Deteksi, Pelacakan Dan Jumlah Kendaraan Dengan Moving Average Subtraction Dan Hungarian

## DETEKSI, PELACAKAN DAN JUMLAH KENDARAAN DENGAN MOVING AVERAGE SUBTRACTION DAN HUNGARIAN
Amran Swandy Simamora 1) , Imelda Imelda 2)
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur 1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5853752 E-mail : amransimamora540@gmail.com 1) , imelda@budiluhur.ac.id 2)

## ABSTRAK
Selama  ini  Dinas  Perhubungan  melakukan  perhitungan  kendaraan  dengan  cara  manual.  Caranya  dengan menugaskan petugas mengamati dan menghitung kendaraan yang melintas. Namun hasilnya masih banyak  human error. Selain itu Dinas Perhubungan  juga menggunakan alat detector untuk perhitungan kendaraan. Alat tersebut sudah membantu Dinas Perhubungan untuk me-monitoring keadaan jalur lalu lintas. Namun harga  alat detector itu mahal  sehingga  Dinas  Perhubungan  masih  menggunakan  cara  manual.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  deteksi, pelacakan   dan perhitungan kendaraan secara otomatis. Proses deteksi  kendaraan menggunakan dua tahap, yaitu tahap  pelatihan  (training)  dan  pengujian.  Tahap  pelatihan  (training)  terdiri  dari  pra  pemrosesan,  segmentasi dengan moving average, dan ekstraksi ciri.Tahap pengujian terdiri dari pra pemrosesan, segmentasi, ekstraksi ciri, feature  matching.  Setelah  itu  lanjut  ke  tahap  pelacakan  (tracking)  dengan  algoritma  hungarian  dan  perhitungan kendaraaan. Keistimewaan penelitian ini adalah deteksi kendaraannya  menggunakan moving average subtraction, morphological  operation,  shadow  removal,  dan  pada  pelacakan  dan  perhitungan  kendaraan  menggunakan algoritma Hungarian. Akurasi tertinggi diperoleh pada kendaraan panjang yaitu 77%.
Kata  kunci  : CCTV,  Background  Subtraction,  Moving  Average  Subtraction,  Morphological  Operation,  Shadow Removal, Algoritme Hungarian.

## 1. PENDAHULUAN
Selama ini Dinas Perhubungan melakukan perhitungan  kendaraan  dengan  cara  menual.  Cara manual  ltersebut  dilakukan  dengan  cara  menugaskan petugas mengamati kendaraan yang melintas. Dengan cara  tersebut  mengakibatkan  terjadinya human  error sehingga tidak menghasilkan perhitungan yang tepat. Selain  menghitung  manual,  Dinas  Perhubungan  juga menggunakan  alat detector untuk  menghitung kendaraan  yang  melintas  di  jalan  raya.  Penggunaan alat  ini    sudah  memudahkan  proses  perhitungan dibandingkan  dengan  menghitung  secara  manual yang  membutuhkan  tenaga  kerja  yang  banyak. Namun menggunakan  alat detector tersebut membutuhkan biaya yang sangat besar. Sehingga alat detector tersebut jarang digunakan. Proses perhitungan  dilakukan  untuk  analisa  pemberian  atau pembagian  waktu  lampu  lalu  lintas  pada  setiap  jalur lalu lintas DKI Jakarta. Penelitian [1] telah membahas Implementasi image  subtraction dan  metode regionprops untuk mendeteksi jumlah objek berwarna RGB  pada  file  video.  Hasil  yang  didapat  dari pengimplementasian  cara  image  subtraction  dan pemanfaatan  fungsi regionprops sampai  hasil  yang
dicapai menunjukkan bahwa objek dengan kandungan warna  pokok  dapat  terdeteksi  jumlahnya.  Penelitian [8]  telah  membahas  b ackground  subtraction yang digunakan  untuk  mendeteksi  gerakan  objek. Background subtraction dapat menghitung kendaraan lalu lintas berdasarkan jenis kendaraan yang melintas di ruas  jalan.  Akurasi perhitungan kendaraan sebesar 90%. Kekurangannya adalah siang hari menimbulkan pantulan  cahaya  yang  tinggi  sehingga  sistem mendeteksi  tidak  optimal.  Penelitian  [5] Shadow removal digunakan  untuk  menghilangkan  bayangan. Keteguhan  warna  di  eksplorasi  menghilankan  warna sebenarnya.  Kekurangannya  gambar  tidak  bisa  di anggap  sebagai  gambar  abu-abu.  Dari  beberapa penelitian  terdahulu  belum  ada  penelitian  yang membahas  tentang  deteksi,  pelacakan  dan  jumlah kendaraan dengan metode Moving Average Subtraction dan  algoritme Hungarian yang  dapat bermanfaat untuk analytic lalu lintas. Oleh karena itu keistimewahan  dari  penelitian  ini  adalah  dapat melakukan  deteksi,  pelacakan  dan  perhitungan kendaraan  untuk  melakukan  analytic  lalu  lintas menggunakan  metode moving  average  subtraction dan algoritme Hungarian .
