## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 184
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Deteksi dan Penghitung Keramaian Menggunakan You Only Look Once 3 Tiny dan Raspberry Pi
Alauddin Maulana Hirzan 1 , Rastri Prathivi 2 , Mohammad Burhan
Hanif 3
1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang, Semarang
Indonesia Email: 1 maulanahirzan@usm.ac.id, 2 vivi@usm.ac.id, 3 hanifburhan@usm.ac.id

## Abstrak
Keramaian adalah aspek sosial yang tidak bisa dipisahkan dari masyarakat. Baik untuk keperluan bersosialisasi hingga menyampaikan suara melalui demonstrasi, masyarakat  akan  membentuk  keramaian  untuk  mencapai  tujuan  tersebut. Keramaian ini tentu saja memiliki dampak positif, namun tetap memiliki dampak negatif  berupa  kemungkinan  terjadinya  provokasi  dan  membentuk  anarkisme. Oleh karena itu banyak penelitian yang memiliki fokus untuk melakukan deteksi keramaian.  Namun  sayangnya,  penelitian  yang  telah  dilakukan  ini  memiliki kelemahan  di  mana  model  yang  dibuat  tidak  mampu  melakukan  deteksi  jarak antar  satu  manusia  dengan  manusia  lainnya.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut, penelitian ini mendesain sebuah model deteksi menggunakan YOLOv3- Tiny yang diimplementasikan ke dalam perangkat Internet of Things. Dari proses pengujian menggunakan 60 gambar dengan resolusi yang berbeda. Pengujian ini berhasil  mendeteksi  keramaian  dan  jarak  antar  manusianya.  Model  ini membutuhkan CPU sebanyak 76,22%. Untuk memori membutuhkan 454,78MB untuk proses, 405,61MB untuk data, dan 130,94MB untuk memori virtual. Dari hasil  ini  bisa  disimpulkan  bahwa  model  yang  diusulkan  mampu  mendeteksi keramaian  dengan  baik  tanpa  mengalami  kesalahan  karena  kurangnya kemampuan komputasi.
Kata Kuncu : Computer Vision , Internet of Things , Keramaian, YOLO 3

## 1. PENDAHULUAN
Keramaian  adalah  aspek  sosial  masyarakat  yang  bertemu  dalam  satu lingkup  area  tertentu  di  suatu  waktu  untuk  berbaur  atau  bersosialisasi maupun  berbagi  informasi  terkini.  Tetapi  ada  juga  bentuk  lain  dari keramaian yang terbentuk secara insidental karena ada peristiwa khusus

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Alauddin Maulana Hirzan, Rastri Prathivi, at all | 185
yang tidak terjadi secara rutin. Sebagai contoh sederhana dari kasus ini adalah  demonstrasi  baik  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa[1],  buruh[2], maupun  anggota  masyarakat  lainnya[3].  Keramaian  yang  terjadi  di masyarakat, memiliki dampak positif dan negatif. Salah satu kemungkinan yang dapat terjadi dengan adanya kerumuman seperti demonstrasi adalah kerusuhan maupun anarkisme. Berdasarkan artikel berita[1] yang sempat terjadi kericuhan sehingga memaksa pihak keamanan menggunakan gas air  mata  untuk  mengamankan  kerusuhan  yang  terjadi[4].  Berdasarkan artikel-artikel  yang  dikutip  tersebut,  sudah  bisa  diambil  titik  utama permasalahan  bahwa  keramaian  yang  terjadi  dimasyarakat  dapat memberikan  dampak  negatif  yang  cukup  signifikan  apabila  tidak dikendalikan.  Hal  yang  dapat  terjadi  seperti  terganggunya  transportasi umum[5]  yang  juga  dapat  berdampak  ke  perputaran  ekonomi  daerah hingga hilangnya nyawa seorang warga[6]. Dalam aspek kesehatan, juga dapat  meningkatkan  resiko  penularan  suatu  penyakit  seperti  COVID-19 [7].
