Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.83 Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 75-84 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## THE CALCULATION SYSTEM OF NUMBER OF PEOPLE IN A ROOM BASED ON HUMAN DETECTION USING HAAR-CASCADE CLASSIFIER
Gusti Ngurah Rama Putra Atmaja 1 , Koredianto Usman 2 , Muhammad Ary Murti 3
1,2 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia
3 Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia Email: 1 ramaputraatmaja62@gmail.com, 2 korediantousman@telkomuniversity.ac.id,
3 arymurti@telkomuniversity.ac.id
(Naskah masuk: 7 Februari 2021, diterima untuk diterbitkan: 14 Februari 2021)

## Abstract
Data of number of people in the room, calculations are usually carried out by assigning someone to oversee a room.  In  this  final  project,  a  system  for  calculating  the  number  of  people  in  the  room  is  designed  with  image processing based on human detection that can be used in rooms, both for commercial applications and for security. This  system  uses  Raspberry  Pi  device  that  already  has  an  image  processing  method  Haar-Cascade  Classifier. Input data is in the form of video taken directly via webcam to be captured into a frame so that it   can be used as a input the Haar-Cascade Classifier method and perform the counting process will be sent to the Antares platform. The system design has been tested with five scenarios. Scenario 1 the effect of the distance of the object, scenario 2 the effect of the pose of the object, scenario 3 the effect of the amount the object in the frame, scenario 4 affects the scale factor and scenario 5 measurement computation time. Scenarios 1 to 3 will do the best configuration for minimum  neighbour.  The  system  gets  the  best  accuracy  of  98,5%  when  the  object  distance  4  meters,  the  best accuracy of 96,6% when the object is facing forward and accuracy the best is 97,7% when the object in the frame is more than two objects with the best configuration use the minimum neighbour 5. Scenario 4 gets accuracy the best is 76,2% when using the scale factor 1.1. Scenario 5 gets the average computation time of the system is under one second, meaning the detection process done pretty fast.
Keywords: image processing , Haar-Cascade Classifier , human detection.

## SISTEM PERHITUNGAN JUMLAH ORANG DALAM RUANGAN BERDASARKAN DETEKSI MANUSIA MENGGUNAKAN HAAR-CASCADE CLASSIFIER

## Abstrak
Data  jumlah  orang  dalam  ruangan  biasanya  diperoleh  dengan  menugaskan  seseorang  untuk  mengawasi  sebuah ruangan. Pada penelitian ini dirancang sistem perhitungan jumlah orang dalam ruangan dengan image processing berdasarkan deteksi manusia yang dapat digunakan pada ruangan, baik untuk  aplikasi komersial maupun untuk keamanan. Sistem ini menggunakan perangkat Raspberry Pi yang sudah terdapat proses pengolahan citra dengan metode Haar-Cascade Classifier . Data masukan berupa video yang diambil langsung melalui webcam yang akan ditangkap menjadi frame sehingga bisa digunakan sebagai input metode Haar-Cascade Classifier dan melakukan proses perhitungan yang akan dikirim ke platform Antares . Rancangan sistem yang dibuat telah diujikan dengan lima skenario. Skenario 1 pengaruh jarak objek, skenario 2 pengaruh pose objek, skenario 3 pengaruh jumlah objek dalam frame , skenario 4 pengaruh scale factor dan skenario 5 pengukuran waktu komputasi. Skenario 1 sampai 3 akan dilakukan konfigurasi terbaik terhadap minimum neighbour . Sistem mendapat akurasi terbaik sebesar 98,5% saat jarak objek 4 meter, akurasi terbaik sebesar 96,6% saat objek menghadap depan dan akurasi terbaik sebesar 97,7% saat objek dalam frame lebih dari dua dengan konfigurasi terbaik menggunakan nilai minimum neighbour 5.  Skenario  4  mendapat  akurasi  terbaik  sebesar  76,2%  saat  menggunakan  nilai scale  factor 1,1.  Skenario  5 mendapatkan waktu komputasi rata-rata sistem dibawah satu detik, artinya proses deteksi dilakukan cukup cepat.
Kata kunci : image processing , Haar-Cascade Classifier , human detection .

