## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 2, Tahun 2022, pp. 315-323 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v11i2.50287

## Deteksi Pelanggaran Lampu Lalu Lintas Berdasarkan Sensor Visual
Budi Sugandi 1* , Shitiya Lifitri 2
1,2 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia

## A B S T R A K
Peningkatan jumlah pengendara yang pesat berefek pada masalah pelanggaran lalu  lintas  yang  menimbulkan  banyak  korban.  Untuk  mengurangi  masalah pelanggaran  lalu  lintas  tersebut,  dibutuhkan  sistem  pendeteksi  pelanggaran yang dapat mempermudah petugas dalam memantau terjadinya pelanggaran di persimpangan lampu lalu lintas. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengevaluasi  sistem  deteksi  pelanggaran  pada  simpang  lampu  lalu  lintas menggunakan sensor visual. Sistem dirancang dengan melalui tiga tahapan yaitu deteksi lampu hijau, deteksi kendaraan dan deteksi jumlah pelanggaran. Pada tahap pertama yaitu deteksi lampu hijau digunakan filter warna HSL yang akan mendeteksi  lampu  hijau  lalu  lintas.  Untuk  mendeteksi  kendaraan  digunakan metode background substraction, morphology filer dan blob detection . Tahapan terakhir  adalah  mendeteksi  jumlah  pelanggaran  yang  ditentukan  dengan penentuan  garis  virtual  yang  ditempatkan  di  atas zebra cross .  Pada  tahap  ini, pelanggaran  ditentukan  oleh  pengendara  yang  melewati  atau  berada  di  atas garis  virtual.  Sistem  diimplementasikan  menggunakan  video  hasil  rekaman  di beberapa  simpang  lalu  lintas.  Hasil  evaluasi  pengujian  menunjukkan  bahwa sistem deteksi pelanggaran yang telah dikembangkan telah berhasil mendeteksi pelanggaran lalu lintas dengan tingkat kesalahan rata-rata sebesar 1,1%. Sistem telah berhasil mendeteksi lampu lalu lintas menggunakan filter warna HSL.

## A B S T R A C T
The increasing of the number of vehicles may cause traffic light violation and many accidents.  In order to reduce the traffic light violations problem, it is necessary to develop a system that automatically detect the traffic violation. The system can monitor a violation real time and make the officer easy to monitor. The paper aims to develop and avaluate a system to detect the traffic violation based on visual sensing. The system is designed within three stages namely green light detection, vehicle detection and number of violations detection. In the first stage, the HSL color filter is used to detect the green light. In order to detect the vehicles in stage two, the background subtraction and blob detection method are used. In the last stage, the violation detection is determined using virtual line which lied over the zebra cross. In this stage, the violation is determine when the vehicle passed the virtual line or over the virtual line. The system is implemented using recorded videos in some road junction. Our system has succesfully detected number of violation which break through the red traffic light. The evaluation results show that our system has average error 1.1 %. The system has successfully detected traffic lights using the HSL color filter.

## 1. PENDAHULUAN
Kendaraan  bermotor  merupakan  salah  satu  media  mobilisasi  yang  telah  lama  menunjang kebutuhan manusia di dunia. Seiring dengan melonjaknya pertumbuhan populasi dan kemudahan memiliki kendaraan bermotor, jumlah pengendara kini meningkat begitu pesat. Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik jumlah kendaraan bermotor pada tahun 2020 mencapai 136 juta unit (Satlantas, 2022; Triwibowo et al., 2020) . Peningkatan jumlah pengendara yang begitu pesat yang belum mampu ditangani oleh fasilitas jalan  maupun  disiplin  berkendaraan  berefek  pada  masalah  pelanggaran  lalu  lintas  yang  menimbulkan banyak  korban.  Tidak  sedikit  korban  berjatuhan  akibat  kelalaian  para  pengendara  yang  melanggar ketentuan. Hasil laporan jajaran Polda seluruh Indonesia tahun 2019 menyebutkan dalam kurun waktu satu tahun  data  kecelakaan  lalu  lintas  di  seluruh  Indonesia  mencapai  116  ribu  kecelakaan (Badan  pusat  & Statistik, 2021). Berbagai faktor kecelakaan di jalan raya antara lain disebabkan oleh penerobosan lampu lalu  lintas,  tidak  adanya  penggunaan  helm  dan  pengendara  yang  melewati  mbang  batas  kecepatan kendaraan bermotor. Untuk membantu mengurangi angka kecelakaan lalu lintas, pengembangan teknologi yang  dapat  memudahkan  pemantauan  pelanggaran  sebagai  usaha  pencegahan  kecelakaan  sangatlah diperlukan.

