Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering (JJEEE)
Pelacakan Objek Bergerak Berdasarkan Pendekatan Adaptive Threshold untuk Alpha Matting Menggunakan Metode K-Means
Rofiq Harun Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo Jln. Drs. Achmad Nadjamudin No.1, Kota Gorontalo, Kode Pos : 96115 e-mail : rohanx@programmer.net
Abstrak—Pelacakan  objek  merupakan  kegiatan  penting dalam bidang computer vision yang memiliki banyak aplikasi bidang interaksi  manusia  dan  komputer, pengawasan, ruang yang cerdas dan pencitraan medis. Dalam bentuk yang paling sederhana,  pelacakan  dapat  didefinisikan  sebagai  masalah memperkirakan  lintasan  objek  dalam  bidang  gambar  ketika bergerak  di  sekitar  scene.  Pelacakan  obyek  udah  banyak dilakukan oleh para peneliti sebelumnya, baik  menggunakan representasi obyek, feature selection . Maka peneliti mengusulkan  penelitian  baru  yaitu  pencarian  nilai  threshold menggunakan  metode kmeans .  Kemudian  di  lanjutkan dengan  proses  matting.  Dari  percobaan  menggunakan  15 data  indoor  dan  15  data  outdoor,  didapatkan  nilai  threshold menggunakan  metode kmeans untuk  matting  terbukti  lebih baik  dibandingkan  dengan  metode Otsu,  FCM ,  maupun metode  manual.  Dimana  nilai  akurasi  metode  Otsu didapatkan  nilai  MSE  sebesar  3,13E+02  pixel,  nilai  MSE untuk  FCM  didapat  sebesar  5,22E+01  pixel,  metode  kmeans sebesar  4,00E+01  pixeldari  beberapa  frame  yang  dijadikan latihanmenggunakan  metode  kmeans  menggunakan  fungsi matting.    Dan  untuk  dataset  outdoor  nilai  rata-rata  yang  di dapat  dengan  metode  Otsu  didapatkan  nilai  MSE  sebesar 1,38E+02  pixel,  nilai  MSE  untuk  FCM  didapat  sebesar 1,89E+02 pixel, metode kmeans sebesar 1,27E+02 pixel
Kata  kunci: pelacakan  objek  bergerak,  threshold,  kmeans, matting

