## Perancangan Aplikasi Pengumpulan Data Statistik Penguasaan Bola Berbasis Background Subtraction
Muhammad Yusuf Fadhlan # , Hertog Nugroho, Luthfiana Adam Maldini Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir, Desa Ciwaruga, Kec. Parongpong, Kab. Bandung Barat, Jawa Barat 40559, Indonesia
# muhammad.yusuf.ttel410@polban.ac.id

## Abstrak
Pada  pertandingan  sepakbola,  penguasaan  bola  menjadi  suatu  penilaian  dan  bahan  evaluasi  yang  menunjukan peluang  untuk  mencetak.  Perhitungan  penguasaan  bola  dilakukan  dengan  menghitung  waktu  dari  total  waktu pertandingan secara  manual. Meskipun hanya garis besar penilaian dari pertandingan sepakbola, masih banyak sekali kesalahan  dalam  menulis  statistik  pertandingan  karena  kesalahan  manusia,  khususnya  di  Indonesia.  Untuk  mangatasi masalah tersebut, pada penelitian ini dibuat sebuah aplikasi pengumpulan data statistik penguasaan bola menggunakan background  subtraction .  Beberapa frame pada  rekaman  pertandingan  sepakbola  diambil  untuk  dibuat background referensi lalu dilakukan proses substraksi dengan frame pada saat pertandingan berlangsung. Hasil substraksi tersebut kemudian akan membentuk rectangular border yang sisi-sisi nya mengindikasikan objek terluar yang terdeteksi. Posisi rectangular tersebut  akan  dibedakan  menjadi  lima  kondisi  yang  menentukan  statistik  penguasaan  bola.  Hasil pendeteksian tersebut dibandingkan dengan penilaian manusia untuk menilai akurasi pendeteksian. Hasil dari penelitian ini  adalah  prototipe  berupa  aplikasi  sebagai  penerapan  metode background  subtraction .  Berdasarkan  hasil  penelitian yang telah dilakukan diperoleh akurasi pendeteksian sebesar 91%. Sebagian besar kesalahan terjadi karena objek diam terlalu lama yang membuat objek tersebut menjadi background dan tidak terdeteksi oleh sistem.
Kata kunci: aplikasi, background subtraction, machine vision , penguasaan bola, statistik pertandingan

## Abstract
In football matches, possession of the ball becomes an assessment and evaluation material that shows opportunities to score. Calculation of ball possession is done by calculating the time of the total game time manually. Even though it is only an outline of the assessment of football matches, there are still many errors in writing match statistics due to human error, especially in Indonesia. To overcome this problem, in this study an application was made to collect ball possession statistical data using background subtraction. Several frames on the recording of a football match are taken to make a reference background and then a subtraction process is carried out with the frame during the match. The result of the subtraction will then form a rectangular border whose sides indicate the outermost object detected. The rectangular position will be divided into five conditions that determine ball possession statistics. The detection results are compared with human judgments to assess the detection accuracy. The result of this research is a prototype in the form of an application as the application of the background subtraction method. Based on the results of the research that  has  been done,  the  detection  accuracy  is  91%.  Most  of  the  errors  occur  because  the  object  is  idle  for  too  long which makes the object in the background and is not detected by the system.
Keywords: applications, background subtraction, ball possession, machine vision, match statistics

## I. P ENDAHULUAN
Sepakbola  merupakan  salah  satu  cabang olahraga  yang  banyak  diminati  oleh  dunia, termasuk  Indonesia.  Sepakbola  aalah  permainan yang dimainkan oleh dua regu yang masing-masing regu  terdiri  dari  sebelas  orang  pemain,  yang  lazim
disebut  kesebelasan  [1].  Dalam  sepakbola, penguasaan  bola  atau ball  possession adalah  salah satu  poin  penting  untuk  memenangkan  sebuah pertandingan sepakbola yang menunjukkan peluang untuk  mencetak  gol.  Perhitungan  statistik ball possession dilakukan  dengan  menghitung  waktu dari  total  waktu  pertandingan  secara  manual.
Meskipun  hanya  garis  besar  statistik  pertandingan sepakbola,  di  Indonesia  khususnya  masih  banyak sekali kesalahan dalam menulis statistik pertandingan  atau  seringnya  terjadi human  error , sebagai  contoh  bagaimana  menentukan ball posession yang masih sering salah [2].
