## Desain Model Sistem Keamanan Berbasis Kamera Dengan Image Enhancement Algorithm
Phie Chyan 1 , Adi Chandra Syarif 1 , Sean Coonery Sumarta 1 , Fransiskus Eduardus Daromes 2
1 Fakultas Teknologi Informasi,  Universitas Atma Jaya Makassar, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis,  Universitas Atma Jaya Makassar, Indonesia

## Abstrak
Keamanan  merupakan  faktor  pendukung  terciptanya  ketertiban  dan  stabilitas  dalam  lingkungan  sosial.  Permasalahan keamanan lingkungan terkait dengan upaya yang dilakukan untuk menghindari dan mengatasi terjadinya tindak kriminal dalam masyarakat dan saat ini berkat kemajuan teknologi informasi dan komunikasi, fungsi pengamanan dan pengawasan lingkungan dapat  didukung  dengan  bantuan  teknologi  untuk  mempermudah  kerja  manusia.  Sistem  keamanan  yang  dikembangkan ditunjang dengan perangkat lunak pengolahan citra digital untuk mengolah citra hasil snapshot maupun rekaman dari kamera sistem  dengan  tujuan  meningkatkan  kualitas  visual  citra  untuk  kepentingan  analisis  dan  bukti digital forensik  yang  dapat digunakan  dalam  penegakan  hukum  terkait  tindak  kriminalitas.  Hasil  akhir  adalah  suatu  inovasi  produk  perangkat  sistem keamanan  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  masyarakat  dalam  berbagai  keperluan  terkait  dengan  kegiatan  pengamanan  dan pengawasan.
Kata  Kunci: Image  enhancement,  Bee  Colony  Algorithm,  domain  spatial  transformation,  image  Processing,  histogram enhancement , histogram equalization

## Abstract
Security is a supporting factor in creating order and stability in the social environment. The issue of environmental security is related to efforts made to avoid and overcome criminal acts in society and now thanks to the advancement of information and communication technology, the function  of safeguarding and controlling the  environment  can be supported by the  help  of technology  to  facilitate  human  work.  The  security  system  developed  is  supported  by  digital  image  processing  software  to process snapshot and recorded images from system cameras with the aim of improving the quality of visual images for the sake of analysis and digital forensic evidence that can be used in law enforcement related to criminal acts. The end result is a product innovation security system that can be utilized by the community in various needs related to security and supervision activities.
Keywords :  Image  enhancement,  Bee  Colony  Algorithm,  spatial  transformation  domain,  image  Processing,  histogram enhancement, histogram equalization

