ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 9 | No. 1 | Halaman 58 - 70 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v9i1.58

## Skema Handover pada Multi-kamera dengan Logika Fuzzy untuk Sistem Pemantauan Orang
ACHMAD ILHAM IMANUDDIN 1 , PRIMA KRISTALINA 1 , BIMA SENA BAYU DEWANTARA 2
1 Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia 2 Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email : achmadilham07@gmail.com
Received 25 Juni 2020 | Revised 11 Juli 2020 | Accepted 13 Juli 2020

## ABSTRAK
Adanya  berbagai  peristiwa  yang  membahayakan  di  tempat  keramaian menyebabkan  diperlukannya  sebuah  sistem  pemantauan  aktifitas  manusia  di sekitarnya  untuk  pengawasan  keamanan.  Sistem  multi-kamera  sangat  cocok digunakan untuk pemantauan target pada lingkungan area yang luas. Disaat target meninggalkan jangkauan area kamera menuju lainnya, proses pemantauan target harus  tetap  bekerja  dan  diserahkan  ke  kamera  lainnya.  Protokol  serah  terima target  dapat  berjalan  jika  terdapat  komunikasi  antar  kamera  yang  tersedia. Penelitian  ini  menyajikan  skema  handover  pada  sistem  multi-kamera  dengan menerapkan  pengambilan  keputusan  handover  berbasis  logika  fuzzy.  Dengan begitu,  target  akan  selalu  ditangani  oleh  kamera  meskipun  target  bergerak menjauhinya. Berdasarkan hasil simulasi, skema handover ini mampu mereduksi total  number  of  handover  sebesar  20%  dibandingkan  dengan  metode  AHCS (Active Handover Control Scheme). Selain itu, handover delay pada metode usulan memperoleh waktu 123.72µs dan masih lebih lama dari AHCS.
Kata kunci : handover, multi-kamera, pemantauan orang, fuzzy logic

## ABSTRACT
The existence of various dangerous events in a crowded place causes the need of surveillance system to monitor the human activity continuously in a certain area. Multi-camera systems are used to monitor targets in large areas. When the target leaves  the  camera’s  range  for  another,  the  target  monitoring  process  should continue to work and be left to other cameras. The target handover protocol may work  if  there  is  communication  between  the  available  cameras.  This  document presents a handover scheme in a multi-camera system by applying a fuzzy logic handover decision. Thus, the target will always be processed by the camera, even if the target is moving away from it. Based on the simulation results, this handover scheme is able to reduce the total number of handovers by 20% compared to the AHCS (Active Handover Control Scheme) method. In addition, the handover delay in the proposed method obtains 123.72 μs and is still longer than the AHCS.
Keywords : handover, multi-camera, human monitoring, fuzzy logic

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  manfaat  dari  pelacakan  orang  dalam  pengawasan  sering  kita  jumpai  di  berbagai tempat,  seperti  perkotaan, perkantoran, bandara, dll. Hal tersebut dipakai untuk kebutuhan sistem keamaan dan pengenalan aktivitas sosial (Iguernaissi, Merad , Aziz, & Drap, 2019) . Penggunaan  kamera  tunggal  tidak  akan  bekerja  dengan  maksimal  apabila  memiliki keterbatasan field of view. Selain itu, kita mungkin menjumpai kekurangan yang disebabkan oleh  adanya  oklusi  pada  lingkungan  yang  dapat  menghambat  proses  pelacakan  orang. Sehingga multi-kamera dibutuhkan. Selain memperluas pandangan kamera, penggunaan multi- kamera  mampu  meningkatkan  pandangan  dengan  pemanfaatan  kamera static  melalui  fitur perbesar  ( zoom)  untuk  mendapatkan  tampilan  multi-resolusi  yang  berbeda.  Pengambilan gambar  dari  sudut  pandang  yang  berbeda  juga  salah  satu  keuntungan  yang  dapat meningkatkan kadar informasi target yang dikumpulkan (Akyildiz, Melodia, & Chowdhury, 2007) .
Secara umum, skema pelacakan menggunakan kamera tunggal atau multi meliputi dua bagian sistem. Pertama, sistem deteksi dimana perlu adanya klasifikasi objek untuk mengenali objek pada  suatu  urutan  gambar  dan  kedua  adalah  proses  pelacakan  posisi  objek (Imanuddin, Kristalina, & Dewantara, 2019) (Ardiyanto & Miura, 2014) (Dewantara, Ardilla, & Thoriqy,  2019) berdasarkan  sistem  deteksi.  Tidak  jarang  pelacakan  dengan  kamera dikombinasikan dengan teknik handoff dalam pelacakan target yang spesifik. Kuo dan rekannya (Kuo, Huang, & Nevatia, 2010) menyelidiki sistem yang dapat  mengaitkan  lintasan  dari target bergerak melintasi kamera yang tidak tumpang tindih oleh model afinitas secara real- time. Peneliti di (Lin, Hwang, & Huan, 2012) menawarkan Active Handover Control Scheme (AHCS)  pada  sistem  multi-kamera  dimana  target  akan  dimonitoring  secara  mulus.  Mereka menentukan kamera yang aktif berdasarkan dua peraturan, jarak terdekat dengan subkawasan dan hubungan spasial.
