Abstrak— Senjata genggam kelas pisau sering digunakan dalam kegiatan kriminal di Indonesia. Sering kali objek pisau yang terekam sulit terlihat dengan mata telanjang. Proses deteksi senjata genggam kelas pisau bisa dibantu dengan pengolahan citra menggunakan Deep  Learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan konsep Deep Learning dan Tensorflow Object Detection untuk melatih model Faster R-CNN Inception V2 untuk bisa mendeteksi senjata genggamgambar kelas pisau dalam citra digital. Dalam penelitian ini, model yang terlatih bisa menandai  benda  yang diduga sebagai senjata genggam kelas pisau dalam gambar dengan kotak penanda. Model yang dibuat dari  penelitian  ini  dilatih dengan kumpulan dataset berisi gambar senjata genggam kelas pisau, dataset didapat dan terdiri dari rekaman  bela  diri  pisau  dan kumpulan pisau dengan bentuk dan warna yang beragam. Penelitian ini meneliti akurasi model Faster R-CNN Inception V2  yang dilatih dalam mendeteksi senjata genggam kelas pisau. Hasil akhir dari proses pengembangan model Faster R-CNN Inception V2 ini adalah model yang berhasil mendeteksi senjata genggam  kelas  pisau dengan  akurasi  sebanyak  87%,  hasil  akurasi  didapatkan dari pengujian terhadap 475 gambar digital yang dilakukan di Google Colab.
Kata Kunci—Inception- V2, Deep Learning , TensorFlow , Pisau.

## I.  PENDAHULUAN
INDAKAN kriminal terus terjadi di setiap negara, salah satunya Indonesia. Salah satu kegiatan kriminal yang marak diberitakan dan berpotensi mengancam nyawa adalah begal. Begal adalah tindakan kriminal mencuri kendaraan bermotor (khususnya motor) tindakan begal di Indonesia ke- banyakan meng- gunakan senjata genggam untuk mengintim- idasi korban supaya mereka menyerahkan kendaraan mereka [1]. Cctv merupakan alat yang sering dipakai untuk memantau untuk mencegah atau menjadi barang bukti ketika kegiatan kriminal terjadi [2]. Namun kualitas gambar cctv yang cen- derung buruk beserta ukuran senjata yang cenderung kecil membuat barang bukti seperti senjata genggam sulit ditemukan atau diidentifikasi dengan mata telanjang [3].
Penelitian bidang visi komputer mencoba untuk mendeteksi ada tidaknya senjata genggam dalam sebuah  gambar  dan  juga mengenali jenis, macam, dan variasi senjata genggam tersebut. Namun dari riset terkait kebanyakan masih mengarah untuk mendeteksi senjata api seperti pistol dan  mengandalkan lingkungan yang terang d ikarenakan memiliki  bahaya  yang lebih signifikan dan menghasilkan pembacaan lebih akurat [4]. Penelitian  terkait  pendeteksi  senjata  genggam  tentunya  su- dah dilakukan beberapa lembaga dengan tujuan dan hasil yang bervariasi. Salah satu penelitian ini merupakan  riset  untuk mengembangkan model pedeteksi senjata  genggam  otomatis berbasis CNN dengan menambahkan preprocessing  berbasis penerangan citra bernama DaCoLT (Darkening  and  Contrast at Learning and  Test  stages).  Pendirian  dataset   perangkat ini menggunakan dataset dari 3 kategori untuk senjata, latar belakang, dan objek mirip senjata secara berurut dengan total
semua dataset terdiri dari sekitar 16000 gambar. Untuk pelati- han digunakan perc obaan dengan menggunakan 3 model yakni SSD,  R-FCN, Faster R-CNN dimana kondisi masing-masing diperiksa akurasi berdasarkan penerangan objek yang berbeda- beda. Percobaan dengan menggunakan Dacolt menghasilkan hasil yang menjanjikan dengan meningkatkan akurasi deteksi senjata dalam lingkungan indoor  [5].  Percobaan  selanjutnya merupakan pendeteksi senjata berbasis CNN  untuk  mende- teksi senjata api.Dataset merupakan dataset senjata api yang kebanyakan diambil dari IMFDB dimana senjata  api  yang digunakan merupakan pistol, revolver, senapan, dan shotgun. Dataset kedua digunakan untuk menunjukan hasil negatif atau objek background. Model diimplementasikan  menggunakan toolbox Matlab MatConvNet menggunakan model pre trained VGG-16. Percobaan melakukan uji coba akurasi berdasarkan algoritme dengan hasil akurasirata-rata 93  persen  dibanding dengan riset lain [6]. Percobaan ketiga merupakan pendeteksi senjata berbasis CNN menggunakan algoritme Faster R-CNN dan SSD  (Single SHot Detection). Dataset berisi  senjata dengan background dimana senjata ditandai dengan memberi label di masing-masing gambar, 80 persen digunakan untuk pelatihan dan 20 persen dari dataset digunakan untuk uji coba akurasi.  Hasil yang didapat model menggunakan SSD memiliki akurasi 79 persen yang lebih rendah dibanding hasil menggunakan model Faster R-CNN yang memiliki akurasi 98 persen,  namun  hasil  ini  sendiri  masih  bergantung  dengan

