## Sistem Deteksi Senjata Otomatis Menggunakan Deep Learning Berbasis CCTV Cerdas
Iqbal Ahmad Dahlan Dananjaya Ariateja Muhammad Abditya Arghanie Military Engineering Faculty Indonesia Defense University Bogor,Indonesia iqbal.dahlan@idu.ac.id Military Engineering Faculty Indonesia Defense University Bogor,Indonesia dananjaya.ariateja@idu.ac.id Military Engineering Faculty Indonesia Defense University Bogor,Indonesia gusti.arghanie@gmail.com Muhammad Azka Versantariqh Military Engineering Faculty Indonesia Defense University Bogor,Indonesia azkalesmana8@gmail.com Muhammad David Military Engineering Faculty Indonesia Defense University Bogor,Indonesia muhd.davidd@gmail.com Uvi Desi Fatmawati Military Engineering Faculty Indonesia Defense University Bogor,Indonesia uvi.fatmawati@idu.ac.id
Abstract— Nowadays,  security  and  safety  are  big  concerns  in  this  modern  and  cyberwar  era.  Many countries invest some safety infrastructure to ensure their inhabitants for keeping their lives safely. Indonesia is  the  country  with  many  problems  because  of  urbanization  and  other  challenges.  This  problem  should  be solved with smart city solution and it must be able to face the challenge of ensuring the safety and improving the  quality  of  life  regarding  network  centric  warfare  era.  This  problem  also  should  be  tackled  with  CCTV analytics  with the ability to implement an automatic  weapon detection system. It  also can provide the early detection of potentially violent situations that is of paramount importance for citizens security. This paper is using deep Learning techniques based on Convolutional Neural Networks (CNN) can be trained to detect this type of object  with YOLOv4  model and it proposes to implement CCTV analytics  as a platform to process real-time data for monitoring weapon detection into knowledge displayed in a dashboard with accuracy 0.89, precision 0.82, recall 0.96 dan F1 Score 0.90 result on weapon detection with a real time speed of processing with NVIDIA 2080 Ti around of 35 FPS. It will send an early warning notification if the system detects the weapon detection such as a knife, gun etc.
Keywords—weapon detection, YOLOv4, deep learning, cyberwar, early warning, CNN

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  salah  satu  di  antara  negara  berdaulat  yang  diakui  dunia tentunya  harus  memiliki  fungsi  dan  tujuan  negara.  Tujuan  negara  Republik Indonesia  seperti  yang  tercantum  dalam  teks  pembukaan  UUD  1945  alinea keempat  disebutkan  bahwa  tujuan  negara  Indonesia  adalah  melindungi  segenap Bangsa  Indonesia dan seluruh tumpah darah  Indonesia,memajukan kesejahteraan umum,mencerdaskan  kehidupan  bangsa  dan  ikut  melaksanakan  ketertiban  dunia yang berdasarkan kemerdekaan, perdamaian abadi, dan keadilan sosial.Semangat bela  negara  juga  tercantum  menurut  UU  No.  3  Tahun  2002  tentang  Pertahanan Negara  disebutkan  bahwa  sikap  dan  perilaku  warga  negara  yang  dijiwai  oleh kecintaannya  kepada  Negara  Kesatuan  Republik  Indonesia  yang  berdasarkan Pancasila  dan  Undang-Undang  Dasar  1945  dalam  menjalin  kelangsungan  hidup bangsa  dan  negara  yang  seutuhnya[1].Sehingga  sebagai  warga  negara  kita  juga diwajibkan  untuk  membela  negara  sedangkan  negara  juga  berkewajiban  untuk memastikan  fungsi  dan  tujuan  negara  terwujud.Oleh  karena  itu  ,  sistem pertahanan  keamanan  rakyat  semesta  tentunya  harus  melibatkan  seluruh  warga
negara dan sumber daya nasional untuk menegakkan kedaulatan negara, keutuhan wilayah, dan keselamatan segenap bangsa dari segala ancaman.
