Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2181 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 273-281 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DESMOCAM (DETECTION SMOKING CAMERA): INTEGRATION OF IOT AND MACHINE LEARNING FOR ACTIVE SMOKER DETECTION TO SUPPORT SMART CITIES IN INDONESIA
Annas Abdillah *1 , Balqist K. Nayu 2 , Susi Setianingsih 3 , Galih B. Hidayat 4 , Tuhfa R. Ahmad 5
1,4 Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia
2,5 Public Health, Faculty of Health, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia
3 Informatics, Faculty of Engineering, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: 1 annas.abdillah.aa@gmail.com , 2 balqistkha.nayu@gmail.com , 3 susisetia542@gmail.com , 4 galihbaskorohidayat@gmail.com , 5 tuhfaziya@gmail.com
(Article received: May 28, 2024; Revision: June 7, 2024; published: August 01, 2024)

## Abstract
Cigarettes are an addictive substance that kills around 8 million people every year, as of 2022 there will be around 8,67 million deaths in the world caused by cigarettes and other tobacco products with resulting economic losses of around 2 trillion USD. Efforts to reduce losses due to smoking in Indonesia have been implemented through various regulations and rules that have been established, such as Law Number 36 of 2009 Article 115 concerning non-smoking areas. The target for non-smoking areas (NSA) regulations in Indonesia will reach 100% by 2023. However, currently, only 86% of regions have NSA regulations and must continue to monitor and evaluate through regulations  set  by  the  government.  One  solution  to  emphasize  non-smoking  areas  with  the  latest  technology connections to support Smart City is a smoke detection system using IoT. DesMoCam (Detection Smoking Camera) applies the latest machine learning model, InceptionResNet2, which has high accuracy and has the ability to detect smokers precisely in a Non-Smoking Area (NSA). DesMoCam uses a Raspberry Pi with ESP32-CAM to capture situations in a smoking-free room and warnings through the speaker. Machine learning modeling includes data acquisition  with  smoking  and  non-smoking  images,  data  preprocessing,  two-way  modeling  with  and  without  a freeze  layer,  and  analysis  of  model  results.  The  InceptionResnet2  model  used  for  image  identification  and classification, achieved an accuracy of 92.75%.
Keywords : IoT, Machine Learning, Smoke Detection.

## DESMOCAM (DETECTION SMOKING CAMERA): IOT DENGAN IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING UNTUK DETEKSI PEROKOK AKTIF GUNA MENDUKUNG SMART CITY DI INDONESIA

## Abstrak
Rokok, benda adiktif yang membunuh sekitar 8 juta manusia setiap tahunnya, per 2022 tercatat sekitar 8.67 juta kematian  dunia  yang  disebabkan  oleh  rokok  dan  produk  tembakau  lainnya  dengan  kerugian  ekonomi  yang dihasilkan  sekitar  2  triliun  USD.  Usaha  pengurangan  kerugian  akibat  rokok  di  Indonesia  telah  dilaksanakan melalui berbagai regulasi dan peraturan yang telah dibentuk seperti Undang-Undang Nomor 36 Tahun 2009 Pasal 115  mengenai  kawasan  tanpa  rokok. Target  aturan  Kawasan  Tanpa  Rokok  (KTR)  di  Indonesia  akan  mencapai 100% pada tahun 2023, namun saat ini  hanya terdapat 86% daerah yang  memiliki aturan KTR dan harus terus diperluas, dimonitoring dan dievaluasi melalui regulasi yang telah pemerintah tetapkan. Salah satu upaya solusi untuk mempertegas kawasan tanpa rokok dengan penggabungan teknologi terkini demi mendukung Smart City yaitu dengan sistem deteksi perokok menggunakan IOT. DesMoCam (Detection Smoking Camera) memanfaatkan model machine learning terbaru yakni InceptionResNet2 yang memiliki akurasi tinggi untuk mendeteksi perokok secara  tepat  di  kawasan  tanpa  rokok  serta  pemanfaatan  Raspberry  pi  dengan  ESP32-CAM  untuk  mengambil gambar kondisi di ruangan kawasan tanpa rokok. Gambar tersebut diproses di Node Red serta peringatan melalui speaker. Pembuatan model machine learning dilakukan melalui tahapan data acquisition berisi gambar smoking dan non-smoking, data preprocessing, modelling sebanyak 2 kali dengan dan tanpa freeze layer, hingga analisis hasil model. Hasil akurasi model machine learning yang digunakan untuk deteksi dan klasifikasi gambar dengan model InceptionResnet2 sebesar 92,75%.
Kata kunci : IOT, Machine Learning, Smoke Detection.

