Abstrak—Peternakan  ayam  broiler  sangat  membutuhkan pemantauan  terhadap  hewan  ternaknya.  Banyak  sedikitnya jumlah  ternak  juga  dapat  mempengaruhi  besar  kecilnya keuntungan.  Dalam  peternakan  ayam  broiler,  penghitungan jumlah ayam umumnya didapat secara manual. Namun, faktor manusia yang memiliki penglihatan yang kurang awas sehingga dapat  menimbulkan  kesalahan  dalam  penghitungan.  Untuk menyelesaikan  masalah,  dibuat  sebuah  sistem  yang  dapat menghitung  jumlah  dan  penjejakan  mortalitas  ayam  melalui rekaman  video.  Proyek  akhir  ini,  menggunakan  pengolahan citra  dengan  metode  deteksi  gerak  untuk  mendeteksi penjejakan dan jumlah ayam. Kemudian dilakukan penjejakan ayam  yang  didapatkan  dari  pergerakan  ayam.  Proses penjejakan dilakukan dengan menggunakan metode Euclidean Distance lalu dilakukan pemberian bounding box dan pelabelan dengan  nomor  ID  ayam.  Proses  penghitungan  jumlah  ayam didapatkan  melalui  banyaknya  jumlah  bounding  box  yang terbaca.  Kemudian  proses  penjejakan  mortalitas  didapatkan melalui  selisih  dari  jumlah  ayam  saat  masa  pengisian  dengan pembacaan jumlah ayam saat ini. Pengujian dilakukan dengan mengambil video yang berdurasi sekitar 15 detik. Video diambil dalam kandang ayam yang berisi 20 ekor ayam. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  ini  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi  sebesar  86,67%,  dengan  pembacaan  jumlah  ayam dalam  1  kandang  dapat  mencapai  15  ekor,  dan  perkiraan jumlah kematian ayam yang terdeteksi sebanyak 5 ekor.

