Abstrak — Air  conditioner (AC)  merupakan  suatu  perangkat yang  paling  banyak  digunakan  sebagai  pendingin  ruangan. Walaupun  AC  saat  ini  sudah  menggunakan  teknologi  hemat energi,  namun  apabila  tidak  digunakan  dengan  baik  maka penggunaan  AC  hanya  menjadi  suatu  pemborosan  listrik  saja. Untuk  mengurangi  pemborosan  listrik  pada  AC,  maka pengaturan  suhu  harus  disesuaikan  dengan  kondisi  ruangan. Beberapa faktor yang mempengaruhi kondisi ruangan antara lain adalah  jumlah  orang  serta  tingkat  aktivitas  dalam  ruangan. Sebagai  upaya  penghematan  konsumsi  listrik  pada  AC,  maka dalam  penelitian  ini  dilakukan  rancang  bangun  suatu  sistem identifikasi  jumlah  orang  dan  tingkat  aktivitas.  Pada  sistem  ini digunakan kamera USB sebagai perangkat pengambil citra. Pada pengolahan  citra  menggunakan  metode Histogram  of  Oriented Gradient (HOG)  sebagai  penghitung  jumlah  orang,  sedangkan metode background  subtraction digunakan  sebagai  penghitung tingkat  aktivitas.  Sistem  ini  diimplementasikan  ke  dalam Raspberry  Pi  3  sebagai  mikrokontroler.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat mendeteksi orang dari jarak 3 m sampai 9 m dan membedakan 2 orang dengan jarak antara 30 cm  sampai  150  cm.  Sistem  juga  dapat  membedakan  tingkat aktivitas sedikit, sedang dan tinggi.
Kata  Kunci — Background  Subtraction ; Histogram  of  Oriented Gradient ; Jumlah orang; Tingkat aktivitas.

## I. PENDAHULUAN
ERMASALAHAN  seperti  perubahan  iklim,  pencemaran air,  udara,  dan  tanah,  krisis  air,  energi,  dan  sumber  daya alam,  serta  berkurangnya  lahan  hijau  saat  ini  menjadi  isu lingkungan  global  yang  merupakan  masalah  nyata.  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS)  berkomitmen  untuk berperan  aktif  dalam  pengembangan  ilmu  dan  teknologi  serta penerapan  gaya  hidup  yang  berwawasan  lingkungan  dan berbasis eco-campus [1].
Penggunaan  listrik  yang  tidak  efektif  ini  dikarenakan pemakaian perangkat elektronik secara tidak wajar. Salah satu perangkat elektronik yang sering digunakan secara tidak wajar adalah air conditioner (AC). Penggunaan AC yang tidak wajar terjadi antara lain, ketika AC yang dinyalakan walaupun tidak ada  kegiatan  di  dalam  ruangan,  pengaturan  suhu  yang  kurang tepat, dan AC dipasang pada ruangan yang tidak cocok dengan desain  AC.  AC  akan  bekerja  terus  bekerja  semaksimal mungkin,  walaupun  efek  pendinginan  tidak  dapat  dirasakan. Hal ini hanya menjadi suatu tindakan pemborosan listrik saja.
Melihat kondisi seperti ini, dibutuhkan suatu sistem otomasi untuk  mengatur  AC.  Sistem  otomasi  yang  dirancang  dituntut untuk  fleksibel  dan  mementingkan  kenyamanan  pengguna
ruangan serta mampu meningkatkan penghematan listrik. Pada penelitian  ini  telah  dirancang  sebuah  sistem  yang  dapat mengidentifikasi jumlah orang dan tingkat aktivitas. Sistem ini diharapkan  dapat  menghitung  jumlah  orang  dan  tingkat aktivitas,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  acuan  remote control  AC  dalam  menentukan  suhu  ruangan.  Sistem identifikasi  ini  dilengkapi  dengan  kamera  sebagai  perangkat pengambilan citra yang kemudian diproses untuk mendapatkan data  jumlah  orang  dan  tingkat  aktivitas.  Raspberry  Pi  3 digunakan sebagai perangkat pemroses citra.

