SENTRI dikembangkan untuk menjawab keterbatasan pemantauan CCTV secara manual di tengah banyaknya titik pengawasan ruang publik dan meningkatnya kebutuhan respons cepat terhadap tindak kekerasan jalanan. Sistem ini dirancang sebagai perangkat modular yang dapat diintegrasikan dengan infrastruktur CCTV yang sudah tersedia, sehingga operator command center, aparat keamanan, pengelola kawasan, hingga masyarakat pengguna ruang publik berpotensi memperoleh manfaat dari sistem pengawasan yang lebih aktif dan responsif.

Melalui pemrosesan AI langsung pada perangkat, SENTRI dapat mengenali pola pergerakan yang mengindikasikan kekerasan, mengirimkan notifikasi beserta cuplikan kejadian, serta membantu petugas melakukan verifikasi sebelum menentukan respons. Pendekatan ini diharapkan dapat mengubah fungsi CCTV dari sekadar alat perekam pasif menjadi sistem deteksi dini yang membantu mempercepat identifikasi ancaman dan pengambilan tindakan di lapangan.

Inovasi tersebut berperan dalam keselamatan di jalan, kawasan permukiman, perkantoran, dan ruang publik lainnya berkaitan langsung dengan kualitas hidup masyarakat.

Dengan memanfaatkan infrastruktur yang sudah ada serta teknologi edge computing, SENTRI menawarkan pendekatan yang berpotensi memperkuat sistem keamanan tanpa harus membangun seluruh infrastruktur pengawasan dari awal.

Tim pengembang SENTRI terdiri atas Anas Fathurrahman, Taufiq Ramadhan Ahmad, Kean Malik Aji Santoso, dan Muhammad Yaafi Wasesa Putra, dengan dosen pembimbing Prof. Dr. Ir. Y. Bandung, S.T., M.T. dan Dr. Yusuf Kurniawan, S.T., M.T.

Solusi Modular Integratif dengan Jaringan CCTV Kota

SENTRI dirancang dengan konsep modular atau berupa sistem pendukung (add-on) yang dapat diintegrasikan secara langsung pada infrastruktur CCTV yang sudah ada di area publik Kota Bandung. Dengan demikian, pengadaan sistem ini tidak memerlukan perombakan infrastruktur kamera dari awal.

Sistem ini memanfaatkan algoritma kecerdasan buatan (AI) yang dilatih khusus untuk memetakan gestur serta pola pergerakan tubuh manusia secara real-time.

1. Pemetaan Pola Gerakan Pintar: Kecerdasan buatan membaca posisi tangan dan pola gerakan tubuh. Jika pergerakan teridentifikasi cocok dengan pustaka data (dataset) aksi penyerangan atau kekerasan fisik, sistem akan mendeteksi tingkat ancaman secara instan.

2. Notifikasi dan Pratinjau Rekaman Instan: Petugas di command center akan langsung menerima Notifikasi Peringatan Bahaya beserta cuplikan rekaman pendek kejadian dalam hitungan detik.

“Sistem ini dapat membantu agar pengawasan tidak sepenuhnya bergantung pada operator yang harus memperhatikan banyak kamera secara bersamaan. Ketika terdeteksi pola yang mengindikasikan kekerasan, sistem dapat memberikan peringatan sehingga petugas dapat melakukan verifikasi dan merespons lebih cepat,” ujar Taufik Ramadhan Ahmad.

3. Validasi Bebas Laporan Palsu: Fitur pemutaran cuplikan video secara langsung memudahkan petugas memverifikasi kondisi lapangan secara akurat guna menghindari respons terhadap prank call atau laporan palsu.

Fleksibilitas Pengembangan untuk Berbagai Area

Meskipun dikembangkan untuk area pejalan kaki di ruang publik, SENTRI memiliki fleksibilitas tinggi. Dengan penyesuaian algoritma AI, sistem ini berpotensi diterapkan di kawasan permukiman privat (real estate) maupun kompleks perkantoran.

"Secara teknis perangkat dasarnya sama, tinggal disesuaikan algoritmanya. Ke depannya, sistem ini dapat dikembangkan untuk mendeteksi tindak penyusupan (trespassing), aksi pemanjatan pagar tanpa izin, hingga tindakan pengrusakan atau vandalisme," ujar Taufik Ramadhan Ahmad.

Secara umum, SENTRI terdiri atas dua bagian. Pertama, perangkat keras berupa kamera yang merekam kondisi ruang publik dan dilengkapi sensor tambahan. Kedua, sistem informasi yang menerima hasil identifikasi dan distress signal dari perangkat di lapangan.

Sistem informasi tersebut dilengkapi dashboard yang dapat digunakan operator untuk memantau kondisi ruang publik. Sementara itu, tim teknis dapat memanfaatkannya untuk mengawasi kesehatan dan kondisi perangkat.

Berdasarkan hasil pengembangan yang ditampilkan pada EE Days 2026, SENTRI mencatat akurasi pipeline 60% pada SCVD dengan false positive rate 14,3%. Sistem juga menunjukkan akurasi 98,20% untuk klasifikasi lima kelas menggunakan BiGRU dan 91,90% untuk deteksi senjata.

Tim juga mencatat waktu pengiriman notifikasi sekitar 1,36 detik melalui mekanisme komunikasi berbasis MQTT dan protokol sistem yang dikembangkan.

Melalui SENTRI, tim mahasiswa ITB menawarkan pendekatan baru terhadap sistem pengawasan ruang publik. Kamera tidak lagi sekadar menjadi alat perekam pasif, tetapi dipadukan dengan kecerdasan buatan untuk membantu mengenali indikasi kekerasan dan mengirimkan peringatan secara otomatis.