## Journal of Technology and Informatics (JoTI)
Vol. 3, No. 1, Bulan Oktober Tahun 2021 E-ISSN: 2686-6102 P-ISSN: 2712-4842
DOI: https://doi.org/10.37802/joti.v3i1.197
Sistem Penghitung Jumlah Pengunjung Restoran Menggunakan Kamera Berbasis Single Shot Detector (Ssd)
Yosia Pradeska Admaja 1) Heri Pratikno 2) Weny Indah Kusumawati 3)
1 Program Studi/Jurusan Teknik Komputer, Universitas Dinamika
2 Jl. Raya Kedung Baruk 98 Surabaya, 60298 Email: 17410200022@dinamika.ac.id, heri@dinamika.ac.id, weny@dinamika.ac.id
Abstrak: Wabah  pandemi  virus Covid-19 pada  awal  tahun  2020  menuntut  seluruh  lapisan  masyarakat  dan pemerintah untuk menerapkan pola hidup new normal demi mencegah penyebaran virus yang semakin meluas. Langkah  pencegahan  yang  dilakukan  pemerintah  adalah  melalui  sosialisasi  pola  hidup new  normal, yaitu: mewajibkan masyarakat selalu mencuci tangan, wajib menggunakan masker, mengurangi mobilitas, menjaga jarak aman kira-kira 1 meter, serta membatasi jumlah pengunjung pada pusat perbelanjaan dan pusat keramaian, seperti restoran. Bedasarkan level PPKM-nya dilakukan pembatasan jumlah pengunjung dan kapasitas maksimal orang dalam  suatu  ruangan.  Dalam  upaya  pencegahan  virus Covid-19 tersebut,  peneliti  membuat  sebuah  sistem penghitung  jumlah  pengunjung  yang  masuk,  keluar  dan  yang  masih  berada  dalam  suatu  ruangan  pada  restoran. Apabila jumlah pengunjung melebihi kapasitas ruangan yang telah ditentukan maka buzzer berbunyi sebagai tanda bahwa kapasitas ruangan overload . Metode yang digunakan pada aplikasi ini adalah Single Shot Detector (SSD) dengan  integrasi dataset dari MobileNet-SSD ,  sehingga  mampu  mendeteksi object manusia  secara  akurat. Berdasarkan  hasil pengujian  dari rekaman  video  perorangan  yang  telah  dilakukan,  tingkat  akurasi deteksi untuk object berjalan  adalah  100%, object berjalan  cepat  sebesar  90%,  dan  tingkat  akurasi object berlari  adalah  50%. Sedangkan  pada  pengujian  secara realtime di  pintu  masuk  restoran,  didapatkan  hasil  akurasi  86%  untuk penghitungan jumlah pengunjung masuk, 66% untuk akurasi penghitungan jumlah pengunjung keluar, dan akurasi sebesar 79% untuk jumlah pengunjung yang masih berada di dalam ruangan restoran.
Kata Kunci: Python , Single Shot Detector (SSD) , MobileNet , Covid-19, protokol kesehatan,  restoran.
Abstract: The  outbreak  of  the  Covid-19  virus  pandemic  in  early  2020  required  all  levels  of  society  and  the government  to  implement  a  new  normal  lifestyle  in  order  to  prevent  the  spread  of  the  virus  from  spreading. Prevention measures taken by the government are through socializing the new normal lifestyle, namely: requiring people to always wash their hands, must wear masks, reduce mobility, maintain a safe distance of about 1 meter, and limit the number of visitors to shopping centers and crowd centers, such as restaurants. Based on the PPKM level, there are restrictions on the number of visitors and the maximum capacity of people in a room. In an effort to prevent the Covid-19 virus, researchers created a system to calculate the number of visitors who entered, left and who were still in a room at the restaurant. If the number of visitors exceeds the specified room capacity, the buzzer sounds as a sign that the room capacity is overloaded. The method used in this application is Single Shot Detector (SSD) with dataset integration from MobileNet-SSD, so that it is able to detect human objects accurately. Based on the test results from individual video recordings that have been carried out, the detection accuracy rate for walking objects is 100%, objects run fast by 90%, and the accuracy rate for running objects is 50%. Meanwhile, in realtime testing at the restaurant entrance, the results obtained accuracy of 86% for calculating the number of visitors entering, 66% for the accuracy of calculating the number of visitors leaving, and an accuracy of 79% for the number of visitors who are still in the restaurant room.
Keywords: Python, Single Shot Detector (SSD), MobileNet, Covid-19, health protocols, restaurants.

## PENDAHULUAN
Pada tanggal 12 Maret 2020, WHO menyebarkan pengumuman mengenai Covid-19 sebagai pandemik.  Sampai dengan tanggal 29 Maret 2020,  data kematian tercatat sebanyak 33.106 dari 634.835 kasus di seluruh  dunia.  Sedangkan  di  Indonesia  sendiri  terdapat 1.528  kasus  positif  Covid-19  dan  yang  meninggal  ada 136 kasus [1]. Covid-19 merupakan penyakit baru yang disebabkan oleh Virus Corona, perlu mendapat perhatian karena penyebarannya relatif cepat, dan memiliki angka kematian yang tidak dapat diabaikan [2].
