## Deteksi Aktivitas Mencurigakan Peserta Computer Based Test Menggunakan IP Camera

## (Suspicious Activity Detection for Computer Based Test by Using IP Camera )
Muhammad Ihsan Zul [1]* , Dzaky Kurniawan [2] , Rahmat Suhatman [3]
[1][2][3] Teknik Informatika Politeknik Caltex Riau, Pekanbaru, Indonesia
E-mail: [ihsan, rahmat]@pcr.ac.id, dzakyk@alumni.pcr.ac.id

## KEYWORDS:
ABSTRACT Suspiciuous Activities, IP Camera, Feature Extraction, K-Nearest Neighbor Common surveillance device that used to monitor an area is known as CCTV. The CCTV will provide  results  in  the  form  of  video  recordings,  which  can  then  be  accessed  by  wireless communication.  In  its  use,  CCTV  needs  humans  to  monitor  the  real  condition  of  the area/place. Then the use of CCTV becomes less efficient when used to oversee a place where the  room rarely  has movement.  Because  CCTV  cannot  detect or identify  suspicious  actions automatically. This research aim to develop a method that can be used to identify the activity (irregular  movements)  automatically.  In  this  case,  the  change  to  be  determined  was  the activities towards the Politeknik  Caltex  Riau  Computer  Based Test  (CBT)  participants.  The CBT  room  has  been  employed  by  the  IP  Camera  to  identify  participant  activities.  The  IP camera captures the image and the image is then processed by the feature extraction method. Proposed  feature  exctraction method are  background  subtraction  and  pixel mapping.  Pixel mapping is a method that maps objects based on specified ratio data. There are 18 ratio data generated by this feature extraction process. The determination of the illegal activities done by using  the  k-Nearest  Neighbor.  The  Algorithm detects  the illegal movement  by  using  502 datasets, and the accuracy obtained was between 98%  - 98.4% with an average accuracy of 98.2% for the value of neighborliness = 3. The result can conclude that the method can identify the illegal activities of a CBT participant in the CBT room. KATA KUNCI: ABSTRAK Aktivitas Mencurigakan, IP Camera, Ekstraksi Ciri, K-Nearest Neighbor Perangkat  pengawasan  yang  sering  digunakan  adalah  CCTV.  CCTV ini  akan memberikan hasil  berupa  rekaman  video  yang  kemudian  dapat  diakses  dengan  komunikasi  wireless. Dalam  pemanfaatannya,  CCTV  tetap  harus  dijaga  oleh  sumber  daya  manusia  untuk memberikan peringatan. Hal ini menyebabkan tidak efisiennya penggunaan CCTV, apalagi ketika digunakan untuk mengawasi sebuah ruangan jarang digunakan. Hal ini terjadi karena CCTV tidak dapat mendeteksi atau mengidentifikasi aktivitas mencurigakan secara otomatis. Sehingga  dibutuhkan  metode  yang  dapat  mengidentifikasi  aktivitas  secara  otomatis. Penelitian ini mengajukan pengembangan metode untuk mengidentifikasi aktivitas. Aktivitas yang akan diidentifikasi adalah aktivitas peserta ujian berbasis komputer (CBT) di Politeknik Caltex Riau. Ruang CBT telah dilengkapi dengan kamera IP untuk mengidentifikasi aktivitas peserta. Kamera IP menangkap citra dan citra tersebut kemudian diproses metode ekstraksi ciri background subtraction dan pemetaan piksel. Pemetaan piksel merupkan suatu metode yang memetakan objek berdasarkan data rasio yang ditentukan. Terdapat 18 data rasio yan dihasilkan  oleh proses  ektraksi  ciri ini.  Kemudian penentuan  aktivitas  yang mencurigakan dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  k-nearest  neighbor.  Algoritma  mendeteksi aktivitas mencurigakan dengan menggunakan 502 datasets. Tingkat akurasi yang didapatkan adalah antara 98% - 98,4% dengan rata-rata akurasi sebesar 98,2% untuk nilai ketetanggaan =  3.  Beradasarkan  capaian  akurasi  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  ini  dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan peserta ujian berbasis komputer di ruang CBT.

