ANALISIS PELACAKAN OBJEK MENGGUNAKAN BACKGROUND ESTIMATION PADA KAMERA DIAM DAN BERGERAK (Hasil Penelitian)
Oleh : Wahyu Supriyatin 1 , Yeniwarti Rafsyam 2 , Jonifan 3
1,3 Universitas Gunadarma Jakarta, Jalan Margonda Raya No. 100 Pondok Cina, Depok 16424
2 Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Jakarta Jalan Prof. Dr. G.A. Siwabessy, Kampus UI Depok email: yennirafsyam@gmail.com

## Abstrak
Pelacakan objek dengan menggunakan video merupakan masalah yang sulit dilakukan. Pelacakan  objek  merupakan  bentuk  pemanfaatan  dari  penerapan  aplikasi  komputer vision.  Pelacakan  objek  dilakukan  dengan  mengidentifikasi  bentuk  objek  pada  video ketika  objek  bergerak  dalam  interval  frame  yang  ditentukan.  Permasalahan  timbul karena gerakan objek yang terlalu cepat, kamera yang bergerak dan diam, background dari  objek  yang  sulit  di  identifikasi  serta  permasalahan  lainnya.  Sehingga  perlu dilakukan pemisahan antara background dan objek dalam video pelacakan objek agar dapat  diperoleh  bentuk  objek  yang  ingin  diidentifikasi.  Pelacakan  objek  dalam penelitian  ini  adalah  pelacakan  objek  mobil  dan  identifikasi  background  objek  yang dilakukan  dengan  menggunakan  metode  background  estimation.  Metode  background estimation dalam penelitian ini diuji coba dengan menggunakan tools Simulink Matlab. Uji  coba  dilakukan  terhadap  objek  video  mobil  bergerak  yang  selanjutnya  dilakukan analisis  dan  diperoleh  hasil  akhir  berupa  identifikasi  serta  pemisahan  antara  objek mobil  dengan  background-nya.  Objek  yang  digunakan  dalam  pengujian  adalah  objek video  mobil  yang  diambil  dengan  menggunakan  kamera  diam  (statis)  dan  kamera bergerak.  Hasil  pengujian  analisis  pelacakan  mobil  yang  dilakukan  terhadap  nilai parameter dengan menggunakan kamera diam (statis) berhasil menangkap objek mobil serta  memisahkan  backround  dari  objeknya.  Sedangkan  pengujian  analisis  pelacakan mobil  terhadap  nilai  parameter  dengan  menggunakan  kamera  bergerak  tidak  berhasil mengidentifikasi  objek mobil dan memisahkan  background, karena semua objek mobil yang melintas serta background dari objek ikut terdeteksi sebagai satu kesatuan. Kata  kunci  :  Background  Estimation,  Kamera,  Komputer  Vision,  Parameter, Pelacakan Objek
1. Pendahuluan
Komputer vision merupakan proses otomatis  menginterprestasikan  sejumlah besar  proses  untuk  persepsi  visual,  seperti akusisi, pengolahan citra, klasifikasi, pengenalan (recognition) dan  membuat keputusan  (Mahali  dan  Harjoko,  2014). Komputer  vision  terdiri  dari  teknik-teknik estimasi  ciri-ciri  objek  di  dalam  citra, pengukuran yang berkaitan dengan geometri  objek  dan  menginterprestasikan informasi  geometri  objek  tersebut  (Mahali dan Harjoko, 2014)Pelacakan objek digunakan  untuk  mencari  benda  yang
bergerak  dengan  menggunakan  kamera dalam  beberapa  waktu (Mahali  dan Harjoko, 2014). Pelacakan objek merupakan  komponen  penting  di  dalam bidang  komputer  visiondan  dibutuhkan dalam aplikasi visual (Habibi, 2017).Pelacakan  objek  bertujuan  untuk menghasilkan  lintasan  dari  sebuah  objek dari  waktu  ke  waktu  dengan  menempatkan posisinya  di  setiap frame video  (Habibi, 2017).  Pelacakan  objek  dapat  didefinisikan sebagai  masalah  dalam  memperkirakan lintasan  suatu  objek  pada  bidang  gambar yang  bergerak  di  sekita  sebuah scene
Analisis Pelacakan Objek…………………….Wahyu Supriyatin 1 , Yeniwarti Rafsyam 2 , Jonifan 3
(Habibi,  2017).  Sehingga  pelacakan  objek merupakan  proses  segmentasi  objek  dari adegan  video  dan  melacak,  orientasi geraknya, oklusi dalam rangka mengekstrak informasi yang berguna dengan menggunakan  beberapa  algoritma  (Mahali dan Harjoko, 2014).
