## PENERAPAN METODE GAUSSIAN BLUR DAN ABSOLUTE DIFFERENCE PADA JUMLAH DAN KECEPATAN KENDARAAN
Alfian Firdaus 1 , Imelda 2
1,2 Program Studi Anda, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
Telp. (021) 5853753, Fax. (021) 5866369
E-mail : alfianfirdaus007@gmail.com 1 , imelda@budiluhur.ac.id 2

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi pada bidang transportasi darat di lalu lintas semakin pesat. UP SPLL Dinas Perhubungan DKI  Jakarta  sedang  melakukan  beberapa  pengembangan  teknologi  yang diharapkan  dapat  menurunkan  tingkat kecelakaan  lalu  lintas.  Salah  satu  faktor  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  adalah  pengguna  kendaraan  yang membawa  kendaraan  melebihi  kecepatan  yang  telah  ditentukan.  Untuk  menyelesaikan  masalah,  dibuat  sebuah aplikasi  yang  dapat  menghitung  jumlah  dan  kecepatan  kendaraan  melalui  rekaman  video  CCTV.  Proses  deteksi kendaraan melalui rekaman video diawali dari proses Preprocessing   dimana pada proses ini dilakukan pengaturan untuk mengatur Rest Of Interest (ROI) untuk garis awal dan garis akhir yang menjadi batas wilayah perhitungan. Tahap  selanjutnya    adalah proses  segmentasi  dengan  menggunakan  metode  Gaussian  Blur,  Absolute  Difference, Morfologi Erode dan Dilate , dan metode Blob Detection. Pada tahap selanjutnya dilakukan ekstraksi ciri. Setelah itu dilakukan perhitungan jumlah kendaraan untuk mendapat urutan kendaraan. Tahap terakhir adalah menghitung kecepatan  kendaraan.  Dari  proses  perhitungan  ditampilkan  setiap  informasi  objek  Blob  yang  terdeteksi  berupa jarak, waktu, kecepatan pada setiap kendaraan yang terdeteksi. Kontribusi pada penelitian ini adalah perhitungan jumlah kendaraan dan kecepatan kendaraan dengan menggunakan metode Gaussian Blur, Absolute Difference, dan Blob Detection. Pengujian aplikasi menggunakan contoh rekaman CCTV dan rekaman HandPhone. Hasil pengujian menunjukkan bahwa  akurasi  tertinggi  untuk  perhitungan  jumlah  kendaraan  adalah  100%.  Selisih  terkecil  antara kecepatan  sebenarnya  dan  kecepatan  uji  coba  adalah  5,11%.  Dengan  menggunakan  metode  Blob  Detection diharapkan  aplikasi  ini  dapat  membantu  Dinas  Perhubungan  DKI  Jakarta  melakukan  perhitungan  jumlah  dan kecepatan kendaraan melalui rekaman CCTV.
Kata kunci : CCTV, Gaussian Blur , Absolute Difference , Blob Detection , Jumlah Kendaraan, Kecepatan kendaraan.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini sudah mempengaruhi  berbagai  aspek  kehidupan.  Indonesia sebagai  negara  berkembang  sedang  mempersiapkan diri  untuk  menatap  dunia  teknlogi  yang  terus berkembang.  Salah  satu  contoh,  Indonesia  sedang mencoba menerapkan teknologi pada lalu lintas. Unit Pengelola Sistem Pengaturan Lalu Lintas (UP SPLL) DKI  Jakarta  sedang  berusaha  mengembangkan teknologi  dengan  ingin  membuat  sistem  yang  dapat digunakan  untuk  mengurangi  pelanggaran  lalu  lintas di Ibukota DKI Jakarta.
Harapan pihak TMC dan UP SPLL adalah CCTV lalu lintas  yang  ada  saat  ini  dapat  menunjang  teknologi yang  ingin  di  terapkan  dan  ada  beberapa  aplikasi yang dibuat untuk menunjang petugas memantau atau mengatur lalu lintas. Masalah yang ada saat ini adalah masalah kecelakaan lalu lintas yang diakibatkan oleh pengguna jalan yang menggunakan kendaraan dengan kecepatan diatas aturan yang ada.
Pada  penelitian  ini,  dikembangkan  suatu  cara  untuk mengatasi  masalah  tersebut  dengan  membuat  sebuah program atau aplikasi yang dapat menghitung jumlah kendaraan  dan  kecepatan  kendaraan  melalui  CCTV lalu lintas.
