doi: 10.14710/mkts.v29i1.49928

## Metode Pembentukan Basis Data Spasial Rambu Lalu Lintas dengan Machine Learning
* Nindyo Cahyo Kresnanto 1 , Muhammad Bintang Bahy 2
1 Fakultas Teknik, Universitas Janabadra, Yogyakarta
2 Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
*) nindyo_ck@janabadra.ac.id
Received: 31 Oktober 2022 Revised: 11 Agustus 2023 Accepted: 11 September 2023

## Abstract
Traffic  signs  are  part  of  road  equipment  whose  existence  is  very  important,  in  addition  to  functioning  as warnings,  prohibitions,  orders,  or  instructions  for  road  users,  traffic  signs  are  also  a  means  to  reduce accidents and regulate driver behavior. Because of the importance of this function, it is necessary to collect accurate  sign  data  in  a  spatial  database.  Currently,  there  have  been  many  database  developments  for  the management of traffic signs, but data collection is still done manually, by means of surveyors recording groups of  traffic  signs  and  entering  them  into  the  database.  The  difficulty  faced  is  the  time  and  accuracy  of  the surveyors when it comes to selecting groups of signs, this is due to the large number of groups/sub-groups of signs. This problem needs to be solved with the help of a sign group detection tool with an image recognition approach. This study aims to develop an image recognition method to extract photo geotagging information on traffic signs into spatial data and attributes of traffic sign groups. The object of the signs that are sampled are signs that are on roads with the status of provincial roads in the Special Region of Yogyakarta. The results showed  that  the  machine  learning-based  image  recognition  accuracy  reached  88.66%,  further  research  is needed to improve accuracy by paying attention to the geotagging photo capture variable.
Keywords: Spatial database, traffic sign, machine learning, image recognition

## Abstrak
Rambu  lalu  lintas  adalah  bagian  perlengkapan  jalan  keberadaannya  sangat  penting,  selain  berfungsi peringatan, larangan, perintah, atau petunjuk  bagi pengguna jalan, rambu juga menjadi salah satu sarana untuk  mengurangi  kecelakaan  dan  mengatur  prilaku  pengendara.  Karena  pentingnya  fungsi  maka  perlu pendataan rambu secara akurat dalam sebuah basis data spasial. Saat ini, telah banyak pengembangan basis data  untuk  pengelolaan  rambu  lalu  lintas,  namun  pendataan  yang  dilakukan  masih  secara  manual  dengan cara petugas survei mencatat kelompok rambu dan memasukkan ke dalam basis data. Kesulitan yang dihadapi pada  proses  pendataan  seperti  ini  adalah  ketika  surveyor  harus  memilih  jenis  rambu,  karena  banyaknya kelompok/sub kelompok rambu. Permasalah ini perlu diselesaikan dengan bantuan alat pendeteksi kelompok rambu dengan pendekatan image recognition. Penelitian ini bertujuan mengembang metode image recognition untuk  mengestraksi  informasi  photo  geotagging  rambu  lalu  lintas  kedalam  bentuk  data  spasial  dan  atribut kelompok rambu lalu lintas.  Obyek rambu yang dijadikan sampel adalah rambu yang berada di jalan dengan status  jalan  provinsi  yang  berada  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa tingkat  keakuratan  image  recognition  berbasis  machine  learning  ini  mencapai  88,66%,  perlu  penelitian lanjutan untuk meningkatkan akurasi dengan memperhatikan variabel pengambilan photo geotaggingnya.
