## DALAM RUANGAN
Kuncoro Adi D, Lukas B. Setyawan, F. Dalu Setiaji

## APLIKASI WEBCAM UNTUK MENJEJAK PERGERAKAN
MANUSIA DI DALAM RUANGAN
Kuncoro Adi D 1 , Lukas B. Setyawan 2 , F. Dalu Setiaji 3
Program Studi Teknik Elektro
Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer Universitas Kristen SatyaWacana, Salatiga
1 kuncoroadi26@yahoo.co.id, 2 lukas.bs@gmail.com, 3 fdsetiaji@yahoo.com

## INTISARI
Penggunaan  CCTV  sebagai  kamera  pengawas  biasanya  ditempatkan  secara  statis  di berbagai tempat.  Karena sifatnya statis maka jangkauan pengawasannya terbatas. Suatu sistem  keamanan  alternatif  dapat  dirancang  menggunakan webcam yang  difungsikan sebagai  kamera  pengawas  ruangan  yang  mampu  melakukan  pendeteksian  dan penjejakan obyek (manusia) bergerak serta mengikuti pergerakan obyek tersebut dengan memanfaatkan teknik pemrosesan citra.Metode pemrosesan citra pada alat  yang dibuat ini adalah frame differencing ,  yaitu dengan membandingkan satu frame (citra) dengan frame sebelumnya.  Jika  ada  perbedaan  pada  kedua frame tersebut  berarti  sebuah gerakan  telah  terdeteksi.  Proses  selanjutnya  adalah  segmentasi  obyek  bergerak  dan pengiriman  perintah  gerak  ke  motor  servo  sebagai  penggerak  kamera  melalui mikrokontroler.Dari  pengujian  yang  dilakukan,  beberapa  faktor  mempengaruhi  kinerja sistem  penjejak,  di  antaranya frame  rate  webcam ,  kecepatan  eksekusi  algoritma pemrosesan  citra,  dan  kecepatan  gerak  kamera.  Intensitas  cahaya  ruangan  turut mempengaruhi  kinerja  sistem  dikarenakan webcam yang  digunakan  secara  otomatis akan mengurangi nilai frame rate ketika intensitas cahaya kurang. Pada ruang pengujian berukuran 4m × 5m dengan intensitas cahaya ruangan 87 lux, nilai tertinggi jumlah miss detection sistem  dalam  menjejak  satu  obyek  adalah  sebesar  3%  sedangkan  pada intensitas  22  lux  meningkat  menjadi  26,2%.  Jika  terdapat  dua  obyek  bergerak  pada ruang  pengujian,  sistem  akan  melakukan  penjejakan  terhadap  obyek  bergerak  terakhir yang dapat dideteksi.
Kata kunci: webcam , frame differencing , frame rate .

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  keamanan  yang  populer  menggunakan  kamera  pengawas  (CCTV  atau Close-Circuit  Television ).  Berbagai  macam  bentuk  kejahatan  telah  terungkap  dengan bantuan  CCTV tersebut. Pemasangan kamera pengawas  diperlukan di  berbagai tempat seperti di fasilitas umum, obyek vital, dan kawasan tertentu yang dianggap penting [1]. Penggunaan  kamera  pengawas  dimaksudkan  agar  setiap  aktivitas  yang  terjadi  pada suatu  ruang  atau  tempat  dapat  diawasi  dengan  baik.  Namun  demikian,  dalam pemasangannya,  CCTV  membutuhkan  perangkat  tambahan  yang  dipasang  pada komputer,  misalnya DVR  (Digital  Video  Recording)  card atau TV  Tuner .  Komputer yang digunakan juga harus memiliki spesifikasi tinggi.
Menurut salah satu perusahaan keamanan proteksi data, identitas dan akses, CSO Security  and  Risk (Amerika  Serikat),  penggunaan  kamera  pengawas  yang  dilengkapi pendeteksi adanya gerakan adalah hal yang penting [2]. Untuk itu, melalui perancangan ini,  dibangunlah  suatu  sistem  penjejakan  obyek  bergerak  menggunakan webcam yang digunakan sebagai alternatif  pengganti CCTV karena harganya yang relatif terjangkau serta penggunaannya yang lebih fleksibel [3].
Untuk  melakukan  pendeteksian  obyek  bergerak  melalui  kamera,  diperlukan suatu metode pengolahan citra yang memungkinkan suatu sistem memiliki kemampuan untuk melihat seperti layaknya makhluk hidup. Citra digital yang ditangkap oleh sensor visual  (kamera)  diproses  melalui  perangkat  lunak  pengolahan  citra  agar  didapatkan suatu informasi yang kemudian dijadikan masukan pada sistem lainnya. Informasi yang dihasilkan dapat berupa posisi, arah pergerakan, dan lainnya.
Sistem  penjejakan  obyek  bergerak ini  dibuat  dengan  menggabungkan  dua pengendali yaitu komputer (PC) sebagai pengolah citra digital serta pengendali perintah pergerakan  dan  mikrokontroler  sebagai  pengendali  motor  servo  ( pan dan tilt )  yang digunakan untuk mengatur arah orientasi gerak kamera. Melalui pemrosesan citra yang dilakukan,  gambar  tangkapan  kamera  ( webcam )  akan  diolah  untuk  dideteksi  ada  atau tidaknya pergerakan obyek dan melakukan penjejakan apabila dideteksi ada obyek yang bergerak. Pendeteksian dan penjejakan obyek yang bergerak dimaksudkan agar gambar obyek  yang  diamati  dapat  ditangkap  dengan  baik  oleh  kamera  pengawas  sekali  pun obyek tersebut bergerak secara bebas dalam ruang yang diawasi.

