## SISTEM DETEKSI DAN PERHITUNGAN JUMLAH MANUSIA DALAM RUANGAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

## DETECTION AND CALCULATION SYSTEM NUMBER OF PEOPLE USING THE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK METHOD
Deni Tri Laksono 1) , Indana Nihayatul Husna 2) , Miftachul Ulum 3) , Adi Kurniawan Saputro 4) , Dian Neipa Purnamasari 5) , Monika Faswia Fahmi 6)
1,2,3,4 Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Jl. Raya Telang, PO BOX 2 Kamal, Bangkalan Jl. Raya Kamal, Bangkalan E-mail : 1)* deni.laksono@trunojoyo.ac.id , 2) indananihayatul20@gmail.com ,
3) miftachul.ulum@trunojoyo.ac.id , 4) adi.kurniawan@trunojoyo.ac.id *Corresponding author email.

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  di  bidang  elektronik  memberikan  dampak  positif  dalam berbagai  aspek  kehidupan  manusia,  salah  satunya  dalam  bidang  monitoring  atau  pengawasan keamanan.  Pekerjaan  untuk  menghitung  jumlah  pengunjung  dalam  suatu  ruangan  sangat  mudah apabila dilakukan dalam skala yang kecil, namun akan menjadi sulit apabila perhitungan tersebut dilakukan  pada  skala  yang  besar.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  pada  bidang  computer  vision yaitu  deep  learning,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  dan  menghitung  jumlah  manusia (people  counter)  secara  otomatis.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  dari  deep  learning yaitu  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Penelitian  dilakukan  menggunakan  kamera secara real time Berdasarkan hasil pengujian, metode CNN dapat mendeteksi objek manusia dengan tingkat akurasi sebesar 86%, sistem dapat menghitung jumlah objek manusia dengan tingkat akurasi sebesar 62% dengan kondisi yang berbeda-beda seperti intensitas cahaya dan sudut kamera dalam pengambilan pengujian. Sedangkan tingkat akurasi jumlah orang  yang masuk, keluar dan jumlah orang dalam ruangan dengan hasil data reporting  yang disimpan dalam bentuk file .csv memiliki tingkat akurasi sebesar 73% ketika orang masuk, 64% ketika orang keluar dan 62% ketika orang dalam  ruangan.  Selain  itu,  sistem  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  100%  dalam  menghitung jumlah orang dan memberikan output ruangan penuh ketika dalam ruangan melebihi nilai batas.
Kata kunci : pemantauan; kamera; real-time ; CNN; people counter

## ABSTRACT
Electronics technology is developing quickly, and this has a favorable effect on many elements of human existence, including monitoring and security surveillance. If the calculations are carried out on a big scale, the task of counting the number of visitors in a room will be challenging. This work intends to automatically detect and count the number of individuals (people counter) using computer vision  technologies,  namely  deep  learning.  This  study  makes  use  of  the  Convolutional  Neural Network (CNN) technique, a deep learning algorithm. study which was also done in real time with a  camera  According  to  test  data,  the  CNN  approach  has  an accuracy  rate  of  86%  for  detecting human objects, and it has a 62% accuracy rate for estimating the number of human objects under various test situations, such as varying light intensity and camera angle. While the level of accuracy for counting how many people are coming in, going out, and staying in the room with data reporting results that are kept as a.csv file has an accuracy rate of 73% when individuals log in, 64% when people are going outside, and 62% when people are staying inside. Also, the system generates a value for accuracy in counting persons and members of 100%.
Keywords: Monitoring; camera; real-time; CNN; people counter.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  pesat di bidang elektronik memberikan dampak  positif  dalam  berbagai  aspek kehidupan manusia, salah satunya dalam bidang  monitoring  atau  pengawasan keamanan. Sistem pengawasan keamanan dengan menggunakan kamera
CCTV telah banyak diaplikasikan dalam berbagai tempat, mulai dari perumahan, perkantoran,  hingga  tempat  umum seperti mall atau  pusat  perbelanjaan. Dalam  penggunaan  kamera  CCTV, sistem monitoring yang dilakukan dapat dilakukan secara real-time atau merekam kejadian yang terjadi dan dapat diakses  kembali  pada  waktu  yang dibutuhkan[1].
Namun,  perhitungan  massa  secara manual dapat memakan waktu dan tidak selalu akurat. Oleh karena itu, penggunaan  teknologi  seperti  teknologi deteksi manusia dan perhitungan otomatis dapat membantu mempercepat dan memperbaiki akurasi dalam menghitung  jumlah  orang  yang  hadir pada suatu acara atau kegiatan[2].
