Abstrak—Beberapa  sapi  dari  peternakan  sapi  hilang  acapkali dicuri  manusia.  Dengan  terbatasnya  penjagaan  di  waktu malam,  diperlukan  sistem  keamanan  pada  peternakan  sapi. Sistem menggunakan Kamera termal yang dapat digunakan di segala kondisi bahkan pada keadaan gelap gulita. Data gambar oleh kamera termal yang berukuran 160x120 dijadikan dataset yang  kemudian  dimasukkan  ke  metode  YOLOv7  yang  akan membedakan  klasifikasi  gambar  menjadi  manusia  atau  sapi. Model pada pelatihan ini memiliki nilai rata-rata presisi sebesar 80%.  Sistem  keamanan  menggunakan  speaker  dan  sistem komunikasi  IoT  kepada  aplikasi  android  pengguna,  sehingga ketika  terdeteksi  adanya  penyusup,  maka  akan  dilakukan pemrosesan  gambar  dan  deteksi  pada  model  dilatih menggunakan  Jetson  Nano.  Kemudian  gambar  dan  log persentase  deteksi  akan  di-upload  untuk  dikirimkan  ke smartphone  pengguna  serta  alarm  dinyalakan.  Sistem  diuji pada saat siang hari, sore hari, malam hari dengan cahaya serta tanpa cahaya yang memiliki hasil keseluruhan deteksi pada sapi dengan presisi 0.98, recall 0.67, F1-Score 0.79, akurasi  0.79, dan nilai  keseluruhan  pada  deteksi  manusia  dengan  presisi  0.72, recall 0.46, F1-Score 0.57, akurasi 0.75. Sistem bekerja dengan jangkauan operasi sistem sebesar 1-8 meter dan ketika adanya penyusup dan alarm menyala hampir pada seluruh pengujian kecuali pada malam hari tanpa cahaya pada jarak dekat yang terjadi false positive pada alarm.
Kata  Kunci—Jetson  Nano,  Kamera  Termal,  Keamanan, YOLOv7.

## I. PENDAHULUAN
EAMANAN  merupakan  faktor  terpenting  yang diinginkan  oleh  perseorangan  bahkan  perusahaan. Keamanan  bukan  hanya  bebas  dari  kejahatan,  namun  juga bebas dari ancaman tindak kejahatan. Tindak kejahatan dapat terjadi  dimana  saja  dan  kapan  saja  dan  setiap  orang  dapat menjadi  korban.  Berdasarkan  Data  Kriminalitas  dari  BPS pada  tahun  2019  sebanyak  269.323  kejadian,  dengan  jenis kejadian pencurian merupakan kejahatan yang paling banyak terjadi  pada  desa/kelurahan  di  Indonesia  dengan  jumlah mencapai lebih dari 36-45 persen dari seluruh desa/kelurahan [1].  Pencurian sapi telah lama menjadi masalah di pedesaan, menyebabkan kerugian finansial dan tekanan emosional bagi petani [2].
Sistem  keamanan  pada  peternakan  sapi  pada  penelitian sebelumnya  adalah monitoring dan tracking menggunakan RFID  pada  setiap  sapi  [3],  kemudian  menggunakan  sistem Geofencing  dan  gps  tracking  pada  setiap  sapi  [4],  Kedua metode  itu  cukup  memakan  biaya  ketika  peternakan  sapi memiliki puluhan sampai ratusan sapi.
Pada akhir tahun 2022, sejumlah kecamatan di Wonogiri, terdapat pencurian hewan ternak sapi masih belum terungkap,
dan  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  ada  beberapa  kasus pencurian sapi yang terkenal di Indonesia. Pada tahun 2022, warga  melakukan  unjuk  rasa  di  Polsek  Mawasangka, Sulawesi  dikarenakan  kepolisian  belum  mengusut  tuntas puluhan  bahkan  ratusan  aduan  pencurian  sapi  yang  telah terjadi. Pada tahun 2020 juga terjadi enam pencurian sapi di Banyuasin,  Sumatra  Selatan  dengan  kerugian  total  65  juta rupiah.  Kasus-kasus  ini  menggambarkan  skala  masalah  dan perlunya langkah-langkah efektif untuk mencegah pencurian sapi dan diperlukan keamanan yang dapat diandalkan.
Oleh  sebab  itu,  sistem  keamanan  perlu  ditingkatkan dengan  menggunakan  sistem  deteksi  manusia  yang menggunakan algoritme YOLO yang cepat dan akurat untuk menganalisis  dan  mengidentifikasi  keberadaan  manusia. Sistem ini dapat dilatih untuk mengenali jenis obyek tertentu secara langsung dan dapat memperingatkan pihak berwenang atau pemilik peternakan, agar sistem deteksi dapat diandalkan pada  segala  situasi.    Kamera  termal  yang  menggunakan teknologi  inframerah  untuk  mendeteksi  tanda  panas  yang memungkinkan kamera ini melihat objek dalam cahaya redup atau  bahkan  gelap  gulita.  Saat  dipasang  pada  sistem keamanan  sapi  menggunakan mini-pc ,  kamera  termal  dapat mendeteksi  keberadaan manusia atau hewan di  area sekitar. Jika  orang  yang  tidak  berwenang  terdeteksi,  alarm  dapat dipicu yang memperingatkan pihak berwenang atau pemilik peternakan akan potensi ancaman.

