Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## IMPLEMENTASI MOBILENETV2 DAN FRAME DIFFERENCE UNTUK PENENTUAN KECEPATAN KENDARAAN
Ridho Tadjudin 1 , Dewi Rosmala 2
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional
Jl. PKH Mustofa No.23, Neglasari, Cibeunying Kaler, Kota Bandung ridhotadjudin@gmail.com 1 , d_rosmala@itenas.ac.id 2

## ABSTRAK
Perangkat  kamera  di  jalan  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  masalah  seperti  pelanggaran  batas kecepatan  yang  dapat  menimbulkan  kecelakaan berakibat pada luka serius hingga kematian. Penelitian ini  berfokus  pada  sistem  yang  dapat  melakukan penghitungan  kecepatan  kendaraan  menggunakan metode Frame Difference dari data video yang terlebih dahulu  telah  diekstraksi  menjadi  rangkaian  citra  dan dilakukan  proses  segmentasi  objek  menggunakan MobileNetV2 .  Frame  Difference  digunakan  untuk menghitung nilai perpindahan objek mobil pada setiap rangkaian  citra.  Nilai  perpindahan  lalu  digunakan untuk menentukan kecepatan perpindahan mobil pada video.  Dari  hasil  yang  didapatkan,  sistem  memiliki akurasi  masing-masing  98%  pada  citra  segmentasi, 74,81% untuk penentuan titik acuan, dan 83,84% untuk titik  acuan  kanan  dan  79,81%  untuk  titik  acuan  kiri pada perhitungan kecepatan mobil.
Kata  kunci:  smart  city,  data  video,  frame difference, MobileNetV2, mobil.

## ABSTRACT
Camera  devices  on  the  road  can  be  used  to detect  problems  such  as  violations  of  speed  limits which can lead to accidents that can be  serious injury or  death.  This  research  focuses  on  a  system  that can calculate  vehicle  speed  using  the  Frame  Difference method  from  the  video  data  that  has  been  extracted first into a series of images and the object segmentation process is carried out using the MobileNetV2. Frame Difference is used to calculate the displacement value of  the  car  object  in  each  series  of  images.  The displacement  value  is  then  used  to  determine  the displacement  speed  of  the  car  in  a  video.  From  the results  obtained,  the  system  has  an  accuracy  each  of 98% for car segmented image, 74.81% for determining
the reference point, and 83.84% for the right reference point  and  79.81%  for  the  left  reference  point  is obtained in determining the speed of the car.
Keywords:  smart  city,  video  data,  frame difference, MobileNetV2, car.

## I. P ENDAHULUAN
Kecelakaan lalu lintas menjadi penyebab utama kematian  pada  rentang  usia  15-29  tahun  di  seluruh dunia.  Salah  satu  cara  untuk  mengurangi  angka kecelakaan  lalu  lintas  adalah  dengan  mengatur  dan menegakkan  penggunaan  batas  kecepatan  kendaraan pada  tipe  jalan  tertentu  (World  Health  Organization, 2010).  Sistem  pengukuran  kecepatan  berbasis  video diketahui sebagai implementasi
Intelligent Transportation System
(ITS) yang bagus dikembangkan  karena  kapabilitas  dan  biaya  murah. Penentuan  pelanggaran  kecepatan  kendaraan  juga dapat dikembangkan melalui deteksi gerakan (Tourani, Shahbrami, Akoushideh, Khazaee, & Suen, 2019).
Kemunculan  metode-metode  pengenalan  pola, bentuk  benda,  dan  pengukuran  berbasis  pengolahan citra  telah  dimanfaatkan  pada  beragam  aplikasi kehidupan (Reddy, Priya, & Neelima, 2015). Sejumlah sistem  pelacakan  objek  tunggal  muncul,  tetapi  lebih kompleks  lagi  berupa  pelacakan  objek  untuk mengetahui  kecepatan  pergerakan  dari  target  dan pencocokkan  bingkai  ke  bingkai  dalam  urutan  video (Walia & Kapoor, 2016).
Untuk  dapat  menghitung  kecepatan  kendaraan yang  melewati suatu jalan  maka sistem harus  mampu melakukan  deteksi  terhadap  kendaraan  yang  terekam kamera.  Sistem  deteksi  gerakan  merupakan  suatu sistem  yang  mampu  mendeteksi  gerakan  yang  terjadi di  dalam  video  (Firmansyah  &  Supriana,  2015).
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021

## E-ISSN : 2407 – 3911
Deteksi  gerakan  merupakan  subjek  penting  dalam bidang  computer  vision  yang  digunakan  oleh  banyak sistem  pada  aplikasi  video  pengawas,  monitoring trafik,  kompresi  video,  perhitungan  kecepatan  dan sebagainya  (Luvizon,  Nassu,  &  Minetto,  2017). Pengukuran kecepatan kendaraan berbasis pengolahan citra  digital  telah  banyak  dilakukan.  Metode  yang umum  digunakan  untuk  pengukuran  kecepatan kendaraan  dengan  citra  video  diantaranya corner detection , texture  analysis , video  tracking ,  dan seterusnya (Goyal & Singhai, 2018).
Teknologi  pengenalan  objek  dan  pemrosesan citra  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  bentuk kendaraan, salah satunya adalah mobil. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan metode yang dapat digunakan untuk pemrosesan citra. Salah satunya ialah DeeplabV3 dengan arsitektur pre-trained MobileNetV2 untuk  mendeteksi  piksel  mobil  pada  sebuah  citra (Sandler,  Howard,  Zhu,  Zhmoginov,  &  Chen,  2018). Model  ini  memiliki  kinerja  yang  baik  dengan  tingkat komputasi kecil (Howard, et al., 2017) sehingga dapat mengoptimalkan kinerja sistem. Output yang dihasilkan  adalah  piksel  yang  sudah  terdapat  kode piksel  mobil  hasil  deteksi.  Setelah  diketahui  nilai piksel  mobil,  maka  dilakukan  pencarian  ujung  kanan (Tissainayagam  &  Suter,  2005)  sebagai  titik  acuan mobil. Pergerakan objek yang horizontal memungkinkan  proses  perhitungan  menggunakan acuan sumbu x searah (Xiang & Xiaoqing, 2011).
Setelah  diketahui  titik  kanan  pada  setiap  citra dalam  rangkaian  kemudian  digunakan  metode Frame Difference untuk  mengukur  perpindahan  objek  mobil antar  frame.  Nilai  perpindahan  kemudian  dikalkulasi untuk mendapatkan nilai kecepatan objek dalam video dan  kemudian  dikonversi  ke  dalam  kecepatan Kilometer per Jam (Km/Jam).
Rumusan masalah pada penelitian ini dirumuskan sebagai berikut :
1.  Bagaimana  mengukur  kinerja frame  difference untuk  menentukan  nilai  perpindahan  objek  pada rangkaian citra.
2.  Bagaimana  menghitung  kecepatan  berdasarkan nilai  perpindahan  objek  menggunakan  faktor skala.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengukur  kinerja sistem  dalam  memproses  video  dan  penggunaan Frame Difference untuk menentukan kecepatan objek mobil dalam video.
Untuk memfokuskan pembahasan pada penelitian  ini,  maka  perlu  diambil  beberapa  batasan masalah sebagai berikut.
1.  Objek penelitian yaitu kecepatan mobil.
2.  Sistem menganalisa objek tunggal dalam video.
3.  Video berformat mp4.
4.  Panjang  lintasan  dalam  video  uji  adalah  11,57 meter.
5.  Perekaman  video  uji  dilakukan  dalam  10 kecepatan berbeda yaitu 5 km/jam, 10 km/jam, 15 km/jam,  20  km/jam,  25  km/jam,  30km/jam,  35 km/jam,  40  km/jam,  45  km/jam,  50  km/jam dengan masing-masing kecepatan diambil 3 buah video uji.
6.  Perekaman video uji menggunakan kamera digital Canon  1200D  dengan  resolusi  video  1280x720 dan framerate 60 fps.
7.  Model  segmentasi  menggunakan  pretrained MobileNetV2.

