Apa Itu Video Analytics? Cara Kerja dan Manfaatnya untuk Bisnis

Bayangkan sebuah pusat perbelanjaan dengan ratusan kamera CCTV. Sepanjang hari, kamera merekam aktivitas pengunjung, kendaraan, petugas keamanan, hingga kondisi di area tertentu. Masalahnya, semakin banyak kamera yang terpasang, semakin besar pula volume video yang perlu dipantau.

Di sinilah Video Analytics dapat memberikan nilai tambah. Teknologi ini memungkinkan sistem menganalisis video menggunakan Artificial Intelligence (AI) dan computer vision untuk mengenali objek, membaca pola pergerakan, atau mendeteksi kejadian tertentu secara otomatis.

Teknologi tersebut mulai dimanfaatkan di berbagai sektor di Indonesia. Dalam konteks industri, misalnya, kamera dengan AI analytics dapat digunakan untuk mendeteksi kepatuhan penggunaan alat pelindung diri (APD) dan memberikan peringatan kepada pengawas.

Baca Juga: Indibiz Ajak UKM Ikut Program Pahlawan Digital Masa Kini

Apa Itu Video Analytics?

Video Analytics adalah teknologi yang menganalisis data visual dari kamera secara otomatis untuk mengenali objek, aktivitas, pola, atau kondisi tertentu. Teknologi ini umumnya memanfaatkan computer vision dan AI sehingga kamera tidak hanya berfungsi sebagai alat untuk merekam, tetapi juga dapat menghasilkan informasi dari video.

Sebagai contoh, kamera di area gudang dapat menangkap aktivitas kendaraan yang keluar-masuk. Sistem Video Analytics kemudian dapat dikonfigurasi untuk mendeteksi kendaraan, menghitung objek, mengenali pergerakan pada area tertentu, atau memberikan notifikasi ketika terjadi aktivitas yang sesuai dengan aturan yang telah ditentukan.

Perbedaannya dengan CCTV konvensional terletak pada proses setelah video direkam. CCTV pada dasarnya menyediakan rekaman yang dapat dilihat kembali, sedangkan Video Analytics membantu mengolah isi rekaman menjadi informasi yang lebih terstruktur.

Penggunaan teknologi ini juga perlu memperhatikan infrastruktur video. Penelitian yang dimuat dalam Buletin Pos dan Telekomunikasi Kementerian Komunikasi dan Digital pada 2026 menunjukkan bahwa efisiensi kompresi video menjadi aspek penting dalam aplikasi surveillance analytics, terutama karena volume data video yang besar dapat memengaruhi kebutuhan penyimpanan dan bandwidth.

Cara Kerja Video Analytics

Video Analytics bekerja melalui beberapa tahapan, mulai dari menangkap gambar hingga menghasilkan informasi yang dapat digunakan oleh operator atau sistem bisnis.

1. Kamera Menangkap Data Visual

Proses dimulai ketika CCTV atau IP Camera menangkap video dari area yang ingin dipantau. Kamera dapat ditempatkan di berbagai lokasi, seperti pintu masuk, area produksi, gudang, tempat parkir, atau ruang publik.

Kualitas kamera, sudut pengambilan gambar, pencahayaan, serta kondisi lingkungan akan memengaruhi kualitas data visual yang dianalisis.

2. Video Diproses oleh Sistem

Data video kemudian diteruskan ke sistem pemrosesan. Bergantung pada desain solusinya, analisis dapat dilakukan pada perangkat di dekat sumber data (edge computing) atau melalui server dan infrastruktur komputasi lainnya.

Pemrosesan dapat dilakukan secara real-time untuk mendeteksi kejadian yang sedang berlangsung atau terhadap rekaman yang sudah tersimpan untuk kebutuhan analisis.

3. Computer Vision Mengenali Objek

Pada tahap ini, teknologi computer vision digunakan untuk memahami informasi visual dalam video. Sistem dapat dikembangkan untuk mengenali objek tertentu, seperti manusia dan kendaraan, serta melacak pergerakannya. Kemampuan yang tersedia bergantung pada model AI, kualitas data, kamera, dan konfigurasi sistem.