## Kata  Kunci—Ayam  Broiler,  Background  Subtraction,  Deteksi
Gerak, Euclidean Distance, Pengolahan Citra.

## I. PENDAHULUAN
YAM broiler atau ayam pedaging merupakan jenis ras unggulan  hasil  persilangan  dari  berbagai  jenis  ayam yang  memiliki  daya  produktivitas  tinggi,  terutama  dalam memproduksi  ayam.  Ayam  broiler  banyak  dikembangkan oleh  masyarakat dalam  bentuk  usaha  dengan populasi  yang besar karena budidaya ayam broiler bersifat ekonomis dengan pertumbuhan yang cepat.
CV. Arjun Diara Abadi mempunyai usaha salah satunya di bidang peternakan. Pada peternakan tersebut sebagian besar masih menggunakan tenaga manusia. Mulai dari pemberian pakan  yang  dilakukan  secara  langsung  pada  wadah  pakan yang  ada  di  dalam  kandang  dengan  berjalan  disepanjang kandang  ayam  yang  luas,  pemberian  minum  juga  masih mengisi ulang ketempat minum dengan berjalan disepanjang kandang,  penghitungan  jumlah  ayam  yang  mati,  hingga penghitungan  berat  saat  panen.  Sehingga  banyak  pekerjaan yang  akan  dilakukan  oleh  pekerja  peternakan  tersebut. Sedangkan pada peternakan tersebut membutuhkan kebersihan  yang  optimal,  supaya  kebersihan  dan  kesehatan ayam  tetap  terjaga.  Sehingga  dibuat  suatu  alat  yang  dapat bekerja  pada  pemberian  pakan,  pemberian  minum,
penghitungan jumlah dan mortalitas, dan penghitung estimasi berat ayam dengan meminimalisir tenaga kerja manusia. Hal ini  dapat  mengurangi  beban  kerja  karyawan,  sehingga karyawan  hanya  berfokus  pada  kebersihan  kandang.  Selain itu, juga dapat menekan cost pada industri Peternakan. Pada proyek akhir ini, dengan adanya alat tersebut diharapkan bisa meningkatkan  kualitas  atau  bobot  daging  ayam  pada  saat panen,  dan  juga  dapat  menghitung  banyaknya  ayam  setiap harinya di dalam kandang peternakan ayam boiler.
Penghitungan  jumlah  ayam  umumnya  didapat  secara manual. Namun, faktor manusia yang memiliki penglihatan yang  kurang  awas  sehingga  dapat  menimbulkan  kesalahan dalam penghitungan [1]. Saat ini perkembangan pengolahan citra  digital  dapat  dimanfaatkan  untuk  berbagai  keperluan. Dengan melakukan penghitungan jumlah ayam menggunakan  pengolahan  citra  digital  akan  mengurangi kesalahan  dalam  perhitungan  secara  manual.  Hasil penghitungan tersebut akan digunakan untuk membandingkan  jumlah  ayam  saat  baru  datang  terhadap jumlah  ayam  secara  langsung,  sehingga  dapat  diketahui berapa  banyak  ayam  yang  mengalami  kematian.  Selain  itu, hasil  penghitungan  jumlah  ayam  yang  terdeteksi  dapat digunakan  untuk  pemberian  pakan  dan  minum  pada  hari selanjutnya. Sehingga diharapkan dapat membantu mengoptimalkan dalam memanajemen peternakan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Citra dan Pengolahan Citra
Citra ( image ) adalah gambar pada bidang dua dimensi dan disusun oleh banyak piksel yang merupakan bagian terkecil dari  citra.  Pada  umumnya,  citra  dibentuk  dari  kotak-kotak persegi  empat  yang  teratur  sehingga  jarak  horizontal  dan vertikal  antara  piksel  sama  pada  seluruh  bagian  citra.  Citra digital  merupakan  suatu  matriks  dimana  indeks  baris  dan kolomnya  menyatakan  suatu  titik  pada  citra  tersebut  dan elemen matriksnya yang disebut sebagai elemen gambar atau piksel  menyatakan  nilai  tingkat  derajat  keabuan  pada  titik tersebut [2].
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) ⋯ 𝑓(0, 𝑁 − 1) 𝑓(1, 𝑁 − 1) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑓(𝑀 − 1, 0) 𝑓(𝑀 − 1, 1) ⋯ 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1) ] (1)
Suatu citra 𝑓 ( 𝑥 , 𝑦 ) dalam fungsi matematis dapat  dituliskan sebagai berikut:
0  ≤  𝑥  ≤  𝑀 –  1 0  ≤  𝑦  ≤  𝑁 –  1

## A

## Sistem Penjejak Mortalitas Penghitung Jumlah Ayam Broiler menggunakan Metode Deteksi Gerak
Aurelia Rinjani, Joko Priambodo, dan Fauzi Imaduddin Adhim Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : joko.priambodo@its.ac.id

