Abstrak—Mobil otonom adalah  mobil yang beroperasi dengan aman  dan  efektif  tanpa  adanya  kendali  manusia.  Mobil  ini terdiri dari sistem yang dapat berinteraksi dengan lingkungan. Mobil  otonom  dilengkapi  sensor  untuk  dapat  mengetahui kondisi sekitar. Saat ini kamera termal telah banyak diterapkan pada mobil otonom karena kemampuan menerima gelombang cahaya inframerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan riset kamera termal agar dapat diaplikasikan dan  digunakan  pada  I-CAR  ITS.  Metode  utama  yang digunakan  dengan  penginderaan  dan  pemrosesan  visual komputer. pengambilan data dilakukan saat siang dan malam hari  untuk  mendapatkan  perbandingan  data  yang  akan dideteksi  dengan  menggunakan  metode  MRCNN  (Mask- Regional Based Convolutional Neural Network). Arsitektur yang digunakan  adalah  FPN  dan  RESNET  101.  Penelitian  ini dirancang  untuk  mendeteksi  objek  terdiri  dari  mobil,  motor, sepeda, dan manusia. Perancangan perangkat keras penelitian ini diantaranya kamera termal Flir one, laptop, smartphone, dan ONT.  Pada  penelitian  ini  matahari  dapat  mempengaruhi kualitas gambar yang diakibatkan radiasi sinar matahari. Dari hasil evaluasi didapatkan nilai mAP 70.8%, presisi 84,8%,rasio ROI  dari  tiap  kelas  adalah  33%,dan  rata-rata  tingkat kepercayaan 90%. Jarak maksimum deteksi siang hari sampai dengan  10  meter  dan  5  meter  untuk  pengujian  malam  hari. Sistem  mendeteksi  dengan  kecepatan  4,5  fps,  dari  acuan tersebut  mobil  otonom(ICAR)  direkomendasikan  melaju maksimal adalah 16 km/jam.
Kata  Kunci—Kamera  Termal  Inframerah,  Mobil  Otonom, Penginderaan Visual.

## I. PENDAHULUAN
RSITEKTUR  sistem  kontrol  kendaraan  otonom biasanya terdiri dari dua bagian utama: sistem persepsi dan  sistem  pengambilan  keputusan.  Sistem  persepsi bertanggung  jawab  untuk  memberikan  perkiraan  keadaan kendaraan  dan  lingkungan  sekitarnya  menggunakan  data yang diperoleh dari sensor papan seperti lidar, radar, kamera, GPS,  IMU,  dan  odometer,  serta  informasi  awal  tentang jaringan jalan, lalu lintas, peraturan, dinamika kendaraan, dan lain-lain  [1].  Bagian  lain  dari  arsitektur  sistem  kontrol kendaraan  otonom  adalah  pengambilan  keputusan.  Sistem pengambilan  keputusan  bertanggung  jawab  atas  navigasi kendaraan  otonom  dari  kondisi  awal  dan  posisi  ke  tujuan, dengan  mempertimbangkan  keadaan  kendaraan  saat  ini, lingkungan,  peraturan  lalu  lintas,  serta  keselamatan  dan kenyamanan  penumpang.  Sistem  pengambilan  keputusan dibagi  menjadi  sub  sistem  yang  bertanggung  jawab  untuk tugas  yang  berbeda  seperti  perencanaan  rute,  pengambilan keputusan  perilaku,  perencanaan  gerak,  analisis  lalu  lintas, penghindaran rintangan, dan kontrol lalu lintas [1] .
Kamera  adalah  sensor  yang  sudah  lama  digunakan  dari waktu  ke  waktu.  Kamera  merupakan  perangkat  yang digunakan  dalam  berbagai  hal  dalam  kehidupan  manusia. Implementasi  dari  kamera  diantaranya  digunakan  pada
kendaraan  pintar  yang  difungsikan  untuk  mengenali  objek sekitar  [2].  Keuntungannya  adalah  harga  yang  murah  dan mendapatkan data yang melimpah juga menjadi keuntungannya.  Namun,  kamera  rentan  terhadap  perubahan lingkungan  dan  membutuhkan  sejumlah  besar  sumber  daya komputasi untuk  pemrosesan  data. Di  samping  itu, Kamera sangat perlu menyesuaikan kondisi pencahayaan yang diatur berdasarkan konfigurasi ISO konfigurasi kecerahan. Dengan semakin  tinggi  konfigurasi  ISO  dapat  menyebabkan timbulnya noise yang  dapat  memperburuk  kualitas pengambilan dengan pengaturan bukaan kamera yang perlu diatur bersamaan dengan pengaturan ISO dan lain-lainnya. Di samping itu kamera termal inframerah dapat mengklasifikasikan  dan  mengidentifikasi  objek  dengan kecepatan  tinggi  sepanjang  hari  dalam  kegelapan,  di  mana bidang pandang terganggu bayangan, sinar matahari, ataupun kabut. Karena kamera termal infra-merah memproses panas, objek  makhluk  hidup  seperti  hewan  dan  manusia  atau  pun kendaraan dapat diidentifikasi lebih efektif [3].