Covid-19 merupakan penyakit yang diakibatkan virus SARS-CoV-2. Pasien Covid-19 dengan komorbid memiliki  tingkat  resiko  lebih  tinggi  [3].  Faktor  resiko kematian paling tinggi pada Covid-19 adalah Laki-laki, berusia  lanjut,  diabetes,  dan  hipertensi  [4].  Pada penelitian lain yang membahas tentang penyakit bawaan dipaparkan  bahwa  ada  beberapa  penyakit  bawaan  yang berhubungan  erat  dengan  Covid-19  yaitu:  penyakit jantung, hipertensi dan diabetes mellitus, hipertensi dan diabetic ketoacidosis [5].
Sejak virus mulai menyerang Indonesia, pemerintah  telah  menetapkan  kebijakan  protokol kesehatan  yang  direkomendasikan  oleh  WHO,  yaitu menyediakan  berbagai  fasilitas  medis  bagi  pasien  yang terinfeksi  virus  corona,  dan  menerapkan social distancing ,  bahkan  sampai  menerapkan  Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB) di  wilayah-wilayah Indonesia, terutama daerah rawan terinfeksi virus corona [6].  Arahan  PSBB  tersebut  mengacu  pada  Undang- Undang  Nomor  6  Tahun  2018  tentang  Kekarantinaan Kesehatan,  serta  didukung  oleh  Peraturan  Pemerintah tentang Pembatasan Sosial Berskala Besar (PP Nomor 21 Tahun 2020) dan Keputusan Presiden Nomor 11 Tahun 2020 tentang Kedaruratan Kesehatan [7].
Pemerintah menerapkan kebijakan pada masa dan menghimbau  kepada  seluruh  masyarakat  yang  untuk patuhdan mengikuti aturan protokol kesehatan [8]. Ada 7 aturan yang harus dipatuhi pada masa new normal , yaitu: mencuci  tangan,  dilarang  menyentuh  area  wajah, menutup mulut pada saat batuk dan bersin, menggunakan masker,  menjaga  jarak,  melakukan  isolasi  mandiri  bila terinfeksi,  dan  menjaga  kesehatan,  berjemur,  makan makanan bergizi, dan berolahraga [9].
Beberapa  negara  termasuk  Indonesia,  saat  ini sedang  merencanakan  tatanan new  normal di  saat pandemi  Covid-19.  Restoran  adalah  salah  satu  fasilitas umum  yang  harus  dipersiapkan,  karena  mempunyai potensi menyebarkan penularan Covid-19 [10]. Pemilik usaha  makanan  atau  restoran  harus  memperoleh kepercayaan  konsumen  dengan  memberikan  kualitas produk  yang  sehat,  higienis,  dan  aman.  Selain  itu  juga menjalankan protokol kesehatan, meningkatkan penjualan online , take  away, dan delivery  order ,  serta menciptakan ragam produk makanan sehat yang berupa frozen food [11].
Berdasarkan adanya pembatasan jumlah pengunjung yang ditetapkan oleh pemerintah Indonesia,  maka  pada  penelitian  ini  membuat  sebuah sistem  yang  mampu  menghitung  jumlah  pengunjung
pada  suatu  restoran,  baik pengunjung yang  memasuki restoran,  pengunjung  yang  sedang  di  dalam  restoran, maupun  pengunjung  yang  sudah  keluar  dari  restoran. Penelitian  ini  menggunakan  metode Single  Shot Detector (SSD) yang  terintegrasi  dengan dataset dari MobleNet-SSD. Integrasi  tersebut  mampu  untuk mendeteksi object manusia dari data input yang berasal dari  hasil  rekaman  kamera,  sehingga  dapat  dihitung jumlah  pengunjung  yang  masuk,  keluar,  dan  masih berada  di  dalam  ruangan.  Hasil  penghitungan ditampilkan  pada  layar  monitor  PC  atau  TV  yang berfungsi sebagai output.
Single  Shot  Detector (SSD)  adalah  algoritma yang  dapat  mendeteksi  objek  dalam  sebuah  gambar atau video dan memiliki akurasi yang lebih tinggi serta memproses gambar yang ditangkap oleh kamera lebih cepat  [12].  (Sik-Ho  Tsang,  2018).  Metode  SSD memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dibandingkan dengan metode sekelasnya seperti YOLO dan RCNN. Metode  ini  mampu  memberikan  akurasi  lebih  akurat dari YOLO dan kecepatan pemrosesan lebih cepat dari RCNN. Kelemahan dari metode ini adalah kemampuannya masih dirasa kurang dalam mendeteksi object dengan ukuran kecil [13].