Kata kunci: Basis data spasial, rambu lalu lintas, machine learning, image recognition

## Pendahuluan
Rambu lalu lintas adalah bagian perlengkapan jalan yang  berupa  lambang,  huruf,  angka,  kalimat, dan/atau  perpaduan  yang  berfungsi  sebagai
peringatan,  larangan,  perintah,  atau  petunjuk  bagi pengguna  jalan  (Peraturan  Menteri  Perhubungan Republik Indonesia No PM 13 Tahun 2014 Tentang Rambu  Lalu  Lintas,  2014).  Keberadaan  rambu sangat  penting,  mengingat  rambu  juga  menjadi
salah satu sarana untuk mengurangi kecelakaan lalu lintas (Bhat,  2016;  Hussein,  2013), dan   mengatur prilaku  pengendara (Darko  Babi  et  al .,  2020). Karena  pentingnya  fungsi  maka  perlu  pendataan rambu secara akurat dalam sebuah basis data. Basis data rambu tidak hanya dalam bentuk tabular yang bermanfaat  untuk  mengetahui  jumlah  namun  juga dalam  bentuk  spasial  agar  diketahui  posisi  rambu. Sehingga  selain  basis  data  rambu  dapat  sebagai bantuan  menginventarisasi  jumlah  dan  kondisi, basis  data  juga  dapat  mengetahui  posisi  rambu terhadap jaringan jalan. Dengan mengetahui rambu secara spasial, akan dapat dengan mudah diketahui lokasi-lokasi  mana  yang  masih  belum  ada  rambu atau masih memerlukan rambu.
Saat  ini,  telah  banyak  pengembangan  basis  data untuk pengelolaan rambu lalu lintas ( Allamsyah et al ., 2014; Julianta, 2016), namun pendataan rambu yang  dilakukan  masih  secara  manual  dengan  cara petugas survei mencatat jenis/tipe/kelompok rambu dan  memasukkan  ke  dalam  basis  data.  Kesulitan yang  dihadapi  pada  proses  pendataan  seperti  ini adalah ketika surveyor harus memilih jenis rambu, karena banyaknya kelompok/sub kelompok rambu, di  Indonesia  terdapat  154  sub  kelompok  rambu. Permasalahan ini perlu diselesaikan dengan bantuan alat  pendeteksi  kelompok  rambu  diantaranya dengan pendekatan image recognition (pengenalan kelompok  rambu  lalu  lintas  melalui  pendeteksian citra  hasil photo  tagging rambu  lalu  lintas).  Salah satu  alat  yang  bisa  digunakan  adalah image recognition yang  merupakan  bagian  dari  metode machine learning berbasis artificial inteligent (AI) (Roihan et  al .,  2020).  Secara  umum  jenis  rambu dibedakan  menjadi  empat  jenis  yaitu:  rambu peringatan,  rambu  larangan,  rambu  perintah  dan rambu  petunjuk  (Peraturan  Menteri  Perhubungan Republik Indonesia No PM 13 Tahun 2014 Tentang Rambu  Lalu  Lintas,  2014).  Dari  empat  jenis tersebut  kemudian  dikelompokkan  lagi  menjadi sub-kelompok,  rincian  kelompok  rambu  dapat dilihat pada Tabel 1.