Pada penelitian Danang Wahyu Wicaksono dan Budi Setiyono,  2017 [1] membahas  tentang  cara Mengetahui  estimasi  kecepatan  kendaraan  dengan menggunakan  pengolahan  citra  dari  data  video  dan metode  jarak Euclidean dengan  berbagai  sudut kamera.  Sistem  ini  mampu  mengestimasi  kecepatan kendaraan  yang  bergerak  dengan  tingkat  akurasi terendah  yaitu  87,01%  dan  keakuratan  tertinggi adalah  99,38%.  Persyaratan  Indeks-Pengolahan  citra digital, kendaraan bergerak, estimasi kecepatan. Yang belum  diselesaikan  penelitian  ini  adalah  menghitung jumlah kendaraan yang terekam kamera.
Pada  penelitian  Muhammad  Rizki  Muliawan  dkk., 2015 [2] membahas  tentang  pembuatan  aplikasi
absensi  dengan  pengenalan  wajah  menggunakan algoritma Eigenface yang  terdapat  pada OpenCv . Penelitian  ini  menjelaskan  kerja OpenCv dapat mendeteksi  objek  dalam  gambar.  Hasil  yang  didapat berbeda-beda  antara  wajah  satu  dengan  wajah  yang lainnya, pada saat database berisi 10 data wajah, hasil rata-rata  persentase  kecocokan  mencapai  88%, sedangkan  pada  saat database  berjumlah  20  data wajah, hasil rata-rata persentase kecocokan mencapai 52%.  Penyebab  dari  perbedaan  hasil  tersebut  adalah karena faktor pencahayaan, jarak, bentuk wajah, serta jumlah  data  yang  tersedia.  Pada  penelitian ini  belum menggunakan  metode  olah  citra  untuk  mendukung akurasi deteksi gambar.
Pada  penelitian  Ferhat  Bozkurt  dkk.,  2015 [3] membahas  tentang  Penerapan Gaussian  Blur untuk melakukan  teknik  pengolahan  gambar.  Penelitian  ini ini  menunjukkan  bahwa  pesanan  dengan  kecepatan tinggi dapat dicapai dengan menggunakan metode ini pada  arsitektur  CUDA  dengan  bantuan  paralelisme yang tinggi. Penelitian ini belum memadukan metode Gaussian  Blur dengan  metode  lain  untuk menghasilkan  objek  yang  kurang  baik  untuk dideteksi.
Pada  penelitian  Jyotsna  Tripathi    dkk.,  2015 [4] membahas  tentang  Penggunaan  Berbagai  teknik pengolahan citra seperti diferensiasi frame , segmentasi,  penyaringan,  operasi  morfologi,  deteksi gumpalan,  dll  digunakan  dengan  menggunakan perangkat  lunak  MATLAB.  Penelitian  ini  dapat menghitung  dan  mengklasifikasi  kendaraan  yang terekam  kamera.  Aplikasi  ini  belum  mampu menghitung  kecepatan  kendaraan  yang  terekam kamera.
Pada  penelitian  Hardy  Santosa  Sundoro  dan  Agus Harjoko  ,  2015 [5] membahas  tentang  Metode penguraian  latar  belakang.  Metode  deteksi Blob memberikan  koordinat  dalam  bentuk Centroid sehingga  akan  menunjukkan  pergerakan  kendaraan. Keakuratan  penghitungan  kendaraan  yang  didapat pada  kondisi  pagi  hari  adalah  75,69%.  Keakuratan penghitungan  kendaraan  yang  dilakukan  pada  sore hari adalah  90,50%.  Akurasi  menghitung  kendaraan diperoleh 85,31% di malam hari. Nilai ketidakpastian sekitar  kondisi  tersebut  kira-kira  ± 3  km  /  jam.  Pada penelitian  ini  belum  menggabungkan  metode Gaussian  Blur dan Absolute  Difference untuk mendapatkan  akurasi  perhitungan  jumlah  kendaraan yang sempurna.
Namun,  pada  penelitian  ini  aplikasi  yang  dibuat  jika dibandingkan  dengan  beberapa  jurnal  sebelumnya adalah  aplikasi  ini menggunakan  metode Gaussian Blur,  Absolute  Difference, dan Blob  Detection .  Pada
penelitian sebelumnya tidak  menemukan  penelitian yang  menggunakan Gaussian  Blur dan Absolute Difference secara  bersamaan  dalam Blob  Detection untuk mendeteksi objek pada gambar  yang bergerak. Penggunaan Gaussian  Blur dan Absolute  Difference secara bersamaan akan menghasilkan gambar deteksi yang  lebih  baik  sehingga Blob  Detection dapat dengan  mudah  menjadikan  gambar  deteksi  menjadi sebuah  objek blob .  Hasil  dari  penelitian  ini menghasilkan  perhitungan  yang  cepat  dan  akurasi yang  tinggi  tanpa  mengeluarkan  banyak  biaya  untuk pemrosesan aplikasi ini.