## II. L ANDASAN T EORI

## II.1 Citra
Citra adalah suatu nilai yang menciptakan suati imitasi  dari  obyek  seperti  sebenarnya.  Komputer membaca citra berisi array dengan bilangan real yang direpresentasikan  dengan  deretan  bit,  nilai  berisi koordinat x dan y yaitu baris dan kolom yang disebut piksel.  Nilai  piksel  ini  bisa  mewujudkan  warna,  titik, garis, dan bidang (Mirah, 2018). Gambar 1 merupakan contoh  representasi  koordinat  dan  piksel  pada  citra yang dibaca oleh komputer.

## Gambar 1. Koordinat dan piksel pada citra
(Sumber: (Mirah, 2018))
Piksel  pada  citra  ditunjukkan  oleh  kolom  dari koordinat  (0,0)  hingga  (3,4)  dengan  isi  sejumlah bilangan. Koordinat dimulai dari titik (0,0) pada sudut kiri atas dari sebuah citra.

## II.2 Pre-trained MobileNetV2
Pre-Trained adalah  suatu  model  deep  learning yang  telah  dilatih  dengan  sebuah  data  latih  yang bertujuan  mendapatkan  model  untuk  deteksi  sebuah objek. Penelitian ini menggunakan arsitektur
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
DeeplabV3  dengan  backbone  MobileNetV2  (Sandler, Howard, Zhu, Zhmoginov, & Chen, 2018)  yang telah di- training terlebih  dahulu  menggunakan  dataset Pascal VOC2012 (Visual Object Classes 2012). Pascal VOC adalah kumpulan dataset untuk mengenali objek dari sejumlah kelas objek visual dalam adegan realistis.

## Gambar 2. Konvolusi Standar
(Sumber : (Howard, et al., 2017))
MobileNetV2 mengganti lapisan konvolusional standard  dengan  blok depthwise  convolution dimana setiap blok terdiri dari lapisan konvolusional 3×3 yang menyaring  input,  diikuti  oleh  pointwise  convolution 1×1  yang  menggabungkan  nilai-nilai  yang  difilter untuk menciptakan sebuah fitur baru.
Batch  Normalization adalah  teknik  untuk deep neural  network untuk  membuat  standard  inputan kepada layer untuk  setiap  batch  kecil  (Brownlee, 2019).  Fungsi  ini  memberikan  efek  menstabilkan proses  pembelajaran  sistem  dan  sangat  berpengaruh untuk  mengurangi  epoch  training  yang  dibutuhkan untuk melatih model deep learning .
ReLU ( Rectified Linear Unit ) merupakan fungsi linear yang digunakan untuk mengubah nilai x menjadi 0 jika x bernilai asal negatif dan tetap mempertahankan nilai x jika bernilai lebih dari 0. Fungsi ReLu pertama kali  diperkenalkan  oleh  Geoffrey  Hinton  dan  Vinod Nair  untuk  menggantikan  fungsi  aktivasi  sigmoid (Pedomanti, 2018).
Operasi  akan  berulang  sehingga  setiap  piksel pada  citra  input  akan  mempunyai  output  berupa  nilai matriks  kode  hasil  klasifikasi  berdasarkan  Pascal VOC2012.  Hasil  keluaran  citra  pada  sistem  ini memiliki  tinggi  512  piksel  dan  lebar  citra  mengikuti lebar input citra.
Gambar 3. Arsitektur MobileNetV2
(Sumber : (Sandler, Howard, Zhu, Zhmoginov, & Chen, 2018))
Pada MobileNetV2 ,  terdapat  input  dan  output antara  model  sedangkan  lapisan  atau  layer  bagian dalam  mengenkapsulasi  kemampuan  model  untuk mengubah  input  dari  konsep  tingkat  piksel  hingga dapat  mengetahui  klasifikasi  gambar.  Sehingga  yang akan digunakan pada penelitian  ini  yaitu Pre-Trained MobileNetV2 .
Gambar 4. Blok Penyusun MobileNetV2
(Sumber : (Sandler, Howard, Zhu, Zhmoginov, & Chen, 2018))
Berdasarkan  blok  penyusun  MobileNetV2  pada Gambar 4, dicantumkan detail arsitektur yang memiliki 32 filter pada fully convolutional layer, diikuti dengan 19  layer residual  bottleneck .  Kemudian  digunakan ReLU6 sebagai variabel non-linear karena keunggulannya pada komputasi rendah. Standar kernel 3×3  digunakan,  juga  batch  normalization  pada  tahap training . Expansion  factor t digunakan  pada  nilai ukuran  input  (Sandler,  Howard,  Zhu,  Zhmoginov,  & Chen, 2018).
Gambar 5. Building Block MobileNetV2
(Sumber: (Sandler, Howard, Zhu, Zhmoginov, & Chen, 2018))
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021

## E-ISSN : 2407 – 3911
P-ISSN : 2686 - 0333
Depthwise separabe convolutions dapat menampilkan  lebih  banyak  fitur  dari  parameter konvolusi  yang  lebih  sedikit. Width  multipliers merupakan parameter desimal yang mampu menskalakan  total  jumlah  parameter  dalam  model keatas  atau  ke  bawah,  memungkinkan  untuk menyeimbangan  kekuatan  model  dengan  biaya komputasi. Linear bottlenecks digunakan antara layer dan shortcut  connections antara  tiap bottlenecks . Linear  bottlenecks berfungsi  untuk  mencegah kerusakan  informasi,  sedang shortcut connections memungkinkan  proses training lebih  cepat  dan meningkatkan akurasi.