Pada era digitalisasi seperti ini banyak aktivitas dalam kehidupan sehari-hari yang dilakukan secara daring. Peran telekomunikasi dan Internet of Things (IoT)  dalam  perkembangan  teknologi  di  masa digitalisasi  ini  sangat  penting  sekali  karena penyebaran  informasi  juga  kini  telah  berkembang dari  komunikasi  dengan  menggunakan  surat, komunikasi  dengan  kabel  seperti  telepon, fiber optic ,  dan  komunikasi  nirkabel  seperti  komunikasi cellular untuk  mengirimkan  SMS  atau  telepon, sampai menggunakan internet untuk berkomunikasi.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  atau  sistem yang  telah  ada  khususnya  untuk  mendeteksi  gerak dapat digunakan dengan beberapa cara yaitu dengan menggunakan  metode Colour  Image  Processing [3], background  subtraction [4],  [5], template matching [6], menggunakan sensor [7], dan dengan menggunakan  metode Bayes [8].  Metode colour image processing mendeteksi dengan cara mencari nilai red-green-blue (RGB)  dan  dalam  mendeteksi pemain  dalam  pertandingan  sepakbola  dapat dilakukan  dengan  cara  menyesuaikan  RGB  dari background atau  lapangan  sepakbola  tersebut sehingga  pemain  yang  RGB  nya  beda  dari background tersebut  dapat  terdeteksi  tetapi  akan sulit terdeteksi bila seragam pemain RBG-nya sama dengan background .  Metode template  matching adalah  proses  suatu  citra  masukan  yang mengandung template tertentu  dibandingkan dengan template pada  basis  data  [9].  Penerapan pada  pendeteksian  pemain  dalam  pertandingan sepakbola  dapat  dilakukan  dengan  memasukan template dari  setiap  pemain  kedalam  basis  data. Namun,  hal  tersebut  membutuhkan template yang banyak  dan  tentunya  akan  membutuhkan  ruang penyimpanan dan komputasi yang besar. Penggunaan  sensor  seperti passive  infrared (PIR) dapat  mendeteksi  gerakan  dan  bahkan  pancaran suhu  tubuh  dari  objek  manusia  yang  berada  dalam ruangan  [7].  Tetapi,  penerapan  menggunakan sensor untuk mendeteksi pemain pada pertandingan sepakbola  akan  sulit  dilakukan  karena  ukuran lapangan  sepak  bola  yang  luas  dan  jangkauan sensor  untuk  dapat  mendeteksi  yang  terbatas. Dalam  pendeteksian  menggunakan  metode Bayes , dimana  metode  ini  akan  bekerja  sesuai  input  yang diberikan  berupa  gambar  yang  dijadikan  data training untuk  kamera  sehingga  gambar  atau  data baru  yang  diterima  kamera  akan  terdeteksi  jika
tidak  sesuai  dengan input [8].  Metode  ini  dapat diterapkan  dalam  pendeteksian  pemain  dalam pertandingan  sepakbola.  Namun,  objek  tidak  akan terdeteksi  jika  objek  diam  atau  tidak  bergerak. Metode background  subtraction dapat  mendeteksi substraksi pada background dengan mengubah citra biner dan menentukan tingkat kepekaan perubahan piksel  pada background .  Metode  ini  dapat diterapkan  dalam  pendeteksian  pemain  dalam pertandingan sepakbola dengan menjadikan beberapa frame sebelum current  frame sebagai background sehingga  objek  yang  berada  di  atas lapang dapat terdeteksi.
Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas,  didapatkan sebuah  gagasan  untuk  membuat  sistem  yang  dapat mendeteksi  penguasaan  bola  yang  terjadi  dalam rekaman pertandingan sepakbola dengan memanfaatkan  metode background  subtraction yang  hasilnya  akan  disajikan  di  dalam website dalam  bentuk  grafik.  Gagasan  ini  bertujuan  untuk mendeteksi event yang  terjadi  di  dalam  rekaman pertandingan  sepakbola,  serta  bermanfaat  untuk mengurangi  kesalahan  penilaian  penguasaan  bola atau ball possession dalam pertandingan sepakbola yang  terjadi  karena human  error dan  untuk memudahkan  dalam  menilai  penguasaan  bola tersebut.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## Perancangan
Perancangan  sistem  dari  aplikasi  yang  dibuat adalah sebagai berikut:
1. Video  pertandingan  sepakbola  dimasukan  ke aplikasi website sebagai input .  Dari  video tersebut  pada  program  diambil  beberapa frame untuk dibuat sebagai background.
2. Frame selanjutnya  pada  video  akan  dikurangi ( subtrack )  dengan background yang  hasilnya akan  berupa frame dengan  warna  hitam  dan putih.  Warna  hitam  berarti  intensitas  warna  di frame dengan background sama  atau  hasil subtrack bernilai  mendekati  0,  0,  0  (hitam). Sedangkan  warna  putih  berarti  intensitas  warna di frame dengan background berbeda  atau hasilnya tidak mendekati 0, 0, 0.
