## PENERAPAN METODE FRAME DIFFERENCE PADA SISTEM DETEKSI GERAKAN BERBASIS ANDROID
Dodik Rismawan Affrudin Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang dodikra8@gmail.com

## ABSTRAK
Banyaknya    tindakan  kriminalitas  seperti  pencurian  dan  perampokan  pada  setiap  rumah.  Hal  tersebut membuat  pemilik  rumah  tidak  nyaman,  selain  itu  tindakan  kriminalitas  pencurian  dan  perampokan  sangat banyak  yang  pelakunya  sulit  ditemukan  dikarenakan  kurang  kuatnya  bukti  yang  ada.  Tindakan  kriminalitas tersebut dapat terjadi dikarenakan tingkat keamanannya yang lemah. Di era digital ini memang seharusnya ada sistem yang setidaknya dapat membantu tingkat keamanan dalam rumah. Sehingga pemilik rumah tidak was  – was ketika dia tidak berada di rumah.
Sistem yang dibangun pada penelitian ini merupakan perangkat lunak pendeteksi gerakan berbasis desktop dengan  menggunakan  Visual  Studio  2010  dan  mobile  dengan  menggunakan  Eclipse  Luna  yang  dapat dioperasikan  di  sistem  operasi  Windows  beserta  aplikasi  androidnya  yang  akan  dioperasikan  di  smartphone. Sistem  pendeteksi  gerakan  ini  berjalan  dengan  model  Client  Server  dimana  untuk  aplikasi  yang  bertindak sebagai  servernya  adalah  aplikasi  desktopnya  kemudian  untuk  client  adalah  aplikasi  yang  berada  pada smartphone android.
Hasil dari penelitian ini berupa perangkat lunak yang dapat membantu pihak berwajib dalam penyelidikan kasus  pencurian,  dimana  aplikasi  ini  sudah  dapat  menangkap  adanya  sebuah  pergerakan  yang  lewat  pada kamera, serta aplikasi sudah mampu di integrasikan ke android dengan berupa notifikasi pemberitahuan kepada pemilik rumah dengan presentase keberhasilan 95%.
Kata kunci : Motion  Detection,  Frame  Difference,  Background  Substraction,    Komputer  Vision,  Metode Motion Detection, Aforge.Net
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Sejauh  ini,  dari  sisi  keamanan  yang  dimiliki oleh  sistem  CCTV  ternyata  belum  dapat  mendeteksi adanya  pergerakan  yang  telah  tertangkap  kamera yang  kemudian  data  tersebut  dikirimkan  ke  sisi aplikasi lain sebagai informasi. Berdasarkan wawancara  kepada  ibu  Sri  Utami  selaku  warga perumahan Riverside Kota Malang, sistem keamanan rumah yang memanfaatkan teknologi CCTV ternyata masih  banyak  kekurangan  dari  segi  dokumentasi datanya.  Dimana  di  era  digital  ini  memang seharusnya  ada  sistem  yang  setidaknya  dapat membantu  tingkat  keamanan.  Sehingga  dari  segi dokumentasi data lebih efektif dan efisien. Penjelasan dari  segi  efektif  pada  penelitian  ini  adalah  pada  segi penyimpanan datanya tidak hanya disimpan pada satu tempat  penyimpanan  sehingga  dokumentasi  data lebih  aman,  misalnya  ketika  ada  seseorang  yang sengaja  merusak  CCTV  tetapi  data  tetap  ada  dan tidak terhapus.
Salah  satu  implementasi  sistem  keamanan adalah menggunakan metode Frame Difference untuk mendeteksi  adanya  sebuah  pergerakan.  Metode  ini dipakai  karena  sangat  sensitif  terhadap  pergerakan. Dengan  metode  ini,  maka  akan  mampu  mendeteksi
gerakan  yang  lebih  sensitif  dari  sistem  yang  dimiliki CCTV,  dari  permasalahan  yang  timbul,  membuka mata  penulis  untuk  terjun  dan  memberi  gagasan  dan implementasi  dalam  membongkar  satu  demi  satu permasalahan  itu,  dan  menurut  penulis  permasalahan itu  timbul  tidak  lain  dari  kurangnya  cara,  kurangnya ide  untuk  menangani  sistem  yang  menurut  penulis kurang lengkap.
Oleh  karena  itu,  penulis  membuat  sebuah program  sistem  keamanan  dengan  mendeteksi pergerakan  yang  ditangkap  oleh  kamera.  Program yang  direncanakan  dapat  merekam  atau  menangkap kejadian  yang  terjadi  ketika  pemilik  rumah  sedang tidak  berada  di  rumah.  Program  ini  merekam  atau menangkap  gerakan  orang  yang  masuk  ke  dalam rumah  seseorang  yang  hasil  rekaman  tersebut  akan menjadi dokumentasi data  pemilik rumah.  .