## I. P ENDAHULUAN
Pelacakan  objek  memainkan  peranan  penting  dalam bidang computer  vision, banyak  dipergunakan  dalam bidang  interaksi  manusia  dan  komputer,  pengawasan,  dan pencitraan  medis.  Dalam  bentuk  yang  paling  sederhana, pelacakan  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  hal  dalam memperkirakan lintasan objek dalam bidang gambar ketika bergerak di sekitar frame [1].
Pelacakan  objek  telah  menarik  perhatian  yang signifikan  dikarenakan  dapat  melakukan  berbagai  proses yang  luas,  termasuk  kecerdasan  dalam  video  pengawasan,
interface  mesin  dan  manusia,  serta  bidang  robotika. Banyak kemajuan telah dibuat dalam dua dekade terakhir. Namun,  merancang  metode  pelacakan  visual  yang  baik masih merupakan masalah yang terbuka. Tantangan dalam masalah  pelacakan  visual  termasuk  adanya  bentuk bervariasi  dan  tampilan  obyek  yang  bervariasi,  oklusi, perubahan pencahayaan, adegan yang tidak beraturan, dan lain-lain[2].
Pelacakan  objek  yang  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti sebelumnya dilakukan melalui: representasi objek, fitur  gambar,  gerakan  tampilan  serta  bentuk  objek  yang dimodelkan. Pendekatan-pendekatan ini dilakukan berdasarkan konteks / lingkungan dimana pelacakan objek dilakukan  dan  penggunaan  akhir  dimana  informasi pelacakan sedang dicari. Sejumlah besar metode pelacakan telah diusulkan yang mencoba untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan untuk berbagai permasalahan[1].
Pelacakan  objek  menggunakan  representasi  objek pernah  dilakukan  beberapa  peneliti  salah  satunya  oleh Veeman[3],  dimana  peneliti  menggunakan  representasi poin  yang  diwakili  oleh  sebuah  titik  dalam  melakukan pelacakan  obyek.  Dimana  representasi  titik  ini  sangat cocok  untuk  melacak  obyek  yang  sangat  kecil  di  dalam gambar. Pelacakan objek selain menggunakan representasi objek dapat dilakukan dengan seleksi fitur gambar, seleksi fitur  gambar  dapat  dilakukan  dengan  menyeleksi  tingkat warna  seperti  yang  dilakukan  oleh  Comaniciu  [4]  ,  dalam penelitiannya  peneliti  menggunakan  histogram  warna dalam melaksanakan pelacakan terhadap obyek.
Untuk  mencapai  tingkat  yang  kuat  dalam  pelacakan objek  yang  bergerak  bahkan  dalam  adegan  yang  dinamis, telah  dilakukan  beberapa  metode  dalam  pengurangan background  substraction (BGS).  Metode  BGS  dapat diklasifikasikan menjadi tiga kategori: (1) metode berbasis pixel  yang  hanya  menggunakan  orintensity  warna  pixel informasi  untuk  membuat  keputusan,  (2)  metode  berbasis
patch yang mempertimbangkan beberapa statistik lingkungan,  (3)  metode  hybrid  yang  menggabungkan berbasis pixel dan metode BGS [5].
Keberhasilan  satu  metode  dalam  melakukan  pelacakan objek  terlepas  dari  substraksi background .  Hal  ini dikarenakan  metode background  substraction. baru-baru ini  memiliki  kemampuan  dalam  pemodelan  pencahayaan yang  berubah,  kebisingan,  dan  gerakan  periodik  dari daerah  latar  belakang  dan,  karena  itu,  secara  akurat  dapat mendeteksi objek dalam berbagai kondisi[1]. Sehingganya tingkat  keakuratan  dalam  melakukan  ekstraksi  di  tunjang dengan  metode  yang  handal.  Metode  yang  digunakan dalam  mengekstraksi background dan foreground adalah dengan menggunakan matting.
Matting merupakan  metode  untuk  memisahkan foreground dan background dari  satu  gambar  dengan memperkirakan opacity disebut  alpha  untuk  setiap  pixel dalam  gambar.  Ini  merupakan  tahapan  penting  dalam banyak  gambar  dan  aplikasi  video  editing,  karena  dapat digunakan  untuk  secara  akurat  menyusun  elemen foreground menjadi  baru  pada  background  gambar lainnya[6].  Pada  dasarnya  semua  pendekatan  yang dilakukan Matting adalah aktivitas kegiatan manusia[7].
Untuk  mendapatkan  nilai alpha  matte banyak  metode yang telah dilakukan oleh para peneliti dahulu, diantaranya melalui pendekatan threshold menggunakan Otsu Threshold  Method [8].  Namun  pada  penelitian  ini  masih memiliki  nilai  varian  yang  tinggi  dan  jumlah  pixel  eror yang  belum  optimal.  Sehingga  peneliti  mengganjurkan untuk  melakukan  penggunaan  algoritma  seperti  k-means atau fuzzy c-means untuk memperoleh nilai threshold yang optimal.
Penelitian  pencarian  nilai  threshold  yang  dilakukan oleh  Rury  [9]  didapatkan  nilai  MSE  yang  lebih  baik menggunakan metode FCM dibandingkan dengan pencarian  nilai threshold dengan Otsu ,  yaitu  dari  nilai MSE  menggunakan  Otsu  sebesar  5,E+03,  setelah menggunakan  metode  FCM  menjadi  2,E+03  dengan menggunakan  dataset  gambar  yang  sama  pada  metode Otsu.  Hal  ini  menjadi  dasar  pada  penelitian  ini  dengan menggunakan dataset yang berbeda dari  peneliti sebelumnya,  dimana  didapatkan  nilai  MSE  dengan menggunakan  metode Otsu yakni  3,13E+02  pixel  pada dataset indoor dan  1,38E+02  pixel  pada  dataset outdoor . Sehingga  diharapkan  akan  didapatkan  nilai  akurasi  yang lebih baik dengan menggunakan metode kmeans.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  z.  hou  et  al  2006  [10], mengemukan  bahwa  kelemahan  pada  metode Otsu yang bias dalam mendeteksi letak lembah dari histogram sebuah citra, karena nilai threshold -nya cenderung mendekat pada class variance dan class probability yang lebih besar.
Penelitian  ini  memberikan  usulan  tentang  penentuan threshold untuk  pelacakan  objek.  Proses  pelacakan  objek diawali  tahap  pre-processing  yaitu  dengan  melakukan pengaburan gambar ( image blurring ), selanjutnya menentukan threshold dengan  menggunakan k-means sebagai proses thresholding yaitu proses untuk mengkonversi ( converting )
dari gambarabu-abu ( grayscale ) ke gambar binner yaitu gambar yang memiliki intensitas nilai piksel 0 dan 1. Nilai yang didapat dari hasil threshold  kmeans  tadi  akan  dijadikan  sebagai  nilai  alpha
(α)  dalam  proses  matting,  setelah  itu  dilanjutkan melakukan bounding Box untuk proses pelacakan objek.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  kmeans dikarenakan  dinilai  cukup  efisien,  yang  ditunjukkan dengan  kompleksitasnya  O(tkn),  dengan  catatan  n  adalah banyaknya  obyek  data,  k  adalah  jumlah  cluster  yang dibentuk,  dan  t  banyaknya  iterasi.  Biasanya,  nilai  k  dan  t jauh  lebih  kecil  daripada  nilai  n.  Selain  itu,  dalam iterasinya,  algoritma  ini  akan  berhenti  dalam  kondisi optimum local[11].
K-Means  merupakan salah satu  metode data clustering non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke dalam bentuk satu atau lebih cluster /kelompok. Metode ini mempartisi data  ke dalam cluster /kelompok sehingga data yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok yang lain. Adapun tujuan dari data clustering ini adalah  untuk  meminimalisasikan objective  function yang diset  dalam  proses clustering ,  yang  pada  umumnya berusaha meminimalisasikan variasi di dalam suatu cluster dan memaksimalisasikan variasi antar cluster . Sehingga fokus pada penelitian ini adalah menggunakan  kmeans  untuk  penentuan  threshold  pada pelacakan  objek.  Sehingganya  diharapkan  metode  ini mendapatkan hasil MSE yang lebih kecil.

