## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2315

## Pendeteksian Kendaraan dengan Menggunakan Metode Running Average Background Substraction dan Morfologi Citra
Rifki Kosasih 1,* , Muhammad Arfiansyah 2
1 Pusat Studi Komputasi Matematika (PSKM), Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Industri, Teknik Informatika, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: 1,* rifki_kosasih@staff.gunadarma.ac.id, 2 mhmdarfiansyah@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rifki_kosasih@staff.gunadarma.ac.id
Abstrak− Kondisi  lalu  lintas  di  jalan  raya  pada  saat  ini  sudah  mulai  padat  akibat  banyaknya  pengguna  kendaraan  yang melintasi suatu jalan tersebut. Untuk mengetahui apakah terjadi kemacetan atau tidak dapat dilihat  dengan cara menghitung berapa  banyak  jumlah  kendaraan  yang  melewati  area  tersebut.  Akan  tetapi,  pihak  keamanan  tidak  mungkin  menghitung jumlah  kendaraan  secara  manual.  Untuk  itu  dibutuhkan  suatu  metode  yang  dapat  mendeteksi  dan  menghitung  banyaknya kendaraan.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode running  average  background  substraction dan  operasi  morfologi  untuk mendeteksi  kendaraan  serta  menggunakan  pusat  objek  ( centroid )  untuk  menghitung  banyaknya  kendaraan.  Sampel  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  video  lalu  lintas  di  wilayah  Bekasi.  Dari  hasil  penelitian,  terdapat  37  kendaraan terdeteksi  di  kondisi  nyata  dan  dinyatakan  sebagai  kendaraan  di  aplikasi,  terdapat  7  kendaraan  terdeteksi  di  kondisi  nyata tetapi tidak dinyatakan aplikasi. Tahapan selanjutnya adalah melakukan evaluasi dengan menghitung nilai presisi, recall dan akurasi.  Pada  penelitian  ini  nilai  presisi  yang  diperoleh  sebesar  84,09%,  nilai  recall  sebesar  94,87%  dan  tingkat  akurasi sebesar 80,43%.
Kata Kunci: Running Average, Background Substraction, Operasi Morfologi, Centroid, Lalu Lintas
Abstract− Traffic conditions on the highway at this time has started to be crowded. To find out if there is traffic jam or can not  be  seen  by  counting  the  number  of  vehicles  passing  through  the  area.  However,  it  is  impossible  for  security  forces  to count  the  number  of  vehicles  manually.  This  requires  a  method  that  can  be  used  and  is  calculated  from  the  number  of vehicles.  In  this  study,  the  running  average  background  substraction  method  and  morphological  operations  were  used  to detect  vehicles and use  the center  of the  object (centroid)  to  calculate the  number of  vehicles.  The  sample  used is  a traffic video in the Bekasi area. From the research results, there were 37 vehicles detected in real conditions and stated as vehicles in the  application  and  there  were  7  vehicles  detected  in  real  conditions  but  not  stated  in  the  application.  The  next  stage  is  an evaluation by calculating the value of precision, recall and accuracy. In this study, the precision value obtained was 84.09%, the recall value was 94.87% and the accuracy rate was 80.43%.
Keywords : Running Average, Background Substraction, Morphological Operations, Centroid, Traffic

## 1. PENDAHULUAN
Pengawasan lalu lintas merupakan hal yang sangat penting dilakukan untuk mengetahui apa yang sedang terjadi dijalan. Seperti jalanan di Kota Bekasi, volume kendaraan yang melintasi jalan Ahmad Yani hampir setiap hari tidak  pernah  sepi di lintasi kendaraan-kendaraan.  Untuk  mengetahui  apakah  terjadi kemacetan atau  tidak  dapat dilihat  secara  langsung banyaknya  kendaraan  yang melewati  area  tersebut.  Akan tetapi,  pihak  keamanan tidak mungkin  mengawasi  lalu  lintas  sehari  penuh.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  metode  lain  yang  digunakan  untuk mendeteksi kendaraan-kendaraan yang melewati area tersebut secara otomatis.
Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  digunakan  metode running  average  background  substraction dan operasi morfologi untuk mendeteksi dan menghitung banyaknya jumlah kendaraan. Running average merupakan metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan background dari  sebuah  video  dengan  cara  memperbarui  citra background pada frame sebelumnya.  Sebuah  piksel  diklasifikasikan  sebagai background jika  nilai  piksel memiliki  distribusi  yang  bersesuaian  dengan  model background [1].  Jika  tidak  bersesuaian  maka  rata-rata distribusi  diperbarui.  Model background dari  setiap  piksel  diasumsikan  sebagai Single  Gaussian ,  dan parameternya  dapat  diperbarui  secara  rekursif  dengan frame baru  [2].  Setelah  itu  digunakan  ambang  batas ( threshold )  untuk  mendapatkan background yang  baru.  Setelah  mendapatkan background baru,  selanjutnya dilakukan background  substraction yaitu pengurangan antara frame sebenarnya  dengan background yang  telah diperbaharui  untuk  mendapatkan  objek  yang  bergerak.  Hasil  dari background  substraction adalah  citra foreground .  Akan  tetapi  citra foreground yang  dihasilkan  masih  mengandung  objek  yang  tidak  diinginkan sehingga  dalam  penelitian  ini  diusulkan  untuk  menggunakan  operasi  morfologi  untuk  memperbaiki  citra foreground .
Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan background seperti mean  filter [3]  dan median filter [4], [5] akan tetapi metode tersebut membutuhkan memori yang sangat besar. Metode lain seperti eigen  background dan Gaussian  Mixture  Model (GMM)  juga  dapat  digunakan  akan  tetapi  mempunyai perhitungan  yang  sangat kompleks  [6].  Oleh  karena itu  pada penelitian ini  digunakan metode running  average background  substraction karena  metode  tersebut  tidak  membutuhkan  memori  yang  sangat  besar  dan perhitungannya tidak terlalu kompleks [1].
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dibidang  pendeteksian  kendaraan  seperti  Rad  menggunakan mean filter untuk mendapatkan background dan foreground dari video. Dalam penelitiannya menggunakan mean filter

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2315
diperoleh  bahwa  tingkat  akurasi  pendeteksian  kendaraan  sebesar  73,1333%  [7].  Selanjutnya  Qing  Tian menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  dan  menggunakan Histograms  of  Oriented  Gradiens (HOG) untuk mengekstrak background . Dalam penelitiannya Qing Tian mendeteksi kendaraan dalam kondisi lalu lintas yang tidak padat sehingga diperoleh tingkat akurasi sebesar 97,07% [8]. Sundoro menggunakan Gausian Mixture Model (GMM)  untuk  mendapatkan background dan foreground dari  video.  Pendeteksian  kendaraan  dilakukan ketika  pagi  hari ketika  kondisi  lalu  lintas tidak  padat  dengan  tingkat  akurasi  pendeteksian  sebesar  75,69%  [9]. Kosasih  menggunakan Eigen  Background yang  dihasilkan  dari Principle  Component  Analysis (PCA)  untuk mendapatkan background .  Dalam  penelitiannya,  pendeteksian  dilakukan  saat  lalu  lintas  tidak  padat  sehingga diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  95%  [10].  Pada  penelitian  terdahulu,  beberapa  peneliti  tersebut  melakukan pendeteksian  kendaraan  dalam  kondisi  lalu  lintas  yang  tidak  padat,  sehingga  dalam  penelitian  ini  dilakukan pendeteksian  kendaraan  ketika  kondisi  lalu lintas  sedang padat  dengan  menggunakan metode running  average backgrond substraction dan morfologi citra.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  bab  ini  dijelaskan  metode  penelitian  dari  pendeteksian  kendaraan  menggunakan running  average background substraction yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Skema Penelitian
Pada Gambar 1, untuk melakukan pendeteksian kendaraan, tahapan pertama dalam penelitian ini adalah mengumpulan  data  video  kendaraan.  Video  kendaraan  diperoleh  di  wilayah  Bekasi.  Setelah  video  kendaraan diperoleh,  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  pendeteksian  kendaraan  dengan  menggunakan running average background substraction .

