TEKNIK, 43 (3), 2022,  254-263
doi: 10.14710/teknik.v43i3.47582               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Analisis Performa Mekanik Autonomous Car Dengan Metode Region of Interest Menggunakan Raspberry Pi 4 dan Arduino Nano
Florentinus Budi Setiawan * , Martinus Hendra Dewantara, Leonardus Heru Pratomo, Slamet Riyadi
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Soegijapranta, Jl. Pawiyatan Luhur Sel. IV No.1, Bendan Duwur, Kec. Gajahmungkur, Kota Semarang, Indonesia 50234

## Abstrak
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi kecerdasan buatan kini sudah mulai merambah pada bidang otomotif.  Autonomous  car  ialah  salah  satunya.  Teknologi  ini  mengambil  peran  termasuk  diantaranya kemampuan  sensor  lidar,  sistem  Global  Positioning  System  (GPS),  dan  pembacaan  citra  melalui  kamera. Peneltian  ini  menganalisis  autonomous  car  menggunakan  sistem  pembacaan  citra  dengan  menggunakan kamera sebagai sensor optik. Deteksi objek diperlukam secara realtime karena autonomous car terus bergerak mengikuti  lintasan.  Peneliti  menggunakan  klasifikasi  warna  Hue,  Saturation,  Value  (HSV)  dengan  metode Region of Interest (ROI), yang memiliki kemampuan untuk menandai area tertentu sehingga dapat digunakan untuk mengoptimalkan kinerja sistem untuk mendeteksi dan mengklasifikasi lintasan secara cepat dan tepat. Autonomous car ini menggunakan sistem 4 Wheels Drive (4WD) dengan motor Direct Current (DC) sebagai penggerak utama. Raspberry  Pi 4 dan Arduino nano sebagai mainboard untuk pengoperasiannya. Metode pengujian  pada  penelitian  ini  meliputi  pengujian  image  processing  menggunakan  Region  of  Interest, pengujian  ini  meliputi  deteksi  jalan  yang  sudah  dirancang  dan  pengujian  mekanikal  penggerak  yang digunakan pada autonomous car ini. Pada penelitian ini telah dilakukan uji coba dan prototype ini berhasil bekerja sesuai dengan algoritma yang sudah dibuat. Pada uji coba ini, Autonomous Car menggunakan metode ROI memiliki akurasi baca dan pergerakan yang sangat akurat. Pada Uji coba dan implementasi perangkat keras yang dilakukan di laboratorium autonomous car ini dengan kecerdasan buatan dapat bekerja sesuai dengan algoritma yang dibuat dengan tingkat keberhasilan sebesar 90%.
Kata kunci : Raspberry Pi 4; Arduino Nano; sistem HSV; Region of Interest; autonomous car

## Abstract
[Title:  Autonomous  Car  Mechanical  Performance  Analysis  with  Region  of  Interest  Method  Using Raspberry Pi 4 and Arduino Nano] The development of artificial intelligence science and technology has now begun to penetrate the automotive sector. Autonomous car is one of them that is now starting to take on the role with several capabilities such as lidar sensors, GPS systems, and image reading through the camera. In this paper, an autonomous car uses an image reading system using a camera as an optical sensor. Object detection is needed in real time because the autonomous car continues to move along the track. Researchers use HSV color classification with the Region of Interest method, which has the ability to mark certain areas so that it can be used to optimize system performance to detect and classify trajectories quickly and precisely. This autonomous car uses a 4WD system with a DC motor as the main driver, Raspberry Pi 4 and Arduino nano as the mainboard for operation. The test method in this study includes testing image processing using the Region of Interest, this test includes road detection that has been designed and mechanical testing of the propulsion  used  in  this  autonomous  car.  In  this  study,  trials  have  been  carried  out  and  this  prototype successfully works according to the algorithm that has been made. In this trial, the AGV using the ROI method has very accurate reading and movement accuracy. In trials and hardware implementations carried out in this autonomous car laboratory with artificial intelligence, it can work according to the algorithm created with a success rate of 90%.
Keywords: Raspberry Pi 4; Arduino Nano; HSV System; Region of Interest; Autonomous Car
------------------------------------------------------------------ *) Penulis Korespondensi. E-mail: f.budi.s@unika.ac.id

## TEKNIK, 43 (3), 2022, 255

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  otomotif  di  dunia  sangat  pesat. Inovasi ini muncul pertama kali pada tahun 1885 oleh Karl Benz.  Perusahaan  Benz  Patent  Motorwagen  membuat mobil bertenaga mesin bensin pertama di dunia. Mobil ini dirancang menggunakan mesin sentrifugal dan berkapasitas  954  cc.  Pada  tahun  1913  mobil  hybrid pertama  ditemukan  oleh  Ferdinand  Porsche  (Gandhi  & Salvi, 2019).
Mobil hybrid menggunakan lebih dari satu sumber energi.  Mobil  jenis  ini  menggabungkan  mesin  bensin dengan  motor  listrik,  dimana  kedua  sistem  bekerja  satu sama  lain  untuk  menggerakkan  kendaraan.  Hal  ini membuat  mobil  membakar  lebih  sedikit  bensin  sehingga mencapai efisiensi yang lebih baik daripada mesin mobil konvensional  yang  hanya  menggunakan  bahan  bakar bensin  (Dewangan & Sahu, 2021).
