## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 9, Nomor 2,  Oktober 2018
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. DETEKSI OBJEK MENGGUNAKAN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT (HOG) UNTUK MODEL SMART ROOM 99-105
Robby Yuli Endra , Ahmad Cucus, Freddy Nur Affandi, M. Bintang Syahputra
2. PEMANFAATAN MODEL ENTERPRISE ARCHITECTURE PLANNING (EAP) UNTUK PROTOTYPE E-DOCUMENT KEPEGAWAIAN (DOSEN) PADA BAGIAN SUMBER DAYA MANUSIA DI INSTITUT INFORMATIKA DAN BISNIS DARMAJAYA 106-113 Halimah, Bobby Bachry 3 PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN KANDIDAT DOSEN TERBAIK DI UNIVERSITAS MEGOW PAK TULANG BAWANG 114-120 Darsin 4 ANALISIS EMISI GAS RUMAH KACA (GRK)  DAN PEMETAAN ZONA EMISI MENGGUNAKAN GIS (GEOSPASIAL INFORMATION SYSTEM) DI KABUPATEN PRINGSEWU, LAMPUNG 121-126 Ida Ayu Putu Anggie Sinthiya, Danang Kusnadi 5 PROTOTYPE SISTEM PENDETEKSI DAN PERINGATAN DINI BENCANA ALAM DI INDONESIA BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) 127-136 Budi Usmanto, Bernadhita H.S.U 6 SISTEM KEAMANAN GEDUNG BERBASIS SMS GATEWAY DAN MEDIA SOSIAL DENGAN MIKROKONTROLLER ATMEGA328 137-142 Oktafianto, Ponidi 7 PURWARUPA SISTEM PENGAIRAN SAWAH OTOMATIS DENGAN ARDUINO BERBASIS ARTIFICIAL INTELEGENT 143-151 Pamuji Setiawan, Elisabet Yunaeti Anggraeni 8 PENENTUAN PENERIMA KINERJA DOSEN AWARD MELALUI METODE TSUKAMOTO DENGAN KONSEP LOGIKA FUZZY 152-161 Erlangga, Yanuarius Yanu Dharmawan 9 AUTOMATIC COUNTING MENGGUNAKAN METODE HAVERSINE UNTUK MENGHITUNG JUMLAH PENUMPANG BUS 162-177 Yuthsi Aprilinda ,Emy Sugandasari, Freddy Nur Afandi, Fenty Ariani 10  IMPLEMENTASI RUMAH LISTRIK BERBASIS SOLAR CELL 178-185
Taqwan Thamrin, Erlangga, Wiwin Susanty

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 9 Nomor 2 Halaman Lampung Oktober 2018 ISSN 2087 - 2062

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Elva Riana Siregar, S.Kom
Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center lt.2 Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.26 Bandar Lampung
Telp.0721-774626
Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal explore adalah jurnal yang diprakrasai oleh program studi  Informatika, Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh  Fakultas  Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## DETEKSI OBJEK MENGGUNAKAN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT (HOG) UNTUK MODEL SMART ROOM
Robby Yuli Endra 1 , Ahmad Cucus 2 , Freddy Nur Affandi 3 , M. Bintang Syahputra 4
Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung
Jln. Z.A. Pagar Alam No.89 Gedong Meneng Bandar Lampung 35142 Telp. (0721) 701463, (0721) 701979 Fax. (0721) 701467 Web. www.ubl.ac.id E-mail: capt.obbies@gmail.com , Robby.YuliEndra@ubl.ac.id, ahmad.cucus@ubl.ac.id Handphone: 0819-799-0845

## ABSTRAK
Smart room merupakan konsep otamatisasi yang ada pada sebuah ruangan dengan menggunakan Internet of things (IOT). Perkembangan teknologi saat ini tidak di pungkiri dengan munculnya konsep revolusi industry 4.0. hal  ini  menjadi  dasar  dalam  penelitian  ini  untuk  membuat  otomatisasi  sebuah  ruangan.  Jika  sebuah  ruang terkendali dan terkontrol secara otomatis, maka akan berdampak biaya operasional yang berkurang.
Pada penelitian ini menjelaskan konsep smart room yang di titik beratkan pada inputan deteksi objek manusia menggunakan  algortima  Histogram  of  Oriented  Gradient  (HOG).  HOG  merupakan  konsep  Histogram  Of Oriented  Gradients  ini  digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur  pada  obyek  gambar  dengan  menggunakan  obyek manusia. Berdasarkan langkahnya, proses awal pada metode HOG adalah mengkonversi citra RGB (Red, Green, Blue) menjadi grayscale, yang kemudian dilanjutkan dengan menghitung nilai gradien setiap piksel.
Tujuan dari penelitian ini adalah menjadikan objek manusia menjadi inputan pada konsep smart room.
Kata Kunci : Smart room, Histogram of Gradient (HOG), Otomatisasi, Objek

