Deteksi Dini Banjir Menggunakan Algoritma Deteksi Tepi Pada Citra Sungai Pulu, Sulawesi Tengah

Authors

DOI:

https://doi.org/10.30595/jrre.v7i2.27971

Keywords:

Deteksi Banjir, Canny, Sobel, Prewitt, Sungai Pulu

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana alam yang sering terjadi di berbagai wilayah di Indonesia dan dapat mengakibatkan kerusakan lingkungan, infrastruktur, serta mengancam keselamatan jiwa masyarakat. Kabupaten Sigi di Provinsi Sulawesi Tengah merupakan salah satu wilayah rawan banjir yang memerlukan sistem pemantauan dan deteksi dini berbasis teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi banjir berbasis pengolahan citra digital menggunakan kamera CCTV dan Raspberry Pi, serta melakukan perbandingan akurasi tiga metode deteksi tepi yaitu Canny, Sobel, dan Prewitt. Akuisisi citra dilakukan secara real-time pada aliran Sungai Pulu, dan sistem memproses citra untuk mendeteksi permukaan air menggunakan segmentasi warna HSV dan metode deteksi tepi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Canny memiliki akurasi pembacaan tertinggi dengan rata-rata 98,36%, diikuti Sobel dengan 98,18%, dan Prewitt dengan 85,51%. Sistem ini menunjukkan kinerja yang stabil bahkan pada kondisi pencahayaan rendah. Dengan demikian, sistem ini dapat dijadikan solusi efektif dan berbiaya rendah sebagai alat bantu peringatan dini banjir di daerah rawan seperti Kabupaten Sigi.

Author Biographies

Son Ali Akbar, Universitas Ahmad Dahlan

Program Studi Magister Teknik Elektro
Fakultas Teknologi Industri
Universitas Ahmad Dahlan

Kartika Firdausy, Universitas Ahmad Dahlan

Program Studi Magister Teknik Elektro

Fakultas Teknologi Industri

Universitas Ahmad Dahlan

References

[1] Dino. Banjir: Pengertian, Penyebab, dan Dampaknya, https://web.bpbd.jatimprov.go.id/2023/10/19/banjir-pengertian-penyebab-dan-dampaknya/, dipublish pada tanggal 19 September 2023

[2] M. Salam, Budi S. BPBD catat tiga desa terdampak banjir di Kabupaten Sigi, https://www.antaranews.com/berita/4699013/bpbd-catat-tiga-desa-terdampak-banjir-di-kabupaten-sigi/, dipublish pada tanggal 9 Maret 2025

[3] BNPB. https://dibi.bnpb.go.id/home/index2, 2025

[4] Ragaiya L., Ferdinand S. L., Mohammad A. L. Dampak Banjir Terhadap Penduduk di Desa Batu Merah Kecamatan Sirimau Kota Ambon, Jurnal Geografi, LIngkungan dan Kesehatan, Vol. 2, No. 1, hal. 47–53 2024.

[5] Frederick A., Imelda. Analisis Model Pengukuran Tinggi Permukaan Air Dengan Metode Canny Edge Detection dan Image Contouring Sebagai Indikator Peringatan Dini Bencana Banjir. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer. Vol. 9, Hal. 123-130. 2021

[6] Satryo B. U., Januar F. I., Rizqi R. A. Early Warning Flood Detector Adopting Camera by Sobel Canny Edge Detection Algorithm Method. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi (JTISI). Vol. 4, Hal. 67-75, 2021

[7] Supriyatin W. Perbandingan Metode Sobel, Prewitt, Robert dan Canny pada Deteksi Tepi Objek Bergerak. ILKOM Jurnal Ilmiah. Vol. 12 No. 2, Agustus 2020. Pp.112-120

[8] Agrawal H., & Desai K. Canny Edge Detection: A Comprehensive Review. International Journal of Technical & Science (IJTRS). Pg. 126-133. 2024

[9] Rawahi S. S A. A Comparison of Sobel and Prewitt Edge Detection Operators. East Journal of Computer Science. Vol. 1. Pp. 49-58. 13 Februari 2025

[10] Radillah T., Veza O., & Sumijan. Comparative Analysis of Canny, Sobel, Prewitt and Roberts Edge Detection Operators on Eye Iris Images. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer). Vol. 10 No. 1 August 2024

[11] EZVIZ, "EZVIZ C6N," https://www.ezviz.com/us/product/c6n/21692, accessed Aug. 18, 2025.

[12] Wang B., et al. Content-Aware Image Resizing Technology Based on Composition Detection and Composition Rules. MDPI. Electronics 2023

[13] Islami F. Implementation of HSV-based Thresholding Mehod for Iris Detection. Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing. Vol. 3, No. 1, January 2021

[14] Rochim F.N., Sompie G.D., Mua’mmar, Saputra R.I., & Rosyani P. Perancangan Sistem Deteksi Warna Real-Time Menggunakan Metode Gaussian Blur dan Ruang Warna HSV. Biner: Jurnal Ilmu Komputer, Teknik dan Multimedia. Vol. 2, No. 2, Juni 2024

[15] Tao Nana. Enhanced Canny Algorithm for Image Edge Detection in Print Quality Assessment. International Information and Engineering Technology Association (IIETA). Vol. 40 No. 3 June 2023, pp. 1281-1287

[16] Hu, G. A Mathematical Survey of Image Deep Edge Detection Algorithms: From Convolution to Attention. Mathematics 2025, 13, 2464. https://doi.org/10.3390/ math13152464

[17] Sitohang B., & Sindar A. Analisis dan Perbandingan Metode Sobel Edge Detection dan Prewitt pada Deteksi Tepi Citra Daun Srilangka. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi. Vol. 3 No. 3 Desember 2020

[18] Tian, R.; Sun, G.; Liu, X.; Zheng, B. Sobel Edge Detection Based on Weighted Nuclear Norm Minimization Image Denoising. Electronics 2021, 10, 655. https:// doi.org/10.3390/electronics10060655

[19] Zhang Y., et al. Research on Image Defect Detection of Silicon Panel Based on Prewitt and Canny Operator. Original Research. Frontiers in Physics. Vol. 9. August 2021

[20] Tenekeci, M.E., Abdulazeez, S.T., Karadağ, K. et al. Edge detection using the Prewitt operator with fractional order telegraph partial differential equations (PreFOTPDE). Multimed Tools Appl 84, 12329–12345 (2025). https://doi.org/10.1007/s11042-024-19440-0

Downloads

Published

2025-12-17

How to Cite

Onsik, L., Akbar, S. A., & Firdausy, K. (2025). Deteksi Dini Banjir Menggunakan Algoritma Deteksi Tepi Pada Citra Sungai Pulu, Sulawesi Tengah. Jurnal Riset Rekayasa Elektro, 7(2), 211–222. https://doi.org/10.30595/jrre.v7i2.27971