Teknologi people counting biasanya melibatkan penggunaan algoritma
pemrosesan  gambar  dan deep  learning untuk  menghitung  jumlah  orang  secara akurat, menghindari kesalahan hitungan dan  mengoptimalkan  performa  sistem. Beberapa teknologi people counting juga menggunakan  teknologi  pengolahan data real-time untuk  memonitor  lalu lintas  orang  secara  langsung  dan memberikan  informasi  yang  berguna secara langsung[3].
Dengan menggunakan teknologi deteksi kepala dan perhitungan otomatis yang  akurat,  perhitungan  kerumunan dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat.  Informasi  jumlah  orang  yang hadir dapat digunakan untuk mengoptimalkan  kebutuhan  keamanan dan  logistic  lainnya,  serta  membantu para penyelenggara acara dalam melakukan  perencanaan  kegiatan  dan peningkatan  kualitas  acara  di  masa mendatang[4]. Dalam perhitungan kerumunan,
object  detection dapat  digunakan  untuk mendeteksi  lokasi  kepala  manusia  pada citra  atau  video,  yang  kemudian  dapat digunakan  untuk  menghitung  jumlah orang yang hadir. Dengan menggunakan teknologi object detection , sistem pengawasan dapat menjadi lebih efektif dan efisien dalam memantau keramaian dan mencegah terjadinya  kejadian  yang tidak diinginkan[5].
Deep  learning merupakan  sebuah cabang  dari machine  learning yang menggunakan  arsitektur  jaringan  syaraf tiruan  yang  terdiri  dari  banyak  lapisan ( layer )  untuk  memproses  data. Deep learning digunakan  untuk  mempelajari pola-pola  kompleks  dalam  data  seperti gambar, suara, teks dan lain-lain dengan memanfaatkan  komputasi  yang  sangat paralel dan berdaya tinggi[6].
Convolutional  Neural  Network telah digunakan dalam banyak aplikasi seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, segmentasi citra dan lain-lain. Beberapa contoh  aplikasi  pengenalan  wajah  dan klasifikasi gambar, seperti pada penggunaan filter pada media sosial atau aplikasi pencarian gambar.
Convolutional  Neural  Network juga digunakan  dalam  industri  kendaraan otonom untuk pengenalan jalan, deteksi pejalan  kaki  dan  pengenalan  rambu- rambu lalu lintas[7][8][9].
Berdasarkan permasalahan dan solusi tersebut,  maka  penulis  melakukan penelitian  tentang  “Sistem  Deteksi  dan Perhitungan  Jumlah  Orang  Dalam
Ruangan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network ”. Dalam penelitian  ini  diharapkan  penggunaan metode Convolutional  Neural  Network akan  memberikan  hasil  deteksi  yang lebih  cepat  dan  lebih  akurat  dalam menghitung jumlah orang dalam ruangan.  Dengan menggunakan  kamera secara real-time dan  proses deep learning ,  sistem  dapat  mendeteksi orang-orang  yang  bergerak  di  ruangan dan  menghitung  jumlah  orang  dengan akurat.  Hasil  output  dari  penelitian  ini yaitu hasil pendeteksian dan perhitungan
jumlah  orang  yang  ditampilkan  dalam sebuah  aplikasi  yang  berisi  proses pengambilan  citra  secara real-time dan pengolahan database jumlah orang yang ada dalam ruangan. Penelitian ini dapat memudahkan
pengguna
dalam memantau  jumlah  orang  yang  berada dalam  ruangan  serta  dapat  membantu dalam mengambil keputusan operasional yang lebih baik dan efisien. penelitian ini akan  memberikan  kontribusi  yang signifikan  dalam  bidang  teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan serta  dapat  diterapkan  dalam  berbagai industri  seperti  pusat  perbelanjaan maupun gedung perkantoran.

## METODE
Pada  sesi  ini  akan  dijelaskan mekanisme  dari  proses  sistem  deteksi manusia  dan  perhitungan  jumlah  orang yang  dapat  ditampilkan  dalam  sebuah aplikasi.