Tantangan  era  globalisasi  juga  harus  segera  diselesaikan  dikarenakan permasalah negara yang semakin kompleks seperti masalah kemiskinan,kesenjangan  sosial,banjir,keamanan  dan  ketertiban    perlu  dilakukan dengan inovasi dan kebijakan  yang tepat dan cerdas.Indonesia sebagai salah satu negara  dengan  tingkat  populasi  terbanyak  keempat  dunia  tentunya  memiliki masalah  yang  sangat  kompleks  selain  adanya  bonus  demografi  yang  dapat dimanfaatkan  namun  jika  tidak  terserap  maka  akan  menjadi  sisi  negative  untuk negara  itu  sendiri.  Selain  itu,  pertambahan  penduduk  telah  menjadi  masalah umum di area perkotaan, baik di dunia maupun di Indonesia. Salah satunya adalah di Jakarta sebagai salah satu kota metropolitan dengan jumlah penduduk terpadat di Indonesia berdasarkan data Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil, jumlah penduduk  DKI  Jakarta  tahun  2019  sebesar  11.063.324  jiwa  yang  terbagi  dari enam  wilayah  yaitu  Jakarta  Pusat,  Jakarta  Barat,  Jakarta  Timur,  Jakarta  Selatan, Jakarta  Utara,  dan  Kepulauan  Seribu.  Jakarta  Pusat  sebagai  kota  pusat pemerintahan  menjadi  wilayah  dengan  kepadatan  penduduk  tertinggi  diatas  rata- rata  sebesar  23.877  jiwa/km2[2].  Bahkan  diperkirakan  pada  tahun  2035  angka tersebut  akan  meningkat  menjadi  66,66%  serta  meningkat  lebih  tajam  sebanyak 82%  pada  tahun  2045.  Pertumbuhan  ini  dapat  disebabkan  oleh  tingginya  angka kelahiran  dan  juga  disebabkan  oleh  perpindahan  masyarakat  dari  desa  ke  kota (urbanisasi)  sehingga  permasalahan  yang  ada  semakin  terpusat  di  kota. Pertumbuhan populasi di wilayah perkotaan ini akan membuat upaya pengelolaan kota dan menjamin quality of life penduduk yang tinggal di kota tersebut menjadi semakin kompleks.
Menurut  Data  Polda  Metro  Jaya  yang  dilansir  oleh  databoks  di  tahun  2019 mencatat  bahwa  DKI  Jakarta  menjadi  daerah  yang  paling  banyak  terjadi  kasus kejahatan  di  Indonesia  dengan  jumlah  kejahatan  yang  dilaporkan  ke  Metro  Jaya mencapai  34,7  ribu  kejadian.  Jawa  Timur  menyusul  dengan  jumlah  kejahatan yang  dilaporkan  mencapai  32,9  ribu  kejadian.  Permasalahan  ini  menyebabkan banyaknya  keluhan  masyarakat  di  Jakarta,  terutama  wilayah  Jakarta  Pusat.
Kondisi  tersebut  menuntut  pemerintah  daerah  agar  memaksimalkan  potensi wilayah yang dimiliki dan meminimalisir masalah yang akan dihadapi[3].
