Mira Orisa #1 , Karina Auliasari *2 , Rofila El Maghfiroh #3
# Tenik Informatika S1,Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo Km 2 Malang
1 mir4_orisa@yahoo.co.id
3 rofila.elma@gmail.com
* Tenik Informatika S1,Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo Km 2 Malang
2 karina.auliasari86@gmail.com

## Abstract
The surveillance camera system is widely used by the public. The surveillance camera system used is usually a CCTV  camera.  In  general,  CCTV  cameras  can  only  record  video  only.  Monitoring  or  monitoring  security  by CCTV cameras can only be effective if there are operators who view the recordings directly on a monitor. Actually the surveillance camera system can be programmed to give a warning sign to the user. The surveillance camera used in this study is the camera Ip.Ip camera is a programmable camera to provide a notification to the user. By applying motion-based tracking technology to the surveillance camera system can detect movement. Kalman filter is one of motion-based tracking method. Kalman filters can predict the movement recorded by the camera ip. The results of this study suggest that the surveillance camera system can provide notification messages to users through android devices when surveillance cameras record the movement of human objects.
Keywords — Android, Ip kamera, Kalman filter, Motion-based, Tracking .

## P ENDAHULUAN
Berdasarkan hasil statistik kriminal pada tahun 2014 menunjukkan  bahwa  pada  kelompok  kejahatan terhadap hak milik/barang selama periode 2011 hingga 2013  masih  di  dominasi  jenis  kejahatan  pencurian. Peristiwa kejahatan yang terjadi selama periode tahun 2005–2011  pada  setiap  provinsi  secara  umum mempunyai  pola  yang  hampir  serupa  dengan  pola secara  nasional.  Kejadian  kejahatan  yang  paling menonjol  pada  masing-masing  provinsi  selama periode  tersebut  berturut-turut  adalah  kejahatan pencurian,  penganiayaan  dan  perampokan.  Cakupan kejadian pencurian untuk keseluruhan provinsi selama tahun  2005  berada  pada  kisaran  17,4  –  68,2  persen. Cakupan kejadian tersebut pada tahun 2008 menurun menjadi sebesar 9,3 –75,9 persen dan pada tahun 2011 meningkat kembali menjadi sebesar 7,8–74,5 persen[1].
Pada  sebagian  kasus  pencurian  terjadi  pada  toko- toko yang menggunakan kamera CCTV. Pemasangan kamera CCTV masih kurang cukup untuk mengamankan kondisi toko, hal ini dikarenakan hasil rekaman dari kamera harus tetap dimonitor oleh pihak toko  yang  membuat  kinerja  pengamanan  kurang efektif.  Pemasangan  kamera  perlu  diimbangi  dengan
adanya aplikasi yang secara otomatis dapat memonitor objek  dan  memberikan  peringatan  kepada  pemilik ataupun karyawan toko.
Penerapan  Teknologi motion-based  tracking pada sistem    kamera  pengawas  dapat  meningkatkan keamanan lingkungan sekitar. Salah satu metode yang digunakan untuk motion-based tracking adalah kalman filter.  Seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Diana  dan  Mukhlish dalam  penelitiannya  yang berjudul  sistem  deteksi  objek  bergerak  dengan menggunakan  teknik  ROI  dan  kalman  filter.  Pada penelitian  tersebut  kalman  filter  digunakan  untuk memprediksi  gerakan  objek  yang  terekam  dalam sebuah video.Sehingga sistem akan dapat membedakan  mana  objek  bergerak  mana  objek  yang diam dengan memberikan sebuah bounding box pada objek yang bergerak[2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Patel  dan    Datshak juga  tentang  motion  base  tracking  menggunakan kalman filter. Pada penelitian ini menunjukkan bahwa kalman filter dapat melacak setiap objek tunggal pada video baik di dalam ruangan maupun di luar ruangan menggunakan  kamera  statis  dengan  kondisi  latar belakang moderate ataupun kompleks[3].
Kalman  filter  juga  dapat  diterapkan  untuk mendeteksi  beberapa  objek  bergerak(Multiple  object

