## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## SISTEM KEAMANAN RUANGAN DENGAN HUMAN DETECTION MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA BERBASIS DEEP LEARNING
Muhammad Alizal Surya 1) , Misfa Susanto 2) , Arinto Setyawan 3) , Helmy Fitriawan 4) , Mardiana 5)
1,2,3,4,5 Teknik Elektro, Universitas Lampung 1,2,3,4,5 Jalan Prof. Dr Jl. Prof. Dr. Ir. Sumantri Brojonegoro No.1, Bandar Lampung Email: 1 Muhammadalizal11@gmail.com , 2 Misfa@eng.unila.ac.id , 3 fx.arinto@eng.unila.ac.id ,
4 helmy.fitriawan@eng.unila.ac.id, 5 mardiana@eng.unila.ac.id

## Abstract
This research focuses on the application of TensorFlow, an open-source platform for machine learning, in the context of object detection and visual analysis. The aim of this study is to develop and train object detection models using deep learning techniques available in TensorFlow to identify objects in various visual contexts. The research methodology involves  gathering  representative  datasets,  implementing  suitable  model  architectures  such  as  Convolutional  Neural Networks (CNNs), and a training process involving techniques like transfer learning or fine-tuning. TensorFlow is used as the primary framework in the development and evaluation of models, leveraging the strength of available algorithms and the computational capabilities of GPUs. Experimental results indicate that the developed model achieves significant accuracy levels in object detection tasks, demonstrating good performance in distinguishing and identifying objects within diverse datasets. These findings suggest that TensorFlow plays a vital role in facilitating the development of deep learning models capable of effectively handling complex visual tasks. This research provides valuable insights into the application of TensorFlow in the context of object detection and visual analysis, highlighting its potential and strengths in addressing challenges in the visual computing domain.
Keyword: TensorFlow, Deep Learning, Object Detection, Security Systems.

## Abstrak
Penelitian ini memusatkan perhatian pada penerapan TensorFlow, sebuah platform open-source untuk machine learning, dalam konteks deteksi objek dan analisis visual. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan dan melatih model deteksi objek menggunakan teknik-teknik deep learning yang terdapat dalam TensorFlow guna mengidentifikasi objek-objek  dalam  berbagai  konteks  visual.  Metodologi  penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan  dataset  yang representatif,  penerapan  arsitektur  model  yang  sesuai  seperti  Convolutional  Neural  Networks  (CNNs),  serta  proses training  yang  melibatkan  teknik-teknik  seperti  transfer  learning  atau  fine-tuning.  TensorFlow  digunakan  sebagai framework utama dalam proses pengembangan dan evaluasi model, memanfaatkan kekuatan algoritma-algoritma yang telah tersedia dan kemampuan komputasi yang terdapat pada GPU. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu mencapai tingkat akurasi yang signifikan dalam tugas deteksi objek, memberikan nilai performa yang baik dalam membedakan dan mengidentifikasi objek-objek dalam dataset yang beragam. Hasil ini mengindikasikan bahwa  TensorFlow  memiliki  peran  penting  dalam  memfasilitasi  pengembangan  model  deep  learning  yang  mampu menangani  tugas-tugas  visual  kompleks  secara  efektif.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  penting  terkait  aplikasi TensorFlow dalam konteks deteksi objek dan analisis visual, menyoroti potensi dan kekuatan yang dimiliki oleh platform ini dalam menghadapi tantangan-tantangan dalam domain visual computing.
Kata Kunci: Tensorflow, Deep learning, Deteksi Objek, Sistem Keamanan.

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  rumah  adalah  bangunan  tempat  tinggal  yang  pada  umumnya  seperti gedung. Tidak hanya dimanfaatkan sebagai tempat tinggal, rumah juga menjadi tempat penyimpanan harta benda dan barang  berharga.  Meski  memiliki  nilai  yang  berharga  dan  pentingnya  peranan  rumah,  namun  rumah  sering  kali ditinggalkan  pemiliknya  tanpa  adanya  pengawasan.  Di  Indonesia  terdapat  budaya  mudik  yang  merupakan  kegiatan tahunan yang dilakukan oleh hampir kebanyakan masyarakat dengan tujuan untuk berkumpul bersama sanak saudara di kampung halaman. Hal ini membuat rumah harus ditinggalkan selama beberapa waktu tanpa adanya pengawasan. Rumah