## II. TEORI

## A. Definisi Sistem Keamanan
Sistem  keamanan  terdiri  dari  dua  kata,  yaitu  sistem,  dan keamanan.  Sistem  merupakan  suatu  metode  dalam melakukan  aturan,  cara  bekerja  sesuai  rencana  atau seperangkat  aturan  tertentu,  dan  keamanan  merupakan tindakan  yang  diambil  dalam  melindungi  suatu  lingkungan atau  tempat  untuk  memastikan  bahwa  hanya  orang  yang memiliki izin yang dapat  masuk atau meninggalkannya  [5]. Sehingga  sistem  keamanan  adalah  sekumpulan  aturan  yang dapat melindungi suatu lingkungan untuk memastikan bahwa hanya  orang  yang  memiliki  izin  yang  dapat  masuk  atau keluar.

## B. Jenis Peternakan Sapi
Jenis  peternakan  sapi  dapat  dibagi  menjadi  dua berdasarkan manajemen pemeliharaan sapi, yaitu peternakan sapi  komersial dan peternakan sapi rakyat. Pada peternakan sapi  komersial,  manajemen  pemeliharaan  sapi  sudah dilakukan secara modern dari manajemen pemberian pakan, perkandangan, hingga kesehatan sapi. Kemudian pada

## Sistem Keamanan pada Peternakan Sapi Menggunakan Kamera Termal dan Metode Algoritma YOLO
Hafid Mahdi Anudya Nayottama, Muhammad Rivai, dan Harris Pirngadi Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
E-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
K
peternakan  sapi  rakyat,  manajemennya  masih  dilakukan
secara  konvensional  dengan  motivasi  sebagai  usaha sampingan sehingga tidak dilakukan secara maksimal [6].
Jenis  peternakan  sapi  juga  dapat  dibagi  dua  berdasarkan tujuannya,  yaitu  peternakan sapi  perah, dan peternakan sapi potong. Pada sapi perah, ukuran kandang untuk dua ekor sapi adalah 3 x 1,8 meter [7]. Kemudian untuk sapi potong, ukuran kandang  secara  ideal  adalah  2,10  x  1.45  meter  untuk  sapi potong  lokal dan 2,10 x 1.5 meter untuk sapi  potong impor [8].