## TEKNOLOGI MOTION-BASED TRACKING UNTUK PENGEMBANGAN APLIKASI KEAMANAN
tracking) seperti penelitian yang dilakukan oleh Jeong dkk.Jeong  dkk  menerapkan  kalman  filter  untuk mendeteksi beberapa objek bergerak.Hasil penelitiannya  pada  kasus  kawanan  burung  dimana pada frame ke 50 terlihat ada dua burung yang saling bergabung(marge).Pada kasus kedua adalah merekam orang yang sedang berjalan di sebuah koridor dimana terlihat pada frame adanya orang yang berlalu lalang, ada yang muncul dan lenyap darisorotan kamera, dan juga  terekam  ada  dua  orang  yang  berdekatan. Permaslahan seperti adanya dua objek yang bergabung atau  berdekatan  atau  adanya  objek  yang  muncul ataupun  lenyap  dari  sorotan  kamera  dapat  diatasi dengan  kalman  filter.  Kalman  filter  dapat  mengenali objek tersebut sebagai dua objek yang terpisah[4].
Agar  sistem  dapat  secara  otomatis  memberikan peringatan  kepada  pengguna  maka  sistem  dapat dilengkapi dengan sistem notifikasi.Seperti penelitian yang  dilakukan  oleh  Antonius  dkk  dimana  mereka membangun  sebuah  sistem  kamera  keamanan  yang mendeteksi gerakan. Sistem dapat mendeteksi gerakan dengan  metode adaptive  motion  detection  algorithm . Jika sistem mendeteksi gerakan maka pengguna akan mendapatkan  sebuah  notifikasi  di  perangkat android mereka.[5]
Pada penelitian ini akan membangun sistem kamera pengawas yang akan  mendeteksi gerakan pada setiap frame-frame pada rekaman video secara live. Jika ada terdeteksi  pergerakan  yang  diidentifikasi  sebagai pergerakan  manusia  maka  sistem  akan  mengirimkan notifikasi  ke  pengguna  melalui  perangkat  android pengguna

##  T INJAUAN P USTAKA
A. Metode Kalman Filter
Kalman  filter  disebut  juga  sebagai  persamaan matematis  prediktor-korektor.  Dalam  proses  kalman filter  terjadi  dua  proses  yaitu  proses  prediksi  dan proses  koreksi  [6].  Korelasi  antara  kedua  proses tersebut bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar  1.  Korelasi  antar  persamaan  prediksi- koreksi
B. Proses Prediksi
Proses  prediksi  yaitu  memperkirakan  kondisi  yang akan  datang  berdasarkan  kondisi  lalu.  Persamaan matematisnya  disebut  dengan  persamaan  prediktor atau  persamaan  time  update.Dalam  persamaan  time update akan dihitung estimasi a priori dan menghitung nilai kovarian kesalahan estimasi a priori. Perhitungan estimasi apriorinya sebagai berikut[6]:
k k Bu A k x x     1 ^ ^
Sedangkan persamaan  kovarian kesalahan estimasi a priori adalah[6]:
Q A AP P T k k     1 (2)
Dimana:
 k x ^ adalah estimasi a priori saat k t 1 ^  k x adalah estimasi a posteriori saat 1  k t 1  k u adalah vector masukan saat 1  k t
A adalah matriks keadaan(n x n) B adalah matriks yang menghubungkan input control ke sebuah kondisi T A
adalah matriks transpose A  k P adalah  kovarian  kesalahan  estimasi  a
priori saat k t 1  k P adalah  kovarian  kesalahan  estimasi  a
posteriori saat 1  k t
Q adalah kovarian noise

