## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 9 No. 3 Desember 2023

## Deteksi Objek menggunakan Deep Learning untuk Mengetahui Tingkat Kerumunan Mahasiswa
Nur Wakhidah #1 , Prind Triajeng Pungkasanti *2 , Agusta Praba Ristadi Pinem *3
# Teknik Informatika, Universitas Semarang Jl. Arteri Soekarno Hatta, Tlogosari, Semarang
1 ida@usm.ac.id
* Sistem Informasi, Universitas Semarang Jl. Arteri Soekarno Hatta, Tlogosari, Semarang
2 prind@usm.ac.id
3 agusta.pinem@usm.ac.id
Abstrak—  Penyebaran  Covid  19  varian  Delta  di  Kota Semarang pada bulan Juni – November 2021 mengakibatkan terjadinya kembali lonjakan. Hal ini menjadi  pertimbangan Dinas  Kesehatan  terkait  pembelajaran  tatap  muka  (PTM) terbatas.  Universitas  Semarang  (USM)  yang  memiliki mahasiswa  terbanyak  di  Kota  Semarang  dengan  jumlah mahasiswa terdaftar sejumlah 21644. Banyaknya mahasiswa yang  dimiliki  USM  akan  sangat  rentan  terjadinya pelanggaran  protokol  kesehatan  dilingkungan  universitas seperti adanya kerumunan mahasiswa. Salah satu yang dapat dilakukan  dalam  pencegahan  yaitu  deteksi  objek  untuk menentukan  kerumunan  menggunakan  teknologi  deep learning.  Penerapan  deep  learning  pada  model  pendeteksi objek  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network (CNN) berfungsi untuk melakukan ekstraksi fitur ciri  objek yang tertangkap kamera, lalu akan disimpan sebagai fitur ciri objek. Setelah fitur disimpan, model melakukan pendeteksian dan menghitung banyaknya objek pada citra yang ditangkap untuk  menentukan  tingkat  kerumunan  mahasiswa.  Model yang  dibangun  secara  keseluruhan  memiliki  F1-Score  0.91 yang berarti kegagalan False Negative maupun False Positive tidak  berbeda  jauh.  Model  deteksi  ini  mampu  melakukan penghitungan obyek manusia dengan MAPE 17% dan RMSE 2.68.
Kata kunci — Covid, Kerumunan, Deep Learning, Convolutional Neural Network.

## I. P ENDAHULUAN
Masa  pandemi  yang  belum  usai  menuntut  masyarakat tetap  mematuhi  protokol  kesehatan  untuk  mencegah penyebaran Covid 19. Penyebaran Covid 19 varian Delta di Kota  Semarang  pada  bulan  Juni  –  November  2021 mengakibatkan  terjadinya  kembali  lonjakan  dan  berlanjut dengan  ancaman  varian  baru,  yang  belum  lama  didengar bernama  omicron  varian  XBB.  Hal  ini  juga  menjadi pertimbangan Dinas Kesehatan terkait pembelajaran tatap muka  (PTM)  terbatas  yang  didorong  oleh  kebijakan Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi. Universitas Semarang (USM) merupakan salah
satu  perguruan  tinggi  swasta  di  Kota  Semarang  dengan jumlah  mahasiswa  terdaftar  sejumlah  21644.  Hal  ini menjadi  pertimbangan  dalam  regulasi  PTM  terbatas  di USM  khususnya  untuk  memastikan  ketertiban  dalam menjalankan  protokol  kesehatan.  Mengutip  dari  harian Suara  Merdeka  13  Desember  2021,  Data  Satgas Penanganan  Covid-19  menunjukkan  skor  kepatuhan masyarakat  dalam  menjalankan  protokol  kesehatan  3M terus menurun sejak November 2021. Hal ini sangat rentan sekali terjadinya pelanggaran protokol kesehatan dilingkungan  universitas  seperti  adanya  kerumunan mahasiswa.  Salah  satu  yang  dapat  dilakukan  dalam pencegahan  yaitu  deteksi  objek  untuk  menentukan kerumunan dengan teknologi deep learning .