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
kosong yang ditinggalkan oleh penghuninya tanpa pengawasan akan rentan terhadap tindak kriminal seperti pembobolan dan pencurian.
Data registrasi Polri mencatat bahwa tindak kriminalitas di Indonesia pada tahun 2019 sebanyak 269.324 kejadian. Sedangkan pada kasus kejahatan terhadap hak milik tanpa menggunakan kekerasan atau pencurian berada pada angka 80.450  kejadian  pada  tahun  2019  [1].  Hal  ini  dapat  mengakibatkan  kecemasan  bagi  pemilik  rumah  ketika  akan meninggalkan rumah tanpa  adanya  pengawasan. Seiring dengan perkembangan jaman, beberapa  cara  telah dilakukan untuk membuat rumah aman terhadap masuknya pencuri di antaranya adalah menggunakan kunci gembok tambahan. Tetapi hal ini kurang efektif karena pencuri dapat masuk rumah melalui jendela maupun atap rumah. Hal lainnya yang dapat  dilakukan  adalah  menggunakan  kamera  CCTV  (Closed  Circuit  Television).  Kamera  CCTV  cukup  baik  untuk mengurangi tingkat pencurian tetapi kamera CCTV ini hanya mampu merekam kejadian tetapi belum dapat membuat notifikasi jika ada pencuri yang masuk ke dalam rumah.
Dengan beberapa kelemahan sistem keamanan yang ada, penulis membuat inisiatif untuk  memanfaatkan kamera sebagai  sensor deteksi manusia  dengan notifikasi,  dengan menggunakan sistem ini,  kita akan mendapatkan notifikasi dalam bentuk push notification telegram jika ada orang yang terdeteksi di dalam rumah kita. Dengan begini, kita dapat memberitahukan kepada pihak terkait seperti satpam ataupun warga sekitar bahwa adanya orang yang masuk ke dalam rumah kita dengan bukti dari gambar yang di tangkap oleh kamera.
Teknologi  yang  digunakan  adalah  dengan  menggunakan Artificial  Intelegent  (AI)  untuk  mendeteksi  manusia, dengan AI Deep Learning ini mempermudah kita untuk mendeteksi manusia dan non-manusia. Penelitian sebelumnya mengenai  deteksi  manusia  dengan  menggunakan  Deep Learning  ini  telah  dilakukan  oleh  Sireesha  et  al  dengan  judul Human  Detection  in Aerial  Images  using  Deep  Learning  Techniques  telah  berhasil  membuat  sebuah  model  deteksi manusia pada gambar yang dihasilkan oleh drone dengan hasil deteksi yang memiliki akurasi tinggi pada objek citra udara [2]. Namun dalam penelitian ini cara yang di gunakan untuk mendeteksi manusia melalui sensor kamera yang terpasang di depan rumah yang langsung terhubung dengan Telegram sebagai media notifikasi.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini adalah seperti yang terlihat pada Gambar 1.1 berikut :
Gambar 1. Langkah Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam konteks deep learning merupakan langkah krusial untuk membangun model yang akurat dan handal. Salah satu metode yang digunakan adalah mengambil data awal berupa rekaman video dari sistem CCTV. Proses  ini  melibatkan  ekstraksi  frame-frame  dari  video  yang  kemudian  diolah  menjadi  gambar-gambar  individu. Setiap gambar ini kemudian diberi label atau anotasi sesuai dengan informasi yang ingin diperoleh dari model. Proses labeling ini penting untuk melatih model dalam mengenali pola, objek, atau fitur yang spesifik dalam setiap gambar. Dengan demikian, pengumpulan data tidak hanya sebatas mengonversi video menjadi gambar, tetapi juga melibatkan tahapan penting dalam memberi makna pada data yang dihasilkan agar model deep learning dapat belajar dengan lebih efektif.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Melalui pengumpulan data yang terstruktur dan diberi label dengan cermat, model deep learning dapat memperoleh informasi yang kaya dan representatif. Proses inilah yang memungkinkan model untuk memahami karakteristik dari setiap  gambar  dan  membangun  pola  yang  diperlukan  untuk  mengenali  objek  atau  fenomena  tertentu.  Dengan memiliki  dataset  yang  terdiversifikasi  dan  terlabel dengan baik,  model  deep  learning dapat  dilatih  secara  optimal untuk  menghasilkan  prediksi  yang  akurat  dan  responsif  terhadap  berbagai  situasi  yang  mungkin  terjadi.  Dengan demikian,  pengumpulan  data  bukan  hanya  sekadar  proses  mengumpulkan  informasi,  tetapi  fondasi  utama  dalam mengembangkan  model  deep  learning  yang  dapat  memberikan  hasil  yang  berkualitas  tinggi.  Total  dataset  yang digunakan berupa data gambar dengan pembagian 312 data train dan 35 data test.
Dataset yang digunakan seperti yang terlihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Dataset