## II. TEORI PENUNJANG

## A. Histogram of Oriented Gradient
Pada  desain  penelitian  ini  digunakan  metode Histogram  of Oriented  Gradient (HOG)  sebagai  metode object  detection . Metode  HOG  merupakan  metode feature  based yang  melihat tampilan  lokal  dan  bentuk  objek  pada  citra  berupa  intensitas distribusi  gradien  atau  arah  kontur  [2].  Metode  ini menggunakan database berupa  histogram  yang  berisi kumpulan  nilai  gradien  pada  sebaran  orientasi  tertentu.  Citra yang  diperoleh  kamera  diubah  menjadi grayscale kemudian dinormalisasi  kecerahannya  serta  melalui  proses  koreksi gamma.  Algoritma  HOG  dapat  disederhanakan  menjadi  3 tahapan.  Tahapan  tersebut  yaitu:  komputasi  gradien, pengelompokan orientasi, dan pembuatan blok deskriptor [3]. 1) Komputasi Gradien
Citra  yang  telah  diubah  menjadi grayscale diturunkan dengan mengkonvolusikan citra dengan matriks:
(1)
Setelah mendapatkan turunan x dan y ( I X dan I Y ), kemudian nilai besaran dan orientasi vektor tersebut dihitung:
(2)
Perlu  diperhatikan  bahwa  orientasi  θ  harus  dalam  rentang [0°, 360°], karena dalam implementasi ini nilai orientasi harus bernilai  positif.  Hasil  komputasi  gradien  pada  citra  dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2) Pengelompokan Orientasi
Tahap berikutnya adalah pembuatan histogram pada tiap sel yang  akan  digunakan  untuk  membuat  blok  deskriptor.  Citra dibagi  menjadi  sel-sel  berukuran  8x8  piksel.  Gradien  piksel tiap  sel  dikelompokkan  berdasarkan  orientasi.  Gradien  piksel

## Identifikasi Jumlah dan Tingkat Aktivitas Orang Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Raspberry Pi
Daniel Krisrenanto, Muhammad Rivai, dan Fajar Budiman Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id, fajarbudiman@ee.its.ac.id
P
tiap  sel  dibagi  menjadi  9  kelompok  dalam  rentang  0°  sampai 180°  [2],  [3].  Kemudian  besaran  gradien  piksel  akan dijumlahkan pada setiap kelompok.
Gambar 1. Visualisasi hasil komputasi besaran dan orientasi gradien [3]