## 2.1 Running Average Background Substraction
Background dari sebuah video merupakan frame yang tidak mengandung objek yang bergerak seperti kendaraan. Untuk mendapatkan background dari video kendaaran, pada penelitian ini digunakan metode running average . Running  average merupakan  suatu teknik  yang  digunakan untuk memperbarui citra background .  Pada metode ini, ekstraksi background dilakukan dengan cara menghitung rata-rata pada urutan frame video. Setelah ekstraksi background dilakukan, background tiap frame dapat berubah selama pendeteksian kendaraan. Penyebab utama perubahan background adalah adanya perubahan pencahayaan antar frame . Oleh karena itu,  citra background harus  diperbarui  di  setiap  frame  [11].  Dalam  menjalankan  metode running  average , background diperbaharui seperti pada persamaan (1):
𝐵𝐺 𝑖+1 (𝑥, 𝑦) = { 𝐵𝐺 𝑖 (𝑥, 𝑦),                                        𝑗𝑖𝑘𝑎 |𝐼 𝑖 (𝑥, 𝑦) − 𝐵𝐺 𝑖 (𝑥, 𝑦)| > 𝑇 𝛼 ∗ 𝐼 𝑖 (𝑥, 𝑦) + (1 − 𝛼)𝐵𝐺 𝑖 (𝑥, 𝑦), 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
(1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2315
Pada  persamaan  (1), 𝐵𝐺 𝑖+1 (𝑥, 𝑦) merupakan  citra background yang  diperbaharui.  Nilai 𝛼 berada  di interval  (0,1)  [12]  dan  merupakan learning  rate yang  mengatur  kecepatan  pembelajaran  dari background [2]. Niai 𝐼 𝑖 (𝑥, 𝑦) merupakan  citra  asli  ke  i,  nilai 𝐵𝐺 𝑖 (𝑥, 𝑦) merupakan background ke  i  dan  nilai  T  merupakan ambang batas (threshold ). Jika  citra background diperoleh  maka  objek  kendaraan  yang  bergerak  dapat  dideteksi  menggunakan background  substraction . Background  substraction adalah  selisih  antara frame asli  yang  mengandung  objek bergerak dengan citra background seperti yang dirumuskan pada persamaan (2). Jika selisih tersebut lebih besar dari  ambang  batas  ( threshold )  yang  telah  ditentukan  maka  bernilai  1  (berwarna  putih),  sebaliknya  yaitu  jika selisihnya kurang dari ambang batas maka bernilai 0 (hitam) sehingga citra hasil selisih merupakan citra biner. Citra hasil selisih antara frame asli dengan citra background disebut juga dengan citra foreground .
𝐹 𝑖 (𝑥, 𝑦) = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 |𝐼 𝑖 (𝑥, 𝑦) − 𝐵𝐺 𝑖 (𝑥, 𝑦)| > 𝑇
0, 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (2)
dimana  : 𝐹 𝑖 (𝑥, 𝑦) adalah  nilai foreground ke  i, 𝐼 𝑖 (𝑥, 𝑦) merupakan  citra  asli  ke  i, 𝐵𝐺 𝑖 (𝑥, 𝑦) merupakan background ke i, T merupakan ambang batas ( threshold )

## 2.2 Operasi Morfologi
Operasi morfologi merupakan operasi yang umum digunakan pada citra biner untuk mengubah struktur bentuk objek yang tergantung dalam citra [13]. Beberapa contoh lain aplikasi morfologi adalah untuk menentukan letak objek  citra,  menghaluskan  kontur  dan  menghilangkan  lubang-lubang  kecil.  Inti  dari  morfologi  adalah menggunakan  dua  larik  piksel  yaitu  larik  pertama  berupa  citra  yang  akan  dikenai  morfologi  dan  larik  kedua dinamakan  sebagai  elemen  penstruktur  (kernel).  Dua  operasi  morfologi  yang  sring  dipakai  dalam  pemrosesan citra adalah operasi opening dan closing yang dibentuk melalui opersi erosi dan dilasi.