Studi  dalam  pelacakan  orang  menggunakan  multi-kamera  adalah  masalah  yang  signifikan dengan jumlah peminat yang tidak sedikit. Tetapi, topik ini menjadi menantang karena perlu adanya koordinasi atau jaringan yang menghubungkan antara proses pelacakan tiap sensor yang digunakan. Informasi target pada tiap pandangan dikombinasi untuk mendapatkan lajur target  yang  valid (Kuo,  Huang,  &  Nevatia,  2010) .  Saat  target  bergerak  keluar  area pandangan  kamera,  membutuhkan  mekanisme  yang  baik  untuk  mengatasi  target  tersebut. Dengan kata lain, jaringan antar sensor tertanam berperan penting dalam mengatur komunikasi agar  pelacakan  target  berjalan  dengan  baik (Li,  Kim,  Han,  &  Lee,  2019) .  Perubahan pergerakan  target  yang  fleksibel  memungkinkan  target  bergerak  dari  pandangan  satu  ke lainnya. Sehingga proses pelacakan orang diserahterimakan ke sensor tertanam lainnya. Ketika orang berpindah dari satu area pandangan kamera ke area lainnya, perpindahan orang tersebut dapat dilacak secara terus-menerus.
Konsep ini sama halnya dengan sistem komunikasi seluler dimana mampu memastikan mobile user  terhubung  dengan  server  saat  berpindah  antar  lokasi.  Mekanisme  ini  sering  disebut sebagai proses handover yang mentransfer panggilan yang sedang berlangsung ke antar sel ketika  pengguna  bergerak  melalui  jaringan  selular (Lee,  Sriram,  Kim,  Kim  ,  &  Golmie, 2009) (Sun & Qian, 2016). Jarak antara mobile user dengan cell biasanya digunakan sebagai parameter yang menentukan proses handover dijalankan atau tidak. Jika semakin jauh jarak antar  entitas  ( mobile  user  dan  sel),  sistem  akan  mempertimbangkan  untuk  dilakukannya handover. Jaringan target akan dipilih bergantung pada algoritma pengambilan keputusan yang digunakan.  Apabila  prinsip handover  ini  diterapkan  pada  pemantauan  orang  menggunakan kamera  memungkinkan  orang  dapat  dilacak  walaupun  sudah  keluar  dari  area  pandangan kamera.
Dalam  jaringan  nirkabel,  banyak  sekali  algoritma handover  untuk  memilih  jaringan  terbaik diantara  jaringan  yang  tersedia.  Terdapat  beberapa  parameter  QoS  yang  mempengaruhi pemilihan  jaringan  dalam  mengambil  keputusan (Subramani  &  Kumaravelu,  2019) . Multiple  Attribute  Decision  Making  (MADM)  merupakan  metode  pemilihan  opsi  terbaik  dari alternatif  opsi  yang  tersedia  berdasarkan  beberapa  kriteria  tertentu.  Namun,  jika  jumlah parameter yang digunakan meningkat, komputasi algoritma MADM menjadi kompleks. Logika Fuzzy  merupakan  salah  satu  algoritma  berbasis  artificial  intelligence  yang  dapat  membuat keputusan  dari  kemungkinan  opsi  yang  ada.  Penulis (Tillapart,  Thumthawatworn, Viriyaphol,  &  Santiprabhob,  2015) mengusulkan  desain  sistem  keputusan handover berbasis fuzzy baru untuk mengurangi kompleksitas mesin fuzzy tanpa mengurangi kinerjanya.
Pada (Liu, Kwong, Zhang, & Li, 2019) mengembangkan algoritma handover berbasis fuzzy- TOPSIS  untuk  mengurangi number  of  handover  dan  ping-pong  effect.  Dengan  metodenya, mereka mampu meminimalkan rasio ping-pong dan total handover yang berlebihan.