## II. S TUDI P USTAKA

## A. Penelitian Terkait
Penelitian  matting  objek  telah  banyak  dilakukan  oleh beberapa  peneliti  antara  lain;  Ruri  Basuki  [8],  peneliti melakukan  proses  matting  terhadap  beberapa  gambar dengan  menggunakan  metode Otsu untuk  menghasilkan nilai  threshold  yang  selanjutnya  diberikan  sebagai  nilai alpha dalam “pulling matte”. Hasil objek foreground yang dipisahkan selanjutnya diukur kualitasnya dengan menggunakan  MSE (Mean  Squared  Error) dengan  nilai rata-ratanya  sebesar  5,E+03.  Dimana  nilai  α  dalam  alpha matting  yang  diberikan  nilai  konstanta  (0,3),  dengan threshold  Otsu  dapat  dilakukan  secara  adapatif  terhadap beberapa  kasus,  meskipun  masih  memiliki  nilai  varian yang  tinggi  dan  jumlah  pixel  error  yang  belum  optimal. Kemudian  peneliti  membandingkan  dengan  metode lainnya,  yang  kali  ini  menggunakan  metode  FCM  [9], dimana  hasil  yang  didapat  dalam  penelitian  ini menghasilkan nilai threshold yang lebih rendah dari Otsu, sehingga  menggurangi  jumlah  nilai  pixel.  Pada  hasil eksperimen  yang  dilakukan  menggunakan  metode  Otsu  di dapatkan  nilai  akurasi  MSE  sebesar  3,13E+02  pixel  pada dataset indoor dan 1,38E+02 pixel pada dataset outdoor.
Pelacakan  objek  pernah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti, antara lain: Kim.et.al [12], mereka memperkenalkan  sebuah  algoritma  untuk  pelacakan  objek dalam  urutan  video.  Dalam  rangka  untuk  mewakili  objek untuk dilacak, mereka mengusulkan suatu model histogram warna spasial baru yang mengkode kedua distribusi warna dan  informasi  spasial.  Dengan  menggunakan  model  ini histogram warna spasial, metode voting berdasarkan umum Hough  transform  digunakan  untuk  memperkirakan  lokasi objek dari frame ke frame. Yang diusulkan voting berbasis
Metode,  yang  disebut  metode  voting  pusat,  permintaan setiap  piksel  dekat  pusat  objek  sebelumnya  mengeluarkan suara untuk menempatkan pusat objek baru dalam bingkai baru.  Setelah  lokasi  objek  diperoleh,  metode  proyeksi belakang  digunakan  untuk  segmen  objek  dari  latar belakang.
Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zhao.et.al [13]  mereka  mengusulkan  metode  pelacakan  baru,  yang menyediakan  objek  akurat  tersegmentasi  batas.  Langkah pertama  dari  metode  yang  diusulkan  adalah  untuk memodelkan  obyek  dan  latar  belakang  menggunakan Gaussian  Mix  Model  (GMM),  dan  ekstrak  kontur  kasar sesuai dengan fitur tepi objek. Dan maka negara dari objek, termasuk  translasi,  rotasi  dan  skala,  diperkirakan menggunakan  konteks  bentuk  pencocokan.  Akhirnya, mereka  mengambil  metode  pencocokan  bentuk  elastis untuk  mengekstrak  kontur  yang  tepat.  yang  diusulkan Metode  ini  cukup  kuat  untuk  objek  pelacakan  dengan translasi,  rotasi,  perubahan  skala  dan  parsial  oklusi,  dan juga  dapat  digunakan  aplikasi  pelacakan  forreal-waktu. Percobaan  pada  kedua  sintetis  dan  video  terurut  dunia nyata  menunjukkan  efektivitas  dari  metode  yang diusulkan.