Pada  perkembangan  berikutnya,  muncul  inovasi autonomous  car. Titik  awal  dimulainya  penelitian mengenai autonomous  car terjadi  pada  tahun  1964  oleh Stanford  University  yang  menciptakan autonomous  car sederhana yang diberi nama Stanford Artificial Intelligence Laboratory  Cart.  Teknologi  yang  digunakan  pada autonomous car ini adalah deteksi visual (Koike & Sueda, 2019).  Pengembangan autonomous  car gencar  dilakukan pada beberapa tahun terakhir (Choi dkk., 2010).
Kemampuan untuk dapat bergerak secara otomatis mejadi poin penting dari perkembangan autonomous car . Kemampuan  ini  didapatkan  dari  hasil  pemetaan sebelumnya,  yaitu  dengan  merekam  lintasan  terlebih dahulu. Hasil rekaman tersebut kemudian diinputkan pada program, sehingga autonomous car dapat mengenali track . Autonomous  car akan  bergerak  sesuai  dengan  rekaman yang telah diprogram (Widodo &  Prasetyaningrum, 2018). Metode  lain  dengan  menggunakan  sistem realtime . Metode  ini  memungkinkan  pemetaan  secara  otomatis, misalnya  perubahan  lintasan  maupun  halangan  yang terdapat  pada  lintasan  sehingga  dapat  dihindari  tanpa melakukan  proses  rekaman  terlebih  dahulu  (Okuyama, Gonsalves, &  Upadhay, 2018).
Region  of  Interest (ROI)  merupakan  salah  satu metode  segmentasi realtime dengan  tingkat  presisi  dan akurasi yang cukup tinggi. ROI berfungsi untuk memilah suatu  objek  untuk  memaksimalkan  kinerja  sistem (Ikhlayel  dkk.,  2020).  Tanpa  adanya  ROI,  pemrosesan pada  citra  akan  dilakukan  terhadap  seluruh  piksel  citra tanpa terkecuali. Implementasi ROI pada pengolahan citra proses  segmentasi  dilakukan  pada  area  yang  telah ditentukan  saja  tanpa  memotong  gambar  yang  telah diperoleh sebelumnya (Kojima & Nose, 2018).
Penelitian terkait implementasi ROI telah dilakukan, termasuk untuk mendeteksi rute pelayaran. ROI digunakan  untuk  membatasi  wilayah  yang  akan  ditandai untuk  menghemat  proses  komputasi,  penyimpanan  dan pengambilan  keputusan  secara  tepat  untuk  kepentingan
jangka panjang (Li, Li, & Randhawa, 2017). Implementasi ROI dapat dilakukan  secara  manual,  namun  ini menyebabkan  berkurangnya  tingkat  akurasi.  Pembuatan ROI dapat  dilakukan  secara  otomatis  dengan  mendeteksi bagian terluar pada bagian atas dan bawah objek, sehingga dapat  meningkatkan  akurasi  (Pratomo,  Kaswidjanti,  & Mu’arifah, 2020).
Penelitian autonomous car telah dilakukan dengan menggunakan convolutional  neural  network (Kafadar,
2021).  Penelitian  ini  menerapkan  sistem convolutional neural  network yaitu  dengan  mendeteksi  dan  mengenali sebuah  objek  pada  sebuah image ,  memanfaatkan  proses konvolusi  dengan  menggerakan  sebuah  kernel  konvolusi ( filter )  berukuran  tertentu  ke  sebuah  gambar,  serta local binary  pattern dengan  melakukan  perbandingan  nilai tengah piksel dan nilai pinggir piksel terdekat dengan citra gray scale (Amat, Sari,  & Ningrum, 2017), serta  metode learning vector quantization (Mik & Bouchner, 2020) . Penelitian  ini  berfokus  pada  pengembangan autonomous car yang dikemudian hari dapat diimplementasikan  untuk  kendaraan  transportasi  ataupun digunakan sebagai alat distribusi barang otomatis yang ada di  industri.  Peneliti  menggunakan  sistem  deteksi  lintasan dengan  menambahkan  dan  memodifikasi  metode  ROI . Raspberry Kamera V2 akan berfungsi sebagai sensor optik yeng  berfungsi  untuk  menangkap  gambar  lintasan. Raspberry  Pi  4  akan  berperan  dalam  prosesi  pengolahan gambar  untuk  deteksi  jalur  dan  Arduino  nano  akan berfungsi sebagai kontrol steering dari autonomous car ini sendiri.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini didesain dengan pendekatan Research and  Development (R&D)  berdasarkan  metode Forward Engineering .  Penelitian  ini  memiliki  beberapa  tahapan utama  yaitu  proses prototype desain  yang  menyangkut prototype autonomous  car ,  sistem  skematik  pada autonomous  car, dan  komponen  yang  digunakan  Studi literature mengenai sistem HSV dengan metode ROI , dan performa  mekanik  pada autonomous  car . Hasil  dan pmbahasan  akan  menyangkut  mengenai  hasil  pengujian yang  menjadi  topik  masalah  pada autonomous  car. Kesimpulan akan membahas mengenai hasil analisi yang terhadap autonomous  car. Diagram  blok  penelitian terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Blok Penelitian

## TEKNIK, 43 (3), 2022, 256
doi: 10.14710/teknik.v43i3.47582               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
2.1. Desain Prototype
Autonomous  car yang  dikembangkan  pada penelitian  ini  berupa prototype a utonomous  car 4WD dengan skala 1:10 seperti pada Gambar 2. Pada pengujian ini power  supply yang  digunakan  yaitu accu dengan tegangan  12V  dengan  kapasitas  12AH. Accu digunakan sebagai  sumber  tegangan  untuk  menyalakan  seluruh komponen pada perangkat autonomous car .  Untuk dapat menurunkan tegangan 12V menjadi 5V diperlukan modul step  down untuk  mensuplai  pada  Raspberry  Pi  4  yang terhubung melalui kabel USB type-C . Raspberry Pi 4 dan Arduino  nano  berfungsi  sebagai mainboard untuk menerima sinyal yang telah dikirim oleh kamera Raspberry V2  setelah  mendeteksi  lintasan,  lalu  data  yang  telah diproses  oleh  kamera  akan  diproses  oleh  raspberry  dan Arduino  untuk  kontrol steering motor  dan  motor penggerak. Gambar skematik dapat dilihat pada Gambar 3. Konfigurasi perangkat keras dalam sistem ini, terdiri dari beberapa komponen pendukung utama yaitu: Raspberry Pi 4, Arduino Nano, driver motor, dan Motor DC.
