IMPLEMENTASI METODE BACKGROUND SUBTRACTION DAN MORFOLOGI UNTUK MENDETEKSI OBJEK BERGERAK PADA VIDEO
Dede Saptoadi 1 , Fauziah 2 , Nur Hayati 3
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional 1 desaptoadi98@gmail.com
Submitted October 26, 2020; Revised December 1, 2020; Accepted December 3, 2020

## Abstrak
Sistem monitoring menjadi kebutuhan yang meningkat pesat hampir pada seluruh lini publik, seperti jalan  raya,  taman,  gedung,  terminal  dan  masih  banyak  tempat  yang  memiliki  sistem monitoring . Pendeteksian mengadaptasi pembelajaran objek bergerak dalam pengamatan video untuk memperoleh hasil  seperti  indra  penglihatan  manusia.  Dengan  melakukan  pendeteksian  objek  pada  sistem monitoring ,  maka  kita  dapat  menentukan frame yang  menunjukkan  posisi  objek  bergerak.  Metode yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pendeteksian  objek  adalah background  subtraction dan morfologi, metode tersebut dinilai sesuai diimplementasikan dalam program yang dirancang. Metode penelitian  yang  dilakukan  dibagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu  pengumpulan  data  yang  dilakukan  untuk mengumpulkan sample video CCTV dan mencari referensi penelitian terkait. Kemudian tahapan dida- lam  program  yang  dirancang  diantaranya  ekstraksi frame ,  implementasi background  subtraction , konversi  citra grayscale dan  mengubahkan  ke  dalam  bentuk  biner,  melakukan  operasi  morfologi opening ,  membuat masking dan  diimplementasikan  kedalam  video.  Dari  hasil  pengujian  program memiliki  tingkat  keberhasilan  93,3%  dari  pengujian  dengan  pencahayaan  terang  dan  83,3%  dari pengujian dengan pencahayaan redup.
Kata Kunci : Background subtraction , monitoring , morfologi, operasi opening , video

## Abstract
Monitoring systems are a rapidly increasing need in almost all lines of public, such as roads, parks, buildings,  terminals  and  many  places  that  have  a  monitoring  system.  Detection  adapts  learning  of moving objects in video observation to obtain results such as the human sense of sight. By detecting objects in the monitoring system, we can determine the frame that shows the position of the moving object. The methods that can be used to de-tect objects are background subtraction and morphology, these methods are considered appro-priate to be implemented in the designed program. The research method  used  is  divided  into  two  stages,  namely  data  collection  to  collect  CCTV  video  samples  and search for related research references. Then the stages that the program goes through include frame extraction,  implemen-tation  of  background  subtraction,  conversion  of  grayscale  images  and converting  them  into  bi-nary  form,  performing  opening  morphological  operations,  making  masking and implementing them into video. From the test results the program has a success rate of 93.3% of the test with bright lighting and 83.3% of the test with dim lighting.
Key Words : Background subtraction, monitoring, morphology, opening operations, video

## 1. PENDAHULUAN
Sistem monitoring merupakan  salah  satu unsur  penting  dalam  meningkatkan  sistem pengawasan pada tempat umum.
Pendeteksian  mengadaptasi  pembelajaran objek  bergerak  dalam  pengamatan  video untuk  memperoleh  hasil  seperti  indra penglihatan manusia [1].
Sistem monitoring menjadi  kebutuhan yang meningkat pesat hampir pada seluruh lini  publik,  seperti  jalan  raya,  taman, gedung, terminal dan masih banyak tempat yang  memiliki  sistem monitoring [2]. Meningkatnya  kebutuhan  akan  sistem monitoring dikarenakan  fungsinya  sebagai sistem pengawasan guna memantau lokasi.
Dengan  melakukan  pendeteksian  objek pada  sistem monitoring ,  maka  kita  dapat menentukan frame yang  menunjukkan posisi objek bergerak [3].