## 1. PENDAHULUAN
Dengan memasuki era revolusi industri 4.0 saat ini,  suka  tidak  suka  mau  tidak  mau  untuk mempersiapkan  teknologi  ini.  Yang  berbeda dengan  revolusi  industry  yang  sebelumnya, masuk  revolusi  4.0  semua  hal  di  lakukan dengan cara otamatisasi dengan  menggunakan konsep Internet of Things (IoT).
Internet  of  Things  dan  perangkat  yang disematkan menjadi ada di mana-mana elemen komputasi  dalam  hidup  kita.  Perangkat  ini digunakan  di  banyak  area,  dari  industri, kesehatan,  transportasi  hingga  kota  pintar  dan skenario rumah pintar atau smart room. Tingkat adopsi 5 elemen komputasi ini, terutama di area rumah  pintar,  6  tergantung  pada  tingkat keamanan  yang  disediakan  oleh  aplikasi. Privasi  adalah  elemen  penting  bagi  pengguna biasa dan IoT (Internet of Things)
memungkinkan 8 aplikasi yang ditempatkan di rumah pintar harus dirancang dengan mekanisme keamanan 9 yang kuat. Implementasi  fitur  keamanan  dan  privasi meningkatkan 10 masalah fungsi, karena solusi IoT terdiri dari beberapa elemen: perangkat 11 tempat  tidur,  elemen  antarmuka  pengguna, komputasi  awan  untuk  pemrosesan  data,  12 kontrol perangkat, dan banyak lainnya. [1]
Salah  satu  konsep  yang  di  gunakan  untuk membuat  smart  room  atau  rumah  pintar  pada penelitian  ini  adalah  menerapkan  konsep detection object untuk manusia. Apabila dalam system kamera terdeteksi objek manusia maka semua  aktifitas  yang  ada  di  smart  room  akan terotomatisasi,  contohnya  membuka  pintu dengan  otomatisasi,  lampu  ruangan  secara otomatis  hidup,  LCD  proyektor  menyala  dan banyak fitur yang lain.
Deteksi manusia adalah aspek penting dari visi computer  dengan  area  aplikasi  yang  luas
termasuk  sistem  pemantauan  acara,  deteksi kejadian yang mencurigakan, pengukuran arus lalu lintas, penghitungan manusia di kerumunan,  keamanan  otomotif  dan  kontrol cerdas.  Mendeteksi  manusia  dalam  sistem pengawasan  video  juga  memainkan  peranan penting peran dalam memerangi kejahatan dan melindungi  properti  publik.  Video  surveilans adalah  bantuan  berharga  untuk  meningkatkan keselamatan  masyarakat  memantau  tempat- tempat ramai yang penting seperti kota dan kota pusat,  taman  industri,  rumah  sakit  dan universitas  untuk  awal  identifikasi  kejahatan dan  insiden  lain  yang  mengganggu.  Namun, dengan implementasi sistem pengawasan video skala  besar  secara  manual  melacak  setiap kamera  untuk  mengidentifikasi  kejadian  yang mencurigakan tidak memungkinkan.
Mendeteksi  manusia  di  lingkungan  yang  kuat adalah  proses  mendasar  untuk  mendeteksi kejadian  yang  mencurigakan.  Oleh  karena itu, kami  mengusulkan  kerangka  kerja  untuk deteksi manusia dalam berbagai pose,penampilan,  di  bawah  iluminasi  dan oklusi yang tidak merata.[2]
Pengolahan Citra Digital atau Pengolahan Citra adalah  studi  ilmu  yang  mengolah  data  dalam bentuk  gambar  dengan  bantuan  sistem teknologi  komputer,  baik  tentang  peningkatan kualitas  gambar  atau  pengenalan  citra,  semua dapat dipelajari dalam sains ini. Perkembangan ilmu  ini  juga  dapat  dikembangkan  dalam berbagai  penelitian  dan  di  bidang  Computer Vision. Computer Vision adalah kombinasi dari pemrosesan gambar dan pengenalan pola. Visi komputer berkaitan dengan teori AI (Artificial Intelligent)  yang  mengekstrak  informasi  dari gambar.[3]
Smart Room merupakan salah satu konsep dari Internet  Of  Things dan  dipenelitian  ini menggunakan  kamera  untuk  merekam  setiap kegiatan  yang  ada  di  ruang  kelas,  baik  itu materi  yang  disampaikan  dan  aktivitas  lain yang ada diruang kelas.
Smart room atau ruang kelas yang objek dalam ruangan  dapat  dikontrol  dengan  mudah  dan efisien  oleh  pengguna,  dalam  hal  ini  benda- benda  ini  adalah  benda  elektronik  yang  biasa ditemukan  di  ruangan  seperti  lampu,  kipas
angin, AC, pintu, papan tulis, dll. Menggunakan kontrol sistem dalam  penelitian iniini  adalah  menggunakan  arduino  uno sehingga penggunaannya akan memungkinkan pengguna untuk mengontrol barang elektronik.[4]

