## METODE BACKGROUND SUBSTRACTION UNTUK MONITORING OBYEK BERGERAK MELALUI KAMERA WEBCAM

## Gladys Julia Nuary Putri
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia gladisjulianuaryputri@gmail.com

## ABSTRAK
Deteksi    objek    manusia    merupakan  salah  satu  arah  penelitian  yang  penting  untuk  meningkatkan kemampuan  sistem pengawasan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang  suatu  program  pengolahan  citra yang  mampu  mendeteksi objek yang   terekam  di  dalam  video menggunakan video  yang  direkam  Penelitian ini    menggunakan    Metode  background  subtraction.  Metode    background    subtraction    dapat  mendeteksi subtstraksi    pada    background  dengan  mengubah  citra  menjadi  citra  biner  dan  menentukan  tingkat  kepekaan perubahan pixel background.
Di  bidang  ini  banyak  citra  yang  dapat  diolah  antara  lain  mencakup  pada  sebuah  gambar  dan  video  juga. Salah satu hal pengolahan citra pada video yang berkembang dengan pesat saat ini adalah sistem pendeteksian objek.  Deteksi  objek  merupakan  sebuah  proses  pendeteksian  objek  yang  bergerak  atau  berpindah  dalam  suatu video  yang  telah  dirubah  kedalam  bentuk  image  sequence  yaitu  potongan  gambar  yang  terurut  dari  sebuah video.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mendeteksi  objek  yang  bergerak  yang  terurut  dari  sebuah  video  dengan memanfaatkan teknologi pengolahan citra  menggunakan MATLAB R2018b. Diharapkan dapat mempermudah proses deteksi objek yang akan dideteksi.
Kata kunci :  Monitoring, Deteksi Obyek Manusia, Background  Subtraction,  Threshold, Opening, Closing.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Sistem monitoring adalah sistem yang digunakan  untuk  melakukan  fungsi  pengawasan secara  berkala  untuk  mendapatkan  informasi  yang diinginkan. Hasil dari sistem monitoring tersebutberperan  penting  pada  peningkatan  berbagai aspek, yaitu informasi, keamanan, tingkat produktivitas, dan kinerja [3].
Salah  satu  bentuk  sistem  monitoring  adalah aplikasi  deteksi  obyek.  Aplikasi  deteksi  obyek merupakan pendeteksi obyek yang dapat mendefinisikan  atau  mengekstrak  informasi  dari obyek  pada  suatu  citra.  Salah  satu  contoh  aplikasi deteksi obyek adalah deteksi obyek bergerak.
Deteksi  obyek  bergerak  merupakan  salah  satu arah penelitian yang penting dalam rangka meningkatkan  kemampuan  sistem  pengawasan  di tempat-tempat  umum.  Secara  umum,  cara  kerja deteksi  obyek  manusia  ini  mengadaptasi  cara pengamatan  apa  yang  ada  pada  dunia  nyata  melalui indra  penglihatan  manusia,  dimulai  dari  suatu pembelajaran  menganalisa  gambar  dan  video  untuk memperoleh  hasil  sebagaimana  yang  bisa  dilakukan manusia. Dengan kata lain, pendeteksi obyek manusia mencoba  meniru  cara  kerja  sistem  visual  manusia (human  vision)  yang  saat  ini  dikenal  dengan teknologi computer vision [2].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dalam rangka  penerapan  teknik  atau  metode  untuk mendeteksi  obyek  manusia.  Salah  satunya  adalah
Metode  Background  Subtraction  untuk  Deteksi Obyek  Manusia  pada  Lingkungan  Statis  [3].  Pada penelitian  tersebut  peneliti  melakukan  penerapan metode  background  subtraction  untuk  mendeteksi obyek  manusia  pada  file  video.  Namun  pada penelitian  tersebut  frame  yang  diekstrak  dari  video tersebut  sangat  terbatas  yaitu  hanya  5  frame  yang diekstrak  dalam  1  detik  yang  menghasilkan pendeteksian  obyek  yang  kurang  menyeluruh terhadap keseluruhan frame  yang ada pada file video dan  pendeteksian  obyek  manusia  tidak  dilakukan secara  kontinyu  sehingga  penelitian  tersebut  relatif belum  akurat  dan  belum  bisa  dijadikan  dasar  yang kuat  untuk  mendeteksi  obyek  manusia  mengingat dalam  satu  detik  file  video  berisi  lebih  besar  dari  15 frame  karena  mata  manusia  melihat  gambar  sebagai suatu  gerakan  kontinyu  apabila  gambar-gambar tersebut  kecepatannya  melebihi  15  frame/detik  [4]. Selain itu, penelitian  yang dilakukan Solichin  hanya menggunakan operasi dilasi dan region filling sebagai acuan  untuk  mendeteksi  obyek  manusia.  Menurut penulis operasi yang digunakan tersebut masih belum optimal  dan  masih  bisa  disempurnakan  dengan penambahan beberapa operasi lain.
Oleh  karena  itu  penulis  akan  membuat  aplikasi dengan  menerapkan  metode Background  Subtraction untuk  Deteksi  Obyek  bergerak  pada  Lingkungan Statis.  Pada  penelitian  tersebut  peneliti  melakukan penerapan  metode  background  subtraction  untuk mendeteksi  obyek  manusia  pada  file  video.  Tujuan penelitian  ini  dilakukan  adalah  mengukur  dan
menganalisa bagaimana penerapan metode background  subtraction  terhadap  pendeteksian  obyek manusia hingga pada hasil penelitian didapatkan nilai keberhasilan berdasarkan pengukuran dalam pendeteksian  obyek  manusia  pada  sebuah  kamera video.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  dapat  di rumuskan beberapa masalah, antara lain :
1. Bagaimana cara menerapkan metode Background Subtraction pada Matlab
R2016b?
2. Bagaimana  proses  implementasi  metode Background Subtraction untuk deteksi gerak pada Matlab R2016b?
1.3 Batasan Masalah Penulis  membuat  beberapa  batasan  masalah, antara lain :
1. Kamera Webcam diletakkan pada lingkungan statis.
2. Menggunakan  Bahasa  pemrograman  Matlab R2016b.
3. Metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi obyek adalah Background Substraction .
4. Data  penelitian  yang  digunakan  merupakan data  video  kondisi  lingkungan  di  dalam Gedung maupun luar Gedung.
5. Sistem  pada  penelitian  ini    belum    dapat membedakan pergerakan manusia, hewan, atau benda.