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received July 18, 2022 Revised July 19, 2022 Accepted September 20, 2022 Available online October 25, 2022
Kata Kunci: Deteksi Objek, Pelanggaran Lalu Lintas, Sensor Visual, Pengolahan Citra
Keywords: Object Detection, Traffic Light Violation, Visual Sensor, Image Processing
This is an open access article under the CC BY- SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
Salah  satu  pengembangan  teknologi  yang  diharapkan  dapat  mengurangi  kecelakaan  lalu  lintas tersebut  di  antaranya  adalah  teknologi  pendeteksian  pelanggaran  di  persimpangan  lampu  lalu  lintas menggunakan  kamera  sebagai  sensor  visual.  Beberapa  penelitian  sudah  mulai  mengembangkan  sistem pelanggaran  lalu  lintas  yang  terkait  dengan  pelanggaran  lampu  lalu  lintas,  tidak  pakai  helm,  maupun melebihi batas kecepatan yang diijinkan. Salah satunya adalah deteksi pelanggaran zebra cross yang telah dikembangkan  dengan  menggunakan adaftive  backgroud  subtraction (Miranto  et  al.,  2019;  Savaş  et  al., 2018) . Sistem diimplementasikan menggunakan Rapsberry . Sistem berhasil mendeksi pelanggaran zebra cross dengan memberikan peringatan pada sistem menggunakan buzzer. Pelanggaran zebra cross dideteksi dengan menggunakan garis bantu sejajar dengan zebra cross (Pushpendra, Kumar, 2020; Rahmawati et al., 2022) . Saat lampu merah menyala dan ada kendaraan yang melebihi batas garis tersebut maka dinyatakan melanggar lalu lintas. Sistem ini mempunyai akurasi yang baik akan tetapi mempunyai beberapa kelemahan salah satunya adanya peringatan palsu atas pelanggaran akibat pencahayaan yang kurang baik (Rizki & Suwarno, 2021; Setiawan & Sulistiyanti, 2020) .
Deteksi pelanggaran terhadap lampu merah berdasarkan ekstraksi warna dan bentuk dari lampu telah  dikembangkan  dan  berhasil  mendeksi  pelanggaran  lampu  merah  di  persimpangan.  Kondisi pelanggaran  ditentukan  dari  jarak  antara  kendaraan  dengan  lampu  merah  yang  ditentukan  dengan threshold tertentu  yang  ditentukan  oleh  eksperimen.  Nilai threshold ini  sangat  mempengaruhi  akurasi pendeteksian  pelanggaran (Prasantha,  2020) .  Algoritma  pendeteksian  pelanggaran  lampu  lintas dikembangkan juga dengan menggunakan kecerdasan buatan dan deep learning maupun algoritma genetik untuk  meningkatkan  akurasi  dan  kecepatan  pendeteksian (Bhat  et  al.,  2021;  Franklin  &  Mohana,  2020; Tonge  et  al.,  2020;  Uy  et  al.,  2017) .  Selain  pendeteksian  pelanggaran  lalu  lintas  dari  lampu,  deteksi pelanggaran  lalu  lintas  dapat  dilakukan  juga  pada  pelanggaran  pengendara  sepeda  motor  yang  tidak menggunakan  helm.  Sistem  dikembangkan  dengan  mengklasifikasikan  pengendara  sepeda  motor  yang menggunakan  helm  atau  tidak (Ibadov  et  al.,  2017;  Jia  et  al.,  2021;  Li  et  al.,  2021) . Deteksi  helm menggunakan CNN (Gunadi et al., 2020) . Jenis pelanggaran lainnya adalah pelanggaran batas kecepatan kendaraan.  Penelitian  terkait  deteksi  kecepatan  kendaraan  telah  dikembangkan  dengan  menggunakan Haar-like Feature (Andrew et al., 2017) . Kekurangan penelitan ini diakibatkan oleh rapatnya jarak antar kendaraan, sehingga sulit dideteksi. Selain itu penempatan kamera mengakibatkan sudut pandang yang terbatas. Akurasi sistem sangat rendah di kondisi jalan yang padat yaitu sekitar 28,2%.
