Abstract — Intelligent  Tran sp ortation  System  ( ITS ) adalah penerapan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  pada bidang  transportasi.  Teknologi  dan  aplikasi  ITS memantau  kondisi  lalu  lintas  pada  ruas  jalan  melalui video hasil rekaman kamera CCTV yang dipasang di ruas jalan.  Informasi  dari  video  lalu  lintas  kemudian  diolah sehingga  menghasilkan  informasi  terkait  lalu  lintas tersebut  seperti  banyak  kendaraan  dan  kecepatan kendaraan.  Informasi  kecepatan  kendaraan  kemudian diestimasi  dan  dimanfaatkan  nantinya  untuk  kebijakan pengembangan  lalu  lintas  dan  pengaturan  lalu  lintas. Pada  Studi  ini  dilakukan  estimasi  kecepatan  kendaraan bergerak menggunakan motion vector . Penelitian dilakukan  dalam  beberapa  langkah  yaitu  akuisisi  video dan pengaturan parameter, pembuatan region of interest pada  video,  ekstraksi  citra frame video, preprocessing citra, menentukan motion vector dengan three-step search block-matching algorithm , penyeleksian motion vector , dan penghitungan  kecepatan  kendaraan.  Dari  uji  coba  yang sudah  dilakukan, motion  vector mampu  melakukan estimasi  kecepatan  kendaraan  bergerak  dengan  akurasi terburuk  92.6194  %  pada  kecepatan  20  Km/jam  dan terbaik 96.5582 % pada kecepatan 30 Km/jam.
Kata Kunci —Motion Vector, Estimasi Kecepatan.

## I. PENDAHULUAN
EKNOLOGI informasi dan komunikasi (TIK) berkembang dengan cepat dan luas pada banyak bidang seperti  ekonomi,  kesehatan,  transportasi  lain-lain.  Contoh perkembangan TIK di bidang transportasi adalah intelligence transportation system ( ITS ) . ITS merupakan sistem di mana TIK  diterapkan  di  bidang  transportasi  darat,  termasuk infrastruktur, kendaraan dan pengguna, dan manajemen lalu lintas  dan  manajemen  mobilitas,  serta  untuk  antarmuka dengan  moda  transportasi  lainnya.  ITS  dapat  meningkatkan efisiensi  transportasi  dalam  sejumlah  situasi,  yaitu transportasi jalan, manajemen lalu lintas, mobilitas, dan lain- lain. Teknologi penginderaan merupakan salah satu teknologi ITS  dan  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  rekaman hasil  kamera closed  circuit  television  ( CCTV ) .  Teknologi penginderaan  ini  dapat  memberikan  data  dan  informasi terkait  dengan  kondisi  lalu  lintas  yang  diamati.  Data  dan informasi  tersebut  dapat  berupa  banyaknya  jumlah, kepadatan,  jenis-jenis  hingga  kecepatan  kendaraan  dan  lain sebagainya.  Data  yang  berasal  dari  rekaman  hasil  kamera CCTV dapat menjadi informasi yang berguna bagi ITS dalam pengembangan lalu lintas kedepannya.
