## SISTEM DETEKSI MANUSIA DENGAN METODE AGGREGATE CHANNEL FEATURES (ACF)
Umi Kholifah 1 , Veronica Lusiana 2
Universitas Stikubank Semarang Jl. Tri Lomba Juang, Mugassari, Kec. Semarang Selatan, Kota Semarang, Jawa Tengah Email: umikholifah1506@gmail.com 1 , vero@edu.unisbank.ac.id 2

## ABSTRAK
Physical  distancing atau Social  Distancing adalah  upaya  yang  dilakukan  untuk  mencegah  penyebaran virus  corona  di  masyarakat.  Secara  sederhana Physical  Distancing adalah  menjaga  jarak  lebih  dari  1 meter  dengan  siapapun.  Seseorang  dianjurkan  menjaga  jarak  dengan  orang  lain,  mengurangi  interaksi sosial, menghindari tempat yang ada banyak orang maka diusulkan untuk membuat sistem pendeteksian jarak  antar  manusia  sehingga  dapat  memantau  atau  mengawasi  aktifitas  di  area  publik.  Oleh  sebab  itu, dalam  penelitian  ini  diusulkan  Sistem  deteksi  manusia  ini  menggunakan  metode Aggregate  Channel Features (ACF). Sistem pendeteksian manusia dengan algoritma Aggregate Channel Features (ACF) ini menghasilkan  deteksi  manusia  dan  jarak  antar  manusia  terdeteksi  aman(safe)  atau  pendeteksian  jarak tidak  aman  ( danger) .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi  pendeteksian  manusia  dan  jarak manusia untuk memantau aktifitas di area publik dengan tingkat akurasi sebesar 80%.
Kata kunci : Covid-19, Phsycal Distancing, Aggregate Channel Features (ACF)

## ABSTRACTS
Physical distancing or Social Distancing is an effort made to prevent the spread of the corona virus in the community.  Simply  put,  Physical  Distancing  is  keeping  a  distance  of  more  than  1  meter  from  anyone. Someone is recommended to keep a distance from other people, reduce social interaction, avoid places where there are many people, it is proposed to create a distance detection system between humans so that they can monitor or supervise activities in public areas. Therefore, in this study, it is proposed  that this human  detection  system  uses  the  Aggregate  Channel  Features  (ACF)  method.  The  human  detection system  with  the  Aggregate  Channel  Features  (ACF)  algorithm  produces  human  detection  and  the distance between humans is detected as safe (safe) or detecting unsafe distances (danger). The result of this research is an application for detecting humans and human distance to monitor activities in public areas with an accuracy rate of 80%.
Keywords: Covid-19, Phsycal Distancing, Aggregate Channel Features (ACF)

