## Implementasi Metode Image Subtracting dan Metode Regionprops untuk Mendeteksi Jumlah Objek Berwarna RGB pada File Video
Eka Ardhianto, Wiwien Hadikurniawati dan Zuli Budiarso Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email: eka@unisbank.ac.id, hadikurniawati@gmail.com, zbudiarso@gmail.com

## Abstrak
Bidang  pengolahan  citra  digital  mulai  berkembang  pesat  sejak  ditemukannya  foto  digital.  Hal  ini berlanjut  ke  bidang  pengolahan  foto  bergerak  yang  sampai  saat  ini  disebut  sebagai  video.  Kemajuan  ini tidak  terlepas  dengan  adanya  semakin  canggihnya  teknologi  digital  yang  menunjang  pengolahan  citra digital  pada  gambar  diam  dan  gambar  bergerak.  Pada  umumnya  kamera  digunakan  hanya  untuk menangkap  gambar  dari  lingkungan  luar  dan  kemudian  di  simpan  pada  suatu  media  penyimpanan.  Hasil perekaman  sebagian  besar  hanya  digunakan  untuk  koleksi  saja.  Sehingga  penelitian  ini  dilakukan  untuk melakukan pengolahan gambar bergerak untuk mendeteksi jumlah sebuah atau lebih objek pada video.
Kemampuan  alat  antu  computer  dalam  menyelesaikan  masalah  sangat  berperan  untuk  mendeteksi jumlah  objek  warna  pada  video.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  image  subtracting  dan  penggunaan fungsi regionprops untuk meneyelsaikan masalah tersebut dengan beberapa tambahan script.
Hasil  yang  didapatkan  dari  pengimplementasian  cara  image  subtracting  dan  pemanaatan  fungsi regionprops  sampai  hasil  yang  dicapai  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  objek  dengan  kandungan warna pokok dapat terdeteksi jumlahnya.
Kata kunci : Pengolahan citra digital, deteksi objek

## PENDAHULUAN
Bidang  pengolahan  citra  secara digital menjadi popular diminati mulai pada awal tahun 1921. Sekitar  tahun  1960  baru  tercatat  suatu perkembangan  pesat  seiring  dengan  munculnya teknologi  komputer  yang  sanggup  memenuhi suatu  kecepatan  proses  dan  kapasitas  memori yang  dibutuhkan  oleh  berbagai  algoritma pengolahan  citra.  Sejak  itu  berbagai  aplikasi mulai dikembangkan. Kemampuan dasar sebuah komputer  dari  generasi  terakhir  ini  selalu dikaitkan  dengan  fasilitas  dalam  bidang  grafika desain  dan  juga  multimedia  yang  tidak  hanya dapat  mengolah  suatu  citra  atau  gambar  tetapi juga dalam bentuk video.
Terlebih dengan semakin murahnya penggunaan  kamera  live  view  (web  cam),  akan lebih  banyak  pengolahan  yang  dapat  dilakukan tidak  hanya  untuk  gambar  diam  namun  gambar video  juga  dapat  dilakukan  pengolahan.  Salah satu pengolahan citra dalam bentuk video adalah
untuk melakukan proses pengamatan suatu objek atau  benda  yang  tidak  perlu  dilakukan pengamatan secara langsung atau terus  menerus pada suatu objek, namun cukup meletakan suatu kamera  yang  mengarah  pada  objek  yang diinginkan  lalu  mengamatinya  dari  layar monitor.  Dengan  mengamati  citra  yang  terekam kamera  dapat  diketahui  kondisi  dari  objek tersebut.
Masalah  timbul  karena  selama  ini  kamera hanya dapat menangkap suatu objek tetapi tidak dapat  memberikan  informasi  tentang  gerakan dari  objek  tersebut.  Penentuan  gerakan  objek tersebut  biasanya  dilakukan  dengan  mengamati citra yang terekam oleh kamera. Hal ini menjadi tidak  efektif  bila  terlalu  banyak  citra  yang  akan diamati,  dan  hal  ini  memungkinkan  terjadinya kesalahan pengamatan.
Penelitian  terus  dikembangkan  untuk melakukan  pengolahan  citra  digital.  Banyak metode  yang  terciptakan  untuk  hal  hal  tersebut.
Salah  satunya  adalah  metode  regionprops  yang mampu mengklusterkan objek dasar pada sebuah citra  digital  diam.  Dan  metode  lain  yang  dapat mendukung pengolahan citra diam. Berdasarkan latar belakang masalah diatas, penulis mengemukakan  gagasan  membuat  perangkat lunak  untuk  mendeteksi  gerakan  objek  dengan mengimplementasi  Metode  Image  Subtracting dan  Metode  Regionprops  untuk  nendeteksi jumlah  objek  berwarna  RGB  dan  lokasi koordinat pada File Video.