Pengambilan  data  informasi  dari  rekaman  hasil  kamera CCTV dilakukan dengan bantuan TIK melalui komputer agar lebih cepat dan biayanya tidak besar jika dibanding dengan
pengamatan  oleh  manusia  secara  manual.  Rekaman  hasil kamera CCTV merupakan  video  digital,  sehingga  perlu dilakukan pengolahan video secara digital untuk mendapatkan  data  dan  informasi  yang  diinginkan.  Terdapat bermacam-macam  pengolahan  video  digital  yang  dapat dilakukan  dengan  tujuan  dan  metodenya  masing-masing. Untuk  pengolahan  terkait  objek  dalam  video,  dalam  hal  ini khususnya  objek  kendaraan  bergerak,  dapat  dilakukan pengolahan  video  dengan  tujuan  pendeteksian  kendaraan dilanjutkan  dengan  pelacakan  pergerakan  hingga  estimasi kecepatan  kendaraan  dan  sebagainya.  Terdapat  beberapa penelitian  terdahulu  mengenai  pengolahan  video  untuk deteksi,  pelacakan  hingga  estimasi  kecepatan  kendaraan bergerak  beserta  metodenya  masing-masing.  Metode  yang pernah dilakukan contohnya gray constraint optical flow [1], euclidean distance [2], diagonal hexadecimal pattern (DHP) [3], mean filter (CVS) [4], motion vector [5] dan lain-lain. Metode motion  vector  (MV) merupakan  metode  yang menggunakan  vektor  arah  gerakan  sekelompok  piksel  antar frame pada  video  digital. MV dikenal  luas  dalam  bidang kompresi, atau pengecilan ukuran, pada video digital, terkait dengan salah satu metode kompresi yang handal, yaitu motion compensation  (MC) ,  yang  menggunakan MV sebagai dasarnya.  Dikarenakan  kehandalan  metode  kompresi MC , yang  berdasarkan MV ,  mengecilkan  ukuran  video  digital dengan tetap mempertahankan kualitas video, maka metode MV layak  dipertimbangkan  sebagai  metode  estimasi kecepatan  kendaraan  bergerak  yang  handal.  Dengan pertimbangan  tersebut  maka  pada  Studi  ini  penulis melakukan  penelitian  tentang  estimasi  kecepatan  kendaraan bergerak menggunakan MV .

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Penelitian Terdahulu
Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan  estimasi  kecepatan  pada  citra  kendaraan  bergerak dengan motion vector .
Danang  Wahyu  Wicaksono  dan  Budi  Setyono  dalam jurnalnya  yang  berjudul  “ Speed  Estimation  On  Moving Vehicle  Based  On  Digital  Image  Processing ”  [2] menyimpulkan bahwa estimasi kecepatan adalah komponen penting ITS yang  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan teknik  pengolahan  citra.  Menggunakan  teknik  pengolahan citra lebih efisien dan ekonomis daripada teknik konvensional seperti  radar  kecepatan  atau  pemeriksaan  manual.  Terdapat pengaruh  antara  estimasi  kecepatan,  sudut  kamera  dan pemilihan region  of  interest  (ROI) saat  menggunakan euclidian  distance .  Penelitian  yang  dilakukan  mampu melakukan  estimasi  kecepatan  kendaraan  bergerak  dengan akurasi terendah 87.01 % dan akurasi tertinggi 99.38 %.

## T

## Estimasi Kecepatan Kendaraan Bergerak Menggunakan Motion Vector
Yudah Mulia Nanang  Sukabhakti dan Dwi Ratna Sulistyaningrum Departemen Matematika, Fakultas Matematka, Komputasi dan Sains Data,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : dwiratna.math@gmail.com
Jinhui  Lan dkk dalam jurnalnya  yang berjudul “ Vehicle speed  Measurement  Based  On  Gray  Constraint  Optical Flow ”  [1]  menyimpulkan  metode improved  three-frame difference dan gray  constraint  optical  flow  algorithm dapat mendeteksi  kontur  kendaraan  bergerak.  Nilai optical  flow kontur  kendaraan,  yang  merupakan  kecepatan  kendaraan pada  citra,  dengan  satuan  piksel  per  detik,  dihitung  dengan rasio antara piksel citra dan panjang jalan, untuk menghitung kecepatan  dari  target  bergerak,  dengan  satuan  Km  per  jam. Pada  video  digital,  daerah  yang  diminati  akan  dipilih  dan hanya kecepatan kontur target bergerak di  wilayah ini  yang dihitung sehingga dapat mengurangi komputasi lebih lanjut. Hasil  penelitiannya  menunjukkan  tingkat  deteksi  kecepatan mencapai 99 % namun dapat hasil dapat salah jika terdapat dua kendaraan yang berdekatan.