## II.3 Frame Difference
Konsep  dasar  metode frame  difference berupa perbandingan  rangkaian    frame  citra  yang  ditangkap sesuai  dengan  urutan  waktu.  Rangkaian  citra  yang mengandung fitur geometri diekstrak, untuk kemudian dilakukan  analisa  (Singla,  2014).  Frame  pertama dipanggil  sebagai  frame  referensi  dan  frame  kedua dipanggil sebagai frame input. Keduanya dibandingkan  dan  nilai  perbedaan  dalam  piksel ditentukan.  Bisa  juga  dilakukan  optimasi  dengan menggabungkan  algoritma  lain  kedalam frame difference , salah satunya adalah joint difference . Joint difference dikembangkan  untuk  mempercepat  proses klasifikasi  piksel.  Menggunakan  informasi  frame difference  untuk  memperbaiki  klasifikasi  piksel sekaligus melakukan pembaruan klasifikasi (Migliore, Matteucci, & Naccari, 2006).
Dengan  demikian,  dalam  metode frame difference ,  fitur  objek  yang  diambil  sesuai  dengan perbedaan  antara  dua  atau  tiga  frame  secara  terus menerus.

## Gambar 6. Three Frame Difference

## (Sumber : (Singla, 2014))
Menurut  penelitian  Rosin  dan  Ellis,  Algoritma frame  differences  dilakukan  melalui  3  tahap.  Tahap pertama  adalah  proses  penentuan  citra  referensi  atau citra  latar  (Singla,  2014). Tahap  kedua  adalah  proses operasi  artimatika substraction ,  dan  yang  terakhir pengaturan  ambang  batas  ( threshold ).  Threshold merupakan bagian penting untuk penentuan ketelitian dari  pendeteksian  gerak.  Menurut  penelitian,  nilai
threshold berbanding  terbalik  dengan  jumlah  noise yang dideteksi setelah dilakukan proses pembandingan.  Semakin  kecil  nilai threshold suatu algoritma frame  difference ,  maka  semakin  besar jumlah noise yang  terdeteksi.  Penelitian  yang dilakukan oleh Rosin dan Ellis melakukan pengaturan threshold dengan  menggunakan  algoritma automatic threshold (Affrudin, 2017).
Sebuah  nilai threshold dinyatakan  berbanding terbalik  terhadap  jumlah noise yang  dapat  dideteksi setelah dibandingkan, hal tersebut menjelaskan bahwa jika  nilai threshold kecil,  maka  akan  semakin  besar pula  jumlah noise yang  dapat  terdeteksi  (Yuha,  Al Fiqri, Ashari, Pratama, & Harahap, 2019). Untuk bisa menghitung  sebuah frame  difference dapat  dilakukan dengan  melakukan  substraksi  antara  dua  buah  frame. Citra  hasil  substraksi  akan  digunakan  untuk menentukan  dimana  posisi  objek  yang  bergerak (Affrudin, 2017).
Agar  dapat  membandingkan  sebuah  citra dengan waktu t, dengan citra t-1, dapat pula dilakukan dengan  algoritma Double  Differences ,  selanjutnya akan  dilakukan  perbandingan  antara  kedua  citra  t-1 dengan citra t-2 (Gupta, Singh, & Gupta, 2014).

## II.4 Scale Factor Conversion
Scale factor conversion merupakan pendekatan konversi
yang dikembangkan dengan mempertimbangkan  arah  kamera  tegak  lurus  dengan jalur  yang  dilalui  objek  dan  gerak  objek  dalam  garis yang  hampir  lurus.  Ini  memungkinkan  konversi  bisa terjadi tanpa harus memiliki jarak minimal antara objek dan kamera  (Khan, Porta, Vizzari, & Bandini, 2014). Faktor  skala  digunakan  untuk  melakukan  konversi jarak  yang  dinyatakan  dalam  piksel  menjadi  jarak aktual yang dinyatakan dalam meter.
𝑓 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 = 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 .............................. [1]
Berdasarkan  Persamaan  1,  maka  untuk mendapatkan  nilai  faktor  skala  diperlukan  nilai variabel  panjang  yang  telah  diketahui.  Jika  panjang sebenarnya dinyatakan dalam satuan meter maka hasil pengolahan  menggunakan  faktor  skala  tersebut  akan dinyatakan  dalam  satuan  meter  (Lugianti,  Sari,  & Ningrum, 2019).