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  membuat manusia  tidak  kehabisan  ide  untuk  membuat
perangkat  yang  dapat  memecahkan  masalah  sehari- hari  dengan  memanfaatkan  fungsi  dari  sebuah perangkat yang sudah ada seperti kamera, komputer
dan  perangkat  teknologi  lainnya.  Perangkat  tersebut dapat  menyelesaikan  masalah  kecil  maupun  besar, baik dalam bidang keamanan, bidang bisnis maupun bidang  manajemen.  Salah  satu  contoh  adalah  alat yang  mempermudah  kehidupan  manusia  adalah  alat pengumpulan data jumlah orang dalam ruangan pada periode  waktu  tertentu.  Data  jumlah  orang  dalam ruangan  bermanfaat  untuk  sistem  pengawasan, analisis data dan lain sebagainya. Untuk memperoleh data  tersebut  biasanya  perhitungan  dilakukan  secara manual  dengan  menugaskan  seseorang  untuk mengawasi  ruangan.  Cara  tersebut  tentu  saja  sangat tidak  efektif  dan  efisien.  Untuk  menyelesaikan permasalahan human error atau  kelalaian  manusia dalam pengawasan disuatu ruangan, sebuah ruangan dipasang  kamera  pengawas  menggunakan Closed Circuit Television (CCTV). Hal ini juga masih kurang efektif, karena CCTV hanya mengambil gambar dan video yang  mampu  memantau  secara  pasif  tanpa adanya pemberitahuan lebih lanjut [1].
Dari permasalahan tersebut, perlu dikembangkan  teknologi image  processing yang mampu mendeteksi objek secara realtime [2]. Object detection merupakan sebuah proses pengenalan objek yang  diamati  pada  tiap frame dari  pengambilan gambar  atau video yang  dilakukan  oleh computer vision .  Diperlukan  suatu  pendekatan  untuk  dapat melakukan object detection .  Pendekatan  yang  dapat dilakukan  adalah  melakukan  pendeteksian  objek manusia  melalui frame yang  ditangkap  oleh  sebuah webcam .  Pada  Penelitian  ini  akan  dirancang  sebuah sistem  perhitungan  jumlah  orang  dalam  ruangan berdasarkan  deteksi  tubuh  bagian  atas  manusia berbasis Raspberry Pi .  Deteksi  tubuh  bagian  atas manusia  merupakan  salah  satu  proses  untuk melakukan  perhitungan  jumlah  orang  yang  berada dalam  sebuah  ruangan  dalam  jangkauan  kamera. Keunggulan  mendeteksi  tubuh  bagian  atas  manusia merupakan  bagian  tubuh  yang  mudah  diidentifikasi baik dalam kondisi perorangan maupun sekumpulan orang.  Tubuh  bagian  atas  manusia  juga  mudah dipetakan dimana terdapat kepala yang berada antara bahu kiri dan bahu kanan.
Pengembangan mengenai deteksi objek manusia  selalu  diteliti. Pada  penelitian [3] menggunakan  metode Background Substraction didapat hasil akurasi tertinggi sebesar 75% untuk satu orang  masuk  bersamaan  dan  71%  untuk  beberapa orang yang masuk secara bersamaan sedangkan pada penelitian  [4]  menggunakan  metode You  Only  Look Once untuk  mendeteksi  jumlah  orang  dalam transportasi  umum  didapatkan  hasil  akurasi  deteksi tertinggi  69%.    Hal  ini  yang  menjadi  latar  belakang penelitian  ini  karena  penulis  ingin  meningkatkan akurasi  deteksi  objek  manusia  dalam  ruangan.  Oleh karena itu, pada penelitian  ini akan dirancang sebuah sistem  perhitungan  jumlah  orang  dalam  sebuah ruangan menggunakan metode Haar-Cascade Classifier sebagai  algoritma  pendeteksi  objek  yang sudah  pernah  diimplementasikan  pada  citra thermal
[5].  Pada  penelitian  [5]  dijelaskan  bahwa  metode Haar-Cascade Classifier merupakan algoritma yang memiliki  waktu  komputasi  yang  cukup  cepat  dan memiliki  nilai  presisi  dan recall yang  cukup  baik. Berdasarkan  hasil  tersebut,  penelitian  ini  akan menggunakan metode Haar-Cascade Classifier yang akan  diimplementasikan  untuk  sistem  deteksi  objek secara realtime.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Citra Digital
Citra  digital  adalah  suatu  gambar  yang  dapat diolah  oleh  komputer.  Citra  digital  tersusun  dari beberapa pixel yang mana tiap pixel mempresentasikan warna yang berbeda di suatu titik tertentu  pada  citra. Pixel ialah  elemen  terkecil  dari suatu  citra  untuk  menentukan  resolusi  dari  citra tersebut  [6].  Citra  digital  disimpan  dalam  berbagai format file berbeda.  Format file tersebut  antara  lain jpg, jpeg, png, bmp dan lain-lain.
Gambar 1. Representasi Citra Digital
Citra digital merupakan matriks berukuran M x N dimana  elemen  dari  matriks  fungsi  intensitas cahaya. Kumpulan dari intensitas cahaya tersebut dinyatakan  sebagai  suatu  fungsi  kontinu  f(x,y) dimana x dan y menyatakan indeks koordinat dari elemen  matriks  yang  bersangkutan  [7].  Matriks citra  digital  berukuran M  x  N direpresentasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Matriks Citra Digital