Untuk  membantu  mengenali  potensi  keramaian,  diusulkanlah  berbagai macam  model  deteksi  keramaian[8]  baik  menggunakan  media  foto maupun  video.  Berdasarkan  artikel[9],  model  yang  diusulkan  oleh penelitian ini menggunakan teknologi Wi-Fi untuk mendeteksi keramaian. Penelitian  berikutnya  kemudian  menerapkan  teknologi Wireless  Fidelity dan Software  Defined  Network (SDN)  untuk  mendeteksi  keramaian  di suatu area berdasarkan tingkat keramaian penggunaan[10]. Selain itu juga terdapat penelitian lain yang menerapkan Single Shot multi-Detector untuk melakukan deteksi orang dan melakukan penghitungan di frame gambar yang  diambil  oleh  model.  Dari  deteksi  yang  dilakukan,  model  dapat mendeteksi orang dengan akurasi mencapai 95% baik dalam maupun luar ruangan  [11],  [12].  Pengembangan  untuk  mendeteksi  keramaian  juga dikembangankan untuk perangkat Edge Computing dengan menerapkan MobileNet-SSD untuk  mendeteksi,  menghitung,  dan  melacak  orang. Dengan menggunakan perangkat UpSquared2 dengan kemampuan Vision Processing Unit, proses deteksi memiliki kinerja yang cepat[13].
Dari model-model penelitian yang telah diusulkan sebelumnya, terdapat kelemahan umum yang berkaitan dengan implementasi deteksi keramaian itu  sendiri.  Salah  satu  model  yang  diusulkan  sebelumnya,  hanya mengandalkan akses poin WiFi untuk mendeteksi keramaian. Tentu saja model ini tidak mengetahui apakah benar-benar ada orang atau tidak di area tersebut. Sehingga apabila ada satu (1) orang yang membawa dua (2)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
186 | Deteksi dan Penghitung Keramaian Menggunakan You Only Look .....
perangkat gawai akan dihitung sebagai dua (2) orang. Sedangkan model- model lain yang menggunakan kecerdasan buatan diimplementasikan di perangkat  kompuiter , sehingga  model  tidak  bekerja  optimal  jika diimplementasikan di tingkat perangkat Internet of Things (IoT) dengan komputasi  rendah[14].  Kelemahan  lain  yang  dipunyai  model-model sebelumnya  adalah  ketidak  mampuan  model  untuk  mendeteksi  jarak antar orang.
Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan untuk mendesain sebuah model  berbasiskan  komputasi  IoT  yang  mengimplementasikan  metode You  Only  Look  Once  version  3  Tiny ( YOLOv3-Tiny )  untuk  mendeteksi keramaian  sekaligus  menghitung  dan  mengukur  jarak  (berdasarkan  2 dimensi)  masing-masing  orang  yang  terdeteksi.  Pengusulan  metode  ini diberdasarkan dari artikel[15] yang telah mampu menghitung larva udang dengan  baik.  Sehingga  dapat  diimplementasikan  untuk  mendeteksi manusia.  Penggunaan  metode YOLOv3  Tiny ini  memiliki  kinerja  yang ringan  jika  dibandingkan  dengan  versi  lainnya  sehingga  cocok  untuk digunakan perangkat komputasi IoT nantinya[16] – [18].

## 2. METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan metode eksperimen untuk mendesain model yang diusulkan tersebut. Metode ini terdiri dari beberapa tahapan seperti: perancangan model, implementasi rangkaian model, dan Evaluasi. Berikut ini  adalah  tahapan  yang  akan  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  mendesain model deteksi dan penghitung keramaian:

## 2.1  Perancangan Model
Untuk  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  ditemukan.  Penelitian  ini merancang sebuah jaringan yang berisikan perangkat Internet of Things seperti Raspberry Pi 3B Plus yang terhubung dalam satu jaringan nirkabel utama.  Karena  perangkat  ini  sangat  cocok  digunakan  untuk Internet  of Things [19].
