http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## People Counting untuk Kontrol Suhu Kereta menggunakan Metode You Only Look Once v5

## People Counting for Train Temperature Control using You Only Look Once v5
Method
1 Fita Nova Wima Sari*, 2 Wahyu Pribadi, 3 Adiratna Ciptaningrum
1,2,3 Sarjana Terapan Perkeretaapian, Jurusan Teknik, Politeknik Negeri Madiun Jl. Ring Road Barat, Winongo, Kec. Manguharjo, Kota Madiun, Jawa Timur, Indonesia *e-mail: novafita60@gmail.com
( received: 15 May 2024, revised: 21 June 2024, accepted: 29 July 2024 )

## Abstrak
AC ( Air Conditioner ) merupakan sistem pendingin ruangan yang digunakan dimanapun salah satunya pada  kereta  api.  AC  juga  merupakan  faktor  utama  tingkat  kenyamanan  dari  penumpang  kereta. Namun,  AC  kereta  saat  ini  hanya  dapat  dikontrol  manual  dari  kabin  masinis  sehingga  banyak sedikitnya penumpang tidak memengaruhi suhu AC. Terlebih lagi, AC menyerap 30% daya dari total daya  di  kereta.  Maka  dari  itu,  penelitian  ini  disusun  dengan  tujuan  dapat  menghitung  jumlah penumpang  melalui  konsep People  Counting menggunakan  metode You  Only  Look  Once (YOLO) guna sistem kontrol suhu kereta. Penelitian ini dibangun menggunakan 1 kelas objek yaitu person dan algoritma YOLOv5, dimana metode tersebut merupakan metode deteksi objek dengan tingkat akurasi yang  tinggi.  Penelitian  ini  dirancang  dengan  bahasa  pemrograman  Python  dengan  platform  Google Colaboratory  dan  MQTT  untuk  protokol  penyimpanan  data  hasil  deteksi  penumpang.  Dataset  yang digunakan adalah penumpang dalam kereta sebanyak 1300 gambar. Model hasil training dan validasi memperoleh  mAP  99.63%,  presisi  95%,  recall  100%,  F1  score  97.5%,  dan average  IoU 79.96%. Kemudian,  model  diujikan  dan  memperoleh  mAP  99.35%,  presisi  95%, recall 99%,  dan F1 score 97%.  Penelitian  ini  menghasilkan  performa  sistem  yang  cukup  baik  dalam  mendeteksi  dan menghitung penumpang pada kereta.
Kata kunci: air conditioner, people counting , you only look once v5, sarana perkeretaapian

## Abstract
AC (Air Conditioner) is an air conditioning system that is  used anywhere, one of them on the train. Air  conditioning  is  also  a  major  factor  in  the  comfort  level  of  train  passengers.  However,  train  air conditioning currently can only be controlled manually from the driver's cabin so that the number of passengers does not affect the air conditioning temperature. What's more, the air conditioner absorbs 30% of the total power in the train. Therefore, this research was compiled with the aim of being able to  calculate  the  number  of  passengers  through  the  concept  of  people  counting  using  the  You  Only Look Once (YOLO) method for the train's temperature control system. This research was built using 1 object  class,  namely  person  and  the  YOLOv5  algorithm,  where  this  method  is  an  object  detection method with a high degree of accuracy. This research was designed using the Python programming language  with  the  Google  Colaboratory  platform  and  MQTT  for  the  data  storage  protocol  for passenger detection results. The dataset used is passengers in the train as many as 1300 images. The training  and  validation  results  model  obtained  a  99.63%  mAP,  95%  precision, 100%  recall,  97.5% F1  score,  and  79.96%  average  IoU.  Then,  the  model  was  tested  and  obtained  99.35%  mAP,  95% precision, 99% recall, and 97% F1 score. This research resulted in a fairly good system performance in detecting and counting passengers on trains.
Keywords: AC, people counting, you only look once v5, railways facilities
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
1 Pendahuluan Si r ste r m  pe r ndi r ngi r n  atau Ai r r  Condi r ti r one r r (AC) me r rupakan  te r knologi r yang  saat  i r ni r di r gunakan  dan di r butuhkan  di r manapun,  bai r k  rumah,  pe r rkantoran,  hi r ngga  transportasi r .  AC  mulai r banyak di r ke r mbangkan dalam si r si r fi r tur maupun be r ntuk. Upaya pe r nge r mbangan i r ni r guna me r ndapatkan suhu AC yang opti r mal se r hi r ngga tubuh manusi r a me r rasa nyaman. Sumbe r r utama be r ban pe r ndi r ngi r nan adalah dari r
radi r asi r matahari r langsung, konduksi r te r rmal ke r re r ta, pe r numpang, dan awak ke r re r ta. [1] Pe r numpang me r rupakan faktor te r rbe r sar yang me r mpe r ngaruhi r be r ban pe r ndi r ngi r nan pada ke r re r ta [2].
