## SISTEM PENDETEKSI PELANGGAR JARAK SOSIAL COVID-19 BERBASIS VIDEO MENGGUNAKAN ALGORITMA YOLOv3
1 Putri Setiya Ningsih, 2 Achmad Fahrurozi Prodi Informatika, Teknologi Industri, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Jalan Margonda Raya 100, Depok, Jawa Barat
2 achmad.fahrurozi12@gmail.com

## Abstrak
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  telah  menetapkan  wabah Corona  Virus  Disease  2019 (Covid-19)  ke  dalam  status  pandemik  yang  diikuti  oleh  Pemerintah  Indonesia  dengan menyatakan Covid-19 sebagai kedaruratan kesehatan masyarakat yang wajib dilakukan upaya penanggulangan.  Salah  satu  tindakan  yang  dilakukan  oleh  Pemerintah  untuk  mencegah penyebaran virus Corona yang lebih luas dan dampaknya terhadap banyak sektor di Indonesia adalah  dengan  pemberlakuan  jaga  jarak  dan  menghindari  kerumunan.  Tindakan  pencegahan ini  disebut  sebagai  protokol  kesehatan  physical  distancing.    Kendati  demikian,  penerapan protokol  kesehatan  tersebut  cenderung  diabaikan  oleh  masyarakat.  Salah  satu  cara  untuk mengatasi masalah ini adalah dengan memantau jarak fisik antar objek manusia dan membuat sistem pendeteksian otomatis yang digunakan untuk mendeteksi jumlah objek manusia yang ada pada  suatu  area  tertentu  dan  jarak  diantara  objek  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membangun  sistem  pemantauan  jarak  fisik  menggunakan  algoritma  YOLOv3  dengan  bahasa pemrograman  Python.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer berupa  video  berdurasi  15  detik  dengan  rate  20  fps  dan  format  MP4.  Secara  umum,  sistem mendeteksi jumlah objek manusia yang terdapat dalam tiap frame dari video, untuk kemudian mendeteksi pelanggar jarak sosial dalam frame tersebut. Hasil rata - rata akurasi dari deteksi objek adalah 83,07% dan hasil  rata – rata akurasi dari deteksi pelanggar jarak sosial adalah 86,24%.
Kata Kunci : pendeteksian, jarak sosial, video, machine learning, YOLOv3

## Abstract
The World Health Organization (WHO) has declared Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) as a pandemic followed by the Government of Indonesia which declared COVID-19 as a public health emergency that must be taken into account based on Presidential Decree No. 11 of 2020. One of the actions taken is One of the measures taken by the Government to prevent the wider spread of the Coronavirus and its impact on many sectors in Indonesia is the implementation of social distancing and avoiding crowds. This precaution is referred to as the physical distancing health protocol. However, the implementation of these health protocols tends to be ignored by the  public.  One  way  to solve  this  problem  is to  monitor the  physical distance  between  human objects  and  create  an  automatic  detection  system  that  is  used  to  detect  the  number  of  human objects  in  a  certain  area  and  the  distance  between  these  objects.  This  study  aims  to  build  a physical  distance  monitoring  system  using  the  YOLOv3  algorithm  with  the  Python programming language. The data used in this study is primary data in the form of a 15-second video with a rate of 20 fps and MP4 format. In general, the system detects the number of human objects contained in each frame of the video and then detects social distancing offenders in that frame.  The  average  accuracy  of  object  detection  is  83.07%  and  the  average  accuracy  of detection of social distancing violators is 86.24%.
Keywords : detection, social distance, video, machine learning, YOLOv3

## PENDAHULUAN
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO) telah menyatakan Corona Virus Disease 2019 (Covid- 19) sebagai pandemi dan berdasarkan Keputusan  Presiden  Nomor  11  Tahun  2020 tentang  Penetapan  Kedaruratan  Kesehatan Masyarakat,  Pemerintah  Indonesia  menyatakan Covid-19  sebagai  kedaruratan  kesehatan masyarakat  yang  wajib  dilakukan  upaya penanggulangan,  [1].  Pada  laporan  tertanggal 6  September  2020,  WHO  menyebutkan bahwa  di  seluruh  dunia  penderita  Covid-19 telah mencapai 27 juta kasus, dengan 900.000 diantaranya  meninggal  dunia.  Dalam  data tersebut,  kasus  Covid-19  di  Indonesia mencapai  190.665,  dengan  tingkat  kematian mencapai  7.940  kasus  [2].  Berdasarkan  data tersebut, diperoleh kesimpulan bahwa tingkat penyebaran  Covid-19  lebih  tinggi  dibanding dengan Severe  Acute  Respiratory  Syndrome (SARS)  yang  pernah  menyebar  sebelumnya [3]. Sejak kemunculannya, pandemi Covid-19 memberikan banyak pengaruh terhadap berbagai sektor [4]. Untuk mengatasi pengaruh  penyebaran  Covid-19  terhadap berbagai sektor di Indonesia, Pemerintah telah melakukan  beberapa  tindakan  pencegahan. Salah  satu  tindakan  pencegahan  tersebut adalah menerapkan aturan untuk menghindari kerumunan dan menjaga jarak.