## 2.2 Labeling Gambar
Dalam  ranah  penelitian  kecerdasan  buatan,  terdapat  pendekatan  yang  semakin  populer  dalam  mengatasi  masalah pengenalan  citra,  yaitu  penggunaan  jaringan  neural  konvolusional  (CNNs).  Jaringan  ini  terinspirasi  oleh  struktur visual korteks manusia dan telah menunjukkan keunggulan dalam memproses informasi citra. Misalnya, pada analisis citra  medis,  CNNs  mampu  mengidentifikasi  pola  yang  kompleks  dalam data  gambar  seperti  CT  scans  atau  MRI. Penggunaan CNNs dalam pengenalan citra juga muncul dalam berbagai domain seperti pengenalan wajah, deteksi objek, dan pengolahan citra geospasial, menawarkan potensi untuk pemrosesan yang lebih efisien dan akurat dalam skenario-skenario yang beragam.
Selain itu, penggunaan alat bantu seperti LabelImg atau alat pelabelan lainnya memiliki peran yang signifikan dalam meningkatkan  kualitas  dataset  yang  digunakan  untuk  melatih  model  CNNs.  Proses  pelabelan  gambar  ini memungkinkan penandaan objek atau fitur penting dalam gambar yang menjadi fondasi utama dalam melatih model. Dengan anotasi yang teliti dan terstruktur, dataset yang dihasilkan mampu memberikan informasi yang diperlukan bagi model untuk mempelajari representasi yang lebih baik dari entitas visual yang ada. Kombinasi antara pendekatan jaringan neural konvolusional dengan dataset yang terlabel dengan baik menjadi inti dalam membangun model yang andal dalam pengenalan citra.
Proses pelabelan gambar menggunakan LabelImg seperti yang terlihat pada Gambar 3. berikut.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 2.3 Konfigurasi Tensorflow
Model  pelatihan  yang  diterapkan  dalam  studi  ini  memanfaatkan  struktur  Convolutional  Neural  Network  (CNN) Inception-V3.  Metode  optimasi  yang  digunakan  mengadopsi  algoritma  Adam,  sementara  loss  function  yang diimplementasikan adalah binary cross entropy. Secara mendasar, Inception-V3 merupakan turunan dari arsitektur Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Fungsi  dan  prinsip  kerjanya  diuraikan  dalam  ilustrasi  pada  Gambar  4  di bawah ini.
Gambar 4. Convolutional Neural Network (CNN)
Langkah awal terdiri dari pemrosesan gambar input melalui proses konvolusi. Hasil dari tahapan ini menjadi masukan bagi langkah berikutnya, dan seterusnya hingga menghasilkan output akhir. Inception-V3 menggunakan bobot dari dataset Imagenet dan rancangannya tersaji dalam Gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Arsitektur Inception-V3
Pada  struktur  inception-V3  yang  ditampilkan  dalam  Gambar  4,  beberapa  tahapan  dilakukan,  termasuk  proses konvolusi, Average Pooling, MaxPooling, dropout, fully connected, dan  softmax. Dalam penelitian ini, prinsipnya mengadopsi  langkah-langkah  serupa,  namun  perbedaannya  terletak  pada  pemilihan  fungsi  aktivasi  yang  berbeda, yaitu relu dan sigmoid. Hal ini disebabkan oleh fokus klasifikasi dalam penelitian ini yang terdiri dari dua kelas, yang dikenal sebagai binary classification.
Adapun  spesifikasi  perangkat  keras  yang  diterapkan  dalam  studi  ini  melibatkan  Intel-Core  I3  @  2.20GHz,  8  Gb DDR4 SDRAM, serta NVIDIA GPU. Sedangkan perangkat lunak yang digunakan meliputi sistem operasi Windows 10, dengan penggunaan Python versi 3.6 dan TensorFlow versi 1.12 dalam penelitian ini.

## 2.4 Training
Langkah  utama  dalam  jaringan  neural  adalah  melatih  model,  di  mana  seluruh  dataset  diberikan  latihan  untuk mengenali dan mempelajari pola-pola pada rambu jalur evakuasi dan rambu alat pemadam api. Semua langkah yang terdapat  pada  CNN  akan  aktif  saat  proses  pelatihan  model.  Peneliti  memanfaatkan  model  pra-pelatihan ssd_mobilenet_v1_coco yang memiliki kecepatan sekitar 30 gambar per milidetik. Tujuan akhir dari proses pelatihan adalah mendapatkan model yang mampu mendeteksi objek dengan tingkat akurasi yang tinggi. Proses latihan diawali dengan menjalankan perintah yang diilustrasikan pada Gambar 5.20, yakni perintah untuk melatih model.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Model  hasil  latihan  akan  disimpan  dalam  direktori  latihan  sesuai  dengan  sintaks  train_dir=training.  Konfigurasi pipeline  yang  digunakan  ada  dalam  direktori  latihan  dengan  nama  file  rambu_v1.config.  Setelah  perintah  itu dijalankan, proses pelatihan dimulai dari langkah 0. Untuk memantau proses pelatihan, peneliti dapat menggunakan modul yang telah tersedia pada TensorFlow, yakni Tensorboard. Perintah untuk menjalankan Tensorboard melalui command prompt diperlihatkan dalam Gambar 5.21.
Setelah  menjalankan  perintah  tersebut,  Tensorboard  dapat  diakses  dengan  membuka  alamat  localhost:6006  pada browser. Tensorboard merujuk pada file checkpoint yang dihasilkan selama proses pelatihan dalam direktori latihan. Pada  Tensorboard,  peneliti  dapat  memonitor  berbagai  grafik  ketika  proses  pelatihan  berlangsung,  seperti  grafik total_loss dan grafik global_step. Gambar 5.22 menampilkan tampilan awal dari Tensorboard.

## 2.5 Export Graph Model
Proses eksportasi grafik (graph) dalam konteks pelatihan TensorFlow menjadi tahap penting dalam pengembangan model.  Pada  titik  ini,  setelah  pelatihan  model  selesai,  langkah  berikutnya  adalah  mengekspor  arsitektur  dan konfigurasi model ke dalam sebuah file yang dapat digunakan untuk inferensi di lingkungan yang berbeda atau pada perangkat yang berbeda. Tahap ini dikenal sebagai ekspor grafik, di mana model yang sudah dilatih diubah menjadi representasi yang lebih ringkas dan portabel. Proses ini melibatkan pengambilan informasi penting dari model yang telah dilatih, termasuk struktur arsitektur, bobot (weights), dan konfigurasi lainnya, untuk kemudian disimpan dalam sebuah file yang dapat diakses untuk keperluan pengujian atau implementasi pada platform lain.
Setiap  detail  dalam  struktur  model  yang  diekspor  haruslah  sesuai  dengan  kebutuhan  aplikasi  atau  lingkungan implementasi  selanjutnya.  Hal  ini  mencakup  penyesuaian  format  file  output  dan  penamaan  yang  jelas  agar kompatibel  dengan  lingkungan  yang  akan  menerapkan  model  tersebut.  Proses  eksportasi  grafik  ini  juga mempertimbangkan performa model secara keseluruhan, mencari keseimbangan antara ukuran file yang dihasilkan dan kinerja yang optimal saat model dijalankan untuk tujuan inferensi. Dengan demikian, tahapan eksportasi grafik dalam proses pelatihan TensorFlow bukan hanya sekadar membuat model dapat digunakan secara independen, tetapi juga  mempertimbangkan  aspek  keterjangkauan  dan  performa  saat  model  diterapkan  di  berbagai  lingkungan  yang berbeda.