Untuk  melakukan  pendeteksian  objek dapat diimplementasikan dengan menggunakan metode background subtraction dan morfologi untuk mendeteksi  pergerakan  objek  didalam frame sebuah video.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Khairul Umam  dan  Benny  Sukma  Negara  untuk mendeteksi pergerakan objek telah menggunakan
metode background
subtraction dan  morfologi  menghasilkan tingkat  keberhasilan  sebesar  80%  [4]. Penelitian  yang  dilakukan  Karina  Mariane Kaloh,  Vecky  C.  Poekoel  dan  Muhamad Dwisnanto  Putro  menghasilkan  akurasi pendeteksian menggunakan metode background  subtraction sebesar  80.56% [5]. Penelitian yang dilakukan Muhammad Affandes  dan  Afdi  Ramadani  untuk mendeteksi  gerak  banyak  objek  dengan metode background subtraction menghasilkan akurasi 88.3% [6]. Berdasarkan penelitian
terdahulu, implementasi background
subtraction dinilai berguna untuk mendeteksi pergerakan objek dalam sistem monitoring sebab  menghasilkan  akurasi  yang  dinilai besar.

## 2. METODE PENELITIAN
Kebutuhan Perancangan Sistem Program  yang  dirancang  membutuhkan beberapa peralatan pendukung  yang terdiri dari hardware dan software .
1) Kebutuhan hardware
Laptop  Intel®  CoreTM  i5-7200U
2.5GHz 64 bit dengan RAM 12GB,
digunakan untuk membangun program. CCTV Resolution
1080p,  Lens:  f2.5mm  DFOV  112 degree,  digunakan  sebagai  media
rekam  untuk sample video  yang diujikan.
2) Kebutuhan software Draw.io, digunakan untuk mendesain flow dari penelitian yang dilakukan, MATLAB R2017b, software yang  digunakan  untuk membangun  program,  YI  Home Camera,  aplikasi  mobile  berbasis Android  yang  digunakan  untuk mengumpulkan  video  hasil  rekam dari CCTV, Microsoft Excel digunakan  untuk  menghitung  hasil pengujian.
Background  subtraction dan  Operasi Morfologi Diimplementasikan Background subtraction merupakan metode  yang  dapat  difungsikan  untuk mendeteksi  perbedaan  dari frame video dengan frame referensi  [7],  dengan tujuan  untuk  memisahkan  antara  objek (yang  bergerak)  dengan background sehingga terdeteksi obyek tersebut [8]. Pada  penelitian  ini  digunakan  tahapan implementasi metode background subtraction sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan program
Tahapan  diatas  menjelaskan  alur  dari program  serta  implementasi background subtraction dan operasi morfologi, tahapannya yaitu:
1) Ekstraksi frame video Untuk melakukan ekstraksi frame video, digunakan rumus:
(1)
Dengan keterangan, sebagai berikut: Total  Frame ,  jumlah frame dalam  satu video yang diekstrasi Length ,  panjang  durasi  video  dalam satuan detik (second) Frame  Rate , frame rata-rata  perdetik dalam satu video
2) Mencari frame background secara
otomatis Untuk  mencari background frame
secara otomatis dicari dengan
menghitung  nilai  modus  pada  setiap frame [9], dengan rumus:
(2) (3) (4)
Dari  rumus  diatas,  maka  didapat background dari frame tersebut.
Gambar 2. Sample Hasil Pencarian
Background dengan Menghitung Nilai
Modus pada Setiap Frame 3) Konversi grayscale pada
foreground dan background Citra  RGB  yang  telah  didapat  dari setiap frame kemudian dikonversikan  menjadi grayscale [10].
Tabel 1. Hasil Konversi Frame RGB Menjadi Grayscale
Frame Background Foreground RGB Gray Sumber: dokumen pribadi
Kemudian  dilakukan  pengurangan pada citra grayscale dari foreground dan background maka akan  didapat  hasil  seperti  gambar dibawah ini.
Gambar 3. Hasil Pengurangan Foreground dengan Background
4) Konversi menjadi biner Untuk  melakukan  perubahan  dari citra grayscale menjadi  citra  biner, dilakukan  dengan  rumus  prosesnya yaitu:
(    )   { (    ) (    ) (5)
Dengan keterangan: g(x,y)  : Nilai citra biner f(x,y)  : Citra grayscale T : Nilai ambang
Dengan  menggunakan  pendekatan metode  otsu  yaitu  menentukan variabel  yang  dapat  memberikan perbedaan  antara  dua  atau  lebih variasi  yang  ada  .  Hal  ini  akan memaksimalkan variabel untuk membagi objek menjadi latar depan
( foreground )  dan  latar  belakang ( background ) [11].