4. Sistem Menganalisis Aktivitas

Setelah objek teridentifikasi, sistem dapat menerapkan aturan atau model tertentu untuk menentukan apakah sebuah kejadian perlu diperhatikan. Misalnya, sistem dapat mendeteksi ketika seseorang memasuki area terlarang, jumlah orang di suatu area melebihi batas, atau kendaraan melewati zona tertentu.

5. Informasi atau Peringatan Dihasilkan

Hasil analisis kemudian dapat ditampilkan melalui dashboard, disimpan sebagai data, atau diteruskan dalam bentuk notifikasi kepada operator. Dengan mekanisme tersebut, operator tidak harus terus-menerus memperhatikan seluruh layar CCTV. Perhatian dapat diarahkan pada kejadian yang dianggap relevan oleh sistem.

Baca Juga: Melalui Indibiz, Telkom Hadirkan Inovasi AI untuk Bantu Transformasi Digital SME

Manfaat Video Analytics untuk Bisnis

Bagi bisnis, manfaat Video Analytics tidak hanya berkaitan dengan keamanan. Ketika data visual dapat dianalisis secara sistematis, informasi tersebut juga dapat digunakan untuk mendukung operasional dan pengambilan keputusan.

1. Membantu Meningkatkan Keamanan

Video Analytics dapat membantu mendeteksi aktivitas tertentu di area yang membutuhkan pengawasan. Misalnya, ketika seseorang memasuki zona terbatas di luar jam operasional, sistem dapat memberikan peringatan kepada petugas. Operator kemudian dapat memeriksa kejadian tersebut dan mengambil tindakan yang diperlukan.

Teknologi ini bukan pengganti petugas keamanan, melainkan alat untuk membantu mereka memprioritaskan kejadian yang membutuhkan perhatian.

2. Mengurangi Beban Pemantauan Manual

Bayangkan operator harus memantau puluhan atau bahkan ratusan kamera sekaligus. Kemampuan manusia untuk mempertahankan perhatian secara terus-menerus tentu terbatas.

Video Analytics dapat membantu menyaring kejadian berdasarkan parameter yang telah ditentukan. Dengan demikian, operator tidak perlu memeriksa seluruh rekaman untuk menemukan satu kejadian tertentu.

3. Memahami Aktivitas Pengunjung

Pada sektor retail, pusat perbelanjaan, hotel, atau fasilitas publik, analisis video dapat memberikan informasi mengenai jumlah pengunjung, kepadatan area, dan pola pergerakan.

Informasi tersebut dapat membantu pengelola memahami bagaimana suatu ruang digunakan. Data ini kemudian dapat dipadukan dengan informasi bisnis lain untuk mengevaluasi operasional.

4. Mendukung Efisiensi Operasional

Video Analytics juga dapat digunakan untuk mengamati proses operasional. Di gudang, misalnya, sistem dapat membantu memantau pergerakan kendaraan atau aktivitas pada zona tertentu.

Di lingkungan industri, AI pada kamera bahkan dapat digunakan untuk mengenali kepatuhan terhadap penggunaan APD seperti helm, rompi, masker, dan sepatu.

5. Menghasilkan Data untuk Pengambilan Keputusan

Video yang sebelumnya hanya menjadi arsip dapat menghasilkan data yang lebih terstruktur ketika dianalisis. Contohnya, pengelola retail dapat membandingkan jumlah pengunjung dengan data transaksi, sementara pengelola fasilitas dapat melihat waktu dan area yang paling sering mengalami kepadatan. Namun, hasil analisis tetap perlu dipahami sebagai data pendukung, bukan satu-satunya dasar pengambilan keputusan.

Contoh Penerapan Video Analytics di Indonesia

Penerapan Video Analytics dapat disesuaikan dengan karakteristik dan kebutuhan setiap sektor.

1. Retail dan Pusat Perbelanjaan

Teknologi ini dapat membantu menghitung jumlah pengunjung, memantau kepadatan area, serta memahami pola pergerakan pelanggan. Informasi tersebut dapat digunakan untuk mengevaluasi penempatan fasilitas, pengaturan petugas, maupun pengelolaan area toko.