## 3) Blok Deskriptor
Proses  normalisasi  untuk  membuat  blok  deskriptor  diawali dengan  pengelompokan  sel-sel  menjadi  blok.  Setiap  blok berukuran  2x2  sel  dan  setiap  sel  berukuran  8x8  piksel.  Blok yang berdekatan menindih sebagian blok lain yang berdekatan [2].
Pada  citra  lokal  terdapat  kontras  yang  kompleks  antara foreground , background dan  pencahayaan,  sehingga  rentang nilai  gradien  sangat  besar  dan  gradien  lokal  memerlukan standardisasi  yang  efektif.  Terdapat  berbagai  macam  metode standardisasi  dimana  prinsip  dasarnya  adalah  dengan menggabungkan sel-sel menjadi ruangan yang lebih besar dan menstandardisasi  setiap  blok.  Karena  setiap  blok  merupakan hasil  sampling  data  yang  padat,  maka  akan  terjadi  banyak hallmark yang  dihitung  berulang  kali  di  blok  yang  berbeda. Walaupun  terdapat  data  yang  sangat  banyak,  metode  yang menggunakan  blok  yang  saling  menindih  dan  penghitungan fitur yang terstandardisasi dapat meningkatkan hasil klasifikasi [4].
Asumsikan bahwa   adalah vektor tanpa normalisasi, adalah  vektor  hasil  normalisasi  dengan  metode dimana  K  =  1,  2.    adalah  konstanta  normalisasi  yang  kecil untuk  menghindari  pembagi  nol.  Terdapat  4  macam  metode normalisasi:
Metode L2-Norm:
(3) Metode L1-Norm: (4) Metode L1-Sqrt: (5)
Metode L2-Hys adalah metode L2-Norm yang dinormalisasi kembali ketika   bernilai maksimum 0.2 [4].
Deskriptor  hasil  normalisasi  tersebut  disebut  dengan deskriptor  HOG  yang  berupa  vektor  1-D  dengan  ukuran sebesar jumlah blok pada citra×jumlah sel pada citra×9 [2].
I(t) B(t-1) DELAY abs T λ
Gambar 2. Proses background subtraction dengan 2 frame
Proses  deskriptor  HOG  pada  setiap  blok  yang  ada  pada  citra kemudian digunakan sebagai acuan proses object detection .
B. Background Subtraction
Tujuan  utama  dari background  subtraction adalah  untuk mendeteksi semua objek foreground dengan mengambil frame secara  berurutan  dari sebuah kamera tetap. Pendekatan paling sederhana  adalah  dengan  mengurangkan  citra frame dengan citra background yang  statis.  Pendekatan  ini  memerlukan sebuah  citra background yang  statis,  dimana  citra  tersebut dapat merepresentasikan latar belakang dari objek foreground suatu  citra  frame.  Citra background tidak  selalu  tetap,  tetapi mampu  beradaptasi  dengan  berbagai  perubahan,  seperti kecerahan,  getaran  pada  kamera,  dan  perubahan  geometri background.
Selain  menggunakan  citra background statis,  proses background subtraction dapat dilakukan dengan mengurangkan frame terbaru  dengan frame sebelumnya. Kemudian  hasil  pengurangan  tersebut  di threshold untuk mengidentifikasi  objek foreground .  Metode  ini  lebih  mudah digunakan  dan  lebih  adaptif.  Metode  ini  memerlukan  dua frame yang  diambil  secara  berurutan  dengan  waktu delay tertentu. Objek yang diam akan dianggap sebagai background , sedangkan  objek  yang  bergerak  akan  terdeteksi.  Gambaran proses background subtraction dengan 2 frame dapat dilihat di Gambar 2.

## C. Sensor Passive Infrared
Sensor Passive Infrared (PIR) adalah sensor elektronik yang mengukur  cahaya  inframerah  yang  diradiasikan  oleh  suatu objek  yang  melewati  daerah  deteksi  sensor,  ditunjukkan  pada Gambar  3  Tujuan  dari  sensor  PIR adalah  mendeteksi gerakan dalam suatu daerah tertentu. Sensor ini memiliki 2 bagian yang sensitif  terhadap  inframerah.  Karena  pergerakan  yang dideteksi,  maka  sinyal  yang  dihasilkan  oleh  sensor mencerminkan  perbedaan  nilai  inframerah  antara  kedua bagian. Jika kedua bagian menangkap jumlah inframerah yang sama,  maka  sensor  tidak  mendeteksi  apapun.  Tetapi  jika  satu bagian  membaca  jumlah  inframerah  yang  lebih  atau  kurang dari  yang  lain,  maka  sensor  mendeteksi  suatu  gerakan  dan tegangan output berubah.
Gambar 3. Prinsip kerja sensor PIR [5]

## D. Open Source Computer Vision
Open  Source  Computer  Vision (OpenCV)  adalah  sebuah API ( Application Programming Interface ) library yang sudah sangat  familiar  pada  bidang  pengolahan  citra  berbasis komputer. Computer  vision sendiri  adalah  salah  satu  cabang dari  bidang  ilmu  pengolahan  citra  ( Image  Processing )  yang memungkinkan  komputer  dapat  melihat  seperti  manusia. Dengan computer  vision tersebut  komputer  dapat  mengambil keputusan,  mengambil  tindakan,  dan  mengenali  suatu  objek tertentu.  Beberapa  implementasi  dari computer  vision adalah face  recognition , face/object  detection , face/object  tracking , road tracking , motion detection , dan lain sebagainya.
OpenCV adalah library open source untuk computer vision yang dapat diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman  C/C++,  Python,  Java  dan  Matlab/Octave. OpenCV  didesain  untuk  aplikasi real-time ,  memiliki  fungsi- fungsi akuisisi yang baik untuk citra dan video. OpenCV juga menyediakan interface ke Integrated  Performance  Primitives (IPP) Intel sehingga aplikasi computer vision dapat dioptimasi jika menggunakan prosesor Intel [6].