Untuk  mendukung  penyimpanan  sementara  di  dalam  perangkat  IoT, penelitian  ini  menggunakan  basis  data NoSQL seperti RethinkDB [20] . Sedangkan  untuk  penyimpanan  permanen  di  awan,  penelitian  ini menggunakan Cloud Firestore untuk menyimpan metadata [21] dan Google Storage untuk  menyimpan  data  biner  seperti gambar.  Gambar  1  adalah

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Alauddin Maulana Hirzan, Rastri Prathivi, at all | 187
alur  sederhana  proses  penyimpanan  gambar  dari  klien  ke  IoT  dan diteruskan ke perangkat awan:
Gambar 1. Alur komunikasi dari klien ke komputasi awan
Untuk bisa melakukan deteksi keramaian dan mengkalkulasikan jaraknya, klien akan mengirimkan sampel gambar ke Internet of Things . Perangkat ini akan memroses gambar yang tersimpan di database sementaranya dan di backup ke komputasi awan secara permanen. Untuk rangkaian jaringan yang digunakan oleh penelitian ini adalah sebagai berikut.
Gambar 2. Topologi Jaringan Model
Gambar 2 merupakan topologi jaringan yang digunakan oleh penelitian ini. Topologi jaringan ini terdiri dari klien yang terhubung ke jaringan seluler untuk mengunggah gambar ke Telegram. Sedangkan perangkat Internet of Things terhubung  ke  jaringan  nirkabel  untuk  bisa  membaca  pesan  dari klien, dan mengunggah hasilnya ke Telegram dan Firebase.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 2.4  Implementasi Model
Perangkat Internet of Things ini menggunakan Raspberry Pi 3B + sebagai implementasi . Lalu  masing-masing  perangkat  dihubungkan  ke  jaringan nirkabel melalui sebuah router yang juga terhubung ke internet. Di tahap ini,  penataan  perangkat  keras  komputasi  IoT  sudah  selesai.  Di  tahap berikutnya adalah melakukan konfigurasi database di perangkat tersebut. Perangkat IoT maupun basis data awan harus dikonfigurasikan terlebih dahulu. Untuk keperluan internal menggunakan basis data RethinkDB, dan untuk backup menggunakan Cloud Firestore miliki Google. Pemilihan Cloud Firestore sebagai tempat backup karena memiliki kinerja dan latensi yang baik[22] . Untuk dapat menandai orang yang terdeteksi, menghitung jarak diantaranya  dan  melakukan  proses backup, penelitian  ini  mendesain sebuah alur proses secara keseluruhan. Berikut ini adalah alur proses yang dilakukan oleh model yang diusulkan.
Gambar 4. Alur proses model yang diusulkan
Gambar  4  menjelaskan  alur  proses  dari  model  yang  diusulkan.  Proses dimulai dengan klien melakukang pengunggahan data-data gambar yang sudah disiapkan oleh peneliti. Gambar-gambar ini kemudian disimpan di dalam  basis  data  perangkat  IoT.  Tugas  perangkat  IoT  adalah  membaca basis  data  tersebut  dan  melakukan  deteksi  menggunakan YOLOv3-Tiny, melakukan pengukuran, dan memberikan tanda. Setelah tugas itu selesai, maka  langkah  terakhir  untuk  perangkat  IoT  adalah  melakukan  kopi  ke

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Alauddin Maulana Hirzan, Rastri Prathivi, at all | 189
basis  data  komputasi  awan  secara  permanen  melalui  Internet.  Masing- masing  perangkat  IoT  memiliki Job  ID yang  sudah  ditentukan  secara terprogram untuk memastikan tugas yang harus dijalankan terbagi secara adil dan merata.
