Sistem Cerdas Pendeteksi Dan Penghitung Jumlah Korban Bencana Alam Menggunakan Algoritma

## Deep Learning
M Adamu Islam 1 , Moch. Zen Samsono Hadi 2 , Rahardhita Widyatra 3 1,2,3 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jl. Raya ITS, Kampus PENS, Sukolilo, Surabaya, Indonesia
Email: adamuislam16@gmail.com 1 , zenhadi@pens.ac.id 2 , widi@pens.ac.id 3
Abstrack – The speed of searching for victims of natural disasters is an important factor that affects the chances of survivors. Most of the locations affected by natural disasters will be difficult to access, and currently, the rescue team is still using heavy equipment to open the access. This requires a long time to go to the location and search for victims. In this research, we propose a smart device to help the National Search and Rescue Agency (BASARNAS) use a drone equipped with cameras to search for victims of natural disasters in real time. By using this smart device, the search will be more effective, because it can speed up the rescue team in searching for victims at the disaster site. The process of detecting and calculating the number of victims is carried out on the camera using the Convolutional Neural Network algorithm and the You Only Look Once version 4 (YOLOv4) architecture. The results of this study are that the Convolutional Neural Network algorithm has a fairly high accuracy of 92.29% in detecting the victim's condition. Besides that, the height of the camera and the position of the camera also affect the accuracy obtained, whereas the results obtained with a static camera have optimal accuracy, which is 95% and the higher the camera, the accuracy will decrease, which is 67%.
Keywords – Bencana alam, Convolutional Neural Network, YOLOv4
I ntisari –  Proses  kecepatan  pencarian  korban  bencana  alam  merupakan  faktor  penting  yang memengaruhi peluang korban untuk bertahan hidup. Sebagian besar lokasi yang terkena bencana alam akan sulit untuk diakses, dan saat ini tim penyelamat masih menggunakan alat berat untuk membuka akses tersebut. Hal ini membutuhkan waktu yang lama untuk menuju ke lokasi dan mencari korban. Pada  penelitian  ini,  kami  mengusulkan  sebuah  perangkat  cerdas  untuk  membantu  Badan  Nasional Pencarian dan Pertolongan (BASARNAS) menggunakan drone yang dilengkapi dengan kamera untuk mencari korban bencana alam secara real-time . Dengan menggunakan perangkat cerdas yang dibuat ini, pencarian akan lebih efektif, karena ini dapat mempercepat tim penyelamat dalam mencari korban di lokasi  bencana.  Proses  pendeteksian  dan  perhitungan  jumlah  korban  dilakukan  pada  kamera menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network dan  arsitektur You  Only  Look  Once versi  4 (YOLOv4). Hasil dari penelitian ini adalah algoritma Convolutional Neural Network memiliki akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 92,29% dalam mendeteksi kondisi korban. Selain itu tinggi kamera dan posisi dari kamera juga memengaruhi akurasi yang didapat, dimana hasil yang didapat dengan kamera statis memiliki akurasi yang cukup optimal yaitu sebesar 95%. Namun semakin tinggi kamera, akurasi akan semakin turun yaitu sebesar 67%.
Kata Kunci – Bencana alam, Convolutional Neural Network , YOLOv4

## I. P ENDAHULUAN
Posisi geografis dan geodinamik Indonesia telah menempatkan tanah air kita sebagai salah satu wilayah yang rawan bencana alam ( natural disaster-prone region ). Indonesia merupakan negara kepulauan dimana tiga lempeng besar dunia bertemu, yaitu Lempeng Indo-Australia, Lempeng  Eurasia,  dan  Lempeng  Pasifik.  Interaksi  antar  lempeng-lempeng  tersebut
menempatkan  Indonesia  sebagai  wilayah  yang  memiliki  aktivitas  kegunungapian  dan kegempaan  yang  cukup  tinggi  [1].  Dampak  yang  bisa  ditimbulkan  dari  bencana  alam  yaitu hancurnya keseimbangan alam, lingkungan menjadi rusak, korban nyawa manusia, dan korban harta benda. Sedangkan untuk efek psikologis, korban bencana alam akan mengalami gangguan kurang tidur, mimpi buruk, dan kehilangan keleluasan beraktifitas [2].
Dampak yang ditimbulkan dari permasalahan diatas dapat diantisipasi dan diminimalisir jika ditangani dengan cepat, tepat, dan juga seksama. Oleh karena itu, kehadiran Tim Pencari dan Penyelamat sangat dibutuhkan jika terjadi musibah. Tugas Badan Nasional Pencarian dan Pertolongan  (BASARNAS)  akan  dapat  terlaksana  dengan  baik  jika  didukung  dengan ketersediaan alat pendeteksi. Penelitian dan riset mengenai pendeteksian korban bencana alam telah dilakukan Agiel Fahreza Aliek, dkk [3] yaitu melakukan pedeteksian korban bencana alam menggunakan  naïve  baiyes  classifier.  Penelitian  tersebut  melakukan  pendeteksian menggunakan  sensor  thermal,  dimana  sensor  tersebut  akan  mendeteksi  suhu  tubuh  dan mendapatkan  hasil  yang  kurang  maksimal  dalam  mendeteksi  korban  yaitu  hanya  dapat mendeteksi dengan jarak 100 cm. Untuk mendeteksi korban bencana alam selain menggunakan sensor thermal adalah dengan menggunakan kamera berbasis Deep Learning . Deep Learning merupakan  subkelas  dari machine  learning .  Dibandingkan  pembelajaran  mesin  tradisional, Deep Learning lebih cocok untuk pemrosesan data besar, kinerja algoritma meningkat dengan meningkatnya volume data [4]. Pada dasarnya model Deep Learning jika diimplementasikan ke hardware akan cocok digunakan sesuai dengan kebutuhannya.
Dengan sulitnya akses menuju lokasi bencana alam, alat yang sudah ada saat ini akan sulit untuk digunakan jika belum berada pada lokasi. Hal ini dapat mengurangi waktu bertahan hidup korban  bencana  alam,  karena  kurang  cepatnya  tim  evakuasi  menuju  ke  titik  lokasi  bencana alam. Sehingga dibutuhkan sebuah alat yang efisien untuk mendeteksi adanya korban setelah bencana terjadi. Dengan permasalahan yang ada, maka kami mengusulkan sebuah perangkat cerdas untuk mengetahui kondisi korban dan jumlahnya serta dapat berkomunikasi dari jarak jauh pada lokasi bencana yang sulit diakses menggunakan komunikasi lora. Dimana perangkat ini berupa modul mikrokontroller yang dilengkapi dengan sebuah webcam yang diangkat oleh drone.  Webcam  ini  sudah  dilatih  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan arsitektur YOLOv4, dimana arsitektur ini jika diterapkan pada hardware akan dapat melakukan deteksi secara cepat dengan akurasi yang cukup optimal.  Keunggulan dari penelitian ini dibandingkan dengan sebelumnya adalah perangkat cerdas yang dibuat mampu mendeteksi  dan  mengklasifikasi  kondisi  korban  serta  menghitungnya.  Namun  kami  masih membatasi  implementasinya  di  perangkat  hardware  dengan  pengujian  statis  (tanpa  drone) dengan maksud untuk menguji kehandalan unjuk kerja algoritma di hardware.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Pada  bab  ini,  penulis  menjelaskan  mengenai  penelitian  terkait,  metode  yang  digunakan penilitian,  langkah-langkah  membangun  alat  yang  diusulkan,  dan  merancang  alat  yang diusulkan.

