Abstrak—Keamanan adalah suatu keadaan yang terbebas dari bahaya,  setiap  individu  berhak  mendapatkan  rasa  aman  pada kehidupan atau aktivitas sehari hari. Seiring dengan berjalannya waktu  tingkat  keamanan  bisa  saja  terganggu  atau  dapat  terjadi hal  yang  membahayakan  diluar  prediksi  dengan  kata  lain  bisa terjadi  secara  tiba  –  tiba,  oleh  karena  itu  tentu  harus  ada perkembangan  sistem  sebagai  media  antisipasi  hal  tersebut. Dengan  tujuan  untuk  mengembangkan  sistem  tersebut,  maka perlu  dirancang  sebuah  sistem yang  dapat  mengurangi  tindak kejahatan  yang  berada  diluar  dugaan  manusia.  Sistem  ini dinamakan System Keamanan  pintar yang merupakan perkembangan  dari  CCTV  pada  umumnya,  sistem  ini menggunakan  kamera  dan  smartphone  sebagai media  informasi yang  akan  memberikan  notifikasi  pada  setiap  individu  untuk mendapatkan pemberitahuan terkait keadaan yang sedang terjadi secara real-time di area yang berada dalam pengawasan kamera melalui  telegram.  Sistem  ini  dibantu  oleh  Machine  Learning berupa OpenCV yang diprogram  pada  perangkat Raspberry pi4 yang  dihubungkan  langsung  dengan  kamera  untuk  mendeteksi orang atau pergerakan di area dalam pantauan CCTV sehingga dapat dengan segera memberikan informasi pada pengguna yang dikirimkan  melalui  telegram  dalam  bentuk  video.  Diharapkan dengan adanya sistem ini tingkat keamanan dapat menjadi lebih efektif  sehingga  dapat  mengurangi  resiko  kejahatan  pencurian disebuah  ruangan.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan didapatkan  bahwa  untuk  menentukan  ke  efektifan  kerja  dari penelitian  ini  diperlukan  jarak  yang  optimal  dengan  rentang jarak  minimal  2meter  –  10  meter  dari  hadapan  kamera  dan pencahayaan yang terang.

## Kata kunci: Keamanan, OpenCV, Telegram
Abstract—Security is a condition that is free from denger, every individual has the right to feel safe in daily life or activities. As time goes by, the security level can be disrupted or dangerous things can happen beyond prediction, in other words, it can happen suddenly, therefore  of  course  there  must  be  a  system  development  as  a medium for anticipating this. With the aim of develop the system, it is necessary to design a system that can reduce crimes that are beyond  human  expectations.  This  system  is  called  the  Smart Security System which is a development of CCTV in general, this system uses cameras and smartphones as information media that will  provide  notifications  to  each  individual  to  get  notifications regarding real-time conditions in areas under camera surveillance via  telegram.  This  system  is  assisted  by  Machine  Learning  in  the
form of OpenCV which is programmed on a Raspberry pi4 device which is connected directly to the camera to detect people or movement  in  areas  under  CCTV  monitoring  so  that  it  can immediately provide information to users which is sent via telegram in the form of video. It is hoped that with this system the level of security can be more effective so as to reduce the risk of theft in a room. From the results of the tests that have been carried out, it is found that to determine the effectiveness of the work of this study, an optimal distance is needed with a minimum distance range of 2 meters - 10 meters from the front of the camera and bright lighting.
Keywords: OpenCV, Security, Telegram

