## Penghitungan Objek Berdasarkan Berdasarkan Jenis Kendaraan Bermotor pada CCTV Lalu Lintas Berbasis Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Background Subtraction dan Blob Detection
( Object Calculation Based on Motor Vehicle Type in Traffic CCTV of Digital Image Processing Using Background Subtraction and Blob
Detection Methods )
Andhika Putra Cahyono [1]* , Utomo Budiyanto [2]
[1],[2] Department of Computer Science, Faculty of Technology and Information Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia
E-mail: andhika.putra@outlook.com , utomo.budiyanto@budiluhur.ac.id
KEYWORDS: ABSTRACT Object Calculation, Motor Vehicle Type, Digital Image Processing, Background Substraction, Blob Detection, Traffic CCTV In the road traffic space which is often encountered by passing traffic type of vehicle. To find out the traffic conditions that are needed to calculate vehicle traffic, such as using counting or recording CCTV video. This continues the long and long process that was completed on the error data and the slow pace of traffic engineering decisions. This method is difficult to do in full  because  of  the  limited  number  of  counters.  This  can  be  done  by  involving  digital processing and CCTV video to be able to classify and transfer vehicle type objects. There are several methods for sharing object imagery, such as SIFT, edge detection and Monte Carlo. This research tries to use the Background Substraction and Blob Detection methods because of its superiority in determining objects and backgrounds and being able to maintain moving objects as well as analyzing screen area calculations. The results of testing with this method obtained  the  MSE  value  at  the  threshold  of  100  and  3x3  kernel  filter  with  a  pixel  area  of motorcycle 34-63 pixel-X, 67-155 pixel-Y and cars 73-200 pixel-X, 79-307 pixel-Y and bus / truck 130-128 pixel-X, 305-376 pixel-Y. On evaluation, use the confusion matrix obtained in the morning with an average total of 92% and at night with a total average of 73%. It can be concluded  by  using  CCTV  installation  parameters  and  the  method  used  can  yields  higher accuracy in the morning than at night with the weakness of compiling objects that can make it  easier  to  make  objects  and  test  the  night  to  obtain  light  from  vehicle  lights  generated  as vehicle objects the flight. KATA KUNCI: ABSTRAK Penghitungan Objek, Jenis Kendaraan Bermotor, Pengolahan Citra Digital, Background Substraction, Blob Detection, CCTV lalu lintas Pada  ruang  lalu  lintas  jalan  sering  ditemui  lalu  lalang  jenis  kendaraan  bermotor.  Untuk mengetahui  kondisi  lalu  lintas  dibutuhkan  penghitungan  kendaraan  bermotor,  seperti menggunakan  tally  counter  atau  rekaman  video  CCTV.  Hal  ini  mengakibatkan  proses panjang dan waktu lama yang mengakibatkan pada kesalahan data dan lambatnya keputusan rekayasa lalu lintas. Cara ini sulit dilakukan penuh waktu dikarenakan keterbatasan jumlah penghitung. Hal ini bisa dibantu dengan menggabungkan pengolahan citra digital dan video CCTV  untuk  dapat  mengklasifikasi  dan  menangkap  objek  jenis  kendaraan  bermotor. Terdapat beberapa metode untuk menangkap citra objek, seperti SIFT, deteksi tepi dan Monte Carlo.  Penelitian  ini  mencoba  menggunakan  metode  Background  Substraction  dan  Blob Detection  karena  keunggulannya  membedakan  objek  dan  latar  belakang  dan  dapat mempertahankan  objek  bergerak  serta  dapat  menganalisa  penghitungan  luas  piksel.  Hasil pengujian  dengan  metode  ini  didapatkan  nilai  MSE  terkecil  pada  threshold  100  dan  filter kernel 3x3 dengan  luas piksel sepeda motor 34-63 piksel-X, 67-155 piksel-Y dan mobil 73- 200  piksel-X,  79-307  piksel-Y  dan  bus/truk  130-128  piksel-X,  305-376  piksel-Y.  Pada pengujian  evaluasi  kinerja  menggunakan  Confusion  Matrix  didapatkan  pada  pagi  hari dengan  total  rata-rata  akurasi  92%  dan  malam  hari  dengan  total  rata-rata  akurasi  73%. Dapat disimpulkan  dengan menggunakan  parameter pemasangan  CCTV  dan metode  yang digunakan  dapat  menghasilkan  akurasi  lebih  tinggi  pada  pagi  hari  daripada  malam  hari dengan  kelemahan  ketika  objek-objek  yang  terlalu  berdekatan  dapat  menjadikan  kesatuan
objek dan pengujian malam hari didapatkan cahaya dari lampu kendaraan dianggap sebagai objek kendaraan bermotor.