## 2.2. Haar-Like Feature
Haar-Like  Feature merupakan  fitur  yang memiliki  dasar  dari  fungsi  matematika Haar- Wavelet . Haar-Wavelet adalah  gelombang  yang memiliki satu interval tinggi dan satu interval rendah yang  dikombinasikan  untuk  pendeteksian  objek visual    [8].  Dalam  dua  dimensi,  gelombang digambarkan dengan sepasang persegi yang berdekatan seperti Gambar 3.
Gambar 3. Haar-Wavelet dalam Dua Dimensi
Pada umumnya Haar-Like Feature yang terdiri dari  dua  persegi  panjang  digunakan  untuk edge detection (deteksi  tepi)  dan  yang  terdiri  dari  tiga persegi  panjang  akan  digunakan  untuk line detection (deteksi  garis).    Pada  Gambar  4 merupakan  ilustrasi  citra  masukan  yang  akan diekstraksi  fitur  dengan  menggunakan Haar-Like Feature .

## Gambar 4. Ilustrasi Ekstraksi Fitur Tubuh Manusia
Nilai fitur yang terhitung pada fitur haar akan menentukan  daerah  tersebut  memiliki  fitur  tubuh bagian  atas  manusia  atau  tidak.  Apabila  nilai  fitur haar lebih besar dari pada nilai threshold [9], maka daerah  tersebut  dinyatakan  memiliki  fitur  tubuh bagian atas manusia.

## 2.3. Integral Image
Teknik integral image dapat  mempermudah proses  citra  yang  diolah  untuk  menghitung  hasil penjumlahan  nilai pixel pada daerah yang terdeteksi oleh fitur haar [10]. Dari Gambar 5 ditunjukan cara kerja integral image . Untuk menghitung matriks hasil integral image dapat digunakan Persamaan 1.
(𝑥, 𝑦) =   ∑ (𝑥 ′ , 𝑦′) 𝑥,𝑦 𝑥′,𝑦′ (1) Gambar 5. Cara Kerja Integral Image
(x,y) adalah nilai dari koordinat baris dan kolom suatu  matriks.  Sehingga  dalam  penggunaan integral image kinerja  menjadi  lebih  efisien  yang  dijelaskan pada Gambar 6. Untuk menghitung nilai pixel dalam area  yang  sudah  ditentukan  digunakan  Persamaan  2
[11].
𝑌 = 𝐴 + 𝐷 − (𝐵 + 𝐶) (2)
Y adalah  nilai  area  yang  didapat  menggunakan metode integral image dari variabel A, B, C, dan D yang merupakan koordinat pembatas area tersebut.

## 2.5. Adaptive Boost
AdaBoost bertujuan  untuk  melakukan  seleksi secara spesifik terhadap fitur yang dianggap penting pada  beberapa classifier yang  telah  dibentuk  [12]. AdaBoost memiliki  rangkaian  filter  yang  cukup efisien  untuk  menggolongkan  daerah  pada  suatu gambar.  Rangkaian  filter  tersebut  terdiri  dari AdaBoost  classifier yang  terbentuk  dari  gabungan classifier lemah.  Suatu classifier dikatakan  lemah jika  tidak  dapat  memenuhi  target  klasifikasi  yang telah  ditentukan  sebelumnya. Classifier lemah tersebut  menetapkan  suatu  bobot  sehingga  apabila digabungkan akan menjadi satu classifier yang kuat [13].

## Gambar 7. Proses Penambahan Bobot

## 2.4. Cascade Classifier
Cascade Classifier merupakan metode klasifikasi bertingkat yang bertugas untuk menolak area gambar yang tidak  terdeteksi  manusia  dengan menggunakan classifier tiap tingkatan klasifikasinya  [14].  Gambar  8  merupakan  skema klasifikasi bertingkat pada Cascade Classifier .

## Gambar 8. Skema Cascade Classifier
Pada klasifikasi tingkat pertama, tiap sub-citra akan diklasifikasi secara sederhana. Seiring dengan bertambahnya  tingkat  klasifikasi,  maka  diperlukan syarat  yang  lebih spesifik  sehingga classifier yang digunakan  menjadi  lebih  kompleks.  Hal  ini ditujukan  agar  dapat  mengurangi  kemungkinan
78 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 75-84
salah  deteksi  yang  dilakukan  oleh  sistem  ( False Positive ).  Apabila  terdapat  sub-citra  yang  gagal dilewatkan pada salah satu tingkat klasifikasi, maka sub-citra  tersebut  digolongkan  sebagai  bukan manusia.  Namun  apabila  semua  tingkat  klasifikasi yang  ada  dalam  rangkaian cascade  classifier terlewati,  maka  area  sub-citra  tersebut  dianggap memiliki fitur atau ciri sebagai objek manusia.

