganan kebakaran yang belum menyeluruh menyebabkan kebakaran sering terulang.

Masyarakat Indonesia merupakan pengguna internet terbesar di dunia, dengan 196,7 juta pengguna internet menurut survei APJII. Internet digunakan sebagai sumber utama informasi, dan platform aplikasi berbasis website memiliki potensi besar untuk dijangkau oleh masyarakat Indonesia.

Kebakaran hutan dan lahan di Indonesia perlu diperhatikan karena dampaknya yang sangat serius terhadap lingkungan, ekonomi, kesehatan, dan sosial. Beberapa alasan mengapa perlu diperhatikan antara lain:

Dampak Lingkungan: Kebakaran hutan dan lahan menyebabkan kerusakan lingkungan yang luas. Proses pembakaran menghasilkan emisi gas rumah kaca seperti karbon dioksida (CO2), methane (CH4), dan nitrogen oksida (NOx), yang berkontribusi pada pemanasan global dan perubahan iklim. Selain itu, kebakaran juga mengurangi keanekaragaman hayati dengan menghancurkan habitat alami dan mengancam spesies endemik.

Kesehatan Masyarakat: Asap dari kebakaran hutan dan lahan mengandung partikel berbahaya yang dapat merusak sistem pernapasan dan menyebabkan penyakit pernapasan seperti asma, bronkitis, dan pneumonia. Peningkatan polusi udara juga dapat meningkatkan risiko gangguan pernapasan pada populasi yang rentan seperti anak-anak dan lanjut usia.

Ekonomi: Kebakaran hutan dan lahan dapat mengakibatkan kerugian ekonomi yang besar. Misalnya, kerugian akibat hilangnya hasil hutan, seperti kayu, hasil hutan non-kayu, dan produk pertanian. Selain itu, sektor pariwisata juga dapat terdampak negatif karena kerusakan lingkungan akibat kebakaran.

Kesejahteraan Sosial: Kebakaran hutan dan lahan juga dapat berdampak pada kesejahteraan sosial masyarakat, terutama bagi mereka yang tinggal di sekitar area yang terkena dampak. Misalnya, hilangnya mata pencaharian bagi masyarakat yang bergantung pada hutan dan lahan untuk bertani, berburu, atau mengumpulkan hasil hutan non-kayu.

Kehilangan Biodiversitas: Kebakaran hutan dan lahan dapat menyebabkan hilangnya spesies tumbuhan dan hewan, baik yang endemik maupun yang tidak. Ini dapat mengganggu rantai makanan dan mengancam keberlangsungan ekosistem yang ada.

Mengingat dampak yang luas dan serius dari kebakaran hutan dan lahan, penting untuk melakukan upaya pencegahan, pemantauan, dan penanggulangan yang efektif guna melindungi lingkungan, kesehatan masyarakat, ekonomi, dan kesejahteraan sosial.

Image Processing

Diperlukan suatu model yang dapat mengenali kebakaran hutan dan lahan menggunakan gambar sebagai input, dan model tersebut harus dapat diimplementasikan sebagai sebuah website agar lebih mudah digunakan. Untuk mencapai hal tersebut, diperlukan penerapan teknologi kecerdasan buatan, yang merupakan cabang ilmu komputer yang memungkinkan komputer menyelesaikan tugas seperti yang biasanya dilakukan manusia. Teknologi kecerdasan buatan dapat diterapkan dalam bidang penanggulangan bencana, seperti dalam pendeteksian kebakaran hutan dan lahan menggunakan pengenalan objek pada citra.

Penelitian sebelumnya telah menggunakan deep learning, sebuah cabang dari kecerdasan buatan, dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan segmentasi area api dengan akurasi pengujian sebesar 90,7%. Meskipun akurasi tersebut tinggi, masih ada ruang untuk perbaikan dengan menerapkan konsep transfer learning. Transfer learning adalah teknik yang menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya dengan dataset tertentu untuk menyelesaikan masalah model baru yang memiliki karakteristik serupa.

Dalam penelitian ini, kami mengusulkan penggunaan arsitektur DenseNet201, sebuah jaringan saraf konvolusional dengan 201 lapisan yang telah dilatih menggunakan dataset cifar yang terdiri dari 100 kategori gambar. Dengan menggunakan model yang telah dilatih dan memiliki kedalaman yang besar, kami dapat meningkatkan akurasi pengujian hingga lebih dari 90%. Penelitian ini menggunakan dataset yang terdiri dari dua kelas, yaitu kebakaran hutan dan bukan kebakaran hutan, untuk melatih arsitektur DenseNet201 agar dapat menghasilkan model yang dapat mendeteksi kebakaran hutan dan lahan dengan akurasi tinggi.