## A. Penelitian Terkait
M. B. Berjiga, dkk [5] melakukan penelitian, dimana penulis mempresentasikan metode untuk mendukung operasi SAR dalam longsoran menggunakan UAV yang dilengkapi dengan kamera  untuk  memindai  puing-puing  longsoran.  Gambar  yang  diperoleh  kemudian  diproses oleh sistem yang terdiri dari CNN yang telah dilatih sebelumnya untuk menghasilkan deskripsi gambar yang sesuai dan pengklasifikasi SVM linier untuk membedakan antara objek dan latar belakang. Dan hasil yang didapat menunjukkan bahwa pemrosesan pada resolusi yang lebih tinggi  dapat  meningkatkan  akurasi  deteksi  tetapi  dengan  peningkatan  waktu  pemrosesan. Kemudian metode pre-processing dapat digunakan untuk mendeteksi ubin yang memiliki objek dan tidak memiliki objek.
I. A. Sulistijono, dkk [6], melakukan sebuah penelitian tentang multilayer neural network untuk  deteksi  korban  bencana  pada  latar  belakang  yang  sangat  berantakan  dan  diuji menggunakan lembar data IDV-50 yang baru. Kemudian dilakukan pra pelatihan menggunakan datasheet  diikuti  dengan finetuning hanya  pada  lapisan  terakhir  menggunakan  datasheet spesifik.  Lembar  data  korban  bencana  Indonesia  yang  baru  juga  disediakan.  Eksperimen menunjukkan  hasil  yang  didapat  akan  bermanfaat  bagi  tim  SAR  untuk  menemukan  korban dengan  cepat.  Akan  tetapi  pada  penelitian  ini  hanya  dilakukan  simulasi  saja  dalam pendeteksiannya.
I. A. Sulistijono, dkk [7], mengembangkan kerangka deteksi korban mulai dari perolehan citra  menggunakan  drone  dan  pemrosesan  lebih  lanjut  menggunakan convolutional  neural network (CNN) untuk menemukan korban pada pascabencana. Gambar yang didapat kemudian dikirim ke server dan diproses lebih lanjut untuk menemukan kemungkinan adanya korban. Proses pendeteksian korban berbeda dengan pendeteksian manusia biasa, beberapa tahapan pre- processing diterapkan untuk meningkatkan variasi dari dataset yang telah ada. Dan digunakan alat  tambahan  untuk  mengambil  gambar  dan  data  sensor,  seperti  lokasi  dan  waktu  yang menggunakan  Sistem  Satelit  Navigasi  Global.  Untuk  hasil  dari  penelitian  ini  masih  kurang maksimal, karena gambar dikirimkan secara streaming sehingga dapat menghabiskan baterai dan tempat penyimpanan.
D.  Zhang,  dkk  [8],  mengusulkan  sistem  penyelamatan  manusia  dilokasi  bencana menggunakan  tiga  jenis  sensor  yaitu  sensor  CO 2 ,  kamera  termal,  dan  mikrofon.  Sistem  ini digunakan untuk mendeteksi korban yang masih hidup di bawah reruntuhan. Sensor CO 2 dapat memberikan  informasi  yang  berguna  untuk  menemukan  korban,  sementara  kamera  thermal kurang efisien karena adanya hambatan akses di beberapa area. Selain itu, algoritma pengenalan suara berbasis SVM yang menggunakan mikrofon kurang optimal mendeteksi korban apabila korban tidak bersuara.
M.  Zacharie,  dkk  [9],  melakukan  penelitian  untuk  menyelamatkan  nyawa  manusia  saat terjadi bencana alam, seperti gempa bumi. Penelitian ini memperkenalkan pendeteksian tubuh manusia menggunakan pengolahan citra dari kamera UAV. Warna kulit manusia diekstraksi terlebih dahulu dalam RGB kemudian diubah menjadi HSV. Pengujian dilakukan baik di dalam maupun di luar ruangan, di mana seorang manusia merepresentasikan objek yang di posisikan secara dekat dan jauh dari kamera untuk memeriksa kemampuan deteksi dalam kedua kasus tersebut.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  dekat  atau  jauh  objek  dari  kamera,  kamera dapat  dengan  jelas  mendeteksi  tubuh  manusia  dan  bagian  tubuh  manusia  seluruhnya.  Akan tetapi, karena pada penelitian ini menggunakan RGB, maka apabila kurang penerangan maka korban tidak terlihat, dan juga warna kulit akan berpengaruh pada hasil pendeteksian.
P. Malhotra, dkk [10], melakukan sebuah penelitian untuk membandingkan algoritma dari Deep Learning untuk mendeteksi objek. Algoritma Deep Learning yang dibandingkan yaitu R- CNN,  Fast  R-CNN  dan  YOLO.  Algoritma  tersebut  akan  dibandingkan  dengan  beberapa perbedaan  yaitu  perbedaan  dari  dataset  dan  perbedaan  dari  teknik  mendeteksi  objek.  Pada penelitian  ini  masih  belum  diimplementasikan  secara  langsung  untuk  mendeteksi  adanya korban bencana alam.
M. Adam, dkk [11], melakukan sebuah penelitian pada beberapa arsitektur CNN, dimana arsitektur yang digunakan adalah arsitektur dari Mobilenet, VGG-16, YOLO, dan custom layer. Algoritma  ini  diterapkan  untuk  mendeteksi  korban  bencana  alam,  dan  hasil  yang  didapat, arsitektur  dari  Mobilenet  dan  YOLO  terbaik  dalam  mendeteksi  korban  bencana  alam,  dan penelitian  ini  hanya  dilakukan  pada  software  saja  dan  belum  menggunakan  hardware  untuk pendeteksiannya.
Perbandingan  antara  penelitian-penelitian  maupun  sistem  yang  telah  ada  dengan  sistem yang diajukan dapat dijabarkan sebagai berikut:
T ABEL I

