Statistics: Crowd Estimation

Pantau estimasi kepadatan kerumunan di area publik — event massal, mall, dan transportasi — beserta referensi API dan panduan konfigurasi lengkap.

Pengenalan

Halaman Statistics: Crowd Estimation menampilkan agregasi data estimasi jumlah orang di area padat berdasarkan analitik NFV4-CE (Crowd Estimation). Berbeda dengan People Counting (NFV4-MPA) yang melacak pergerakan individu masuk dan keluar suatu garis batas, Crowd Estimation memperkirakan total jumlah orang yang hadir di seluruh area pada satu waktu tertentu — tanpa memerlukan penghitungan satu per satu.

Aspek	People Counting (NFV4-MPA)	Crowd Estimation (NFV4-CE)
Objek analisis	Pergerakan individu melintasi garis	Kepadatan area secara keseluruhan
Output utama	Jumlah masuk dan keluar	Estimasi total orang di area
Cocok untuk	Pintu masuk, turnstile, koridor	Lapangan, atrium, platform stasiun
Ketelitian	Per individu	Per area (estimasi kepadatan)
Volume crowd	Rendah–sedang	Sedang–sangat padat

Gunakan Crowd Estimation untuk skenario di mana penghitungan individu tidak praktis: konser, demonstrasi, pasar, dan area terbuka luas. Untuk pintu masuk atau lorong sempit dengan arus teratur, People Counting menghasilkan data yang lebih presisi.

Kasus penggunaan umum:

Operator event massal — memantau kepadatan penonton secara real-time dan menyiapkan respons ketika estimasi mendekati kapasitas maksimum.
Pengelola mall dan pusat perbelanjaan — mengidentifikasi area dengan kepadatan puncak per jam untuk optimasi alur pengunjung.
Operator transportasi publik — memantau kepadatan platform stasiun dan ruang tunggu untuk manajemen layanan.
Tim emergency response — mengintegrasikan data estimasi crowd ke sistem respons darurat untuk triase dan evakuasi berbasis data.

Statistics Crowd Estimation — estimasi total kerumunan, tren per jam, dan distribusi zona kamera.

Cara Menggunakan

Buka halaman Statistics

Akses menu Statistics dari sidebar, lalu pilih Crowd Estimation. Pastikan Anda sudah memiliki stream kamera yang aktif dengan analitik NFV4-CE dikonfigurasi pada pipeline-nya.

Pilih Stream

Klik selector Stream di bagian atas halaman. Pilih satu atau beberapa stream yang ingin Anda analisis. Jika tidak ada stream yang dipilih, halaman tidak akan menampilkan data.

Data Crowd Estimation hanya tersedia untuk stream yang memiliki analitik NFV4-CE aktif. Stream dengan analitik lain (seperti NFV4-MPA atau NFV4-FR) tidak akan muncul di selector ini.

Atur Rentang Tanggal

Klik field Rentang Tanggal dan tentukan tanggal mulai (start_date) serta tanggal selesai (end_date). Format yang diterima adalah YYYY-MM-DD. Data akan diinterpretasikan berdasarkan timezone server (default: UTC).

Sistem secara otomatis menentukan granularitas tampilan:

Rentang 1 hari — data per jam (hourly)
Rentang lebih dari 1 hari — data per hari (daily)

Telusuri Dashboard

Setelah data dimuat, Anda akan melihat beberapa panel analitik:

Ringkasan (Summary) — total event, rata-rata estimasi, estimasi puncak, dan jumlah area yang dipantau.
Analisis Time Series — grafik tren estimasi kerumunan dari waktu ke waktu, dapat diubah antara tampilan garis dan batang.
Analisis Area — distribusi estimasi per area yang terdefinisi di konfigurasi stream.
Distribusi Stream — perbandingan estimasi antar kamera dan area yang dipantau.
Informasi Waktu Puncak — periode dengan estimasi tertinggi beserta lokasi dan area yang paling padat.
Tren Kerumunan — arah tren keseluruhan (meningkat, menurun, atau stabil) dan periode tersibuk vs. tersepi.

(Opsional) Ekspor Laporan

Klik tombol Ekspor untuk mengunduh laporan dalam format PDF. Laporan mencakup ringkasan, time series, dan distribusi area yang sesuai dengan filter aktif.

Threshold dan Density Level

Crowd Estimation tidak menggunakan sistem threshold biner (melewati atau tidak melewati). Sebagai gantinya, sistem menghasilkan nilai estimasi kontinu yang dapat Anda interpretasikan sesuai kapasitas area masing-masing.

Kondisi	Indikator	Tindakan Umum
`average_estimation` jauh di bawah kapasitas	Normal	Tidak diperlukan tindakan
`average_estimation` mendekati 70–80% kapasitas	Waspada	Siapkan petugas tambahan, buka jalur alternatif
`peak_estimation` melebihi kapasitas	Kritis	Batasi akses masuk, aktifkan prosedur emergency
`overall_trend = increasing`	Tren naik	Pantau lebih ketat, antisipasi lonjakan

Nilai peak_estimation mencerminkan estimasi tertinggi yang tercatat dalam periode yang dipilih, sedangkan average_estimation adalah rata-rata tertimbang berdasarkan jumlah event. Gunakan keduanya secara bersamaan untuk mendapatkan gambaran yang akurat — area dengan average_estimation rendah namun peak_estimation tinggi menunjukkan lonjakan mendadak yang perlu diwaspadai.