## 1. PENDAHULUAN
Pada awal tahun 2020, dunia dikejutkan dengan mewabahnya  pneumonia  baru  yang  bermula berasal  dari  Wuhan,  Provinsi    Hubei  yang kemudian  menyebar  dengan  cepat  ke  lebih  dari 190  negara  serta  teritori.  Virus  ini  diberi  nama
coronavirus  disease 2019  (COVID-19)  yang disebabkan  oleh Severe  Acute  Respiratory
Syndrome Coronavirus-2
(SARS-CoV-2).
Penyebaran  penyakit  ini  sudah  memberikan dampak luas secara sosial serta ekonomi. Masih banyak  kontroversi  seputar  penyakit  ini, termasuk pada aspek penegakkan diagnosis, tata laksana, sampai pencegahan .[1]
Penyakit coronavirus disease 2019 (COVID-19) telah menyebabkan krisis kesehatan global yang berdampak  besar  pada  cara  pandang  orang memahami  dunia  dan  kehidupan  sehari-hari. Langkah-langkah  untuk  pencegahan  juga  telah dilakukan  oleh  Pemerintah  untuk  mengatasi kasus penyebaran
COVID-19 seperti mensosialisasikan protokol kesehatan 5 M yaitu penerapan  memakai  masker,  menjaga  jarak
( Social Distancing ), mencuci tangan, menghindari kerumunan dan mengurangi mobilitas.[2]
Salah  satu  pencegahan  yang  dilakukan  oleh masyarakat  yaitu  menjaga  jarak  atau  Social Distancing, Social  Distancing itu  sendiri merupakan pencegahan dan pengendalian infeksi  virus  Corona  dengan  menganjurkan orang  sehat  untuk  membatasi  kunjungan  ke tempat ramai dan kontak langsung dengan orang lain.  Ketika  menerapkan  physical  distancing, seseorang  tidak  diperkenankan  untuk  berjabat tangan  serta  menjaga  jarak  setidaknya  1  meter saat  berinteraksi  dengan  orang  lain,  terutama dengan  orang  yang  sedang  sakit  atau  berisiko tinggi  menderita  COVID-19.  Sedangkan  WHO menyarankan  dua  meter  adalah  jarak  aman untuk bisa mengontrol penyebaran virus corona. [3]
Tujuan  penelitian  ini  untuk  meminimalisir pernyebaran COVID-19
dengan
mengembangkan aplikasi sistem social distance tracking.  Pada  sistem  ini  menggunakan  sistem objek  tracking  dengan  menggunakan  algoritma Aggregate Channel Features (ACF)). Algoritma Aggregate Channel Features
(ACF) ini merupakan  metode  konsep  fitur  saluran  ke domain deteksi wajah, yang memperluas saluran gambar  ke  berbagai  jenis  seperti  magnitudo gradien  dan  histogram  gradien  berorientasi  dan oleh  karena  itu  mengkodekan  informasi  yang kaya  dalam  bentuk  sederhana. Aggregate Channel Features (ACF)  melakukan eksplorasi penuh  terhadap  desain  fitur,  dan  menemukan fitur versi multi-skala dengan kinerja yang lebih baik.  Metode  ini  juga  mengusulkan  pendekatan deteksi  multi-tampilan  yang  menampilkan peringkat ulang skor dan penyesuaian
deteksi.[4]
Penelitian  mengenai  object  detection  telah banyak  dilakukan  oleh  peneliti,  salah  satunya yang  berjudul  Pemantauan Phsycal  Distance Pada Area Publik Menggunakan Yolo Tiny V3, Penelitian ini mengusulkan pendeteksian manusia  di  ruang  publik  dengan  menggunakan pengolahan  citra.  Penerapan  physical  distance dimaksudkan untuk memantau jarak antar orang di  tempat  umum.    Pada    penelitian    ini    sistem deteksi    objek    citra    manusia  dengan menggunakan    metode    YOLO    Tiny    V3    dan algoritma Euclidean yang  akan  dikembangkan untuk  mendeteksi jarak  antar  manusia. [5] Penelitian  lainnya juga dilakukan oleh  [6]  yang berjudul Pemanfaatan Aplikasi Mobile Assistant
Untuk Mendeteksi
Kerumunan dalam Penerapan  New  Normal  Covid-19,  dimana peneliti  merancang  Aplikasi  Mobile  Assistant yang  berbasis  Sistem  Operasi  Android,  dengan memasukkan  fungsi  pelacakan  dari  lokasi dengan  menggunakan  GPS  ( Global  Positioning System )  dengan  metode  Location  Based Services (LBS) untuk menginformasikan keberadaan  orang  dalam  suatu  tempat  umum yang  bisa  di  atur  seperti  pasar,  perkantoran, rumah  sakit,  tempat  peribadatan,  kampus,  dan lain-lain.  Metode  Pengembangan  Perangkat lunak menggunakan metode
Extreme
Programming.
Peneliti  lainya  [7]  dengan  judul  Sistem Monitoring  Social  Distancing  Berbasis  Web, yaitu memonitoring dengan menggunkan bluetooth. Sinyal Bluetooth sebagai infrastuktur komunikasinya  dan  Wemos  digunakan  sebagai perangkat  pengendalinya.  Pengukuran  jarak dihitung  menggunakan  RSSI(Received  Sinyal Strenght  Indicator).  Data  yang  dideteksi  berupa MAC  Bluetooth,  nilai  dBm,  Jarak(m),  Nama dan Tanggal.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh beberapa  peneliti  di  atas,  pada  penelitian  ini bertujuan mengimplementasikan metode Aggregate  Channel  Features (ACF)  untuk mendeteksi  objek  manusia.  Penelitian  juga
bertujuan  untuk  memperlihatkan  keakuratan dalam  pendeteksian  jarak  phsycal  distance. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan gambaran  objektif  terhadap  sistem  deteksi ketika  digunakan  sebagai  sistem  pemantauan pshycal  distance  pada  area  publik.  Dengan demikian,  secara  tidak  langsung  penelitian  ini akan  berkontribusi  dalam  memberikan  sudut pandang  baru  dalam  hal  pemantauan  aktifitas warga  dalam  area  publik  pada  kepatuhan mengikuti aturan social distancing.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  Hardware Intel  Core  i3-  3213U  1,0  GHz,  RAM  4GB,  OS Windows 10, dan penyimpanan HDD berkapasitas
500GB. Software
yang
dipergunakan pada penelitian ini adalah Matlab R2017b.  Tahapan-tahapan  dalam  penelitian  ini adalah  perancangan  sistem  dan  pengujian sistem.  Penelitian  ini  akan  memakai  teknologi deteksi object manusia dengan metode Aggregate Channel Features (ACF).

## Pengumpulan Data
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  menyiapkan  data  beberapa  video  object manusia  untuk  dijadikan  data  training  terlihat pada  Gambar  1.  Dalam  penelitian  ini  ada  10 video  dengan  objek  manusia  di  beberapa  titik keramaian.