## 0  ≤  𝑓(𝑥, 𝑦)   ≤  𝐺 –  1
Dimana: M=banyaknya baris pada array citra N=banyaknya kolom pada array citra G=banyaknya skala keabuan (graylevel)
Pada  aplikasi  pengolahan  citra  digital,  citra  digital  dapat dibagi  menjadi  3, color  image , balck  and  white  image dan binary image .
Pengolahan  citra  adalah  metode  untuk  melakukan beberapa  operasi  pada  gambar,  untuk  mendapatkan  gambar yang  ditingkatkan  atau  untuk  mengekstrak  beberapa informasi yang berguna darinya. Ini adalah jenis pemrosesan sinyal di mana input adalah gambar dan output dapat berupa gambar  atau  karakteristik/fitur  yang  terkait  dengan  gambar itu.  Teknik  pengolahan  citra  menggunakan  komputer  untuk mendigitasi  pola  bayangan  dan  warna  pada  gambar  yang sudah tersedia [3].
B. Motion Detection
Motion  detection merupakan  penelitian  yang  penting dalam  keilmuan computer  vision .  Banyak  metode motion detection yang  telah  ditemukan,  diantaranya  yaitu  dengan menghitung perbedaan nilai-nilai intensitas pada suatu piksel dari  dua  frame  gambar  yang  diambil  secara  berturut-turut yang  kemudian  dilakukan  proses  thresholding  untuk menentukan adanya perubahaan objek atau tidak. Sekalipun metode ini sangat sederhana dalam proses implementasinya, tapi metode ini merupakan metode dasar dari proses motion detection .  Hanya  saja  metode  ini  kurang  efektif  untuk menentukan  pergerakan  objek  secara  keseluruhan,  terutama bagian  dalam  dari  objek  yang  bergerak,  akan  tetapi  secara umum  meode  ini  sudah  mampu  mengidentifikasi  adanya perubahan  objek.  Pengurangan  nilai-nilai  intensitas  setiap piksel yang ada pada background terhadap suatu image baru merupakan metode yang paling popular untuk proses motion detection [4] .
Background subtraction
dilakukan
dengan
membandingkan  citra  tertentu  dengan  citra  yang  dijadikan sebagai  referensi. Output dari  background  subtraction
Gambar 1. Alur kerja sistem.
Gambar 2. Desain mekanik kandang.
Gambar 3. Implementasi kandang.
Gambar 4. Desain elektrik.
Gambar 5. Alur proses pengolahan citra.
Gambar 6. Tahap preprocessing.
biasanya  adalah  inputan  yang  akan  diproses  pada  tingkat yang  lebih  lanjut  lagi  seperti  men- tracking objek  yang teridentifikasi.  Kualitas background  subtraction umumnya tergantung  pada  teknik  pemodelan  background  yang digunakan  untuk  mengambil  background  dari  suatu  layar kamera  [5]. Background  subtraction biasanya  digunakan pada  teknik  segmentasi  objek  yang  dikehendaki  dari  suatu layar,  dan  sering  diaplikasikan  untuk  sistem  pengawasan. Tujuan dari background subtraction itu sendiri adalah untuk menghasilkan  urutan  frame  dari  kamera  dan  mendeteksi seluruh  objek  foreground.  Deskripsi  pendekatan  tentang background  subtraction  adalah  mendeteksi  objek-objek foreground  sebagai  perbedaan  yang  ada  antara  frame sekarang dan gambar background dari layar static [4]. Suatu piksel dikatakan sebagai foreground jika:
| 𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑖 − 𝐵𝑎𝑐𝑘𝑔𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑 𝑖 | < 𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑 (2)
Pendekatan ini sangat sensitif terhadap threshold, sehingga threshold  dapat  digunakan  untuk  mengatur  sensifitas  suatu kamera dalam menangkap gambar.

## C. Operasi Morfologi
Morfologi  matematika  terdiri  dari  sekelompok  operator aljabar  morfologi.  Perhitungan  dasarnya  meliputi  dilatasi, erosi, operasi terbuka dan operasi tertutup. Operasi morfologi dilakukan dengan membandingkan objek yang diteliti dengan sebuah matriks yang disebut dengan struktur elemen. Matriks yang  digunakan  pada  struktur  elemen  dapat  menyerupai cakram, garis, lingkaran, segi enam, dan lain-lain tergantung pada  kebutuhan  pengguna  dalam  proses  pengolahan  citra digital. Operasi-operasi pada matematika morfologi dilakukan  dengan  tujuan  untuk  identifikasi  objek,  eliminasi kebisingan citra, dan kebutuhan lainnya [2]. Ini mengoperasikan  ambang  batas  gambar  pada  awalnya. Gambar thresholding diambil sebagai satu set dan dideteksi oleh elemen struktur. Struktur elemen dapat menerjemahkan dalam  gambar  dan  melakukan  operasi  gabungan  dan persimpangan.  Dapat  digunakan  untuk  hilangkan  noise, ekstrak  fitur,  deteksi  tepi,  segmen  gambar,  identifikasi bentuk, analisis tekstur, pulihkan gambar, dan lain-lain.
D. Euclidean Distance
Euclidean  distance merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  mengukur  kedekatan  jarak  antar  objek.
Euclidean  distance adalah  perhitungan  jarak  dari  dua  buah titik  dalam Euclidean  space ,  diperkenalkan  oleh  seorang matematikawan  dari  Yunani.  Untuk  mempelajari  hubungan antara  sudut  dan  jarak.  Euclidean  ini  biasanya  diterapkan pada dua dimensi dan tiga dimensi. Tapi juga sederhana jika diterapkan  pada  dimensi  yang  lebih  tinggi. Euclidean distance juga  merupakan  jarak  yang  paling  umum  yang digunakan untuk data numerik, untuk dua titik data x dan y dalam ruang d-dimensi [6].
Bentuk  umum Euclidean  distance (d)  dapat  diperoleh dengan persamaan berikut.
𝑥 = (𝑥 1 , 𝑥 2 , ⋯ , 𝑥 𝑛 ) 𝑦 = (𝑦 1 , 𝑦 2 , ⋯ , 𝑦 𝑛 ) 𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑦 1 − 𝑥 1 ) 2 + (𝑦 2 − 𝑥 2 ) 2 + ⋯ + (𝑦 𝑛 − 𝑥 𝑛 ) 2 (2)