Dalam beberapa tahun terakhir, semakin banyak peneliti menggunakan machine  vision dan  teknologi  pencitraan dalam berbagai aplikasi. Dalam industri tambang, deteksi penglihatan komputer dari benda asing dalam pemrosesan batubara  [1].  Pendeteksian  awan  dengan  memanfaatkan informasi  spektral  dan  spasial  yang  melekat  pada  citra satelit  [2].  Deteksi  jahitan  rusak  untuk  operasi  menjahit dengan  teknik  pemrosesan  gambar  pada  industri  garmen [3].  Dalam  bidang  pertanian,  deteksi  penyakit  pada tanaman  tomat  menggunakan  segmentasi  gambar  [4]  [5], deteksi  gulma  pada  tanaman  blueberry  liar  [6],  deteksi objek tanaman tebu [7] dan deteksi tahap kematangan buah kelapa [8].
Kerumunan  mahasiswa  dapat  diketahui  dengan  deteksi banyaknya  manusia  pada  suatu  citra.  Salah  satu  metode yang dapat digunakan adalah metode convolutional neural network (CNN)  [9].  Metode  CNN  telah  diaplikasikan dengan kasus deteksi, seperti penelitian deteksi kendaraan 3D  berdasarkan  satu  gambar  [10].  Metode  CNN  dapat secara  signifikan  membantu  mengemudi  secara  otonom [10].  Metode  CNN  pada  kasus  deteksi  penglihatan komputer  dari  benda  asing  dalam  pemrosesan  batubara mengenali 97% objek asing dengan benar dari 1871 gambar uji  [1].  Metode  CNN  memiliki  akurasi  92,3%  dalam
mendeteksi jahitan yang rusak [3]. Dalam deteksi penyakit tomat,  metode  CNN  memiliki  akurasi  98,6%  dengan dataset sejumlah 17929 [4].
Sumber  data  untuk  penelitian  ini  berupa  30  citra  yang diambil  langsung  di  lingkungan  USM.  Citra  yang digunakan memiliki dapat dikelompokkkan berdasarkan 2 kategori  yaitu  tentang  banyaknya  obyek  pada  citra  dan pencahayaan.  Untuk  melakukan  validasi  terhadap  nilai prediksi  model  maka  dilakukan  evaluasi  terhadap  nilai aktual  / ground  truth .  Evaluasi  ini  dilakukan  dengan menggunakan  2  metrik  utama  yaitu Mean  of  Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root of Mean Square Error (RMSE) [11]. Selain MAPE dan RMSE digunakan juga 3 metrik  pendukung,  yaitu Precision,  Recall dan F1-Score . Ketiga  metrik  pendukung  ini  digunakan  sebagai pendukung  untuk  menjelaskan  fenomena  yang  didapat pada saat analisa metrik utama [12].

## II. M ETODE

## A. Pengolahan Citra
Elemen  piksel  merupakan  sebuah  matriks  indeks  baris dan  kolom  yang  menyatakan  suatu  titik  pada  citra  dan elemennya. Tahapan pengubahan citra analog menjadi citra digital  sering  disebut  dengan  proses  digitasi.  Digitasi adalah  sebuah  proses  mengubah  gambar,  teks,  dan  suara dari benda yang dapat dilihat ke dalam data elektronik dan dapat  disimpan  serta  diproses  untuk  keperluan  lainnya. Citra digital pada komputer disusun dalam bentuk grid atau elemen  piksel-piksel  yang  berbentuk  matriks  2  dimensi. Untuk  mepresentasikan  warna-warna  dari  setiap  citra tersebut maka elemen piksel tersebut mempunyai nilainya masing-masing, yang mana nilai dalam angka pada setiap piksel akan di simpan secara berurutan oleh computer [13] .
B. Deteksi Objek
Object  Detection atau  deteksi  objek  dalam  pengolahan citra  suatu  proses  yang  digunakan  untuk  menentukan keberadaan objek tertentu dalam suatu citra digital. Proses deteksi  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  macam metode  yang  umumnya  melakukan  pembacaan  fitur-fitur dari seluruh objek pada citra maupun video. Deteksi objek bertujuan  untuk  memisahkan  objek  atau foreground dari citra layar atau background , akan dibuat sebuah model latar pada  sebuah  citra  bergerak  berdasarkan  nilai  pixel  yang masuk seiring waktu [14].