Deteksi, Pelacakan Dan Jumlah Kendaraan Dengan Moving Average Subtraction Dan Hungarian
2. DETEKSI KENDARAAN DENGAN MOVING AVERAGE SUBTRACTION ,  PELACAKAN  DAN PERHITUNGAN KENDARAAN

## DENGAN ALGORITME HUNGARIAN
Deteksi  dan  perhitungan  kendaraaan  secara  otomatis menjadi  salah  satu  solusi  yang  penting  untuk membantu  para  petugas  Dinas  Perhubungan  dalam melakukan  perhitungan  kendaraan  di  lintasan  lalu lintas. Oleh karena itu dilakukan penelitian mengenai pendeteksian dan perhitungan kendaraan dari sumber video.  Data  tersebut  akan  diperoleh  dari  kamera CCTV  yang  terpasang  di  persimpangan  setiap  jalan yang ada di DKI Jakarta. Gambar ilustrasi data  input dapat ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Iustrasi Data Input
Adapun  aplikasi  deteksi  dan  penghitung  kendaraan secara otomatis pada program yang penulis akan buat memiliki  proses-proses  secara  garis  besar  sebagai berikut.  Gambar  Alur  proses  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Gambar 2 Alur Proses
2.1. Tahap Pelatihan ( Training )
Pada tahap pelatihan  ini  berguna untuk mendapatkan hasil  gambar  dari  suatu  video.  Tahap  pelatihan  ini terdiri dari pra pemrosesan, segmentasi, dan ekstraksi ciri.
2.1.1. Pra Pemrosesan
Pra  pemrosesan  ini  berguna  untuk  normalisasi  frame rate, frame pada setiap video akan disamakan menjadi 30  fps.  Normalisasi  video  menggunakan software handbrike .
2.1.2. Segmentasi
Segmentasi  ini  berguna  untuk  melakukan  partisipasi citra  menjadi  wilayah-wilayah  objek  [9].  Tahap segmentasi  merupakan  proses  yang  cukup  penting dalam  suatu  sistem  pengenalan  untuk  mengenali karakter yang terdapat pada suatu citra di dalam video digital . Tahap Segmentasi terdiri dari moving average subtraction,  morphological  operation,  shadow removal
2.1.2.1. Moving Average Subtraction Moving  Average  Subtraction adalah  metode
pengurangan template ,  dimana template terpisah dibuat untuk setiap kejadian artefak. Moving average memiliki  waktu  pemutakhiran  latar  belakang  yang tepat dan panjang pergerakan yang tepat dapat dipilih dengan  eksperimen  sedemikian  rupa  sehingga  benda yang  bergerak dapat di deteksi dalam performa  yang baik.  Latar  belakang  akan  memperbaharui  benda dengan  tepat  dan  segera  mendeteksi  benda  bergerak dengan  akurasi  yang  baik  [2].  Gambar Moving Average Subtraction dapat ditunjukkan pada Gambar
3
Gambar 3 Moving Average Subtraction
2.1.2.2 . Morphological Operation Dalam  pemrosesan  citra  hasil  yang  diharapkan diperoleh berdasarkan  bentuk atau struktur citra asal. Lebih  lanjut  dikatakan  bahwa  morfologi  senantiasa
Deteksi, Pelacakan Dan Jumlah Kendaraan Dengan Moving Average Subtraction Dan Hungarian
berkaitan dengan proses ketetanggan,  yang terbentuk dari  blok  nilai  biner,  satu  dan  nol.  Lebih  lanjut  lagi, proses  morfologi  suatu  citra  merupakan  kumpulan operasi  nonlinier  yang  berkaitan  dengan  bentuk  atau morfologi  dalam  suatu  citra  [3].  Hasil  operasi morfologi dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan  dengan  analisa  lebih  lanjut.  Ada  dua operator  morfologi  operasi  dasar  yaitu  dilasi  dan erosi. 2.1.2.2.1 . Erosi Proses erosi sama seperti pelebaran, namun pikselnya diubah  menjadi  putih  bukan  hitam.  Itu  dua  input utama untuk operator erosi adalah gambar yang akan ditipiskan  dan  satu  set  titik  koordinat  yang  dikenal sebagai elemen penataan yang mendefenisikan kernel [4].  Persamaan  erosi  dapat  ditunjukkan  pada Persamaan 1.