Maka  akan  didapat  citra  biner seperti gambar dibawah ini.
Gambar 4. Hasil Konversi dari G rayscale menjadi Citra Biner
5) Melakukan operasi morfologi opening Operasi morfologi pada citra merupakan proses berupa pendekatan  topologi  dan  berbentuk geometri untuk kemudian dilakukan analisis  pada  citra  [12].  Operasi morfologi  terdiri  dari  4  jenis, diantaranya  dilasi,  erosi, opening dan closing .  Pada  penelitian  ini, digunakan  operasi opening untuk menghilangkan noise dari  citra yang  digunakan.  Operasi opening akan  menghilangkan  piksel  yang terang  secara  menyeluruh  dengan rumus:
(     ) (6)
Dimana, A : Nilai citra asli B  :  Matriks  operator  atau  disebut structuring element
Gambar 5. Citra Asli, Citra Hasil Konversi menjadi Biner
Dicontohkan dilakukan operasi morfologi opening pada  Gambar  5, maka didapatkan citra hasil operasi seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Citra Hasil Operasi Morfologi Opening
6) Pembuatan masking
untuk mendeteksi objek
Gambar 7. Pembuatan masking
Masking
digunakan untuk mendeteksi  objek  bergerak  yang berhasil  dideteksi,  yang  kemudian akan  diterapkan  sebagai  penanda pergerakan objek [13].
7) Hasil  deteksi  dijalankan  secara sekuensial (berupa video) Dari  hasil  deteksi  yang  telah dilakukan, maka frame akan dijalankan menjadi video kembali.
Gambar 8. Implementasi hasil deteksi dalam video
Dari  Gambar  8  dapat  dilihat masking yaitu kotak berwarna hijau sebagai  penanda  objek  bergerak dalam frame .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  dua  kondisi pencahayaan,  yaitu  pada  siang  hari  saat kondisi  matahari  bercahaya  terang  dan pada  saat  malam  hari  saat  pencahayaan redup hanya mengandalkan lampu.
Gambar 9. Data pengujian
Gambar  9  menampilkan  beberapa  data pengujian  yang  totalnya  sebanyak  120 data  uji  dengan  pembagian  60  data dengan kondisi pencahayaan terang dan 60  data  dengan  kondisi  pencahayaan redup.
Nilai  dari  hasil  pengujian  dinyatakan dengan  keterangan  100%  untuk  data video yang sukses terdeteksi pergerakan objeknya  dan  0%  untuk  data  video dengan  pergerakan  objek  yang  tidak terdeteksi  [14].  Persentase  keberhasilan dihitung dengan rumus: ( ) (7)
Dengan keterangan
DB  : Data dengan hasil 100%
TDP:  Total  data  pada  masing-masing kondisi pencahayaan
Gambar 10. Tingkat Keberhasilan Pengujian Data
Dari  Gambar  10  dijelaskan  bahwa tingkat  keberhasilan  selama  pengujian dibagi menjadi 2 kondisi yang didasarkan  pada  faktor  pencahayaan, diantaranya  pencahayaan  redup  dan terang.
Kondisi  redup  menghasilkan  persentase keberhasilan sebesar 88,3% dari total 60 data dengan kondisi redup pencahayaan, faktor  kegagalan  pendeteksian  selain karena  faktor  cahaya  juga  dari  objek yang kurang jelas terbaca pada kamera. Kemudian untuk kondisi dengan pencahayaan terang tingkat keberhasilan sebesar 93,3% dari total 60 data,  persentase  keberhasilan  pada kondisi  ini  lebih  tinggi  karena  faktor terpenting  yaitu  pencahayaan  yang sudah  cukup  jelas,  tingkat  kegagalan terdeteksi  dikarenakan  objek  terlalu kecil dan berada disudut kamera.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  diatas,  maka  kes- impulan  yang didapat,  yaitu program  yang dirancang  memiliki  tingkat  keberhasilan 93,3% dari pengujian dengan pencahayaan terang  dan  83,3%  dari  pengujian  dengan pencahayaan  redup.  Berdasarkan  tingkat keberhasilan, persentase pencahayaan yang redup lebih kecil dikarenakan faktor perge- rakan  objek  yang  minim  dalam  pencaha- yaan yang redup dan untuk persentase pen-
cahayaan  terang  memiliki  tingkat  konsen- trasi pendeteksian yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E. A. Pambudi, A. Y. Badarudin, and D. K. Hakim, “Analysis Thresholding Sauvola pada Background Subtraction untuk
Deteksi Objek Bergerak,” J.  Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 300–304, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.6164.
