## MENDETEKSI SECARA OTOMATIS OBJEK GERAKAN BERDASARKAN GAUSSIAN MIXTURE MODEL MENGGUNAKAN APLIKASI MATLAB
Aldina Syahfaridzah, Adelia Kartika Panggabean, Nabila Ayu Ardiningsih
Fakultas Teknik & Komputer, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia
syahfaridzahaldina@gmail.com, adeliapanggabean@gmail.com, nabilaayuardi19@gmail.com

## ABSTRACT
Automatically detects moving objects on a pedestrian video, each object will be detected by counting objects that appear at the beginning of the video based on a number. In detecting this object, the model used  is  the  Gaussian  Mixture  Model  whose  performance  is  very  effective  if  applied  to  any  area  that occurs in an object motion detected in the video. In this study, the Gaussian Mixture Model is used to model the background colors of each pixel. To facilitate the detection of this object, the Matlab 2016 application is also used, this application helps facilitate detection based on the size that will be adjusted according to the object to be detected.
Keywords: Detecting Moving Objects, Gaussian Mixture Model, Matlab 2016 Application.

## I. PENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  saat  ini,  perkembangan teknologi  terjadi  sangat  pesat  terutama  dibidang Multimedia,  dimana  masyarakat  dituntut  untuk mampu  mengikuti  perkembangan  dari  teknologi yang  ada.  Dengan  memanfaatkan  komputer  untuk menggabungkan teks, video, audio, dengan menggunakan tool yang  memungkinkan  pemakai berinteraksi, berkomunikasi dan berkreasi (Hofstetter, 2001 isi mendeley). Teknologi sekarang menjadi kebutuhan dan dapat memberikan kemudahan pada penggunanya.
Dalam  mendeteksi  sebuah  objek  menggunakan algoritma  pengurangan  latar  belakang  yang  bertujuan untuk mengetahui berapa banyak objek yang terdeteksi dari  suatu  video  dapat  dilakukan  secara  otomatis dengan  menggunakan Gaussian  Mixture  Model dan Aplikasi  Matlab  dimana  gerakan  tersebut  secara otomatis juga akan bergerak secara Slow Motion .
Gaussian  Mixture  Model adalah  komponen  fungsi Gaussian dalam menghasilkan Multi-Model Density yang  terdiri  dari  threshold  yang  berdeda,  dimana Model ini  merupakan  sebuah  tipe Density  Model . (Amaluddin,  Muslim,  &  Naba,  2015)  Menurut Stauffer  dan  Grimson, Gaussian  Mixture  Model
merupakan salah satu Model Statistik yang sangat populer  dan  paling  sering  digunakan  pada  kasus Adaptive Background  Substraction di dalam video yang dapat beradaptasi dengan perubahan Background yang terjadi. (Parinduri, 2018) Aplikasi Matlab adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan pengembangan algoritma, membuat aplikasi ataupun model dan dikhususkan untuk mengolah visualisasi, pemrograman  dan  komputasi  numerik.  Aplikasi matlab ini juga merupakan aplikasi yang dikembangkan oleh MathWorks .
Penelitian  ini  diambil  dari  kasus  yang  terdapat  di Mathwork dan menguji coba nya dengan menggunakan  objek  yang  berbeda  dengan  objek yang digunakan pada kasus tersebut atau pada kasus tersebut  hanya  menggantikan  objek  yang  ada,  yang pada  pembuatan  kasus  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  dari  contoh pada  kasus  sebelumnya  dan  m  mendapatkan  hasil yang  lebih  dari  contoh  pada  kasus  sebelumnya  dan mendapatkan hasil yang lebih dimengerti.