## 2.  PERHITUNGAN  JUMLAH  DAN KECEPATAN KENDARAAN
Metode  yang  digunakan  dalam  proses  perhitungan jumlah  dan  kecepatan  kendaraan  adalah  metode Gaussian Blur, Absolute Difference, Morfologi Erode dan Dilate ,  dan Blob  Detection. Gambar  1  adalah urutan proses dan metode yang digunakan.

## Gambar 1. Model Perhitungan Jumlah dan Kecepatan Kendaraan
2.1. Input
Input aplikasi  adalah  berkas  rekaman  sebuah  CCTV lalu  lintas  yang  berekstensi  .Mp4.  Terdapat  video yang  diambil  dari  data  CCTV  Dinas  Perhubungan DKI  Jakarta  dan  rekaman HandPhone .  Video  Input adalah  video  rekaman  kendaraan  yang  melintas  dari arah belakang kamera ke arah depan.
2.2. Proses
Pada  tahap  ini,  dijelaskan  bertahap  langkah-langkah yang  dilakukan  sistem,  dimulai  dari  tahap Preprocessing, segmentasi , ekstraksi ciri, perhitungan jumlah  kendaraan,  perhitungan  kecepatan  kendaraan, dan Output.
2.2.1. Preprocessing Melakukan Normalisasi Frame Rate sesuai kebutuhan Untuk  Perhitungan  dalam  aplikasi  hasil  rekaman CCTV  tersebut  akan  diubah  menjadi  Ekstensi  file  : .mp4, Frame Width =  1280, Frame Height =  720, Data Rate =1730  kbps,  Total BitRate =  1730  kbps,
dan Frame Rate =  10  dan  15 Fps. Setelah Normalisasi frame Raet.
Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  pengaturan  terhadap posisi  garis awal (garis berwarna merah),  garis akhir (garis  berwarna  biru),  dan  perkiraan  jarak sesungguhnya antara garis awal dan garis akhir dalam gambar yang telah ditentukan.

## Gambar 2. Penentuan Jarak Sebenarnya
Gambar  2 adalah  contoh  penentuan  perkiraan  jarak antara garis awal dan  garis akhir  menggunakan  garis marka  jalan  yang  ada  dalam  gambar berdasarkan peraturan  pemerintah  [6] yang  menyebutkan  bahwa panjang  masing-masing  garis  pada  garis  putus-putus harus  sama,  berdasarkan  kecepatan  rencana,  jika kurang dari 60 km per jam, panjang garis putus-putus 3,0 meter sedangkan jika  60 km per jam atau lebih, panjang  garis  putus-putus  5,0  meter.  Panjang  celah diantara  garis  putus-putus  harus  sama,  berdasarkan kecepatan  rencana,  jika  kurang  dari  60  km  perjam, panjang celah garis putus-putus 5,0  meter sedangkan jika  60  km  perjam  atau  lebih,  panjang  celah  garis putus-putus 8,0 meter.

## 2.2.2. Segmentasi
Fungsi  segmentasi  adalah  untuk  memisahkan  antara background dan foreground, segmentasi juga berguna untuk  memisahkan  objek  yang  satu  dengan  objek yang  lain.  Metode  yang  digunakan  adalah Gaussian Blur dan Absolute  Difference .  Alasan  pemilihan metode  ini  adalah untuk  meningkatkan  akurasi deteksi agar mendapat nilai akurasi  perhitungan yang tinggi [3][7] . Segmentasi juga melakukan Morfologi Erode dan dilate .  Alasan  menggunakan  Morfologi adalah untuk memperbaiki hasil dari segmentasi pada proses  sebelumnya.  Morfologi  Erode  berguna  untuk menipiskan  piksel  yang  dianggap  minimum  agar piksel  tersebut  dihilanngkan [8].  Morfologi  Dilate berguna  untuk    menebalkan  piksel  yang  dianggap maksimum  untuk  memperjelas  objek  yang  sudah ditipiskan  pada  proses  erode [8].  Segmentasi  juga melakukan Blob  Detection .  Alasan  menggunakan
Blob Detection adalah  untuk memperjelas objek hasil segmentasi. Blob
Detection berguna untuk menggabungkan piksel-piksel yang berdekatan  untuk dijadikan  sebuah  objek [5].  Masukan  segmentasi adalah  frame  dan  keluaran segmentasi  adalah segmen-segmen.
2.2.2.1. Gaussian Blur
Gambar 3. Gaussian Blur Metode Gaussian  Blur berfungsi  untuk  mereduksi noise  dalam  sebuah Image dengan  menggunakan fungsi Gaussian yang terdapat dalam OpenCv . Untuk menggunakan Gaussian  Blur perlu  dilakukan  proses konvolusi.  Konvolusi  adalah  proses  penjumlahan seluruh  hasil  perkalian  antara  matriks filter dengan matriks tetangga dari titik (x,y) pada sebuah citra [3]. Gambar  3  adalah  gambar  setelah  dilakukan  metode Gaussian  Blur.  Filter  Gaussian yang  digunakan adalah filter 2 dimensi dengan persamaan  :
(1)
Persamaan  (1)  adalah  persamaan  untuk  menghitung nilai Gaussian. G(x,y)  adalah  elemen  matriks Gauss pada posisi    (x,y), σ adalah filter radius atau standar deviasi dan  (x,y)  adalah  ukuran  matriks Gauss yang jangkauannya  dari –x sampai +x dengan titik tengah x=0  dan  y=0