## Deteksi Senjata Genggam Menggunakan Faster R-CNN Inception V2
Ivandi Christiani Pradana, Eko Mulyanto, dan Reza Fuad Rachmadi Departemen Teknik Komputer, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : ekomulyanto@ee.its.ac.id
T
Gambar 1. Deep neural network.
Gambar 2. Visualisasi arsitektur CNN.
senjata yang dide- teksi dimana AK-47 cenderung dideteksi dengan  akurasi  lebih  tinggi oleh model dibanding dengan senjata api lain utamanya pistol mirip Colt M1911 [7].
Muncul insentif untuk membuat perangkat yang dapat mendeteksi  senjata  genggam  kelas  pisau  yang  merupakan kelas  yang paling bisa diakses oleh penduduk Indonesia. Untuk  proyek ini, model deep learning untuk mendirikan perangkat deteksi  senjata  tajam  ini  adalah Faster  R-CNN Inception V2 . Berdasarkan data yang telah dipaparkan di latar belakang dapat dirumuskan permasalahan untuk tugas akhir ini, proses untuk menemukan senjata genggam kelas pisau dalam gambar digital susah dilakukan dengan mata telanjang.

## II.  DESAIN DAN IMPLEMENTASI
Tugas akhir ini secara umum bekerja untuk menerapkan pengetahuan Deep Learning dengan mengumpulkan gambar dan pra-pemrosesan gambar. Deep Learning adalah bagian dari keluarga metode Machine Learning yang lebih luas berdasarkan neural network dengan pembelajaran representasi. Mereka terdiri dari sejumlah besar node yang  terhubung,  yang masing-masing melakukan operasi matematika seder-  hana. Output setiap node ditentukan oleh operasi ini, serta seperangkat parameter yang spesifik untuk node tersebut. Dengan menghubungkan node ini bersama-sama dan dengan
hati-hati mengatur parameternya, fungsi yang sangat kom- pleks dapat dipelajari dan dihitung seperti yang dirujuk oleh gambar 1. Neural Network memiliki berbagai perbedaan dari otak biologis. Secara khusus, jaringan saraf tiruan cenderung statis dan simbolis, sedangkan otak biologis sebagian besar organisme hidup bersifat dinamis (plastik) dan analog.. Selanjutnya dataset tersebut dibagi menjadi dataset pelatih  dan dataset penguji, dimana dataset pelatih digunakan untuk melatih model. Setelah model dilatih, dataset penguji akan digunakan untuk menguji model untuk melakukan proses evaluasi. Model terlatih ini dapat digunakan untuk menerima masukan  dari input gambar statik dengan format .jpg yang disimpan di Google Drive. Setelah menghubungkan program ke data gambar yang terdapat di basis data Google Drive, program dapat mengeluarkan keluaran berupa segmentasi area senjata genggam kelas pisau.

## A. CNN Architecture
CNN merupakan salah satu jenis Neural Network yang biasa digunakan untuk mengolah data du a dimensi. CNN digunakan untuk mendeteksi dan mengenali suatu objek dalam sebuah citra. Secara garis besar CNN hampir sama dengan neural network biasa. Hal yang membedakannya terletak pada arsitekturnya. CNN memiliki proses untuk mengekstrak fitur
Gambar 3.  Proses CNN secara   keseluruhan.
Gambar 4. Faster R-CNN.
Gambar 5.  Dataset dari video.
Gambar 6. Dataset dari dasci.
Gambar 7. Dataset  objek.
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 11, No. 1, (2022) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)                                                          A112
dari sebuah gambar. Prosesnya terdiri dari dua bagian yaitu Convolutional Layer  dan Pooling Layer seperti terlihat pada Gambar 1.