## E. Thresholding
Proses  segmentasi  citra  merupakan  proses  pemisahan  citra menjadi  beberapa  daerah.  Salah  satu  parameter  yang digunakan  sebagai  dasar  untuk  proses  segmentasi  adalah intensitas.  Setiap  piksel  pada  tiap  daerah  memiliki  intensitas yang berbeda-beda. Segmentasi yang menggunakan parameter intensitas  tiap  daerah  disebut  juga thresholding ,  yaitu pemisahan  daerah  intensitas  tinggi  (terang)  dengan  daerah intensitas  rendah  (gelap).  Proses thresholding menciptakan citra biner dari citra grayscale .
F. Contour Finding
Kontur adalah sebuah kumpulan titik-titik yang merepresentasikan  sebuah  kurva  dalam  suatu  citra.  Titik-titik ini  membentuk  sebuah  kurva  yang  membatasi  daerah  yang memiliki  perbedaan  intensitas  yang  signifikan.  Beberapa model dalam pencarian kontur yang sering dipakai antara lain, pendekatan  struktural  dengan  perluasan  daerah,  pendekatan stokastik,  dan  pendekatan  variasional,  yang  berdasarkan berbagai  macam  strategi  seperti level  set  formulations , meminimalisasi total variasi dari kuantitas tertentu atau fungsi Mumford-Shah,  metode  kontur  aktif  dan  metode  kontur  aktif geodesik,  snakes,  transformasi  wavelet,  atau  gradien  bentuk. Pendekatan  lain  adalah  berdasarkan  analisis  topologi
asimptotik  yang  terdiri  dari  pendeteksian  tepi  sebagai  retakan [7].

## G. Konvolusi Citra
Konvolusi mengoperasikan dua buah sinyal (dalam 1D) atau dua  buah  citra  (dalam  2D).  Satu  sinyal  (atau  gambar) merupakan  input  dan  yang  lain  disebut  sebagai  kernel  yang berfungsi  untuk  memfilter  input,  dan  menghasilkan  citra output.  Sebuah  kernel  adalah  sebuah  matriks  kecil  yang digunakan  pada  konvolusi.  Kernel  dengan  ukuran  dan  nilai yang  berbeda  akan  menghasilkan  citra  hasil  konvolusi  yang berbeda juga [8].
Konvolusi  citra  merupakan  konvolusi  dikrit  pada  dua dimensi.  Definisi  secara  matematis  ditunjukkan  pada persamaan berikut:
(6)
Dimana:
I’(u,v): output piksel di koordinat (u,v) I(u,v): input piksel di koordinat (u,v) H(i,j): filter kernel berukuran i × j
Citra  input  dan  output  terdiri  dari  width  ×  height  piksel. Konvolusi  citra  menggunakan  filter  kernel  dilakukan  dengan mengalikan  citra  input  dengan  filter  kernel  secara  element- wise.  Piksel  yang  sedang  dihitung,  I’(u,v),  adalah  jumlah semua  piksel  I(u,v)  pada  citra  input  yang  telah  dikalikan dengan  koefisien  pada  filter  kernel  H  [9].  Gambar  4 menunjukkan proses konvolusi citra.

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Perangkat Lunak
Pada  tahap  perancangan software Raspberry  Pi  diprogram untuk  mampu  mengidentifikasi  jumlah  orang  dan  aktivitas. Selain  itu,  Raspberry  Pi  juga  diprogram  untuk  dapat melakukan halt secara  otomatis.  Secara  garis  besar, perancangan software dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Software dirancang menggunakan bahasa pemrograman python.