Oleh karena itu, solusi konvensional tidak lagi dapat menyelesaikan persoalan kota  yang  semakin  hari  semakin  kompleks  sehingga  diperlukan  upaya  inovasi solusi-solusi cerdas dan inovatif untuk menyelesaikan permasalahan kota dengan efektif  dan  efisien  dengan  sistem  Smart  City  yang  dibangun  tentunya  dapat memberikan solusi dan beradaptasi di lingkungan apapun bahkan dalam kondisi di era pandemi seperti saat ini. Berbagai masalah di atas tentunya harus dicari solusi yang tepat dan efektif sehingga masalah tersebut dapat teratasi. Dengan demikian, kami  merancang  suatu  sistem  inovasi  menggunakan  sistem  kecerdasan  buatan ( artificial  intelligence )  berbasis Video  Analytics dengan  memanfaatkan  CCTV yang  dimiliki  pemerintah  kota,  kepolisian,  dan  lain-lain  untuk  memastikan wilayah tersebut aman dan nyaman dengan kemampuan pendeteksi senjata tajam ,senjata  api  dan  benda  benda  berbahaya  lainnya  agar  secara  otomatis  dapat terdeteksi.  Sistem  ini  memastikan  keamanan  dan  ketertiban  dapat  diawasi  secara real  time sehingga  kasus  di  atas  bisa  diatasi  secara  cepat  ketika  sistem mendapatkan suatu anomali atau kejadian yang tidak diinginkan.  Contohnya, ada sebuah  penelitian  yang  menggunakan  kamera  CCTV  untuk  mengukur  angka kriminalitas  di  kota  Gwangmyeong  Provinsi  Gyeonggi  Korea  Selatan  yang menyimpulkan  bahwa  pemasangan  kamera  CCTV  di  daerah  tersebut  membuat angka  kriminalitas  menurun  sebesar  47,4%.  Bahkan,  daerah  tetangganya mengalami penurunan angka kriminalitas akibat adanya kamera CCTV di daerah tersebut. Jika dibandingkan dengan daerah yang belum terpasang kamera  CCTV, angka  kriminalitas  di  daerah  itu  tidak  mengalami  penurunan  atau  perubahan  . Inilah  yang  kami  ingin  bangun  di  wilayah  Jakarta  untuk  mengurangi permasalahan  yang  ada  tersebut  dengan  bantuan  teknologi.  Sehingga  penerapan kamera  CCTV  ini  mampu  mengurangi  tingkat  kriminalitas  dan  meningkatkan ketertiban  di  setiap  daerah.  Apalagi  penerapan  tersebut  menggunakan  sistem kecerdasan  buatan  yang  berbasis  Video  Analytics  denga  kemampuan  deteksi senjata  ini  akan  bisa  berperan  lebih  aktif  dalam  melakukan  pengawasan  secara mandiri  yang  di  mana  data  dari  kamera  CCTV  tersebut  akan  dihubungkan
langsung  ke  pusat  server/pusat  kebijakan  ( command  center )  dengan  cepat  dan akurat.

## II.Kajian Pustaka
Salah satu sensor yang kita gunakan adalah CCTV sebagai alat yang digunakan untuk  memantau  apa  yang  tertangkap  oleh  alat  tersebut  yang  dikenali  dalam format  video.Sistem  yang  dirancang  tidak  terikat  dengan  merk  CCTV  tertentu sehingga  dapat  menggunakan  CCTV  yang  sudah  ada  atau  yang  dimiliki  oleh pengguna.CCTV  akan  diintegrasikan  melalui  protokol  video  streaming  seperti RTSP,RTMP  atau  HTTP  sehingga  dari  CCTV  dapat  dilihat  dan  dianalisis    di sistem  lainnya.Tahapan  selanjutnya  adalah  analisis  citra  yang  diambil  langsung video  melalui  protokol    yang  kami  gunakan  adalah  RTSP  dari  kamera  CCTV berupa  gambar  per frame yang  sangat  cepat  tergantung  berapa  FPS  video  yang kita dapatkan[2] .
Gambar 1 . Skema akuisisi data CCTV[3].

## II.1 Deteksi Objek
Sistem  pendeteksi  modul  multi  objek  didukung  oleh  algoritma  Convolutional Neural Network untuk pengolahan data dan pengenalannya.
Gambar 2. Pemetaan deteksi koordinat objek[4].