Banyak  se r di r ki r tnya  jumlah  pe r numpang  dalam  satu  ke r re r ta  me r nye r babkan  pe r rbe r daan  suhu  yang di r rasakan ole r h pe r numpang. Pada suhu yang sama de r ngan jumlah pe r numpang yang se r di r ki r t, te r ntunya akan  me r mbuat  pe r numpang  me r rasakan  hawa  sangat  di r ngi r n  dan  be r gi r tu  pula  se r bali r knya.  Suhu  udara be r rubah-ubah  atau  ti r dak  stabi r l  te r rse r but  me r mbuat  me r re r ka  ti r dak  nyaman.  Ole r h  kare r na  i r tu,  di r pe r rlukan suatu si r ste r m kontrol suhu be r rdasarkan jumlah pe r numpang yang ada dalam satu ke r re r ta te r rse r but. Se r lai r n i r tu, si r ste r m pe r ndi r ngi r nan pada ke r re r ta sudah me r nggunakan si r ste r m de r ngan kapasi r stas be r bas pe r ndi r ngi r nan se r be r sar 40,000 kcal/h de r ngan daya se r be r sar 18.7 kW  yang se r ti r daknya me r nye r rap kurang le r bi r h 30% dari r daya total ke r re r ta. Te r rle r bi r h lagi r , AC yang di r gunakan pada ke r re r ta saat i r ni r masi r h pada si r ste r m  konve r nsi r onal,  di r mana  ke r re r ta  dalam  kondi r si r apapun  AC  te r tap  me r nyala  dan  me r nye r mburkan pe r ndi r ngi r nan  yang  sama.  Te r ntunya,  hal  te r rse r but  kurang  e r fi r si r e r n  dalam  pe r nggunaan  daya  AC  ke r re r ta. Se r hi r ngga pe r rlu adanya kontrol suhu te r rse r but dapat me r nghe r mat si r ste r m daya yang ada di r ke r re r ta.
Salah  satu  cara  yang  dapat  di r gunakan  untuk  me r nghi r tung  jumlah  pe r numpang  adalah pe r ople r counti r ng . Dalam me r nge r mbangkan pe r ople r counti r ng di r gunakan me r tode r You Only Look Once r (YOLO)
v5. Si r ste r m pe r nde r te r ksi r me r tode r YOLOv5 te r rbukti r le r bi r h ce r pat dan akurat untuk me r nde r te r ksi r obje r k pada gambar atau ci r tra   se r hi r ngga   pali r ng   se r suai r ji r ka   di r te r rapkan   untuk re r al ti r me r pe r nde r te r ksi r an obje r k pada vi r de r o (Dadang I r skandar Mulyana dan M Ai r nur Rofi r k, 2022). YOLOv5 me r rupakan ve r rsi r te r rbaru dari r pe r mrograman YOLO yang se r be r lumnya [3]. Pada  pe r ne r li r ti r an  se r be r lumnya,  [4]  me r mbahas  me r nge r nai r pe r ople r counti r ng pada  transportasi r publi r k me r nggunakan  me r tode r YOLOv4.  Pe r ne r li r ti r an  i r ni r me r nggunakan  3  ske r nari r o  pe r lati r han  de r ngan  akurasi r te r rbai r k se r be r sar 72.68% dan 2 ske r nari r o pe r nguji r an de r ngan rata-rata akurasi r se r be r sar 69% dan 62%. Pe r ne r li r ti r an  i r ni r be r rtujuan  untuk  me r mbuat obje r ct  de r te r cti r on dalam  si r ste r m  kontrol  suhu  ke r re r ta be r rdasarkan  jumlah  pe r numpang  yang  te r rde r te r ksi r me r lalui r konse r p pe r ople r counti r ng .  Me r tode r yang di r usulkan  me r nggunakan  algori r tma  YOLOv5.  Banyak  se r di r ki r tnya  pe r numpang  yang  te r rde r te r ksi r akan me r me r ngaruhi r ki r ne r rja AC. Si r ste r m i r ni r akan me r mpe r rce r pat pe r ndi r ngi r nan dalam suatu ruangan de r ngan se r t poi r nt suhu  yang  sama  be r rdasarkan  jumlah  pe r numpang  yang  te r rde r te r ksi r .  Saat  te r rde r te r ksi r pe r numpang banyak,  maka  kalor  yang  di r se r rap  ole r h  AC  juga  akan  se r maki r n  banyak  se r hi r ngga  de r ngan  si r ste r m  i r ni r harapannya  se r be r lum  pe r numpang  me r rasa  ti r dak  nyaman,  di r lakukan  pe r rce r patan  dalam  pe r ndi r ngi r nan ke r re r ta de r ngan se r t poi r nt suhu yang te r lah di r atur. Pada akhi r rnya, nanti r akan te r rdapat pe r rbe r daan ki r ne r rja AC saat te r rde r te r ksi r jumlah pe r numpang banyak, se r di r ki r t, ataupun dalam ke r adaan ke r re r ta kosong. De r ngan me r ngatur  ki r ne r rja  dari r AC  se r de r mi r ki r an  rupa,  maka  harapannya  konsumsi r daya  AC  me r njadi r le r bi r h e r fi r si r e r n.

