## HUMAN MOVEMENT DETECTION DENGAN ACCUMULATIVE DIFFERENCES IMAGE
Mohamad Faisal Kholid 1) , Jian Budiarto 2) , Ahmad Ashril Rizal 3) , Gibran Satya Nugraha 4)
1,2,3,4) Jurusan Ilmu Komputer Universitas Bumigora e-mail: faisal.kholid62@gmail.com 1) , jian.budiarto@gmail.com 2) , ashril.rizal@gmail.com 3) , gibransn@un- ram.ac.id 4)

## ABSTRAK
Berdasarkan data kepolisian yang dikutip dari salah satu laman portal berita online terdapat 43.842 ribu aksi kejahatan yang ada di Ibu Kota Jakarta. Dari semua kasus kejahatan tersebut pembobolan rumah kosong termasuk dalam tiga besar aksi  kriminalitas.  Rumah  yang  ditinggal  oleh  pemiliknya  seringkali  dijadikan  target  operasi  kejahatan  dikarenakan pengawasan yang kurang ketat dan teknologi penunjang keamanan.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi gerak manusia yang nantinya bisa digunakan untuk mencegah ter- jadinya  kejahatan  berupa  pencurian.  Tujuan  lain  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  bagaimana  metode  yang digunakan  bekerja  dalam  mengidentifikasi  perubahan  citra  dari  beberapa  frame  yang  berurutan.  Penelitian  ini  mengem- bangkan sebuah sistem deteksi gerak pada manusia pada video menggunakan kamera Closed Circuit Television (CCTV) di- mana dilakukan simulasi menggunakan video sampel.
Proses  pendeteksian  gerak  menggunakan  metode  Accumulative  Differences  Image  (ADI)  dan  proses  deteksi  manusia mengguakan klasifikasi dari Opencv yaitu Haar Casscade Clasification. Yang dimana dengan metode tersebut membanding- kan lebih dari dua frame yang berbeda dan parameter klasifikasi yang digunakan adalah full body, upper body dan face.
Pengujian sistem dilakukan meggunakan beberapa video sampel yang diambil dengan jarak dan ketinggian kamera ter- hadap  objek  berbeda-beda.  Hasil  yang  didapatkan  dari  pegujian  menggunakan  video  sampel  menunjukan  tingkat  akurasi 95.23%.
Kata Kunci: Deteksi Gerak, ADI, Haar Casscade, Motion Detection, Accumulative differences image, Human Detection, Open Cv

## ABSTRACT
Based on police data quoted from one of the online news portal pages, there are 43,842 thousand criminal acts in the Capital City of Jakarta. Of all these criminal cases burglary empty houses included in the top three acts of crime. Houses that are abandoned by their owners are often targeted by crime operations due to lack of close supervision and security support technology.
The purpose of this study is to detect human motion which can later be used to prevent crime in the form of theft. Another purpose of this research is to find out how the method used works in identifying changes in the image of several consecutive frames. This research develops a motion detection system in humans on video using a Closed Circuit Television (CCTV) camera which is simulated using sample video.
The motion detection process uses the Accumulative Differences Image (ADI) method and the human detection process uses the classification of Opencv, the Haar Casscade Classification. Which with this method compares more than two differ- ent frames and the classification parameters used are full body, upper body and face.
System testing is done using several video samples taken with the distance and height of the camera against different ob- jects. The results obtained from testing using video samples show an accuracy rate of 95.23%.
Keywords : Motion Detection, ADI, Haar Cascade, Motion Detection, Accumulative difference image, Human Detection, Open Cv.