Sistem  akan  membuat  grid  cell  pada  frame  dimana  objek  akan  dikenai  dan ditandai  dengan  label  box  yang  mana  data  itu  akan  diinterprestasikan  kedalam posisi x-y dan membentuk box disekitarnya yang didalamnya terdapat box center objek  yang  akan  kita  kenali.  Hal  ini  digunakan  untuk  mendeteksi  jika  objek tersebut  berdekatan  untuk  itulah  titik  tengah  per  objek  menjadi  perlu  untuk  kita deteksi  agar  setiap  objek  dapat  dikenali.  Untuk  setiap  sel  grid,  sistem  akan mendapatkan dua kotak pembatas, yang akan menjadi nilai awal 10 dari tensor 1 * 30.  20  sisanya  menunjukkan  jumlah  kelas.  Nilai-nilai  menunjukkan  nilai  kelas, yang  merupakan  probabilitas  bersyarat  dari  objek  milik  kelas  i,  jika  suatu  objek hadir di dalam kotak. Selanjutnya, kita mengalikan semua nilai kelas dengan nilai bobot  kotak  dan  mendapatkan  nilai  kelas  untuk  batas  kotak  selanjutnya  yang berbeda.  Step  selanjutnya  adalah  melakukan  ini  untuk  semua  sel  grid.  Itu  sama
dengan  7  *  7  *  2  =  98  sehingga  sistem  memiliki  skor  kelas  untuk  setiap  kotak pembatas (dimensi tensor = 20 * 1).
Gambar 3. Pengenalan objek  [4].
Sekarang  mari  kita  fokus  pada  contoh  gambar  anjing  dalam  gambar.  Skor anjing  untuk  kotak  pembatas  akan  hadir  dalam  (1,1)  dari  tensor  di  semua  skor kotak yang kita amati secara sekuensial akan menetapkan nilai ambang nilai dan mengurutkan mereka secara berurutan.
Gambar 4. Pembobotan box yang diisi objek  [4].
Sekarang  kita  akan  menggunakan  algoritma  supresi  Non-maks  untuk menetapkan  skor  ke  nol  untuk  kotak  redundan.  Pertimbangkan  Anda  memiliki skor  anjing  untuk  boundingbox1  sebagai  0,5  dan  biarkan  ini  menjadi  skor tertinggi  dan  untuk  box47  sebagai  0,3.  Lalu  akan  mengambil  titik-temu  atas persatuan  nilai-nilai  ini  dan  jika  nilainya  lebih  besar  dari  0,5,  akan  menetapkan nilai  untuk  kotak2  sebagai  nol,  jika  tidak,  kami  akan  melanjutkan  ke  kotak berikutnya lalu system akan melakukan ini untuk semua kotak. Setelah semua ini dilakukan,  kita  akan  menyisakan  dengan  2-3  kotak  saja.  Sedangkan  nilai  kotak lain akan nol. Sekarang, kami memilih bbox untuk menggambar berdasarkan nilai
nilai  kelas.  Ini  dijelaskan  dalam  gambar.Inilah  yang  akan  dikenali  dengan  objek per  klaster  yang  sudah  kita  bagi  sehingga  pendeteksian  multiobjek  menjadi mungkin untuk dideteksi.
Gambar 5. Pengampilan keputusan bobot box  [4].
Sistem ini menerapkan model ini menggunakan Convulational Neural Network /Deep  Learning  untuk  mengevaluasi  set  data  deteksi  PASCAL  VOC.  Layer konvolusional  awal  dari  ekstrak  jaringan  fitur  dari  gambar  sementara  yang terhubung sepenuhnya memprediksi probabilitas output dan koordinat. Arsitektur jaringan  kami  terinspirasi  oleh  GoogLeNet  model  untuk  klasifikasi  gambar.
Jaringan  CNN  ini  memiliki  24  layer  konvolusional  CNN  diikuti  oleh  2  lapisan yang terhubung sepenuhnya.