Terdapat beberapa penelitian lain yang menggunakan  permasalahan  penghitungan object . Salah satunya adalah “Perancangan Program Pendeteksi Dan  Pengklasifikasi  Jenis  Kendaraan  Dengan  Metode Convolutional Neural Network (CNN) Deep Learning ”, yang  membahas  mengenai  proses  deteksi,  klasifikasi, dan  menghitung  kendaraan  menggunakan  metode Convolutional Neural Network (CNN) Deep Learning dengan  algoritma You  Only  Look  Once (YOLO). Hasilnya  masih  memiliki  kekurangan  yaitu  akurasi belum maksimal ketika mendeteksi object di jalan yang padat, dan belum ada fitur untuk reporting hasil proses identifikasi object kedalah  bentuk  file  PDF  atau spreadsheet [14]. Penelitian yang lain adalah “ Implementation Of Tensorflow  In  The  CCTV-Based  People  Counter Application  at PT  Matahari  Department  Store,  Tbk”. Penelitian  ini  membahas  tentang  digunakan  untuk menghitung keluar masuknya orang-orang di toko PT. Matahari  Department  Store  menggunakan  algoritma TensorFlow .  Namun  penelitian  tersebut  memiliki beberapa  kekurangan  yaitu  penempatan  kamera  yang belum  tepat,  serta  akurasi  pengenalan object masih belum  akurat,  penggunaan  kamera  yang  memliki resolusi  kecil,  dan  belum  ada  fitur  untuk  menuliskan hasil deteksi ke dalam file dengan format lain (PDF atau spreadsheet ) [15].
Untuk  aplikasi  dalam  kehidupan  yang  nyata cukup  sulit  untuk  menentukan  atau  membandingkan model detektor obyek mana yang terbaik antara YOLO, SSD  dan  Faster-RCNN.  Ada  beberapa  faktor  yang mempengaruhi  kinerja  dari  ketiga  model  detektor obyek  tersebut  diatas,  diantaranya:  banyaknya  fitur, resolusi citra, jumlah dataset dan data augmentation.
Pada penelitian [16] telah melakukan komparasi 6 model detektor obyek, diantaranya: YOLO, SSD dan
Faster-RCNN  dengan  kesimpulan  sebagi  berikut: YOLO mempunyai waktu komputasi yang tercepat dari ketiga  model  tersebut  tetapi  akurasinya  lebih  rendah daripada SSD [17]. Faster-RCNN mempunyai akurasi tinggi  tetapi  mempunyai  kecepatan  komputasi terendah,  sedangkan  SSD  yang  digunakan  pada penelitian ini mempunyai kelebihan, yaitu: keseimbangan  yang  baik  antara  kecepatan  komputasi dan akurasinya, disamping itu SSD paling memungkinkan  dapat  berjalan  pada  sistem  komputasi dengan  kebutuhan  spesifikasi  perangkat  keras  yang paling  minimalis  daripada  YOLO  [18,19]  dan  Faster- RCNN.
Kontribusi  utama  dalam  penelitian  ini  adalah memberikan solusi untuk monitoring jumlah pengunjung  serta  pemantauan  kapasitas  ruangan  di suatu  restoran,  sehingga  tidak  melanggar  aturan  yang telah ditetapkan oleh pemerintah daerah terkait dengan pembatasan  jumlah  pengunjung  yang  diperbolehkan masuk. Selain itu penelitian menggunakan metode SSD mampu  mendeteksi  pengunjung  restoran  dengan tingkat akurasi yang tinggi.

## METODE
Penelitian ini mempunyai tujuan untuk membuat sebuah  sistem  yang  dapat  menghitung  jumlah pengunjung masuk, keluar, dan jumlah pengunjung yang masih berada di dalam suatu ruangan restoran.

## 1. Perancangan Perangkat Keras (Hardware)

## Gambar 1. Model perancangan
1. Input : data yang digunakan untuk pengujian aplikasi berupa  hasil  rekaman  video  dari  kamera web serta proses  deteksi  obyek  secara realtime menggunakan wireless IP Camera. 2. Computer Vision : pemrosesan video input menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan penerapan  metode Single Shot  Detector (SSD)  serta penggabungan dataset hasil proses training dari pre- trained  network MobileNet-SSD untuk  seleksi  dan penghitungan object manusia . 3. Output: Hasil  pemrosesan  akan  ditampilkan  pada layar monitor atau TV yang digunakan dengan bentuk tampilan output berupa  waktu  (jam,  menit,  detik, tanggal, bulan, tahun) serta jumlah hasil penghitungan jumlah pengunjung yang masuk, keluar, dan di dalam area restoran.
2. Perancangan Perangkat Lunak (Software)
Sistem  diawali  dengan  memasukkan  jumlah kapasitas maksimal dari suatu ruangan, yang kemudian ditampung  pada  variabel Max . Kemudian  sistem berlanjut ke proses pembacaan data input hasil rekaman
peneliti  dan  mengubah  video  menjadi greyscale serta memperkecil resolusi videonya dengan tujuan agar lebih mudah dalam proses analisis dan deteksi object manusia . Setelah proses sebelumnya selesai, dilanjutkan ke proses tracking object dengan tujuan untuk mengetahui arah  pergerakan object manusia,  sehingga  dapat ditentukan apakah object tersebut sedang berjalan masuk atau keluar. Penentuan kriteria object yang masuk adalah ketika object tersebut berjalan turun dan melewati garis batas  penghitungan,  untuk  kriteria object yang  keluar adalah ketika object tersebut berjalan naik dan melewati garis batas penghitungan.