## 1. PENDAHULUAN
Rokok  telah  menjadi  salah  satu  benda  adiktif yang banyak dikonsumsi oleh manusia selama ribuan tahun  dan  telah  membunuh  sekitar  8  juta  manusia setiap tahunnya. Tercatat sekitar 1,1 miliar perokok di dunia  serta  200  juta  lebih  pengguna  produk  sejenis tembakau  per  2022  [1].  Hal  ini  sejalan  dengan  8.67 juta kematian dunia yang disebabkan oleh rokok dan produk tembakau lainnya, yaitu sekitar 6.53 juta pria dan 2.14 wanita serta taksiran kerugian ekonomi yang dihasilkan  sekitar  2  triliun  USD  [2].  Tidak  hanya perokok  aktif  yang  dirugikan,  perokok  pasif  ikut menanggung  kerugian  yang  dihasilkan.  Sekitar  1,2 juta  kematian  perokok  pasif  tercatat  karena  paparan asap rokok [3].
WHO  memperkirakan  lebih  dari  8  juta  orang meninggal  dini  setiap  tahunnya  akibat  penggunaan tembakau.  Ini  adalah  perkiraan  WHO  terbaru  yang tersedia per Agustus 2023. Lebih dari 7 juta kematian disebabkan  oleh  penggunaan  tembakau  secara langsung. Sekitar 1,3 juta orang bukan perokok dan meninggal  karena  terpapar  asap  rokok.  7,7 juta  dari kematian  tersebut  disebabkan  oleh  kebiasaan merokok,  sementara  1,3  juta  lainnya  adalah  bukan perokok yang meninggal karena terpapar asap rokok. Sebagian  besar  (71%)  dari  mereka  yang  meninggal dini karena merokok adalah laki-laki.
Rokok  masih  menjadi  masalah  yang  serius  di Indonesia. Jumlah perokok di Indonesia meningkat di tiap tahunnya. Badan Pusat Statistik [4] menunjukkan bahwa  terjadi  peningkatan  jumlah  perokok  yaitu sebanyak  28,69%  pada  tahun  2020  meningkat menjadi  28,96%  pada  tahun  2021.  Data  dari Kemenkes  RI  [5]  selama  kurang  lebih  10  tahun menunjukkan  bahwa  jumlah  perokok  di  Indonesia meningkat secara signifikan sebanyak 8,8 juta orang. Secara nasional, sebanyak 21,69% penduduk usia 15 tahun  ke  atas  di  perkotaan  merokok,  sementara  di pedesaan 25,35%. Berdasarkan jenis kelaminnya, ada 45,34% penduduk laki-laki usia 15 tahun ke atas yang merokok,  sedangkan  penduduk  perempuan  hanya 0,78% per tahun 2022.
Lebih dari 80% dari 1,3 milyar perokok di dunia berasal  dari  negara  berpendapatan  menengah  ke rendah  dengan  beban  penyakit  dan  kematian  yang disebabkan  oleh  produk  tembakau  dan  rokok  ini terberat  [6].  Tak  hanya  menghasilkan  kerugian  dari segi  kesehatan,  rokok  ikut  andil  dalam  kemiskinan struktural  melalui  pengalokasian  anggaran  rumah tangga  dari  kebutuhan  dasar  seperti  makanan  dan tempat  tinggal  ke  pembelian  rokok.  Dari  segi ekonomi, rokok telah berpartisipasi dalam penurunan produktivitas  ekonomi  sebesar  $185  miliar  untuk biaya  kesehatan  karena  sakit  dan  kondisi  kesehatan yang ditimbulkan oleh rokok [7]. Kematian bayi dan paparan  ke  perokok  pasif  juga  turut  berpartisipasi dalam kerugian ekonomi yang dihasilkan oleh rokok, yaitu sebesar $180 miliar dan $7 miliar [8].
Indonesia sebagai salah satu negara berkembang di  tingkat  ekonomi  menengah  ke  bawah  memiliki sebanyak  69,1  juta  perokok  pada  tahun  2021,  dan merupakan negara penyumbang perokok pria di dunia yaitu  sekitar  51,4%  bersamaan  dengan  China  dan India. Hasil ini dilaporkan dari Global Adult Tobacco Survey  (GATS)  [9]  pada  tahun  2021  yang menyatakan  bahwa  terjadi  peningkatan  jumlah perokok  dewasa  sebanyak  8,8  juta  orang  selama  10 tahun terakhir, dari 60,3 juta pada 2011 [10]. Jumlah rata-rata  bulanan  anggaran  yang  dibelanjakan  untuk rokok  sebanyak  Rp  382.091,72.  Tak  hanya  itu, kerugian  kesehatan  yang  disebabkan  oleh  rokok  ini tercatat pada hasil survei tahun 2019, yaitu rata-rata biaya  pengobatan  untuk  penyakit  akibat  rokok mencapai 27,7 triliun rupiah per tahunnya dan biaya ini  ditopang  oleh  Badan  Penyelenggara  Jaminan Sosial Kesehatan sebanyak 56% hingga 59%. Hal ini tidak  sebanding  dengan  hasil  alokasi  penerimaan CHT atau Cukai Hasil Tembakau ke biaya kesehatan yang  hanya  sebesar  7,4  triliun  rupiah  [11].  Laporan ini menunjukkan bahwa beban yang ditanggung tiga kali  lipat  lebih  banyak  dibandingkan  yang  telah dialokasikan. Rokok  terbukti  telah menunda terwujudnya pembangunan berkelanjutan atau SDGs ( Sustainable Development Goals ) nomor 3 mengenai penjaminan kehidupan yang sehat dan kesejahteraan untuk seluruh golongan usia, serta nomor 1 mengenai kemiskinan [12] [13].