2.1.1. Raspberry Pi 4
Raspberry Pi mini-computer yang sering digunakan untuk  development  beberapa project seperti image processing, data analyst, data scientist, dan masih banyak yang  dapat  dilakukan  raspberry  ini.  Raspberry  pi  4 memiliki  port  USB,  LAN, jack  audio ,  menggunakan power input tipe-C, dan HDMI untuk input dan output, hal ini  dikarenakan  raspberry  pi  4 adalah Single-Board Computer yang  dapat  dikonfigurasikan  pada  program python sehingga menjadikan raspberry pi 4 dapat dijadikan layaknya  komputer  pada  umumnya.  Raspberry  Pi  4 menggunakan  SoC  (System-on-a-chip)  dari  Broadcom BCM2835,  prosesor  ARM1176JZF-S  700  MHz,  GPU VideoCore  IV  yang  dikemas  dan  diintegrasikan  diatas PCB.  Pin  GPIO  pada  raspberry  pi  digunakan  sebagai konektor  antara raspberry  pi  dan    perangkat  lain  yang diintegrasikan  sehingga  memudahkan  pada  saat wiring . Dari 40 pin, 26 pin GPIO, berupa input dengan penomeran ganjil,  dan output dengan  penomeran  genap.  Pin  GPIO
yang  memiliki  dua  sistem  penomeran  yaitu Broadcom (BCM) sebagai  sistem penomeran di software dan GPIO board sebagai sistem penomeran pada board PCB (Jo et al. 2019).
Sistem  Raspbian  merupakan  sistem  operasi  resmi yang  ditunjukan  langsung  bagi  Raspberry  pi  4,  yang merupakan turunan dari Linux distro debian 32-bit. Sistem operasi ini digunakan pada Open CV yang menggunakan bahasa python ,  dikarenakan  lebih  berfokus  pada image processing,  data  science,  dan  Internet  of  Things (IOT).
Sistem  Raspbian  memiliki  lebih  dari  350.000 library precompiled yang  disajikan  dalam  format  yang  mudah di instal pada raspberry pi (Padmaja et al. 2019).
2.1.2. Arduino Nano
Arduino  Nano  ini  adalah  salah  satu  dari  sekian banyak  mikrokontroller.  Arduino  nano  menggunakan atmega328P,  dengan serial  communication CH340,  tipe port USB  menggunakan  mini  USB.  Pin  GPIO  pada Arduino nano memiliki 22 digital pin, 6 pin bagi pwm, 8 input analog  pin.  Arduino  nano  juga  dilengkapi  dengan regulator AMS1117 5V yang outputnya tersambung pada pin output outputnya  tersambung  pada  pin output 5V dengan  arus  maksimal  1A.  Selain  itu,  dimensi  Arduino nano  memiliki  keunggulan  pada  sisi  ukuran  yang  lebih kecil  dari Arduino  uno  dan  Arduino  mega.  Sehingga, Arduino  nano  hanya  sedikit  menggunakan  ruang  pada project board yang digunakan.

## 2.1.3. Driver Motor
Penelitian  ini  menggunakan  2  tipe  driver  yang memiliki  fungsi  yang  berbeda  yaitu  driver  BTS7960  dan L298N. BTS7960 merupakan driver dengan rangkaian full H-bridge dengan IC BTS7960. Driver BTS7960 berfungsi untuk  menggerakkan  motor  dc  pada autonomous  car.