## I. P ENDAHULUAN
CCTV  merupakan  perangkat  kamera  yang digunakan  untuk  pengawasan.  Hasil  rekaman kamera CCTV berupa rekaman video yang disimpan
di dalam perangkat decoder atau hardisk. Akibatnya rekaman  ini    membutuhkan  media  penyimpanan dengan kapasitas yang cukup besar. Selain itu, agar proses pemantauan berjalan efektif, CCTV
membutuhkan  manusia  untuk  memantau  kejadian yang terjadi di area yang diawasi, sehingga informasi bisa didapatkan dengan cepat. Beberapa CCTV tidak dapat  mendeteksi  atau  mengidentifikasi  gerakan objek  yang  dipantau.  Sehingga  penggunaan  CCTV ini  hanya  digunakan  untuk  memantau  tanpa memiliki  kemampuan  lebih,  khususnya  dalam mengidentifikasi  gerakan  objek.  Pengidentifikasian objek  dibutuhkan  untuk  mengembangkan  sistem pemantauan cerdas. Sistem yang dapat mengingatkan penggunanya untuk mengenali gerakan-gerakan  yang  mencurigakan.  Sehingga kemampuan  kamera  pengawas  perlu  ditingkatkan untuk  mengidentifikasi  dan  mengenali  aktivitas secara otomatis.
Keterbatasan  kamera  CCTV  dapat  diselesaikan oleh  IP  Camera.  Saat  ini,  IP  Camera  merupakan salah satu kamera pemantau yang populer digunakan untuk  mengawasi  suatu  area  atau  objek.  Sehingga sejak  IP  Camera  diperkenalkan,  kemampuan  IP kamera  jauh  di  atas  kamera  CCTV  yang  masih menggunakan data analog. IP Camera memanfaatkan  citra  digital  dalam  proses  streaming data.  IP  Camera  juga  memiliki  kemampuan  dalam berkomunikasi  dengan  internet,  karena  telah dilengkapi  dengan Internet  Protocol .  Sehingga  IP Camera  merupakan  pilihan  yang  lebih  baik  dalam pemantauan. Akan tetapi, beberapa IP kamera belum dilengkapi dengan kemampuan dalam pendeteksian objek. Kebanyakan IP Camera sudah menggunakan fitur  deteksi  gerak  namun  tidak  adaptif  dengan perubahan  lingkungan.  Pada  umumnya  IP  Camera belum  memiliki  fitur  yang  dimanfatakan  untuk pendeteksian dan identifikasi aktivitas manusia.
Widyawan  [1]  menggunakan  IP  Camera  dalam mendeteksi  pergerakan  objek  secara  dinamis  dan adaptif. Penelitian ini menghasilkan algoritma yang mampu  menangani  perubahan  kondisi  area  yang ditangkap.  Sehingga  mampu  memisahkan  antara objek dan latar belakang ( background ) dengan baik. Namun,  penelitian  tersebut  tidak  mendeteksi  dan mengidentifikasi  pergerakan  yang  dilakukan  oleh suatu objek, khususnya manusia.
Penelitian  yang  dilakukan  Zul  [2],  menggunakan IP  Camera  dalam  pendeteksian  aktivitas  manusia. Aktivitas  yang  dikenali  antara  lain,  berdiri,  duduk, jongkok dan telentang. Zul mengembangkan metode pendeteksian aktivitas dengan menerapkan background  subtraction.  Pendeteksian  ini  terbatas pada  jenis  gereka  yang  akan  dikenali.  Sehingga
belum  mengidentifikasi  aktivitas  tersebut  secara dalam, seperti mencurigakan atau tidak mencurigakan.
Kedua  penelitian  yang  dijabarkan  pada  paragraf sebelumnya  jelas  memiliki  keterbatasan  dalam mendeteksi  aktivitas  yang  mencurigakan.  Sehingga pemanfaatan  hasil  kedua  penelitian  tersebut  belum sampai  dalam  tahap  analisis  aktivitas  secara  lebih mendalam.  Penelitian  ini  mengajukan  metode yang digunakan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan. Aktivitas  mencurigakan  pada  umumnya  perlu diidentifikasi  di  tempat-tempat  tertentu  yang membutuhkan  pengawasan.  Seperti  bank,  museum, dan area-area strategis yang membutuhkan pengawasan tinggi. Di dunia pendidikan, pengawasan juga dibutuhkan saat pelaksanaan ujian atau  tes.  Saat  ini  Ujian  Berbasis  Komputer  (UBK) atau Computer  Based  Test (CBT)  telah  diterapkan untuk pelaksanaan test/ujian. Hal ini sejalan dengan berkembangnya  teknologi  yang  dimanfaatkan  di dunia pendidikan.
Politeknik Caltex Riau (PCR) telah menggunakan CBT  dalam  penerimaan  mahasiswa  baru.  Setiap tahun kegiatan ini diikuti oleh lebih dari 1500 calon mahasiswa.  Sehingga  penelitian  pendeteksian aktivitas  mencurigakan relevan diterapkan di ruang CBT  PCR.  Penelitian  ini  diarahkan  untuk mendeteksi  aktivitas  mencurigakan  peserta  CBT ketika  mengerjakan  soal  pennerimaan  mahasiswa baru.
Penelitian  ini  melakukan  pengembangan  metode untuk  mengidentifikasi  aktivitas  mencurigakan peserta  ujian  CBT  PCR  dengan  menggunakan  IP Camera.  Proses  identifikasi  aktivitas  mencurigakan dilakukan dengan menerapkan background subtraction dan pemetaan piksel untuk ekstraksi ciri objek  yang  akan  dikenali.  Pendeteksian  dilakukan dengan menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor. Pengujian  kehandalan  hasil  deteksi  dilakukan dengan mengevaluasi data training yang dihasilkan. Evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan  k-fold cross validation.