## C. Proses Koreksi
Proses  koreksi  digunakan  sebagai  umpan  balik. Persamaan matematisnya disebut persamaan measurement  update.  Pada  proses  koreksi  ini  yang pertama kali dihitung adalah Gain kalman, Perhitungan Gain kalman sebagai berikut[6]:
1 ) (      R H HP H P K T k T k k (3)
Kemudian  langkah  selanjut  adalah  mendapatkan nilai  estimasi  a  prioriori  dengan  rumus  sebagai beriku[6]:
) ( ^ ^ ^      k H z K k k x x x k k (4)
Langkah  terakhir  menghitung  kovarian  kesalahan estimasi a posteriori adalah[6]:
   k k k P H K I P ) (
(5)
Dimana:
k K adalah gain kalman
 k P adalah  kovarian  kesalahan  estimasi  a  priori
saat k t
R adalah kovarian noise
k x ^
adalah estimasi a posteriori saat k t  k x ^ adalah estimasi a priori saat k t k z adalah vector pengukuran saat k t H adalah T H adalah  matriks  yang  memberikan  hubungan ideal antara pengukuran dan vector keadaan saat
k t
k P adalah  kovarian  kesalahan  estimasi  a-
posteriori saat k t I  adalah matrik identitas Proses  diulang  dengan  perkiraan  a  posteriori sebelumnya  yang  digunakan  untuk  memproyeksikan atau  memprediksi  perkiraan  a  priori  baru.  Kalman filter bukan secara rekursif memproyeksikan perkiraan saat ini pada semua pengukuran sebelumnya.
Performa  filter  bergantung  pada  dua  parameter  ini yaitu parameter Q dan R. kovarian kesalahan estimasi
k P dan  Gain  kalman k K akan  distabilkan  dengan cepat dan tetap konstan.

## M ETODE P ENELITIAN
Sistem  yang  dirancang  terdiri  dari  tiga  komponen utama yaitu komponen input, komponen pemprosesan dan  komponen  output  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Pada komponen input merupakan proses pengambilan video menggunakan ip camera atau web camera,  hasil  rekaman  disimpan  dalam  sebuah  drive penyimpanan pada komputer.
Gambar 1. Desain Arsitektur Sistem deteksi Gerakan
Untuk  komponen  pemprosesan  terdiri  dari  system deteksi  gerakan  yang  menerapkan  metode  kalman filter  untuk    memprediksi  setiap  gerakan  yang terdeteksi dan segmentasi tresholding untuk mengsegmentasi gerakan yang terdeteksi. Pada proses penerapan metode kalman ada beberapa tahapan yang harus  dilakukan  diantaranya  tahapan  akuisisi  objek video,  inisialisasi  dan  membaca  frame  pada  video, mendeteksi objek pada video, memprediksi lokasi baru pada alur frame pada video, menetapkan fungsi deteksi pada frame, memperbaharui informasi frame selanjutnya  yang  akan  dideteksi,  dan  menampilkan hasil  pelacakan.  Pada  tahapan  akuisisi  objek  video digunakan untuk membaca tiap frame pada video yang kemudian  mendeteksi  objek(  foreground)  pada  tiap frame dan menyimpannya kedalam data berupa array. Inisialisasi  frame  selanjutnya  digunakan  untuk membuat  sebuah  struktur  yang  mempresentasikan objek bergerak pada video. Tujuan dibuatnya struktur ini  adalah  untuk  memonitor  beberapa  kondisi  objek. Setelah  tahapan  inisialisasi  frame  dilakukan  tahapan mendeteksi objek, dimana pada tahapan ini objek yang terdeteksi  akan  ditentukan  titik  centroid  (titip  pusat massanya)  dan  membuat  masking  berdasarkan  hasil deteksi foreground untuk memvisualisasikan bounding box  pada  video.  Kemudian  dilakukan  segmentasi gerakan  menggunakan  detector  foreground,  dimana segmentasi  ini  berisi  operasi  morfologi  citra  yang menghasilkan  masking  biner  untuk  menghilangkan noise dan mengisi lubang-lubang pada objek. Tahapan selanjutnya adalah memprediksi lokasi baru pada alur frame  pada  video,  pada  tahapan  ini  kalman  filter digunakan  untuk  memprediksi  centroid  pada  setiap frame  dan  mempernbaharui  bounding  box  secara berkala.  Tahapan  menetapkan  fungsi  deteksi  pada frame  adalah  menghitung  nilai  deteksi  tiap  frame menggunakan  metode  Euclidean  distance  antara centroid objek pada frame yang diprediksi dan centroid objek frame pada saat itu.pada proses ini juga dihitung nilai  confidence  pada  frame  yang  diprediksi.  Kedua
nilai tersebut disimpan dalam matrik m x n dimana m adalah  jumlah  dari  frame  dan  n  adalah  jumlah dariobjek yang dideteksi, matrik ini disebut cost matrix. Tahapan berikutnya adalah memperbaharui informasi frame  selanjutnya  yang  akan  dideteksi.  Tahapan  ini menggunakan  metode  korektor  untuk  mengkoreksi lokasi frame, kemudian memperbaharui bounding box dan  menghitung  total  jumlah  frame  dan  menghitung frame  yang  berisi  objek  .  Tahapan  terakhir  adalah menampilkan  objek  hasil  pelacakan  pada  bounding box  dan  memberikan  label  ID  pada  setiap  objek bergerak pada video, kemudian menghasilkan deteksi foreground pada frame.
Dari  hasil  pemprosesan  didapatkan  parameter gerakan  objek  yang  terdeteksi  dan  waktunya.  Kedua parameter  tersebut  dari  aplikasi  deteksi  gerakan disimpan dalam database pada web server. Parameter gerakan  objek  dan  waktu  pada  database  selanjutnya dikirimkan  melalui  jaringan  internet.  Informasi  dari kedua  parameter  tersebut  diterima  oleh  aplikasi notifikasi gerakan pada sisi android.