Pencegahan  berupa  jaga  jarak  tersebut bertujuan  untuk  menghindari  meluasnya penyebaran virus Corona, diperkenalkan oleh WHO  sebagai  protokol  kesehatan physical
distancing . Selain Indonesia, beberapa negara lain  yang  telah  mengkonfirmasi  penyebaran Covid-19  juga  melakukan  berbagai  upaya pencegahan  lainnya.  Bentuk  pencegahan  lain yang  dilakukan  tersebut  diantaranya  berupa pembatasan  terhadap  pergerakan  warga  di luar  rumah  ( lock  down )  maupun  pembatasan transportasi  umum.  Upaya  pencegahan  ini memunculkan  berbagai  inovasi  di  bidang teknologi,  diantaranya  pembuatan  sistem yang  dapat  mengawasi  pergerakan  antar masyarakat pada ruang public  ( social distancing ).  Sistem  semacam  ini  diharapkan dapat meningkatkan kesehatan publik di masa pandemi Covid-19 melalui penerapan physical  distancing .  Pada  penelitian  ini diusulkan  sistem  pendeteksi  objek  manusia dan  penentuan  jarak  diantara  objek-objek tersebut dalam suatu citra digital.
Metode yang menggabungkan pendeteksian  objek  dan  perhitungan  jarak objek  ini  dikenal  sebagai physical  distance detection, dengan  tujuan  untuk  mengukur jarak  antar  objek  [5].  Deteksi  objek  maupun physical distance detection banyak dimanfaatkan  pada  beberapa  bidang  seperti bidang  medis,  robotika  [6],  dan surveillance [7].  Deteksi  objek  secara  otomatis  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma deep  learning ,  yang  didasarkan  pada  dua pendekatan  yaitu  pendekatan  berdasarkan regresi  (metode  satu  tahap)  dan  berdasarkan region proposal (metode dua tahap). Algoritma deep  learning yang  menggunakan pendekatan region  proposal antara  lain
Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN)  [8], Spatial  Pyramid  Pooling Network (SPP-Net)  [9], Fast R-  CNN  [10], dan Faster R-CNN [11]. Algoritma-algoritma tersebut  melakukan  pengenalan  maupun pendeteksian  objek  pada  citra  melalui klasifikasi  ulang  dengan  mengimplementasi- kan  model  ke  citra  di  beberapa  lokasi  dan skala,  kemudian  memberi  nilai  pada  citra sebagai bahan evaluasi, sehingga termasuk ke dalam  pendekatan  dua  tahap.  Algoritma dengan  pendekatan  satu  tahap  melakukan pengenalan  objek  tanpa  melalui  klasifikasi ulang,  sehingga  menjadi  lebih  cepat,  antara lain You  Look  Once  Only (YOLO)  [12], YOLOv2 [13], dan YOLO-LITE [14].
Algoritma  YOLO  menerapkan neural network pada  sebuah  citra,  di  mana  prosedur yang  diterapkan  adalah  membagi  citra menjadi  daerah  segmentasi,  kemudian  meng- hitung  probabilitas  masing-masing  daerah segmentasi.  Daerah  segementasi  yang  men- dapat  skor probabilitas  tertinggi  dianggap memuat  objek  yang  diamati  atau  ingin dideteksi, untuk selanjutnya dilakukan prediksi bounding  box yang  memuat  objek tersebut.  Penelitian  terdahulu  menunjukkan bahwa  YOLO  dapat  melakukan  pengenalan objek dengan kecepatan 45 frame per second secara real-time [12].  Penelitian  lainnya dilakukan oleh Zhang menggunakan algoritma YOLOv2 untuk membangun sistem pengenalan rambu lalu lintas secara real-time . Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode  modifikasi  YOLO  tersebut  dapat
mendeteksi  rambu  lalu  lintas  dengan  lebih cepat  dan  lebih  baik  [15].  Sementara  hasil penelitian  Liu menunjukkan bahwa algoritma YOLOv2 memberikan tingkat akurasi maupun  kecepatan  deteksi  yang  baik  dalam pendeteksian  pejalan  kaki  berbasis  citra  [16]. Jupiyandi menggunakan algoritma modifikasi YOLO  untuk  mendeteksi  jumlah  mobil  pada suatu lahan parkir sehingga dapat mengetahui jumlah  kapasitas  parkir  yang  masih  tersedia secara real-time [17].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian ini  mengusulkan  sistem  pendeteksi  pelanggar jarak  sosial  pada  masa  pandemi  Covid-19 menggunakan  algoritma  YOLO  Versi  3 (YOLOv3).  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat memberikan sistem pendeteksi pelanggar  jarak  sosial  dengan  performa  yang baik,  yang  dapat  digunakan  sebagai  media pendukung  dalam  pencegahan  penyebaran wabah COVID-19.