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Kamera Termal Inframerah
Kamera  termal  infra  merah  adalah  kamera  yang menangkap gambar dari sebuah objek dengan menggunakan radiasi  infra  merah  yang  dipancarkan  dari  objek  tersebut, proses  ini  dikenal  dengan  proses  imaging  thermal  [2]. Kamera termal digunakan untuk membaca suhu permukaan. Umumnya  kamera  jenis  termal  digunakan  di  bidang kemiliteran,  medis,  dan  industri.  Kamera  inframerah memiliki kesamaan dengan kamera umum yang membentuk gambar menggunakan cahaya tampak. Rentang kisaran 400– 700  nanometer  (nm)  dari  kamera  cahaya  tampak,  kamera inframerah sensitif terhadap panjang gelombang dari sekitar

## Deteksi Objek Pada Mobil Otonom dengan Kamera Termal Inframerah
Mannarul Hidayah, Astria Nur Irfansyah, dan Djoko Purwanto Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: irfansyah@ee.its.ac.id
A
Gambar 1. Skema rancangan perangkat keras.
Gambar 2. Diagram rancangan sistem.
1.000 nm (1 mikrometer atau1 μm) hingga sekitar 14.000 nm.
Radiasi  oleh  inframerah  memiliki  karakteristik  seperti tidak dapat dilihat secara langsung oleh manusia, tidak dapat menembus materi yang tidak tembus pandang, dapat terlihat oleh  komponen  yang  menghasilkan  panas,  dan  Panjang gelombang inframerah memiliki hubungan yang berlawanan atau  berbanding  terbalik  dengan  suhu.  Ketika  suhu mengalami  kenaikan,  maka  panjang  gelombang  mengalami penurunan.  Sinar  infrared  terbagi  menjadi  subdivisi dikarenakan  panjang  gelombangnya,  hal  ini  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Wilayah  "pencitraan  termal",  di  mana  sensor  dapat memperoleh  gambar  objek  yang  sepenuhnya  pasif  hanya sedikit lebih tinggi suhunya daripada suhu kamar - misalnya, tubuh  manusia  -  hanya  berdasarkan  emisi  termal  dan  tidak memerlukan  penerangan  seperti  matahari,  bulan,  atau iluminator inframerah. Wilayah ini juga disebut "inframerah termal".  NIR  dan  SWIR  bersama-sama  kadang-kadang disebut  "inframerah  yang  dipantulkan",  sedangkan  MWIR dan  LWIR  disebut  sebagai  "inframerah  termal".  Tabel  2 merupakan tabel aplikasi teknologi detektor pada kamera.