## 1.4 Tujuan
Dari  masalah-masalah  yang  telah  dirumuskan, maka dapat diketahui dari laporan skripsi ini, yaitu :
1. Untuk  menerapkan  metode Background Substraction pada Matlab R2016b.
2. Untuk  menerapkan  sistem  deteksi    gerakan dengan    metode Background  Substraction.
1.5 Manfaat
Manfaat  dari  penyusunan  skripsi  ini  adalah sebagai berikut:
1. Membantu  user  untuk  mendokumentasikan data yang tertangkap oleh Camera .
2. Memberikan  informasi  kepada  user  jika terjadi pergerakan.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Deteksi  gerak  merupakan  salah  satu  arah penelitian yang penting untuk meningkatkan kemampuan  sistem  pengawasan.  Beberapa penelitian telah  dilakukan  dalam  rangka  penerapan  teknik  atau metode  untuk  mendeteksi  obyek  manusia,  salah satunya adalah metode background subtraction untuk deteksi  obyek  manusia  pada  lingkungan  statis. Permasalahan  yang  terjadi  menerapkan  metode
background  subtraction  dan  operasi  morfologi  untuk mendeteksi  obyek  manusia  pada  sebuah  database video. [3].
Operasi morfologi digunakan untuk menghilangkan noise yang dapat menganggu keberhasilan deteksi pada video, sedangkan background  subtraction  akan  mengubah  citra  biner dan  menentukan  tingkat  pperubahaan  background. Hasil  penelitian  Program  dapat  melakukan  deteksi dan  perhitungan  secara  otomatis,  pendeteksian  objek pada  video  dapat  dihasilkan  dalam  kondisi  exposure value  statis.terlihat  baik  ketika  pengujian  dilakukan pada  kondisi  pencahayaan  yang  kurang  (Harry, 2017).

