Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 5 No. 1 (2024) 81 – 89 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Pengolahan Citra Berbasis Video Proccesing dengan Metode Frame Difference untuk Deteksi Gerak
Yovi Apridiansyah 1 , Ardi Wijaya 2 , Pahrizal 3 , Rozali Toyib 4 , Arif Setiawan 5 1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Bengkulu, Indoensia
1 yoviapridiansyah@umb.ac.id* , 2 ardiwijaya@umb.ac.id , 3 pahrizal@umb.ac.id , 4 rozalitoyib@umb.ac.id
5 arifsetiawn@gmail.com

## Abstract
The use of digital image processing is often used to solve  technological problems, especially in terms of digital images for motion detection. This  study  discusses  the detection  of  motion of objects  in  video  by utilizing  the Frame  difference  method which aims to process video so as to produce Frames on moving objects. The use of mobile cameras produces video data that is  used  as  test data,  the  test  data  is processed  with  the  Frame difference  method  so  as  to produce a number  of  Frames  on moving  objects  in  order  to  detect  moving  objects  in  the  video  because  the  function  of  this  method  is  a  form  of  video background reduction that is simplified by a number of pixels in the video. This method process is based on the difference between  two  consecutive  frames  in  the  video  aimed  at  finding  differences  that  occur  during  the  detection  process.  When processed  for  detection,  the  absolute  value  in  the  pixel  is  greater  than  the  predetermined  threshold  value,  it  will  be considered as a moving object, so that the detection results from the motion detection process will form a box object on the moving object. In this study, the test data used used 20 video data samples with descriptions, 10 test data with bright quality (daytime) and 10 unlit test data (night) with the aim of being able to see how much the level of performance accuracy of the Frame  difference  method.  Frame  difference  used  in  detecting  moving  objects  in  video  produces  good  accuracy.  The  test results obtained 16 out of 20 test data that were successfully detected correctly (True Positive), there were 2 test data that resulted  in  a  False  Positive  error,  and  2  test  data  that  resulted  in  a  False  Negative  error.  This  shows  that  the  Frame difference method can provide a fairly high level of accuracy in detecting moving objects in the video. The percentage level of accuracy with confussion matrix testing has a precission value of 88%, recal 88% and an accuracy value of 80%.
Keywords: Digital Imagery, Detection, Frame difference, Proccesing, Pixel .

## Abstrak
Pemanfaatan  pengolahan  citra  digital  sering  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  teknologi  khususnya  dalam  hal citra  digital untuk  deteksi  gerakan. Penelitian  ini  membahas  tentang deteksi  gerak objek pada video  dengan  memanfaatkan metode Frame  difference yang  bertujuan  untuk  mengolah  video  sehingga  menghasilkan Frame pada  objek  yang  bergerak. Penggunaan  kamera  handphone  menghasilkan  data  video  yang  dijadikan  sebagai  data  pengujian,  data  uji  tersebut  diolah dengan metode Frame difference sehingga menghasilkan sejumlah Frame pada objek yang bergerak agar dapat mendeteksi objek  yang  bergerak  pada  video  karena  fungsi  dari  metode  ini  adalah  suatu  bentuk  pengurangan background video  yang disederhanakan oleh sejumlah pixel pada video. Proses metode ini berdasarkan perbedaan antara dua Frame berurutan pada video  yang  ditujukan  untuk  menemukan  perbedaan  yang  terjadi  pada  saat  proses  deteksi.  Pada  saat  diproses  untuk  deteksi nilai  mutlak  yang  ada  pada pixel lebih  besar  dari  pada  nilai threshold yang  telah  ditentukan  maka  akan  dipertimbangkan sebagai  objek  bergerak,  sehingga  hasil deteksi dari proses deteksi  geraknya  akan  membentuk  objek kotak  pada  objek  yang bergerak.  Dalam  penelitian  ini data  uji yang  digunakan  menggunakan  20  sampel  data video  dengan  keterangan  10 data  uji dengan  kualitas  terang  (siang hari)  dan  10 data  uji  tidak  terang  (malam  hari)  dengan  tujuan  supaya  dapat  melihat  seberapa besar tingkat akurasi kinerja dari metode Frame difference . Frame difference yang digunakan dalam mendeteksi objek bergerak  pada  video  menghasilkan  akurasi  baik.  Hasil  pengujian  mendapatkan  16  dari  20  data  uji  yang  berhasil dideteksi dengan benar ( True Positive ), terdapat 2 data uji yang menghasilkan kesalahan False Positive , serta 2 data uji yang menghasilkan  kesalahan False  Negative .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode Frame  difference dapat  memberikan  tingkat akurasi  yang  cukup  tinggi  dalam  mendeteksi  objek  bergerak  pada  video.  Tingkat  persentase  akurasinya  dengan  pengujian confussion matrix terdapat nilai precission 88%, recal 88% dan nilai akurasi sebesar 80 %.