## 2 Tinjauan Literatur
Dalam pe r ne r li r ti r an i r ni r di r lakukan pe r rbandi r ngan dan pe r ngkaji r an te r rhadap pe r ne r li r ti r an-pe r ne r li r ti r an yang te r lah  di r lakukan  se r be r lumnya.  Pe r ne r li r ti r an  pe r rtama  yai r tu Pe r ople r Counti r ng  for  Publi r c  Transportati r ons Usi r ng You Only Look Once r Me r thod , di r mana pada jurnal i r ni r me r mbahas te r ntang si r ste r m pe r ople r counti r ng me r nggunakan i r mage r proce r ssi r ng YOLOv4  pada  transportasi r umum.  Data  hasi r l  pe r lati r han  di r dapatkan akurasi r te r rbai r k  se r be r sar  72,68%.  Se r me r ntara  pada  pe r nguji r an,  pe r nguji r an  de r ngan  ske r nari r o  pe r rtama de r ngan datase r t yang di r lati r h se r ndi r ri r di r dapatkan akurasi r se r be r sar 95%, se r dangkan untuk ske r nari r o ke r dua de r ngan datase r t re r smi r dari r COCO datase r t di r dapatkan akurasi r se r be r sar 90%. [4] Pe r ne r li r ti r an ke r dua adalah E r sti r mati r on of the r Numbe r r of Passe r nge r rs i r n a Bus Usi r ng De r e r p Le r arni r ng , me r mbahas  te r ntang  pe r nghi r tung  jumlah  pe r numpang  pada  bi r s  me r nggunakan  YOLOv3.  Si r mulasi r i r ni r me r ngkombi r nasi r kan antara me r tode r de r e r p le r arni r ng (YOLOv3) dan arsi r te r ktur CAE r . Di r gunakan 2 me r tode r kare r na  pe r nde r te r ksi r an  de r ngan  me r tode r YOLOv3  saja  ti r dak  akurat  dalam  me r nde r te r ksi r orang  di r kondi r si r
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
ke r rumunan  se r hi r ngga  di r pe r rlukan  arsi r te r ktur  CAE r untuk  me r ngukur  ke r padatan  dalam  bi r s.  Pada  hasi r l pe r nguji r an, di r dapatkan MAE r ( Me r an Absolute r E r rror ) dan RMSE r ( Root Me r an Square r d E r rror ) te r rke r ci r l pada me r tode r kombi r nasi r di r bandi r ngkan me r tode r tunggal. Hal i r ni r me r nunjukkan bahwa kombi r nasi r ke r dua me r tode r te r rse r but le r bi r h e r fe r kti r f dan akurat dalam me r nghi r tung jumlah pe r numpang bi r s. [5] Pe r ne r li r ti r an  ke r ti r ga  adalah  “I r mple r me r ntasi r De r te r ksi r Re r al  Ti r me r Klasi r fi r kasi r Je r ni r s  Ke r ndaraan  di r
I r ndone r si r a  Me r nggunakan  Me r tode r YOLOv5”,  yang  me r mbahas  te r ntang  algori r tma  YOLOv5  yang di r gunakan untuk me r nde r te r ksi r je r ni r s ke r ndaraan di r jalan raya. Pe r nuli r s me r nggunakan se r ki r tar 1300 datase r t be r rbe r ntuk  gambar  yang  di r klasi r fi r kasi r kan  dalam  be r rbagi r ke r las  ke r ndaraan.  Ni r lai r akurasi r yang di r dapatkan pada pe r ne r li r ti r an i r ni r se r be r sar 90%. [6] Pe r ne r li r ti r an  te r rakhi r r  yai r tu Comparati r ve r Analysi r s  of  YOLOv3,  YOLOv4  and  YOLOv5  for  Si r gn Language r De r te r cti r on ,  yang  me r mbahas  te r ntang  pe r rbandi r ngan  ki r ne r rja  antara  YOLOv3,  YOLOv4,  dan YOLOv5  dalam  pe r nde r te r ksi r an  bahasa  i r syarat.  Pe r ne r li r ti r an  i r ni r me r nggunakan  datase r t  be r rupa  2000 gambar.  Hasi r l  si r mulasi r YOLOv5  me r mi r li r ki r ni r lai r akurasi r ,  pre r si r si r ,  dan re r call te r rbai r k  di r bandi r ngkan me r tode r lai r nnya.  Se r lai r n  i r tu,  di r te r mukan  bahwa  YOLOv3  me r mbutuhkan  waktu runni r ng pali r ng  re r ndah dari r pada lai r nnya. [3]
Suhu Suhu  adalah  de r rajat  panas  atau  di r ngi r n  yang  di r ukur  be r rdasarkan  skala  te r rte r ntu  de r ngan me r nggunakan te r rmome r te r r. Satuan suhu yang bi r asa di r gunakan adalah de r rajat ce r lci r us (°C). Suhu juga bi r sa di r arti r kan se r bagai r suatu si r fat fi r si r ka dari r suatu be r nda yang me r nggambarkan e r ne r rgi r ki r ne r ti r k rata-rata dari r pe r rge r rakan  mole r kul-mole r kul.  De r ngan  suhu,  manusi r a  dapat  me r nge r tahui r dan  me r nge r mbangkan suatu  i r nformasi r dan  suhu  di r ukur  untuk  di r gunakan  di r banyak  ke r butuhan  se r pe r rti r pe r rtani r an,  farmasi r , kli r matologi r , ge r ofi r si r ka, dan lai r nnya. Manusi r a te r ntunya me r mi r li r ki r be r be r rapa vari r asi r suhu tubuh me r re r ka. Kondi r si r i r ni r yang me r njadi r kan apakah  suhu  te r rse r but  se r suai r de r ngan  suhu  tubuh  me r re r ka  se r hi r ngga  tubuh  dapat  me r nge r nali r nyaman ti r daknya kondi r si r te r rse r but. Kondi r si r ke r nyamanan te r rmal bagi r manusi r a adalah se r bagai r be r ri r kut: a. Te r mpe r ratur i r nti r tubuh manusi r a: konstan 37°C b. Te r mpe r ratur pada kuli r t manusi r a: be r rvari r asi r dari r 20°C – 40°C c. Te r mpe r ratur kuli r t > 45°C atau < 18°C akan me r ni r mbulkan e r fe r k buruk bagi r tubuh. Me r lalui r Pe r raturan Me r nte r ri r Pe r rhubungan Nomor PM.17 Tahun 2011 te r ntang Standar, Tata Cara Pe r nguji r an  dan  Se r rti r fi r kasi r Ke r layakan  Ge r rbong,  di r nyatakan  bahwa  te r mpe r ratur  pada  ke r re r ta  yang di r le r ngkapi r de r ngan AC adalah 22 – 26°C de r ngan ke r ce r patan udara maksi r mal 0,5 m/de r ti r k.