## B. Pendirian Dataset
Data yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah kumpulan dataset senjata tajam yang sebagian besar diperoleh dari An- dalusia Research Institute in Data Science and Computational Intelligence (DaSci) (Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4). Selain menggunakan dataset dari DaSci, dataset lainnya juga dibuat dari footage CCTV yang  memiliki  kualitas gambar senjata dalam skala yang lebih kecil dan memiliki kualitas yang relatif rendah.
Sehingga data tersebut dapat diolah melalui proses pelatihan dengan CNN. Data tersebut harus diolah terlebih dahulu dengan cara mengekstraknya menjadi data citra per frame agar dapat dilakukan tahap  preprocessing.  Data citra yang telah
diekstrak  dari  video  harus  masuk  ke tahap pre-processing sebelum melak ukan proses pelatihan. Preprocessing ini adalah augmentasi data. tujuan dari aug- mentasi data adalah untuk meningkatkan variasi dari dataset. Augmentasi  yang dilakukan  pada  data  adalah: (1) Random Zoom, (2) Random Rotate.
Proses preprocessing dilakukan secara manual sehingga tidak terjadi di semua gambar.  Gambar-gambar dataset diambil dari rekaman berbagai macam sudut dan konteks pada gambar 5, dimana juga dima- sukan gambar senjata genggam itu sendiri dan dalam posisi tidak digenggam pada Gambar 7 dan juga dalam posisi sedang digenggam sehingga terlihat tangan aktor penggenggam pada Gambar 8. Juga ada senjata genggam ya  ng sedang digenggam oleh aktor dan direkam dengan sudut peletakan cctv pada umumnya pada Gambar 6, selain dari sudut rekaman cctv pada umumnya juga terdapat dataset peragaan penggunaan senjata  genggam kelas pisau
Gambar 12. Dataset outdoor terang.
Gambar 13. Demonstrasi labelImg. Gambar 14. Contoh file .csv. Gambar 15. Loss dari proses pelatihan. Gambar 8. Dataset pisau yang digenggam. Gambar 9. Dataset bela diri.
Gambar 10. Dataset close up.
Gambar 11. Dataset pencahayaan redup.
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 11, No. 1, (2022) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)                                                          A113
tersebut dalam posisi penyerangan pada Gambar  9,  gambar rekaman pisau da lam pencahayaan yang lebih redup dari yang lain pada Gambar 11 dan juga peragaan penggunaan senjata genggam di lingkungan outdoor . Gambar senjata genggam kelas pisau yang diletakan dekat dengan muka pada Gambar 10.

## C. Image Labelling
Tahap selanjutnya adalah pelabelan citra untuk klasifikasi objek tertentu pada citra menggunakan labelIm  untuk menggambar kotak penanda yang juga memberikan deskripsi
objek di dalam kotak dan disimpan dalam file xml. Ke- mudian semua file xml akan diubah menjadi satu file csv. Setelah semua gambar diberi label dan csv telah dibuat, proses selanjutnya adalah mengubah dataset pelatih dan  pengujian menjadi TFrecords yang merupakan format yang didukung oleh TensorFlow untuk menyimpan gambar ke dalam urutan string biner (Gambar 12).

## D. Distribusi Dataset
Dalam pelatihan mesin, adalah umum untuk membagi dataset. Komposisi dapat bervariasi tergantung pada jumlah gambar dalam kumpulan data di mana semakin banyak gambar yang terkandung d alam kumpulan data semakin rendah
Gambar 19. Deteksi gambar rekaman berhasil.
Gambar 20. Gagal deteksi. Gambar 21. Salah deteksi.
Gambar 16. AP hasil pengujian.
Gambar 17. Hasil close up benar.
Gambar 18. Deteksi gambar bayangan berhasil.
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 11, No. 1, (2022) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)                                                          A114 persentase data uji,  distribusi persentase dataset umumnya sebagai berikut: 80%  Perangkat  Kereta,  dan  20%  Perangkat Pengujian  dan  70% Set Kereta, dan 30% Set Tes  1)  Set Pelatihan (Gambar 13 dan Gambar 14) [8]. Train  Set  adalah kumpulan data yang digunakan untuk proses pelatihan model. Dalam  penelitian  ini,  persentase  total dataset train dibandingkan dengan seluruh  dataset adalah 78% [9].
Tes Set digunakan untuk proses pengujian model. Dataset uji terdiri dari 22% dari total dataset dalam  penelitian ini