## 2.2.2.2. Absolute Difference
Gambar 4. Absolute Difference
Gambar  4  adalah  gambar  setelah  dilakukan  metode Absolute  Difference. Metode Absolute  Difference adalah  metode  yang  berfungsi  untuk  menghitung perbedaan  mutlak  antara  dua  gambar  dengan mengurangkan  satu  dari  yang  lain  dan  mengambil nilai  mutlak  tersebut.  Gambar  yang  ingin  diproses harus  memiliki  tipe  data  atau  ukuran  yang  sama. Absolute  Difference dalam  olah  citra  gambar dijelaskan sebagai berikut [7] :
(2)
Persamaan (2) adalah persamaan untuk  mencari nilai Absolute  Difference. Id  adalah Image  Difference ,  k adalah Frame  Image, dan  k  +  1  adalah  untuk frame selanjutnya.
(3)
Persamaan  (3)  adalah  persamaan  untuk  mengetahui nilai Different Image .  Variabel  T  adalah  Threshold dan  d ij (x,y)  adalah  nilai  koodinat Different  Image. Nilai  Koordinat Different  Image bernilai  1  jika selisih  mutlak  dua frame yang  dibandingkan  lebih besar  dari Threshold .  Jika  tidak  lebih  besar  dari Threshold akan  bernilai  0.  Hasil  dari  segmentasi objek ini adalah jika koordinat different Image yang dihasilkan bernilai 1.

## 2.2.2.3. Erosion Dilation

## Gambar 5. Erosion Dilation
Gambar  5  adalah  gambar  setelah  dilakukan  metode Erosion dan Dilation . Erosion atau  erosi  adalah metode  menipiskan  piksel  yang  dianggap minimum yang berarti sebuah piksel pada gambar asli (1 atau 0) akan  dianggap  1  hanya  jika  semua  piksel  dibawah kernel adalah 1, jika tidak maka akan ditipiskan(dibuat  menjadi  0).  Dibutuhkan  dua Input yaitu  gambar  yang  akan  ditipiskan  dan  koordinat yang  disebut  struktur  elemen  yang  digunakan  untuk
erosi [8].  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah matematika pada proses erosi:
Misalkan  x  adalah  himpunan  koordinat  yang  sesuai biner masukan gambar dan K menjadi himpunan yang akan menjadi elemen penataan. Maka, K(x) memiliki arti asal pada daerah x. Kemudian penipisan  x oleh k hanyalah  himpunan  semua  titik  x  sehingga  K(x) adalah subset dari x.
(4)
Persamaan (4) adalah persamaan untuk  mencari nilai Erosion. Variabel  A adalah  Gambar  awal  sebelum dilakukan  erosi, Variabel  B adalah Elemen  penataan B,
menyatakan bahwa A adalah erosi dari B dan
menyatakan bahwa Komplement dari A.
Dilation atau  dilasi  adalah  metode  yang  merupakan pendamping metode erosi, jika erosi mengambil nilai minimum piksel,  maka  dilasi  mengambil  nilai maximum piksel.  Dibutuhkan  dilasi  karena  pada proses  erosi  akan  banyak  piksel  yang  terkikis  dan menyebabkan  penyusutan  pada  objek.  Dilasi  akan meningkatkan  daerah  yang  tidak  ditipiskan  pada gambar  sehingga  terjadi  dilasi  (menebalkan)  pada objek  yang  tidak  ditipiskan.  Operasi  Dilasi  adalah operasi  penataan  elemen  B  pada  gambar  A  dan memindahkannya  ke  gambar  dengan  cara  seperti konvolusi    (proses  memperoleh  suatu  piksel didasarkan  pada  nilai  piksel  itu  sendiri  dan tetangganya).  Dibutuhkan  dua Input yaitu  gambar asal dan koordinat yang disebut struktur elemen yang digunakan untuk dilasi [8].
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  matematika  pada proses dilasi: Misalkan x adalah himpunan koordinat yang  sesuai  biner  masukan  gambar  dan  K  menjadi himpunan  yang  akan  menjadi  elemen  penataan. Maka,  K(x)  memiliki  arti  asal  pada  daerah  x. Kemudian  pelebaran    x  oleh  k  hanyalah  himpunan semua titik x sedemikian rupa sehingga persimpangan K(x) dengan x tidak kosong.
(5)
Persamaan (5) adalah persamaan untuk  mencari nilai Dilation .  Variabel  A adalah  Gambar  awal  sebelum dilakukan dilasi, variabel B adalah  Elemen penataan B, menyatakan  bahwa  A  adalah  dilasi  dari
B,  dan menyatakan  bahwa  Refleksi  dari  penataan B.