Pelacakan objek merupakan bentuk penerapan aplikasi komputer vision. Beberapa  bidang  kehidupan  menggunakan pelacakan  objek  untuk  memecahkan  suatu masalah,  seperti  pengawasan,  navigasi kendaraan  serta  navigasi  robot.  Proses penglihatan  atau  vision  yang  semula dilakukan  oleh human  vision menjadi dengan menggunakan komputer.
Pergerakan objek  yang cepat  menjadi tidak dapat  terlihat  dan  tertangkap  oleh  mata manusia.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan analisis  pelacakan  objek  mobil (tracking car) dengan  mengidentifikasijumlah  mobil yang  melintas  dalam frame video  serta memisahkan  latar  belakang  dari  objek penelitian  yang  digunakan.  Video  objek mobil  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diambil dengan menggunakan kamera diam (statis)  dan  kamera  bergerak.  Masing- masing video yang digunakan sebagai objek berjumlah  tiga  buah.  Objek  video  mobil yang digunakan dilakukan analisis perbandingan  untuk  nilai  parameter  yang digunakan, baik untuk nilai parameter yang sesuai default dan  nilai  parameter  yang dilakukan uji coba.
Dari  hasil  perbandingan  nilai  parameter yang  dilakukan  pada  tiga  buah  objek  baik dengan  kamera  diam  (statis)  maupun kamera  bergerak  selanjutnya  dilakukan analisis  video,  video  mana  yang  dapat memisahkan  dengan  jelas  antara  objek mobil  dengan  latar  belakang  serta  dapat menangkap  berapa  banyak  jumlah  mobil yang melintas. Penelitian ini akan menganalisis metode background estimation untuk  melihat  hasil  yang diperoleh  berupa  perbandingan  tampilan
dari  kedua  jenis  kamera  yang  digunakan serta  diperoleh  hasil  nilai background dan threshold, jumlah mobil yang terhitung saat melintas dan Simulink Profile Report.
Penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan penelitian  ini  adalah  Kalman  Filter  Based Video  Background  Estimation  oleh  Scott, Pusateri  dan  Cornish.  Dalam  penelitian  ini dijelaskan  bahwa background  estimation Kalman memberikan informasi tentang latar belakang  yang  lengkap  untuk  digunakan tanpa menggunakan campur tangan pengguna.  Rancangan  dalam  penelitian  ini memberikan  metode  yang  efektif  untuk ekstraksi foreground secara  efisien  dari komputer  vision.  Metode  Kalman  dimana satu  dimensi filter setiap  piksel  dari  array kamera melacak intensitas pikselnya.
Penelitian  Mahamuni,  Patil  dan  Thakar tahun  2014  yang  berjudul  Moving  Object Detection  using  Background  Substraction Algorithm  using  Simulink  menyatakan bahwa  metode  yang  digunakan  untuk menggabungkan statistika dengan pengetahuan objek bergerak yang diperoleh dalam pengolahan frame yang sebelumnya. Pendekatan  eksploitasi  yang  digunakan dapat  mengurangkan  latar  belakang  objek untuk  meningkatkan  segmentasi  objeknya. Pendekatan algoritma background substraction dapat  dengan  cepat,  fleksibel dan tepat dalam hal akurasi piksel.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Vinary dan  Kumar  pada  tahun  2015  berjudul Object Tracking using Background Sustraction  Algorithm  menyatakan  bahwa mengidentifikasi objek bergerak dari urutan vidoe  adalah  hal  mendasar  dan  paling penting  dalam  aplikasi  komputer  vision. Hasil percobaan dalam penelitian ini adalah kejelasan  gambar  yang  diperoleh  dengan menggunakan teknik eliminasi latar belakang  ( background  elimination )  lebih baik  dari  pada  menggunakan  teknik background  registration. Uji  coba  yang dilakukan  menunjukkan  keakuratan  dalam
menghitung  kendaraan  yang  terdeteksi sekitar 94%.