## B. Pelacakan Objek
Pelacakan objek merupakan tugas penting dalam bidang visi  komputer. Perkembangan  komputer  bertenaga  tinggi, ketersediaan  kualitas  tinggi  dan  murahnya  kamera  video, dan meningkatnya kebutuhan untuk analisis video otomatis telah  menghasilkan  banyak  minat  dalam  algoritma pelacakan  objek. Ada  tiga  langkah  utama  dalam  video Analisis:  deteksi  objek  bergerak  yang  menarik,  pelacakan benda-benda  seperti  dari  France  untuk  membingkai,  dan analisis trek objek untuk mengenali perilaku mereka.

## C. Grayscale
Citra grayscale adalah suatu citra yang hanya memiliki warna  tingkat  keabuan.  penggunaan  citra grayscale dikarenakan membutuhkan sedikit informasi yang diberikan pada tiap pixel dibandingkan dengan citra  warna.Intensitas dari  citra grayscale disimpan  dalam  8  bit  integer  yang memberikan  256  kemungkinan  yang  mana  dimulai  dari level  0  sampai  dengan  255  (0  untuk  hitam  dan  255  untuk putih dan nilai diantaranya adalah derajat keabuan)[14]

## D. Threshold
Thresholding adalah salah satu metode paling sederhana untuk  memperoleh  segmentasi  gambar  yang  tajam  [16]. Thresholding menghasilkan  gambar  biner,  Dimana  piksel obyek  memiliki nilai 1 dan latar belakang  memiliki  nilai 0, dengan  demikian  obyek  akan  muncul  secara  konsiten  lebih cerah  atau  lebih  gelap  dari  latar  belakang.  Dalam  kondisi seperti  itu,  suatu  obyek  gambar  biner  dapat  diperoleh dengan thresholding gambar gray-level.f(x,  y), adalah gambar memiliki tingkat intensitas dikelompokkan ke dalam dua  mode  dominan.  Untuk  mengekstrak  objek  dari  latar belakang adalah dengan  memilih nilai T ambang batas yang memisahkan mode ini. maka setiap titik (x, y), yang f (x, y) ≥ T disebut titik objek, jika tidak, titik ini disebut titik Latar [17].  Gambar thresholding g  (x,  y)  didefinisikan  sebagai berikut:
(    )   { ( )  ) (   )  ) } ........................................(1)

## E. Algoritma K-Means
Algoritma
K-Means adalah suatu metode
penganalisaan  data  atau  metode  Data  Mining  yang melakukan proses pemodelan tanpa supervisi (unsupervised)  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi.
Metode K-means berusaha mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama  satu  sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data  yang  ada  di  dalam  kelompok  yang  lain.  Dengan  kata lain,  metode  ini  berusaha  untuk  meminimalkan  variasi antar  data  yang  ada  di  dalam  suatu  cluster  dan memaksimalkan  variasi  dengan  data  yang  ada  di  cluster lainnya.[11]

## F. Matting
Matting  image  adalah  metode  untuk  memisahkan foreground dan background dari  satu  gambar  dengan memperkirakan opacity disebut  alpha  untuk  setiap  pixel dalam  gambar.  Ini  merupakan  tahapan  penting  dalam banyak  gambar  dan  aplikasi  video  editing,  karena  dapat digunakan  untuk  secara  akurat  menyusun  elemen foreground menjadi baru pada background gambar lainnya.
[6]
Secara  umum,  warna    ( i )  dari  gambar  input  ( C i ) dimodelkan  sebagai  kombinasi  linear  dari  warna  yang sesuai  sebuah  gambar  foreground  ( F i )  dan bacground ( B i ).
( ) ................................................(.2)
Dimana  α i adalah  besaran  pixel  komponen opacity yang digunakan secara linear dalam memadukan foreground dan background .
Masalah
anyaman
digital secara
inheren underconstrained karena  memiliki  lebih  banyak  tidak diketahui ( F, B dan α) dari kendala.