## I. P ENDAHULUAN
erdasarkan  data  kepolisian  yang  dikutip  dari laman salah satu berita online tingkat kejahatan di Indonesia masih tinggi. Dari laporan statistik kriminal  2017,  pada  tahun  2016  DKI  Jakarta merupakan daerah dengan tingkat kejahatan tertinggi di
Indonesia yaitu 43.842 kasus yang artinya rata-rata se- tiap 11 menit 59 detik terjadi satu kasus kejahatan. [1] Dari  semua  kasus  kejahatan  tersebut,  pembobolan  ru- mah kosong termasuk dalam kelompok tiga besar dari 22 kategori kriminalitas. Di daerah Ibu Kota Jakarta saja
S
kasus pembobolan rumah kosong terjadi merata diham- pir seluruh wilayah Ibu Kota tercatat  pernah terjadi di 229 kelurahan dari 267 kelurahan yang ada di Jakarta.
Rumah yang ditinggal pemiliknya seringkali di- jadikan target sasaran untuk aksi pencurian, sistem kea- manan yang kurang ketat membuat para pelaku leluasa untuk melakukan aksi mereka. Kebanyakan aksi pencu- rian  terjadi  pada  saat  rumah  kosong  dan  malam  hari ketika  pemilik  rumah  sedang  tertidur  sehingga  aksi lebih leluasa.
Aksi  pencurian  tersebut  dapat  dicegah  dengan membentuk  kelompok  ronda  atau  menggunakan  jasa satpam  yang  sudah  terlatih  sebelumnya  akan  tetapi menambah pengeluaran dalam segi materi.
Dukungan teknologi saat ini yang terus berkem- bang  pesat  setiap  harinya  memudahkan  untuk melakukan  pengawasan  dilingkungan  sekitar.  CCTV ( Closed Circuit Television ) adalah salah satu perangkat keras  yang  sering  dipasang  disudut-sudut  rumah  dan pertokoan, harga yang bervariasi dan terjangkau mem- buat  banyak  masyarakat  menggunakan  alat  ini  untuk memantau setiap aktifitas yang ada dilingkungan rumah dan pertokoan.
Pengawasan  menggunakan  CCTV  banyak membantu dalam mengungkap aksi pencurian dan ban- yak dari kasus yang kerap terjadi para pelaku berakhir dijeruji  besi.  Tapi  masalahnya  adalah  CCTV  hanya merekam aksi kejahatan tanpa adanya sebuah pemberit- ahuan akan adanya kejahatan yang sedang terjadi secara langsung. Rekaman CCTV digunakan untuk mengiden- tifikasi  pelaku  setelah  melakukan  aksi  kejahatan  yang artinya  pelaku  kemungkinan  besar  berhasil  dalam melakukan aksinya.
Melihat  hal  ini  perlu  adanya  dukungan  dari perangkat  lunak  yang  mampu  mengidentifikasi  setiap pergerakan  manusia  yang  terekam  pada  CCTV  secara langsung.
Aksi dari pencurian dapat diidentifikasi dengan menganalisa  perubahan  citra  antara  citra  awal  dengan citra  setelah  adanya  pergerakan.  Pembangunan  sistem deteksi gerak pada penelitian ini menggunakan bantuan CCTV dan menggunakan metode Accumulative Differ- ences Images (ADI).
Proses deteksi gerak dilakukan dengan metode Accumulative Differences Images (ADI)  dimana  dil- akukan pada area spasial yaitu membandingkan perbe- daan  citra  pada  beberapa  frame  yang  berurutan  dari video.  Jika  dibandingkan  dengan  metode  yang  hanya membandingkan  perbedaan  antara  dua frame  pada  se- tiap prosesnya, metode ADI dinilai dapat  mengurangi error karena    diambil    dari    hasil  nilai    akumulasi pergerakan  dari  beberapa frame. [2]
Proses deteksi manusia menggunakan pengklasifikasi  terlatih  yang  terdapat  pada  library OpenCV .  Pada  tugas  akhir  ini,  deteksi  manusia  yang digunakan adalah suatu fungsi yang terdapat di library OpenCV yakni cv2.CasscadeClassifier . Fungsi tersebut
membutuhkan  file  pengklasifikasi  yang  sudah  dilatih untuk mendeteksi objek tertentu. OpenCV menyediakan file  tersebut  dengan  format XML  (extensible  markup languange) yang  terdapat  pada  folder OpenCV . Pengklasifikasi yang digunakan untuk deteksi manusia adalah kepala dan bahu. Pengklasifikasi ini dipilih ka- rena melalui sudut pandang kamera, bagian kepala dan bahu  akan  lebih  mudah  dilihat  dibanding  bagian  lain, seperti  wajah,  keseluruhan  badan,  badan  bagian  atas, atau badan bagian bawah.[3]