Penelitian baru-baru ini telah banyak dilakukan dalam menerapkan deep learning untuk klasifikasi dan deteksi objek dalam gambar, dan aplikasinya sangat luas di berbagai bidang teknologi. Berdasarkan penelitian sebelumnya, deep learning telah terbukti meningkatkan akurasi dalam pengenalan objek dalam aplikasi deteksi dan klasifikasi gambar.

Penelitian pertama yang dilakukan sebelumnya bertujuan untuk mendeteksi kebakaran hutan menggunakan segmentasi citra pada area api dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian tersebut menggunakan data dari corcisa fire database yang diuji dengan akurasi 90,7%.

Penelitian kedua bertujuan untuk melakukan deteksi dini kebakaran hutan dengan menggunakan citra satelit menggunakan teknik deep learning. Mereka menggunakan model pembelajaran transfer learning Inception v3 berbasis CNN dan berhasil mencapai akurasi pengujian sebesar 98%.

Penelitian ketiga bertujuan untuk mendeteksi penggunaan masker pada wajah untuk mencegah penularan COVID-19. Mereka menggunakan model pembelajaran transfer learning DenseNet201 dan MobileNetV2 untuk membandingkan kinerja, dan DenseNet201 menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 98%.

Penelitian keempat bertujuan untuk mengklasifikasi pasien yang terinfeksi COVID-19 menggunakan citra CT Scan. Mereka menggunakan model pembelajaran transfer learning DenseNet201 dan mencapai akurasi pelatihan sebesar 99,82% dan pengujian sebesar 96,25%.

Penelitian kelima bertujuan untuk mendeteksi huruf Rusia dalam tulisan tangan untuk melakukan koreksi otomatis. Mereka menggunakan metode waterfall dan framework flask untuk mengembangkan website yang mampu mengenali berbagai huruf Rusia dengan akurat.

Penelitian terakhir bertujuan untuk mengimplementasikan sistem deteksi Bahasa Isyarat Indonesia menggunakan framework flask. Mereka berhasil membuat website yang dapat mendeteksi bahasa isyarat Indonesia dari huruf A-Z dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan.

Deep Learning

Dalam era Society 5.0 yang menandai perkembangan teknologi yang pesat, fokus utama adalah meningkatkan kualitas hidup manusia secara berkelanjutan dengan menyatukan teknologi dan kebutuhan manusia. Deep Learning merupakan salah satu cabang dari Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) yang berperan dalam mengeksekusi tugas-tugas dengan cara yang mirip dengan cara kerja otak manusia. Sebelum membahas lebih lanjut tentang Deep Learning, penting untuk memahami konsep dasar AI dan ML.

AI adalah cabang ilmu komputer yang berusaha meniru kecerdasan seperti yang dimiliki oleh manusia. Dalam konteks ini, AI merujuk pada sistem komputer yang mampu membantu manusia dalam menyelesaikan berbagai masalah tertentu. Penggunaan AI sudah tersebar luas di berbagai bidang dan dapat membantu dalam analisis data, meningkatkan efisiensi bisnis, serta mendukung pengambilan keputusan. Teknik dasar dalam AI mencakup Pencarian, Penalaran, Perencanaan, dan Pembelajaran, yang merupakan cara sistem AI berinteraksi dengan informasi dan lingkungan sekitarnya.

Artificial Neural Network

Artificial Neural Network (ANN) adalah model jaringan tiruan yang terinspirasi dari cara kerja jaringan saraf biologis dalam otak manusia, yang mampu menerima dan merespons informasi. ANN merupakan salah satu model machine learning yang sangat fleksibel dan kuat. Karena keunggulannya ini, ANN sering digunakan untuk menangani permasalahan machine learning yang kompleks, seperti klasifikasi gambar, video, dan sebagainya.

Perceptron adalah komponen dasar yang digunakan untuk membangun jaringan saraf tiruan. Perceptron pertama kali ditemukan oleh Frank Rosenblatt dari Cornell Aeronautical Library pada tahun 1957. Fungsinya adalah menerima masukan berupa bilangan numerik, kemudian memprosesnya untuk menghasilkan keluaran.