## II.2 Scaled YOLOv4
Algoritma  Scaled  YOLOv4  adalah  salah  satu  algoritma  deteksi  objek  yang dapat  mengetahui objek  apa  yang dideteksi  oleh  kamera.Secara umum model ini dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu backbone dan  bagian head . Backbone digunakan secara umum untuk melatih data pada ImageNet dan head memiliki fungsi untuk memprediksi class dan bounding  box pada  objek  tersebut.Pada  sisi head juga dibedakan  menjadi  2  jenis.Jenis  pertama  detektor  objek  satu  tahap  dan  detektor objek  dua  tahap.Detektor  objek  satu  tahap  contohnya  adalah  YOLO,RPN  dan RetinaNet  dan  detektor  objek  dua  tahap  contohnya  adalah  R-CNN  dan  R- FCN.Detektor objek dikembangkan pada beberapa tahun ini biasanya menambah satu  layer  diantara backbone dan head dengan  tujuan  pengumpulan  beberapa feature  map di  beberapa  tahap  dikenal  dengan  kata neck  layer .Secara  umum  , neck layer tediri dari beberapa bagian seperti FPN, PAN, BiFPN, dan NAS-FPN. Berikut  ini  dijelaskan  mengenai  arsitektur  pada  detektor  objek  yang dikembangkan[5][6].
 Input : Image, Patches, Image Pyramid.
 Backbones : EfficientNet-B0/B7, CSPResNeXt50, CSPDarknet53 VGG16, ResNet-50, SpineNet,.
 Neck :
o Additional Blocks : SPP, SAM, ASPP, RFB.
o Path-aggregation blocks : FPN, BiFPN, ASFF, SFAM PAN, NAS-FPN, Fully-connected FPN,.
 Heads :
o Dense Prediction (one-stage) : RPN, CornerNet, CenterNet, MatrixNet, FCOS, SSD, YOLO, RetinaNet.
o Sparse Prediciton (two-stage) : Faster R-CNN, R-FCN, Mask R-CNN, RepPoints,R-CNN.
Gambar 7. Perbandingan algoritma / model[6] .
Arsitektur YOLO  yang  didesain dengan menggunakan Scaled YOLOv4 dapat diatasi  dengan  focal  loss  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  terdapat  pada ketidakseimbangan data. Tahapan terakhir adalah IoU loss, metode ini digunakan untuk  mengatasi  masalah  yang  terdapat  pada  fungsi  regresi  bounding  box  dalam memastikan  integritas  objek  yang  terdeteksi.  Implementasi  pendeteksian  objek pada  sistem  membutuhkan  sumber  daya  tertentu  untuk  dapat  menghasilkan pendeteksian objek yang diinginkan, untuk penambahan modul dan metode post- processing  yang menambah kebutuhan sumber daya  yang lebih  sedikit  pada saat pendeteksian  tetapi  dapat  menghasilkan  akurasi  pendeteksian  yang  lebih signifikan disebut dengan bag of specials [5][6]. Secara umum modul ini berfungsi untuk  memperbaiki  beberapa  atribut  pada  model  yang  dibuat,  seperti meningkatkan  bidang  reseptif,  menerapkan  mekanisme  perhatian,  atau meningkatkan  kemampuan  integrasi  fitur,  dan  metode  post-processing  berfungsi untuk  menyaring  hasil  prediksi  yang  telah  dibuat  oleh  modul  model.Beberapa modul  yang  sering  digunakan  di  kantong  spesial  adalah  SPP,  ASPP,  dan  RFB, salah  satu  hasil  yang  didapat  dari  modul  ini  adalah  ketika  Redmon  menerapkan modul  SPP  ke  YOLOv3,  hasil  AP  yang  diperoleh  meningkat  sebesar  2,7%  pada Deteksi objek MS COCO hanya dengan menambahkan perhitungan ekstra sebesar 0,5% pada sistem[6]. Modul Attention yang sering digunakan dalam pendeteksian objek adalah Squeeze-and-Exciation dan Spatial  Attention Module, kedua modul ini  dapat  meningkatkan  akurasi  model  yang  dihasilkan  dengan  mengorbankan beberapa  komputasi  yang  diperlukan.  