Gambar 2. Prototype Autonomous Car
POWER SUPPLY PI CAMERA ARDUINO NANO MOTOR DC DRIVER BTS 7960 RASPBERRY PI 4 MOTOR DC DRIVER L298N MOTOR DC SERIAL COMMUNICATION
Gambar 3. Skematik Autonomous Car
doi: 10.14710/teknik.v43i3.47582               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Pemilihan driver motor BTS7960 karena ia mampu bekerja hingga tegangan 27V, mampu mengalirkan arus lebih dari 43A  sehingga dapat dengan  mudah  untuk  menggerakkan motor DC dengan ukuran yang jauh lebih besar (Yapriono &  Dewanto,  2016).  Keunggulan  lain  yang  dimiliki  yaitu mudah  didapat,  mudah  dalam  instalasi,  dan  memiliki kemasan  atau  bentuk  yang  kecil  sehingga  mudah  dalam pengaturan  ruang  pada project  board .  L298N  berfungsi sebagai  pengatur steering roda  depan,  dikarenakan kemampuan  motor  driver  L298N  sebagai  driver  motor stepper bipolar. L298N memiliki kemampuan menggerakkan  motor  DC  hingga  2A,  dan  tegangan maksimum  40V  DC  pada  1  kanalnya.  Rangkaian  driver steering dan penggerak dapat  dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.

## 2.1.4. Motor DC
Motor  DC  adalah  komponen  penggerak  yang berfungsi  untuk  mengubah  energi  listrik  menjadi  energi kinetik.  Motor  DC  dikendalikan  dengan  mengatur kecepatan  putarnya.  Pengendalian  kecepatan  motor  DC dilakukan  dengan  metode Pulse  Width  Modulation
(PWM),  yaitu  dengan  menaikkan duty  cyle 30%  hingga 90%  dengan  periode  1ms  (Nakamoto  dan  Kobayashi, 2019). Pengendalian kecepatan putar motor DC juga dapat dikombinasikan  dengan  menggunakan  driver  BTS7960 yang dikontrol dengan Raspberry pi 4.
2.2. Sistem HSV dengan Metode ROI
Metode  pemrosesan  citra  pada penelitian  ini menggunakan  metode  ROI , yang  merupakan  metode deteksi  dengan  cara  memilih  area  pada frame video (Rodriguez et al. 2018). Flowchart sistem deteksi lintasan dapat terlihat pada Gambar 6. Metode ROI ini digunakan untuk  membatasi  atau  memperkecil  area  deteksi  seperti yang terlihat pada Gambar 7. Pembatasan area dilakukan dengan cara menentukan street mark agar objek yang tidak diklasifikasikan  sebagai street  mark tidak  menjadi penambah noise (Deshpande,  Renu  Madhavi,  &  Bhatt, 2021).
Metode ROI digunakan untuk meningkatkan waktu deteksi sehingga dapat diimplementasikan pada Raspberry Pi  4.  Pengambilan  metode  ROI ini  dilakukan  dengan menggunakan  kamera  Raspberry  V2,  yang  pengolahan data  citranya  dilakukan  dengan  bahasa  Python  dan
RPW M LPW M R_EN L_EN R_IS L_IS VCC GND B TS 79 6 0 B- B+ M+ M- 12V M RASPBERRY PI4B
Gambar 4. Konfigurasi Motor penggerak ENA IN1 IN2 IN3 IN4 ENB OUT1 OUT2 M VCC GND 5V L298N Arduino Nano 12V
Gambar 5. Konfigurasi Motor Steering
Gambar 6. Flowchart Sistem HSV ROI
Gambar 7. Hasil deteksi awal lintasan
doi: 10.14710/teknik.v43i3.47582               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
menggunakan  OpenCV  untuk library pengolahan  data citra. Selanjutnya citra di blur dengan gaussian blur , agar garis-garis tepi menjadi lebih halus. Deteksi tepi dilakukan dengan Fungsi Canny diatur agar maksimal, maka warna pada deteksi diubah jadi putih layaknya garis marka jalan. (Luu, Lupu, & Chirita 2019).
Ruang warna HSV terdiri atas Hue , Saturation , dan Value .  Nilai Hue dapat  dinyatakan  dalam  bilangan dinyatakan sebagai nilai persentase warna abu-abu dalam bilangan  decimal  sampai  1,  dan  nilai Value adalah  nilai kecerahan dari warna dalam bilangan decimal 0 sampai 1 (Ab  Wahab  et  al.  2021).  Untuk  dapat  menentukan  nilai HSV diperlukan, untuk mencari nilai (r,g,b) terlebih dahulu dengan persamaan 1.
= ( ) , g = ( ) . = ( ) (1)
Setelah  nilai  (r,g,b)  telah  didapatkan  langkah selanjutnya  dalam  mencari  nilai  HSV,  dimulai  dengan mencari nilai V terlebih dahulu dengan Persamaan 2.
V= max(r,g,b)
(2)
Nilai V terdiri dari nilai maksimal pada (r,g,b). Nilai max  didapat  dari  nilai  maksimal  warna red,  green, dan blue. Setelah  mendapatkan  nilai  V,  berikutnya  ialah mencari nilai S dengan Persamaan 3.
S= 0, = 0
( , , ) ( , , ) ( , , ) , > 0 (3)
Nilai  S  didapatkan  dari  nilai  V  yang  telah  kita dapatkan  sebelumnya  dikurangi  dengan  nilai  minimum pada (r,g,b) dibagi nilai V. Nilai minimal didapat dari nilai minimal  warna red,  green dan blue .    persamaan  dapat terjadi apabila nilai V lebih besar dari 0. Langkah terakhir dalam menentukan nilai HSV adalah dengan mencari nilai H dengan Persamaan 4.