## 2. Penelitian yang terkait
Pada  Penelitian  ini  menjelaskan  bahwa Algoritna  Histrogram  of  Oriented  Gradient (HOG)  dapat  di  gunakan  untuk  mendeteksi manusia  atau  orang  yang  berada  di  daerah bencana,  karena  diketahui  ketika  dalam keadaan  bencana,  manusia  tidak  berada  di bentuk yang seutuhnya. Pada penelitian ini juga konsep  atau  algoritma  Histogram  of  Oriented Gradient (HOG) pada platform tanpa awak.yang bertujuan untuk untuk
meningkatkan efisiensi pencarian dan penyelamatan  upaya  pasca  bencana.  Berbeda dengan  pejalan  kaki  yang  berdiri  tegak  pose, tubuh manusia di adegan bencana dapat muncul dalam  gambar  di  bawah  rotasi  planar  yang berbeda  dan  karenanya  deteksi  rotasi-invarian diperlukan. [5]
Pada penelitian yang lain Algoritma Histrogram  of  Oriented  Gradient  (HOG) digunakan untuk pelacakan dalam pengawasan video  menggunakan  kamera  pengawasan, aspek-aspek yang di teliti yaitu suatu tindakan yang tidak biasa, identifikasi orang, pengenalan aktivitas  dan  lain-lain.  Algoritma  HOG merupakan bagian dari Komputer vision sistem pengawasan  video  memainkan  peran  utama dalam  visi  computer  Pekerjaan  penelitian  ini terutama  terkonsentrasi  pada  deteksi  objek manusia  dan  pelacakan  untuk  menghindari tantangan  yang  terlibat  dalam  kondisi  sulit. Model yang diusulkan menunjukkan yang baru pendekatan untuk deteksi objek manusia, yaitu berdasarkan  pendekatan  segmentasi  Cluster. Masukan  yang  dipertimbangkan  video  akan dibagi  menjadi  beberapa  frame  menggunakan blok  penghitungan  frame,  diikuti  dengan segmentasi klister dan ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur  dilakukan  berdasarkan  Histogram  of gradient.  Klasifikasi  akan  menjadi  dilakukan menggunakan algoritma Support Vector
Machine; setiap aktivitas objek akan dideteksi berdasarkan hasilnyadiperoleh dengan
klasifikasi. Model yang diusulkan menghitung akurasi deteksi setiap objek hingga 89,59%. [6]
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  analisis  dan interpretasi urutan video untuk mendeteksi dan melacak  objek  yang  menarik  telah  menjadi penelitian  aktif  lapangan  dalam  visi  komputer dan pemrosesan gambar. Deteksi dan pelacakan termasuk  ekstraksi  objek  bergerak  dari  frame dan  pelacakan  terus  menerus  setelahnya membentuk lintasan objek yang terus-menerus dari waktu ke waktu. Ada beberapa teknik yang benar-benar pintar yang diajukan oleh peneliti untuk deteksi dan pelacakan objek yang efisien dan  kuat  dalam  video.  Cakupan  yang komprehensif dari inovatif tersebut teknik yang solusi  telah  dimotivasi  oleh  teori  pendekatan komputasi lunak diusulkan. Tujuan utama dari penyelidikan  penelitian  ini  adalah  untuk mempelajari dan menyoroti upaya para peneliti yang  telah  melakukan  beberapa  pekerjaan brilian  pada  komputasi  lunak  berdasarkan deteksi dan pendekatan pelacakan dalam urutan video.  Studi  ini  baru  karena  jejak  munculnya metode  komputasi  lunak  di  bidang  deteksi objek  dan  pelacakan  dalam  video  yang  telah diabaikan  selama  bertahun-tahun.  Survei  ini merupakan  kumpulan  studi  tentang  saraf jaringan,  pembelajaran  mendalam,  logika fuzzy,  algoritma  evolusioner,  pendekatan inovatif  hibrida  dan  baru-baru  ini  yang  telah diterapkan  bidang  deteksi  dan  pelacakan. Makalah ini juga menyoroti dataset benchmark yang  tersedia  bagi  para  peneliti  untuk eksperimen  dan  validasi  algoritma  mereka sendiri.  Tantangan  penelitian  utama  di  bidang deteksi  dan  pelacakan  bersama  dengan beberapa rekomendasi juga disediakan.[7]
Sedangkan  Histograms  of  Oriented  Gradients (HOG)  plus  Support  Vector  Machine  (SVM) (HOG  +  SVM)  adalah  algoritma  pendeteksi manusia  yang  paling  sukses,  ini  memakan waktu.  Makalah  ini  mengusulkan  dua  cara untuk  mengatasi  masalah  ini.  Salah  satu caranya adalah menggunakan kembali
fitur  di  blok  untuk  membangun  fitur  HOG untuk  memotong  jendela  deteksi.  Cara  lain adalah memanfaatkan interpolasi berbasis sub- sel untuk secara efisien menghitung HOG fitur untuk  setiap  blok.  Kombinasi  dari  dua  cara
menghasilkan  peningkatan  yang  signifikan dalam mendeteksi manusia lebih dari lima kali lebih  baik.  Untuk  mengevaluasi  metode  yang diusulkan,  kami  telah  membuat  database manusia  top-view.  Hasil  eksperimen  pada tampilan  atas  database  dan  set  data  INRIA terkenal  telah  menunjukkan  efektivitas  dan eﬁsiensi metode yang diusulkan.[8]
Pada  Penelitian  yang  lain  tentang  sistem pengenalan citra wajah menggunakan Histogram  of  gradien  (HOG)  berorientasi diterapkan  pada  sistem  deteksi  wajah  untuk mengidentifikasi para pelaku kejahatan. Keberadaan  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  aparat  penegak  hukum  untuk mengidentifikasi wajah para pelaku kejahatan, kemudian  terjadi  dapat  tertangkap  pada akhirnya jumlah kasus kejahatan berkurang.[9]
3. Landasan Teori
3.1 Histograms of Oriented Gradients
Histogram Of Oriented Gradients ini digunakan untuk  mengekstraksi  fitur  pada  obyek  gambar dengan menggunakan obyek manusia. Berdasarkan  langkahnya,  proses  awal  pada metode HOG adalah mengkonversi citra RGB (Red,  Green,  Blue)  menjadi  grayscale,  yang kemudian dilanjutkan dengan menghitung nilai gradien  setiap  piksel.  Setelah  mendapatkan nilai  gradien,  maka  proses  selanjutnya  yaitu menentukan  jumlah  bin  orientasi  yang  akan digunakan dalam pembuatan histogram. Proses ini  disebut  spatial  orientation  binning.  Namun sebelumnya  pada  proses  gradient  compute gambar pelatihan dibagi  menjadi beberapa cell dan dikelompokkan menjadi ukuran lebih besar yang dinamakan block. Sedangkan pada proses normalisasi  block  digunakan  perhitungan geometri R-HOG. Proses ini dilakukan karena terdapat  block  yang  saling  tumpang  tindih. Berbeda  dengan  proses  pembuatan  histogram citra yang menggunakan nilai – nilai intensitas piksel dari suatu citra atau bagian tertentu dari citra untuk pembuatan histogram.[10]