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini adalah:
1. Bagaimana  cara  menerapkan  metode frame difference pada Csharp.Net ?
2. Bagaimana  proses  implementasi metode  frame difference untuk deteksi gerakan pada Csharp.Net ?

## 1.3. Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini adalah :
1. Kelemahan  dari  sistem  pada  penelitian  ini adalah  pada  kondisi  cahaya  yang  minim  sistem tidak dapat menemukan adanya pergerakan.
2. Program mengharuskan pemakaian internet.
3. Program  hanya  berjalan  pada  sistem  operasi minimal Windows XP untuk server nya  dan untuk client nya  hanya  dapat  berjalan  pada sistem  operasi  minimal Android Ice  Cream Sandwitch (API versi 14) .
4. Sistem  pada  penelitian  ini  belum  dapat membedakan  pergerakan  manusia,  hewan,  atau benda.

## 1.4. Tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Dapat  diterapkannya  metode frame  difference pada CSharp.NET.
2. Dapat  diterapkannya  system  deteksi  gerakan dengan metode Frame Difference
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Kajian  tentang  deteksi  termasuk  dalam  kajian Computer Vision jika pendeteksian dilakukan dengan menggunakan  citra.  Kamera  merupakan  salah  satu media  yang  digunakan  untuk  menangkap  citra  suatu objek. IP  Camera merupakan  salah  satu  perangkat yang digunakan untuk mengetahui kondisi suatu area. IP Camera memiliki kemampuan untuk berkomunikasi  langsung  dengan  jaringan  internet. Oleh  karena  itu,  dengan  mengakses  alamat IP dari sebuah IP Camera , maka pengguna bisa melihat area atau objek yang dipantau melalui web browser . Pada  umumnya, IP  Camera telah  dilengkapi dengan kemampuan untuk mendeteksi gerak. Pendeteksian gerak dikomunikasikan dengan menggunakan protocol  FTP .  Sehingga,  setiap  citra objek  yang  dianggap  bergerak,  dikirimkan  ke FTP server melalui protocol FTP .
Proses  ini  tergolong  mudah  karena  hanya membutuhkan  beberapa  pengaturan  sederhana  di sistem IP  Camera .  Akan tetapi pemanfaatan FTP ini tidak  memungkinkan  dilakukan  pengaturan  pola pemantauan  dan  deteksi  gerak  yang  disesuaikan dengan  kondisi  area  atau  objek  yang  dipantau. Keadaan  ini  terjadi  karena  pendeteksian  yang  akan dirancang untuk keperluan pemantauan dan keamanan.
2.2. Motion Detection
Motion  Detection adalah  proses  mendeteksi perubahan  posisi  dari  suatu  objek  relatif  terhadap sekitarnya atau perubahan lingkungan relatif terhadap suatu  objek  (S.  Mishra,  at.all,  2011).  Motion detection  dapat  dicapai  dengan  metode  mekanik  dan elektronik.
Motion detection melakukan pendekatan dengan membandingkan frame pada  saat  ini  dengan  frame sebelumnya. Mula-mula kamera video akan menangkap  gambar  dari  ruangan  yang  sedang dipantau  (D.  A.  Migliore,  at.all,  2006).  Kemudian membandingkan warna yang terdapat pada frame saat ini  dengan  frame  sebelumnya.  Apabila  terdapat perbedaan  warna,  maka  objek  tersebut  terdeteksi sebagai gerakan (K. Suganya at.all, 2013).