## 2.2.2.4. Blob Detection

## Gambar 6. Blob Detection
Gambar  6  adalah gambar  setelah  dilakukan  metode Blob Detection. Blob Detection (deteksi Blob ) adalah metode  mendeteksi  kumpulan  piksel  yang  memiliki warna  berbeda  (lebih  terang  atau  lebih  gelap)  dari latar  belakang  dan  menyatukannya  dalam  suatu region. Blob adalah  daerah yang  merupakan gabungan  dari  piksel-piksel  yang  saling  terhubung. Blob dapat memisahkan objek statis ( bakground ) dan objek  dinamis  ( foreground ).  Metode Blob lebih efisien,  kebutuhan  memori  dapat  ditekan  bila  citra yang  ditangani  mempunyai  tingkat  abu-abu  yang rendah,  dengan  arti  hanya  mengandung  informasi hitam  dan  putih  pada  piksel  penyusunnya.  Oleh karena itu,  selain lebih efisien  metode ini  lebih tepat dan  akurat. Blob  Detection digunakan  untuk mendeteksi  bentuk  kendaraan.  Deteksi Blob akan mendeteksi  dan  menghitung  jumlah  kendaraan  yang melewati garis perhitungan [5].

## 2.2.3. Ekstraksi Ciri
Tahap  ekstraksi  ciri  adalah  tahap  untuk  mengurangi dimensi  hiperspektral  untuk  menjaga  variabel- variabel  yang  digunakan  dalam  proses  perhitungan . Ciri-ciri  objek meliputi Bounding  Box  Area pada Persamaan  (9) ,  Current  Aspect  Ratio (CAR) pada Persamaan  (11) ,  Width  of  Bounding  Box (WBB) adalah ukuran horizontal x dari objek yang terdeteksi , Height  of  Bounding  Box (HBB)  adalah  ukuran vertikal y  dari  objek  yang  terdeteksi ,  Current Diagonal Size (CDS) pada Persamaan (11) , Centroid atau Center  Point (CP)  pada  persamaan  (8) ,  Real Distance adalah  jarak  sesungguhnya  yang  di input saat  awal  proses ,  Line  Distance adalah  jarak  antara garis  awal  dan  garis  akhir  yang  telah  ditentukan
dalam  piksel ,  Car  Count adalah  variabel  yang digunakan  untuk  menampung  perhitungan  jumlah kendaraan ,  Speed  Count adalah  variabel  yang digunakan  untuk  menampung  perhitungan  kecepatan kendaraan , Total  Waktu adalah  perubahan  waktu pada objek saat kendaraan menyentuh garis awal dan garis  akhir,  Posisi  Awal  Kendaraan adalah  posisi kendaraan saat terdeteksi melewati garis awal, Posisi Akhir  Kendaraan adalah  posisi  akhir  kendaraan terdeteksi  melewati  garis  akhir,  Waktu  Awal adalah waktu saat kendaraan terdeteksi melewati garis awal, Waktu Akhir adalah  waktu saat kendaraan terdeteksi melewati  garis  akhir.  Setelah  itu,  proses  selanjutnya adalah  menghitung  jumlah  kendaraan  dan  kecepatan kendaraan.
Pembuatan Bounding  Boxes pada  objek  yang terdeteksi merupakan  hasil  dari  ekstraksi  ciri. Bounding  Boxes adalah  metode  untuk  menentukan titik  tengah sebuah  objek  sehingga  dapat menghasilkan Rectangle  Area objek  tersebut.  Misal x(i) adalah titik penanda objek dalam Line horizontal objek O(i). Nilai tengah horizontal x ( Current Center X  / CCX )  dapat  ditemukan  pada  Persamaan  (6) melalui Width  Of  Bounding  Box (WBB) . Misal  y(i) adalah titik penanda objek dalam Line vertikal objek O(i).  Nilai  tengah vertikal y  ( Current  Center  Y  / CCY)  dapat  ditemukan  pada  Persamaan  (7)  melalui Height Of Bounding Box (HBB) . Mencari nilai CCX dan  CCY  dapat  membantu  untuk  menemukan  titik tengah  objek  ( Center  Point  / CP)  yang  ditunjukkan pada  Persamaan  (8) dan  menentukan area Bounding Boxes . Center Point disebut sebagai Centroid dalam Bounding  Boxes [1]. Gambar  7  adalah  contoh  objek mobil yang telah dibuat Bounding Box.
(a)
(b)
Gambar 7. Pencarian Titik Tengah Objek dan pembentukan Bounding Boxes
(a)  Sebelum dan (b) Sesudah Bounding Boxes
(6)
(7) (8) C C Y CCX CP
(9) (10)