Penelitian  sebelumnya  telah  diimplementasikan  dalam  pendeteksian  pelanggaran  lalu  lintas dengan  tingkat  akurasi  yang  berbeda-beda  tergantung  algoritma  dan  teknologi  yang  digunakan.  Sistem yang  dikembangkan  masih  meninggalkan  kekurangan  yang  menjadi  tantangan  untuk  diperbaiki  agar akurasinya  meningkatkan  dengan  mengembangkan  baik  dari  sisi  algoritma  maupun  teknologi.  Untuk mengatasi kekurangan tersebut, dalam penelitan ini diusulkan sistem pendeteksi pelanggaran lampu pada simpang lampu lalu lintas. Sistem dirancang dengan menggunakan tiga tahapan yaitu deteksi lampu hijau, deteksi  kendaraan  dan  deteksi  jumlah  pelanggaran.  Pada  tahap  pertama  yaitu  deteksi  lampu  hijau digunakan filter warna HSL yang akan mendeteksi warna hijau dari lampu lalu lintas. Untuk mendeteksi kendaraan  digunakan  metode background  substraction,  morphology  filer dan blob  detection .    Tahapan terakhir  adalah  mendeteksi  jumlah  pelanggaran  yang  ditentukan  dengan  penentuan  garis  virtual  yang ditempatkan di atas zebra cross . Pada tahap ini, pelanggaran ditentukan oleh pengendara yang melewati garis virtual atau berada di atas garis virtual. Sehingga, penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem deteksi pelanggaran pada simpang lampu lalu lintas menggunakan sensor visual.

## 2. METODE
Penelitian ini mengembangkan suatu sistem untuk mendeteksi pelanggaran lampu lalu lintas di suatu simpang jalan. Proses deteksi pelanggaran dilakukan dengan melihat kondisi lampu hijau pada suatu simpang  dan  kondisi  kendaraan  yang  melaju  di  simpang  yang  lain.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  alat bantu berupa garis virtual di atas zebra cross sebagai penanda dimana suatu kendaraan dianggap melanggar atau tidak. Tahapan pengembangan sistem dibagai menjadi tiga tahap pendeteksian yaitu deteksi lampu lalu  lintas,  deteksi  kendaraan  yang  melintas  di  simpang  lampu  dan  deteksi  jumlah  kendaraan  yang melanggar lampu lalu lintas setiap tahapan ditunjukkan pada Gambar 1 .

## Start
Ekstraksi Frame Filter Warna Deteksi Lampu Hijau END Start Ekstraksi Frame Smoothing Filter Background Subtraction END Morphology Filter Thresholding Blob Detection Konversi Grayscale Start Penentuan Garis Virtual Deteksi Kendaraan END Lampu Hijau Aktif? Cek Posisi Kendaraan Kendaraan melewati garis virtual? Hitung jumlah pelanggaran No No Yes Yes a. Deteksi lampu Hijau b. Deteksi kendaraan
c. Deteksi jumlah pelanggaran
Gambar 1. Tahapan Deteksi Pelanggaran Lalu Lintas
Tahap pertama dari sistem deteksi pelanggaran lalu lintas adalah tahapan deteksi lampu hijau pada lampu  lalu  lintas (Gambar  1.a). Proses  deteksi  lampu  hijau  ini  menggunakan  filter  warna  HSL  ( hue , saturation dan Luminance ) (Sugandi,  2018) .  Persamaan  konversi  citra  RGB  ke  HSL  dirumuskan  dalam persamaan (1) (Ehkan et al., 2020) . Nilai HSL ini mempunyai rentang 0 ≤ 𝐿 ≤ 1, 0 ≤ 𝑆 ≤ 1 dan 0 ≤ 𝐻 ≤ 360 𝑜 . Dengan mengatur rentang nilai H, S dan L, maka hanya akan difilter objek yang berwarna hijau. Hasil pendeteksian lampu hijau ditunjukkan pada Gambar 2 .