## B. iCAR
ITS  saat  ini  memiliki  penelitian  di  bidang  automotive khususnya  di  bidang  Autonomous  Vehicle  (AV).  Sistem pengemudian  otonom  mengolah  informasi  yang  diperoleh dari sistem persepsi (perception system) untuk menghasilkan informasi  perencanaan  gerak  (motion  planning)  pada  mobil otonom.  Sistem  presepsi  berfungsi  untuk  mengenali lingkungan  di  sekitar  mobil  otonom.  Perencanaan  gerak berfungsi  sebagai  acuan  untuk  menggerakkan  mobil  secara otonom  di  jalan.  Platform  komputasi  kecerdasan  artificial (artificial  intelligence  computation  platform)  yang  berupa perangkat  keras  (hardware)  dan  perangkat  lunak  (software) memegang  peran  yang  penting  untuk  mewujudkan  sistem pengemudian otonom [4] .

## C. OpenCV
Lebih  Pustaka  OpenCV  (Open  Source  Computer  Vision Library)  adalah  Pustaka  yang  umum  digunakan  pada computer  untuk  memprogram  citra  digital.  Pada  umumnya penggunaan Pustaka OpenCV digunakan untuk menerapkan fungsi  filter  untuk  mendapatkan  gambar  yang  dibutuhkan, diantaranya  pengaturan  threshold,  mengubah  tingkat kecerahan dan pewarnaan yang akan ditampilkan. Selain itu penerapan  machine  learning  dapat  menggunakan  Pustaka OpenCV  dan  Pustaka  matematis  seperti  numpy  untuk perhitungan.  OpenCV  memiliki  fungsi  untuk  mensampling gambar untuk keperluan pengmbilan gambar [5].

## D. Foreground Detection
Deteksi  latar  depan  memisahkan  latar  depan  dari  latar belakang berdasarkan perubahan yang terjadi di latar depan. Ini  adalah  seperangkat  teknik  yang  biasanya  menganalisis urutan  video  yang  direkam  secara real  time  dengan  kamera stasioner.  Background  subtraction  merupakan  metode  yang umumnya digunakan untuk mendeteksi objek bergerak pada video  dari  kamera  statis  (stationary  camera)  [5].  Proses deteksi  objek  bergerak  dengan  metode  background subtraction  didasarkan  pada  perbedaan  antara  background referensi.
Gambar 3. Diagram alir program.
Gambar 4. Diagram tingkat tinggi kerja MRCNN.
Gambar 5. Efek sinar matahari terhadap kamera termal.
Gambar 6. Grafik hasil latihan dataset.
Gambar 7. Grafik hasil latihan dataset.
Latar belakang (background) diasumsikan sebagai bingkai pada  waktu  t.  Perbedaan  gambar  hanya  akan  menunjukkan beberapa  intensitas  untuk  lokasi  piksel  yang  telah  berubah dalam  dua  frame.  Walaupun  latar  belakang  telah  diredam, pendekatan ini hanya akan berfungsi saat semua pikel objek bergerak dan semua piksel latar belakang dalam kondisi tidak berubah.  Pengaturan  ambang  batas  digunakan  untuk meningkatkan pengurangan [6].