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  pembangunan  daerah  perkotaan  menghadirkan  suatu  konsekuensi  yakni  meningkatnya  tindak kriminalitas, hal ini disebabkan adanya perubahan-perubahan pada kondisi sosial masyarakat yang terjadi secara tidak  merata  sehingga  meningkatkan  potensi  benturan  antar  anggota  masyarakat  bila  tidak  ditangani  dengan pendekatan  yang  tepat  [1].  Tingginya  potensi  ancaman  keamanan  yang  dihadapi  masyarakat  dapat  dilihat  dari berbagai  aksi  kriminalitas  yang  terjadi  dan  beritanya  menghiasi  beragam  media  massa  sehari-hari.  Dalam menghadapi  fenomena  ini  sebagian  masyarakat  termasuk  pemerintah  dan  kepolisian  memanfaatkan  kemajuan teknologi informasi dan komunikasi dengan menggunakan berbagai perangkat sistem keamanan untuk mencegah dan mengantisipasi terjadinya tindak kriminal.
Sistem  kamera  keamanan  berbasis  jaringan  CCTV  (Closed  Circuit  Television)  merupakan  sistem keamanan  yang  paling  banyak  dimanfaatkan  oleh  masyarakat  untuk  berbagai  keperluan  seperti  pencegahan kriminalitas (detterence effect), pengawasan, peningkatan kinerja dan penyediaan bukti kejadian [2]. Pemanfaatan CCTV secara luas kini dapat dilihat di berbagai pusat bisnis hingga ke rumah-rumah hunian masyarakat, termasuk CCTV yang dioperasikan oleh pemerintah kota dan institusi kepolisian untuk memantau suasana kota dan trafik lalu  lintas.  Dalam  tinjauan  ilmu  keamanan  sistem,  CCTV  merupakan  sistem  keamanan  pasif  karena  dalam operasionalnya CCTV membutuhkan manusia sebagai tenaga operator yang melakukan pengawasan secara aktif terhadap  area  yang  diawasi,  terlebih  lagi  CCTV  biasanya  lebih  banyak  digunakan  sebagai  penyedia  alat  bukti melalui media rekaman citra bergerak setelah berlangsungnya suatu peristiwa tindak kriminal [3]. Rekaman citra bergerak  dan  tidak  bergerak  yang  dihasilkan  oleh  CCTV  kadangkala  berkualitas  rendah,  mengalami  distorsi sehingga cukup menyulitkan untuk dijadikan sebagai alat investigasi dan alat bukti.
Sistem keamanan aktif mempunyai beberapa keunggulan. Selain mempunyai manfaat yang sama seperti sistem  keamanan  pasif,  sistem  keamanan  model  ini  memberikan  manfaat  tambahan  dalam  mengintersep  atau memberikan informasi secara real time terhadap potensi tindak kriminalitas yang terjadi. Sebagai ilustrasi ketika suatu rumah atau gedung yang dilengkapi sistem keamanan aktif dibobol oleh pelaku kriminal, pemilik properti dapat  mengetahui  secara  langsung  tepat  ketika  kejadian  tersebut  akan  atau  sedang  berlangsung  dan  dapat mengambil  tindakan  yang  dibutuhkan  untuk  menghadapinya  dan  ini  dilakukan  melalui  otomasi  sistem  tanpa
melibatkan manusia sebagai tenaga operator pengawas sistem.
Penelitian ini dilaksanakan guna merancang-bangun suatu sistem keamanan aktif berbasis kamera cerdas dengan  algoritma  peningkatan  citra  (image  enchancement)  berbasis  Bee  Colony  algorithm.  Sistem  kamera keamanan  cerdas  yang  akan  dikembangkan  merupakan  sistem  jaringan  kamera  pengawas  yang  memanfaatkan jaringan internet berpita lebar (broadband internet connection) untuk pengendaliannya dan mempunyai perangkat lunak  khusus  yang  akan  dikembangkan  untuk  meningkatkan  prosedur  keamanan  aktif.  Algoritma  peningkatan kualitas  citra  diterapkan  sebagai  bagian  dari  fitur  perangkat  lunak  guna  mengatasi  salah  satu  kelemahan  dari rekaman  CCTV  konvensional  yang  dalam  beberapa  kasus,  citra  yang  dihasilkan  sangat  buram  dan  terdistorsi, mempunyai resolusi dan detail yang rendah, sehingga kurang memadai digunakan sebagai barang bukti terhadap tindak  kejahatan.  Bee  Colony  Algorithm  merupakan  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  proses  image enhancing and restoration, yaitu suatu proses untuk meningkatkan kualitas visual dari citra dengan secara selektif menyoroti karakterisitik yang diinginkan dan menekan karakteristik yang tidak diinginkan dari suatu citra untuk menghasilkan suatu citra yang lebih bermanfaat bagi manusia untuk proses analisis. [4]. Hasil dari penelitian yang dilakukan  sebelumnya  sangat  mendukung  penelitian  yang  diusulkan  diantaranya  penelitian  pengembangan algoritma  untuk  pengolahan  citra  digital  melalui  pengekstraksian  citra  di  layer  low  level  untuk  peningkatan identifikasi citra menurut region citra [5] kemudian diteruskan dengan penelitian lanjutan yaitu rancang bangun sistem temu balik citra untuk menemukan citra (image query) terhadap kumpulan citra dalam basis data [6]. Dalam kaitannya  dengan  teknologi  sistem  keamanan,  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah  perancangan  sistem perparkiran  berbasis  web  cam  dan  smart  card  untuk  kebutuhan  pengelolaan  parkir  di  Universitas  Atma  Jaya Makassar [7].