Machine  Learning (pembelajaran  mesin)  adalah metode komputasi berbasis artificial inteligent (AI- kecerdasan  buatan)  yang  dikembangkan  untuk memecahkan  berbagai  masalah  (Roihan et  al ., 2020), ini merupakan metode fundamental terutama untuk  bidang image  processing (Liu et  al .,  2021). Salah  satu  bentuk machine  learning adalah image recognition , metode berbasis AI ini adalah metode yang  digunakan  untuk  mengenali  pola/jenis  citra untuk  berbagai  keperluan,  seperti remote  sensing , public transport , criminal investigation , biomedecine , computer  vision ,  komunikasi,  dan lainnya  (Wang,  2018).  Penelitian  ini  untuk mengembangkan  metode image  recognition untuk mengestraksi  informasi photo  geotagging rambu
lalu lintas dalam bentuk data spasial (koordinat) dan atribut kelompok rambu lalu lintas.  Obyek rambu yang  dijadikan  sampel  adalah  rambu  yang  berada pada  jalan  jalan  provinsi  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta.  Rambu  yang  akan  di  basis  datakan adalah  kelompok  rambu  lalu  lintas  yang  sesuai dengan  Peraturan  Menteri  Perhubungan  Republik Indonesia No PM 13 Tahun 2014 Tentang Rambu Lalu Lintas

## Metode
Proses  dalam  pembuatan  model machine  learning untuk  deteksi  rambu  lalu  lintas  ini  dibagi  menjadi tiga  bagian,  yaitu  pemrosesan  dataset, training model deteksi objek, dan deteksi pada test set dan pemrosesan hasil deteksi. Hasil akhir dari machine learning pendeteksi rambu lalu lintas ini adalah data spasial  rambu  lalu  lintas  yang  dapat  dibuat  dalam sebuah  peta  berbasis Geographic  Information System (GIS).  Alur  metode  penelitian  secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi penelitian

## Hasil dan Pembahasan
Jumlah  data  yang  didapat  dari  hasil  survei  adalah 5.086  citra photo  tagging . Dataset dibatasi  hanya untuk tiga jenis rambu yaitu rambu perintah, rambu larangan,  dan  rambu  peringatan.  Dari  tiap  kelas (tipe rambu) yang ada pada tiga jenis rambu, hanya diambil  yang  jumlah  gambar  tiap  kelasnya  lebih dari  50,  sehingga  dihasilkan dataset akhir  adalah sejumlah  1.806  dengan  pembagian dataset berdasarkan kelompok rambu seperti pada Tabel 2. Dataset kemudian dilakukan proses labeling, untuk
Mulai Training Model Pemrosesan Hasil Deteksi
Plotting Spasial
Peta Rambu Lalu Lintas Berdasarkan
Kelompok
Kelompok
Jenis Rambu Lalu Lintas (PM 13 2014) Pemrosesan Dataset Survei Geotagging Rambu Lalu Pengelompok kan Foto Hasil Geotagging Rambu Lalu Labeling dan Bounding Box Image Fixing Labeling Data Training dan Test
Selesa i
menentukan bounding box dan kelas objek apa yang ada  pada bounding  box tersebut.  Kelas  objek didapatkan  dari  informasi  saat  pengumpulan  data. Untuk  proses  pencarian bounding  box dibantu dengan  metode  segmentasi  warna  yang  pernah diajukan oleh Shadeed et al . (2003). Labeling dan bounding  box ini  berfungsi  untuk  menandai  objek yang sudah dideteksi (Adhikari & Huttunen, 2020; Ibrahim et  al .,  2012).    Proses  pencarian bounding box ini  dilakukan  dengan  bahasa  pemrograman Python  dan  dibantu  dengan library cv2.  Secara umum proses labeling dan bounding box dilakukan algoritma  sebagai  berikut:  Langkah-1:  merubah citra/ image asli  (hasil  foto  survei)  berupa image pada ruang RGB ( Red-Green-Blue ) ke ruang YUV
( (Y) luma atau brightness, (U) blue projection and (V)  red  projection )  dan  ruang  HSV  ( Hue Satruration Value ).
Langkah-2:  ekualisasi  histogram  pada channel Y. Ekualisasi  histogram  adalah  sebuah  suatu  proses perataan  histogram  ( histogram  equalization ), dimana  distribusi nilai  derajat keabuan pada suatu citra  dibuat  rata  (Nurhayati  &  Eridani,  2017). Fungsi  Proses  ekualisasi  histogram  adalah  untuk menaikkan kontras dari citra sehingga memudahkan proses  deteksi  citra  (Nabusa,  2019).  Proses dilakukan  pada  ruang  YUV  karena  apabila dilakukan  pada  ruang  RGB  akan  mengubah informasi warna (Gambar 2 dan 3).