Berikut ini merupakan penjelasan dari proses perception  bekerja yang terdiri dari beberapa komponen yaitu inputs, weights, sum, non-linearity, dan output :

1. Inputs : Langkah pertama adalah masukan yang berfungsi untuk menerima masukan berupa angka-angka.
2. Weights : Langkah kedua adalah weight atau bobot berfungsi untuk memberikan bobot kepada masing-masing  masukan yang nantinya akan di pelajari oleh perception.
3. Sum:Langkah ketiga adalahsum atau penjumlahan berfungsi untuk melakukan penjumlahan pada masukan yang nantinya setiap masukanakan dikalikan oleh bobotnya masing-masing kemudian ditambahkan dengan nilai bias yang berupa konstanta atau angka.
4. Non-Linearity:  Langkah keempat adalah non-linearlity berfungsi untuk memberikan fungsi aktivasi atau non-linearity function  agar perseptron dapat beradaptasi dengan pola data yang non linier.

Output:Terakhir ada output pada bagian ini berfungsi untuk memperoleh hasil output atau keluaran dari hasil perhitungan sebuah perceptron.

Multi-Layer Perceptron

Multi Layer Perceptron (MLP) merupakan jenis jaringan saraf yang terdiri dari lapisan input, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan satu lapisan output, yang merupakan perkembangan dari konsep perceptron. MLP digunakan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan yang memerlukan pembelajaran dan merupakan fokus penelitian dalam bidang ilmu saraf komputasi dan pemrosesan paralel.

Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network (CNN) merupakan bagian dari jaringan saraf yang dirancang khusus untuk mengidentifikasi objek dalam gambar. CNN dikembangkan dari metode MLP dan terutama digunakan untuk memproses data dua dimensi, seperti gambar. Meskipun prinsip kerja CNN memiliki kesamaan dengan MLP, perbedaannya terletak pada proses konvolusi dan keberadaan beberapa lapisan tersembunyi yang khusus pada CNN. CNN digunakan agar mesin atau komputer dapat “melihat” dan membedakan objek, mirip dengan kemampuan mata manusia.

Arsitektur CNN terdiri dari berbagai jenis algoritma, yang dapat dibedakan berdasarkan jumlah lapisan yang dimiliki. Algoritma CNN umumnya terdiri dari tiga bagian utama: lapisan konvolusi, max pooling, dan lapisan fully connected. Sebuah gambar input digunakan untuk mendeteksi atribut atau fiturnya melalui lapisan konvolusi dengan menggunakan tiga filter. Setelah melalui proses konvolusi, hasilnya kemudian dilakukan max pooling untuk menghasilkan tiga gambar dengan resolusi yang lebih kecil. Langkah berikutnya adalah menerapkan hasil max pooling ke dalam lapisan tersembunyi MLP yang kemudian dihubungkan menggunakan lapisan fully connected.

Transfer Learning

Transfer learning adalah metode dalam pembelajaran mesin yang memungkinkan pengetahuan yang telah diperoleh oleh suatu model pembelajaran mesin dari suatu tugas dapat dipindahkan dan dimanfaatkan untuk tugas lain yang terkait. Tujuannya adalah untuk mempercepat proses pembelajaran model baru dengan menggunakan pengetahuan yang telah diperoleh oleh model lain yang telah dilatih pada dataset yang lebih besar atau lebih lengkap. Teknik ini membantu mengurangi kebutuhan akan dataset besar dan waktu pelatihan yang panjang untuk mengembangkan model pembelajaran mesin yang akurat. Hal ini sangat berguna ketika ingin menerapkan model pembelajaran mesin ke domain yang baru atau jika dataset yang tersedia terbatas.

Cara kerja transfer learning melibatkan penggunaan model pembelajaran mesin yang telah dilatih pada dataset besar dan menyesuaikannya sedikit untuk tugas baru yang ingin dipecahkan. Biasanya, hanya sebagian kecil dari parameter model yang diubah dan diperbarui melalui proses pelatihan ulang. Transfer learning umumnya digunakan dalam berbagai aplikasi pembelajaran mesin, seperti pengenalan objek dalam gambar, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami. Dalam menerapkan transfer learning, dua faktor yang penting untuk diperhatikan adalah ukuran dataset yang tersedia (banyak atau sedikit) dan seberapa mirip dataset tersebut dengan sumber target yang diinginkan, berdasarkan pada dua faktor tersebut.

Cifar-100

CIFAR-100 adalah serangkaian data yang dipergunakan untuk mengevaluasi efektivitas model pembelajaran mesin. Dataset ini dikembangkan oleh Canadian Institute For Advanced Research (CIFAR) sebagai variasi dari dataset CIFAR-10 yang lebih terkenal. CIFAR-100 terdiri dari 100 kategori objek yang dibagi ke dalam 20 kategori induk, masing-masing terdiri dari 5 subkategori. Dataset ini mencakup 60.000 gambar berukuran 32×32 piksel, dengan 50.000 gambar untuk pelatihan dan 10.000 gambar untuk pengujian.

