View/Open

Author
ANDREYAN, RENALDI

Date Published
12 Jun 2026

Advisor
Muhammad Habib Algifari, S.Kom., M.T.I.,
Aji Pamungkas Tri Nurcahyo, S.T., M.Sc.,

Subject
Teknik Informatika

Publisher

Perkembangan teknologi visi komputer memungkinkan analisis pergerakan objek melalui rekaman video tanpa memerlukan sensor khusus. Salah satu penerapannya adalah estimasi kecepatan kendaraan berbasis citra, yang menuntut ketelitian dalam pelacakan fitur, akurasi konversi piksel per meter, serta penempatan kamera yang sesuai. Penelitian ini mengembangkan model estimasi kecepatan kendaraan dengan mengkombinasikan metode optical flow Lucas–Kanade dengan Kalman Filter. Kalman Filter digunakan untuk meningkatkan kestabilan pelacakan melalui prediksi posisi objek antar frame. Evaluasi performa dilakukan pada empat konfigurasi kamera, yaitu posisi Tengah dan Kiri dengan ketinggian 7 meter dan 9 meter. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil estimasi terhadap kecepatan aktual menggunakan metrik MAE, MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi kamera dengan sudut pandang tegak lurus memberikan performa paling baik dengan tingkat akurasi diatas 90%. Sebaliknya, skema dengan posisi kiri menunjukkan tingkat kesalahan lebih tinggi akibat distorsi perspektif dan penurunan kualitas pelacakan fitur. Secara keseluruhan, kombinasi optical flow Lucas–Kanade dengan Kalman Filter terbukti mampu meningkatkan stabilitas pelacakan sekaligus menghasilkan estimasi kecepatan yang akurat apabila digunakan pada konfigurasi kamera yang tepat. Penelitian selanjutnya disarankan untuk menguji kondisi pencahayaan berbeda serta mengombinasikan optical flow dengan metode pelacakan fitur yang lebih modern.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2606230141

Keyword
Optical Flow Lucas -Kanade Kalman Filter Estimasi Kecepatan Pengolahan Citra Meter per Piksel Akurasi Model