(1)
Variabel  A  adalah  gambar  A,  variabel  B  adalah elemen  penataan  B, menyatakan  bahwa  A adalah  erosi  dari  B  dan
menyatakan  bahwa komplement dari A. 2.1.2.2.2. Dilasi
Proses  elemen  penataan  B  pada  gambar  A  dan memindahkannya  melintasi  dengan  cara  seperti konvolusi  (dilibatkan  dalam  operasi  ketetanggaan piksel)  didefinisikan  sebagai  operasi  pelebaran.  Dua input utama untuk operator pelebaran  adalah gambar yang akan dilebarkan dan satu set titik koordinat yang dikenal  sebagai  elemen  penataan  yang  juga  di defenisikan sebagai kernel [4]. Persamaan dilasi dapat ditunjukkan pada Persamaan 2.
(2)
Variabel  A  adalah  gambar  A,  variabel  B  adalah elemen penataan B, menyatakan bahwa refleksi dari  penataan  B.  Gambar morphological  operation
dapat ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4 Morphological Operation 2.1.2.2.3 . Shadow removal Shadow  removal adalah  mengubah  kondisi  iluminasi tidak  standar  menjadi  standar  dan  menentukan  nilai abu-abu  dalan  standar.  Jadi  kuncinya  adalah memperkirankan kondisi sumber cahaya standar.
(3) Dimana e adalah nilai sumber cahaya dari satu scene saat  ini,  f  adalah  nilai  abu-abu  dari  masing-masing band gamar, dan k adalah faktor skala. Dan p adalah parameter  eksponensial  dari  norma,  itu  bisa  menjadi bilangan  bulat.  P  menentukan  berat  setiap  nilai  abu- abu pada sumber cahaya yang diperkirakan. Semakin banyak  efek  dari  piksel  kecerahaan  tinggi.  Nilai  p yang  lebih  kecil,  bobot  piksel  kecerahaan  berbeda lebih  besar  [5].  Gambar shadow  removal dapat ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Shadow removal 2.1.3. Ekstraksi Ciri Ekstraksi  ciri  berguna  untuk  mengukur  besaran kwantitatif  ciri  di  setiap  piksel  dari  sebuah  citra  [2]. Pada penelitian ini menggunakan ektraksi ciri tekstur dan  ekstraksi  ciri  bentuk.  Ekstraksi  ciri  tekstur merupakan  informasi  berupa  susunan  struktur permukaan  suatu  gambar.  Citra  warna  dirubah
Deteksi, Pelacakan Dan Jumlah Kendaraan Dengan Moving Average Subtraction Dan Hungarian
menjadi  citra grayscale dan  masing-masing nilai  dari RGB  citra  dirubah  menjadi  abu-abu  dengan menggunakan rumus dari persamaan 3:
Keabuan = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B  (3)
Ekstraksi ciri bentuk adalah  menemukan bagian pada citra  yang  mengalami  perubahan  intensitas  secara drastis  [11].  Ekstraksi  ciri  bentuk  dikategorikan bergantung  pada  teknik  yang  digunakan.  Katergori tersebut  adalah  berdasarkan  batas  ( boundary ). Berdasarkan  batas  ( boundary )  menggambarkan bentuk  daerah  dengan  menggunakan  karakteristik ekxternal,  contohnya  adalah  piksel  sepajang  batas objek  [12].    Tahap  ekstraksi  ciri  adalah  tahap  untuk mengurangi  dimensi  hiperspektral  untuk  menjaga variabel-variabel  yang  digunakan  untuk  proses perhitungan kendaraan.