3. Selanjutnya akan dibuat rectangle yang sisi-sisi nya  berdasarkan  objek  terluar  yang  terdeteksi (pemain) kecuali kiper dan hakim garis. Wilayah pendeteksian  dibuat  dinamis  agar  kiper  dan hakim garis tidak ikut terdeteksi.
4. Berdasarkan  ukuran  dan  posisi rectangle tersebut  ditentukan  5  buah  kondisi.  Kondisi- kondisi tersebut adalah:
a) Serangan intens di tim A
b) Serangan normal di tim A
c) Kondisi normal ( netral )
d) Serangan normal di tim B
e) Serangan intens di tim B
5. Dari  kondisi  tersebut  akan  dihitung  lamanya kondisi  tersebut  dan  pada  waktu  kapan  kondisi tersebut  terjadi  yang  kemudian  akan  dibuat statistik penguasaan bola
dengan membandingkannya dengan
total waktu pertandingan tersebut.
6. Proses  akan  kembali  ke  poin  1  sebelum  video pertandingan sepakbola selesai.
7. Statistik  tersebut  akan  disimpan  di server dan diolah  menjadi  grafik  yang  ditampilkan  di website .
Gambar  1  merupakan  diagram  alir  sistem keseluruhan dari penelitian ini yang memperlihatkan  urutan  bekerjanya  sistem  untuk mendapatkan  statistik  dalam  pertandingan  yang diawali  oleh  input  data  berupa  video  yang  diolah setiap frame -nya.  Pada  gambar  tersebut,  data  yang diolah  dari frame ialah  data  terstruktur  berupa intensitas warna atau RGB yang berdimensi sesuai dengan  dimensi  piksel  dari frame tersebut.  Dari data  tersebut  diterapkan  metode background subtraction untuk  pendeteksian  objek  berupa pemain di lapangan kecuali kiper dan hakim  garis. Koordinat  dari  objek  yang  terdeteksi  tersebut diambil  untuk  menentukan event yang  terjadi  pada frame tersebut. Dari data event yang terjadi tersebut akan  diolah  dan  dikirim  ke server yang  kemudia akan  dijadikan  grafik  yang  ditampilkan  dalam website .
Gambar 1. Diagram alir sistem keseluruhan
Urutan proses atau algoritma dalam melakukan deteksi objek dapat dilihat pada Gambar 2. Diawali dengan  melakukan input data  berupa  video  yang akan  diolah  setiap frame -nya  satu  per  satu. Gabungan dari beberapa frame akan diolah menjadi background karena metode background subtraction yang  diterapkan  membutuhkan background yang kemudian akan dikurangi dengan frame selanjutnya untuk  mendapatkan foreground  mask yang berwarna  hitam  dan  putih. Foreground  mask tersebut  dibuat  blur  dan  diberi threshold untuk mengurangi noise yang  terjadi  karena  objek  kecil yang  tidak  diinginkan  ikut  terdeteksi.  Setelah  itu dapat  ditentukan event yang  terjadi  dalam frame dengan  membuat rectangle dari  objek  terluar  yang terdeteksi (selain kiper dan hakim garis) dilihat dari koordinat rectangle tersebut. Event tersebut dijadikan sebuah data yang dikumpulkan dari frame awal sampai frame akhir.
Algoritma  dari  kompresi  data  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Kompersi  yang  diterapkan  adalah  kompresi Run Length  Encoding (RLE),  dimana  data sejenis  yang berurutan  akan  diubah  menjadi  2  karakter  (atau lebih) yaitu karakter itu sendiri dan jumlah karakter tersebut  dalam  sebuah  deret.  Sebagai  contoh,  data “AAAABBBAAA” akan diubah menjadi “A4B3A3”.  Data  tersebut  di- sweep satu  per  satu dari indeks terkecil hingga indeks terbesar.
Gambar 2. Diagram Alir Pendeteksian Objek
Start Mengambil frame Input video Pendeteksian Objek Data statistik dari kondisi yang terjadi dalam frame Frame habis? Mengirim data statistik ke server Menampilkan statistik dan video pertandingan di website End yes A A no Start Input video Mengambil frame Membuat background Substraksi frame dengan background Menerapkan blur

## Menerapkan
threshold Data statistik dari kondisi yang terjadi dalam frame
Frame habis? End A A yes no
Gambar 3. Diagram alir kompresi data
Gambar 4. Diagram Alir Dekompresi Data
Diagram  alir  atau  algoritma  dekompresi  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat pada  Gambar  4.  Diawali  dengan input data  yang telah dikompresi berupa list dengan tipe data char . Indeks  genap  menunjukan  sebuah  karakter  dan indeks  ganjil  menunjukan  jumlah  dari  karakter tersebut dalam sebuah deret. Proses dekompresi ini dilakukan dengan mengubah 2 indeks menjadi satu deret.  Sebagai  contoh,  data  [“A”,  “2”,  “B”,  “10”, “A”,  “3”]  akan  diubah  menjadi  “AABBBBBBB BBBAAA”.  Data  tersebut  di- sweep secara berurutan  dari  indeks  terkecil  hingga  indeks terbesar.