𝑟 = 𝑅 255 ; 𝑔 = 𝐺 255 ;  𝑏 = 𝐵 255 𝑑 = max(𝑟, 𝑔, 𝑏) − min(𝑟, 𝑔, 𝑏) 𝐻 = { 0,                                   𝑖𝑓 𝑑 = 0 60(𝐺 − 𝐵) 𝑑 ,                      𝑖𝑓 max = 𝑟 120 + 60(𝐵 − 𝑅) 𝑑 , 𝑖𝑓 max = 𝑔
240 + 60(𝑅 − 𝐺) 𝑑 , 𝑖𝑓 max = 𝐵
𝐿 = max(𝑟, 𝑔, 𝑏) + min (𝑟, 𝑔, 𝑏) 2 𝑆 =
{
0,                                                         𝑖𝑓 𝑑 = 0 𝑑 max(𝑟, 𝑔, 𝑏) + min (𝑟, 𝑔, 𝑏) , 𝑖𝑓 𝐿 < 0,5 𝑑 2 − max(𝑟, 𝑔, 𝑏) − min (𝑟, 𝑔, 𝑏) , 𝑖𝑓 𝐿 > 0,5 (1)
Tahap selanjutnya adalah mendeteksi kendaraan yang melewati simpang jalan (Gambar 1.b) . Hasil pendeteksian kendaraan ditunjukkan pada Gambar 4 . Proses ini diawali dengan konversi citra ke bentuk citra grayscale . Untuk mendapatkan citra objek yang bergerak, digunakan metode backgroud subtraction . Filter smoothing digunakan untuk mengurangi noise hasil pendeteksian objek oleh background subtraction . Filter smoothing akan  merata-ratakan  nilai  piksel  sehingga  membuat  citra  dengan  noise  menjadi blur . Morphology  filter selanjutnya  diberikan  pada  citra  untuk  melokalisasi  objek  yang  akan  dideteksi. Morphology filter terhadap suatu citra didefinisikan dalam persamaan (2) dan (3) yang merupakan operasi erosi dan dilasi, dimana f ( x,y ) adalah citra asal dan B xy adalah struktur elemen dengan titik referensi pada koordinat x, y (Boato et al., 2020; Qian & Weng, 2015) . Tahap terakhir dari pendeteksi kendaraan adalah thresholding dan blob  detection (Triwibowo  et  al.,  2020) . Thresholding akan  memisahkan  objek  yang dideteksi dengan background- nya. Sedangkan, blob detection akan menghilangkan objek palsu yang masih terdeteksi sehingga terpisah dari objek yang benar-benar akan dideteksi. Selanjutnya, objek yang dideteksi akan ditandai dengan kotak yang berwarna merah. Proses deteksi kendaran di simpang lalu lintas disajikan pada Gambar 3 , Gambar 4 , Gambar 5 , Gambar 6 , dan Gambar 7 .