Kata kunci: Citra Digital, Deteksi, Frame difference , Proccesing , Piksel.
1. Pendahuluan
Image  processing atau  pengolahan  citra  telah berkembang pesat dan telah diterapkan dalam berbagai aplikasi  kehidupan.  Teknologi image  processing memang  berkembang  pesat  dalam  beberapa  tahun terakhir.  Metode-metode  pengenalan  pola,  pengukuran dan  bentuk  benda  berbasis  pengolahan  citra  telah dimanfaatkan  dalam  berbagai  aplikasi  kehidupan sehari-hari dan telah banyak dirasakan manfaatnya saat ini,  mulai  dari  bidang  pendidikan,  kedokteran  hingga penggunaannya  dalam  deteksi  objek.  Pemanfaatan pengolahan citra dengan menggunakan komputer dapat membantu  menyelesaikan  berbagai  masalah  dalam pengolahan  gambar  atau  video.  Dengan  teknologi pengolahan  citra,  gambar  atau  video  dapat  diubah, dimodifikasi,  diperbaiki,  atau  dianalisis  dengan  lebih mudah dan cepat [1][2][3].
Teknik  pengolahan  citra  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  gerakan  pada  citra  atau  video,  sehingga mempermudah  dalam  mengidentifikasi  objek  tersebut. Deteksi  gerakan  adalah  salah  satu  aplikasi  dari  teknik pengolahan  citra  yang  penting,  terutama  dalam  bidang keamanan  dan  pemantauan.  Dalam  deteksi  gerakan, teknik  pengolahan  citra  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  citra  atau  video  pada  waktu  yang  berbeda untuk  mengetahui  perubahan  yang  terjadi.  Perubahan tersebut  dapat  dikatakan  untuk  mendeteksi  gerakan pada  objek  tertentu  atau  perubahan  yang  tidak diinginkan  pada  lingkungan  tertentu  [4][5][6].  Salah satu  contoh  penerapan  teknik  pengolahan  citra  dalam deteksi  gerakan  ada  di  sistem  kamera  pengawasan. Dengan  menggunakan  kamera  CCTV  yang  dilengkapi dengan  teknik  pengolahan  citra,  sistem  dapat mendeteksi gerakan atau perubahan yang mencurigakan di  suatu  area,  atau  benda  asing  yang  muncul  di  area tertentu  [7][8].  Dengan  demikian,  teknik  pengolahan citra dapat membantu mempermudah identifikasi objek pada citra atau video melalui deteksi gerakan.  Aplikasi dari  teknik  ini  sangat  luas,  terutama  dalam  bidang keamanan, pemantauan, dan pengawasan [9][10].
Metode  yang  bisa  digunakan  dalam  mendeteksi  objek metode Frame  difference .  Metode Frame  difference merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk mendeteksi  objek  yang  bergerak  dalam  sebuah  video. Metode  ini  didasarkan  pada  perbedaan  antara  dua Frame berturut-turut  dalam  video  untuk  menemukan perbedaan  atau  perubahan  yang  terjadi  [11].  Sehingga pada  penelitian  ini  pemanfaatan  metode Frame difference perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah fungsi  dari  metode  ini  dapat  mendeteksi Frame dari objek  yang  bergerak,  sehingga  menghasilkan pixel objek yang bergerak saja. Proses penelitian dimulai dari pengumpulan  20  objek  video  yang  direkam  melalui kamera handphone . 20 objek tersebut terdiri dari objek yang full pencahayaan  dan  sedikit  pencahayaan  dan nantinya  format  video  disamakan  formatnya  menjadi AVI  setelah  itu  akan  dilakukan  proses  pendeteksian
yang dilakukan dengan menguji satu persatu data video apakah  metode Frame  difference dapat  mendeteksi objek yang menghasilkan Frame kotak pada objek yang bergerak.  Untuk  itu  dalam  penelitian  ini  akan  mencari artikel  terkait  yang  dapat  membantu  penyelesaian penelitian ini.