Menurut Shukla dan Saini dalam penelitian yang  berjudul  Moving  Object  Tracking  of Vehicle  Detection  :  A  oncise  Review  pada tahun  2015,  mendeteksi  objek  dalam  video dan  pelacakan  gerak  digunakan  untuk mengidentifikasi  karakteristik  yang  muncul dalam  domain image  processing dan komputer  vision.  Analisis  citra  lalu  lintas yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah analisis  lalu  lintas,  deteksi  kendaraan  dan pendekatan  segmentasi  serta  pendekatan vehicle tracking .  Informasi temporal  fitur dan  pelacakan  gerak  digunakan  untuk mengidentifikasi kendaraan, mengenali bentuk  kendaraan,  warna  dan  jenisnya. Metode optical flow dan teknik background substraction dapat membantu untuk mengetahui  kecepatan  kendaraan  dengan berdasarkan urutan frame video.

## 2. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  metode background  estimation. Metode background estimation yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  dijalankan dan  diuji  coba  dengan  menggunakan tools Simulink pada Matlab. Metode background estimation
adalah metode untuk
memperoleh  gambar  latar  belakang  dengan operator  berbasis capture manual  saat  ada konten  latar  belakang  citra  (Scott,  no date).Kelemahan metode background estimation antara  lain  operator  dalam metode  ini  memiliki  peran  penting  karena bila  salah  melakukan  pendeteksian  yang signifikan  dapat  menghasilkan foreground bukan background.
Teknik  yang  digunakan  adalah  segmentasi gerak  dalam  gambar  akan  mendeteksi daerah  atau  wilayah  yang  bergerak  dengan menguraikan  gambar  berdasarkan  piksel dengan pikselnya dari gambar latar belakang  yang  dibuat  rata  oleh  inisialisai gambarnya  (Mahamuni,  2014).  Prinsip kerja  metode  ini  dengan  menginisialisasi latar belakang pertama kemudian
mendeteksi frame dimana  objek  bergerak berada yang mana frame itu akan dikurangi dengan frame latar  belakangnya  untuk mendetekasi  objek  bergerak  (Mahamuni, 2014).Metode background estimation sensitif  terhadap  perubahan  lingkungan eksternal  sehingga  hanya  berlaku  untuk kondisi  dengan  latar  belakang  lingkungan yang dikenal.
Pendekatan  dalam  metode  ini  dengan menggunakan piksel yang intensitas masing-masing piksel statistiknya mengikuti  skema  estimasi  (Scott,  no  date). Gambar 1 adalah metode background estimation pada  simulink  Matlab  yang digunakan  dalam  penelitian  pelacakan objek mobil. Metode identifikasi background yang  digunakan  adalah backgroundestimator terdiri dari temporal median  estimator,  temporal  median dan motion based background estimator. Sedangkan  intuk  identifikasi  objek  mobil digunakan  pelacakan  objek  mobil  dengan melakukan  segmentasi  dan filter  region sehingga di dapat bentuk objek mobil.
Gambar 1. Simulink Matlab Metode Pelacakan Mobil dengan Background Estimation
Hasil running dari  pengujian  pada tools simulink  Matlab  dihasilkan  video  original, video background, video threshold dan video results. Video background dan video threshold adalah  pemisahan  dari  video original  mana  yang  berfungsi  sebagai background dan foreground. Pada  kondisi tertentu  dengan  menggunakan  metode background  estimation antara background dan foreground tidak  dapat  dipisahkan sehingga  menimbulkan noise. Sedangkan video result adalah  video  hasil  pelacakan mobil dan jumlah mobil yang teridentifikasi.
3. Hasil dan Pembahasan Analisis pelacakan objekdilakukan menggunakan tools Simulink Matlab. Analisis  pelacakan  objek  dalam  penelitian menggunakan
metode background estimation. Objek  yang  digunakan  dalam analisis pelacakan objek adalah objek  yang terdapat  dalam library Matlab  serta  objek yang  direkam  sendiri  di  lapangan  yaitu  di daerah  Depok  dan  Bogor.  Objek  dalam penelitian  yang  dianalisis  adalah  objek video  kendaraan  yang  direkam  dengan menggunakan  dua  buah  kamera  yaitu dengan  kamera  diam  (statis)  dan  kamera bergerak.