## (11)
Persamaan  (6)  digunakan  untuk  menjadi  titik  tengah garis  horizontal x  (CCX).  Persamaaan  (7)  digunakan untuk  menjadi  titik  tengah  garis  vertikal  y  (CCY). Persamaan  (8)  untuk  mendapatkan  koordinat Center Point (CP). Persamaan (9) untuk  menghitung  ukuran Bounding Box yang  sesuai  objek.  Persamaan  (10) untuk  menghitung  diagonal Bounding  Box (CDS). Persamaan  (11)  untuk  mendapatkan  nilai Current Aspect Ratio (CAR).
CAR  adalah  perbandingan  tinggi  dan  lebar  pada sebuah  gambar.  Dalam  aplikasi  ini  perbandingan antara  WBB dan  HBB . CDS pada  Persamaan  (10) adalah  ukuran  diagonal  pada Rectangle  Area yang berfungsi  untuk  mengurangi  terjadinya double detection .
Objek  akan  terdeteksi  selama  memenuhi  syarat  yang telah  ditentukan  sebagai  sebuah  objek,  adalah  jika Current Rectangle Area > 400, Current Aspect Ratio bernilai 0,2  – 4,0, Width  of  Bounding  Box >  30 , H eight of Bounding Box > 30, dan Current Diagonal Size > 60,0
2.2.4. Menghitung Jumlah Kendaraan Menghitung  jumlah  kendaraan,  dapat  dengan menghitung jumlah Centroid dari semua Frame Blob yang  tersedia,  jumlah Centroid kendaraan  yang bergerak  akan  memberi  informasi  tentang  jumlah kendaraan  yang  ada.  Untuk  menghitung  kendaraan yang  melalui  suatu  jalan  melalui  video  diperlukan batas  perhitungan  berupa  dua  garis  pembatas  dalam video.  Dengan  masukan  berupa  video  MP4  video akan  diproses  dalam  program  untuk  menghitung kendaraan. Count (hitung) kendaraan dalam program dibuat default  CarCount    =  0 .  Sehingga  jika  sebuah kendaraan  terdeteksi  melintas  pada  garis  akhir  (garis biru) yang ditentukan maka akan dimulai perhitungan kendaraan.  Gambar  8  adalah  gambar  saat  nilai CarCount  =  0 . Gambar  9  adalah  saat  kendaraan terdeteksi  garis  akhir  dan CarCount menjadi Carcount + 1.
Gambar 8. Sebelum Perhitungan Kendaraan
Gambar 9.  Sesudah Perhitungan Kendaraan
2.2.5. Menghitung Kecepatan kendaraan. Untuk  mencari  kecepatan  kendaraan  pada  umumnya adalah  membagi  jarak perpindahan  benda  dengan waktu  perpindahan benda  tersebut  seperti  pada persamaan  (12)  dan  (13).  Formula  jarak  tempuh kendaraan (14) didapat dari penelitian sebelumnya
(12) (13)
(14)
Persamaan  (12)  adalah  persamaan  untuk  menghitung kecepatan  kendaraan.  Persamaan  (13)  untuk menghitung  waktu  tempuh  sebenarnya.  Persamaan (14)  digunakan  untuk  menghitung  jarak  sebenarnya. Variabel  v adalah  kecepatan  kendaraan, adalah Jarak  perpindahan  benda  (perkiraan), adalah Jarak antar dua garis deteksi (awal dan akhir) dalam piksel , adalah Jarak sebenarnya, adalah  Konversi jarak ke  kilometer, adalah      Posisi  ujung  kanan kendaraan  pada , adalah  Posisi  ujung  kanan kendaraan  pada  , adalah Waktu  awal adalah Waktu akhir, dan adalah Konversi waktu ke jam.