Penelitian yang dilakukan oleh  Reza Muhammad, dkk. Dalam  penelitiannya  tentang  deteksi  objek  gerak dengan  metode Frame  difference .  Pada  penelitiannya deteksi  objek  bergerak  mengambil  sampel  data  objek bergerak  di  dalam  air,  objek  tersebut  dapat  berupa makhluk hidup seperti ikan.  Pada  penelitian  ini  data berupa    video    yang    direkam  dengan  kamera  digital. Penelitian  ini  menggunakan  3  buah data  video  yang diolah    sesuai    waktu    pengambilan    gambar,  yaitu pagi,    siang,    dan    malam.    Metode    yang    diusulkan dilakukan  dengan  membandingkan  dua  buah Frame yang  yang    berurutan    dan    selisihnya    dianggap pergerakan    dari  sebuah    objek.  Hasil  pengujian  dari penelitian  ini  dievaluasi    berdasarkan    nilai recal . precision ,    dan    waktu  eksekusi.    Hasil    penelitian menunjukkan    bahwa    metode Frame  differencing berhasil    mendeteksi    objek    dengan    nilai recal tertinggi    sebesar    73%    dan precision tertinggi sebesar  96% serta   waktu   eksekusi   tercepat   0.36s [12]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dicky  Candra Zulkarnain,  dkk,  mereka  membuat  system  informasi atau  konsep  kota  pintar  untuk  deteksi  kendaraan  juga menggunakan metode Frame difference dengan metode ini  mereka  berhasil  mendeteksi  kendaraan  berbasis CCTV  di  kota  Nganjuk  yang  berguna  sebagai  pola pengaturan  lalu  lintas.  Dengan  adanya  system  deteksi ini permasalahan yang  ada  pada  bagian  CCTV  kota Nganjuk  dapat  di  atasi  dengan  deteksi  pergerakan dan    jumlah  objek    yang    melintas  sehingga  dapat membantu  permasalahan    yang    ada    di  kota  Nganjuk dan dapat menjadikan kota Nganjuk menjadi smart city yang lebih berkambang lagi [13].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ahmad  Apandi, Rahmah  Suci  Hati.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Kalman  Filter yang  digunakan  untuk  sistem pemantauan  kendaraan.  Algoritma Kalman  Filter adalah sebuah metode matematis yang digunakan untuk mengestimasi  kondisi  sistem  dinamis  dari  data pengukuran. Dalam konteks analisis deteksi pergerakan objek  pada  citra  video,  algoritma Kalman  Filter dapat digunakan untuk memprediksi lokasi objek pada Frame video  berikutnya  berdasarkan  pergerakan  objek  pada frame video  sebelumnya.  Hasil  penelitiannya  berupa meningkatkan  akurasi  deteksi  kendaraan.  Dimana Algoritma Kalman  Filter dapat  meningkatkan  akurasi deteksi  kendaraan  pada  citra  video.  Hal  ini  terjadi karena  algoritma Kalman  Filter dapat  memprediksi posisi  kendaraan  pada  frame-video  berikutnya  dengan lebih  akurat,  Pengurangan  kesalahan  deteksi.  Dimana algoritma Kalman  Filter dapat  mengurangi  kesalahan
deteksi  kendaraan  pada  citra  video,  terutama  pada situasi  di  mana  kondisi  cahaya  atau  cuaca  berubah- ubah,  serta  Peningkatan  efisiensi  waktu  pemrosesan algoritma Kalman  Filter dapat  meningkatkan  efisiensi waktu pemrosesan dalam deteksi kendaraan [14].
Penelitian  oleh  Yovi  Apridiansyah,  Javier  Rezon Gumiri. Penelitian ini menggunakan metode background  subtraction dalam  mendeskripsikan  piksel dari background .  Metode  ini  dapat  menerima multimodal background dan  memperkenalkan  atau menghapus  objek  dari  latar.  Dengan  menggunakan sistem  ini,  dapat  memberikan  informasi  jumlah  objek yang bergerak pada video. Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  sistem  ini  memiliki  tingkat akurasi  yang  tinggi,  yaitu  90%.  Selain  itu,  nilai precision dan recall juga cukup baik dengan nilai 88% untuk  masing-masingnya.  Namun,  perlu  diingat  bahwa hasil  dari  penelitian  ini  tergantung  pada  kondisi lingkungan  dan  kualitas  video  yang  digunakan.  Selain itu,  metode background  subtraction juga  memiliki kelemahan,  terutama  jika  ada  perubahan  drastis  pada latar  belakang  atau  jika  ada  objek  yang  mirip  dengan latar belakang [15].