## 2.2 Motion Detection
Deteksi  gerak  adalah  proses mendeteksi perubahan  posisi  dari  suatu  objek  relatif  terhadap sekitarnya  atau  perubahan  lingkungan relative terhadap    suatu    objek  [1]. Motion    detection melakukan  pendekatan    dengan    membandingkan frame    pada    saat    ini    dengan    frame  sebelumnya. Mula-mula  kamera  video  akan  menangkap  gambar dari  ruangan    yang    sedang    dipantau      Kemudian membandingkan warna yang terdapat pada frame saat ini  dengan  frame  sebelumnya.  Apabila    terdapat perbedaan    warna,    maka    objek    tersebut  terdeteksi sebagai  gerakan  [1].
Menurut  penelitian  yang dilakukan  [1], ada tiga metode  yang  umum  digunakan  untuk  mendeteksi gerak.    Metode    tersebut    adalah background subtraction,  optical  flow    dan  temporal  differences . Background subtraction dilakukan dengan membandingkan    citra    tertentu    dengan    citra    yang dijadikan  sebagai    referensi. Optical    flow merupakan  sebuah  metode  segmentasi gerak  yang menggunakan    karakteristik    pergerakan    untuk mendeteksi  gerak  secara  independen  yang  melewati sebuah kamera
Metode    temporal    differences    juga    dikenal dengan    nama    frame    differences.    Metode    ini dilakukan    dengan  membandingkan  frame  -  frame citra yang ditangkap sesuai dengan urutan waktu[4].

## 2.3 Tahap Preprocessing
Preprocessing    merupakan    tahap  persiapan untuk proses awal. Input yang berupa video  diproses dari    RGB    ke    grayscale.  Pada  tahap  ini  merubah inputan yang berupa image  frame  yang  masih  RGB menjadi  grayscale    agar    lebih    mudah    untuk diproses.  Grayscale    adalah    warna-warna    piksel yang  berada    dalam    rentang    gradasi    warna    hitam dan    putih.    Grayscale    didapat    dari    konversi  RGB image  dengan  Citra  grayscale,  yaitu citra yang nilai pixel-nya  merepresentasikan  derajat  keabuan  atau intensitas warna putih.
Nilai intensitas paling rendah merepresentasikan warna  hitam  dan  nilai  intensitas    paling    tinggi merepresentasikan  warna  putih.  Pada  umumnya  citra grayscale  memiliki    kedalaman    pixel    8  bit  (256
derajat  keabuan),    tetapi    ada    juga    citra    grayscale yang    kedalaman    pixel-nya    bukan    8   bit,  misalnya 16    bit    untuk    penggunaan    yang  memerlukan ketelitian tinggi.
Citra  grayscale  merupakan  citra  satu  kanal, dimana  citra  f(x,y)    merupakan  fungsi  tingkat keabuan    dari    hitam    ke    putih,    x  menyatakan variable kolom atau posisi pixel di  garis  jelajah  dan y  menyatakan  variable kolom  atau  posisi  pixel  di garis  jelajah. Intensitas  f  dari  gambar  hitam  putih pada  titik    (x,y)    disebut    derajat    keabuan    (grey level),    yang    dalam    hal    ini    derajat  keabuannya bergerak    dari    hitam    keputih.  Derajat    keabuan memiliki rentang nilai dari Imin  sampai  Imax,  atau Imin    <    f    <    Imax,  selang    (Imin,    Imax)    disebut skala  keabuan.
Biasanya  selang  (Imin,  Imax)  sering  digeser untuk    alasan-alasan    praktis    menjadi    selang  [0,L], yang  dalam  hal  ini  nilai  intensitas  0 menyatakan hitam,    nilai    intensitas    L  menyatakan  putih, sedangkan  nilai  intensitas  antara    0    sampai    L bergeser  dari  hitam  ke putih. Sebagai contoh  citra grayscale dengan 256 level artinya  mempunyai  skala abu dari 0  sampai  255  atau  [0,255],  yang  dalam hal ini intensitas 0 menyatakan  hitam, intensitas 255 menyatakan  putih,  dan  nilai  antara  0 sampai  255 menyatakan    warna    keabuan  yang  terletak  antara hitam dan putih.
Proses    konversi    dari    citra    berwarna  menjadi Grayscale menggunakan persamaan sebagai berikut :
Y=0,2*R+0,5*G+0,2*B Dimana :
Y = derajat keabuan (uint8 atau uint16).
R = nilai pixel chanel Red
G = nilai pixel chanel Green
B = nilai pixel chanel Blue