## II.5 Penghitungan Kecepatan
Untuk  mendapatkan  hasil  kecepatan  objek bergerak  dapat  dihitung  dengan  mencari  total  jarak yang ditempuh dari awal objek bergerak sampai akhir
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
objek  bergerak  dibagi  dengan  waktu  yang  ditempuh dalam  melakukan  perpindahan  (Lugianti,  Sari,  & Ningrum,  2019)  Kecepatan  kendaraan  diperoleh  dari citra hasil segmentasi yang telah ditentukan titik yang menjadi acuan pengukuran. Pada citra yang berurutan, setelah proses segmentasi piksel dan memberikan titik acuan  maka  harus  ditentukan  posisi  awal  dan  akhir dengan  referensi  yang  valid.  Selama  objek  yang memiliki  titik  acuan  berada  dalam  area  yang  telah ditentukan  mulai  dari  titik  awal  sampai  akhir  maka jumlah  citra  yang  diperlukan  objek  mobil  selama melewati area dapat diketahui.
𝑣 𝑐 = (∆𝑑 × 𝑓 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 ) × 𝑓𝑝𝑠 .................................. [2]
𝑘𝑒𝑐 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 = 𝑣 𝑐 × 3,6 ........................................... [3]
Keterangan:
v c : hasil kecepatan mobil (m/s) ∆d   : perpindahan rata-rata mobil f skala : nilai faktor skala konversi fps   : framerate video kec sistem : hasil kecepatan mobil (km/jam)
Pada  Persamaan  2  ditampilkan  rumus  untuk menghitung  nilai  kecepatan  objek  dalam  rangkaian citra dengan menggunakan nilai perpindahan rata-rata dari titik acuan objek, dinyatakan dalam Δ d . Variabel fps kemudian  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai waktu dalam satuan detik.
Konversi  nilai  kecepatan  meter  per  sekon  ke kilometer per jam dapat dilakukan dengan melakukan pembagian nilai antara jam ke detik dan kilometer ke meter, yang kemudian didapatkan variabel 3,6 sebagai faktor pengali (Khan, Porta, Vizzari, & Bandini, 2014). Persamaan 2 digunakan untuk  mengkonversikan  nilai kecepatan  yang  didapatkan  sistem  dari  kecepatan meter  per  sekon  (m/s)  menjadi  kilometer  per  jam (km/jam).

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## III.1 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan merupakan  video  rekaman  kendaraan  mobil  yang diambil berdasarkan kecepatan tertentu.
Dalam  pengambilan  data  untuk  penelitian  ini, lokasi  yang  dipilih  adalah  Lapangan  MTQ  Kota Salakan  Sulawesi  Tengah.  Adapun  alasan  pemilihan lokasi ini yaitu merupakan area terbuka dengan sedikit
aktivitas  manusia  disekitarnya,  lokasi  umum  yang bebas  digunakan  oleh  masyarakat,  dan  kontur  lokasi datar.
Gambar 7. Lokasi Lapangan MTQ Kota Salakan
(Sumber: (www.google.com/maps/@- 1.3246071,123.2881956,16.25z))
Waktu  pengambilan  data  pada  penelitian  ini dilakukan pada hari Jumat tanggal 12 Juni 2020 pukul 14.00 – 15.00 WITA.
Rekaman  video  kendaraan  yang  diambil memuat  pergerakan  satu  objek  mobil.  Rekaman kemudian  diklasifikasikan  berdasarkan  kecepatan mobil  nyata  mulai  dari  5  km/jam,  10  km/jam,  15 km/jam,  20  km/jam,  25  km/jam,  30  km/jam,  35 km/jam, 40 km/jam, 45 km/jam, dan 50 km/jam. Pada masing-masing  klasifikasi  kecepatan  diambil  3  video yang berbeda.
Gambar 8. Ekosistem Perekaman
Pada Gambar 8 ditampilkan beberapa komponen pendukung pada saat dilakukan perekaman video.  Nomor  1  menandakan  lintasan  yang  sudah ditandai  yang  menjadi  lintasan  mobil,  nomor  2 merupakan  kamera  yang  merekam  video  mobil bergerak,  dan  nomor  3  merupakan  perangkat  laptop digunakan  untuk  memproses  video  dan  menampilkan hasil  penghitungan  kecepatan  yang  dilakukan  oleh sistem.
Peralatan  yang  digunakan  dalam  pengambilan data pada penelitian ini antara lain:
1. Kamera Canon 1200D
2. Tripod
3. Alat pengukur panjang (meteran)
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333
4. Objek penanda berwarna cerah
5. Mobil