## C. Kamera Termal
Kamera Termal merupakan sebuah teknologi sensor yang digunakan untuk membaca suhu ke benda atau ke permukaan berdasarkan  pancaran  inframerah  yang  dihasilkan  benda tersebut. Kamera pada umumnya mampu mengambil gambar menggunakan  cahaya  tampak,  tetapi  kamera  secara  umum hanya mampu menangkap panjang gelombang pada rentang 400-700 nanometer dari cahaya tampak. Sedangkan kamera termal  dapat  menangkap  panjang  gelombang  dari  sekitar 1000 nm (1 μm) hingga sekitar 14.000 nm (14 μm).  Kamera termal  menangkap  gambar  dari  energi  panas.  Energi  panas dan cahaya merupakan bagian dari spektrum elektromagnetik tetapi  kamera  yang  dapat  mendeteksi  cahaya  tampak  tidak akan  melihat  energi  panas.  Pengelompokan  cahaya  tampak dan  inframerah  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Cara  kerja kamera termal dapat dilihat pada Gambar 2.
Kamera  termal  bekerja  dengan  membaca  radiasi  yang dilepaskan  oleh  setiap  objek  yang  memiliki  temperatur,
istilah  ini  disebut  dengan  radiasi  termal.  Pancaran  radiasi yang  digunakan  oleh  kamera  termal  berada  di  dalam spektrum  inframerah.  Radiasi  ini  dapat  dibagi  menjadi beberapa region spectral tergantung dari jaraknya. Sehingga bisa didapatkan bahwa emisi infra-red terdapat  dari  0,7 μm sampai 1000 μm yang dapat ditunjukkan pada Tabel 1 [9].
D. Lepton 3.5
Radiometrik  Lepton  3.5 merupakan kamera termal  mikro dari FLIR yang memiliki suhu pengoperasian hingga +80 ° C dan dynamic range dari -10 ° sampai 400 ° C pada mode gain rendah. Lepton  3.5 memiliki output sebesar 160x120 piksel serta temperatur kerja yang optimal berada dari -10 ° sampai 80 ° C.  Lepton  3.5  memiliki  spesifikasi  seperti  sensitivitas termal kurang dari 50 mK dengan spectral range LWIR dari
Gambar 1. Pembagian spektrum cahaya dan letak spektrum infra merah.
Gambar 2. Cara kerja kamera termal.
Tabel 1.
Infrared subdivision. IR Sub-Division Acronym Wavelength Near-IR NIR 0.7-1.4 Short-wavelength IR SWIR 1.4-3 Mid-wavelength IR MWIR 3-8 Long-wavelength IR LWIR 8-15 Far-IR FIR 15-100
Gambar 3. Sistem deteksi YOLO. Gambar 4. Model YOLO .
Gambar 5. Perbandingan YOLOv7 dengan versi sebelumnya.
Gambar 6. Wiring pada sistem keamanan.
8-14  mikron,  dan  akurasi  dari  radiometrik  pada  mode  gain tinggi adalah lebih besar dari -5 ° C atau 5%, pada mode gain rendah,  akurasinya  kurang  lebih  berkisar  pada  -10 ° C  atau 10%.  Lepton  3.5  juga  memiliki  ukuran  piksel  sebesar  12 mikrometer  dengan  frame  rate  sebesar  8.7  Hz.  Format keluaran dari kamera ini dapat dipilih dari 14-bit, 8-bit, atau 24-bit RGB. Kamera ini memiliki Field of Fiew 57 ° dengan tipe  lensa  f/1.1  dan  konsumsi  daya  150mW  untuk  keadaan normal,  650mW  untuk  keadaan shutter ,  dan  5mW  dalam keadaan standby.