## METODE PENELITIAN
Algoritma YOLO ( You Only Look Once )
Algoritma  YOLO  merupakan  salah satu  algoritma deep  learning yang  dapat melakukan pendeteksian objek dengan akurat dan relatif cepat. Pada penelitiannya, Redmon menyatakan  bahwa  tingkat  akurasi  YOLOv3 hampir  sama  dengan  SSD  dengan  kecepatan tiga  kali  lebih  cepat.  Selain  itu,  jika dibandingkan  dengan  algoritma  RetinaNet, YOLOv3  memiliki  performa  yang  hampir sama  namun  dengan  kecepatan  pendeteksian
3,8x  lebih  cepat  [18].  Algoritma  YOLO
sebagai algoritma pendeteksian objek menggunakan  pendekatan  yang  berbeda dibanding  algoritma  pendeteksian  lainnya, yaitu  dalam  hal  penerapan  jaringan  syaraf tunggal  pada  keseluruhan  citra. Jaringan  ini membagi citra menjadi beberapa daerah yang disebut  daerah  segmentasi.  Langkah  se- lanjutnya,  jaringan  syaraf  tersebut  mem- prediksi bounding box dan probabilitas untuk masing-masing  daerah  segementasi  tersebut, untuk kemudian membandingkan probabilitas tiap daerah dengan tujuan mengklasifikasikan suatu  objek  dalam  daerah  tersebut  sebagai objek  yang  diamati  atau  bukan.  Tahap  akhir dari  algoritma  ini  adalah  memilih bounding box dengan  skor  tertinggi  untuk  dijadikan sebagai  pemisah  antara  objek  yang  diamati dengan objek lainnya dalam suatu citra.
Seiring  perkembangan  kebutuhan  dan riset,  telah  dilakukan  modifikasi  maupun pengembangan  terhadap  algoritma  YOLO, diantaranya  YOLOv2,  YOLO-LITE,  dan YOLOv3.  Algoritma  YOLO-LITE  merupakan pengembangan dari YOLO yang dikembangkan agar dapat dijalankan pada komputer portable seperti laptop atau smartphone yang memiliki keterbatasan Graphics Processing Unit (GPU) [14]. Di sisi lain, algoritma  YOLOv3 merupakan  salah  satu  pengembangan  YOLO yang  memiliki  kerangka  kerja  yang  akurat  di
bidang computer  vision dengan  menerapkan pembelajaran yang mendalam [19]. Perbedaan mendasar  antara  algoritma  YOLOv3  dengan versi  YOLO  lainnya  adalah  bahwa  YOLOv3 memiliki performa atau kinerja yang semakin meningkat pada deteksi objek.
Sistem Pendeteksi Pelanggar Jarak Sosial Metode dalam penelitian ini menggunakan  algoritma  YOLOv3  object detection  pada  frame  video  yang  memuat beberapa  objek  manusia.  Pendeteksi  objek manusia  tersebut  dilakukan  oleh  rekaman kamera  pada  beberapa  jalan  yang  datanya diambil  dan  data  video  yang  terdiri  dari beberapa  frame  berupa  citra  digital  akan diproses  oleh  Google  Colaboratory.  Alur diagram  sistem  pendeteksi  pelanggar  jarak sosial disajikan pada Gambar 1.
Berdasarkan Gambar 1 di atas, tahapan awal  yang  dilakukan  adalah  menginput  data dengan format mp4 yang diperoleh dari visual yang  sudah  diambil  dari  kamera  digital ataupun kamera CCTV. Selanjutnya pengambilan  frame  dilakukan  jika  terdapat minimal  dua  objek  manusia,  di  mana  tiap frame  tersebut  akan  diproses  melalui  tahap image  processing  pada  Google  Colaboratory menggunakan metode YOLO object detection untuk  menghitung  jarak  antara  dua  objek manusia  atau  lebih  dalam  frame  tersebut.