## III.2 Perancangan Sistem
Pada  bagian  ini  menjelaskan  mengenai  prinsip kerja  secara  keseluruhan  dari  penelitian  penentuan kecepatan  kendaraan  menggunakan  metode frame difference berbasis video ini. Pada bagian perancangan ini  diberikan  diagram  blok  yang  merepresentasikan tahapan proses pada Gambar 9.
Sistem  yang dibangun adalah penerapan frame difference untuk  menentukan  kecepatan  objek  mobil dalam video yang terdiri dari beberapa tahapan seperti ditampilkan pada Gambar 9.
Pada tahap 1 merupakan proses input video ke dalam sistem. Sistem yang telah dibangun mengambil data  video  dari  akun Google  Drive .  Pada  tahap  2 dilakukan proses ekstraksi rangkaian citra oleh sistem dengan menggunakan
Gambar 9. Blok Diagram
metode keyframe  extraction melalui  modul  yang ditambahkan  ke  dalam  sistem.  Pada  Gambar  9 ditampilkan contoh rangkaian citra hasil ekstraksi dari video uji 50_3.mp4.
1 2 3
4
Gambar 10. Contoh Rangkaian Citra Hasil Ekstraksi
Pada tahap 3 dilakukan proses segmentasi piksel mobil dengan menggunakan pre-trained MobileNetV2 . Proses ini memberikan hasil keluaran berupa piksel 7 pada  piksel  hasil  segmentasi  yang  terdapat  objek mobil.
Gambar 11. Contoh Proses Segmentasi (kiri input , kanan output )
Pada  tahap  4  sistem  memproses  citra  hasil segmentasi  untuk  dilakukan  pengambilan  titik  acuan dalam bentuk koordinat piksel citra, baik ujung kanan maupun ujung kiri objek mobil.
Gambar 12. Contoh Proses Penentuan Titik Acuan Titik  acuan  yang  telah  didapatkan  nilai koordinatnya  kemudian  dihitung  nilai  besaran perpindahan  antar  citra  dalam  rangkaian,  proses  ini dilakukan pada tahap 5.
1 2 3 4
Gambar 13. Contoh Rangkaian Citra Hasil dan Titik Acuan
Pada  tahap  6  dilakukan  proses  perhitungan kecepatan  objek  mobil  dalam  rangkaian  citra  dengan menggunakan  faktor  skala  untuk  mendapatkan  nilai kecepatan dengan satuan yang baku.
Gambar 14. Contoh Tampilan Hasil Kecepatan Pada tahap  7  sistem  menampilkan  hasil output yang didapatkan dari keseluruhan proses dalam format kecepatan kilometer per jam (Km/Jam).
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## III.3 Deteksi Piksel Mobil
Pada proses ini digunakan model pre-trained MobileNetV2 hasil  penelitian  Sandler  dkk. (Sandler,  Howard,  Zhu,  Zhmoginov,  &  Chen, 2018). Model ini bersumber dari Pascal VOC 2012 dan telah diuji dengan mengenali 21 objek. Model ini  memiliki  nilai mean  Intersection-over-Union (mIOU)  sebesar  75,32%  dan  akurasi  sebesar 80,25%.
Proses  ini  digunakan  untuk  melakukan perubahan  citra  input  menjadi array piksel  yang telah  ditandai  oleh  kode  piksel  objek  pada  citra hasil segmentasi.
Tabel 1. Kode Deteksi Objek Pascal VOC 2012 Kode Piksel Nama Objek 0 Background 1 Pesawat Terbang 2 Sepeda 3 Burung 4 Kapal Laut 5 Botol 6 Bis 7 Mobil 8 Kucing 9 Kursi 10 Sapi 11 Meja Makan 12 Anjing 13 Kuda 14 Sepeda Motor 15 Manusia 16 Pot Tanaman 17 Domba 18 Sofa 19 Kereta Api 20 Monitor TV
Pada Tabel  1.  terdapat 21 jenis  benda  yang dapat  dideteksi  beserta  kode  piksel  yang  menjadi output pada  sistem  yaitu  background,  pesawat terbang,  sepedah,  burung,  kapal  laut,  botol,  bis, mobil,  kucing,  kursi,  sapi,  meja  makan,  anjing, kuda,  sepeda  motor,  manusia,  tanaman  di  pot, domba,  sofa,  kereta  api  dan  televisi  (Everingham, 2012).  Kode  piksel  7  menjadi  penanda  bahwa terdapat piksel mobil pada suatu array piksel output pada citra hasil proses pre-trained MobileNetV2 .
Tahapan  proses  deteksi  piksel  mobil  yang dilakukan  oleh  sistem  menggunakan  model pre- trained MobileNetV2 dapat dilihat pada Gambar 15. Pada bagian 1 merupakan citra hasil ekstraksi video uji yang menjadi citra input pada proses deteksi ini.
Gambar 15. Flowchart Segmentasi MobileNetV2
Bagian  2  merupakan building  block model MobileNetV2 yang  digunakan. Building  block ini terdiri dari dua jenis seperti yang ditampilkan pada Gambar  3  dan  berjumlah  32  filter.  Bagian  3 merupakan tahapan untuk mengoptimalkan kinerja memori  pada  sistem  sembari  tetap  menjaga keefektifan  proses  deteksi.  Bagian  5  merupakan operator  pertama  pada  bagian  transformasi  nilai citra, dilakukan proses konvolusi  matriks 1×1 dan ReLU  ( Rectified  Linear  Unit )  komputasi  rendah.
Pada  bagian  6  merupakan  operator  kedua  yang terdapat  proses depthwise  separabe  convolutions untuk menampilkan  fitur dari parameter konvolusi yang dilanjutkan dengan konvolusi matriks 3×3 dan ReLU. Bagian 7 merupakan proses konvolusi linear 1×1.  Kemudian  terdapat  proses shortcut untuk mempercepat  proses  pada  saat training dan meningkatkan  akurasi.  Kemudian  pada  bagian  9 merupakan  citra  hasil  segementasi  menggunakan model pre-trained MobileNetV2 .

## III.4 Penentuan Titik Acuan Mobil
Proses  penentuan  titik  acuan  menggunakan pencarian  secara  iteratif.  Proses  ini  dilakukan  untuk mengetahui titik-titik tertentu pada matriks segmentasi citra. Adapun titik  yang  digunakan adalah titik kanan objek dan titik kiri objek, keduanya digunakan sebagai acuan pergerakan.
Gambar 16. Flowchart Penentuan Ujung Kanan
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Proses  yang  ditampilkan  pada  Gambar  16, dimulai dari koordinat (i,j) dimana j adalah lebar piksel citra  dimulai  dari  koordinat  512,  sedangkan i adalah tinggi  piksel  citra  dimulai  dari  koordinat  0.  Untuk sumbu i dilakukan  iterasi  +  1  jika  pada  sumbu  (i n ,j), apabila  nilai j telah  sama  dengan  0  maka  nilai j dilakukan  iterasi  -1  sampai  terdapat  piksel  mobil. Piksel  kemudian  ditandai  sebagai  acuan  kanan  objek mobil.
Gambar 17. Flowchart Penentuan Ujung Kiri
Pada Gambar 17 ditampilkan proses penentuan ujung kiri objek, dimulai dari koordinat (i,j) dimana j adalah  lebar  piksel  citra  dimulai  dari  koordinat  0, sedangkan i adalah  tinggi  piksel  citra  dimulai  dari koordinat 0. Untuk sumbu i dilakukan iterasi + 1 jika pada sumbu (i n ,j), apabila  nilai j telah sama dengan 0 maka nilai j dilakukan iterasi + 1 sampai terdapat piksel mobil.  Piksel  kemudian  ditandai  sebagai  acuan  kiri objek mobil.

## III.5 Frame Difference
Proses ini menggunakan metode frame difference . Proses ini dilakukan untuk mengetahui nilai perpindahan objek pada setiap citra hasil deteksi dalam rangkaian citra.
Dimulai dari frame 0 diambil titik koordinat (i,j) sebagai  acuan  awal.  Kemudian  dilakukan  iterasi  +1 pada  frame  citra  untuk  diambil  nilai  koordinat  (i,j) n . Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  selisih  panjang antara dua titik pada kedua frame.