E. You Only Look Once
Pada  algoritme deteksi  objek sebelum YOLO, digunakan metode pengklasifikasi. Jadi untuk melakukan sistem deteksi obyek,  sistem  ini  mengambil classifier untuk  objek  itu  dan mengevaluasi  di  berbagai  lokasi  dan  skala  pada test data. Pada  sistem  deteksi  objek  yang  lain  seperti  DPM  atau deformable  parts model  menggunakan  pendekatan  jendela geser  di  mana classifier dijalankan  di  lokasi  dengan  jarak yang  sama  di  seluruh  gambar.  Pada  model  R-CNN, digunakan region untuk memroses gambar dan menghasilkan kotak pembatas potensial dalam gambar terlebih dahulu, lalu klasifikasi  dijalankan  pada  kotak  yang  telah  diusulkan,  lalu dilakukan post-processing untuk memperbaiki bounding box , mengeliminasi duplikasi dalam deteksi, dan menilai kembali kotak  tersebut  berdasarkan  objek  lain  yang  berada  dalam
gambar. Hal ini menyebabkan deteksi objek lambat dan sulit untuk  dioptimalkan karena masing-masing  komponen harus dilatih  secara  terpisah.  Pada  YOLO,  satu  CNN  secara simultan  dapat  memprediksi  banyak bounding  boxes dan probabilitas  objeknya.  Sistem  YOLO  dapat  dilihat  pada Gambar 3 [10].
YOLO  menggabungkan  komponen  terpisah  dari  deteksi objek  ke  satu neural  network dan  menggunakan  fitur  dari gambar keseluruhan untuk memprediksi setiap bounding box sehingga memungkinkan end-to-end training dan kecepatan yang real-time sambil mempertahankan presisi rata-rata yang tinggi. Model dari deteksi YOLO dapat dilihat pada Gambar 4 [10]. Versi YOLO yang terbaru telah dipublikasikan yaitu YOLO  versi  tujuh  pada  Juli  2022  yang  memiliki  klaim melampaui  semua  pendeteksi  objek  pada  kecepatan  dan akurasi dalam kisaran dari 5 FPS hingga 160 FPS. Metode ini memiliki  akurasi  tertinggi  56,8%  AP  di  antara  semua  yang
Gambar 7. Rancangan komunikasi IoT.
Gambar8. Diagram blok pada keseluruhan sistem.
(a) (b)
Gambar  9.  Pengujian  suhu:  (a)  air  mendidih,  (b)  manusia  dengan thermo - gun .
(a)
(b) Gambar 10. Visualisasi suhu: (a) air mendidih, (b) manusia.
Gambar 11. Pengambilan custom dataset manusia pada siang hari.
Gambar 12. Pengambilan custom dataset sapi dan manusia pada malam hari.
Gambar 13. Hasil dari data augmentasi pada dataset.
diketahui pendeteksi objek waktu nyata dengan 30 FPS atau lebih  tinggi  pada  GPU  v100  dengan  perbandingan  seperti pada Gambar 5 [11].