Kami  mengusulkan  sebuah  skema  komunikasi  kamera-ke-kamera  dengan  menerapkan mekanisme handover  pada  sistem  pemantauan  orang  tunggal.  Penggunaan  handover mengadopsi cara kerja komunikasi seluler antara mobile user dengan cell, dimana mobile user akan dialihkan ke cell lain jika posisinya menjauhi cell sebelumnya. Dengan begitu, saat kamera asal menangani target dimana posisinya jauh dari pandangannya, sistem akan mengevaluasi parameter  untuk  menjalankan  proses handover.  Selain  itu,  kami  menawarkan  algoritma pengambilan  keputusan  menggunakan  logika fuzzy  dengan  parameter  masukan  yang mendukung  proses  pemantauan  orang  menggunakan  kamera.  Algoritma  ini  yang  akan menentukan kamera mana yang akan menangani pemantauan target.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Skema handover pada Sistem Multi-Kamera
Dalam  sistem  komunikasi  seluler,  terdapat  entitas  yang  berpengaruh  penting  saat melangsungkan  proses handover,  yakni  mobile  user,  current  atau  target  cell,  dan  service center.  Entitas  mobile  user  biasanya  dilengkapi  dengan  transceiver  dan  diprogram  untuk mengirim  dan  menerima  sinyal  untuk  berkomunikasi  antar mobile  user  lainnya. Mobile  user mengakses layanan percakapan melalui cell terdekatnya untuk melakukan komunikasi. Entitas cell  akan  tetap  menangani  mobile  user  dengan  jangkauan  area  yang  luas.  Kondisi  ini memungkinkan mobile  user  bergerak  secara  meluas  sehingga  ada  saatnya  cell  tidak  dapat menjangkaunya. Keadaan ini mengakibatkan mobile user tidak dapat melakukan komunikasi karena tidak adanya koneksi dengan cell terdekatnya. Hal ini disiasati dengan mendirikan cell baru untuk menangani tempat kosong dimana cell sebelumnya tidak dapat menjangkau area tersebut.  Dengan  begitu,  layanan  komunikasi  antara mobile  user  dengan  cell  sebelumnya dialihkan ke cell baru atau cell target yang mampu melanjutkan layanan tersebut (Tillapart, Thumthawatworn,  Viriyaphol,  &  Santiprabhob,  2015) .  Penentuan cell  target  pun ditangani oleh entitas service center yang mengatur dan memilih cell target sebagai penyedia layanan mobile user. Disaat mobile user berpindah tempat menjauhi cell sebelumnya, maka layanan komunikasi tidak akan terputus karena layanan akan diserahkan ke cell target yang dekat dengannya.
Skema handover  pada  sistem  multi-kamera  ini  menerapkan  prinsip  handover  pada  sistem komunikasi seluler. Sama halnya pada komunikasi seluler, tujuan adanya skema handover ini untuk  melakukan pemantauan  orang melalui  kamera. Jika  orang tersebut  menjauhi  kamera pemantau, maka proses pemantauan akan tidak bisa dilakukan. Konsep ini dapat mengadopsi prinsip handover yang mampu menangani mobile user jika cell tidak mampu menjangkaunya. Terdapat tiga entitas utama dalam menerapkan skema hanover ini, yakni Human Target (HT), Camera Node (CN), dan Camera Node Service center (CNSC). Pada skema ini, HT berperan seperti mobile user, sedangkan CN dan CNSC masing-masing berperan seperti cell dan Service center. Peran HT disini hanya melakukan bergerak, berpindah posisi dari lokasi satu ke lokasi
lainnya. Untuk menerapkan proses pemantauan, keberadaan HT selalu diawasi oleh CN. Jika HT  berada  pada  jarak  yang  jauh,  CN  tidak  mampu  untuk  menjangkau  dan  tidak  dapat mengidentifikasinya. Kamera sendiri memiliki batasan penglihatan yang mampu dijangkaunya. Sehingga, CN selanjutnya atau CN target akan dipilih untuk melanjutkan proses pemantauan dari sudut pandang yang berbeda. Pemilihan CN target akan ditentukan oleh CNSC berdasarkan parameter tertentu. Keputusan yang akan diambil oleh CNSC akan berpengaruh dalam proses pemantauan HT. Perpindahan proses pemantauan ini mengakibatkan HT dipindah-tangankan ke CN lainnya. Agar skema handover ini bekerja, CN dan CNSC saling terhubung dengan suatu jaringan nirkabel agar parameter pendukung dapat dikirim ke CNSC dan dikembalikan ke CN target untuk melakukan pemantauan. Gambar 1 merupakan komunikasi antar CN dengan CNSC dimana seluruh CN terhubung dengan CNSC melalui Wireless Local Area Network (WLAN) yang tersedia pada ruang observasi.