## 2. TEORITIS

## 2.1 Keamanan
Kata “Keamanan” merupakan kata sifat “aman” yang berasal dari arti kata security , dimana memiliki arti bebas dari  bahaya.  Pengertian  keamanan  terkait  untuk  menghindari  penyerangan,  terorisme,  sabotase,  dan  tindakan kriminal  (seperti  pencurian,  atau  perampokan).  Jika  dikaitkan  dengan  bangunan,  keamanan  bangunan  adalah kondisi bebas dari resiko yang berkaitan dengan nyawa manusia di dalamnya dan asset bangunan yang di dalam bangunan oleh akibat adanya pihak ketiga  yang  ikut campur seperti tindakan kriminal  [8]  . Standar keamanan bangunan  bermanfaat untuk mengurangi resiko dengan  mengidentifikasi  beberapa ancaman untuk menentukan tindakan  antisipasinya  di  dalam  desain.  Beberapa  standar  keamanan  dikeluarkan  oleh Department  of  Defense (DOD),  General  Services Administration  (GSA),  Federal  Emergency  Management  Agency  (FEMA) , National Fire Protection  Association  (NFPA), dan  beberapa  organisasi  professional  lainnya.  Sistem  perlindungan keamanan dari tindakan kriminal sangat bergantung pada sistem bangunan yang teraplikasi pada desain bangunan. Sebagai  upaya  pencegahan  dan  pananggulangan  tindak  kriminal  pada  bangunan,  desain  dan  perencanaan  fisik yang  tepat  pada  bangunan  dapat  mengurangi  tindak  kriminalitas.  Bagaimana  pun,  untuk  menjadi  efektif  ada beberapa hal yang harus diperhatikan hubungan-hubungannya.
Ada beberapa konsep terkait sistem perlidungan kemananan dari tidak kriminal, yaitu teritorialitas, natural surveillance (pengawasan  oleh  manusia), natural  access  control (penggunaan  elemen  fisik  bangunan),  dan maintenance dan  manajemen  melalui defensible  space (ruang  anti  tindakan  kriminal).  Strategi  ini  harus diaplikasikan dengan pengawasan pada operasionalnya untuk  mengendalikan tindak kriminal  yang  tidak dapat diduga.  Strategi  ini  dapat  dilaksanakan  dalam  dua  acara,  yaitu  cara  pencegahan  dan  penaggulangan.  Metode pencegahan tindakan kriminal adalah dengan pengamatan perilaku dan pembentukan  lingkungan anti tindakan kriminalitas melalui desain-desain tertentu. Secara umum metode ini disebut sistem keamanan aktif. Sedangkan metode penanggulangan atau yang disebut juga sistem keamanan pasif adalah dengan melakukan sesuatu yang berhubungan dengan penindakan atau belajar dari tindakan kriminal yang sudah terjadi untuk kemudian dievaluasi dan dijadikan masukan di masa yang akan datang.

## 2.2 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  digital  merupakan  proses  yang  bertujuan  untuk  memanipulasi  dan  menganalisis  citra  dengan bantuan komputer. Pengolahan citra digital dapat dikelompokkan dalam dua jenis kegiatan yaitu 1). Memperbaiki kualitas suatu gambar, sehingga dapat lebih mudah diinterpretasi oleh mata manusia, dan 2). Mengolah informasi yang terdapat pada suatu gambar untuk keperluan pengenalan objek secara otomatis. Bidang aplikasi kedua yang sangat erat hubungannya dengan ilmu pengenalan pola (pattern recognition) yang umumnya bertujuan mengenali suatu  objek  dengan  cara  mengekstrak  informasi  penting  yang  terdapat  pada  suatu  citra.  Bila  pengenalan  pola dihubungkan  dengan  pengolahan  citra,  diharapkan  akan  terbentuk  suatu  sistem  yang  dapat  memproses  citra masukan  sehingga  citra  tersebut  dapat  dikenali  polanya.  Proses  ini  disebut  pengenalan  citra  atau image
recognition . Pengolahan citra dan pengenalan pola menjadi bagian dari proses pengenalan citra. Kedua aplikasi ini  akan  saling  melengkapi  untuk  mendapatkan  ciri  khas  dari  suatu  citra  yang  hendak  dikenali.  Secara  umum tahapan pengolahan citra digital meliputi akusisi citra, peningkatan kualitas citra, segmentasi citra, representasi dan uraian, pengenalan dan interpretasi.