## I. P ENDAHULUAN
R ASA aman  merupakan  salah  satu  HAM  sejak  lahir  dan merupakan  hak  asasi  yang  didapatkan  bahkan  tanpa  harus berusaha. Namun semakin berkembangnya manusia, keamanan selalu  menjadi  hal  prioritas  yang  harus  diutamakan.  Sebab dengan  berbagai  tindak  kriminalitas  yang  terjadi  membuat manusia  harus  berkembang  demi  menciptakan  rasa  aman tersebut.  Berdasarkan  data  Podes,  jumlah  desa  yang  terkena dampak konflik massal antara tahun 2011 dan 2018 cenderung meningkat  dari  2.500  desa  di  tahun  2011  berubah  sehingga menjadi  2.700  desa  di  tahun  2014  dan  terjadi  peningkatan menjadi 3.100 desa di tahun 2018 [1] . Rumah adalah salah satu tempat  dimana  kasus  kriminalitas  sering  terjadi.  Salah  satu tindak kriminal yaitu pencurian, hal ini sering terjadi di rumah dikarenakan  kurangnya equipment keamanan  rumah  yang menyebabkan  pelaku  kriminal  mudah  untuk  melakukan  aksi criminal [1]. CCTV (Closed-Circuit  Television) merupakan  teknologi keamanan  yang  sering  dijumpai  pada  saat  ini. CCTV sendiri adalah  kamera  yang  merekam image video  dan  memberikan hasil video komposit tempat – tempat tertentu. Cara kerja CCTV yaitu  merekam  kejadian  atau  keadaan  di  daerah  yang  dapat dijangkau  oleh  kameranya  kemudian  hasil  dari  rekaman tersebut disimpan pada hard disk yang telah dipasangkan pada DVR  ( Digital  Video  Recorder )  Sebagai  media  penyimpanan rekaman CCTV sehingga  dapat  mengetahui  kondisi  daerah yang  sedang  dipantau  atau  diawasi  [2]–[4].  CCTV  dapat mendeteksi  dengan  jelas  gerak  gerik  dari  seseorang.  Banyak rumah yang menggunakan CCTV sebagai salah satu equipment yang digunakan untuk mengawasi gerak-gerik mencurigakan di

## Sistem Keamanan Pintar Menggunakan Kamera Berbasis OpenCV
Abdullah Sani 1* , Randa Julianto 1 , Hana Mutialif Maulidiah 1 , dan Muhammad Jaka Wimbang Wicaksono 1
1 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
*Email: sani@polibatam.ac.id
sekitar rumah. Tetapi, dengan fungsi CCTV yang saat ini tentu kurang efektif jika hanya sebagai pemantau, tentu harus adanya pengembangan  pada sistem  ini  [5].  Dengan  menambahkan sebuah fungsi tracking menggunakan image processing pada CCTV maka  akan  sangat  mempermudah  sistem  pemantauan dan lebih efektif dikarenakan fungsi dari tracking tersebut ialah untuk  mendeteksi  adanya orang  yang  kemudian  akan mengirimkan  informasi  melalui  telegram kepada  pengguna bahwa  sedang  adanya  hal  yang  mencurigakan  disekitaran rumah.  Sistem  ini  dinamakan “ Sistem  Keamanan  Pintar Menggunakan  Kamera ”, merupakan  sistem  yang  dirancang khusus untuk ditempatkan pada area yang sangat membutuhkan tingkat  keamanan  yang  tinggi  dan  juga  tidak berada  ditempat yang memiliki keramaian sehingga fokus pada area yang ingin dipantau.