## III. PERENCANAAN DAN IMPLEMENTASI

## A. Perancangan Sistem
Pembuatan system penjejak mortalitas penghitung jumlah ayam  menggunakan  Raspberry  Pi  3  model  B  sebagai kontroler.  Dengan  kamera  yang  akan  diintegrasikan  pada Raspberry Pi 3B. Kamera disini berfungsi sebagai penangkap video ayam broiker dalam kendang. Kemudian video tersebut akan diproses pada Raspberry Pi 3 model B untuk diakuisisi data.  Kemudian  hasil  output  ditampilkan  pada  LCD.  Alur kerja sistem ini ditunjukkan pada Gambar 1.

## B. Desain Mekanik
Pada Gambar 2, merupakan desain mekanik dari kandang ayam secara keseluruhan. Desain kandang dibuat menggunakan  software  SketchUp.  Pada  kandang,  didesain
(a) (b)
(c) (d) Gambar 8. Implementasi tahap preprocessing (a) proses grayscale (b) proses thresholding (c)  proses morphology –  dilasi  (d)  proses morphology – erosi.
Gambar 7. Alur prose s penjejakan dan penghitungan jumlah ayam.
sedemikian  rupa  hingga  menyerupai  kandang  pada umumnya.  Terdapat  wadah  pakan  dan  minum  lengkap dengan  pengaturannya,  serta  kamera  untuk  deteksi  ayam. Penempatan kamera diletakkan pada pada bagian atap tengah kandang. Hal ini memungkinkan untuk cakupan pengambilan gambar secara menyeluruh.
Setelah  dilakukan  perancangan  sistem  perangkat  keras ( hardware ), selanjutnya akan perancangan tersebut diimplementasikan dalam sebuah prototype kandang, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.

## C. Desain Elektrik
Pada  Gambar  4,  merupakan  desain  elektrik  yang  akan digunakan. Pada proyek akhir ini, kontroler yang digunakan adalah Raspberry Pi 3 model B. Kemudian webcam sebagai menangkap  data  berupa  video  yang  diintegrasikan  dengan Raspberry  Pi  3B  menggunakan  port  Universal  Serial  Bus (USB).

## D. Perancangan Software
Pada  Gambar  5,  merupakan  proses  dari  pengolahan  citra dengan  menggunakan metode Motion  Detection .  Terdapat beberapa tahap dalam memproses citra digital agar diperoleh hasil  yang  diinginkan.  Pada  tahap image  acquisition ,  citra diakuisisi  dengan  cara  kamera  menangkap  sebuah  video kemudian diubah menjadi gambar yang nantinya akan diolah. Kemudian  pada  tahap preprocessing ,  data  yang  berupa Gambar  5  diproses  terlebih  dahulu  dengan  mengatur beberapa  komponen  didalamnya.  Hal  ini  bertujuan  untuk memudahkan dalam mengenali citra tersebut.
Pada  Gambar  6,  merupakan  tahap  preprocessing  yang pertama kali dilakukan dengan mengubah ukuran pada frame , setelah  itu  dilanjutkan  dengan  mengubah  warna  gambar menjadi keabu-abuan ( grayscale) . Kemudian untuk memperkuat citra objek yang akan dikenali maka dilakukan dengan menggunakan operasi morfologi. Operasi morfologi yang  digunakan  yaitu  erosi  dan  dilasi.  Proses  erosi  ini bertujuan untuk  mengurangi noise  yang  tidak  tersaring dari proses sebelumnya dan juga untuk menghindari penumpukan dari  objek  yang  terbaca.  Proses  dilasi  dilakukan  untuk
memperlebar area piksel dari hasil proses erosi, ini bertujuan untuk  memudahkan  pembacaan  objek  yang  akan  dideteksi. Proses tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.

