Deteksi Jumlah Manusia Dengan Arsitektur Faster R-cnn Untuk Kendali Suhu Air Conditioner (ac) Sentral

Abstract

Indonesia merupakan negara yang memiliki iklim tropis, dimana ada 2 musim yang terjadi secara bergantian, yaitu musim kemarau dan musim hujan. Dengan terjadinya musim kemarau di Indonesia, maka terjadi peningkatan suhu yang sangat tinggi, terutama di daerah perkotaan. Maka dari itu, masyarakat pun menggunakan Air Conditioner (AC) sebagai alternatif pendingin udara di tempat tinggal mereka, maupun gedung perkantoran. Penggunaan AC secara konstan dan tidak teratur dapat menyebabkan borosnya penggunaan energi listrik. Maka dari itu, diperlukan sistem otomatis yang dapat mengatur penggunaan daya AC berdasarkan jumlah orang didalamnya. Sistem deteksi manusia menggunakan image processing menjadi salah satu cara untuk mendeteksi keberadaan manusia dan menghitung jumlahnya dalam ruangan secara real-time. Sistem yang dirancang menggunakan arsitektur Faster R-CNN dengan backbone Inception v2 sebagai modul CNN nya. Sistem tersebut dirancang dalam bahasa pemrograman Python, yang ditanam dalam mikrokomputer Raspberry Pi 4 yang terhubung dengan webcam USB. Akurasi deteksi yang didapat bervariasi, dan akurasi yang tertinggi didapatkan sebesar 100% dalam beberapa pengujian.