## II. M ETODE
A. Diagram Perancangan Sistem
Penelitian  ini  menggunakan image  processing sebagai metodenya [6]. Pengolahan citra merupakan serangkaian proses memasukan  gambar  dan  hasil  proses  dalam  bentuk  gambar. Gambar  adalah  kumpulan  warna  dengan  pola  abstrak,  dll. Karena  gambar  adalah  angka,  gambar  dapat  dimanipulasi secara  digital.  Oleh  karena  citra  merupakan  angka  atau  bisa dikatakan  matrik  dua  dimensi  dari  fungsi  intensitas  cahaya, dengan notasi f(x,y) dimana f merupakan nilai amplitudo pada koordinat spasial (x y) yang berukuran M (baris) dan N (kolom) [7]–[9].
Serta  untuk  sistem  pemantau  yang  digunakan  Rasberry  Pi4 yang merupakan computer dalam satu singleboard . Operating system (OS)  yang  digunakan  pada  raspberry  pi  berupa  linux [10]. Pada penelitian ini Raspberry yang akan digunakan adalah Raspberry  Pi  4  sebagai  seri  terbaru.  Raspberry  berfungsi sebagai  pengganti  dari personal  computer (PC)  untuk mempermudah  sistem  pemantau  pada  kamera,  dikarenakan ukuran  yang  minimalis  bahkan  bisa  dikatakan  seperti  kartu kredit [11] tentu Raspberry menjadi pilihan yang tepat dan lebih efisien dalam penelitian ini
Komponen  pendukung  ialah  camera  Rasberri  Pi.  Berfungsi sebagai pemantau untuk mendeteksi bahwa adanya pergerakan orang diarea yang sedang diawasi. Menggunakan Rasberry Pi yang  memiliki  kualitas  gambar  yang  baik  dan support video dengan  kualitas  HD  1080p30,720p60  dll.  Yang  dihubungkan langsung pada Raspberry Pi melalui port yang telah disediakan pada Raspberry Pi [12].
Telegram  menjadi  sistem  komunikasi  yang  digunakan, sebagai  media  penerima  informasi,  penulis  menggunakan telegram  untuk  menerima  informasi  yang  dikirimkan  oleh perangkat  keras.  Tujuan  digunakannya  Telegram  bot  sebagai tujuan  pengiriman  informasi  dengan  mengambil  API  dari  bot yang  digunakan  untuk  menghubungkan  antara hardware dan telegram.  Informasi  yang  dikirim  oleh  telegram  kepengguna merupakan informasi dalam bentuk video.
Mulai Selesai Apakah terdeteksi Manusia? Penangkapan gambar oleh Pi Camera Pendeteksian Objek Bounding Box Mulai Merekam Video dengan waktu yang ditentukan Pengiriman file ke Telegram No Yes
Gambar. 1. Diagram alir sistem
Gambar.  1.  menunjukan  diagram  alir  sistem.  Kondisi awal  dari  sistem  adalah  penangkapan  gambar  oleh PiCamera.  Kemudian  setelah  kamera  menangkap  objek menggunakan openCV maka akan memunculkan boundin g box dan  memulai  merekam  video  untuk  beberapa  detik
yang kemudian hasil dari video dengan format AVI akan dikirimkan ke telegram user.
Gambar. 2. Bentuk mekanik dari projek

## B. OpenCV
OpenCV ( open-source computer vision) dirancang untuk meningkatkan  visi  komputer  dengan  suatu  aplikasi realtime yang cukup kuat. Satu OpenCV bertujuan untuk menyediakan infrastruktur  visi  komputer  sederhana  sehingga  dapat digunakan  dengan  cepat  membuat  aplikasi  visual  yang  baik. Library OpenCV mencakup lebih dari 500 fungsi ditemukan di berbagai  bidang,  termasuk  produk  manufaktur  audit,  medis, keamanan, user  interface ,  dan  lain  lain.  OpenCV  merupakan Machine  Learning  Library (MLL)  yang  menyelesaikan  sub- library ini difokuskan pada pendeteksi pola secara statistik dan pengelompokkan [13].

## C. Bounding Box
Bounding box berfungsi sebagai pendeteksi objek yang dibuat dengan instruksi rectangle pada OpenCV.

## D. Perekaman Video
Perekaman  video  yang  dilakukan  pada  sistem  ini  dibuat menggunakan “video_config=picam2.create_video_configuration()"  dan “encoder  =  h264encoder”  untuk  memberi  perintah  berapa waktu yang diinginkan untuk menangkap video.