Data  jumlah object yang  masuk  tersimpan  pada variabel Down , dan data jumlah object yang keluar akan tersimpan  pada variabel Up . Dari  data  jumlah  tersebut, dapat dihitung jumlah pengunjung yang masih berada di dalam  ruangan  dengan  cara  mengurangkan  jumlah variabel Down dengan jumlah variabel Up .
Sistem ini juga dilengkapi dengan fitur notifikasi ketika  jumlah  pengunjung  yang  berada  di  dalam  sudah mencapai  batas  maksimal  sesuai  yang  telah  ditentukan sebelumnya pada variabel Max . Notifikasi
memunculkan pesan text pada layar seperti pada gambar 3  yang  menandakan  bahwa  kapasitas  sudah  mencapai batas maksimal, dan alarm dari buzzer berbunyi pada saat kapasitas  ruangan  melebihi  batas  maksimal  nilai  yang telah di- entry pada sistem.
Gambar 2. Algoritma sistem
Gambar 3. Tampilan notifikasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengujian Deteksi Object
Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  mengetahui kemampuan  sistem  dalam  mendeteksi  seluruh object yang  ada  pada  suatu  video  maupun object secara realtime .  Dengan  menggunakan  algoritma Single  Shot Detector (SSD)  yang  terintegrasi  dengan dataset dari MobileNetSSD dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  akurasi deteksi object ini  mampu  membedakan  jenis object dengan  akurat  sesuai  dengan  Gambar  4  nilai  akurasi deteksi object manusia  adalah  100%,  nilai  akurasi deteksi object sepeda  motor  adalah  100%,  dan  nilai akurasi pada object anjing adalah 96%.
Gambar 4. Deteksi multi-object
2. Seleksi Object Manusia
Seleksi object manusia bertujuan untuk mempermudah proses penghitungan jumlah pengunjung, karena  yang  dideteksi  dan  dihitung  adalah object manusia,  sehingga  nantinya  tidak  ada  interferensi  dari object lain seperti hewan atau kendaraan yang melintas. Pada Gambar 5 menandakan bahwa proses seleksi object manusia sudah berhasil dengan akurasi 100%, sehingga object lain secara otomatis diabaikan.

## Gambar 5. Deteksi object manusia

## 3. Pengujian Akurasi Person Detection
Tujuan dari proses ini adalah untuk memastikan nilai akurasi terhadap object manusia yang berada dalam video  dengan  kondisi object sedang  berjalan,  berjalan cepat, dan berlari. Kecepatan normal orang berjalan kaki apabila tidak ada halangan sekitar 4,8 Km per jam atau 79,25  m  per  menit,  akan  meningkat  sedikit  untuk  laki- laki  serta  sebaliknya  bagi  perempuan.  Jika  jalannya menanjak  atau  adanya  halangan,  misalnya  ada
kerumunan orang, tanda lalu lintas dan sebagainya maka dapat memperlambat sekitar 25%.
Kecepatan  lari  rata-rata  seorang  wanita  adalah 10,21  per  mil  atau  16,428  Km  per  jam,  sedangkan kecepatan  lari  rata-rata  untuk  pria  adalah  9,03  per  mil atau  sekitar  14,529  Km  per  jam.  Sedangkan  defini berjalan  cepat  adalah  kondisi  kecepatan  rata-rata setengah berlari [20].
Tabel 1. Hasil pengujian akurasi person detection
Data Ke- Kondisi Object Tinggi Badan Berat Badan Hasil Terdete ksi Tid ak Rizki Jalan ✓ 1 Jalan cepat 175 Cm 90 Kg ✓ Berlari ✓ Gerald Jalan ✓ 2 Jalan cepat 178 Cm 88 Kg ✓ Berlari ✓ Mojo Jalan ✓ 3 Jalan cepat 174 Cm 66 Kg ✓ Berlari ✓ Syarif Jalan ✓ 4 Jalan cepat 173 Cm 60 Kg ✓ Berlari ✓ Fifin Jalan ✓ 5 Jalan cepat 155 Cm 88 Kg ✓ Berlari ✓ Mba Ima Jalan ✓ 6 Jalan cepat 150 Cm 62 Kg ✓ Berlari ✓ Rizki 2 Jalan ✓ 7 Jalan cepat 170 Cm 87 Kg ✓ Berlari ✓ Gerald 2 Jalan ✓ 8 Jalan cepat 176 Cm 81 Kg ✓ Berlari ✓ Mojo 2 Jalan ✓ 9 Jalan cepat 173 Cm 69 Kg ✓ Berlari ✓ Syarif 2 Jalan ✓ 10 Jalan cepat 172 Cm 64 Kg ✓ Berlari ✓ Fifin 2 Jalan ✓ 11 Jalan cepat 157 Cm 85 Kg ✓ Berlari ✓
Dari hasil pengujian tersebut, dapat ditentukan nilai  akurasi  untuk  setiap  kondisi  yaitu:  berjalan,  jalan cepat, dan berlari dengan menggunakan rumus (1).