## 2.3 Metode Peningkatan Citra
Image Enhancement merupakan suatu metode untuk menyorot sejumlah informasi dari citra dengan melemahkan atau menghilangkan beberapa informasi yang tidak diperlukan sesuai dengan kebutuhan tertentu. Tujuan metode ini  adalah  untuk  meningkatkan  kejernihan  dan  nilai  kontras  dari  citra  dalam  suatu  aplikasi  spesifik  untuk meningkatkan kualitas citra dan membuat hasil pemrosesan lebih bermanfaat bagi sistem indera pelihat manusia atau lebih mudah dikenali oleh sistem [9].
Metode enhancement yang umum digunakan saat ini terbagi dalam metode berbasis domain spasial yang langsung  menerapkan  proses  didalam  ruang  citra  dan  metode  berbasis  domain  transformasi  yang  menerapkan proses dalam domain transformasi dari citra.
Transformasi  yang  umum  digunakan  adalah  frequency  domain  space  yang  biasa  disebut  transformasi Fourier. Metode enhancement berbasis domain spasial terdiri dari : transformasi grayscale untuk meningkatkan citra melalui titik per piksel, transformasi histogram untuk mengubah kontras citra secara global atau lokal dan transformasi  spasial  untuk  memproses  piksel  yang  berdekatan  dari  citra  melalui  template  atau  masking  [10]. Gambar 1 berikut ini mengilustrasikan dua fungsi transformasi umum dari image enchancement domain spasial. Peningkatan dari frekuensi domain space dinyakatan melalui komponen frekuensi berbeda dari citra. Spektrum frekuensi  citra  memberikan  karakteristik  global  dari  citra,  karena  itu  enhancement  frekuensi  domain  tidak diimplementasikan  per  piksel  dan  tidak  secara  langsung  seperti  enchancement  domain  spasial.  Enchancement frekuensi domain dinyatakan melalui filter dan frekuensi yang difilter oleh filter yang berlainan dapat memberikan efek enhancement yang berbeda.
Gambar 1   Fungsi Transformasi dari peningkatan nilai kontras citra.

## 2.4 Calculate The Image Histogram
Suatu algoritma yang diinspirasi dari bagaimana proses lebah mengumpulkan madu yang prosesnya serupa dengan  metode  untuk  mencari  solusi  optimal  bagi  permasalahan  dalam  bidang  komputasional  modern.  Proses mengumpulkan  madu  oleh  lebah  dilakukan  melalui  komunikasi,  transformasi  dan  kolaborasi  dari  sekumpulan individu lebah yang berbeda. Proses mengumpulkan madu oleh koloni lebah melibatkan tiga komponen dasar dan dua perilaku dasar. Tiga komponen dasar adalah: makanan, lebah pekerja dan lebah penganggur dan dua perilaku dasar  adalah  merekrut  dan  meninggalkan  makanan  tertentu  [11]  Esensi  dari  Artificial  Bee  Colony  Algorithm (ABC) adalah untuk  mencari  solusi optimal  melalui evolusi random tapi terarah dalam  suatu grup yang terdiri dari  kandidat  solusi.  Dalam  setiap  sirkulasi,  jumlah  dari  pimpinan  dan  pengikut  adalah  sama  dan  hanya  ada maksimal  satu  scouter.  Solusi  evolusi  diselesaikan  melalui  tiga  komponen  dari  lebah:  1)  Lebah  pekerja melaksanakan  pencarian  lokal  dalam  domain  yang  bertetangga  terhadap  makanannya  dan  memperbarui makanannya  apabila  menemukan  makanan  baru  optimal  terhadap  makanan  yang  sekarang.  2)  Menurut  dari informasi makanan yang diberikan oleh lebah pekerja, pengikut memilih makanan melalui metode seleksi tertentu; melakukan  pencarian  lokal  didekat  sumber  makanan  yang  dipilih  ;  menginformasikan  lebah  pekerja  pada makanan yang sekarang dan memperbarui makanan ketika menemukan makanan baru yang lebih baik. (3) Dalam keadaan stagnasi dari solusi  scouter, ketika solusi evolusi stagnan, lebah penganggur meninggalkan makanan saat ini dan menjadi scouter. Lebah penganggur kemudian akan mencari dan menghasilkan solusi yang layak sebagai makanan  baru  dan  memberikan  informasi  yang  relevan  terhadap  lebah  pekerja.  Melalui  kolaborasi  dari  tiga komponen lebah, algoritma ABC secara gradual memperoleh solusi optimal atau mendekati solusi optimal dalam ruang solusi yang sesuai [12].
Misalkan problem optimisasi (P) :
f adalah objektif dari fungsi optimisasi; X= (𝑥 1, 𝑥 2, … , 𝑥 𝑑, ) adalah variabel yang akan dioptimasi; S adalah ruang solusi dan S = {(𝑥 𝑖 𝑚𝑖𝑛 , 𝑥 𝑖 𝑚𝑎𝑥 )} | 𝑗 = 1,2, … , 𝑑}
Set yang dibentuk oleh solusi layak terhadap problem (P) dapat diabstraksi sebagai makanan dari koloni lebah. Posisi  (solusi)  dari  setiap  lebah  pekerja  dalam  koloni  berkorelasi  dengan  makanan,  yang  ditentukan  oleh  nilai fungsi dari fungsi objektif dan jumlah lebah pekerja dan pengikut adalah sama dengan jumlah makanan (solusi). Karena itu, posisi dari makanan tertentu dapat diekspresikan dengan vektor X i = (𝑥 𝑖1, 𝑥 𝑖2, … , 𝑥 𝑖𝑑, )
Pertama inisialisasikan algoritma ABC. Randomisasi populasi awal  dengan solusi SN sesuai dengan formula (1)
(1)
Kemudian lebah pekerja mencari makanan yang sesuai, secara random memilih lebah lain sebagai tetangga dan secara  random  memilih  dimensi  sebagai  panduan  arah  pencarian.  Proses  pencarian  dilakukan  sesuai  dengan formula (2) dan (3).