Penelitian  oleh  MH  Bintang  tahun  2017.  Mereka melakukan  penelitian  terhadap  kamera  keamanan karena  sering  terjadi  kasus  pencurian.  Sistem  kamera keamanan  yang  dirancang  dapat  menjadi  solusi  yang efektif  untuk  mencegah  terjadinya  tindakan  ilegal seperti pencurian. Terkait dengan pengujiannya, tingkat akurasi yang didapat pada kondisi di dalam dan di luar ruangan  sebesar  86,1%  dan  88,3%  tergolong  berhasil. Ada  beberapa  indikator yang masih  harus  diperhatikan dalam  meningkatkan  akurasi,  seperti  kualitas  kamera yang digunakan, pencahayaan lingkungan, dan parameter  algoritma  yang  digunakan.  Selain  itu, pengiriman pemberitahuan melalui email juga merupakan  solusi  yang  efektif  dalam  memberikan informasi secara cepat kepada pengguna. Namun, perlu diingat  bahwa  pengiriman  email  tidak  selalu  dapat diandalkan karena tergantung pada koneksi internet dan server  email  yang  digunakan.  Oleh  karena  itu,  perlu dipertimbangkan  untuk  menggabungkan  pengiriman pemberitahuan  melalui  email  dengan  metode  lain seperti notifikasi pada aplikasi ponsel atau alarm [16].
Penelitian  oleh  Salucky  tahun  2019  tentang  deteksi menggunakan  metode Frame  difference .  Dalam penelitian    ini,    objek    bergerak    dideteksi    dengan metode    deteksi    gerak,    yang    terdiri    dari    metode perbedaan  bingkai  dan  operasi  morfologi.ini  adalah pekerjaan    awal    mempelajari    prinsip    metode perbedaan  bingkai  dan  menyelesaikan  berbagai masalah.  Percobaan  menunjukkan  bahwa  metode tersebut  memiliki    kinerja    dan    efisiensi    yang    baik namun  begitu  masih  memiliki  keterbatasan  terhadap pencahayaan  dan  gangguan  cuaca.  Peningkatan  masa depan  mungkin  termasuk  mengingatkan  pengguna
dengan  mengirim  warning  secara  realtime  saat  ada perilaku mencurigakan tertangkap kamera [17].
Dari  beberapa  referensi  penelitian  sebelumnya  untuk deteksi  objek  gerak  dengan  menggunakan  berbagai metode,  dimulai  dari  metode background  subtraction , Kalman  Filter , Deep  Learning ,  dan  OpenCV  dan Frame  difference .  Dengan  banyaknya  metode  dalam deteksi  gerak  tersebut,  penelitian  ini  tertarik  dengan Frame  difference karena  jelas  setiap  objek  gerak  yang ada  pada  video  akan  terbentuk frame mengenai  objek yang  bergerak  tersebut.  Untuk  memperjelas  penelitian dengan  metode Frame difference  penelitian  ini  juga menggunakan  10  data  uji  dengan  pencahayaan  yang terang  atau  video  direkam  pada  siang  hari  dan  10  data uji  dengan  sedikit  pencahayaan.  Dengan  data  tersebut, intensitas pencahayaan dapat menjadi kriteria pengukuran  tingkat  akurasi  metode Frame  difference , sehingga  pada  penelitian  ini  mengharapkan  dengan metode Frame  difference dapat  memberikan Frame yang akan dideteksi sebagai objek gerak dalam keadaan cahaya terang dan cahaya gelap.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian ini menggunakan metode eksperimen  atau  disebut  dengan  kerangka  penelitian dengan  tahapan-tahapan  untuk  deteksi  gerak  dengan tujuan  untuk  memudahkan  setiap  proses  penelitian, lihat Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Tahapan  kerangka  penelitian  tersebut  dimulai  dari pengumpulan  data  video  yang  diambil  melalui  kamera
dengan  20  sampel  data  video,  mencari  artikel  yang berkaitan dengan penelitian sebagai referensi. Pengolahan  data  akan  dibuat  rancangan  system  yang menggunakan tool matlab,  rancangan  tersebut  akan dijelaskan  pada  gambar  selanjutnya.  Pengolahan  data video juga dilanjutkan dengan menyamakan file extensi ke  20  data  uji  video  menjadi  AVI,  proses  ini menggunakan converter online. Preprocessing menggunakan  metode Frame  difference .  Dilakukan pengujian  dan  evaluasi  terhadap  hasil  deteksi  objek gerak  yang  telah  diperoleh  menggunakan confussion matrix dengan mencari nilai precision dan recall untuk mendapatkan tingkat akurasi dalam pendeteksian objek gerak.