## C. Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network (ANN)  merupakan  model komputasi dengan karakteristik fungsi otak manusia akan tetapi  tidak  menggambarkan  kompleksitas  kinerja  otak. Terdapat  dua  cara  kinerja  otak  yang  diadopsi  dalam komputasi  ANN  pertama,  blok  bangunan  yang  terdapat pada  ANN  merupakan  perangkat  komputasi  sederhana yang saling terhubung dengan kuat. Kedua, koneksi antar neuron  menentukan  fungsi  jaringan  sehingga,  ANN berfungsi sebagai jaringan komputasi terdistribusi parallel dan  analog  dengan  system  saraf  biologis  dalam  beberapa karakteristik dasar [15] .
D. Deep Learning
Deep learning merupakan sebuah metode pembelajaran dengan  berbagai  tingkat  representasi  yang  diperoleh dengan menyusun modul sederhana namun non-linier yang masing-masing mentransformasikan representasi pada satu tingkat menjadi representasi pada tingkat yang lebih tinggi [16]. Deep  learning menggunakan  dua  layer  untuk menggali dataset dan  menganalisanya,  berbeda  dengan jaringan  syaraf  tiruan  yang  hanya  dapat  melakukan  tugas tertentu [17].

## E. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan jenis neural  network  yang  khusus  untuk  memproses  data  yang memiliki  topologi  seperti  model  grid  contoh  data  deretan waktu yang bisa dianggap sebagai grid 1D waktu dengan teratur begitu juga data image yang dapat dianggap sebagai grid  piksel  2D.  Nama  CNN  menunjukan  bahwa  jaringan tersebut  operasi  matematika  yang  disebut  konvolusi. Konvolusi  merupakan  jenis  operasi  linier  khusus  sebagai pengganti perkalian matriks umum dalam setidaknya satu lapisannya [17].

## Gambar 1 Arsitektur CNN [17]
Algoritma  CNN  termasuk  ke  dalam  jenis deep  neural network karena  ke  dalaman  jaringan  yang  tinggi  dan banyak  diaplikasikan  pada  data  citra.  Secara  teknis, convolutional  network merupakan  arsitektur  yang  bisa training dari beberapa tahap.

## F. Stacked Hourglass
Arsitektur  Algoritma  CNN  dikembangkan  untuk memperoleh  hasil  prediksi  yang  semakin  akurat.  Dalam penelitian  ini  merujuk  arsitektur  jaringan “Stacked Hourglass”. Jaringan pada arsitektur “Stacked Hourglass” terdiri dari beberapa modul jam pasir bertumpuk ( “Stacked Hourglass” )  yang  memungkinkan  menghasilkan  hasil observasi  (kesimpulan) bottom-up,  top-down secara berulang. Modul ( “Stacked  Hourglass” sebelum menumpuk  terhubung  erat  ke  CNN  dan  desain  lain  yang memproses  informasi  spasial  pada  berbagai  skala  untuk prediksi  secara  penuh  dengan  distribusi  kapasitas  yang simetris antara pemrosesan bottom-up (dari resolusi tinggi ke resolusi rendah) dan pemrosesan top-down (dari resolusi rendah ke resolusi tinggi) [18].
Gambar 2 Ilustrasi single hourglass (Newel et al., 2016)
“Stacked  Hourglass” dirancang  untuk  menangkap informasi  di  setiap  skala  yang  menjadi  petunjuk  penting untuk  mengidentifikasi  fitur  seperti  wajah  dan  tangan, perkiraan pose akhir.
Langkah-langkah pada “Stacked Hourglass” meliputi, 1. Lapisan convolutional dan max pooling digunakan untuk memproses fitur hingga resolusi yang sangat rendah.