## II. M ETODOLOGI

## A. Arsitektur Sistem
IP  Camera  berfungsi  untuk  menangkap  citra secara  kontinu  untuk  selanjutnya  dapat  diproses menjadi  suatu  citra  digital.  Kemudian  server berfungsi  sebagai  tempat  pemrosesan  suatu  citra,
238   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 1, No. 3, November 2019, hlm. 236-243
membandingkan  citra  testing  dengan  citra  training, dan  mengidentifikasi  pola  aktivitas  peserta  ujian. Selanjutnya pengguna (pengawas) dapat mengakses web  /  sistem  pada  ruangan  yang  berbeda  melalui internet.  Gbr.  1  merupakan  gambaran  umum arsitektur sistem.
Gbr. 1 Aristektur Sistem

## B. Perancangan Sistem
Akuisisi Citra (Kamera IP) Pemisahan Objek (Background Subtraction) Citra Template Objek Tersegmentasi Ekstraksi Ciri Data Hasil Ekstraksi Ciri Data Training Pemberian Label

## Gbr. 2 Proses Training Sistem
Gbr.  2 merupakan  proses  training yang dikembangkan. Proses digunakan agar sistem dapat mengenali  pola  aktivitas  mencurigakan  dari beberapa  citra  training  yang  disimpan  dalam  basis data.  Pemrosesan  ini  membutuhkan  tahap-tahap hingga  menghasilkan  data  training  yang  memiliki akurasi  pendeteksian  tinggi.  Proses  yang  dilewati antara lain:

## 1) Akusisi Citra
Akuisisi  citra  merupakan  proses  pertama  kali yang dilakukan untuk mendapatkan citra digital. Citra  digital  yang  dihasilkan  berformat  *.jpg. Citra  ini  ditangkap  dengan  mengembanggakan sistem  pengakuisis  citra  dengan  mengakses  IP Camera. Akuisisi dilakukan secara otomatis oleh sistem.