Untuk  melakukan  penghitungan  jarak,  penelitian  ini  menggunakan kalibrasi  kasar  untuk  dua  dimensi  (2D)  dikarenakan  batasan perlengkapan  alat  yang  hanya  mengandalkan  kamera.  Kalibrasi  ini dilakukan  dengan  menggunakan  alat  ukur  sederhana  seperti  penggaris, yang  kemudian  di  foto  dengan  menggunaka  kamera.  Gambar  yang dihasilkan oleh kamera tersebut diukur dengan rumus:
(1)
Persamaan 1 ini nantinya akan mendapatkan tingkat densitas piksel dari suatu  gambar.  Jika  terdapat  kamera  yang  berbeda,  maka  tingkat densitasnya  secara  otomatis  akan  berbeda.  Untuk  berikutnya  adalah menghitung jarak dunia nyata berdasarkan jarak yang dibuat oleh model. Maka  untuk  mendapatkan  skala  dari  dunia  nyata  bisa  dihitung  dengan rumus berikut.
(2)
Dengan menggunakan Persamaan 2, penelitian ini bisa mendapatkan nilai skala  jarak  versi  gambar  dengan  dunia  nyata.  Sehingga  untuk mendapatkan  perkiraan  jarak  dunia  nyata  bisa  dihitung  dengan  rumus seperti berikut.
(3)
Dengan menggunakan Persamaan 3, hasil jarak perkiraan dalam ukuran centimeter  didapatkan  dan  dilaporkan  via  Telegram  Bot.  Namun  hasil yang didapatkan ini masih berupa estimasi perkiraan.
𝑘𝑒𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 ( 𝑝𝑝𝑐𝑚 ) = 𝑟𝑒𝑠𝑜𝑙𝑢𝑠𝑖 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑢𝑘𝑢𝑟 ( 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 ) 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑢𝑘𝑢𝑟 ( 𝑐𝑚 )
𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 = 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑖𝑟𝑎𝑎𝑛 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑎𝑠𝑙𝑖 𝑐𝑚 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 𝑝𝑝𝑐𝑚 = 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑖𝑟𝑎𝑎𝑛 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑎𝑠𝑙𝑖 𝑐𝑚 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑔𝑎𝑚𝑏𝑎𝑟 𝑐𝑚
𝑝𝑒𝑟𝑘𝑖𝑟𝑎𝑎𝑛 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑐𝑚 = 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑘𝑒𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 𝑝𝑝𝑐𝑚 = 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑔𝑎𝑚𝑏𝑎𝑟 ∗ 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 2.5 Evaluasi
Tahap  ini  merupakan  tahap  di  mana  perangkat  IoT  yang  sudah diimplementasikan diuji dengan skenario yang sudah ditentukan. Dalam proses pengujian, penelitian ini menggunakan data gambar milik peneliti pribadi  (dokumentasi  pribadi)  berjumlah  60  (enam  puluh)  foto  dengan tiga  (3)  ukuran  resolusi  yang  berbeda.  Foto  jenis  pertama  memiliki resolusi  yang  rendah  (1200-1600  piksel),  jenis  kedua  memiliki  resolusi sedang  (3264  piksel)  dan  jenis  ketiga  beresolusi  tinggi  (5500  piksel). Selain  itu,  konten  yang  terdapat  di  dalam  gambar  tersebut  memiliki kemungkinan  ada  dan  tidaknya  keramaian.  Sehingga  proses  pengujian menjadi blind test. Berikutnya adalah memastikan pembagian tugas untuk mendeteksi  gambar-gambar  ini  tersebar  secara  merata,  penelitian  ini menggunakan  konsep round  robin dengan  nilai  maksimal  lima  (5) perangkat.  Untuk  proses  pengujiannya  sendiri,  ada  beberapa  faktor penilaian  yang  diambil  seperti:  deteksi  keramaian  beserta  jumlahnya, penggunaan CPU perangkat, penggunaan memori. Faktor-faktor tersebut nantinya  akan  menentukan  bagaimana  kinerja YOLOv3  Tiny yang diimplementasikan dalam komputasi IoT untuk mendeteksi keramaian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengimplementasikan  model  deteksi keramaian  dengan  menggunakan YOLOv3-Tiny dalam  bentuk  sebuah perangkat komputasi IoT. Setelah berhasil mengimplementasikan model tersebut,  penelitian  ini  juga  melakukan  pengujian  terhadap  model tersebut.  Untuk  detail  keseluruhan  hasil  deteksi  ditampilkan  dalam diagram seperti berikut.