## TUJUAN DAN MANFAAT
Tujuan  penelitian  ini adalah  dapat terdeteksinya objek benda dengan yang memiliki warna  pokok  RGB  pada  suatu  file  gambar bergerak  serta  dapat  diketahui  jumlah  benda yang  dimaksud.  Berkaitan  dengan  hasil  yang dimaksudkan  manfaat  yang  diharapkan  adalah metode  yang  digunakan  dapat  menghasilkan informasi  lokasi  pendeteksian  objek  dan  dapat digunakan untuk menghitung jumlah objek yang terdapat pada frame.

## TINJAUAN PUSTAKA

## 1. Definisi Citra Digital
Menurut  kamus  Webster,  citra  adalah suatu  representasi,  kemiripan,  atau  imitasi  dari suatu  objek  atau  benda.  Citra  dapat  dikatakan sebagai  citra  digital  jika  citra  tersebut  disimpan dalam format digital (dalam bentuk file ). Hanya citra  digital  yang  dapat  diolah  menggunakan komputer.  Jenis  citra  lain  jika  akan  diolah dengan  komputer  harus  diubah  dulu  menjadi citra digital.
Sebuah  citra  digital  dapat  mewakili  oleh sebuah  matriks  yang  terdiri  dari  M  kolom  N baris,  dimana  perpotongan  antara  kolom  dan baris  disebut  piksel  ( pixel =  picture  element), yaitu  elemen  terkecil  dari  sebuah  citra.  Piksel mempunyai  dua  parameter,  yaitu  koordinat  dan intensitas  atau  warna.  Nilai  yang  terdapat  pada koordinat  (x,y)  adalah  f(x,y),  yaitu  besar intensitas atau warna dari piksel di titik itu. Oleh sebab itu, sebuah citra digital dapat ditulis dalam bentuk matriks pada gambar 1.1.
Gambar 1. Matriks citra digital N x M
Berdasarkan  gambar  1  matriks  citra digital,  Suatu  citra  ƒ(x,y)  dalam  fungsi matematis  dapat  dituliskan  persamaan  (1) sebagai berikut :
0 ≤ x ≤ M-1
0 ≤ y ≤ N-1
0  ≤  ƒ(x,y)  ≤  G-1  .....................................  (1) dimana :
M = jumlah piksel baris ( row ) pada array citra
N  =  jumlah  piksel  kolom  ( column )  pada  array citra
G = nilai skala keabuan ( graylevel )
Besarnya  nilai M,  N dan G pada umumnya  merupakan  perpangkatan  dari  dua seperti yang terlihat pada persamaan ( 3.2 ).
M = 2m ; N = 2n; G = 2k …………………...... (2)
Dimana  nilai m,  n dan k adalah  bilangan bulat  positif.  Interval  (0,G)  disebut  skala keabuan  (grayscale).  Besar  G  tergantung  pada proses digitalisasinya. Biasanya keabuan 0 (nol) menyatakan  intensitas  hitam  dan  1  (satu) menyatakan  intensitas  putih.  Untuk  citra  8  bit, nilai  G  sama  dengan  28  =  256  warna  (derajat keabuan). ( RD. Kusumanto : 2011 )
Gambar 2. Representasi citra digital dalam 2 dimensi