Gambar 5. Background lapangan dengan objek pemain yang bergerak (atas) dan hasil dari perbandingan objek bergerak dan background (bawah)

## B. Metode Background Substraction
Background  subtraction yang  juga  dikenal sebagai foreground  detection adalah  salah  satu teknik  pada bidang  pengolahan citra  dan computer vision yang bertujuan untuk mendeteksi/mengambil foreground dari background untuk  diproses  lebih lanjut. Background sangat  penting  dalam  proses pelacakan  objek,  karena  untuk  mendeteksi  adanya gerakan  perlu  dipisahkan  antara  objek  yang bergerak dan objek yang diam [4].
Dari  definisi  di  atas  maka  dapat  disimpulkan bahwa background  subtraction merupakan  metode yang umumnya digunakan untuk mendeteksi objek yang  bergerak  pada  video  dari  kamera  yang  diam atau statis ( stationary camera ). Proses deteksi objek bergerak  ( motion  detection )  dengan  metode background subtraction didasarkan
pada
perbandingan  antara background referensi  dengan frame .  Atau  secara  numerik  merupakan  proses pengurangan  nilai  setiap pixel dari frame dengan background. Gambar  5  menunjukkan  ilustrasi background  substraction pada frame pertandingan sepak bola.

## C. Metode Analisis
Data  yang  diuji  dalam  pengujian  ini  berupa video pertandingan sepakbola dari videogame FIFA Manager 2019 yang diproses menggunakan metode background  subtraction dengan  parameter  sebagai berikut:
Start Data statistik (Data) Data[i] = Data[i+1]? Jum++ i++ Jum = 1 Data[i+1] != null? Data_baru += Data[i], Jum i++ Data_baru += Data[i], Jum End yes yes no no Start Data statistik terkompresi (Data_baru) i = 1
Data_baru[i] != 0? Data_baru [i-1] Data_baru[i] - - i += 2
Data_baru[i+ 2] != null? yes End no no yes
1. Ketepatan ( Accuracy ) Ketepatan
sistem
dalam
melakukan pendeteksian
event diuji dengan cara membandingkan  penilaian  sistem  terhadap event yang  terjadi  pada frame dengan  penilaian  manusia ( responden )  yang  dikumpulkan  melalui  kuisioner yang  disebarkan.  Jika  penilaian  sistem  dengan penilaian responden sama  akan  bernilai  1, sedangkan  jika  penilaian  sistem  dengan  penilaian responden berbeda akan bernilai 0. Ketepatan atau accuracy ini  dapat  dihitung  menggunakan persamaan 1 berikut.
∑ (1)
Keterangan:
R = jumlah penilaian responden dengan sistem yang sesuai n = jumlah responden
t = jumlah frame yang diuji
2. Waktu Komputasi
Waktu komputasi diuji dengan cara menjalankan sistem  dengan  spesifikasi  yang  berbeda  yaitu
dengan  menggunakan  laptop  dan  menggunakan Google  Colab  dari  data  uji  yang  sama.  Data  uji tersebut  berupa  video  dengan  durasi  10  menit,  25 menit,  dan  35  menit  32  detik.  Dan  dari  waktu komputasi tersebut dapat dihitung frame per second (fps) komputasi tersebut. Frame per second tersebut dapat dihitung dengan persamaan 2 berikut.
(2)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Realisasi Sistem
Gambar 6  menunjukan tampilan depan website . Proses input yang  berupa  video  pertandingan sepakbola  dilakukan  melalui website .  Untuk  dapat melakukan  proses upload harus  melakukan  login terlebih  dahulu  pada website ,  sehingga  tidak sembarang  orang  yang  dapat  melakukan upload pada website tersebut.