Gambar 1. Komunikasi Antar Node Kamera Dengan Service Center

## 2.2 Prosedur Handover pada Sistem Multi-Kamera
Pada sistem komunikasi seluler memiliki 3 tahapan dalam melakukan proses handover, yang meliputi handover decision, pemilihan cell target, dan handover completion. Tahap handover decision, mobile user akan menerima parameter pendukung seperti kuat sinyal untuk dilakukan proses  pengambilan  keputusan.  Kuat  sinyal  menjadi  dasar  untuk  mengetahui  keberadaan mobile user terhadap cell terdekatnya. Jika sinyal melemah, maka dapat dikatakan mobile user berada jauh dari cell sebelumnya. Untuk itu, pemilihan cell target dilakukan untuk memilih cell yang akan bertanggungjawab menangani mobile user. Service center akan mempertimbangkan parameter pendukung untuk memilih cell target dari cell yang tersedia. Setelah ditentukan, cell target akan melanjutkan proses komunikasi dengan mobile user.
Algoritma 1 : Interaksi antar entitas pada skema handover
1. Inisialisasi: Hubungkan seluruh CN dengan CNSC.
2. For i = 1 to Jumlah CN
3. Aktifasi: CN (i) diaktifkan oleh CNSC
4.
CN (i) melakukan proses pemantauan HT. 5. Kirim posisi HT ke CNSC 6. IF HT tidak terdeteksi CN (i)
7. CN (i) mengirim informasi null posisi ke CNSC
8. CNSC menjalankan algoritma pengambilan keputusan handover.
9. CN (i) = Non Aktif
10. CN (i)  CN (i+1)
11. ELSE
12. CN (i) = Aktif
13. END
Pada skema handover ini menerapkan 3 tahapan juga, yakni initial handover, CN selection, dan handover execution. Proses pemantauan HT dimulai saat CN melakukan identifikasi HT melalui kamera  dan  diukur  posisinya  terhadap  CN.  Dalam  proses  mengukur  posisi  HT,  CN  akan mengirimkan posisi ke CNSC untuk dilakukan proses pengambilan keputusan. Jika dinyatakan bahwa HT berada diluar jangkauan CN, CNSC akan menyerahkan CN target untuk melanjutkan proses pemantauan. Algoritma 1 merupakan alur lengkap mengenai cara kerja skema handover ini  bekerja.  Terdapat  tiga  parameter  yang  digunakan  sebagai  masukan  pada  sistem pengambilan keputusan pada tahap initial handover, yakni jarak, orientasi, dan arah gerak HT.
Ketiga parameter  ini  diproses  untuk  menentukan  CN  target. Tahap  CN selection  ini  bekerja dengan  menentukan  CN  target  berdasarkan  parameter  tersebut  menggunakan logika fuzzy. Jika keluaran dari logika fuzzy menyatakan bahwa tidak perlu melakukan handover, maka CN sebelumnya tetap melanjutkan proses pemantauan. Jika dinyatakan perlu melakukan handover, maka tahap handover execution berjalan dimana CNSC akan mengaktifkan CN target sehingga proses pemantauan dapat berlanjut secara sekuensial.
2.3 Pengambilan Keputusan Handover Berbasis Fuzzy Logic
Lotfi A. Zadeh (Bai & Wang, 2006) (Jang, Sun, & Mizutani, 1997) memperkenalkan logika fuzzy untuk mengatasi permasalahan dengan pernyataan yang tidak sepenuhnya benar atau salah. Logika fuzzy dapat menghasilkan pernyataan kabur diantara sebuah pernyataan yang valid sehingga mampu  mengontrol  sebuah kondisi tertentu.  Pada  komunikasi seluler,  logika fuzzy sering digunakan untuk memutuskan sebuah kondisi dalam suatu sistem handover dalam pengambilan  keputusan.  Dengan Multiple  Attribute  Decision  Making  (MADM)  menggunakan logika fuzzy  berguna  untuk  mengambil  sebuah  keputusan  yang  tepat  dan  berjalan  secara realtime. Terdapat beberapa jenis sistem inferensi pada logika fuzzy seperti Mamdani, Sugeno- Tsukamoto, tetapi dalam skema ini menerapkan metode Sugeno-Tsukamoto (Naeem, Ngah, & Hashim, 2018) untuk menghasilkan kemungkinan handover yang akan dijalankan sistem.

## Gambar 2. Mesin Fuzzy pada Pengambilan Keputusan Handover
Gambar  2  menunjukkan  blok  diagram  sistem  pengambilan  keputusan  menggunakan  logika fuzzy. Dalam skema handover ini terdapat 3 parameter yang akan menjadi input dalam mesin fuzzy, 1) jarak antara HT dengan CN (𝑑) , 2) orientasi HT terhadap CN (𝛼) , dan 3) arah hadap HT terhadap perpindahan waktu (𝜃) . Keluaran dari mesin fuzzy (output) berupa probabilitas handover dari CN target. Ketiga parameter input akan mempengaruhi hasil keluaran dimana berfungsi untuk menentukan CN target yang akan aktif menangani HT.