Ciri-ciri  objek  meliputi: width_frame  (WF), heigth_frame (HF), width_ Contour (WC), hight_Contour  (HC),  xContour  (XC),  yContour(YC), sensorwidth (SW), areaBoundary,
HeightInFullFrame(HIF),    HeigthSurplus  (HS), y1Vehicle  (Y1),  y2Vehicle  (Y2),  AspectRatioHeight (ARH),  LengthVehicle,  maxLengthLV . Sensorwidth (SW)  sama  dengan  istilah  boundary. AreaBoundary adalah  area  batas  dapat  ditunjukkan  pada  persamaan (4). HeightInFullFrame(HIF) berguna untuk mengetahui  tinggi  dalam  frame  penuh.  HIF  dapat  di tunjukkan  pada  persamaan  (5). HeigthSurplus (HS) dapat  ditunjukkan  pada  persamaan  (6), y1Vehicle (Y1)  dimana  ukuran  veritikal  y1  pada  objek  yang terdeteksi  dapat  ditunjukkan  pada  persamaan  (7), y2Vehicle (Y2)  dimana  ukuran  veritikal  y2  pada objek  yang  terdeteksi  dapat    ditujukkan  pada persamaan  (8). AspectRatioHeight (ARH)  adalah aspek rasio dari  lebar dan tinggi objek deteksi. ARH dapat ditunjukkan pada persamaan (9).
LengthVehicle
adalah
panjang kendaraan. MaxLengthLV adalah  maksimal  panjang  kendaraan.
VehilceDetection merupakan variabel yang menampung jumlah kendaraan.
areaBoundary = WC * HC (4) HeigthInFullFrame = (WF * 2.0) / 3 (5) HeigthSurplus = (HIF – HF) / 2 (6) y1Vehicle = (HF + HS) – (YC+HC) (7) y2Vehicle = (HF+HS) – YC (8)
AspectRatioHeigth = (SW / WF ) * HIF
(9)
Algoritme  1  digunakan  untuk  menentukan kendaraan  panjang  dan  sedang.  Jika  LengthVehicle lebih  kecil  sama  dengan  maxLengthLV  maka VehicleDetection  sama  dengan  LV  (Kendaraan Sedang). Jika LengthVehicle lebih besar sama dengan maxLengthLV  maka  VehicleDetection  sama  dengan HV (Kendaraan panjang).
Algoritme 1 Deteksi Kendaraan if LengthVehicle <= maxLengthLV: VehicleDetection = "LV" color = colorLV else: VehicleDetection = "HV" color = colorHV
2.2. Tahap Pengujian
Tahap  pengujian  dilakukan  untuk  menguji  hasil gambar  dari  tahap  pelatihan.  Tahap  pengujian  terdiri dari  pra  pemrosesan,  segmentasi  dan  ekstraksi  ciri. Pada tahap pengujian digunakan 36 kendaraan sedang dan  4  untuk  kendaraan  panjang.  Gambar  kendaraan sedang  dan  kendaraan  panjang  dapat  ditunjukkan pada Gambar 6 dan 7.