## 3.2 Feature Descriptor
Feature  Descriptor adalah  representasi  dari gambar atau gambar patch yang menyederhanakan
gambar dengan
mengekstraksi  informasi  yang  berguna  dan
membuang informasi asing.Biasanya, deskripsi fitur  mengkonversi  gambar  ukuran  lebar  x tinggi  x  3  (saluran)  ke  vektor  fitur  /  larik panjang  n.  Dalam  kasus  deskripsi  fitur  HOG, gambar input berukuran 64 x 128 x 3 dan vektor fitur output adalah panjang 3780.
Perlu  diingat  bahwa  deskriptor  HOG  dapat dihitung untuk ukuran lain, tetapi dalam artikel ini  saya  menempel  angka  yang  disajikan  di
kertas asli sehingga Anda dapat dengan mudah memahami konsep dengan satu contoh konkret.
Fitur Vektor tidak berguna untuk tujuan melihat gambar. Tapi, ini sangat berguna untuk tugas- tugas  seperti  pengenalan  gambar  dan  deteksi objek.  Vektor  fitur  yang  dihasilkan  oleh algoritma  ini  ketika  dimasukkan  ke  dalam algoritma  klasifikasi  gambar  seperti  Support Vector  Machine  (SVM)  menghasilkan  hasil yang baik.[11]
Gambar 1 . Proses Histogram of Oriented Gradient (HOG) [11]

