ABSTRAK Nama : Adi Nurhadiyatna Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Deteksi Objek Kendaraan Dengan Metode Gaussian Mixture Model Dan Algoritma Hole Filling Dalam Kasus Background Subtraction Dalam pengenalan objek pada sistem pengawasan lalu lintas dibutuhkan sebuah metode yang mampu membedakan antara objek dan non objek. Salah satu metode umum yang biasa digunakan adalah background subtraction. Background subtraction menjadi bagian awal yang penting dari sebuah aplikasi dalam metode computer vision. Hasil dari background subtraction biasanya digunakan dalam proses pada level yang lebih tinggi. Kami mengajukan sebuah metode Gaussian Mixture Model (GMM) dengan algoritma Hole Filling(HF). Ide utama dari pendekatan yang diajukan karena hasil dari GMM menghasilkan noisy image yang berasal dari kesalahan klasifikasi. Hal ini terjadi karena berbagai situasi (waving trees, rippling water dan illumination change). Metode HF yang sederhana mampu meningkatkan akurasi hingga 97,9% dan Kappa statistic hingga 0,74 dengan mengurangi kesalahan klasifikasi dari GMM. Hasil eksperimen and evaluasi pada pixel level menunjukkan bahwa GMMHF mampu unggul dari metode yang lain. Dengan peningkatan kinerja deteksi kendaraan menggunakan GMMHF, estimasi kecepatan kendaraan mendapatkan perbaikan. GMMHF yang dipadukan dengan Pin Hole model menghasilkan estimasi kecepatan terbaik dibandingkan skenario lainnya, dimana simpangan ratarata sebesar 7,4 Km/jam. Kata Kunci: Background Subtraction, Gaussian Mixture Model, Hole Filling Algorithm