## ANALISIS SISTEM MENGGUNAKAN METODE SUBSTRAKSI UNTUK MODEL LALU LINTAS KENDARAAN SECARA REALTIME
Well Friend Giawa, Wanda Pratama Putra Simamora, Dina Pratiwi, Rafif Rahil, Evta Indra, * Jepri Banjarnahor Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia, Indonesia Jl. Sekip Kota Medan, Sumatera Utara 20111 E-mail : *jepribanjarnahor@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Pengetahuan tentang teknologi visi komputer semakin maju serta sejalan dengan kebutuhan akan sistem  yang  terkendali  secara  terus  menerus,  menyebabkan  penelitian  di  bidang  visi  komputer  akan  terus dilakukan. Kebutuhan akan sistem kendali pengaturan volume kendaraan (TrafikPlan) sudah sangat dibutuhkan pada era sekarang ini dikarenakan tingkat penjualan kendaraan semakin meningkat tetapi peningkatan jalan yang tersedia  tidak  mencukupi.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  membuat  sebuah  model  lalu  lintas  dengan  beberapa metode pada visi komputer hough transform sebagai batas area yang akan dideteksi serta connected compenent labeling  (CCL)  dalam  penghitungan  jumlah  kepadatan  pada  area  yang  dideteksi  memungkinkan  pengaturan kendaraan  menggunakan  sistem  secara  realtime  akan  terwujud.  Penelitian  ini  mengambil  inputan  citra  berupa video dan akan dieksekusi pada pengujian program dengan tahapan proses dari segmentasi, deteksi tepi, hough transform, eliminasi, subtraksi, grayscale dan threshold, morfologi, dan CCL. Hasil pengujian akan mendeteksi jumlah kendaraan serta persentase kepadatan jalan yang dilalui apakah sepi, sedang atau padat.
Kata kunci : visi komputer, hough transform, connected component labeling, kendaraan.

## 1. PENDAHULUAN
Kepadatan kendaraan berbeda-beda setiap waktunya, dikarenakan waktu aktivitas yang berbeda dimana  waktu  kepadatan  lalu  lintas  selalu  berulang setiap  waktunya  dengan  pola  yang  hampir  sama, misal  setiap  pagi  ketika  berangkat  sekolah,  bekerja atau  siang  hari  pada  saat  istirahat  makan  siang ataupun sore hari pada saat pulang kerja.
Dengan  masalah  yang  ada  maka  solusi  yang diusulkan  yaitu  dengan  menggunakan  CCTV  dan software pemantau kemacetan dan distribusi volume kenderaan. Pada jalan/persimpangan yang mengalami  kemacetan  perlu  dilakukan  analisis ketersediaan  prasarana  dengan  bantuan  software TrafikPlan  untukpemodelan  serta  analisis  sistem jaringan pada jalan. Penggunaan software TrafikPlan tersebut  diharapkan  dapat  segera  memberikan informasi  titik  kemacetan  pada  ruas  jalan  tertentu sehingga  dapat  diambil  tindakan  untuk  manajemen lalu lintas. Selain itu hasil pemantauan dari software TrafikPlan  dapat  diberitakan  pada  Radio,  Televisi juga  Sistem  GPS  yang  dapat  diunduh  pada smartphoneuntuk  menyampaikan  berita  perihal kemacetan  sehingga  para  pengguna  jalan  segera memilih  jalan  alternatif  setelah  mendengar  berita tersebut.  Alat  untuk  mendeteksi  kemacetan  telah banyak  diteliti  oleh  program  studi  teknik  elektro dengan menggunakan sensor LDR, sensor ultrasonik dan  sensor  gerak,  salah  satunya  yang  diteliti  oleh Ghozi, et al, pada tahun 2013, yaitu microcontroller AtMega16,  yaitu  sensor  jenis  optical  laser. Perangkat  ini  dibuat  untuk  mendeteksi  adanya kecepatan  dan  memutuska  situasi  jalan  apa  sedang mengalami  maceta  atau  tidakmacet,  dan  dikatakan macet jika kecepatan rata-rata kenderaan kurang dari 10 km/jam