## 2.3.1 Variabel masukan pada mesin fuzzy
Ketiga parameter masukan pada mesin fuzzy berupa data skalar dengan variasi rentang nilai yang berbeda-beda. Untuk mengetahui probabilitas handover dari CN target, ketiga parameter harus  dikelompokkan  dan  diubah  menjadi  nilai  linguistik  untuk  setiap  nilai  terukur  dari parameter masukan. Perubahan nilai skalar menjadi nilai linguistik disebut proses fuzzifikasi.
Parameter  pertama  adalah distance (𝑑) ,  maksudnya  adalah  jarak  antara  titik  HT  berdiri terhadap titik CN, ilustrasinya ditampilkan pada Gambar 3(a). Nilai distance ini diberikan oleh Persamaan (1).
(a) (b) (c) Gambar 3. Analogi Cara Mengambil Data (a) Distance dan (b) Orientation antara HT dengan CN serta Data (c) Heading terhadap Perubahan Waktu 𝑑 = 𝑋 − 𝑋 − 𝑌 − 𝑌 (1)
Dimana 𝑑 adalah jarak antara HT dan CN dalam satuan meter, lalu (𝑋 , 𝑌 ) merupakan titik koordinat  CN  terhadap  ruang  observasi,  sedangkan 𝑋 , 𝑌 adalah  estimasi  koordinat  HT terhadap  bidang  cakupan  kamera.  Selanjutnya  adalah orientation (𝛼) yang  menunjukkan keberadaan  orientasi  HT  terhadap  CN.  Gambar  3(b)  menunjukkan  ilustrasi  pengambilan parameter orientation. Nilai orientation dapat dihitung menggunakan Persamaan (2).
𝛼 = tan 𝑋 − 𝑋 𝑌 − 𝑌 (2)
Dimana 𝛼 merupakan  orientasi  HT  terhadap  CN  dalam  satuan  derajat.  Parameter  terakhir adalah heading (𝜃) yang menunjukkan arah gerak HT terhadap perubahan waktu (Δ𝑡) . Gambar 3(c) menunjukkan  ilustrasi pengambilan parameter heading. Nilai heading  ini diberikan oleh Persamaan (3) dan (4).
𝜃 = tan 𝑋 − 𝑋 𝑌 − 𝑌 (3) 𝜃 = 𝜃 + 𝐾 (4)
Dimana 𝜃 adalah arah gerak HT sementara terhadap perubahan waktu dalam satuan derajat, lalu (𝑋 , 𝑌 ) adalah posisi HT pada gambar saat ini, sedangkan untuk (𝑋 , 𝑌 ) adalah posisi HT  pada  gambar  berikutnya.  Kemudian 𝐾 merupakan  konstanta  yang  berubah-ubah bergantung  pada  keberadaan  nilai 𝜃 di  dalam  kuadran  dan 𝜃 adalah  nilai heading  akhir terhadap perubahan waktu dalam satuan derajat.

## 2.3.2 Struktur fungsi keanggotaan
Fungsi keanggotaan dalam metode fuzzy menunjukkan kurva pemetaan titik-titik masukan data kedalam  nilai  keanggotaan yang memiliki  nilai antara  0  hingga  1. Pada skema  ini  memakai fungsi keanggotaan triangular untuk melakukan proses blok fuzzifikasi.
Parameter  masukkan distance  dipartisi  dalam  semesta  wacana  antara  [0m-5m]  menjadi  5 fungsi keanggotaan triangular: very small (VS), small (S), medium (M), big (B) dan very big (VB).
Parameter orientation  dipartisi  dalam  semesta  wacana  antara  [0°-17°]  menjadi  7  fungsi keanggotaan triangular: negative big (NB), negative medium (NM), negative small (NS), zero (Z), positive small (PS), positive medium (PM), dan positive big (PB).
Untuk parameter heading dibagi dalam semesta wacana antara [-180°-180°] menjadi 9 fungsi keanggotaan triangular: negative front (NF), front left (FL), left (L), back left (BL), back (B), back  right  (BR),  right  (R),  front  right  (FR),  dan  positive  front  (PF).  Seluruh  ilustrasi  fungsi keanggotaan masukan dapat dilihat pada Gambar 4.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Masukan untuk Parameter (a) Distance, (b) Orientation, (c) Heading serta (d) Output
Semesta wacana pada tiap parameter disesuaikan pada hasil estimasi dari sistem pemantauan serta dilakukan trial dan error. Selain itu penggunaan kamera juga mempengaruhi nilai semesta wacana sebab field of view (FoV) menjadi batasan penglihatan kamera.