## Gbr. 3 Contoh hasil akuisisi citra

## 2) Preprocessing/Praproses
Pada  tahap  ini  bertujuan  untuk  memudahkan dalam  proses  ekstraksi  ciri.  Pada  tahap  ini dilakukan  proses  pemisahan  objek  dengan  latar belakang atau background, dimana  metode yang digunakan  adalah Background  Substraction . Penggunaan  metode  ini  dapat  dilihat  pada referensi  [3] - [5].  Metode ini dapat bekerja  jika dilakukan  penetapan  citra  latar  yang  akan digunakan. Selanjutnya citra yang baru ditangkap akan dibandingkan dengan citra latar dengan citra objek yang diidentifikasi sebagai objek terpilih.
Gbr. 4 Metode Background Substraction
Pemisahan  objek  dengan  latar  belakang  juga dilakukan  dengan  mengatur  nilai threshold . Threshold merupakan  nilai  toleransi  yang digunakan  untuk  mendefinisikan  kesamaan  nilai RGB  suatu  piksel  citra  pada  citra  latar  dengan objek.  Perbandingan  citra  dengan  menggunakan nilai threshold dilakukan  dengan  menggunakan rata-rata nilai RGB setiap piksel pada citra [1].
3 ) , ( ) , ( ) , ( ) , ( y x g y x g y x g y x g B G R o    (1)
3 ) , ( ) , ( ) , ( ) , ( y x f y x f y x f y x f B G R o    (2) ) ) , ( ( ) , ( ) ) , ( ( T y x g y x f T y x g o o o     (3)
Gbr. 5 Citra yang dijadikan sebagai template/background
Gbr. 6 Contoh citra aktivitas
Gbr. 7 Citra yang sudah tersegmentasi

## 3) Ekstraksi Ciri
Proses  ekstraksi  ciri  dilakukan  untuk  mencari pixel  objek  yang  telah  dipisahkan.  Metode  ini kemudian  disebut  sebagai  metode  pemetaan piksel. Ciri setiap objek ditentukan berdasarkan 9 data dari rasio lebar dan tinggi yaitu, 𝑋1 , 𝑋2 , 𝑋3 , 𝑋4 , 𝑋5 , 𝑋6 , 𝑋7 , 𝑋8 , 𝑋9 , 𝑌1 , 𝑌2 , 𝑌3 , 𝑌4 , 𝑌5 , 𝑌6 , 𝑌7 , 𝑌8 , 𝑌9 yang nantinya akan dijadikan sebagai atribut pada data training dalam pengklasifikasian menggunakan algoritma k-NN. Berikut ini adalah contoh citra yang dilakukan proses ekstraksi ciri.
(a)

## (b)
Gbr. 8 (a) titik pada objek, (b) pembagian area objek
Titik  yang  telah  didefinisikan  dihitung rasionya  dengan  cara  membandingkan  nilai tersebut ke nilai acuan. Perhitungan nilai ini dapat dilihat  pada  persamaan  (5)-(22).  Variabel  yang digunakan  sebanyak  18  data,  yaitu  9  rasio  lebar berupa 𝐿1 , 𝐿2 , 𝐿3 , 𝐿4 , 𝐿5 , 𝐿6 , 𝐿7 , 𝐿8 , 𝐿9 dan  9 rasio  tinggi  berupa 𝑇1 , 𝑇2 , 𝑇3 , 𝑇4 , 𝑇5 , 𝑇6 , 𝑇7 , 𝑇8 , 𝑇9 .  Titik  yang  telah  diidentifikasi  dihitung dengan persamaan berikut:
T(x, y)   = min(𝑥, 𝑦) + max (𝑥, 𝑦) 2 (4)
𝑋1 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 33 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 7 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (5)
𝑋2 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 32 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 8 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (6)
𝑋3 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 31 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 9 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (7)
𝑋4 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 30 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 10 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (8)
𝑋5 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 29 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 11 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (9)
𝑋6 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 28 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 12 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (10)
𝑋7 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 27 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 13 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (11)
𝑋8 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 26 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 14 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (12)
𝑋9 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 25 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 15 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (13)
𝑌1 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 34 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 24 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (14)
𝑌2 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 35 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 23 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (15)
𝑌3 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 36 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 22 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (16)
𝑌4 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 37 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 21 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (17)
𝑌5 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (18)
𝑌6 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 3 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 19 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (19)
𝑌7 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 4 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 18 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (20)
𝑌8 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 5 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 17 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (21)
𝑌9 = 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 6 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 16 ) 𝑑(𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 2 , 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 20 ) (22)

## 4) Proses Testing
Terdapat dua tahapan yang sama yang digunakan untuk testing dan training .  Tahapan  tersebut adalah  Akusisi  Citra  dan  Ekstraksi  Ciri.  Kedua tahapan  ini  juga  diterapkan  pada  saat testing. Akan  tetapai  pada  tahap  testing  diterapkan algoritma  yang  digunakan  untuk  mendeteksi
aktivitas berdasarkan data training. Algoritma ini termasuk  ke  dalam  kelompok  Supervised Learning atau Classification [6]. Algoritma yang digunakan  dalam  pendeteksian  ini  adalah  k- nearest neighbor atau k-NN.

