Kadek  Oki  Sanjaya,  Gede  Indrawan,  Kadek  Yota  Ernanda  Aryanto.  (2017).    Pendeteksian  Objek  Rokok  Pada  Video  Berbasis Pengolahan Citra Dengan Menggunakan Metode Haar Cascade Classifier.  Journal of Natural Science and Engineering. Vol.1 (3) pp. 92-99.

## PENDETEKSIAN  OBJEK  ROKOK  PADA  VIDEO  BERBASIS PENGOLAHAN  CITRA  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER
Kadek Oki Sanjaya 1 , Gede Indrawan 2 , Kadek Yota Ernanda Aryanto 3
1 Universitas Pendidikan Ganesha
2 Universitas Pendidikan Ganesha
3 Universitas Pendidikan Ganesha

## Abstrak
Object  detection  is  a  topic  widely  studied  by  the  scientists  as  a  special  study  in  image processing. Although applications of this topic have been implemented, but basically this technology  is  not  yet  mature,  futher  research  is  needed  to  developed  to  obtain  the desired  result.  The  aim  of  the  present  study  is  to  detect  cigarette  objects  on  video  by using  the  Viola  Jones  method  (Haar  Cascade  Classifier).  This  method  known  to  have speed  and  high  accuracy  because  of  combining  some  concept  (Haar  features,  integral image, Adaboost, and Cascade Classifier) to be a main method to detect objects. In this research, detection testing of cigarettes object is in samples of video with the resolution 160x120 pixels, 320x240 pixels, 640x480 pixels under condition of on 1 cigarette object and condition 2 cigarettes object. The result of this research indicated that percentage of  average  accuracy  highest  93.3%  at  condition  1  cigarette  object  and  86,7%  in  the condition  2  cigarette  object  that  was  detected  on  the  video  with  resolution  640x480 pixels, while the percentage of accuracy lowest 90% at condition 1cigarette object, and 81,7%  at  the  condition  2  cigarette  objects,  detected  on  the  video  with  the  lowest resolution  160x120  pixels.  The  percentage  of  average  errors  at  detection  cigarettes object was inversely with percentage of accuracy. So that the detection system is able to better recognize the object of the cigarette, then the number of samples in the database needs  to  be  improved  and  able  to  represent  various  types  of  cigarettes  under  various conditions and can be added new parameters related to cigarette object .

## PENDAHULUAN
Persebaran konten video yang memuat adegan orang merokok beredar begitu mudah dan cepat. Secara  hukum,  persebaran  video  dengan  konten  tersebut  melanggar Peraturan  Pemerintah  Nomor  109 Tahun 2012 Republik Indonesia pasal 39 tentang perikalanan dan promosi rokok. Selain payung hukum, berbagai  usaha  telah  dilakukan  pemerintah  untuk  mengurangi  persebaran  video  dengan  konten  yang tidak layak konsumsi untuk anak-anak, salah satunya adalah usaha preventif dengan penyaringan konten film sebelum layak tayang di televisi . Misalnya dengan memberikan efek blur pada adegan yang memuat adegan orang merokok. Namun ini dianggap kurang efisien karena itu bisa dilakukan dengan lebih cepat dengan  menggunakan  teknik  pendeteksian  dengan  memanfaatkan  algoritma Haar  Cascades  Classifier . Haar  Cascade  Classifier merupakan  metode  yang  telah  banyak  diteliti,  sebab  metode  ini  mampu memberikan akurasi yang baik dalam pendeteksian objek. Dengan menggunakan sistem pendeteksi objek rokok diharapkan dapat dikembangkan kedalam berbagai sistem yang membutuhkan aspek pendeteksian objek rokok.