## 2. Pengolahan Citra Digital
Kegiatan  untuk  mengubah  informasi  citra fisik  non  digital  menjadi digital  disebut  sebagai pencitraan  ( imaging ).  Citra  digital  dapat  diolah dengan  komputer karena  berbentuk  data numeris.  Suatu  citra  digital melalui  pengolahan citra digital ( digital image processing ) menghasilkan citra digital yang baru termasuk di dalamnya adalah perbaikan citra ( image restoration )  dan  peningkatan  kualitas  citra ( image enhancement ).
Seperti yang terlihat dalam gambar 3 operasi – operasi dasar pada pengolahan citra digital.
Pengolahan Citra Digital
Operasi Berbasis Bingkai Operasi Geometri Operasi Global Operasi Bertetangga Operasi Titik Modifikasi Kecermelangan Peningkatkan Negasi
Pengambangan (Thersholding )
Ekualisasi Histogram Penggabungan Citra Deteksi Operasi Logika ( AND, OR, XOR, SUB, NOT ) Pencerminan Rotasi Pemotongan Penskalaan Deteksi Tepi Penajaman Citra Penghalusan Reduksi Noise Efek Emboss
Gambar 3 .  Operasi-operasi dasar pada
Pengolahan Citra Digital
Operasi – operasi dasar pengolahan citra digital antara lain:
1. Operasi Titik
2. Operasi global
3. Operasi berbasis bingkai ( frame )
4. Operasi geometri
5. Operasi bertetangga

## 3. Segmentasi
Suatu  citra menjadi beberapa  daerah  atau objek  yang  dimilikinya  dengan  cara  melakukan segmentasi terhadap objek  yang ada dalam citra tersebut. Menurut Castleman (1996), segmentasi citra  merupakan  suatu  proses  memecah  suatu citra menjadi banyak segmen atau bagian daerah yang tidak saling bertabrakan (non-overlapping).
Dalam  citra  digital  daerah  hasil  segmentasi tersebut  merupakan  kelompok  pixel  yang bertetangga atau berhubungan.
Segmentasi dapat  dilakukan melalui beberapa pendekatan, menurut Castleman terdapat 3 macam pendekatan, yaitu :
1. Pendekatan batas (boundary approach)
2. Pedekatan tepi (edge approach)
3. Pendekatan daerah (region approach)
Proses segmentasi digunakan dalam berbagai  penerapan,  meskipun  metode  yang digunakan  bervariasi,  namun  memiliki  tujuan yang  sama  yaitu  mendapatkan  representasi sederhana yang berguna dari suatu citra.

## 4. Nilai Batas Ambang
Thresholding adalah istilah popular dalam Pengolahan Citra Digital untuk sebah nilai batas ambang,  yang  merupakan  salah  satu  teknik segmentasi  yang  baik  digunakan  untuk  citra dengan perbedaan nilai intensitas yang signifikan antara latar belakang dan objek utama (Katz,2000). Dalam
pelaksanaannya Thresholding membutuhkan  suatu  nilai  yang digunakan  sebagai  nilai  pembatas  antara  objek utama  dengan  latar  belakang,  dan  nilai  tersebut dinamakan dengan threshold .
Thresholding digunakan untuk mempartisi citra  dengan  mengatur  nilai  intensitas  semua piksel  yang  lebih  besar  dari  nilai threshold  T sebagai  latar  depan  dan  yang  lebih  kecil  dari nilai threshold  T sebagai  latar  belakang. Biasanya  pengaturan  nilai threshold dilakukan berdasarkan  histogram grayscale (Gonzales  dan Woods,  2002;  Fisher,  dkk,  2003;  Xiaoyi  dan Mojon, 2003).
Pencarian metode threshold yang sedehana  tidak  memerlukan  pengetahuan  yang lebih  tentang  citra  dan thresholding pun  bisa bekerja pada citra yang memiliki noise , Metode iterative merupakan pendekatan yang baik untuk dilakukan seperti berikut :
1. Memilih initial dari threshold ( T ). Dapat dilakukan  secara  random  atau  menurut metoda yang diinginkan
2. Citra  ini  disegmentasikan  ke  dalam  piksel objek  dan  piksel background seperti persamaan 3.5 dan 3.6.
- G 1 = {f(m,n) :f(m,n) >T}…………..…...(5) - G 2 = {f(m,n) :f(m,n) < T}….…...…..…..(6) di mana :
- G 1 adalah nilai piksel objek.
- G 2 adalah nilai piksel background.
- f(m,n)  adalah nilai dari piksel yang terletak pada m th kolom dan n th baris
3. Hitung nilai rata – rata gray value μ 1 dan μ 2 pada piksel dalam G 1 dan G 2 4. Hitung nilai threshold baru dengan persamaan 3.7 :
T = ½ ( μ 1 + μ 2 ) ……………………...(7)
5. Ulangi  langkah  ke  2  sampai  dengan langkah  ke  4  dengan  nilai  T  yang  berbeda sampai  nilai  thereshold  yang  baru  sama dengan nilai yang sebelumnya.
Gambar 4. Objek dengan warna gelap dan diletakkan pada background terang
Gambar 5. Histogram dari Gambar 4
Gambar 6. Objek yang telah di threshold dengan nilai threshold sekitar 120
Gambar 7. Histogram dari gambar 6