Sehingga  dengan  melakukan  tahapan-tahapan  tersebut, diharapkan  dapat  menghasilkan  metode  pendeteksian objek  gerak  yang  akurat  dan  efektif  dengan menggunakan  metode Frame  difference .  Dengan adanya kerangka penelitian, peneliti dapat memperoleh gambaran  yang  jelas  mengenai  tahapan-tahapan  yang harus dilakukan dalam deteksi objek.
Tahapan  perancangan  sistem  juga  menggunakan  alur sistem yang biasa disebut flowchart supaya memudahkan proses untuk deteksi gerak, lihat Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Perancangan Sistem
Tahapan flowchart tersebut  dimulai  dengan input data uji video yang akan diproses pixel untuk pembentukan Frame sehingga  nantinya pixel video  tersebut dicocokan  terlebih  dahulu  dengan Frame sebagai
deteksi  sehingga  pada  saat  proses  deteksi  objek  gerak yang  ditandai  dengan frame hijau  maka  objek  tersebut berhasil dideteksi

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dari  pengumpulan  objek  video  yang  didapat  pada penelitian  ini  menggunakan  20  sampel  data  video terdiri  dari  10  data dengan  pencahayaan  terang dan 10 data uji dengan minim pencahayaan, lihat Gambar3. 10 data  uji  yang  terang  merupakan  hasil  dari  proses pengambilan video yang dilakukan pada saat siang hari sebaliknya  10  data  video  yang  minim  pencahayaan dilakukan pengambilan video pada malam hari. Dalam pengolahan  citra  digital  data  uji  yang  menjadi  kriteria biasanya  dilihat  dari  kejelasan  suatu  gambar  jika gambar  tersebut  jelas  maka  akan  lebih  memudahkan proses  untuk  deteksi  sehingga  dalam  hal  penelitian  ini penggunaan 20 data yang terdiri dari 10 jeni video yang terang  dan 10  jenis  video  yang  kurang  terang.  Dengan data tersebut akan menjadi tolak ukur kemampuan dari metode Frame  difference dalam  mendeteksi  objek gerak.  Data  ini  juga  nantinya  akan  dilakukan  proses deteksi  yang  akan  menghasilkan  perhitungan  untuk tingkat  akurasi  keberhasilan  dari  metode Frame Difference .

## Gambar 3. Sampel Data Uji
Setelah  data  uji  siap  maka  dilanjutkan  ke  tahap  proses implementasi menggunakan aplikasi Matlab melibatkan pengujian  sistem  untuk  memastikan  bahwa  deteksi berjalan  dengan  baik.  Tahap  ini  biasanya  melibatkan pengujian  dengan file video  dan  input  yang  berbeda- beda  untuk  menguji  kemampuan  sistem  dalam mendeteksi objek atau perilaku yang diinginkan. Selain itu,  tahap  implementasi  juga  melibatkan  penyesuaian sistem  untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi  atau performa sistem secara keseluruhan.
Selanjutnya  untuk  membuat  GUI  pada  Matlab,  dapat menggunakan  fitur GUIDE yang  sudah  disediakan. Dalam GUIDE , dapat menambahkan berbagai
komponen  GUI  seperti  tombol,  label,  input field ,  dan sebagainya,  serta  menentukan  perilaku  dari  setiap komponen  tersebut.  Setelah  GUI  selesai  dibuat,  maka dapat  menghubungkannya  dengan  kode  yang  telah dibuat sebelumnya untuk melakukan deteksi objek pada video. Lihat Gambar 4.

## Gambar 4. Menu
Dalam  GUI  matlab  tersebuat  terdapat  2  buah  tombol yaitu  tombol  ambil  video  dimana  tombol  tersebut berfungsi untuk mencari file video yang akan dideteksi dan  yang  kedua  yaitu  tombol  mulai  deteksi  yang merupakan  proses  untuk  melihat file tersebut  apakah berhasil  mendeteksi  objek  yang  bergerak  atau  tidak. Lihat Gambar 5.

## Gambar 5. Memilih Video
Pada  proses  pemilihan  video  ini  nantinya    akan dilakukan sebanyak jumlah dataset atau sample data uji sebanyak  20  video  yang  sesuai  dengan file hasil penelitian  dimalai  dari file video  dengan  nama  test  1 sampai test 20.
Dalam  Gambar  6  tersebut  terlihat  bahwa  objek bergerak  adalah  orang  sedang  berjalan  dengan  metode Frame  difference objek  orang  tersebut  terdeteksi
terlihat  seperti  gambar  orang  yang  terdapat Frame berwarna hijau, proses ini lakukan sebanyak 10 kali.