## METODE PENELITIAN
Pengambilan  dilakukan  dengan  mencari  beberapa  gambar  di  internet,  jejaring  sosial,  mengambil foto  secara  langsung  dengan  menggunakan  kamera  handphone  maupun  kamera  digital  untuk  dijadikan data training dan  mengambil video dari internet, video diambil langsung  dengan  menggunakan kamera handphone maupun kamera digital untuk dijadikan sebagai data uji.
Keywords:
Haar Cascade Classifier, Deteksi Objek Rokok
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  dalam  perancangan  sistem  deteksi  objek  rokok  dengan menggunakan metode Haarcascade Classifier dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 2. Rancangan Pendeteksian Objek Rokok
Metode Haar Cascade Classifier menggunakan data latih dari citra-citra yang kurang tajam sebagai bagian dari proses pengklasifikasian citra. Klasifikasi citra dilakukan berdasarkan nilai dari sebuah fitur . keberadaan ada atau tidaknya fitur objek rokok ditentukan dengan mengurangi nilai pixel di wilayah gelap dengan nilai pixel di wilayah terang. Jadi setiap gambar dirubah kedalam warna hitam dan putih. Jika nilai dari  hasil  perbedaanya  di  atas  dari  ambang  batas  selama  masa  pembelajaran  citra  maka fitur tersebut dapat dikatakan ada.
Untuk  memudahkan  proses  perhitungan  nilai  dari  setiap  fitur  Haar  pada  setiap  lokasi  gambar dalam  penelitian  ini  dilakukan  proses  pengintegralan  citra.  Secara  umum  integral  mempunyai  makna menambahkan bobot, bobot merupakan nilai-nilai piksel yang akan ditambahkan ke dalam gambar asli. Nilai  integral  dari  setiap  piksel  merupakan  jumlah  dari  semua  piksel  sebelah  atasnya  dan  di  sebelah kirinya.  Keseluruhan  gambar  dapat  diintegrasikan  dengan  operasi  bilangan  bulat  per  piksel.  Sebagai
simulasi  sederhana  dimisalkan  terdapat  citra  input  berukuran  5x5  dengan  nilai  masing-masing  piksel seperti Gambar 3.

## Gambar 3
Contoh Citra Ukuran 5x5 piksel (Mulyawati dan Bahar, 2014)
Berdasarkan Gambar 3, maka citra integralnya seperti pada Gambar 4.
Gambar 4
Citra Integral Ukuran 5x5 piksel (Mulyawati dan Bahar, 2014)
Untuk mengetahui pada setiap elemen matriks dapat dijelaskan pada Gambar 5.
Gambar 5
Contoh Pengambilan Piksel (Mulyawati dan Bahar, 2014)
Berdasarkan  pada  Gambar  3.7,  nilai  piksel  D  pada  citra  integral  adalah  D  =  4+1  –  (2+3).  Dimana angka 1-4 merupakan indeks dari nilai masing-masing piksel pada citra A-D menunjukkan posisi piksel.
Contoh 1, perhatikan Gambar 6 (berdasarkan hasil citra integral pada gambar 3):

## Gambar 6
Contoh Pengambilan Piksel
(Mulyawati dan Bahar, 2014)
Nilai piksel pada citra integral dari Gambar 6 dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7
Nilai Piksel Citra Integral
(Mulyawati dan Bahar, 2014)
Nilai piksel pada daerah hitam = D+A-(B+C) = 20+3-(12+9) = 2
Buktinya dilihat pada citra asli pada Gambar 3. Nilai piksel pada daerah hitam = 2 Algoritma AdaBoost bertujuan  mengkombinasikan  banyak  citra-citra  yang  kurang  tajam  ( weak classifiers ) untuk menjadi citra-citra yang lebih tajam ( strong classifiers ) dengan memberi bobot kepada citra weak classifiers. Cascade classifier melakukan proses dari banyak fitur-fitur yang diorganisir dengan bentuk klasifikasi bertingkat. Terdapat tiga buah klasifikasi untuk menentukan apakah benar atau tidak ada fitur rokok pada fitur yang sudah dipilih. Pada klasifikasi filter pertama, tiap subcitra akan diklasifikasi menggunakan satu fitur . Jika hasil nilai fitur dari filter tidak memenuhi kriteria yang diinginkan, hasil tersebut akan ditolak. Algoritma kemudian bergerak ke sub-window selanjutnya dan menghitung nilai fitur kembali. Jika didapat hasil sesuai dengan threshold yang diinginkan, maka dilanjutkan ke tahap filter selanjutnya. Hingga jumlah sub-window yang lolos klasifikasi akan berkurang hingga mendeteksi image yang dideteksi. Pada gambar 4.11 merupakan proses rangkaian filter yang dilalui oleh setiap klasifier.
Gambar 4.1