Gambar 6  Kendaraan Sedang Gambar 7 Kendaraan Panjang
Deteksi, Pelacakan Dan Jumlah Kendaraan Dengan Moving Average Subtraction Dan Hungarian
2.2.1. Pra Pemrosesan Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  sama  dengan tahap pra pemrosesan yang ada pada tahap pelatihan
2.2.2. Segmetasi
Pada tahap segmentasi ini proses yang dilakukan pada tahap  ini  sama  dengan  tahap  segmentasi  yang  ada pada tahap Pelatihan [9]. Tahap segmentasi ini terdiri dari moving  average  subtraction,  morphological operation, shadow removal . 2.2.2.1. Moving average subtraction Moving  average  subtraction adalah metode pengurangan template ,  dimana template terpisah dibuat untuk setiap kejadian artefak. Moving average memiliki  waktu  pemutakhiran  latar  belakang  yang tepat dan panjang pergerakan yang tepat dapat dipilih dengan  eksperimen  sedemikian  rupa  sehingga  benda yang  bergerak dapat di deteksi dalam performa  yang baik.  Latar  belakang  akan  memperbaharui  benda dengan  tepat  dan  segera  mendeteksi  benda  bergerak dengan  akurasi  yang  baik  [2].  Gambar Moving Average Subtraction dapat di tunjukkan pada Gambar 3. 2.2.2.2. Morphological operation
Dalam  pemrosesan  citra  hasil  yang  diharapkan diperoleh berdasarkan  bentuk atau struktur citra asal. Lebih  lanjut  dikatakan  bahwa  morfologi  senantiasa berkaitan dengan proses ketetanggan,  yang terbentuk dari  blok  nilai  biner,  satu  dan  nol.  Lebih  lanjut  lagi, proses  morfologi  suatu  citra  merupakan  kumpulan operasi  nonlinier  yang  berkaitan  dengan  bentuk  atau morfologi  dalam  suatu  citra  [3].  Hasil  operasi morfologi dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan  dengan  analisa  lebih  lanjut.  Ada  dua operator  morfologi  operasi  dasar  yaitu  dilasi  dan erosi.
2.2.2.2.1. Erosi Proses erosi sama seperti pelebaran, namun pikselnya diubah  menjadi  putih  bukan  hitam.  Itu  dua  input utama untuk operator erosi adalah gambar yang akan ditipiskan  dan  satu  set  titik  koordinat  yang  dikenal sebagai elemen penataan yang mendefenisikan kernel [4].  Persamaan  Erosi  dapat  ditujukkan  pada Persamaan 1.
2.2.2.2.2. Dilasi
Proses  elemen  penataan  B  pada  gambar  A  dan memindahkannya  melintasi  dengan  cara  seperti konvolusi  (dilibatkan  dalam  operasi  ketetanggaan piksel)  didefinisikan  sebagai  operasi  pelebaran.  Dua input utama untuk operator pelebaran adalah gambar yang akan dilebarkan dan satu set titik koordinat yang dikenal  sebagai  elemen  penataan  yang  juga  di defenisikan  sebagai  kernel  [4].  Persamaan  Dilasi dapat  ditujukkan  pada  Persamaan  2.  Gambar Morphological  Operation dapat  ditunjukan  pada Gambar 4. 2.2.2.2.3. Shadow removal Shadow  removal adalah  mengubah  kondisi  iluminasi tidak  standar  menjadi  standar  dan  menentukan  nilai abu-abu  dalan  standar.  Jadi  kuncinya  adalah memperkirankan  kondisi  sumber  cahaya  standar[5]. Persamaan Shadow  removal dapat  ditunjukkan  pada Persamaan  3  dan  gambar  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 5.
2.2.3. Ekstrasi Ciri
Pada tahap ekstraksi ciri sama dengan tahap ekstraksi ciri pada tahap pelatihan.
2.3. Feature Matching Pada  tahap Feature  Matching berguna  untuk mencocokan hasil gambar dari tahap pelatihan dengan tahap pengujian.
2.4. Pelacakan ( Tracking ) Pada  tahap  Pelacakan  ( Tracking )  kendaraan ditentukan  di  daerah  yang  di  tentukan.  Pelacakan menggunakan algoritme hungarian. 2.4.1. Algoritme hungarian Algoritme Hungarian merupakan  algoritma  untuk memecahkan  masalah  penugasan  yang  didasarkan pada karya D. Konig dan J. Egervary [6].