Arash G. R. dkk dalam jurnalnya yang berjudul “ Vehicle sp eed  Detection  in  Video  Image  Sequences  Using  CVS Method ”  [4]  menyimpulkan  ada  tiga  langkah  untuk melakukan  deteksi  kendaraan  dan  pengenalan  kecepatan, yaitu bakcground  subtraction,  object  extraction dan  sp eed recognition .  Pada  langkah  pertama,  metode mean  filter dilakukan  untuk  pembuatan  latar  belakang.  Pada  langkah kedua, dilakukan algoritme dengan memanfaatkan karakteristik  dua  warna  dan  menggabungkannya  untuk ekstraksi objek. Pendekatan ini lebih kuat terhadap kesalahan dan masalah penggabungan atau pemisahan kendaraan. Pada langkah  ketiga,  kecepatan  kendaraan  ditentukan.  Hasil penelitiannya menunjukkan rata-rata error estimasi kecepatan adalah 7 Km/jam.
B. Motion Vector (MV)
Motion  vector  (MV) adalah  vektor  dua  dimensi  yang digunakan  untuk  prediksi  antar frame yang  menunjukkan perpindahan, dari koordinat di citra frame yang dikodekan, ke koordinat  di  citra frame referensi  [6].  Citra frame yang dikodekan  adalah  citra frame yang  sedang  dipilih  untuk diprediksi  dan  dapat  disebut current  frame  image  (CFI) , sedangkan  citra frame referensi  adalah  citra frame yang digunakan dalam proses prediksi dan dapat disebut reference frame image (RFI) . Dengan menunjukkan perpindahan, MV mampu menggambarkan  perpindahan  objek  pada frame .  Performa MV yang handal diaplikasikan menjadi teknik kompresi video yaitu motion  compensation  (MC) yang, populer  dan digunakan  hampir  pada  semua  standar  pengkodean  video seperti pada seri-seri MPEG . MC menghasilkan transformasi antar frame menggunakan MV yang mengurangi redundansi antar frame dan meningkatkan efisiensi kompresi video. MV dapat  diperoleh  melalui  estimasi  menggunakan block- matching algorithm (BMA) . Block-matching  algorithm  (BMA) algoritme  adalah pencarian  lokasi  suatu macroblock  (MB) dengan  ukuran tertentu  yang  paling  sesuai  pada frame lainnya  berdasarkan suatu  kriteria  jarak  pencarian  [6]. MB adalah  daerah frame yang  dikodekan  sebagai  sebuah  unit. MB biasanya  adalah sekelompok piksel yang membentuk persegi dengan ukuran sisi  persegi  tertentu. BMA dapat  menghasilkan MV pada rangkaian frame video  dengan  membagi CFI kedalam sejumlah MB seperti pada Error! Reference source not found. dan  kemudian  mencari  daerah  pada RFI yang  memiliki kesesuaian terbaik dengan MB CFI .
Gambar 1. Pembagian CFI kedalam bentuk MB.
Gambar 2. SP dan SW pada RFI.
Pencarian  daerah  dengan  kesesuaian  terbaik  dilakukan seperti pada Error! Reference source not found. , yaitu pada koordinat MB CFI di RFI dengan jarak pencarian maksimal dari  koordinat MB  CFI yang  dapat  disebut  parameter pencarian  atau search  parameter  (SP) . SP memiliki  nilai dalam satuan piksel dan digunakan untuk menentukan besar jendela pencarian atau search window (SW)
𝑆𝑊 = (2𝑆𝑃 + 1) 2
dengan SW merupakan  bidang  dua  dimensi  dengan  nilai koordinat vertikal dan horizontal dalam rentang –SP hingga SP .
Gambar 3. MB RFI yang sesuai dengan MB CFI dan MV -nya.