## 2. PERANCANGAN ALAT
Diagram kotak alat yang dibuat ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Blok diagram alat penjejak obyek bergerak.
Webcam pada alat  ini  berfungsi untuk  mengambil gambar  yang kemudian akan dikirimkan kepada PC untuk diolah. Pengolahan citra yang dilakukan oleh PC bertujuan mendapatkan posisi dan dimensi obyek bergerak dari citra yang dihasilkan webcam . PC akan mengolah citra masukan dari webcam kemudian memberikan perintah pergerakan ke  mikrokontroler  melalui  komunikasi  serial  apabila  hasil  pengolahan  citra menunjukkan  ada  obyek  bergerak  di  dalamnya.  Sedapat  mungkin  obyek  bergerak diletakkan pada jangkauan pengamatan webcam sehingga pergerakannya dapat diawasi dengan baik.

## 2.1 Pengolahan Citra
Pengolahan citra pada sistem penjejak obyek bergerak dilakukan dalam beberapa tahap.  Di  antaranya  adalah  pengambilan  gambar  melalui webcam ,  pengubahan  citra RGB menjadi citra grayscale , proses frame differencing , proses median filtering , proses thresholding , proses segmentasi obyek bergerak, dan perintah gerak ke mikrokontroler. Seluruh  perancangan  perangkat  lunak  pengolahan  citra  dibuat  dengan  menggunakan Matlab 7.04 yang dijalankan di bawah sistem operasi Windows XP SP3.

## 2.1.1. Pembacaan Citra Melalui Webcam
Citra  yang  digunakan  berupa  citra  digital  berukuran  320×240  piksel  yang diperoleh dari sebuah webcam LOGITECH QuickCam E3500 Plus yang disambungkan pada port USB  komputer.  Pengambilan  citra  dilakukan  terus  menerus  dengan  cara mengambil  2  citra  ( frame )  berurutan  untuk  kemudian  diolah  pada  proses  berikutnya, demikian seterusnya.

## 2.1.2. Mengubah Citra RGB ke Citra Grayscale
Citra  yang  dihasilkan  oleh webcam adalah  citra  RGB.  Proses  pengubahan  ke bentuk  citra grayscale bertujuan  untuk  menyederhanakan  model  citra.  Dengan  ukuran data citra yang lebih kecil, maka proses pengolahan citra dapat disederhanakan.

## 2.1.3. Frame Differencing
Metode frame  differencing atau  perbedaan frame adalah  penghitungan  selisih antara frame yang satu dengan frame yang lainnya, dalam hal ini adalah frame sekarang dikurangi frame sebelumnya  sehingga  didapatkan  obyek  yang  diinginkan  [4].  Metode frame differencing dapat ditunjukkan oleh persamaan berikut ini.
F (n) = | D (n+1) – D (n) |
F (n) = matriks citra hasil frame differencing ke- n
D (n+1) = matriks citra ke- (n+1)
D (n) = matriks citra ke- n

## 2.1.4. Median Filtering
Median  filter merupakan  salah  satu filter non-linear  yang  digunakan  untuk mengurangi derau (derau pada kasus ini berupa bintik-bintik piksel) pada citra. Median filter terdiri  dari  suatu window berukuran  ganjil  (pada  perancangan  ini  digunakan window berukuran 5×5) yang memuat sejumlah piksel dari suatu citra. Window tersebut digeser  pada  tiap-tiap  titik  piksel  suatu  citra  dan  nilai  piksel  pada  pusat window akan diganti dengan nilai median dari window tersebut [5].