## 2.6 Test Model
Langkah penting setelah melatih model dalam lingkungan TensorFlow adalah menguji performa model menggunakan data uji yang diambil dari video percobaan. Proses pengujian ini melibatkan penggunaan sejumlah gambar dari video percobaan yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya. Data uji ini dimanfaatkan untuk mengukur seberapa baik model dapat menggeneralisasi pengetahuan yang diperoleh selama pelatihan terhadap situasi yang belum pernah ditemuinya sebelumnya. Dengan memasukkan gambar-gambar baru dari video percobaan, kita dapat mengevaluasi tingkat akurasi, keandalan, dan responsivitas model terhadap kondisi yang belum dikenal.
Proses pengujian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kinerja model di luar lingkup data yang digunakan selama pelatihan. Dengan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana model merespons situasi baru dari data uji, kita dapat menentukan sejauh mana model dapat diterapkan dalam kondisi nyata. Analisis terhadap hasil pengujian  ini  memberikan  wawasan  yang  berharga  untuk  memperbaiki  dan  mengoptimalkan  model,  serta mengeksplorasi cara-cara untuk meningkatkan kinerja model dalam menghadapi variasi data yang lebih luas. Dalam konteks  pengembangan  model TensorFlow,  pengujian  dengan  data  uji  dari  video  percobaan  merupakan  langkah krusial dalam memvalidasi kemampuan adaptasi dan generalisasi dari model yang telah dilatih.

## 2.7 Integrasi Telegram
Salah  satu  aspek  menarik  dalam  pengembangan  model  deteksi  adalah  integrasi  hasil  deteksi  dengan  platform eksternal,  seperti Telegram,  untuk  mengirimkan  notifikasi  secara  real-time  ketika  terjadi  deteksi  objek. Tahapan integrasi ini memungkinkan hasil deteksi yang diperoleh dari model untuk dikomunikasikan dengan platform pesan instan,  seperti  Telegram,  guna  memberikan  informasi  secara  cepat  kepada  pengguna  terkait  adanya  objek  yang dideteksi. Proses ini melibatkan pengaturan modul khusus yang bertugas menyampaikan hasil deteksi ke platform Telegram, sehingga pengguna atau pengelola dapat menerima notifikasi secara langsung saat terjadi deteksi objek, dalam konteks ini, orang yang lewat.
Implementasi integrasi antara hasil deteksi dengan layanan pesan instan seperti Telegram memungkinkan pengguna untuk  segera  menanggapi  kejadian  yang  terdeteksi  oleh  model.  Dengan  menerima  notifikasi  secara  real-time, pengguna memiliki kesempatan untuk bertindak cepat dan merespons situasi yang terjadi. Selain itu, integrasi ini juga memberikan kemungkinan untuk mengadaptasi model secara dinamis berdasarkan umpan balik yang diterima