## 2.4 Metode Background Substraction
Background  subtraction adalah  proses  untuk mendeteksi  pergerakan  atau  perbedaan  signifikan yang    terjadi    didalam    frame    video    ketika dibandingkan    dengan    citra   referensi.    Tujuan    dari background  subtraction  adalah  untuk  memisahkan objek    dan    background    sehingga    gerakan    dari sebuah objek terdeteksi.
Background    subtraction    banyak  digunakan pada  proyek-proyek  berbasis pengolah  citra.  Salah satu    aplikasi    yang  sering  menggunakan  fungsi  dari background  substraction    ini    adalah    aplikasi penghitung  jumlah  pengunjung    yang  memasuki maupun meninggalkan  ruangan  ataupun  kendaraan yang  melewati  suatu  jalur  dalam  sistem informasi lalu  lintas.  Metode  ini memisahkan  manusia  atau kendaraan  dengan    cara    pembedaan    latar belakang( background )  dan  manusia  atau  kendaraan ( foreground )    yang    bergerak.    Jika    kondisi  yang akan    diamati    oleh    background  subtraction    hanya berupa latar belakang dan objek  bergerak  yang  akan diamati,  hal tersebut  sangat  mudah.
Namun,    ketika  terdapat  objek  lain  yang  juga berpindah darititik  satu  ke  titik  yang  lain  misalnya bayangan  dari  objek  tersebut  hal  ini  akan diproses juga  sebagai foreground atau masuk ke dalam objek yang  diklasifikasikan.  Ide    dasar    dari    Background subtraction  adalah  |frame(n)    –    background|  > threshold,  bila    piksel    ke    n    memenuhi    persamaan tersebut,    maka    piksel    tersebut    digolongkan kedalam    kelompok    piksel    objek    dan    selain  itu adalah latar.
S(n) = │F(n) − B│> T Dimana:
F(n) merupakan frame ke-n  dari video masukan, B merupakan citra background S(n) adalah citra selisih ken. T adalah Threshold.

## 2.5 Tahap Thresholding
Threshold adalah    metode    di    mana  kita menetapkan    suatu    nilai,    kemudian    kita  hanya mengambil  nilai  di  atasnya  saja  atau di bawahnya saja,  sedangkan    nilai  selainnya  diabaikan    (Bradski dan    Kaehler,    2008).  Hasil    dari    threshold    adalah citra    yang  tampak    nyata    perbedaan    intensitasnya, biasanya    hitam    dan    putih.    Metode    ini  biasanya digunakan    untuk    segmentasi    atau  pemisahan  suatu objek dengan selainnya.
Untuk   melakukan   penghitungan   pixel putih pada      masing-masing      region,    maka  data    citra dikonversikan  ke    dalam    citra  biner      dengan memanfaatkan    thresholding.  Thresholding    adalah proses      mengubah  suatu      citra      berwarna      atau berderajat  keabuan  (Grayscale)    menjadi  citra  biner atau  hitam  putih,  sehingga  dapat  diketahui  daerah mana   yang   termasuk   objek   dan background  dari citra    secara      jelas  [3,6].  Citra  hasil  thresholding biasanya  digunakan  lebih  lanjut  untuk    proses pengenalan    obyek    serta  ekstraksi  fitur.  Tipe  data dari  hasil  proses  thresholding  adalah  tipe  data  float, yaitu antara   0   sampai  dengan  1.
Dengan  parameter  yang  di  set  sebelumnya makadata      citra     yang      jika    melebihi    batas    yang ditentukan akan dibuat menjadi 1 atau putih dan  jika dibawah  batas  yang  ditentukan  maka  akan  dibuat menjadi  0  atau  hitam.Berdasarkan   nilai   ambang (threshold)      T  dapat  ditunjukkan  seperti  pada persamaan 3.
Jika  α₁    =  0  dan    α₂    =  1,  maka  operasi pengambangan      mentransformasikan      citra  hitam- putih  ke  citra  biner.  Dengan  kata  lain,      nilai intensitas   pixel  semula dipetakan ke dua nilai saja: hitam dan putih.
3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1 Analisis Sistem
Pada  saat  ini  keamanan  adalah  salah  satu  hal yang  sangat  penting.  Dengan  kemajuan  teknologi dalam  bidang  keamanan  sekarang  ini,  pengamatan suatu  objek  menjadi  lebih  praktis.  Salah  satu  sistem keamanan  pemantauan  objek  yang  tersedia  saat  ini adalah sistem keamanan kemera pengawas atau lebih dikenal  dengan  sebutan Closed  Circuit  Television (CCTV).  CCTV  adalah  sebuah  kamera  video  digital yang  difungsikan  mengontrol  semua  kegiatan  secara visual  (audio  visual)  pada  area  tertentu  yang  secara lansung dapat mengawasi, mengamati serta merekam kejadian  di  suatu  ruangan  atau  area  tertentu  dan mengirimkan  sinyal  video  pada  ruang  tersebut  yang kemudian akan diteruskan ke sebuah layar monitor.
Permasalahan  yang  timbul  selama  ini  kamera hanya dapat menangkap suatu objek tetapi tidak dapat memberikan  informasi  tentang  pergerakan  objek tersebut.  Begitu  juga  pada  kebanyakan  sistem keamanan  CCTV.  Hal  ini  sangat  berguna  jika diaplikasikan  ke  dalam  sistem  pendeteksi  gerakan dengan motion  detection .  Ketika  ada  objek  yang bergerak,  maka  secara  otomatis  aplikasi  akan memberikan  informasi  objek  asing  yang  terdeteksi tersebut.  Ini  akan  memberikan  kemudahan  bagi pengguna  untuk  menganalisis  lebih  lanjut  video  dari rekaman kamera keamanan.