## 5) Klasifikasi k-NN
Algoritma k-NN bekerja dengan mengukur jarak setiap  data training ke  setiap  data testing . Pengukuran jarak ini dilakukan dengan menggunakan  persamaan Euclidean  Distance (ED) [6]. Data akan diklasifikasikan berdasarkan jarak  terdekat  ke  sebanyak 𝑘 data  training. 𝐾 adalah  variabel  yang  ditentukan. 𝐾 akan  diuji untuk menentukan akurasi pendeteksian terbaik.

## C. Pengujian
Pengujian  penelitian  ini  dilakukan  dengan mengevaluasi data training dengan menggunakan k- fold  cross  validation [6].  Metode  ini  dilakukan dengan  menguji  data  training  yang  dihasilkan  ke dirinya  sendiri  dengan  menggunakan  algoritma  k- NN. Pengujian ini juga dilakukan untuk mendapatkan nilai threshold terbaik yang digunakan untuk  background  sutraction,  serta  memilih  nilai 𝑘 terbaik untuk algoritma k-NN.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengumpulan Data Training
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan akusisi  citra  aktivitas  peserta  ujian  secara  random. Citra digital yang dihasilkan berformat *.jpg dengan ukuran 256x144 piksel. Pengambilan citra berada di dalam  suatu  ruangan  yang  sudah  dilakukan pengaturan sebelumnya.
Gbr. 9 Proses Akusisi Citra
Kemudian  dilakukan  proses  pemisahan  objek dengan latar belakang.

## Gbr. 10 Latar Belakang atau background
Setelah itu citra aktivitas akan diberi label, dimana pada penelitian ini label akan diberikan kadalam dua label,  yaitu  aktivitas  mencurigakan  atau  tidak mencurigakan.  Berikut  ini  hasil  pengumpulan  data training system.
Gbr. 11 Aktivitas Mencurigakan

## Gbr. 12 Aktivitas Tidak Mencurigakan
Gbr. 14 dan Gbr.15 merupakan hasil pengumpulan data training yang  kemudian  akan  disimpan  ke dalam database .  Gbr.  14  merupakan  citra  yang ditangkap  dan  diintentifikasi  sebagai  gerakan mencurigakan. Karena objek yang diawasi menoleh ke  area  lain  yang  dilarang  pada  saat  pelaksanaan
CBT.  Sedangkat  Gbr.  15  merupakan  objek  yang tidak  melalukan  aktivitas  yang  dilarang  pada  saat pelaksanaan  CBT.  Sehingga  diidentifikasi  sebagai kegiatan yang tidak mencurigakan.
Gbr. 14 dan Gbr. 15 kemudian diekstraksi cirinya. Setiap  citra  akan  diproses  untuk  mendapatkan  data rasio melalui metode pemetaan piksel. Data training yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel I.
T ABEL I. D ATA T RAINING
Aktivitas X1 X2 X3 X.. Y1 Y2 Y3 Y.. TM 1,24 0,18 0,31 …  1,17  0,12 0,3 … TM 1,23 0,43 0,22 …  1,17  0,13  0,29  … M 1,23 0,47 0,39 …  1,16  0,13  0,31  … TM 1,24 0,35 0,33 …  1,15  0,13  0,31  … M 1,22 0,45 0,22 …  1,16  0,12 0,3 … TM 1,23 0,2 0,5 …  1,17  0,13  0,24  … M 1,21 0,22 0,57 …  1,17  0,15  0,25  … M 1,22 0,44 0,27 …  1,17  0,13 0,3 … TM 1,22 0,22 0,79 ... 1,18 0,15 0,26 … M 124 0,41 0,5 …  1,17  0,14  0,31  … M 1,25 0,45 0,34 …  1,16  0,12  0,29  …

## B. Hasil Perancangan Antarmuka
Antarmuka  dirancang  dengan  menggunakan framework bootstrap. Antarmuka sistem
mengakomodir  informasi  secara  langsung  tentang aktivitas CBT yang sedang dipantau.
Gbr. 13 Halaman Menu Identifikasi
Gbr. 14 Halaman Menu Training