## (2)
(3)
Kemudian transformasi ke nilai batas menurut formula (4)
(4)
Jika  kualitas  (kesesuaian)  dari  makanan  yang  dicari  (solusi) 𝑥 𝑖 𝑛𝑒𝑤 lebih  baik  dari  makanan  sekarang,  ganti makanan baru dengan makanan sekarang; jika tidak, biarkan posisi makanan tidak berubah. Setelah pencarian dari seluruh  lebah  pekerja  selesai,  kembali  ke  sarang  dan  bagikan  informasi  makanan  pada  lebah  penganggur kemudian  pengikut  memutuskan  tingkat  kembalian  ( return rate)  dari  tiap  makanan  menurut  informasi  yang diperoleh dan kumpulkan madu melalui seleksi random. Return rate dinyatakan dengan nilai kesesuaian ( fitness value ) dari solusi

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metode Penelitian
Dalam mencapai tujuan penelitian ini, proses tahapan penelitian akan dibagi menjadi tiga tahapan kegiatan. Pada tahap pertama penelitian akan difokuskan pada konfigurasi perangkat keras ( hardware ) Kemudian tahap kedua penelitian  difokuskan  dalam  pemrograman  perangkat  lunak  ( software) yang  bertujuan  untuk  mengendalikan perangkat keras. Terakhir, tahap ketiga penelitian difokuskan untuk pengembangan perangkat lunak ( software ) sistem yang merupakan media yang digunakan oleh pengguna untuk mengendalikan semua fitur dan fungsi yang disediakan  oleh  sistem  keamanan  ini  termasuk  fitur image  enhancement yang  dapat  diaktifkan  oleh  pengguna untuk meningkatkan kualitas citra baik citra diam (foto) maupun citra bergerak (video) dan pada akhir tahap ketiga ini  akan  dilakukan  implementasi  sistem  secara  menyeluruh  untuk  kemudian  dilakukan  analisis  dan  evaluasi terhadap unjuk kerja sistem. Rincian kegiatan pada masing-masing tahap dijabarkan sebagai berikut:

## a. Tahap pertama
Pada tahap  pertama,  penelitian  difokuskan  untuk merancang  dan  melakukan  konfigurasi  perangkat  keras  yang terdiri dari tiga komponen utama, yakni unit masukan ( input) , unit kontrol utama dan unit keluaran ( output ). Setiap komponen utama terdiri dari masing-masing sub-komponen seperti yang terlihat pada blok diagram pada gambar 2. Komponen input memberikan data masukan kepada unit kendali utama yang diperoleh melalui sub-komponen sensor yang terdiri dari kumpulan sensor  yang terdiri dari  sensor gerak  dan sensor infrared. Sensor-  sensor ini akan terpicu oleh gerakan dan cahaya yang mungkin disebabkan oleh upaya dari pelaku kriminal. Komponen unit kendali  utama  terdiri  dari  Central  Processing  Unit  (CPU)  yang  merupakan  pengendali  utama  yang  berperan
sebagai  otak  yang  memproses  data  dari  komponen  input  dan  mengirim  instruksi  kepada  komponen  output. Komponen output merupakan komponen yang memberikan keluaran berupa aksi tertentu sesuai dengan instruksi yang diberikan oleh unit kendali
Gambar 2  Blok Diagram Komponen Sistem
b. Tahap Kedua
Kemudian  tahap  kedua  elektronik  dan  pemrograman  perangkat  lunak  ( software) PIC  mikrokontroller  untuk mengendalikan  sensor-sensor  yang  berperan  terhadap  fungsi  dari  sistem  keamanan. MCU bertindak  sebagai interface yang men-sinergikan antara komponen input dan komponen output berdasarkan kejadian yang memicu sensor input. Tabel 3.1 menunjukkan interaksi komponen input dan output berdasarkan event yang dipicu.
Tabel 1.  Rancangan Interaksi Komponen Input dan Output Berdasarkan Event yang Dipicu Input Output Keterangan Infrared Sensor Lampu Led, Web Camera Sirkuit  akan  dipicu  ketika  sensor  mendeteksi perubahan  cahaya  dan  sinyal  akan  dikirim  ke  MCU dan  komponen  lampu  led  menyala  dan  Web  camera mulai merekam Sensor Gerak Lampu Led, Buzzer,Web Camera,  Email Server Sirkuit  akan  dipicu  ketika  sensor  mendeteksi pergerakan manusia atau objek dan sinyal akan dikirim ke  MCU  dan  komponen  lampu  led  menyala,  buzzer berbunyi dan Web camera akan mulai mengambil foto snapshot dan  merekam dalam  interval waktu tertentu dan dikirim ke email pengguna melalui email server Sensor Benturan Lampu Led, Web Camera, Email Server, Cloud  Service, SMS  gateway, Buzzer Sirkuit akan dipicu ketika sensor mendeteksi benturan pada  objek  yang  dipasangi  sensor  misalnya  pintu  / jendela  dan  sinyal  akan  dikirim  ke  MCU  dan komponen  lampu  led  menyala,  Web  camera  akan mulai merekam dan mengambil snapshot dan hasilnya dikirim  melalui email, rekaman  video  disimpan  di layanan  cloud  storage dan  peringatan  dikirimkan melalui SMS ke nomor ponsel pengguna.

## c. Tahap Ketiga
Tahap  ketiga  dari  penelitian  yang  diusulkan  bertujuan  untuk  mengembangkan  perangkat  lunak  sistem  yang merupakan  interface  yang  dimanfaatkan  oleh  administrator  /  pengguna  sistem  untuk  mengendalikan  seluruh fungsi sistem seperti mengaktifkan atau menonaktifkan fitur keamanan, mengkonfigurasi pengaturan akun untuk email  server , sms gateway dan cloud  services . Termasuk dalam pengembangan perangkat lunak  sistem adalah perancangan  dan  implementasi  fitur image  enhancement yang  dapat  diaktifkan  oleh  pengguna  untuk
meningkatkan kualitas citra baik citra diam (foto) maupun citra bergerak (video) hasil dari output sistem dalam bentuk snapshot dan rekaman video.

## 3.2 Hasil Penelitian
Algoritma enhancement yang digunakan pada penelitian ini dinyatakan dibawah nilai kriteria entropi maksimum. Karena itu pemilihan parameter fuzzy optimal adalah parameter optimasi dibawah nilai entropi dan nilai tersebut dapat menggunakan fuzzy entropu sebagai fitness function secara langsung. Untuk mengurangi waktu pemrosesan secara  signifikan,  ukuran  populasi  dibatasi  30  dan  ukuran  terminasi  100.  Nilai  awal  parameter  fuzzy  dalam algoritma bee colony dihasilkan secara random. Karena itu dipilih nilai terminasi tersebut. Gambar 3 menampilkan grafis kontras antara image original dan image yang telah diproses menggunakan algoritma bee colony. Tabel 2 adalah  nilai  rata-rata,  standar  deviasi  dan  entropi  dari  image  original,  ant  colony  algorithm  dan  bee  colony algorithm. Gambar 4 menunjukkan histogram dari nilai rata-rata, standar deviasi dan entropi dari image asli dan image terproses
Tabel 2. Nilai rata-rata , standar deviasi, dan entropi dari citra asli , ant colony and bee colony algorithm
average Standar deviation Entropy Original image 50,2849 43,7312 7,3471 Ant colony 151,4758 82,8231 6,8263 Image enhancement 121,2631 51,8427 8,3489
Gambar 3. Image sebelum processing (atas) dan image setelah enhancement (bawah)
Nilai rata-rata meningkat setelah ekualisasi histogram, menunjukkan kecerahan yang tinggi dan nilai standar deviasi yang rendah dan menunjukkan efek equalisasi yang tidak begitu baik. Hal ini dapat dilihat dari data eksperimen yang menunjukkan nilai rata-rata dan deviasi rata-rata meningkat setelah diproses dengan algoritma ant colony, akan tetapi entropi berkurang, kecerahan meningkat dan kualitas citra menjadi jelek dimana terdapat distorsi yang jelas. Bee colony algorithm menawarkan kompresi dinamis yang lebih baik dan juga kemampuan mempertahankan kualitas kecerahan warna.
0 50 100 150 200 Average value Standard deviation Entropy Original image Ant Colony ABC algorithm