## 2.1.5. Thresholding
Operasi thresholding digunakan untuk mengubah citra grayscale ke citra biner, yang hanya memiliki dua buah nilai (‘0’ atau ‘1’). Dalam hal ini, piksel dengan rentang nilai  keabuan  tertentu  diubah  menjadi  warna  hitam  dan  sisanya  menjadi  putih,  atau sebaliknya.

## 2.1.6. Segmentasi Obyek Bergerak
Proses  segementasi  diperlukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  dimensi  dari obyek bergerak, menghitung titik tengah obyek bergerak, dan acuan untuk menentukan arah  pergerakan  kamera.  Metode  segmentasi  ini  dilakukan  dengan  cara  mendeteksi koordinat  piksel  putih  (‘1’)  pada  posisi  terluar  dari  citra  biner.  Pendeteksian  piksel- piksel putih terluar ini dilakukan pada arah horisontal dan arah vertikal dari citra biner tersebut.  Dengan  mendeteksi  koordinat  piksel  putih  terluar  citra  biner  maka  akan didapatkan batas kanan, batas kiri, batas atas, dan batas bawah obyek bergerak tersebut.
Gambar 2. Ilustrasi Batas-Batas Segmentasi Obyek Bergerak.

## 2.1.7. Perintah Gerak ke Mikrokontroler
Perintah  pergerakan  dikirimkan  PC  ke  mikrokontroler  berdasarkan  posisi  titik tengah dimensi obyek bergerak. Apabila posisi titik tengah tersebut berada pada wilayah piksel tertentu, maka PC akan segera mengirimkan perintah pergerakan ke mana motor servo  harus  digerakkan  [6],[7].  Untuk  arah  horisontal,  pergerakan  yang  dilakukan adalah sebesar 7,5° dan 15°. Sedangkan untuk arah vertikal, pergerakan yang dilakukan adalah sebesar 5° dan 10°.
Gambar 3. Ilustrasi Wilayah Pergerakan Motor Servo.

## 2.2 Perancangan Modul Mikrokontroler, Modul IC MAX232, dan Motor Servo 2.2.1 Perancangan Modul Mikrokontroler
Mikrokontroler berfungsi sebagai pengendali utama dalam pengaturan pergerkan motor  servo.  Mikrokontroler  akan  mengirimkan  suatu  sinyal  PWM  ( Pulse  Width Modulator ) berupa besar sudut pergerakan yang harus dilakukan oleh motor servo.

## 2.2.2 Modul IC MAX232
Perintah  pergerakan  motor  servo  dikirimkan  oleh  PC  (komputer)  ke mikrokontroler melalui komunikasi serial melalui IC MAX232. Kegunaan IC MAX232 adalah sebagai driver , yang akan  mengkonversi nilai tegangan atau kondisi logika TTL dari  mikrokontroler  agar  sesuai  dengan  tegangan  pada  komunikasi  RS232  yang digunakan pada komputer, begitu pula sebaliknya.

## 2.2.3 Motor Servo
Modul gerak pan dan tilt kamera pada sistem ini menggunakan dua buah motor servo. Jenis  motor servo  yang digunakan  merupakan tipe standard dengan sudut putar 180°. Dua buah motor servo diletakkan sedemikian rupa sehingga dapat menggerakkan webcam secara  vertikal  dan  horisontal.  Untuk  menentukan  besar  sudut  dan  kecepatan

## DALAM RUANGAN
Kuncoro Adi D, Lukas B. Setyawan, F. Dalu Setiaji
pergerakan  yang  harus  dilakukan  motor  servo  diperlukan  suatu  sinyal  PWM  yang dikeluarkan oleh mikrokontroler.

## 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS
Sistem  penjejak  obyek  bergerak  ini  diuji  menggunakan  komputer  dengan processor AMD Athlon™ 7750 Dual Core @2.7 GHz dengan kapasitas RAM 1792 MB dan VGA ATI  Radeon  HD  3300  ( onboard ).  Modul  sistem  penjejakan  diletakkan  pada ketinggian dua meter pada ruangan 4m×5m.