Operasi  erosi  digunakan  untuk  mendapatkan  struktur  citra  yang  minimum  [14].  Operasi  erosi didefinisikan pada persamaan (3)
A Q 𝐵 = {𝑝 ∈ 𝑍 2 | (𝑎 + 𝑏)   ∈ 𝐼, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏  ∈ 𝐵}
(3)
Operasi  dilasi  digunakan  untuk  memperluas  objek  pada  piksel  yang  bernilai  1.  Operasi  Dilasi didefinisikan pada persamaan (4) :
𝐴 Å 𝐵  =   {𝑧|𝑧 = 𝑎 + 𝑏, dengan 𝑎  ∈ 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝑏  ∈ 𝐵}
(4)
Operasi opening merupakan  operasi  yang  diawali  oleh  operasi  erosi  dan  diikuti  dengan  operasi  dilasi menggunakan  struktur  elemen  yang  sama.  Operasi  ini  berguna  untuk  menghaluskan countur dari  objek  dan menghilangkan area yang terlalu kecil. Operasi opening dapat dilihat pada persamaan (5)
𝐴 o 𝐵  =   (𝐴 Q 𝐵) Å 𝐵 (5)
Setelah  melakukan  operasi  morfologi,  tahapan  selanjutnya  adalah  membuat  pusat  objek  ( centroid) dan batas kotak ( Bounding box ).

## 2.3 Centroid dan Bounding Box
Pada  tahapan ini, bounding  box dibuat untuk  mendeteksi  kendaraan. Bounding  box diperoleh  berdasarkan citra foreground yang  sudah  diperbaiki  dengan  operasi  morfologi.  Citra foreground tersebut  disegmentasi  untuk mendapatkan contour berbentuk  persegi  panjang.  Selanjutnya,  titik  pusat  objek  juga  dibuat  untuk  menandai kendaraan  yang  ingin  dideteksi  sehingga  banyaknya  kendaraan  dapat  dihitung.  titik  pusat  objek  ( centroid ) merupakan titik  kesetimbangan  dari  suatu  benda.  Pusat  ( centroid )  suatu  benda  dapat  ditentukan  dengan  rumus (6)
𝑥̅ = ∑ 𝐴𝑖𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝐴𝑖 𝑛 𝑖=1 dan 𝑦̅ = ∑ 𝐴𝑖𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝐴𝑖 𝑛 𝑖=1 (6)
dimana 𝐴 𝑖 merupakan luas objek ke-i, 𝑥 𝑖 dan 𝑦 𝑖 merupakan koordinat pusat objek pada masing-masing bagian, 𝑥̅ dan 𝑦̅ merupakan koordinat pusat objek keseluruhan.