H=
0, = 0
60 ( ) ( , , ( , , ) , = 60 ( ) ( , , ( , , ) , = 60 ( ) ( , , ( , , ) , = (4)
Setelah  mendapatkan  nilai  H,  maka  langkah selanjutnya  ialah  menyempurnakan  nilai  H  dikarenakan nilai H, harus berada pada range nilai 0 sampai 1, dengan Persamaan 5.
= (5)
Tahapan untuk penentuan region atau wilayah pada deteksi  jalur  yang  digunakan autonomous  car adalah
Gambar 8. Proses Penggambaran ROI
Gambar 9. Flowchart Deteksi Lintasan
Tabel 1. Pengujian Kalibrasi dan nilai Threshold Kalibrasi Nilai Min Nilai Max Objek Putih Objek Hitam Keterangan Minimal ke Maksimal 155 179 Terdeteksi Terdeteksi Nilai Hue Maksimal ke Minimal 179 179 Minimal ke Maksimal 79 255 Sebagian Terdeteksi Nilai Saturation Maksimal ke Minimal 255 255 Minimal ke Maksimal 44 255 Terdeteksi Sebagian Nilai Value Maksimal ke Minimal 94 255
doi: 10.14710/teknik.v43i3.47582               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
dengan  mengambil  bagian  luar  frame  dan  gunakan  titik paling  luar  kanan  dan  kiri  pada  tepi  jalan  kemudian meletakkan  piksel  pada  sebelah  kiri frame dikurangi dengan  konstanta  yang  telah  diatur.  Pada  bagian frame sebelah  kanan  letakkan  piksel  titik  terluar  ditambahkan dengan konstanta yang ditentukan. Tarik garis lurus sejajar dengan  keempat  titik  yang  sudah  ditentukan  sehingga terbentuk  wilayah  ROI.  Penentuan  ROI  ini  dimulai  dari titik kiri atas hingga ke titik kanan bagian bawah. Proses penggambaran ROI dapat dilihat pada Gambar 8.

## 2.3. Sistem Deteksi Lintasan
Sistem deteksi lintasan akan dapat bekerja, setelah Raspberry  Kamera  V2  diaktifkan.  Kamera  akan menangkap  semua  lintasan  secara real  time .  Setelah melalui pembacaan metode Region of Interest, maka jalur lintasan  akan  terbagi  menjadi  2,  yaitu street  mark yang berfungsi  sebagai  jalur  lintasan  utama  yang  akan  diikuti oleh autonomous car, sedangkan street background akan berfungsi  sebagai  nilai error.  Flowchart sistem  deteksi lintasan dapat terlihat pada Gambar 9.
2.4. Sistem Ackerman pada Autonomous Car Sistem steering yang digunakan pada autonomous car ini  menggunakan  model  sistem Ackermann ,  yang diasumsikan agar tidak ada slip yang terjadi antara tanah dan roda, untuk kendaraan yang bergerak pada kecepatan rendah. Sistem Ackerman mengatur agar semua roda yang diatur  berada  pada  jari-jari  lingkaran  dengan  titik  tengah adalah  sama.  Jadi  ketika  roda  belakang  (sudut)-nya diperbaiki,  titik  tengah  ini  harus  berada  pada  garis  yang diperpanjang  dari  poros  belakang.  Perpotongan  sumbu roda depan pada garis ini juga mensyaratkan bahwa roda depan  bagian  dalam  diputar,  saat  kemudi  melalui  sudut
yang lebih besar daripada roda luar. Sistem steering model Ackermann dapat terlihat pada Gambar 10. Sistem  kendali Ackermann atau  sudut Ackermann terdapat pada Persamaan 6, dimana, a merupakan jalur trek roda,  b  adalah  jarak  roda  depan  dan  roda  belakang, sedangkan c  adalah jarak pusat roda depan dengan pusat pivot.
=   tan (6)
Nilai sudut roda dalam dijelaskan pada Persamaan 7,  dimana merupakan  radius  putar  roda  pada  bagian dalam, yang digunakan pada saat autonomous car berbelok ke  kiri  atau  berlawanan  arah  jarum  jam  ( counter  clock wise ).  Dan  nilai    merupakan  sudut  putar  roda  bagian dalam.
=
(7)
Nilai sudut roda luar dijelaskan pada Persamaan 8, dimana merupakan  radius  putar  roda  bagian  luar  yang digunakan  pada  saat autonomous  car berbelok  ke  kanan atau  searah  jarum  jam  ( clock  wise ).  Nilai    merupakan sudut putar roda bagian luar.
= + (8)
Persamaan 9 digunakan untuk menghitung radius putar rata-rata.
= (9)
Setelah pengaturan sistem steering pada autonomous car, yang  selanjutnya  ialah  pengaturan  kecepatan  motor  DC dilakukan  dengan  menentukan  frekuensi  terlebih  dahulu dari  hasil  rpm  yang  didapat  menggunakan  tachometer, dengan Persamaan 10.
= (10)
Gambar 10. Sistem Ackerman pada Autonomous Car
doi: 10.14710/teknik.v43i3.47582               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Setelah mendapatkan nilai frekuensi kecepatan putar sudut dapat dicari dengan persamaan 11.