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
dari  pengguna,  sehingga  memungkinkan  peningkatan  kontinu  terhadap  akurasi  dan  responsivitas  model  dalam mendeteksi objek tertentu, dalam hal ini, orang yang lewat. Tahap integrasi hasil deteksi dengan platform pesan instan seperti  Telegram  merupakan  langkah  penting  dalam  mengembangkan  sistem  deteksi  yang  tidak  hanya  memiliki kemampuan akurasi, tetapi juga memberikan respons real-time kepada pengguna terkait kejadian yang terdeteksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Hasil Nilai Precision
Hasil dari evaluasi model deteksi, terutama dalam mengukur presisi kotak deteksi (detection box precision) dengan menggunakan Mean Average Precision (MAP), menunjukkan pencapaian yang signifikan dengan skor akhir sebesar 0.5131.  Skor  ini  menggambarkan  seberapa  baik  model  dapat  mengidentifikasi  dan  menempatkan  kotak  deteksi dengan  tepat  pada  objek  yang  ada  dalam  gambar.  Dengan  skor  MAP  sebesar  ini,  model  berhasil  menunjukkan kemampuan yang konsisten dalam menemukan dan mengelompokkan objek secara presisi, memvalidasi keandalan serta keakuratannya dalam melakukan tugas deteksi. Pentingnya skor MAP sebesar 0.5131 ini juga tercermin dari total  langkah  (steps)  yang  diambil  oleh  model  selama  proses  pelatihan,  dengan  total  16.35K  langkah,  yang menunjukkan kompleksitas dan kerumitan dari proses pembelajaran yang diperlukan untuk mencapai tingkat presisi yang tinggi.
Hasil akhir sebesar 0.5131 pada metrik MAP memberikan gambaran yang positif tentang kemampuan model deteksi dalam  mengenali  objek  secara  presisi.  Skor  yang  diperoleh  tersebut  merupakan  hasil  dari  proses  iteratif  yang melibatkan ribuan langkah dalam melatih model, menegaskan komitmen untuk mencapai tingkat presisi yang tinggi. Dengan demikian, total step sebesar 16.35K yang ditempuh oleh model merupakan refleksi dari upaya yang intensif dalam  melatih  model  untuk  mencapai  kinerja  yang  optimal  dalam  tugas  deteksi  objek,  dan  sekaligus  menjadi indikator kesungguhan dalam meningkatkan presisi model deteksi. Hasil akhir metrik MAP seperti yang terlihat pada Gambar 5. dibawah ini.
Gambar 5. mAP Detection Boxes Precision
Intersection  over  Union  (IoU)  adalah  sebuah  metrik yang digunakan  dalam  evaluasi  performa  pada  tugas  deteksi objek dalam pengolahan citra. IoU mengukur sejauh mana kotak deteksi yang dihasilkan oleh model tumpang tindih atau saling bersinggungan dengan kotak deteksi yang menjadi acuan atau ground truth, umumnya pada dataset yang sudah dianotasikan oleh manusia.
IoU dihitung dengan membandingkan luasan area yang tumpang tindih antara dua kotak deteksi (kotak prediksi dan ground  truth)  dengan  luasan  total  gabungan  dari  kedua  kotak  tersebut.  Persentase  dari  area  tumpang  tindih  ini memberikan informasi tentang seberapa baik posisi dan ukuran dari kotak deteksi yang dihasilkan oleh model jika dibandingkan  dengan  kotak deteksi  yang  sebenarnya.  Semakin  tinggi nilai  IoU,  semakin  baik kotak deteksi  yang dihasilkan oleh model sesuai dengan kotak deteksi yang sebenarnya, yang mengindikasikan performa yang lebih baik dalam mendeteksi objek.
Jadi,  IoU  digunakan  sebagai  metrik  untuk  mengevaluasi  seberapa  baik  model  dalam  menghasilkan  kotak  deteksi yang tepat dan sesuai dengan objek yang sebenarnya dalam gambar, memberikan informasi tentang seberapa akurat dan presisi model dalam tugas deteksi objek. Hasil evaluasi model deteksi dengan metrik Detection Box Precision

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
MAP @.50IOU menampilkan performa yang sangat mengesankan, dengan mencapai skor akhir sebesar 0.9433. Skor ini  menunjukkan kemampuan  model  dalam  menghasilkan kotak deteksi  dengan  tingkat presisi  yang  tinggi ketika diberlakukan batasan Intersection over Union (IOU) sebesar 0.50. Keakuratan dan ketepatan dalam mengidentifikasi objek pada gambar tercermin dengan jelas melalui skor MAP yang mencapai level yang sangat tinggi. Hasil akhir yang mencapai skor 0.9433 pada metrik MAP @.50IOU ini memberikan indikasi bahwa model mampu mengenali objek  dengan  presisi  yang  luar  biasa,  memberikan  keandalan  yang  sangat  tinggi  dalam  tugas-tugas  deteksi  yang mengedepankan ketelitian.
Skor akhir sebesar 0.9433 pada metrik Detection Box Precision MAP @.50IOU merupakan pencapaian yang luar biasa, menegaskan kualitas unggul model deteksi yang telah  dikembangkan. Tingkat presisi yang sangat tinggi ini menjadi indikasi kemajuan yang signifikan dalam pengenalan objek dengan tingkat keakuratan yang sangat tinggi pada batasan IOU 0.50. Dengan demikian, total langkah sebesar 16.35K yang ditempuh oleh model mencerminkan komitmen  yang  besar  dalam  melatih  model  untuk  mencapai  kinerja  yang  superior  dalam  tugas  deteksi  objek, khususnya dalam menghasilkan kotak deteksi dengan presisi yang tinggi pada tingkat IOU yang ditentukan seperti yang terlihat pada Gambar 6. dibawah ini.
Gambar 6. mAP dengan 0.50 IOU

## 2. Hasil Skor Recall
Hasil  evaluasi  model  deteksi  menggunakan  metrik  Detection  Box  Recall  @100  menunjukkan  pencapaian  yang penting, dengan skor akhir mencapai 0.5963. Skor ini mencerminkan kemampuan model dalam mengenali sejumlah besar objek yang sebenarnya ada pada tingkat kepercayaan (confidence) sebesar 100%. Skor Recall yang mencapai 0.5963  mengindikasikan  kemampuan  model  untuk  mengidentifikasi  sejumlah  besar  objek  yang  benar-benar  ada dalam  gambar,  menjelaskan  sejauh  mana  model  mampu  menemukan  objek-objek  yang  sebenarnya  pada  tingkat kepercayaan tertentu. Dengan pencapaian skor Recall yang signifikan ini, model mampu memberikan jaminan dalam mengenali sebagian besar objek yang ada dengan tingkat kepercayaan yang tinggi.
Skor  akhir  sebesar  0.5963  pada  metrik  Detection  Box  Recall  @100  menggambarkan  kualitas  unggul  dari  model deteksi yang telah dikembangkan. Capaian ini menunjukkan kemampuan model dalam mengingat atau menemukan kembali sejumlah besar objek yang sebenarnya ada pada level kepercayaan 100%. Proses pelatihan sebanyak 16.35K langkah  menandakan  dedikasi  yang  tinggi  dalam  melatih  model  untuk  menghasilkan  kinerja  yang  optimal  dalam tugas deteksi objek pada tingkat kepercayaan yang tinggi. Dengan skor Recall sebesar 0.5963 ini, model memberikan keyakinan yang kuat dalam kemampuannya untuk mengenali sebagian besar objek yang ada dalam gambar dengan tingkat kepercayaan yang tinggi. metrik Detection Box Recall @100 seperti yang terlihat pada Gambar 7. dibawah ini.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 7. Detection Boxes Recall @100