## 2.3.3 Struktur aturan fuzzy
Berdasarkan fungsi keanggotaan, parameter input distance memiliki 5, orientation memiliki 7, dan heading memiliki 9 keanggotaan. Karenanya, mesin fuzzy memiliki 315 kombinasi aturan. Secara garis bersar kombinasi aturan  memiliki 3  tipe keluaran, yakni none  (N), left  handoff (LHO), dan right handoff (RHO). Tipe none memiliki makna bahwa HT tidak akan dilakukan handover karena HT masih berada pada jangkauan CN saat ini. Untuk tipe LHO bermakna HT akan diteruskan ke CN target sebelah kiri dari CN saat ini. Kondisi ini terjadi karena HT bergerak ke arah kiri membelakangi kamera. Jika HT bergerak sebaliknya (ke kanan) maka tergolong tipe RHO.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Skenario simulasi pada skema handover
Dalam menganalisa skema handover ini dilakukan sebuah simulasi dimana HT bergerak pada area observasi dengan tersedianya kamera pada sudut ruangan. Simulasi ini ditanamkan pada bahasa  pemrograman  C++  untuk  menghasilkan  kinerja  skema handover.  Pada  simulasinya dibuat  sebuah  area  observasi  dengan  luasan  ruang  8x8  meter  persegi,  ditunjukkan  pada Gambar  5.  Penempatan node  kamera  diletakkan  pada  sisi  dan  sudut  ruangan  dimana ditampilkan  dengan  segitiga  biru,  dan  area  jangkauan  kamera  ditunjukkan  dengan  segitiga berwarna transparan. Jumlah node kamera yang digunakan adalah empat buah, dan diletakkan
secara  tersebar  untuk  memudahkan  HT  bergerak  dan  dijangkau  oleh node  kamera  yang dilaluinya.
Dalam simulasi ini, HT akan bergerak mula-mula dari titik start ke titik akhir. Terdapat 2 jenis lintasan yang dilalui HT untuk mencapat titik terakhir. Lintasan pertama HT akan bergerak dari area 1 menuju ke area 4 melalui area 2 dan 3. HT tetap bergerak menuju area 4 tanpa adanya kembali lagi ke area sebelumnya, sehingga area yang dilalui HT dari area 1-2-3-4. Kondisi ini mengakibatkan  perubahan  area  yang  dilaluinya  sejumlah  3  area.  Lintasan  kedua  HT  akan bergerak  dari  area  1  menuju  ke  area  4  tetapi  pergerakannya  berputar-putar,  sehingga  HT bergerak kembali ke area sebelumnya. Pada lintasan kedua, HT melalui beberapa area, yakni area  1-2-1-2-3-4. Berdasarkan area yang dilalui HT pada lintasan kedua, jumlah perubahan areanya  adalah  5  area.  Secara  jelasnya,  Gambar  6  (a)  untuk  pergerakan  lintasan  pertama, sedangkan (b) untuk lintasan kedua.
Gambar 5. Kondisi Ruangan Observasi dengan Luasan 8x8 Meter Persegi
(a) (b)
Gambar 6. Lintasan yang dilalui HT pada Area Observasi, dimana (a) HT Bergerak tanpa Kembali ke Area Sebelumnya, dan (b) HT Kembali ke Area Sebelumnya
CN 1 CN 3 CN 2 CN 4

## 3.2 Analisa Skema Handover
Pengambilan  keputusan  dalam  skema handover  ditentukan  berdasarkan  parameter  yang digunakan. Jika kombinasi parameter tersebut menghasilkan kondisi pernyataan “ handover”, maka proses penanganan HT akan diserahkan ke CN lain. Kombinasi parameter dipengaruhi oleh  perubahan  posisi  HT  yang  bergerak  melintasi  area  observasi.  Untuk  menguji  kinerja metode usulan, kami akan membandingkan metode lain dengan nama Active Handover Control Scheme  (AHCS) (Lin, Hwang,  & Huan, 2012) , dimana kamera  target ditentukan dengan jarak antara HT dengan kamera selanjutnya. Tiap metode akan menjalankan kedua lintasan yang telah disediakan (dapat dilihat pada Gambar 6).
(a) (b) (c) (d)
Gambar 7. Hasil Skema Handover HT yang ditangani oleh Tiap CN, dimana (a) dan (b) Menerapkan Metode Usulan pada Kedua Lintasan, sedangkan (c) dan (d) Menerapkan AHCS pada Kedua Lintasan
Setelah  skema handover  diterapkan  pada  kedua  jalur,  hasil  handover  HT  ditunjukkan  pada Gambar 7. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, HT mulai bergerak dari area 1 menuju ke area 4. Pada hasil handover HT ditampilkan jalur dengan warna yang berbeda-beda. Warna tersebut  merepresentasikan penanganan HT terhadap CN yang bersangkutan. Warna coklat
(jalur 1) menunjukkan HT berada pada penanganan CN 1, warna kuning (jalur 2) ditangani oleh CN2, warna merah muda (jalur 3) untuk CN 3 dan CN 4 menagani HT yang berada pada titik  berwarna  hijau  (jalur  4).  Maksud  dari  perubahan  warna  tersebut  supaya  mengetahui perubahan penanganan HT terhadap CN yang terkait serta berapa kali perubahan handover dilakukan dalam satu lintasan.
