ISSN(p): 2338-8323 | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 2 | Halaman 362 - 372
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.362

## Analisis Perbandingan Kinerja Metode

## Superpixel dan Gradien berbasis Edge Detector pada Pendeteksian Objek Bergerak

## MUHAMMAD KHAERUL NAIM MURSALIM, IHSAN VERDIAN
Program Studi Teknik Telekomunikasi Universitas Universal Email: muh.khaerul.naim@gmail.com
Received 12 Desember 2019 | Revised 7 Februari 2020 | Accepted 4 Maret 2020

## ABSTRAK
Salah  satu  bagian  dalam  algoritma  pemrosesan  citra  adalah  proses  segmentasi yang  menjadi  tahap  pra-pemrosesan  untuk  ekstraksi  fitur  objek.  Superpixel menjadi  salah  satu  solusi  pada  proses  segmentasi  dengan  mendefenisikan kumpulan  piksel  yang  mempunyai  kesamaan  karekterisitik  sehingga  membawa banyak informasi mengenai fitur objek. Adapun tantangan yang dihadapi dalam mendeteksi  objek  bergerak  adalah  ketidakmampuan  untuk  memisahkan  objek bergerak  dari  background  objek.  Sehingga,  pada  citra  yang  dideteksi  akan dikelilingi oleh wilayah yang terdapat derau. Pada penelitian ini, diusulkan metode superpixel  berbasis  deteksi  tepi  untuk  mendeteksi  objek  bergerak.  Selanjutnya, kinerja metode superpixel diuji dengan membandingkan dengan metode deteksi tepi yang berbasis gradient. Hasilnya menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu  meminimalisir  derau  lebih  baik  dan  hasil  perhitungan  MSE,  RMSE,  dan PSNR hanya berbeda 0.06% dan 0.1% dari metode Sobel dan Prewitt.
Kata kunci : Deteksi tepi, Objek bergerak, Proses Segmentasi, Superpixel

## ABSTRACT
One part of the image processing is the segmentation which becomes the pre- processing  stage  for  feature  extraction.  Superpixel  becomes  solutions  in  the segmentation  process  by  defining  a  collection  of  pixels  that  have  the  same characteristics  ang  bringing  the    information  about  the  object's  features.  The challenge  faced  in  detecting  moving objects  is the  inability  to  separate moving objects from the object's background. Thus, the detected image will be surrounded by an area with noise. In this study, a superpixel-based edge detection method is proposed  to  detect  moving  objects.  Furthermore,  the  performance  of  the superpixel method is tested by comparing it to the gradient-based edge detection method. The  results show  that the  proposed  method  is  able  to  minimize  noise better and the results of MSE, RMSE, and PSNR calculations differ only 0.06% and 0.1% from the Sobel and Prewitt methods.
Keywords : Edge detection, Moving objects, Segmentation, Superpixels

