PERANCANGAN SISTEM PENGENALAN OBJEK VISUAL UNTUK PENGAMANAN DAN

PEMANTAUAN FASILITAS PLTA

Oleh : Abdillah Triningtyas – 2209106060

Dosen Pembimbing : Dr. Ir. Achmad Affandi, DEA

Dr. Ir. Wirawan, DEA

LATAR BELAKANG

Letak PLTA yang berada jauh dari pemukiman

Sistem keamanan konvensional yang membutuhkan kapasitas penyimpanan

yang sangat besar

Kelalaian operator

PERMASALAHAN

• 1. Bagaimana pengaruh faktor tinggi dan sudut kamera dalam penempatan kamera?

• 2. Bagaimana suatu sistem dapat mengenali

adanya objek visual di suatu tempat? • 3. Bagaimana suatu sistem dapat mendefinisikan

objek bergerak sebagai hal yang dicurigai atau tidak ?

• 4. Berapa presentase (%) tingkat keberhasilan sistem dalam mendeteksi objek yang berada pada suatu tempat?

TUJUAN

1. Menciptakan suatu sistem yang dapat mendeteksi gerakan suatu objek visual yang tertangkap oleh kamera.

2. Menciptakan suatu sistem yang dapat memberikan peringatan apabila terdeteksi adanya gerakan yang mengancam keamanan PLTA dengan cepat dan akurat.

Skema Deteksi gerak pada Sum of Absolute Difference Block Matching

D(t)=

saat tidak terdeteksi adanya gerakan:

Dan D(t) = 0

Saat terdeteksi terdapat gerakan :

+

PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK Mulai

Pengaturan & Inisialisasi

Tindakan Pada gerakan yg Terdeteksi

Image Acquisition

Algoritma Deteksi Gerak

Break & Clear

Cek nilai

Flag ?

Gambar > Threshold

?

Perekaman Data

Selesai

Flag = 1 Flag = 0

Tidak Ya

Sketsa Penempatan kamera

TAMPILAN SISTEM

PENGUJIAN Pengujian Parameter Tinggi dan Sudut dalam Penempatan

Kamera

▫ Tabel 4.1 Hasil Pengujian dengan Ketinggian 1,45 m

No Sudut (derajat)

Tinggi Panjang Lebar1 Lebar2 Luasan

1 30 1,45 m 4,1 m 3,6 m 3,2 m 13,94 m2

2 45 1,45 m 6,4 m 5,9 m 5,4 m 36,16 m2

3 60 1,45 m 8,5 m 7,9 m 7,3 m 64,6 m2

• Tabel 4.2 Hasil Pengujian dengan Ketinggian 1,95 m

No Sudut (derajat)

Tinggi Panjang Lebar1 Lebar2 Luasan

1 30 1,95 m 5,7 m 5,2 m 4,8 m 28,5 m2

2 45 1,95 m 7,8 m 7,2 m 6,7 m 54,21 m2

3 60 1,95 m 10 m 9,4 m 8,9 m 91,5 m2

Pengujian Keseluruhan Sistem

• Metode pengujian yang digunakan adalah metode Black Box Testing

Tujuan dari metode Black Box Testing ini adalah untuk menemukan kesalahan fungsi dari program yang telah dibuat.

Pengujian

• Pengujian 1 : ▫ Waktu Pengujian 15.30 (Jam Operasional Kampus) ▫ Nilai Threshold untuk gerakan mencurigakan = 4

• Pengujian 2 :

▫ Waktu Pengujian 17.50 (Di luar Jam Operasional Kampus)

▫ Nilai Threshold untuk gerakan mencurigakan = 0.99

• Pengujian 3 :

▫ Waktu Pengujian 16.30 (Jam Operasional Kampus) ▫ Nilai Threshold untuk gerakan mencurigakan = 2.5

Pengujian 1 • nilai threshold untuk gerakan normal adalah 0.16 serta

nilai threshold untuk gerakan mencurigakan sebesar 4.

Pengujian 1

Pengujian 2 • nilai threshold untuk gerakan normal sebesar 0,16 serta nilai

threshold untuk gerakan mencurigakan sebesar 0,99

Pengujian 2

Pengujian 2

Pengujian 3 • Nilai threshold atau batas ambang untuk gerakan normal sebesar 0,16 dan

nilai threshold atau batas ambang untuk gerakan mencurigakan adalah sebesar 2,5

Pengujian 3

Pertanyaan 1

• Bagaimana menghitung luasan daerah cakupan?

Jawab :

• Berdasarkan sketsa penempatan kamera disamping, didapatkan daerah cakupan yang berbentuk trapesium. Sehingga untuk mencari luas daerah cakupan digunakan rumus luasan trapesium yaitu :

0,5 x (L1+L2) x P

• Dalam pengukuran panjang cakupan maupun lebar maksimum dan lebar minimum dilakukan secara manual.

Pertanyaan 2

• Apakah nilai threshold yang digunakan diambil dari referensi atau berdasarkan pada percobaan ?