## E. Mengirimkan file ke telegram
Untuk  mengirimkan file ke  telegram  dibuat  dengan menggunakan Bot yang ada pada telegram dan memasukkan kode API Bot pada Raspberry.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada sistem ini digunakan OpenCV sebagai metodenya dan telegram  sebaai  media  infornasinya.  Pengujian  dilakukan dengan mendeteksi objek dan jarak.
Gambar. 3. Pengujian dengan jarak 1 meter
Gambar. 3. menjelaskan bahwa pada jarak 1 meter atau jarak yang terlalu dekat dengan kamera tidak dapat mendeteksi objek yang diinginkan dikarenakan posisi objek menutupi kamera.
Gambar. 4. Pengujian dengan jarak 2 meter
Gambar. 4. tersebut menjelaskan bahwa pada jarak 2 meter atau  jarak  yang  memungkinkan  kamera  untuk  melihat  objek dalam keadaan full-body maka sistem akan mendeteksi adanya objek diarea pantauannya.
Gambar. 5. Pengujian dengan jarak 3 meter
Gambar. 5. tersebut menjelaskan bahwa pada jarak 3 meter atau  jarak  yang  memungkinkan  kamera  untuk  melihat  objek dalam keadaan full-body maka sistem akan mendeteksi adanya objek diarea pantauannya.
Gambar. 6. Pengujian dengan jarak 4 meter
Gambar. 6. tersebut menjelaskan bahwa pada jarak 4 meter atau  jarak  yang  memungkinkan  kamera  untuk  melihat  objek dalam keadaan full-body maka sistem akan mendeteksi adanya objek diarea pantauannya.
Gambar. 7. Pengujian dengan jarak 5 meter
Gambar. 7. tersebut menjelaskan bahwa pada jarak 5 meter atau  jarak  yang  memungkinkan  kamera  untuk  melihat  objek dalam keadaan full-body maka sistem akan mendeteksi adanya objek diarea pantauannya.
Gambar. 8. Pengujian dengan jarak 6 meter
Gambar. 8. menjelaskan bahwa pada jarak 6 meter atau jarak yang  memungkinkan  kamera  untuk  melihat  objek  dalam keadaan full-body maka sistem akan mendeteksi adanya objek diarea pantauannya.
Gambar. 9. Pengujian dengan jarak 7 meter
Gambar. 9. tersebut menjelaskan bahwa pada jarak 7 meter atau  jarak  yang  memungkinkan  kamera  untuk  melihat  objek dalam keadaan full-body maka sistem akan mendeteksi adanya objek diarea pantauannya.
Gambar. 10. Pengujian dengan jarak 8 meter
Gambar. 10. tersebut menjelaskan bahwa pada jarak 8 meter atau  jarak  yang  memungkinkan  kamera  untuk  melihat  objek dalam keadaan full-body maka sistem akan mendeteksi adanya objek diarea pantauannya.
TABEL I H ASIL P ENGUJIAN DENGAN J ARAK
Jarak (meter) Objek Terdeteksi
(Yes/No)
1 No 2 Yes 3 Yes
4 Yes
5 Yes
6 Yes
7 Yes 8 Yes 9
Yes 10
Yes
Berdasarkan  Tabel  I,  hasil  pengujian dengan  jarak, didapat bahwa  untuk  mendeteksi  suatu  objek  berupa  manusia  harus ditentukan  jarak  yang  sesuai  untuk  mendapatkan  hasil deteksinya.  Adapun  rentang  jarak  yang  dibutuhkan  adalah mulai  dari  2  meter  hingga  10  meter  yang  dihitung  dari keberadaan kamera.
Gambar. 11. Pengujian dengan jarak 9 meter
Gambar. 11. tersebut menjelaskan bahwa pada jarak 9 meter atau  jarak  yang  memungkinkan  kamera  untuk  melihat  objek dalam keadaan full-body maka sistem akan mendeteksi adanya objek diarea pantauannya.
Gambar. 12. Pengujian dengan jarak 10 meter
Gambar.  12.  menjelaskan bahwa  pada  jarak  10  meter  atau jarak yang memungkinkan kamera untuk melihat objek dalam keadaan full-body maka sistem akan mendeteksi adanya objek diarea pantauannya.
Pada sistem ini juga memiliki hasil pengujian berupa video pengiriman video ke telegram yang ditunjukkan pada Tabel II.
Gambar. 13. Hasil deteksi yang dikirimkan ke telegram
Gambar. 14. Kamera mendeteksi adanya objek berupa manusia
Gambar. 15. Hasil Ketika kamera tidak mendeteksi objek
Gambar  13-15  menunjukan  sistem  deteksi  kamera  pada objek ketika pengiriman video ke telegram.
TABEL II
H ASIL P ENGUJIAN P ENGIRIMAN V IDEO KE T ELEGRAM K ETIKA M ENDETEKSI O BJEK
Objek (terdeteksi/tidak terdeteksi) Terkirim (Yes/No) Tidak terdeteksi No Terdeteksi Yes