## 3. Hasil Skor Loss
Total loss adalah metrik yang mencakup keseluruhan kerugian atau kesalahan yang diukur oleh model selama proses pelatihan.  Hal  ini  mencakup  kombinasi  dari  berbagai  jenis  loss  function  yang  digunakan  dalam  proses  pelatihan model.  Total  loss  memberikan  gambaran  menyeluruh  tentang  seberapa  baik  atau  buruk  performa  model  dalam menyesuaikan  diri  dengan  data  pelatihan  yang  diberikan.  Pentingnya  total  loss  dalam  laporan  terletak  pada kemampuannya  sebagai  indikator  utama  dalam  mengukur  kemajuan  selama  pelatihan.  Pengamatan  dan  analisis terhadap perubahan total loss dari iterasi ke iterasi dapat memberikan wawasan yang berharga tentang apakah model sedang mengalami konvergensi, apakah ada overfitting, atau apakah diperlukan penyesuaian lain dalam arsitektur atau parameter model.
Total loss menjadi indikator kritis dalam mengevaluasi kinerja dan keefektifan model selama proses pelatihan. Selain sebagai penunjuk kemajuan, total loss juga menjadi bahan evaluasi apakah model telah mencapai tingkat kestabilan yang  diinginkan  atau  masih  memerlukan  peningkatan.  Pengamatan  terhadap  total  loss  membantu  dalam menyesuaikan proses pelatihan, seperti mengatur parameter optimasi, memilih atau menyesuaikan fungsi loss yang digunakan, atau bahkan melakukan pre-processing terhadap data. Dengan total loss sebesar 3.362 pada total 16.35K langkah  yang  ditempuh  oleh  model,  nilai  ini  memberikan  informasi  terkait  performa  model  secara  keseluruhan selama proses pelatihan, yang nantinya dapat memberikan panduan untuk perbaikan atau peningkatan model di masa depan. Grafik total loss dapat dilihat pada Gambar 8. dibawah ini.
Gambar 8. Total Loss

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Evaluasi model menggunakan gambar uji (test image) adalah langkah krusial dalam menilai performa deteksi objek yang dihasilkan oleh model. Dalam proses ini, gambar-gambar uji yang telah diambil dari dataset diuji dengan model untuk mengidentifikasi apakah model dapat mengenali dan menempatkan kotak deteksi secara tepat di sekitar objek yang  ada  pada  gambar.  Detections_Left  menunjukkan  hasil  deteksi  yang  diberikan  oleh  model,  sementara Groundtruth_Right merupakan kotak deteksi yang dianggap sebagai referensi atau 'ground truth' yang dihasilkan oleh manusia.  Perbandingan  antara  hasil  deteksi  model  dengan  kotak  deteksi  ground  truth  ini  memberikan  gambaran seberapa  baik  model  mampu  mengenali  dan  menempatkan  kotak  deteksi  pada  objek  yang  sebenarnya  ada  dalam gambar.
Hasil evaluasi model yang ditampilkan dalam Detections_Left dan Groundtruth_Right memberikan informasi yang penting  tentang  kemampuan model dalam mengenali  objek.  Ketika  terjadi kesesuaian  antara  kotak  deteksi  model dengan kotak deteksi ground truth, menandakan bahwa model berhasil mengidentifikasi objek dengan baik. Namun, ketidaksesuaian antara kedua kotak deteksi tersebut dapat memberikan indikasi tentang area di mana model mungkin perlu perbaikan atau peningkatan dalam pengenalan objek. Evaluasi ini menjadi dasar untuk menganalisis performa model  dalam  konteks  deteksi objek pada gambar,  yang nantinya  akan  memberikan  panduan  untuk  perbaikan dan pengembangan lebih lanjut.
Hasil dari detection dan groundtruth seperti yang terlihat pada Tabel 1. dibawah ini.
Tabel 1. Perbandingan antara hasil deteksi dengan groundtruth
Hasil Deteksi Groundtruth

## 5. Hasil Integrasi AI dan Arduino
Pencapaian  sistem  dalam  mendeteksi  objek,  khususnya  orang,  dan  kemudian  menginisiasi  aktuasi  alarm  melalui trigger  ke  perangkat  Arduino  merupakan  langkah  signifikan  dalam  implementasi  deteksi  objek  untuk  tujuan keamanan. Dengan deteksi objek yang berhasil, sistem telah berhasil mengenali kehadiran orang dalam suatu ruang atau  area  tertentu,  dan  kemudian  meneruskan  informasi  ini  untuk  memicu  respons  yang  diinginkan,  seperti pengaktifan alarm keamanan. Proses trigger yang diarahkan ke Arduino menandakan integrasi yang berhasil antara sistem deteksi objek dan teknologi perangkat keras, memungkinkan adanya respons yang cepat dan terukur terhadap kehadiran orang dalam lingkungan yang termonitor.
Keberhasilan  sistem  dalam  mengaktifkan  alarm  melalui  trigger  ke  Arduino  setelah  mendeteksi  kehadiran  orang memberikan dasar untuk penerapan deteksi objek dalam skenario keamanan. Respons yang dihasilkan oleh sistem memungkinkan  tindakan  cepat  dalam  situasi  yang  memerlukan  kehadiran  atau  pergerakan  orang  yang  tidak