Usaha  pengurangan  kerugian  akibat  rokok  di Indonesia  telah  dilaksanakan  melalui  berbagai regulasi  dan  peraturan  yang  telah  dibentuk.  Salah satunya  adalah  Undang-Undang  Nomor  36  Tahun 2009 Pasal 115 yang menjelaskan bahwa Pemerintah Daerah  wajib  menetapkan  kawasan  tanpa  rokok  di wilayahnya.  Menurut  peraturan  tersebut,  kawasan tanpa  rokok  antara  lain,  yaitu  fasilitas  pelayanan kesehatan,  tempat  proses  belajar  mengajar,  tempat anak  bermain,  tempat  ibadah,  angkutan  umum, tempat  kerja,  dan  tempat  lainnya  yang  ditetapkan. Wakil  Menteri  Kesehatan  mengatakan  bahwa  target aturan  Kawasan  Tanpa  Rokok  (KTR)  di  Indonesia akan mencapai 100% pada tahun 2023. Saat ini sudah terdapat 86% daerah yang memiliki aturan KTR dan akan  terus  diperluas,  di monitoring dan  dievaluasi melalui regulasi yang telah pemerintah tetapkan [14] .  Kawasan  Tanpa  Rokok  ini  sejalan  dengan  upaya pemerintah dalam penyelesaian masalah yang terjadi pada  beberapa  daerah,  terutama  perkotaan  yang berwujud  Smart  City.  Smart  City  menggabungkan unsur teknologi dengan sumber daya yang ada untuk mencari solusi dari masalah-masalah yang ada demi mencapai sebuah efisiensi [15].
Salah  satu  dari  banyak  alternatif  solusi  yang telah  ditawarkan  demi  mengurangi  penggunaan rokok  dan  kerugian  akibat  rokok  adalah  konsep deteksi  perokok  aktif  menggunakan  alat  yang  bisa digunakan  untuk  mendisiplinkan  perokok  yang
merokok tidak sesuai dengan tempatnya. Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat mendukung  penyelesaian  rokok,  terutama  kawasan tanpa  rokok  ini  melalui  berbagai  metode,  salah satunya melalui konsep kecerdasan buatan yang telah diteliti oleh Ali Khan dengan metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  dan  mendapatkan  hasil akurasi sebesar 96.87%. Selain dengan CNN, deteksi rokok  bisa  dilaksanakan  menggunakan  metode  lain yang  terkenal  pada  konsep Deep  Learning seperti AlexNet dan ResNet [16]. Model deep learning yang telah  diterapkan  kemudian  dapat  diimplementasikan pada sebuah alat berupa IoT.
Teknologi IoT telah digunakan untuk mendeteksi  rokok  pada  beberapa  penelitian  yang telah dilakukan. Salah satu penelitian yang dilakukan oleh Somantri 2020 menghasilkan sistem deteksi asap menggunakan  pengenalan  wajah  dan  teknologi kecerdasan  buatan,  yang  dapat  mengidentifikasi perokok  di  kawasan  dilarang  merokok  dan mengirimkan  pemberitahuan  kepada  administrator [17]. Namun, penelitian ini belum menjelaskan model kecerdasan buatan yang digunakan beserta akurasinya.  Penelitian  lainnya  oleh  Cho  2020 mengenai deteksi asap di lingkungan dalam ruangan menggunakan machine  learning ,  namun  tidak menggunakan deteksi gambar tetapi memakai deteksi asap langsung menggunakan rotary smoking machine [18].
Penelitian
dengan judul “DesMoCam (Detection  Smoking  Camera):  IoT  with  Machine Learning Integration for Active Smoker Detection to Support Smart Cities  in  Indonesia”  dibuat berdasarkan  data  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya. Selanjutnya,  implementasi  Undang-Undang  terkait KTR  di  Indonesia  yang  juga  berhubungan  dengan target  Pembangunan  Berkelanjutan  (SDG)  telah ditetapkan,  khususnya  dalam  upaya  meningkatkan kesehatan masyarakat dan mencapai tujuan pembangunan  yang  berkelanjutan  di  Indonesia. Dalam konteks pelaksanaan smart city, pengintegrasian  IOT  dengan Machine  Learning, terkhusus menggunakan jenis transfer learning dapat memperkuat  deteksi  perokok  aktif  melalui  analisis gambar yang diambil dengan kamera dari DesMoCam.  Penelitian  ini  diharapkan  mampu berkontribusi pada pencapaian SDG nomor 3, 9, dan 11,    serta  pembangunan  yang  lebih  efisien  di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode dalam penelitian ini dapat digambarkan dengan flowchart pada Gambar 1 sebagai berikut.
2.1. ESP32-Cam Initialization
Pada bagian ini merupakan proses penginisialisasian ESP32-Cam dengan cara mengkonfigurasi  Arduino  IDE  dengan  pustaka ESP32  berupa  Camera  Web  Server  dan  melakukan
pengaturan  pin  yang  digunakan.  Setelah  dilakukan proses  tersebut,  ESP32-Cam  dapat  digunakan  untuk mengambil gambar.
Gambar 1. Flowchart Tahap Penelitian
2.2. Connect Network
Pada bagian ini merupakan proses menyambungkan ESP32-Cam dengan jaringan Wi-Fi yang akan digunakan untuk melakukan transfer data berupa  hasil  tangkapan  gambar.  Pengaturan  untuk menghubungkan  dengan  jaringan  yaitu  dengan melakukan konfigurasi terhadap SSID dan password WiFi pada kode program.