Jika MB  CFI menemukan  daerah dengan  kesesuaian terbaik di RFI ,  maka dihasilkan MV yang akan memodelkan gerakan dari koordinat MB CFI relatif pada citra, ke koordinat daerah kesesuaiannya di RFI relatif pada citra, dengan nilai MV sebesar jarak antara kedua koordinat seperti ditampilkan pada Error! Reference source not found. . Penilaian  tentang  kesesuaian MB dan  pasangan kesesuaiannya  dilakukan  berdasarkan  sebuah  fungsi  biaya. Pada  Studi  ini  digunakan  fungsi  biaya mean  absolut difference (MAD)
𝑀𝐴𝐷 = 1 𝑁 2 ∑ ∑|𝐶 𝑖𝑗 − 𝑅 𝑖𝑗 | 𝑁−1 𝑗=0 𝑁−1 𝑖=0 dengan parameter 𝑁 adalah ukuran sisi MB , dan 𝐶 𝑖𝑗 dan 𝑅 𝑖𝑗 adalah besar nilai keabuan piksel di koordinat MB (𝑖, 𝑗) pada CFI 𝐶 dan RFI 𝑅 .

## C. Three-Step Search (TSS)
MV dapat diperoleh melalui estimasi menggunakan BMA . BMA memiliki  beberapa  variasi  berdasarkan  cara  mencari kesesuaian MB , seperti algoritme exhaustive search (ES) [5] dan  algoritme three-step  search  (TSS) [7].  Pada  awalnya, BMA menggunakan algoritme ES untuk mencari kesesuaian MB ,  yang  membandingkan MB  CFI dengan  semua kemungkinan MB pada SW di RFI .  Kemudian, TSS dikembangkan  untuk  meningkatkan  performa ES . TSS mampu  mengurangi  komputasi  algoritme ES dengan  hanya mencari kesesuaian MB CFI pada beberapa posisi MB pada SW di RFI dibanding mencari ke seluruh bagian SW . Algoritme TSS memiliki  langkah-langkah  sebagai berikut:
1. Mulai  dengan  koordinat  pencarian  di  pusat  bidang SW (0,0).
2. Tetapkan nilai parameter step size (SS) . Sebagai contoh,
SS biasanya  diberi  nilai  4  piksel  untuk SP bernilai  7 piksel.
3. Kemudian  lakukan  penyesuaian  di  8  lokasi  disekitar koordinat (0,0) sejauh ± SS piksel vertikal dan horizontal, dan juga di lokasi (0,0).
4. Pilih  lokasi  dengan  kesesuaian  terbaik  dari  8  lokasi penyesuaian sebelumnya dan juga lokasi awal (0,0).
5. Masukan  koordinat  lokasi  yang  memiliki  kesesuaian terbaik tersebut menggantikan nilai koordinat pencarian.
6. Ganti nilai SS dengan setengah dari nilainya. Ulang pencarian kesesuaian sampai nilai SS = 1.
D. Region of Interest (RoI)
Region  of  Interest adalah  bagian  dari  keseluruhan  yang dipilih  untuk  dilakukan  suatu  operasi.  Terdapat  beragam tujuan  penerapan ROI seperti  mengurangi  gangguan  pada operasi  dengan  tidak  melibatkan  bagian  yang  terdapat gangguan  pada  pemilihan ROI ,  memperkecil  ukuran  data sehingga suatu operasi berjalan lebih cepat, dan lainnya. Pada Studi ini, ROI adalah satu bagian berbentuk segi empat dari keseluruhan  luas  bidang  dari  citra frame video  untuk kemudian dilakukan operasi cropping atau pemotongan.
Langkah pertama pembuatan ROI yaitu membuat bentuk segi empat pada bidang citra frame video sebagai bakal ROI seperti pada Error! Reference source not found. . Nilai yang dapat dipakai dari segi empat ROI adalah jarak sisi atas ROI dengan sisi atas citra, 𝐝 𝐧 , tinggi ROI , 𝐝 𝐦 , jarak sisi kiri ROI dengan sisi kiri citra, 𝐝 𝐪 , dan lebar ROI , 𝐝 𝐨 . Nilai yang dapat dipakai dari bidang citra frame video adalah tinggi citra, 𝟐𝐝 𝐚 , lebar  citra, 𝐝 𝐩 , dan  posisi  tengah  tinggi  citra, 𝐝 𝐚 .  Langkah kedua,  menerapkan  posisi ROI pada  seluruh  citra frame video.  Langkah  terakhir  yaitu  melakukan  pemotongan  atau cropping pada  seluruh  citra frame video  pada  posisi  yang sudah diterapkan.