## III. M ETODE

## A. Pengambilan Data
Hasil pengumpulan data yang diambil dari pengamatan indoor secara  langsung  di  salah  satu  koridor  kampus, dikarenakan  banyaknya  mahasiswa  yang  melakukan aktivitas,  serta  pengamatan  di  outdoor  terhadap  aktivitas mobil  yang  lalu  lalang.  Ini  untuk  menguji  sejauh  mana tingkat  penerapan  threshold  terhadap  matting  obyek  yang dipengaruhi  oleh  tingkat  pencahayaan  dan  kedekatan obyek  terhadap background .  Bentuk  data  berupa  video dengan dimensi 352 x 240 pixel.

## B. Model Eksperimen
Eksperimen  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini menggunakan matlab .  Langkah-langkahnya  seperti  pada gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1. Model Eksperimen

## C. Evaluasi
Pengujian eksperimen yang dilakukan berupa pengukuran mean  square  error (MSE)  dan  prosentase keberhasilan  pembagian  region  karakter.  Validasi  hasil yang  didapatkan  adalah  tabel  pengukuran  MSE  (data terlampir)  dan  grafik  MSE  per  frame  gambar  serta presentase keberhasilan pembagian region karakter.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Dataset
Hasil pengumpulan data yang diambil dari pengamatan indoor secara  langsung  di  salah  satu  koridor  kampus, dikarenakan  banyaknya  mahasiswa  yang  melakukan aktivitas,  serta  pengamatan  di outdoor terhadap  aktivitas mobil  yang  lalu  lalang.  Ini  untuk  menguji  sejauh  mana tingkat  penerapan  threshold  terhadap  matting  obyek  yang dipengaruhi  oleh  tingkat  pencahayaan  dan  kedekatan obyek  terhadap background .  Bentuk  data  berupa  video dengan dimensi 352 x 240 pixel diperlihatkan pada gambar 1.
Gambar 1. Dataset Video, a) Indoor , b) Outdoor .

