ABSTRAKSI: Pada tugas akhir ini, deteksi gerak dilakukan dengan memanfaatkan hasil deteksi fitur. Suatu gerakan bisa terlihat dari perubahan informasi jumlah ataupun posisi fitur. Deteksi fitur dilakukan dengan menggunakan metode SUSAN (Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus). Metode SUSAN berbeda dengan metode yang lainya, metode ini tidak menggunakan fungsi turunan seperti metode lainnya, namun dengan cara menemukan univalue segment assimilating nucleus (USAN) melalui perbedaan brightnes. Sehingga metode ini mempunyai kelebihan dibandingkan dengan metode lainya, metode ini lebih akurat dalam hal lokalisasi, lebih handal terhadap noise ,lebih cepat dan memiliki reliability yang cukup bagus. Dari beberapa kelebihan di atas diharapkan terbentuk suatu sistem deteksi gerak dengan kemampuan yang bagus dalam hal kecepatan, ketepatan dan ketahanan terhadap faktor perubahan lingkungan. Sistem deteksi gerak bekerja secara langsung yang terhubung dengan webcam.Kata Kunci : webcam, deteksi fitur,deteksi gerak, brightness.ABSTRACT: On this final project, motion detection is done by using the feature detection results. A movement can be seen from the change information of the amount or position of feature. Feature detection is done by using SUSAN (Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus). SUSAN method differs from other methods, this method does not use derivative functions like other methods, but in a way to find univalue segment assimilating nucleus (USAN) through differences brightnes. So that this method has advantages compared with other methods, this method is more accurate in terms of localization, more robust against noise, more quickly and have a pretty good reliability. It is expected that with SUSAN can produce a motion detection system with a good ability in terms of speed, accuracy and resistance to environmental change factors. Motion detection system works in realtime with a webcam connected.Keyword: webcam, feature detection, motion detection, brightness, realtime