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu bagian penting dalam metode pemrosesan citra adalah segmentasi gambar yang menjadi  tahap pre-processing  untuk  ekstraksi  fitur  objek  dalam  citra  yang  diamati (Chandwadkar,  dkk,  2013 ).  Segmentasi  citra  melibatkan  proses  pemisahan  citra  digital menjadi beberapa kelompok piksel. Salah satu cara untuk mensegmentasi kelompok-kelompok piksel  adalah  metode superpixel.  Superpixel  dapat  didefinisikan  sebagai  sekelompok  piksel yang memiliki karakteristik umum (seperti intensitas piksel, tekstur, warna, tingkat kecerahan, dll). Superpixels  menjadi  berguna  dalam  algoritma  pemrosesan  citra  seperti  pelabelan semantik, deteksi objek dan pelacakan. Hal ini disebabkan karena superpixel membawa lebih banyak  informasi  daripada  piksel  dan  mampu  mengurangi  kompleksitas  pada  proses komputasi yang dilakukan (Zhang, dkk, 2019).
Penelitian  mengenai  metode superpixel  telah  banyak  dilakukan  selama  beberapa  tahun terakhir.  Metode superpixel  yang  efektif  harus  memenuhi  beberapa  karakteristik  seperti compactness, batas tiap superpixel yang jelas, kompleksitas komputasi, dan jumlah superpixel yang dapat dikendalikan (Wu, dkk, 2018) . Beberapa penelitian mengenai metode superpixel memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Simple linear iterative clustering (SLIC) adalah metode  berbasis  pengelompokan  piksel  yang  paling  umum  digunakan.  Metode  ini memanfaatkan K-means  lokal  untuk  mengelompokkan  piksel  berdasarkan  warna  dan  jarak spasialnya (Radhakrishna,  dkk,  2012). Metode  berbasis  pengelompokan  piksel  lainnya yang  terkenal  yaitu Linear  spectral  clustering  (LSC)  ( Zhengqin  &  Jiansheng,  2015) . Berbeda dengan ruang lima-dimensional yang digunakan dalam metode SLIC, pada metode LSC memenfaatkan ruang Sepuluh-dimensional untuk mendapatkan tingkat penentuan batas anatara superpixel  yang  lebih  baik  dari  SLIC.  Pada  penelitian  selanjutnya,  peneliti meningkatkan  kemampuan  metode  SLIC  dengan  menghilangkan  proses  iterasi,  sehingga metode  ini  memiliki  efisiensi  komputasi  dan  memori  yang  lebih  tinggi.  Metode  ini  disebut Simple noniterative clustering (SNIC) (Radhakrishna & Sabine , 2017) .
Pada Penelitian ini, mengacu pada konsep superpixel, yang merupakan serangkaian wilayah terdiri dari kumpulan piksel dengan posisi yang berdekatan dan fitur warna, kecerahan dan tekstur yang identik (Xiaofeng & Jitendra, 2003). Sehingga, wilayah superpixel ini dapat menyimpan  informasi  yang  efektif  seperti  informasi  batas  objek  dalam  citra.  Hal  ini dimanfaatkan untuk mendeteksi tepi objek citra dengan mendeteksi tepi objek pada setiap wilayah superpixel.  Deteksi  tepi  telah  banyak  digunakan  sebagai  hasil  dari  fitur  yang diekstraksi (misalnya, garis, kurva dan sudut) dalam segmentasi gambar untuk aplikasi seperti deteksi objek, pengenalan objek, pengambilan video, dan peningkatan kualitas citra. Tujuan deteksi tepi adalah untuk menentukan tiap piksel dalam gambar yang berkorelasi dengan tepi objek  yang  diamati  dalam  citra.  Tepi  pada  citra  berhubungan  dengan  kontur  yang  tingkat kecerahan pixelnya berubah secara drastis. Sebagai bagian dari pemrosesan citra, tepi objek sering  didefinisikan  sebagai  salah  satu  kelas  singularitas  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi objek secara keseluruhan.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggunakan metode superpixel untuk mendeteksi objek bergerak dengan memanfaatkan fitur tepi objek bergerak tersebut. Pendeteksian objek, khususnya  pada  objek  bergerak  memiliki  beberapa  tantangan  yang  dihadapi  seperti pergerakan objek, jenis objek, jenis lingkungan, pencahayaan, dan jenis kamera (Mursalim, 2018). Salah satu tantangan yang menjadi perhatian pada penelitian ini adalah pergerakan objek. Hal ini disebabkan karena pergerakan objek berisi banyak informasi tentang piksel untuk mendeteksi  objek  bergerak  yang  memiliki  peran  penting  sebagai  deskriptor  objek  citra. Namun, pergerakan objek ini juga menimbulkan masalah lain yaitu ketidakmampuan untuk
memisahkan  objek  bergerak  dari background  yang  ikut  bergerak.  Jadi,  pada  citra  yang terdapat objek bergerak akan dikelilingi oleh wilayah yang berisi derau. Salah satu keuntungan menggunakan  metode superpixel  yang  berbasis  detektor  tepi  adalah  ketahanan  terhadap lingkungan  yang  terdapat derau.  Selanjutnya,  pada  penelitian  ini,  kinerja  dari  metode superpixel ini akan dibandingkan dengan dengan berbagai metode deteksi tepi yang berbasis gradien edge  detector seperti  Sobel, Prewitt, Canny, Roberts,  dan LOG difference (Heath, dkk,  1998). Makalah  ini  disusun  sebagai  berikut.  Bagian  II  adalah  untuk  Metodologi penelitian.  Bagian  III  difokuskan  pada  hasil  simulasi  dan  juga  fokus  pada  perbandingan beberapa Algoritma Deteksi Tepi. Bagian IV menyajikan kesimpulan dari penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Blok diagram Simulasi