## II. STUDI PUSTAKA

## A. Pengolahan Citra Digital
Citra  merupakan  gambar  yang  ada  pada  bidang dwimatra atau dapat juga dikatakan sebagai gambar dua dimensi.  Citra  merupakan  salah  satu  komponen multimedia  yang  memegang  peranan  penting  sebagai informasi visual, serta memiliki karakteristik yang tidak dimiliki  oleh  data  teks.  Keluaran  citra  yang  berupa gambar atau foto disebut juga sebagai citra diam. Citra diam adalah citra tunggal yang tidak bergerak, selain itu juga  terdapat  istilah  citra  bergerak  ( moving  images ) yang  artinya  ialah  rangkaian  citra  diam  yang ditampilkan  secara  beruntun  (sekuensial)  sehingga memberi  kesan  pada  mata  kita  sebagai  gambar bergerak.  Setiap  citra  di  dalam  rangkaian  itu  disebut frame.[4]
Image  processing memiliki  masukan  dan keluarannya berupa citra, analisa citra ( image analysis ) memiliki masukan berupa citra dengan keluaran bukan citra akan tetapi berupa hasil pengukuran terhadap citra tersebut,  image  understanding  memiliki  masukan berupa citra dengan keluarannya adalah deskripsi ting- kat tinggi dari citra tersebut (keluarannya bukan berupa citra),  komputer  vision  bertujuan  untuk  mengkomput- erisasi penglihatan manusia atau dengan kata lain mem- buat  citra  digital  dari  citra  sebenarnya  (sesuai  dengan penglihatan manusia).[5]
Pengolahan  Citra  Digital  (Digital  Image  Pro- cessing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra. Citra yang dimak- sud  disini  adalah  gambar  diam  (foto)  maupun  gambar bergerak (yang berasal dari webcam). Sedangkan digi- tal  disini  mempunyai  maksud  bahwa  pengolahan citra/gambar  dilakukan  secara  digital  menggunakan komputer. [6]

## B. Citra Grayscale
Citra grayscale adalah  citra  digital  yang  hanya memiliki satu nilai kanal pada setiap pikselnya, dengan kata lain nilai bagian red = green = blue . Citra grayscale memiliki kedalaman warna 8 bit (256 kombinasi warna keabuan). Setiap piksel dari citra warna (8 bit) dengan jumlah warna maksimum yang dapat digunakan adalah
256  warna.  Setiap  titik  (piksel)  pada  citra  warna  me- wakili  warna  yang  merupakan  kombinasi  dari  tiga warna  dasar  yaitu  merah,  hijau,  dan  biru  yang  biasa disebut  citra  RGB  ( Red,  Green,  Blue ).  Ada  dua  jenis citra  warna  8  bit.  Pertama,  citra  warna  8  bit  dengan menggunakan palet warna 256 dengan setiap paletnya memiliki  pemetaan  nilai  ( colormap )  RGB  tertentu. Model ini lebih sering digunakan. Kedua, setiap piksel memilki format 8 bit.[7].