## 3.1 Pengujian Jumlah Frame Rate Citra Yang Dihasilkan Webcam
Pengujian  ini  dilakukan  pada  ruangan  dengan  intensitas  cahaya  87  lux  dan  22 lux. Dari 500 frame yang diambil webcam pada  intensitas 87 lux, hasil rata-rata waktu yang  dibutuhkan webcam mengambil  1 frame adalah  sebesar  0,087  detik  yang  berarti webcam memiliki rata-rata  menghasilkan 11,4  fps. Sedangkan untuk  intensitas 22  lux, waktu  rata-rata  pengambilan  1 frame adalah  0,168  detik  yang  berarti webcam menghasilkan 5,9 fps.

## 3.2 Pengujian Perbandingan Tinggi Obyek Dengan Jarak Pengamatan
Pengujian  dilakukan  untuk  mendapatkan  jarak  maksimal  obyek  bergerak terhadap kamera dengan cara menempatkan lima obyek (manusia) dengan tinggi badan beragam untuk mengetahui jarak maksimal tiap obyek yang dapat dideteksi oleh sistem sebagai  obyek  bergerak.  Nilai  rata-rata  perbandingan  tinggi  obyek  bergerak  terhadap jarak pengamatan adalah 1 : 4,75.
Tabel 1. Hasil Pengujian Jarak Obyek (Manusia) Bergerak Terhadap Webcam.
Keterangan
Obyek “A” Obyek “B” Obyek “C” Obyek “D” Obyek “E” Tinggi badan (m) 1,60 1,65 1,66 1,73 1,87 Jarak terjauh (m) 7 8 8 8,5 9 Nilai perbandingan 1 : 4,38 1 : 4,85 1 : 4,82 1 : 4,91 1 : 4,81

## 3.3 Pengujian Penjejakan untuk Satu Obyek Bergerak
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  menghitung  jumlah miss  detection (kegagalan  deteksi). Miss  detection menyatakan  kegagalan  sistem  dalam  mendeteksi dan  melakukan penjejakan terhadap obyek  bergerak. Pada pengujian  ini, penghitungan jumlah miss detection dilakukan pada 500 frame hasil penjejakan sistem dengan
menempatkan  obyek  (manusia)  bergerak  di  depan webcam ,  obyek  tersebut  bergerak secara  horisontal  dengan  jarak  yang  berbeda-beda  dari webcam dengan  kecepatan sekitar  1-1,5  m/s.  Pengujian  dilakukan  dengan  dua  tingkat  intensitas  cahaya  yang berbeda  yaitu 87  lux dan 22  lux.  Obyek berjumlah  lima  orang  yang kemudian disebut obyek  “A”, “B”,  “C”,  “D”, dan  “E”  dengan tinggi  badan  secara  berurutan 1,87  m, 1,7 m, 1,66m, 1,65 m, dan 1,6 m.
Tabel 2. Jumlah Miss Detection Penjejakan Obyek Bergerak Keterangan Intensitas 87 lux Intensitas 22 lux Jarak Obyek  1 meter  3 meter  5 meter  1 meter  3 meter  5 meter Obyek “A” 2% 1,2% 0,6% 26,2% 17,4% 3,6% Obyek “B” 2,2% 1,6% 1% 20,4% 14,2% 5,2% Obyek “C” 2,2% 1% 0,6% 19,6% 15,8% 6% Obyek “D” 3% 1,4% 0,8% 23% 15,6% 4,2% Obyek “E” 2,6% 1% 0,6% 21,6% 14% 5,4% Mobil RC 42,6% 35,4% 53% 67% 53,4% 79,8%
Dari  pengujian  yang  dilakukan,  didapatkan  hasil  bahwa  jumlah miss  detection akan semakin besar pada intensitas cahaya ruangan yang semakin kecil. Besarnya frame rate yang  dihasilkan webcam akan  mempengaruhi  kinerja  sistem  penjejak  obyek bergerak. Apabila obyek bergerak lebih cepat dari pada kemampuan sistem melakukan proses penjejakan, maka obyek bergerak tersebut tidak dapat dideteksi.
Hasil  pengujian  juga  menunjukkan  nilai miss  detection akan  lebih  tinggi  jika jarak obyek semakin dekat dengan kamera ( webcam ). Hal ini terjadi karena pergerakan kamera tidak dapat mengikuti kecepatan pergerakan obyek.