Gambar 1. Alur Diagram Sistem Pendeteksi Pelanggar Jarak Sosial
Apabila  jarak  suatu  objek  manusia  dengan objek  manusia  lainnya  kurang  dari  1  meter, maka  bounding  box  yang  terbentuk  akan berwarna  merah.  Value  yang  dihasilkan  akan dihitung  sebagai  pelanggaran  terhadap  salah satu  protokol  kesehatan  yang  berlaku,  yaitu physical  distance  atau  jarak  sosial.  Jika  jarak antara  suatu  objek  manusia  dengan  objek manusia  lainnya  lebih  dari  1  meter,  maka bounding tersebut akan berwarna hijau.
Pada penelitian ini diperlukan beberapa tahapan yaitu dengan membuat flowchart sistem kerja  dari  pendeteksian  jarak  sosial  ( physical distancing  detection )  untuk  mempermudah pembuatan  program  seperti  yang  disajikan pada  Gambar  2. Input rekaman  video  adalah proses  memasukan  rekaman  video  yang
dibutuhkan  oleh  program  untuk  mendeteksi pelanggar jarak sosial. Video yang digunakan merupakan  data  primer  dengan  durasi  antara 20 detik sampai 40 detik. Secara umum, video yang  dijadikan  penelitian  memuat  minimal dua  objek  manusia.  Video  yang  digunakan sebagai data tidak bersifat realtime.
Pada  Gambar  2,  tahap  Mendeteksi Jarak  Pada  Setiap  Objek  Manusia  adalah tahap ketika program sudah memulai mendeteksi objek manusia kemudian mendeteksi  jarak  antara  objek  manusia  satu dengan yang lainnya. Jarak Antar Objek < 50 Pixels  adalah  ketika  program  sudah  berhasil mendeteksi  jarak  antar  objek  yang  diduga manusia,  kemudian  dilakukan  pengambilan frame  pada  setiap  objek  yang  terdeteksi.
Gambar 2. Flowchart Sistem Pendeteksian Jarak Sosial Menggunakan YOLO V3
Frame  akan  terbentuk  jika  program  telah mendeteksi beberapa objek manusia, minimal dua  objek.  Selanjutnya  jika  pada  proses decision  objek  tidak  melanggar  jarak  sosial maka bounding  box akan  berwarna  hijau  dan jika  objek  melanggar  jarak  sosial  maka bounding  box akan  berwarna  merah. Output
Menghitung  Jumlah  Pelanggar  Jarak  Sosial adalah  hasil  dari  program  berupa  jumlah orang  yang  terdeteksi  pada  jarak  tidak  aman pada setiap frame.
Hasil output program  menggunakan format  mp4.  Setelah  pelanggar  jarak  sosial terhitung,  selanjutnya  terdapat  pengukuran performa dari program berdasarkan ketepatan prediksi  objek  manusia  dan  prediksi  jumlah pelanggar  jarak  sosial.  Pengukuran  performa ini  didasarkan  pada  tingkat  akurasi  terhadap dua  aspek,  yaitu  aspek  pendeteksian  objek berupa  manusia  dalam  frame  dan  aspek pendeteksian  pelanggar  maupun  jumlah pelanggar  jarak  sosial.  Pada  penelitian  ini digunakan  metode  perhitungan  akurasi  yang berbeda  dibanding  perhitungan  akurasi  pada kasus supervised  learning .  Tingkat  akurasi pendeteksian objek diukur berdasarkan perbandingan  jumlah  orang  secara  aktual pada  frame  dan  jumlah  objek  yang  dideteksi sebagai  manusia  oleh  sistem.  Sementara tingkat akurasi terhadap pendeteksian pelanggar  jarak  sosial  dihitung  berdasarkan perbandingan  jumlah  pelanggar  jarak  sosial yang  sebenarnya  dan  jumlah  pelanggar  jarak sosial  yang  dideteksi  oleh  sistem.  Secara matematis dirumuskan seperti (1) dan (2).