## A. Diagram Blok
Diagram  blok  dari  sistem  penelitian ini  dimulai  dari  pembacaan  objek menggunakan  kamera webcam sebagai data  input.  Setelah  data  input  berhasil dibaca, data input, data akan dikirim ke personal  computer (PC) . Data  yang diterima  oleh personal  computer (PC) akan  diolah  menggunakan  algoritma yang  diterapkan  yaitu  menggunakan metode Convolutional  Neural  Network
(CNN).  Proses  yang  terjadi  dalam pengolahan data menggunakan algoritma  CNN  ini  yaitu  mendeteksi orang yang ada dalam ruangan kemudian akan diolah untuk menghitung jumlah  orang   menggunakan data  input yang  diambil  dari webcam .  Hasil klasifikasi  perhitungan  jumlah  orang akan  diteruskan  ke visual  studio  code untuk pengolahan tampilan menggunakan Graphical User Interface
(GUI). Dari GUI ini dapat menampilkan beberapa  menu  dari  sistem  ini  yaitu menu start cam , tampilan database dan exit  application .  Aplikasi  GUI  akan menampilkan notifikasi atau
pemberitahuan  jika  ruangan  sudah penuh.[10]
Diagram  blok  sistem  ditunjukkan pada gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1 Diagram Blok Sistem
B. Proses Training Training dilakukan untuk
membentuk  model  dari  ResNet50  yang kemudian  digunakan  sebagai  sistem klasifikasi.  Tahap  pertama  dilakukan proses load  dataset orang  dan  bukan orang  sebanyak  300  citra  ke  dalam sistem  sebagai  data  masukan  untuk training .  Selanjutnya  citra  3  dimensi diperkecil menjadi resolusi 64 × 64 agar komputasi  dapat  berjalan  lebih  cepat. Terdapat  dua  kelas  dari dataset yang dijadikan input dalam  proses training ,
yaitu manusia dan objek lain. Selanjutnya proses ekstraksi fitur dilakukan dari stage 1 sampai dengan 5.
Pada  langkah  pertama  citra  akan dikonvolusi melalui convolutional layer dengan ukuran stride 2 dan kernel filter 7×7. Feature  map yang  dihasilkan  dari proses  konvolusi  tersebut  dinormalisasi oleh batch  normalization .  Tujuan  dari proses normalisasi adalah untuk mengurangi  beban  komputasi  dengan membuat  nilai  output  dari layer sebelumnya  yang  bervariasi  menjadi  1 skala  yang  sama.  Hasil  normalisasi kemudian  diteruskan  ke layer aktivasi, dimana fungsi aktivasi ReLU ( Rectified Linear Unit ) digunakan untuk membuat hasil ekstraksi fitur menjadi non-linear. Kemudian pada max-pooling layer dapat mengurangi  nilai  output  dari  fungsi aktivasi  sebelum  mengirimkannya  ke langkah 2.[11] Kombinasi lapisan antara convolutional  block dan identity  block digunakan  untuk  melakukan  proses ekstraksi fitur antara langkah 2 sampai 5. Citra  mengalami  peningkatan  dimensi dan pereduksian pada blok-blok ini. Tipe arsitektur  pada  kedua  blok  tersebut terdiri dari 3 tahapan konvolusi dengan ukuran kernel filter 1×1, 3×3, dan 1×1. Tipe arsitektur tersebut digunakan untuk menghemat waktu pada proses komputasi yang biasanya dikenal
dengan  sebutan  ‘ bottleneck’ .  Setelah proses  dari  ekstraksi  fitur  selesai kemudian feature  map diproses  ke dalam fully  connected  layer untuk melakukan  proses  prediksi  dibantu dengan fungsi aktivasi softmax .[13]

## C. Perancangan Aplikasi
Perancangan  desain  sistem  aplikasi menggunakan software  visual  studio code dan diintegrasikan dengan SQ-Lite ,
berikut tampilan program, antara lain[14][15]:
1. Menu Utama Menu utama yaitu berisi tampilan database yang  digunakan untuk menampilkan data orang yang ada  dalam  ruangan,  orang  yang keluar  dan  orang  yang  masuk ruangan  serta  tanggal  hasil  deteksi dari frame  input yang  dihubungkan dengan SQ-Lite secara real-time . Dari  tampilan database tersebut
dapat  menyimpan database dalam bentuk .csv
sehingga akan mempermudah  pengguna  nya  untuk monitoring ruangan.  Selain  itu pengguna  dapat  melihat  tanggal sesuai  dengan  yang  diinginkan  dan dapat  menghapus database yang tidak  digunakan.  Tampilan  menu utama dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 Tampilan Menu Utama