## 2. ISI PENELITIAN

## 2.1 Prosedur Penelitian
Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  beberapa algoritma  dalam  proses  pengolahan  citra  digital untuk  mengekstraksi  daerah  obyek  pada  citra sebagian.  Maksud  dalam  pengerjaan  ini  akan dilakukan  ekstraksi  daerah  obyek  yang  akan dihitung  dan  daerah.  yang  tidak  dihitung.  Daerah yang  dihitung  nantinya  yaitu  daerah  jalan  raya sedangkan yang tidak dihitung adalah daerah pinggir jalan  raya,  dimana  daerah  tersebut  juga  obyek bagian  dari  citra  yang  terekam,  seperti  yang  terlihat pada bagan prosedur pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Bagan Prosedur Penelitian

## 2.1.1 Pengambilan Citra Uji
Citra  uji  merupakan  perpaduan  antara  Red, Green  dan  Blue  (RGB)  yang  berisi  citra  jalan  raya dalam  kondisi  mobil  atau  kendaraan  ada  melintas pada jalan tersebut atau dalam keadaan normal. Citra uji  ini  akan  diproses  dan  digunakan  untuk pendeteksian posisi kendaraan pada jalan raya. Citra uji  ini  akan  diproses  dan  digunakan  untuk pendeteksian  dengan  cara  yang  sama  seperti  cara sebelumnya dan diambil beberapa buah sampel citra (Hadi, 2011).

## 2.1.2  Proses Segmentasi
Untuk  memisahkan  piksel  yang  memiliki  suatu warna  dengan  intensitas  warna  jalan  atau  tidak dengan  warna  jalan  yaitu  menggunakan  Metode segmentasi citra.

## 2.1.3 Penetapan Deteksi Tepi
Deteksi  tepi  digunakan  untuk  mencari  tepian  citra dengan  menggunakan  metode  operator  difference untuk  mencari  tepi  dengan  bantuan  matriks  3x3 untuk mendeteksi tepi.
P  merupakan  matriks  dengan  nilai-nilai  matriks  p1- p8  dan  x  yang  merupakan  nilai  baru  hasil perhitungan.

## 2.1.4  Deteksi  Garis  Jalan  dengan  Hough Transform
Metode pendeteksi garis digunakan untuk mendapatkan  ROI  (Region  of  interest),  yakni  HT (Hough  Transform)  yang  bekerja  dengan  mengubah nilai  piksel  yang  bukan  merupakan  piksel  latar  dari koordinat kartesius ke dalam koordinat polar dimana prosesnya dilustrasikan pada Gambar 2. berikut ini.
Gambar 2 Perubahan titik a,b dan c ke dalam koordinat polar dengan 0 0
0 0
Semua garis yang terdeteksi oleh HT diseleksi untuk mendapatkan  garis  tepi  jalan  yakni  garis-garis  yang memiliki  minimal  panjang  1/3  bagian  dari  garis
terpanjang  yang  terdeteksi  dan  theta  garis  diantara nilai α1 dan α2 berikut ini.
Setelah  dilakukan  seleksi  garis  yang  merupakan garis  tepi  jalan,  perlu  dilakukan  seleksi  tambahan. Rentang  sudut  yang  dibentuk  oleh  garis  juga  dapat ditambahkan  sebagai  parameter  untuk  memperkuat hasil garis tepi jalan yang diinginkan.

## 2.1.5 Proses Eliminasi
Eliminasi  digunakan  untuk  membuat  daerah  pada citra  yang  bukan  merupakan  daerah  jalan  raya.  Hal ini  diketahui  dari  garis-garis  tepi  jalan  yang terdeteksi.
L  merupakan  persamaan  garis  paling  kiri  dan  G merupakan persamaan  garis paling  kanan pada citra hasil  deteksi  garis  f(x,y)  merupakan  fungsi  penentu nilai  koordinat  ROI  dengan  ketentuan  koordinat tersebut memenuhi himpunan A dan B.

## 2.1.6 Proses Substraksi
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengukur  perbedaan pixel  antara  citra  uji  dan  citra  ROI  melalui  proses pengukuran  selisih  warna  pixel  .  Pengukuran dilakukan  dengan  operasi  aritmatika  citra  substraksi pada koordinat yang bersesuaian. Operasi substraksi mengurangi citra uji dengan citra ROI
h(x,y) = f (x,y) – g (x,y)
Dimana  fungsi  h(x,y)  merupakan  citra  hasil substraksi  dari  pengurangan  citra  uji  f(x,y)  dengan citra ROI g(x,y).