## F. Jetson Nano
Jetson  Nano  merupakan  developer  kit  pengembangan artificial intelligece (AI) yang digunakan untuk menjalankan berbagai  model  AI  dengan  kinerja  yang  sangat  baik.  Jetson Nano yang dibuat oleh NVIDIA ini ditenagai oleh micro-USB dan  memiliki multiple I/O  pin,  dari  GPIO  sampai  CSI. Dengan  adanya  I/O  pin  ini  membuat  jetson  sangat  mudah untuk menghubungkan sensor-sensor yang lain. Jetson Nano juga  didukung  oleh  NVIDIA  JetPack,  yang  berisi board support package (BSP), Linux OS, NVIDIA CUDA, cuDNN, dan  tensorRT  untuk deep  learning,  computer  vision ,  serta GPU computing .

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Perangkat Keras
Perancangan  perangkat  keras  terdiri  dari  serta  percobaan satu  persatu  alat  yang  akan  digunakan,  kalibrasi  kamera termal,  desain  dari  prototipe  IoT,  dan  wiring  diagram  alat yang dapat dilihat pada Gambar 6.

## B. Pengujian Kamera Termal
Pada tahap ini dilakukan Pengujian kamera termal. Kamera termal  Lepton  3.5  memiliki  kalibrasi  otomatis  saat dinyalakan.  Dalam  penggunaannya,  kamera  termal  Lepton 3.5  memiliki  dua  mode  yaitu  mode  RGB888  dan raw ,  dan akan  digunakan  mode  RGB888  untuk  dapat  digunakan seperti  kamera  pada  umumnya.  Dalam  eksperimennya, dilakukan pengujian menggunakan air mendidih dan manusia
dengan  bantuan thermo-gun ,  kemudian  dalam  sistem  akan digunakan mode RGB888 dan diuji apakah berfungsi dengan baik.

## C. Pembuatan Custom Dataset
Diperlukan strategi dalam membuat dataset, karena sedikit penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  kamera  termal yang tersebar di internet, dan setiap kamera termal memiliki mode  gambar  yang  berbeda  pula  sehingga  diperlukan pembuatan custom dataset. Custom dataset  dengan  kriteria menggunakan kamera termal pada malam hari tanpa cahaya, siang  hari,  dengan  berbagai  sudut  kamera  dengan  manusia dari  sedikit  sampai  banyak.  Target  dari  dataset  ini  adalah terbentuknya 3 video yaitu manusia dan sapi dalam keadaan yang  berbeda.  Kemudian  digunakan  Teknik  argumentasi seperti  gambar  dirotasi,  diputar,  dan  dibalik.  Teknik argumentasi  ini  dilakukan  untuk  memperbanyak  jumlah dataset.

## D. Training dan Testing Algoritma YOLOv7
Pada  perancangan  algoritma  YOLO,  yang  pertama dilakukan  adalah  pemilihan  model  YOLO.  Kemudian dilakukan training dengan menggunakan custom dataset yang telah didapatkan, lalu visualisasi weight dan biases , serta test data dengan bounding boxes . Kemudian model dicoba pada video  testing  yang  telah  disediakan.  Ketika  model  dapat mengidentifikasi obyek, maka model akan diekspor menjadi
Tabel 2. Statistik dari proses testing.
Accuracy Precision Recall F1-Score Cow 0,87215 0,71134 1 0,81633 Human 0,83562 0,70492 1 0,784431 (a) (b) (c) Gambar 14.  Lokasi pengujian jarak jauh: (a) siang hari (b) sore hari (c) malam hari.
Gambar 15. Lokasi pengujian jarak dekat.
Tabel 3. Statistik Pengujian secara keseluruhan pada kamera termal. Accuracy Precision Recall F1-Score Cow 0,79052 0,985455 0,670792 0,798233 Human 0,759939 0,765957 0,465517 0,579088 Tabel 4. Statistik Pengujian secara keseluruhan pada kamera RGB. Accuracy Precision Recall F1-Score Cow 0,838102 0,96473 0,683824 0,800344 Human 0,571528 0,75406 0,224603 0,346113
Gambar 16. Alat sistem keamanan.
Tabel 5. Pengujian sistem keamanan secara keseluruhan. Waktu Pengujian Alarm Siang jarak jauh true positive Siang jarak dekat true positive Sore jarak jauh true positive Sore jarak dekat true positive Malam jarak dekat dengan cahaya true positive Malam jarak jauh true positive Malam jarak dekat tanpa cahaya true positive Malam jarak jauh tanpa cahaya false positive
tensorRT  untuk  dapat  di deploy ke  Jetson  Nano,  kemudian dilakukan tuning  hyperparameter untuk  memperbaiki performa.

## E. Pembuatan Sistem Alarm
Sistem alarm dibuat berdasarkan akurasi dari deteksi objek yang  dilakukan  oleh  YOLO.  Ketika  akurasinya  lebih  dari cukup,  maka  akan  dinyalakan  alarm,  dan  pengiriman notifikasi kepada otoritas, atau pemilik rumah.

## F. Pembuatan Database dan Sistem IoT
Sistem  komunikasi  berfungsi  untuk  membantu  membuat sistem yang dapat berkomunikasi ke web atau aplikasi pada IOS  maupun  android  secara real-time dengan  meng- upload gambar,  dan timestamp dengan  menggunakan database firebase. Rancangan sistem komunikasi ini dapat dilihat pada Gambar 7.