## 2.3. Image Capture
Pada bagian ini merupakan proses pengambilan gambar  melalui  ESP32-Cam.  Pengambilan  gambar tersebut  dilakukan  setiap  3  detik  sekali,  hal  ini dilakukan agar pemantauan dapat berlangsung secara teratur dan berkala yang memungkinkan analisis data gambar dalam rentang waktu tertentu.

## 2.4. Send to Node-RED
Pada  bagian  ini  merupakan  proses  pengiriman gambar dari ESP32-Cam ke Node-RED. Pengiriman gambar dilakukan menggunakan protokol komunikasi  MQTT  dengan  memanfaatkan  jaringan Wi-Fi. ESP32-Cam akan mengirimkan gambar yang telah  ditangkap  lalu  pada  Node-RED  akan menerimanya dengan cara subscribe topik yang sama dengan topik publish pada ESP32-Cam.

## 2.5. Preprocessing
Pada  bagian  ini  merupakan  proses  pengolahan data  gambar  yang  diterima  dari  ESP-Cam  sebelum dimasukan  pada  model machine  learning .  Pada bagian  ini  terdiri  dari  beberapa  proses,  yaitu resize gambar, konversi array , menambahkan dimensi, dan penggabungan menjadi 1 array .

## 2.6. Model
Pada  bagian  ini  merupakan  proses  pembuatan model machine learning yang akan digunakan dalam klasifikasi smoking dan not-smoking pada DesMoCam. Model yang digunakan yaitu Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan arsitektur  Inception  Resnet  V2  dengan  penambahan layer dense. Dalam penentuan model terbaik, peneliti melakukan  serangkaian  pengujian  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Tahap Pencarian Model Terbaik

## 2.6.1. Data Acquisition
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan  selama proses  pelatihan  model.  Data  yang  digunakan  berisi gambar orang merokok ( smoking ) dan tidak merokok ( not-smoking )  yang  berasal  dari  Mendeley  dataset [19.

## 2.6.2. Data Preprocessing
Data preprocessing yakni  tahap  awal  untuk mengolah data mentah ( raw data) menjadi data bersih yang  siap  digunakan  untuk  proses  selanjutnya. Teknik yang digunakan yaitu resize, rescale, rotation, dan flip .