## Gambar 1. Blok Diagram Simulasi
Berdasarkan blok diagram simulasi yang ditunjukkan pada Gambar 1. Simulasi dimulai dengan mengekstraksi citra dari video yang merekam pergerakan mobil dalam berbagai kondisi. Video direkam dengan menggunakan DJI Mavic Pro dengan resolusi video 1920 x 1080p Pada tahap pre-processing,  resolusi  citra  diperkecil  menjadi  540  x  960p  untuk  mempersingkat  waktu pemrosesan citra. Selain itu, tahap ini juga mengkonversi citra yang diekstraksi menjadi citra abu-abu.  Kemudian,  citra  tersebut  selanjutnya  akan  diproses  sebagai  masukan  citra  untuk untuk metode frame difference. Proses frame difference membutuhkan citra yang memiiliki kepadatan piksel tinggi yang direpresentasikan dengan I B (p, q, t), sebagai dekomposisi dari citra masukan, dimana (p, q) menunjukkan posisi area dengan kerapatan piksel yang lebih tinggi dari citra asli (Saif, dkk, 2014) . Tujuan dari proses ini adalah ini untuk membuat area citra sensitif  terhadap perubahan pergerakan objek yang membawa banyak informasi. I B (p, q, t) bisa didapatkan dengan menggunakan Persamaan (1):
𝐼 (𝑝, 𝑞, 𝑡) = 𝑚𝑒𝑎𝑛 (𝑝, 𝑞, 𝑡) + 𝛼 𝛽 𝑁 (𝑝, 𝑞, 𝑡) − 𝑁 (𝑝, 𝑞, 𝑡) 
Dimana 𝛼 adalah konstanta yang harus memenuhi syarat 𝛼 <1, mean (p,q, 𝑡 ) adalah nilai rata- rata dari  level nilai abu-abu dari semua piksel dalam area (p,q) pada Frame ke-t, N 1 (p,q,t) adalah jumlah nilai piksel dengan level abu-abu yang lebih besar dari mean (p,q,t), N -1 (p,q,t) adalah  jumlah  nilai  piksel  dengan  level  abu-abu  yang  lebih  kecil  dari mean  (p,q,t).  Dari Persamaan (1), dekomposisi citra I B (p, q, t) digunakan untuk mendapatkan citra keluaran dari metode frame difference FD r (p,q,t) dengan menggunakan Persamaan (2).
(1)
𝐹𝐷 (𝑝, 𝑞, 𝑡) = |𝐼 (𝑝, 𝑞, 𝑡) − 𝐼 (𝑝, 𝑞, 𝑡 − 1)| 𝐹𝐷 (𝑡)
256
Dimana FD max adalah nilai piksel maksimum dari fungsi FD(p,q,t)= I B (p,q,t)-I B (p,q,t-1). Hasil citra keluaran dari komputasi dari Persamaan (2) dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Hasil Citra Keluaran Metode Frame Difference (a) Objek Dekat, (b) Objek Jauh Pada kedua citra di atas objek yang bergerak hasil frame difference menunujukkan adanya tepi-tepi yang memiliki tingkat intensitas piksel yang tinggi dibandingkan dengan objek yang lain. Tahap berikutnya, citra keluaran dari Persamaan (2) di- filter dengan menggunakan filter median yang direpresentasikan dengan matriks 3x3, FD f (p,q,t),  ditunjukkan pada Persamaan (3). Filter median ini memiliki tujuan untuk meminimalisir derau acak seperti derau impulse.
𝐹𝐷 (𝑝, 𝑞, 𝑡) = 1, 𝐹𝐷(𝑝, 𝑞, 𝑡) ≥ 𝑇(𝑡) 0,                     𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
Dimana  T(t)  =  rata-rata  dari  semua  blok  pada  Persamaan 𝐹𝐷 (𝑝, 𝑞, 𝑡) pada  waktu  ke- t  + Konstanta Positif*(Puncak terluas dari Persamaan 𝐹𝐷 (𝑝, 𝑞, 𝑡) - Puncak terluas dari Persamaan 𝐹𝐷 (𝑝, 𝑞, 𝑡) ).