Pada  tahun  2010  Nair  dan  Hinton mengusulkan  ReLU  untuk  memecahkan  masalah  gradien  menghilang  yang biasanya  ditemukan  pada  fungsi  aktivasi  tanh  dan  sigmoid,  sejak  itu  beberapa iterasi  dan  perbaikan  pada  metode  ReLU  telah  dikembangkan  untuk memungkinkan  model  deteksi  objek  beroperasi  lebih  efisien.  Dalam  post- processing,  metode  yang  sering  digunakan  saat  ini  untuk  deep  learning  adalah Non  Max  Suppression,  yaitu  metode  yang  digunakan  untuk  menyaring  BBox yang  tidak  dapat  memprediksi  objek  yang  sama  dengan  baik,  sehingga  hanya kandidat  BBox  yang  akurat  yang  akan  ditampilkan  pada  hasil  deteksi akhir.Metode  ini  juga  terus  dikembangkan  dari  waktu  ke  waktu  agar  hasil
pendeteksian  objek  dapat  lebih  baik  dan  implementasi  sistem  dapat  dilakukan secara  efisien.  Secara  umum,  Scaled-YOLOv4  memegang  beberapa  konsep penskalaan secara seimbang saat peneliti mengerjakan konstruksi model - ukuran gambar,  jumlah  lapisan,  dan  jumlah  saluran,  sambil  mengoptimalkan  kinerja model dan kecepatan inferensi. Para peneliti mempertimbangkan beberapa tulang punggung  CNN  berukuran  CSP  dalam  jaringan,  ResNet,  ResNeXt,  dan  Darknet backbone sebelumnya[6].
Dalam  makalah  Scaled-YOLOv4  peneliti  sering  menulis  bahwa  mereka melakukanCross-Stage-Partial  (CSP)  bagian  tertentu  dari  jaringan.  Mengukur CSP berarti  menerapkan konsep  yang tercantum  dalam makalah Jaringan Parsial Lintas  Tahap,  yang  ditulis  oleh  WongKinYiu.  CSP  adalah  cara  baru  untuk merancang  jaringan  saraf  convolutional  yang  menghemat  komputasi  untuk berbagai jaringan CNN - hingga 50% (untuk backbone Darknet di FLOP)[5][6].
Untuk  mendeteksi  objek  besar  dalam  gambar  besar,  peneliti  menemukan bahwa  penting  untuk  meningkatkan  kedalaman  dan  jumlah  tahapan  di  dalam backbone dan neck layer CNN. (Meningkatkan lebar dilaporkan memiliki sedikit efek.)  Hal  ini  memungkinkan  untuk  terlebih  dahulu  meningkatkan  ukuran  input dan  jumlah  tahapan,  dan  secara  dinamis  menyesuaikan  lebar  dan  kedalaman sesuai  dengan  persyaratan  kecepatan  inferensi  waktu  nyata.  Selain  faktor penskalaan ini, penulis juga menyesuaikan konfigurasi arsitektur model mereka di makalah.  Evaluasi  menunjukkan  bahwa  model  Scaled-YOLOv4  menetapkan standar untuk model deteksi objek besar dan kecil[5].
Gambar 6. Perbandingan algoritma / model [5].
Pada  gambar  6  diatas  diketahui  bahwa  model  Scaled-YOLOv4  adalah  yang terbaik  dari  sisi  komputasi  dan  akurasi  sehingga  selanjutnya  kami  menggunakan Scaled YOLOv4 dalam implementasi makalah ini.