## 2.2 Analisis Sistem Komputer
Setelah  dilakukannya  sampai  ke  tahap  morfologi maka  penelitian  ini  berlanjut  dengan  analisis  model dengan  proses  pemberian  tanda  antara  piksel  yang berdekatan  dan  dilakukannya  uji  kepadatan  dengan menggunakan  teori  logika  Fuzzy.  Dalam  tahapan analisis ini sistem akan mencoba mendeteksi citra uji dengan  membandingkan  dengan  citra  jalan  kosong agar  dilihat  perbedaan  yang  terjadi  diantara  kedua
citra  tersebut.  Selama  proses  analisis  inputan  dapat dilakukan  dengan  cara  manual  atau  secara  realtime agar  penggunaan  nantinya  dapat  dilakukan  dengan melihat kondisi sebenarnya.

## 2.2.1  Model  Proses  Pemberian  Tanda  atau
Modelling Connected Component Labeling (CCL)
Connected  Component  Labelling  (CCL)  adalah metode  yang  sudah  teruji  untuk  mendeteksi  objek yang memiliki karakteristik khusus. CCL merupakan suatu  proses  pemberian  label  yang  sama  pada sekumpulan  piksel  pembentuk  obyek  yang  saling berdekatan  pada  suatu  citra.  Obyek  yang  berbeda ditandai dengan label yang berbeda. Citra uji yang di dalamnya ada benda pada suatu citra dapat dideteksi melalui metode ini. Pada penelitian ini dikombinasikan dengan beberapa proses lain seperti substraksi,  grayscaling,  pengambangan  (threshold), juga  proses  morfologi  opening  dan  closing. Pemberian  label  yang  dilakukan  oleh  metode  ini yaitu  memberikan  label  yang  sama  di  setiap  piksel yang  berdekatan  dan  memberikan  label  yang berbeda  jika  terjadi  pemisahan  piksel  yang diakibatkan  dari  hasil  morfologi  yang  dilakukan dalam  tahapan  pre-processing  tersebut.  Secara ilustrasi  akan  dilihatkan  pada  Gambar  3  berikut  ini, dimana  hasil  deteksi  biner  yang  berbeda  akan diberikan label yang berbeda pula.
Gambar 3 Cara kerja CCL dalam memberikan label

## atau tanda
2.2.2  Penentuan  Kondisi  Kemacetan  dengan

## Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  (samar)  pertama  kali  diperkenalkan oleh  Lotfi  A  Zadeh,  memiliki  derajat  keanggotaan dalam  rentang  0  (nol)  hingga  1  (satu),  berbeda dengan logika digital pada umumnya yang memiliki logika digital yang hanya memiliki dua nilai yaitu 1 (satu) atau 0 (nol). Logika Fuzzy banyak digunakan
untuk  sistem  pengambilan  keputusan,  baik  untuk bermain  game,  seleksi  penerimaan  karyawan ataupun  menentukan  suhu  ruangan  (Purba,  et  al, 2013).  Penentuan  kondisi  kemacetan  penulis memakai  pendekatan  sistem  logika  Fuzzy  (samar) dalam  membantu  pengambilan  keputusan.  Jika persentase  kepadatan  kendaraan  dengan  jalan  yang tersedia  terdeteksi  antara  0%-35%,  maka  dikatakan keadaan  lalu  lintas  sepi.  Jika  persentase  kepadatan kendaraan  dengan  jalan  yang  tersedia  terdeteksi antara 20%-65%, maka dikatakan keadaan lalu lintas sedang. Jika persentase kepadatan kendaraan dengan jalan  yang  tersedia  terdeteksi  lebih  dari  65%,  maka keadaan  lalu  lintas  dikatakan  padat.  Diagram  yang akan  ditampilkan  dalam  bentuk  diagram  trapesium dan  dapat  diilustrasikan  seperti  Gambar  4.  berikut ini.
Gambar 4 Fungsi Keanggotaan Fuzzy Kepadatan Kendaraan