## 2.2  Metode Superpixel Berbasis Edge Detector
Metode Superpixels  dapat  menjaga  batas  objek  disetiap  wilayah  superpixel  dengan  baik sehingga  metode  ini  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi tepi  objek.  Nantinya  dalam  setiap wilayah superpixel digunakan hubungan antara superpixel untuk menentukan tepi-tepi yang harus dipertahankan atau dihilangkan. Setiap wilayah superpixel ditentukan gradient masing- masing  untuk  menentukan  tepi-tepi  objek  di  wilayah  tersebut.  Proses  deteksi  tepi  ditiap superpixel  dimulai  dengan  menetukan  jarak  D ij antara  wilayah superpixel  antara  satu  dan lainnya, superpixel i dan superiksel j. D ij di antara dua wilayah superpixel yang berdekatan didefinisikan pada Persamaan (4).
𝐷 , = 𝐿 − 𝐿 + 𝐴 − 𝐴 + 𝐵 − 𝐵
𝐿 = 𝑙 |𝑆 | , 𝐴 = 𝑎 |𝑆 | , 𝐵 = 𝑏 |𝑆 |
(2) (a) (b) (3)
(4)
Dimana l c ,  a c ,  b c adalah  nilai  dari  piksel  yang  telah  ditentukan  oleh  CIELAB color  space. Kemudian kita menghitung adjacent matriks A dari superpixel (A adalah matriks segitiga atas). Baris ke-i dari A terdiri dari jarak antara superpixel ke-i dan tetangganya. Dan untuk A, nilai rata-rata 𝐴̅ adalah rata-rata dari unsur-unsurnya yang tidak nol. Deteksi tepi akan ditentukan dengan syarat jika A i,j < 𝐴̅ , tepi antara S i dan S j harus dihilangkan, sebaliknya jika tidak maka tepi yang telah dideteksi harus dipertahankan. Adapun prosedur lengkap pemrograman dari metode ini dirangkum sebagai berikut:
Metode Superpixel Berbasis Edge Detetctor
Persyaratan : Citra Keluaran Fd f , jumlah dari Superpixel k Keluaran : Matriks Edge E Segmentasi Fd f kedalam  sejumlah k  Superpixel  dan  deteksi  tepi-tepi  pada  setiap superpixel;
Hitung A menggunakan Persamaan(4) dan tentukan rata-rata 𝐴̅ dari A for i=1 to k do for j=i+1 to k do if A i,j < 𝐴̅ then Eliminasi tepi dari E antara S i dan S j end if end for end for for masing- masing elemen G i,j ϵ G MXN do if G i,j < G low then E i,j =0; end if if G i,j > G high then E i,j = G i,j ; end if end for return E
Hasil citra keluaran dari proses pengelompokan dengan metode superpixel berbasis SLIC. LSC dan SNIC dapat dilihat pada Gambar 3. Pada citra keluaran metode superpixel terlihat citra akan dibagi sebanyak k superpixel dan proses deteksi tepi akan berlansung di setiap wilayah superpixel tersebut. Saat derau muncul, nilai piksel cenderung singular dalam sebuah citra. Sementara cluster centroid biasanya mengambil nilai rata-rata semua piksel dengan label yang superpixel sesuai, dampak dari derau akan diakumulasikan dalam centroid cluster. Oleh karena itu,  derau  mempengaruhi centroid  cluster  dan  centroid  cluster  memainkan  peran  penting dalam proses clustering dan juga menekan terjadinya derau.

## 2.3  Metode Gradien berbasis Deteksi Tepi
Tepi pada citra digital didefenisikan sebagai perubahan level intensitas piksel abu-abu yang terjadi dengan cepat dalam jarak antar piksel yang singkat. Sedangkan deteksi tepi pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek pada citra digital. Tujuannya adalah untuk memberikan label pada bagian yang menjadi detail citra dan memperbaiki detail dari citra yang kabur yang terjadi karena adanya efek dari proses akuisisi citra. Pada Gambar 4. di bawah ini dapat dilihat proses yang dilakukan untuk memperoleh tepi pada citra dengan metode gradien.
Gambar 3. Hasil Citra Keluaran Metode Superpixel (a) LSC (b) SLIC (c) SNIC
Gambar 4. Proses Deteksi Tepi dengan menggunakan Gradien
Proses  deteksi  tepi  ( edge  detection)  dengan  metode  gradien  sendiri  masing  dapat dikelompokkan berdasarkan operator atau metode yang digunakan dalam proses pendeteksian tepi suatu citra untuk memperoleh citra hasil. Adapun beberapa operator yang akan digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:

## 2.3.1 Operator Robert
Operator Robert adalah salah satu dari teknik diferensial yang diterapkan pada arah horizontal dan arah vertikal, serta melakukan konversi biner setelah dilakukan Teknik differensial. Teknik konversi  biner  yang  dilakuakan  adalah  konversi  biner  dengan  menyamaratakan  distribusi warna hitam dan putih. Operator Robert ini identikal dengan teknik DPCM (Differential Pulse Code  Modulation).  Operator  Robert  menggunakan  operator  gradien  berukuran  2  x  2  pada setiap arah diferensialnya yang ditunjukkan pada Gambar 5.
(a) (b) (c)
Gambar 5. Gradien pada Operator Robert (a) G x (b) G y
Gradien magnitude dari operator Robert didapatkan menggunakan Persamaan (5) :
𝐺|𝐹(𝑖, 𝑗)| = |𝑓(𝑖, 𝑗) − 𝑓(𝑖 + 1, 𝑗 + 1)| + |𝑓(𝑖 + 1, 𝑗) − 𝑓(𝑖, 𝑗 + 1)|
Karena operator Robert hanya menggunakan konvolusi mask berukuran 2 x 2, maka operator Robert sangat sensitif terhadap derau .

## 2.3.2 Operator Prewitt
Operator Prewitt merupakan peningkatan dari operator Robert dengan memanfaatkan High Pass Filter yang disisipkan satu angka nol sebagai penyangga. Operator ini mengambil prinsip kerja dari fungsi Laplacian yang digunakan sebagai fungsi untuk membangkitkan filter HPF. Operator Prewitt menggunakan kernel ukuran 3 x 3 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Gradien pada Operator Prewitt (a) G x (b) G y

## 2.3.3  Operator Sobel
Operator Sobel merupakan peningkatan dari operator Robert dengan menggunakan filter High Pass  yang  diberi  satu  angka  nol  penyangga.  Kelebihan  dari  metode  sobel  ini  adalah kemampuan untuk mengurangi derau sebelum melakukan proses deteksi tepi.  Operator Sobel menggunakan kernel dengan ukuran 3 x 3 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Gradien pada Operator Sobel (a) G x (b) G y
Operator  Sobel  melakukan  pendeteksian  tepi  dengan  memperhitungkan  tepi  vertikal  dan horisontal.  Magnitud  Gradien  dari  operator Sobel  didapatkan  dengan  menggunakan Persamaan (6).
1 0 0 -1
0 1 -1 0 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 -1 -1 0 0 0 1 1 1 -1 -2 -1 0 0 0
1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 (a) (b) (5) (a) (b) (a) (b)
𝐺|𝑓(𝑥, 𝑦)| = 𝐺 + 𝐺