Gambar 5. Hasil deteksi keseluruhan data

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Alauddin Maulana Hirzan, Rastri Prathivi, at all | 191
Gambar  5  adalah  hasil  deteksi  dengan  menggunakan  seluruh  data  yang digunakan  selama  pengujian.  Dari  60  data  gambar  yang  diberikan  ke model, sebanyak 18 gambar terdeteksi memiliki keramaian di dalamnya. Sebagai  contoh  adalah  data  sampel  ke  40  yang  memiliki  jumlah  orang sebanyak delapan (8) dan terdeteksi sebagai keramaian. Gambar 6 adalah gambar dari sampel 40 yang terdeteksi memiliki keramaian:
Gambar 6. Hasil deteksi gambar nomor 40
Berdasarkan  hasil  sampel  gambar  nomor  40,  model  yang  diusulkan  ini berhasil mendeteksi keramaian dengan jumlah total orang adalah delapan (8)  orang.  Model  ini  terpicu  karena  ada  lebih  dari  tiga  orang  yang berdekatan  titiknya  satu  sama  lainnya.  Sehingga  gambar  ini  terdeteksi memiliki  keramaian  meskipun  tidak  berjumlah  banyak.  Hasil  pengujian yang dilakukan ini juga menghasilkan pengukuran jarak yang bisa dilihat di Gambar 7.
Gambar 7. Hasil pengukuran jarak oleh model

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar  7  merupakan  hasil  pengukuran  jarak  yang  didapatkan  melalui kalibrasi kasar untuk mengetahui jarak antara satu orang dengan orang lainnya berdasarkan titik tengah deteksi (Lihat Gambar 6). Terdapat tiga (3)  indikator  jarak  yang  didapatkan  oleh  model  berupa:  jarak  minimal, maksimal,  dan  rata-rata.  Jarak  minimal  memperkirakan  jarak  terdekat. Jarak  maksimal  memperkirakan  jarak  terjauh,  dan  jarak  rata-rata memperkirakan jarak pertengahan di antara kedua indikator.  Dari hasil deteksi yang dilakukan, model ini mendapatkan rata-rata jarak terdekat adalah 27,53 cm. Jarak terjauh adalah 143,21cm, dan jarak rata-rata adalah 79,64cm.  Hasil  pengukuran  ini  bersifat  kasar  sehingga  memiliki  kadar kesalahan yang cukup tinggi karena mengabaikan aspek tiga dimensi yang tidak  dipunyai  oleh  kamera  aset  penelitian  ini.  Pengujian  berikutnya adalah pengujian kinerja model untuk memroses masing-masing gambar. Berikut ini adalah hasil penggunaan CPU dan memori yang diatur dalam bentuk sampel data gambar.