## P ERBANDINGAN P ENELITIAN S EBELUMNYA
Dari  tabel  diatas,  dapat  dilihat  perbandingan  sistem  yang  kami  usulkan  yaitu  aplikasi kebencanaan  menggunakan  drone  yang  dilengkapi  dengan  komponen  tambahan.  Dimana komponen  tambahan  ini  terdiri  dari  CNN  dan  alat  komunikasi  menggunakan  modul  LoRa. CNN digunakan untuk mendeteksi objek yang menggunakan modul Raspberry pi 4 model B. Pada  penelitian  ini  memiliki  keunggulan  yakni  drone  akan  mengirimkan  teks  berupa  posisi objek dan jumlah objek yang terdeteksi, kemudian hanya akan dilakukan komunikasi ke server apabila objek terdeteksi, yang berguna untuk penghematan daya baterai. Dan pada penelitian ini  kami  masih  berfokus  pada  proses  pendeteksian  dengan  Raspberry  Pi  dan  kamera,  untuk penggunaan drone dan LoRa akan kami lakukan pada penelitian selanjutnya.

## B. Deep Learning
Deep Learning adalah bidang baru dalam penelitian pembelajaran mesin. Pembuatannya termotivasi  pada  pembentukan  jaringan  saraf  yang  mensimulasikan  otak  manusia  untuk pembelajaran  secara  analitis. Deep  Learning meniru  mekanisme  otak  manusia  untuk menginterpretasikan data seperti gambar, suara dan teks [12].
Konsep Deep Learning diusulkan oleh Hinton et al. [13] berdasarkan Deep Belife Network (DBN), di mana sebuah algoritma pelatihan unsupervised lapis layer demi layer pengawasan diusulkan  yang  memberikan  harapan  untuk  memecahkan  optimasi  masalah  struktur  dalam. Selain  itu,  jaringan  saraf  konvolusi  yang  diusulkan  oleh  Lecun  et  al.  [14]  adalah  algoritma pertama yang diusulkan untuk pembelajaran struktur multi-layer yang menggunakan hubungan ruang relatif untuk mengurangi jumlah parameter untuk meningkatkan kinerja pelatihan.
Deep Learning adalah metode pembelajaran mesin berdasarkan karakterisasi pembelajaran data. Pengamatan seperti gambar, dapat diekspresikan dalam berbagai cara, seperti vector dari setiap  nilai  intensitas  piksel,  dan  lain-lain.  Sama  halnya  dengan  metode Machine  Learning , metode Deep  Learning juga  memiliki supervised  learning dan unsupervised  learning .  Dan
No Peneliti Aplikasi Kebencanaan Drone CNN Hardware  Aplikasi 1 M. B. Berjiga, dkk [5] √ √ √ - Deteksi adanya objek pada longsoran salju 2 I. A. Sulistijono, dkk [6] √ √ √ - Deteksi korban dengan latar belakang yang berantakan 3 I.A. Sulistijono, dkk [7] √ √ √ Raspberry Pi 3, Pi Camera Deteksi korban menggunakan framework pada software 4 D. Zhang, dkk [8] √ - - Sensor CO2, kamera Thermal Deteksi korban menggunakan robot dengan pendeteksian suara 5 M. Zacharine, dkk [9] √ √ √ - Deteksi korban dengan mengkonversi RGB menjadi HSV 6 P. Malhotra, dkk [10] - - √ - Membandingkan algoritma Deep Learning yaitu R-CNN, Fast R-CNN, dan YOLO 7 M. Adamu, dkk [11] √ - √ - Membandingkan arsitektur CNN dengan arsitektur Mobilenet, VGG-16, dan YOLO 8 Sistem yang diajukan √ √ √ Raspberry Pi 4, Pi Camera, LoRa Deteksi klasifikasi dan menghitung jumlah korban menggunakan YOLOv4
manfaat Deep Learning adalah penggunaan fitur unsupervised atau semi-supervised learning dan ekstraksi fitur hierarkis ke efisien mengganti fitur secara manual [15].