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut:
1.  Dukungan  perangkat  lunak  sangat  dibutuhkan  dalam  mendukung  perangkat  sistem  keamanan  aktif  karena sebagian besar proses cerdas yang dilakukan oleh perangkat didukung melalui implementasi algoritma.
2. Implementasi algoritma enhancement yang digunakan dapat meningkatkan kualitas citra tak bergerak secara signifikan.

## REFERENCES
[1] Hamim. 2009. Pengaruh Terpaan Berita Kejahatan di Televisi Terhadap Sikap Waspada dan Cemas Pada Ibu Rumah Tangga. Jurnal Ilmu Komunikasi, Vol 1, No 1, 2009, hal: 37-45, ISSN: 2407-8220
[2] Omprakash KS. 2012. Security Camera System Can Be Access Into Mobile With Internet From Remote Place. International Journal of Engineering Research and Application (IJERA), Vol. 2, No.1, 2012, page: 16-20,  ISSN:2407-8220.
[3] Zain S.G. 2015. Rancang Bangun Sistem Kamera Keamanan Menggunakan Logika Fuzzy. Prosiding Seminar Nasional Komunikasi dan Informatika (SNKI) 2015, hal: 81-88, ISBN:978-602-72796-0-5
[4] Feng, Zheng X., Lu H. 2015. Image Restoration Based on Hybrid Ant Colony Algorithm . Jurnal Ilmiah TELKOMNIKA, Vol. 13, No. 4, 2015, page: 1298-1304, ISSN: 1693-6930
[5] Chyan P., Marwi H. 2014. Sistem Temu Balik Citra Menggunakan Ekstraksi Fitur Citra Dengan Klasifikasi Region Untuk Identifikasi Objek, Jurnal Ilmiah TEMATIKA, Vol. 2, No. 2, 2014, hal: 63-72, ISSN: 2303-3878
[6] Chyan  P.,  Sumarta  S.  2015.  Rancang  Bangun  Search  Engine  dengan  Pendekatan  Temu  Balik  Berbasis  Konten,  Jurnal  ilmiah TEMATIKA, Vol. 3, No. 2, 2015, hal: 31-39, ISSN: 2303-3878
[7] Chyan P. 2013. Perancangan Sistem Perparkiran Universitas Atma Jaya Makassar. Jurnal Ilmiah TEMATIKA, Vol. 1, No.  1, 2013, hal:18-26, ISSN: 2303-3878
[8] SAPPK ITB. 2012. Manual Desain Sistem Keamanan Bangunan. Program Studi Arsitektur SAPPK ITB
[9] Rahman, A. 2009. Sistem Temu Balik Citra Menggunakan Jarak Histogram. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) 2009, hal : I 58-61
[10]   Chaundhry A., Khan A.,etc. 2013. Neuro Fuzzy and Punctual Kriging Based Filter for Image Restoration . Applied Soft Computing Journal, Vol. 13, No. 2, 2013, page:817-832
[11]   Kuo RJ.,  Huang YD, etc. 2014. Automatic Kernel Clustering With Bee Colony Optimization Algorithm . Information Sciences 2014 Nov 1; 283(3), page:107-122
[12]   Tsai HC. 2014. Integrating The Artificial Bee Colony and Bees Algorithm to Face Constrained Optimization Problems . Information Sciences, 2014; 258(10), page: 80-93