(1)
(2)
dengan:
m  = jumlah objek manusia sebenarnya d   = jumlah objek yang dideteksi sebagai manusia oleh sistem
e   = jumlah orang yang terdeteksi dengan
benar sebagai pelanggar maupun bukan pelanggar jarak sosial
s   = jumlah bounding box

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengambilan Data dan Pengambilan
Frame Uji Pada penelitian ini dilakukan pengamatan terhadap 1 video uji berdurasi 15 detik  dengan rate 20  fps,  sehingga  jumlah total frame yang diuji coba pada penelitian ini adalah  300  frame.  Karena  input  dalam penelitian  ini  berupa  video,  maka  hasil deteksi pelanggar jarak sosial disajikan frame per  frame,  dengan  beberapa  frame  hasil deteksi dijadikan sebagai perwakilan. Beberapa frame tersebut diantaranya adalah frame ke-1, frame  ke-21,  frame  ke-41,  frame  ke-101  dan frame ke-281, selanjutnya dinotasikan sebagai f1, f2, f3, f4, dan f5. Uji coba dilakukan untuk mengetahui  apakah  program  dapat  berjalan dengan  yang  diharapkan.  Analisis  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk
mengamati  perbandingan  antara  hasil  proses pendeteksian  citra  digital  dari  sistem  yang dikembangkan  dengan  hasil  yang  diamati. Berdasarkan  hal  tersebut  dapat  diketahui tingkat keberhasilan sistem yang di- kembangkan  dalam  menentukan  jumlah pelanggar jarak sosial dalam suatu video.

## Implementasi dan Uji Coba
Pengujian dilakukan dengan cara menghitung jumlah pelanggar jarak sosial dan mengklasifikasikan  jumlah  pelanggar  jarak sosial  dengan  menggunakan  metode  YOLO object  detection  untuk  menghitung  jarak antara  minimal  2  objek  manusia  atau  lebih. Program  YOLO  detection  object  akan menghitung  jarak  antar  objek  manusia  yang terdeteksi  dalam  tiap  frame  dalam  video input.  Selanjutnya  diperoleh  pelanggar  jarak sosial  yang  terdeteksi  dan  ditandai  dengan bounding box berwarna merah untuk menunjukkan  adanya  objek  yang  melanggar jarak sosial untuk kemudian dihitung
jumlahnya  dan  ditampilkan  pada  tiap  frame dari  video  input.  Hasil  pendeteksian  oleh model  YOLO  terhadap  f1  disajikan  pada Gambar 3.
Tingkat  keberhasilan  dari  deteksi terhadap  f1  dalam  aspek  perhitungan  jumlah orang  adalah  100%,  karena  jumlah  objek yang  diamati  sebanyak  5  objek  dan  program berhasil  mendeteksi  semua  objek  dengan tingkat  kegagalan  adalah  0%.  Sementara tingkat  keberhasilan  untuk  deteksi  dan perhitungan  jarak  sosial  juga  100%,  karena jarak  pada  setiap  objek  dalam  frame  sudah sesuai dengan ketentuan dalam menjaga jarak sosial,  ditandai  stiker  berwarna  hitam  yang ada pada lantai. Selanjutnya hasil pendeteksian  terhadap  f2  disajikan  pada Gambar  4.  Pada  hasil  deteksi  f2  terdapat sebanyak  2  pelanggar  jarak  sosial.  Namun hasil  itu  tidak  sesuai  karena  program mendeteksi objek lain sebagai pelanggar jarak sosial.
Gambar 3. Hasil Deteksi Objek dan Pelanggar Jarak Sosial Terhadap f1
Gambar 4. Hasil Deteksi Objek dan Pelanggar Jarak Sosial Terhadap f2
Gambar 5. Hasil Deteksi Objek dan Pelanggar Jarak Sosial Terhadap f3
Tingkat  keberhasilan  dari  deteksi terhadap  f2  dalam  aspek  perhitungan  jumlah orang  adalah  60%,  dikarenakan  program mendeteksi  objek  lain  yang  bukan  termasuk objek  manusia.  Untuk  tingkat  kegagalannya adalah 40% dikarenakan terdapat 2 objek lain yang tidak memenuhi kriteria manusia namun dideteksi  sebagai  objek  manusia.  Objek  yang memenuhi  kriteria  sebagai  manusia  dalam penelitian  ini  adalah  5,  namun  dideteksi sebanyak 7. Tingkat keberhasilan dari deteksi perhitungan jarak sosial adalah (4/7)*100% = 57,14%.  Terdapat  objek  lain  yang  terdeteksi sebagai  objek  manusia  dan  melanggar  jarak sosial.  Tingkat  kegagalannya  adalah  42,86%,
karena  terdapat  objek  selain  manusia  yang terdeteksi dan program  mendeteksi ada objek dengan  jarak  yang  dekat.  Berikutnya  hasil pengujian pada f3 dapat dilihat pada Gambar 5.  Pada  f3  tidak  terdapat  pelanggar  jarak sosial  dan  terdapat  objek  manusia  yang  tidak terdeteksi  dikarenakan  objek  bersinggungan sehingga  hanya  satu  objek  yang  terdeteksi sebagai pelanggar jarak sosial.