Gambar 6. Halaman depan website
Gambar 7. Halaman upload website
Gambar 8. Frame input
Gambar 9. Foreground mask
Di  halaman  upload.php  seperti  terlihat  pada Gambar  7  terdapat  form  untuk  memilih  file  video yang mau di- upload , form nama tim home dan tim away , tanggal pertandingan, waktu di video tersebut dalam  pertandingan,  dan  babak,  karena  pada penelitian  ini  dari  satu  pertandingan  akan  dicuplik menjadi  beberapa  video.  Tombol  upload  akan mengirim  data  yang  telah  diisi  di  form  ke  tabel input_video  pada  database  yang  dikirim  dengan menggunakan method $_POST untuk  mengambil data  yang  dimasukan  pada  form.    Data  tersebut akan  diolah  sesuai  dengan  format  yang  diterapkan dalam  program  keseluruhan  sebelum  dikirim  ke database. File video yang di- upload akan disimpan dalam  satu  folder  yaitu  folder  upload.  Jika  tombol upload  di  klik,  video  yang  baru  di- upload akan diproses oleh program yang telah dibuat.
Frame diambil  satu  per-satu  dari  video  yang diinputkan  seperti  terlihat  pada  Gambar  8  yang
kemudian akan dikurangi dengan background untuk mendapatkan foreground  mask . Background bersifat  dinamis,  tergantung  pada frame asli  dari video dan dibutuhkan 5 buah frame untuk membuat background tersebut.    Oleh  karena  itu, foreground mask akan  berupa frame putih  ( blank )  jika background belum  terbentuk.  Jika background sudah  terbentuk, foreground  mask akan  terlihat seperti pada Gambar 9.
Dari foreground  mask pada  Gambar  9  tersebut, sistem  membuat  sebuah bounding  box pada frame input  yang  sisi-nya  berdasarkan  objek  terluar  yang terdeteksi  selain  kiper  dan  hakim  garis  seperti terlihat pada Gambar 10. Dari posisi bounding box tersebut, sistem menentukan event yang terjadi pada frame  tersebut. Event yang  ditentukan  oleh  sistem pada  setiap frame -nya  disimpan  di  dalam  variabel serta  akan  diolah  dan  dikompresi  menjadi  data statistik seperti terlihat pada Gambar 11.
Gambar 10. Frame output
Gambar 11. Data statistik
Gambar 12. Grafik statistik video
Gambar 13. Grafik statistik pertandingan total
Tabel 1. Data hasil pengujian accuracy NO  FRAME PENILAIAN TRUE  FALSE SISTEM  R1  R2  R3  R4  R5 1 30 B B A B B C 3 2 2 60 C C C C C C 5 0 3 90 C C C C C C 5 0 4 120 C C C B C C 4 1 5 150 C C C C B C 4 1 6 180 B B B B B B 5 0 7 210 B B B B B B 5 0 8 240 B B B B B B 5 0 9 270 A A A B A A 4 1 10 300 A A A B A A 4 1 11 330 A A A A A A 5 0 12 360 B B B B B B 5 0 13 390 A A A B A A 4 1 14 420 B B B B B A 4 1 15 450 B B B C A A 2 3 16 480 B B B B A B 4 1 17 510 B B B B B B 5 0 18 540 B B B B B A 4 1 19 570 B B B B E A 3 2 20 600 A A A A A A 5 0 21 630 A A A A A A 5 0
22 660 A A A A A A 5 0
23 690 B B B B B B 5 0
24 720 B B B B B B 5 0
25 750 B B B B B B 5 0
26 780 B B B B B B 5 0
27 810 B B B B B B 5 0
28 840 B B B B B B 5 0 29 870 C C C C C C 5 0 30 900 C C C C C C 5 0 31 930 C C C C C C 5 0 32 960 C C C C C C 5 0 33 990 C C C C C C 5 0 34 1020 C C C C C C 5
0 35 1050 C C C C C C 5 0 36 1080 C C C C C C 5 0 37 1110 C C C C C C 5 0 38 1140 C C C C C C 5 0 39 1170 C C C C C C 5 0 40 1200 C C C C C C 5 0 41 1230 C C C C C C 5
0 42 1260 C C C D C C 4 1 43 1290 C C C D C C 4 1 44 1320 C C C C C C 5 0 45 1350 D D D D D D 5 0 46 1380 D D D D D D 5 0 47 1410 D D D D D D 5
0 48 1440 D D D D D D 5 0 49 1470 D D D D D D 5
0 50 1500 D D D D E D 4
1 51 1530 D B D D D D 4 1
52 1560 D D D D D D 5 0 53
1590 D E D D D D 4 1 54 1620 D E D D D D 4 1 55 1650 D E D D D D 4 1
56 1680 D D D D D D 5 0 57
1710 D D D E D D 4 1
58 1740 E
E E E E E 5 0 59
1770 E
E E E E E 5 0 60 1800 D E D E D D 3 2 TOTAL 275 25 ACCURACY 91%
Setelah frame dari  video  input  habis,  data statistik dikirim ke database. Di dalam website , data statistik  tersebut  akan  diolah  dan  didekompresi yang kemudian akan disajikan dalam bentuk grafik event  timeline dan  persentase  penguasaan  bola seperti  terlihat  pada  Gambar  12  dan  Gambar  13. Gambar  12  menunjukan  grafik  statistik  selama video  yang  diinputkan,  sedangkan  Gambar  13 menunjukan  akumulasi  grafik  statistik  dari beberapa video dalam pertandingan yang sama.