## 3. ALUR KERJA PENELITIAN

## 3.1. Desain Sistem
Sistem yang akan dibangun merupakan sistem pendeteksi tubuh bagian atas manusia dengan image processing dan menggabungkannya dengan konsep Internet of Things yang berbasis pada Raspberry Pi . Sistem  ini  menggunakan  metode Haar-Cascade Classifier sebagai algoritma dalam image processing . Pemodelan mengenai sistem yang akan dirancang pada Penelitian dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Desain Sistem
Webcam yang dihubungkan dengan Raspberry Pi berfungsi  untuk  merekam  keadaan  ruangan  dan melakukan capture frame sebagai input pengolahan citra  pada Raspberry  Pi . Raspberry  Pi berfungsi sebagai  pusat  dari  seluruh  kerja  sistem  ini.  Semua frame yang  didapat  dari webcam akan  masuk  ke tahap  pengolahan  citra  dengan  menggunakan algoritma Haar-Cascade  Classifier .  Selanjutnya data  hasil  olahan  ini  akan  dikirimkan  ke  server dengan koneksi internet. Antares merupakan sebuah platform Internet of Things yang berfungsi sebagai cloud atau penampung data dari Raspberry Pi dalam bentuk string .

## 3.2. Pre-processing
Pada tahap ini dilakukan persiapan untuk proses training
dataset.  Proses training memerlukan kumpulan sample  positive dan sample  negative . Sample  positive merupakan  kumpulan  gambar  yang berisikan  objek  manusia  didalamnya  sedangkan sample  negative merupakan  kumpulan  gambar background atau  latar  tempat  yang  tidak  terdapat objek  manusia  didalamnya.  Dalam  Penelitian  ini penulis  menggunakan  750 sample  positive dan  750 sample  negative .  Pada sample  positive akan dilakukan  pemetaan  daerah  yang  terdapat  objek manusia  ( groundtruth )  agar  objek  manusia  lebih
mudah dikenali. Setelah penentuan groundtruth pada sample  positive maka  seluruh sample data  akan diubah  kedalam  bentuk file .txt.  Skema  proses pre- processing dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Skema Pre-Processing

## 3.3. Training Dataset
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses training data sample positive dan sample negative yang telah dikumpulkan  dalam vector  file .  Proses training memerlukan beberapa parameter seperti ukuran lebar dan tinggi bounding box , jumlah sample dataset yang digunakan dan jumlah s tage cascade classifier yang akan  digunakan.  Hasil  dari  proses training merupakan model classifier yang memiliki spesifikasi  sesuai  parameter  yang  telah  ditentukan. Model classifier terdiri dari kumpulan nilai threshold yang membentuk sebuah file .xml yang nantinya akan diujikan.  Pada  Penelitian  ini  model classifier menggunakan  18  tingkat  klasifikasi  dengan  ukuran lebar dan tinggi bounding box adalah 20 x 22. Skema proses training dapat dilihat pada Gambar 11.

## 3.4. Uji Hasil Prediksi
Setelah file .xml atau model classifier hasil dari proses training sistem  diperoleh,  maka  langkah selanjutnya adalah melakukan prediksi menggunakan model classifier tersebut [15]. File .xml berisi semua informasi  tentang  fitur  yang  harus  terpenuhi  dalam setiap classifier . Pada proses ini model classifier akan dimasukkan  kedalam  sistem  uji.  Pada  Gambar  12 ditunjukkan  hasil  pengujian  dari  model classifier . Kotak hijau dengan label nomor satu pada Gambar 12 adalah  objek  manusia  yang  terdeteksi  oleh  sistem ( True Positive ). Kotak hijau dengan label nomor dua pada Gambar 12 adalah salah deteksi yang dilakukan oleh sistem ( False Positive ) sedangkan objek dengan label  nomor  3  adalah  objek  manusia  yang  tidak terdeteksi oleh sistem ( False Negative ).
Gambar 12. Frame Hasil Uji Prediksi

## 3.5. Parameter Performansi

## 3.5.1 Akurasi
Akurasi didefinisikan sebagai tingkat kedekatan antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual  [16]. Akurasi  merupakan  rasio  prediksi  benar True Positive (TP)  dengan  keseluruhan  data  yaitu True Positive (TP), False Positive (FP) dan False Negative (FN).  Akurasi  secara  matematis  dapat  dituliskan pada Persamaan 3.
𝐴  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (3)

## 3.5.2 Presisi
Presisi  merupakan  rasio  prediksi  benar True Positive (TP)  dibandingkan  dengan  keseluruhan hasil yang diprediksi positif True Positive (TP) dan False  Positive (FP).  Semakin  besar  nilai  presisi maka  nilai False  Positive (FP)  atau  kemungkinan salah  deteksi  yang  dilakukan  oleh  sistem  semakin kecil. Presisi secara matematis dapat dituliskan pada Persamaan 4.
𝑃  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100%
(4)