## III.6 Penghitungan Kecepatan
Proses ini menggunakan metode frame difference . Proses ini dilakukan untuk mengetahui nilai perpindahan objek pada setiap citra hasil segmentasi.
Gambar 18. Flowchart Mendapatkan Nilai Selisih Perpindahan
Dimulai  dari  citra  pertama  dalam  rangkaian citra  yang  memiliki  piksel  mobil  diambil  titik koordinat  (i,j)  sebagai  acuan  awal.  Kemudian dilakukan iterasi +1 pada frame citra setelahnya untuk diambil nilai koordinat (i,j) n .
Gambar 19. Flowchart Penghitungan Nilai Kecepatan
Selanjutnya  dilakukan  penghitungan  selisih panjang  antara  kedua  frame.  Proses  ini  dilakukan berulang hingga tidak lagi terdapat citra yang memiliki piksel mobil di dalam rangkaian citra.
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Pengujian dilakukan untuk menggetahui apakah setiap  komponen  dari  sistem  berfungsi  sesuai  dengan yang diharapkan. Pengujian sistem dilakukan dengan 3 skenario  pengujian  yang  berbeda  dengan tujuan  yang berbeda.  Ketiga  jenis  pengujian  tersebut  ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Skenario Pengujian Pengujian Skenario Pengujian Hasil 1 Melakukan pengujian deteksi mobil pada sistem dengan input citra hasil ekstraksi video Mendapatkan nilai akurasi, presisi, recall , dan F1-score 2 Melakukan pengujian penentuan titik acuan pada citra hasil Mendapatkan nilai akurasi penentuan titik acuan 3 Melakukan penghitungan jarak perpindahan mobil untuk mendapatkan nilai kecepatan dengan menggunakan dua titik acuan Mendapatkan nilai hasil penghitungan kecepatan mobil dan akurasinya
Data  uji  video  yang  digunakan  didapatkan melalui  rekaman  langsung  dengan  total  sebanyak  30 video  pada  saat  dilakukan  ekstraksi  berjumlah  setara dengan  5570  citra  uji.  Detail  mengenai  keseluruhan video uji ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Detail Data Uji
No. Nama Video Kecepatan asli (km/jam) Jumlah frame citra Durasi (detik) 1 5_1.mp4 5 347 5.78 2 5_2.mp4 5 290 4.8 3 5_3.mp4 5 378 6.3 4 10_1.mp4 10 201 3.35 5 10_2.mp4 10 335 5.58 6 10_3.mp4 10 314 5.23 7 15_1.mp4 15 223 3.72 8 15_2.mp4 15 278 4.63 9 15_3.mp4 15 260 4.33 10 20_1.mp4 20 210 3.5 11 20_2.mp4 20 215 3.58 12 20_3.mp4 20 173 2.88 13 25_1.mp4 25 194 3.23 14 25_2.mp4 25 179 2.98 15 25_3.mp4 25 175 2.92 16 30_1.mp4 30 132 2.2 17 30_2.mp4 30 161 2.68 18 30_3.mp4 30 164 2.73 19 35_1.mp4 35 134 2.23 20 35_2.mp4 35 91 1.52 21 35_3.mp4 35 126 2.1 22 40_1.mp4 40 118 1.96 23 40_2.mp4 40 119 1.98
No. Nama Video Kecepatan asli (km/jam) Jumlah frame citra Durasi (detik) 24 40_3.mp4 40 105 1.75 25 45_1.mp4 45 112 1.86 26 45_2.mp4 45 114 1.9 27 45_3.mp4 45 104 1.73 28 50_1.mp4 50 123 2.05 29 50_2.mp4 50 99 1.65 30 50_3.mp4 50 96 1.6
Berdasarkan  hasil  pengujian  deteksi  mobil, didapatkan  variabel  yang  digunakan  untuk  mengukur kinerja sistem yang ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Segmentasi Piksel Mobil (1)
No. Nama Video Nilai Akurasi TP TN FP FN 1 5_1.mp4 308 37 0 2 99.42% 2 5_2.mp4 205 82 0 3 98.96% 3 5_3.mp4 232 138 0 8 97.88% 4 10_1.mp4 172 26 0 3 98.5% 5 10_2.mp4 165 165 0 5 98.5% 6 10_3.mp4 186 122 0 6 98.09% 7 15_1.mp4 140 79 0 4 98.2% 8 15_2.mp4 151 125 0 2 99.28% 9 15_3.mp4 149 108 0 3 98.84% 10 20_1.mp4 127 80 0 3 98.57% 11 20_2.mp4 132 80 0 3 98.6% 12 20_3.mp4 120 45 0 8 95.37% 13 25_1.mp4 117 76 0 1 99.48% 14 25_2.mp4 104 73 0 2 98.88% 15 25_3.mp4 107 65 0 3 98.28% 16 30_1.mp4 87 43 0 2 98.48% 17 30_2.mp4 91 68 0 2 98.75% 18 30_3.mp4 93 68 0 3 98.17% 19 35_1.mp4 75 55 0 4 97.01% 20 35_2.mp4 74 15 0 2 97.8% 21 35_3.mp4 76 48 0 2 98.41% 22 40_1.mp4 64 52 0 2 98.3% 23 40_2.mp4 62 54 0 3 97.47% 24 40_3.mp4 66 37 0 2 98.09% 25 45_1.mp4 56 54 0 2 98.21% 26 45_2.mp4 57 53 0 4 96.49% 27 45_3.mp4 58 44 0 2 98.07% 28 50_1.mp4 51 69 0 3 97.56% 29 50_2.mp4 51 46 0 2 97.97% 30 50_3.mp4 51 43 0 2 97.91%
Dari pengujian  yang ditampilkan pada Tabel 4 dan diperoleh akurasi rata-rata keseluruhan 98,1% dari keseluruhan video uji.
Pengujian  titik  acuan  mobil  dilakukan  untuk mendapatkan nilai akurasi pemberian titik acuan yang diproses  oleh  sistem.  Pengujian  ini  dilakukan  pada seluruh  rangkaian  citra  pada  kedua  titik  acuan  yang digunakan.  Pada  Tabel  5  ditampilkan  hasil  pengujian
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
penentuan  titik  acuan  kanan  pada  seluruh  rangkaian citra.
Tabel 5. Hasil Pengujian Penentuan Titik Acuan Kanan Nama Video Jumlah citra terdeteksi Penentuan Titik Acuan Akurasi (%) Tepat Salah 5_1.mp4 310 188 122 60.64 5_2.mp4 208 135 73 64.9 5_3.mp4 240 148 92 61.66 10_1.mp4 175 127 48 72.57 10_2.mp4 170 108 62 63.52 10_3.mp4 192 137 55 71.35 15_1.mp4 144 114 30 79.16 15_2.mp4 153 127 26 83 15_3.mp4 152 128 24 84.21 20_1.mp4 131 101 30 77.09 20_2.mp4 135 101 34 74.81 20_3.mp4 128 100 28 78.12 25_1.mp4 118 92 26 77.96 25_2.mp4 106 78 28 73.58 25_3.mp4 110 86 24 78.18 30_1.mp4 89 67 22 75.28 30_2.mp4 93 74 19 79.56 30_3.mp4 97 79 18 81.44 35_1.mp4 79 50 29 63.29 35_2.mp4 76 57 19 75 35_3.mp4 78 57 21 73.07 40_1.mp4 66 47 19 71.21 40_2.mp4 65 47 18 72.3 40_3.mp4 68 52 16 76.47 45_1.mp4 58 41 17 70.68 45_2.mp4 61 45 16 73.77 45_3.mp4 60 47 13 78.33 50_1.mp4 54 39 15 72.22 50_2.mp4 53 44 9 83.01 50_3.mp4 53 41 12 77.35
Hasil pengujian penentuan titik acuan titik kiri pada seluruh rangkaian citra hasil deteksi ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Perhitungan Kecepatan
Mobil Acuan Titik Kiri Nama Video Jumlah citra terdeteksi Penentuan Titik Acuan Akurasi (%) Tepat Salah 5_1.mp4 165 117 48 70.9 5_2.mp4 210 147 63 70 5_3.mp4 246 169 77 68.69 10_1.mp4 115 84 31 73.04 10_2.mp4 169 131 38 77.51 10_3.mp4 181 136 45 75.13 15_1.mp4 143 115 28 80.41 15_2.mp4 157 124 33 78.98 15_3.mp4 147 120 27 81.63 20_1.mp4 125 94 31 75.2
20_2.mp4 129 103 26 79.84 20_3.mp4 112 83 29 74.1 25_1.mp4 121 96 25 79.33 25_2.mp4 105 87 18 82.85 25_3.mp4 107 78 29 72.89 30_1.mp4 83 62 21 74.69 30_2.mp4 92 69 23 75 30_3.mp4 93 74 19 79.56 35_1.mp4 79 61 18 77.21 35_2.mp4 54 40 14 74.07 35_3.mp4 78 65 13 83.33 40_1.mp4 65 46 19 70.76 40_2.mp4 67 50 17 74.62 40_3.mp4 64 49 15 76.56 45_1.mp4 58 43 15 74.13 45_2.mp4 61 45 16 73.77 45_3.mp4 61 43 18 70.49 50_1.mp4 54 38 16 70.37 50_2.mp4 54 41 13 75.92 50_3.mp4 54 40 14 74.07
Hasil  pengujian  pada  Tabel  5  dan  Tabel  6, didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  74,81%  pada kemampuan sistem untuk menentukan titik acuan.
Setelah proses penentuan posisi objek dilakukan, dilakukan pengujian nilai perpindahan yang didapatkan  dari  proses frame  difference .  Hasil pengujian  perhitungan  kecepatan  dengan  acuan  titik kanan objek mobil ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pengujian Perhitungan Kecepatan Mobil Acuan Titik Kanan
Nama Video ∆d Kecepatan Hasil m/s Km/Jam 5_1.mp4 1.52 2.07 7.45 5_2.mp4 1.59 2.16 7.78 5_3.mp4 1.71 2.31 8.32 10_1.mp4 2.89 3.92 14.13 10_2.mp4 2.98 4.05 14.58 10_3.mp4 2.65 3.59 12.95 15_1.mp4 3.53 4.78 17.23 15_2.mp4 3.31 4.49 16.18 15_3.mp4 3.33 4.52 16.29 20_1.mp4 3.92 5.31 19.14 20_2.mp4 3.77 5.11 18.43 20_3.mp4 3.95 5.35 19.29 25_1.mp4 4.29 5.81 20.94 25_2.mp4 4.83 6.55 23.61 25_3.mp4 4.63 6.28 22.61 30_1.mp4 5.7 7.73 27.84 30_2.mp4 5.51 7.47 26.89 30_3.mp4 5.51 7.47 26.92 35_1.mp4 6.5 8.81 31.72
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021