Gambar 8. Jumlah Handover terhadap Keseluruhan Skenario
Salah satu metrik kinerja dalam sistem handover untuk mengukur pencapaian sebuah metode adalah  jumlah handover  (number  of  handover).  Metrik  ini  mengukur  total  sebuah  sistem menjalankan proses handover pada suatu lintasan. Jika dalam sebuah skema handover, proses handover dalam jumlah besar sangat tidak disarankan karena dapat menyebabkan pemborosan sumber  daya  jaringan.  Dengan  meminimalkan  proses  tersebut  mampu  mempertimbangkan beban handover  dari  suatu  jaringan  yang  terhubung.  Pada  Gambar  8 memperlihatkan  total number of handover pada tiap metode di setiap skenario pengujian. Berdasarkan lintasan yang disusun, pada lintasan pertama HT berjalan dari area 1 menuju area 4 dengan berpindah area sebanyak tiga kali, dari area 1 ke area 2, dilanjutkan dengan area 2 ke area 3, dan terakhir area 3 ke area 4. Menurut hasil yang didapat, metode usulan dan AHCS mampu mengatasi perpindahan HT dengan benar, dimana keduanya menghasilkan nilai yang sama yaitu tiga kali. Namun,  pada  lintasan  kedua  didapatkan  nilai  yang  berbeda. Menurut  perubahan  gerak HT, pada lintasan kedua berpindah area sebanyak lima kali. Hal ini ditunjukkan dengan perubahan area dari area 1 ke area 2, lalu HT kembali ke area 1, berlanjut ke area 2, ke area 3 dan terakhir ke area 4. Metode usulan mampu menangani perpindahan HT melintasi beberapa node kamera. Daripada AHCS, metode usulan lebih unggul 20% dalam mengatasi transisi HT dari area 1 ke area 4. Pengambilan keputusan pada metode usulan mampu mengurangi jumlah number of handover.
Dalam menentukan keputusan handover, sistem ini memerlukan perhitungan yang sistematis untuk  mendapatkan  keluaran  yang  tepat.  Jika  komputasi  dalam  pengambilan  keputusan memakan  waktu  yang  lama  maka  penanganan  HT  juga  akan  terlambat. Handover  delay merupakan  salat  satu  metrik  kinerja  untuk  melihat  waktu  komputasi  tiap  metode  dalam melakukan prosesnya. Metrik ini akan mulai dijalankan saat inisialisasi parameter didapatkan dan  berhenti  saat  pengambilan  keputusan handover  didapatkan.  Metrik  handover  delay dikatakan  baik  saat  waktu  komputasi  dalam  menentukan  keputusan handover  lebih  cepat. Gambar 9 menunjukkan grafik handover delay terhadap perubahan iterasi pada tiap metode. Berdasarkan  hasil  tersebut,  metode  usulan  memiliki  nilai  rerata delay  sebesar  123.72µs, sedangkan  AHCS  memiliki  nilai  3.12µs.  Proses  komputasi  pada  metode  usulan  lebih  lama dibandingkan dengan dengan proses AHCS. Hal ini terjadi dikarenakan metode usulan memiliki
aturan sebanyak 315 aturan dengan 3 parameter input. Dengan kondisi tersebut perlu adanya pencocokan  aturan  serta  komputasi  matematis yang banyak  sehingga  membutuhkan  waktu yang  lebih lama.  Berbeda dengan AHCS yang  hanya mengandalkan jarak minimum tiap CN terdekat yang mengakibatkan komputasi lebih cepat.
Gambar 9. Handover Delay terhadap Perubahan Iterasi

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  kami  mengenalkan  sebuah  skema handover  pada  sistem  multi-kamera untuk keperluan pemantauan orang. Skema handover ini mengadopsi prinsip handover pada sistem  komunikasi  seluler  dengan  menerapkan Multiple  Attribute  Decision  Making  (MADM). Sistem  MADM  menggunakan  logika fuzzy dengan tiga  parameter  yakni  jarak,  orientasi, dan arah  gerak  orang.  Pengambilan  keputusan  berbasis  logika fuzzy  dalam  skema  handover disajikan untuk menentukan kamera mana yang akan menangani pemantauan target. Untuk tujuan perbandingan  dan  evaluasi, kami  menyiapkan kondisi  ruangan dimana memiliki  area tumpang tindih antar kamera. Secara simulasi, skema handover dijalankan dengan dua jenis lintasan  yang  berbeda.  Metode  usulan  mampu  menangani  target  20%  lebih  baik  daripada menggunakan Active Handover Controll Scheme (AHCS). Namun, dari segi waktu komputasi metode usulan kami memiliki waktu 123.72µs dan masih lebih lama dibandingkan AHCS.