## 3.5.3 Recall
Recall merupakan  rasio  prediksi  benar True Positive (TP) dibandingkan dengan keseluruhan data yang  benar  positif True  Positive (TP)  dan False Negative (FN). Semakin besar nilai recall maka nilai False  Negative (FN)  atau  kemungkinan  objek manusia  yang  tidak  terdeteksi  oleh  sistem  semakin kecil. Recall secara matematis dapat dituliskan pada Persamaan 5.
𝑅  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (5)

## 3.5.4 Waktu Komputasi
Waktu komputasi merupakan perhitungan seberapa  cepat  sistem  melakukan  pengenalan  objek dalam  satuan  detik.  Parameter  ini  sangat  penting karena semakin sedikit waktu yang dibutuhkan sistem dalam mengenali objek, maka dapat diartikan sistem tersebut  semakin  mendekati  waktu realtime .  Waktu komputasi  secara  matematis  dapat  dituliskan  pada Persamaan 6.
t k = t e − t s (6)
t s : Waktu saat proses sistem dimulai t e : Waktu saat proses sistem selesai

## 3.6. Parameter Optimalisasi
Parameter  optimalisasi  adalah  suatu  nilai  yang dapat  diubah  pada  suatu  sistem  yang  dapat mempengaruhi hasil performa sehingga dapat diatur nilainya  untuk  mendapatkan  hasil  performa  yang terbaik. Adapun 2 parameter optimalisasi yang dapat diatur  yaitu  nilai minimum  neighbour dan scale factor .

## 3.6.1 Minimum Neighbour
Minimum Neighbour merupakan parameter yang menentukan jarak yang harus dimiliki antar bounding box . Minimum  neighbour merupakan  jarak  minimal antar bounding  box yang  diperlukan  untuk mendeteksi objek [17]. Artinya, jika jarak bounding box objek terdeteksi kurang dari minimum neighbour maka  objek  yang  terdeteksi  pada  posisi  representasi pixel yang lebih besar akan diabaikan. Semakin besar nilai  minimum  neighbour  maka  nilai  akurasi  akan menurun  sedangkan  nilai  presisi  akan  meningkat. Pada Gambar 13 merupakan contoh hasil deteksi saat menggunakan minimum neighbour 20  dengan  jarak antara  kotak  hijau  pendeteksi  objek  ( bounding  box ) adalah 15 pixel .
Gambar 13. Perbandingan Penggunaan Minimum Neighbour

## 3.6.2 Scale Factor
Scale  factor merupakan  parameter  optimasi yang  dapat  menentukan  seberapa  besar  ukuran  citra dapat  berkurang  pada  setiap  skala  [18].  Semakin tinggi  nilai scale  factor maka  semakin  kecil  ukuran frame yang  masuk  sebagai input pengolahan  citra.
Pada  Gambar  14  merupakan  perubahan  skala  citra yang dipengaruh oleh Scale Factor .
Gambar 14. Pengaruh Scale Factor Terhadap Skala Gambar

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Gambar  15  merupakan  alur  kerja  dari sistem  yang  dimulai  dari videostream webcam dan akan dilakukan capture frame setelah waktu interval terpenuhi.  Hasil  akhir  akan  berupa frame hasil capture yang akan digunakan untuk analisis dan hasil perhitungan yang akan ditampilkan pada Antares IoT Platform .
Perangkat lunak yang digunakan dalam rancangan  sistem  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dan untuk  spesifikasi  dari  perangkat  keras  yang digunakan dalam rancangan sistem dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Kebutuhan Perangkat Lunak Software Fungsi Raspbian Sebagai sistem operasi yang digunakan pada Raspberry Pi Python Bahasa  pemrograman  yang  digunakan dalam pengolahan citra OpenCV Library yang  menyediakan  fungsi Haar-Cascade Classifier Virtual Network Computing(VNC) Aplikasi remote yang akan
menghubungkan Raspberry  Pi dengan Personal Computer
Tabel 2. Kebutuhan Perangkat Keras Hardware Spesifikasi Raspberry Pi 3B+ ARM Cortex -A53,1,2GHz RAM 1 Gb 4 buah port USB 1 buah port MicroSD Webcam Logitech C310 5 Megapixels Output USB 2.0 MicroSD Kapasitas 16 Gb Personal Computer Windows 10

