ABSTRAK Nama : Bariqi Abdillah Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Data Asosiasi Cepat Menggunakan Two-Layer Network Flow untuk Permasalahan Oklusi pada Pelacakan Multi Objek Pelacakan multi objek merupakan salah satu topik penting pada bidang ilmu komputer yang memiliki banyak aplikasi, diantaranya adalah sebagai sistem pengawasan, navigasi robot, analisis bidang olahraga, autonomous driving car, dan lain-lain. Salah satu permasalahan utama pelacakan multi objek adalah oklusi. Oklusi adalah objek yang tertutupi oleh objek lainnya. Oklusi dapat menyebabkan ID antar objek tertukar. Penelitian ini membahas oklusi pada pelacakan multi objek serta penyelesaiannya dengan Network Flow. Diberikan data deteksi objekobjek pada setiap frame-nya, tugas pelacakan multi objek adalah mengestimasi pergerakan setiap objek kemudian menghubungkan objek-objek hasil estimasi dengan objek-objek pada frame berikutnya yang bersesuaian atau yang lebih dikenal dengan asosiasi data. Pandang setiap objek pada sebuah frame sebagai node, kemudian ada edge yang menghubungkan setiap node pada frame satu dengan frame lainnya, arsitektur seperti ini pada teori graph dikenal dengan Network Flow. Kemudian cari himpunan edge yang memberikan peluang terbesar transisi dari suatu frame ke frame berikutnya, atau pada dunia optimisasi lebih dikenal dengan max-cost network flow. Edge pada kasus ini berisikan informasi seberapa besar peluang suatu node berpindah ke node pada frame setelahnya. Perhitungan peluang berdasarkan jarak posisi dan kemiripan fitur, fitur yang digunakan adalah fitur CNN. Penulis memodelkan max-cost network flow sebagai permasalahan maximum likelihood yang kemudian diselesaikan dengan algoritme Hungarian. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah 2DMOT2015. Hasil evaluasi performa menunjukkan sistem yang dibangun memberikan akurasi 20.1% dengan ID yang tertukar sebanyak 3084 dan pemrosesan frame yang cepat, mencapai 215.8 frame/second. Kata Kunci: Pelacakan Multi Objek, Network Flow, Maximum Likelihood, Algoritme Hungarian