## I. PENDAHULUAN
Pada suatu ruang lalu lintas jalan, sering ditemui lalu  lalang  kendaraan  bermotor.  Untuk  mengetahui kondisi  lalu  lintas  dibutuhkan  penghitungan kendaraan bermotor berdasarkan jenis. Penghitungan  menggunakan tally counter langsung ke titik lalu lintas menjadi kendala yaitu dapat terjadi kesalahan penghitungan, seperti kendaraan lolos dari penghitung,  kesalahan  dalam  menentukan  jenis kendaraan  bermotor  dan  tidak  adanya  bukti  data penghitungan  kendaraan  bermotor,  kendala  ini berdampak pada laporan jumlah kendaraan bermotor menjadi  kurang  akurat  dan  subjektif.  Cara  lain adalah menghitung objek berdasarkan jenis kendaraan  bermotor  melalui  rekaman  video  lalu lintas, hal ini membutuhkan proses yang panjang dan waktu  yang  cukup  lama  yang  berpengaruh  pada lambatnya  pengambilan  keputusan  rekayasa  lalu lintas.
Dalam perkembangan teknologi sistem informasi, hal  ini  bisa  dibantu  dengan  cara  menggabungkan teknologi  sistem  informasi  dan  video  CCTV  lalu lintas.  Pengolahan  citra  digital  adalah  salah  satu teknologi sistem informasi untuk dapat mengklasifikasi  dan  menangkap  objek  pada  suatu citra,  terdapat  beberapa  metode  yang  dapat digunakan  untuk  menangkap  sebuah  objek  dengan mempunyai keunggulan dan kekurangan pada setiap metodenya.  Terdapat  cara  yang  digunakan  oleh peneliti-peneliti  sebelumnya  yaitu  [4]  menerapkan metode  SIFT  dan  SVM  dengan  UAV,  [7] menerapkan metode deteksi tepi dan segmentasi, [1] menerapkan algoritma Monte Carlo , [2] menerapkan metode Blob  Detection ,  [6]  menerapkan  metode Gaussian  Mixture  Model ,  [3]  menerapkan  metode Multilayer  Perceptron ,  [5]  menerapkan  metode Background  Substraction dengan  menggunakan kandidat sampling  background ,  [8]  menerapkan metode Combination  Value  Saturation ,  [10] menerapkan  metode  CBR  pada  area clusterin g  dan CBM dan [9] menerapkan perubahan RGB menjadi YCBCR.
Penelitian  ini  diharapkan  mampu  menyelesaikan persoalan  dalam  menghitung  objek  berdasarkan jenis kendaraan pada lalu lintas dengan cara otomatis menggunakan video CCTV. Background
Subtraction dan Blob Detection adalah metode yang digunakan pada penelitian ini karena keunggulannya dalam  membedakan  objek  dan  latar  belakang khususnya pada citra bergerak dan dapat mempertahankan  objek  bergerak  serta  dapat menganalisa penghitungan luas piksel dengan baik.

## II. METODOLOGI
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metode kuantitatif  dengan  langkah-langkah  penelitian  pada Gbr .1