## 1) Identifikasi Jumlah Orang
Proses  identifikasi  jumlah  orang  sesuai  dengan  diawali dengan pengambilan citra dari kamera. Kemudian ukuran citra diperkecil  untuk  mengurangi  waktu  deteksi.  Selanjutnya  citra dideteksi menggunakan sintaks detectMultiScale dengan HOG deskriptor  untuk  menghitung  jumlah  orang  pada  citra  yang diambil.

## 2) Identifikasi Tingkat Aktivitas
Proses  identifikasi  tingkat  aktivitas  menggunakan  metode background  subtraction .  Proses  diawali  dengan  kamera mengambil  citra  pertama.  Setelah  selang  waktu  tertentu kamera  mengambil  citra  berikutnya.  Kemudian  ukuran  citra diperkecil  dan  dilanjutkan  dengan  mengubah  citra  menjadi grayscale .  Pencarian  citra  selisih  menggunakan  sintaks cv2.absdiff.  Sintak  cv2.absdiff  melakukan diferensiasi absolut antara dua matriks citra untuk menghasilkan citra selisih. Citra selisih  antara  citra  pertama  dan  citra  berikutnya  kemudian  di threshold untuk mendapatkan citra biner.
Proses  penghitungan  aktivitas  diawali  dengan  mencari kontur  pada  citra  selisih  yang  telah  di threshold .  Setelah daerah-daerah  kontur  ditemukan,  maka  luasan  daerah-daerah tersebut  dihitung.  Apabila  luasan  daerah  tersebut  di  bawah nilai tertentu, maka pada daerah tersebut dinyatakan tidak ada gerakan  atau  aktivitas.  Apabila  luasan  daerah  tersebut  di  atas nilai  tertentu,  maka  pada  daerah  tersebut  dinyatakan  terdapat gerakan atau aktivitas. Kemudian daerah-daerah yang terdapat aktivitas dihitung sebagai output identifikasi tingkat aktivitas.
Gambar 4. Visualisasi konvolusi citra
Start Data jumlah orang Proses Object Detection dengan HOG Apakah jumlah orang = 0 Proses Background Subtraction Data tingkat aktivitas Zero people frame = 0 T Zero people frame = +1 Apakah zero people frame = nilai frame delay T Raspberry Pi halt End Kamera mengambil citra
Gambar 5. Diagram alir software

## 3) Halt otomatis
Sistem dirancang untuk dapat melakukan halt otomatis. Halt otomatis  digunakan  untuk  mematikan  Raspberry  Pi  dan  AC. Raspberry Pi dan AC dimatikan apabila kondisi ruangan tidak memerlukan  pendinginan  AC  yaitu  ketika  tidak  ada  orang  di dalam  ruangan.  Proses halt otomatis  diawali  dengan penghitungan frame citra  dengan  data  jumlah  orang  sama
dengan  nol.  Nilai  penghitungan  ini  disimpan  pada  variabel zero  people  frame .  Penghitungan  dilakukan  terus  sampai variabel zero people frame sama dengan nilai frame delay .
Kamera USB Rangkaian Reset Raspberry Pi Raspberry Pi LCD 20×4

## Gambar 6. Diagram hardware sistem
Frame  delay adalah  sebuah  nilai  yang  harus  dicapai sebelum Raspberry Pi dan AC di halt . Variabel ini diperlukan agar Raspberry Pi dan AC tidak langsung di halt apabila satu frame memiliki  data  jumlah  orang  sama  dengan  nol.  Apabila variable zero  people  frame sama  dengan  nilai frame  delay maka Raspberry Pi dan AC di halt. Sekuen halt otomatis dapat dilihat pada Gambar 5.