## C. You Only Look Once (YOLO)
YOLO adalah sebuah metode untuk mendeteksi objek. YOLO memproses gambar secara real-time pada empat puluh lima (45) frames per second. YOLO dapat merepresentasi objek yang sangat umum [16], [17]. YOLO mendeteksi dengan sebuah single convolutional network dan memprediksi beberapa bounding boxes. Pertama yang dilakukan system YOLO membagi citra input ke dalam grid S x S. Setiap sel grid memprediksi bounding boxes dan memprediksi nilai dari setiap bounding box tersebut. Nilai ini digunakan untuk mengetahui seberapa akurat model yang terdapat dalam sebuah objek didalam kotak tersebut. Setiap bounding box terdiri dari 5 prediksi: x, y, w, h, dan confidence. Koordinat (x, y) mewakili pusat dari kotak relatif ke batas sel grid. (w, h) atau lebar dan tinggi mewakili pusat dari kotak relatif ke gambar. Terakhir adalah confidence yang mewakili Intersection over Union (IoU) antara kotak prediksi dan kotak groundtruth [18].

## Gambar 2. Arsitektur YOLO
Untuk  arsitektur  YOLOv4  itu  sendiri  adalah  menggunakan Backbone,  Neck ,  dan Head . Pada Backbone , kami menggunakan ResNet untuk mengekstrak fiturnya. Kemudian diterapkan beberapa  layer  untuk  mengekstrak  fiturnya,  lebih  banyak  layer  pada  arsitektur  dapat menghasilkan level tingkatan fitur yang berbeda dengan semantic yang lebih tinggi [19], dan untuk neck berfungsi sebagai lapisan ekstra yang digunakan untuk mengekstrak feature maps dari berbagai stages pada backbone . Untuk head digunakan untuk mendeteksi objek dan untuk bounding  box .  Pada head biasanya  diterapkan  beberapa hyperparameter sesuai  dengan kebutuhan penulis untuk berapa kelas yang akan digunakan. YOLOv4 ini memiliki keunggulan dalam proses Convolution yang cepat, sehingga kami menggunakan sistem ini untuk proses deteksi yang dilakukan pada drone.

## D. Software
Pada penelitian ini, kami menggunakan service Google Colaboratory untuk men-training dataset-nya sebelum diterapkan pada hardware. Software ini menyediakan “Notebook Jupyter” tanpa  server  untuk  pengembangan  interaktif  dan  diberikan  secara  gratis  [20].  Infrastruktur Google  Colab  memiliki  spesifikasi  CPU  single  core  hyperthread  Xeon  Processor@2,3GHz, GPU yang ditenagai dengan Nvidia Tesla K80 296 CUDA cores, 12GB DDR5 VRAM, RAM 12,6GB  dan  Disk  29GB.  Selain  itu  kami  juga  menggunakan  VNC  Viewer  untuk  Raspberry [21].

## E. Desain dan Implementasi Sistem
Berikut adalah proses bagaimana sistem akan bekerja. Langkah pertama pada desain sistem adalah  membuat  suatu  blok  diagram  sebagai  acuan  dimana  setiap  blok  mempunyai  fungsi tertentu dan saling terkait sehingga membentuk sistem dari alat yang dibuat.

## Gambar 3. Pemodelan Sistem

## 1. Perancangan Sistem
Sistem yang akan digunakan terdiri dari drone yang sudah dilengkapi dengan alat tambahan yang akan mengirimkan data ke server menggunakan sistem komunikasi wireless. Drone akan diterbangkan di daerah bencana untuk mendeteksi adanya korban dan letak posisi korban.

## Gambar 4. Rancangan Sistem
Dari  gambar  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  sistem  terbagi  menjadi  2,  yakni  di  lokasi terdampak  dan  lokasi  untuk  penempatan  server.  Daerah  terdampak  akan  digunakan  untuk menerbangkan  drone  yang  akan  mengirimkan  informasi  posisi  GPS  dan  jumlah  objek  yang terdeteksi. Sedangkan server terletak di daerah yang tidak jauh dari bencana akan tetapi aman dari bencana. Dan ketika drone mendeteksi adanya objek maka LoRa akan mengirimkan data ke server, jika tidak mendeteksi objek maka tidak akan mengirimkan data ke server. Hal ini mengakibatkan  efesiensi  energi  dari  baterai.  Dan  pada  penelitian  ini  kami  masih mengimplementasikan pada hardware Raspberry Pi, dan belum diuji di drone dan LoRa.

## Gambar 5. Alat yang digunakan
Pada alat yang akan kami gunakan yaitu terdiri dari Raspberry Pi 4 4GB dan Raspberry Pi Camera  16MP  IMX519.  Raspberry  Pi  4  4GB  yang  kami  pilih  ini  memiliki  spesifiksi  yang paling tinggi, dimana akan mempercepat proses deteksi. Selain itu, Raspberry Pi Camera 16MP akan  digunakan  sebagai  input  awal  yang  akan  diproses  ke  algoritma  yang  sudah  dilatih. Pemilihan ini untuk mempertimbangkan kualitas gambar dan berat dari hardware yang akan dipasang di drone. Alat ini akan diintegrasikan dengan drone dengan cara memasangkan alat dibagian bawah drone sebagaimana pada gambar 4. Sedangkan pada server terdiri dari laptop untuk  memonitoring  hasilnya.  Data  yang  dikirimkan  yaitu  berupa  data  deteksi  korban  dan jumlah korban yang terdeteksi.