## 2.3. Frame Difference
Metode  ini  dilakukan  dengan  membandingkan frame  -  frame citra  yang  ditangkap  sesuai  dengan urutan  waktu.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh Kenchannavar  dkk,  menjelaskan  tentang  algoritma yang diterapkan dalam metode background subtraction dan frame differences (D. A. Migliore,at.all,  2006).  Penelitian  yang  dilakukan dengan  menerapkan  konsep  SAD.  SAD  merupakan singkatan  dari  Sum  of  Absolute  Difference.  SAD inilah  yang  digunakan  untuk  menyatakan  ada  atau tidaknya  pergerakan  suatu  pasang  citra.  Menurut penelitian  Rosin  dan  Ellis,  Algortima  frame differences dilakukan melalui 3 tahap.
Tahap  pertama  adalah  proses  penentuan  citra referensi  atau  citra  latar  (background)  (H.  H. Kenchannavar,  at.all,  2013).  Tahap  kedua  adalah proses  operasi  artimatika  subtraction,  dan  yang terakhir  pengaturan  ambang  batas  (threshold). Threshold merupakan bagian penting untuk penentuan ketelitian dari pendeteksian gerak. Menurut  penelitian,  nilai  threshold  berbanding terbalik  dengan  jumlah  noise  yang  dideteksi  setelah dilakukan  proses  pembandingan  (W.  K. Pratt,  2001). Semakin  kecil  nilai threshold suatu  algortima frame differences ,  maka  semakin  besar  jumlah  noise  yang terdeteksi.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rosin  dan Ellis  melakukan  pengaturan threshold dengan menggunakan algoritma  automatic  threshold (R.  J. Radke, at.all, 2005)..
3. METODE PENELITIAN
3.1. Deskripsi Sistem
Sistem  yang  dibangun  pada  penelitian  ini merupakan  perangkat  lunak  pendeteksi  gerakan berbasis desktop dan mobile yang dapat dioperasikan di sistem operasi Windows beserta aplikasi androidnya  yang  akan  dioperasikan  di  smartphone. Sistem pendeteksi gerakan ini berjalan dengan model Client  Server dimana  untuk  aplikasi  yang  bertindak sebagai  servernya  adalah  aplikasi  desktopnya
kemudian  untuk client adalah  aplikasi  yang  berada pada smartphone android.
Aplikasi  ini  dapat  mendapatkan  gambar  yang dideteksi sebagai pergerakan secara real time dengan bantuan  kamera  yang  tersambung  dengan server , kemudian  gambar  yang  telah  dideteksi  akan dikirimkan  langsung  ke  aplikasi  smartphone.  Sistem yang  ada  pada smartphone akan  memberikan Informasi  berupa  notifikasi  hasil  deteksi  gerakan yang  berupa  gambar  dari  pergerakan  sebuah  objek yang  ditangkap  oleh  server.  Setiap  pergerakan  yang terdeteksi akan di disimpan pada computer server dan web  service yang  sudah  disediakan  untuk  perantara komunikasi antar server dan client.

## 3.2. Perancangan
Teknologi  yang  akan  dikembangkan  nantinya akan menjadi dua aplikasi, dimana ada yang berperan sebagai  pengirim  data motion kemudian  ada  yang berperan  sebagai  penerima  data.  Seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Teknologi yang hendak dikembangkan

## 3.3. Flowchart
Berikut  merupakan flowchart dari frame difference ,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 3.2.
Start Akuisisi Citra Get_value RGB Get_Average_Valu e RGB Get_value_preses ntase Citra Value presentase > 0,1 Motion End Tidak Ya Gambar 3.2. Frame Difference 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Login Server
Pada bagian ini merupakan interface untuk login pengguna untuk melakukan proses pengaktifan sistem pendeteksi  gerakan  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1. Login Server
4.2. Tampilan Menu Utama Server
Pada bagian ini merupakan interface main menu system dimana menu inilah yang bertugas memanajemen aktifitas dan fitur yang disediakan oleh sistem  beserta  berperan  sebagai  pengirim motion seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.2.

## Gambar 4.1 Main Menu
4.3. Tampilan Record data Motion
Pada bagian ini merupakan interface dari history pergerakan  yang  telah  ditangkap  oleh  sistem pendeteksi pergerakan seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 4.3

## Gambar 4.3 History Motion

## 4.4. Tampilan Login Smartphone
Pada  bagian  ini  merupakan interface dari  sisi smartphone yang  dimana  pengguna  harus login aplikasi  yang  terletak  pada smartphone jga  untuk proses  penerimaan  data  yang  dikirim  oleh server seperti yang ditunjukkan pada pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4. Login Smartphone

## 4.5. Tampilan  Main Smartphone
Pada  bagian  ini  merupakan interface dari main menu yang  ada  di smartphone berfungsi  sebagai melihat  data  terakhir  yang  ditangkap  oleh server. seperti yang ditunjukkan pada pada Gambar 4.5.
Gambar 4.5 Last Motion 4.6. Pengujian Fungsionalitas
Berikut meupakan
tabel pengujian
fungsionalitas sistem pendeteksi peregerakan.
Tabel 4.1. Pengujian Fungsionalitas Fungsi Sukses Gagal Login  Connect IP Camera  Autocapture image when any motion  Get last image that capture system  Save image to local  Save image to server 

## 4.7. Pengujian Sensifitas Gerakan Terdeteksi
Berikut  meupakan  tabel  pengujian  sensifitas sistem  pendeteksi  peregerakan  dapat  menangkap adanya pergerakan.
Tabel 4.2. Pengujian Sensifitas Gerakan Terdeteksi
Presentase (%) Sukses Gagal 0.1 – 1.0  1.1 – 10.0  11.0 – 20.0  21.0 – tak hingga 