Tabel 1. Kelompok rambu lalu lintas di Indonesia
No Sub-kelompok Jumlah sub sub-kelompok Jenis rambu peringatan 1  Perubahan kondisi alinyemen horizontal; 23 2  Perubahan kondisi alinyemen vertikal; 3 3  Kondisi jalan yang berbahaya; 10 4  Pengaturan lalu lintas; 3 5  Peringatan lalu lintas kendaraan bermotor; 6 6  Peringatan selain lalu lintas kendaraan bermotor; 7 7  Kawasan rawan bencana; 3 8  Peringatan lainnya; 10 9  Peringatan dengan kata-kata; 1 10  Keterangan tambahan tentang jarak lokasi kritis; dan 3 11  Pengarah gerakan lalu lintas. 5 Jenis rambu larangan 1  Larangan berjalan terus; 6 2  Larangan masuk; 4 3  Larangan parkir dan berhenti; 2 4  Larangan pergerakan lalu lintas tertentu 8 5  Larangan membunyikan isyarat suara; 1 6  Larangan dengan kata-kata; dan 1 7  Batas akhir larangan. 2 Jenis rambu perintah 1  Perintah mematuhi arah yang ditunjuk; 6 2  Perintah memilih salah satu arah yang ditunjuk; 2 3  Perintah memasuki bagian jalan tertentu; 2 4  Perintah batas minimum kecepatan; 1 5  Perintah penggunaan rantai ban; 1 6  Perintah menggunakan jalur atau lajur lalu lintas khusus; 2 7  Batas akhir perintah tertentu; dan 2 8  Perintah dengan kata-kata. 1 Jenis rambu petunjuk 1  Petunjuk pendahulu jurusan; 6 2  Petunjuk jurusan; 2 3  Petunjuk batas wilayah; 2 4  Petunjuk batas jalan tol; 4 5  Petunjuk lokasi utilitas umum; 8 6  Petunjuk lokasi fasilitas sosial; 6 7  Petunjuk pengaturan lalu lintas; 9 8  Petunjuk dengan kata-kata; dan 1 9  Papan nama jalan. 1 Jumlah 154
Tabel 2. Jumlah dataset berdasarkan kelompok rambu No Kelompok rambu berbasis PM 13 2014 Jumlah gambar ( data set ) 1 Peringatan lalu lintas 184 2 Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan berjalan terus karena wajib berhenti sesaat dan atau melanjutkan perjalanan setelah dipastikan selamat dari konflik lalu lintas dari arah lainnya) 61 3 Larangan masuk bagi kendaraan bermotor dan tidak bermotor 217 4 Larangan masuk bagi kendaraan bermotor jenis tertentu 71 5 Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan berhenti) 249 6 Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan parkir) 395 7 Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan belok kanan) 77 8 Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan memutar balik) 119 9 Larangan masuk bagi kendaraan dengan muatan sumbu besar MTS lebih besar dari 10 ton 88 10 Perintah memasuki jalur atau lajur yang ditunjuk 198 11 Rambu kecepatan minimum yang diperintahkan misalnya kecepatan minimum kendaraan yang diperintahkan adalah 50 kilometer perjam 147 Gambar Asli (RGB) Gambar YUV Gambar HSV Gambar 2. Contoh hasil perubahan image dari ruang RGB ke YUV dan HSV
Gambar 3. Hasil gambar YUV yang sudah dilakukan ekualisasi histogram pada channel Y
Langkah-3:  Membuat  segmentasi  warna  dengan menggunakan HSV filter. Segmentasi warna untuk tiap  jenis  rambu  untuk  dilakukan  dengan menggunakan  HSV  filter.  Proses  ini  dilakukan untuk mengubah citra berwarna menjadi citra biner
hitam  putih  (Khamdi et  al .,  2017). Filtering menggunakan  nilai filter pada  nilai pixel sesuai dengan kelompok rambu lalu lintas seperti Tabel 3.