𝑓 ⊖ 𝐵 = 𝑚𝑖𝑛 𝐵 (𝑓(𝑥, 𝑦)⋂𝐵 𝑥𝑦 ) (2)
𝑓 ⊕ 𝐵 = 𝑚𝑎𝑥 𝐵 (𝑓(𝑥, 𝑦)⋂𝐵 𝑥𝑦 ) (3)
Gambar 4. Smoothing Gambar 5. Morphology
Gambar 6. Thresholding & Blob Detection
Gambar 7. Deteksi Kendaraan
Tahap  ketiga  dari  sistem  deteksi  pelanggaran  lalu  lintas  adalah  tahapan  deteksi  jumlah pelanggaran . Tahapan  ini  dimulai  dengan  proses  inisialisasi  garis  virtual  pada  citra.  Penentuan  garis dilakukan dengan cara meletakkan garis virtual diatas zebra cross lampu lalu lintas yang terdapat pada citra seperti ditunjukkan pada Gambar 8 . Garis virtual ini digunakan sebagai garis referensi untuk menentukan suatu kendaraan melanggar lampu lalu lintas atau tidak.
Gambar 8. Peletakan Garis Virtual di Masing-Masing Simpang
Setelah itu dilakukan pengecekan lampu hijau dan pendeteksian objek. Jika keduanya terpenuhi maka  kendaraan  yang  terdeteksi  akan  ditracking  dengan  ditandai  dengan  kotak  berwarna  merah  yang digunakan sebagai acuan untuk mengetahui posisi kendaraan seperti ditunjukkan pada Gambar 9 . Sistem akan mengecek posisi kendaraan yang ditracking apakah kendaraan tersebut melewati garis virtual atau tidak. Kendaraan yang melewati atau  berhenti di atas garis  virtual akan terhitung  sebagai pelanggaran. Demikian  pula,  kendaraan  yang  melewati  garis  virtual  dan  langsung  berbelok  kiri  juga  akan  terhitung sebagai pelanggaran.
Gambar 9. Penandaan Kendaraan yang Terdeksi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Sistem diimplementasikan dengan merekam video di salah satu simpang dengan tampilan sudut pengambilan video. Lampu hijau yang akan dideteksi merupakan lampu yang ada di simpang didepan sudut pandang kamera. Sedangkan pelanggaran kendaraan yang akan dideteksi berada pada simpang lainnya. Jika posisi lampu hijau terdeteksi dan ada kendaraan yang melintas melewati garis virtual maka akan dihitung sebagai kendaraan yang melanggar. Salah  satu  contoh  hasil pendeteksian lampu hijau  dan pelanggaran. Garis virtual ditentukan terlebih dahulu untuk ketiga simpang lain dengan menempatkannya di atas zebra cross di masing-masing simpang ditandai dengan garis berwarna hijau, merah dan pink. Kendaraan yang akan  dideteksi  masing-masing  ditandai  dengan  kotak  yang  berwarna  merah.  Setelah  terdefinisi  garis virtual, sistem akan mendeteksi lampu hijau di simpang yang lain. Seperti yang terlihat pada gambar, sistem berhasil  mendeteksi  kondisi  lampu  lalu  lintas  yang  sedang  hijau.  Sistem  akan  menghitung  jumlah kendaraan  yang  terdeteksi  melewati  atau  di  atas  garis  virtual.  Terlihat  dari  gambar,  terdapat    dua kendaraan yang melanggar yaitu kendaraan yang melewati garis virtual dan kendaraan yang berada di atas garis virtual. Sistem berhasil menghitung jumlah kendaraan yang melanggar dan menampilkan jumlahnya. Sistem diimplementasikan dan diuji menggunakan 10 video.
Gambar 10. Tampilan Sudut Pengambilan Video
Gambar 11. Deteksi Pelanggaran Lalu Lintas
Untuk  mengukur  akurasi  sistem  dan  optimalisasi  hasil  deteksi,  pengujian  dilakukan  dengan menerapkan beberapa nilai threshold yaitu 125, 140, 160 dan 180 seperti yang tersaji pada Tabel 1 . Nilai optimal didapat ketika threshold = 140 dengan rata-rata eror 0.3%. Sementara nilai tertinggi didapatkan ketika nilai threshold = 160 dengan rata-rata eror 1.8%.