Analisis pelacakan
objek dengan menggunakan metode background estimation adalah metode untuk
mengurangi latar belakang dan
mengidentifikasi  objek  yang  bergerak  dari bagian-bagian frame yang  berbeda  secara signifikan  (Vinary,  2015).Masalah  yang muncul  dengan  menggunakan  metode background estimation adalah latar belakang dari objek.
Pengujian  pada  tahapan  ini  dilakukan dengan  cara  mengubah  parameter  dalam metode background  estimation .  Karena kamera  yang  digunakan  untuk  menangkap objek  menggunakan  kamera  diam  (statis) dan  kamera  bergerak  sehingga  dilakukan perubahan  nilai  parameter  untuk  kedua jenis  kamera  tersebut.  Dengan  nilai default white line position adalah 22.

## 3.1. Pengujian  dengan  Mengubah  Nilai Parameter pada Kamera Diam
Tabel  1  adalah  tabel  pengujian  yang dilakukan pada tiga objek dengan melakukan perubahan parameter pada : a. minimum object area,
b. maximum object area,
c. background estimator
d. background estimator (temporal median).
Objek  yang  digunakan  dalam  uji  coba menggunakan tiga buah, yaitu :
a. objek Viptraffic.avi ( library Matlab),
b. objek Bogor.avi (survei lapangan),
c. objek Depok.avi (survei lapangan).
Tabel 1. Pengujian nilai parameter pelacakan objek dengan background estimation pada kamera diam (statis) Min Object Area Max Object Area Temporal Median Estimator Temporal Median Nilai default parameter awal 200 2500 2 30
Nilai uji coba parameter 100 dan 500 1000 dan 6000 4 dan 20 60 dan 90 Hasil pengujian pelacakan objek
menggunakan metode background estimation dengan  kamera  diam  (statis) untuk nilai parameter default dan perubahan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel  2. Hasil  Pengujian  Pelacakan  Objek pada Kamera Diam (Statis)
Hasil Pengujian
Nilai default parameter awal a. Menggunakan  metode background  estimation dapat  dipisahkan  antara  latar  belakang  objek dengan objek mobil (untuk video dari library Matlab)  dan  dapat  menghasilkan threshold berupa objek mobil saja. b. Untuk  video  yang  direkam  menggunakan  kamera diam  secara  langsung,  objek  mobil  dengan background dapat dipisahkan. Tetapi saat threshold dilakukan  semua  objek  yang  ada  dalam  video tertangkap bukan hanya mobilnya saja.
c. Jumlah  mobil  yang  melintas  dapat  ditangkap  dan dihitung dengan nilai batas white line position yang ditetapkan  baik  video  yang  direkam  sendiri maupun dari library matlab. Nilai uji coba parameter a. Menggunakan  metode background  estimation dapat  dipisahkan  antara  latar  belakang  objek dengan objek mobil (untuk video dari library Matlab) dan  menghasilkan t hreshold berupa objek mobil saja. b. Untuk  video  yang  direkam  menggunakan  kamera diam  secara  langsung  objek  mobil  dengan background dapat dipisahkan tetapi terdapat sedikit noise objek  mobil.  Untuk  hasil threshold semua objek  tertangkap  dan  teridentifikasi  bukan  hanya objek mobil saja.
c. Jumlah  mobil  yang  melintas  dapat  ditangkap  dan dihitung dengan nilai batas white line position yang ditetapkan  baik  video  yang  direkam  sendiri maupun dari library Matlab.
Tabel  3  dan  Tabel  4  adalah  hasil  tampilan Matlab  dari background,  threshold dan result untuk  ketiga  buah  objek  video  yang digunakan dengan kamera diam baik  untuk nilai  parameter  yang  sesuai  dengan default
dan  nilai  parameter  yang  diubah  (setelah dilakukan uji coba).