## F. Sistem Metodologi untuk Pendeteksian Korban
Sistem ini akan melakukan pengklasifikasian korban bencana alam dengan menggunakan algoritma CNN dengan arsitektur YOLOv4. Ada beberapa langkah sistem agar berkerja dengan baik. Pertama dilakukan pencarian dan pengumpulan dataset korban bencana alam, disini kami menggunakan custom dataset. Input dataset ini akan dibagi menjadi 80% untuk train set dan 20%  untuk  test  set,  hal  ini  mengikuti  aturan  umum  yang  biasa  dilakukan,  sehingga  dengan pemagian tersebut kita dapat melihat hasil akurasi yang didapat dari test set.
Kemudian dilakukan augmentasi yang terdiri dari rotasi dan sharing. Augmentasi ini akan digunakan oleh setiap data untuk membuat 2 data baru. Sehingga semakin banyak dataset yang digunakan,  akurasi  yang  didapat  akan  semakin  tinggi.  Setelah  dilakukan  augmentasi,  maka diterapkan  algoritma  dengan  menggunakan  arsitektur  YOLOv4  dan  diterapkan  beberapa parameter untuk training. Sehingga akan menghasilkan akurasi data yang dapat kita analisa dan juga mendapatkan file training yang paling bagus. Untuk keseluruhan layout sistem metodologi dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 6. Sistem Metodologi

## G. Dataset
Dataset  yang  kami  gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset  korban  bencana  alam. Dataset ini didapat dari IEEE Dataset, kemudian kami gabungkan dengan custom dataset yang kami dapat. Dataset terdiri dari 2 kelas yang berbeda yaitu Emergency dan Need Help . Dimana pada  kelas Emergency ,  korban  dalam  posisi  berbaring  dan  kami  definisikan  bahwa  korban membutuhkan pertolongan segera dan darurat, sedangkan pada kelas Need Help, korban dalam posisi duduk dan berdiri, dimana kami definisikan bahwa korban membutuhkan pertolongan. Dataset yang digunakan untuk eksperimen dapat dilihat pada table dibawah ini.

## T ABEL II D ATASET K ORBAN B ENCANA A LAM
Kemudian  Proses  training  pada  uji  coba  dilakukan  dengan  beberapa  hyperparameter, proses  training  dengan  hyperparameter  ini  akan  digunakan  pada  algortima  yang  akan diterapkan. Untuk beberapa hyperparameter yang kami gunakan adalah sebagai berikut:

## T ABEL III H YPERPARAMETER UNTUK T RAINING
Dari hyperparameter diatas, kami menggunakan learning rate 0,0001, karena semakin kecil learning  rate  maka  hasil  training  akan  lebih  maksimal.  Kemudian  kami  menggunakan  max
Nama Label Train set Test set Emergency 692 173 Need Help 692 173
Hyperparameter Value Learning Rate 0,0001 Epoch 6 Max Batch 6000 Step 1000 Input Size 224, 224
batch 6000 dengan step 1000 dan epoch 6 yang akan menghasilkan sebuah data hasil training setiap 1000 iterasi. Dikarenakan menggunakan 6 epoch maka dalam 1 epoch akan dilakuakan 1000  iterasi  sehingga  data  training  yang  dihasilkan  ada  6  data.  Nantinya  dipilih  data  hasil training yang terbaik. Untuk input size adalah input dari gambar yang akan dilakukan training.

## H. Evaluasi Model
Evaluasi model dapat kita lakukan untuk melihat hasil dari training yang sudah dilakukan, jika hasil yang didapatkan belum sesuai dengan keinginan, kita bisa merubah hyperparameter yang  sudah  dilakukan  sebelumnya.  Dan  evaluasi  model  klasifikasi Convolutional  Neural Network  (CNN) dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan confussion  matrix .  Dimana pendekatan ini menampilkan hasil precision, accuracy, recall, F1-score dan mAP.
Untuk  pengertian precision adalah  rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan keseluruhan  hasil  yang  diprediksi  positif.  Presisi  ini  harus  memiliki  nilai  setinggi  mungkin, sedangkan accuracy itu sendiri adalah rasio prediksi benar dengan keseluruhan data. Nilai ini nantinya jug akan dapat kita analisa untuk mengetahui algoritm mana yang memiliki akurasi yang paling optimal. Kemudian recall bisa dikatakan sebagai sensitifitas, dimana ini merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang benar positif. F1-score merupakan perbandingan rata-rata presisi dan recall . Dan yang terakhir mAP metrics yang biasa digunakan  untuk  melihat  performa  model  object  detection.  mAP  menggambarkan  seberapa presisi model kita memprediksi setiap kemungkinan yang ada pada data test.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bab ini dijelaskan mengenai hasil pengujian. Hasil pengujian yang kami lakukan yaitu mendapatkan  hasil  training  dengan  arsitektur  YOLOv4.  Dimana  hasil  training  ini  akan dimasukkan  ke  sebuah  program  untuk  melihat  hasil  deteksi  menggunakan  input  dari  video secara  realtime  dengan  webcam.  Kemudian  pengujian  deteksi  korban  dari  webcam  dan perhitungan jumlah korbannya dilakukan dengan mengubah tinggi kamera dan posisi objek ke kamera. Dan yang terakhir adalah perhitungan jumlah objek yang terdeteksi dengan objek lebih dari satu.