## C. Thresholding
Thresholding Salah  satu  metode  yang  sering digunakan  dalam  pengolahan  citra  digital  atau image processing adalah thresholding citra. Thresholding citra adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mem- isahkan antara obyek dan backgroundnya. Thresholding merupakan  teknik  yang  sederhana  dan  efektif  untuk segmentasi  citra.  Proses thresholding sering  disebut dengan  proses  binerisasi.  Pada  beberapa  aplikasi  pen- golahan  citra,  terlebih  dahulu  dilakukan  threshold  ter- hadap citra gray level untuk  dapat  menjadi  citra  biner (citra yang memiliki nilai level 0 dan 1). Sebuah citra hasil  proses thresholding dapat  disajikan  dalam  histo- gram citra untuk mengetahui penyebaran nilai-nilai in- tensitas  piksel  pada  suatu  citra/bagian  tertentu  dalam citra. Histogram dapat dibagi dengan baik (segmentasi objek  dengan  background)  dan  dapat  ditentukan  nilai threshold-nya.  Threshold  digunakan  untuk  mengatur jumlah derajat keabuan yang ada pada citra.[8].

## D. Binnary
Dalam  pengolahan  citra  digital,  proses  binerisasi adalah  mengubah  citra  grayscale  menjadi  citra  biner, artinya mengubah warna tiap-tiap piksel pada citra ber- nilai  0  dan  255  ke  dalam  piksel  bernilai  0  dan  1.  Se- hingga  citra  hanya  berwarna  hitam  dan  putih.  Pada proses  binerisasi,  menggunakan  nilai  ambang  untuk menentukan nilai grayscale tertentu yang diubah men- jadi piksel bernilai 0 atau 1. [9]

## E. Otsu
Metode  Otsu  merupakan  salah  satu  metode  untuk segmentasi citra digital dengan menggunakan nilai am- bang  secara  otomatis,  yakni  mengubah  citra  digital warna  abu-abu  menjadi  hitam  putih  berdasarkan  per- bandingan nilai ambang dengan nilai warna piksel citra digital.  Metode  Otsu  thresholding  diperkenalkan  per- tama kali oleh Nobuyuki Otsu, dalam jurnal ilmiahnya yang  berjudul  “A  Threshold  Selection  Method  from Grayscale  Histogram”  pada  tahun  1979.  Untuk mendapatkan nilai threshold ada perhitungan yang ha- rus dilakukan. Langkah awal yang harus dilakukan ada- lah membuat histogram. Dari histogram dapat diketahui jumlah piksel untuk setiap tingkat keabuan.[9]

## F. OpenCV
OpenCV  (Open  Source  Computer  Vision)  adalah library  dari  fungsi  pemrograman  untuk  realtime  visi komputer. OpenCV menggunakan lisensi BSD dan ber- sifat  gratis  baik  untuk  penggunaan  akademis  maupun komersial.  OpenCV  dapat  digunakan  dalam  bahasa pemrograman  C,  C++,  Python,  Java,  dan  sebagainya. OpenCV  dapat  digunakan  pada  sistem  operasi  Win- dows,  Linux,  Android,  iOS  dan  Mac  OS.  OpenCV memiliki  lebih  dari  2500  algoritma  yang  telah  diopti- malkan.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan OpenCV 4.0.0. [10]
OpenCV  merupakan  library  untuk  pengolahan citra.  Metode-metode  penting  dalam  pengolahan  citra kebanyakan  sudah  ada  pada  OpenCV.  OpenCV  juga mudah untuk digunakan dan selain itu OpenCV 2.4 ke atas sudah mengimplementasikan beberapa metodenya pada GPU. OpenCV menggunakan NVidia CUDA da- lam  implementasi  metode-metodenya  pada  GPU. Metode yang membutuhkan komputasi yang berat men- jadi optimal pada GPU dan didapatkan peningkatan ke- cepatan  beberapa  kali  dibanding  dengan  CPU  tergan- tung dari kompleksitas metodenya.[11]