Metrik Tren

Sistem menghitung tren dengan membandingkan rata-rata estimasi pada separuh pertama dan separuh kedua periode yang dipilih:

increasing — estimasi separuh kedua lebih dari 5% lebih tinggi dari separuh pertama.
decreasing — estimasi separuh kedua lebih dari 5% lebih rendah dari separuh pertama.
stable — perbedaan kurang dari atau sama dengan 5%.

Nilai trend_percentage menunjukkan persentase perubahan tersebut secara numerik.

API Reference

Semua endpoint memerlukan autentikasi. Sertakan header Authorization: Bearer <token> atau X-Api-Key: <key> pada setiap request. Lihat Otentikasi untuk detail.

GET /api/statistics/ce — Data Crowd Estimation

Mengambil statistik Crowd Estimation untuk rentang tanggal dan stream tertentu.

GET /api/statistics/ce
Authorization: Bearer <token>

Contoh request:

GET /api/statistics/ce?stream_id=stream-abc123&start_date=2024-01-15&end_date=2024-01-21&timezone=Asia/Jakarta

Query Parameters:

Prop

Type

Parameter start_date dan end_date wajib diisi. Jika end_date lebih awal dari start_date, API akan mengembalikan error 400 Bad Request. Pastikan format tanggal menggunakan YYYY-MM-DD — format lain tidak didukung.

Format Response

Response sukses dari endpoint /api/statistics/ce memiliki struktur berikut:

{
  "ok": true,
  "message": "success",
  "data": {
    "time_range": "2024-01-15 to 2024-01-21",
    "summary": { ... },
    "time_series_data": [ ... ],
    "stream_distribution": [ ... ],
    "area_distribution": [ ... ],
    "peak_time_info": { ... },
    "trends": { ... },
    "timestamp": "2024-01-21T10:30:00Z"
  }
}

Objek `summary`

Prop

Type

Elemen `time_series_data[]`

Prop

Type

Elemen `stream_distribution[]`

Prop

Type

Objek `peak_time_info`

Prop

Type

Objek `trends`

Prop

Type

Contoh response lengkap:

{
  "ok": true,
  "message": "success",
  "data": {
    "time_range": "2024-01-15 to 2024-01-15",
    "summary": {
      "total_events": 1440,
      "average_estimation": 312,
      "peak_estimation": 850,
      "lowest_estimation": 45,
      "latest_estimation": 290,
      "total_areas_monitored": 4
    },
    "time_series_data": [
      {
        "time_interval": "2024-01-15 08:00",
        "data": {
          "total_events": 60,
          "average_estimation": 120,
          "peak_estimation": 180,
          "lowest_estimation": 80,
          "area_breakdown": [
            {
              "area": "Gate A",
              "average_estimation": 70,
              "peak_estimation": 110,
              "event_count": 30
            }
          ]
        },
        "percent_of_total": 4.17,
        "change_from_previous": 0
      }
    ],
    "peak_time_info": {
      "peak_period": "2024-01-15 17:00",
      "peak_estimation": 850,
      "peak_location": "Lobby Utama",
      "peak_area": "Gate A",
      "average_during_peak": 720,
      "events_during_peak": 60
    },
    "trends": {
      "overall_trend": "increasing",
      "trend_percentage": 12.5,
      "busiest_periods": [
        { "period": "2024-01-15 17:00", "average_estimation": 720, "description": "High crowd activity" }
      ],
      "quietest_periods": [
        { "period": "2024-01-15 03:00", "average_estimation": 45, "description": "Low crowd activity" }
      ]
    },
    "timestamp": "2024-01-15T18:00:00Z"
  }
}

Statistics: Crowd Estimation

Pengenalan

Cara Menggunakan

Buka halaman Statistics

Pilih Stream

Atur Rentang Tanggal

Telusuri Dashboard

(Opsional) Ekspor Laporan

Threshold dan Density Level

Metrik Tren

API Reference

GET /api/statistics/ce — Data Crowd Estimation

Format Response

Objek `summary`

Elemen `time_series_data[]`

Elemen `stream_distribution[]`

Objek `peak_time_info`

Objek `trends`

Tips dan Troubleshooting

Selanjutnya

Statistics — Ringkasan

People Analytics

Alert Rules

On this page

Statistics: Crowd Estimation

Dashboard tidak menampilkan data setelah memilih stream dan tanggal

Nilai estimasi terlihat tidak konsisten antar refresh

peak_estimation jauh lebih tinggi dari average_estimation

Menghubungkan Crowd Estimation ke sistem emergency response

Tren menunjukkan 'increasing' padahal situasi terasa normal

Cara melihat data per area secara terpisah

Statistics — Ringkasan

People Analytics

Alert Rules

On this page