## H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil  dari  komponen  pemrosesan  yang  telah dirancang  untuk  mendeteksi  gerakan  objek  manusia menggunakan  metode  kalman  filter  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.Pada  Gambar  2  terlihat objek manusia berhasil dideteksi, kondisi ini ditandai dengan pemberian bounding box berwarna kuning dan label penomoran gerakan objek. Untuk mengantisipasi kondisi  pada  malam  hari  dimana  pencahayaan disekitar lingkungan kamera kurang, aplikasi menyediakan  fitur  untuk  mendeteksi  gerakan  objek dengan cara menampilkan frame video gerakan objek yang  sudah  tersegmentasi.  Objek  yang  tersegmentasi (foreground) dibedakan dengan background, foreground  berwarna  putih  sedangkan  beckground berwarna hitam. Foreground yang tersegmentasi juga diberikan  bounding  box  berwarna  kuning  dan  label penomoran gerakan objek.
Gambar 2. Hasil implementasi komponen pemprosesan deteksi gerakan objek
Gerakan objek manusia yang terdeteksi oleh aplikasi diambil  parameter  gerakan  dan  waktunya  untuk disimpan  pada  database  mysql  pada  sisi  web  server seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Data  yang tersimpan  untuk  parameter  gerakan  disimpan  dengan ID  tertentu.  Tiap  ID  menyimpan  pergerakan  yang terdeteksi  mulai  dari  1,  101,201,….dan  seterusnya dimana  tiap  gerakan  diberikan  delay  sebanyak  100 untuk  mengantisipasi  overload  pengiriman  data  pada sisi web server.
Tampilan aplikasi notifikasi gerakan di sisi android seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Setiap adanya deteksi gerakan yang tersimpan pada database maka  web  server  akan  meneruskan  informasi parameter  gerakan  dan  waktu  melaului  jaringan internet  ke  sisi  android.  Informasi  tersebut  akan diterima oleh aplikasi android berupa notifikasi adanya deteksi gerakan.
   