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, untuk menganalisis kinerja dari setiap metode deteksi tepi, ada empat parameter yang berbeda yang dapat diadopsi untuk menunjukkan kesamaan dan perbedaan Citra sebagai berikut :  Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE) dan Peak Signal  to  Noise  Ratio  (PSNR).  MSE  adalah  parameter  penting  untuk  mengevaluasi  kinerja prediktor  dan  estimator.  Dalam  penelitian  ini,  MSE  menghitung  perbedaan  antara  masing- masing operator. Untuk RMSE, parameter ini didefinisikan sebagai pengukuran untuk besaran dalam berbagai magnitude. PSNR diartikan sebagai rasio antara daya optimal sinyal dan daya derau.  Semakin  besar  nilai  PSNR,  semakin  baik  kemampuan  metode  deteksi  tepi  untuk merekonstruksi citra dan obyek. Dalam penelitian ini. Dalam makalah ini, ada enam metode deteksi tepi yang dievaluasi seperti Superpixel, Sobel, Prewitt, Roberts, Canny, dan LOG. Pada Gambar  8.  Menunjukkan  hasil  perbandingan  beberapa  metode  yang  telah  disebutkan sebelumnya.
Gambar 8. Hasil Citra Keluaran Deteksi Tepi (a) Superpixel, (b) Sobel, (c) Canny, (d) Prewitt, (e) Roberts, (f) LOG
(6) (a) (c) (b) (e) (f) (d) (a) (b)
(c)
Dari citra hasil keluaran  diatas, bisa dilihat bahwa  metode yang mempunyai  hasil terburuk dalam meminimalisir derau adalah metode Canny. Metode ini memang memiliki kelemahan dalam sensitifitas terhadap  derau  sehingga hampir tidak  bisa  dibedakan  antara objek yang dideteksi dan lingkungannya pada kedua citra tersebut. Pada metode Roberts dan LOG, proses deteksinya masih banyak terdapat derau tetapi objek yang ingin dideteksi sudah terlihat tepi- tepinya.  Pada  citra  yang  dihasilkan  oleh  metode Sobel  dan  Prewitt,  obyek  sudah  terlihat dengan  jelas  khusunya  pada  citra  yang  pertama.  Hal  ini  terlihat  dari  tepi-tepi  yang  sudah terlihat dengan jelas serta derau sudah terminimalisir dengan dengan baik jika dibandingkan dengan metode Roberts. Pada citra kedua untuk metode Sobel dan Prewitt, level intensitas piksel dari tepi objek yang dideteksi masih terkesan buram dan sulit dibedakan dengan tepi- tepi  yang  dibentuk  oleh  objek  sekitar  atau  lingkungannya.  Pada  citra  yang  dihasilkan  oleh metode superpixel  terlihat  intenitas  piksel  pada  tepi  objek  yang  dideteksi  sangat  tinggi dibandingkan  dengan  sekitarnya  sehingga  objek  sangat  bisa  deibedakan  dengan  jelas terhadap lingkungannya. Begitupun pada citra kedua, objek bergeraknya terdeteksi dengan tepi yang mempunya level intensitas yang tinggi dibanding lingkungannya. Adapun bentuk- bentuk yang tidak beraturan yang terdapat dikedua citra pada metode superpixel diakibatkan pada  proses  pembagian  citra  menjadi  beberapa  wilayah superpixel  sehingga  setiap  batas wilayah superpixel  ikut  dipertahankan.  Pada  citra  keluaran  metode  superpixel  berhasil meminimalisir derau dengan sangat baik terlihat tidak adanya titik-titik putih pada kedua citra jika dibandingkan dengan kelima metode yang diuji.
Tabel 1. Perbandingan Kinerja Metode Deteksi Tepi
Metode Deteksi Tepi Result MSE RMSE PSNR Superpixel 2.1449e-04  0.0146  84.8507 Sobel 2.1191 e-04  0.0146  84.9033 Canny 3.8611e-04  0.0196  82.2976 Prewitt 2.1022e-04  0.0145  84.9381 Roberts 2.5516e-04  0.0160  84.0967 LOG 2.4862e-04  0.0158  84.2094
Berdasarkan Tabel 1, metode yang memiliki kinerja yang terbaik dalam merekontruksi kembali citra hasil deteksi tepi adalah Prewitt yang memiliki nilai MSE 2.1022e-04. Hal ini disebabkan karena  metode  Prewitt  memiliki  kelebihan  dalam  hal  kernel-kernel  yang  digunakan  pada metode  ini  dapat  merespon  secara  maksimal  terhadap  tepi-tepi  yang  terdapat  pada  arah secara vertikal dan horizontal. Kernelnya juga dapat diaplikasikan secara terpisah pada citra masukan, untuk menghasilkan pengukuran terpisah dari orientasi komponen gradien masing- masing. Kemudian metode yang identikal dengan metode Prewitt adalah metode Sobel dengan nilai MSE 2.1191 e-04. Namun, metode Prewitt sedikit lebih tahan terhadap derau dibanding metode Sobel. Hal ini dapat dilihat lagi pada Gambar 8 (b) dan (d) yang merepresenatasikan kedua metode tersebut. Metode yang memiliki kinerja terburuk untuk pengujian pada objek bergerak adalah metode Canny yang memiliki nilai MSE 3.8611e-04. Hal ini disebabkan metode Canny menggunakan kernel dengan ukuran yang besar untuk mendeteksi tepi yang lebih besar dan lebih halus. Namun, hal itu menyebabkan blurring yang lebih tinggi dan setiap tepi yang terdapat pada objek atau lingkungan bahkan derau citra yang akan dideteksi dipertahankan. Selain  itu  operator  ini  membutuhkan  banyak  waktu  karena  proses  komputasi  yang  lebih kompleks.