## B. Perancangan Perangkat Keras
1) Rangkaian Reset
Gambar  6  menunjukkan  perancangan  perangkat  keras. Sistem dirancang untuk dapat menyala secara otomatis, karena sistem diharapkan mampu berjalan tanpa bantuan atau campur tangan  orang.  Sistem  didesain  untuk  menyala  kembali  ketika kondisi  ruangan  memerlukan  pendinginan  AC  yaitu  ketika terdapat  aktivitas  orang  di  dalam  ruangan.  Aktivitas  atau gerakan orang dapat dideteksi dengan sensor PIR.
Penyalaan  sistem  secara  otomatis  dilakukan  dengan menyalakan kembali ( reboot ) Raspberry Pi yang dalam kondisi halt .  Raspberry  Pi  dinyatakan  dalam  kondisi halt yaitu  ketika Raspberry Pi tidak melakukan proses apapun walaupun masih menerima  suplai  daya.  Raspberry  Pi  dapat  di reboot dari kondisi halt dengan  menghubungsingkatkan  pin  RUN  pada Raspberry  Pi.  Lokasi  pin  RUN  Raspberry  Pi  3  berdekatan dengan pin 39 GPIO dan dapat dilihat pada Gambar 7.
Raspberry  Pi  dirangkai  dengan  sebuah  rangkaian  reset. Rangkaian reset akan mendeteksi gerakan orang dengan sensor PIR,  kemudian  sensor  PIR  mengirim  sinyal  ke  sebuah relay untuk  menghubungsingkatkan  pin  RUN  Raspberry  Pi. Skematik rangkaian reset dapat dilihat di Gambar 8.
Relay RY1  digunakan  sebagai  pengaman  Raspberry  Pi. Relay RY1  yang  Normally  Closed  akan  menjadi open ketika mendapat  sinyal  HIGH  dari  Raspberry  Pi.  Sinyal  HIGH  ini menandakan  bahwa  Raspberry  Pi  tidak  dalam  kondisi halt . Pemasangan  RY1  ini  bertujuan  untuk  mencegah  terjadinya hubung  singkat  pada  pin  RUN  Raspberry  Pi  yang  sedang berjalan.
Tipe MOSFET Q1 adalah P-Channel dengan V GS(th) bernilai negatif. Ketika output sensor PIR dalam keadaan LOW, maka V GS MOSFET  Q1  bernilai  negatif,  sehingga  R DS On  dan  arus mengalir mengisi kapasitor C1. Ketika sensor PIR mendeteksi gerakan  orang,  maka  output  sensor  menjadi  HIGH.  Hal  ini mengakibatkan V GS MOSFET Q1 mendekati nol sehingga R DS Off  dan  menghentikan  proses  pengisian  kapasitor  C1.  Dalam waktu  yang  sama  output  PIR  memberikan  sinyal  HIGH  pada
SCR TR1 sehingga kapasitor C1 mengeluarkan muatannya ke relay RY2. Hal ini mengakibatkan perubahan pada relay RY2 yang  semula  Normally  Opened  menjadi closed dan menghubungsingkatkan pin RUN Raspberry Pi. Ketika seluruh muatan  kapasitor  C1  dikeluarkan  ke relay RY2,  SCR  TR1 akan  berhenti  konduksi  dan  menghalangi  arus  menuju relay RY2.
Gambar 7. Pin RUN Raspberry Pi
Gambar 8. Skematik rangkaian reset
Tabel 1. Pemasangan port LCD dan GPIO Raspberry Pi Port LCD GPIO Raspberry Pi RS RW EN D4 D5 D6 D7 GPIO 10 GPIO 9 GPIO 11 GPIO 6 GPIO 13
GPIO 19 GPIO 26