Tingkat  keberhasilan  dari  deteksi terhadap  f3  dilihat  dari  aspek  perhitungan jumlah orang adalah 83,33%, karena terdapat dua  objek  yang  terdeteksi  dalam  satu bounding  box.  Tingkat  kegagalannya  adalah 16,67%,  dikarenakan  terdapat  objek  yang
tidak  terdeteksi.  Tingkat  keberhasilan  untuk deteksi  dan  perhitungan  jarak  sosial  adalah 100%, di mana semua objek dalam bounding box  tidak  melanggar  jarak  sosial.  Hasil pengujian  pada  f4  disajikan  pada  Gambar  6. Pada  f4  tidak  terdapat  pelanggar  jarak  sosial dikarenakan  objek  yang  melanggar  tidak terdeteksi.
Dapat  dilihat  hasil  deteksi  pada  f4 oleh  program  dapat  mendeteksi  objek  cukup baik.  Tingkat  keberhasilan  dari  deteksi  ini untuk  perhitungan  jumlah  orang  adalah
83,33%,  karena  terdapat  objek  yang  tidak terdeteksi.  Tingkat  kegagalan  sebesar  16,67%, karena  terdapat  objek  yang  terdeteksi  pada satu bounding box dengan objek lain. Tingkat keberhasilan  dari  deteksi  dan  perhitungan jarak  sosial  adalah  80%  dengan  tingkat kegagalan  20%  karena  terdapat  1  objek manusia  yang  melanggar  jarak  sosial  namun tidak  terdeteksi  oleh  program.  Selanjutnya untuk  hasil  dari  deteksi  f5  disajikan  pada Gambar 7. Hasil deteksi pada f5 menunjukan terdapat 2 pelanggar jarak sosial.
Gambar 6. Hasil Deteksi Objek Dan Pelanggar Jarak Sosial Terhadap f4
Gambar 7. Hasil Deteksi Objek Dan Pelanggar Jarak Sosial Terhadap f5
Untuk  hasil  deteksi  pada  f5  tingkat keberhasilan  dalam  mendeteksi  objek  orang sebesar  77,78%  dengan  tingkat  kegagalan sebesar  22,22%,  karena  terdapat  objek  yang tumpang  tindih  dengan  objek  lain  sehingga tidak terdeteksi oleh program, serta terdapat 2 objek  dalam  satu  bounding  box.  Tingkat keberhasilan  dalam  mendeteksi  pelanggar jarak  sosial  adalah  sebesar  85,71%  dengan tingkat  kegagalan  14,29%,  karena  terdapat objek yang melanggar namun tidak terdeteksi oleh program.

## Pengukuran Performa Rata-Rata
Pada  penelitian  ini,  banyaknya  frame yang  terdapat  pada  data  primer,  yaitu  video pengamatan  adalah  300  frame.  Dari  300 frame  tersebut,  hanya  diambil  15  frame sebagai  sampel  uji,  sesuai  jumlah  detik  dari
data  video.  Adapun  kesepuluh  frame  yang diambil mewakili tiap detik dalam data video, dengan selang 20, sedemikian sehingga frame yang  menjadi  sampel  uji  adalah  frame  ke-1, frame  ke-21,  frame  ke-41,  dan  seterusnya hingga  frame  ke-281.  Berdasarkan  hasil deteksi  pada  tiap  sampel  uji,  dilakukan perhitungan  akurasi  masing-masing,  untuk kemudian  diperoleh  performa  rata-rata  dari keseluruhan  uji  coba.  Perbandingan  jumlah orang  aktual,  hasil  deteksi,  dan  akurasi  dari seluruh sampel uji dirangkum pada Tabel 1.