## E. Aplikasi Penjejakan dan Penghitungan Jumlah Ayam
Proses  penjejakan  dan  penghitungan  jumlah  ayam ditunjukkan  dengan  alur  seperti  pada  Gambar  8.  Langkah pertama  yaitu  inisiasi  objek.  Pada  inisiasi  objek  ini  berupa menginisiasi posisi tengah objek, mempertahankan hitungan ID, dan menambahkan ID objek baru.
Untuk  mendapatkan bounding  box didapatkan  melalui persamaan berikut.
𝐶𝐶𝑋 = 𝑋 + 1 2 𝑊𝐵𝐵 (3)
𝐶𝐶𝑌 = 𝑌 + 1 2 𝐻𝐵𝐵 (4)
𝐶𝑃 = {𝐶𝐶𝑋, 𝐶𝐶𝑌} (5)
𝐵𝑜𝑢𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑜𝑥 𝐴𝑟𝑒𝑎 = 𝑊𝐵𝐵 × 𝐻𝐵𝐵 (6)
dimana,
CCX  : Current Center X; CCY  : Current Center Y; CP : Centeroid atau Center  Point, untuk  menentukan titik tengah pada bounding box .
WBB : Width  of  Bounding  Box, yaitu  ukuran  horizontal dari koordinat x objek yang terdeteksi;
HBB : Height  of  Bounding  Box, yaitu  ukuran  vertikal koordinat y objek yang terdeteksi.
Untuk  menentukan  pelabelan  nomor  ID  pada  ayam, ditentukan  dari  jarak  kedekatan  antar-ayam.  Pada  proyek akhir ini pelacakan objek untuk mendapatkan label nomor ID
(a)                                             (b) Gambar 11. (a) Static background (b) Current frame.
Gambar 12. Hasil implementasi pada penjejakan ayam.
Gambar 9. Hasil implementasi pada deteksi jumlah ayam. Gambar 10. Grafik tingkat akurasi pada nilai threshold. 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% 10 15 20 25 30 40 50 60 Tin gka t Aku ra si Nilai Threshold Tingkat Akurasi Tingkat Akurasi
menggunakan  pengurangan frame sebelumnya  sebagai referensi. Langkah pertama yaitu menyimpan koordinat ayam sebagai  acuan  referensi.  Kemudian  membandingkannya dengan koordinat ayam yang ada pada frame berikutnya. Dari perbandingan  tersebut  didapatkan  perbedaan  jarak  antara ayam  pada  frame  pertama  dengan  ayam  pada frame berikutnya yang disebabkan oleh pergerakan ayam tersebut. Perbedaan  jarak  tersebut  dapat  dihitung  menggunakan Euclidean  distance .  Dengan  perhitungan  tersebut  dapat menjadi  acuan  untuk  menentukan  pelabelan  dari  nomor  ID ayam.  Perbedaan  jarak  antara frame saat  ini  dan  frame sebelumnya  menggunakan Euclidean  distance dengan persamaan berikut ini.
𝑑(𝑝, 𝑞) = 𝑑(𝑞, 𝑝) = √(𝑞 1 − 𝑝 1 ) 2 + (𝑞 2 − 𝑝 2 ) 2 + ⋯ + (𝑞 𝑛 + 𝑝 𝑛 ) 2 = √∑ (𝑞 𝑖 − 𝑝 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
(7)
Jika jarak yang terhitung antara dua buah objek kurang dari 35, maka label ID pada objek akan sama. Namun jika jarak yang terhitung melebihi 35 maka sistem akan menambahkan label ID baru.
Nomor ID ini berfungsi untuk menandakan sebagai ayam. Jika  ada  suatu  ayam  yang  bergerak  maka  ID  tersebut menunjukkan ayam ke-berapa yang bergerak tadi. Jika ayam yang  dideteksi  sebagai  ayam  yang  sama  dengan  ayam sebelumnya, maka nomor ID pada ayam tersebut akan tetap. Namun  jika  ayam  yang  dideteksi  tidak  sama  dengan  ayam sebelumnya  maka  nomor  ID  pada  ayam  tersebut  akan menjumlah sesuai dengan urutan.
Untuk  penghitungan  jumlah  ayam  pada  kandang didapatkan melalui jumlah centeroid atau bounding box pada
setiap frame. Dengan memasukkan berupa video, video akan diproses  dalam  menghitung  jumlah  ayam.  Perhitungan jumlah ayam dilakukan dengan memasukkan pada program berupa default point =0. Untuk mendapatkan prediksi jumlah kematian ayam, didapatkan melalui selisih jumlah ayam pada saat  awal  masuk  (ayam  doc)  dengan  jumlah  ayam  yang terbaca saat ini.
Pada  Gambar  9,  merupakan  langkah  awal  dalam mengimplementasikan  sub-bab  ini.    Citra  referensi  pada Gambar  9  (a)  berupa  latar  belakang  yang  akan  digunakan sebagai static  background  subtraction . Kemudian  akan dibandingkan  dengan  setiap frame pada  video  yang ditunjukkan pada Gambar 9 (b). Citra referensi ini nantinya akan  dibandingkan  dengan frame pada  video  dengan melakukan  proses  pengurangan  citra.  Proses  pengurangan diperoleh  dari  selisih  setiap  piksel  yang  berbeda  antara current  frame dengan  citra  referensi.  Hal  ini  berlaku  juga pada  proses  pengurangan  selanjutnya.  Proses  pengurangan citra dapat diperoleh dari persamaan berikut.
𝐼𝑚𝑎𝑔𝑒 𝐷𝑖𝑓𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒  = |𝑅𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒 𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 –  𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡 𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒| (8)
Hasil  implementasi  sistem  perangkat  lunak  pada penjejakan dan penghitungan jumlah ayam dapat dilihat pada Gambar 10.
Pada Gambar 10, merupakan hasil implementasi perangkat lunak  pada  penjejakan  ayam.  Pada  deteksi  penjejakan  ini, dapat  dilihat  bahwa  terdapat  label  berupa  nomor  ID  ayam. Label berupa nomor ID ini didapatkan melalui perbandingan jarak  antara  ayam  pada  frame  pertama  dengan  ayam  pada frame berikutnya menggunakan Euclidean distance .
Gambar  11,  merupakan  hasil  implementasi  perangkat lunak dari deteksi penghitungan jumlah ayam. Pada deteksi jumlah ayam ini, penghitungan jumlah dilakukan berdasarkan banyaknya bounding  box yang didapatkan  dari proses penjejakan sebelumnya. Gambar 15 merupakan grafik tingkat akurasi pada nilai threshold . Kemudian pada deteksi jumlah kematian ayam ini, penghitungan berdasarkan selisih dari  jumlah  ayam  saat  awal masuk  (saat  ayam  doc)  dengan
Gambar 13. Grafik data tracking ayam ID 8.
Gambar 14. Grafik data tracking ayam ID 10. 0 100 200 300 400 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 Frame Data Tracking Ayam ID 8 Posisi X Posisi Y 220 225 230 235 240 245 454 454 453 453 453 453 453 446 446 446 446 446 445 445 445 P o sis i Y Posisi X Grafik Tracking Ayam ID 10 Tabel 1.
Tingkat akurasi nilai threshold No. Nilai Threshold Tingkat Akurasi 1. 10 72,73 % 2. 15 78,57 % 3. 20 86,67 % 4. 25 75 % 5. 30 54,55 % 6. 40 50 % 7. 50 50 % 8. 60 50 % Tabel 2. Tingkat akurasi terhadap pembacaan jumlah ayam No. Nilai Threshold Tingkat Akurasi Jumlah Ayam yang Terbaca Jumlah Ayam Mati yang Terbaca Jumlah Ayam Sebenarnya 1. 10 72,73 % 22 Overload 20 2. 15 78,57 % 14 6 20 3. 20 86,67 % 15 5 20 4. 25 75 % 12 8 20 5. 30 54,55 % 11 9 20 6. 40 50 % 10 10 20 7. 50 50 % 8 12 20 8. 60 50 % 6 14 20
pembacaan  jumlah  ayam  saat  ini.  Penghitungan  jumlah kematian ayam dapat dituliskan dengan persamaan berikut.
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑎𝑡𝑖𝑎𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑤𝑎𝑙 − 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑎𝑡 𝑖𝑛𝑖 (9)