## 3.4 Pengujian Penjejakan untuk Dua Obyek Bergerak
Pengujian dilakukan dengan cara menempatkan dua obyek yang bergerak secara acak di depan kamera ( webcam ). Gambaran pengujian diperlihatkan Gambar 4.
Gambar 4. Gambaran penjejakan dua obyek bergerak.
Pengujian  dilakukan  sebanyak  lima  kali  dengan  keadaan  ruangan  yang  sama dengan dua  kombinasi obyek  bergerak. Obyek  bergerak pada pengujian  ini terdiri dari empat  orang  dengan  tinggi  badan  yang  beragam  yaitu  160  cm,  165  cm,  166  cm,  dan 183  cm.  Kedua  obyek  bergerak  secara  acak  pada  ruang  pengujian      yang      berukuran 4m×5m. Pengujian dilakukan dengan menghitung jumlah miss detection dari 750 frame hasil penjejakan yang dilakukan oleh alat.
Tabel 3. Jumlah miss detection pada pengujian dua obyek bergerak.
Keterangan Jumlah Miss Detection Pengujian I 0,4% Pengujian II 0,27% Pengujian III 0,67% Pengujian IV 1,73% Pengujian V 0,8%
Hasil pengujian alat akan  melakukan penjejakan  obyek  berdasarkan pergerakan obyek  terakhir  yang  dideteksi.  Saat  kedua  obyek  bergerak  dan  masih  berada  pada jangkauan  tangkapan  kamera,  maka  sistem  akan  mendeteksi  kedua  obyek  begerak tersebut.  Saat  salah  satu  obyek  keluar  dari  jangkauan  tangkapan  kamera,  maka  obyek terakhir yang masih dideteksi kamera yang akan dijejak oleh sistem. Saat kedua obyek bergerak bersama-sama keluar dari jangkauan tangkapan kamera, maka sistem penjejak akan mengalami kegagalan dalam mendeteksi pergerakan dikarenakan tidak ada obyek bergerak pada jangkauan tangkapan kamera.

## 4. KESIMPULAN
Pencahayaan  ruangan  mempengaruhi  kinerja  sistem  penjejak  obyek  bergerak dikarenakan  kamera  ( webcam )  yang  digunakan  memiliki  fitur  otomatis  untuk meningkatkan  kualitas  pencahayaan  pada  citra  yang  dihasilkan  dengan  cara menurunkan  nilai frame  rate .  Hal  ini  terlihat  pada  intesitas  87  lux, webcam akan menghasilkan  11,4  fps  sedangkan  untuk  intesitas  22  lux  akan  menghasilkan  5,9  fps. Sistem penjejakan dapat berfungsi dengan baik apabila kecepatan obyek bergerak tidak melebihi  kemampuan  sistem  dalam  melakukan  proses  pendeteksian  dan  penjejakan obyek  bergerak. Apabila ada dua objek  melakukan pergerakan secara acak pada ruang yang diawasi, maka penjejakan akan dilakukan pada obyek bergerak terakhir yang dapat dideteksi oleh sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Peraturan  Daerah  Kota  Batam  Nomor  2  Tahun  2007, “Sistem  Keamanan Melalui  Kamera  Pengaman  di  Objek  Vital,  Fasilitas  Umum  dan  Kawasan Tertentu di Kota Batam” , Batam, 2007.
[2] ------- , “19  Ways  to  Build  Physical  Security  into  a  Data  Center” ,  [Online], http://www.csoonline.com/, diakses tanggal 5 Maret 2012.
[3]  Santoso, Y., Setiyawan, I., Papilaya, V. N., “Penerapan Kamera Web Sebagai Pendeteksi  Gerakan  Dengan  Antarmuka  Directshow” ,    Makara    Teknologi, vol. 13, no. 1, April 2009.
[4]  Irianto,  K.D.,  Ariyanto,  G.,  Ary,  D., “Motion  Detection  Using  OPENCV  With Background  Substraction  and  Frame  Differencing  Technique” ,  Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2009.
[5]  Pratt,  W.  K., “Digital  Image  Processing” ,  ed.  4,  A  John  Wiley  &  Sons,  Inc., California, 2007.
[6]  Gupta,  K.,  Kulkarni,  A.  V., “Implementation  of an  Automated  Single  Camera Object  Tracking  System  Using  Frame  Differencing  and  Dynamic  Template Matching” , Indian Institute of Technology, Kanpur, India, 2008.
[7]  Horner, David, “Development of an Automatic Object Tracking Camera System Using Multiple Metrics” , Indiana Purdue University Fort Wayne, 2004.