INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 13964-13970 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Implementasi Metode HOG (Histogram Of Oriented Gradient) Untuk Mendeteksi Pejalan Kaki Pada Citra Video
Marini 1 ✉ , Hariyanto 2
(1) Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur
(2) Manajemen Informasi, Politeknik LP3I Jakarta
Email: marini@budiluhur.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  yang  mempermudah  pekerjaan  manusia  dalam  berbagai  aspek, kamera  CCTV  menjadi  salah  satu  teknologi  yang  umum  digunakan  untuk  menangkap  gambar  atau merekam aktivitas. Kamera CCTV ini banyak digunakan dalam sistem keamanan di banyak area. Namun, karena kamera CCTV hanya dapat merekam gambar tanpa mendeteksi objek, penulis mencoba membuat aplikasi untuk mendeteksi pergerakan, khususnya untuk mendeteksi objek pejalan kaki dalam ruangan menggunakan metode HOG (Histogram of Oriented Gradients). Pengembangan sistem ini terdiri dari bebrapa tahapan mulai tahap mendefinisikan kebutuhan sistem, tahap analisis sistem, tahap perancangan sistem, tahap pengkodean sistem dan tahap pengujian sistem. Sistem ini diharapkan dapat dengan mudah diintegrasikan dengan sistem keamanan CCTV untuk meningkatkan kapabilitas deteksi objek.
Kata Kunci: Histogram of Oriented Gradient (HOG), Deteksi Pejalan Kaki, Citra Video.

## Abstract
Along with advances in technology that make human work easier in various aspects, CCTV cameras have become one of the technologies commonly used to capture images or record activities. This CCTV camera is widely used in security systems in many areas. However, because CCTV cameras can only record images without detecting objects, the author tries to create an application to detect movement, especially to detect indoor pedestrian objects using the HOG (Histogram of Oriented Gradients) method. This system development consists of several stages starting from defining system requirements, system analysis stage, system design stage, system coding stage and system testing stage. This system is expected to be easily integrated with CCTV security systems to increase object detection capabilities.
Keyword: Histogram of Oriented Gradient (HOG), Pedestrian Detection, Video Imagery.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  telah  membawa  dampak  signifikan  dalam berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk dalam bidang keamanan dan pengawasan. Salah satu teknologi yang banyak dimanfaatkan untuk keperluan ini adalah kamera CCTV (Closed  Circuit  Television).  Kamera  CCTV  digunakan  untuk  menangkap  gambar  atau merekam aktivitas dalam suatu area tertentu. Namun, kamera CCTV konvensional hanya mampu  merekam  gambar  tanpa  dapat  mendeteksi  objek  secara  otomatis,  sehingga dibutuhkan intervensi manusia untuk memantau dan menganalisis rekaman secara manual.
Keterbatasan  tersebut  mendorong  pengembangan  sistem  yang  lebih  cerdas  dan efisien  dalam mendeteksi serta mengenali objek dalam rekaman video. Salah satu solusi yang muncul adalah implementasi metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) untuk deteksi objek, khususnya pejalan kaki. Metode HOG dikenal efektif dalam ekstraksi fitur citra yang penting untuk keperluan deteksi dan pengenalan objek.
Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan mengevaluasi metode HOG dalam mendeteksi pejalan kaki pada citra video. Dengan menggabungkan algoritma HOG dengan teknik pengolahan citra  digital, diharapkan  dapat  dihasilkan sebuah  sistem yang mampu  mendeteksi  pejalan  kaki  secara  otomatis  dan  akurat.  Implementasi  metode  ini diharapkan  tidak  hanya  meningkatkan  efisiensi  dalam  pengawasan  video,  tetapi  juga memberikan kontribusi signifikan dalam bidang keamanan.
Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya berfokus pada aspek teknis implementasi dan evaluasi metode HOG, tetapi juga pada aplikasi praktisnya dalam meningkatkan sistem keamanan berbasis pengawasan video.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, digunakan metode Waterfall dalam pengumpulan data dan informasi untuk mempermudah analisa dan perancangan sebagai berikut:
Gambar 1. Metode Waterfall
Definisi Kebutuhan Sistem Analisis Sistem Perancangan Sistem Pengkodean Sistem