## 3.2 Sistem yang Akan di Bangun
Sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini merupakan  perangkat  lunak  pendeteksi  gerakan berbasis desktop yang  dapat  dioperasikan  di  sistem operasi Windows Aplikasi  ini  dapat  mendapatkan gambar yang dideteksi sebagai pergerakan secara real time dengan  bantuan  kamera  yang  tersambung dengan server .
Kemudian  gambar  yang  telah  dideteksi  akan berikan  notifikasi  melalui  aplikasi  tersebut. Sistem akan  memberikan  Informasi  berupa  notifikasi  hasil deteksi  gerakan  yang berupa  gambar dari pergerakan sebuah objek yang ditangkap oleh server .
Cara  kerja  aplikasi  yang  ditunjukkan  pada flowchart  diatas  ini  diawali  dengan  melakukan pendeteksian  ada  atau  tidaknya  kamera  yang terhubung  dengan  aplikasi,  jika  tidak  ditemukan adanya  kamera,  maka  aplikasi  ini  akan  berhenti berjalan. Namun jika ditemukan adanya kamera yang dapat  terbaca  oleh  aplikasi,  maka  alur  kerja  aplikasi akan berlanjut ke tahap pengambilan citra awal untuk dijadikan sebagai citra acuan. Setelah itu kamera akan terus menerus melakukan pengambilan citra, di mana pada tahap ini aplikasi mulai melakukan pendeteksian gerak  berdasarkan  perbandingan  antara  citra  acuan dengan  citra  terbaru.  Bila  terdapat  perbedaan  antara citra  acuan  dengan  citra  terbaru  dan  perbedaan  ini melebihi  nilai  threshold  yang  telah  ditentukan,  maka perbedaan  itu  dianggap  sebagai  pergerakan  /  objek baru,  dengan  begitu  kamera  akan  melakukan perekaman  citra  secara  terus-menerus  sampai  tidak
ditemukannya  perbedaan  antara  citra  acuan  dengan citra  terbaru  dan  selama  kapasitas  penyimpanan memori  mencukupi.  Terjadi  pengolahan  citra  ketika menjalankan deteksi pergerakan objek baru yang ada pada flowchart.
Gambar 2. Flowchart Sistem
Pengolahan citra yang terjadi itu antara lain:
a. Mengubah  citra  berwarna  menjadi  citra  berskala keabuan.  Warna  dari  citra  yang  direkam  oleh kamera  sebelum  melalui  pengolahan  ialah  RGB, namun untuk dilakukan pendeteksian gerak, maka warna  RGB  tersebut  dikonversi  menjadi  warna berskala keabuan atau grayscale;
b. Menghilangkan  noise.  Pada  citra  yang  telah mengalami  proses  konversi  kemudian  akan dilakukan  proses  penghilangan  noise-noise  yang ada  untuk  memudahkan  dalam  pendeteksian gerak;  (3)  Pembandingan  citra.  Pada  tahap  ini akan  dilakukan  pembandingan  antara  citra  acuan dengan  citra  terbaru  yang  nampak  pada  kamera. Tahap  ini  dilakukan  dengan  cara  menghitung selisih  antara  citra  terbaru  dengan  citra  acuan (citra terbaru dikurang dengan citra acuan);
c. Thresholding.  Pada  tahap  dilakukan  pengecekkan nilai  dari  hasil  tahap  sebelumnya  dengan  nilai threshold.  Jika  nilai  hasil  pada  tahap  sebelumnya lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  threshold, maka  akan  terdeteksi  sebagai  pergerakan  atau objek baru
3.3 Desain Arsitektur
Dalam system yang dikembangkan menggunakan metode Background Substraction yang
akan menghasilkan suatu hasil yang dapat mendeteksi gerakan
1 Menangkap citra dari video 4
Jadikan sebagai citra referensi
3 Akuisisi citra referensi 5
Hitung jumlah nilai piksel RGB citra referensi 6 Akuisisi citra baru 7 Hitung jumlah nilai piksel RGB citra baru 2 Tentukan nilai threshold dan nilai batas pergerakan 8 Perbandingan hasil jumlah nilai rgb citra referensi dan citra baru 9 Perbandingan nilai hasil citra yang terdeteksi berbeda dengan bastas pergerakan 10 Terdeteksinya pergerakan
Gambar 3.2 Tampilan Tahapan Blok Diagram
Penjelasan  diagram  blok  sistem  keamanan rumah :
1. Proses penagkapan citra dari video atau kamera
2. Menentukan titik ambang batas citra beserta batas pergerakan citra.
3. Proses mengubah citra ke citra digital.
4. Menjadikan citra awal menjadi citra refensinya.
5. Menghitung  jumlah  nilai  piksel RGB dari  citra refensi.
6. Mengubah citra baru ke dalam citra digital.
7. Menghitung  jumlah  nilai  piksel RGB dari  citra baru.
8. Membandingkan  jumlah  nilai RGB citra  refensi dengan citra baru.
9. Membandingkan  nilai  perbedaan  dari  citra referensi  dengan  citra  baru  dengan  batas pergerakan yang telah ditentukan.
10. Hasil pendeteksian gerakan.