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## A. Pengujian Akurasi Berdasarkan Nilai Threshold
Pada proyek akhir ini, pengujian dilakukan untuk mencari akurasi  terbaik  pada  setiap threshold yang  diberikan. Pengujian  ini  dilakukan  pengambilan  data  dengan memberikan nilai threshold yang berbeda. Model confusion matrix yang  digunakan  berupa True  Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN). Kemudian untuk menentukan nilai akurasi pada pengujian ini dapat diperoleh dari persamaan berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (10)
Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan  memberikan beberapa nilai threshold . Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel  1.  Dari  Tabel  1,  dapat  diketahui  pembacaan  deteksi objek  yang berupa  ayam dapat  terdeteksi  dengan  baik  pada nilai  threshold  10,  15,  20,  dan  25.  Nilai  threshold  terbaik untuk  mendeteksi  adanya  ayam  dan  pergerakan  ayam ditunjukkan  pada  nilai  20,  dengan  tingkat  akurasi  86,67%. Dari data tersebut dapat diperoleh grafik pada Gambar 13.
Pada  Gambar  13  merupakan  grafik  tingkat  akurasi  pada setiap  nilai  threshold  yang  diujikan.  Dapat  dilihat  bahwa threshold terbaik  ditunjukkan  pada  nilai  20.  Kemudian  saat nilai threshold lebih dari 20, maka akurasi yang didapatkan mengalami penurunan. Hal ini  disebabkan adanya pengaruh dari  nilai threshold .  Semakin  besar  nilai  threshold  yang diberikan  maka noise akan  semakin  berkurang.  Dengan demikian ambang batas dari objek akan semakin berkurang, sehingga tidak terdeteksi.