## Gbr. 1 Langkah Penelitian Sistem
Berikut langkah pada penelitian sistem: 1. Identifikasi Masalah Terdapat identifikasi masalah yaitu permasalahan mengenai  penggunaan tally  counter dalam perhitungan jumlah dan jenis kendaran bermotor, penggunaan  video  rekaman  dan  sulit  dilakukan penuh  waktu  yang  berdampak  pada  kurangnya data informasi 2. Merumuskan Masalah
Maka  dapat  dirumuskan  sebagai  “Bagaimana menghitung  objek  berdasarkan  jenis  kendaraan bermotor  pada  lalu  lintas  secara  otomatis menggunakan CCTV ?”.
3. Menentukan Tujuan dan Manfaat Tujuan pada penelitian  ini  mengacu pada  fungsi otomatis pada penggunaan CCTV dan penerapan metode.
4. Hipotesis
Hipotesis penelitian  ini  dirasa dapat menghitung kendaraan  bermotor  dan  mendeteksi  jenis kendaraan  bermotor  dengan  baik,  dengan  nilai akurasi yang dapat diketahui 5. Pemilihan Sampel
Pemilihan sampel berdurasi 120 detik pada siang dan malam hari seperti pada Gbr. 2
Identifikasi Masalah Merumuskan Masalah Menentukan Tujuan dan Manfaat Pemilihan Sampel Pengumpulan Data Analisa Data Perancangan Sistem Pengujian Sistem
Gbr.  2 Proses Pemilihan Sampel
6. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  tiga  cara yaitu studi pustaka, wawancara dan observasi.
7. Analisa Data
Analisa  data  yang  digunakan  sebagai  data  latih dan data uji untuk menetukan besaran piksel jenis kendaraan bermotor, proses threshold dan kernel filter.
8. Perancangan Sistem
Perancangan  Sistem  terdiri  dari input yang bersumber  video  CCTV  dan  rekaman  video, kemudian  dilakukan preprocessing grayscale dengan Rumus 1
𝑓 0 (𝑥, 𝑦) = 𝑓𝑖 𝑅(𝑥,𝑦)+𝑓 𝑖 𝐺(𝑥,𝑦)+𝑓 𝑖 𝐵(𝑥,𝑦) 3 (1) kemudian dilakukan proses Background
Subsctraction dengan Rumus 2 |𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑖 − 𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑖−1 − 1|
(2)
Dilanjutkan  dengan post-processing meliputi proses threshold dengan Rumus 3
𝑓 0 (𝑥, 𝑦) =
{ 𝑇 1 ,                     𝑓 1 (𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇 1
𝑇 2 ,            𝑇 1 < 𝑓 1 (𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇 2 𝑇 3 ,            𝑇 2 < 𝑓 1 (𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇 3 𝑇 𝑛 ,    𝑇 𝑛 − 1 < 𝑓 1 (𝑥, 𝑦) ≤ 𝑇 𝑛 } (3)
Dan  proses filling  holes dengan  Rumus  4  dan median blur dengan Rumus 5 𝑋 𝑘 = (𝑋 𝑘−1 ⨁𝐵) ∩ 𝐴 𝑐 | 𝐴 𝑓𝑖𝑙𝑙𝑒𝑑 = 𝐴 ∪ 𝑋 𝑘 (4)
𝐵(𝑥, 𝑦, 𝑡) = 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛{𝐼(𝑥, 𝑦, 𝑡 − 𝑖} (5) Proses  dilanjutkan  pada Blob  Detection dengan deteksi  objek  dan  pelacakan  objek,  kemudian dilakukan masking yang terlihat pada Rumus 6 𝑓 𝑖 = ∑ 𝑓 𝑛𝑖 𝑁 𝑁−1 (6)
Pada  proses  perhitungan  dilakukan  ketika  objek melintasi  garis  ROI (Region  of  Interest) maka luas  piksel  menjadi  dasar  penentuan  jenis kendaraan  bermotor  dan  penambahan  nilai  pada objek  dan  proses  terakhir  adalah Output yang meliputi user interface dan laporan.
9. Pengujian Sistem Pengujian  dilakukan  menggunakan  teknik Mean Square Error (MSE) dan teknik Confusion Matrix untuk pengujian pengaruh terhadap filter kernel , threshold dan evaluasi kinerja.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Tahap Desain
Tahap desain pada sistem Nampak pada Gbr. 3
Gbr.  3 Tahap Desain
Tahap ini akan dijabarkan sebagai berikut:

## 1) Input
Pada  tahap input penelitian  ini  menggunakan sumber langsung ke dengan resolusi 640x480 dan rekaman video CCTV dengan format MP4, pada pemasangan CCTV  dengan ruang pandang 114° dan tampak samping dengan ketinggian 5,1meter dengan sudut kemiringan 30° vertical yang tertera pada Gbr. 4 dan Gbr. 5.
Start Terdapat semua jenis kendaraan Proses Filter kernel Proses threshold Evaluasi Kinerja Pemilihan Video CCTV pada pagi dan malam hari durasi 120 detik Stop Y N Input (1) Preprocessing (2) Background Subsctraction (3) Post-processing (4)
Blob Detection (5) Perhitungan (6) Output (7)
Gbr.  4 Desain CCTV Tampak Atas
Gbr.  5 Desain CCTV Tampak Samping