## 3.4 Flowchart
Gambar 3.4 Tampilan alur background substraction
Flowchart  adalah  penggambaran  secara  grafik langkah-langkah  dan  urutan  –  urutan  prosedur  dari suatu  program.  Flowchart  menolong  analis  dan
programmer  untuk  memecahkan  masalah  kedalam segmen  –  segmen  yang  lebih  kecil  dan  menolong dalam  menganalisis  alternatif  –  alternatif  lain  dalam pengoperasian.
Pada  Gambar  3.4  ditunjukkan  alur  dari flowchart sistem .
Cara  kerja  metode background  substraction pada  flowchart  di  atas  diawali  dengan  kamera  mulai aktif  merekam  selanjutnya  jika  terdapat  objek  yang bergerak  maka  kamera  akan  menangkap  background pertama selanjutnya akan dilakukan proses background substraction. Alur selanjutnya background  sebelumnya  yang  telah  diambil  akan dikurangin  atau  dibandingkan  dengan  background yang  baru  ditangkap  kamera.  Maka  akan  dihitung nilai  thresholdnya  dan  dihitung  berdasarkan  jumlah citra hasilnya akan disimpan pada ruang penyimpanan maka proses berakhir.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  sistem  adalah  proses  penerapan rancangan    sistem    yang    telah  dibuat  menjadi  suatu aplikasi  yang  bisa  dijalankan.  Disamping  itu,  pada pengujian  akan  dijelaskan  hasil  uji  coba  hasil perhitungan  metode background  substraction .  Pada tahapan  implementasi  sistem,  pengembang  membuat beberapa  form  untuk  membantu  penggunaan  sistem ini seperti form menu utama, form sistem deteksi dan form  data  baru  dan  data  pengujian.  Setelah  itu  hasil uji  coba  yang  dilakukan,  akan  dianalisa  apakan rancangan  ini  dapat  memenuhi  tujuan  yang  akan dicapai    seperti  yang  dipaparkan  pada  bab  1. Implementasi  aplikasi  ini  dibagi  menjadi  beberapa bagian diantaranya:

## 4.1 Tampilan Form Utama
Form  menu  utama  ini  sebagai  pengenalan  dari sistem  dan  pengembangnya,  isi  dari  form  ini  terdiri dari menu sistem deteksi dan menu data baru dan data pengujian, seperti pada gambar 4.1.
Gambar 4.1 Tampilan Tampilan Menu Utama Sistem.