## 4.1. Skenario Pengujian Sistem
Pada  penelitian  ini  citra  yang  akan  diujikan adalah  citra  dengan  ukuran  dimensi  600 x 400  pada ruang  warna  RGB  yang  diperoleh  melalui  proses capture dari videostream oleh Raspberry Pi . Terdapat 5  skenario  pengujian,  dimana  setiap  skenario  akan melakukan analisis untuk mencari konfigurasi terbaik agar hasil skenario tersebut maksimal. Pada skenario 1,  2,  3  dan  5  akan  menggunakan  nilai minimum neighbour 3, 5, 10, 20 dan 50. Pada skenario 4 dan 5 akan  menggunakan  nilai scale  factor 1,05;  1,1;  1,3
dan 1,5. Rincian dari skenario yang diujikan :
 Skenario  1  :  Pengaruh  jarak  objek  terhadap
Akurasi, Recall dan Presisi.
Terdapat  90  citra  dalam  data  uji  yang  terbagi kedalam  3  kelas,  yaitu  30  data  dengan  jarak objek  2  meter,    30  data  dengan  jarak  objek  4 meter dan 30 data dengan jarak objek 6 meter. Skenario  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh  jarak  objek  terhahap  kemampuan deteksi oleh sistem.
 Skenario  2  :  Pengaruh  pose  objek  terhadap Akurasi, Recall dan Presisi .
Terdapat  90  citra  dalam  data  uji  yang  terbagi kedalam  3  kelas,  yaitu  30  data  dengan  objek hadap  depan,  30  data  dengan  objek  hadap samping  dan  30  data  dengan  objek  hadap belakang. Skenario ini bertujuan untuk mengetahui  pengaruh  pose  objek  dalam frame terhadap kemampuan deteksi oleh sistem.
 Skenario  3  :  Pengaruh  jumlah  objek  terhadap Akurasi, Recall dan Presisi.
Terdapat  90  citra  dalam  data  uji  yang  terbagi kedalam 3 kelas, yaitu 30 data dengan 1 objek di dalam frame , 30 data dengan 2 objek di dalam
frame dan 30 data dengan lebih dari 2 objek di dalam frame .  Skenario  ini  bertujuan  untuk mengetahui  pengaruh  jumlah  objek  yang terdapat  dalam frame terhadap  kemampuan deteksi oleh sistem.
 Skenario  4  :  Pengaruh Scale  factor terhadap Akurasi, Presisi dan Recall.
Terdapat 200 data uji yang diambil secara terus- menerus dan dihitung seberapa besar pengaruh scale  factor dalam  proses  mendeteksi  sebuah objek.
 Skenario  5  :  Pengujian  terhadap  waktu komputasi.
Terdapat 10 data uji yang diambil secara terus- menerus  dan  akan  dihitung  waktu  komputasi rata-rata dari 10 data uji tersebut. Pengujian ini bertujuan untuk menguji seberapa cepat sistem dapat  mendeteksi  sebuah  objek.  Semakin  kecil waktu yang diperlukan dalam mengenali objek, maka sistem akan semakin mendekati realtime .

## 4.2. Hasil Pengujian Sistem
Pada sub-bab ini akan diperlihatkan hasil dari 5 skenario yang telah diujikan.

## 4.2.1 Skenario 1
Akurasi, presisi dan recall yang dihasilkan pada skenario 1 dapat dilihat pada Gambar 16.
Minimum  neighbour 5  memiliki  rata-rata akurasi 95,4%. Presisi dan recall saat menggunakan minimum neighbour 5 mencapai presentase melebihi 95%  saat  objek  berada  pada  jarak  4  meter  dan  6 meter.  Dari  pengujian  skenario  1  dapat  dilihat bahwa  sistem  bekerja  optimal  pada  jarak  4  meter dengan nilai minimun neighbour 5 karena memiliki nilai akurasi 98,59%, presisi dan recall berada pada presentase  yang  melebihi  96%.  Sistem  juga  dapat bekerja  optimal  pada  jarak  objek  6  meter  dengan nilai minimum  neighbou r  5  karena  hasil  pengujian akurasi  98,3%,  presisi  dan recall memiliki presentase 96%.

## 4.2.2 Skenario 2
Akurasi, presisi dan recall yang dihasilkan pada skenario 2 dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Hasil Skenario 2
Setelah  mendapatkan  hasil dari akurasi, presisi dan recall dari  pengujian  skenario  2  dapat  dilihat bahwa  sistem  bekerja  optimal  pada  saat  objek menghadap  depan  dengan  menggunakan  nilai minimum  neighbour 5.  Hal  tersebut  karena  hasil akurasi,  presisi  dan recall saat  menggunakan  nilai minimum neighbour 5 sangat konsisten dari pada nilai
82 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 75-84
minimum  neighbour lain.  Walaupun  nilai minimum neighbour 5  tidak  pernah  mecapai  akurasi  optimal, rata-rata  akurasi  yang  dihasilkan  lebih  besar  dari minimum neighbour lain yaitu sebesar 91,2%.