## 2) Preprocessing
Pada  tahap preprocessing diproses  dari  citra warna menjadi citra abu-abu ( grayscale) , dimana citra  warna  dirubah  menjadi  warna  merah,  hijau dan  biru  kemudian  dikali  30%  agar  menjadi warna abu-abu seperti pada Gbr.6
Gbr.  6 Citra Grayscale
3) Background Subsctraction Pada
proses background subsctraction menggunakan library PBAS  ( The  Pixel-Based Adaptive Segmenter ) yang dilakukan
perbandingan  antara  citra  sebelumnya  yang disebut background frame dan citra terbaru yang disebut foreground frame ,  setelah  itu  dilakukan proses perulangan sampai frame tidak ditemukan kembali yang menhasilkan citra Gbr. 7
Gbr.  7 Citra Background Subsctraction
4) Post-Processing
Pada  tahap post-processing proses thresholding dilanjutkan  dengan filling  holes dan  kemudian dilanjutkan  dengan  melakukan  pengurangan noise dengan cara menggunakan median blur . Tahap  dari input,  preprocessing,  background subsctraction dan post-processing terlihat  pada Gbr. 8
Gbr.  8 Tahap Input – Post-Processing
5) Blob Detection
Blob Detection akan dilakukan mendeteksi objek dengan  dengan  nilai  biner  0  dan  melakukan
pengecekan nilai Xmax dikurang nilai Xmin dan nilai  Ymax  dikurang  nilai  Ymin,  dimana  max adalah nilai terbesar dan min adalah nilai terkecil. Kemudian ditandai dengan masking dan centroid untuk  menangkap track pada  objek.  Setelah  itu diproses di dalam citra input tampak pada Gbr. 9

## Gbr.  9 Tahap Blob Detection

## 6) Penghitungan
Agar  dapat  menentukan  jenis  objek  kendaraan bermotor  maka  dilakukan  deteksi  luas  pada piksel-X  dan  piksel-Y  yang  kendaraan  sepeda motor, mobil dan bus/truk, setelah ditandai label yang terdapat pada atas kiri masking . Untuk dapat menambah  nilai  objek,  maka  dibuat  ROI ((20,350),(600,350))  sebagai  deteksi  objek  yang melewati  ROI,  ketika centroid melewati  area  A menuju area B dan sebaliknya yang nampak pada Gbr.10
Gbr.  10 Area Citra
maka  akan  ditambahkan  nilai  pada  objek  yang tampak Gbr. 11
Gbr.  11 Citra Perhitungan (ROI)

## 7) Output
Setelah  melewati  semua  proses  maka  akan dilakukan  penyimpanan database sementara dalam  bentuk  txt  ke  dalam  database  sql. Kemudian  dibuat user interface dengan  antar muka penghitungan dan antar muka laporan untuk mendukung kinerja user.
B. Implementasi Antar Muka (User Interface)
Tahap  implementasi  pada  penilitian  ini  akan menggunakan  implementasi  antar  muka  ( user interface )  yang  menggunakan  tampilan web interface dan  implementasi  basis  data  untuk  itu dibutuhkan sebagai berikut:
1. Operating System : Ubuntu 18.04 LTS
2. Back  end  services :  Python2.7,  Python3.0  dan C++
3. Library : OpenCV, OpenCV-Contrib
4. Frot end services : Apache, PHP7
5. Database services : MySQL
6. Tool services : PHPmyadmin
Pada  tahap  implementasi  akan  dijabarkan  antar muka  dan  basis  data  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna sebagai berikut:

## 1) Antar Muka Penghitungan
Antar  muka  penghitungan  digunakan  pengguna untuk menjalankan perhitungan objek berdasarkan  jenis  kendaraan  bermotor  dan  juga dapat  melihat  secara  langsung  hasil  dari penghitungan tersebut seperti terlihat di Gbr. 12
Gbr.  12 Antar Muka Penghitungan

## 2) Antar Muka Laporan
Pada antar muka laporan yang nampak pada Gbr. 13 digunakan pengguna untuk melihat hasil detail dan rangkuman yang dibutuhkan pengguna, pada hasil  detail  terdapat  data  waktu  deteksi,  jenis kendaraan, posisi pada point-x , posisi pada point- y ,  dan  gambar  kendaraan  yang  terdeteksi.  Hasil rangkuman  didapatkan  jumlah  kendaraan  yaitu Sepeda Motor, Mobil, dan Bus/Truk.
Gbr.  13 Antar Muka Laporan