## 3.2. Pengujian  dengan  Mengubah  Nilai Parameter pada Kamera Bergerak
Tabel  5  adalah  tabel  pengujian  dilakukan pada tiga objek dengan melakukan perubahan parameter pada : a. minimum object area,
b. maximum object area,
c. background estimator,
d. background estimator (temporal median)
Objek  yang  digunakan  dalam  uji  coba menggunakan tiga buah objek, yaitu : a. objek Viplane.avi ( library Matlab),
b. objek Viplanedeparture.avi,
c. objek Shaky_car.avi ( library Matlab).
Tabel  3. Hasil  pengujian  matlab  pelacakan objek  pada  kamera  diam  (nilai  parameter sesuai d efault)
Nama Video Hasil Background Hasil Threshold Hasil Result Viptraffic.avi Bogor.avi Depok.avi
Tabel  4. Hasil  pengujian  matlab  pelacakan objek  pada  kamera  diam  (nilai  parameter setelah di uji coba )
Nama Video Hasil Background Hasil Threshold
Hasil Result
Viptraffic.avi
Bogor.avi
Depok.avi
Tabel 5. Pengujian nilai parameter pelacakan objek dengan b ackground estimation pada kamera bergerak Min Object Area Max Object Area Temporal Median Estimator Temporal Median Nilai default parameter awal 200 2500 2 30 ss 100 dan 500 1000 dan 6000 4 dan 20 60 dan 90
Hasil  pengujian  ini  dan  untuk  nilai-nilai parameter default dan parameter perubahan, ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel  6. Hasil  pengujian  pelacakan  objek pada kamera bergerak
Hasil Pengujian Nilai default parameter awal a. Dengan menggunakan background estimation antara background dan objek mobil tidak dapat  dipisahkan. Background tampak  banyak noise sedangkan
threshold tampak  semua  objek tertangkap oleh kamera bergerak.
b. Mobil  yang  melintas  tidak  dapat diketahui dan dihitung jumlahnya. Nilai  uji  coba parameter a. Dengan menggunakan background estimation antara
background dan objek mobil tidak dapat  dipisahkan. Background
tampak  banyak noise sedangkan threshold tampak  semua  objek tertangkap  karena  menggunakan kamera bergerak. b. Mobil  yang  melintas  tidak  dapat diketahui dan dihitung jumlahnya.
Tabel 7 dan 8 adalah hasil tampilan Matlab dari background, threshold dan result untuk ketiga  buah  objek  video  yang  digunakan dengan  kamera  bergerak  baik  untuk  nilai parameter yang sesuai dengan default dan yang diubah (setelah dilakukan uji coba).
Tabel  7. Hasil  pengujian  matlab  pelacakan objek pada kamera bergerak (nilai parameter sesuai default) Nama Video Hasil Background Hasil Threshold
Hasil
Result
Viplane.avi Viplanedepartu re.avi Shaky_car.avi
Tabel 8. Hasil Pengujian Matlab Pelacakan Objek  pada  Kamera  Bergerak  Nilai Parameter setelah di uji coba ) Nama Video Hasil Background Hasil Threshold Hasil Result Viplane.avi Viplanedepa rture.avi Shaky_car.a vi
Hasil simulink profile report untuk masing- masing video  yang dijadikan sebagai  objek dalam metode background estimation dapat dilihat  pada  Tabel  9  dan  Tabel  10. Simulation  time setiap  video  baik  untuk kamera diam dan kamera bergerak dijalankan  dengan  waktu  yang  sama  yaitu 45  detik.  Dari  pengujian  yang  dilakukan terlihat  nilai  Total Recorded  Time lebih kecil menggunakan kamera diam (statis) dibandingkan dengan menggunakan kamera bergerak.