## II. KAJIAN LITERATUR
Pada penelitian ini menggunakan indikator manfaat dari Gaussian  Mixture  Model ,  yang  digunakan untuk  mendeskripsikan  piksel  dan  background.
Hasil  adaptasi  dievaluasi  dengan  proses Standard Deviation,  Weight, dan Means .  Dimana  semakin kuat  penghalusan  yang  terjadi  pada  citra  berarti menandakan  semakin  lebar  distribusi  kernel gaussian dan  semakin  besar  nilai  standar  deviasi. Model  ini  juga  menjadi  suatu  algoritma  yang berfungsi  dalam  memodelkan  distributor  gaussian dengan berparameter variance dan mean . Variance merupakan  ukuran  dari  pembesaran  nilai  pada  set data,  sedangkan Mean merupakan  titik  pusat  dari distribusi gaussian . Untuk suatu set data Gaussian Mixture Model dapat memodelkannya lebih dari satu Gaussian dan dapat memodelkan  set  data  yang  ada  menjadi  sebuah fungsi  probabilistik,  hal  tersebut  merupakan  salah satu  kelebihan  dari Gaussian  Mixture  Model . Gaussian  Mixture  Model adalah  komponen  fungsi Gaussian dalam menghasilkan Multi-Model Density yang  terdiri  dari  threshold  yang  berdeda,  dimana Gaussian Mixture Model ini merupakan sebuah tipe
Density Model . Gaussian Mixture Model berhubungan  dengan  suatu  piksel,  setiap  piksel mempunyai Gaussian  Mixture  Model nya  masing- masing  dan  warna  piksel  yang  didapat  dari  suatu inputan yang dihasilkan dari data yang telah dioalah.
Gaussian  Mixture  Model ini  adalah  salah  satu bagian  dari  metode Background  Subtration ,  yang dimana  model  ini  mampu  menerima  multimodal Background misalnya  objek  yang  bergerak  secara lambat, menghapus dan memperkenalkan objek dari suatu latar. Model-Model Gaussian Mixture Model terbentuk dalam data warna piksel berdasarkan dari waktu, maka Gaussian Mixture Model membentuk dua komponen utama, ialah Model Background dan Model foreground .
Dengan  nilai Threshold dari Background yang sudah  ditentukan,  Dimana  Model Background adalah  Model  yang  mencerminkan  suatu  latar  dari area  yang  diamati  dan  Model Foreground adalah Model  yang  mencerminkan  suatu  objek  dari  area yang  diamati.  Berikut  adalah  contoh  Model Background dan Foreground .
Gambar 1. Contoh Model Distribusi Background
Gambar 2. Contoh Model Distribusi Foreground
Pada  tahapan  pemilihan  distribusi Background digunakan rumus :
Keterangan : T = Batas Skala