Karena  efek  perspektifitas  tidak  diabaikan,  maka perekaman  akan  mendapati  perbedaan  ukuran  gerakan sehingga gerakan kendaraan ketika lebih jauh akan lebih kecil daripada  ketika  kendaraan  lebih  dekat  dengan  perekam, padahal  kendaraan  diatur  untuk  berjalan  dengan  kecepatan konstan,  sehingga diperlukan  penyesuaian. Untuk itu,  maka ROI dikembangkan  dengan  membagi  menjadi  tiga  jenis berdasarkan  posisi  pada  bidang  citra  seperti  pada Error! Reference source not found. yaitu:
1. ROI dengan  posisi  di  atas  yang  didefinisikan  dengan jarak antara sisi citra bagian atas dengan sisi ROI bagian atas, 𝐝 𝐧 , dan jarak antara sisi citra bagian atas dengan sisi
ROI bagian bawah, (𝐝 𝐧 + 𝐝 𝐦 ) , keduanya lebih kecil dari setengah panjang tinggi citra, 𝐝 𝐚 ,
2. ROI dengan posisi di tengah yang didefinisikan dengan jarak antara sisi citra bagian atas dengan sisi ROI bagian atas, 𝐝 𝐧 ,  lebih  kecil  dari  setengah  panjang  tinggi  citra, 𝐝 𝐚 , dan jarak antara sisi citra bagian atas dengan sisi ROI bagian  bawah, (𝐝 𝐧 + 𝐝 𝐦 ) ,  lebih  besar  dari  setengah panjang tinggi citra, 𝐝 𝐚 , dan
3. ROI dengan posisi di bawah yang  didefinisikan dengan jarak antara sisi citra bagian atas dengan sisi ROI bagian atas, 𝐝 𝐚 , dan jarak antara sisi citra bagian atas dengan sisi ROI bagian bawah, (𝐝 𝐧 + 𝐝 𝐦 ) , keduanya lebih kecil dari setengah panjang tinggi citra, 𝐝 𝐚 .
Gambar 4. Ilustrasi Region of Interest.
Gambar 5. Ilustrasi Jenis ROI.

## E. Konversi Panjang
Konversi  panjang  adalah  nilai  perbandingan  antara panjang  nyata  dalam  satuan  meter  panjang  digital  dalam satuan  piksel  pada  video.  Dari  video  tentang  kendaraan tunggal  bergerak,  akan  diperoleh  gerakan  pada  bidang  citra dalam satuan piksel yang mewakili dan dapat diubah menjadi gerakan pada bidang nyata dalam  meter  menggunakan nilai konversi panjang.
Untuk  mendapatkan  nilai  konversi  panjang,  diperlukan pengaturan pada kamera dan kondisi perekaman seperti pada Error! Reference source not found. dan Error! Reference source  not  found. .  Pengaturan  kamera  terdiri  dari  variabel sudut vertikal FoV , 𝛉 𝐚 , yang dapat diketahui dari spesifikasi kamera.  Nilai  sudut  vertikal FoV , 𝛉 𝐚 ,  bisa  didapatkan  juga menggunakan  nilai  panjang  fokus  kamera, 𝐝 𝐞 ,  dan  dimensi vertikal sensor citra kamera, 𝟐𝐝 𝐚 , menggunakan persamaan
𝛉 𝒂 = tan −1 ( 𝐝 𝐚 𝐝 𝐞 )
Jika  nilai  panjang  fokus  kamera  dan  dimensi  vertikal sensor  citra  kamera  tidak  diketahui,  secara  geometri,  nilai sudut  vertikal FoV , 𝛉 𝐚 ,  bisa  didapatkan  juga  dengan menggunakan  nilai  tinggi  objek  nyata  yang  tingginya terpantau penuh pada kamera , 𝟐𝐝 𝐠 , dan nilai panjang jarak antara kamera dengan objek, 𝐝 𝐟 , menggunakan persamaan
𝛉 𝒂 = tan −1 ( 𝐝 𝐠 𝐝 𝐟 )
Pengaturan kamera juga terdiri dari dimensi tinggi video hasil  rekaman, 𝟐𝐝 𝐚 .  Pengaturan  kondisi  perekaman  terdiri dari  tinggi  kamera, 𝐝 𝐡 ,  dan  kemiringan  kamera, 𝛉 𝐝 .  Tinggi kamera, 𝐝 𝐡 ,  dihitung  dari  posisi  lensa  kamera  ke  posisi  di dasar  bawah  kamera  pada jalanan.  Kemiringan  kamera, 𝛉 𝐝 , dihitung  dengan  sudut 0° kamera  menghadap  vertikal  ke bawah.