2. Jaringan  ( network )  bercabang  dan  menerapkan lebih banyak konvolusi pada resolusi pre-pooled.
3. Setelah  mencapai  resolusi  terendah,  jaringan memulai  urutan  top-down  upsampling  dan kombinasi  fitur  di  seluruh  skala.  Untuk menyatukan  informasi  di  dua  resolusi  yang berdekatan  dan  melakukan nearest  neighbor upsampling dari resolusi yang lebih rendah diikuti dengan penambahan elemen dari dua set fitur.
Untuk melakukan validasi terhadap nilai prediksi model maka  dilakukan  evaluasi  terhadap  nilai  aktual  / ground truth .  Evaluasi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  2 metrik  utama  yaitu Mean  of  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dan Root of Mean Square Error (RMSE) [11].
Variabel  GT  mengacu  pada  jumlah  obyek  manusia aktual  pada  citra  sedangkan  variabel  P  mengacu  pada jumlah  obyek  manusia  hasil  perhitungan  model. Banyaknya citra yang diolah dinyatakan dengan variabel N.
Selain  MAPE  dan  RMSE  digunakan  juga  3  metrik pendukung,  yaitu Precision , Recall dan F1-Score .  Ketiga metrik pendukung ini digunakan sebagai pendukung untuk menjelaskan  fenomena  yang  didapat  pada  saat  analisa metrik utama [12].
Variabel  GT  mengacu  pada  jumlah  obyek  manusia aktual  pada  citra  sedangkan  variabel  P  mengacu  pada jumlah  obyek  manusia  hasil  perhitungan  model. Banyaknya citra yang diolah dinyatakan dengan variabel N. Fungsi  min()  akan  memilih  nilai  minimum  dari  nilai variabel GT dan variabel P.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil
Sumber  data  untuk  penelitian  ini  berupa  citra  yang diambil  langsung  di  lingkungan  USM.  Citra  yang digunakan memiliki dapat dikelompokkkan berdasarkan 2 kategori  dengan  beberapa  nilai  yang  beragam  untuk menguji  model  pada  kondisi  yang  beragam.  Kategori pertama adalah tentang banyaknya obyek pada citra yang ditunjukan pada tabel 1.
TABEL I K ATEGORI P ERTAMA : B ANYAK O BYEK Nilai Keterangan BANYAK > 15 obyek manusia di dalam citra SEDANG >5 dan <=5 obyek manusia di dalam citra
SEDIKIT >0 dan <=5 obyek manusia di dalam citra TIDAK ADA 0 obyek manusia dalam citra
Pembagian  pada  kategori  pertama  ini  dibuat  dengan memperhitungkan jumlah obyek manusia pada citra secara langsung ( ground truth ) dan bukan hasil perhitungan dari model.  Citra  yang  tidak  memiliki  obyek  manusia  di dalamnya  juga  disertakan  di  penelitian  ini  untuk  melihat apakah  model  memiliki  kelemahan  untuk  mendeteksi adanya obyek manusia ketika sebenarnya tidak ada obyek manusia pada citra ( False Positive ).
Kategori  kedua  dibuat  berdasarkan  karakteristik pencahayaan  pada  citra.  Citra  yang  diambil  pada  sudut pengambilan tertentu dengan kondisi pencahayaan tempat tertentu  dapat  memberikan  hasil  citra  yang  berbeda  dan tentunya  dapat  mempengaruhi  kinerja  pengolahan  model. Nilai-nilai  yang  terdapat  pada  kategori  pencahayaan  ini dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
TABEL II K ATEGORI K EDUA : PENCAHAYAAN Nilai Keterangan Terang Citra menampilkan tempat dalam kondisi terang Gelap Citra menampilkan tempat dalam kondisi gelap HDR (High Dynamic Range) Citra menampilkan sebagian tempat dalam kondisi terang dan sebagian tempat dalam kondisi gelap
Pengelompokkan citra pada kategori pencahayaan pada tabel 2 dibuat tidak berdasarkan keadaan lokasi atau tempat tetapi berdasarkan citra yang didapat. Jadi satu lokasi dapat masuk  kelompok  yang  berbeda  jika  citra  yang  dihasilkan berbeda.  Hal  utama  yang  mempengaruhi  hal  ini  adalah sudut pandang pengambilan citra. Sudut pengambilan yang menghadap ke arah yang terang dengan sinar matahari dari lokasi  yang  tertutup  cenderung  menghasilkan  citra  HDR sedangkan  jika  sudut  pengambilan  membelakangi  sinar matahari  cenderung  menghasilkan  citra  yang  terang  atau gelap.