Pada metode Superpixel terlihat perbedaan MSE yang didapatkan memiliki perbedaan yang tidak telalu signifikan dengan metode Sobel dan Prewitt . Namun, keuntungan dari metode ini
adalah mampu meminimalisir derau yang terdapat pada citra yang dideteksi dan meningkatkan intensitas piksel tepi dari objek bergerak sehingga objek terdeteksi dengan jelas. Khususnya pada saat objek bergerak yang terletak jauh dari kamera seperti yang terlihat pada Gambar 8 (a) bawah. Metode superpixel melakukan minimalisir derau di setiap wilayah superpixel yang bersamaan dengan proses komputasi deteksi tepi dari objek yang ingin dideteksi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  simulasi  dapat  disimpulkan  bahwa  metode superpixel  memiliki kemampuan  dalam  meminimalisir  derau  lebih  baik  dibandingkan  dengan  kelima  metode lainnya. Hal ini disebabkan karena dampak dari derau diakumulasikan dalam centroid cluster yang  berada  di  tiap  wilayah superpixel.  Centroid  cluster  memainkan  peran  penting  dalam proses clustering dan juga menekan terjadinya derau. Sehingga metode ini sangat cocok untuk mendeteksi objek bergerak untuk skenario objek bergerak yang objeknya dekat maupun jauh dari  perekaman.  Kemudian,  hasil  perhitungan  dari  MSE,  RMSE  dan  PSNR  menunjukkan perbedaan yang tidak begitu signifikan dengan metode lainnya seperti Prewitt yang memiliki perbedaan sekitar 0.06% dan 0.1% dengan metode Sobel. Namun, pada penelitian ini masih ditemukan kelemahan metode superpixel yaitu batas-batas antar wilayah superpixel masih ikut terdeteksi pada proses deteksi tepinya sehingga untuk penelitian selanjutnya akan dijadikan fokus untuk meminimalisir batas-batas ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Chandwadkar,  Dhole,  Gadewar,  Raut,  &  Tiwaskar.  (2013).  Comparison  of  edge  detection techniques. Proceedings of Sixth IRAJ International Conference No. 5036.7123.
Heath, Mike, Sudeep, Sanocki, & Kevin. (1998). Comparison of edge detectors: a methodology and initial study. Computer vision and image understanding. (pp. 38-54).
Mursalim.  (2018).  Pendeteksian  dan  Pelacakan  Objek  Bergerak  pada  UAV  berbasis  Metode
SUED. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, 7(1), 105-111.
Radhakrishna  and  Sabine  .  (2017).  Superpixels  and  polygons  using  simple  non-iterative clustering. in  Proceedings  of  the  IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition (pp. 4651– 4660). IEEE.
Radhakrishna, Appu, Kevin, Aurelien, Pascal, & Sabine . (2012). SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, (pp. 2274–2282).
Saif, Anton , & Zainal. (2014). Moving object detection using dynamic motion modelling from UAV aerial images. The Scientific World Journal.
Voskuil, R. P. (1996). Bandoeng: Beeld van Een Stad (Indonesian ed.). (S. M. Supardan, S.
Sumardi,  N.  Darsono,  &  I.  I.  Yousda,  Penerj.)  Bandung:  Dept.  Planologi  and Jagaddhita.
Wu, C., Zhang, L., Zhang, H. & Yan, H. (2018). Superpixels using fuzzy simple linear iterative clustering and fast precise number control. arXiv.org (pp. 1812.10932).
Xiaofeng  and  Jitendra.  (2003).  Learning  a  classification  model  for  segmentation. in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (pp. 10).
Zhang, Wu, & Zheng. (2019). A novel centroid update approach for clustering-based superpixel method and superpixel-based edge detection. arXiv.org. Cornell University.
Zhengqin  and  Jiansheng.  (2015).  Superpixel  segmentation  using  linear  spectral  clustering.
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern (pp. 1356–1363).