## G. Pengujian Sistem Deteksi
Pada  tahap  ini,  sistem  deteksi  diuji  secara  menyeluruh, yaitu  mulai  dari  kecepatan  sistem  dalam  mendeteksi, penggunaan  kamera  termal  saat  pengujian  data,  sistem deteksi  manusia  dan  sapi  yang  hasilnya  direkam menggunakan  opencv  sehingga  dapat  dianalisis  lebih  lanjut dan  didapatkan  confusion  matrix  serta  statistik  pengujian sistem.  Pengujian  sistem  deteksi  juga  diuji  menggunakan kamera  termal,  dan  kamera  RGB  untuk  membandingkan apakah  kamera  termal  bekerja  lebih  baik  daripada  kamera RGB.  Kemudian  pengujian  juga  diuji  menggunakan  obyek selain  dari  kelas  deteksi  (sapi  dan  manusia)  untuk  melihat apakah model dapat bekerja dengan baik.

## H. Pengujian Sistem Secara Keseluruhan
Sistem  keamanan  pada  peternakan  selalu  mendeteksi manusia dan sapi, dan memberi log persentase deteksi selama 24  jam.  Namun  untuk  membedakan  antara  manusia  yang berwenang  atau  tidak,  digunakan  sistem  alarm.  Ketika  ada manusia  yang  berwenang,  sistem  alarm  dimatikan menggunakan smartphone sebelum  memasuki  peternakan sapi  sehingga  alarm  dan  notifikasi  tidak  dinyalakan  namun log  persentase  dan upload tetap  berjalan.  Kemudian  ketika ada  manusia  yang  tidak  berwenang,  sistem  alarm  tidak dimatikan  sehingga  alarm  pada  sistem  keamanan  menyala dan  notifikasi  dikirimkan  kepada smartphone pihak berwenang. Pada tahap ini sistem diuji ketika adanya manusia yang  tidak  dinginkan  pada  peternakan  sapi  sehingga membuat  alarm  menyala dengan diagram blok  sistem dapat dilihat pada Gambar 8.

## IV. HASIL DAN ANALISA DATA

## A. Pengujian Kamera Termal
Kamera  termal  Lepton  3.5  memiliki  dua  mode pengambilan  gambar,  yaitu  RGB888  dan  RAW  dengan format array 160x120. Pada mode raw menggunakan metode radio telemetri dengan mendapatkan 16 bit data dengan setiap pixel -nya memiliki nilai senti-Kelvin. Pada pengujian kamera termal ini dilakukan perbandingan suhu antara kamera termal dengan  suhu  sebenarnya  dengan  pengujian  pertama,  yaitu menggunakan air mendidih yang memiliki suhu 100  C dan percobaan  kedua,  digunakan  manusia  menggunakan termo- gun dengan suhu 33.2  C yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Hasil  visualisasi  suhu  didapatkan  sesuai  dengan  keadaan sebenarnya yang secara detail dapat dilihat pada Gambar 10.
B. Pembuatan Dataset
Pengambilan dataset secara custom dilakukan dengan data dari kamera lepton 3.5 yang telah dilakukan post-processing menjadi  gambar  hitam  putih  diambil  menjadi  video. Kemudian setiap frame dari video tersebut dijadikan gambar. Pengambilan video dilakukan pada medan siang hari dengan manusia seperti pada Gambar 11,  serta pengambilan sapi dan manusia pada malam hari seperti pada Gambar 12. Kemudian dilakukan augmentasi data untuk dapat memperbanyak serta mempertajam dataset dengan hasil dari augmentasi data yang dapat dilihat pada Gambar 13.