## Gambar 3 Citra HDR
Contoh  citra  HDR  dapat  dilihat  pada  gambar  3. Penelitian  ini  berhasil  mengumpulkan  30  citra  sebagai sumber  data  citra  asal  /  citra  masukan.  Dengan pengelompokan  berdasarkan  kategori  banyak  obyek  dan pencahayaan. Luaran langsung dari model yang dibangun adalah  citra  asal  /  citra  masukan  yang  diberi  anotasi secukupnya  untuk  menunjukkan  obyek  manusia  yang dideteksi.

## Gambar 4 Citra HDR
Contoh  citra  yang  telah  dianotasi  dapat  dilihat  pada gambar 4. Pada gambar 4 terdapat anotasi kotak berwarna hijau yang menandakan obyek manusia yang dideteksi oleh model.  Lalu  pada  pojok  kiri  atas  dimunculkan  nilai perhitungan  banyaknya  ( Count )  obyek  manusia  pada gambar tersebut. Banyaknya obyek manusia yang dideteksi pada penelitian ini menjadi nilai prediksi dari model. Nilai prediksi ini menjadi luaran model yang akan diolah lebih lanjut.
Untuk melakukan validasi terhadap nilai prediksi model maka  dilakukan  evaluasi  terhadap  nilai  aktual  / ground truth .  Evaluasi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  2 metrik utama yaitu MAPE dan RMSE. Selain MAPE dan RMSE  digunakan  juga  3  metrik  pendukung,  yaitu Precision , Recall dan F1-Score . Ketiga metrik pendukung ini  digunakan  sebagai  pendukung  untuk  menjelaskan fenomena yang didapat pada saat analisa metrik utama.
Hasil  dari  penelitian  ini  dimunculkan  berdasarkan masing-masing  kategori  untuk  mempermudah  proses
analisa.  Tabel  3  menunjukkan  hasil  evaluasi  untuk keseluruhan citra.
TABEL III HASIL EVALUASI CITRA KESELURUHAN Metrik Nilai MAPE 17% RMSE 2.68 Precision 0.96 Recall 0.87 F1 0.91
Hasil  evaluasi  secara  keseluruhan  seperti  tabel  3 memberikan gambaran kinerja model secara umum. Dalam hal ini, metrik utama MAPE dan RMSE yang akan menjadi rujukan utama tentang kinerja model.

## B. Pembahasan
Metriks MAPE menghitung error berdasarkan persentase  simpangan  nilai.  Dengan  memiliki  nilai persentase/  perbandingan  maka  jangkauan  nilai  MAPE adalah 0 (0%) dan 1 (100%). Nilai MAPE yang lebih kecil adalah  lebih  baik.  Metriks  RMSE  menghitung error berdasarkan  nilai  simpangannya  sendiri.  Berdasarkan  hal tersebut, maka nilai RMSE hanya memiliki nilai minimal yaitu  0  dan  tidak  memiliki  nilai  maksimal.  Nilai  RMSE yang  lebih  kecil  adalah  lebih  baik.  Ketiga  metrik pendukung, Precision , Recall dan F1-Score juga dihitung dengan  perbandingan  simpangan  nilai  sehingga  sifatnya sama seperti metriks MAPE.
Gambar.  5  Perbandingan  nilai  evaluasi  MAPE  dan  RMSE  pada  citra dengan obyek BANYAK, SEDANG dan SEDIKIT
Berdasarkan nilai MAPE pada citra dengan jumlah objek sesuai  kategori  di  tabel  1,  maka  hasil  tebaik  didapatkan pada saat model melakukan perhitungan obyek BANYAK dan  SEDANG  sedangkan  hasil  terburuk  didapatkan  pada saat  model  melakukan  perhitungan  obyek  SEDIKIT. Berdasarkan  nilai  RMSE  maka  hasil  terbaik  didapatkan pada  saat  model  melakukan  perhitungan  obyek  SEDIKIT dan  hasil  terburuk  didapatkan  saat  menghitung  obyek BANYAK.