Gambar 6. Proses Deteksi
Metode Frame difference s digunakan untuk mendeteksi objek gerak pada video dengan membandingkan setiap Frame video  dengan Frame sebelumnya  atau setelahnya.  Dalam  metode  ini,  perbedaan  piksel  antara dua Frame akan  dihitung  dan  dianalisis  untuk menentukan  apakah  ada  objek  yang  bergerak  pada Frame tersebut.  Setelah  tahap  pengujian  selesai dilakukan  dan  sistem  sudah  terbukti  berhasil  dalam mendeteksi  objek  gerak  pada  video,  aplikasi  dapat diimplementasikan  secara  lebih  luas  untuk  memenuhi kebutuhan  pengguna  dalam  deteksi  objek  gerak  pada video.
Pengujian  dilakukan  dengan  metode confussion matrix yaitu  dengan  perhitungan  precission  and recall serta mencari  tingkat  akurasinya.  Karena precision and recall adalah  salah  satu  metode  pengujian  untuk menentukan  tingkat  akurasi  dalam  deteksi  objek  gerak pada  video.  Metode  ini  digunakan  untuk  mengukur performa  sistem  dalam  membedakan  objek  gerak dengan background pada video.
Precision = TP TP+FP x 100% (1)
Recall = TP TP+FN x 100% (2)
Accuracy = TP TP+TN+FP+TN x 100% (3)
Dengan melakukan pengujian menggunakan precission dan recal untuk menentukan tingkat akurasi dari objek gerak  yang  berhasil  dideteksi,  maka  metode  dapat memungkinkan  untuk  mengevaluasi  performa  sistem dan  memperbaiki  parameter  serta  teknik  pemrosesan citra  yang  digunakan  agar  menghasilkan  deteksi  yang lebih akurat. Perhatikan Tabel 1.
Dari hasil pengujian tersebut, dapat disimpulkan bahwa deteksi  objek  pada  video  yang  telah  dibuat  berhasil mendeteksi  objek  gerak  pada  sebagian  besar  data  uji dengan  baik.  Dari  20  data  uji,  terdapat  16  data  yang berhasil dideteksi dengan benar ( True Positive ), 2 data yang mendapatkan hasil deteksi namun tidak ada objek
pada Frame tersebut  ( False  Positive ),  dan  2  data  yang tidak berhasil dideteksi ( False Negative ).
Tabel  1.Tabel  Pengujian Video
Data Uji Hasil Pengujian Keterangan Test 1
True Positif
Test 2
True Positif
Tes 3
True Positif
Tes 4
True Positif Test 5 False Negatif Test 6 True Positif Test 7 True Positif Tes 8 False Positif Test 9 True Positif Test 10 True Positif
Test 11
True Positif
Test 12 True Positif Test 13
True Positif
Test 14
False Negatif Test 15 True Positif
Test 16
True Positif
Test 17
True Positif
Test 18 True Positif Test 19 True Positif Test 20 False Positif
Keterangan True  Positive (TP)  pada  8  data  uji menunjukkan  bahwa  sistem  berhasil  mendeteksi  objek gerak  pada Frame tersebut  dengan  benar  dan  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Keterangan False  Positive (FP)  pada  1  data  uji  menunjukkan  bahwa  meskipun sistem  mengeluarkan  hasil  deteksi,  namun  tidak  ada objek pada Frame tersebut yang seharusnya terdeteksi. Hal ini bisa terjadi karena adanya noise atau gangguan pada  video  yang  mengakibatkan  sistem  memberikan hasil  yang  tidak  akurat.  Keterangan False  Negative (FN)  pada  1  data  uji  menunjukkan bahwa  sistem  tidak dapat  mendeteksi  objek  gerak  pada Frame tersebut, yang  dapat  disebabkan  oleh  masalah  dalam  teknik pemrosesan citra atau parameter yang kurang tepat.
Sehingga  dari  10  jenis  sampel  citra  yang  di  uji  coba satu  persatu,  dapat  dibuat  tabel  hasil  pengujian  seperti terlihat pada Tabel 2.
Dari  hasil  pengujian  (Tabel  2)  merupakan  representasi dari  tingkat  pengukuran  yang  dilakukan  menggunakan proses  pengukuran precission , recal and accuracy . Perhatikan Tabel 3.