Akurasi = ( 𝒕𝒆𝒓𝒅𝒆𝒕𝒆𝒌𝒔𝒊
𝒃𝒂𝒏𝒚𝒂𝒌 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒑𝒆𝒓𝒄𝒐𝒃𝒂𝒂𝒏 ∗ 𝟏𝟎𝟎%) (1)
Akurasi Object Berjalan   = ( 𝟏𝟎 𝟏𝟎 ∗ 𝟏𝟎𝟎%)
= 100%
Akurasi Object Berjalan Cepat = ( 𝟗 𝟏𝟎 ∗ 𝟏𝟎𝟎%) = 90%
Akurasi Object Berlari = ( 𝟓 𝟏𝟎 ∗ 𝟏𝟎𝟎%)
= 50%
Berdasarkan  hasil  dari  Tabel  1  serta  hasil perhitungan  akurasi  yang  dilakukan  menggunakan rumus  (1)  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut:  untuk mendeteksi object orang  dengan  kondisi  berjalan  maka SSD  dapat  mendeteksi  pergerakannya  dengan  tepat 100%, sedangkan untuk proses deteksi pergerakan orang dengan  kondisi  berjalan  cepat  atau  bisa  dikatakan setengah  berlari  maka kemampuan  deteksi  dari  metode SSD  akurasinya  90%.  Adapun  pada  saat  object  berlari akurasi  deteksi  dari  SSD  turun  menjadi  50%,  hal  ini berarti proses deteksi object melalui bounding box pada beberapa frame telah  terjadi  kehilangan center  point sebagai  ID  untuk  proses  seleksi  dan  penghitungan sehingga  pergerakan  dari object tidak  terdeteksi  maka sudah  barang  tentu  hal  ini  akan  berdampak  pada  hasil akurasinya.

## 4. Pengujian  Akurasi  Penghitungan  Jumlah Pengunjung
Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk memastikan penghitungan dapat berfungsi dengan baik. Langkah  awal  adalah  menghitung  manual  jumlah pengunjung  yang  masuk,  keluar  dan  berada  di  dalam ruangan,  kemudian  membandingkan  dengan  hasil penghitungan dari aplikasi.
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  telah dilakukan secara empiris penghitungan jumlah pengunjung  yang  masuk  maupun  keluar  pintu  restoran yang  hampir  secara  bersamaan  masih  tetap  dapat dihitung  dengan  tepat  karena  pada  saat  obyek  masuk dalam  area  pantuan  kamera  langsung  secara  otomatis diberi nomer ID pada titik tengah bounding box ( anchor point ),  terkecuali  para  pengunjung  tersebut  saling berhimpitan kearah samping atau depan-belakang maka kondisi tersebut akan dihitung sebagai satu object saja. Percobaan  dilakukan  dengan  menghitung selisih penghitungan antara aplikasi dengan penghitungan  manual,  setiap  percobaan  dilakukan dengan  durasi  1  menit  dengan  total  akumulasi  setiap menitnya dari 1 menit sampai 10 menit.
Tabel 2. Pengujian akurasi penghitungan
P erc o b aa n
Ke -
Hasil Penghitungan
Selisih
Penghitungan Aplikasi Manual M asu k
Ke lu ar Di d alam M asu k Ke lu ar Di d alam M asu k
Ke lu ar
Di d alam 1 7 1 6 8 1 7 1 0 1 2 13 1 12 13 2 11 0 1 1 3 21 1 20 23 1 22 2 0 2 4 29 1 28 31 1 30 2 0 2 5 36 3 33 38 3 35 2 0 2 6 46 5 41 51 4 47 5 1 4 7 51 8 43 58 4 54 7 4 11 8 58 9 49 66 4 62 8 5 13 9 62 9 53 71 5 66 9 4 13 10 67 9 58 78 5 73 11 4 15
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  masih ditemukan adanya selisih, selanjutnya adalah menghitung  nilai akurasi penghitungan aplikasi menggunakan rumus (2).