Tabel 3. Batas nilai pixel pada HSV filter masing-masing kelompok rambu Kelompok Rambu Batas nilai pixel H Batas nilai pixel S Batas nilai pixel V Peringatan 10 ≤ H ≤ 40 𝑆 ≥ 100 V ≥ 100 Perintah 96≤H≤ 126 S ≥ 127 20≤V≤ 200 Larangan 0 ≤ H ≤ 10 dan 170≤H≤180 S ≥ 70 dan S ≥ 50 V ≥ 60 dan V ≥ 50
Berikut  Gambar  4  adalah  contoh  hasil  segmentasi warna untuk citra rambu jenis peringatan.
Gambar 4. Hasil segmentasi warna dengan filter HSV
Langkah-4: Operasi bitwise and pada gambar hasil ekualisasi  histogram  yang  sudah  diubah  ke  ruang RGB  dengan  gambar  hasil  segmentasi  HSV. Operasi  ini  berfungsi  untuk  mempertajam  obyek pada  area  bounding  box  sehingga  obyek  yang rambu  dapat  terlihat  terpisah  dari  obyek  latar belakannya (lihat Gambar 5).
(a) Contoh gambar hasil ekualisasi histogram dalam ruang RGB (b) Citra hasil operasi bitwise and antara gambar hasil ekualisasi histogram dan gambar
hasil segmentasi HSV
Gambar 5. Contoh hasil operasi bitwise and pada rambu lalu lintas
Langkah-5:  Mengubah  citra  hasil  operasi bitwise and ke  ruang grayscale. Untuk  mengubah  citra RGB hasil operasi bitwise and ke ruang grayscale digunakan  formula  seperti  pada  Tabel  4,  apabila hasilnya  kurang  dari  0  maka  nilainya  menjadi  0. Contoh hasil dapat dilihat pada Gambar 6.
Tabel 4. Formula konversi citra RGB ke

## grayscale
Jenis rambu Formula konversi grayscale Peringatan 0,5R + 0,5G Perintah -0,125R - 0,625G + 1B Larangan 1R - 0,33G - 0,083B
Gambar 6. Hasil Citra Grayscale akhir
Langkah-6: Postprocessing, citra grayscale dikenai operasi erotion,  dilation, dan MORPH_OPEN secara berurutan pada library cv2 untuk mengurangi noise .
Hasil operasi erosion Hasil operasi dilation Hasil MORPH_OPEN Gambar 7. Contoh hasil postprocessing citra rambu lalu lintas
Langkah 7: Mengubah hasil postprocessing ke citra biner  dengan thresholding (dengan  nilai threshold ≥ 10 ) . Contoh hasil thresholding dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Citra biner hasil thresholding
Langkah  8:  Mencari contour dan  mendapatkan bounding  box  pada  citra  biner  yang  telah  melalui proses thresholding . Pada Gambar 9 menunjukkan contoh  hasil  pencarian contour .  Kemudian  dipilih contour terbesar yang memiliki aspek rasio 0,5 ≤ ar ≤ 2,5 (Gambar 10).
Karena  hasil  dari  proses labeling otomatis menggunakan  segmentasi  warna  tidak  sempurna, maka  dilakukan  pengecekan  dan fixing  bounding box yang  tidak  sesuai.  Ketidaksempurnaan pencarian bounding  box otomatis  ini  bisa  karena ada  obyek  yang  mengganggu, noise, dan  warna yang  tidak  terdeteksi.  Berikut  adalah  beberapa contoh labeling otomatis yang salah karena kondisi object image yang tidak baik.