## You Only Look Once (YOLO)
Algori r tma You Only Look Once r (YOLO) adalah algori r tma pe r nde r te r ksi r an obje r k re r al-ti r me r de r ngan ti r ngkat akurasi r yang ti r nggi r . Cara ke r rja pe r nde r te r ksi r an obje r k pada YOLO di r adopsi r dari r Jari r ngan Saraf Ti r ruan (JST). Pada se r ti r ap gri r d ce r ll akan me r mpre r di r ksi r boundi r ng box dan me r nghasi r lkan ni r lai r pe r r ke r las.
Pada  se r ti r ap boundi r ng  box me r mi r li r ki r nama  ke r las,  pusat  koordi r nat  x,  pusat  koordi r nat  y,  le r bar  se r l  (w), ti r nggi r se r l  (h),  dan  ni r lai r confi r de r nce r .  Ni r lai r confi r de r nce r i r ni r akan  me r nyatakan  ti r ngkat  ke r akurasi r an pe r nde r te r ksi r an. Pe r rtama,  i r nput  ci r tra  akan  di r e r ktraksi r awal  hi r ngga  ukurannya  me r njadi r 448x448x3.  Se r lanjutnya ci r tra akan di r masukkkan ke r dalam backbone r YOLO hi r ngga gambar di r prose r s e r kstraksi r me r njadi r ukuran yang  le r bi r h  ke r ci r l  agar  pe r nge r nalan  obje r k  le r bi r h  mudah.  Dalam  prose r s  e r kstraksi r te r rdapat convoluti r onal laye r rs ( gri r d  ce r ll )  dan pooli r ng  laye r rs (pe r mfi r lte r r gri r d  ce r ll ).  Hasi r l  dari r fe r ature r s  e r xtractor ,  akan di r masukkan dalam ne r ck YOLO untuk di r gabungkan hasi r l fi r tur e r kstraksi r nya dan me r lakukan skala ci r tra se r be r lum di r ki r ri r mkan ke r he r ad . Pada ne r ck , mulai r te r rde r te r ksi r banyak boundi r ng box yang muncul. Se r te r lah dari r ne r ck YOLO, masuk ke r he r ad YOLO di r mana di r dalamnya ci r tra di r de r te r ksi r masuk pada ke r las obje r k mana  be r rdasarkan  hasi r l boundi r ng  box .  Te r rakhi r r,  YOLO  me r nggunakan  NMS  ( Non-Maxi r mum Suspe r nsi r on )  untuk  me r mbe r rsi r hkan boundi r ng  box yang  ti r dak  te r rpakai r .  Hanya boundi r ng  box de r ngan ni r lai r confi r de r nce r te r rti r nggi r yang  akan  ada  pada  akhi r r  hasi r l  de r te r ksi r . Boundi r ng  box te r rse r but  di r se r but se r bagai r kotak pre r di r ksi r .
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Arsitektur YOLOv5
You Only Look Once (YOLO) v5
Algori r tma YOLO me r mi r ki r be r be r rapa ve r rsi r , mulai r dari r YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, hi r ngga  YOLOv5  dan  masi r h  te r rus  be r rke r mbang  saat  i r ni r .  Pe r ne r li r ti r an  i r ni r akan  me r nggunakan  YOLOv5. Namun,  se r be r lum  me r mbahas  te r ntang  YOLOv5,  pe r nti r ng  untuk  me r nge r tahui r te r ntang  YOLOv5  se r rta pe r rbe r daannya  de r ngan  YOLO  ve r rsi r se r be r lum.  Tabe r l  1  me r rupakan  tabe r l  pe r rbandi r ngan  arsi r te r ktur be r be r rapa ve r rsi r YOLO. Tabel 1. Perbandingan arsitektur YOLO versi 1 sampai dengan versi 5 Versi Backbone Neck Head YOLOv1 Darkne r t - - YOLOv2
Darkne r t 19 - - YOLOv3 Darkne r t-53 Fe r ature r Pyrami r d Ne r twork (FPN) YOLO Laye r r YOLOv4 CSP Darkne r t-53 (Cross Stage r Parti r al Ne r twork) SPP (Spasi r al Pyrami r d Pooli r ng) dan PANe r t (Path Aggre r gati r on Ne r twork) YOLO Laye r r YOLOv5 CSP Darkne r t-53 PANe r t YOLO Laye r r Arsi r te r ktur  YOLOv5  me r nggunakan backbone r Cross  Stage r Parti r al  Ne r twork (CSPNe r t)  pada
Darkne r t atau  bi r asa  di r se r but CSP  Darkne r t53 sama  se r pe r rti r yang  di r gunakan  pada  YOLOv4  guna me r nge r kstraksi r fi r tur. CSP  Darkne r t53 me r rupakan  arsi r te r ktur  pe r nggabungan  antara De r nse r Ne r twork
(pe r nggabungan  kotak  pre r di r ksi r obje r k  de r ngan  output  se r cara  be r rsamaan)  de r ngan Darkne r t53 .  Be r rbe r da de r ngan Darkne r t53 yang  di r mi r li r ki r YOLOv3, CSP  Darkne r t53 me r lakukan  pe r mrose r san  i r nput  le r bi r h me r ndalam,  me r ni r ngkatkan  akurasi r ,  dan  me r mbantu  me r njaga  ke r halusan  fi r tur  se r be r lum  di r masukkan  ke r lapi r san yang le r bi r h me r ndalam. Se r lanjutnya, gambar di r te r ruskan me r lalui r ne r ck Path Aggre r gati r on Ne r twork (PANe r t) guna me r mfusi r fi r tur. PANe r t akan me r nggabungkan hasi r l e r kstraksi r fi r tur dari r backbone r . PANe r t me r ngadopsi r cara ke r rja Fe r ature r Pyrami r d  Ne r twork (FPN)  yang  me r nggabungkan  dari r buti r ran  te r rke r ci r l  ke r te r rbe r sar  se r hi r ngga me r ni r ngkatkan  akurasi r lokasi r obje r k.  Be r danya  de r ngan  FPN,  PANe r t  me r mi r li r ki r lapi r san  si r ngkat di r bandi r ngkan FPN. Langkah te r rakhi r r adalah pada he r ad YOLO laye r r guna me r nghasi r lkan output pre r di r ksi r . Pada he r ad te r rdapat  3  ke r luaran  fi r tur  be r rdasarkan  hasi r l multi r -laye r r  de r te r ctor untuk  me r mbantu  me r ni r ngkatkan pre r di r ksi r obje r k ke r ci r l hi r ngga be r sar se r cara e r fi r si r e r n.