## B. Pengujian
1. Ketepatan ( Accuracy )
Data hasil pengujian sample video input dengan durasi  1  menit  yang  diambil  1  frame  per  detiknya serta dinilai oleh sistem dan responden dapat dilihat pada Tabel 1 dengan keterangan:
Frame   = urutan frame dalam video. Sistem  = penilaian event yang  terjadi  oleh  sistem (A, B, C, D atau E).
Rn        = penilaian event yang  terjadi  responden  n (A, B, C, D atau E).
True    =  jumlah  penilaian  sistem  yang  sesuai dengan penilaian responden.
False   =  jumlah penilaian sistem yang tidak sesuai dengan penilaian responden.
Berdasarkan pada rumus 1 maka dari data hasil pengujian  pada  tabel  1  dapat  dihitung  ketepatan atau accuracy keseluruhan  dari  sistem  yang  telah dibuat. Accuracy sistem  pada  setiap  event  juga dapat  dihitung  menggunakan  rumus  1  yang  dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan pengujian accuracy dengan membandingkan  penilaian sistem  dengan  penilaian 5 responden yang  dilakukan  melalui  kuisioner  di Google  Form,  didapatkan accuracy sebesar  91% seperti terlihat pada tabel 1. Dan error pada setiap event -nya dapat dilihat pada tabel 2. Error tersebut terjadi  karena  beberapa  hal,  yang  pertama  yaitu error karena background .  Pada library OpenCV khususnya pada fungsi
createBackground SubtractorKNN() , background terbentuk  dari akumulasi weighted  average dari  beberapa  frame sebelumnya (pada penelitian ini digunakan 5 frame untuk    membuat background )    yang    membuat
Tabel 2. Accuracy sistem setiap event

## EVENT  TRUE  FALSE  ACCURACY
A
32
3
91,4%
B 75
10
88,2%
C 96 4 96% D 62 8 88,6% E 10
0 100%
background tersebut  bersifat  dinamis.  Dimana, algoritma  dari  metode background  subtraction itu sendiri  merupakan  proses  substraksi  frame  yang sekarang dengan background yang telah terbentuk. Hal tersebut menyebabkan beberapa frame di awal tidak  menghasilkan foreground  mask karena background belum terbentuk.
Hal  tersebut  juga  menyebabkan  objek  yang terdeteksi  hanya  objek  bergerak  saja,  sehingga objek yang diam dalam beberapa frame tidak akan terdeteksi. Error tersebut  biasanya  terjadi  pada kiper,  dimana  algoritma  pada  penelitian  ini diterapkan  sebuah Region  of  Image (ROI)  dinamis yang  mendeteksi  pemain  saja  berdasarkan penyempitan  ROI  dari  objek  yang  terdeteksi termasuk kiper sebesar 20 piksel. Jika hasil deteksi baik, rectangle akan terbentuk dari sisi terluar objek selain  kiper.  Sedangkan  jika  hasil  deteksi  terdapat error , rectangle di  sisi  kiri  atau  kanan  akan menyempit  sebesar  20  piksel  jika  kiper  tidak terdeteksi. Atau kiper akan ikut terdeteksi juga jika kiper  yang  sudah  diam  tersebut  mulai  bergerak yang  meninggalkan  jejak  dari error karena background . Hal  selanjutnya  yang  dapat  menyebabkan error adalah  karena  nama  pemain  yang  muncul  pada videogame . Error sering  terjadi  saat  kiper melakukan tendangan gawang yang membuat nama nya  muncul  dalam videogame .  Ukuran  dari  nama tersebut  melebihi  20  piksel  sehingga  nama  dari kiper  tersebut  akan  terdeteksi  meskipun  sudah dilakukan  penyempitan  sebesar  20  piksel  seperti terlihat pada Gambar 14 dan Gambar 15.
Gambar 14. Error karena nama kiper ( current frame )
Hal  terakhir  yang  dapat  menyebabkan error adalah karena noise . Noise biasanya muncul karena bayangan  dan  tidak  sempurnanya  pembuatan background .  Namun noise yang  berukuran  kecil dapat diatasi dengan proses blur dan thresholding .