2.4.2. Hitung Kendaraan
Pada tahap hitung kendaraan dilakukan setelah tahap pelatihan  ( Training ),  tahap  pengujian, feature matching dan pelacakan. Hitung kendaraan dilakukan dengan  cara  deteksi  kendaraan  dari  ROI  ( Region  of Interest ). Dari garis awal di deteksi dan di garis akhir di lakukan perhitungan kendaraan.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Implementasi
Agar  deteksi,  pelacakan  dan  perhitungan  kendaraan ini  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai  yang diharapkan  maka  spesifikasi  perangkat  keras ( hardware )  dan  perangkat  lunak  ( software )  yang  di pakai untuk implementasi ini juga harus mendukung.
Deteksi, Pelacakan Dan Jumlah Kendaraan Dengan Moving Average Subtraction Dan Hungarian

## 3.2. Tampilan Layar
3.2.1. Halaman Awal Aplikasi Pada  groupbox  Input  video  terdapat chose file untuk video  masukkan,  mode  video  terdapat checkbox tampikan boundary ,  tampilkan  ROI  dan  tampilkan shadow  removal .  Pada background  subtraction terdapat moving  average  subtraction .  Data  input kamera  terdapat  ketinggian  kamera,  sudut  kamera  , FPS,  dan  fokus  yang  dinput  manual.  Pada  dimensi kendaraan  di  input  berdasarkan  Undang-Undang Republik Indonesia  nomor 22 tahun 2009 [10]  untuk kendaraan  sedang  dimensi  kendaraan  adalah  tinggi 1,3  m,  lebar  2,1  m,  panjang  5,8  m  dan  untuk kendaraan  panjang  dimensinya  adalah  tinggi  4,1  m, lebar  2,6  m,  panjang  12,1  m.  Dan  ROI  dinput  oleh user  berdasarkan  video  yang  akan  di  jalankan. Gambar  halaman  awal  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 8.
Gambar 8 Halaman Awal
3.2.2. Halaman Proses
Pada  halaman  proses  dimana  proses  deteksi  dan perhitungan  kendaraan  dilakukan.  Gambar  halaman proses dapat ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9 Halaman Awal

## 3.3. Tabel Pengujian
Pengujian  ini  berguna  untuk  mendapatkan  hasil perhitungan  kendaraan.  Pengujian  ini  menggunakan
Confusion  Matrik [7].  Tabel  hasil  pengujian  dapat ditunjukkan padaTabel 1.
(10)
1) True  Positive (TP)  =  sebuah  kendaraan terdeteksi  di  kondisi  nyata  dan  dinyatakan sebagai kendaraan di aplikasi.
2) False  Positive (FP)  =  tidak  ada  kendaraan terdeteksi  dalam  kondisi  nyata  namun  nyatakan kendaraan di aplikasi.
3) True  Negative (TN)  =  tidak  ada  kendaraan terdeteksi  dalam  kondisi  nyata  dan  bukan  pada aplikasi.
4) False  Negative (FN)  =  kendaraan  terdeteksi  di kondisi nyata namun tidak dinyatakan kendaraan pada aplikasi.
Tabel 1  Hasil Akurasi Nama Video Layur    Kebopala Pejaten Kendaraan Sedang TN 0 0 0 TP 23 41 4 FN 13 18 21 FP 0 0 0 Akurasi 63% 69% 19% Kendaraan Panjang TN 0 0 0 TP 6 7 4 FN 3 2 3 FP 0 0 0 Akurasi 66% 77% 57% Pada  pengujian  ini  menggunakan  contoh  video layur.avi
Akurasi Kendaraan Sedang pada Layur
Akurasi Kendaraan Panjang pada Layur

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  pada  deteksi kendaraan menggunakan Moving Average
Subtraction ,  pelacakan  dan  perhitungan  kendaran menggunakan  algoritme Hungarian dapat  diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
Deteksi, Pelacakan Dan Jumlah Kendaraan Dengan Moving Average Subtraction Dan Hungarian
a. Dalam  pendeteksian  objek  menggunakan  metode Moving  Average  Subtraction sehingga  dapat mendeteksi  kendaraan  secara  cepat.  Dan menggunakan  morphological  operatioan  untuk mengumpulkan  operasi  nonlinier  yang  berkaitan dengan  bentuk  atau  morfologi  suatu  citra.  Dan menggunakan
shadow removal untuk penghilangan bayangan.