## 3.3 Emgu CV
EmguCV berperan  sebagai wrapper yang  di dalamya  terdapat  kumpulan library yang berperan  sebagai Computer-Vision dalam pengolahan suatu citra, emguCV bersifat Cross- Platform artinya  dapat  digunakan  diberbagai macam  sistem  operasi.  Untuk  penggunaan
emguCV pada Microsoft  Visual  Studio 2010 harus menambahkan refrence terlebih dahulu.

## 4. Metodologi
Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG) merupakan  metode  yang  digunakan  pada penelitian  ini  untuk  mendeteksi  keberadaan suatu  objek  (Human)  yang  berfungsi  sebagai feature  descriptor suatu  objek,  sebelum  objek terdeteksi  oleh  kamera,  ada  beberapa  tahap yang dilakukan.

## Gambar 2 Tahap algoritma Histogram of Oriented Gradient
Pertama input image dilakukan  menggunakan kamera  yang  kemudian  terjadi Normalisasi Gamma atau  konversi  dari  citra  berwarna menjadi abu-abu.
Perhitungan  diatas  berfungsi  untuk  merubah citra  yang  berwarna  menjadi  citra  abu-abu, selanjutnya  dilanjutkan  dengan  menghitung
nilai gradien setiap piksel. Setelah mendapatkan  nilai  gradien,  maka  proses selanjutnya  yaitu  menentukan  jumlah  bin
orientasi yang akan digunakan dalam pembuatan histogram. Proses ini disebut spatial orientation  binning .  Namun  sebelumnya  pada proses gradient compute gambar  dibagi menjadi  beberapa cell dan  dikelompokkan menjadi  ukuran  lebih  besar  yang  dinamakan block. Pada proses  normalisasi  blok  algoritma Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG) memiliki detector windows dengan  ukuran 64x128  yang  terdiri  dari  8x8  piksel,  proses normalisasi  blok  ini  merupakan  proses  akhir dari algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG) yang menghasilkan fitur.
Untuk menentukan objek yang dideteksi adalah human atau  tidak,  tahap Support  Vector
Machine (SVM) yang menentukan berdasarkan ciri-ciri  dari  bentuk human yang  memiliki bentuk tangan, kaki, telinga.
5. Hasil dan Pembahasan
5.1 Rancangan Model smart room menggunakan Deteksi Objek HOG
Microsoft  Visual  Studio digunakan  untuk membuat  program  deteksi  objek,  dalam penelitian  ini  objek  yang  dimaksud  adalah manusia.  Pada  pembuatan  program  deteksi dibutuhkan  sebuah  kamera  untuk  dapat mendeteksi  keberadaan  objek  tersebut,  dan tampilan antar muka ( interface ) untuk memantau keberadaan objek.

## Gambar 3 Tampilan antar muka deteksi objek
Gambar diatas merupakan tampilan antar muka program deteksi objek, untuk dapat mendeteksi keberadaan sebuah objek membutuhkan
emguCV  sebagai  library  yang  didalamnya
terdapat class “FindPedestrian”. Di dalam class
FindPedestrian terdapat feature descriptor atau klasifikasi bentuk dari objek.