## Cascade Classifer
(Amalga, 2015)
1. Pada filter pertama dipilih satu fitur klasifier dengan persentase tingkat pendeteksian sebesar 100% dan sekitar 50% tingkat kesalahan.
2. Pada  filter  kedua  dipilih  lima  buah fitur klasifier  dengan  persentase  tingkat  pendeteksian  sebesar 100% da 40% tingkat kesalahan (20% kumulatif).
3. Pada  filter  ketiga  dipilih  20 fitur klasifier  dengan  persentase  tingkat  pendeteksian  sebesar  100% dengan tingkat kesalahan sebesar 100% (2% kumulatif).
Setelah dilakukan serangkaian proses seperti pemilihan fitur dan klasifikasi bertingkat maka akan didapatkan sebuah hasil pendeteksian. Hasil pendeteksian bisa berupa rokok atau bukan rokok. Pada saat proses klasifikasi bertingkat dilakukan, maka pada image tersebut akan ditandai dengan sebuah rectangle
pada daerah  rokok yang terdeteksi. Pada Gambar 7 di  bawah  ini merupakan contoh  hasil pendeteksian dari proses akhir deteksi objek rokok dengan algoritma Haar cascade classifier.

## Gambar 7

## Hasil Pendeteksian

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Penerapan  metode Haar  Cascade  Classifier berdasarkan  dari  tahapan  penelitian  yang  dimulai dengan  membuat  file  cascade.xml  yang  dibuat  dengan  melakukan  proses  training  254  gambar  positif rokok dan 508 gambar negative rokok. Gambar positif rokok berarti gambar yang memang benar-benar berisi rokok dengan ukuran pixel 100x100. Sedangkan gambar negative rokok berisi gambar yang tidak ada rokok dengan ukuran pixel 150x150.
Tahap selanjutnya yang dilakukan pada penelitian ini adalah mengekstrak video uji menjadi frame. Tujuan  dari  ekstraksi  ini  adalah  untuk  memperoleh  gambar  atau  citra  untuk  masuk  pada  proses pendeteksian.

## Gambar 9

## Ekstrak Video menjadi Frame
Pada proses pendeteksian objek rokok dengan menggunakan metode Haar cascade classifier, ada beberapa proses yang dilakukan sebelum akhirnya akan menghasilkan sebuah output objek rokok yang terdeteksi  pada  sebuah  video.  Dalam  deteksi  objek  rokok,  proses-proses  tersebut  yaitu  Preprocessing, Haar-Like Feature, Integral image, AdaBoost (Adaptive Boosting), Cascade Classifier, dan Combine frame to video seperti pada skema deteksi objek rokok yang dijelaskan pada bab sebelumnya. Skema proses dari tiap-tiap  tahap  yang  dilalui  oleh  citra  untuk  memperoleh  hasil  pendeteksian  objek  rokok  dapat  dilihat pada Gambar 10.