## III. METODE PENELITIAN
Berikut  adalah  rancangan flowchart dari  sistem pendeteksi  gerak  menggunakan  kamera  pengawas dengan metode Accumulative Differences Image :
Pada  gambar  1  proses  dimulai  dari  pengambilan citra  video,  lalu  pendeteksi  gerak  menggunakan  ADI yang  dimana  ketika frame mencapai  lebih  besar  atau sama dengan 10 frame maka akan mengecek apakah ada gerakan atau tidak. Jika tidak maka akan kembali men- gecek 10 frame berikutnya dari citra video tersebut. Dan jika  ada  gerakan  maka  pengecekan  selanjutnya  dil- akukan  oleh Haar Casscade Classifier tersebut.  Jika tidak  terdapat  gerakan  manusia  maka  akan  kembali mengecek frame selanjutnya. Dan jika terdapat gerakan manusia  maka  akan  menyimpan frame yang  terdapat gerakan manusia dalam bentuk citra biner sebanyak 10 frame yang  bertumpuk  menjadi  satu  dengan  ekstensi .jpg ke dalam hardisk internal dan selesai.
Video simulasi diambil dari berbagai tempat yang berbeda dengan jarak objek dan tinggi kamera yang ber- beda-beda disetiap video.
A. Preprocessing Citra
Tahap preprocessing sendiri  terdiri  atas  beberapa proses yang akan dibahasa satu per satu secara mende- tail. Proses tersebut antara lain adalah akusisi citra, kon- versi citra berwarna kecitra keabuan, konversi citra ke- abuan menjadi citra biner.

## 1) Akuisisi Citra
Pada tahap ini merupakan proses pengambilan citra yang  menggunakan smartphone dengan  jarak  atau tinggi kamera yang berbeda-beda terhadap objek yang bergerak. Yang nantinya akan dijadikan bahan untuk uji coba  sistem  pendeteksian  gerakan  manusia.  Dengan resolusi citra 1920 X 1080 piksel.

## Gambar 1 Akuisisi Citra
Gambar  2  adalah  salah  satu frame yang  diambil dari akuisisi citra yang akan digunakan untuk uji coba. Dengan ukuran piksel 1920 X 1080 pengambilan citra tersebut menggunakan perangkat smartphone.

## 2) Grayscale
Proses ini merubah citra berwarna atau citra RGB menjadi  citra  keabu-abuan  atau  yang  sering  disebut dengan Grayscale .  Contoh  dari  konversi  citra  RGB menjadi keabu-abuan adalah sebagai berikut :

## Gambar 2 Grayscale
Pada gambar 3 adalah citra dengan warna keabuan atau Grayscale yang dimana semula gambar berwarna atau RGB dikonversi dengan rumus berikut.
𝐆𝐫𝐚𝐲 [𝟎, 𝟎] = 𝑹+𝑮+𝑩
𝟑 (1)
Penjelasan: R = Nilai dari Red
G = Nilai dari Green B = Nilai dari Blue

## Contoh perhitungan piksel RGB ke Grayscale
Tabel  1 Contoh Tabel Piksel RGB

## Perhitungan:
Untuk merubah RGB tersebut kedalam ben- tuk Grayscale maka perhitungannya seperti dibawah ini.
𝐺 = 50 + 100 + 150 3 = 300 3 = 100
𝐺 = 200 + 190 + 180
3 = 570 3 = 190 𝐺 = 150 + 75 + 50 3 = 275 3 = 91 𝐺 = 60 + 90 + 100 3 = 250 3 = 83 𝐺 = 180 + 190 + 200
3 = 570 3 = 190 𝐺 = 100 + 90 + 140
3 = 330 3 = 110
𝐺 = 60 + 50 + 70 3 = 180 3 = 60
R G B 50 100 150 200 190 180 150 75 50 R G B 60 90 100 180 190 200 100 90 140 R G B 60 50 70 80 90 100 100 200 90
𝐺 = 80 + 90 + 100 3 = 270 3 = 90 𝐺 = 100 + 200 + 90 3 = 390 3 = 130
Setelah hasil perhitungan setiap piksel didapatkan hasilnya maka pikselnya akan beru- bah seperti ini.