Dari  perhitungan  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  deteksi  objek  menggunakan  metode Frame  difference telah  berhasil  dalam  mendeteksi objek  pada  video  dengan  tingkat precision sebesar
88%, recal sebesar  88%,  dan  tingkat  akurasi  sebesar 80%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  dapat mendeteksi  sebagian  besar  objek  gerak  pada  video dengan akurasi yang cukup tinggi.
Tabel 2. Tabel Pengujian Video Nama Video TP FP FN TN Tes 1 √ Tes 2 √
Test 3
√
Test 4
√
Test 5
√ Test 6
√ Test 7 √ Test 8 √ Test 9 √
Test 10
√ Test 11 √ Test 12 √ Test 13 √ Test 14 √ Test 15 √ Test 16 √ Test 17 √ Test 18 √ Test 19 √ Test 20 √ Tabel 3. Tabel Hasil Pengujian Video Data Video TP FP FN TN 20 16 2 2 0
Precission = 16
16+2 = 16 18 = 0,88 = 88 %
Recal = 16 16+2 = 16 18 = 0,88 = 88 %
Accuracy = 16+0 16+2+2+0 = 16 20 = 0,8 = 80%
Precision yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  jumlah False Positive dalam  hasil  deteksi  sangat  kecil, sehingga  dapat  diandalkan  untuk  memberikan  hasil deteksi  yang  akurat. Recall yang  tinggi  menunjukkan bahwa jumlah False Negative dalam hasil deteksi juga sangat kecil, sehingga sebagian besar objek gerak pada video  berhasil  terdeteksi.  Sedangkan,  tingkat  akurasi yang  mencapai  80%  menyatakan  tingkat  hasil  metode yang  baik  a  keseluruhan  data  yang  di  uji  dengan matlab.
Namun,  masih  terdapat  beberapa  data  uji  yang  tidak berhasil  terdeteksi  ( False  Negative )  atau  mendapatkan hasil  deteksi  pada  bagian  yang  seharusnya  tidak  ada objek  ( False  Positive ),  sehingga  perlu  dilakukan perbaikan  pada  teknik  pemrosesan  citra  dan  parameter yang  digunakan  pada  sistem  untuk  meningkatkan performa  sistem  dalam  mendeteksi  objek  gerak  pada video

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan  metode Frame  difference ,  sistem  berhasil  mendeteksi  objek gerak  pada  video  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  80% baik di pencahayaan cukup maupun minim pencahayaan. Precision yang  diperoleh  adalah  sebesar
88%,  artinya  sebagian  besar  hasil  deteksi  benar  dan sedikit  sekali  hasil  deteksi  yang  salah  positif  ( False Positive ). Recall yang  diperoleh  juga  sebesar  88%, menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  objek  gerak  pada video berhasil terdeteksi oleh sistem, dan sedikit sekali objek yang tidak terdeteksi ( False Negative ).

## Daftar Rujukan
[1] J.  Jumadi,  Y.  Yupianti,  and  D.  Sartika,  “Pengolahan  Citra Digital  Untuk  Identifikasi  Objek  Menggunakan  Metode Hierarchical  Agglomerative  Clustering,” JST  (Jurnal  Sains dan  Teknol. ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  148–156,  2021,  doi: 10.23887/jstundiksha.v10i2.33636.
[2] D.  Anggraini,  P.  Hapsari,  W.  Khafa  Nofa,  and  S.  Santoso, “Analisis  Performa  Deteksi  Objek  Bergerak  pada  Algoritma Background  Subtraction  dan  Algoritma  Frame  Difference,” ICIT (Innovative Creat. Inf. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 98–107, 2022, doi: https://doi.org/10.33050/icit.v8i1.2177.
[3] F. C. Febrianto and F. Utaminingrum, “Perhitungan Kecepatan Kendaraan  Secara  Otomatis  Menggunakan  Metode  Frame Difference Berbasis Raspberry Pi,” J. Fak. Ilmu Komput. , vol. 3, no. 12, pp. 10968–10974, 2019, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[4] A. Riani Putri Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi and S. PGRI  Tulungagung  Jl  Mayor  Sujadi  Timur  no,  “Pengolahan Citra  Dengan  Menggunakan  Web  Cam  Pada  Kendaraan Bergerak Di Jalan Raya,” J. Ilm. Pendidik. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016, doi: https://doi.org/10.29100/jipi.v1i01.18.
[5] H.  Desmon  Hutahaean,  B.  Dwi  Waluyo,  and  M.  A.  Rais, “Teknologi  Identifikasi  Objek  Berbasis  Drone  Menggunakan Algoritma  Sift  Citra  Digital,” J.  Tek.  Inform.  Unika  St. Thomas ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  2657–1501,  2019,  doi: https://doi.org/10.17605/jti.v4i2.590.