## B. Pemisahan dari Video ke Gambar
Dalam  proses  pelacakan,  terlebih  dahulu  video  yang akan  dilakukan  proses  pelacakan  objek  di  ekstrak  ke beberapa frame. Hal ini bertujuan untuk melakukan proses treshold, maupun segmentasi pada masing-masing frame.
Jumlah  frame  yang  diekstrak  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sejumlah  15  frame  gambar  diperlihatkan pada gambar 2.
Gambar 2. Frame Dataset Indoor
Gambar 3. Frame Dataset Outdoor
C. Proses Threshold
1) Threshold Indoor
Eksperimen  yang  dilakukan  pada  dataset  indoor berjumlah  15  frame.  Dataset  ini  kemudian  di  ujikan menggunakan  beberapa  metode,  menggunakan  metode manual,  Otsu,  FCM,  dan  terakhir  adalah  kmeans.  Hal  ini dimaksudkan  untuk  melihat  perbandingan  nilai  threshold maupun  nilai  threshold  yang  dicapai  pada  sebuah  frame dataset.
Berikut adalah hasil threshold yang didapat menggunakan  keempat  metode  seperti  pda  table  1  dan table 2.
Tabel 1 Hasil Threshold untuk dataset Indoor Frame Manual untuk matting Threshold Otsu Threshold FCM untuk matting Threshold Kmeans untuk matting 160.jpg 0,5 0,31372549 0,558823529 0,654734848 175.jpg 0,5 0,31372549 0,554901961 0,653018466 200.jpg 0,5 0,305882353 0,550980392 0,661872633
Frame Manual untuk matting Threshold Otsu Threshold FCM untuk matting Threshold Kmeans untuk matting 315.jpg 0,5 0,317647059 0,562745098 0,641678504 350.jpg 0,5 0,301960784 0,550980392 0,656344697 380.jpg 0,5 0,301960784 0,543137255 0,649005682 485.jpg 0,5 0,301960784 0,535294118 0,659434186 575.jpg 0,5 0,301960784 0,52745098 0,653361742 615.jpg 0,5 0,305882353 0,543137255 0,653586648 630.jpg 0,5 0,301960784 0,543137255 0,673082386 650.jpg 0,5 0,301960784 0,539215686 0,672419508 765.jpg 0,5 0,305882353 0,562745098 0,669992898 775.jpg 0,5 0,305882353 0,554901961 0,672857481 795.jpg 0,5 0,301960784 0,550980392 0,671768466 805.jpg 0,5 0,298039216 0,543137255 0,668702652 Average 0,5 0,305359477 0,548104575 0,66079072
Dari  tabel  1,  dapat  dilihat  nilai  threshold  dari  kmeans yang  paling  tinggi,  hal  ini  diakibatkan  oleh  tingkat pencahayaan ruangan yang di lakukan eksperimen. Setelah nilai  threshold  di  dapat,  langkah  selanjutnya  adalah mengukur  nilai akurasinya  keempat  metode  menggunakan MSE.
Tabel 2 Hasil MSE untuk Dataset Indoor Frame MSE Manual Mean Square Error Otsu Mean Square Error FCM Mean Square Error Kmeans 160.jpg 1,E+02 2,E+02 3,18E+01 3,25E+01 175.jpg 6,E+02 2,E+02 4,43E+01 4,67E+01 200.jpg 4,E+01 3,E+02 9,99E+01 9,64E+01 315.jpg 3,E+02 1,E+01 1,23E+01 1,35E+01 350.jpg 6,E+02 3,E+02 3,37E+01 3,12E+01 380.jpg 6,E+02 4,E+02 7,03E+01 4,76E+01 485.jpg 7,E+02 4,E+02 5,45E+01 3,29E+01 575.jpg 6,E+02 5,E+02 4,59E+01 3,50E+01 615.jpg 3,E+02 5,E+02 1,38E+02 5,37E+01 630.jpg 3,E+02 4,E+02 3,83E+01 3,41E+01 650.jpg 2,E+02 4,E+02 6,36E+01 3,50E+01 765.jpg 2,E+02 1,E+02 2,89E+01 2,85E+01 775.jpg 3,E+02 4,E+02 3,51E+01 3,34E+01 795.jpg 6,E+02 2,E+02 3,14E+01 2,99E+01 805.jpg 7,E+02 5,E+02 5,42E+01 5,04E+01 Average 4,11E+02 3,13E+02 5,22E+01 4,00E+01
Dari  data  tabel  2,  dapat  dilihat  hasil  penggunaan metode  kmeans  untuk  matting  nilai  akurasinya  lebih rendah,  dibandingkan  menggunakan  metode  lainnya. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Perbandingan Hasil MSE untuk Dataset Indoor
Dari  grafik  seperti  gambar  4,  nilai  rata-rata  yang  di dapat  dengan  metode  Otsu  didapatkan  nilai  MSE  sebesar 3,13E+02  pixel,  nilai  MSE  untuk  FCM  didapat  sebesar 5,22E+01  pixel,  metode  kmeans  sebesar  4,00E+01  pixel. Hal  ini  disebabkan  metode  kmeans  menghasilkan  nilai threshold  yang  tinggi.  Sehingga  dapat  di  asumsikan penggunaan metode yang baik untuk dataset berada dalam ruangan,  harus  menghasilkan  nilai  threshold  terbesar. Sehingga proses matting akan berhasil dengan baik.

## 2) Threshold Outdoor
Seperti  pada  eksperimen  yang  dilakukan  pada  dataset indoor,  jumlah  dataset  pada outdoor juga  berjumlah  15 frame.  Dataset  ini  kemudian  di  ujikan  menggunakan beberapa  metode,  baik  menggunakan  metode  manual, Otsu,  FCM,  dan  terakhir  adalah  kmeans.  Hal  ini dimaksudkan  untuk  melihat  perbandingan  nilai threshold maupun  nilai  akurasi  yang  dicapai  pada  sebuah  frame dataset.
Berikut adalah hasil threshold yang didapat menggunakan keempat metode.
Tabel 3. Hasil Threshold Dataset Outdoor
Frame Threshold Manual Threshold Otsu Threshold FCM Threshold Kmeans 136.jpg 0,5 0,356863 0,68039216 0,12644965 141.jpg 0,5 0,356863 0,68431373 0,13265625 151.jpg 0,5 0,356863 0,68431373 0,15028646 161.jpg 0,5 0,356863 0,68823529 0,18613281 201.jpg 0,5 0,364706 0,68431373 0,11715278 226.jpg 0,5 0,360784 0,68039216 0,13831597 236.jpg 0,5 0,360784 0,68431373 0,15444878 241.jpg 0,5 0,360784 0,68431373 0,16638889 306.jpg 0,5 0,360784 0,68431373 0,11289931 311.jpg 0,5 0,360784 0,68431373 0,11644531 316.jpg 0,5 0,360784 0,68431373 0,12089844 326.jpg 0,5 0,356863 0,68431373 0,1349349 336.jpg 0,5 0,352941 0,68431373 0,16299479 381.jpg 0,5 0,360784 0,68039216 0,12232205 401.jpg 0,5 0,360784 0,68431373 0,15148003 Average 0,5 0,336765 0,64105392 0,1308629
Dari tabel 3,  dapat dilihat nilai threshold dari kmeans yang paling rendah, hal ini diakibatkan oleh tingkat pencahayaan,  dan  kedekatan  obyek  terhadap  background yang di lakukan dalam eksperimen. Setelah nilai threshold di  dapat,  langkah  selanjutnya  adalah  mengukur  nilai akurasinya keempat metode menggunakan MSE