[2]  N.  N.  Putri,  “Aplikasi  Pendeteksi
Objek bergerak pada Image Sequence Dengan Metode Backround Substraction,” J.  Teknol.  Rekayasa Vol. ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  162–172, 2016.
[3]  R.  Muhamad,  T.  Yulianti,  S.  R.
Sulistiyanti, S. Purwiyanti, and F. X. A. Setyawan, “Deteksi Objek Bergerak  Pada  Video  Bawah  Air Menggunakan Metode Frame
Differencing,” J.  EECCIS ,  vol.  13, no. 2, pp. 100–104, 2019.
[4]  K. Umam and B. S. Negara, “Deteksi
Obyek  Manusia  Pada  Basis  Data Video Menggunakan Metode Background Subtraction Dan Operasi
Morfologi,” J.  Core  IT  (Jurnal  Has. Penelit.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 2, pp. 31–40, 2016.
[5]  K.  M.  Kaloh,  V.  C. Poekoel,  and  M. D.  Putro,  “Perbandingan  Algoritma Background  Subtraction  dan  Optical Flow  Untuk  Deteksi  Manusia,” J. Tek.  Inform. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–9,
2018, doi: 10.35793/jti.13.1.2018.20186. [6]  M.  Affandes  and  A.  Ramadani, “Menggunakan Background Substraction Dan Deteksi Tepi
Sobel,” Semin.  Nas.  Teknol.  dan Rekayasa , no. 255, pp. 1–6, 2017.
[7]  A. Miranto, S. R. Sulistiyanti, and F. X.  Arinto  Setyawan,  “Adaptive Background Subtraction for Monitoring System,” 2019  Int.  Conf. Inf. Commun. Technol. , pp. 153–156,
Berhasil Gagal Redup 53 7
Terang 56 4 0 10 20 30 40 50 60 Tingkat Keberhasilan
2019, doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.89385 01. [8]  N. Wahyudi, V. Suhartono, and R. A. Pramunendar, “Background Subtraction Berbasis Self Organizing Map Untuk Deteksi Objek Bergerak,” Syst. Inf. Syst. Informatics
J. , vol. 1, no. 1, pp. 42–51, 2015, doi: 10.29080/systemic.v1i1.283.
[9]  A. Solichin and A. Harjoko, “Metode Background Subtraction untuk
Deteksi  Obyek  Pejalan  Kaki  pada Lingkungan  Statis,” Semin.  Nas. Teknol. Inf. 2013 , pp. 1–6, 2013.
[10]  J.  M.  Mchugh,  J.  Konrad,  V. Saligrama, and S. Member,
“Foreground-Adaptive  Background Subtraction,” IEEE  Signal  Process.
Lett. ,  vol.  16,  no.  5,  pp.  390–393, 2009.
[11]  S. Bhahri and Rahmat, “Transformasi Citra  Biner  Menggunakan  Metode
Thresholding dan Otsu Thresholding,” J.  Sist.  Inf.  dan
Teknol.  Inf. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  195– 203, 2018.
[12]  A. Susanto,  “Matematika  Citra Digital  Untuk  Ekstraksi  Area  Plat Nomor,” J.  Pseudocode ,  vol.  VI,  no. 1, pp. 49–57, 2019.
[13]  C. Prabowo and Zurnawita, “Penerapan  Metode  Background Subtraction  Dengan  Menggunakan Kandidat Sampling Background Applied Background Subtraction Method Used  Background,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no.  6,  pp.  731–736,  2018,  doi: 10.25126/jtiik201856115.
[14]  S.  I.  Syafi’i,  R.  T.  Wahyuningrum, and A. Muntasa, “Segmentasi Obyek Pada  Citra  Digital  Menggunakan Metode  Otsu  Thresholding,” J.
Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 1–8, 2016, doi: 10.9744/informatika.13.1.1-8.