## 4.2 Halaman Monitoring dan system Deteksi
Pada  form  ini,  sistem  deteksi  akan  langsung berjalan setelah form ini dibuka, sistem yang berjalan dapat  mendeteksi  obyek  yang  bergerak  dari  video yang telah ditambahkan seperti pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Tampilan Tampilan Form Sistem Deteksi Gerak menggunakan video Gambar 4.3 Tampilan pengujian Form Sistem

## Deteksi Gerak

## 4.3 Pengujian Sistem
Pengujian    merupakan    tahapan    bagian    yang penting    dalam    perancangan  perangkat    lunak. Pengujian  dilakukan  untuk  menjamin  kualitas  dan juga  mengetahui  kelemahan  dari  perangakat  lunak yang  sudah  di  bangun.  Tujuan  dari    pengujian    ini adalah    untuk    menjamin    bahwa    perangkat    lunak yang  dibangun    memiliki    kualitas    yang    handal, yaitu  mampu  merepresentasikan kajian  pokok  dari spesifikasi,  analisis,  perancangan  dan  pengkodean dari perangkat lunak itu sendiri.

## 4.3.1 Pengujian Jarak Sensitivitas Gerakan Terdeteksi
Tabel 4.1 merupakan  pengujian  jarak  dari  sistem pendeteksi  peregerakan    dapat    menangkap    adanya pergerakan,    dimana    pengujian    ini  mengujikan  jarak pandang  dari  camera    dan  aplikasi  mendeteksi  adanya sebuah pergerakan..
Tabel 4.1 Pengujian sensivitas gerak berdasarkan jarak Jarak (meter) Sukses Gagal Keterangan 1 – 3 [ƴ] Motion 4 – 6 [ƴ] Motion 7 – 9 [ƴ] Motion 10 – 12 [ƴ] Motion 13 – 15 [ƴ] Motion 16 – 18 [ƴ] Tidak Terdeteksi 19 – dst [ƴ] Tidak Terdeteksi Berdasarkan  Tabel  4.1,  diketahui  bahwa  jarak  m maksimal  gerakan yang dapat dideteksi adalah 15 meter

## 4.3.2 Pengujian berdasarkan nilai threshold pada kamera
Threshold  atau  ambang  batas  mempunyai pengaruh  pada  hasil  pengujian  dimana  threshold
berhubungan  dengan  kepekaan  kamera  dalam mendeteksi objek, semakin rendah nilai thresholdnya maka semakin tinggi kepekaan kamera, sehingga jika ada perubahan sedikit saja kamera akan mendeteksi.
Dikarenakan perubahan cahaya sekitar dianggap gerakan  maka  tidak  akan  efektif  apabila  nilai threshold  terlalu  rendah.  Sedangkan  semakin  tinggi thresholdnya maka semakin rendah kepekaan kamera sehingga  kamera  sulit  untuk  mendeteksi  gerakan. Oleh  karena  itu  nilai  threshold  diatur  sesuai  dengan keadaan  sekitarnya  sehingga  kepekaan  kamera menjadi efektif.
Tabel 4.2 Pengujian nilai threshold pada kamera Ambang batas (Th) Sukses Gagal Status 20 [x ] Tidak Terdeteksi 30 [x ] Tidak Terdeteksi 50 [x ] Deteksi 100 [x ] Deteksi 150 [x ] Deteksi 200 Aman
Berdasarkan  Tabel  4.2,  diketahui  bahwa dengan nilai  threshold  dapat  menghasilkan  output  yang  berbeda terhadap nilai threshold yang berbeda.

## 4.3.3 Pengujian Fungsionalitas
Berikut    merupakan    tabel    pengujian fungsionalitas    sistem    pendeteksi  peregerakan, pengujian ini berkaitan dengan berjalan atau tidaknya fungsi – fungsi yang telah dibangun.
Tabel 4.4 Pengujian Fungsionalitas Fungsi Sukses Gagal Menu Utama [x ] Connect Camera [x ] Autocapture image when any motion [x ] Get last image that capture system [x ] Notification [x ]
Berdasarkan  Tabel  4.4,  diketahui  bahwa  secara fungsionalitas  fitur  sudah  berjalan  dengan  sukses  tetapi notifikasi belum berjalan  karena belum dapat  mengambil data.