(a) (b)
Gambar 8. Tingkat penggunaan CPU (a) dan memori (b) untuk deteksi keramaian

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Alauddin Maulana Hirzan, Rastri Prathivi, at all | 193
Gambar  8  (a)  memperlihatkan  kebutuhan  CPU  yang  ada  di  dalam perangkat komputasi IoT untuk mendeteksi data gambar. Hasil benchmark yang dihasilkan oleh penelitian ini tersimpan dalam skala 400% karena dihitung dari jumlah inti prosesor yang ada di dalam IoT (4 inti x 100%). Sehingga  penelitian  ini  melakukan  menurun  skala  hasil benchmark dari 400% ke 100% agar lebih mudah untuk dipahami. Dari hasil deteksi 60 gambar,  model  yang  diusulkan  ini  menggunakan  CPU  dengan  rata-rata 304,9%  dalam  skala  400%  atau  76,225%  dalam  skala  100%.  Hal  ini memiliki  arti  bahwa  model  yang  diusulkan  memerlukan  komputasi sebanyak  tiga  inti  prosesor  untuk  mendeteksi  keramaian  di  gambar. Berdasarkan  Gambar  8  (b),  penggunaan  memori  untuk  menjalankan proses  (diindikasikan  sebagai Unique  Set  Size) membutuhkan  rata-rata 454,78MB, dan untuk menyimpan data yang akan diolah (dengan indikasi Data Size ) sebanyak 405,61MB. Jika jumlah total antara Unique Set Size dan Data Size melebihi total RAM yang dimiliki perangkat komputasi IoT (yaitu 909MB) maka secara otomatis sistem operasi akan menggunakan memori virtual  dengan  istilah Swap  Memory. Dalam  penelitian  ini,  model  hanya membutuhkan rata-rata 130,94MB saja untuk menompang proses deteksi 60 gambar. Penggunaan memori yang cukup rendah (jika dibandingkan dengan  komputer  umum  atau edge ) ini  disebabkan  oleh  model  deteksi yang  lebih  kecil  dibandingkan  algoritma YOLOv3. Sehingga YOLOv3-Tiny yang  diimplementasikan  di  perangkat  IoT  ini  lebih  efisien  untuk digunakan daripada algoritma sebelumnya.
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, penelitian ini mengambil poin- poin  penting  dan  membahas  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian. Pembahasan pertama berkaitan dengan hasil deteksi yang diperlihatkan di  Gambar  6,  model  berhasil  mendeteksi  beberapa  orang.  Dari  gambar tersebut, model berhasil mengukur jarak dengan minimal 27,53 cm dan maksimal 143,21cm. Hasil ini didapatkan oleh model dengan melakukan kalkulasi jarak gambar berdasarkan densitas pixel dan jarak di gambar (in- picture  distance) ,  sehingga  tidak  100%  mewakili  jarak  aslinya. Pembahasan  berikutnya  adalah  kinerja  dari  model  komputasi  tersebut. Jika  dilihat  dari  aspek  penggunaan  CPU  yang  mencapai  304,9%  (atau 76,225%  dengan  skala  100%),  perangkat  ini  masih  memiliki  satu  inti tersisa  untuk  menjalankan  kebutuhan  sistem  lainnya.  Sehingga  model tidak  sepenuhnya  mengganggu  ketersediaan  CPU  untuk  sistem. Pembahasan  selanjutnya  adalah  mengenai  penggunaan  memori  yang menjadi  hal  krusial.  Jika  dilihat  dari  hasil  kinerjanya,  model  terkadang membutuhkan  memori  melebihi  ketersediaan  RAM  mencapai  909MB.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Untuk  mengatasi  permasalahan  kurangnya  memori,  penelitian  ini  telah menambahkan memori virtual tambahan berukuran satu Gigabyte untuk menompang proses deteksi. Dari hasil pembahasan ini bisa disimpulkan bahwa model yang diusulkan ini mampu mendeteksi keramaian beserta perkiraan jarak di antara orang-orangnya, dan memiliki tingkat komputasi yang  cukup  untuk  perangkat  IoT.  Sehingga  perangkat  yang  digunakan dapat  bekerja  dengan  baik  mendeteksi,  menghitung  keramaian,  dan melakukan backup data deteksi ke perangkat awan dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Keramaian  adalah  aspek  sosial  yang  memiliki  manfaat  yang  baik  dan buruk. Kegiatan tersebut merupakan salah satu bentuk cara bersosialisasi satu dengan sama lainnya. Namun juga dapat berdampak buruk apabila keramaian berubah  menjadi demonstrasi anarkisme.  Untuk mendukung mendeteksi  keramaian,  terdapat  beberapa  penelitian  yang  difokuskan untuk mendesain model deteksi. Namun sayangnya, penelitian yang telah dilakukan  tersebut  memiliki  kelemahan  dalam  implementasinya.  Oleh karena itu penelitian ini memiliki tujuan untuk mendesain sebuah model yang mampu berjalan di atas perangkat komputasi IoT seperti Raspberry Pi 3B plus dan mampu melakukan deteksi dan pengukuran jarak manusia. Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  model  mampu  mendeteksi keramaian.  Sedangkan  untuk  hasil benchmark yang  dilakukan,  model menggunakan CPU sebanyak 76,22% dari total semua CPU perangkat IoT. Untuk penggunaan memori memiliki rata-rata 454,78MB untuk Unique Set Size, 405,61MB  untuk  pengolahan Data, dan  130,94MB  untuk  memori virtual.  Untuk  dapat  menompang  kinerja  lebih  jauh,  sangat  disarankan untuk menggunakan Raspberry Pi dengan versi yang lebih tinggi.