## 5. Background Subtraction
Background  subtraction adalah  proses untuk  menemukan  objek  pada  gambar  dengan cara  membandingkan  gambar  yang  ada  dengan sebuah model latar belakang. Prosedur background  subtraction terdiri  dari  3  tahap, yaitu pre-processing , background modeling , dan foreground detection .
Gambar 8. Background subtraction
(1) gambar sekarang, (2) background model , (3)- hasil background subtraction ,  (4) hasil background subtraction setelah threshold
Tahapan dalam Background subtraction
a. Pre-processing
Pada  tahap  ini  data  mentah  dari  kamera (atau  input  lainnya)  diproses  menjadi  bentuk yang dapat dimengerti oleh bagian program lain. Pada  tahapan  awal  ini  dilakukan noise  removal dan  eliminasi  objek  kecil  pada  gambar  agar menjadi  lebih  informatif.  Eliminasi  objek  kecil dilakukan  dengan  menggunakan mathematical morphology yaitu transformasi Opening.
b. Background modeling
c. Foreground detection
d. Median filter
e. Connected component labeling
Algoritma Connected Component
Labeling digunakan  untuk  melabeli  tiap  objek pada  gambar  binary  dengan  suatu  label  unik. Pengelompokan  piksel  sebagai  satu  objek ditentukan  dari  status  ketetanggaan  mereka. Sebuah piksel disebut bertetangga dengan piksel lain apabila piksel tersebut bertetangga langsung dengan  piksel  lain  itu  ataupun piksel  lain  itu merupakan  tetangga  dari  tetangga  piksel tersebut.  Kriteria  sebuah  piksel merupakan tetangga  dari  piksel  lain  dapat  berupa 4- connectivity, 6-connectivity ataupun 8-
connectivity seperti terlihat pada gambar 9.
Gambar 9. 4, 8 dan 6-connectivity
f. Regionprops
Dalam  fungsi regionprops sebuah  obyek direpresentasikan  sebagai  sebuah region dengan pendekatan  bentuk  persegi  panjang.  Gambar  10 menunjukkan  sebuah region    dari  kumpulan piksel  berwarna  putih  yang  direpresentasikan dengan pendekatan bentuk persegi panjang.
Gambar 10. Representasi region dengan pendekatan bentuk persegi panjang
6. Matlab
Apakah  MATLAB  itu?,  Matlab  adalah sebuah  bahasa  dengan  performa  tinggi  untuk
komputasi  teknik.  Dari  wikipedia  ensiklopedia bebas,  matlab  adalah  sebuah  lingkungan komputasi  numerikal  dan  bahasa  pemrograman komputer generasi keempat.
MATLAB  mengintegrasikan  komputasi, visualisai  dan  pemrograman  pada  perangkat yang  mudah  digunakan  dimana  permasalahan dan  penyelesaian  dapat  diekspresikan  dengan notasi  matematika  yang  familiar.  Matlab dikembangkan oleh MathWork.Inc www.mathwork.com.