## 2.4 Membuat Garis Lurus pada Jalanan
Pembuatan garis dilakukan untuk menghitung berapa banyak centroid yang mewakili kendaraan melewati area yang diinginkan. Garis merupakan kumpulan titik titik yang tak berhingga. Jika terdapat dua titik yaitu (𝑥 1 , 𝑦 1 ) dan (𝑥 2 , 𝑦 2 ) maka dapat dilalui oleh sebuah garis. Persamaan garis ini dapat dilihat pada persamaan (7).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2315
𝑦−𝑦1 𝑦2−𝑦1 = 𝑥−𝑥1 𝑥2−𝑥1 (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  tahapan  peneitian  yang  telah  dilakukan,  data  yang  digunakan  adalah  data  video  kendaraan  yang diperoleh  di  wilayah  bekasi. Tahapan  pertama  adalah mencari background dari  video tersebut.  Untuk  mencari background dari  video  digunakan  metode running  average . Running  average merupakan  metode  yang digunakan untuk mendapatkan background dari sebuah video dengan cara  memperbarui  citra background pada frame sebelumnya.  Setelah  mendapatkan background ,  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan background substraction yaitu  mencari  selisih  antara  frame  asli  dalam  video  dengan background yang  sudah  dicari sebelummya. Hasil dari background substraction merupakan citra foreground yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Citra Foreground
Pada Gambar 2, citra foreground masih terdapat objek yang tidak diinginkan sehingga dilakukan proses morfologi  citra  seperti  operasi  erosi  dan  dilasi.  Operasi  erosi  dilakukan  untuk  mendapatkan  struktur  citra kendaraan yang minimum sehingga objek yang tidak diinginkan akan mengecil seperti pada Gambar 3a. Setelah itu  dilakukan  operasi  dilasi  untuk  memperluas  objek  pada  piksel  yang  bernilai  1  sehingga  objek  kendaraan semakin terlihat jelas seperti Gambar 3b.
(a) Erosi (b) Dilasi
Gambar 3. Contoh Frame Hasil Operasi Morfologi
Setelah  mendapatkan  objek  kendaraan  hasil  morfologi,  tahapan  selanjutnya  adalah  membuat bounding box berdasarkan countur hasil  operasi  morfologi.  Dalam  tahapan  ini  dibuat  juga centroid dari  masing-masing objek  yang  bergerak  yang  digunakan  untuk  menghitung  banyaknya  kendaraan.  Karena  objek  yang  bergerak sangat  banyak,  maka  dalam  penelitian  ini  dibatasi  dengan  membuat  garis  lurus,  sehingga  kendaraan  yang dideteksi hanya kendaraan yang melewati garis yang telah dibuat seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Contoh Hasil Bounding Box, Centroid dan Pembuatan Garis
Setelah semua tahapan dilakukan, tahapan selanjutnya adalah melakukan evaluasi hasil penelitian.

## 3.1 Evaluasi Hasil Penelitian
Pada  penelitian  ini,  untuk  mengevaluasi  performa  dari  model  digunakan  indikator  seperti  presisi, recall dan akurasi yang dapat dilihat pada persamaan (8), (9) dan (10) [15].
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) 𝑥 100% (8) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) 𝑥 100% (9)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2315
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑁+𝑇𝑃) (𝑇𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃) 𝑥 100% (10)
Dimana:  TP  ( True  Positive )  adalah  sebuah  kendaraan  terdeteksi  di  kondisi  nyata  dan  dinyatakan  sebagai kendaraan  di  aplikasi,  FP  ( False  Positive )  adalah  tidak  ada  kendaraan  terdeteksi  dalam  kondisi  nyata  namun dinyatakan kendaraan di aplikasi, FN ( False Negative ) adalah kendaraan terdeteksi di kondisi nyata tetapi tidak dinyatakan aplikasi dan TN ( True Negative ) adalah tidak ada kendaraan terdeteksi dalam kondisi nyata dan tidak dinyatakan aplikasi.
Pada Pengujian ini didalam video kendaraan, untuk TP yaitu sebuah kendaraan terdeteksi di kondisi nyata dan dinyatakan sebagai kendaraan di aplikasi (TP) diperoleh sebanyak 37 seperti pada Gambar 5.