Penelitian  sebelumnya  [7]  mendeteksi  senjata  api  dan  api  sebagai  benda berbahaya.Sistem  ini  masih  menggunakan  YOLOv3  dimana  secara  akurasi  lebih rendah  daripada  YOLOv4  dan  Scaled  YOLOv4  dan  kecepatannya  juga  relative lebih berat [5] [6].Sistem ini mendapatkan akurasi yang cukup baik untuk dataset 89  %  dan  82,6  %  dimana  sudah  cukup  baik  dalam  akurasi  deteksi  benda  ini namun sistem ini belum terintegrasi dengan dashboard dan hanya  bersifat offline sehingga  sistem  ini  perlu  diperbaiki  dalam  integrasi  ke  dashboard  agar  dapat memudahkan  pengguna  dalam  melihat  kejadian  orang  membawa  senjata berbahaya tersebut.
Penelitian  [8]  ini  mendapatkan  akurasi  yang  cukup  baik  dengan  mendapatkan 91 % akurasi dan sudah menggunakan algoritma YOLOv4 sehingga hasil tersebut lebih  baik  daripada  penelitian  [7]  sebelumnya.Sistem  ini  juga  membandingkan dengan  algoritma  sebelumnya  seperti  YOLOv3  ,SSD  Mobilenet,Faster  RCNN inception namun hasil yang paling baik didapatkan ketika menggunakan YOLOv4 dengan akurasi F1-score of 91.73% dan 91% mean average precision . Paper ini juga  belum  terintegrasi  dengan  dashboard  dan  hanya  bersifat  offline  sehingga
sistem ini perlu diperbaiki dalam integrasi ke dashboard agar dapat memudahkan pengguna dalam melihat kejadian orang membawa senjata berbahaya tersebut.

## III Implementasi Riset
Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  pengumpulan  data  senjata  seperti pisau,pistol  dan  senjata  lainnya.Hal  inilah  yang  nantinya  kita  latih  sehingga nantinya akan ditemukan model berdasarkan data yang sudah kita latih.Data dapat diambil  secara  bebas  di  laman  (https://www.kaggle.com/atulyakumar98/fire-and- gun-dataset)[7] dan https://dasci.es/transferencia/open-data/24705/.
Gambar 7. Dataset senjata [7].
Buat  file  obj.data  dan  obj.names  untuk  melatih  dataset  yang  sudah  kita miliki.File obj.names akan terdiri dari 3 kategori objek yaitu orang dan senjata pisau ( knife) dan pistol ( gun ) .
Gambar 8. Konfigurasi obj.names.
Konfigurasi  obj.data  adalah  sebagai  berikut  sesuai  dengan  Gambar  9.  Proses inilah  yang  nantinya  akan  melatih  dataset  yang  kita  punyai  sehingga  pada akhirnya kita peroleh model dari data yang sudah kita miliki sesuai dengan jumlah kelas  yang  kita  sudah  atur  dalam  kasus  ini  3  kelas  yaitu  orang  ( Person )  atau senjata pisau dan pistol.
Gambar 9. Konfigurasi obj.data.
Data  tersebut  akan  dilatih  menggunakan  pre-trained  model  yang  sudah  kita miliki dengan mendownload dengan halaman berikut https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optim al/yolov4.conv.137 . Proses pelatihan akan dilakukan dan akan disimpan di folder
/mydrive/yolov4/backup untuk menemukan model akhir.Proses pelatihan ini akan ditunjukkan ke dalam gambar berikut dan didapatkan avg loss sebesar 0.2514:
Gambar 10. Grafik latihan model.
Gambar 11. Prediksi deteksi senjata
Gambar 12. Arsitektur Sistem CCTV.

## IV Finalisasi Sistem
Sistem  membutuhkan  dashboard  untuk  membuat  stakeholder  dalam implementasi  sistem  deteksi  senjata  ini.Sistem  akan  memonitor  secara  real time  analisis  dan  akan  memberikan  notifikasi  jika  sistem  cctv  menemukan pengunjung  /  orang  yang  membawa  senjata  tajam.Sistem  ini  menggunakan Nodejs  untuk frontend  dashboard dan  MongoDB  sebagai  database  NoSQL nya[6] [7].
Gambar 13 . Skema akuisisi data CCTV ke dashboard.