## B. Pengujian Deteksi Jumlah Ayam
Berdasarkan  pada  hasil  pengujian  nilai threshold yang dilakukan sebelumnya, didapatkan hasil akurasi dari masing- masing nilai threshold . Tingkat akurasi yang didapatkan dari nilai  threshold  tersebut  berpengaruh  terhadap  pembacaan jumlah  ayam  saat  ini  maupun  perkiraan  jumlah  ayam  yang mati. Hasil pengujian disajikan pada Tabel 2.
Pada  Tabel  2,  menunjukkan  tingkat  akurasi  pada  nilai threshold terhadap  pembacaan  jumlah  ayam.  Dari  Tabel  2 menunjukkan  bahwa  nilai threshold terbaik  yang  dapat digunakan  adalah  20,  dengan  hasil  akurasi  yang  diperoleh sebesar  86,67%  dan  jumlah  ayam  yang  terdeteksi  dapat mencapai 15 ekor dengan perkiraan kematian ayam sebanyak 5 ekor. Pada nilai threshold 10, pembacaan jumlah ayam yang terdeteksi  oleh  sistem  melebihi  jumlah  ayam  sebenarnya, yaitu mencapai 22 ekor. Sehingga perkiraan kematian ayam tidak  terdeteksi.  Hal  ini  dikarenakan  adanya  kesalahan pembacaan yang dapat disebabkan oleh noise .