Akurasi = 100% −   ( 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 ∗ 100%) (2) Object Masuk = 𝟏𝟎𝟎% −   ( 𝒔𝒆𝒍𝒊𝒔𝒊𝒉 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈𝒎𝒂𝒏𝒖𝒂𝒍 ∗ 𝟏𝟎𝟎%)
= 𝟏𝟎𝟎% − ( 𝟏𝟏 𝟕𝟖 ∗ 𝟏𝟎𝟎%)
= 𝟏𝟎𝟎% − 𝟏𝟒%
= 𝟖𝟔%
Object Keluar = 𝟏𝟎𝟎% −   ( 𝒔𝒆𝒍𝒊𝒔𝒊𝒉 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈𝒎𝒂𝒏𝒖𝒂𝒍 ∗ 𝟏𝟎𝟎%)
= 𝟏𝟎𝟎% − ( 𝟒 𝟗 ∗ 𝟏𝟎𝟎%)
= 𝟏𝟎𝟎% − 𝟒𝟒%
= 66 % Object di Dalam
= 𝟏𝟎𝟎% − ( 𝒔𝒆𝒍𝒊𝒔𝒊𝒉 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈𝒎𝒂𝒏𝒖𝒂𝒍 ∗ 𝟏𝟎𝟎%)
= 𝟏𝟎𝟎% − ( 𝟏𝟓 𝟕𝟑 ∗ 𝟏𝟎𝟎%)
= 𝟏𝟎𝟎% − 𝟐𝟏%
= 79 %

## 5. Pengujian Notifikasi Kapasitas Maksimal
Hasil  percobaan  pada  Tabel  3  dapat  diketahui tingkat  akurasi  notifikasi  ketika  pengunjung  mencapai batas  maksimal  adalah  100%.  Nilai  akurasi  tersebut dihitung dengan rumus (3).
Tabel 3. Pengujian melebihi kapasitas ruangan yang telah ditentukan
Perco- baan Ke- Jumlah Pengunjung Notifikasi Ter- deteksi Batas Max Text Pesan Suara Buzzer 1 1 Orang 1 Orang Tampil Aktif 2 2 Orang 2 Orang Tampil Aktif 3 3 Orang 3 Orang Tampil Aktif 4 4 Orang 4 Orang Tampil Aktif 5 5 Orang 5 Orang Tampil Aktif 6 6 Orang 6 Orang Tampil Aktif 7 7 Orang 7 Orang Tampil Aktif 8 8 Orang 8 Orang Tampil Aktif 9 9 Orang 9 Orang Tampil Aktif 10 10 Orang 10 Orang Tampil Aktif 11 11 Orang 11 Orang Tampil Aktif 12 12 Orang 12 Orang Tampil Aktif 13 13 Orang 13 Orang Tampil Aktif 14 14 Orang 14 Orang Tampil Aktif 15 15 Orang 15 Orang Tampil Aktif 16 16 Orang 16 Orang Tampil Aktif 17 17 Orang 17 Orang Tampil Aktif 18 18 Orang 18 Orang Tampil Aktif 19 19 Orang 19 Orang Tampil Aktif 20 20 Orang 20 Orang Tampil Aktif 21 21 Orang 21 Orang Tampil Aktif 22 22 Orang 22 Orang Tampil Aktif 23 23 Orang 23 Orang Tampil Aktif 24 24 Orang 24 Orang Tampil Aktif 25 25 Orang 25 Orang Tampil Aktif 26 26 Orang 26 Orang Tampil Aktif 27 27 Orang 27 Orang Tampil Aktif 28 28 Orang 28 Orang Tampil Aktif 29 29 Orang 29 Orang Tampil Aktif
Perco- baan Ke- Jumlah Pengunjung Notifikasi Ter- deteksi Batas Max Text Pesan Suara Buzzer 30 30 Orang 30 Orang Tampil Aktif Akurasi   = ( 𝒃𝒆𝒓𝒉𝒂𝒔𝒊𝒍
𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍𝒑𝒆𝒓𝒄𝒐𝒃𝒂𝒂𝒏 ∗ 𝟏𝟎𝟎%) (3) = ( 𝟑𝟎 𝟑𝟎 ∗ 𝟏𝟎𝟎%) = 100%
Gambar 6. Pengujian batas maksimal 15 orang
Gambar 7. Pengujian batas maksimal 23 orang
Gambar 8. Pengujian batas maksimal 30 orang
Gambar 6, gambar 7, dan gambar 8 merupakan hasil  pengujian  notifikasi  ketika  pengunjung  mencapai batas maksimal.

## 6. Pengujian Data Reporting
Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk memastikan  data  yang  tampil  pada  layar  monitor  pada waktu  tertentu  bernilai  sama  dengan  hasil  yang tersimpan pada file data reporting.
Tabel 4. Pengujian ketepatan data reporting
P erc o b aa n Ke -
Penghitungan Aplikasi
Data Report M asu k Ke lu ar Di d alam M asu k Ke lu ar Di d alam 1 8 1 7 8 1 7 2 13 1 12 13 1 12 3 22 2 20 22 2 20 4 29 3 26 29 3 26 5 38 4 34 38 4 34 6 49 8 41 49 8 41 7 56 8 48 56 8 48 8 61 10 51 61 10 51 9 66 10 56 66 10 56 10 66 15 51 66 15 51 11 66 21 45 66 21 45 12 67 26 41 67 26 41 13 67 33 34 67 33 34 14 67 42 25 67 42 25 15 67 52 15 67 52 15 16 68 57 11 68 57 11 17 68 65 3 68 65 3 18 68 68 0 68 68 0 Contoh  hasil  pengujian data  reporting tersaji pada Gambar 9 dan Gambar 10.
