ABSTRAK
PT Telkom sebagai perusahaan telekomunikasi terbesar di Indonesia dengan portofolio
bisnis TIMES (Telecommunication, Information, Media, Edutainment, Services) sedang
merencanakan implementasi suatu platform yang dapat memberikan solusi terhadap
kebutuhan Big Data Video Surveillance Analytic di Indonesia. Dengan adanya kerjasama
dengan pihak PT Jasa Marga dalam bentuk pemasangan CCTV di beberapa titik di jalan
tol, PT Telkom memulai penelitian Video Surveillance Analytic dalam bentuk
pengembangan sistem otomasi analisis trafik. Berlatar belakang masalah tersebut,
penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan desain dan sekaligus mengimplementasikan
solusi Video Surveillance Analytic untuk menghitung jumlah kendaraan di jalan tol.
Penelitian ini menggunakan instrumen penelitian berupa notebook untuk
mengimplementasikan desain dalam skala kecil. Sumber data penelitian berasal dari data
video rekaman CCTV di jalan tol yang dimiliki DDS (Divisi Digital Service). Metodologi
penelitian yang digunakan adalah metodologi observasi literatur dan metodologi
pengembangan sistem menggunakan metodologi waterfall. Dari hasil wawancara, studi
literatur, dan observasi, desain Video Surveillance Analytic yang sesuai dengan kebutuhan
PT Telkom adalah sistem yang memiliki arsitektur terpusat menggunakan teknologi
Spark. Desain sistem terdiri dari 3 blok yaitu blok masukan Video Streaming, blok Video
Stream Collector, dan blok Video Stream Processor. Pengembangan sistem
menggunakan bahasa pemograman Java dengan library OpenCV sebagai pengolah video,
Spark berfungsi sebagai pemroses data streaming serta algoritma GMM (Gaussian
Mixture Model) sebagai algoritma pendeteksi gerak. Metode analisis data menggunakan
rumus akurasi deteksi. Hasil analisis data menyatakan bahwa tingkat akurasi
penghitungan jumlah kendaraan pada kondisi pagi hari mencapai 98%, pada kondisi siang
hari mencapai 94%, pada kondisi malam hari mencapai 50,83% dan pada kondisi macet
siang hari mencapai 42,5%. Faktor yang mempengaruhi kurangnya tingkat presisi adalah
pencahayaan yang kurang, dan objek bergerak yang tampak berhimpitan (trafik macet).
Penelitian ini menjadi awal yang baik bagi perusahaan dalam pengembangan teknologi
Spark dan video analytic dalam skala yang lebih besar.
|