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan Model Gaussian  Mixture  Model ,  dimana  manfaat dari  Model Gaussian  Mixture  Model ini  sebagai indikator  dalam  penelitian  yang  telah  dibuat. Responden pada penelitian ini adalah semua objek bisa berupa manusia, benda dan objek lainnya yang bergerak dan terdeteksi dari video yang akan diteliti dengan  menggunakan  aplikasi  matlab  sebagai  alat yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  dari  objek yang berbeda dengan objek yang ada yang terdapat pada  kasus  sebenarnya.  Dengan  menggunakan tahapan Motion  Detection sebuah  citra  yang tertangkap di dalam video akan digunakan sebagai bahan utama dalam suatu proses analisa.
Dalam melakukan penelitian ini selain berpedoman dengan kasus sebelumnya, penulis juga melakukan
metode  untuk  menambah  wawasan  yang  akan dibuat  dalam  penelitian  dimana  tahapan  tersebut merupakan tahapan teknik pengumpulan data. Pada tahapan  ini  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan dan  menyempurnakan  data-data  yang  dibutuhkan dalam  penelitian  yaitu  dengan  menggunakan dokumen  tertulis  dalam  berbagai  buku-buku  dan juga  referensi  yang  berkaitan  dengan  materi  yang dibahas dalam penelitian.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan ini dilakukan penyajian tentang  hasil dari  data-data  uji  coba  yang  telah  dilakukan pendeteksian  dan  pelacakan  dari  video  yang meliputi beberapa objek dan dalam tahapan ini akan dijelaskan secara singkat tentang beberapa tahapan pengujian  dalam  sistem.  Pada  tahapan  kasus  ini video yang akan dideteksi dan dilacak menggunakan  format (*.mp4), dan akan lebih baik jika video yang digunakan tersebut memakai format (*.avi). A. Filter Gaussian Mixture Model
Hasil  yang  diperoleh  dari  uji  coba  atau penelitian ini menunjukkan bahwa model ini adalah suatu metode yang memperlihatkan perubahan nilai piksel yang stabil terhadap gerakan yang berulang- ulang  atau  terhadap  perubahan  pencahayaan  dari video  yang  di  uji. Gaussian  Mixture  Model tidak selalu mendeteksi dengan akurat, Gaussian Mixture Model dapat  mendeteksi  atau  dapat  melakukan pelacakan  pada  semua  objek  yang  bergerak.
Maka, jika hanya ada satu objek yang ingin di  perhitungkan  harus  dipastikan  video  yang  akan diuji  tidak  terdapat  objek  yang  bergerak  lainnya sehingga  pada  tahapan  uji  coba  objek  yang terdeteksi sesuai dengan target utama.
Gambar 3. Contoh Model Foreground
Dalam contoh model foreground ini terlihat ada  satu  objek  yang  akan  di  deteksi.  Jika  bentuk Foreground Mask yang terdeteksi dalam Gaussian Mixture  Model terlihat  lebih  bagus  atau  lebih sempurna  maka  sedikit  noise  yang  terjadi  pada tahapan  uji  coba  ini  dikarenakan  hasil  dari  video yang diuji tidak terdapat gangguan atau bayangan- bayangan dari objek lain yang bergerak, Gaussian Mixture  Model tidak  selalu  dapat  beradaptasi dengan  baik  pada  perubahan Foreground atau lingkungan  seperti  gangguan  dari  bayangan- bayangan pada objek yang ada.B. Hasil Segmentasi
Pada  tahapan  ini  akan  diketahui  hasil  dari objek yang telah diteliti, pada tahapan ini Gaussian Mixture  Model dan  Aplikasi  Matlab  akan mendeteksi atau melacak video dengan memperhitungkan  jumlah  objek  yang  bergerak  di dalam video yang diuji. Berikut merupakan contoh hasil  dari  segmentasi  yang  dilakukan  dengan beberapa objek.
Gambar 5. Hasil Segmentasi Pada Objek 1
Gambar 6. Hasil Segmentasi Mask Pada Objek 1

## Gambar 7. Hasil Segmentasi Pada Objek 2

## Gambar 8. Hasil Segmentasi Mask Pada Objek 2
Dari gambar hasil segmentasi diatas terlihat bahwa ada dua objek bergerak yang terdeteksi atau terlacak dengan  menggunakan  algoritma  pengurangan  latar belakang  dan  berdasarkan  oleh  atau  melalui Gaussian Mixture Model dan Aplikasi Matlab, yaitu pejalan kaki dan pesepeda. Terdapat latar belakang atau bingkai yang menghitung berapa jumlah objek yang ada.
Kesalahan pada pendeteksian dan pelacakan dapat  diminimalisir  menggunakan  video  dengan objek gerak yang lebih teratur dan lebih kompleks. Pada  pendeteksian  ini  juga  menggunakan  operasi morfologi,  yang  bertujuan  untuk  mengurangi gerakan-gerakan yang  sepertinya tidak perlu untuk dideteksi  atau  disegmentasi  dan  memperkecil bentuk  dimensi  pada  objek  agar  sesuai  ukurannya meskipun  hasil  segmentasi  tidak  menghilangkan noise sepenuhnya  namun  ini  sedikit  membantu membuat hasil segmentasi yang lebih sempurna.