## a. Lingkungan Matlab
Ketika  memulai  MATLAB,  hal  pertama yang anda lihat adalah MATLAB desktop. Yang terdiri  dai  perangkat  GUI  untuk  memanajemen file, variabel dan aplikasi yang berkaitan dengan MATLAB.  Pertama  anda  memulai  MATLAB, desktop  muncul  dengan  lay-out  default  seperti terlihat  pada  gambar  11  anda  dapat  mengubah sesuai  kebutuhan  seperti  merubah  ukuran, menggeser dan menutup tools.
Gambar 11. Lngkungan Matlab

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk melakukan implementasi metode image subtracting  dan  regionprosps  untuk  mendeteksi jumlah  dan  likasi  koordinat  objek  warna  adalah dengan  menggunakan  model  prototipe  sebagai metode pengembangan perangkat lunak (software).
Model  pengembangan  perangkat  lunak dengan  model  prototipe  ini  akan  menghasilkan sebuah aplikasi dalam bentuk prototipe  sebelum aplikasi tersebut memasuki tahap design. Dalam fase  ini,  prototype  yang  telah  dirancang  akan dievaluasi. Tahap ini akan terus menerus diulang sampai  aplikasi  benar  benar  sesuai  dengan keinginan. Apabila prototype telah selesai, maka tahapan aplikasi akan kembali berlanjut ketahap design.  Gambar  12  menjelaskan  bagaimana urutan  proses  pengembangan  perangkat  lunak dengan model prototype.
Gambar 12 . Prototyping Method

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Bahan Penelitian
Penelitian ini menggunakan bahan inputan berupa file gambar kontinyu atau file live video yang  dihasilkan  dari  capture  kamera  atau webcam  yang  terdapat  pada  perangkat  keras komputer  dengan  resolusi  600  x  800  piksel dengan format berwarna.
2. Pemilihan Perangkat Lunak Dan

## Perangkat Keras
Dalam  melakukan  implementasi  dan pengkonstruksian  aplikasi  dari  mode  rancangan menjadi sebuah aplikasi jadi, pada penelitian ini digunakan perangkat lunak Matlab dan komputer  laptop  dengan  spesifikasi  prosesor intel  core2  duo  2.00  Ghz,  RAM  1.75GB  dan VGA shared 250 MB.

## 3. Alur Algoritma
Alur perancangan algoritma yang digunakan  untuk  membuat  aplikasi  ini  adalah dengan  melakukan  tahapan  pembuatan  suatu system pengolahan citra yang mampu mendeteksi gerakan objek berwarna merah yang tertangkap oleh webcam.
Seperti  terlihat  pada  gambar,  sistem  ini akan  merespon  setiap  gerakan  dari  objek berwarna  merah  untuk  dapat  terdeteksi  secara langsung  ( real  time ).  Objek  yang  terdekteksi akan  ditandai  dengan boundingbox dan  jumlah objek  yang  akan  terdeteksi  secara  otomatis mengikuti  setiap  gerakan  objek.  Dan  seluruh gerakan  objek  yang  terdeteksi  akan  disimpan dalam file video.
Gambar 13 Diagram blok sistem pendeteksi gerakan
Dalam  proses  pengolahan  citra    untuk mendeteksi  gerak  berdasarkan  warna  dari  input citra  RGB  secara  garis  besar  prosesnya  dapat dibagi menjadi 2 tahapan antara lain :
1. Mendeteksi  warna    dengan  metode image subtracting

## 2. Mendeteksi  gerakan  objek  dengan  fungsi regionprop
Proses – proses dari ke dua  tahapan diatas akan  terus  berulang  pada  setiap  frame  dari  file video  yang  diakuisisi  oleh  sistem  dan  akan berhenti setelah sistem dihentikan.