Gambar 9. Hasil pencarian contour Hasil akhir dalam grayscale
Hasil akhir RGB
Gambar 10. Hasil akhir dalam citra grayscale dan RGB
Sebelum  model  digunakan,  dilakukan training model dan testing dengan algoritma YOLOV4 yang dimana  merupakan state  of  the  art untuk  deteksi objek (Bochkovskiy et al ., 2020).  Data training dan test dibagi secara acak dengan komposisi untuk tiap
kelas 80% data training dan 20% data test . Presisi sebuah algoritma dalam mendeteksi kelompok citra rambu  lalu  lintas  diukur  dengan  IuO  ( Intersection over Union ) (Rezatofighi et al ., 2019). Hasil testing pada 484 citra (26,91% dari jumlah total citra model 1.806 citra) dengan IoU threshold = 0,5, yang telah dilakukan training dapat dilihat pada Tabel 5. Jika ambang batas IoU sebuah citra > 0,5, maka prediksi terhadap citra adalah True Positive (TF), sebaliknya jika  IoU  prediksi  <  0,5  maka  dinyatakan  sebagai False  Positive (FP)  (Yohanandan,  2020).  Dengan IoU threshold 0,5  dihasilkan  performa  model seperti pada Tabel 6. Total data adalah 502 image rambu lalu lintas.
Kesalahan deteksi rambu peringatan karena banyak coretan dan gambar buram Kesalahan deteksi rambu larangan karen banyak background pada image Kesalahan deteksi rambu perintah karena coretan dan image yang tidak jelas
Gambar 11. Contoh citra rambu yang harus dilakukan fixing bounding box
Tabel 5. Hasil pengetesan algoritma pada citra dengan threshold 0,5 No Kelompok Rambu TP FP AP ( Average Precision ) (%) 1  Peringatan lalu lintas 35 3 99,02 2  Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan berjalan terus karena wajib berhenti sesaat dan atau melanjutkan perjalanan setelah dipastikan selamat dari konflik lalu lintas dari arah lainnya) 12 14 72,62 3  Larangan masuk bagi kendaraan bermotor dan tidak bermotor 43 17 93,92 4  Larangan masuk bagi kendaraan bermotor jenis tertentu 14 8 92,89 5  Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan berhenti) 47 12 95,42 6  Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan parkir) 76 8 99,26 7  Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan belok kanan) 15 14 93,73 8  Larangan pergerakan lalu lintas tertentu (larangan memutar balik) 23 9 91,99 9  Larangan masuk bagi kendaraan dengan muatan sumbu besar MTS lebih besar dari 10 ton 17 11 90,43 10  Perintah memasuki jalur atau lajur yang ditunjuk 37 24 61,07 11  Rambu kecepatan minimum yang diperintahkan misalnya kecepatan minimum kendaraan yang diperintahkan adalah 50 km per jam 29 18 84,87
Tabel 6. Performance matrix model
Jumlah citra TP ( True Positive ) 348 FP ( False Positive ) 136 FN ( False Negative ) 18 Precision 0,72 Recall 0,95 F1-Score 0,82 mAP ( Mean Average Precision ) 88,66% Average IoU ( Intersection over Union ) 53,57%
Pada proses deteksi library yang digunakan adalah darknet , sama dengan yang digunakan untuk proses training .  Hasil  deteksi  disimpan  dalam  bentuk JavaScript  Object  Notation (JSON)  yang  memuat path gambar, objek yang dideteksi beserta bounding box- nya,  dan confidence dari  deteksi.  Gambat  12 adalah contoh visualisasi dari deteksi objek.
Setelah  hasil  deteksi  didapatkan  dari output darknet ,  dilakukan parsing menggunakan  bahasa Python untuk mendapatkan data hasil deteksi. Hasil deteksi  disimpan  dalam  bentuk  file comma- separated values (cvs), csv  adalah  File adalah file teks yang  memiliki  format  tertentu yang memungkinkan  data  disimpan  dalam  format  tabel terstruktur  ( CSV  File:  Definition  -  Google  Ads Help ,  n.d.).  Selain  itu  dibaca  juga  informasi mengenai  lokasi  dimana  foto-foto  pada  data test diambil  yang  kemudian  akan  dipetakan  dalam format GeoJSON.