## A. Hasil training dengan arsitektur YOLOv4
Training  ini  kami  lakukan  pada Google  Colab dengan  beberapa hyperparameter sebagaimana  di  Tabel  IV.  Dari  beberapa  hasil  iterasi  yang  kami  dapatkan,  ada  iterasi  yang memiliki hasil terbaik. Iterasi terbaik inilah yang nantinya akan dimasukkan ke dalam program untuk mendeteksi korban secara realtime. Hal ini dilakukan pada Google Colab supaya tidak memberatkan  pada  raspberry  pi  4  jika  training  dilakukan  pada  perangkat  hardware.  Hasil training yang kami dapatkan adalah sebagai berikut:

## T ABEL IV H ASIL E VALUASI DARI M ODEL YOLO V 4

## B. Pengujian dengan input sebuah video
Pengujian ini dilakukan untuk melihat hasil deteksi dan perhitungan dari sebuah masukan berupa video. Video ini memperlihatkan orang yang sedang berjalan yang terekam oleh CCTV seperti yang ditunjukkan pada gambar 16. Dan dari video ini akan kami lakukan analisa, apakah program sudah bisa mendeteksi dan menghitung jumlah orang terdeteksi.
Accuracy 92,29% Precision 86% Recall 88% F1-Score 87% mAP 92,20%
Dan berdasarkan data dalam Tabel V, kami dapat menghitung akurasi dalam pengujian dengan input video. Hasil akurasi yang kami dapatkan yaitu sebesar 76%. Dimana pada kondisi tertentu seperti orang yang sedang membawa anak kecil dan orang yang setengah badannya tidak terlihat pada kamera membuat sistem tidak bekerja dengan optimal.
Gambar 6. Hasil deteksi dengan input video
T ABEL V

## H ASIL E VALUASI DARI M ODEL YOLO V 4 a. 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = !" !"#$% = &' &' = 1
b. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = !" !"#$" = &' ()' = 0,76
c. 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = ) ×("-./01023 ×4./566) "-./01023#4./566 = (,') (,9: = 0,86
d. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = !" !"#$%#$" × 100% = &' ()' × 100% = 76%

## C. Pengujian deteksi dengan kamera secara realtime
Pada  pengujian  kali  ini  kami  melakukan  deteksi  korban  secara  realtime  menggunakan Raspberry Pi 4 dan webcam. Pengujian ini kami lakukan dengan posisi kamera statis. Dan kami akan  membandingkan  akurasi  dari  berbagai  tinggi  kamera  dan  posisi  sudut  kamera.  Untuk tinggi  kamera  kami  menggunakan  tinggi  1,5  meter,  2  meter,  dan  3  meter.  Dan  untuk  sudut kamera kami menggunakan sudut 90°, 70°, 40°, dan 10° seperti yang terlihat pada gambar 7. Untuk jarak korban dengan kamera yaitu 2 meter. Parameter pengujian ini yang meliputi variasi ketinggian  dan  sudut  kamera  serta  jarak,  nantinya  dapat  digunakan  sebagai  referensi  untuk menguji di perangkat drone yang sesungguhnya.
No Jumlah Aktual Jumlah Terdeteksi
TP FP 1 10 9 9 1 2 9 9 9 - 3 13 9 9 4 4 12 8 8 4 5 11 9 9 2 6 13 10 10 3 7 14 10 10 4 8 15 9 9 6 9 14 11 11 3 10 14 11 11 3 Total 95 30
Gambar 7. Sudut kamera dari 90° kearah bawah sampai 10°

## Gambar 8. Skenario pengujian dengan kamera statis
Dan dari Gambar 7 tersebut kami akan menguji deteksi dengan beberapa posisi korban. Untuk hasil yang didapatkan ditunjukkan pada table dibawah ini:
T ABEL VI
H ASIL P ENGUJIAN DENGAN T INGGI K AMERA 1,5 M ETER Posisi Korban Posisi Kamera 90° 70° 40° 10° Detect Tidak Detect Tidak Detect Tidak Detect Tidak Need Help
√ Akurasi:
98%
- √
Akurasi: 98% - √ Akurasi: 98% - √
Akurasi:
84% - Need Help √ Akurasi:
99%
- √
Akurasi: 94% - √ Akurasi: 83% - - √
Need Help
√
Akurasi:
97% - √ Akurasi: 98% - √ Akurasi: 92% - √
Akurasi:
94% -
Need Help √
Akurasi: 92% - √ Akurasi: 99% - √ Akurasi: 96% - - √
T ABEL VII

## H ASIL P ENGUJIAN DENGAN T INGGI K AMERA 2 M ETER Emergency √ Akurasi: 83%
- √ Akurasi: 87% - √ Akurasi: 98% -
√ Akurasi:
77% - Emergency √ Akurasi:
90% -
√
Akurasi: 88% - √ Akurasi: 88%
-
√ Akurasi:
93% -
Emergency
√ Akurasi:
97% - √ Akurasi: 95% - √ Akurasi: 62%
-
√ Akurasi: 76% - Avg Akurasi 93% 94% 88% 61% Posisi Korban Posisi Kamera 90° 70° 40° 10° Detect Tidak Detect Tidak Detect Tidak Detect Tidak Need Help √
Akurasi:
98% - √ Akurasi: 98% - √ Akurasi: 97% - √ Akurasi: 93% - Need Help
√
Akurasi:
99% -
√ Akurasi: 95% - √ Akurasi: 92% - √
Akurasi:
96% - Need Help √ Akurasi:
80% - √
Akurasi: 98% - √ Akurasi: 61% - - √ Need Help √
Akurasi:
95% - √ Akurasi: 96% - √ Akurasi: 96% - √ Akurasi: 69% - Emergency √ Akurasi: 98% - √ Akurasi: 96% - √ Akurasi: 96% - √ Akurasi: 97% - Emergency √ Akurasi: 92% - √ Akurasi: 89% - √ Akurasi: 93% - √ Akurasi: 92% -
T ABEL VIII