## 2.6.3. Modelling
Pemodelan dilakukan sebanyak 2 kali yaitu pre- trained model InceptionResNetV2 dengan dan tanpa freeze layer. Selain itu, dalam setiap model pengujian ada  penambahan Dense  layer untuk  meningkatkan tingkat akurasi model. Model yang telah dilatih akan mengeluarkan  sebuah  output  dari  dua  kelas  yaitu smoking atau not-smoking .

## 2.6.4. Result of Analysis
Setelah  melakukan  pengujian,  dilanjutkan dengan  analisis  hasil  klasifikasi.  Analisis  ini dilakukan  terhadap  nilai  akurasi  menggunakan
metode confussion matrix . Metode Confusion Matrix merepresentasikan  hasil  evaluasi  model  dengan menggunakan  tabel  matriks  dimana  kelas  prediksi akan dibandingkan dengan kelas asli. Tabel 1 berikut menyajikan Confusion  Matrix untuk  klasifikasi  2 kelas.  Adapun  Persamaan  (1)  menunjukkan  rumus perhitungan akurasi.
Tabel 1. Confusion Matrix Actual Class Predicted Class Positive Negative Positive True Positive False Negative Negative False Positive True Negative 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 100% (1) Keterangan:
TP        : True Positive
TN        : True Negative FP         : False Positive FN        : False Negative

## 2.6.5. Post Processing
Pada  bagain  ini  merupakan  hasil  dari  proses pengolahan  setelah  gambar  diolah  pada  model machine  learning .  Pada  bagian  ini  akan  dilanjutkan dengan pengkondisian dari hasil yang diperoleh. Jika hasil  pengolahan machine  learning menunjukkan bahwa  terdapat  orang  yang  melakukan  kegiatan merokok pada ruangan tersebut, maka akan diberikan peringatan dalam bentuk teguran melalui speaker .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Konsep Alat
DesMoCam  merupakan  nama  dari  alat  yang diusulkan  yang  terdiri  dari  kata Detection  Smoking Camera. Fungsi  dari  teknologi  ini  adalah  untuk membantu petugas di instansi yang terdapat kawasan bebas rokok. Konsep dari alat ini yaitu sebagai solusi alternatif untuk melakukan kegiatan penertiban orang yang melakukan kegiatan merokok di kawasan bebas rokok  dengan  cara  memberikan  peringatan  dalam bentuk  teguran  melalui speaker .  Alat  ini  memiliki beberapa bagian yaitu bagian pendeteksi dan server . Bagian  pendeteksi  merupakan  bagian  menyerupai CCTV  menggunakan  kamera  dari  ESP32-CAM, terdapat speaker di  dalamnya,  dan  bagian  ini  dapat terhubung  ke  jaringan  Wi-Fi  untuk  melakukan pengiriman gambar dan penerimaan hasil pendeteksi ada  atau  tidaknya  perokok.  Selain  itu,  pada  bagian pendeteksi juga dilengkapi dengan memori micro SD Card  untuk  menyimpan  suara  peneguran  yang  akan disetel  saat  terdeteksi  ada  yang  merokok.  Bagian kedua yaitu bagian server . Model Machine Learning sebagai  media  pendeteksian  gambar  akan  diletakan pada  Node-RED.  Komunikasi  yang  digunakan menerapkan teknologi Internet of Things (IoT) yaitu dengan  protokol  komunikasi  MQTT.  Dari  bagian pendeteksi  akan  mengirimkan  gambar  dengan
mempublish ke topik pada MQTT dan bagian server akan menerima dengan me- subscribe topik tersebut. Hasil  pengolahan  gambar  pada  model machine learning akan  menghasilkan  output  yang  akan dikirimkan melalui MQTT kepada bagian pendeteksi kembali untuk menyalakan peringatan saat terdeteksi terdapat orang yang merokok.

## 3.2. Pembuatan Akurasi Model

## 3.2.1. Data Acquisition
Dataset dalam penelitian ini terdiri dari 3 jenis dataset yaitu data training , data validation , dan data testing .  Akan  tetapi,  pada  pembuatan  modelnya sendiri  hanya  digunakan  data training dan  data validation . Struktur dataset ditunjukkan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Dataset dalam pembuatan model Dataset Smoking Not smoking Data training 855 805 Data validation 200 200 3.2.2. Data Preprocessing
Pembuatan
model
dilakukan dengan menggunakan Google Colaboratory. Sebelum digunakan  dalam  pembuatan  model,  data  akan dilakukan preprocessing terlebih  dahulu  agar pelatihan  model  dapat  menghasilkan  akurasi  yang baik.  Untuk  resolusi  citra  dataset  akan  dilakukan resize menjadi  227x227.  Selanjutnya,  citra  akan dilakukan rescale dengan skala 1/255. Setiap citra di- rotation sebesar  20  derajat  untuk  meningkatkan keragaman  dataset . Terakhir,  teknik flip diatur dengan nilai vertical dan horizontal .