## C. Pengujian Tracking Ayam
Pada  pengujian  ini  pengambilan  data  dilakukan  dengan mengambil  beberapa  sampel  ayam  yang  akan  diuji  riwayat penjejakannya  berdasarkan  pergerakan  ayam.  Dalam
pengujian  ini,  diambil  data  berupa  beberapa  sampel  ayam secara acak.
Pada  pengujian  pertama  dilakukan  dengan  mengambil sampel ayam yang tidak banyak memiliki pergerakan secara acak.  Kemudian  pengujian  selanjutnya  dilakukan  dengan mengambil  sampel  ayam  secara  acak.  Pengambilan  sampel ayam berdasarkan ayam yang aktif bergerak.
Dari pengujian hasil yang diperoleh, didapatkan grafik data tracking  ayam.  Pada  Gambar  13,  merupakan  grafik  data tracking ayam pada pengujian pertama dengan nomor ID 8. Pada  grafik  tersebut  tidak  menunjukkan  adanya  perubahan dan  cenderung  konstan.  Hal  ini  dapat  terjadi  jika  ayam dengan nomor ID 8 tidak bergerak.
Kemudian pada Gambar 14, merupakan merupakan grafik data tracking ayam pada pengujian kedua dengan nomor ID 10.  Pada  grafik  tersebut  menunjukkan  adanya  perubahan terehadap posisi koordinat x dan juga posisi koordinat y. Hal ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  adanya  pergerakan  pada ayam  dengan  nomor  ID  10. Hal  ini  dapat  terjadi  jika  ayam nomor ID 10 bergerak.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  serta  analisis  data  pada proyek akhir ini, dapat diperoleh beberapa kesimpulan yaitu, hasil  pengujian  dari  sistem  ini  menunjukkan  proses  deteksi penjejakan dan penghitungan jumlah pada objek yang berupa ayam  broiler  menggunakan  metode  deteksi  gerak  dapat berjalan  dengan  baik.  Dengan  adanya  pengolahan  citra menggunakan metode deteksi gerak ( motion detection ), hasil akurasi  terbaik  yang  didapatkan  dari  deteksi  ayam  sebesar 86,67%.  Kemudian  pembacaan  jumlah  ayam  dalam  1 kandang  yang  didapatkan  menggunakan  metode  deteksi gerak  dapat  mencapai  15  ekor,  dengan  perkiraan  jumlah kematian ayam yang terdeteksi sebanyak 5 ekor.
Beberapa saran yang dapat dilakukan untuk pengembangan  penelitian  ini  yaitu  dengan  mengatur beberapa  komponen  seperti  pengaturan  pencahayaan,  jarak dan  sudut  pandang  pengambilan  citra  obje  untuk mendapatkan hasil akuisisi citra yang baik. Saran lain yang diberikan yaitu pada pemilihan fitur yang sesuai dan spesifik dengan target objek.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  O. Geffen, Y. Yitzhaky, N. Barchilon, S. Druyan, and I. Halachmi, “A machine  vision  system  to  detect  and  count  laying  hens  in  battery cages,” animal , vol. 14, no. 12, pp. 2628--2634, 2020.
[2]  R.  C.  Gonzales  and  R.  E.  Woods, Digital  Image  Processing .  New Jersey: Prentice Hall, 2002.
[3]  M. A. Kashiha, A. R. Green, T. G. Sales, C. Bahr, D. Berckmans, and R. S. Gates, “Performance of an image analysis processing system for hen tracking in an environmental preference chamber,” Poult. Sci. , vol. 93, no. 10, pp. 2439--2448, 2014.
[4]  K.  D.  Irianto,  G.  Ariyanto,  and  D.  Ary,  “Motion  Detection  using Opencv  Background  with  Background  Subtraction  and  Frame Diffeerencing  Technique,”  in Simposium  Nasional  RAPI  VIII ,  2009, pp. 74--81.
[5]  M.  Piccardi,  “Background  Subtraction  Techniques:  A  Review,”  in IEEE  International  Conference  on  Systems,  Man  and  Cybernetics , 2004, pp. 3099--3104.
[6]  L. Wang, Y. Zhang, and J. Feng, “On the euclidean distance of images,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 27, no. 8, pp. 1334--1339, 2005.