ABSTRAK

ABSTRAK Nama : Suwarno Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Sistem Deteksi Asap Berbasis Video Untuk Deteksi Dini Kebakaran Menggunakan Adaptive Gaussian Mixture Model dan Sistem Inferensi Fuzzy Kebakaran merupakan peristiwa yang sering terjadi dalam berbagai lingkungan dan dapat menimbulkan kerugian harta benda bahkan nyawa. Penanganan yang cenderung lambat dapat mengakibatkan kerugian yang lebih besar. Teknologi deteksi kebakaran yang ada saat ini masih dianggap kurang efektif. Alat deteksi kebakaran yang ada saat ini cenderung mempunyai masalah dalam hal waktu respon (delay) dari sumber asap ke detektor. Tujuan dari tesis ini adalah mengembangan alternatif lain untuk sistem deteksi asap. Dengan sebuah kamera pengawas atau closed circuit television (CCTV), dapat mancakup area yang lebih luas dibanding sebuah detektor asap yang ada sekarang ini. Metode yang digunakan adalah Adaptive Gaussian Mixture Model dan Sistem Inferensi Fuzzy. Adaptive Gaussian Mixture Model digunakan untuk melakukan segmentasi objek guna menangkap objek yang bergerak. Sistem Inferensi Fuzzy digunakan untuk menentukan karakteristik objek dan klasifikasi objek. Hasil yang didapat adalah sistem ini mampu mendeteksi objek dan mengklasifikasikannya menjadi objek asap, asab berbahaya dan objek bukan asap. Kata kunci: deteksi asap, background subtraction, segmentasi objek, adaptive Gaussian mixture model, sistem inferensi fuzzy