Berdasarkan  Tabel  1  di  atas  dapat dihitung  rata-rata  akurasi  deteksi  objek manusia  dan  deteksi  pelanggar  jarak  sosial masing-masing  adalah  sebesar  83,07  %  dan 86,24%. Besarnya nilai akurasi ini menunjukkan  bahwa  performa  sistem  dalam mendeteksi  objek  dapat  bekerja dengan baik
Tabel 1. Perbandingan jumlah orang actual, hasil deteksi, dan akurasi seluruh sampel uji
Frame ke- Jumlah Orang Sebenarnya (Deteksi) Akurasi Deteksi Orang Jumlah Bounding Box (Jumlah Deteksi Benar) Akurasi Pelanggar Jarak Sosial 1 5 (5) 100% 5 (5) 100% 21 5 (7) 60% 7 (4) 57,14% 41 6 (5) 83,33% 5 (5) 100% 61 6 (6) 100% 6 (6) 100% 81 6 (5) 83,33% 5 (5) 100% 101 6 (5) 83,33% 5 (4) 80% 121 6 (6) 100% 6 (6) 100% 141 6 (5) 83,33% 5 (4) 80% 161 6 (5) 83,33% 5 (4) 80% 181 6 (5) 83,33% 5 (5) 100% 201 4 (3) 75% 4 (2) 50% 221 6 (4) 66,67% 4 (3) 75% 241 6 (5) 83,33% 5 (5) 100% 261 6 (7) 83,33% 7 (6) 85,71% 281 9 (7) 77,78% 7 (6) 85,71%
dan  memiliki  tingkat  kegagalan  sebesar 16,93%, karena input yang diterima memiliki informasi  yang  luas.  Dalam  artian  terdapat objek  yang  bersinggungan  dengan  objek  lain dan  kurangnya  kontras  antar  objek  dengan latar  belakang  mengakibatkakan  program akan  kesulitan  dalam  mendeteksi  objek manusia.  Di  sisi  lain,  performa  sistem  dalam mendeteksi pelanggar maupun jumlah pelanggar  jarak  sosial  juga  tergolong  cukup baik,  dengan  tingkat  kesalahan  sebesar 13,76%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem pendeteksi  pelanggar  jarak  sosial  berbasis video  menggunakan  YOLOv3  dengan  jarak euclidean telah berhasil dibuat dan dijalankan dengan  lancar.  Sistem  menghitung  sentroid dari  objek-objek  yang  dideteksi  sebagai manusia  kemudian  menghitung  jaraknya diantaranya.  Objek-objek  yang  dideteksi sebagai pelanggar jarak sosial diberi bounding  box  berwarna  merah,  selain  itu diberi bounding box berwarna hijau. Performa dari  sistem  ini  diukur  berdasarkan  dua parameter,  yaitu  tingkat  akurasi  pendeteksian objek  manusia  dan  tingkat  akurasi  deteksi jumlah pelanggar jarak sosial pada tiap frame. Program yang dikembangkan memiliki tingkat  akurasi  yang  baik  dengan  rata-rata tingkat akurasi deteksi objek manusia sebesar 83,07%  dan  86,24%  untuk  rata-rata  tingkat
akurasi  pelanggar  jarak  sosial.  Terdapat beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  akurasi dari  sistem  pendeteksian  ini.  Faktor-faktor yang  dapat  mengurangi  akurasi  dalam  sistem ini  diantaranya  faktor  pencahayaan  dalam video  yang  menyebabkan  objek  bukan manusia  dideteksi  sebagai  manusia  dan beberapa objek manusia yang saling berhimpit  dalam  sudut  pandang  tertentu sehingga  terdeteksi  sebagai  satu  objek manusia. Kemudian terdapat faktor dari posisi pengambilan video yang dapat mempengaruhi tingkat  akurasi  deteksi  objek  dan  deteksi pelanggar jarak sosial.
Penelitian  ini  masih  kurang  dalam penggunaan  dataset  karena  keterbatasan sumber daya yang ada. Penelitian selanjutnya diharapkan  dapat  menambahkan  dataset  yang lebih  banyak  dan  berbagai  arah  pengambilan video. Pengembangan lainnya dapat dilakukan dengan menambahkan user interface  agar  program  dapat  lebih  mudah digunakan  oleh  semua  pengguna.  Penelitian berikutnya  juga  dapat  menggunakan  video input  yang  memiliki  kontras  yang  baik  antar objek dengan latar belakang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Telaumbanua, “Urgensi Pembentukan
Aturan  Terkait  Pencegahan  Covid-19
di Indonesia,” QALAMUNA J.
Pendidikan,  Sos.  dan  Agama ,  vol.  12, no.  01,  pp.  59–70,  Mar.  2020,  doi: 10.37680/qalamuna.v12i01.290.
[2] World Health Organization, “Coronavirus  disease  (COVID-19): Update  06/11/2020,”  2020.  [Online].
Available: https://www.who.int/emergencies/disea ses/novel-coronavirus-2019.
[3] Y.  Liu,  A.  A.  Gayle,  A. Wilder-Smith, and  J.  Rocklöv,  “The  reproductive number  of  COVID-19  is  higher compared  to  SARS  coronavirus,” J. Travel  Med. ,  vol.  27,  no.  2,  2020,  doi: 10.1093/jtm/taaa021.