## Gambar 12. Contoh visualisasi hasil deteksi rambu peringatan pengaturan lalu lintas
GeoJSON  adalah  format  standar  terbuka  yang dirancang untuk mewakili fitur geografis sederhana,  bersama  dengan  atribut  non-spasialnya ( GeoJSON  -  Wikipedia ,  n.d.).  Contoh  hasil  akhir dalam csv (nilai koordinat ada pada teks terakhir) dan pemetaan rambu dapat dilihat pada Gambar 13.
Hasil  GeoJSON  berupa  data  spasial  selanjutnya dapat  dipetakan  dalam  bentuk  peta Geographic Information  System (GIS)  (Gambar  14).  Data spasial yang dihasilkan dalam bentuk shp file yang merupakan  jenis  file  universal  untuk  banyak keperluan basis data bergeoreferensi.
Tabel 5. Contoh hasil deteksi citra dalam bentuk CSV file dan koordinatnya
Contoh Hasil Deteksi CSV Koordinat Rambu Dalam Sistem Global
images/0_20210617_114442.jpg, 0, peringatan pengaturan persinyalan, 0.910983, -7.779821599722222, 110.36095659972221
7.779821599722222, 110.36095659972221
images/0_20210617_133544.jpg, 0, peringatan pengaturan persinyalan, 0.759343, -7.77878, 110.36173999972222
7.77878, 110.36173999972222
images/0_20210617_134810.jpg, 0, peringatan pengaturan persinyalan, 0.985924, -7.7759732999999995, 110.36786159972222
7.7759732999999995, 110.36786159972222
Gambar 14. Hasil pemetaan rambu lalu lintas hasil deteksi ke dalam Geographic Information System (GIS)

## Kesimpulan
Image recognition berbasis machine learning dapat membantu  pembentukan  basis  data  spasial  rambu lalu  lintas  dengan  rata-rata  nilai  presisi  adalah 88,66%.  Keakuratan  pengenalan  kelompok  rambu lalu lintas sangat tergantung dari kondisi/ noise dari photo  geotagging ,  baik noise dari  kondisi  rambu yang kurang baik (cat, coretan, atau noise lain) dan noise  akibat  resolusi  citra  atau  pencahayaan. Namun  secara umum, metode ini sangat  membatu kecepatan  dalam  pengumpulan  data  rambu  lalu lintas ber-georeferensi dengan tanpa surveyor harus mengelompokkan secara manual  rambu  lalu lintas yang disurvei. Tahapan berikutnya adalah bagaimana  meningkatkan  akurasi  pendeteksian dengan  mensimulasi  input  dari photo  geotagging berdasarkan sudut foto, pengaruh waktu pengambilan  foto,  dan  kondisi  lain  yang  mungkin berpengaruh.

## Daftar Pustaka
Adhikari,  B.,  &  Huttunen,  H.  (2020).  Iterative bounding  box  annotation  for  object  detection. Proceedings - International Conference on Pattern Recognition , 4040–4046. https://doi.org/10.1109/ICPR48806.2021.9412956
Allamsyah,  R.,  Mendra,  H.,  &  Kurniawan,  A. (2014). Sistem  Informasi  Pendataan  Rambu  Lalu Lintas  Berbasis  Web .  Sekolah  Tinggi  Teknologi Dumai.
Bhat, Y. R. (2016). Reasons And Solutions For The Road  Traffic  Accidents  In  India. International
Journal  of  Innovative  Technology  and  Research , 4 (6), 4985–4988.
Bochkovskiy, A., Wang, C.-Y.,  &  Liao, H.-Y. M. (2020). YOLOv4:  Optimal  Speed  and  Accuracy  of Object Detection . https://doi.org/10.48550/arxiv.2004.10934
CSV  file:  Definition  -  Google  Ads  Help .  (n.d.). Retrieved October 30, 2022, from https://support.google.com/googleads/answer/ 9004364?hl=en
Darko  Babi,  Dario  Babi,  Cajner,  H.,  Sruk,  A.,  & Mario Fioli.  (2020). Effect  of Road Markings and Traffic  Signs  Presence  on  Young  Driver  Stress Level,  Eye  Movement  and  Behaviour  in  Night- Time  Conditions:  A  Driving  Simulator  Study.