## Gambar 10
Skema Deteksi Objek Rokok
(Amalga, 2015)
PERSENTASE RATA-RATA KEAKURATAN SISTEM DETEKSI OBJEK ROKOK
Gambar 11
Grafik persentase rata-rata keakuratan sistem deteksi PERSENTASE RATA-RATA KESALAHAN SISTEM DETEKSI OBJEK ROKOK
Gambar 12 Grafik persentase rata-rata kesalahan sistem deteksi
Pada  Gambar  11  menunjukkan  data  grafik  persentase  rata-rata  keakuratan  deteksi  objek  rokok, dengan database properties, file name: cascade, type  of file: . xml , Size: 29 Kb dengan Num cascade stages (NCS): 10 stages , pada video dengan resolusi berdeda dari 160x120 piksel, 320x240 piksel dan 640x480 piksel pada kondisi 1 objek rokok dan 2 objek rokok.
Persentase rata-rata kekauratan tertinggi pada grafik tersebut adalah 93,3% pada kondisi 1 objek rokok  dan  86,7%  pada  kondisi  2  objek  rokok,  terdeteksi  pada  video  dengan  resolusi  640x480  piksel. Sedangkat  rata-rata  keakuratan  terendah  90%  pada  kondisi  1  objek  rokok,  dan  81,7%  pada  kondisi  2 objek rokok, terdeteksi pada video dengan resolusi terendah 160x120 piksel. Pada persentase rata-rata kesalahan pada grafik Gambar 12 berbanding terbalik dengan parameter persentase keakuratan deteksi objek rokok. Persentase tertinggi adalah 10% pada kondisi 1 objek rokok dan 18.3% pada kondisi 2 objek rokok,  terdapat  pada  video  dengan  resolusi  160x120  piksel.  Sebaliknya  persentase  kesalahan  terendah 6,7% pada kondisi 1 objek rokok, dan 13,3% pada kondisi 2 objek rokok, terdeteksi pada video dengan resolusi 640x480 piksel.
Kondisi  ini  menunjukkan  adanya  kualitas  resolusi  yang  merupakan  suatu  kondisi  dinamis  dari sebuah citra dengan resolusi tertentu, yang dalam hal ini bergantung pada banyaknya titik untuk setiap satuan ( dot per inch) yang terdapat dalan citra tersebut.
Kualitas resolusi dikatakan baik jika citra tersebut memiliki resolusi yang besar, dimana semakin besar  resolusi  makin  banyak  titik  yang  terkandung  dalam  citra  sehingga  menjadi  lebih  luas  dalam visualisasinya (Hestiningsih, 2008).
Menurutnya  kualitas  resolusi  yang  dihasilkan,  resolusi  dibedakan  menjadi:  1)  Resolusi  Tinggi (High Resolution) :  Suatu  citra  dikatakan  memiliki  resolusi  tinggi  jika  tingkat  ketelitian  yang  cukup  tinggi  dari suatu  media  dalam  menangkap  ataupun  menampilkan  datanya,  2)  Resolusi  Rendah (Low  Resolution) : Citra dikatakan memiliki resolusi rendah jika pada layar atau gambar yang teks grafiknya tampil dengan detail yang relatif kasar.
Berdasarkan dengan kondisi tersebut, jika dibandingkan dengan kondisi 1 objek rokok atau 2 objek rokok, dengan database yang sama untuk mendeteksi objek rokok dari grafik Gambar 11 persentase keakuratan dan grafik Gambar 12 persentase kesalahan maka dapat disimpulkan bahwa selain spesifikasi parameter database , ukuran resolusi pada citra video yang dideteksi juga mempengaruhi hasil perhitungan keakuratan dan kesalahan dalam mendeteksi objek rokok.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut: Pendeteksian  objek  dengan  menggunakan metode Haar  Cascade  Classifier mampu  memberikan  akurasi  yang  baik  dalam  mendeteksi  objek  rokok. Hasil  deteksi  pada  sampel  video  dengan  resolusi  160x120  piksel,  320x240  piksel,  640x480  piksel diperoleh persentase keakuratan tertinggi pada deteksi objek rokok 93% pada kondisi 1 objek rokok dan 86,7% pada kondisi 2 objek rokok yang terdeteksi pada video dengan resolusi 640x480 piksel, sedangkan diperoleh persentase keakuratan terendah pada deteksi objek rokok 90% pada kondisi 1 objek rokok, dan 81,7%  pada  kondisi  2  objek  rokok,  terdeteksi  pada  video  dengan  resolusi  terendah  160x120  piksel berbanding terbalik dengan parameter persentase keakuratan masing-masing deteksi.
Berdasarkan  simpulan  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan sebagai  referensi  untuk  penerapan  metode Haar  Cascade  Classifier pada  citra  digital,  untuk  mendeteksi objek rokok pada video.
Saran:  Agar  sistem  pendeteksi  mampu  mengenali  objek  rokok  dengan  lebih  baik,  maka  jumlah sampel  dalam  database  perlu  ditingkatkan  dan  mampu  mewakili  berbagai  jenis  rokok  dalam  berbagai kondisi.  Perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan  menambahkan  beberapa  parameter  tambahan yang  berkaitan  dengan  objek  rokok,  sehingga  kelak  mampu  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam mendeteksi objek rokok.