## V. KESIMPULAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeteksi atau  melakukan  pelacakan  dari  sebuah  objek menggunakan  algoritma  pengurangan  latar  belakang
yang  bertujuan  untuk  mengetahui  berapa  banyak objek  yang  terdeteksi  dari  suatu  video  yang  dapat dilakukan  secara  otomatis  dengan  menggunakan Gaussian  Mixture  Model dan  Aplikasi  Matlab. Penelitian  ini  diambil  dari  kasus  yang  terdapat  di Mathwork dan  menguji  coba  nya  dengan menggunakan  objek  yang  berbeda  dengan  objek yang  digunakan  pada  kasus  tersebut.  Setiap  objek bergerak  yang  terdeteksi  akan  dihitung  jumlahnya menggunakan bingkai. Dari gambar hasil segmentasi  diatas  terlihat  bahwa  ada  dua  objek bergerak  yang  terdeteksi  atau  terlacak  dengan menggunakan algoritma pengurangan latar belakang  dan  berdasarkan  melalui Gaussian
Mixture Model dan Aplikasi Matlab, yaitu pejalan kaki dan pesepeda.
Saran bagi penelitian selanjutnya adalah diharapkan rumus  penjabaran  pada Gaussian  Mixture  Model lebih  diperjelas,  materi  pendeteksian  objek bergerak yang dilakukan
selanjutmya menggunakan  jenis  video  yang  berbeda  dan diperjelas dengan kata-kata yang mudah dimengerti banyak kalangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Airlangga, U. (2019). PENGARUH PENERIMAAN SISTEM PEMBAYARAN E-CASH DENGAN MENGGUNAKAN TAM ( TECHNOLOGY ACCEPTANCE MODEL ) TERHADAP INTENSITAS  TRANSAKSI  NON  TUNAI  Victor
Jonathan Mahubessy . 3 (2), 160–165.
[2]. Amaluddin,  F.,  Muslim,  M.,  &  Naba,  A.  (2015). Klasifikasi  Kendaraan  Menggunakan  Gaussian Mixture Model (GMM) Dan Fuzzy Cluster K Means (FCM). Jurnal EECCIS , 9 (1), pp.19-24.
[3]. Ansari, R. D., Purnama, B., Si, S., & Sthevanie, F. (2014). Penerapan dan Analisis Sistem Penghitungan  Orang  Menggunakan Adaptive Gaussian Mixture Model dan Local Binary Pattern Implementation  and  Analysis  of  People  Counting System  Using  Adaptive  Gaussian  Mixture  Model and  Local  Binary  Pattern. EProceeding  of Engineering , 2 (2), 6008–6015.
[4]. Himawan,  F.,  &  Al  Fatta,  H.  (2012).  Pembuatan Video  Klip  “Terbang”  Oleh  “Flourescent  Band” Dengan  Menggunakan  Teknik  Stop  Motion. Data
Manajemen Dan Teknologi Informasi (DASI) , 13 (4), 17.
[5]. Munawaroh,  Y.  F.,  &  Salamah,  I.  (2018). Analisa Perbandingan  Algoritma  Histogram  of  Oriented
Gradient  (  HOG  )  dan  Gaussian  Mixture  Model  ( GMM ) Dalam Mendeteksi Manusia . 251–255.
[6]. Parinduri, I. (2018). Model dan Simulasi Rangkaian RLC  Menggunakan  Aplikasi  Matlab  Metode Simulink.
[7]. Journal of Science and Social Research , 1 (1), 42–47.
[8]. Prakoso, D. H., Purnama, B., & Sthevanie, F. (2015). Penghitungan  Orang  dengan  Metode  Gaussian Mixture  Model  dan  Human  Presence  Map  Studi Kasus : Penghitungan Orang di dalam Kelas . 2 (1),
1562–1573.
[9]. Putra,  D.  K.,  Iwut,  I.,  &  Atmaja,  R.  D.  (2017). Simulasi  Dan  Analisis  Speaker  Recognition Menggunakan  Metode  Mel  Frequency  Cepstrum
Coefficient  (mfcc)  Dan  Gaussian  Mixture  Model (gmm). EProceedings  of  Engineering , 4 (2),  1766–
1772. Retrieved
from
http://libraryeproceeding.telkomuniversity.ac.id/ind ex.php/engineering/article/view/487/460