Gambar 9. Hasil penghitungan pada aplikasi
Sebagai contoh pembahasan dari hasil Tabel 4 terkait dengan pengujian ketepatan data reporting dapat dilihat  pada  percobaan  pertama  melalui  perbandingan antara  hasil  penghitungan  aplikasi  dan  hasil  data  yang telah  tersimpan  pada  file  .csv  sebagai data  reporting. Hasil perbandingannya antara jumlah pengunjung yang masuk,  keluar  dan  yang  masih  berada  dalam  ruangan mempunyai  kesamaan  data  100%  sebagaimana  tampak pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil penghitungan pada file data reporting

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil dari pengujian yang dilakukan pada  penelitian ini didapatkan beberapa poin kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  aplikasi  dalam  mendeteksi object orang  atau pengunjung satu per satu yang dikondisikan berjalan normal  akurasinya  100%,  berjalan  cepat  akurasi deteksinya  90%  sedangkan  pada  kondisi  berlari akurasinya  hanya  sebesar  50%  obyek  orang  yang terdeteksi.
2. Akurasi  aplikasi  penghitung  jumlah  pengunjung ketika  diterapkan  dengan  kondisi  nyata  dengan komputasi banyak  orang  pada  pintu  masuk  restoran mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  86%  dalam menghitung pengunjung masuk, akurasi 66% dalam menghitung  pengunjung  keluar,  dan  79%  dalam menghitung  jumlah  pengunjung  yang  masih  berada di dalam ruangan. Perbedaan persentasi akurasi yang terjadi  antara  kesimpulan  1  dan  kesimpulan  2  ini dikarenakan,  pertama  perbedaan  komputasi  jumlah banyaknya  orang  yang  dideteksi,  yang  kedua  pada kesimpulan  pertama  menggunakan  kamera  kabel dengan  panjangnya  1,5  meter  yang  langsung terkoneksi  ke  komputer  sedangkan  kamera  yang digunakan  pada  kesimpulan  2  menggunakan  IP Camera  wireless dengan  jarak  sekitar  5  meter. Dikarenakan menggunakan kamera IP wireless itulah transmisi  data  dalam  bentuk  video  terdapat delay yang  mana  besar  kecilnya delay dipengaruhi  oleh kecepatan koneksi dan besarnya bandwidth jaringan wifi setempat.
3. Notifikasi berupa bunyi buzzer sudah berjalan sesuai dengan  alur  aplikasi  ketika  mengalami  jumlah pengunjung yang berada di dalam ruangan melebihi batas maksimal yang sudah ditentukan.
4. Perbandingan  antara  nilai  data  hasil  penghitungan pada  aplikasi  sudah  sama  dengan  nilai  data  yang tersimpan pada file data reposting (.csv) .
Untuk penelitian selanjutnya terdapat beberapa saran yang dapat diimplementasikan untuk pengembangan aplikasi ini:
1. Meningkatkan efisiensi reporting dengan menjadikan data pada file .csv menjadi lebih sedikit yang  mencatat  data  setiap  menit  atau  jam,  tidak mencatat setiap frame seperti saat ini .
2. Meningkatkan  tampilan  GUI (Graphical  User Interface) agar lebih interaktif dan mudah dipahami oleh pengguna.
3. Posisi  pemasangan  kamera  akan  lebih  maksimal ketika berada di ketinggian 3 meter sampai 4 meter dari  lantai  dengan  sudut  kamera  45 o menghadap  ke bawah,  sehingga  POV (Point  Of  View) kamera menjadi lebih luas.
4. Mengintegrasikan  sistem  penghitungan  jumlah pengunjung  dengan  sistem  pendeteksi  suhu  dan sistem pendeteksi jarak antar pengunjung (physichal distancing) agar menjadi suatu sistem yang kompleks dan lebih efektif.

## Ucapan Terimakasih
Tim  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas  Dinamika  atas  dukungan  terhadap  atas terbitnya  Jurnal  (JoTI) . Selain  itu  tim  mengucapkan terima  kasih  dan  penghargaan  diberikan  kepada  editor yang telah membahas makalah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]      Susilo,  Adityo.,  2020,  Coronavirus  Disease  2019: Tinjauan Literatur Terkini, Jurnal Penyakit Dalam Indonesia , vol 7, hal 45-67. DOI: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[2]  Handayani,  Diah.,  Rendra  Hadi,  Dwi.,  Isbaniah, Fathiyah.,  Burhan,  Erlina.,  Agustin,  Heidy.,  2020, Penyakit  Virus  Corona  2019, Jurnal  Respirologi Indonesia , vol 40, hal 119-129.
[3]   Alkautsar,  Ahmad.,  2021,  Hubungan  Penyakit Komorbid  Dengan  Tingkat  Keparahan  Pasien Covid-19, Jurnal Medika Hutama , vol 3, hal 1488- 1494.