Tabel  9. Hasil  simulink  p rofile  report m etode background estimation pada kamera diam
Hasil Simulink Optical Flow Profile Report Viptraffic.avi
( Simulation time 45.733 detik)
Profile Report Bogor.avi
( Simulation time 45.345 detik)
Profile Report Depok.avi ( Simulation time 45.200 detik)
Tabel  10. Hasil  Simulink Profile  Report Metode Background Estimation pada
Kamera Bergerak Hasil Simulink Optical Flow Profile report
Viplane.avi
( Simulation time
36.360 detik)
Profile Report
Viplanedeparture.avi ( Simulation time 45.133 detik) Profile Report Shaky_car.avi
( Simulation time 45.167 detik)

## 4. Kesimpulan dan Saran
Pelacakan  objek  dengan  menggunakan metode background estimation pada kamera diam (statis) dengan nilai parameter default dapat mengidentifikasi masing- masinglatar  belakang (background) dan objek  mobil.  Untuk  hasil threshold hanya video  dari library Matlab  yang  dapat menangkap  objek  mobil,  sedangkan  video yang diambil secara langsung (video Bogor dan Depok) semua objek dapat diidentifikasi tidak hanya objek mobil tetapi marka jalan dan pohon juga ikut tertangkap. Pelacakan objekdengan kamera diam (statis)  untuk  nilai  parameter  yang  di  uji coba  dapat  memisahkan  antara  latar belakang (background) dan  objek  mobil untuk video dari library Matlab. Sedangkan video  bogor  dan  depok  tidak  dapat memisahkan antara latar belakang (background) dan  objek  mobil,  dari  hasil yang diperoleh terdapat noise berupa objek mobil. Hasil threshold diperoleh identifikasi objek mobil untuk video library sedangkan  semua background serta  objek mobil  terbaca  dalam  video  Bogor  dan Depok.
Pelacakan  objek  dengan  menggunakan metode background estimation untuk kamera bergerak baik dengan nilai parameter default maupun  nilai  parameter
yang  diuji  coba  tidak  dapat  memisahkan antara  latar  belakang  objek  dan  objek mobil. Hasil threshold yang diperoleh dapat menangkap  semua  objek  yang  ada  tanpa kecuali termasuk pohon serta marka jalan.
Hasil running matlab  pelacakan  objek dengan  metode background  estimation adalah  original, background,  threshold dan results. Pelacakan objek dengan
menggunakan background estimation memiliki simulation  times yang  cukup lama.  Simulink Profile  Report  background estimation yang  dijalankan  dalam  kisaran waktu  45  detik  memiliki  Total Recorded Time,  Number  of  Block  Methods serta Number  of  Nonvirtual  Subsystem  Methods pada tracking  cars  using  background estimation yang besar .
Saran  untuk  pengembangan  selanjutnya adalah  aplikasi  pelacakan  objek  ini  dapat melakukan  pelacakan  objek  mobil  dengan menggunakan  metode background yang lain  agar  dapat  diidentifikasi.  Serta  dengan menggunakan  kamera  jenis  apapun  dapat mengidentifikasi  objek  yang  diinginkan tanpa harus membaca objek lain disekitarnya. Pelacakan objek dapat digunakan  untuk  menghitung  jumlah  mobil yang  melintas  dengan  menggunakan  garis pembatas  yang  ditentukan  baik  untuk kamera diam dan kamera bergerak.

## DAFTAR PUSTAKA
Habibi, Yabunayya, 2017, Pelacakan Objek Kecil Menggunakan Metode Adaptive
Particle Filter Berbasis Super-
Resolusi ,  Tesis,  Fakultas  Matematika dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Mahali, Muhammad Izzuddin, Agus
Harjoko,  2014, Pelacakan  Benda
Bergerak Menggunakan Metode Mean-Shift  dengan  Perubahan  Skala dan Orientasi , Berkala MIPA, Volume 24, Nomor 2.
Mahamuni  PD.,  RP.  Patil,  HS.  Thakar,
2014, Moving Object Detection using
Background  Substraction  Algorithm using  Simulink ,  IJRET  :  International Journal  of  Research  in  Engineering and  Rechnology,  Volume:  03,  Issue: 06.
Mauladi,  Kemal  Farouq,  Yuliana  Melita,
2011, Pelacakan  Objek  Gambar Video  Berdasarkan  Segmentasi  Citra dan Pola Pencocokan , Jurnal Teknika, Volume 3, Nomor 2.
Scott,  J.,  M.  A.  Pusateri,  D.  Cornish,  no date, Kalman  Filter  Based  Video Background Estimation.
Vinary  DR.,  NL.  Kumar,  2015, Object Tracking using Background Substraction  Algorithm ,  International Journal  of  Engineering  Research  and General Science, Volume 3, Issue 1