## 3.2.3. Modelling
Pengujian  dilakukan  menggunakan  20  epoch pada pre-trained model Inception ResNet V2 dengan dan tanpa freeze layer menghasilkan nilai akurasi dan nilai loss untuk  masing-masing  model.  Adapun hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3 berikut
Tabel 3. Tingkat akurasi model pengujian Model Accuracy Loss T epoch 1 InResV2 Freeze 92,75% 0,5 224ms/step InResV2 Unfreeze 92,50% 0,246 542ms/step
Berdasarkan  Tabel  3,  dapat  diketahui  bahwa nilai akurasi tertinggi dihasilkan oleh model InResV2 Freeze  dengan  nilai  akurasi  sebesar  92,75%. Sementara  itu,  nilai loss terendah  dihasilkan  pada model  InResV2  Unfreeze  dengan  nilai loss yaitu 0,245. Selain itu, nilai rata-rata kecepatan tiap epoch paling  rendah  dihasilkan  oleh  InResV2  Freeze dengan  waktu  224ms/step.  Dalam  memilih  model terbaik, grafik akurasi dan loss selama pelatihan juga dibandingkan untuk melihat performa model apakah mengalami overfitting, underfitting , dan goodfit . Kondisi overfitting terjadi apabila training loss bernilai  lebih  rendah  dibandingkan validation  loss.
Underfitting terjadi  ketika training  loss dan validation loss sama-sama bernilai tinggi. Selanjutnya,  kondisi good  fit dimana training  loss maupun validation  loss bernilai  sama  rendahnya. Perbandingan kedua model pelatihan dapat ditunjukkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Grafik accuracy dan loss InResV2 Freeze
Gambar 4. Grafik accuracy dan loss InResV2 Unfreeze
Pada  Gambar  3  terlihat  bahwa  grafik  akurasi InResV2  Freeze  mengalami  peningkatan  untuk training dan validation .  Sementara  itu,  grafik loss untuk training dan validation mengalami penurunan hingga  kedua  grafik  beberapa  kali  saling  bertemu. Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbaikan performa model menuju kondisi goodfit . Gambar 4 menunjukkan grafik akurasi InResV2 Unfreeze  yang  mengalami  peningkatan  pada  nilai training dan nilai validation . Adapun nilai grafik loss dari training dan validation mengalami  penurunan. Akan tetapi, kedua nilai tersebut terlihat tidak saling bertemu  di  akhir epoch .  Ini  menunjukkan  bahwa model mengalami performa yang belum terlalu baik atau mengalami kondisi overfitting .

## 3.2.4. Result of Analysis
Kedua model yang dihasilkan selama pelatihan memiliki  nilai  akurasi  yang  cenderung  tinggi. Namun, dengan membandingkan grafik pada Gambar 3 dan Gambar 4 dapat terlihat bahwa model InResV2 Freeze  merupakan  model  terbaik  yang  dapat digunakan  dalam  model  klasifikasi  DesMoCam. Model  terbaik  menunjukan  nilai  akurasi  tertinggi sebesar 92,75% dengan waktu prediksi paling tinggi yaitu  224ms/step.  Meskipun  nilai loss model  yang dihasilkan  cukup  tinggi,  tetapi  performa  model menunjukkan kondisi goodfit . Kondisi goodfit dalam machine  learning merupakan  kondisi  yang  baik, dimana model secara cepat belajar dengan baik untuk mengurangi  nilai loss atau  kesalahan  dalam melakukan klasifikasi citra dengan peningkatan nilai

## 278
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 273-281
akurasi  model.  Tabel  4  menunjukkan  detail  dari arsitektur model InResV2 Freeze
Tabel 4. Detail Arsitektur Model InResV2 Freeze Name Feature Map Output Size Activation Input 3 256x256 - inception_resnet_v2 (Functional) 1536 6x6 - GlobalAveragePooling2D 1536 Relu FC 1 - 512 Relu FC 2 - 1024 Relu FC 3 - 2 Softmax
Model  InResV2  Freeze  merupakan  model arsitektur  yang  menggunakan transfer  learning dari model  InceptionResnetV2  yang  sudah  disediakan oleh  TensorflowHub  dengan weight dari  imagenet. Model yang sudah ada kemudian ditambahkan Dense Layer sebanyak 512 layer dan 1024 layer. Terakhir, model  akan  mengeluarkan  keluaran  untuk  2  kelas yaitu smoking dan not  smoking .  Input  yang  dapat diterima  model  yaitu  gambar  berwarna  dengan ukuran 256x256 piksel.

## 3.3. Prototype Alat
Prototype alat terbagi menjadi dua seperti yang disebutkan  sebelumnya  yaitu  bagian  pendeteksi  dan bagian server .  Bagian  pendeteksi  yang  terdiri  dari ESP32-CAM,  Module  MAX98357, speaker ,  dan modul micro sd card dikemas dengan casing akrilik. Casing akrilik  akan  menyesuaikan  ukurannya  agar ESP32-CAM  dapat  menangkap  gambar  dan  agar speaker dapat berbunyi ketika mendeteksi orang yang merokok.
Gambar 5. Prototype Alat DesMoCam
Gambar 5 menunjukkan Prototype DesMoCam yang  akan  dibuat.  DesMoCam  berdimensi  kurang lebih 6x10x13 cm yang akan memuat seluruh bagian ESP32-CAM  Module  MAX98357, speaker ,  dan modul micro sd card. Bagian kedua yaitu server yang merupakan mini komputer raspberry pi. Server yang digunakan pada raspberry pi yaitu platform Node-RED. Model yang telah dibuat akan berjalan di atas Node-RED dengan memasukan  model.json  pada node tf.model.  Mini
komputer  raspberry  pi  pada  alat  ini  ditempatkan terpisah  dengan  bagian  pendeteksi  karena  hanya berfungsi  sebagai server ,  tetapi  harus  dalam  satu jaringan Wi-Fi yang sama.

## 3.4. Cara Kerja Alat
Alat dapat dihidupkan dengan menyambungkan adaptor power  supply ke  sumber  listrik  dan  siapkan Wi-Fi  yang  sudah  dimasukan  pada  pemrograman ESP32-CAM  dan  Raspberry  pi.  Alat  bagian pendeteksi dan bagian server akan terhubung dengan jaringan Wi-Fi sehingga keduanya terhubung dengan jaringan  rclocal.  Kemudian  alat  pendeteksi  pada ESP32-CAM akan mengambil gambar setiap 5 detik sekali. Hasil gambar akan dikirimkan ke Node-RED pada  raspberry  pi  melalui  protokol  komunikasi MQTT.  Setelah  gambar  diterima  oleh  Node-RED, gambar  akan  dimasukan  ke  node pre-processing. Pada  node pre-processing gambar  akan  dibuat menjadi array dan  dilakukan  rescaling  agar  gambar dapat  diproses  pada  node  model machine  learning . Node  yang  digunakan  untuk  menampung  model machine  learning yaitu  node  tf.model.  Setelah gambar  masuk  pada  node  tersebut,  node  tf.model akan  mengeluarkan  keluaran  berupa  nilai  yang menunjukkan  merokok  atau  tidak  merokok.  Ketika hasil  menunjukkan  terdapat  orang  yang  merokok, node function akan mengeluarkan nilai 1 ( True ) dan akan  dikirimkan  ke  bagian  pendeteksi  melalui protokol  MQTT.  Pada  bagian  ESP32-CAM  akan menerima  nilai  tersebut,  ketika  nilai  1  ( True )  maka akan  diberikan  peringatan  dalam  bentuk  teguran melalui  speaker.  Sedangkan  ketika  hasil  model machine  learning  mengeluarkan  nilai  0  ( False )  dan dikirim  ke  ESP32-CAM,  maka  sistem  tidak melakukan aksi pemberian peringatan. Alur dari alat ini akan mengulang kembali alurnya dari alat bagian pendeteksi mengambil gambar.