Tabel 1. Data Pengujian untuk Masing-Masing Video
No Data Pengujian Rata-Rata Eror (%) TH = 125 TH = 140 TH = 160 TH = 180 1 Video 1 3,2 2,4 3 3 2 Video 2 0,4 2,2 4,4 2,8 3 Video 3 0 0,8 1,8 1 4 Video 4 1,4 0,8 1 0,8 5 Video 5 0,4 0 1 0,6 6 Video 6 0,6 1 0,8 0,4 7 Video 7 0 0 0 0 8 Video 8 2,2 1,6 4 0,8 9 Video 9 3 2,4 0,2 0,6 10 Video 10 1 1,6 1,2 3,6 Rata-Rata Eror (%) 1 0,3 1,8 1,3

## Pembahasan
Tiga  tahapan  pendeteksian  yaitu  deteksi  lampu  hijau,  deteksi    kendaraan  dan  deteksi  jumlah pelanggaran  telah  diimplementasikan  dan  dievaluasi  di  simpang  lalu  lintas.  Deteksi  lampu  hijau  telah berhasil dilakukan menggunakan filter warna HSL. Pengaturan range warna dilakukan untuk mendapatkan hasil terbaik. Hasil pendeteksian dipengaruhi oleh kondisi pencahayaan yang ada. Sehingga pengamatan di saat yang berbeda akan menghasilkan hasil yang berbeda pula. Pemilihan filter warna HSL didasarkan pada kemampuannya mendeteksi objek dengan adanya perubahan background (Triwibowo et al., 2020; Tsai & Tseng,  2012) .  Tahapan  kedua  adalah  pendeteksian  kendaraan  didasarkan blob detection .  Sistem  telah berhasil mendeteksi kendaraan yang berada di persimpangan lampu lalu lintas. Sistem berhasil mentraking dan  menandai  dengan  persegi  panjang  kendaraan  yang  melintas.  Akurasi  pendeteksian  kendaraan dilakukan dengan menguji beberapa nilai threshold . Tahapan terakhir adalah pendeteksian pelanggaran. Tahap ini telah  berhasil mendeteksi pelanggaran dengan menempatkan garis  virtual di atas zebra cross (Tseng et al., 2002;Iswanjono et al., 2010) .
Beberapa  penyebab  terjadinya  kesalahan  dalam  pendeteksian  pada  sistem  diakibatkan  oleh kendaraan sudah melewati garis virtual sebelum lampu hijau aktif pada simpang utama sehingga sistem tidak  mendeteksi  adanya  pergerakan  kendaraan  tersebut  saat  melewati  garis  virtual.  Penyebab  kedua adalah  kendaraan  berhenti  tepat  di  garis  virtual  dan  melakukan  pergerakan  lebih  dari  sekali  sehingga kendaraan  tersebut  terhitung  lebih  dari  1 (Fernando  &  Dinardinata,  2019;  Triwibowo  et  al.,  2020) .
Penyebab lainnya adalah  posisi kamera yang jauh,  sehingga tidak mampu untuk mendeteksi kendaraan yang terlalu kecil. Objek kecil ini tereliminasi ketika diberikan beberapa pemfilteran. Untuk perbaikan ke depan, posisi kamera harus diatur sehingga semua kendaraan bisa terdeteksi dengan baik.

## 4. SIMPULAN
Sistem  telah  berhasil  diimplementasikan  dan  diuji  menggunakan  10  video.  Sistem  yang dikembangkan telah berhasil menerapkan semua algoritma yang diusulkan dalam artikel ini. Sistem telah berhasil  mendeteksi  lampu  lalu  lintas  menggunakan  filter  warna  HSL.  Kendaraan  yang  melintas  telah berhasil dideteksi menggukan background subtraction dan blob detection . Jumlah pelanggaran yang terjadi di salah satu simpang telah berhasil dideteksi jika kendaraan yang dideteksi melewati garis virtual atau berada  di  atas  garis  virtual.  Sistem  yang  dikembangkan  dapat  diimplementasikan  untun  memonitor pelanggaran di simpang lalu lintas sehingga akan mencegah atau mengurangi jumlah pelanggaran maupun kecelakaan.  Untuk  hasil  yang  lebih  baik  dan  dapat  dimanfaatkan  secara  optimal,  penelitian  ini  perlu dilanjutkan  dan  diperbaiki.  Pengembangan  sistem  kedepan  dapat  dibuat  sistem  yang  dapat  mendeteksi secara real time semua  simpang  lalu  lintas.  Sistem  dapat  dimonitor  secara  langsung  dan  memberikan notifikasi ketika ada pelanggaran. Ini semua masih tersisa untuk penelitian lanjutan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Andrew, A., Buliali, J. L., & Wijaya, A. Y. (2017). Deteksi Kecepatan Kendaraan Berjalan di Jalan Menggunakan OpenCV. Jurnal Teknik ITS , 6 (2). https://doi.org/10.12962/j23373539.v6i2.23489. Badan pusat, & Statistik. (2021). Jumlah Kecelakaan, Korban Mati, Luka Berat, Luka Ringan, dan Kerugian Materi 2017-2019 . Bps Publication.
