SISTEM PENGHITUNG JUMLAH MANUSIA DALAM RUANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKGROUND SUBSTRACTION PADA COMPUTER VISION

Dilatarbelakangi oleh permasalahan kecurangan dalam absensi kelas serta menerapkan perkembangan teknologi dalam bidang computer vision, maka dibuatlah sistem penghitung jumlah manusia masuk dan keluar serta deteksi wajah. Pendeteksian objek manusia mengadaptasi cara penglihatan manusia yang saat ini dikenal dengan teknologi Computer Vision. Penelitian ini bertujuan untuk dapat menghitung jumlah manusia yang berjalan masuk dan keluar dalam ruangan. Dengan menerapkan algoritma Background Substraction untuk mengekstraksi citra gambar. Model Background Substraction terdiri dari 4, yaitu: Preprocessing pada Background Substraction mencakup serangkaian langkah untuk meningkatkan kualitas citra dan membantu dalam deteksi objek yang bergerak; Modeling melibatkan penciptaan dan pemeliharaan model latar belakang yang mewakili elemen-elemen statis dari suatu adegan; Foreground Detection pada dasarnya dihitung dengan mengambil perbedaan intensitas citra dengan background gambar; dan Thresholding adalah metode menetapkan suatu nilai, kemudian mengambil nilai lebih dari atau kurang dari nilai yang ditetapkan. Sistem akan menghitung objek manusia yang masuk dan keluar ruangan dengan memantau koordinat dari objek manusia tersebut. Sistem dibuat menggunakan bahasa pemprograman python dengan library OpenCV. Input diperoleh dari sebuah webcam dan mikrokomputer menggunakan Raspberry Pi 4 Model B sebagai pemproses data dari webcam. Hasil output penghitung jumlah manusia ditampikan pada layar monitor dan tersimpan di file berformat txt. Sedangkan hasil output deteksi wajah ditampilkan di layar monitor dan tersimpan dalam format jpg yang tersimpan didalam sebuah folder penyimpanan. Tingkat akurasi dipengaruhi oleh ketinggian tiang penyangga Webcam, kecepatan berjalan manusia, pencahyaan ruangan, kemiringan peletakan sudut Webcam, dan banyaknya manusia yang melintas. Hasil model percobaan pengujian memberikan akurasi berhasil sebesar 93,75% pada pengujian perhitungan masuk dan keluar sebanyak 1 manusia, 81,25% pada pengujian perhitungan masuk dan keluar 2 manusia yang berjalan secara berhadapan.
Kata Kunci: Raspberry Pi 4 Model B, Webcam, OpenCV, Background Substraction, Computer Vision