[6] M. Effendi, F. Fitriyah, and U. Effendi, “Identifikasi Jenis dan Mutu  Teh  Menggunakan  Pengolahan  Citra  Digital  dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Teknotan , vol. 11, no. 2, p. 67, Oct. 2017, doi: 10.24198/jt.vol11n2.7.
[7] A.  Fahriannur,  R.  Mardiyanto,  and  M.  Siswanto,  “Sistem Pelacakan  Objek Menggunakan Kombinasi  Algoritma  Optical Flow  dan  Template  Matching,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 13–17, 2018,
doi:
10.14710/jtsiskom.6.1.2018.13-17.
[8] M.  I.  Wayan  Agus  Heryanto,  M.  Windu  Segara  Kurniawan, and I. Gede Aris Gunadi, “Segmentasi Warna Dengan Metode Thresholding,” J.  Mat.  Sains,  dan  Pembelajarannya ,  vol.  14,
no. 1, pp. 54–64, 2020, doi: https://doi.org/10.23887/wms.v14i1.23240.
[9] I.  Setiawan et  al. ,  “Pengolah  Citra  Dengan  Metode Thresholding  dengan  Matlab  R2014A….  Pengolah  Citra Dengan  Metode  Thresholding  Dengan  Matlab  R2014A,” J. Media  Infotama ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  65–70,  2019,  doi: https://doi.org/10.37676/jmi.v15i2.868.
[10]  N. N. Putri, “Aplikasi Pendeteksi Objek Bergerak Pada image Sequence  Dengan  Metode  Background  substraction,”  2016. [Online]. Available: https://ejournal.gunadarma.ac.id/index.php/tekno/article/view/ 1595/1354
[11]  R. A. Yuha, M. Al Fiqri, Ashari, R. Pratama, and M. Harahap, “Deteksi  Gerakan  pada  Kamera  CCTV  dengan  Algoritma Frame  Difference  dan  Frame  Substraction,”  in Seminar Nasional Aptikom (Semnastik) 2019 , Aptikom, 2019, pp. 503– 511.
[12]  R. Muhamad, T. Yulianti, S. Ratna Sulistiyanti, S. Purwiyanti, and F. Arinto Setyawan, “Deteksi Objek Bergerak Pada Video Bawah  Air  Menggunakan  Metode  Frame  Differencing,” Agustus ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  100–104,  2019,  [Online]. Available: https://jurnaleeccis.ub.ac.id
[13]  D.  C.  Zulkarnain  and  R.  B.  Aji,  “Smart  City  ,  Konsep  Kota Pintar  Deteksi  Objek  Pada  CCTV  Lalu  Lintas  di  Kota Nganjuk,” in PROSIDING SEMINAR NASIONAL
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 5 No. 1 (2024)
TEKNOLOGI  DAN  SAINS ,  STAINS  (Seminar  Nasional Teknologi & Sains), 2024, pp. 169–174. doi: https://doi.org/10.29407/stains.v3i1.4217.
[14]  A. Apandi and R. S. Hati, “Analisis Deteksi Pergerakan Objek Pada  Citra  Video  Menggunakan  Algoritma  Kalman  Filter,” UG  J. ,  vol.  13,  no.  4,  pp.  74–86,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.gunadarma.ac.id/index.php/ugjournal/article/vi ew/6622/2553
[15]  Y.  Apridiansyah  and  J.  R.  Gumiri,  “Penerapan  Metode Background Subtraction Untuk Deteksi Gerak Pada Kendaraan,” Jukomika ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  47–56,  2021,  doi: https://doi.org/10.54650/jukomika.v4i1.355.
[16]  M.  Harry,  B.  Pratama,  A.  Hidayatno,  D.  Ajub,  and  A.  Zahra, “Aplikasi  Deteksi  Gerak  Pada  Kamera  Keamanan Menggunakan  Metode  Background  Subtraction  Dengan Algoritma Gaussian Mixture Model,” J. Ilm. Tek. Elektro , vol.
6, no. 2, p. 247, 2017,
doi:
https://doi.org/10.14710/transient.v6i2.246-253.
[17]  S.  Saluky,  “Moving  Object  Detection  on  CCTV  Surveillance Using  the  Frame  Difference  Method,” ITEJ  (Information Technol. Eng. Journals) , vol. 4, no. 2, pp. 114–122, 2019, doi: 10.24235/itej.v4i2.52.