## Tabel 2 Hasil Piksel Grayscale
100 190 91 83 190 110 60 90 130

## 3) Biner
Pada  tahap  ini  citra  akan  diproses  menjadi  citra yang hanya memiliki nilai 1 dan 0 atau biner. Proses ini melibatkan citra keabu-abuan atau citra Grayscale baru cira tersebut di konversi ke dalam bentuk biner. Contoh citra keabu-abuan dikonversi menjadi citra biner adalah sebagai berikut :

## Gambar  3 Citra Binner
Pada  gambar  4  terlihat  citra  dengan  warna  hitam dan  putih  yang  sebelumnya  citra  keabuan  atau Graysclae. Berikut  adalah rumus  untuk  mengkonversi citra keabuan ke citra biner.
𝑮(𝒙, 𝒚) = { 𝟏 𝟎 𝒇(𝒙, 𝒚) > 𝑻 𝒇(𝒙, 𝒚) < 𝑻 (2)
Penjelasan: G (x, y) = Citra Biner F (x, y) = Citra Grayscale T = Nilai Thresholding

## Merubah Grayscale menjadi Binner
Dari contoh gambar atau piksel yang sama peroses selanjutnya  merubah  kedalam  bentuk  binner  dengan ambang  batas  piksel  ditentukan  terlebih  dahulu  atau yang sering disebut dengan Thresholding. Sebagai con- toh penulis menggunakan ambang batas yaitu :
T = 127 Tabel 3 Tabel Piksel Grayscale 100 190 91
83 190 110 60 90 130
Maka hasil dari table citra grayscale di atas men- jadi binner adalah sebagai berikut :

## Tabel 2 Tabel Piksel Biner
0 1 0 0 1 0 0 0 1 Keterangan :
T = Ambang batas ( Thresholding)

## 4) Deteksi Gerak dengan ADI
Setelah  citra  video  melalui  bebrapa  tahapan  atau yang dikenal dengan segmentasi dengan merubah citra berwarna  ke  dalam  citra  keabu-abuan  dan  dilanjutkan dengan mengkonversi citra keabu-abuan menjadi citra biner tahap selajutnya adalah menganalisa setiap frame dari  citra  video  menggunakan  metode Accumulative Difference  Image  ( ADI)  dengan  mengumpulkan  be- berapa frame dan  membandingkannya  dengan frame sebelumnya  lalu  apakah  di  setiap frame tersebut  ter- dapat perbedaan atau tidak. ADI dapat didefinisikan da- lam persamaan berikut.
𝑨𝒌(𝒙, 𝒚) = { 𝑨𝒌 − 𝟏(𝒙, 𝒚) + 𝟏 𝑨𝒌 − 𝟏(𝒙, 𝒚) 𝒊𝒇 |𝑹(𝒙, 𝒚) − 𝒇(𝒙, 𝒚, 𝒌)| > 𝑻 𝒐𝒕𝒉𝒆𝒓𝒘𝒊𝒔𝒆 (3)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang didapat dari pengujian sistem yang dil- akukan dengan  video sampel sebelumnya berupa citra biner,  berdasarkan  metode  yang  dipakai  untuk mendeteksi  gerak  yaitu Accumulative  Differences  Im- age ini mendeteksi lebih dari dua frame yang berbeda, dipenelitian kali ini digunakan 10 frame dengan ukuran piksel dari setiap frame adalah 1920 X 1080 dan ketika lebih  dari  sama  dengan  10 frame dan  itu  dinyatakan gerak manusia oleh sistem dengan menggunakan klas- ifikasi Haar Casscade maka akan di capture dan disim- pan kedalam local disk dalam bentuk gambar yang ber- tumpuk menjadi satu. Berikut adalah hasil deteksi pada salah satu video sampel.

## A. Hasil Deteksi Pada Video
Gambar  dibawah  ini  adalah  gambar  hasil  deteksi pada video sampel yang berisikan enam orang. Berikut adalah hasil deteksi pada video sampel, pada pengujian dengan video sampel ini jarak antara kamera terhadap objek yang bergerak yaitu 2 meter dengan tinggi kamera 1.5 meter.