## E. Neural Network
Penelitian  Tugas  akhir  ini  akan  menggunakan  mesin pembelajaran  dengan  metode  jaringan  neural  yang dikembangkan  oleh  Cornell  University,  Metode  yang
digunakan  yaitu  M-RCNN  (Mask  Regional  Based Convolutional  Neural  Network).  Metode  ini  perkembangan dari  metode  sebelumnya  yaitu  FRCNN.  M-RCNN  dapat menampilkan  gambar  dengan  kecepatan  lima  gambar perdetik  [7].  Umumnya  metode  ini  digunakan  untuk segmentasi  dan  klasifikasi  objek    sebagai  tujuan  utamanya, namun pada dasarnya dapat digunakan sebagai metode untuk deteksi objek dikarenakan deteksi objek adalah fundamental dari kedua tujuan tersebut.
Mask  R-CNN  (Mask  Regional  Based  Convolutional Neural  Network)  adalah  kerangka  kerja  dua  tahap:  tahap pertama  melihat  gambar  dan  menghasilkan  proposal  (area yang  kemungkinan  berisi  objek).  Dan  tahap  kedua mengklasifikasikan  proposal  dan  menghasilkan  kotak pembatas dan mask. Arsitektur dari metode ini menggunakan arsitektur  Resnet  101  [8].  Aristektur  ini  memiliki  modul deteksi  yang  telah  dikembangkan  sebelumnya  yaitu  FPN (Feature  Pyramid  Network)  dimana  FPN  meningkatkan piramida  ekstraksi  fitur  standar  dengan  menambahkan piramida  kedua  yang  mengambil  fitur  tingkat  tinggi  dari piramida pertama dan meneruskannya ke lapisan yang lebih rendah.  Dengan  melakukan  itu,  ini  memungkinkan  fitur  di setiap  level  untuk  memiliki  akses  ke  fitur  level  yang  lebih rendah  dan  lebih  tinggi.  Modul  lain  yang  digunakan  pada metode ini adalah RPN (Regional Proposal Network)  RPN adalah  jaringan  saraf  ringan  yang  memindai  gambar  dalam mode  sliding-window  dan  menemukan  area  yang  berisi objek. RPN memiliki kelebihan untuk dapat beroperasi pada kartu grafis yang lebih kecil. RPN menghasilkan dua keluaran untuk setiap anchor; kelas dan kotak pembatas.
Gambar 8. Uji coba deteksi malam hari kendaraan bermotor.
Gambar 9. Uji coba deteksi siang hari kendaraan bermotor.
Gambar 10. Uji coba deteksi siang hari objek sepeda dan orang.
Gambar  11.  Deteksi  kendaraan  bermotor  pada  malam  hari  kondisi mesin tidak menyala.
Tabel 1. Subdivisi kamera inframerah Divisi Singkatan Panjang gelombang Frekuensi Near-Infrared NIR,IR-A DIN 0.75–1.4 μm 214–400 THz Short-wavelength infrared SWIR, IR-B DIN 1.4–3 μm 100–214 THz Mid-wavelength NWIR, IR- C,DIN; MidIR 3–8 μm 37–100 THz Long-wavelength LWIR,IR-C DIN 8–15 μm 20–37 THz Far Infrared FIR 15–1,000 μm 0.3–20 THz Tabel 2. Aplikasi teknologi detektor pada kamera Aplikasi 1 2 3 4 5 Traffic  Sign Recognition x Adaptive Cruise Control x Lane Departure warning x Front Cross traffic alert x x Emerrgency brake assist x x x x pedestrian/animal detection x x x pedestrian/animal  classification x x Night Vision x Blind Spot detection x x Rear Colision warning x x park assist x x mapping/location x x x rear cross traffic alert x Rear AEB x Collision avoidance x x x x Keterangan: 1: Visible
2: Inframerah
3: Radar
4: Lidar
5: Ultrasonik

## F. Emisivitas Benda
Pada umumnya tiap benda di muka bumi memiliki energi yang dipancarkan oleh benda itu sendiri yang mempengaruhi fisik benda saat merespon pancaran energi lain. Rasio energi material yang terpancarkan oleh benda hitam yang ideal pada suhu  yang  sama  disebut  dengan  emisivitas  (ε)  [9].  Warna yang  merekat  pada  material  juga  memiliki  pengaruh  pada nilai  emisivitas  benda.  Benda  hitam  sempurna  memiliki emisivitas  sama  dengan  1  (e=1)  sementara  objek sesungguhnya  memiliki  emisivitas  kurang  dari  satu. Emisivitas  adalah  satuan  yang  tidak  berdimensi  Pada umumnya,  semakin  kasar  dan  hitam  benda  tersebut, emisivitas  meningkat  mendekati  1.  Emisivitas  benda ditunjukkan pada Tabel 3.