## H ASIL P ENGUJIAN DENGAN T INGGI K AMERA 3 M ETER
Dari hasil pengujian diatas, terlihat bahwa akurasi yang didapat pada ketinggian kamera 2- meter  dan  posisi  sudut  kamera  70°  ke  arah  bawah  mendapatkan  akurasi  paling  tinggi  yaitu sebesar  95%.  Kemudian  hasil  yang  kurang  optimal  ketika  kamera  dalam  sudut  10°  ke  arah
Emergency
√
Akurasi: 98%
- √ Akurasi: 95% - √ Akurasi: 94% - √ Akurasi: 92% - Avg Akurasi 94% 95% 90% 77% Posisi Korban Posisi Kamera 90° 70° 40° 10° Detect Tidak Detect Tidak Detect Tidak Detect Tidak
Need Help
√ Akurasi:
95% - √
Akurasi: 97% - √ Akurasi: 97%
-
√
Akurasi:
56% - Need Help √ Akurasi:
88% - √
Akurasi: 95% - √ Akurasi: 87% - - √ Need Help √ Akurasi:
94% - √
Akurasi: 98% - √ Akurasi: 98% - √
Akurasi:
95% - Need Help √ Akurasi:
86% - √
Akurasi: 96% -
√ Akurasi:
97%
-
√
Akurasi:
94%
- Emergency √ Akurasi:
51% - √
Akurasi: 89% -
√ Akurasi:
97%
-
√
Akurasi: 78% - Emergency - √ √ Akurasi:
77% - √ Akurasi: 92% - √
Akurasi:
68% - Emergency √
Akurasi:
78% - √ Akurasi: 91% - √ Akurasi: 81% - √ Akurasi: 81% - Avg Akurasi 70% 92% 92% 67%
bawah  yaitu  dengan  rata-rata  akurasi  yaitu  68%,  karena  pada  sudut  tersebut  korban  berada hampir tegak lurus dengan kamera, sehingga sistem kurang dalam melakukan deteksi.

## 1. Pengujian Perhitungan Jumlah Objek Lebih Dari Satu
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah sistem bisa mendeteksi objek lebih dari satu secara realtime menggunakan Raspberry Pi 4 dan webcam. Untuk posisi kamera itu sendiri kami tempatkan sesuai dengan hasil pengujian sebelumnya, yaitu pada tinggi kamera 2-meter dan posisi sudut kamera pada 70° kearah bawah. Kemudian kami akan memposisikan objek dengan  beberapa  pose  dan  beberapa  jarak  korban  ke  kamera.  Untuk  hasil  pengujian  terlihat bahwa sistem dapat bekerja dengan baik dan semua pose terdeteksi dengan benar.

## T ABEL IX H ASIL P ENGUJIAN DENGAN O BJEK L EBIH DARI S ATU
Catatan: EM = Emergency , NH = Need Help
a. 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = !" !"#$% = )9 ); = 0.95
b. 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = !" !"#$" = )9 <' = 0,77
c. 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = ) ×("-./01023 ×4./566)
"-./01023#4./566 = (,=: (,9) = 0,85
d. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = !" !"#$%#$" × 100% = )9 <: × 100% = 75%
Dari  hasil  yang  didapatkan  dengan  pengujian  menggunakan  webcam  terlihat  bahwa accuracy sistem sebesar 75%. Dimana dari hasil deteksi yang didapat, kamera tidak mampu mendeteksi jika korban terhalang dengan korban lainnya, sehingga accuracy yang didapatkan masih belum optimal.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  lokasi  bencana  alam,  drone  akan  digunakan  sebagai  deteksi  korban  jika  lokasi bencana  sulit  untuk  diakses.  Untuk  dapat  mendeteksi  korban,  drone  akan  dipasang  alat tambahan yang sudah dilatih menggunakan algoritma Concolutional Neural Network (CNN) dan  YOLOv4.  Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  bagaimana  mendeteksi  korban  dengan akurasi yang baik dan menghitung jumlah korban dengan tepat. Pengujian pada penelitian ini belum menggunakan drone dan masih menggunakan kamera statis dengan berbagai scenario
Uji ke-
Jumlah Korban dalam Frame Jumlah Korban Hasil Deteksi Objek Terdeteksi Emergency (TP) Terdeteksi Need Help (TP) Tidak Terdeteksi (FP) Salah Mendeteksi (FN) 1 2 NH 0 2 0 0 2 1 NH, 1 EM 1 1 0 0 3 2 EM 2 0 0 0 4 3 NH 0 3 0 0 5 2 NH, 1 EM 1 1 0 1 6 1 NH, 2 EM 2 1 0 0 7 5 NH 0 2 3 0 8 4 NH, 1 EM 0 3 2 0 9 4 NH, 1 EM 1 3 1 0 10 4 NH, 1 EM 1 3 1 0 Total 8 19 7 1
pengujian  yaitu  variasi  ketinggian  kamera  dan  sudutnya,  posisi  korban,  dan  jarak  kamera dengan  korban  untuk  menguji  kehandalan  algoritma  CNN  pada  perangkat  hardware.  Dalam melakukan deteksi pada objek menggunakan drone, hal yang paling memengaruhi adalah tinggi dari  drone  tersebut.  Sehingga  pada  saat  melakukan  deteksi  dengan  drone  yang  lebih  tinggi, akurasi  dari  deteksi  akan  semakin  menurun.  Dari  hal  tersebut  kami  melakukan  pengujian deteksi korban dengan kamera statis terlebih dahulu untuk memvalidasi hal tersebut. Dari hasil pengujian  yang  sudah  kami  lakukan  dengan  memperhatikan  tinggi  kamera  dan  posisi  dari kamera yaitu tinggi kamera 2-meter dan posisi kamera 70° ke arah bawah menghasilkan akurasi yang cukup optimal yakni sebesar 95%. Selain itu juga jika kamera dalam sudut 10° kearah bawah, sistem akan kurang dalam melakukan deteksinya yaitu menghasilkan rata-rata akurasi sebesar  67%,  hal  ini  karena  objek  dan  kamera  hampir  tegak  lurus  posisinya,  dan  akurasi menurun  dikarenakan  dataset  yang  kami  gunakan  hampir  tidak  ada  objek  yang  tegak  lurus dengan kamera, sehingga hal ini memengaruhi hasil akurasi dari pengujian.