## C. Implementasi Basis Data
Tahap  implementasi  Basis  Data  menggunakan RDBMS  MySQL  dengan single tabel database seperti Tabel I
TABEL I D ATABASES Nama Jenis Ukuran Primary IDDetection Varchar 50 v WaktuDeteksi Integer 11 JenisKendaraan Varchar 15 PointX Integer 11 PointY Interger 11 Gambar Varchar 50 D. Pengujian Penelitian
1) Pengujian Pengaruh Proses Threshold
Pengujian  ini  menggunakan  citra  asli  dengan perubahan threshold manual dibandingan dengan dengan nilai threshold 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175  dan  200.  Didapatkan  grafik  hasil  pengujian threshold pagi  yang  terlihat  pada  Gbr.  14  dan malam yang terlihat pada Gbr. 15
Gbr.  14 Grafik Hasil Pengujian Threshold (Pagi)
Gbr.  15 Grafik Hasil Pengujian Threshold (Malam)
Maka terlihat dari hasil pengujian threshold pagi dan  malam  didapatkan  nilai  MSE  terkecil  pada pengujian threshold 100,  maka  untuk  pengujian pengaruh proses filter kernel akan menggunakan threshold dengan nilai 100.
2) Pengujian Pengaruh Terhadap Filter Kernel Pada  pengujian  pengaruh  terhadap filter kernel , parameter kernel menggunakan kernel 3x3  dan kernel 5x5 dengan  menggunakan nilai threshold 100.  Dari  hasil  citra  asli  yang  dibandingkan dengan citra kernel pada jenis kendaraan Sepeda Motor,  Mobil  dan  Bus/Truk,  maka  terlihat  hasil pagi  pada  Gbr.  16  dan  malam  pada  Gbr.  17
Gbr.  16 Grafik Pengujian Kernel (Pagi)
Gbr.  4 Grafik Pengujian Kernel (Malam)
filter kernel antara kernel 3x3  dan kernel 5x5 tidak  terlalu  berbeda  jauh,  tetapi kernel 3x3
0 10000 20000 30000 40000 50000 25 50 75 100 125 150 175 200 MSE-Motor MSE-Mobil MSE-Bus/Truk 0 20000 40000 60000 25 50 75 100 125 150 175 200
MSE-Motor MSE-Mobil MSE-Bus/Truk 0 10000 20000 30000 40000 50000 3 x 3 5 x 5 MSE-Motor MSE-Mobil MSE-Bus/Truk 0 10000 20000 30000 3 x 3 5 x 5 MSE-Motor MSE-Mobil
MSE-Bus/Truk
Email : andhika.putra@outlook.com
memiliki  nilai  MSE  terkecil  yang  akan  menjadi nilai  untuk  pengujian  untuk  menentukan  luas piksel objek.

## 3) Pengujian Luas Piksel Objek
Pengujian  ini  melakukan training pada  dataset rekaman  CCTV  pagi  dan  malam  menggunakan nilai threshold 100 dan nilai kernel 3x3, batasan titik  ROI  adalah  ((20,350),(600,350)).  Maka didapatkan hasil pada Tabel II
TABEL II
H ASIL S ELEKSI P ENGUJIAN L UAS P IKSEL O BJEK Jenis Kend Xmin Xmax Ymin Ymax S. Motor 34 63 67 155 Mobil 73 200 79 307 Bus/Truk 130 218 305 376
Setelah  didapatkan  nilai  X  dan  Y,  maka selanjutnya parameter dimasukan kedalam sistem untuk melakukan pengujian evaluasi kinerja.

## 4) Pengujian Evaluasi Kinerja
Pengujian  bermanfaat  dalam  mengevaluasi kinerja recall,  precision dan accuracy untuk mengabungkgan metode Background Subtraction dan Blob  Detection dihitung  menggunakan metode Confusion  Matrix ,  berikut  adalah  hasil dari  representasi  proses  klasifikasi  yang  terlihat pada  Tabel  III  untuk  pagi,  dan  Tabel  IV  untuk malam.
TABEL IIII H ASIL E VALUASI K INERJA (P AGI ) Jenis Kend Recall Precision Accuracy S. Motor 85% 100% 85% Mobil 98% 98% 96% Bus/Truk 100% 100% 100% Total Rata-Rata 93% 99% 92%