## G. Image Processing
Pemrosesan  gambar  atau  image  processing  adalah  suatu bentuk  pengolahan  sinyal  degan  input  gambar  dan  gambar akan  ditransformasi  menjadi  gambar  baru  dengan  Teknik matematis. Untuk metode pengambilan bagian pada gambar dapat  menggunakan  metode  canny  edge  detection.  Deteksi tepi  (edge  detection)  adalah  teknik  pemrosesan  gambar berdasarkan  diskontinuitas  dalam  kecerahan  gambar.  Hasil dari teknik memberikan batas-batas objek yang berupa garis. Masukan gambar disaring warna sebelum deteksi tepi karena teknik  terutama  mencari  batas  warna  yang  berbeda  [5]. Umumnya  untuk  menghasilkan  gambar  yang  lebih  baik kualitasnya perlu diterapkan filtering terlebih dahulu seperti menfilter  threshold  kecerahan  dan  mengatur  konsentrasi warna dari gambar.

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Sistem Perangkat Keras
Sistem  dirancang  menggunakan  perangkat  terintegrasi dengan  koneksi  internet.  Gambar  1  merupakan  skema rancangan perangkat keras. Sedangkan Gambar 2 merupakan diagram  rancangan  sistem.  Perangkat  pada  penelitian  ini meliputi  laptop, smartphone¸ kamera  termal flir  one, ONT( Optical Network  Terminal ).  Laptop  berfungsi  sebagai otak  dari  sistem,  kamera  termal  digunakan  sebagai  sensor inframerah, smartphone berfungsi  sebagai  media  akuisisi
data  sensor,    dan  ONT  berfungsi  sebagai  penjebatan  antara sensor dan otak. Berikut merupakan gambaran dari cara kerja sistem berdasarkan struktur perangkat keras.

## B. Perancangan Program
Perancangan program pada prototipe yang akan dibuat dan akan  terimplementasikan  pada  komputer.  Program  akan dirancang  menggunakan  aplikasi  Visual  Studio  Code  dan Bahasa  yang  dipakai  diantaranya  Json  dan  python.  Untuk diagram  alir  program  ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Pada program software akan meliputi proses sebagai berikut : 1. Program untuk menampilkan gambar secara langsung
2. Program optimasi tangkapan gambar pada komputer
3. Program  untuk  mengolah  data  gambar  dan  melatih  data untuk mesin pembelajaran.
Program  yang  telah  dibuat  akan  disimulasikan  dengan menggunakan video yang  telah direkam dan dapat dijadikan uji  coba  pengambilan  gambar  menggunakan  kamera  termal inframerah.  Sumber  input  data  untuk  deteksi  objek  berasal dari  cerminan  tampilan  gambar  pada smartphone sehingga digunakan aplikasi pendukung untuk dapat memperoleh data. Selain  itu  dikarenakan  kecepatan  pengambilan  gambar memiliki  performa  rendah  dengan  kecepatan  pengambilan gambar  berkisar  12-15  fps  maka  perlu  alternatif  untuk mengoptimalkan tangkapan gambar. Sampai dengan saat ini aplikasi  terekam  dan  dan  memiliki  kecepatan  penangkapan gambar  hingga  21-30  gambar  per  detik.  Aplikasi  yang digunakan Bernama “Let’s View” dengan lisensi asli android.
Perancangan  program  mesin  pembelajaran  dirancang berdasarkan  kerangka  kerja  yang  sesuai  dengan  metode MRCNN  pada  umumnya.  Pada  Gambar  4  menunjukkan diagram  tingkat  tingi  kerja  MRCNN.  Metode  MRCNN dimulai  dengan  memasukkan  gambar  lalu  gambar  akan dilakukan fitur ekstraksi dengan konvolusi. Hasil konvolusi menghasilkan  fitu  petakan  dan  proses  deteksi  selanjutnya dengan  metode  RPN,  untuk  setiap  lokasi  melalui  proses klasifikasi  objek  dan  regresi  kotak  pembatas  menghasilkan proyeksi  proposal  bagian.  Untuk  setiap  petakan  akan diorientasikan  berdasarkan  rata  rata  pengelompokan  dan keluaran input berupa prediksi mask .

