Kursus Skripsi Tesis Disertasi Python YOLO ~ Sistem Monitoring Kerumunan Manusia Menggunakan YOLO dan CCTV

Berikut adalah silabus 10 sesi @1,5 jam untuk topik:
📌 “Sistem Monitoring Kerumunan Manusia Menggunakan YOLO dan CCTV”
Silabus ini dirancang bertahap dari pengantar hingga implementasi akhir.

✅ Silabus 10x Sesi – Monitoring Kerumunan dengan YOLO dan CCTV

🧩 Sesi 1: Pengenalan Sistem Monitoring Kerumunan

• Tujuan dan urgensi monitoring kerumunan (crowd monitoring)

• Studi kasus: konser, stadion, bandara, tempat ibadah

• Perbandingan pendekatan: manual vs otomatis

• Arsitektur umum sistem berbasis CCTV dan AI

🔍 Sesi 2: Pengenalan YOLO (You Only Look Once)

• Evolusi YOLO: v3, v4, v5, v7, v8

• Perbedaan YOLO dengan SSD, Faster R-CNN

• Dataset yang umum digunakan (COCO, CrowdHuman, custom dataset)

🎥 Sesi 3: Instalasi dan Persiapan Lingkungan

• Instalasi Python, OpenCV, PyTorch, YOLOv5

• Clone YOLOv5 dari GitHub

• Tes awal deteksi objek menggunakan YOLOv5 pre-trained model

• Input video dari CCTV atau file MP4

🧠 Sesi 4: Deteksi Manusia dalam Video CCTV

• Deteksi hanya untuk objek “person”

• Menyesuaikan threshold confidence

• Menggambar bounding box dan label

• Menyimpan output video hasil deteksi

📊 Sesi 5: Perhitungan Jumlah Orang dan Visualisasi

• Menghitung jumlah orang per frame

• Membuat grafik real-time (jumlah vs waktu)

• Menggunakan Matplotlib atau Streamlit

👣 Sesi 6: Pelacakan Individu (Tracking)

• Pengantar object tracking: DeepSORT, ByteTrack

• Integrasi YOLO + DeepSORT

• Assign ID unik untuk setiap orang

• Pelacakan lintasan dan kecepatan gerak

🧮 Sesi 7: Analisis Kepadatan dan Deteksi Kerumunan

• Definisi crowd density: low, medium, high

• Heatmap kepadatan (menggunakan OpenCV atau matplotlib)

• Triggering alarm atau notifikasi jika density melebihi ambang batas

🛠️ Sesi 8: Implementasi Real-Time dengan CCTV

• Menghubungkan webcam / IP CCTV

• Optimasi kecepatan proses (resize, FPS limit)

• Visualisasi real-time dengan GUI sederhana (Tkinter atau Streamlit)

🧪 Sesi 9: Pengujian, Evaluasi, dan Pengukuran Akurasi

• Confusion matrix, precision, recall untuk deteksi

• Uji pada kondisi gelap, sudut kamera berbeda, ramai vs sepi

• Perbandingan model YOLOv5 vs YOLOv8 (opsional)

📦 Sesi 10: Finalisasi Proyek dan Presentasi

• Menyusun sistem end-to-end

• Dokumentasi dan pembuatan presentasi

• Demo sistem crowd monitoring dari CCTV

• Diskusi potensi pengembangan lebih lanjut (notifikasi, integrasi cloud, IoT)