## Gbr. 25 Halaman Menu Data Pengujian
Gbr.  14,  15,  dan  16  merupakan  beberapa  hasil perancangan system identifikasi aktivitas mencurigakan  peserta  ujian CBT Politeknik  Caltex Riau yang dibangun berbasis web, dimana pada Gbr. 14  adalah  halaman  menu  identifikasi.  Halaman  ini akan memproses atau melakukan proses identifikasi terhadap aktivitas peserta ujian. Pada Gbr. 15 adalah halaman  menu  training,  dimana  pada  menu  ni pengguna  dapat  melakukan  penambahan  data training system . Gbr. 16 adalah halaman menu data pengujian,  dimana  pada  menu  ini  merupakan summary, yang  akan  menampilkan  data  hasil identifikasi aktivitas peserta ujian yang teridentifikasi sebagai aktivitas mencurigakan.
Gambaran  umum  hasil  pengujian  dapat  dilihat pada Tabel II.
T ABEL II. H ASIL P ENGUJIAN Nilai K Akurasi (%) 10 kali percobaan Akurasi 1 2 … 9 10 Min Max Avg 3 98.2 98.4 … 98.2 98 98 98.4 98.2 5 98.4 98 … 98 98.2 97.8 98.4 98.12 7 98.2 98 … 97.6 97.8 97.6 98.2 97.86 9 97.6 97.6 … 97.4 97.4 97.4 97.6 97.52 11 97.6 97.4 … 97.4 97.4 97.2 97.6 97.42 13 97 97.2 … 97.4 97.4 97 97.4 97.28 15 97.2 97.2 … 97 97 97 97.2 97.1 17 97.2 97.2 … 97.2 97 97 97.2 97.08 19 96.6 97 … 97 97 96.6 97.2 97 21 97.2 97 … 97 97.2 97 97.2 97.08 23 96.8 97 … 97.2 96.8 96.4 97.2 97 25 97.2 97.2 … 97 97 96.8 97.2 97

## C. Pengujian dan Analisis
1) Nilai k Terbaik
Pengujian  nilai 𝑘 terbaik  dilakukan  dengan menggunakan tools KNIME dengan
menggunakan  data  training  yang berjumlah 502 data,  dimana  terdapat  252  aktivitas  tidak mencurigakan  dan  250  aktivitas  mencurigakan. Nilai  k  yang  diuji  yaitu  dari 𝑘  =  3 hingga 𝑘  = 25 . Nilai 𝑘 terbaik ditentukan berdasarkan nilai akurasi  paling  tinggi  dengan  menggunakan 𝑘 - Fold  Cross Validation . K-Fold Cross Validation akan  mengambil  data  secara  random  dari  data training  yang  dimiliki,  yang  nantinya  akan dijadikan sebagai data testing. Pada pengujian ini, data  dibagi  kedalam  10  partisi.  Masing-masing dari  10  partisi,  9  partisi  akan  digunakan  sebagai data  training,  dan  1  partisi  akan  digunakan sebagai  data  testing.  Pengujian  ini  dilakukan untuk  masing-masing  nilai 𝑘 sebanyak  10  kali. Berikut ini grafik hasil pengujian nilai 𝑘 terbaik.

## Gbr. 36 Grafik Akurasi Nilai k
Dari hasil pengujian yang dilakukan, nilai akurasi tertinggi yang didapatkan berada pada range 98% - 98,4% dengan rata-rata akurasi 98,2%. Terlihat bahwa nilai akurasi semakin menurun berdasarkan  kenaikan  nilai 𝑘 .  Berdasarkan  nilai akurasi tersebut, maka penelitian ini menggunakan  nilai 𝑘  =  3 .  Beberapa  kesalahan pendeteksian terjadi karena perubahan lingkungan dengan kondisi yang tidak signifikan. Setelah dilakukan kajian dan analisis, perubahan yang tidak signifikan didapatkan karena pengaruh bayangan  manusia  dari  cahaya  matahari  yang masuk  melalui  jendela bertirai. Sehingga cahaya yang mempengaruhi agak sedikit samar.
98,2 98,12 97,86 97,52 97,42 97,28 97,1 97,08 97 97,08 97 97 96 96,5 97 97,5 98 98,5 99 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 N ila i A ku ra si ( % ) Nilai K Grafik Akurasi Akurasi Minimum Akurasi Maksimum Akurasi Rata-Rata