= 2 (11)
Sedangkan  untuk  menentukan  nilai  kecepatan  linear diperlukan data jari-jari roda dan berat prototype
= (12)

## 3. Hasil dan Analisa
Pengujian dilakukan untuk mengetahui kemampuan dari prototype  autonomous  car yang  dirancang  dengan melakukan ujicoba kemampuan deteksi jalur, keakurasian, dan kecepatan putaran roda yang dihasilkan oleh prototype autonomous car ini.
3.1. Pengujian image processing
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian  deteksi jalur  dengan  menggunakan  metode Region  of  Interest untuk  membedakan  antara street  mark dengan sreet background ,  dan  juga  menggunakan  metode  HSV color filtering dengan  cara  mengubah  citra  RGB  menjadi  citra grayscale, selanjutnya gambar grayscale dirubah menjadi gambar threshold menjadi warna hitam (0), dan juga putih (255) tanpa adanya gradasi. Pengujian terhadap penentuan nilai threshold hue, saturation, dan value dilakukan untuk membedakan street mark dan street background dilakukan sesuai dengan kondisi pencahayaan ruangan .
Berdasarkan data  yang telah diperoleh pada Tabel 1,  dapat  diihat  bahwa  pengujian  nilai Hue mampu mendeteksi  objek  hitam  dan  putih  secara  maksimal. Setelah  nilai  hue  didapatkan  langkah  selanjutnya  ialah menentukan  nilai saturation .  Pada  pengujian  nilai saturation menghasilkan bahwa pengujian nilai saturation mampu mendeteksi objek hitam pada nilai maksimal dan objek  putih  pada  nilai  minimal.  Setelah  nilai saturation didapatkan langkah terakhir ialah menentukan nilai value. Pada  pengujian  nilai  vue  didapati  hasil  bahwa  pengujian nilai  value  mampu  mendeteksi  objek  hitam  pada  nilai minimal dan objek putih pada nilai maksimal. Hasil deteksi nilai  Hue,  nilai Saturation ,  dan  Value  dapat  dilihat  pada Gambar 11, Gambar 12, dan Gambar 13.
3.2. Pengujian Keakurasian Autonomous Car
Pengujian keakurasian dilakukan untuk mengetahui kondisi  prototype autonomous  car yang  diuji  pada  jalur lintasan  yang  telah  ditentukan.  Melalui  nilai  error  yang dihasilkan  dari  selisih  antara  nilai  lebar  street  mark  dan jarak tangkap pixel kamera pada objek. Berdasarkan hasil pengukuran  jarak  maksimal  yang  dapat  terdeteksi  oleh prototype autonomous  car yaitu  20  cm  Selain  itu,  hasil pengukuran  nilai  maksimal  pixel  yang  adalah  88  pixel. Nilai  akurasi  dan  nilai  error  pada  pengujian  keakurasian dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 11. Hasil Deteksi Hue
Gambar 12. Hasil Deteksi Saturation
Gambar 13. Hasil Deteksi Value
Gambar 14. Hasil deteksi akhir lintasan
Berdasarkan  data  pada  Tabel  4,  diperoleh  hasil bahwa  kinerja autonomous  car sangat  efektif  pada  jalur lurus hingga mencapai tingkat keakurasian hingga 95,38%. Hal ini dikarenakan nilai PWM dan error akan terlihat rata (nilai  negatif  dan  positif).  Akan  tetapi  pada  saat autonomous car berbelok  ke  kanan,  nilai keakurasiannya menurun  hingga  91,66%  hal  ini  dikarenakan  nilai  error akan  banyak  bernilai  positif  karena  deteksi  jalan  yang berbelok  kanan,  namun  tidak  signifikan  dikarena  jalur yang dibuat tidak memiliki belokan yang tajam ke kanan. Dan pada saat berbelok ke arah kiri, nilai keakurasiannya juga menurun yaitu pada angka 91,15% hal ini disebabkan nilai  errornya  banyak  yang  bernilai  negatif,  dan  untuk menggerakkan ke arah kiri, nilai PWM motor DC sebelah kanan akan bernilai lebih tinggi dibandingkan nilai PWM motor DC sebelah kiri. Untuk hasil setelah kita mengatur filter  warna  HSV  hingga  kamera  dapat  mendeteksi  jalan yang  dibaca  hingga  sangat  jelas  maka  robot  AGV  bisa langsung  dioperasikan  mengikuti  jalur.  Untuk  jalur  yang sudah dideteksi dapat dilihat pada Gambar 14. Setelah hasil pembacaan  diperoleh  maka autonomous  car dapat beroperasi  apabila autonomous  car ini  dibandingkan dengan automated  guided  vehicle yang  menggunakan sensor  LIDAR  atau  Infrared  untuk  mendeteksi  jalur Autonomous  cara  yang  dibuat  oleh  peneliti  ini meminimasilir  biaya  produksi  karena  untuk  deteksi  jalur hanya  menggunakan  sebuah  kamera  dan  penggunaan kamera ini dapat dikalibrasi dengan sangat mudah apabila dioperasikan  dalam  kondisi  gelap  ataupun  terang.
Pembacaan  yang dihasilkan autonomous car yang dibuat oleh peneliti ini  memiliki tingkat akurasi baca jalur  yang cukup tinggi.