## TABEL IIIV
H ASIL E VALUASI K INERJA (M ALAM ) Jenis Kend Recall Precision Accuracy S. Motor 89% 71% 65% Mobil 93% 82% 78% Bus/Truk 50% 100% 50% Total Rata-Rata 90% 79% 73%

## IV. PENUTUP
Adapun kesimpulan yang dihasilkan berdasarkan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penghitungan objek berdasarkan jenis kendaraan bermotor pada CCTV lalu lintas dapat dilakukan menggunakan pengolahan citra digital menggunakan  metode Background  Subtraction dan Blob Detection
2. Pengujian dengan melihat nilai MSE terkecil pada pengaruh  proses threshold dengan  nilai  25,  50, 75, 100, 125, 150, 175 dan 200 didapatkan nilai MSE terkecil pada threshold dengan nilai100 3. Pengujian dengan melihat nilai MSE terkecil pada dan pengaruh proses filter kernel dengan nilai 3x3 dan  5x5  didapatkan  nilai  MSE  terkecil  dengan nilai 3x3
4. Pengujian  evaluasi  kinerja  yang  dilakukan  pada data video CCTV diambil masing-masing durasi 120  detik  dihasilkan  pada  pagi  dengan  nilai akurasi  sepeda  motor  85%,  nilai  akurasi  mobil 96%  dan  akurasi  bus/truk  100%,  pada  malam dengan  nilai  akurasi  sepeda  motor  65%,  akurasi mobil 78% dan akurasi bus/truk 50%
5. Pada  pengujian  aplikasi  didapatkan  kelemahan ketika objek-objek yang terlalu berdekatan dapat menjadikan kesatuan objek dan pengujian malam hari  didapatkan  cahaya  dari  lampu  kendaraan dianggap sebagai objek kendaraan bermotor

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak yang  telah  membantu  sehingga  tulisan  ini  dapat diselesaikan.  Terutama  kami  mengucapkan  terima kasih kepada Fakultas Teknologi Informasi Universitas  Budi  Luhur  yang  telah  memberikan ilmunya  dan PT. Bali Towerindo Sentra  yang telah memberikan tempat penelitian.

## REFERENSI
[1] B.  G.  Adisalam, Deteksi  Kemacetan  Lalu  Lintas dengan Menggunakan Algoritma Monte Carlo , vol. 2, no. 2. 2017.
[2] Q.  Hidayati, Kendali  Lampu  Lalu  Lintas  dengan Deteksi  Kendaraan  Menggunakan  Metode  Blob Detection , vol. 6, no. 2. 2017.
[3] M.  Irfan,  B.  A.  Ardi  Sumbodo,  and  I.  Candradewi, Sistem  Klasifikasi  Kendaraan  Berbasis  Pengolahan Citra  Digital  dengan  Metode  Multilayer  Perceptron , vol. 7, no. 2. 2017.
[4] T.  Moranduzzo  and  F.  Melgani, Automatic  car counting method for unmanned aerial vehicle images , vol. 52, no. 3. 2014.
[5] C. Prabowo, T. Informasi, P. N. Padang, T. Elektro, and P.  N.  Padang, Penerapan  Metode  Background Subtraction Dengan Menggunakan Kandidat Sampling Background Applied Background Subtraction Method Used Background , vol. 5, no. 6. 2018.
[6] M.Y  Prabowo, Deteksi  Objek  Bergerak  Dalam  Air Menggunakan  Metode  Gaussian  Mixture  Model Berbasis  Action-Cam, Bandar  Lampung:  Fakultas Teknik Universitas Lampung, 2017.
[7] D.  A.  Priutomo,  I.  R.  Magdalena,  and  N.  Andini, Simulation and Analysis of System Smart Traffic Light Based  on  Digital  Image  Processing  with  Edge Detection and Segmentation , vol. 3, no. 1. 2016.
[8] G. A. Purnomo, I. Cholissodin, and F. Utaminingrum, Intellegence  Vehicle  Counting  Menggunakan  Metode Combination Value Saturation Pada Video Lalu Lintas ,
vol. 2, no. 6. 2018.
[9] I. Setiawan, H. A. Nugroho, H. Supriyono, U. G. Mada, and  U.  M.  Surakarta, Pengolah  citra  sebagai  solusi kemacetan di kota besar 1,2 . 2019.
[10] Surjandy,  F.  Anindra,  H.  Soeparno,  and  T.  A. Napitupulu, CCTV  traffic  congestion  analysis  at Pejompongan using case based reasoning , vol. 2018- Janua. 2018.