2. Waktu Komputasi Dalam  melakukan  pengujian  waktu  komputasi keseluruhan  yang  dibutuhkan  sistem.  Dilakukan dengan  2 platform yang  berbeda,  yaitu  dengan menggunakan  laptop  dan  Google  Colab  yang memiliki  spesifikasi  berbeda.  Hasil  pengujian waktu komputasi dapat dilihat pada Gambar 16 dan Gambar 17.
Berdasarkan data pada  Gambar 16 dan Gambar 17, dapat dibuat tabel seperti terlihat pada Tabel 3. Dengan manggunakan persamaan 2 maka dari data hasil  pengujian  pada  tabel  3  dapat  dihitung banyaknya frame yang dapat diproses sistem dalam satu detik atau Frames per Second (FPS) dari setiap sample yang  diuji  dan average FPS  dari  sistem yang diperlihatkan pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Gambar 16. Waktu komputasi pada laptop
Gabar 17. Waktu komputasi pada Google Colab
Tabel 3. Data hasil pengujian waktu komputasi

## VIDEO DURASI
TOTAL FRAME WAKTU KOMPUTASI LAPTOP GOOGLE COLAB Sample 1 10 menit 18005 28 menit 21 detik 10 menit 51 detik Sample 2 25 menit 45006 1 jam 5 menit 54 detk 26 menit 52 detik Sample 3 35 menit 32 detik 63980 1 jam 37 menit 34 detik 38 menit 25 detik
Tabel 4. FPS dari sistem VIDEO FRAME RATE LAPTOP  GOOGLE COLAB Sample 1 10,6 fps 27,6 fps Sample 2 11,4 fps 27,9 fps Sample 3 10,9 fps 27,6 fps Tabel 5. Average FPS dari sistem PLATFORM AVERAGE FRAME RATE LAPTOP 11 fps GOOGLE COLAB 27,2 fps
Pada  parameter  kedua  ini,  terdapat  2  buah platform dengan  spesifikasi  yang  berbeda  agar menjadi  pertimbangan  sistem  selanjutnya  yang mengacu  pada  penelitian  ini  dalam  hal  spesifikasi yang digunakan. Pengujian ini dilakukan perhitungan  waktu  komputasi  oleh  laptop  dan Google Colab dari 3 sampel video yang sama. Dari kedua platform yang  digunakan, platform Google Colab  jauh  lebih  unggul  dalam  hal  komputasi, karena  menggunakan  GPU  yang  lebih  baik  untuk mengolah citra. Jika dilihat dari average frame rate pada Tabel 5, Google Colab dapat memproses 27,2 frame  dalam  waktu  1  detik.  Sedangkan  laptop hanya  dapat  memproses  11  frame  dalam  waktu  1 detik.  Hal  tersebut  membuktikan  bahwa  Google Colab unggul 147,3% dalam hal komputasi.
Pada  penelitian  ini,  parameter  waktu  yang diproses untuk memproses frame dari video dengan FPS  tertentu  untuk  mendeteksi  pemain  dalam pertandingan sepakbola sangatlah penting. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, waktu yang dibutuhkan  sistem  ini  pada  laptop  untuk  video berdurasi 25 menit adalah 1 jam 5  menit 54 detik. Sedangkan pada Google Colab untuk video dengan durasi  25  menit  dibutuhkan  waktu  26  menit  52 detik.  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  dianalisis bahwa platform Google  Colab  yang  memiliki spesifikasi  lebih  baik  daripada  laptop  dapat mengeksekusi  sistem  lebih  cepat  dan  memiliki average frame rate 27,2 fps yang mendekati frame rate video  inputnya  yaitu  30  fps.  Hal  ini  menjadi sebuah pertimbangan yang baik dalam menggunakan proccessor yang  baik  apabila nantinya  akan  dilakukan  pendeteksian  secara real- time menggunakan sistem ini.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  dari penelitian  ini  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa algoritma deteksi yang diterapkan dalam sistem ini memiliki akurasi penilaian event yang terjadi dalam pertandingan  sepakbola  sebesar  91%  dari  sampel
video  berdurasi  1  menit  yang  diuji  dengan  jumlah responden adalah  5  orang.  Namun  pada pendeteksian dalam sistem ini masih terdapat error yang  awam  terjadi  karena  kesalahan  pada background. Dari pengujian waktu komputasi yang dilakukan  oleh  laptop  dan Google  Colab  dengan  3 buah  sampel  video  input  30  fps,  dapat  diketahui bahwa  laptop  dapat  mengolah  11  frame  dalam  1 detik.  Sedangkan  Google  Colab  dapat  mengolah 27,2 frame dalam 1 detik. Dengan kata lain, Google Colab mampu mengolah frame 147,3% lebih cepat daripada  laptop.  Jika  dilihat  dari  spesifikasi proccessor , Google Colab lebih unggul dari laptop. Dari hal tersebut dapat disimpulkan bahwa semakin baik proccessor yang  digunakan,  maka  semakin cepat pemrosesan yang dilakukan. Untuk pengembangan  selanjutnya  video  uji  pertandingan yang sebenarnya dapat digunakan untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat.  Algoritma pendeteksian  pergerakan  bola  dapat  ditambahkan untuk  mendapatkan  hasil  statistik  yang  lebih variatif,  dibandingkan  hanya  menghitung ball possession pada sebuah pertandingan.