## C. Pelatihan, Validasi dan Testing Data menggunakan YOLOv7.
Pada  penelitian  ini  digunakan  YOLOv7  yang  memiliki kecepatan dan akurasi dalam kisaran dari 5 FPS hingga 160 FPS dan memiliki akurasi tertinggi 56,8%. Tuning parameter dilakukan  sebelum  pelatihan transfer-learning mengganti jumlah class dan  beberapa  konfigurasi  lainnya.  Pada pelatihan dataset ini dilakukan 700 epoch atau pengulangan. Pada proses training , didapat mAP ( mean Average Precision ) dengan  IoU  ( intersection  over  Union )  sebesar  50%  yang semakin baik dan maksimal pada epoch 417 grafik mAP 0.5. Classification , bounding-box ,  dan objectness  loss pada training data  juga  dapat  dilihat  semakin  menurun  di  setiap epoch . Pada data validasi, karena tabel klasifikasi hanya dua, yaitu manusia dan sapi, hasil pada validation class loss sudah kecil dan mengecil setiap epoch . Namun dapat dilihat bahwa data training  overfiting pada epoch 500  ke  atas, Validation box loss dan objectness loss juga mengecil setiap epoch . Model  yang  telah  di training dan  divalidasi  kemudian digunakan  kembali  kepada test data  dengan  parameter  IoU threshold 0.9 dan confidence threshold 0.1. Hasilnya didapat bahwa model bekerja dengan baik yaitu pada obyek sapi, nilai f1-scorenya  0.81  dan  pada  obyek  manusia,  f1-scorenya sebesar 0.78 yang dapat dilihat pada Tabel 2.

## D. Pengujian Sistem Deteksi
Pada pengujian ini, inference time didapat sebesar 2.5 FPS dengan input sebesar 9 FPS. Kemudian dilakukan pengujian pada saat siang hari, sore hari, malam hari dengan cahaya dan malam hari tanpa cahaya, dengan jarak jauh dan jarak dekat. Pengujian ini menggunakan model kamera termal yang telah dibuat sebelumnya dan model default YOLOv7 pada kamera RGB, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 14 dan Gambar 15.
Hasil dari pengujian didapatkan ketika siang dan sore hari, model  yang  telah  dibuat  pada  kamera  termal  dan  model default  YOLOv7  sama-sama  bekerja  dengan  baik.  Namun pada malam hari, model kamera termal dapat bekerja dengan baik.
Kemudian  hasil  dari  model  kamera  termal  dan  kamera RGB diakumulasi dan didapatkan bahwa pada model kamera termal  pada  obyek  sapi  memiliki  nilai  yang  sama  pada  f1- score, yaitu 0.8. Tetapi pada obyek manusia, model  kamera RGB berjalan dengan buruk dengan nilai f1-score sebesar 0.3 dan model pada kamera termal berjalan baik dengan nilai f1- score sebesar 0.57 yang dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4.  Hal  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  model  kamera  termal
lebih baik di segala kondisi daripada model kamera RGB.

## E. Pengujian Sistem Secara Keseluruhan
Pengujian sistem dapat dilakukan dengan membuat adanya manusia  yang  tidak  berwenang,  dengan  kemungkinan  hasil seperti  alarm  menyala  dengan  benar  ( true positive ),  alarm menyala  namun  tidak  terdeteksi  manusia  ( false positive ), alarm mati namun ada manusia ( false negative ). Alat sistem keamanan  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  16  dengan  hasil pengujian  secara  keseluruhan  dapat  dilihat  pada  Tabel  5. Setelah  dilakukan  pengujian  secara  keseluruhan,  jangkauan operasi sistem keamanan terutama pada sistem deteksi berada pada 1-8 meter.