Cara  kerja  estimasi  kecepatan  dengan  posisi  kamera  di atas adalah dengan mengukur gerakan objek kendaraan pada video, 𝐝 𝐝 , relatif terhadap ukuran salah satu bidang video , lalu mengkonversikan  panjangnya  menjadi  panjang  nyata, 𝐝 𝐣 , relatif  terhadap  ukuran  bidang  nyata  teramati  yang  sesuai. Pertama,  satuan  nilai  konversi  dicari  dengan  menghitung perbandingan  bidang  pada  video dengan  bidang  nyata  yang bersesuaian  dan  teramati  pada  video.  Jinhui  Lan  dkk  [1] menggunakan  perbandingan  sisi  horizontal  video, 𝐝 𝐩 , terhadap  lebar  jalan  yang  teramati  di  sisi  horizontal  bawah video. Arash G. R. dkk  [4] menggunakan perbandingan sisi vertikal video, 𝟐𝐝 𝐚 , terhadap panjang jalan yang teramati, 𝐝 𝐥 , yang didapat dari
𝐝 𝐥 = 𝐝 𝐡 × (tan(𝛉 𝐝 + 𝛉 𝐚 ) − tan(𝛉 𝐝 − 𝛉 𝐚 ))
Pada  Studi  ini,  nilai  konversi  panjang  dikembangkan dengan menyesuaikan terhadap ROI agar menghasilkan nilai yang  lebih  akurat  dibanding  nilai  konversi  panjang  yang umum untuk seluruh bagian citra video [1][4] . Nilai konversi panjang menggunakan perbandingan sisi vertikal ROI video, 𝐝 𝐛 + 𝐝 𝐜 , terhadap panjang jalan yang teramati ROI , 𝐝 𝐤 , yang didapat dari
𝐝 𝐤 = 𝐝 𝐡 × (tan(𝛉 𝐝 + 𝛉 𝐛 ) − tan(𝛉 𝐝 −𝛉 𝐜 ))
dengan
𝛉 𝐛 = tan −1 ( 𝐝 𝐛 𝐝 𝐞 ) 𝛉 𝐜 = tan −1 ( 𝐝 𝐜 𝐝 𝐞 )
sementara 𝐝 𝐛 dan 𝐝 𝐜 dapat diperoleh dari posisi ROI .
Gambar 6. Pengaturan Kondisi Kamera.
Gambar 7. Pengaturan Kondisi Perekaman.

## F. Estimasi Kecepatan
Estimasi  kecepatan  pada  Studi  ini  dilakukan  pada  video kendaraan  bergerak  yang  direkam  dari  sisi  atas  dengan langkah-langkah  melakukan  estimasi  kecepatan  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai konversi panjang, yang menggambarkan skala panjang nyata dalam meter untuk tiap  panjang  satu  piksel  pada  video.  Penentuan  nilai konversi panjang dibantu menggunakan ROI .
2. Karena MV MB menggambarkan gerakan objek pada MB dalam sekali pergantian frame , dengan membatasi hanya merekam objek tunggal, MV MB yang dihasilkan untuk tiap MB CFI dapat dirata-ratakan dengan semua MV MB lainnya  sehingga  didapat  nilai MV frame ,  yang menggambarkan  gerakan  objek  tunggal  pada frame dalam sekali pergantian frame .