## Gambar 5 Hasil Deteksi Video Sampel

## Gambar 6 Hasil Deteksi Video Sampel

## Gambar 7 Hasil Deteksi Video Sampel

## Penjelasan Hasil :
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  menggunakan video  sampel  yang  berisi  beberapa  orang  berjalan  dan hasil deteksi menujukan setiap gerakan manusia berhasil terdeteksi dengan menggunakan klasifikasi dari Opencv yaitu haar  casscade .  Teknik  pendeteksian  dengan mengambil  parameter upper body , person atau  tubuh keseluruhan dan face atau muka yang dimana nantinya jika didalam video sampel tersebut terdapat muka, bahu atau kepala maka yang akan berperan disitu adalah up- per body dan face dari haar casscade .  Setelah  itu  jika berhasil diidentifikasi sebagai gerakan manusia dengan panjang frame lebih  dari  atau  sama  dengan  10  maka akan di capture dan disimpan sebagai satu foto yang ber- tumpuk yang ekstensinya .jpg dan gambar tersebut da- lam bentuk citra biner hasilnya bisa dilihat pada gambar- gambar diatas. Penggunaan metode pendeteksian gerak
yang disebut ADI tersebut berhasil diterapkan kedalam sistem  dengan  mengambil 10 frame jika  gerakan lebih dari  atau  sama  dengan  batas frame yang  sudah  diten- tukan atau dalam kasus ini pengujian diambil sebanyak 10 frame.

## B. Pengujian Sistem
Dalam  pengujian  kali  ini  akan  dilakukan  dengan lima buah video yang meiliki ukuran piksel setiap frame adalah 1920 X 1080 piksel yang masing-masing video diambil ditempat yang berbeda dengan jarak dan tingi kamera  yang  berbeda  terhadap  objek  atau  manusia. Penggunaan ambang batas atau Thresholding yang su- dah ditentukan yang dimana artinya ketika piksel beru- bah  kurang  dari  ambang  batas  maka  dinyatakan  tidak ada  gerakan  namun  ketika  piksel  berubah  diatas  atau lebih  besar  dari  ambang  batas  maka  dinyatakan  ada pergerakan.
Hasil percobaan yang dilakukan pada 5 data video simulasi  yang  masing-masing  video  memiliki  jumlah objek/manusia  yang  berbeda  dengan  durasi  yang  ber- beda pula yang akan dijadikan dasar untuk perhitungan precission, recall, dan akurasi dari deteksi gerak dengan nilai  ambang  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya.  De- teksi  akan  dihitung  satu  jika  gerakan  sudah  tidak  ada lagi.
Berikut  adalah  table  hasil  pengujian  sistem menggunakan  video  sampel  sebanyak  5  buah  video dengan jumlah objek/manusia yang berbeda-beda.
Tabel 5 Akurasi Hasil Percobaan File Video Durasi A B C D E Person 1.mp4 00:28 3 3 0 0 0 Person 2.mp4 00:44 6 6 0 0 0 Person 3.mp4 00:49 5 5 0 0 0 Person 4.mp4 00:29 5 5 0 0 1 Person 5.mp4 00:11 1 1 0 0 0 Jumlah Orang 20  20 0 0 1
Keterangan : A = Gerak seharusnya B = Gerakan manusia terdeteksi oleh sistem (TP) C = Ada gerakan manusia tapi tidak terdeteksi (TN) D = Tidak terdeteksi pergerakan manusia tapi ada pergerakan manusia (FN)
E = Tidak ada gerakan manusia tapi terdeteksi (FP)
Menurut  hasil  gerakan  yang  dideteksi  oleh  sistem yang menggunakan metode ADI, dapat dilakukan eval- uasi pengujian dengan menggunakan perhitungan Pre- cission,  recall,  accurate maka  didapat  hasil  sebagai berikut :
Presicion = TP TP+FP = 20 20+1 = 0.95 X 100 = 95.23