## 2) Nilai Threshold
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan nilai threshold antara 5 –  60  dengan menggunakan kelipatan 5. Pengujian ini dilakukan  dengan  menggunakan  4  gambar  yang berbeda  untuk  setiap  label,  yaitu  aktivitas mencurigakan dan aktivitas tidak  mencurigakan. Pengujian ini dilakukan untuk mendapatkan nilai threshold terbaik  yang  akan  digunakan  oleh system,  agar  system  dapat  melakukan  proses ekstraksi ciri dengan baik tanpa terganggu noise yang  ada  pada  citra.  Berikut  hasil  pengujian threshold .
T ABEL III. P ENGUJIAN N ILAI T RESHOLD
Treshold Aktivitas Tidak Mencurigakan Mencurigakan 5 - - - - - - - - 10 - - - - - - - - 15 - - - - - - - - 20 - - - - - - - - 25 - - - - - - - - 30 - - - - - - - - 35 ✓ - - ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 40 - - - - ✓ ✓ ✓ ✓ 45 ✓ ✓ ✓ - ✓ ✓ ✓ ✓ 50 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ 55 ✓ ✓ - - - - ✓ - 60 ✓ ✓ - ✓ - - - -
Setelah  dilakukan  pengujian  nilai threshold dengan  menggunakan  4  citra  untuk  masing- masing  label,  nilai threshold 45 -50  dianggap dapat  memisahkan  objek  dengan  cukup  baik. Oleh  karena  itu,  berdasarkan  pengujian  yang dilakukan, nilai threshold .

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  berhasil  mengidentifikasi  aktivitas mencurigakan  dengan  akurasi  antara  98%  -  98,4% dengan rata-rata akurasi 98,2%. Hasil ini didapatkan dengan  menggunakan  502  data training yang  diuji
dengan menggukan k-fold cross validation . Sehingga  data  training  dan  metode  yan  diajukan dapat  diimplementasikan  untuk  sistem  pendeteksi aktivitas  mencurigakan  bagi  peserta  ujian  masuk berbasis komputer.
Metode  ini  tentu  memiliki  kekurangan,  salah satunya  adalah  perubahan  lingkungan  yang  sangat signifikan,  seperti  pengaruh  lampu  dan  lain-lain. Sehingga  perlu  dilakukan  uji  coba  lanjutan  untuk kondisi  ruangan  yang  beragam  agar  metode  dapat menyesuaikan  diri  dengan  perubahan  lingkungan yang  tidak  signifikan  karena  pengaruh  cahaya matahari.

## R EFERENSI
[1] Widyawan, Zul, M.I., & Nugroho, L.E. Adaptive Motion Detection  Algorithm  using  Frame  Differences  and Dynamic  Template  Matching  Method .  The  9th International  Conference  on  Ubiquitous  Robots  and Ambient Intelligence, 2–5, 2012
[2] Zul,  M.I.,  Muslim,  I.,  &  Hakim,  L. Human  Activity Recognition by Using Nearest Neighbor Algorithm from Digital  Image .  2017  International  Conference  on  Soft Computing, Intelligent System and Information Technology (ICSIIT)
[3] Zul,  M.I.,  Widyawan  &  Nugroho,  L.E.. Deteksi  Gerak dengan  Menggunakan  Metode  Frame  Differences  pada IP Camera . 5th International Conference on Information Technology  and  Electrical  Engineering  (CITEE). Yogyakarta:  Jurusan  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi UGM 2012.
[4] Kenchannavar,  H.  H.,  Patkar,  G.  S.,  Kulkarni,  U.  P.,  & dan Math, M. M. Simulink Model for Frame Difference and  Background  Subtraction  comparision  in  Visual Sensor  Network .  The  3rd  International  Conference  on Machine Vision (ICMV 2010). Hongkong.
[5] Mishra, S., Mishra, P., Chaudhary, N. K., & dan Asthana, P. A Novel Comprehensive Method for Real Time Video Motion  Detection  Surveillance.  International  Journal  of Scientific dan Engineering Research 2011.
[6] J. Han, M. Kamber and J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques,  United  State  of  America:  Elsevier  (The Morgan Kaufmann), 2011.