## E-ISSN : 2407 – 3911
35_2.mp4 6.65 9.02 32.47 35_3.mp4 6.54 8.87 31.94 40_1.mp4 7.75 10.51 37.84 40_2.mp4 7.82 10.61 38.2 40_3.mp4 7.5 10.17 36.64 45_1.mp4 8.87 11.63 41.87 45_2.mp4 8.3 11.25 40.51 45_3.mp4 8.49 11.51 41.44 50_1.mp4 9.45 12.81 46.14 50_2.mp4 9.48 12.85 46.27 50_3.mp4 9.51 12.9 46.46
Hasil  pengujian  perhitungan  kecepatan  dengan acuan titik kiri objek mobil ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian Perhitungan Kecepatan
Mobil Acuan Titik Kiri Nama Video ∆d Kecepatan Hasil m/s Km/Jam 5_1.mp4 1.87 2.54 9.16 5_2.mp4 2.02 2.74 9.89 5_3.mp4 1.95 2.65 9.54 10_1.mp4 3.09 4.19 15.11 10_2.mp4 3.01 4.09 14.73 10_3.mp4 2.8 3.79 13.66 15_1.mp4 3.56 4.83 17.39 15_2.mp4 3.26 4.43 15.95 15_3.mp4 3.45 4.68 16.88 20_1.mp4 4.03 5.46 19.68 20_2.mp4 3.93 5.33 19.21 20_3.mp4 4.04 5.48 19.74 25_1.mp4 4.16 5.64 20.33 25_2.mp4 4.82 6.54 23.06 25_3.mp4 4.72 6.4 23.07 30_1.mp4 5.71 7.75 27.91 30_2.mp4 5.54 7.52 27.08 30_3.mp4 5.47 7.42 26.73 35_1.mp4 6.52 8.84 31.85 35_2.mp4 6.69 9.08 32.69 35_3.mp4 6.5 8.82 31.75 40_1.mp4 7.71 10.46 37.67 40_2.mp4 7.63 10.35 37.27 40_3.mp4 7.38 10 36.02 45_1.mp4 8.59 11.65 41.96 45_2.mp4 8.28 11.23 40.43 45_3.mp4 8.5 11.52 41.48 50_1.mp4 9.39 12.73 45.86 50_2.mp4 9.45 12.81 46.14 50_3.mp4 9.5 12.89 46.41
Setelah dilakukan penghitungan kecepatan mobil, sistem  juga  akan  mengeluarkan  output  berupa  nilai kecepatan mobil hasil perhitungan sistem.
Kemudian,  didapatkan  nilai  hasil  akurasi  yang dapat dilihat pada Gambar 20 dan Gambar 21.