## Pengujian Sistem

## 1. Definisi Kebutuhan Sistem
Mendefinisikan kebutuhan dari suatu sistem merupakan dasar proses pembuatan aplikasi.  Salah  satu  tujuannya  untuk  menganalisa  masalah  yang  dihadapi  dan mempunyai tujuan dari suatu penelitian dengan membatasi permasalahan yang ada dengan cara studi pustaka dan studi lapangan.
2. Analisis Sistem
Analisis sistem merupakan tahap menganalisa terhadap hal-hal yang diperlukan dalam pembangunan perangkat lunak yang terdiri dari :
a. Analisis  deskripsi  objek  data  melalui  pengambilan  citra  bergambar  dengan menggunakan usb-webcam atau kamera.
b. Analisis perangkat lunak yang digunakan dalam aplikasi deteksi pejalan kaki pada video.
3. Perancangan (Design) Sistem
Perancangan  merupakan  tahap  penerjemahan  dari  keperluan  data  atau penggambaran perangkat lunak yang dibangun. Pada tahap perancangan ini terdiri dari:
a. Perancangan  arsitektur  yang  menentukan  hubungan  diantara  elemen-elemen stuktur utama dari program,
b. Perancangan  Interface    yang  menggambarkan  bagaimana  aplikasi  berinteraksi dengan dirinya sendiri, dengan sistem yang berintegerasi dan dengan user yang menggunakannya.
4. Pengkodean (Coding) Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  menerjemahkan  dari  keperluan  data  atau pemecahan masalah yang telah dirancang kedalam bahasa pemrograman komputer.
5. Pengujian (Testing) Sistem
Setelah  program  dibuat,  maka  tahap  berikutnya  adalah  uji  coba  terhadap program tersebut. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kemampuan dari sistem dan untuk memastikan sistem berjalan sesuai dengan yang diinginkan sebelumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pendeteksian  pejalan  kaki  harus  memiliki  tingkat  keamanan  yang  tinggi sehingga  dibutuhkan  algoritma  yang  memiliki  kemampuan  proses  yang  baik.  Berikut algoritma dari metode HOG ( Histogram of Oriented Histogram) yang digunakan.
Gambar 2. Algoritma Histogram of Oriented Gradients
Dalam tahapan hasil dari uji coba dari sistem ini, dilakukan dalam beberapa ukuran, video yang berdurasi 5 detik (100 gambar).
1. 640 x 480
Dalam menggunakan gambar yang  berukuran 640 x 480 ini terdapat 307200 pixel warna RGB.
Tabel 1 : Hasil Uji Coba 640 x 480 No  deteksi  Lama Proses No   deteksi  Lama proses No  deteksi  Lama proses No  deteksi  Lama proses 1 1 11s 26 1 11s 51 1 11s 76 0 11s 2 0 11s 27 1 11s 52 1 11s 77 0 11s 3 1 11s 28 1 11s 53 1 11s 78 0 11s 4 1 11s 29 1 11s 54 1 11s 79 0 11s 5 1 11s 30 1 11s 55 0 11s 80 1 11s 6 1 11s 31 1 11s 56 0 11s 81 1 11s 7 1 11s 32 1 11s 57 1 11s 82 1 11s 8 1 11s 33 1 11s 58 1 11s 83 0 11s 9 1 11s 34 1 11s 59 1 11s 84 0 11s
0 11s 60 1
11s 85 0 11s 11 1 11s 36 1 11s 61 1 11s 86 0 11s 12 1 11s 37 1 11s 62 1 11s 87 0 11s 13 1 11s 38 1 11s 63 1 11s 88 0 11s 14 1 11s 39 1 11s 64 0 11s 89 0 11s 15 1 11s 40 1 11s 65 1 11s 90 0 11s 16 1 11s 41 1 11s 66 1 11s 91 0 11s 17 1 11s 42 1 11s 67 1 11s 92 0 11s 18 1 11s 43 1 11s 68 1 11s 93 0 11s 19 1 11s 44 1 11s 69 0 11s 94 0 11s 20 1 11s 45 1 11s 70 0 11s 95 0 11s 21 1 11s 46 1 11s 71 0 11s 96 0 11s 22 1 11s 47 1 11s 72 0 11s 97 0 11s 23 1 11s 48 1 11s 73 0 11s 98 0 11s 24 1 11s 49 1 11s 74 0 11s 99 0 11s 25 1 11s 50 1 11s 75 0 11s 100 0 11s
Dari hasil percobaan dari Tabel 1, terdapat 66 gambar yang terdeteksi (1), 34 gambar tidak terdeteksi (0) dari 100 gambar, sehingga persentasinya terdeteksi = (66 / 100) * 100 = 66 %, dan persentasi tidak terdeteksi = ((100 – 66) / 100) * 100) = 34 %, dengan lama proses sekitar 11s.