Gambar 14 . Weapon Detection Dashboard.
Sistem dicoba dengan IMFDB dataset diperoleh hasil berikut accuracy 0.83,precision 0.80 ,recall 0.88 dan F1 Score 0.83 dan juga dibandingkan dengan UGR Dataset untuk data https://dasci.es/transferencia/open-data/24705/ diperoleh accuracy 0.89,precision 0.82 ,recall 0.96 dan F1 Score 0.90.

## V Kesimpulan
Paper  ini  menggunakan  algoritma  CNN  dengan  model  scaled  Yolov4  dan
konsep  integrasinya  menggunakan  teknologi  Nodejs  sebagai  frontend  dashboard dan  MongoDB  sebagai  database  NoSQL  untuk  mengatasi  permasalahan monitoring  kejadian  orang  membawa  senjata  tajam  atau  senjata  api  yang berbahaya  dengan  dashboard  yang  interaktif.Sistem  ini  bertujuan  untuk mendeteksi senjata yang berbahaya otomatis dengan avg loss sebesar 0.2514 dan rata-rata  35 FPS dengan NVIDIA RTX 2080 Ti dengan akurasi dengan IMFDB dataset  diperoleh  hasil  berikut  accuracy  0.83,precision  0.80  ,recall  0.88  dan  F1 Score  0.83  dan  juga  dibandingkan  dengan  UGR  Dataset  untuk  data https://dasci.es/transferencia/open-data/24705/ diperoleh  accuracy  0.89,precision 0.82 ,recall 0.96 dan F1 Score 0.90.

## Daftar Pustaka
[1] R.  Indonesia,  ―UU  Nomor  3  Tahun  2003,‖  no.  September,  pp.  1–2,  2009, [Online]. Available: http://www2.pom.go.id/public/hukum_perundangan/pdf/.
[2] I.  A.  Dahlan,  F.  Hamami,  S.  H.  Supangkat,  and  F.  Hidayat,  ―Big  Data Implementation of Smart Rapid Transit using CCTV Surveillance,‖ Proceeding - 2019 Int. Conf. ICT Smart Soc. Innov. Transform. Towar. Smart Reg. ICISS 2019 , pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/ICISS48059.2019.8969830.
[3] B.  D.  Riyanto,  ―Cloud  Service  Design  for  Computer  Vision  ,  Image  /  Video Processing & Analytics,‖ no. June, 2021.
[4] J.  Redmon  and  A.  Farhadi,  ―YOLO  v.3,‖ Tech  Rep. ,  pp.  1–6,  2018,  [Online]. Available: https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf.
[5] C.-Y.  Wang,  A.  Bochkovskiy,  and  H.-Y.  M.  Liao,  ―Scaled-YOLOv4:  Scaling
Cross Stage Partial Network,‖ 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2011.08036.
[6] A. Bochkovskiy, C. Y. Wang, and H. Y. M. Liao, ―YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection,‖ arXiv , 2020.
[7] P.  Mehta,  A.  Kumar,  and  S.  Bhattacharjee,  ―Fire  and  Gun  Violence  based Anomaly  Detection  System  Using  Deep  Neural  Networks,‖ Proc.  Int.  Conf. Electron. Sustain. Commun. Syst. ICESC 2020 , no. Icesc, pp. 199–204, 2020, doi: 10.1109/ICESC48915.2020.9155625.
[8] M. T. Bhatti, M. G. Khan, M. Aslam, and M. J. Fiaz, ―Weapon Detection in Real- Time  CCTV  Videos  Using  Deep  Learning,‖ IEEE  Access ,  vol.  9,  pp.  34366– 34382, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3059170.
[9] F.  Hidayat,  F.  Hamami,  I.  A.  Dahlan,  S.  H.  Supangkat,  A.  Fadillah,  and  A. Hidayatuloh, ―Real Time Video Analytics Based on Deep Learning and Big Data for Smart Station,‖ J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1577, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1577/1/012019.