AbstrakSistem pengukur kecepatan kendaraan berbasis pengolahan video ini merupakan salah satu sistem yang memanfaatkan sistem pengolahan citra digital sebagai pendeteksi kendaraan dan mengukur kecepatannya. Metode yang digunakan dalam sistem ini adalah background subtraction dengan algoritma Gaussian Mixture Model (GMM). Background subtraction akan memisahkan antara background dengan objek yang dideteksi, yaitu kendaraan. Koordinat titik tengah objek dijadikan sebagai nilai perpindahan objek dalam satuan piksel. Jarak sesungguhnya diukur dalam satuan meter. Jarak pada citra dibatasi dengan region of interest (ROI) sebesar 160 piksel. Setelah diperoleh waktu perpindahan tiap pikselnya maka nilai piksel/detik dikonversikan menjadi km/jam.Uji coba sistem dilakukan pada validasi kecepatan, pengukuran kecepatan, dan pengaruh intensitas cahaya. Proses validasi kecepatan menggunakan nilai kecepatan rata-rata 3 frame awal sebagai acuan untuk pengukuran kecepatan di frame berikutnya. Akurasi nilai kecepatan rata-rata 3 frame awal ini memberikan persentase eror 1,92 % - 15,75 % sedangkan ketika validasi tersebut dilakukan pada pembacaan keseluruhan frame video menghasilkan rentang eror 1,21 % - 21,37 %. Sistem bekerja dengan baik pada kondisi pagi, siang, dan sore hari dengan rentang intensitas cahaya 600-1900 lux, sedangkan pada malam hari dengan rentang intensitas cahaya 0-5 lux, sistem tidak bisa bekerja dengan baik. Kata kunci— pengolahan video, pengukuran kecepatan, background subtraction, gaussian mixture model, region of interest AbstractThis system is implemented by digital image processing to detect the objects and measure the speed. This system using background subtraction method with Gaussian Mixture Model (GMM) algorithm. Background subtraction will separate background and detected objects. Coordinates of the objects midpoint used as the the object moving value in pixel. The actual distance also measured in meters where the distance is limited by region of interest (ROI). The ROI is 160 pixel. Having obtained the moving objects time from previous frame to current frame so the value of pixel/s can converted to km/h.System testing the measurement validation, calculate the speed after being validated, and the influence of light intensity. The speed validation process uses average speed of early three frames speed as the reference for the speed measurement in the next frame. The average speed accuracy of 3 frames early gives a percentage error about 1,92% - 15,75%. When validation is performed on the entire reading frame of video, it produces an error range 1,21% - 21,37%. The system works well in the morning, afternoon, and evening conditions with light intensity about 600-1900 lux. While at night with 0-5 lux light intensity range, the system can’t work properly. Keywords— video processing, speed measurement, background subtraction, gaussian mixture model, region of interest