## R EFERENSI
[1]   Sarumpaet, Permainan Besar,
Departemen Pendidikan dan Kebudayaan, 1992. [2]   A.  A.  Musthofa,  “PENGEMBANGAN  BUKU PANDUAN MENCATAT STATISTIK PERTANDINGAN SEPAKBOLA,” 2020. [Online]. Available:
http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/68710.  [Accessed 21 April 2021].
[3]   M.  Nasir,  A.  and  M.  Arhami,  “Sistem  Pendeteksi Dini  Kebakaran  Menggunakan  Colour  Image Processing  dan  Raspberry  Pi,” Prosiding  Seminar Nasional  Politeknik  Negeri  Lhokseumawe, vol.  2,
no. 1, pp. 226-231, 2018.
[4]   N.  N.  Putri,  “APLIKASI  PENDETEKSI  OBJEK BERGERAK PADA IMAGE SEQUENCE DENGAN METODE BACKGROUND SUBSTRACTION,” Jurnal  Teknologi  Rekayasa,
vol. 21, no. 3, pp. 162-172, 2016.
[5]   D.  Prihatmoko  and  A.  K.  Zyen,  “SISTEM
PENDETEKSI GERAK

## BERBASIS WEB
MENGGUNAKAN  METODE  BACKGROUND
SUBSTRACTION,” Jurnal  DISPROTEK, vol.  6, no. 1, pp. 20-25, 2015.
[6]   H.  S.  Hutasoit  and  I.  Krisnadi,  “SISTEM PENDETEKSI  GERAK  BERBASIS  TELEGRAM PADA  GEDUNG  MENGGUNAKAN  METODE TEMPLATE  MATCHING,”  2014.  [Online]. Available: https://www.academia.edu/44257856.
[Accessed 21 April 2021].
[7]   R.  P.  Mandala  Putra,  F.  Thalib  and  M.  Lamsani, “PENGAMANAN RUANG BRANKAS
MENGGGUNAKAN  KAMERA  PENDETEKSI
GERAK  BERBASIS  RASPBERRY  PI  DENGAN PENYIMPANAN  OTOMATIS  KE  GMAIL  DAN DROPBOX,” Jurnal  Informatika  dan  Komputer, vol. 21, no. 3, pp. 37-44, 2016.
[8]   E.  R.  Siagian,  “IMPLEMENTASI  METODE BAYES KEAMANAN GEDUNG UNTUK MENDETEKSI  GERAK,” Jurnal  INFOTEK, vol. 1, no. 1, pp. 29-32, 2016.
[9]   D.  A.  Irawati,  “PENGEMBANGAN  APLIKASI PENGENALAN  PLAT  NOMOR  KENDARAAN RODA DUA PADA AREA PARKIR,” in Prosiding Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi ,  Jakarta, 2015.
[10]  A. Christian, S. Hesinto and A. , “Rancang Bangun Website Sekolah Dengan Menggunakan Framework Bootstrap ( Studi Kasus SMP Negeri 6 Prabumulih ),” Jurnal  SISFOKOM, vol.  7,  no.  1,  pp.  22-27, 2018.
[11]  I.  Sholikhat,  H.  E.  Rosyadi  and  D.  M.  Putri, “Rancang Bangun Website yang Berorientasi Video Sebagai  Sarana  Media  Informasi  di  SMK  YP  17-2 Malang,” ILKOMNIKA:  Journal  of  Computer Science  and  Applied  Informatics, vol.  1,  no.  1,  pp. 15-23, 2019.
[12]  A.  W.  Kusuma,  M.  Sarosa  and  L.  D.  Mustafa, “RANCANG  BANGUN  DAN  ANALISA  MEDIA VIDEO  STREAMING  PADA  JARINGAN  3G DAN 4G,” Jurnal JARTEL, vol. 7, no. 2, pp. 14-22,
2018.