## 4.2.3 Skenario 3
Akurasi, presisi dan recall yang dihasilkan pada skenario 3 dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18. Hasil Skenario 3
Setelah  mendapatkan  hasil dari akurasi, presisi dan recall dari  pengujian  skenario  3  dapat  dilihat bahwa sistem bekerja optimal pada saat menggunakan  nilai minimum  neighbour 5.  Pada skenario  3  membuktikan  bahwa  nilai minimum neighbour 5 memiliki akurasi yang konsisten dalam mendeteksi  objek  dalam frame dengan  rata-rata presentase  akurasi  mencapai  94,8%,  rata-rata presentase  presisi  mencapai  96,2%  dan  rata-rata presentase recall mencapai 98,5%.
Skenario  3  meupakan  skenario  paling  penting pada  penelitian  ini.  Hasil  dari  skenario  3  sangat berpengaruh  untuk  menentukan  performansi  terbaik sistem  dalam  mendeteksi  objek  manusia  dalam sebuah  ruangan.  Hal  tersebut  karena  kualitas perhitungan sangat berpengaruh pada kualitas deteksi

## 4.2.4 Skenario 4
Akurasi, presisi dan recall yang dihasilkan pada skenario 4 dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 19. Hasil Skenario 4
Dapat  dilihat  bahwa  nilai scale  factor 1,1 menghasilkan akurasi paling baik. Presisi dan recall yang dihasilkan saat menggunakan nilai scale factor 1,1 dirasa paling konsisten dari nilai scale factor lain karena  memiliki  nilai  presisi  dan recall diatas  80%. Menggunakan nilai scale factor yang lebih besar dari
1,1  akan  meningkatkan  nilai  presisi  namun menurunkan nilai recall sedangkan jika menggunakan nilai scale factor yang lebih kecil dari
1,1 akan meningkatkan nilai recall dan menurunkan nilai  presisi.  Sehingga  penggunaan scale  factor 1,1 akan membuat sistem dapat bekerja secara optimal.