## Gambar 9. Hasil pengujian penghitung orang

## 2) LCD Display
Sistem  yang  dirancang  dilengkapi  dengan  LCD display . Tujuan dari pemasangan LCD display ini adalah sebagai media yang  menampilkan  informasi  tentang  keadaan  sistem. Informasi  yang  ditampilkan  pada  LCD  adalah  jumlah  orang, jumlah  aktivitas,  suhu  AC  sekarang,  dan  FPS.  Pin-pin  LCD dihubungkan ke port GPIO Raspberry Pi. Pin LCD dan GPIO Raspberry  Pi  dirangkai  sesuai Tabel  1. Pin VSS dihubungkan dengan  port  GROUND,  pin  VDD  dihubungkan  dengan  port
5V  POWER,  dan  V0  dihubungkan  ke  pin  2  potensiometer. Potensiometer bernilai 5KΩ.
Tabel 2. Hasil pengujian sesor PIR tanpa halangan Jarak dari sensor (m) Keterangan 1 2 3 4 5 6 7 8 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi IV. HASIL PENGUJIAN DAN ANALISIS

## A. Pengujian Sensor PIR
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  jauh jangkauan PIR dalam mendeteksi gerakan manusia. Pengujian dilakukan dengan tanpa memberi halangan pada sensor.
Dari  Tabel  2  dapat  disimpulkan  bahwa  sensor  PIR  mampu mendeteksi objek sampai 8 m.
B. Pengujian Detektor Orang
1) Pengujian Penghitung Orang
Pengujian dilakukan untuk mengetahui kemampuan detektor dalam  mengidentifikasi  orang.  Pengujian  dilakukan  dengan menempatkan  objek  berupa  orang  pada  jarak  tertentu, ditunjukkan  pada  Gambar  9.  Kamera  diletakkan  122  cm  dari tanah.  Jumlah  sampel  yang  diambil  pada  pengujian  ini sebanyak  22  sampel.  Jumlah  sampel  yang  diambil  terdapat total 66 orang dan terdeteksi sebanyak 41 orang.

## 2) Pengujian Jarak Deteksi Antara Kamera Dengan Orang
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  jarak  minimun  dan maksimum  detektor  dalam  mengidentifikasi  orang.  Pengujian dilakukan  dengan  menempatkan  satu  objek  orang  pada  jarak tertentu.  Dari  data  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  detektor mampu mendeteksi pada jarak antara 3 m sampai 9 m. Hal ini terjadi  karena  ukuran  piksel  objek  terlalu  besar  apabila berjarak  kurang  dari  3  m.  Dan  ukuran  piksel  terlalu  kecil apabila berjara lebih dari 9 m.
Tabel 3. Hasil pengujian jarak deteksi orang Jarak dari kamera (m) Keterangan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi
Terdeteksi Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi
Tabel 4. Hasil pengujian dengan orang berdekatan Jarak (cm) Orang 1 Orang 2 150 √ √ 120 √ √
90 √ √ 60 √ √ 30 √ √ 0 √ ×
(a) (b)
Gambar 10. (a) Hasil pengujian detektor dan (b) citra biner
Tabel 5. Rata-rata luasan hasil deteksi Kategori Objek Sedikit Sedang Tinggi Pertama 4671,9 12752,9 19625,1 Kedua 5105,8 12950,9 18358 Ketiga 5575,2 12828,3 21563,3

## 3) Pengujian Dengan Orang yang Berdekatan
Pengujian dilakukan untuk mengetahui kemampuan detektor dalam mendeteksi objek yang berdekatan. Pengujian dilakukan dengan  menggunakan  2  orang.  Jarak  antara  objek  dengan kamera  ditetapkan  pada  satu  nilai  tertentu.  Dari  data  Tabel  4 dapat dilihat bahwa detektor mampu membedakan 2 orang dari jarak  150  cm  sampai  30  cm.  Di  bawah  30  cm  detektor  tidak dapat  membedakan  2  orang  yang  saling  berdekatan.  Hal  ini terjadi  karena  postur  2  orang  tersebut  berhimpitan,  sehingga detektor hanya dapat mendeteksi 1 orang saja.