Safety , 6 (2), 1–16. https://doi.org/10.3390/safety6020024
GeoJSON - Wikipedia . (n.d.). Retrieved October 30, 2022, from https://en.wikipedia.org/wiki/GeoJSON
Hussein,  H.  A.  (2013). The  role  of  street  traffic signs in reducing road accidents . December 2013 ,
303–311.
https://doi.org/10.2495/isud130391
Ibrahim,  M.  S.,  Badr,  A.  A.,  Abdallah,  M.  R.,  & Eissa, I. F. (2012). Bounding box object localization based  on  image  superpixelization. Procedia Computer Science , 13 (October), 108–119.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2012.09.119
Julianta,  Y.  (2016). Aplikasi  Monitoring  Dan Inventori  Data  Rambu  Lalu  Lintas  Berbasis Mobilestudi  Kasus  Di  Dinas  Perhubungan, Komunikasi  Dan  Informatika  Yogyakarta .  UPN “Veteran” Yogyakarta.
Peraturan Menteri Perhubungan Republik
Indonesia  No  PM  13  Tahun  2014  tentang  Rambu Lalu Lintas, (2014).
Khamdi,  N.,  Susantok,  M.,  &  Leopard,  P.  (2017). Pendeteksian  Objek  Bola  dengan  Metode  Color Filtering  HSV  pada  Robot  Soccer  Humanoid. Jurnal Nasional Teknik Elektro , 6 (2), 123. https://doi.org/10.25077/jnte.v6n2.398.2017
Liu,  L.,  Wang,  Y.,  &  Chi,  W.  (2021).  Image Recognition  Technology  Based  on  Machine Learning. IEEE Access , 1–9.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3021590
Nabusa,  Y.  N.  (2019).  Pengolahan  Citra  Digital Perbandingan Metode Histogram Equalization Dan Spesification Pada Citra Abu-Abu. J-Icon , 7 (1), 87– 95.
Nurhayati, O. D., & Eridani, D. (2017). Ekualisasi Histogram untuk Peningkatan Kualitas Citra Telur Ayam  secara  Otomatis. Jurnal  Sistem  Komputer  - Jsk , 7 (2), 69–74.
Rezatofighi, H., Tsoi, N., Gwak, J., Sadeghian, A., Reid,  I.,  &  Savarese,  S.  (2019).  Generalized intersection  over  union:  A  metric  and  a  loss  for bounding box regression. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2019 - June , 658–666. https://doi.org/10.1109/CVPR.2019.00075
Roihan, A., Sunarya, P. A., & Rafika, A. S. (2020). Pemanfaatan  Machine  Learning  dalam  Berbagai Bidang: Review paper. IJCIT (Indonesian Journal on  Computer  and  Information  Technology) , 5 (1),
75–82. https://doi.org/10.31294/ijcit.v5i1.7951
Shadeed, W. G., Abu-Al-Nadi, D. I., & Mismar, M. J.  (2003).  Road  traffic  sign  detection  in  color images. Proceedings  of  the  IEEE  International Conference  on  Electronics,  Circuits,  and  Systems , 2 ,
890–893.
https://doi.org/10.1109/ICECS.2003.1301930
Wang,  X.  (2018). A  Review  of  Image  Recognition Technology . 146 (Icaita), 24–28. https://doi.org/10.2991/icaita-18.2018.7 Yohanandan,  S.  (2020). mAP  (mean  Average
Precision)  might  confuse  you!  |  by  Shivy Yohanandan | Towards Data Science .
https://towardsdatascience.com/map-mean- average-precision-might-confuse-you-
5956f1bfa9e2