## E. Training Process
Setelah dataset disiapkan, dataset diupload ke model untuk pelatihan. Tugas akhir ini menggunakan Tensor Flow, Google object detection API dan Google Collaboratory karena keter- batasan hardware. Proses pelatihan dimulai dengan memasang Google object detection API ke TensorFlow di platform Google Colab dengan memasukkan library ke dalam folder Google Drive di Google Co lab dan menginstal library ke TensorFlow. Eksperimen ini menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya, yaitu Google Inception-V2 [10]. Model ini dapat diunduh di TensorFlow Github. Model ini sebelumnya telah dilatih menggunakan dataset Common Objects in Con- text (COCO) sehingga bobot dan bias telah disesuaikan dengan objek di dataset COCO  [9].  Konsep penggunaan kembali pengetahuan dan kumpulan data ini  disebut transer  learn- ing untuk mempercepat penelitian dengan menyederhanakan proses  pe  modelan  ulang  tanpa  perlu  melatih  lagi menggunakan kumpulan data yang sama persis. Setelah semua dokumen  disiapkan, model dapat dilatih dengan memasukkannya  ke  dalam folder drive Google Colab dan menginisialisasi proses pelatihan dengan file ipynb.

## F. Testing Process
Setelah pelatihan selesai, proses selanjutnya adalah proses pengujian yang memberikan evaluasi dengan memasukkan dataset penguji sebagai input. Proses ini berguna untuk menen- tukan keberhasilan pelatihan model ini.

## III.  HASI L DAN PEMBAHASAN

## A. Dataset Distribution
Distribusi dataset tugas akhir ini menggunakan komposisi 72% dataset sebagai data latih dan sisanya 28% dataset seba- gai data uji, menjadikan penelitian ini mendekati persentase pengujian tertinggi karena dataset hanya memiliki 2.136 citra.

## B. Training and Validation Result
Dalam proses pelatihan, jumlah kerugian untuk setiap langkah global dapat dilihat di file acara di TensorBoard. Jumlah langkah yang diambil sekitar 50000 dengan nilai kerugian tidak kurang dari 0,2. pada Gambar 15.

## C. Testing Result
Proses pengujian dilakukan dengan menggunakan dataset pengujian. Proses pengujian dilakukan dengan GPU dari Google Colab. Hasil AP dari pro ses pengujian sebanyak 475 citra untuk objek kelas senjata tajam adalah 0,870351% seperti terlihat pada Gambar 16 dan Gambar 17.

## D. Inferencing Result
Proses pengujian dengan gambar secara langsung meng- hasilkan keberhasilan dan kesalahan dimana ditemukan ke- salahan pada proses pendeteksian senjata tajam, dimana benda yang bukan senjata tajam (sling bag) dianggap senjata tajam
seperti terlihat pada Gambar 18, Gambar 19, dan Gambar 20. Hasil dari pengujian dari model pelatihan ini juga diband- ingkan dengan model sebelumnya. Hasil pengujian model sebelumnya bisa dilihat di Gambar 21. Hasil pengujian model lama menghasilkan AP sebanyak 0.813601 dengan Classification Loss sebanyak 0.112305.  Jika  dibandingkan dengan  model  yang  sudah  dilatih  terdapat peningkatan sebanyak 0.05675 untuk AP dan 0.042012 untuk Classification Loss .