2. Menu start cam
Pada  menu start  cam digunakan  untuk menampilkan frame input dalam mendeteksi  dan  menghitung  jumlah  orang serta dapat menampilkan notifikasi ruangan penuh apabila melebihi dari nilai batas yang dimasukkan.  Tampilan  menu start  cam dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3 Tampilan Menu StartCam
3. Menu Exit Application
Pada  menu exit  application digunakan  untuk  mengeluarkan  dari aplikasi  GUI  yang  sedang  berjalan. Tampilan  menu exit  application dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4 Tampilan Menu Exit Application

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengujian Deteksi Manusia Menggunakan Metode CNN Dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, didapatkan data hasil pengujian  sehingga  dapat  diketahui persentase keberhasilan alat. Pengujian ini dilakukan  untuk  mengetahui  apakah metode  CNN  mampu  mendeteksi  objek manusia.  Berikut  merupakan  tabel  hasil pengujian deteksi objek orang menggunakan metode CNN yang ditunjukkan pada Tabel 1
Tabel 1 Hasil Uji deteksi Orang
Uji
Ke
Hasil Pengujian
Terdeteksi Objek Lain Terdeteksi Sebagai Orang
1 √ - 2 √ - 3 √ - 4 √ - 5 √ - 6 √ - 7 √ - 8 √ - 9 √ - 10 - √ 11 √ - 12 √ - 13 - √ 14 √ - 15 √ -
Dari  data  yang  diperoleh  dari  hasil pengujian  deteksi  manusia  diatas  didapatkan nilai keberhasilan dan kegagalan sesuai dengan rumus berikut.
Keberhasilan
= 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100% (1) = 13 15 × 100%
= 86%
Pada  pengujian  deteksi  orang  pada penelitian  ini  dapat  diketahui  bahwa  dalam melakukan  pemrosesan  citra  yang  merupakan bagian utama dalam sistem ini yaitu pada tahap training . Dalam pengujian ini dilakukan untuk menguji  apakah  sistem  dapat  mendeteksi manusia  dalam  berbagai  posisi.  Dari  hasil pengujian  didapatkan  tingkat  keakuratan sistem sebesar 86%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem dapat mengklasifikasikan  objek  manusia  dengan menggunakan  metode  CNN  dengan  baik,  hal ini  dikarenakan  pada  metode  CNN  ini dilakukan  dengan  tahap training yang  akurat dengan  pola  yang  akurat  sehingga  dapat mendeteksi  manusia  dalam  berbagai  posisi. Berikut  merupakan  gambar  dari  pendeteksian manusia  yang  ditunjukkan  pada  gambar gambar 5.
Gambar 5 Tampilan Pendeteksian Manusia
Namun  terdapat  sedikit  kesalahan pada sistem ketika mendeteksi manusia, yaitu  sistem  mendeteksi  kipas  sebagai manusia  dikarenakan  bentuk  dari  kipas mirip  dengan  bentuk  kepala  manusia sehingga  mendeteksi  sebagai  manusia seperti yang ditunjukkan pada gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6 Pendeteksian Objek Lain

## Menjadi Manusia

## B. Pengujian    Perhitungan  Jumlah
Manusia Dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, didapatkan data hasil pengujian  perhitungan  jumlah  objek manusia sehingga dapat diketahui persentase keberhasilan alat. Dari pengujian  perhitungan  jumlah  manusia didapatkan informasi berupa jumlah orang yang ditandai dengan bounding box pada objek  manusia  yang  terdeteksi  beserta nilai  akurasi  sistem  dalam  mendeteksi objek  manusia.  Hasil  dari  perhitungan jumlah  manusia  yang  dideteksi  oleh sistem akan dibandingkan dengan jumlah perhitungan  manusia  secara  manual (nyata).  Hasil  dari  perhitungan  jumlah
manusia  oleh  sistem  dapat  disimpan secara otomatis dalam bentuk .csv melalui SQ-Lite .  Berikut  merupakan  tampilan perhitungan jumlah manusia.

## Gambar 7 Perhitungan Manusia
Perbandingan  hasil  perhitungan yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk mengetahui  seberapa  baik  akurasi  dari fitur yang digunakan. Berikut
merupakan tabel hasil pengujian jumlah manusia yang ditunjukkan oleh Tabel 2.