3. Dengan  mengasumsikan  kecepatan  kendaraan  dan mengatur kecepatan kendaraan uji coba adalah konstan, MV frame dapat dirata-ratakan dengan semua MV frame lainnya,  sehingga  menghasilkan MV  video yang menggambarkan  gerakan  objek  tunggal  pada frame , yang konstan untuk tiap frame , dalam sekali pergantian frame .
4. MV  video dikalikan  dengan  nilai  konversi  panjang  dan frekuensi  frame  video  sehingga  menghasilkan  nilai estimasi  kecepatan  dalam  satuan  meter  per  detik  yang dapat diubah kedalam kilometer per jam.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data, Parameter, dan Skema Uji Coba
Data  uji  coba  program  penelitian  ini  adalah  beberapa video digital rekaman  kendaraan bergerak. Kendaraan  yang direkam  bergerak  dengan  kecepatan  dan  arah  yang  konstan dan  sudah  ditentukan.  Video  yang  digunakan  memiliki variasi berdasarkan kecepatan kendaraannya seperti ditampilkan pada Tabel  1 .
Tabel  1.
Data Video yang Digunakan. No. Nama Video (*.mp4) Kecepatan Sebenarnya Resolusi (Piksel × Piksel) 1 Pmd-20-60-4 20 Km/jam 540 × 960 2 Pmd-30-60-4 30 Km/jam 540 × 960 3 Pmd-40-60-4 40 Km/jam 540 × 960 4 Pmd-50-60-4 50 Km/jam 540 × 960 5 Pmd-60-60-4 60 Km/jam 540 × 960
Parameter  uji  coba  program  penelitian  ini  terdiri  dari posisi ROI ,  ukuran  sisi MB ,  sudut  Seleksi,  dan  penggunaan MF MV . Variasi nilai parameter ditampilkan dalam Tabel  2.
Tabel  2. Nilai Parameter yang Digunakan. No. Posisi ROI Ukuran Sisi MB Sudut Seleksi MF MV 1 Atas 15 piksel 30° Tidak 2 Bawah 25 piksel 60° Ya 3 Tengah 35 piksel 90° - 4 - - 180° -
Skema  uji  coba  program  penelitian  ini  adalah  dengan melakukan  estimasi  kecepatan  pada  semua  data  dengan menggunakan seluruh kombinasi nilai parameter-parameter.
Hasil uji coba berupa nilai estimasi kecepatan dan akurasi estimasi kecepatan. Akurasi dihitung menggunakan
𝐴𝐸 = 𝐾𝑆 − |𝐾𝑆 − 𝐻𝐸| 𝐾𝑆 × 100%
dengan AE adalah  Akurasi  Estimasi, KS adalah  Kecepatan Sebenarnya, dan HE adalah Hasil Estimasi.
Setelah  dilakukan  uji  coba,  diperoleh  nilai  parameter ukuran sisi MB terbaik adalah 35 piksel, sehingga untuk hasil uji  coba  akan  dipakai  nilai  parameter  ukuran  sisi MB 35 piksel.

## B. Hasil dan Pembahasan Uji Coba
Hasil  uji  coba  estimasi  kecepatan  dirata-ratakan  untuk tiap  kombinasi  nilai  parameter  dan  didapatkan  rata-rata akurasi hasil uji coba terbaik.
Tabel  3.