## 3. KESIMPULAN
hasil  penelitian  yang  sesuai  dengan  prosedur  dan metode-metode yang ditetapkan sebelumnya dengan mengacu  pada  penelitian  Hadi  pada  tahun  2013 terdahulu  serta  beberapa  penambahan  fitur  dan penyesuaian  algoritma  yang  dapat  mengidentifikasi kendaraan secara tepat.
3.1 Proses Pengambilan Citra Citra  yang  akan  diteliti  merupakan  citra  jalan  raya yang  diambil  dari  Jalan  Gatot  Subroto,  Depan Medan Fair Plaza. Citra diambil dengan menggunakan  camera  digitalmodel  Cyber-shot DSC-W730  lensa  Carl  Zeiss  optical  zoom  8x  16.1 Megapixel  dengan  ilustrasi  ketentuan  pemasangan pada Gambar 5.
Gambar 5. Contoh Ilustrasi Cara Pemasangan Kamera
Pengambilan  citra  dilakukan  dari  atas  jembatan penyeberangan pada jalan tersebut dengan ketinggian  5  meter.  Citra  diambil  dengan  format video  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  beragam dan  akurat.  Adapun  skema  pengambilan  citra  akan terlihat pada Gambar 6 berikut ini.

## Gambar 6. Skema Pengambilan Citra

## 3.1.1. Citra Jalan Kosong
Citra  jalan  kosong  (lihat  Gambar  3.3)  merupakan citra  jalan  raya  tanpa  kendaraan,  yang  diambil  di awal  sebelum  sistem  mela.kukan  pendeteksian kendaraan  pada  citra  uji.  Ukuran  piksel  yang digunakan  untuk citra jalan  kosong  yaitu 450 x 300 piksel  sebanyak  1  buah.  Citra  inilah  nantinya  akan menjadi  Region  of  Interested  (ROI)  untuk mendeteksi kendaraan yang melaju melewati jalan.
Gambar 7. Citra Jalan Kosong

## 3.1.2. Citra Uji
Citra  uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dengan  mengambil  video  citra  jalan  raya berisi  kendaraan  setelah  pengambilan  citra  jalan kosong  dilakukan.  Ukuran  yang  digunakan  untuk citra  uji  yaitu  450  x  300  piksel  sebanyak  36  buah. Contoh citra uji dapat dilihat pada Gambar 8 berikut ini.
Gambar 8. Citra Uji dari Beberapa Waktu

## 3.2. Perangkat Lunak Pengujian Metode
Untuk keperluan menguji metode yang dikembangkan,  maka  dibuatlah  perangkat  lunak yang  mengikuti  algoritma  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya. Perangkat lunak dibuat secara interaktif sehingga  parameter-parameter  pengelolaan  citra dapat  ditentukan  secara  dinamis.  Ilustrasi  perangkat lunak  pengolah  citra  kendaraan  dapat  dilihat  pada Gambar  4.5  di  bawah  ini.  Pada  Gambar  4.6  adalah proses  tahap-tahap  metode  pengolahan  citra  yang dikembangkan.  Dimana  untuk  mencari  ROI  dengan proses  >  Segmentasi  >  Deteksi  Tepi  >  Hough Transform  >  Eliminasi,  sedangkan  pada  citra  uji  > substraksi  >  Grayscale  and  Threshold  >  Morfologi (Opening  and  Closing)  >  Connected  Component Labeling (CCL). proses segmentasi secara matematis proses segmentasi setelah dilakukan uji di lapangan  didapatkan  perhitungan  yang  diambil, yaitu;
Sedangkan  pada  proses  pengambilan  bidang pembatasan  citra  dengan  menggunakan  algoritma Hough Transform (Line Selection) perhitungan yang sesuai untuk pengerjaan adalah:
Secara  keseluruhan  proses  pengerjaan,  terlebih dahulu  harus  ditentukan  ROI  (Region  of  Interested) atau  pola  acuan  dengan  pengambilan  citra  jalan kosong lalu dilakukan proses secara realtime dengan hasil  yang  akan  ditampilkan  dalam  Gambar  9  di bawah ini.
Gambar 9. Proses penentuan ROI Setelah  ditentukannya  ROI  tersebut  maka  proses selanjutnya  adalah  proses  identifikasi  kendaraan berdasarkan  perbedaan  selisih  antara  citra  uji  dan citra  jalan  kosong  yang  akan  diperlihatkan  pada Gambar 10 di bawah ini.
Gambar 10. Proses Deteksi Kendaraan.