## %
Recall = TP TP+FN = 20 20+0 = 1 x 100 = 100%
Akurasi = TP+TN

## TP+TN+FP+FN
= 20+0 20+0+1+0

## = 0.95 x 100 = 95.23 %
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  diatas  kinerja  de- teksi manusia cukup baik dengan nilai True Posi- tive hampir  mendominasi  semua  percobaan.  Ini artinya  sistem  mampu  mendeteksi  manusia  pada saat manusia tersebut ada.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  hasil  dan  pembahasan  pada bab  sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  se- bagai berikut:
1. Evaluasi hasil penelitian yang dilakukan terhadap sistem deteksi gerak pada manusia dengan metode Accumulative  Differences  Image (ADI).  Dengan menggunakan klasifikasi Haar Casscade yang dil- akukan pada data video simulasi didapatkan nilai precission sebesar  95.23  %,  dan recall sebesar
100%  sedangkan  untuk  akurasinya  didapatkan nilai 95.23%.
2. Deteksi  gerak  dengan  metode  ADI  tersebut  ber- hasil menganalisa setiap 10 frame dan menangkap hasil  dari  gerakan  objek  dan  menyimpannya kedalam bentuk file dengan ekstensi jpg.
3. Berdasarkan  hasil  pengamatan  deteksi  gerak manusia menggunakan klasifikasi Haar Casscade masih terdapat beberapa kesalahan atau error de- teksi.
4. Jarak objek terhadap kamera yang bisa terdeteksi berkisar  antara  2.5  meter  dengan  tinggi  kamera berkisar antara 2 meter.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Budiawan Sidik A. (litbang Kompas), “Ada celah ru- mah  dibobol,” Kompas ,  2018.  [Online].  Available: https://www.pressreader.com/indone- sia/kompas/20180422/282321090605037.
[2] A.  Priadana  and  A.  Harjoko,  “Deteksi  Perubahan Citra Pada Video Menggunakan Illumination Invari- ant Change Detection,” IJCCS (Indonesian J. Com- put. Cybern. Syst. , vol. 11, no. 1, p. 89, 2017.
[3] M. Harry, B. Pratama, A. Hidayatno, and A. Zahra, “Menggunakan  Metode  Background  Subtraction Dengan Algoritma Gaussian Mixture Model,” Tran- sient , vol. 6, pp. 246–253, 2017.
[4] R.  N.  Christianto  and  Y.  D.  Prabowo,  “Aplikasi Perekam Citra Berdasarkan Pergerakan Objek Yang Nampak,” vol. 4, 2017.
[5] T.  W.  A.  Putra,  K.  Adi,  and  R.  R.  Isnanto, “Pengenalan  Wajah  Dengan  Matriks  Kookurensi Aras Keabuan Dan Jaringan Syaraf Tiruan Probabil- istik,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 02, pp. 1–53, 2013.
[6] A. N. T. RD. Kusumanto, “PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK MENDETEKSI OBYEK
MENGGUNAKAN PENGOLAHAN WARNA MODEL  NORMALISASI  RGB,” Semin.  Nas. Teknol.  Inf.  Komun.  Terap.  2011  (Semantik  2011) , pp. 329–332, 2011.
[7] U. S. Utara, “BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pen- golahan Citra Digital Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsi dua variabel,.”
[8] M. Rohman, “Analisa Gerakan Manusia Pada Video Digital.”
[9] R.  T.  Wahyuningrum,  “SEGMENTASI  OBYEK PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN,” vol. 13, no. 1, pp. 1–8, 2015.
[10] A.  Lazaro,  J.  L.  Buliali,  and  B.  Amaliah,  “Deteksi Jenis  Kendaraan  di  Jalan  Menggunakan  OpenCV,” vol. 6, no. 2, 2017.
[11] A. Prahara, F. Mipa, and U. G. Mada, “Deteksi Ke- bakaran  pada  Video  Berbasis  Pengolahan  Citra dengan Dukungan GPU,” pp. 6–11, 2015.