## 4.2.5 Skenario 5
Waktu  komputasi  rata-rata  terhadap  perubahan parameter minimum  neighbour dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Waktu Komputasi Parameter Minimum Neighbour Minimum Neighbour Rata-rata Waktu Komputasi 3 0,7669 detik 5 0,7603 detik 10 0,7558 detik 20 0,5812 detik
Waktu  komputasi  rata-rata  terhadap  perubahan parameter scale factor dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Waktu Komputasi Parameter Scale Factor
Scale Factor Rata-rata Waktu Komputasi 1,05 0,8099 detik 1,1 0,4846 detik 1,3 0,3240 detik 1,5 0,2808 detik
Pada Tabel  3  dan Tabel  4 dapat dilihat  bahwa rata-rata  waktu komputasi  memiliki nilai  yang lebih kecil dari satu detik sehingga sistem dianggap mampu mengeluarkan data secara realtime . Waktu komputasi tercepat terjadi saat menggunakan minimum neighbour 50 dan scale factor 1,5, hal tersebut terjadi sebab  banyaknya True  Positive yang  dihilangkan karena tidak memenuhi syarat minimal ketetanggaan sehingga  mempersingkat  waktu  deteksi.  Semakin kecil nilai minimum neighbour dan scale factor yang
digunakan  maka  waktu  komputasi  akan  semakin besar. Waktu komputasi juga dapat dipengaruhi oleh spesifikasi komponen yang digunakan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pada  hasil  simulasi  dan  analisis penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik kesimpulan.  Sistem  dapat  mengenali  objek  dalam jarak 2 meter, 4 meter dan 6 meter dengan konfigurasi terbaik  menggunakan  nilai minimum  neighbour 5 dengan  akurasi  rata-rata  95,4%.  Sistem  dapat mengenali objek saat menghadap depan, samping dan belakang  dengan  konfigurasi  terbaik  menggunakan nilai minimum  neighbour 5  dengan  akurasi  rata-rata 91,2%. Sistem dapat mengenali 1 objek, 2 objek dan lebih  dari  2  objek  dalam frame dengan  konfigurasi terbaik  menggunakan  nilai minimum  neighbour 5 dengan  akurasi  rata-rata  94,8%.  Sistem  bekerja optimal  saat  menggunakan  nilai scale  factor 1,1 dengan  akurasi  76,1%.  Sistem  memiliki  rata-rata waktu komputasi 0,62 detik. Pengenalan objek dapat menghasilkan akurasi yang optimal saat hanya ada 1 objek  dalam frame dengan  pose  menghadap  depan dan  berjarak  4  meter.  Konfigurasi  terbaik  untuk realisasi  sistem  adalah  dengan  menggunakan  nilai minimum neighbour 5 dan nilai scale factor 1,1 . Metode Haar-Cascade  Classifier sudah  sering digunakan untuk mendeteksi objek wajah dalam foto. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa  metode Haar-Cascade  Classifier dapat diimplementasikan  untuk  sistem realtime karena memiliki  nilai  akurasi  yang  cukup  baik  dan  waktu komputasi yang cukup singkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  H. B.  Pratama,  A.  Hidayatno,  and  A.  A. Zahra, “Aplikasi Deteksi Gerak Pada Kamera Keamanan Menggunakan Metode Background  Subtraction  Dengan  Algoritma Gaussian Mixture Model,” Transient  J.  Ilm.
Tek. Elektro , vol. 6, no. 2, pp. 246–253, 2017.
[2] H.  Mulyawan,  “Identifikasi  dan  Tracking Objek Berbasis Image Processing secara Real Time,” EEPIS Final Proj. , 2011.
[3] D.  S.  dan  Hurriyatul  Fitriyah  dan  Issa Arwani,  “Sistem  Penghitung  Jumlah  Orang Melewati  Pintu  Menggunakan  Metode Background Subtraction Berbasis  Raspberry Pi,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 2105–2113, 2018.
[4] T.  A.  A.  H.  Kusuma,  K.  Usman,  S.  Saidah, “PEOPLE  COUNTING  FOR  PUBLIC
TRANSPORTATIONS USING YOU
ONLY  LOOK  ONCE  METHOD,” J.  Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 57–66, 2021.
[5] C. H. Setjo, B. Achmad, and others, “Thermal image  human  detection  using  Haar-cascade classifier,” in 2017 7th International Annual
Engineering Seminar (InAES) , 2017, pp. 1–6.
[6] Jonathan  Sachs,  “Digital  Image  Basics,” 1996.
[7] D.  I.  S.  Saputra,  M.  A.  Triwibowo,  M.  F. Noeris,  and  M.  Alasad,  “Pengolahan  Citra Negatif  Klise  Menjadi  Citra  True  Color Dengan  Matlab,” Sisfotenika ,  vol.  7,  no.  1, pp. 85–95, 2017.
[8] M.  Ketcham  and  V.  Inmoonnoy,  “The message notification for patients care system using  hand  gestures  recognition,”  in 2017
International  Conference  on  Digital  Arts, Media and Technology (ICDAMT) , 2017, pp. 412–416.
[9] F.  Umam and others,  “Implementasi Sistem Pendeteksian  Target  Berdasarkan  Upper Body  Dan  Warna  Pada  Robot  Pengikut Manusia,” J. Mikrotek , vol. 1, no. 1, pp. 11– 16, 2018.
[10] W. Sulistiyo, B. Suyanto, I. Hestiningsih, and others, “Rancang Bangun Prototipe Aplikasi Pengenalan  Wajah  untuk  Sistem  Absensi Alternatif dengan Metode Haar Like Feature dan  Eigenface,” JTET  (Jurnal  Tek.  Elektro Ter. , vol. 3, no. 2, 2016.
[11] R. Lumaris and E. Setyati, “DETEKSI DAN
REPRESENTASI  FITUR  MATA  PADA
SEBUAH
CITRA WAJAH MENGGUNAKAN HAAR CASCADE
DAN  CHAIN  CODE,” IDeaTech  2016 , 2016.
[12] A. Zhandos and J. Guo, “An approach based on decision tree for analysis of behavior with combined  cycle  power  plant,”  in 2017
International  Conference  on  Progress  in Informatics and Computing (PIC) , 2017, pp. 415–419.
[13] E.  Y.  Puspaningrum  and  W.  S.  J.  Saputra, “DETEKSI  WAJAH  DENGAN  BOOSTED CASCADE  CLASSIFIER,” SCAN-Jurnal Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  13,  no.  3,  pp. 15–18, 2018.
[14] A.  Obukhov,  “Haar  classifiers  for  object detection  with  cuda,”  in GPU  Computing Gems  Emerald  Edition ,  Elsevier,  2011,  pp. 517–544.
[15] F.  Timbane,  S.  Du,  and  R.  Aylward,  “The Experimental  Comparison  of  Features  for Hand  Detection,”  in 2018  International
Conference  on  Intelligent  and  Innovative Computing Applications (ICONIC) , 2018, pp. 1–7.
[16] N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal, “Convolutional  Neural  Network  Pada Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan  Resnet- 50,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 61–68,
2020.
[17] S. Guennouni, A. Ahaitouf, and A. Mansouri, “A  comparative  study  of  multiple  object detection  using  Haar-like  feature  selection and  local  binary  patterns  in  several platforms,” Model.  Simul.  Eng. ,  vol.  2015, 2015.
[18] A.  Dutta,  “Object  Detection  and  Facial Features  Identification  in  Python  using
OpenCV,” 2019.