## 2. 320 x 240
Dalam menggunakan gambar yang berukuran 320 x 240 ini terdapat 76800 pixel warna RGB.
Tabel 2 : Hasil Uji Coba 320 x 240 No  deteksi  Lama Proses No   deteksi  Lama proses No  deteksi  Lama proses No  deteksi  Lama proses 1 0 3s 26 1 3s 51 1 3s 76 1 3s 2 0 3s 27 1 3s 52 1 3s 77 1 3s 3 0 3s 28 1 3s 53 1 3s 78 1 3s 4 0 3s 29 1 3s 54 1 3s 79 0 3s 5 0 3s 30 1 3s 55 1 3s 80 0 3s 6 0 3s 31 1 3s 56 1 3s 81 0 3s
3s 57 1
3s 8 0 3s 33 1 3s 58 1 3s 83 0 3s 9 0 3s 34 1 3s 59 0 3s 84 0 3s 10 1 3s 35 1 3s 60 0 3s 85 0 3s 11 1 3s 36 1 3s 61 0 3s 86 0 3s 12 1 3s 37 1 3s 62 1 3s 87 0 3s 13 1 3s 38 1 3s 63 1 3s 88 0 3s 14 1 3s 39 1 3s 64 1 3s 89 0 3s 15 1 3s 40 1 3s 65 1 3s 90 0 3s 16 1 3s 41 1 3s 66 1 3s 91 0 3s 17 1 3s 42 1 3s 67 1 3s 92 0 3s 18 1 3s 43 1 3s 68 1 3s 93 0 3s 19 1 3s 44 1 3s 69 0 3s 94 0 3s 20 1 3s 45 1 3s 70 0 3s 95 0 3s 21 1 3s 46 1 3s 71 1 3s 96 0 3s 22 1 3s 47 1 3s 72 0 3s 97 0 3s 23 1 3s 48 1 3s 73 1 3s 98 0 3s 24 1 3s 49 1 3s 74 1 3s 99 0 3s 25 1 3s 50 1 3s 75 1 3s 100 0 3s
Dari hasil percobaan dari Tabel 2, terdapat 62 gambar yang terdeteksi (1), 38 gambar tidak terdeteksi (0) dari 100 gambar, sehingga persentasinya  = (62 / 100) * 100 = 62 %, dan tidak terdeteksi = (( 100 – 62) / 100 ) * 100) = 38 %, dengan lama proses sekitar 3s.
Dari hasil Uji coba dari ukuran 640 x 480 dan 320 x 240 dapat disimpulkan bahwa selain dari spesifikasi computer ,ukuran gambar dapat mempengaruhi dalam waktu proses pendeteksian.

## SIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulakn  bahwa  :  Sistem  sudah  dapat  memebedakan pejalan kaki dengan menggunakan metode HOG (Histogram of Oriented Gradients) sebagai descriptor  dan  SVM  (Support  Vector  Machine)  sebagai  classification.  Tetapi  dikarenakan proses  yang  dilakukan  terlalu  banyak,  pengaruh  ukuran  gambar,  dan  terakit  spesifikasi komputer mengakibatkan pendeteksian 1 gambar dapat memakan waktu yang lama. Dalam ukuran gambar 640 x 480  diperlukan waktu berkisar 11 detik, dan untuk ukuran gambar 320
x 240 diperlukan waktu berkisar 3 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhinata,  Et  Al.  2020.  ”Penghitung  Orang  Pada  Video  CCTV  Menggunakan  Metode Histogram  Of  Priented  Gradient  dan  Filter  Kalman”.  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Komputer. 8 (3).
Antonius,  Et  Al.  2015.  ”Penerapan  Pengolahan  Citra  Dengan  Metode  Adaptive  Motion Detection  Algorithm  Pada  Sistem  Kamera  Keamanan  Dengan  Push  Notification  ke Smartphone Android.” Jurnal Coding Sistem Komputer Untan. 3 (2), 54 -65.
Arnita, Et Al. 2022. Computer Vision dan Pengolahan Citra Digital. Jawa Timur : Pustaka Aksara.
Chen, D., & Wang, X. 2017. A survey of video-based pedestrian detection methods. Journal of Computer Science and Technology, 32(5), 901-930. [doi:10.1007/s11390-017-1762-3]
Dipura, Et Al. 2024. ”Teknologi Komputer Vision dalam Kamera Pengawas”. Jurnal Karimah Tauhid. 3 (3).
Endra, Et Al. 2018. ”Deteksi Objek Menggunakan Histogram Of Oriented Gradient (HOG) Untuk Model Smart Room”. Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi). 9 (2), 99-105.
Gonzalez,  Rafael  C.  &  Woods,  Richard  E.  2018.  Ditigal  Image  Processing  Fourth  Edition. England : Pearson Education Limited.
Hermawanto,  Fajar.  2016.  ”Detekdi  Obyek  Manusia  Pada  Sistem  Keamanan  Gedung Menggunakan Webcam”. Jurnal Jtech. 4 (2), 127 – 130.
Putri, Asti Riani. 2016. ”Pengolahan Citra Dengan Menggunakan Web Cam Pada Kendaraan Bergerak di Jalan Raya”. Jurnal Ilmiah Pendidikan Indonesia. 1 (1). 1 -6.
Ratna, Silvia. 2020. ”Pengolahan Citra Digital dan Histogram Dengan Phyton dan Text Editor Phycharm”. Jurnal Technologia. 11 (3).
Sulistiyanti, Et Al. 2016. Pengolahan Citra Dasar dan Contoh Penerapannya. Yogyakarta : Technosain.
Suryadi, Kusno & Sikumbang, Supriyanto. 2015. ”Human Detection Menggunakan Metode Histogram Of Oriented Gradients (HOG) Berbasis Open_CV”. Jurnal Pendidikan Teknik Elektro. 4 (2), 639 – 645.
Susim, Theresia & Darujati, Cahyo. 2021. ”Pengolahan Citra Untuk Pengenalan Wajah (Face Recognition) Menggunakan OpenCV”. Jurnal Syntax Admiration. 2 (3).