## IV.  KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, Google Colab bisa digunakan untuk pengujian model deep learning . Hasil pembacaan gambar bisa dilakukan dengan pengungga- han gambar secara online ke Google Drive sehingga tidak memakan banyak penyimpanan dalam perangkat keras pribadi. Selain itu, model deep learning sebelumnya bisa digunakan untuk pelatihan model baru tanpa perlu membuat model dari awal dengan dataset digunakan sebelumnya untuk mendirikan model tersebut.
Proses pelatihan untuk model ini bisa dibilang berlangsung terlalu lama dikarenakan telah terjadi sekitar 50.000 steps dan sudah berlangsung sekitar 4 jam. Selain memakan waktu yang lama, durasi pelatihan juga bisa dipangkas karena hasil loss sudah konsisten dalam rentang 0.x sekitar 2 jam pelatihan sehingga bisa menghemat waktu dan energi listrik khususnya ketika menggunakan pelatihan secara lokal. Berkaitan alasan penggunaan Google Colab adalah dikarenakan keteratasan hardware dan proses pelatihan ini dilakukan diluar kampus sehingga tidak bisa menggunakan laboratorium kampus untuk mendapat hasil dari hardware yang memadai. Melihat dari hasil AP dan mAP yang sama karena hanya terdapat 1 kelas dalam proyek ini, terdapat hasil ¬87% untuk mendeteksi  kelas knife yang berarti terjadi peningkatan sebanyak  ¬6%  dari model sebelumnya. Meski hasil AP yang didapat  cukup memuaskan, tetap terdapat error dalam deteksi objek dari gambar yang diunggah untuk proses pengujian langsung diluar dataset pengujian. Error ini terjadi di gambar berkualitas redup dan resolusi rendah dimana ada gambar yang tidak mendeteksi pisau dan salah memetakan posisi pisau dan menandakan objek yang bukan pisau sebagai pisau.
Pengembangan lebih lanjut dari penelitian ini bisa dilakukan dengan meningkatkan keakuratan model dengan menambah kelas baru untuk melatih model tersebut. Hal ini bertujuan untuk mencegah terjadinya kesalahan dalam memetakan ob- jek dan mengurangi kasus false positive dalam deteksi sen- jata genggam dalam proyek ini. Dataset juga bisa ditambah dalam jumlah dan variasinya meningkatkan deteksi  pisau  yang berbentuk unik, untuk proses ini prioritaskan kuantitas gambar untuk tiap variasi model pisau yang akan dilatih untuk mencegah masalah overfitting .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. Muhammad, “Tinjauan Kriminologis Tentang Kejahatan Begal yang Menggunakan Senjata Tajam (Studi Sasus di Kota Makassar Tahun 2011- 2015),” Universitas Hasanuddin Makassar, 2018.
[2]  N. B. Haq, “Peran Humas Polres Lumajang dalam Meminimalisir Tindak Pidana Begal di Kabupaten Lumajang,” Universitas Muhammadiyah Jember, 2018.
[3]  M. Gill and K. Loveday, “What do offenders think about CCTV?,” Crime Prev. Community Saf. , vol. 5, no. 3, pp. 17–25, 2003, doi: 10.1057/palgrave.cpcs.8140152.
[4]  S. A. A. Shah, M. A. Al-Khasawneh, and M. I. Uddin, “Review of
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 11, No. 1, (2022) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)                                                          A115
Weapon Detection Techniques within the Scope of Street-Crimes,” in 2nd International Conference on Smart Computing and Electronic Enterprise (ICSCEE) , 2021, pp. 26–37, doi: 10.1109/ICSCEE50312.2021.9498007.
[5]  A. Castillo, S. Tabik, F. Pérez, R. Olmos, and F. Herrera, “Brightness guided preprocessing for automatic cold steel weapon detection in surveillance videos with deep learning,” Neurocomputing , vol. 330, pp. 151–161, 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2018.10.076.
[6]  G. K. Verma and A. Dhillon, “A Handheld Gun Detection Using Faster R-CNN Deep Learning,” in Proceedings of the 7th international conference on computer and communication technology , 2017, pp. 84– 88, doi: 10.1145/3154979.3154988.
[7]  A. K. Jain, B. Klare, and U. Park, “Face matching and retrieval in
forensics applications,” IEEE Multimed. , vol. 19, no. 1, p. 20, 2012.
[8]  M. Mourad, J.-L. Bertrand-Krajewski, and G. Chebbo, “Calibration and validation of multiple regression models for stormwater quality prediction: data partitioning, effect of dataset size and characteristics,” Water Sci. Technol. , vol. 52, no. 3, pp. 45–52, 2005, doi: 10.2166/wst.2005.0060.
[9]  S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun, “Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks,” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 28, no. 1, 2015.
[10]  T. Mustafa, S. Dhavale, and M. M. Kuber, “Performance analysis of inception-v2 and Yolov3-based human activity recognition in videos,” SN Comput. Sci. , vol. 1, no. 3, pp. 1–7, 2020, doi: 10.1007/s42979-020- 00143-w.