## V. KESIMPULAN
Kamera  termal  dapat  mendeteksi  panas  dari  suhu  tubuh secara  cukup  akurat  sehingga  dapat  digunakan  untuk keamanan pada peternakan sapi pada siang, sore dan malam hari.  Model  deteksi  yang  telah  dilatih  memiliki  hasil  yang baik dengan nilai F1-Score pada sapi sebesar 0.8 dan manusia sebesar  0.78,  sehingga  model  dapat  berjalan  dengan  baik. Sistem dapat mengirimkan log persentase deteksi dan gambar deteksi  menggunakan  firebase realtime-database secara langsung  karena  dijalankan  secara  paralel  dan  tidak mengganggu  sistem  deteksi  yang  sedang  berjalan.  Pada sistem  komunikasi  di  aplikasi  android,  ketika  sedang  tidak membuka  aplikasi,  maka  akan  dikirimkan  notifikasi  pada smartphone pengguna,  ketika  membuka  aplikasi  maka update data dilakukan secara realtime. Sistem deteksi pada kamera  termal  dengan  model  yang  telah  dilatih,  diuji  pada kandang  sapi  saat  siang  hari,  sore  hari,  malam  hari  dengan cahaya  dan  malam  hari  tanpa  cahaya  yang  memiliki  hasil keseluruhan deteksi pada sapi dengan nilai presisi 0.98, recall 0.67, F1-Score 0.79,  dan  nilai  akurasi  sebesar  0.79.  Nilai keseluruhan pada deteksi manusia dengan presisi 0.76, recall
0.46, F1-Score 0.57,  serta  akurasi  sebesar  0.75.  Sehingga model  dapat  bekerja  cukup  baik  dan  lebih  baik  daripada model  kamera  RGB  pada  malam  hari.  Sistem  Keamanan dapat bekerja dengan baik dengan adanya manusia dan alarm menyala  hampir  pada  seluruh  pengujian  kecuali  pada pengujian malam hari tanpa cahaya jarak dekat yang terjadi false positive pada alarm.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan  Pusat  Statistik,  “Statistik  Kriminal  2022,”Jakarta:Badan  Pusat Statistik, pp. 36–37, 2022,
[2]  F. S. Nuvey et al. , “Poor mental health of livestock farmers in Africa: a mixed methods case study from Ghana,” BMC Public Health , vol. 20, no. 1, pp. 1–12, 2020.
[3]  D. Gambo and D. S. Gwaza, “The use of radio frequency identification as a security measure to control cattle rustling in Nigeria,” J. Genet. Genet. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. PP1-8, 2018.
[4]  F.  I.  Anyasi,  S.  I.  Uzairue,  D.  Mkpuluma,  A.  I.  Idim,  and  J.  Ighalo, “Design and implementation of a cattle grazing tracking and anti-theft alert GPS/GSM collar, leveraging on improvement in telecom and ICT infrastructure,” Asian J. Adv. Res. Reports , vol. 1, no. 2, pp. 1–9, 2018.
[5]  R. Turner, “Collins english dictionary,” New Libr. World , vol. 107, no. 1/2, pp. 81–83, 2006.
[6]  M. Hamdani, S. Sulastri, A. Husni, and others, “Perbandingan performa kuantitatif  Sapi  Brahman  Cross  di  peternakan  rakyat  dengan  di perusahaan  komersial  pada  umur  18-24  bulan,” J.  Ilmu  dan  Teknol. Peternak. Trop. , vol. 5, no. 3, pp. 25–30, 2018.
[7]  E.  K.  Syarif  and  B.  Harianto, Buku  Pintar  Beternak  &  Bisnis  Sapi Perah , 1st ed. Jakarta: AgroMedia Pustaka, 2011.
[8]  S. M. Alif, Kiat Sukses Penggemukan Sapi Potong , 1st ed. Yogyakarta: Bio Genesis, 2017.
[9]  M. Rai, T. Maity, and R. K. Yadav, “Thermal imaging system and its real time applications: a survey,” J.  Eng.  Technol. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 290–303, 2017.
[10]  J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once:  Unified,  Real-time  Object  Detection,”  in Proceedings  of  the IEEE Conference On Computer Vision And Pattern Recognition , 2016, pp. 779–788.
[11]  C.-Y.  Wang,  A.  Bochkovskiy,  and  H.-Y.  M.  Liao,  “YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors,” arXiv Prepr. arXiv2207.02696 , 2022.