## 3.3. Pengujian Program
Pengujian kepadatan jalan raya menggunakan teknik logika  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  sepi, sedang,  ramai  ataupun  padat.  Dalam  hal  ini  penulis memberikan  batasan  pada  logika  fuzzy  dengan ketentuan  fungsi  keanggotaan  sebagai  berikut:  Jika kepadatan  jalan  terdeteksi  antara  0%-35%,  maka dikatakan  keadaan  lalu  lintas  sepi.  Jika  kepadatan jalan  terdeteksi  antara  20%-65%,  maka  dikatakan keadaan  lalu  lintas  sedang.  Jika  kepadatan  jalan terdeteksi  lebih  dari  65%,  maka  keadaan  lalu  lintas dikatakan  padat.  Pada  pengujian  program  dapat diilustrasikan seperti pada Gambar 11 berikut ini.

## Gambar 11 Fungsi Keanggotaan Kepadatan Jalan

## 3.4. Hasil Pengujian Data
Setelah dilakukan pengujian simulasi program maka didapatkan  dari  jumlah  data  yang  diteliti  sebanyak
40 buah data citra uji dapat dilihat  pada Tabel  1. di bawah ini.
Tabel 1.Data Hasil Percobaan Pengujian Program
Hasil  eksperimen  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Hasil Eksperimen  Kolom  GT  adalah  Ground  Truth  yang merupakan  data  observasi  visual  secara  manual  dan merupakan  data  rujukan  untuk  proses  deteksi  yang ditunjukkan  pada  kolom  berikutnya.  Kolom  TP adalah  hasil  True  Positive,  TN  adalah  True Negative,  FP  adalah  False  Positive  dan  FN  adalah False  Negative  sesuai  dengan  yang  dijelaskan sebelumnya.  Dari  hasil  percobaan  dengan  38 sampel,  diperoleh  tingkatan  probabilitas  seperti terlihat pada Tabel 2. Probabilitas di bawah ini.
Tabel 2. Probabilitas Hasil Percobaan
Dari  hasil  Tabel  2  Probablitas  di  atas  dapat disimpulkan  bahwa  tingkat  sensivitas  (the  test’s ability to identity positive results) dari  metode  yang digunakan adalah (Yao, 2003):
Berdasarkan  data  di  atas  tingkat  sensivitas  metode ini sangat tinggi/baik dibandingkan tingkat spesivitasnya,  dikarenakan  pengaruh  dari  citra  uji yang  diambil.  Warna  kendaraan  yang  hampir menyerupai  warna  jalan  dapat  menyebabkan kendaraan  tidak  dapat  terdeteksi  dengan  baik  atau
kendaraan  yang  saling  berdekatan  juga  dapat berpengaruh  terhadap  hasil  pengujian  program  pada metode ini. Hasil ujicoba dari citra ke-20, 27 dan 28 dengan data seperti di bawah ini:
Hasil ujicoba dari citra ke-20, 27 dan 28 dengan data seperti  di  bawah  ini:  21  GT  =  9,  Deteksi  =  9  dan Kepadatan  =  28,21%,  28  GT  =  4,  Deteksi  =  4  dan Kepadatan  =  31,37%,  29  GT  =  4,  Deteksi  =  4  dan Kepadatan  =  19,23%,  Akan  terlihat  perbedaan dengan  jumlah  kendaraan  yang  lebih  besar  (9 kendaraan) menghasilkan kepadatan 28,21%, sedangkan  dengan  jumlah  kendaraan  yang  lebih kecil  (4  kendaraan)  menghasilkan  kepadatan 31,37%. Ternyata jumlah kendaraan tidak berpengaruh  besar  terhadap  kepadatan  kendaraan  di jalan  raya  jika  kendaraan  tersebut  hanya  roda  dua sedangkan  jumlah  kendaraan  roda  4  dapat menghasilkan yang signifikan.