Rata-rata Akurasi Hasil Uji Coba No. Posisi ROI Sudut Seleksi Rata-rata Akurasi Tanpa MF Rata-rata Akurasi Dengan MF 1 Atas 30° 93.466 % 93.9621 % 2 Atas 60° 92.4297 % 92.5397 % 3 Atas 90° 92.1279 % 92.6187 % 4 Atas 180° 90.7844 % 89.0145 % 5 Bawah 30° 87.8193 % 86.171 % 6 Bawah 60° 86.4469 % 89.5207 % 7 Bawah 90° 84.7701 % 87.8294 % 8 Bawah 180° 78.6275 % 83.1176 % 9 Tengah 30° 84.2835 % 87.8705 % 10 Tengah 60° 87.1629 % 88.9939 % 11 Tengah 90° 86.9937 % 88.717 % 12 Tengah 180° 83.9141 % 82.8959 % Tabel 4. Hasil Uji Coba Menggunakan Nilai Parameter Terbaik Secara Umum Kecepatan Estimasi Akurasi 20 Km/jam 21.4761 Km/jam 92.6194 % 30 Km/jam 29.8617 Km/jam 96.5582 % 40 Km/jam 39.3041 Km/jam 93.9621 % 50 Km/jam 48.8663 Km/jam 94.3056 % 60 Km/jam 58.722 Km/jam 95.104 %
Rata-rata  akurasi  hasil  uji  coba  pada  Tabel    3 menunjukkan jika rata-rata akurasi  terbaik  yaitu 93.9621 % diperoleh  dengan  menggunakan  nilai  parameter  terbaik secara  umumyaitu  posisi ROI di  atas,  sudut  seleksi  30°,
ukuran sisi MB 35 piksel, dan menggunakan MF MV . Dengan menggunakan  nilai  parameter  terbaik  secara  umum,    dari Tabel 4 diperoleh akurasi terbaik dari variasi kecepatan yang digunakan yaitu 96.5582 %.

## IV. KESIMPULAN
Dari  uji  coba  yang  sudah  dilakukan  didapatkan  hasil bahwa  estimasi  kecepatan  kendaraan  bergerak  mampu dilakukan  menggunakan motion  vector .  Proses  metode motion  vector meliputi  pemasukkan  data  dan  parameter, termasuk  penghitungan  nilai  konversi  panjang,  penentuan motion  vector serta  seleksi  arah  dan  implementasi median filter pada motion vector, dan penghitungan kecepatan untuk menghasilkan  nilai  estimasi  kecepatan  kendaraan  dalam satuan Km/jam dan akurasinya.
Penilaian kinerja metode motion vector ditunjukkan oleh nilai akurasi estimasi kecepatan. Nilai rata-rata terbaik adalah 96.5582 % yang dicapai ketika dengan menggunakan posisi ROI di atas, sudut seleksi 30°, ukuran sisi MB 35 piksel, dan dengan menggunakan MF MV .
Penelitian  kedepan  diharapkan  engembangkan  batasan seperti deteksi objek jamak, variasi cahaya dan variasi sudut perekaman, sistem program, model estimasi kecepatan,  atau perbandingan dengan metode estimasi kecepatan lainnya.

## DAFTAR ISI
[1] J.  Lan,  J.  Li,  G.  Hu,  B.  Ran,  and  L.  Wang,  “Vehicle  speed measurement  based  on  gray  constraint  optical  flow  algorithm,” Optik (Stuttg). , vol. 125, no. 1, pp. 289–295, Jan. 2014.
[2] D. W. Wicaksono and B. Setiyono, “Speed Estimation On Moving Vehicle Based On Digital Image Processing,” Int. J. Comput. Sci. Appl. Math. , vol. 3, no. 1, p. 21, Mar. 2017.
[3] D.  Jeyabharathi and  D.  D.  Dejey,  “Vehicle  Tracking and  Speed Measurement system (VTSM) based on novel feature descriptor: Diagonal  Hexadecimal  Pattern  (DHP),” J.  Vis.  Commun.  Image Represent. , vol. 40, pp. 816–830, Oct. 2016.
[4] A.  Gholami  Rad,  A.  Dehghani,  and  M.  Rehan  Karim,  “Vehicle speed  detection  in  video  image  sequences  using  CVS  method,” 2010.
[5] S. S. S. Ranjit, S. A. Anas, S. K. Subramaniam, K. C. Lim, A. F. I. Fayeez, and A. R. Amirah, “Real-Time Vehicle Speed Detection Algorithm using Motion Vector Technique,” 2012.
[6] I.  E.  G.  Richardson, H.264  and  MPEG-4  Video  Compression . Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd, 2003.
[7] T. Koga et al. , “Motion-compensated interframe coding for video conferencing.” .