## 4. DISKUSI
Hasil pemodelan yang dilakukan menggunakan Inception  ResNet  V2  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  lebih  dari  92%.  Akurasi  tersebut  memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan penelitian di  India  [20]  pada  tahun  2023  yang  menggunakan model machine learning biasa yakni logic regression, Gaussian  Naive  Bayes,  Random  Forest  Classifier, and  XGBoost  Classifier  dan  menghasilkan  presisi tertinggi  sebesar  79,4%.  Sebaliknya,  penelitian lainnya  dari  Hungaria  tentang  deteksi  perokok menggunakan  data  gambar  dan  teks  yang  sedikit menghasilkan  akurasi  model  sebesar  74%  untuk gambar  dan  98%  untuk  teks.  Model  yang menghasilkan  akurasi  lebih  tinggi  adalah  model XLM-RoBERTa  [21].  Perbedaan  hasil  akurasi  di antara  kedua  penelitian  tersebut  karena  perbedaan model yang digunakan. Model dengan kompleksitas yang lebih tinggi mampu mendeteksi gambar dengan lebih  akurat  dibandingkan  dengan  model machine
learning yang  biasanya.  karena  kemampuannya menangani  pola  dan  fitur  kompleks  dalam  gambar. Penelitian telah menunjukkan bahwa model pembelajaran  mendalam,  seperti  jaringan  saraf konvolusional (CNN), unggul dalam tugas klasifikasi gambar  dengan  mengekstraksi  fitur  hierarki  dari gambar  secara  efektif,  sehingga  menghasilkan peningkatan  akurasi  klasifikasi  [22]  [23]  [24]  [25]. Model deep  learning mendapat  manfaat  dari  teknik seperti  pembelajaran  transfer,  pemilihan  fitur dinamis,  dan  konfigurasi  hyperparameter  yang dioptimalkan, yang selanjutnya meningkatkan kemampuan  prediktifnya  dalam  tugas-tugas  seperti membedakan  antara  jaringan  payudara  normal  dan tumor atau menilai kedalaman luka bakar [26] . Selain itu,  model deep  learning ,  terutama  yang  sudah dimodifikasi jika dilatih dengan pendekatan prapemrosesan  data  yang  tepat,  dapat  mencapai tingkat akurasi yang tinggi, seperti yang ditunjukkan dalam  pendeteksian  gambar  palsu  menggunakan model analisis tingkat kesalahan.
DesMoCam  memiliki  kelebihan  dibandingkan alat-alat  yang  telah  diuji  sebelumnya.  Alat  yang dibuat dalam penelitian [27] pada tahun 2020, belum menjelaskan model kecerdasan buatan yang digunakan beserta akurasinya. Penelitian lainnya oleh [28]  pada  tahun  2020  mengenai  deteksi  asap  di lingkungan  dalam  ruangan  menggunakan  machine learning,  tidak  menggunakan  deteksi  gambar  tetapi memakai deteksi asap langsung menggunakan rotary smoking  machine.  DesMoCam  menggabungkan machine learning model InceptionResNet2 yang telah dikenal  memiliki  akurasi  tinggi  dengan  raspberry  pi dan  ESP32-CAM  sederhana.  Raspberry  pi  dan ESP32-CAM  yang  sudah  banyak  diterapkan  dalam berbagai  jenis  IOT  membuat  DesMoCam  mudah dalam proses pembuatannya namun tetap memberikan  ketepatan  hasil  pendeteksian  perokok. Kolaborasi  antara  teknologi  terkini  dengan  masalah kesehatan  umum  yang  mendasar  diharapkan  dapat menjadi solusi. Tidak hanya solusi dan bantuan bagi para  pemerintah  dalam  menertibkan  kawasan  tanpa rokok, diharapkan DesMoCam dapat  menjadi solusi jangka  panjang  untuk  usaha  penurunan  angka penyakit  tidak  menular  yang  disebabkan  oleh  rokok dan angka penurunan penyakit pernapasan, mengingat  rokok  menjadi  sumber  dari  banyaknya penyakit.  Outcome  akhirnya  diharapkan  kondisi kesehatan  di  Indonesia  akan  terus  meningkat,  serta mampu berkontribusi pada pencapaian SDG nomor 3, 9, dan 11,  serta pembangunan yang lebih efisien di Indonesia.
Dalam  upaya  pengembangan  dan  efektivitas DesMoCam,  rencana  berkelanjutan  yang  akan dilakukan yaitu mengimplementasikannya. DesMoCam  ini  secara  khusus  akan  diterapkan  pada ruangan tertentu, dengan fokus utama pada kawasan tanpa asap rokok. Rencana implementasi DesMoCam di  dalam  ruangan  tidak  hanya  melibatkan  aspek teknologi,  tetapi  juga  melibatkan  kerjasama  erat
dengan  berbagai  pihak  terkait.  Salah  satu  langkah utama  adalah  menjalin  kemitraan  dengan  instansi kesehatan,  perguruan  tinggi,  mahasiswa,  serta peneliti  di  bidang  teknologi.  Kolaborasi  ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam pengembangan dan peningkatan efektivitas DesMoCam,  sekaligus  memperkuat  pemahaman akan dampak positifnya terhadap kesehatan masyarakat.
Dalam  melibatkan  instansi  kesehatan,  tempat yang  menjadi  target  utama  rencana  implementasi DesMoCam  adalah  rumah  sakit  dan  puskesmas. Dengan  dukungan  dari  pihak  kesehatan,  diharapkan penerapan ini dapat menjadi bagian dari upaya lebih luas dalam menciptakan lingkungan yang bersih dan bebas dari asap rokok di fasilitas kesehatan tersebut. Melibatkan  mahasiswa  dan  peneliti  juga  memiliki tujuan  untuk  memanfaatkan  wawasan  dan  keahlian mereka dalam pengembangan teknologi ini, sehingga dapat lebih efektif dan responsif terhadap kebutuhan praktis di lapangan.
Pentingnya  keterkaitan  dengan  peraturan  yang berlaku  juga  menjadi  sorotan  dalam  rencana  ini. Penerapan  DesMoCam  akan  diatur  sesuai  dengan Undang-Undang  Nomor  36  Tahun  2009  Pasal  115 tentang  Pemerintah  Daerah  yang  wajib  menetapkan kawasan  tanpa  rokok  di  wilayahnya.  Penetapan kawasan  tanpa  rokok  di  wilayah  tertentu  akan menjadi dasar hukum yang mendukung implementasi ini,  memastikan  bahwa  langkah-langkah  yang diambil  sesuai  dengan  norma  dan  aturan  yang berlaku.  Dengan  kerangka  kerja  ini,  diharapkan implementasi  DesMoCam  dapat  menjadi  langkah yang  terencana,  legal,  dan  berdaya  guna  dalam mendukung upaya mewujudkan kawasan tanpa rokok di lingkungan kesehatan.