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian,  sistem  memiliki  akurasi 98%  pada  segmentasi  citra  dengan  menggunakan model pre-trained MobileNetV2 dan Frame Difference .
Gambar 20. Grafik Akurasi Hitung Kecepatan Titik Acuan Kanan
Gambar 21. Grafik Akurasi Hitung Kecepatan Titik Acuan Kiri
Pada  penentuan  titik  acuan  didapatkan  akurasi sebesar 74,81% pada seluruh rangkaian citra uji. Nilai akurasi yang didapatkan untuk perhitungan kecepatan cukup memuaskan dengan akurasi rata-rata pada nilai kecepatan dengan titik acuan kanan 83,84% dan untuk titik acuan kiri sebesar 79,81%.
Nilai kesalahan paling tinggi untuk penghitungan kecepatan terdapat  pada titik acuan kiri video  5_2.mp4  dengan  nilai  kesalahan  relatif  97,8%. Nilai kesalahan paling rendah penghitungan kecepatan terdapat pada titik acuan kiri video 20_3.mp4 dengan nilai kesalahan relatif 1,3%.
Beberapa  masalah  pada  metode  deteksi  dan penghitungan  kecepatan  ini,  salah  satu  contoh  adalah permasalahan  pada  segementasi  dapat  mempengaruhi akurasi nilai yang dihasilkan oleh proses penghitungan karena titik acuan  mobil  bergantung pada piksel  hasil segmentasi dan mobil yang tidak mencapai kecepatan aktual saat perekaman.
0 20 40 60 80 100 0 10 20 30 40 50 A ku ra si (%) Kategori Kecepatan 0 20 40 60 80 100 0 10 20 30 40 50 A ku ra si (%) Kecepatan Asli (km/jam)
Ridho Tadjudin, Dewi Rosmala Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 7, No 3, 15 Agustus 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## R EFERENSI
World  Health  Organization.  (2010).  Injuries  and Violence:  The  Facts.  Geneva:  World  Heath Organization.
Tourani, A., Shahbrami, A., Akoushideh, A., Khazaee,
S.,  &  Suen,  C.  Y.  (2019).  Motion-based Vehicle  Speed  Measurement  for  Intelligent Transportation Systems. I.J. Image, Graphics and Signal Processing , 4, 42-54.
Reddy,  K.  R.,  Priya,  K.  H.,  &  Neelima,  N.  (2015). Object  Detection  and  Tracking  -  A  Survey. ICC-ICN.
Walia, G. S., & Kapoor, R. (2016). Recent Advances on Multicue Object Tracking: A Survey. Artif Intell Rev .
Firmansyah,  M.  A.,  &  Supriana,  I.  (2015).  Multiple Object  Tracking  dan  Estimasi  Posisi  untuk Menunjang Sistem Keamanan Rumah.
Research Gate .
Luvizon, D. C., Nassu, B. T., & Minetto, R. (2017). A Video-Based  System  for  Vehicle  Speed Measurement  in  Urban  Roadways. IEEE Transactions  on  Intelligent  Transportation Systems , 18, 1393-1404.
Goyal,  K.,  &  Singhai,  J.  (2018).  Review  of Background  Substraction  Methods  using Gaussian Mixture Model for Video Surveillance  Systems. Artif  Intell  Rev ,  50, 241-259.
Sandler, M., Howard, A., Zhu, M., Zhmoginov, A., & Chen,  L.-C.  (2018).  MobileNetV2:  Inverted Residuals  and  Linear  Bottlenecks. CVPR COmputer Vision Foundation , 4510-4520.
Howard, A. G., Zhu, M., Chen, B., Kalenichenko, D., Wang, W., Weyand, T., . . . Adam, H. (2017). MobileNets: Efficients Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications.
Tissainayagam, P., & Suter, D. (2005). Object tracking in  image  sequences  using  point  features.
Pattern Recognition - Elsevier , 105-113.
Xiang, L., & Xiaoqing, W. (2011). Motion Segmented Based  on  Edged  Detection. Procedia Engineering - Elsevier , 74-78.
Mirah,  S.  (2018).  Pengenalan  NIK  pada  E-KTP menggunakan Segmentasi Profil Proyeksi dan
Ekstraksi Ciri menggunakan Invarian Momen Hu  dan  Intensity  of  Character. Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma .
Brownlee,  J.  (2019).  A  Gentle  Introduction  to  Batch Normalization for Deep Neural Network.
Pedomanti,  D.  (2018).  Comparison  of  non-linear activation functions for deep neural networks on MNIST classification task.
Singla,  N.  (2014).  Motion  Detection  based  on  Frame Difference  Method. International  Journal  of Information  &  Computation  Technology , 4(15), 1559-1565.
Migliore, D., Matteucci, M., & Naccari, M. (2006). A Revaluation of Frame DIfference in Fast and Robust Motion Detection. VSSN , 215-218.
Affrudin,  D.  R.  (2017).  Penerapan  Metode  Frame Difference  Pada  Sistem  Deteksi  Gerakan Berbasis  Android. Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika JATI , 144-148.
Yuha, R. A., Al  Fiqri, M. D., Ashari, Pratama, R., & Harahap,  M.  (2019).  Deteksi  Gerakan  pada Kamera  CCTV  dengan  Algoritma  Frame Difference dan  Frame Substraction. Seminar Nasional APTIKOM , 503-511.
Gupta,  P.,  Singh,  Y.,  &  Gupta,  M.  (2014).  Moving Object  Detection  Using  Frame  Difference, Background  Substraction  And  SOBS  For Video  Surveillance  Application. System Modelling  &  Advancement  in  Research Trends (SMART) , 151-156.
Khan,  S.  D.,  Porta,  F.,  Vizzari,  G.,  &  Bandini,  S. (2014).  Estimating  Speeds  of  Pedestrians  in Real-World Using Computer Vision. Cellular Automata, 526-535.
Lugianti,  I.,  Sari,  J.  Y.,  &  Ningrum,  I.  P.  (2019). Deteksi  Kecepatan  Kendaraan  Bergerak Berbasis Video Menggunakan Metode Frame Difference. Seminar  Nasional  Teknologi Terapan Berbasis Kearifan Lokal , 324-332.
Everingham,  M.  (2012).  Visual  Object  Classes Challenge 2012 (VOC2012).
Zhang, J., Cao, J., & Mao, B. (2016). Moving Object Detection  based on Non-parametric  methods and Frame Difference for Traceability Video Analysis. Procedia  Computer  Science ,  91, 995-1000.