PERANCANGAN SISTEM DETEKSI JUMLAH ORANG DI RUANGAN DENGAN ARSITEKTUR YOLO v8 PADA LINGKUNGAN RUMAH SAKIT

Authors

  • Agus Miadi Universitas Surakarta
  • Supriyana Nugroho Universitas Surakarta
  • Fajar Budi Setiawan Universitas Surakarta

DOI:

https://doi.org/10.32699/biner.v5i2.11630

Keywords:

Deteksi Deteksi Jumlah Orang, YOLO, Internet of Things, Rumah Sakit, Real-Time Monitoring

Abstract

Ruang tunggu rumah sakit sering mengalami kepadatan yang sulit dipantau secara manual, terutama pada jam-jam sibuk. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem deteksi jumlah orang berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu memantau jumlah orang di area ruang tunggu secara real-time dan memberikan notifikasi otomatis jika jumlah pengunjung melebihi ambang batas yang ditentukan. Sistem ini dikembangkan menggunakan model deteksi objek YOLOv8 yang diimplementasikan pada VPS (Virtual Private Server) dan diakses melalui antarmuka web berbasis HTML serta Flask sebagai backend. Kamera pengawas digunakan sebagai input visual untuk mendeteksi objek manusia, dan hasil deteksi divisualisasikan langsung melalui halaman pemantauan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black-box dengan berbagai skenario kondisi nyata, seperti ruang kosong, jumlah pengunjung normal, hingga melebihi kapasitas. Selain itu, evaluasi penerimaan pengguna dilakukan menggunakan instrumen kuesioner skala Likert, yang menghasilkan total skor 284 dari nilai maksimal 300 atau setara 94%, termasuk dalam kategori "Sangat Baik". Dengan sistem ini, petugas keamanan dapat memperoleh informasi jumlah pengunjung secara cepat dan efisien, sehingga mendukung pengambilan keputusan dalam pengaturan kepadatan ruang tunggu.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] G. Y. Alsalat, M. El‐Ramly, A. Aly, dan K. B. S. Said, “Detection of Mass Panic Using Internet of Things and Machine Learning,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 9, no. 5, 2018, doi: 10.14569/ijacsa.2018.090542.

[2] S. Altowairqi, S. Luo, P. B. Greer, dan S. Chen, “Efficient Crowd Anomaly Detection Using Sparse Feature Tracking and Neural Network,” Applied Sciences, vol. 14, no. 9, hlm. 3928, 2024, doi: 10.3390/app14093928.

[3] F. Liu, Z. Han, H. Song, J. Wang, C. Liu, dan G. Ban, “Crowd Sensing and Spatiotemporal Analysis in Urban Open Space Using Multi‐viewpoint Geotagged Videos,” Transactions in Gis, vol. 27, no. 2, hlm. 494–515, 2023, doi: 10.1111/tgis.13036.

[4] M. F. Haque dkk., “Deep Learning Based Crowd Monitoring and Person Identification System,” hlm. 1–6, 2023, doi: 10.1109/iccit60459.2023.10441350.

[5] M. Ribeiro, D. Teixeira, P. Barbosa, dan N. Nunes, “Using Passive Wi-Fi for Community Crowd Sensing During the COVID-19 Pandemic,” J. Big Data, vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.1186/s40537-022-00675-3.

[6] J. Zhang, R. Qi, dan H. Zhang, “Examining the Impact of Crowding Perception on the Generation of Negative Emotions Among Users of Small Urban Micro Public Spaces,” Sustainability, vol. 15, no. 22, hlm. 16104, 2023, doi: 10.3390/su152216104.

[7] J. Terven, D. Córdova‐Esparza, dan J.-A. Romero-González, “A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From YOLOv1 to YOLOv8 and YOLO-NAS,” Mach. Learn. Knowl. Extr., vol. 5, no. 4, hlm. 1680–1716, 2023, doi: 10.3390/make5040083.

[8] Z. Guan, “Real Time Object Recognition Based on YOLO Model,” Theoretical and Natural Science, vol. 28, no. 1, hlm. 137–143, 2023, doi: 10.54254/2753-8818/28/20230450.

[9] Y. Li dan Z. Dai, “Abnormal Behavior Detection in Crowd Scene Using YOLO and Conv-Ae,” hlm. 1720–1725, 2021, doi: 10.1109/ccdc52312.2021.9602095.

[10] Z. Zhong, “Pedestrian Detection and Gender Recognition Utilizing YOLO and CNN Algorithms,” Applied and Computational Engineering, vol. 31, no. 1, hlm. 133–138, 2024, doi: 10.54254/2755-2721/31/20230136.

[11] T. Pricillia, “Perbandingan Metode Pengembangan Perangkat Lunak (Waterfall, Prototype, RAD),” Jurnal Bangkit Indonesia, vol. 10, no. 1, hlm. 6–12, 2021.

[12] H. Murnawan, “Perencanaan Produktivitas Kerja Dari Hasil Evaluasi Produktivitas Dengan Metode Fishbone Di Perusahaan Percetakan Kemasan Pt. X,” Heuristic, vol. 11, no. 01, 2014.

[13] E. Aristriyana dan R. A. Fauzi, “Analisis Penyebab Kecacatan Produk Dengan Metode Fishbone Diagram Dan Failure Mode Effect Analysis (Fmea) Pada Perusahaan Elang Mas Sindang Kasih Ciamis,” Jurnal Industrial Galuh, vol. 4, no. 2, hlm. 75–85, 2022.

Downloads

Published

31-07-2026

Issue

Section

Articles

How to Cite

[1]
“PERANCANGAN SISTEM DETEKSI JUMLAH ORANG DI RUANGAN DENGAN ARSITEKTUR YOLO v8 PADA LINGKUNGAN RUMAH SAKIT”, biner : j. ilm. inform. dan komput., vol. 5, no. 2, pp. 208–213, Jul. 2026, doi: 10.32699/biner.v5i2.11630.