## 5. KESIMPULAN
DesMoCam  (Detection  Smoking  Camera) memiliki  2  bagian,  yaitu  bagian  pendeteksi  dan server.  Bagian  pendeteksi  menyerupai  CCTV menggunakan  kamera  dari  ESP32-CAM,  terdapat speaker di dalamnya, dan dapat terhubung ke jaringan Wi-Fi  untuk  melakukan  pengiriman  gambar  dan penerimaan  hasil  pendeteksi  ada  atau  tidaknya perokok.  Bagian  server  merupakan  raspberry  pi menggunakan platform Node-RED sebagai servernya.  Selanjutnya  gambar  tersebut  diproses  di Node  Red  dan  menghasilkan  output  berupa klasifikasi  merokok  dan  tidak  merokok  serta peringatan  melalui  speaker.  Model  yang  digunakan yaitu  jenis transfer  learning bernama  Inception ResNet  V2  yang  telah  dimodifikasi  parameternya. Hasil yang didapatkan yakni akurasi sebesar 92,75% dengan  modifikasi freeze dan loss sebesar  0,5. Keberlanjutan  dari  alat  ini  diharapkan  mampu diterapkan  pada  seluruh  wilayah  kawasan  tanpa rokok  dengan  kerjasama  berbagai  pihak  dalam  2-3 tahun ke depan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami mengucapkan terima kasih kepada Rektor Universitas  Jenderal  Soedirman,  Dekan  Fakultas Teknik,  dan  Dekan  Fakultas  Ilmu  Kesehatan  yang telah  mendukung  terselesaikannya  penelitian  ini. Kami juga mengucapkan terima kasih kepada Dadang Iskandar,  S.T.,  M.Eng.  untuk  diskusi  yang bermanfaat serta dukungan dan dorongannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World  Health  Organization,  “Tobacco,” 2022. [Online]. Available:
https://www.who.int/news-room/fact sheets/detail/tobacco.  [Accessed:  Dec.  10, 2023].
[2] Vital  Strategies,  “Report:  Global  Tobacco
Users at 1.3 Billion; Smoking Among Young Teens Ages 13-15 Increases in 63 Countries,” 2022. [Online].
Available:
https://www.vitalstrategies.org/tobacco- atlas-global-tobacco-users-at-1-3-billion- smoking-among-young-teens-ages-13-15- increases-in-63- countries/#:~:text=May%2018%2C%20202 2. [Accessed: Dec. 10, 2023].
[3] W.  Max,  H.  Y.  Sung,  and  Y.  Shi,  “Deaths from  secondhand  smoke  exposure  in  the United States: Economic implications,” Am. J. Public Health, vol. 102, no. 11, pp. 2173–
2180, 2012, doi: 10.2105/AJPH.2012.300805.
[4] Data Indonesia, “Sebanyak 23,8% Penduduk Indonesia  Merokok  pada  2021,”  2021. [Online]. Available: https://dataindonesia.id/industri- perdagangan/detail/sebanyak-238-penduduk- indonesia-merokok-pada-2021. [Accessed: Dec. 12, 2023].
[5] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, “Tahun  2023,  Seluruh  Daerah  Ditargetkan Miliki  Kawasan  Tanpa  Rokok,  Sehat Negeriku,”  2023.  [Online].  Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/um um/20230608/3043211/tahun-2023-seluruh- daerah-ditargetkan-miliki-kawasan-tanpa- rokok/. [Accessed: Dec. 14, 2023].
[6] World  Health  Organization,  “Tobacco,” 2022. [Online].
Available: https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/tobacco.  [Accessed:  Dec.  10, 2023].
[7] Centers for Disease Control and Prevention, “Economic Trends in Tobacco | Smoking and Tobacco  Use  |  CDC.”  [Online].  Available:
https://www.cdc.gov/tobacco/data_statistics/ fact_sheets/economics/econ_facts/index.htm
. [Accessed: Feb. 9, 2024].
[8] X. Xu, S. S. Shrestha, K. F. Trivers, L. Neff, B. S. Armour, and B. A. King, “US healthcare spending attributable to cigarette smoking in 2014,”  Preventive  Medicine,  vol.  150,  p. 106529, 2021.
[9] World  Health  Organization,  “GATS  Global Adult Tobacco Survey, Fact Sheet Indonesia 2021,” 2021. [Online]. Available: https://cdn.who.int/media/docs/default- source/ncds/ncd-surveillance/data- reporting/indonesia/indonesia-national-
2021-factsheet.pdf?sfvrsn=53eac4fd_1. [Accessed: Feb. 9, 2024].
[10] Badan  Kebijakan  Kemenkes  RI,  “Perokok Dewasa  di  Indonesia  Meningkat  Dalam Sepuluh  Tahun  Terakhir,”  2021.  [Online].
Available: https://www.badankebijakan.kemkes.go.id/p erokok-dewasa-di-indonesia-meningkat- dalam-sepuluhtahunterakhir. [Accessed: Feb. 10, 2024].
[11] L. J. Sembiring and CNBC Indonesia, “Riset: Rugi Negara Lebih Besar Ketimbang Untung dari  Rokok!,  CNBC  Indonesia,”  2021. [Online].
Available:
https://www.cnbcindonesia.com/news/20210 812161438-4-268044/riset-rugi-negara- lebih-besar-ketimbang-untung-dari-rokok. [Accessed: Feb. 12, 2024].
[12] Tobacco  Tactics  and  University  of  Bath, “Unsustainable: Big Tobacco’s use of the UN SDGs,”
2023. [Online]. Available:
https://tobaccotactics.org/article/unsustainab le-big-tobaccos-use-of-the-un-sdgs.
[Accessed: Feb. 12, 2024].
[13] Kementerian PPN, “Sekilas SDGs.” [Online]. Available: https://sdgs.bappenas.go.id/sekilas-sdgs.
[Accessed: Feb. 14, 2024].
[14] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, “Tahun  2023,  Seluruh  Daerah  Ditargetkan Miliki  Kawasan  Tanpa  Rokok,  Sehat Negeriku,”  2023.  [Online].  Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/um um/20230608/3043211/tahun-2023-seluruh- daerah-ditargetkan-miliki-kawasan-tanpa- rokok. [Accessed: Jan. 22, 2024].
[15] F.  Moura  and  J.  de  Abreu  e  Silva,  “Smart Cities: Definitions, Evolution of the Concept and Examples of Initiatives,” pp. 1–9, 2019. doi: 10.1007/978-3-319-71059-4_6-1.
[16] A. Khan, S. Khan, B. Hassan, and Z. Zheng, “CNN-based  smoker  classification  and detection in smart city application,” Sensors, vol. 22, no. 3, p. 892, 2022.
[17] S.  Somantri,  I.  Yustiana,  and  A.  Nugraha, “Electrical  consumption  monitoring  and controlling system based on IoT and mobile
Annas Abdillah, et al., DESMOCAM (DETECTION SMOKING CAMERA) … 281 application,” in 2020 International Conference  on  ICT  for  Smart  Society (ICISS), 2020,
pp. 1-5, doi: 10.1109/ICISS50791.2020.9307620.
[18] Y.  Valikhujaev,  A.  Abdusalomov,  and  Y.  I. Cho,  “Automatic  fire  and  smoke  detection method  for  surveillance  systems  based  on dilated CNNs,” Atmosphere, vol. 11, no. 11,
p. 1241, 2020.
[19] A. Khan, S. Khan, B. Hassan, and Z. Zheng, “CNN-based  smoker  classification  and detection in smart city application,” Sensors, vol. 22, no. 3, p. 892, 2022.
[20] I. Showkat and V. Gupta, “Smoker Detection Using
Machine
Learning,” Tuijin Jishu/Journal of Propulsion Technology, vol.
44, no. 4, pp. 1533-1544, 2023.
[21] R.  Lakatos,  et  al.,  “A  multimodal  deep learning  architecture  for  smoking  detection with  a  small  data  approach,”  Frontiers  in Artificial  Intelligence,  vol.  7,  p.  1326050, 2024.
[22] R.  Altabeiri,  M.  Alsafasfeh,  and  M. Alhasanat, “Image compression approach for improving deep learning applications,” Int. J. Electr. Comput. Eng. (IJECE), vol. 13, no. 5, pp. 5607-5616, 2023.
[23] Q. Gu, N. Prodduturi, and S. N. Hart, “Deep Learning  in  Automating  Breast  Cancer Diagnosis  from  Microscopy  Images,” medRxiv, p. 2023-06, 2023.
[24] A.  Abubakar,  M.  Ajuji,  and  A.  M.  Turaki, “Diagnostic  Accuracy  of  Deep  Learning  in Medical Image Analysis-A Case Study Using Deep Burns,” 2023.
[25] Q.  Lv,  S.  Zhang,  and  Y.  Wang,  “Deep learning model of image classification using machine learning,” Advances in Multimedia, vol. 2022, pp. 1-12, 2022.
[26] D.  Agrawal,  H.  Makwana,  S.  S.  Dave,  S. Degadwala,  and  V.  Desai,  “Error  Level Analysis  and  Deep  Learning  For  Detecting Image  Forgeries,”  in  2023  7th  International
Conference  on  Computing  Methodologies and  Communication  (ICCMC),  2023,  pp.
114-117, doi: 10.1109/ICCMC57404.2023.10048032.
[27] S.  Somantri,  I.  Yustiana,  and  A.  Nugraha, “Electrical  consumption  monitoring  and
controlling system based on IoT and mobile application,” in 2020 International Conference  on  ICT  for  Smart  Society (ICISS),
2020,
pp. 1-5, doi: 10.1109/ICISS50791.2020.9307620.
[28] Y.  Valikhujaev,  A.  Abdusalomov,  and  Y.  I. Cho,  “Automatic  fire  and  smoke  detection method  for  surveillance  systems  based  on dilated CNNs,” Atmosphere, vol. 11, no. 11,
p. 1241, 2020.CNNs." Atmosphere 11, no. 11
(2020): 1241