[4]  Muhammad  Ali  Satria,  Raden.,  Varia  Tutupoho, Resty.,  Chalidyanto,  Djazuly.,  2020,  Analisis Faktor Risiko Kematian Dengan Penyakit
Komorbid COVID-19, Jurnal Keperawatan Silampari , vol 4, hal 48-55. DOI: 10.31539/jks.v4i1.1587.
[5]   Parwanto,  Edy.,  2021,  Virus Corona  (SARS-Cov- 2)  Penyebab  COVID-19  Kini  Telah  Bermutasi, Jurnal Biomedika dan Kesehatan , vol 3, hal 47-49. DOI: 10.18051/JBiomedKes.2021.v4.47-49.
[6]   Hanifa, Nurul., Wajuba Perdini Fisabilillah, Ladi., 2021,  Peran  Dan  Kebijakan  Pemerintah Indonesia Di Masa Pandemi COVID-19, Welfare : Jurnal Ilmu Ekonomi , vol 2, hal 9-19.
[7]  Wiryawan,  I  Wayan.,  2020,  Kebijakan  Pemerintah Dalam Penanganan Pandemi Virus Corona Disease 2019  (COVID-19)  Di  Indonesia, Prosiding Webinar  Nasional  Universitas  Mahasaraswati Denpasar , hal 179-188.
[8]  Firmansyah, Yudi., Kardina, Fani., 2020, Pengaruh New  Normal  Ditengah  Pandemi Covid-19 Terhadap Pengelolahan Sekolah Dan Peserta Didik, Jurnal  Buana  Ilmu ,  vol  4,    hal  99-112.  DOI: 10.36805/bi.v4i2.1107.
[9]   Muhyiddin,  2020,  Covid-19,  New  Normal  dan Perencanaan  Pembangunan  di  Indonesia,  The
Indonesian  Journal  of  Development  Planning,  vol 4, hal 240-252.
[10]  Suci  Amelia,  Decha.,  Suwarni,  Linda.,  Selviana., Mawardi.,    2020,  Kesiapan  Rumah  Makan  di  Era New Normal, Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat , vol 4,  hal 216-221. DOI: 10.33221/jikm.v9i04.769.
[11]  Ezizwita.,  Sukma,  Tri.,  2021,  Dampak  Pandemi Covid-19  Terhadap  Bisnis  Kuliner  dan  Strategi Beradaptasi  di  Era  New  Normal, Jurnal  Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas , vol 23, hal 51-63. [12]  Sik-Ho Tsang., 2018, https://towardsdatascience.com . Retrieved 02 20,
2021, from https://towardsdatascience.com/review-ssd-single- shot-detector-object-detection-851a94607d11.
[13] Chen Z., K. R., 2019, Real Time Object Detection, Tracking,  and  Distance  and  Motion  Estimation based  on  Deep  Learning:  Application  to  Smart Mobility, Proceedings  of  the  2019  Eighth International  Conference  on  Emerging  Security Technologies (EST) ,  hal 1-6.
[14]  R.  G.  Fajri,  I.  S.,  2021,  Perancangan  Program Pendeteksi  Dan  Pengklasifikasi  Jenis  Kendaraan Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN)  Deep  Learning, Ransient:  Jurnal  Ilmiah Teknik Elektro , vol 1, hal 97-106. DOI: 10.14710/ transient.1. 1.%25p.
[15]  Kusno  Prasetya,  A.  A.,  2020,  Implementation  of Tensorflow  in  the  CCTV-Based  People  Counter Application at PT Matahari Department Store, Tbk, IAIC International Conferences , vol 3, hal 38-44.
[16]  S.  A.  Sanchez,. et  all. ,  2019,  A  Review: Comparison of Performance Metrics of Pretrained Models for Object Detection Using the TensorFlow
Framework.  IOP  Conf.  Series:  Materials  Science and  Engineering  844  (2020)  012024,  DOI: 10.1088/1757-899X/844/1/012024.
[17]  Sukusvieri, A., 2020, Sistem keamanan menggunakan  kamera  berbasis  wajah  dengan metode Single Shot Detector (SSD). Tugas Akhir. Fakultas  Teknologi  Informatika.  Universitas Dinamika. Surabaya.
[18]  Rifai,  A.,  2020, Analisis  perhitungan  bibit  ikan gurame  menggunakan  webcam  dengan  metode YOLO ( You  Only  Look  Once ).  Tugas  Akhir. Fakultas  Teknologi  Informatika.  Universitas
Dinamika. Surabaya.
[19]  Hidayatulloh,  M.,  S.,  2021, Sistem  pengenalan wajah  menggunakan  metode YOLO ( You  Only Look  Once ).  Tugas  Akhir.  Fakultas  Teknologi Informatika. Universitas Dinamika. Surabaya.
[20]  Zhang  K,. et  all. ,  2005,  Assessment  of humanlocomotion by using an insole measurement system  and  artificial  neural  netwrks.  ELSEVIER: Journal  of  Biomechanics  38  (2005)  2276-2287. USA.