Evaluasi  berdasarkan  banyaknya  obyek  ini  sepintas memberikan  hasil  yang  berlawanan  tetapi  hal  ini sebenarnya  dapat  dijelaskan  dengan  logis.  Nilai error /simpangan  (RMSE)  pada  BANYAK  dibagi  dengan nilai  aktual  yang  besar  sehingga  memberikan  nilai persentase (MAPE) yang kecil sebaliknya pada SEDIKIT nilai  error/simpangan  (RMSE)  yang  kecil  dibagi  dengan
nilai aktual yang kecil memberikan nilai persentase (MAPE) yang besar.
Berdasarkan pertimbangan tersebut maka kinerja model pada saat melakukan perhitungan obyek cukup baik dengan nilai  MAPE  berkisar  antara  14%-22%.  Nilai  terbaik didapatkan pada SEDANG dan terburuk pada SEDIKIT.
Evaluasi  lebih  lanjut  bisa  dilakukan  dengan  melihat perbandingan  nilai Precision , Recall dan F1-Score pada jumlah obyek BANYAK, SEDANG dan SEDIKIT seperti pada gambar 6.
Gambar 6 Perbandingan nilai evaluasi precision, recall dan F1-score pada citra dengan obyek BANYAK, SEDANG dan SEDIKIT
Dari  hasil  perbandingan F1-Score juga  terlihat  bahwa kinerja  model  saat  menghitung  obyek  SEDIKIT  paling rendah dibandingkan dan hasil terbaik didapat  model saat menghitung  obyek  SEDANG.  Hasil  terlihat  dari perbandingan  nilai Precision dan Recall .  Pada  saat menghitung  obyek  SEDANG,  perbedaan  nilai Precision dan Recall tidak  banyak  (berturut-turut  92%  dan  96%) dibanding saat menghitung obyek SEDIKIT (berturut-turut 100%  dan  78%).  Nilai Recall yang  rendah  pada perhitungan  obyek  SEDIKIT  menunjukkan  kegagalan bersifat False  Negative yang  tinggi.  Kegagalan False Negative berarti  model  tidak  menghitung  adanya  obyek manusia ketika secara aktual ada obyek manusia. Gambar 7  menunjukkan  kegagalan False  Negative ,  dimana  objek manusia pada citra tidak teranotasi dengan baik.
Gambar 7 Contoh citra dengan banyak objek SEDIKIT teranotasi
Khusus  untuk  kinerja  model  pada  saat  melakukan perhitungan  obyek  TIDAK  ADA,  hanya  bisa  diperoleh dengan  menghitung  nilai  RMSE.  Dengan  mendapat  nilai RMSE 0 sebenarnya model mendapat nilai 0% MAPE pada saat melakukan perhitungan obyek TIDAK ADA. Hal ini berarti kinerja model sangat baik.
Gambar 8 menampilkan hasil evaluasi berdasar kategori pencahayaan  dengan  menggunakan  metrik  MAPE  dan RMSE. Hasil evaluasi yang ditampilkan adalah pada semua nilai pencahayaan yaitu, GELAP, TERANG dan HDR.
Gambar 8 Perbandingan nilai evaluasi (a) MAPE dan (b) RMSE pada citra dengan pencahayaan GELAP, TERANG dan HDR
Dari  hasil  evaluasi  MAPE,  hasil  perhitungan  obyek manusia oleh model pada pencahayaan GELAP mendapat hasil  terbaik  di  12%  dan  pada  pencahayaan  TERANG mendapat hasil terburuk pada 20%. Dibandingkan dengan hasil evaluasi RMSE, hasil yang didapat berbeda. Berdasar nilai  RMSE,  model  dalam  menghitung  obyek  manusia memiliki  kinerja  terbaik  pada  kondisi  TERANG  dengan RMSE 1.76 dan kinerja terburuk pada kondisi HDR dengan RMSE  3.64.  Hasil  yang  berlawanan  kembali  didapatkan dari kedua analisa ini.