Tabel  2 Hasil  Uji  Perhitungan  Jumlah manusia Uji Ke Jumlah Objek Hasil Pengujian Sesuai  Tidak Sesuai 1 10 5 5
2 11 7 4
3 10 5 5 4
14 6 8 5
12 6 6
6 15 7 8
7 12 6 6
8 12 6 6 9
15 8 7
10 15 7 8
11 15 8 7
12 8 5 3
13 9 5 4
14 7 7 0
15 10 7 3
16 8 6 2
17 10
8 2 18 4 2
2
19 4
3
1
20
10 8 2
21
10 9 1 22 10 10 0 23 10 8 2 24 8 6 2 25 7 3 4 Total 256 158 98 Dari  data  yang  diperoleh  dari  hasil pengujian deteksi manusia diatas
didapatkan  nilai  keberhasilan  dan kegagalan sesuai dengan rumus berikut. = ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100% (2) = 158 246 × 100%  = 62%
Pada pengujian selanjutnya  yaitu perhitungan orang, pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah sistem dapat  menghitung  manusia.  Hasil  dari pengujian ini memiliki tingkat keakuratan  sebesar  64%,  hal  tersebut dikarenakan  terdapat  beberapa  faktor yang  mempengaruhi  dalam  proses pengujian seperti cahaya yang
berpengaruh dalam memperoleh jumlah perhitungan yang didapat. Pencahayaan yang tinggi dapat memberikan kejelasan gambar dan perbedaan warna antar pixel yang  cukup  kontras,  sehingga  semakin memperlancar  proses  pemisahan  antara objek  dan  latar.  Selain  itu,  jarak  objek terhadap  kamera  juga  mempengaruhi keakuratan dalam proses deteksi.
Apabila  dalam  pengujian  memiliki penempatan  sudut  kamera  yang  rendah maka ketika terdapat objek yang datang secara  bergerombol,  maka  sistem  akan susah  dalam  membedakan  antara  satu objek dengan objek lain.
Dengan adanya data jumlah orang yang ada maka dapat dilanjutkan dengan perhitungan  tingkat  akurasi  pengujian jumlah orang dengan rumus.
Keberhasilan orang masuk = 100% − ( 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 × 100%)  (3) = 100% −   ( 76 281 × 100%) = 73% Keberhasilan orang keluar = 100% − ( 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 × 100%)  (4) = 100% −   ( 17 47 × 100%)
= 64% Keberhasilan orang didalam
= 100% − ( 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 × 100%) (5)
= 100% −   ( 98 256 × 100%) = 62%
Keberhasilan orang output
= 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100% (6) = 25 25 × 100% = 100%
Selanjutnya, yaitu pengujian sistem keseluruhan. Pada pengujian ini terdapat beberapa  uji  yang  diambil  yaitu perhitungan  jumlah  orang  yang  masuk, keluar  dan  dalam  ruangan  serta  hasil output  dari  sistem.  Pada  perhitungan yang tercatat pada aplikasi dan perhitungan  pada  data  report  file  .csv memiliki  nilai  dengan  selisih  sedikit, dari sini dapat diketahui bahwa akurasi data  report  adalah  73%  ketika  orang masuk,  64%  ketika  orang  keluar  dan 62%  ketika  orang  dalam  ruangan.  Dari pengujian  tersebut  juga  memberikan hasil  output  berupa  notifikasi  ruangan penuh  yang  sesuai  ketika  ruangan melebihi batas. Sehingga dapat disimpulkan  nilai  akurasi  pada  hasil output sistem adalah 100%.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil perancangan sistem,  implementasi  dan  uji  coba program  yang  telah  dilakukan  pada penelitian  ini,  maka  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Dari hasil pengujian deteksi manusia, metode  CNN  dapat  dengan  baik mengenali  objek  manusia  dengan tingkat keberhasilan sebesar 86%.
2. Dari  hasil  pengujian  perhitungan manusia,  sistem  menghitung  jumlah objek manusia dengan tingkat akurasi sebesar 62% dengan kondisi yang  berbeda-beda  seperti  intensitas cahaya  dan  sudut  kamera  dalam pengambilan pengujian.
3. Dari  hasil  pengujian  keseluruhan sistem,  sistem  dapat  menghitung jumlah orang yang masuk, keluar dan jumlah orang dalam ruangan dengan hasil  hasil  data  reporting  yang disimpan  dalam  bentuk  file  .csv memiliki tingkat akurasi sebesar 73% ketika  orang  masuk,  64%  ketika orang  keluar  dan  62%  ketika  orang dalam  ruangan.  Selain  itu,  sistem dapat menghitung jumlah orang dan memberikan  output  ruangan  penuh ketika  dalam  ruangan  melebihi  nilai batas. Dari pengujian tersebut menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. D. Khan, H. Ullah, M. Ullah, and N.  Conci,  “Person  Head  Detection
Based  Deep  Model  for  People Counting  in  Sports  Videos  Person Head  Detection  Based  Deep  Model for  People  Counting  in  Sports Videos,” 2019  16th  IEEE  Int.  Conf. Adv.  Video  Signal  Based  Surveill. , no.  September,  pp.  1–8,  2019,  doi:
10.1109/AVSS.2019.8909898.