## 4. PENUTUP
Hasil  dari  dalam  pemodelan  ini,  didapatkan identifikasi  kendaraan  yang  baik  sehingga metode  visi  komputer  ini  cocok  untuk  sistem pendukung keputusan apakah kendaraan tersebut  sepi,  sedang  atau  ramai,  bahkan  dapat menghitung  jumlah  kendaraan  yang  berada dalam  jangkauan  kamera  perekam.  Karena proses pengambilan citra yang baik bergantung kepada  pencahayaan  dan  juga  warna  pada kendaraan.  Citra  berhubungan  erat  dengan cahaya  pada  saa  citra  diambil,  jika  cahaya kurang  menyebabkan  citra  yang  diambil menjadi  gelap  sehingga  proses  tidak  berjalan maksimal  dikarenakan  nantinya  kendaraan akan menjadi berwarna mendekati warna jalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Burger,  W.,  dan  Burge,  M.J.,  2009. Principles  of  Digital  Image  Processing. Springer- Verlag. London. Hal.26.
[2] Fisher,  R.,  Perkins,  S.,  Walker,  A.  & Wolfart,  E.  2003.  Hough  Transform. http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/ho ugh.htm. (diakses 25 November 2013)
[3] Ghozi,  M.F.,  Yuliana,  M.,  Sudibyo,  R.W. 2013. Pembuatan Sistem Pendeteksi Kecepatan  Kenderaan  untuk  Mengatasi Kemacetan Lalu Lintas sebagai Bagian dari Intelligent  Transportation  System  (ITS). Jurnal Elektro PENS. Vol.2. No.1.
[4] Hadi,  S.,  dan  Samara,  Y.R.  2012.  Deteksi Objek  Kendaraan  pada  Citra  Dijital Menggunakan  Metode  Visi  Komputer. Jurnal  Ilmiah  Komputer.  Vol.  8  (2)  :  215- 223
[5] Hart,  P.  E.,  2009.  How  the  Hough Transform  was  Invented,  IEEE  Signal Processing  Magazine,  Vol  26,  Issue  6,  pp 18 – 22.
[6] Learned-Miller,  E.G.  2011.  Intoduction  to Computer Vision.Departement of Computer
Science University of Massachusetts. USA. page 2
[7] Lim,  R.,  Thiang  &  Rizal,  Y.H.  2003. Pengukuran  Kepadatan  Arus  Lalu  Lintas Menggunakan  Sensor  Kamera.  Skripsi. Jurusan Teknik Elektro. Universitas Kristen
Petra. Surabaya.
[8] Lopes,  D.  (2012).  Important  Concept  in Signal  Processing,  Image  Processing,  and Data  Compression.  Delhi  :  University Publication. Page. 24, 27, 32, and 35.
[9] Republik Indonesia. 1997. Direktorat Jenderal  Bina  Marga  tentang  Manual Kapasitas Jalan Indonesia ( MKJI ).
[10]  Matuszak,  M.  dan  Scheiber,  T.  (2012). Mathematical  Methods  for  Signal  and Image Analysis and Representation. London : Springer. Page. 272.
[11] Menhub. 2006. Keputusan Menteri Perhubungan  No.14.  tentang  Manajemen dan Rekayasa Lalu Lintas di Jalan.
[12] Miller,  G.,  Fels,  S.  and  Oldridge,  S.  2011. A  Conceptual  Structure  for  Computer Vision.  Canadian  Conference  on  Computer and Robot Vision. IEEE. Page 168- 174.
[13] Nosrati,  M.,  Karimi,  R.,  Hasanvad,  H.A., 2012.  Extracting  the  Initial  Sketch  of Paintings
Using Different Hough Transforms.  World  Applied  Programming, Vol (2), Issue (5), p.278-284 [14] Banjarnahor J. dkk, 2019. Audio steganography  applications  using  auditory features  watermarking.  MECNIT  2018 Journal  of  Physics:  Conf.  Series1230 (2019) 012073.
[15] Chau,  S.,  Banjarnahor,  J.,  Irfansyah,  D., Kumala,  S.,  &  Banjarnahor,  J.  (2019). Analisis Pendeteksian Pola Wajah Menggunakan  Metode  Haar-Like  Feature.
JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering). 2 (2):69- 76.
[16] M.  Yasir  and  E.  Indra,  “Rancang  Bangun Model Sistem  Real Monitoring Lalu  Lintas Dengan  Menggunakan  Raspberry  Pi,”  J. Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima (JUSIKOM Prima), vol. 3, no. 1, pp. 43–50, 2019.
[17] M.  Turnip  et  al.,  “Detection  of  Vehicle Maximum  Speed  with  an  Infrared  Sensor Based on Raspberry Pi 3 b +,” in 2020 3rd International  Conference  on  Mechanical,
Electronics, Computer, and Industrial Technology (MECnIT), 2020, pp. 317–320.