## Message Queuing Telemetry Transport
Me r ssage r Que r ui r ng Te r le r me r try Transport atau MQTT me r rupakan protokol komuni r kasi r I r nte r rne r t of Thi r ngs (I r oT)  yang  dapat moni r tori r ng si r ste r m  jarak  jauh  me r lalui r apli r kasi r pada  pe r rangkat  e r le r ktroni r k se r pe r rti r te r le r pon  se r lule r r  ataupun  laptop.  MQTT  me r nggunakan  pri r nsi r p publi r sh/subscri r be r dari r be r rbagai r pe r rangkat atau program yang di r hubungkan me r lalui r suatu broke r r. MQTT me r mi r li r ki r ke r unggulan yai r tu protokol  pe r san  sangat  ri r ngan  ( li r ghtwe r i r ght )  dan low  late r ncy .  MQTT  me r mi r ni r malkan  jumlah byte r s
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
se r buah  jalur  dan  pe r nggunaan  daya  yang  re r ndah.  Pada  apli r kasi r MQTT mobi r le r ,  te r rdapat  hasi r l pe r ngolahan data suatu program atau pe r rangkat yang te r rsambung broke r r se r hi r ngga data te r rse r but dapat di r pantau dan di r si r mpan. 3 Metode Penelitian Pada  pe r ne r li r ti r an  i r ni r di r gunakan  je r ni r s  pe r ne r li r ti r an  dan  pe r nge r mbangan  de r ngan  me r nge r mbangkan si r ste r m  AC  pada  ke r re r ta  yang  saat  i r ni r me r nggunakan  me r tode r YOLOv5  dalam  pe r nde r te r ksi r an  obje r k de r ngan ke r las “pe r rson” pada ke r re r ta. Gambar 2 me r rupakan tahapan pe r ne r li r ti r an, pe r ngolahan, dan anali r si r s data yang akan di r gunakan untuk me r nye r le r sai r kan si r ste r m pe r ople r counti r ng .
Gambar 2. Diagram alur penelitian dan pemrograman Alat dan Bahan
Pe r ne r li r ti r an  i r ni r di r lakukan  me r nggunakan  laptop  de r ngan  spe r si r fi r kasi r se r pe r rti r pada  Tabe r l  2  dan spe r si r fi r kasi r software r pada Tabe r l 3.
Tabel 2. Spesifikasi hardware
Aspek Spefisikasi Proce r ssor I r nte r l® Core r ™ i r 5-10210U CPU @1.60GHz 2.10 GHz RAM 8.00 GB Storage r 512 GB SSD NVME r Graphi r cs Card I r nte r l UHD Graphi r cs 620 Ope r rati r ng Syste r m Wi r ndows 10 Home r Si r ngle r Language r Tabel 3. Spesifikasi software Aspek Software Bahasa Pe r mrograman Python ve r rsi r 3.9.1 Software r Labe r li r ng Data Roboflow Software r Trai r ni r ng dan Te r sti r ng Data Google r Colaboratory Software r Pe r nampi r l dan Pe r nyi r mpanan Data MQTT
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Diagram Blok Sistem
Di r agram  blok  si r ste r m  dapat  di r li r hat  pada  Gambar  3,  di r mana li r ve r we r bcam pada  laptop  adalah kame r ra yang di r gunakan dalam pe r ngambi r lan data pe r rge r rakan pe r numpang pada ke r re r ta se r cara re r al ti r me r . Pe r nggunaan li r ve r we r bcam pada laptop di r pi r li r h kare r na program algori r tma YOLOv5 be r rada pada laptop te r rse r but dan program be r lum dapat di r konfi r gurasi r de r ngan kame r ra lai r n, se r pe r rti r I r P cam, CCTV, dan lai r n se r bagai r nya.  Data  di r atur  untuk  di r ki r ri r mkan  se r ti r ap  30  me r ni r t  se r kali r pada  protokol  I r oT.  Si r ste r m pe r nampi r lan dan pe r nyi r mpanan data te r rse r but akan me r nggunakan MQTT ( Me r ssage r Que r ui r ng Te r le r me r try Transport ).  Pe r mi r li r han  protokol  MQTT  kare r na  MQTT  te r rmasuk  protokol  komuni r kasi r ri r ngan  yang banyak  di r gunakan.  MQTT  dapat  te r rhubung  de r ngan  Google r Colab  de r ngan  mudah.  Se r lai r n  i r tu,  data dapat di r - moni r tori r ng jarak jauh de r ngan mudah me r lalui r pe r rangkat se r pe r rti r laptop dan te r le r pon se r lule r r.