Berdasarkan pertimbangan tersebut maka kinerja model pada saat melakukan perhitungan obyek cukup baik dengan nilai  MAPE  berkisar  antara  12%-20%  pada  kategori pencahayaan.  Nilai  terbaik  didapatkan  pada  GELAP  dan terburuk pada TERANG. Evaluasi pendukung didapatkan dengan  menggunakan Precision , Recall dan F1-Score . Perbandingan antar nilai pada berbagai kondisi pencahayaan dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9 Perbandingan nilai evaluasi precision, recall dan F1-score pada citra dengan pencahayaan GELAP, TERANG dan HDR
Pada setiap kondisi pencahayaan, nilai pada tiap metrik tidak  berbeda  jauh.  Nilai Precision berkisar  pada  96% hingga  98%,  nilai Recall berkisar  pada  84%  hingga  89% dan nilai F1-Score berkisar pada 88% sampai dengan 93%. Dengan  nilai  yang  saling  berdekatan  seperti  ini  berarti
kondisi pencahayaan yang berbeda tidak banyak membawa perbedaan sifat perhitungan obyek.
Secara umum nilai Precision lebih tinggi daripada nilai Recall , hal ini berarti ketidaktepatan lebih cenderung pada False  Negative ketimbang False  Positive . False  Negative berarti  model  gagal  mengenali  obyek  manusia  sedangkan False Positive berarti model mengenali obyek yang bukan manusia sebagai manusia.
Analisa  secara  global,  dengan  nilai  MAPE  17%  dan RMSE  2.68  maka  sebenarnya  kinerja  dalam  mengenali obyek  manusia  cukup  baik.  Kinerja  model  baru  akan memburuk  ketika  mengenali  obyek  yang  SEDIKIT dan/atau  pada  kondisi  TERANG. F1-Score secara  global sebenarnya cukup baik pada 91% yang berarti model cukup berimbang  antara  membuat  banyak  kegagalan False Positive atau False Negative . Sekalipun demikian, tinjauan baik pada kategori banyaknya obyek maupun pencahayaan menunjukkan  bahwa  kinerja  model  lebih  banyak diperburuk oleh False Negative .
IV. K ESIMPULAN
Sistem dengan model CNN yang dibangun menggunakan  metode deep  learning beserta  arsitektur Stacked  Hourglass dapat  melakukan  penghitungan  obyek manusia dengan MAPE 17% dan RMSE 2.68.
Kinerja  model  di  bawah  rata-rata  ketika  banyak  obyek SEDIKIT dan/atau pencahayaan TERANG.
Model secara keseluruhan memiliki F1-Score 0.91 yang berarti  kegagalan False  Negative maupun False  Positive tidak berbeda jauh.
Model  cenderung  memiliki  nilai Precision yang cenderung lebih tinggi daripada Recall yang berarti model melakukan kegagalan yang bersifat False Negative .
U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  LPPM Universitas  Semarang  atas  dukungan  dana  penelitian melalui  hibah  penelitian  hibah  kompetitif  internal  tahun 2022, sehingga penelitian ini dapat terlaksana.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Zhang,  W.  Wang,  Z.  Lv,  Y.  Fan,  and  Y.  Song,  “Computer vision  detection  of  foreign  objects  in  coal  processing  using attention  CNN,” Engineering  Applications  of  Artificial Intelligence , vol. 102, p. 104242, Jun. 2021, doi: 10.1016/j.engappai.2021.104242.
[2] M. Segal-Rozenhaimer, A. Li, K. Das, and V. Chirayath, “Cloud detection  algorithm  for  multi-modal  satellite  imagery  using convolutional  neural-networks  (CNN),” Remote  Sensing  of
Environment ,  vol.  237,  p.  111446,  Feb.  2020,  doi: 10.1016/j.rse.2019.111446.