## R EFERENSI
[1] Imam  A.  Sadisun,  Dr.  Eng ,  “ Pemahaman  karakteristik  bencana:  Aspek  fundamental dalam  upaya  mitigasi  dan  penanganan  tanggap  darurat  bencana” ,  Pusat  Mitigasi Bencana – Institut Teknologi Bandung (ITB), Oktober 2018.
[2] Didik Agys SP, Bencana Alam, Bencana Teknologi, Racun Dan Polusi Udara; Sebuah Tinlauan Psikologi Lingkungan, Buletin Psikologi, Vol. 13, No. 1, Juni 2018.
[3] A.  F.  Aliek,  M.  Z.  S.  Hadi,  N.  R.  Mubtadai,  and  A.  Zainudin,  “Intelligent  System  of Natural Disaster Victim Detection using Naïve Bayes Classifier”, Internationl Electronics Symposium (IES), 2021.
[4] D. Yu-Nan and L. Guang-sheng, “Research and Discussion on Image Recognition and Classification Algorithm Based on Deep Learning”, International Conference Machine Learning, Big Data and Business Intelligence (MLBDBI), November 2019.
[5] M. B. Berjiga, A. Zeggada, F. Melgani, “Convolutional Neural Network for Near Real- time Object Detection from UAV Imagery in Avalanche Search and Rescue Operations”, International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2017.
[6] I. A. Sulistijono, and A. Risnumawan, “From Concrete to Abstract: Multilayer Neural Networks for Disaster Victims Detection”, International Electronics Symposium (IES), pp. 93-98, 2017.
[7] I. A. Sulistijono, T. Imansyah, M. muhajir, E. Sutoyo, M. K. Anwar, E. Satriyanto, A. Basuki, and A. Risnumawan, “Implementation of Victims Detection Framework on Post Disaster  Scenario”,  International  Electronics  Symposium  on  Engineering  Technology and Application (IES-ETA), 2018.
[8] D. Zhang, S. Sessa, R. Kasai, S. Cosentino, C. Giacomo, Y. Mochida, H. Yamada, M Guarnieri,  and  A.  Takanishi,  “Evaluation  of  a  Sensor  System  for  Detecting  Humans Trapped under Rubble: Pilot Study”, Multidisiplin Digital Publishing Institute (MDPI), 2018.
[9] M. Zacharie, S. Fuji, and S. Minori, “Rapid Humnas Body Detection in Disaster Sites using Image Processing from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Cameras”, International Conference on Intelligent Informatics and Biomedical Science (ICIIBMS), 2018.
[10] P. Malhotra and E. Garg, “Object Detection Techniques: A Comparison”, International Conference on Smart Structures and Systems (ICSSS), 2020.
[11] M.  Adamu,  M.  Zen,  R.  Widyatra,  P.  Kristalina,  and  A.  Pratiarso,  “Smart  Victims Detection  in  Natural  Disaster  Using  Deep  Learning”,  International  Electronics Symposium (IES), 2022.
[12] Y.  Lecun,  Y.  Bengio,  and  G.  Hinton,  “Deep  Learning”,  Nature  Journal,  vol.  521,  no. 7553, pp. 436-444, 2017.
[13] G. E. Hinton, “Deep Belife Networks”, Sholarpedia, vol. 4, no. 6, pp. 5947, 2019.
[14] Y.  Lecun,  L.  Bottou,  Y.  Bengio,  and  P.  Haffner,  “Gradient-based  learning  applied  to document recognition”, Proc. IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, 2015.
[15] Y. Xin, L. Kong, Z. Liu, Y. Chen, Y. Li, H. Zhu, M. Gao, H. Hou, and C. Wang, “Machine Learning and Deep Learning Methods for Cybersecurity”, IEEE Access, vol. 20, no. 6, pp. 2169-3536, 2017.
[16] J. S. W. Hutauruk, T. Matulatan, and N. Hayaty, “Vehicle detection in real time using the Android-based YOLO method”, vol. 9, no. 1, pp. 8–14, 2020.
[17] J. Redmon and A. Farhadi, “YOLOv3: An Incremental Improvement.” 2018.
[18] Khairunnas,  E.  Mulyanto,  dan  A.  Zaini,  “Making  a  Human  Object  Detection  Module Using the YOLO Method for Mobile Robots”, Jurnal Teknik ITS, Vol.10, 2021.
[19] A.  K.  Lapian,  S.  Sompie,  and  P.  Manembu,  “You  Only  Look  Once  (YOLO) Implementation for Signature Pattern Classification”, Jurnal Teknik Informatika, vol. 16, n0. 3, pp. 337-346, 2021.
[20] E. Bisong, “Training a Neural Network”, 2019.
[21] S. L. Rohit and B. V. Tank, “IoT Based Health Monitoring System Using Raspberry Pi – Review”,  Interntional  Conference  on  Inventive  Communication  and  Computational Tehnologies (ICICCT), 2018.