Sebagai pekerjaan selanjutnya, skema handover ini akan dimplementasikan secara real-time dengan perangkat node yang memadai untuk proses pemantauan. Sebagai tambahan, metode pengambilan  keputukan  akan  menerapkan  lebih  banyak  parameter  QoS  seperti  kegagalan handover, latensi handover, dll, untuk mengukur kinerja metode.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Sebagian  dari  pekerjaan  penelitian  ini  didanai  oleh  Penelitian  Kompetensi  Nasional  dengan skema  Penelitian  Thesis  Magister  dari  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat, Kementerian  Riset  dan  Teknologi  Republik  Indonesia  dengan  nomer  kontrak 010/SP2H/LT/DRPM/2020.

## DAFTAR RUJUKAN
Akyildiz, I. F., Melodia, T., & Chowdhury, K. R. (2007). A survey on wireless multimedia sensor networks. Computer Networks, 51(4), 921-960.
Ardiyanto, I., & Miura, J. (2014). Partial least squares-based human upper body orientation estimation with combined detection and tracking. Image and Vision Computing, 32(11), 904-915.
Bai, Y., & Wang, D. (2006). Fundamentals of fuzzy logic control—fuzzy sets, fuzzy rules and defuzzifications. In Advanced Fuzzy Logic Technologies in Industrial Applications (pp.
17-36). London: Springer.
Dewantara, B., Ardilla, F., & Thoriqy, A. (2019). Implementation of Depth-HOG based Human Upper  Body  Detection  On  A  Mini  PC  Using  A  Low  Cost  Stereo  Camera. 2019 International Conference of Artificial Intelligence and Information Technology (ICAIIT). Yogyakarta, Indonesia: IEEE.
Iguernaissi,  R.,  Merad  ,  D.,  Aziz,  K.,  &  Drap,  P.  (2019).  People  tracking  in  multi-camera systems: a review. Multimedia Tools and Applications, 78(8), 10773-10793.
Imanuddin, A., Kristalina, P., & Dewantara, B. (2019). A Moving Human Detection and Tracking using  Combination  of  HOG  and  Color  Histogram. 2019  International  Electronics Symposium (IES).
Jang, J., Sun, C.-T., & Mizutani, E. (1997). Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach  to  Learning  and  Machine  Intelligence. IEEE  Transactions  on  automatic control, 42(10), 1482-1484.
Kuo, C.-H., Huang, C., & Nevatia, R. (2010). Inter-camera Association of Multi-target Tracks by On-Line Learned Appearance Affinity Models. European Conference on Computer Vision (pp. 383-396). Berlin, Heidelberg: Springer.
Lee, S., Sriram, K., Kim, K., Kim , Y., & Golmie, N. (2009). Vertical Handoff Decision Algorithms for  Providing  Optimized  Performance  in  Heterogeneous  Wireless  Networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 58(2), 865-881.
Li, S., Kim, J., Han, D., & Lee, K. (2019). A Survey of Energy-Efficient Communication Protocols with QoS Guarantees in Wireless Multimedia Sensor Networks. Sensor, 19(1), 199.
Lin, J.-L., Hwang, K.-S., & Huan, C.-Y. (2012). Active and Seamless Handover Control of Multi-
Camera Systems With 1-DoF Platforms. IEEE System Journal, 8(3), 769-777.
Liu, Q., Kwong, C., Zhang, S., & Li, L. (2019). Fuzzy-TOPSIS Based Optimal Handover Decision- making Algorithm for Fifth-generation of Mobile Communications System. Journal of Communications, 14(10), 945-950.
Naeem, B., Ngah, R., & Hashim, S. (2018). Reduction in ping-pong effect in heterogeneous networks using fuzzy. Soft Computing, 23(1), 269-283.
Subramani,  M.,  &  Kumaravelu,  V.  B.  (2019).  A  Quality-Aware  Fuzzy-Logic-Based  Vertical Handover Decision Algorithm for Device-to-Device Communication. Arabian Journal for Science and Engineering, 44(3), 2413-2425.
Sun,  M.,  &  Qian,  H.  (2016).  Handover  Management  Scheme  in  SDN-based  Wireless  LAN. Journal of Communications, 11(3), 282-289.
Tillapart,  P.,  Thumthawatworn,  T.,  Viriyaphol,  P.,  &  Santiprabhob,  P.  (2015).  Intelligent handover  decision  based  on  fuzzy  logic  for  heterogeneous  wireless  networks. 2015 12th  International  Conference  on  Electrical  Engineering/Electronics,  Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON). Hua Hin, Thailand.