## C. Pengujian Detektor Gerakan Orang
Pengujian dilakukan untuk mengetahui kemampuan detektor untuk mendeteksi gerakan orang. Pengujian dilakukan dengan mendeteksi  beberapa  gerakan,  ditunjukkan  pada  Gambar  10. Pada  kategori  tingkat  aktivitas  sedikit,  objek  melakukan gerakan  mengangkat  tangan.  Pada  kategori  sedang,  objek berjalan bolak-balik di hadapan kamera. Pada kategori gerakan tinggi  objek  berlari  bolak-balik  di  hadapan  kamera.  Pada setiap  kategori  diambil  sebanyak  10  sampel.  Objek  yang bergerak  ditangkap  oleh  kamera  yang  diletakkan  setinggi  122 cm  dari  tanah.  Pengujian  dilakukan  dengan  3  objek.  Objek pertama memiliki tinggi badan 155 cm dan berat badan 57 kg. Objek kedua mempunyai tinggi badan 165 cm dan berat badan 60  kg.  Objek  ketiga  memiliki  tinggi  badan  163  cm  dan  berat badan  66  kg.  Data  yang  diambil  merupakan  luasan  daerah putih  pada  citra  biner  yang  dihasilkan  oleh  metode background subtraction .
Dari data Tabel 5 dapat dilihat bahwa semakin tinggi tingkat aktivitas,  maka  semakin  besar  pula  rata-rata  daerah  luasan yang dihasilkan. Selain itu, terdapat perbedaan yang signifikan
pada rata-rata daerah luasan antarkategori. Sehingga dari hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  detektor  gerakan  dapat membedakan tingkat aktivitas orang.

## V. KESIMPULAN
Telah dirancang sebuah sistem identifikasi jumlah orang dan tingkat  aktivitas  yang  berbasis  pengolahan  citra  berbasis Raspberry Pi board. Sistem ini drancang mampu menyala dan mati  sesuai  kondisi  ruangan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dan analisis dapat disimpulkan bahwa sensor PIR dapat digunakan sebagai  detektor  gerakan  orang  sampai  jarak  8  m.  Metode Histogram of Oriented Gradient yang digunakan dalam sistem dapat  diimplementasikan  sebagai  metode object  detection untuk  mendeteksi  jumlah  orang  pada  jarak  3  m  sampai  9  m. Metode background  subtraction dapat  digunakan  sebagai metode  untuk  membedakan  tingkat  aktivitas  orang  dengan melihat daerah luasan yang dihasilkan. Sebagai pengembangan disarankan  untuk  menggunakan multithreading yaitu  proses parallel pada komputasi untuk mempercepat proses identifikasi.    Selain  itu  penambahan  kamera  stereo  untuk meningkatkan  kemampuan  sistem  dalam  mendeteksi  jumlah orang..

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fadilla,  Nurin.  “Building  Automation  System  Berbasis  Mikrokontroler untuk  Monitoring  dan  Kontrol  Energi”,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2015.
[2] Kachouane,  M. “HOG Based Fast Human Detection”, Université Saad Dahlab de Blida, 2012.
[3] Yıldız,  Cansın.  “An  Implementation  on  Histogram  of  Oriented Gradients for Human Detection”, Bilkent University, 2012.
[4] LiFei. “Pedestrian Detection Based On Histogram of Oriented Gradient in  Intelligent  Transportations  System”,  Shenyang  University  of Technology, 2013.
[5] Colliard-Piraud,  Sylvain.  “Signal  conditioning  for  pyroelectric  passive infrared (PIR) sensors”, AN4368, STMicroelectronics, 2013.
[6] Syafi'i, S. I.. “Open Computer Vision (OpenCV)”, 2012
[7] Auroux, Didier. “Contour Detection and Completion for Inpainting and Segmentation  Based  on  Topological  Gradient  and  Fast  Marching Algorithms”, Université de Nice Sophia Antipolis, 2012.
[8] Ludwig, Jamie. “Image Convolution”, Portland State University, 2013.
[9] Ström,  Henrik.  “A  Parallel  FPGA  Implementation  of  Image Convolution”,  Department  of  Electrical  Engineering,  Linköping University, 2016.
[10]  Said,  Yahia.  et.al.  “Human  Detection  Based  On Integral Histograms of Oriented Gradients and SVM”, Faculty of Sciences Monastir, 2012.