## 4.8. Pengujian Jarak Gerakan Terdeteksi
Berikut  meupakan  tabel  pengujian  jarak  dari sistem  pendeteksi  peregerakan  dapat  menangkap adanya pergerakan.
Tabel 4.3. Pengujian Jarak Gerakan Terdeteksi Jarak (meter) Sukses Gagal 1 – 4  5 – 8  9 – 12  13 – 16  17 – 20  21 – ke atas 
4.9. Studi Kelayakan
Berikut meupakan tabel pengujian studi kelayakan aplikasi dari sistem pendeteksi peregerakan  yang  didapatkan  dari  kuisoner  beberapa pengguna.
Tabel 4.4. Pengujian Studi Kelayakan Aplikasi
Sesuai /Mudah Kurang Sesuai / Lumayan Tidak Sesuai / Sulit Apakah interface aplikasi layak untuk digunakan ?
 Apakah interface aplikasi mudah untuk dioperasikan ?
 Apakah aplikasi sudah sesuai untuk mendeteksi adanya pergerakan ?
 Apakah interface aplikasi menarik ? 
Apakah aplikasi dapat membantu keamanan ? 
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Dari  hasi  pengujian  yang  telah  dilakukan didapatkan beberapa kesimpulan yaitu:
1. Dari  hasil  pengujian  fungsionalitas  sistem terlihat  bahwa  semua  fungsi  aplikasi  dari  sisi client maupun server dapat berjalan seperti yang diharapkan tanpa error .
2. Dari  hasil  pengujian  sensitifitas  penangkapan gambar  berada  diantara range hasi  presentase 0.1  hingga  20  berdampak  pada  seberapa  lama aplikasi  mendeteksi  adanya  pergerakan  pada video rekaman.
3. Dari hasil pengujian jarak pengambilan video ip camera terhadap sensitifitas aplikasi mendeteksi gerak  yang  terlihat  bahwa  sistem  mampu mendeteksi dengan jarak maksimal 20 meter.

## 5.2. Saran
Aplikasi  sistem  pendeksi  pergerakan  ini  pun masih  memiliki  beberapa  keterbatasan,  sehingga untuk  itu  penulis  menyarankan  untuk  pengembangan aplikasi  sistem  pendeteksi  pergerakan  selanjutnya agar :
1. Tidak  hanya  menangkap  gambar  yang  telah terdeteksi  oleh system ,  akan  tetapi  dapat  juga melakukan perekaman video secara live .
2. Proses  deteksi  gerakan  dapat  berjalan  sesuai yang diharapkan di keadaan cahaya yang minim.
3. Di dalam sistem pendeteksi pergerakan ini dapat membedakan  manusia  atau  benda  dengan  lebih spesifik.
4. Sistem  dapat  melakukan  penjadwalan  otomatis untuk mendeteksi pergerakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Mishra,  P.  Mishra,  N.  K.  Chaudhary,  P. Asthana,  “A  Novel  Comprehensive  Method  for
Real Time Video Motion Detection
Surveillance,”International  Journal  of  Scientific &  Engineering  Reserch  Volume  2,  Issue  4, April-2011.
[2] D.  A.  Migliore,  M.  Matteucci  and  M.  Naccari, “Revaluation  of  Frame  Difference  in  Fast  and Robust Motion Detection, “ - Proceeding VSSN '06  Proceedings  of  the  4th  ACM  International Workshop  on  Video  Surveillance  and  Sensor Networks, 2006.
[3] Aforge.net, "AForge Framework", 2012. Tersediadi: http://www.aforgenet.com/aforge/framework.
(Dikutip 25 Frebuari 2014)
[4] Spacek,  L.A.,  Edge  detection  and  motion detection.  Image  and  vision  computing,  1986. 4(1): p. 43-56.
[5] H.  H.  Kenchannavar,  G.  S.  Patkar  and  U.  P. Kulkarni,  “Simulink  Model  for  Frame Difference and Background Subtraction Comparision  in  Visual  Sensor  Network,”  on 2010  The  3rd  International  Conference  on Machine Vision (ICMV 2010).
[6] R.  J.  Radke,  S.  Andra,  O.  Al-Kofahi,  and  B. Roysam, “Image change detection algorithms: a systematic  survey,”  IEEE  Transactions  on Image  Processing,  vol.  14,  no.  3,  pp.  294–307, 2005.
[7] K.  Suganya  Devi,  N.  Malmurugan,  M. Manikandan, Object Motion Detection in Video Frames  Using  Background  Frame  Matching, International  Journal  of  Computer  Trends  and Technology, Vol.4, Issue 6, pp 1928-1931, June 2013.
[8] W.  K.  Pratt,  Digital  Image  Processing:  PIKS Inside,  Third  Edition  2001  .  New  York:  John Wiley & Sons, pp. 82-83.