b. Untuk  pelacakan  dan  perhitungan  kendaraan menggunakan  algoritme Hungarian .  Algoritme Hungarian
merupakan algoritme untuk memecahkan masalah penugasan.
c. Dalam  penelitian  ini  diperoleh  tingkat  akurasi yaitu sebesar 77%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ardhianto,  E.  and  Hadikurniawati,  W.  (2013)
‘Implementasi  Metode  Image  Subtracting  dan Metode  Regionprops  untuk  Mendeteksi  Jumlah Objek  Berwarna  RGB  pada  F ile  Video’, Jurnal Teknologi  Informasi  DINAMIK ,  18(2),  pp.  91 – 100. [2]  Sun,  L.,  Ahlfors,  S.  P.  and  Hinrichs,  H.  (2016) ‘Removing Cardiac Artefacts in Magnetoencephalography with Resampled Moving Average Subtraction’, Brain Topography .  Springer  US,  29(6),  pp.  783 – 790. doi: 10.1007/s10548-016-0513-3.
[3] Hidayati, Q. (2017) ‘Kendali Lampu Lalu Lintas dengan Deteksi Kendaraan Menggunakan
Metode Blob Detection’, 6(2).
[4]  Raid,  A.  M. et  al. (2014)  ‘Image  Restoration Based on Morphological Operations’, International  Journal  of  Computer  Science, Engineering and Information Technology (IJCSEIT) , 4(3), pp. 9 – 21. doi: 10.5121/ijcseit.2014.4302.
[5] Ye,  Q.,  Xie,  H.  and  Xu,  Q.  (2012)  ‘Removing Shadows  From  High-resolutiion  Urban  Aerial
Images  Based  On  Color  Constancy ’, ISPRS Congress , XXXIX-B3(September), pp. 525 – 530.
[6]  Yulistiana,  M.,  Chaerani,  D.  and  Lesmana,  E. (2015)  ‘Penerapan  Metode  Hungarian  dalam Penentuan  Penjadwalan  Matakuliah  Optimal  ( Studi Kasus : Departemen Matematika Universitas  Padjadjaran  Semester  Ganjil  2013-
2014 )’, 11(1), pp. 45– 64.
[7] Sundoro,  H.  S.  and  Harjoko,  A. (2016)  ‘Vehicle counting  and  vehicle  speed  measurement  based on video processing’, Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 84(2), pp. 233 – 241.
[8]  Dewantoro,  A.  K. et  al. (2015)  ‘ Simulasi  Dan Analisis  Sistem  Penghitung  Kepadatan  Lalu Lintas  Dan  Klasifikasi  Kendaraan  Berbasis Webcam Dengan Metode Background Subtraction ’, 2(2), pp. 2833– 2840.
[9] Ikhsanuddin,  R.  M.  (2014)  ‘Identifikasi  Citra Pada  Plat  Nomor  Kendaraan  Mobil  Pribadi Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor’,  pp.
1 – 7.
[10]  Undan-undang  Republik  Indonesia  nomor  22 Tahun  2009  Tentang  Lalu  Lintas  dan  Angkutan Jalan.
[11] Rai, I. G. et al. (2017) ‘Ekstraksi Fitur Wa rna , Tekstur  dan  Bentuk  untuk  Clustered-Based Retrieval of Images ( CLUE )’, 16(April).
[12] Agung,  I.  G.  R.  (2016)  ‘Ekstraksi  Warna, Tekstur, Dan Bentuk Untuk Image Retrieval’,
Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia 2016 , (2302 – 3805), p. 4.3-1-4.3-
6.