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Sistem  kerja  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeteksi manusia  yang  nantinya  akan  direkam  dan  dikirimkan  ke telegram  user  sebagai  sistem  keamanan.  Penelitian  ini menggunakan  opencv  sebagai  library  untuk  mendeteksi manusia dan telegram sebagai media penerima output dari hasil rekaman  yang  ditangkap  oleh  kamera.    Namun,  dikarenakan dalam  penelitian  ini  masih  terdapat  banyak  kekurangan  dari sistem yang telah dibuat maka dari itu Adapun beberapa saran untuk pengembangan yang telah dibuat diantaranya sistam yang dibuat  dapat  mendeteksi  objek  dalam  keadaan  gelap  ataupun terang serta sistem yang dibuat dapat
R EFERENSI
[1]  “BPS  Product  Search.”  https://www.bps.go.id/searchengine/  (accessed Jun. 19, 2023).
[2]  R. Toyib, I. Bustami, D. Abdullah, and O. Onsardi, “Penggunaan Sensor Passive Infrared Receiver (PIR) Untuk Mendeteksi Gerak Berbasis Short Message Service Gateway,” Pseudocode , vol. 6, no. 2, pp. 114–124, Oct. 2019, doi: 10.33369/PSEUDOCODE.6.2.114-124.
[3]  G.  Ryani  and  C.  Kurnia,  “Peran  Kamera  Pengawas  Closed-Circuit Television (CCTV)  dalam Kontra Terorisme,” Jurnal Lemhannas RI , vol. 9, no. 4, pp. 100–116, Dec. 2021, doi: 10.55960/JLRI.V9I4.418.
[4]  F.  R.  Doni,  “Akses  Kamera  Cctv  Dari  Jarak  Jauh  Untuk  Monitoring Keamanan  Dengan  Penerapan  Pss,” Evolusi :  Jurnal  Sains  dan
Manajemen , vol.
8,
no. 1, Mar. 2020,
doi: 10.31294/EVOLUSI.V8I1.7142.
[5]  D.  Libertin,  “Sistem  Pemantauan  Ruangan  Laboratorium  Dengan Raspberry Pi Camera,” Electrices , vol. 2, no. 1, pp. 11–16, May 2020, doi: 10.32722/EES.V2I1.1960.
[6]  R. Hussin, M. R. Juhari, N. W. Kang, R. C. Ismail, and A. Kamarudin, “Digital  Image  Processing  Techniques  for  Object  Detection  From Complex Background Image,” Procedia Eng , vol. 41, pp. 340–344, Jan. 2012, doi: 10.1016/J.PROENG.2012.07.182.
[7] D.  Gupta  and  S.  Choubey,  “Discrete  Wavelet  Transform  for  Image Processing,” 2014.
[8] G.  K.  Ijemaru et  al. , “Image processing system using MATLAB-based analytics,” Bulletin of Electrical Engineering and Informatics , vol. 10, no. 5, pp. 2566–2577, Oct. 2021, doi: 10.11591/EEI.V10I5.3160.
[9] S.  Marchand-Maillet,  “Discrete  Geometry  for  Image  Processing,” Advances in Imaging and Electron Physics , vol. 106, no. C, pp. 185–237, Jan. 1999, doi: 10.1016/S1076-5670(08)70271-4.
[10]  H.  Mulyawan,  “Identifikasi  Dan  Tracking  Objek  Berbasis  Image Processing Secara Real Time,” 2011, Accessed: Jun. 19, 2023. [Online]. Available: http://www.eepis-its.edu
[11]  F. Christian, “Modul pembelajaran raspberry PI,” 2017.
[12]  “Human  Detection  Menggunakan  Metode  Histogram  Of  Oriented Gradients (Hog) Berbasis Open_Cv | Jurnal Pendidikan Teknik Elektro.” https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jurnal-pendidikan-teknik- elektro/article/view/12064 (accessed Jun. 19, 2023).
[13]  M.  KURNIAWAN,  M.  I.  KURNIAWAN,  U.  SUNARYA,  and  R. TULLOH,  “Internet  of  Things:  Sistem  Keamanan  Rumah  berbasis Raspberry  Pi  dan  Telegram  Messenger,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika , vol. 6, no. 1, p. 1, Apr. 2018, doi: 10.26760/elkomika. v6i1.1.