## 4.4 Pengujian User
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  maksud  untuk mengetahui apakah system yang akan dibangun sudah sesuai dengan rumusan masalah yang diangkat dalam penelitian  ini  atua  sebaliknya.  Pengujian  user
dilakukan  dengan  memberikan  kuisiner  kepada  6 responden. Hasil dari kuisiner dapat dilihat dari table 4.5
Tabel 4.5 Pengujian Studi Kelayakan Aplikasi
Berdasarkan    Tabel    4.5,    diketahui    bahwa sistem    layak  diimplementasikan  berdasarkan    6 responden    yang    melakukan    uji    coba  kelayakan aplikasi.

## 5. Penutup

## 5.1 Kesimpulan
Beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penerapan  sistem  terhadap  permasalahan  yang  ada beserta  pengujian  yang  ada    dalam  perancangan sistem pendeteksi pergerakan adalah sebagai berikut:
1. Dari    hasil    pengujian    fungsionalitas    sistem terlihat    bahwa    semua    fungsi  aplikasi    dapat berjalan  seperti  yang diharapkan  tanpa  error. Perancangan    sistem    pendeteksi    pergerakan dapat memberikan solusi terhadap permasalahan yang ada saat ini.
2. Dari  hasil  pengujian  sensitifitas  penangkapan gambar  berada  diantara range  hasi  presentase 1  hingga  20  berdampak  pada  seberapa  lama aplikasi  mendeteksi  adanya  pergerakan  pada video rekaman.
3. Dari  hasil  pengujian  jarak  pengambilan  video camera  terhadap sensitifitas aplikasi mendeteksi
gerak    yang  terlihat  bahwa  sistem  mampu mendeteksi dengan jarak maksimal 15 meter.

## 5.2 Saran
Aplikasi  sistem  pendeksi  pergerakan  ini  pun masih    memiliki    beberapa  keterbatasan,    sehingga disarankan    untuk    pengembangan    aplikasi    sistem pendeteksi pergerakan selanjutnya agar :
1. Tidak  hanya   menangkap  gambar   yang  telah terdeteksi    oleh    sistem,    akan  tetapi  dapat  juga melakukan perekaman video secara live.
2. Dikembangkan  pada  perangkat mobile atau android agar  lebih  mudah  digunakan  oleh pengguna.
3. Proses  deteksi  gerakan  dapat  berjalan  sesuai yang diharapkan di keadaan cahaya yang minim.
4. Di    dalam    sistem    pendeteksi    pergerakan    ini dapat  membedakan  manusia atau benda dengan lebih spesifik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Darmawan, H., Setiawan, H. and Sirajuddin, S., 2013. Pemilihan Pemasok Bahan Baku Produksi Menggunakan Metode Data Envelopment Analysis. Jurnal Teknik Industri Untirta , 1 (2).
[2] Jati,  H.,  2015.  Penilaian  Efisiensi  Universitas Lptk  Di  Indonesia  Dengan  Menggunakan  Data Envelopment  Analysis. Elinvo  (Electronics, Informatics,  and  Vocational  Education) , 1 (1), pp.37-43.
[3] Avkiran,  N.K.,  2006.  Developing  foreign  bank efficiency models  for DEA grounded in finance theory. Socio-Economic  Planning  Sciences , 40 (4), pp.275-296.
[4] Miski,  A.,  Nandiroh,  S.  and  Pratiwi,  I.,  2009. Analisis  Efisiensi  Distribusi  Pemasaran  Dengan Pendekatan Data Envelopment Analysis (DEA).
[5] Rambe,  I.H.  and  Syahputra,  M.R.,  2017. Aplikasi  Data  Envelopment  Analysis  (DEA) Untuk Pengukuran Efisiensi Aktivitas Produksi. MES  (Journal  of  Mathematics  Education  and Science) , 2 (2).
[6] Irawan,  J.D.  and  Adriantantri,  E.,  2019. Pendeteksi  Mengantuk  Menggunakan  Library Python . Jurnal Mnemonic, 2(1) , pp.22-27.
Pertanyaan Sesuai/ mudah Kurang sesuai/ lumayan Tidak sesuai/ sulit Apakah  system deteksi  ini layak untuk digunakan ? 6 Apakah  system deteksi ini   mudah untuk dioperasikan ? 6 Apakah  aplikasi sudah  sesuai  untuk mendeteksi adanya pergerakan ? 4 2 Apakah interface aplikasi menarik ? 4 2