## Tabel 4 Hasil MSE Dataset Outdoor
Frame MSE Manual Mean Square Error Otsu Mean Square Error FCM Mean Square Error Kmeans 136.jpg 2,E+02 2,E+02 2,E+02 2,85E+02 141.jpg 2,E+02 2,E+02 2,E+02 3,38E+02 151.jpg 3,E+02 3,E+02 3,E+02 4,00E+02 161.jpg 5,E+02 4,E+02 5,E+02 5,70E+02 201.jpg 2,E+02 3,E+02 3,E+02 3,89E+02 226.jpg 1,E+02 2,E+02 5,E+01 6,39E+02 236.jpg 1,E+02 3,E+02 8,E+01 8,88E+02 241.jpg 1,E+02 4,E+02 8,E+01 1,09E+03 306.jpg 2,E+01 3,E+01 1,E+01 1,18E+02 311.jpg 3,E+01 4,E+01 2,E+01 1,30E+02 316.jpg 3,E+01 5,E+01 2,E+01 1,45E+02 326.jpg 4,E+01 7,E+01 3,E+01 1,99E+02 336.jpg 1,E+02 1,E+02 8,E+01 2,37E+02 381.jpg 4,E+01 1,E+02 4,E+01 3,57E+02 401.jpg 7,E+01 2,E+02 4,E+01 6,66E+02 Average 4,30E+02 1,38E+02 1,89E+02 1,27E+02
Dari  data  tabel  4,  dapat  dilihat  hasil  penggunaan  metode kmeans  untuk  matting  nilai  akurasinya  lebih  rendah, dibandingkan  menggunakan  metode  lainnya.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada grafik perbandingan berikut ini
Gambar 5. Perbandingan MSE untuk Dataset Outdoor
Dari grafik di atas, nilai rata-rata yang di dapat dengan metode  Otsu  didapatkan  nilai  MSE  sebesar  1,38E+02 pixel,  nilai  MSE  untuk  FCM  didapat  sebesar  1,89E+02 pixel,  metode  kmeans  sebesar  1,27E+02  pixel.  Hal  ini disebabkan  metode  kmeans  menghasilkan  nilai  threshold yang  terkecil.  Sehingga  dapat  di  asumsikan  penggunaan metode  yang  baik  untuk  dataset  berada  diluar  ruangan,
harus  menghasilkan  nilai  threshold  terkecil.  Sehingga proses matting akan berhasil dengan baik..
Tetapi  dalam  eksperimen  ini,  masih  menemukan beberapa  permasalahan  yang  cukup  signifikan,  yakni proses waktu yang digunakan untuk melacak sebuah objek, baik  menggunakan  metode  Otsu,  FCM,  maupun  Kmeans. Dimana  waktu  yang  diperlukan  lama  untuk  melakukan proses  pelacakan  objek  yang  ada.  Hal  ini  diakibatkan adanya  proses  matting  pada  masing-masing  frame  yang ada.

## V. K ESIMPULAN
Eksperimen  yang  diajukan  sesuai  dengan  tujuan penelitian yaitu “Untuk mendapatkan nilai thresold dengan menggunakan  metode  K-means  dalam  meningkatkan proses  matting,  sehingga  hasil  dalam  pelacakan  obyek akan lebih baik.”, dari hasil tersebut menggunakan metode metode  Otsu  didapatkan  nilai  MSE  sebesar  3,13E+02 pixel,  nilai  MSE  untuk  FCM  didapat  sebesar  5,22E+01 pixel, metode kmeans sebesar 4,00E+01 pixeldari beberapa frame yang dijadikan latihanmenggunakan metode kmeans menggunakan  fungsi  matting.    Dan  untuk  dataset  outdoor nilai  rata-rata  yang  di  dapat  dengan  metode  Otsu didapatkan  nilai  MSE  sebesar  1,38E+02  pixel,  nilai  MSE untuk  FCM  didapat  sebesar  1,89E+02  pixel,  metode kmeans sebesar 1,27E+02 pixel.