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
diinginkan atau mencurigakan. Integrasi antara deteksi objek dan aktivasi alarm oleh perangkat keras seperti Arduino menunjukkan  potensi  sistem  untuk  meningkatkan  sistem  keamanan  dengan  memberikan  respons  otomatis  dalam mendeteksi  situasi  tertentu,  meningkatkan  tingkat  keselamatan  dan  keamanan  lingkungan  yang  terpasang  sistem deteksi ini.

## 6. Hasil Notifikasi Telegram
Integrasi sistem keamanan dengan deteksi objek yang dikombinasikan dengan pengiriman notifikasi melalui platform pesan instan, seperti Telegram, merupakan langkah progresif dalam memperkuat sistem keamanan modern. Dalam konteks ini, sistem deteksi objek yang telah diimplementasikan dalam sistem keamanan memungkinkan identifikasi dan pemantauan aktivitas yang mencurigakan atau tidak diinginkan, seperti deteksi pergerakan manusia atau objek tertentu dalam suatu area. Ketika deteksi tersebut terjadi, sistem secara otomatis mengirimkan notifikasi langsung melalui  Telegram,  memberikan  informasi  cepat  kepada  pengguna  atau  pemilik  sistem  tentang  kejadian  yang terdeteksi. Integrasi ini memberikan tingkat responsivitas yang tinggi, memungkinkan tindakan cepat atau respons yang diperlukan dalam situasi keamanan tertentu.
Keberhasilan integrasi antara sistem keamanan yang dilengkapi dengan deteksi objek dan pengiriman notifikasi ke Telegram  memberikan  dampak  positif  dalam  meningkatkan  responsivitas  dan  efektivitas  sistem  keamanan. Notifikasi  yang  langsung  dikirimkan  ke  platform  pesan  instan  seperti  Telegram  memberikan  kemudahan  akses kepada pengguna, memungkinkan mereka untuk segera mengetahui kejadian yang terdeteksi tanpa keterlambatan. Hal  ini  tidak  hanya  mempercepat  respons  terhadap  situasi  keamanan  yang  terjadi  tetapi  juga  meningkatkan kemampuan  untuk  mengelola  dan  mengawasi  situasi-situasi  yang  memerlukan  perhatian  khusus.  Integrasi  yang berhasil  ini  menandakan  evolusi  sistem  keamanan  menuju  respons  yang  lebih  real-time  dan  terkoordinasi  dalam mendeteksi serta menanggapi situasi keamanan yang berpotensi membahayakan.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, telah dilakukan serangkaian langkah yang menunjukkan evolusi sistem deteksi objek dan integrasi dengan  teknologi keamanan modern.  Dari  integrasi  deteksi  objek dengan  sistem  keamanan  yang dapat  mengaktifkan alarm hingga pengiriman notifikasi real-time melalui Telegram saat terjadi deteksi, penelitian ini menunjukkan kemajuan signifikan dalam pengembangan sistem keamanan yang responsif dan terintegrasi. Langkah-langkah ini menggambarkan potensi  besar  dalam  meningkatkan  respons  terhadap  situasi  keamanan dengan  mendeteksi  keberadaan objek  tertentu, seperti manusia, dan memberikan notifikasi segera kepada pengguna melalui platform pesan instan.
Penerapan  deteksi  objek  dalam  sistem  keamanan  telah  membawa  kontribusi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan keselamatan  lingkungan.  Respons  otomatis  seperti  pengaktifan  alarm  dan  notifikasi  real-time  telah  memberikan kesempatan  untuk  mengatasi  potensi  ancaman  atau  situasi  mencurigakan  dengan  cepat.  Melalui  integrasi  ini,  sistem keamanan  telah  menemukan  cara  untuk  memberikan  informasi  yang  tepat  waktu  kepada  pengguna,  memungkinkan pengelolaan  yang  lebih  efektif  dalam mengawasi  dan  merespons  situasi  yang  memerlukan  perhatian  khusus.  Dengan demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya  membuktikan  kehandalan  deteksi  objek  dalam  sistem  keamanan,  tetapi  juga menegaskan  peran  penting  teknologi  komunikasi  instan  dalam  meningkatkan  responsivitas  dan  efektivitas  sistem keamanan modern.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. B. P. Statistik, “Statistik Kriminal 2019,” BPS, Jakarta, 2019.
[2]. S. W. Rahmaniar dan A. Hernawan, “Human Detection in Aerial Images using Deep Learning Techniques,” Journal of Robotics and Control (JRC) Volume 2, Issue 6, November 2021, pp. 462-468, 2022.
[3]. T. HAPSARI dan A. FITRIANSYAH, “PENERAPAN SISTEM OTOMATISASI RUMAH DENGAN,” Faktor Exacta, pp. 323-332, 2017.