Gambar 3. Database mysql pada sisi web server
Gambar 4. Tampilan notifikasi di sisi android

##  K ESIMPULAN
Dengan  adanya  aplikasi  deteksi  gerakan  yang diterapkan  pada  kamera  pengawas  dapat  membantu untuk  memonitoring  keamanan  lingkungan  sekitar. Aplikasi  tersebut  telah  terbukti  mampu  mendeteksi objek manusia baik siang maupun malam hari. Setiap gerakan  objek  yang  terdeteksi  dapat  disimpan  dalam database pada sisi web server . Pengguna mendapatkan informasi  deteksi  gerakan  objek  manusia  secara realtime melalui aplikasi android.
Untuk  pengembangan  aplikasi  selanjutnya  dapat menerapkan  kamera  CCTV  karena  sejauh  ini  masih menggunakan Ip Kamera yang mempengaruhi resolusi gambar  video.Sejauh  ini  notifikasi  masih  pada  sisi android  pengguna,  untuk  pengembangan  selanjutnya perlu    ditambahkan  fitur  alarm  apabila  terdeteksi gerakan objek manusia pada malam hari.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  biasanya  diberikan  pada Institut  Teknologi  nasional  Malang  yang  telah mendanai Penelitian ini melalui Lembaga LPPM ITN Malang.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Statistik  Kriminal  2016  .Katalog  BPS  :  4401002.ISSN: 2089.5291. Nomor Publikasi : 04330.1601
[2] Diana.Lilis  &  Mukhlish  Amarullaah.2017.sistem  deteksi objek  bergerak  dengan  menggunakan  teknik  ROI  dan
algoritma  Kalman  filter.Jurnal  masyarakat  Informatika Indonesia.Vol 2.No.3 ISSN:2541
[3] Patel.Hitesh  A  &  Darshak  G  Thakore.2013.moving  object tracking  using  kalman  filter.international  journal  of computer science and mobile computing.Vol.2.ISSN: 2320-
088x.
[4] Jeong.Jong-Min,Tae-Sung Yoon & Jin-Bae Park.2014.kalman  filterbased  multiple  objects  detection- tracking  algorithm  robust  to  occlusion.SICE  Annual Conference 2014.September 9-12,2014,Hokkaido University,Sapporo,Japan [5] Antonius.Alvin,Dedi Triyanto & Ikhwan
Ruslianto.2015.Penerapan  pengolahan  citra  dengan  metode adaptive  motion  detection  algorithm  pada  system  kamera keamanan  dengan  push  notification  ke  smartphone android.Jurnal coding system computer untan.Vol.03,No.2.ISSN: 2338-493x
[6] Welch.Greg & Gary Bishop.An Introduction To The Kalman Filter.University  Of  North  Carolina  At  Chapel  Hill Department  Of  Computer  Science  Chapel  Hill,  NC  27599- 3175.
[7] Gusa.Rika Favoria.2014.Teknik Rektifikasi Citra Dan Tapis Kalman  Dalam  Mengestimasi  Kecepatan  Kendaraan.Jurnal Nasional Teknik Elektro.Vol.3.No.1.ISSN: 2302-2949.
[8] Bakhtiar.2015.Kamera Pemantau Menggunakan
Webcam.Jurnal SIGMATA.Vol.4.No.1.ISSN: 2302-5786.
[9] Umam.Faikul.2012.Estimasi  Jarak  Dan  Posisi  Orientasi Objek  Menggunakan  Stereo  Kamera  Dan  Kalman Filter.SIMANTEC.Vol.3.No.1.ISSN: 2088-2130.
[10] Iswahyudi,Yuliman Purwanto, M.Arif Soleman,& Ricardus Anggi Pramunendar.2013.Pelacakan kendaraan Bermotor Di Jalan  Tol  Semarang  Menggunakan  Kalman  Filter  Dan Mixture Of Gaussian Dengan Video Kualitas
Rendah.Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi Terapan 2013.ISSN: 97926-0266-6.