(a) Mobil
(b) Motor
Gambar 5. Banyaknya Kendaraan yang Terdeteksi (TP)
Selanjutnya  untuk  (FN)  kendaraan  terdeteksi di kondisi  nyata tetapi tidak dinyatakan aplikasi  diperoleh sebanyak 7 seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Banyaknya False Negative (FN)
Untuk (FP) tidak ada kendaraan terdeteksi dalam kondisi nyata namun dinyatakan kendaraan di aplikasi diperoleh sebanyak 2 seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Banyaknya False Positive (FP)
Berdasarkan Gambar 5, Gambar 6 dan Gambar 7, diperoleh nilai TP, TN, FP dan FN seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Evaluasi Indikator Hasil True Positive (TP) 37 True Negative (TN) 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2315
Indikator Hasil False Positive (FP) 7 False Negative (FN) 2
Berdasarkan persamaan (8), (9) dan (10), diperoleh nilai presisi, recall dan akurasi sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) 𝑥 100% = 37 (37 + 7) 𝑥 100% = 37 46 𝑥 100% =  84,09% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) 𝑥 100% = 37 (37 + 2) 𝑥 100% = 37 39 𝑥 100% = 94,87% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑁 + 𝑇𝑃) (𝑇𝑁 + 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃) 𝑥 100% = (0 + 37) (0 + 37 + 2 + 7) 𝑥 100% = (0 + 37) (0 + 37 + 2 + 7) 𝑥 100%
= 80,43%

## 4. KESIMPULAN
Dalam melakukan pengawasan  lalu  lintas,  pihak  keamanan  biasanya mengawasi langsung melalui  CCTV atau langsung  datang  ke  lokasi  yang  ingin  diawasi.  Pengawasan  ini  harus  dilakukan  untuk  mengetahui  apa  yang sedang  terjadi  di  jalan  raya  seperti  berapa  banyak  kendaraan  yang  melewati  area  tersebut.  Akan  tetapi, pengawasan ini tidak mungkin dilakukan selama seharian penuh, sehingga dibutuhkan suatu metode pengawasan lalu lintas seperti mendeteksi kendaraan tanpa harus mengawasi sepenjang hari. Dalam penelitian ini digunakan metode running  average  background  substraction untuk  mendeteksi  kendaraan.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  data  video  lalu  lintas  di  wilayah  Bekasi.  Setelah  data  video  diperoleh,  tahapan selanjutnya adalah mencari background tiap frame di video dengan menggunakan metode running average dan melakukan background  substraction untuk  mendapatkan  citra  objek  yang  bergerak  (kendaraan),  Citra  hasil background  substraction disebut  juga  dengan  citra foreground .  Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan perbaikan  citra foreground dengan  menggunakan  morfologi  citra.  Hasil  citra  morfologi  digunakan  untuk mendeteksi  kendaraan  dengan  cara membuat  kotak  batas  ( bounding box )  pada kendaraan.  Dari  hasil  penelitian diperoleh  bahwa  37  kendaraan  terdeteksi  dari  46  kendaraan  yang  melalui  area  tersebut,  sehingga  diperoleh tingkat akurasi sebesar 80,43%. Untuk penelitian selanjutnya data video diperbanyak dan digunakan metode lain sebagai pembanding seperti fuzzy running average , Gaussian Mixture Models (GMM) dan lain-lain.

## REFERENCES
[1] J. Park, A. Tabb, and A. C. Kak, “Hierarchical Data Structure for Real-Time Background Subtraction,” in Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP , 2006, pp. 1849–1852, doi: 10.1109/ICIP.2006.312840.
[2] S. S. Babu, S. S. Babu, H. Khan, and M. K. Chowdary, “Implementation of Running Average Background Subtraction Algorithm in FPGA for Image Processing Applications,” Int.  J.  Comput.  Appl. ,  vol.  73,  no.  21,  pp. 41–46,  2013,  doi: 10.5120/13022-0259.