[4]. H. Widiyanatha, “Sistem Kontrol Keamanan Rumah Jarak Jauh Berbasis Web Menggunakan Raspberry Pi,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek., p. 1–12, 2016.
[5]. M. I. KURNIAWAN, . U. SUNARYA dan ,. R. TULLOH, “Internet of Things : Sistem Keamanan Rumah,” ELKOMIKA, pp. 1 - 15, 2018.
[6]. S. A. Ramadhan dan L. B. Handoko, “RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN RUMAH BERBASIS,” Techno.COM, Vol. 15, No. 2, pp. 117- 124, 2016.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 182-192 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[7]. D. NATALIANA, S. ANWARI dan M. S. AKBAR, “Implementasi Prototype Sistem Home security dengan Pemanfaatan Kode Akses berbasis Arduino Mega,” Jurnal ELKOMIKA, no. Teknik Elektro Institut Teknologi Nasional (ITENAS) Bandung, pp. 119 - 137, 2017.
[8]. Fikrieabdillah, “Penggunaan Deep Learning untuk Prediksi Churn pada Jaringan Telekomunikasi Mobile,” dalam e-Proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus, 2016.
[9]. T.  Nurhikmat,  “Implementasi  Deep  Learning  Untuk  Image  Classification  Menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural Network (CNN) Pada Citra Wayang Golek,” Jurnal Teknik ITS. Vol. 5, No. 1, 2020.
[10]. L. Deng dan D. Yu, “Deep Learning: Methods and Applications,” Foundations and Trends® in Signal Processing: Vol. 7 No. 3–4, pp. 197-387, 2021.
[11]. Y. LeCun, Y. Bengio dan G. Hinton, Deep learning, Neural Network, 2019.
[12]. S.  N.  Mashita,  “IMPLEMENTASI  DEEP  LEARNING  OBJECT  DETECTION  RAMBU  K3  PADA  VIDEO MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN TENSORFLOW,” 2020.61
[13]. F. Chollet, Deep Learning with Python. Shelter Island, New York: Manning Publications Co, 2018.
[14]. Tensorflow, “Tensorflow Release,” [Online]. Available: https://www.tensorflow.org/?hl=id.
[15]. Taufiq, “Deep Learning for Detection Vehicle Number Signs Using Convolutional Neural Network Algoritm Using Python and Tensorflow.,” 2018.
[16]. F. Djuandi, Pengenalan Arduino, Jakarta: Penerbit Elexmedia, 2011.
[17]. W. M. Fajar dan H. , Mudah Belajar Mikrokontroler Arduino, Bandung: Informatika Bandung, 2017.
[18]. Artanto, Interaksi Arduino dan LabView, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2012.
[19]. E. J. Istiyanto, Pengantar Elektronika dan Istrumentasi Pendekatan Project Arduino dan Android, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2014.
[20]. S. Muhammad, Panduan Mudah Simulasi dan Praktik: Mikrokontroler Arduino, Yogyakarta: Andi Publisher, 2013.
[21]. Arduino, “Arduino Get Started,” 2018. [Online]. Available: https://arduinogetstarted.com/tutorials/arduino-button-relay.
[22]. R. Rosdian dan A. Wibowo, “Monitoring Suhu Ruangan Server Dengan Fuzzy Logic Metode Sugeno Menggunakan Arduino Dan Sms,” SWABUMI. vol 1, pp. 1-2, 2021.
[23]. M. Syarif dan W. , “Deteksi Kedipan Mata Dengan Haar Cascade Classifier Dan Contour Untuk Password Login,” Techno.com 14(4), p. 242–249, 2021.
[24]. C. Mauko dan S. Tunliu, “Kontrol Arah Gerak Web Kamera (Webcam) Berbasis Web,” Jurnal Ilmiah FLASH Volume 2 Nomor 2, pp. 107-115, 2021.
[25]. R. Putri, “Pengelolaan Citra Dengan Menggunakan Webcam pada Kendaraan Bergerak di Jalan Raya,” JIPI (Jurnal Ilmiah Pendidikan Informatika) Volume 1, Nomor 1, pp. 1-6, 2019.
[26]. R. D. Arifin, “Pengertian Telegram | Sejarah, Fitur, Kelebihan, Fungsi,” Jurnal EKSIS Vol 06, pp. 10-20, 2021.
[27]. A. Maula, “ Mengenal Bot Telegram,” Jurnal SIMETRIS, Vol 8 No 2., pp. 102-137, 2020.62
[28]. D. Mulyanto, “Pemanfaatan Bot Telegram Untuk Media Informasi Penelitian,” Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Volume 12, No. 1, pp. 49-54 , 2020.
[29]. Y. P. Atmojo, “Bot Alert Snort dengan Telegram Bot API pada Instrusion Detection System: Studi Kasus IDS pada Server Web,” Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi 2018, pp. 16-29, 2018.
[30]. D. Mulyanto, “Pemanfaatan Bot Telegram Untuk Media Informasi Penelitian,” Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Volume 12, No. 1, pp. 49-54 , 2020.
[31]. Muhardian, “Membuat Bot Telegram Tanpa Menulis Kode Program (Coding),” petanikode.com (online), 2016.
[32]. Mauko dan S. Tunliu, “Kontrol Arah Gerak Web Kamera (Webcam) Berbasis Web,” Jurnal Ilmiah FLASH Volume 2 Nomor 2, pp. 107-115, 2018
.