## 1) Perancangan Sistem
Sistem  ini  menggunakan  kamera webcam yang sudah tersedia atau built in pada perangkat laptop , karena lebih praktis. Pada dasarnya citra bergerak  atau  video  merupakan  gabungan  dari beberapa citra diam yang berubah  ubah dengan kecepatan  tertentu,  sehingga  mata  manusia menangkapnya sebagi citra yang bergerak.
Gambar 14 diagram flowchart sistem deteksi
gerak

## 2) Perancangan Sistem Pendeteksian Warna
Perancangan  sistem  pada  penelitian  ini mengunakan  perangkat  lunak  Matlab  7  untuk analisis citra sehingga dapat mendeteksi gerakan objek  yang  berwarna  merah.  Dalam  sistem  ini pertama  –  tama  program  akan  mengambil menginisialisasi webcam pada laptop .  Setelah itu  dilakukan  pemanggilan  terhadap  webcam tersebut dan perintah untuk merekam setiap citra yang ada.
Berdasarkan
gambar 15 diagram flowchart    program  pendeteksi  gerakan  secara keseluruhan  ini  terdiri  dari  beberapa  bagian sebagai berikut :
1. Pengambilan Gambar dari Webcam
2. Pengambilan Informasi Komponen Warna
3. Mengubah Citra RGB menjadi Grayscale
4. Image subtraction
5. Image to Black White ( biner )
6. Black white area open
7. Black white label
Gambar 15 diagram flowchart  program pendeteksi gerakan secara keseluruhan

## IMPLEMENTASI
Tahapan ini dilakukan setelah
perancangan  sistem  selesai  dilakukan  dan selanjutnya  diimplementasikan  pada  bahasa pemrograman yang digunakan. Tujuan implementasi  sistem  adalah  untuk  menerapkan perancangan  yang  telah  dilakukan  terhadap perangkat  lunak  sehingga  nantinya  maksud  dan tujuan  pembangunan  perangkat  lunak  dapat tercapai.
1) Proses Akuisisi Citra
a. Pengaktifan Webcam
b. Pengambilan Gambar
2) Proses Pengolahan Citra
start stop video Pengolahan citra Hasil
Video  adalah  suatu  citra  atau  frame  yang putar secara berurutan dengan kecepatan tertentu sehingga  terlihat  seperti  bergerak.  Maka  dalam sistem  ini  video  akan  diolah  berdasarkan  citra atau  frame  yang  diakuisisi  oleh  sistem  secara berurutan.  Adapun  tahapan  proses  pengolahan citra  yang  harus  dilalui  suatu  citra  berwarna merah  agar  dapat  terdeteksi  oleh  sistem  deteksi gerak  berdasarkan  warna  dapat  dilihat  pada tahapan  proses  pengolahan  citra  pada  sistem deteksi  gerak  berdasarkan  warna  pada  file  citra RGB.  Adapun  pengolahan  yang  harus  dilalui agar  dapat  mendeteksi  objek  berwarna  merah adalah sebagai berikut :
1. Pengambilan Informasi Komponen Warna
Citra inputan yang berupa citra RGB akan diambil  komponen  warna  merahnya  (red), sehingga  menghasilkan  citra  baru  yang  hanya memiliki komponen warna merah saja.
2. Mengubah Citra RGB menjadi Grayscale
Kemudian  masih  dari  citra  inputan  yang berupa  citra  RGB  yang  kemudian  akan  diubah menjadi  citra  grayscale  mengunakan  fungsi RGB to gray yang ada pada matlab 7.
3. Image subtraction
Hasil  dari  langkah  ke  3  atau  citra grayscale akan subtract (dikurangi) dengan hasil dari  langkah  ke  2  yaitu  citra  RGB  yang  telah diambil  komponen  warna  merahnya.  Sehingga akan  menghasilkan  sebuah  citra  yang  memiliki nilai  grayscale  yang  menunjukan  area  berwarna merah  dari  input  citra  RGB.  Pada  langkah  (2) dan  (3)  ini  selanjutnya  dianggap  sebagai  proses image  subtracting.  Source  code  (1)  adalah penggalam kode untuk melakukan proses image subtracting.
Source code (1)
….
diff_im =
imsubtract(data(:,:,1), rgb2gray(data));
……
4. Image to Black White ( biner )
Proses  image  subtracting  sebelumnya memiliki  nilai  grayscale  yang  kemudian  dari
citra  grayscale  ini  kemudian  akan  diubah menjadi  citra  hitam  putih  atau  black  white  atau biner  menggunakan  fungsi  im2bw  pada  matlab 7.