Gambar 3. Diagram blok sistem
Perancangan Desain Sistem
Pe r ne r mpatan  kame r ra  laptop  be r rada  pada  ke r ti r nggi r an  1.8  hi r ngga  2  me r te r r  dari r lantai r ke r re r ta.  pada pe r ne r li r ti r an  i r ni r di r pi r li r h  ke r ti r nggi r an  2  me r te r r  dari r lantai r ke r re r ta  se r bab  de r ngan  ke r ti r nggi r an  te r rse r but  dapat me r njangkau se r te r ngah dari r panjang ke r re r ta. Hal te r rse r but te r ntunya be r rpe r ngaruh pada jangkauan de r te r ksi r pe r numpang  yang  ada.  Kare r na  hanya  dapat  me r njangkau  se r te r ngah  dari r panjang  ke r re r ta,  maka di r butuhkan 2 kame r ra untuk me r nde r te r ksi r ke r se r luruhan are r a pada ke r re r ta. Be r ri r kut me r rupakan pe r rhi r tungan jangkauan kame r ra be r se r rta de r sai r n pe r ne r mpatannya yang di r tunjukkan pada Gambar 4.
𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑢𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 = √(𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑘𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎) 2 + ( 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑔𝑒𝑟𝑏𝑜𝑛𝑔 2 ) 2 (3.1)
𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑢𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 = √(2 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟) 2 + ( 20 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 2 ) 2
𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑢𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 = √(2 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟) 2 + (10 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟) 2
𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑢𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 = √4 + 100 𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑢𝑎𝑛 𝑘𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 = √104   ≈ 10,2 𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟
Gambar 4. Desain penempatan kamera
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada  bab  i r ni r akan  me r nje r laskan  me r nge r nai r prose r s  dari r pe r mbuatan  si r ste r m  de r te r ksi r “pe r rson”  se r rta si r ste r m AC pada ke r re r ta api r yang di r lakukan. Prose r s pe r mbuatan i r ni r me r li r puti r hasi r l trai r ni r ng de r te r ksi r ke r las “pe r rson”, hasi r l te r sti r ng mode r l pe r ople r counti r ng , dan hasi r l te r sti r ng ke r se r luruhan si r ste r m pe r ople r counti r ng . Tujuan  dari r te r sti r ng te r rse r but  adalah  untuk  me r nge r tahui r pe r rforma  mode r l  dari r hasi r l trai r ni r ng ke r ti r ka di r uji r kan  pada  gambar  yang  me r mi r li r ki r ke r adaan  be r rbe r da  dan  se r cara re r al  ti r me r .  Acuan  pe r ni r lai r an  yang di r gunakan pada te r sti r ng adalah ni r lai r akurasi r yang di r dapatkan.
4.1.  Pelabelan Dataset
Ke r las  yang  di r gunakan  pada  pe r ne r li r ti r an  i r ni r adalah  “pe r rson”.  Hasi r l  dari r pe r labe r lan  i r ni r be r rupa data de r ngan kode r ke r las, koordi r nat pusat labe r l (x dan y), le r bar ( wi r dth ), dan ti r nggi r ( he r i r ght ) dari r se r ti r ap ci r tra. Datase r t yang di r ambi r l pada pe r ne r li r tan kali r i r ni r se r jumlah 1300 gambar be r rupa gambar pe r numpang ke r re r ta.  Datase r t  juga  di r be r ri r kan  pe r rlakukan pre r -proce r ssi r ng se r be r lum  di r olah  dalam  program.  Namun, pada  pe r ne r li r ti r an  i r ni r augme r ntasi r ti r dak  di r te r rapkan  kare r na  datase r t  sudah  se r suai r .  Gambar  5  me r rupakan prose r s pe r labe r lan ci r tra de r ngan ke r las “pe r rson”.
Gambar 5. Proses pelabelan dataset
4.2.  Hasil Training dan Validasi Dataset 2 Trai r ni r ng dan  vali r dasi r mode r l  me r nggunakan  datase r t  yang  sudah  di r labe r li r se r be r lumnya.  Mode r l te r lah di r lati r h me r nggunakan 912 gambar dan mode r l di r vali r dasi r de r ngan 256 gambar. Te r rdapat be r be r rapa parame r te r r  konfi r gurasi r si r ste r m  yang  di r atur  pada  prose r s trai r ni r ng dan  vali r dasi r .  Tabe r l  4  me r rupakan pe r ngaturan  parame r te r r  konfi r rgurasi r si r ste r m  yang  di r gunakan  pada  prose r s trai r ni r ng dan  vali r dasi r mode r l.
Output dari r prose r s trai r ni r ng dan vali r dasi r be r rupa we r i r ghts fi r le r yang di r gunakan pada te r sti r ng mode r l.
Tabel 4. Parameter konfigurasi
Parameter Konfigurasi Sistem Nilai Batch si r ze r 64 Sub di r vi r si r ons 64 Channe r ls 3 Le r arni r ng rate r 0.001 Max batche r s 2000 Wi r dth x he r i r ght 416 x 416 Trai r ni r ng me r nggunakan thre r shold =  0.5,  mode r l  me r mpe r role r h  mAP  ( me r an  Ave r rage r Pre r ci r si r on ) te r rbai r k se r be r sar 0.9963 atau 99.63%, se r pe r rti r yang di r tunjukkan pada Gambar 6. Se r lai r n mAP, parame r te r r pe r rforma  lai r n  dari r hasi r l trai r ni r ng se r pe r rti r pre r ci r si r on , re r call ,  F1- score r ,  dan I r oU.  Be r ri r kut  me r rupakan
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabe r l  5  yang  me r nunjukkan  parame r te r r  pe r rforma trai r ni r ng dan  vali r dasi r dalam  pe r nde r te r ksi r an  obje r k me r nggunakan me r tode r YOLOv5.