3.3.  Pengujian  kecepatan  putar  roda  berdasarkan input PWM
Pada  pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengatahui kecepatan autonomous  car secara  linear,  sekaligus  untuk mengetahui kemampuan kecepatan pada autonomous car baik  pada  saat  jalur  lurus  dan  jalur  berbelok.  Kecepatan putaran, dan kecepatan linear dipengaruhi oleh nilai PWM yang  ditentukan,  motor  DC  yang  digunakan  dan  jumlah yang  digunakan,  diameter  roda  serta  berat  pada autonomous  car itu  sendiri.  Pengujian  ini  dilakukan menggunakan tachometer, yang kecepatan putaran (RPM) rodanya  telah  menggunakan  tachometer.  Pada  pengujian ini, autonomous car memiliki berat 4,8 kg, dan memiliki jari-jari  roda  14  cm.  Hasil  pengukuran  kecepatan  putar roda dan kecepatan linear dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  Tabel  3. Pengujian  kecepatan  putaran  roda  dilakukan  dengan mengatur  kecepatan dutycycle yang  bervariasi.  Hasil gelombang yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 15. Pada  nilai  pwm dutycyle 30%  didapati  hasil  kecepatan putarannya ialah 16,2 Rad/s dan kecepatan linearnya yaitu
Tabel 2. Hasil pengujian tingkat akurasi Pengujian Nilai Akurasi (%) Nilai Error (%) Jalur Lurus 95,38 4,62 Jalur belok kanan 91,66 8,34 Jalur belok kiri 91,15 8,85 Rata-rata 92,73 7,27
Tabel  3. Hasil  kecepatan  putar  roda  dan  kecepatan linear PWM Dutycycle (%) Kecepatan Putaran (RPM) Kecepatan Putaran (Rad/s) Kecepatan Linear (m/s) 30 155 16,2 2,26 50 255,7 26,75 3,74 60 355,4 37,17 5,2 80 443,8 46,4 6,49 90 512,2 53,56 7,49 Rata-rata 344,42 36,01 5,03
Gambar 15. Hasil pwm dutycyle 30%
Gambar 16. Hasil pwm dutycyle 90%

## TEKNIK, 43 (3), 2022, 262
doi: 10.14710/teknik.v43i3.47582               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
2,26  m/s.  Dan  pada  nilai dutycyle 60%  didapati  hasil kecepatan  putarannya  adalah  37,17  Rad/s  dan  kecepatan linearnya  adalah  5,2  m/s.  Pada  pengujian  yang  terakhir nilai  pwm dutycyle dinaikkan  menajadi  90%  yang menyebabkan  kecepatan  putarnnya  menjadi  jauh  lebih besar  yaitu  53,56  Rad/s  dan  kecepatan  linearnya  sebesar 7,49  m/s.  Hasil  gelombang  yang  dihasilkan  dapat  dilihat pada Gambar 16. Sehingga dari data yang diperoleh pada Tabel  3  didapatkan  nilai  rata-rata  36,01  Rad/s  dan kecepatan linearnya sebesar 5,03 m/s.

## 4. Kesimpulan
Dari  pengujian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa autonomous  car telah  berhasil  dirancang  sesuai  dengan metode region of interest dan memiliki tingkat keakurasian hingga 95,38% pada jalur lurus, 91,66% pada jalur belok kanan,  dan  91,15%  pada  jalur  berbelok  kiri.  Rancangan autonomous  car ini  memiliki  tingkat  akurasi  rata-rata sebesar 92,73%. Hasil pengujian color filtering didapatkan nilai hue min sebesar  155, hue  max sebesar  179,  nilai saturation min sebesar 79, nilai saturation max sebesar 255, nilai value min sebesar 44, nilai value max sebesar 94, sehingga didaptai hasil street mark secara jelas baik pada jalur  lurus,  maupun  pada  jalur  berbelok.  Pergerakan menggunakan metode Ackermann menggunakan penggerak  motor  DC  dan steering motor  DC  sehingga autonomous  car dapat  bergerak  dengan  baik  mengikuti garis  jalur  yang  dibaca  oleh  kamera  dengan  kecepatan putar roda yang bervariasi. Algoritma dengan metode ROI menggunakan  klasifikasi  warna  yang  sudah  dibuat  oleh peneliti ini dapat bekerja sesuai algoritma yang dibuat dan memiliki  tingkat  kepresisian  mencapai  90%  dalam operasinya apabila dibandingkan AGV dengan menggunakan metode infrared ataupun Lidar.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  ditujukan  kepada  Jurusan  Teknik  Elektro Universitas  Katolik  Soegijapranta  atas  fasilitas  yang memadai

## Daftar Pustaka
Ab Wahab, M. N., Nazir, A., Ren, A. T. Z., Noor, M. H.
M.,  Akbar,  M.  F.,  &  Mohamed,  A.  S.  A.  (2021).
Efficientnet-lite and hybrid CNN-KNN implementation for facial expression recognition on raspberry pi. IEEE Access, 9, 134065-134080.
Amat,  R.,  Sari,  J.  Y.,  &  Ningrum,  I.  P.  (2017). Implementasi  metode  local  binary  patterns  untuk pengenalan  pola  huruf  hiragana  dan  katakana  pada smartphone. JUTI J. Ilm. Teknol. Inf, 15(2), 152.