[2]  S. Basalamah and S. D. Khan, “Scale
Driven Convolutional Neural Network Model for People Counting and Localization in Crowd Scenes,”
IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  71576– 71584, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2918650.
[3]  D. Satriaji, Y. Suprapto, T.
Telekomunikasi, P. P. Surabaya, and
J.  J.  A.  I,  “Rancangan  Monitoring
Dan  Kontrol  Fasilitas  Ruang  Kelas Dengan  Graphic  User  Interface Berbasis Raspberry Pi Menggunakan Smartphone Di Politeknik Penerbangan Surabaya,” vol. 2, no. 1, pp. 38–42, 2018.
[4]  B. Putra, G. Pamungkas, B. Nugroho, and F. Anggraeny, “DETEKSI DAN MENGHITUNG MANUSIA MENGGUNAKAN,” vol. 02, no. 1,
pp. 67–76, 2021.
[5]  A.  Mobilenetv,  “Sistem  Otomatis Pendeteksi Wajah Bermasker Menggunakan  Deep  Learning,”  vol. 10, no. 1, 2021.
[6]  L. R. Ihtisyamuddin, J. T. Elektro, F. T.  Industri,  and  U.  I.  Indonesia,
“PEOPLE COUNTING DAN PENGUKURAN  JARAK  UNTUK INDOOR MONITORING BERBASIS PEMROSESAN CITRA
mencapai derajat Sarjana S1 Disusun oleh :  Luthfi  Radifan  Ihtisyamuddin Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia Yogyakarta,” 2020.
[7]  “ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK ( CNN ) BERDASARKAN CITRA KEPALA SKRIPSI Oleh : MUHAMMAD  FAHMI  ABIDIN,”
2021.
[8]  N. Dewi and F. Ismawan, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network  untuk  Sistem  Pengenalan Wajah,”  vol.  14,  no.  1,  pp.  34–43, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i1.8989. [9]  S.  I.  Cho,  “Vision-based  People Counter  Using  CNN-based  Event Classification,”
IEEE Trans.
Instrum.  Meas. ,  vol.  PP,  no.  c,  p.  1, 2019, doi: 10.1109/TIM.2019.2959853. [10]  Ryansyah,  “Identifikasi  Tingkatan Warna Pada Kopi Roasting Menggunakan Metode HSV Berbasis  Mobile,”  Terap.  Inform. Nusant., vol. 1, no. 10, pp. 520–526, 2021. [11] A. K. Panggabean, A. Syahfaridzah, and  N.  A.  Ardiningih,  “Mendeteksi Objek  Berdasarkan  Warna  Dengan Segmentasi Warna Hsv Menggunakan  Aplikasi  Matlab,”
METHOMIKA  J.  Manaj.  Inform. dan  Komputerisasi  Akunt.,  vol.  4, no.  2,  pp.  94–97,  2021,  doi: 10.46880/jmika.vol4no2.pp94-97. [12] Ellif, S. H. Sitorus, and R. Hidayati, “KLASIFIKASI  KEMATANGAN
PEPAYA MENGGUNAKAN UANG WARNA HSV DAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER,”  Coding  J.  Komput. dan Apl., vol. 09, no. 01, pp. 66–75,
2021.
[13]  I.  S.  Areni,  I.  Amirullah,  and  N. Arifin,  “Klasifikasi  Kematangan Stroberi Berbasis Segmentasi Warna dengan  Metode  HSV,”  J.  Penelit. Enj.,  vol.  23,  no.  2,  pp.  113–116,
2019, doi: 10.25042/jpe.112019.03. [14] A. Dalimunthe, “Deteksi Kematangan Buah Manggis Berdasarkan Fitur Warna Citra Kulit Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HSV,” Skripsi, p. 89, 2021. [15]  R.  Rahmadewi,  G.  L.  Sari,  and  H. Firmansyah,
“Pendeteksian
Kematangan  Buah  Jeruk  Dengan Fitur Citra Kulit Buah Menggunakan Transformasi  Ruang  Warna  HSV,” JTEV  (Jurnal  Tek.  Elektro  dan
Vokasional), vol. 5, no. 1.1, p. 166, 2019, doi: 10.24036/jtev.v5i1.1.107560.