## Gambar 1. Data Uji

## Metode Aggregate Channel Features (ACF)
Aggregate  Channel  Features (ACF)  adalah
metode  dengan  konsep  fitur  saluran  ke  domain deteksi wajah, yang memperluas saluran gambar ke berbagai jenis seperti magnitudo gradien dan histogram  gradien  berorientasi  dan  oleh  karena itu  mengkodekan  informasi  yang  kaya  dalam bentuk  sederhana. Aggregate Channel  Features (ACF)    melakukan  eksplorasi  penuh  terhadap desain  fitur,  dan  menemukan  fitur  versi  multi- skala  dengan  kinerja  yang  lebih  baik.  Metode ini juga mengusulkan pendekatan deteksi multi- tampilan  yang  menampilkan  peringkat  ulang skor  dan  penyesuaian  deteksi.Bisa  Dilihat  pada Gambar 2 Alur deteksi ACF[4]
Gambar 2. Proses Deteksi ACF Algoritma berbasis Aggregate Channel
Features (ACF)  dirancang  untuk  aplikasi deteksi  target  dengan  perangkat  yang  dibatasi sumber  daya.  Secara  khusus,  algoritma  deteksi objek  diusulkan  untuk  menghilangkan  kendala satu kategori berturut-turut dan untuk meningkatkan kinerja deteksi. Untuk
menerapkan  algoritma  ringan  untuk  simulasi manusia,    pada  perangkat  dengan  sumber  daya terbatas, keseimbangan persyaratan untuk akurasi dan kinerja waktu nyata
dipertimbangkan.  Secara  khusus,  algoritma Aggregate  Channel  Features (ACF)  pertama kali  dipilih  sebagai  kerangka  dasar  berdasarkan kinerjanya  yang  baik  dalam  pendeteksian manusia  dan  jarak  antar  manusia.  Fitur  saluran yang  berbeda  di  bawah  resolusi  yang  sama diperoleh  melalui  beberapa  transformasi  dari gambar  input  yang  sama,  dann×npenyatuan rata-rata  dilakukan  untuk  mengekstrak  fitur resolusi  rendah.  Kemudian,  filter  pemulusan diterapkan untuk menekan kebisingan. Terakhir, setiap  piksel  dalam  peta  fitur  ditandai  sebagai fitur ACF.[8]
3. HASIL DAN PEMBAHASAN .
3.1 Perancangan Sistem
Perancangan sistem digunakan
untuk
mepermudah pembuatan sistem. Pada penelitian ini perancangan di lakukan seperti blok diagram pada Gambar 3
.
Pada  Gambar.3  merupakan  proses  pengujian dimana  data  video  dimasukkan  kedalam  sistem yang  kemudian  menghasilkan  output  berupa tracking objek dan jarak yang dihasilkan antara manusia  sehingga  terjadinya  jarak  warning danger  atau  jarak  warning  safe.  Hasil tracking berupa video kemudian disimpan.
Pada  Gambar  4,  merupakan  image  prosesing pada matlab R2017b  mengambil data kemudian video  yang  ditaining  dan  akan  diproses  matlab R2017b  untuk  menjadikan  hasil  deteksi  objek manusia.
Gambar 4. Flowchart Alur Proses
Pada Gambar 5, proses  untuk menentukan jarak antar manusia menggunakan percobaan 5 orang (kotak)  dengan  kondisi  [  0  0  0  0  0].  Jumlah  0 tergantung pada jumlah orang.
Gambar 5.Data Uji 5 orang(kotak)
Pada  Gambar  6  dan  7  dimana  jarak  orang  1 dengan  orang  2  berdekatan  maka  elemennya ditingkatnya  dengan  angka  1  dengan  kondisi matriks  [ 1  1 0  0  0 ]  dan    sama  dengan  orang  3 dan 4. Sedangkan orang 1 dan orang 3 jaraknya berjauhan  terlihat  seperti  gambar  8  maka  tidak perlu ditingkatkan perubahan matiksnya, begitupula  dengan  orang  1,2  dengan  orang  5 dan  orang  2,3  dengan  orang  5,  terlihat  pada gambar  9.  Kondisi  jarak  orang  1,2  dan  3,4 dengan orang 5  akan membentuk kondisi [ 1 1 1 1 0 ]
Gambar 3. Alur Diagram
Gambar 7. kotak 3 dan 4
Gambar 8. Kotak 3,4 dengan kotak 2
Gambar 9. Kotak 3, 4 dengan kotak 5
Pada  Gambar  10,  hasil  dari  percobaan  kondisi jarak  orang  1,  2,  3,4  dan  5  di  mana  akan membentuk kondisi [ 1 1 1 1 0 ]
Gambar 10.Data Hasil Uji Jarak
Pada  Gambar  11    merupakan  Rancangan Aplikasi Pendeteksian Objek Manusia dan Jarak antar manusia.
Gambar 11.Rancangan Aplikasi