## R EFERENSI
[1] A.  Yilmaz,  O.  Javed,  and  M.  Shah,  “Object tracking,” ACM Computing Surveys , vol. 38, no. 4, p. 13–es, Dec. 2006.
[2] B. Zhong, H. Yao, S. Chen, R. Ji, X. Yuan, S. Liu, and  W.  Gao,  “Visual  tracking  via  weakly supervised  learning  from  multiple  imperfect oracles,” 2010 IEEE Computer Society Conference on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition ,  pp. 1323–1330, Jun. 2010.
[3] C.  J.  Veenman,  M.  J.  T.  Reinders,  and  E.  Backer, “Resolving  motion  correspondence  for  densely moving  points,” IEEE  Transactions  on  Pattern Analysis  and  Machine  Intelligence ,  vol.  23,  no.  1, pp. 54–72, 2001.
[4] D.  Comaniciu,  S.  Member,  and  V.  Ramesh, “Kernel-Based  Object  Tracking,”  vol.  25,  no.  5, pp. 564–577, 2003.
[5] B.  Zhong,  Y.  Chen,  Y.  Chen,  R.  Ji,  Y.  Chen,  D. Chen,  and  H.  Wang,  “Background  subtraction driven  seeds  selection  for  moving  objects segmentation  and  matting,” Neurocomputing ,  vol. 103, pp. 132–142, Mar. 2013.
[6] S. Cho and H. Byun, “Dynamic curve color model for  image  matting,” Pattern  Recognition  Letters , vol. 33, no. 7, pp. 920–933, May 2012.
[7] L. Cinque, P. Dondi, and L. Lombardi, “Automatic selection  of  regions  of  interest  in  a  video  by  a depth-color  image  matting,” Proceedings  of  the International  Workshop  on  Video  and  Image Ground  Truth  in  Computer  Vision  Applications  - VIGTA  ’13 , pp. 1–8, 2013.
[8] R.  S.  Basuki,  “ADAPTIVE  THRESHOLD UNTUK  ALPHA  MATTING,”  vol.  2012,  no. Semantik, pp. 398–403, 2012.
[9] R. S. Basuki, “FUZZY C-MEANS ALGORITHM FOR  ADAPTIVE  THRESHOLD  ON  ALPHA MATTING,” no. July, pp. 177–180, 2012.
[10] H.-F.  Ng,  “Automatic  thresholding  for  defect detection,” Pattern  Recognition  Letters ,  vol.  27, no. 14, pp. 1644–1649, Oct. 2006.
[11] G.  Williams,  “Overview  Data  Mining  Algorithms Cluster  Analysis What is Cluster  Analysis ? What is  Cluster  Analysis ?  What  Is  Good  Clustering ? Clustering  Caveats  Similarity  and  Dissimilarity Between Objects Minkowski distance,” 2006.
[12] D.-H. Kim, H.-K. Kim, and S.-J. Ko, “Spatial color histogram  based  center  voting  method  for subsequent  object  tracking  and  segmentation,” Image  and  Vision  Computing ,  vol.  29,  no.  12,  pp. 850–860, Nov. 2011.
[13] Z.  Liu,  H.  Shen,  G.  Feng,  and  D.  Hu,  “Tracking objects
using shape context matching,” Neurocomputing , vol. 83, pp. 47–55, Apr. 2012.
[14] Z. S. Siddique, “FINGERPRINT IDENTIFICATION  FOR  CYRIX  MEDIAGX BASED EMBEDDED SYSTEM,” 2010.
[15] S.  G.  Wu,  F.  S.  Bao,  E.  Y.  Xu,  Y.  Wang,  Y. Chang,  and  Q.  Xiang,  “A  Leaf  Recognition
Algorithm for Plant Classification Using
Probabilistic Neural Network,” pp. 1–6.
[16] and  P.  N.  R.  J.  C.  Bezdek,  K.  James,  R. Krisnapuram, “FUZZY

## MODELS
AND ALGORITHMS FOR PATTERN RECOGNITION
AND  IMAGE  PROCESSING,” vol.  4.  Springer US , 2005.
[17] R.  C.  Gonzales,  R.  E.  Woods,  and  S.  L.  Eddins, “Digital  image  processing using  matlab.”  Prentice Hall, 2009.
[19] Y.  Wen,  Y.  Lu,  J.  Yan,  and  Z.  Zhou,  “An algorithm  for  license  plate  recognition  applied  to intelligent  transportation  system,” Transportation , vol. 12, no. 3, pp. 830–845, 2011.