[4] Y.  Yuliana,  “Corona  virus  diseases (Covid-19):  Sebuah  tinjauan  literatur,”
Wellness  Heal.  Mag. ,  vol.  2,  no.  1, 2020, doi: 10.30604/well.95212020.
[5] F.  Mileanasari et  al. ,  “Monitoring  of Physical  Distance  for  Covid-19  Public Health  Using  You  Only  Look  Once,”
Semin.  Nas.  Teknol.  dan  Rekayasa ,  p. 2020, 2020.
[6] N.  Setyawan,  D.  Nur  Fajar,  and  K. Hidayat,  “Perencanaan  Jalur  Robot Sepak  Bola  Ummiros  Menggunakan Algoritma a*,” Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa  (SENTRA)2019 ,  pp.  2527– 6042, 2019.
[7] J.  Su,  X.  He,  L.  Qing,  T.  Niu,  Y.
Cheng,  and  Y.  Peng,  “A  novel  social distancing  analysis  in  urban  public space:  A  new  online  spatio-temporal trajectory  approach,” Sustain.  Cities Soc. , vol. 68, 2021, doi: 10.1016/j.scs.2021.102765.
[8] R.  Girshick,  J.  Donahue,  T.  Darrell,
and J. Malik, “Rich feature hierarchies for  accurate  object  detection  and semantic  segmentation,”  2014,  doi: 10.1109/CVPR.2014.81.
[9] K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,
“Spatial  Pyramid  Pooling  in  Deep Convolutional  Networks  for  Visual Recognition,” IEEE  Trans.  Pattern Anal.  Mach.  Intell. ,  vol.  37,  no.  9, 2015, doi:
10.1109/TPAMI.2015.2389824.
[10]  R. Girshick, “Girshick_Fast_R- CNN_ICCV_2015_paper,” Int.  Conf. Comput. Vis. , 2015.
[11]  S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun,
“Faster  R-CNN:  Towards  Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,” IEEE  Trans.  Pattern  Anal.
Mach. Intell. , vol. 39, no. 6, 2017, doi:
10.1109/TPAMI.2016.2577031.
[12]  J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick, and  A.  Farhadi,  “You  only  look  once:
Unified,  real-time  object  detection,”  in Proceedings  of  the  IEEE  Computer Society Conference on Computer Vision  and  Pattern  Recognition ,  2016, vol. 2016-December, doi: 10.1109/CVPR.2016.91.
[13]  J. Redmon and A. Farhadi,
“YOLO9000:  Better,  faster,  stronger,” in Proceedings - 30th IEEE Conference on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition,  CVPR  2017 ,  2017,  vol.
2017-January, doi: 10.1109/CVPR.2017.690.
[14]  R.  Huang,  J.  Pedoeem,  and  C.  Chen, “YOLO-LITE:  A  Real-Time  Object Detection  Algorithm  Optimized  for Non-GPU  Computers,”  2019,  doi: 10.1109/BigData.2018.8621865.
[15]  J. Zhang, M. Huang, X. Jin, and X. Li,
“A  real-time  Chinese  traffic  sign detection  algorithm  based  on  modified YOLOv2,” Algorithms ,  vol.  10,  no.  4,
2017, doi: 10.3390/a10040127.
[16]  Z. Liu, Z. Chen, Z. Li, and W. Hu, “An Efficient  Pedestrian  Detection  Method Based  on  YOLOv2,” Math.  Probl.
Eng. , vol. 2018, 2018, doi:
10.1155/2018/3518959.
[17]  S.  Jupiyandi,  F.  R.  Saniputra,  Y.
Pratama,  M.  R.  Dharmawan,  and  I. Cholissodin,  “Pengembangan  Deteksi Citra  Mobil  untuk  Mengetahui  Jumlah Tempat  Parkir  Menggunakan  CUDA dan  Modified  YOLO,” J.  Teknol.  Inf. dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  6, no.  4,  2019, doi: 10.25126/jtiik.2019641275.
[18]  J.  Redmon  and  A.  Farhadi,  “YOLOv3: An Incremental Improvement,” 2018.
[19]  Oktaviani  Ella  Karlina  dan  Dina Indarti.  “Pengenalan  Objek  Makanan Cepat  Saji  Pada  Video  dan  Real  Time Webcame  Menggunakan  Metode  You Look  Only  Once  (YOLO)”, Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 24 , no. 3 , hal. 199-208 , 2019.