## 3.2 Pengujian Sistem
Tampilan  Aplikasi  Sistem  deteksi  manusia  dan social distancing terlihat pada Gambar 12
Gambar 12. Aplikasi Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  adalah  dengan menginput  data  langsung  pada  aplikasi  terlihat pada Gambar 13, sehingga terdeteksi objek.
Gambar 13 Uji Coba Aplikasi
Setelah  dilakukan  pengujian  data  10  video berhasil  terdeteksi  objek  manusia  dan  jarak yang  terdeteksi danger atau safe ,  namun masih  terdapat  beberapa  objek  manusia  yang tidak  terdeteksi  dikarenakan  terlalu  banyak objek  manusia  dan  letak  kamera  yang  bisa mempengaruhi  hasil  deteksi  dan  peringatan jarak  terlihat  pada  Tabel  1.  Maka  tingkat akurasi  pada  sistem  bisa  dihitung  dengan menggunakan persamaan :
×
100% (1)
Maka  diperoleh  Nilai  akurasi  dari  penelitian
ini  adalah Tabel 1. Hasil data Uji N O Video Asli Hasil K et.
1 D
2
D 3 D 4 T D 5 D 6 D 7 D 8 T D 9 \ D 1 0 D
Keterangan : D = Terdeteksi TD = Tidak Terdeteksi

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini dapat disimpulkan:
1. Sistem  dapat  mendeteksi  objek  yaitu manusia  dengan  menggunakan  metode Aggregate  Channel  Features (ACF)  dan dapat  mendeteksi  jarak  manusia  yang berdekatan  dapat  terlihat  dengan  jelas dengan  warna  merah( danger) sedangkan
objek  dengan  jarak  aman(safe)  terlihat dengan kotak warna hijau.
2. Terlalu banyak manusia juga mempengaruhi hasil deteksi dan akurasi
3. Dengan memakai metode Aggregate
Channel  Features  (ACF)  dapat  melakukan pendeteksian  objek  manusia  dan  jarak, akurasi  pendeteksian  objek  manusia  dan jarak  adalah  80%.  Dengan  Hasil  presentase 80% sistem dapat digunakan untuk memonitoring  jumlah  pengawasan  dan terciptanya phsycal distancing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Arianto  and  A.  Sutrisno,  “Kajian Antisipasi Pelayanan Kapal dan Barang di Pelabuhan Pada Masa Pandemi  Covid–19,”  J. Penelit.  Transp.  Laut,  vol. 22,  no.  2,  pp.  97–110, 2021, doi: 10.25104/transla.v22i2.16 82.
[2] U. Tangke, “Halaman Sampul,” Agrikan J. Agribisnis Perikan., vol. 8, no.  1,  pp.  1–214,  2015,
doi: 10.29239/j.agrikan.8.1.-.
[3]  H.  Ugail  et  al.,  “On  Rearranging  Physical
Spaces for Enhancing
Social Distancing Measures  to  Combat  the COVID-19 Infection Rates,”  2020  Int.  Conf. Internet Things Intell. Appl.  ITIA  2020,  pp.  13– 17, 2020, doi: 10.1109/ITIA50152.2020. 9312322.
[4]  B.  Yang,  J.  Yan,  Z.  Lei,  and  S.  Z.  Li, “Aggregate
channel features  for  multi-view face detection,” IJCB 2014 -  2014  IEEE/IAPR  Int.  Jt. Conf.  Biometrics,  2014, doi: 10.1109/BTAS.2014.6996
284.
[5]  Darussalam  and  G.  Arief,  “Jurnal  Resti,” Resti, vol. 1, no. 1, pp. 19– 25, 2017.
[6]  N.  Noor  Kamala  Sari  and  W.  Widiatry,
“Pemanfaatan Aplikasi Mobile  Assistant  Untuk Mendeteksi Kerumunan dalam Penerapan New Normal Covid-19,” J. Komput. Terap., vol. 7, no. Vol.  7  No.  2  (2021),  pp. 251–260, 2021, doi: 10.35143/jkt.v7i2.4710.
[7]  R.  Fazira  and  M.  Nasir,  “Sistem
Monitoring Social Distancing Berbasis Web,” pp. 1–6, 2019.
[8]  J.  Hua,  Y.  Shi,  C.  Xie,  H.  Zhang,  and  J. Zhang, “Pedestrian-and Vehicle-Detection Algorithm Based on Improved Aggregated Channel  Features,”  IEEE Access,  vol. 9, pp. 25885– 25897, 2021, doi:
10.1109/ACCESS.2021.30 57616.