[3] H.  Kim,  W.-K.  Jung,  Y.-C.  Park,  J.-W.  Lee,  and  S.-H.  Ahn, “Broken stitch detection method for sewing operation using CNN feature  map  and  image-processing  techniques,” Expert  Systems with  Applications ,  vol.  188,  p.  116014,  Feb.  2022,  doi: 10.1016/j.eswa.2021.116014.
[4] P. Sharma, Y. P. S. Berwal, and W. Ghai, “Performance analysis of deep learning CNN models for disease detection in plants using image segmentation,” Information Processing in Agriculture , vol. 7, no. 4, pp. 566–574, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.inpa.2019.11.001.
[5] V. Gonzalez-Huitron, J. A. León-Borges, A. E. Rodriguez-Mata, L.  E.  Amabilis-Sosa,  B.  Ramírez-Pereda,  and  H.  Rodriguez, “Disease  detection  in  tomato  leaves  via  CNN  with  lightweight architectures  implemented  in  Raspberry  Pi  4,” Computers  and Electronics  in  Agriculture ,  vol.  181,  p.  105951,  Feb.  2021,  doi: 10.1016/j.compag.2020.105951.
[6] P. J. Hennessy, T. J. Esau, A. W. Schumann, Q. U. Zaman, K. W. Corscadden,  and  A.  A.  Farooque,  “Evaluation  of  cameras  and image distance for CNN-based weed detection in wild blueberry,” Smart Agricultural Technology , vol. 2, p. 100030, Dec. 2022, doi: 10.1016/j.atech.2021.100030.
[7] M.  A.  J.  Asshiddiqie,  B.  Rahmat,  and  F.  T.  Anggraeny, “MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” 2020.
[8] S. Parvathi and S. Tamil Selvi, “Detection of maturity stages of coconuts  in  complex  background  using  Faster  R-CNN  model,” Biosystems  Engineering ,  vol.  202,  pp.  119–132,  Feb.  2021,  doi: 10.1016/j.biosystemseng.2020.12.002.
[9] N.  J.  Hussein,  “A  quantitative  segmentation  and  classification brain  bleeding  injury  detection  using  CNN,” Materials  Today: Proceedings , p. S2214785321043455, Jun. 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2021.06.012.
[10] W. Yang, Z. Li, C. Wang, and J. Li, “A multi-task Faster R-CNN method for 3D vehicle detection based on a single image,” Applied Soft  Computing ,  vol.  95,  p.  106533,  Oct.  2020,  doi: 10.1016/j.asoc.2020.106533.
[11] F. Nawab, A. S. Abd Hamid, A. Alwaeli, M. Arif, M. F. Fauzan, and A. Ibrahim, “Evaluation of Artificial Neural Networks with Satellite  Data  Inputs  for  Daily,  Monthly,  and  Yearly  Solar Irradiation Prediction for Pakistan,” Sustainability , vol. 14, no. 13, p. 7945, Jun. 2022, doi: 10.3390/su14137945.
[12] S. I. Cho and S.-J. Kang, “Real-Time People Counting System for Customer Movement Analysis,” IEEE Access , vol. 6, pp. 55264–
55272, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2872684.
[13] D. Putra, Pengolahan citra digital . Andi, 2010.
[14] L. A. Mushawwir and I. Supriana, “Deteksi dan Tracking Objek untuk Sistem Pengawasan Citra Bergerak”.
[15] Y.  S.  Park  and  S.  Lek,  “Artificial  Neural  Networks:  Multilayer Perceptron  for  Ecological  Modeling  In,” Developments  in environmental modelling , vol. 28, pp. 123–140, 2016.
[16] Y. LeCun, Y.  Bengio, and  G. Hinton, “Deep learning,” Nature , vol.  521,  no.  7553,  pp.  436–444,  May  2015,  doi: 10.1038/nature14539.
[17] G. Kaur et al. , “Face mask recognition system using CNN model,” Neuroscience Informatics , vol. 2, no. 3, p. 100035, Sep. 2022, doi: 10.1016/j.neuri.2021.100035.
[18] A. Newell, K. Yang, and J. Deng, “Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation.” arXiv, Jul. 26, 2016. Accessed: Nov. 28, 2022. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1603.06937