2. Perkantoran

Di gedung perkantoran, Video Analytics dapat digunakan untuk memantau area masuk, lobi, tempat parkir, dan zona tertentu yang membutuhkan pengawasan. Sistem juga dapat membantu memberikan informasi ketika terjadi aktivitas yang tidak sesuai dengan aturan operasional.

3. Manufaktur

Pada lingkungan manufaktur, kamera dapat digunakan untuk memantau proses dan kondisi area produksi. Dengan analitik berbasis AI, sistem dapat dikonfigurasi untuk mendeteksi kondisi tertentu, termasuk penggunaan APD dan aktivitas pada area terbatas.

4. Logistik dan Pergudangan

Gudang dan pusat distribusi memiliki banyak aktivitas yang berlangsung secara bersamaan. Video Analytics dapat membantu memantau pergerakan kendaraan, aktivitas di area bongkar-muat, serta kondisi pada zona operasional tertentu.

5. Perbankan dan Fasilitas Publik

Pada kantor cabang, ATM, stasiun, terminal, dan fasilitas publik lainnya, Video Analytics dapat membantu pemantauan keamanan serta kondisi area yang memiliki tingkat aktivitas tinggi.

Perbedaan CCTV dan Video Analytics

CCTV dan Video Analytics bukan dua teknologi yang saling menggantikan. Keduanya justru dapat digunakan bersama. CCTV berfungsi menangkap dan merekam video, sedangkan Video Analytics menganalisis video tersebut untuk menghasilkan informasi tertentu.

Sebagai contoh, CCTV merekam seseorang memasuki area tertentu. Video Analytics dapat mengenali bahwa objek tersebut adalah manusia dan menentukan apakah pergerakannya memenuhi kondisi yang telah dikonfigurasi untuk menghasilkan peringatan.

Karena itu, Video Analytics dapat membuat sistem pengawasan menjadi lebih proaktif. Kamera tidak hanya menghasilkan rekaman untuk diperiksa setelah kejadian, tetapi juga dapat membantu mengidentifikasi kondisi tertentu ketika kejadian berlangsung.

Implementasi Video Analytics bukan hanya soal memasang kamera dan perangkat lunak AI. Bisnis perlu mempertimbangkan kualitas kamera, jaringan, kapasitas penyimpanan, kebutuhan komputasi, integrasi dengan sistem yang sudah ada, serta keamanan data.

Aspek privasi juga perlu menjadi perhatian, terutama jika sistem memproses data visual yang dapat berkaitan dengan individu. Di Indonesia, pengelolaan data perlu memperhatikan ketentuan Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi serta kebijakan internal perusahaan.

Dari sisi keamanan informasi, organisasi juga dapat mengacu pada standar yang relevan. Misalnya, BSN mencatat SNI ISO/IEC 27004:2016 tentang pemantauan, pengukuran, analisis, dan evaluasi keamanan informasi masih berstatus berlaku setelah dikonfirmasi pada 2024.

Video Analytics Bagian dari Transformasi Digital Bisnis

Video Analytics mengubah cara bisnis memanfaatkan kamera. Jika sebelumnya kamera terutama digunakan untuk merekam kejadian, kini data visual dapat dianalisis untuk menghasilkan informasi yang membantu keamanan dan operasional.

Penerapannya dapat ditemukan pada berbagai sektor, mulai dari retail, perkantoran, manufaktur, logistik, hingga fasilitas publik. Namun, keberhasilan implementasinya sangat bergantung pada tujuan bisnis, kualitas infrastruktur, konfigurasi sistem, serta tata kelola data.

Bagi bisnis yang ingin mengembangkan sistem pemantauan berbasis AI dan memanfaatkan data visual secara lebih optimal, Eazy menyediakan solusi teknologi untuk mendukung kebutuhan bisnis. Pelajari lebih lanjut solusinya melalui Eazy.

Baca Juga: Siapkan Siswa SMK Berdaya Saing Industri, Telkom Gelar Indibiz IoT Competition