## Gambar 10. Hasil Perhitungan
Gambar 10 adalah gambar yang berisi informasi jarak yang  didapat  dari  Persamaan  (12)  dalam  satuan  km, waktu yang didapat dari Persamaan (11) dalam satuan jam dan kecepatan yang didapat dari Persamaan (10) dalam satuan km/jam.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Lingkungan Penerapan
Dalam  Penerapan diperlukan  beberapa  software pendukung  seperti library  OpenCv dan  IDE Visual Studio 2017 dengan Sistem Operasi Windows 10 agar aplikasi dapat berjalan dengan baik. Rekaman CCTV lalu lintas dan rekaman yang diambil dari Handphone dijadikan sampel untuk implementasi aplikasi ini.
3.2. Pengujian
3.2.1. Skenario Pengujian
Pengujian  menggunakan  dua  skenario  dengan masing-masing  memiliki  dua  kondisi  fps  yang berbeda namun  memiliki durasi rekaman  yang sama. Tabel 1 adalah gambaran kondisi skenario pengujian.
Tabel 1. Skenario Pengujian Skenario Durasi Video Jarak Line sesungguh nya Jumlah Kendaraan Video Input fps CCTV 10 8 detik 16 meter 10 15 8 detik 16 meter 10 Hand Phone (HP) 10 8 detik 5 meter 8 15 8 detik 5 meter 8 3.2.2. Metode Pengujian 3.2.2.1. Metode Evaluasi Berbasis Data dan Prediksi.
Metode  ini  digunakan dengan  dasar  data  yang diperoleh  dalam  sistem  seperti  jumlah  seluruh kendaraan  yang  terhitung  sistem,  jumlah  kendaraan yang  terhitung  satu  atau  dua  dalam  sistem,  dan jumlah kendaraan yang tidak terhitung dalam sistem. Tabel 2 menjelaskan jumlah kedaraan yang terhitung dalam  sistem. Alasan  menggunakan  metode  ini adalah  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang efektif  karena  melibatkan  data  yang  didapat  sistem
untuk dijadikan pehitungan akurasi jumlah kendaraan [5].
Tabel 2. Tabel Pengujian No Kondisi Jum lah Frekuensi kendaraan Total 1 Jumlah Kendaraan Pada Kondisi Nyata. 10 1 10 2 Jumlah Kendaraan Terhitung Sistem 10 3 Terhitung satu 10 1 10 Terhitung Dua 0 0 0 Distraction 0 0 0 Tidak Terdeteksi 0 0 0
True  Positive (TP)  =  Kemungkinan kendaraan  pada kondisi  nyata  dan  dinyatakan  kendaraan  dalam sistem. True  Negative (TN)  =  Kemungkinan  bukan kendaraan  pada  kondisi  nyata  dan  dinyatakan kendaraan  dalam  sistem. False  Positive (FP)  = Kemungkinan  bukan  kendaraan  pada  kondisi  nyata dan  tidak  dinyatakan  kendaraan  dalam  sistem. False Negative (FN)  =  Kemungkinan  kendaraan  pada kondisi  nyata  dan  tidak  dinyatakan  kendaraan  dalam sistem.
3.2.2.2.Akurasi Pengujian Fungsionalitas
(15)
Persamaan  15  adalah  persamaan  untuk  menghitung selisih  kecepatan  nyata  dan  kecepatan  ujicoba  dalam bentuk  persen.  Variabel ks  adalah  kecepatan sesungguhnya  dan  variabel  ku  adalah  kecepatan  uji coba.
________________________________________________________________________

## Tabel 3 . Tabel Pengujian Nyata
Tabel  3 adalah  tabel  pengujian  dalam  perhitungan kondisi  nyata  dalam  rekaman yang  diuji.  Kecepatan yang  dihasilkan  dalam  perhitungan  nyata  akan digunakan  dan  dibandingkan  dengan  kecepatan  yang terhitung  dalam  sistem  untuk  ditemukan  selisih perbedaan  kecepatan  nyata  dan  kecepatan  yang terdeteksi dalam sistem.

