Kebakaran merupakan suatu keadaan atau kejadian di mana bangunan pada suatu tempat seperti rumah/ permukiman, gedung, pasar, pabrik, dan lain-lain dilanda api, sehingga menimbulkan korban dan kerugian. Tercatat 913 kejadian kebakaran permukiman di Indonesia dari tahun 2013 sampai tahun 2015. Masih banyaknya kejadian kebakaran yang terjadi, oleh karena itu dalam penelitian ini akan dilakukan deteksi objek kebakaran dengan menerapkan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan selanjutnya akan dilakukan klasifikasi dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Dalam penelitian ini terdapat beberapa tahapan yaitu akuisisi data, mengubah gambar menjadi skala abu-abu, metode threshold, deteksi objek dengan HOG, dan klasifikasi dengan SVM. Implementasi sistem dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan web framework Django. Hasil akhir akan dilakukan pengujian dengan menggunakan confusion matrix dengan 4 matriks, yaitu accuracy, precision, recall, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan metode HOG dan SVM dengan menggunakan kernel RBF dan pembagian data training-test 70:30, didapatkan hasil accuracy sebesar 88,33%, precision sebesar 85,71%, recall sebesar 88,89%, dan F1-Score sebesar 87,27%.