ABSTRAK Nama : Muhamad Soleh Program Studi : Ilmu Komputer Judul Tesis : Pendeteksian dan Pelacakan Multi Objek menggunakan Algoritma Optical Flow Density – Hungarian Kalman Filter (OFD - HKF) untuk Perhitungan Jumlah Kendaraan Intelligent Transportation Systems (ITS) merupakan salah satu topik penelitian yang terus berkembang seiring dengan kemajuan teknologi dan digital informasi. Beberapa manfaat yang diperoleh dari penelitian ITS diantaranya adalah untuk mengatasi permasalahan terkait dengan keadaan lalu lintas, seperti permasalahan kemacetan lalu lintas, upaya pencegahan kecelakaan lalu lintas, dan mengurangi resiko kesalahan manusia atau human error. Pendeteksian dan pelacakan kendaraan merupakan salah satu langkah untuk mewujudkan manfaat dari ITS. Pendeteksian kendaraan pada penelitian ini menggunakan algoritma Optical Flow Density dengan memanfaatkan fitur gradient perpindahan objek pada frame video. Kendaraan yang berhasil dideteksi kemudian dilacak menggunakan algoritma Hungarian kalman filter. Hungarian kalman filter mengkombinasikan metode state estimation dengan optimal assignment. Metode Hungarian kalman filter mampu menyelesaikan permasalahan pelacakan multi objek karena mampu memprediksi posisi objek di masa depan dengan melakukan assignment optimal berdasarkan cost jarak terdekat antara hasil pendeteksian dan prediksi objek. Objek yang berhasil dideteksi dan dilacak selanjutnya dihitung menggunakan Single Line Counting. Rata-rata akurasi untuk masing-masing proses adalah 93,6% untuk pendeteksian, 88,2% untuk pelacakan, dan 88,2% untuk perhitungan kendaraan. Sedangkan nilai rata-rata false / miss rate untuk masing-masing proses adalah 1,2% untuk pendeteksian, 11,8% untuk pelacakan, dan 10,0 % untuk perhitungan kendaraan. Kata kunci: Intelligent Transportation Systems, Optical Flow Density, Hungarian Kalman Filter, Single Line Counting