Jawab :

- Data Variance value untuk gerakan normal :

No Kegiatan Normal Variance value Rata-rata

I II III IV V

1. Tidak Ada Kegiatan 0.037 0.098 0.146 0.097 0.045 0.261

2. Duduk tanpa gerakan 0.324 0.345 0.347 0.333 0.365 0.3428

3. Duduk dengan gerakan 0.46 0.344 0.378 0.519 0.359 0.412

4. Berjalan 0.57 0.58 0.63 0.80 0.53 0.662

Data Variance value untuk gerakan mencurigakan :

No Kegiatan Mencurigakan Variance value Rata-rata

I II III IV V

1. Berlari 0.7 0.57 0.51 0.50 0.43 0.542

2. Melompat 0.45 0.51 0.56 0.52 0.50 0.508

•Data Variance value untuk gerakan mencurigakan :

Pertanyaan 3

• Tindakan apa yang dilakukan apabila terdeteksi gerakan yang mencurigakan?

Jawab :

Saat terdeteksi adanya gerakan mencurigakan, maka system akan mengeluarkan peringatan beruapa suara alarm. Sehingga, petugas keamanan yang sedang bertugas dapat segera mengambil tindakan selanjutnya.

Pertanyaan 4

• Apa kaitan antara luas cakupan dengan hasil pengujian ?

Jawab : Pada dasarnya, pengujian parameter tinggi dan sudut

kamera bertujuan untuk mengetahui luas luas cakupan terbaik dari peletakan kamera. Luas daerah cakupan hanya berpengaruh pada jangkauan kamera, dalam mengawasi objek.

Pertanyaan 5

• Mengapa saat pengujian tidak tampak lingkungan yang seperti PLTA?

Jawab : Karena, letak PLTA yang cukup jauh yaitu berada di

kawasan Malang. Selain itu, semester sebelumnya beberapa orang dari grup tugas akhir mengenai PLTA telah berusaha mengunjungi PLTA tersebut. Tetapi, untuk memasuki lokasi PLTA dibutuhkan beberapa persyaratan administrasi salah satunya seperti surat berkelakuan baik dari kepolisian dengan alasan lokasi PLTA tidak cukup aman untuk orang luar. Maka dari itu, untuk pengujian system ini hanya dilakukan di lingkungan kampus.

Pertanyaan 6

• Dari gambar frame hasil pengujian, apakah objek yang dinilai hanya yang di dalam kotak merah atau untuk keseluruhan. Dan bagaimana proses mendeteksi gerakannya?

Jawab :

Pada gambar frame hasil deteksi gerak di atas, kotak merah hanya digunakan untuk menunjukkan gerakan yang terjadi. Untuk pengolahannya, dilakukan pada keseluruhan gambar dalam frame.

Deteksi gerakan :

Pertanyaan 7

• Apakah nilai variance value ter-update terus ?

Jawab :

Iya, nilai variance value akan selalu ter-update atau berubah sesuai dengan gerakan yang terjadi di depan kamera. Karena, proses perhitungan nilai variance value oleh algoritma sangat cepat, hanya dalam hitungan detik.

Hasil Pengujian saat kondisi gelap

Kesimpulan

• Penempatan web camera berdasarkan tinggi dan besar sudut pemantauan mempengaruhi dalam memaksimalkan coverage area web camera. Berdasarkan hasil analisis untuk setiap peningkatan tinggi 0,5 m dapat menaikkan luasan sebesar 1,5 kali dari sebelumnya, dan setiap peningkatan sudut 15 dapat menaikkan luasan sebesar 1,8 kali. Sehingga dapat mendeteksi objek dengan area yang lebih luas.

• Algoritma Sum of Absolute Difference (SAD) yang digunakan untuk

mendeteksi gerakan tidak terpengaruh oleh keadaan cahaya. • Pada system ini gerakan akan dianggap mencurigakan apabila

variance value bernilai > 0.52 dan melebihi nilai threshold yang ditetapkan. Gerakan tersebut meliputi gerakan berlari, melompat dan gerakan-gerakan lain yang bergerak sangat cepat di depan web camera dengan jarak maksimal 1 meter.

• Keberhasilan progam pendeteksi gerakan pada saat keadaan

pencahayaan terang maupun gelap memiliki persentase sebesar 100%.

Saran

• Untuk penerapan sistem pengenalan objek yang berdasarkan pada deteksi gerakan, maka penempatan web camera hendaklah membentuk sudut 45 dengan ketinggian 1,95 m dan luas area pemantauan 36,16 m2. Hal ini dikarenakan pada pengujian dengan sudut tersebut, hasil dari luasan yang paling efektif tidak terlalu kecil dan besar.

• Untuk pengguanaan perangkat keras dalam system ini sebaiknya

memperhatikan spesifikasi dari perangkat tersebut. Server dalam hal ini laptop atau CPU hendaknya memiliki RAM minimal 2 GB untuk mempercepat dalam pemrosesan data. Web camera yang digunakan dalam system ini sebaiknya menggunakan web camera yang sesuai dengan system pemantauan, seperti kamera CCTV atau IP camera.

• Untuk penelitian lebih lanjut dalam hal pengenalan gerakan

mencurigakan yang lebih spesifik dapat menggunakan metode pengenalan wajah (face recognition) dan tracking. Metode ini akan menyimpan database wajah dari orang-orang yang sering berada di daerah pemantauan, sehingga saat terdeteksi wajah lain yang tidak terdapat di database maka sistem akan memberikan peringatan.