Gambar 6. Grafik training dataset
Tabel 5. Performa training dan validasi sistem YOLOv5
mAP Precission Recall F1-score Average IoU Average Loss 99.63% 95%
100% 97% 79.96% ± 1.9
Se r lai r n  i r tu,  pada  prose r s trai r ni r ng dan  vali r dasi r juga  di r dapatkan confusi r on  matri r x se r bagai r ni r lai r yang me r nunjukkan se r be r rapa bai r k ki r ne r rja si r ste r m. Dari r matri r x i r ni r , dapat di r hi r tung dan di r e r valuasi r ni r lai r pe r rforma  ki r ne r rja  si r ste r m  be r rdasarkan  ni r lai r True r Posi r ti r ve r ,  False r Posi r ti r ve r , dan False r Ne r gati r ve r .  Hasi r l confusi r on matri r x dapat di r li r hat pada Tabe r l 6.
Tabel 6. Confusion matrix training dan validasi sistem YOLOv5
True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) 473 24 2
4.3.  Hasil Testing Dataset
Te r sti r ng mode r l  di r lakukan  me r nggunakan  dua  cara,  yai r tu  se r cara re r al  ti r me r dan non re r al  ti r me r . Te r sti r ng se r cara re r al  ti r me r di r lakukan  me r nggunakan li r ve r we r bcam ,  bai r k capture r otomati r s  maupun li r ve r we r bcam vi r de r o . Gambar 7 me r rupakan gambar hasi r l te r sti r ng se r cara re r al ti r me r si r ste r m YOLOv5. Te r sti r ng non re r al  ti r me r di r lakukan  de r ngan  me r nggunakan  potongan  gambar te r st yang  di r ambi r l  se r cara  acak  dari r pe r numpang ke r re r ta. Mode r l akan di r uji r de r ngan 132 gambar. Gambar 8 me r rupakan gambar hasi r l te r sti r ng se r cara re r al ti r me r dan non re r al ti r me r si r ste r m YOLOv5.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 7. Hasil testing real time sistem YOLOv5
Gambar 8. Hasil testing non real time sistem YOLOv5
Hasi r lnya, akurasi r rata-rata si r ste r m dalam me r nde r te r ksi r obje r k adalah se r be r sar 81.4% de r ngan akurasi r te r rti r nggi r di r dapatkan  100%.  Faktor  yang  sangat  me r me r ngaruhi r ke r be r rhasi r lan  si r ste r m  de r te r ksi r i r ni r adalah posi r si r duduk pe r numpang dan se r be r rapa jauh posi r si r pe r numpang te r rse r but dari r kame r ra de r te r ksi r . Hasi r l  pe r nguji r an  me r nunjukkan  bahwa  mode r l  YOLOv5  me r mbe r ri r kan  akurasi r yang  cukup ti r nggi r ke r ti r ka me r nde r te r ksi r pe r numpang ke r re r ta. Namun, me r ski r de r mi r ki r an masi r h te r rdapat pe r numpang yang ti r dak te r rde r te r ksi r di r kare r nakan  datase r t  yang  kurang  pre r si r si r .  Kurang  pre r si r si r nya  datase r t  di r se r babkan  ole r h pe r ngambi r lan data yang re r al ti r me r saat ke r re r ta be r rjalan.

## 4.4.  Hasil Testing Sistem People Counting
Te r sti r ng si r ste r m  me r rupakan  pe r nguji r an  yang  di r lakukan  si r ste r m  se r cara  ke r se r luruhan,  arti r nya pe r nguji r an  i r ni r sudah  me r nggunakan  algori r tma  YOLOv5  yang  sudah  me r me r nuhi r pe r rforma  yang di r i r ngi r nkan se r be r lumnya dan di r tambah de r ngan program pe r ople r counti r ng be r se r rta protokol I r oT MQTT.
Si r ste r m akan me r nghi r tung banyaknya obje r k ke r las “pe r rson” yang ada pada frame r dan hasi r l pe r rhi r tungan obje r k akan di r ki r ri r mkan pada pe r rangkat se r ti r ap 30 me r ni r t se r hi r ngga dapat di r - moni r tori r ng se r cara re r al ti r me r dan jarak jauh. Te r sti r ng si r ste r m i r ni r sama se r pe r rti r te r sti r ng se r be r lumnya, di r mana di r bagi r me r njadi r dua cara, yai r tu se r cara re r al ti r me r dan non re r al ti r me r . Gambar 9 me r rupakan gambar hasi r l te r sti r ng si r ste r m se r cara re r al
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
ti r me r si r ste r m YOLOv5. Gambar 10 me r rupakan gambar hasi r l te r sti r ng se r cara non re r al ti r me r si r ste r m pe r ople r counte r r .