Gambar-gambar tersebut menampilkan berbagai objek, termasuk binatang, tumbuhan, dan benda-benda manusia, yang dikumpulkan dari berbagai sumber. CIFAR-100 sering digunakan dalam kompetisi dan penelitian dalam bidang pembelajaran mesin untuk menguji kemampuan model dalam mengidentifikasi dan memprediksi kategori objek pada gambar. Sebagai dataset yang terkenal, CIFAR-100 menjadi acuan untuk menilai performa model pembelajaran mesin yang baru dikembangkan.

DenseNet21

DenseNet201 adalah jenis arsitektur deep learning yang diperkenalkan oleh Gao Huang dan timnya pada tahun 2016. Nama “DenseNet201” merujuk pada jumlah lapisan yang terdapat dalam arsitektur tersebut. Arsitektur DenseNet menerapkan konsep lapisan padat (dense layer), yang berarti setiap lapisan terhubung langsung dengan semua lapisan sebelumnya dalam jaringan. Berbeda dengan arsitektur deep learning lainnya yang hanya menghubungkan lapisan-lapisan tertentu dengan lapisan sebelumnya.

Dengan menghubungkan setiap lapisan ke semua lapisan sebelumnya, DenseNet dapat memanfaatkan informasi yang lebih luas dari seluruh jaringan, sehingga meningkatkan kemampuan prediksi jaringan secara signifikan. Keunggulan lainnya adalah dalam pengurangan jumlah parameter yang perlu dioptimalkan, sehingga mengurangi risiko overfitting, dan memungkinkan penggunaan pre-training model dengan menggunakan gambar dari dataset CIFAR-100. DenseNet201, sebagai salah satu varian DenseNet dengan 201 lapisan, dapat diterapkan dalam berbagai aplikasi deep learning, termasuk pengenalan objek, pengenalan wajah, dan lainnya.

Penerapan image processing dalam penanganan kebakaran hutan dan lahan memiliki potensi besar untuk mendeteksi, memantau, dan mengelola kebakaran dengan lebih efektif. Berikut beberapa cara di mana image processing dapat digunakan dalam konteks ini:

Deteksi Kebakaran: Image processing dapat digunakan untuk menganalisis citra atau video dari sensor seperti kamera udara atau satelit untuk mendeteksi asap atau titik api yang menunjukkan adanya kebakaran. Teknik deteksi kebakaran berbasis citra dapat memanfaatkan perbedaan intensitas, warna, atau pola yang mencolok dari citra untuk mengidentifikasi lokasi kebakaran.

Pemantauan Kebakaran: Setelah kebakaran terdeteksi, image processing dapat digunakan untuk memantau pergerakan dan perkembangan api dari waktu ke waktu. Dengan analisis citra atau video secara terus-menerus, penanganan kebakaran dapat diarahkan dengan lebih efisien dan tepat sesuai dengan perkembangan situasi di lapangan.

Evaluasi Kerusakan: Setelah kebakaran padam, image processing dapat digunakan untuk melakukan pemetaan dan evaluasi kerusakan hutan dan lahan dengan mengolah citra satelit atau drone. Dengan membandingkan citra sebelum dan sesudah kebakaran, dapat diidentifikasi area yang terbakar dan tingkat kerusakan yang diakibatkannya.

Pemantauan Pasca-Kebakaran: Image processing juga dapat digunakan untuk memantau pemulihan ekosistem pasca-kebakaran dengan mengidentifikasi pertumbuhan baru, regenerasi tanaman, dan perubahan vegetasi menggunakan citra satelit atau drone. Ini dapat membantu dalam perencanaan restorasi ekosistem dan pemulihan lahan yang terkena dampak kebakaran.

Prediksi Risiko Kebakaran: Dengan menganalisis citra atau data spasial lainnya seperti curah hujan, kelembaban udara, dan topografi, image processing dapat digunakan untuk memprediksi risiko kebakaran di suatu wilayah. Hal ini memungkinkan pihak berwenang untuk mengambil tindakan preventif atau mengalokasikan sumber daya dengan lebih efisien untuk mengurangi risiko kebakaran di masa mendatang.

Dengan menggunakan teknologi image processing dalam penanganan kebakaran hutan dan lahan, diharapkan upaya pencegahan, deteksi, dan penanggulangan kebakaran dapat dilakukan dengan lebih efektif, sehingga dapat mengurangi dampak negatifnya terhadap lingkungan dan masyarakat.

Semoga Bermanfaat!