## 5. Black white area open
Citra  biner  dari  hasil  pengkonversian  ke mode  black  and  white    akan  kembali  diproses untuk  mendeteksi  lokasi  yang  dianggap  objek dengan cara menghilangkan piksel – piksel yang berukuran kecil.

## 6. Black white label
Untuk  melabeli  semua  yang  piksel  dari citra  biner  yang  dihasilkan  dari  tahapan  proses sebelumnya.  Pada  proses  ini  memanfaatkan fungsi regionprops untuk memberikan nilai pada area yang telah dideteksi pada proses sebelumnya.
Pada  proses  ini  akan  selanjutnya  akan dimanfaatkan  untuk  mendeteksi  jumlah  objek yang  terdeteksi  dari  hasil  proses  sebelumnya untuk ditampilkan menjadi informasi.
Source code (2)
….
diff_im2 = im2bw(diff_im,0.08);
diff_im3 = bwareaopen(diff_im2,100);
bw = bwlabel(diff_im3, 8);
……
7. Object Counting
Untuk  mengetahui  jumlah  objek  yang terdapat pada gambar yang terdeteksi, implementasi  dari  proses  adalah  memanfaatkan fungsi regionprops dengan melakukan perulangan  jumlah  objek  yang  telah  diketahui.
Source code (3) menunjukkan proses pendeteksian lokasi objek yang telah di deteksi.
Source code (3)
….
hold on
for object = 1:length(stas) bb = stats(object).BoundingBox; bc = stats(object).Centroid;
rectangle('Position',bb,'EdgeColor','r','LineWi dth',2)
plot(bc(1),bc(2), '-m+') a=text(10,430,num2str(length(stats))); %a=text(bc(1)+15,bc(2), strcat('X: ', num2str(round(bc(1))), ' Y: ', num2str(round(bc(2)))));
set(a,  'FontName',  'Arial',  'FontWeight', 'bold', 'FontSize', 30, 'Color', 'red');
%b=strcat('X:  ',  num2str(round(bc(1))),  ' Y: ', num2str(round(bc(2))))
while (k>=90) c=text(20,430,'BERHASIL... o(^^)o'); set(c,  'FontName',  'Arial',  'FontWeight', 'bold', 'FontSize', 15, 'Color', 'yellow');
end
end hold off……

## PENGUJIAN
Proses pengujian suatu program bertujuan untuk  memastikan  bahwa  program  yang  telah dibuat  dapat  di  implementasikan  secara  akurat dan tepat. Sehingga pengguna dapat menggunakan  program  ini  dengan  baik  sesuai dengan fungsi program tersebut dibuat.
Sesuai dengan tujuan dari sistem ini  yaitu menghasilkan  apalikasi  yang  dapat  mendeteksi objek  berwarna  merah  pada  file  video,  maka pengujian  sistem  deteksi  gerak  berdasarkan  file video  menggunakan  video  yang  terekam  secara langsung  menggunakan  kamera webcam yang sudah tersedia atau built in.
Gambar 16 memberikan gambaran bentuk hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  gambar objek dengan komponen warna merah.
Gambar 16 Pengujian deteksi objek warna merah tunggal Pada pengujian dilakukan dengan menggunakan  objek  dengan  warna  merah.  Dan dapat  dideteksi  jumlah  objek  dengan  benar. Seperti  terlihat  pada  gambar  17  dengan menggunakan  objek  jamak,  pengujian  jumlah tetap dapat terhitung dengan benar.
Permasalahan  terjadi  pada  saat  sebuah objek  terbelah  dengan  objek  lain  yang  tidak sewarna,  sehingga  menyebabkan  objek  utama berwarna  merah  menjadi  terpecah  menjadi beberapa  objek,  atau  dikenali  sebagai  bukan objek tunggal seperti terlihat pada gambar 5.5 c, terdapat  objek  yang  seharusnya  bukan  objek yang dimaksudkan.
(a)                              (b)
(c)                              (d)
Gambar 17. Pengujian dengan beberapa objek