## DAFTAR PUSTAKA
Amalga, SG. 2015. http://repository.unpas.ac.id/26827/6/.(diakses pada tanggal 10 januari 2017). Anaconda. 2017. https://anaconda.org/anaconda/spyder. (diakses pada tanggal 6 Januari 2017).
Arihutomo, Mukhlas. 2010. “ Rancang Bangun Sistem Penjejakan Objek Menggunakan Metode Viola Jones Untuk Aplikasi EyeBot ” . http://repo.pens.ac.id/311/1/1151.pdf. (diakses tanggal 5 Januari 2017).
Baser, Ekrem. 2016. “Detection and Classification Of Vehicles In Traffic By Using Haar Cascade Classifier”, Proceedings of 58th ISERD International Conference, Prague, Czech Republic, 23rd-24th December 2016, www.worldresearchlibrary.org/up_proc/pdf/578-1486634118 19-22.pdf. (diakses tanggal 8 Januari 2017).
Doxygen. 2012. http://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/ tutorial_py_face_detection.html. (diakses tanggal 6 Januari 2017).
Harrison. 2017. https://pythonprogramming.net/haar-cascade-object-detection-python-opencv-tutorial/. (diakses tanggal 6 Januari 2017).
Hestiningsih, I. 2008. Pengolahan Citra. http://toba.mytoba.com/dl/Pengolahan% 20Citra.pdf. (diakses tanggal 4 Januari 2017).
Kurniawan, Agus. 2009. “Aplikasi Absensi Kuliah Berbasis Identifikasi Wajah Menggunakan Metode Gabor Wavelet” Makalah Skripsi Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya, Surabaya.
Mahmudi, Ali dan M. Taufiqur Rusda. 2014. “ Deteksi Senjata Tajam dengan metode Haar Cascade Classifier Menggunakan Teknologi SMS Gateway” . https://www.academia.edu/. (diakses tanggal 3 Januari 2017).
Muhaimin, Syahlan. 2013. “ Rancang Bangun Aplikasi Multi-Face Detector menggunakan Metode Viola Jones pada Face Recognitioon ”. http://repository.uin-suska.ac.id/1220 /1/2013 _2013126TIF.pdf. (diakses tanggal 6 Januari 2017).
Mulyawati, Anizsah dan Chaerunisai Bahar. 2014. “ Metode Viola-Jones untuk Mendeteksi Jenis dan Jumlah Kendaraan dalam Intelligent Transport System ”. Makalah Skripsi Jurusan Teknik Elektro Universitas Hasanuddin. Makassar.
Munir, Rinaldi. 2004. Pengolahan Citra Digital. Bandung: Unit Penerbitan Informatika Bandung.
Padilla, R. 2012. “ Evaluation of Haar Cascade Classifiers Designed for Face Detection” . International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering Vol:6, No:4, 2012.
Priawadi. 2012. http://www.priawadi.com/2012/09/ opencv.html . (diakses pada tanggal 5 April 2017).
Reinius, Staffan. 2013. “ Object Recognition using the OpenCV Haar Cascade-Classifier on the iOS platform ”. http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:601707/fulltext 01.pdf. (diakses pada tanggal 6 Januari 2017).
Robin. 2013. http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html (diakses pada tanggal 5 Januari 2017).
Santoso, Hadi dan Agus Harjoko. 2013. Haar Cascade Classifier dan Algoritma untuk Deteksi Banyak Wajah dalam Ruang Kelas . Jurnal Teknologi, Volume 6 Nomor 2, hlm 108-115.
Seo, Naotoshi. 2007. Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection with A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Feature) . http://note.sonots.com/SciSoftware/ haartraining.html. (diakses pada tanggal 10 Januari 2017).
Soo, Sander. 2014. “Object detection using Haar-cascade Classifier”, http://ds.cs.ut.ee/Members/artjom85/2014dss-course- media/Object%20detection%20using%20Haar-final. pdf.  (diakses pada tanggal 7 Januari 2017).
Taurisna, Afnisyah. 2009. Analisis Pengaruh Kualitas Citra terhadap Kinerja Metode Pendeteksi Tepi . http://repository.usu.ac.id/handle/123456789/7873. (diakses pada tanggal 7 Januari 2017.
Viola, Paul and Michael Jones. 2001. “ Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features” . Proceedings of the 2001, IEEE Computer Society Conference on, 2001, vol. 1, pp. I–511.
Yildirim, Mustafa E. 2014. “Gender Classification Based on Binary Haar Cascade” , International Journal of Computer and Communication Engineering, Vol. 3, No. 2, Maret 2014.