## REFERENSI
[1] I.  Fathurohman,  “Massa  BEM  SI  Aksi  Rempang  dan  Seruyan Dihadang  Polisi  di  Kejagung,” IDN  Times ,  Jakarta,  Oct.  13,  2023. Accessed: Oct. 13, 2023. [Online]. Available: https://www.idntimes.com [2] F.  Halim  and  F.  Peace  Simbolon,  “Demo  Buruh  di  Patung  Kuda, Waspada Macet: Arus Lalu Lintas Dialihkan,” VIVAnews , Jakarta, Oct.
02,  2023.  Accessed:  Oct.  13,  2023.  [Online].  Available: https://www.viva.co.id

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Alauddin Maulana Hirzan, Rastri Prathivi, at all | 195
[3] A.  Hamapu,  “Warga  Demo  Tolak  Relokasi  saat  Menteri  Bahlil  ke Rempang  Batam,” detikNews ,  Kepulauan  Riau,  Oct.  06,  2023.
Accessed: Oct. 13, 2023. [Online]. Available: https://www.detik.com
[4] I. Fathurohman, “Polisi Bersenjata Gas Air Mata Hadang Mahasiswa di Depan Kejagung,” IDN Times , Jakarta, Oct. 13, 2023. Accessed: Oct.
13, 2023. [Online]. Available: https://www.idntimes.com
[5] H.  B  Alexander,  “Macet  Panjang  3  Kilometer  di  GT  Jatikarya, Pengelola: Dampak Demo Warga Ahli Waris Lahan,” Kompas , Jakarta, 20222-10-07.  Accessed:  Oct.  14,  2023.  [Online].  Available: https://www.kompas.com
[6] E. Dyah Fitriani, “Kecam Demo Ricuh di Seruyan Tewaskan Warga, Komisi III DPR: Polisi Gegabah,” detikNews , Jakarta,  Oct. 10,  2023. Accessed: Oct. 13, 2023. [Online]. Available: https://news.detik.com
[7]  C. Liu et al. , “The impact of crowd gatherings on the spread of COVID - 19,” Environ.  Res. ,  vol.  213,  p.  113604,  2022,  doi: https://doi.org/10.1016/j.envres.2022.113604.
[8]  F.  H.  Utkarsh  Singh  Jean-François  Determe  and  P.  D.  Doncker, “Crowd  Monitoring:  State -of-the- Art  and  Future  Directions,” IETE Tech.  Rev. ,  vol.  38,  no.  6,  pp.  578 – 594,  2021,  doi: 10.1080/02564602.2020.1803152.
[9]  J. R. Santana, L. Sánchez, P. Sotres, J. Lanza, T. Llorente, and L. Muñoz, “A Privacy -Aware Crowd Management System for Smart Cities and Smart Buildings,” IEEE Access , vol. 8, pp. 135394 – 135405, 2020, doi:
10.1109/ACCESS.2020.3010609.
[10] M. Mu, “WiFi -based Crowd Monitoring and Workspace Planning for COVID- 19 Recovery.” arXiv, 2020. doi: 10.48550/ARXIV.2007.12250.
[11] M.  Ahmad,  I.  Ahmed,  K.  Ullah,  and  M.  Ahmad,  “A  Deep  Neural Network Approach for Top View People Detection and Counting,” in 2019 IEEE 10th Annual Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile
Communication  Conference  (UEMCON) ,  Oct.  2019,  pp.  1082 – 1088. doi: 10.1109/UEMCON47517.2019.8993109.