[3] B. Sharma, V. K. Katiyar, A. K. Gupta, and A. Singh, “The Automated Vehicle Detection of Highway Traffic Images by  Differential  Morphological  Profile,” J.  Transp.  Technol. ,  vol.  04,  no.  02,  pp.  150–156,  2014,  doi: 10.4236/jtts.2014.42015.
[4] M.  Shehata,  R.  Abo-Al-Ez,  F.  Zaghlool,  and  M.  Taha,  “Vehicles  Detection  Based  on  Background  Modeling,” Int.  J. Eng. Trends Technol. , vol. 66, no. 2, pp. 92–95, 2018, doi: 10.14445/22315381/ijett-v66p216.
[5] A. V Meru and I. I. Mujawar, “Computer Vision Based Vehicles Detection and Traffic Control for Four Way Road,” Tec. Res. Organ. India , vol. 2, no. 6, pp. 20–25, 2015.
[6] M.  H.  Sigari,  N.  Mozayani,  and  H.  R.  Pourreza,  “Fuzzy  Running  Average  and  Fuzzy  Background  Subtraction: Concepts and Application,” IJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , vol. 8, no. 2, pp. 138–143, 2008.
[7] A. G. Rad, A. Dehghani, and M. R. Karim, “Vehicle Speed Detection in Video Image Sequences Using CVS Method,” Int. J. Phys. Sci. , vol. 5, no. 17, pp. 2555–2563, 2010.
[8] Q. Tian, L. Zhang, Y. Wei, W. Zhao, and W. Fei, “Vehicle Detection and Tracking at Night in Video Surveillance,” Int. J. Online Eng. , vol. 9, no. 6, pp. 60–64, 2013, doi: 10.3991/ijoe.v9iS6.2828.
[9] H.  S.  Sundoro  and  A.  Harjoko,  “Vehicle  Counting  and  Vehicle  Speed  Measurement  Based  on  Video  Processing,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 84, no. 2, pp. 233–241, 2016.
[10]  R.  Kosasih,  A.  Fahrurozi,  and  I.  Mardhiyah,  “Vehicle  Detection  Using  Principal  Component  Analysis,” J.  Ilm. Komputasi , vol. 19, no. 2, pp. 155–160, 2020.
[11]  F.  Y.  Abdul  Rahman,  A.  Hussain,  W.  M.  D.  Wan  Zaki,  H.  Badioze  Zaman,  and  N.  Md  Tahir,  “Enhancement  of Background Subtraction Techniques Using a Second Derivative in Gradient Direction Filter,” J. Electr. Comput. Eng. , vol. 2013, pp. 1–12, 2013, doi: 10.1155/2013/598708.
[12]  A. Miranto, S. R. Sulistiyanti, and F. X. Arinto Setyawan, “Adaptive Background Subtraction for Monitoring System,” in 2019  International  Conference  on  Information  and  Communications  Technology,  ICOIACT  2019 ,  2019,  pp.  153– 156, doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938501.
[13]  M. Goyal, “Morphological Image Processing,” Int. J. Comput. Sci. Technol. , vol. 2, no. 4, pp. 161–165, 2011.
[14]  R. Kosasih, “Automatic Segmentation of Abdominal Aortic Aneurism ( AAA ) By Using Active Contour Models,” Sci.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2315
J. Informatics , vol. 7, no. 1, pp. 66–74, 2020.
[15]  D.  P. Lestari,  R. Kosasih,  T.  Handhika,  Murni,  I.  Sari,  and  A.  Fahrurozi,  “Fire  Hotspots  Detection  System on  CCTV Videos  Using  You  only  Look  Once  (YOLO)  Method  and  Tiny  YOLO  Model  for  High  Buildings  Evacuation,”  in Proceedings  -  2019  2nd  International  Conference  of  Computer  and  Informatics  Engineering:  Artificial  Intelligence Roles in Industrial Revolution 4.0, IC2IE 2019 , 2019, pp. 87–92, doi: 10.1109/IC2IE47452.2019.8940842.