Gambar 9. Hasil testing real time sistem people counter
Gambar 10. Hasil Testing Non Real Time Sistem People Counter
MQTT  pada  si r ste r m  i r ni r di r gunakan  se r bagai r alat moni r tori r ng data pe r ople r counti r ng .  Data di r pe r role r h  langsung  dari r program  yang  di r ki r ri r mkan  se r ti r ap  30  me r ni r t  se r kali r .  Pe r ngi r ri r man  data  di r atur  30 me r ni r t  se r kali r kare r na  pe r rpi r ndahan  pe r numpang  ke r re r ta  yang  ti r dak  si r gni r fi r kan,  pe r numpang  ke r re r ta ce r nde r rung  hanya  duduk  di r te r mpatnya  saat  be r rada  di r dalam  ke r re r ta.  MQTT  yang  me r nunjukkan  data hasi r l pe r rhi r tungan jumlah pe r numpang dari r pe r nguji r an si r ste r m di r atas dapat di r li r hat pada Gambar 11.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 11. MQTT sistem people counter

## 5 Kesimpulan
Algori r tma YOLOv5 di r gunakan dalam me r nde r te r ksi r pe r numpang dan hasi r l de r te r ksi r te r rse r but di r hi r tung de r ngan  si r ste r m pe r ople r counti r ng .  Be r rdasarkan  hasi r l trai r ni r ng ,  vali r dasi r ,  dan te r sti r ng mode r l,  algori r tma YOLOv5  cukup  bai r k  dalam  me r nde r te r ksi r dan  me r nghi r tung  pe r numpang  pada  ke r re r ta  de r ngan  ke r las “pe r rson”  yang  di r lati r h  se r ndi r ri r pada  pe r ne r li r ti r an  i r ni r .  Pada  prose r s trai r ni r ng dan  vali r dasi r me r mi r li r ki r mAP se r be r sar  99.63%  de r ngan  pre r si r si r 95%, re r call 100%,  dan ave r rage r I r oU 79.24%.  Pada  prose r s te r sti r ng me r mi r li r ki r mAP se r be r sar 99.35% de r ngan pre r si r si r 95%, dan re r call 99%. Jumlah pe r numpang hasi r l de r te r ksi r YOLOv5 di r ke r re r ta di r gunakan untuk me r ngatur s e r t poi r nt pe r rse r ntase r ai r r flow . Range r jumlah pe r numpang akan  me r me r ngaruhi r pe r rse r ntase r ai r r  flow dari r AC  ke r re r ta.  Ji r ka  ti r dak  ada  pe r numpang  yang  te r rde r te r ksi r , maka ai r r  flow yang  be r ke r rja  adalah  0%  atau dapat di r asumsi r kan  AC dalam  ke r adaan mati r .  Se r dangkan ji r ka  ada  pe r numpang  di r range r 1-12  orang,  maka  AC  akan  me r nghe r mbuskan  udara  se r be r sar  20%  (0.1 m/s) de r ngan suhu se r t poi r nt 26°C; dan se r te r rusnya.

## Referensi
[1] K.  Azhar,  I.  Santoso  dan  Y.  Soetrisno,  “Implementasi  deep  learning  menggunakan  Metode convolutional neural network dan Algoritma Yolo Dalam Sistem Pendeteksi Uang Kertas Rupiah Bagi Penyandang low vision,” TRANSIENT, Vol. %1 dari %210, No.3, p. 502, 2021.
[2]   M.  S.  Coronel  C,  “ Database  Systems : Design,  Implementation ,  &  M anagement.  Cengage Learning ,” 2016.
[3]   A.  Sahla,  “ Comparative  Analysis  of  YOLOv3,  YOLOv4  and  YOLOv5  for  Sign  Language Detection ,” IJARIE, vol. 7, pp. 2395-2398, 2021.
[4]   T. Kusuma, K. Usman dan S. Saidah, “ People Counting For Public Transportations Using You Only  Look  Once  Method ,” Jurnal  Teknik  Informatika  (JUTIF), Vol.  %1  dari  %22,  No.1,  pp. 2723-3871, 2021.
[5]   Y.  W.  Hsu,  Y.  Chen  dan  j.  Perng,  “ Article  Estimation  of  the  Number  of  Passengers  in  a  Bus Using Deep Learning ,” 2020.
[6]   D.  Mulyana  dan  M.  Rofik,  “Implementasi  Deteksi Real  Time  Klasifikasi Jenis  Kendaraan  Di Indonesia Menggunakan Metode  YOLOV5,” Jurnal  Pendidikan  Tambusai, Vol.  %1  dari  %26,
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1356-1367
No.3, pp. 13971-13982, 2022.
[7]   H. Tohari, Analisis Serta Perancangan Sistem Informasi Melalui Pendekatan UML, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2014.
[8]   Kusrini  dan  A.  Kristanto,  Tuntunan  Praktis  Membangun  Sistem  Informasi  Akuntansi  dengan Visual Basic dan SQL Server, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[9]   A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2013.
[10]  F. Ilmiajayanti dan D. I. K. Dewi, “Persepsi Pengguna Taman Tematik Kota Bandung Terhadap Aksesibilitas Dan Pemanfaatannya,” RUANG, Volume 1, Nomor 1, 2015 ISSN: 2356-0088, p. 23, 2015.
[11]  T.  Hidayat  dan  F.  Restu,  “ Design  Development  Of  Railway  Air  Conditioning  System  by PT. INKA (PERSERO),” Jurnal Penelitian Transportasi Darat, vol. 19, pp. 13-36, 2017.
[12]  U.  Nepal  dan  H.  Eslamiat,  “ Comparing YOLOv3,  YOLOv4  and  YOLOv5 for  Autonomous Landing Spot Detection in Faulty UAVs” .
[13]  K. Geraldy dan C. Lubis, “Pendeteksian Dan Pengenalan Jenis Mobil Menggunakan Algoritma You  Only  Look  Once  dan Convolutional  Neural  Network ,” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem Informasi.
[14]  D.  Thuan,  “ Evolution  of  Yolo  Algorithm  And  Yolov5 : The  State-of-The-Art  Object  Detection Algorithm ”.
[15]  W. Novtian, B. Suyitno dan R. Hermawan, “Optimasi Sistem Pengkondisian Udara pada Kereta Rel Listrik,” Jurnal Teknik Mesin, 2017.
[16]  G. Johanssen, “Human-Machine Interaction,” EOLSS, vol. 21.
[17]  Nife, Nadia, Chtourou dan Mohammed, “Improved Detection and Tracking of Objects Based on a Modified  Deep  Learning  Model (YOLOv5),” International  Journal  of  Interactive  Mobile Technologies (iJIM), vol. 17, p. 19, 2023.
[18]  A. Khalfaoi, A. Badri dan I. E. Mourabit, “An improved YOLOv5 for real-time human detection in,”  Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer  Science, vol.  32,  pp.  1078- 1086, 2023.