Choi, J. H., Chun, Y. D., Han, P. W., Kim, M. J., Koo, D. H.,  Lee,  J.,  &  Chun,  J.  S.  (2010).  Design  of  high power  permanent  magnet  motor  with  segment
rectangular copper wire and closed slot opening on electric  vehicles.  IEEE  Transactions  on  Magnetics, 46(6), 2070-2073.
Deshpande, R. R., Madhavi, C. R., & Bhatt, M. R. (2021). 3d image generation from single image using color filtered aperture and 2.1 d sketch-a computational 3d imaging  system  and  qualitative  analysis.  IEEE Access, 9, 93580-93592.
Dewangan,  D.  K.,  &  Sahu,  S.  P.  (2020).  Deep  learning- based  speed  bump  detection  model  for  intelligent vehicle  system  using  raspberry  Pi.  IEEE  sensors journal, 21(3), 3570-3578.
Gandhi,  G.  M.  (2019,  March).  Artificial  intelligence integrated blockchain for training autonomous cars. In  2019  Fifth  International  Conference  on  Science Technology Engineering and Mathematics (ICONSTEM) (Vol. 1, pp. 157-161). IEEE.
Ikhlayel,  M.,  Iswara,  A.  J.,  Kurniawan,  A.,  Zaini,  A.,  & Yuniarno,  E.  M.  (2020,  November).  Traffic  Sign Detection  for  Navigation  of  Autonomous  Car Prototype  using  Convolutional  Neural  Network.  In 2020  International  Conference  on  Computer Engineering,  Network,  and  Intelligent  Multimedia (CENIM) (pp. 205-210). IEEE.
Jo, K., Lee, M., Lim, W., & Sunwoo, M. (2019). Hybrid local  route  generation  combining  perception  and  a precise  map  for autonomous cars. IEEE  Access, 7, 120128-120140.
Kafadar,  Ö.  (2020).  RaspMI:  Raspberry  Pi  assisted embedded  system  for  monitoring  and  recording  of seismic ambient noise. IEEE Sensors Journal, 21(5), 6306-6313..
Koike,  A.,  &  Sueda,  Y.  (2019,  September).  Contents delivery for autonomous driving cars in conjunction with  car  navigation  system.  In  2019  20th  Asia- Pacific  Network  Operations  and  Management Symposium (APNOMS) (pp. 1-4). IEEE.
Kojima, A., & Nose, Y. (2018, December). Development of an autonomous driving robot car using FPGA. In 2018 International Conference on Field-
Programmable  Technology  (FPT)  (pp.  411-414). IEEE.
Li, N., Li, J. S. J., & Randhawa, S. (2017). Color filter array demosaicking based on the distribution of directional color  differences.  IEEE  Signal  Processing  Letters, 24(5), 604-608..
Luu, D. L., Lupu, C., & Chirita, D. (2019, June). Design and  development  of  smart  cars  model  for autonomous vehicles in a platooning. In 2019 15th International Conference on Engineering of Modern Electric Systems (EMES) (pp. 21-24). IEEE.
Mík, A. J., & Bouchner, B. P. (2020, June). Safety of crews of autonomous cars. In 2020 Smart City Symposium Prague (SCSP) (pp. 1-5). IEEE..
Nakamoto,  N.,  &  Kobayashi,  H.  (2019,  October).
Development  of  an  Open-source  Educational  and Research Platform for Autonomous Cars. In IECON 2019-45th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (Vol. 1, pp. 6871-6876). IEEE. Okuyama, T., Gonsalves, T., & Upadhay, J. (2018, March). Autonomous driving system based on deep q learnig. In  2018  International  conference  on  intelligent autonomous systems (ICoIAS) (pp. 201-205). IEEE. Padmaja, B., Rao, P. N., Bala, M. M., & Patro, E. K. R. (2018, August). A novel design of autonomous cars using  IoT  and  visual  features.  In  2018  2nd International Conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile,  Analytics  and  Cloud)(I-SMAC)  I-SMAC (IoT  in  Social,  Mobile,  Analytics  and  Cloud)(I- SMAC), 2018 2nd International Conference on (pp. 18-21). IEEE.
Pratomo, A. H., Kaswidjanti, W., & Mu’arifah, S. (2020). Implementasi  Algoritma  Region  of  Interest  (ROI)
Untuk  Meningkatkan  Performa  Algoritma  Deteksi Dan Klasifikasi Kendaraan. J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput, 7(1), 155-162..
Rodríguez, R. A., Cammarano, P., Giulianelli, D. A., Vera,
P. M., Trigueros, A., & Albornoz, L. J. (2018). Using Raspberry  Pi  to  create  a  solution  for  accessing educative questionnaires from mobile devices. IEEE Revista  Iberoamericana  de  Tecnologias  del Aprendizaje, 13(4), 144-151..
Widodo, A. S., & Prasetyaningrum, P. T. (2018, October). Perancangan  Aplikasi  Internet  of  Thing  (IoT) Autonomous Pada Mobil. In Seminar Multimedia & Artificial Intelligence (Vol. 1, pp. 35-38)..
Yapriono, D. H., & Dewanto, J. (2015). Perancangan Spion Elektrik  Tipe  Tanduk  Pada  Bus  Pariwisata Berukuran  Besar. Jurnal  Teknik  Mesin  Universitas Kristen Petra 16(1):1–8. doi: 10.9744/jtm.16.1.9-16