## KESIMPULAN
Dari pelaksanaan penelitian dan pengujian yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan yaitu :
1. Penggunaan  cara  image  subtracting  dapat digunakan  untuk  melakukan  pendeteksian objek berdasarkan warna dengan
mengambil  warna  yang  ditentukan  dan dikurangkan dengan warna rerata dari objek asil.
2. Fungsi  regionprop  yang  digunakan  untuk memberikan labe pada objek dari citra yang telah diolah dapat digunakan untuk menghitung  jumlah  objek  yang  dideteksi dengan cara image subtracting.
3. Penggabungan image subtracting dan fungsi  region  props    dapat  memberikan hasil  baik  untuk  menghitung  pengenalan sebuah objek berdasarkan warna.
4. Kendala  yang  terjadi  adalah  jika  sebuah objek  utuh  kemudian  terhalang  oleh  objek lain yang tidak sewarna akan menghasilkan objek dikenali sebagai objek jamak.

## SARAN
1. Warna  objek  yang  dapat  dikenali  adalah warna  objek  yang  merpakan  warna  pokok, sehingga dipandang perlu untuk dikembangkan untuk melakukan
penambahan  utilitas  pengenalan  dengan menggunakan warna campuran.
2. Pengembangan  lebih  lanjut  diharapkan model  penggabungan  ini  dikembangkan dengan  menambahkan  model  pendeteksian objek  secara  utuh  dan  bukan  objek  lain yang sebenarnya bukan dianggap objek.
3. Penelitian  ini  tidak  termasuk  digunakan pengenalan  objek  dengan  menggunakan dasar  bentuk,  sehingga  juga  dipandang perlu  untuk  dilakukan  penelitian  dan percobaan lebih lanjut dengan menambahkan  fungsi  pengenalan  bentuk objek untuk dapat lebih spesifik pengenalan objek.

## DAFTAR PUSTAKA
Castleman K.R. (1996). Digital image processing. New Jersey : Prentice Hall.
Catur,  Ibnu  Mustofa.  (2008)  Monitoring Gerakan  pada  Ruangan  Menggunakan Webcam  dan  Motor  Stepper, Skripsi , Jurusan  Teknik  Informatika  Fakultas  Sains Dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri Malang, Malang
Mahanani,  Putri  R.  (2010)  Tracking  Obyek Menggunakan Metode Counterpropagation, Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, Surabaya
Munir,  R.  (n.d.).  Pengolahan  Citra  Dijital. http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.mun ir/Buku/Pengolahan%20Citra%20Digital/B ab-2_Pembentukan%20Citra.pdf.  Diakses tanggal 28 Januari 2013.
Munir,  R.  (n.d.).  Pengolahan  Citra  Dijital. http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.mun ir/Buku/Pengolahan%20Citra%20Digital/B ab-4_Operasi- operasi%20Dasar%20Pengolahan%20Citra %20Dijital.pdf.  Diakses  tanggal  28  Januari 2013.
Pressman,  Roger  S.(2002)  Rekayasa  Perangkat
Lunak  :  Pendekatan  Praktisi  (Buku  1), Andi,Yogyakarta Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital,Andi, Yogyakarta Sudirman, (2010). Pengolahan Citra. http://sorisoga.blogspot.com/2010/10/pengo lahan-citra_20.html
Winarno. E. (n.d.). Blognya Edy Winarno | Blog pribadi  dan  seputar  dunia  Informatika .
Diakses 13 Maret 2013, dari http://edywinarnosemarang.wordpress.com/ materi-kuliah
Wijaya,  Marvin  CH  &  Agus  Prijono,  (2007)
Pengolahan  Citra  Digital  Menggunakan Matlab. Penerbit : Infomatika, Bandung
Yoga,  Benedictus  Budi  Putranto,  Widi  Hapsari dan  Katon  Wijana.  (2010).  Segmentasi Warna  Citra  Dengan  Detekdi  Warna  HSV Untuk  Mendeteksi  Objek,  Universitas
Kristen Duta Wacana Yogyakarta, Yogyakarta