Bhat, A. T., Anupama, Akshatha, Rao, M. S., & Pai, D. G. (2021). Traffic violation detection in India using genetic algorithm. Global Transitions Proceedings , 2 (2), 309 – 314. https://doi.org/10.1016/j.gltp.2021.08.056. Boato, G., Dang-Nguyen, D. T., & De Natale, F. G. B. (2020). Morphological Filter Detector for Image Forensics Applications. IEEE Access , 8 , 13549 – 13560. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2965745. Ehkan, P., Siew, S. V., Zakaria, F. F., Mohd Warip, M. N., & Ilyas, M. Z. (2020). Comparative Study of Parallelism and Pipelining of RGB to HSL Colour Space Conversion Architecture on FPGA. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 767 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/767/1/012054. Fernando, F., & Dinardinata, A. (2019). Pengaruh Pendekatan Pesan Injungtif Normatif Terhadap Kepatuhan Para Pengendara Sepeda Motor Saat Lampu Merah Menyala Di Kawasan Kelurahan Tembalang Dan Banyumanik. EMPATI , 7 (4), 1418 – 1426. https://doi.org/10.14710/empati.2018.23459.
Franklin, R. J., & Mohana.  (2020). Traffic Signal Violation Detection  using Artificial Intelligence and Deep Learning . 839 – 844. https://doi.org/10.1109/icces48766.2020.9137873.
Gunadi, K., Setyati, E., & Surabaya, J. S. (2020). Deteksi Helm pada Pengguna Sepeda Motor dengan Metode Convolutional Neural Network. Jurnal Infra , 8 (1), 295 – 301.
Ibadov, S., Ibadov, R., Kalmukov, B., & Krutov, V. (2017). Algorithm for detecting violations of traffic rules based on computer vision approaches. MATEC Web of Conferences , 132 . https://doi.org/10.1051/matecconf/201713205005.
Iswanjono,  Budiardjo,  B.,  &  Ramli,  K.  (2010).  Simulation  for  RFID-based  red  light  violation  detection: Violation detection and flow prediction. 2nd International Conference on Computer Research and Development, ICCRD 2010 , Id , 742 – 746. https://doi.org/10.1109/ICCRD.2010.168. Jia, W., Xu, S., Liang, Z., Zhao, Y., Min, H., Li, S., & Yu, Y. (2021). Real-time automatic helmet detection of motorcyclists  in  urban  traffic  using  improved  YOLOv5  detector. IET  Image  Processing , 15 (14), 3623 – 3637. https://doi.org/10.1049/ipr2.12295.