## Gambar 4 Objek yang berhasil di deteksi
Gambar  diatas  merupakan  hasil  deteksi  objek dengan  bantuan  emguCV  dan  algoritma Histogram of Oriented Gradient (HOG).Berikut
ini  konsep  deteksi  objek  menggunakan algoritma  Histogram  of  Oriented  Gradient (HOG) :

## Gambar 5 Konsep kerja Deteksi Objek dengan HOG
Konsep  diatas  menjelaskan  bagaimana  proses deteksi  objek,  pertama  image  di  input  melalui kamera,  selanjutnya  di  algoritma  HOG  image dikonversi  menjadi  image  gray  dan  kemudian dihitung  nilai  gradient  yang  terdapat  pada image  tersebut,  selanjutnya  pada  tahap classification  memnggunakan  Support  Vektor Machine  (SVM)  yang  berfungsi  untuk mengklasifikasikan  objek  human  dan  bukan objek human.

## 6. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat  di simpulkan hal-hal sebagai berikut :
a. Algoritma  Histogram  of  Gradient  (HOG) dapat di gunakan dalam konsep smart room yaitu sebagai inputan deteksi objek manusia. Jika  sebuah  ruangan  terdeksi  adanya  objek manusia,  maka  alat-alat  elektronik  akan menyala.  Contoh  pada  model  ini  adalah Lampu, LCD Proyektor dan AC
b. Pengaruh  cahaya  pada  suatu  ruangan akan  mempengaruhi  deteksi  objek sehingga  akan  berdampak  pada  sistem pengendalian yang ada pada smart room
c. Pedeteksian  objek  akan  berjalan  secara optimal jika di dukung dengan kamera dan pencahayaan yang baik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. C. Chifor, I. Bica, V. V. Patriciu, and F. Pop,  “A  security  authorization  scheme  for smart  home  Internet  of  Things  devices,” Futur.  Gener.  Comput.  Syst. ,  vol.  86,  pp. 740–749, 2018.
[2] S. A. Chowdhury, M. M. S. Kowsar, and K. Deb,  “Human  detection  utilizing  adaptive background  mixture  models  and  improved histogram  of  oriented  gradients,” ICT Express , 2018.
[3] A.  K.  Saputra,  F.  Ariani,  and  R.  Y.  Endra, “Application  Object  Detection  Using Histogram  of  Oriented  Gradient  For Artificial  Intelegence  System  Module  of Nao  Robot  (  Control  System  Laboratory  ( LSKK ) Bandung Institute of Technology ),” no. Icetd, pp. 626–636, 2017.
[4] N.  Aprama  and  R.  Y.  Endra,  “Analysis Smart  Class  Method  Fuzzy  Logic  Using Arduino  Uno,”  no.  2012,  pp.  708–713, 2017.
[5] J. Zhang et al. , “Therapeutic detoxification of  quercetin  against  carbon  tetrachloride- induced  acute  liver  injury  in  mice  and  its mechanism,” J.  Zhejiang  Univ.  Sci.  B ,  vol. 15, no. 12, pp. 1039–1047, 2014.
[6] K.  Seemanthini  and  S.  S.  Manjunath, “Human  Detection  and  Tracking  using HOG  for  Action  Recognition,” Procedia Comput. Sci. , vol. 132, no. Iccids, pp. 1317– 1326, 2018.
[7] M. Kaushal, B. S. Khehra, and A. Sharma,
“Soft Computing based object detection and tracking approaches: State-of-the-Art survey,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 70, pp. 423–464, 2018.
[8] Y.  Pang,  Y.  Yuan,  X.  Li,  and  J.  Pan, “Efficient  HOG  human  detection,” Signal Processing ,  vol.  91,  no.  4,  pp.  773–781,
2011.
[9] R.  Y.  Endra,  A.  Kurniawan,  and  A.  K. Saputra,  “Identifying  Criminalitor  Using Face Detection on Room Security System,”
Third Int. Conf. Law, Bus. Gov. 2016 Univ. Bandar Lampung (UBL), Indones. , p. II-14, 2016.
[10] D.  Alamsyah,  “Pengenalan  Mobil  pada
Citra  Digital  Menggunakan  HOG-SVM,”
Jatisi , vol. 1, no. 2, pp. 162–168, 2017.
[11] S.  MALLICK,  “histogram-of-oriented- gradients,”  2018.  [Online].  Available: https://www.learnopencv.com/histogram- of-oriented-gradients/.  [Accessed:  24-Oct- 2018].