[12] I.  Ahmed,  M.  Ahmad,  A.  Ahmad,  and  G.  Jeon,  “IoT -based  crowd monitoring  system:  Using  SSD  with  transfer  learning,” Comput.
Electr. Eng. , vol. 93, p. 107226, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2021.107226.
[13]  A. C. Cob-Parro, C. Losada-Gutiérrez, M. Marrón-Romera, A. Gardel- Vicente,  and  I.  Bravo- Muñoz,  “Smart  Video  Surveillance  System Based  on  Edge  Computing,” Sensors ,  vol.  21,  no.  9,  2021,  doi: 10.3390/s21092958.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 3, September 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
196 | Deteksi dan Penghitung Keramaian Menggunakan You Only Look .....
[14]  M. Laroui, B. Nour, H. Moungla, M. A. Cherif, H. Afifi, and M. Guizani, “Edge  and  fog  computing  for  IoT:  A  survey  on  current  research activities & future directions,” Comput. Commun. , vol. 180, pp. 210 – 231, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2021.09.003.
[15]  S.  Armalivia,  Z.  Zainuddin,  A.  Achmad,  and  Muh.  A.  Wicaksono, “Automatic  Counting  Shrimp  Larvae  Based  You  Only  Look  Once (YOLO),” in 2021 International Conference on Artificial Intelligence and  Mechatronics  Systems  (AIMS) ,  Apr.  2021,  pp.  1 – 4.  doi:
10.1109/AIMS52415.2021.9466058.
[16]  Z.-F. Xu, R.-S. Jia, Y.-B. Liu, C.-Y. Zhao, and H.- M. Sun, “Fast Method of Detecting Tomatoes in a Complex Scene for Picking Robots,” IEEE Access , vol. 8, pp. 55289 – 55299, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2981823.
[17] V. Mazzia, A. Khaliq, F. Salvetti, and M. Chiaberge, “Real -Time Apple Detection  System  Using  Embedded  Systems  With  Hardware Accelerators: An Edge AI Application,” IEEE Access , vol. 8, pp. 9102 – 9114, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2964608.
[18] K. M and K. P. R, “Comparative Analysis of YOLOv3 -320 and YOLOv3- tiny for the Optimised Real- Time Object Detection System,” in 2022 3rd  International  Conference  on  Intelligent  Engineering  and Management (ICIEM) , Apr. 2022, pp. 495 – 500. doi:
10.1109/ICIEM54221.2022.9853186.
[19] Q. Xu and J. Zhang, “piFogBed: A Fog Computing Testbed Based on Raspberry  Pi,”  in 2019  IEEE  38th  International  Performance Computing and Communications Conference (IPCCC) , Oct. 2019, pp.
1 – 8. doi: 10.1109/IPCCC47392.2019.8958741.
[20] W.  Wingerath,  N.  Ritter, and  F.  Gessert, “Real - Time  Databases,” in Real-Time & Stream Data Management: Push-Based Data in Research &  Practice ,  W.  Wingerath,  N.  Ritter,  and  F.  Gessert,  Eds.,  Cham: Springer  International  Publishing,  2019,  pp.  21 – 41.  doi:
10.1007/978-3-030-10555-6_3.
[21] R. Kesavan, D. Gay, D. Thevessen, J. Shah, and C. Mohan, “Firestore: The NoSQL Serverless Database for the Application Developer,” in 2023 IEEE 39th International Conference on Data Engineering (ICDE) , 2023, pp. 3367 – 3379.
[22] Y.  Sukmana  and  Y.  Rosmansyah,  “The  Use  of  Cloud  Firestore  For Handling Real-time Data Updates: An Empirical Study of Gamified Online  Quiz,”  in 2021  2nd  International  Conference  on  Electronics, Communications and Information Technology (CECIT) , Dec. 2021, pp.
1239 – 1244. doi: 10.1109/CECIT53797.2021.00220.