Li, H., Zhang, A., Zhang, M., Huang, B., Zhao, X., Gao, J., & Si, J. (2021). Concurrent and longitudinal associations between parental educational involvement, teacher support, and math anxiety: The role of math learning involvement in elementary school children. Contemporary Educational Psychology , 66 (1), 101984. https://doi.org/10.1016/j.cedpsych.2021.101984. Miranto,  A.,  Sulistiyanti,  S.  R.,  &  Arinto  Setyawan,  F.  X.  (2019).  Adaptive  background  subtraction  for monitoring system. 2019 International Conference on Information and Communications Technology, ICOIACT 2019 , 153 – 156. https://doi.org/10.1109/ICOIACT46704.2019.8938501. Prasantha. (2020). Traffic Red Light Violation Detection using Image Processing. International Journal of Advances in Engineering and Management . Pushpendra, Kumar, V. D. K. S. (2020). Design of Zebra Cross Violation Detection Model in Traffic Light Using the  Adaptive  Background  Subtraction  Method. International  Journal  of  Advanced  Science  and
Technology , 29 (5), 2151 – 2159.
Qian,  S.,  &  Weng,  G.  R.  (2015). Research  on  Object  Detection  based  on  Mathematical  Morphology . https://doi.org/10.2991/icitmi-15.2015.36.
Rahmawati,  Y.,  Simanjuntak,  I.  U.,  &  Simorangkir,  R.  B.  (2022).  Rancang  Bangun  Purwarupa  Sistem Peringatan  Pengendara  Pelanggar  Zebra  Cross  Berbasis  Mikrokontroller  ESP-32  CAM. Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering , 4 (2), 189 – 195. https://doi.org/10.37905/jjeee.v4i2.14499.
Rizki, R., & Suwarno, S. (2021). A New Design Protoype of Safety System on Traffic Light using Hydraulic Limiters  Zebra  Cross  Automatic=.
Budapest  International  Research  and  Critics  Institute  (BIRCI- Journal): Humanities and Social Sciences , 4 (3), 6741 – 6749. https://doi.org/10.33258/birci.v4i3.2493.
Satlantas. (2022). Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis (UNIT) . Badan Pusat Statistik. Savaş,  M.  F.,  Demirel,  H.,  &  Erkal,  B.  (2018).  Moving  object  detection using  an  adaptive  background subtraction  method  based  on  block-based  structure  in  dynamic  scene. Optik , 168 ,  605 – 618. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2018.04.047.
Setiawan, P. R., & Sulistiyanti, S. R. (2020). Deteksi Pelanggaran Zebra Cross Pada Traffic Light Menggunakan
Metode Adaptif Background Subtraction. Electrician ,
12 (3), 104. https://doi.org/10.23960/elc.v12n3.2083. Sugandi, B. (2018). Deteksi dan Pelacakan Wajah Berdasarkan Warna Kulit Menggunakan Partikel Filter. Jurnal Rekayasa Elektrika , 14 (2). https://doi.org/10.17529/jre.v14i2.10974.
Tonge, A., Chandak, S., Khiste, R., Khan, U., & Bewoor, L. A. (2020). Traffic Rules Violation Detection using Deep Learning. Proceedings of the 4th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology, ICECA 2020 , 1250 – 1257. https://doi.org/10.1109/ICECA49313.2020.9297495.
Triwibowo,  D.  N.,  Utami,  E.,  &  Sukoco,  S.  (2020).  Analisis  BLOB  Detection  Pada  Pendeteksian  dan Perhitungan Kendaraan di Jalan Tol. Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 10 (1),
1. https://doi.org/10.35585/inspir.v10i1.2532. Tsai, S. H., & Tseng, Y. H. (2012). A novel color detection method based on HSL color space for robotic soccer competition. Computers and Mathematics with Applications , 64 (5), 1291 – 1300. https://doi.org/10.1016/j.camwa.2012.03.073.
Tseng, B. L., Lin, C. Y., & Smith, J. R. (2002). Real-time video surveillance for traffic monitoring using virtual line analysis. Proceedings - 2002 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, ICME 2002 , 2 , 541 – 544. https://doi.org/10.1109/ICME.2002.1035671.
Uy, A. C. P., Quiros, A. R. F., Bedruz, R. A., Abad, A., Bandala, A., Sybingco, E., & Dadios, E. P. (2017). Automated traffic violation apprehension system using genetic algorithm and artificial neural network. IEEE Region 10 Annual International Conference, Proceedings/TENCON , 2094 – 2099. https://doi.org/10.1109/TENCON.2016.7848395.