## Tabel 4. Percobaan estimasi kecepatan
Tabel  4 adalah  tabel  pengujian  hasil  perhitungan kecepatan  pada  5  percobaan  yang  dilakukan  oleh sistem.  Setelah  dilakukan  5  percobaan  diperoleh kecepatan  rata-rata  uji  coba  yang  akan  dibadingkan dengan kecepatan sesungguhnya yang ada pada tabel 3.  untuk  diperoleh  selisih  antara  kecepatan sesungguhnya  dan  kecepatan  rata-rata  uji  coba  yang diperoleh sistem.
3.3. Hasil Pengujian
Tabel 5 . Hasil Pengujian Akurasi Jumlah Kendaraan Selisih perhitungan kecepatan 10 fps 15 fps 10 fps 15 fps Cctv 100% 100% 7,94% 5,11% HP 100% 69,23% 11,83% 11,05%
Tabel  5  adalah  hasil  Pengujian  yang  diperoleh  pada percobaan  menggunakan  rekaman  CCTV  akurasi jumlah kendaraan mencapai 100% pada 10 fps dan 15 fps  sedangkan  untuk  selisih  perhitungan  kecapatan terendah  adalah  5,11%  pada  rekaman  15  fps.  Pada percobaan  rekaman HandPhone akurasi  jumlah kendaraan pada 10 fps adalah 100% dan pada 15 fps bernilai 69,23% sedangkan  untuk  selisih perhitungan kecepatan  pada  10  fps  dan  15  fps  mencapai  11,83% dan  11,05%. Pengujian  ini  membuktikan  bahwa sistem  yang  dibuat  sesuai  digunakan  untuk mendeteksi  jumlah  dan  kecepatan  kendaraan  melalui rekaman CCTV.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengamatan  selama  proses  pengamatan, implementasi, dan pengujian sistem, dapat disimpulkan bahwa:
a. Pengujian dengan menggunakan metode Gaussian  Blur dan Absolute  Difference menghasilkan  akurasi  perhitungan  jumlah kendaraan  tertinggi  adalah  100%.  Akurasi perhitungan  jumlah  kendaraan  terendah  adalah 69,23%.  Selisih terkecil yang  didapat  antara kecepatan  nyata  dan  kecepatan  uji  coba  adalah sebesar 5,11%.
b. Faktor  yang  memengaruhi  akurasi  perhitungan dan  selisih  kecepatan pada  aplikasi  adalah pengurangan  fps,  peletakkan  garis,  dan penentuan perkiraan jarak sesungguhnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wicaksono,  D.  W.  dan  Setiyono,  B.  (2017) “Speed Estimation On Moving Vehicle Based On Digital Image Processing,” International Journal of Computing Science and Applied Mathematics, 3(1), hal. 21–26.
[2]  Muliawan, M. R., Irawan, Beni dan Brianorman, Yulrion. (2015) “Metode Eigenface Pada Sistem Absensi,” Jurnal  Coding,  Sistem Komputer Untan , 3(1), hal. 41–50.
[3]  Bozkurt,  F.,  Yağanoğlu,  M.  dan  Günay,  F.  B. (2015)  “Effective  Gaussian  Blurring  Process  on Graphics  Processing  Unit  with  CUDA,” International  Journal  of  Machine  Learning  and Computing , 5(1), hal. 57–61. doi:
10.7763/IJMLC.2015.V5.483.
[4] Tripathi,  J. et  al. (2015)  “Automatic  Vehicle Counting  and  Classification,” International Journal of Innovative and Emerging Research in Engineering, 2(4), hal. 32–36.
[5] Sundoro, H. S. dan Harjoko, A. (2016) “Vehicle counting  and  vehicle  speed  measurement  based on video processing,” Journal of Theoretical and Applied  Information Technology ,  84(2),  hal.
233–241.
[6]  Republik  Indonesia.  1993.  Keputusan  Menteri Nomor KM 60 Tahun 1993 tentang Marka Jalan. Dinas  Perhubungan. Jakarta.
7]  Singla,  N.  (2014)  “Motion  Detection  Based  on Frame Difference Method,” International Journal of  Information  &  Computation  Technology,
4(15), hal. 1559–1565. Tersedia pada: http://www.ripublication.com/irph/ijict_spl/ijictv
4n15spl_10.pdf.
[8]  Raid,  A.  M.  et  al.  (2014)  “Image  Restoration Based on Morphological
Operations,” International  Journal  of  Computer  Science, Engineering  and  Information  Technology (IJCSEIT), 4(3), hal. 9–21.
doi: 10.5121/ijcseit.2014.4302.