## C. Pengambilan Data
Pada tahap ini dilakukan pengambilan data menggunakan kamera  termal  dan  smartphone.  Pengambilan  video
Tabel 3. Emisivitas benda Bahan Emisivitas Bahan Emisivitas Aluminium 0,03 Aluminium (dianodasi) 0,9 Perak 0.02 Perunggu 0,4 Salju 0,8-0,9 Semi Metal 0,86-0,93 Aspal 0,88 Kertas 0,88 Kulit manusia 0,97-0,999 Kaca 0,95 Air 0,95 Batu 0,9 Tabel 4. Dataset Dataset Jumlah gambar Jumlah anotasi Mobil Motor Kendaraan(training) 352 305 299 kendaraan(validasi) 173 146 149 Sepeda Orang Sepeda dan orang (training) 338 213 125 Sepeda dan orang (validasi)
164 98
66
Tabel 5. Hasil uji model metode MRCNN Durasi Loss epoch 1 Loss epoch 30 Val loss 30 jam, 30 menit 7,8765 3.5978 8,5748 52 menit 14 detik 8.9674 2.9786 9.4573 49 menit, 14 detik 7,9316 0.7891 0.4187 42 menit, 37 detik 7.3348 0.4003 0.4665 41 menit, 26 detik 7,6113 0.3723 0.3687 52 menit, 48 detik 1.545 0.2567 0.2478 Tabel 6. Tabel pengujian berdasarkan jarak dan kondisi pencahayaan Jarak Kelas Deteksi Nilai 9-10 meter Mobil (siang) 1 0,875 5-6 meter Mobil (Malam) 1 0,741 9-10 meter Motor(siang) 1 0,8816 5-6 meter Motor(malam) 1 0,7151 7-8 meter Orang(siang) 1 0,71489 5-6 meter orang(malam) 1 0,42262 5-6 meter Sepeda(siang) 1 0,6127 1-2 meter Sepeda(malam) 0 0
dilakukan  dengan  cara  merekam  dan  bergerak  disaat  yang bersamaan. Lokasi pengambilan data dibataskan hanya pada daerah  Kawasan  jalan  di  ITS.  Data  yang  diperoleh  selain merekam  adalah  indeks  ultraviolet  matahari  pada  saat mengambil video pada siang hari dan suhu udara di ITS.
Waktu pengambilan data akan dimungkinkan diantaranya pagi  hari,  siang  menuju  sore,  dan  malam  hari.  Perbedaan waktu  pengambilan  gambar  dilakukan  untuk  memberikan data  yang  akan  dijadikan  data  set  untuk  data  training selanjutnya.

## D. Pembuatan Dataset
Dataset  dipersiapkan  untuk  menjadi  bahan  pembelajaran komputer  untuk  dapat  mendeteksi  objek  yang  terbaca  oleh kamera. Setelah semua rekap video dipecah dalam tiap frame, Gambar  dengan  kualitas  potongan  yang  dapat  dimengerti mata  akan  dijadikan  sampel  untuk  dilakukan  tahap pengolahan  data  selanjutnya.  Untuk  meminimalisasi  waktu dalam  memproses  gambar  pada  saat  proses  latihan  data, untuk  tiap  data  akan  diatur  ulang  dimensi  gambar  menjadi 416 pixel 2 dan 1024 pixel 2 . Angka tersebut merupakan angka yang  optimal  untuk  menjadi  bahan  dataset.  Untuk memperoleh  data  objek  mobil  ataupun  motor  pada foto/gambar  dilakukan  pembubuhan  keterangan/anotasi untuk tiap gambar yang akan digunakan.
Dataset  membutuhkan  dua  folder  yang  akan  diberi  nama training  dan  val.  Folder  pertama  berisi  potongan  foto  yang jumlahnya lebih banyak disbanding dengan validasi, jumlah disesuaikan  dengan  data  yang  dimiliki.  Proses  anotasi  akan menggunakan platform anotasi dan perlu diperhatian format data yang akan akan menjadi dasar pembacaan dari program Latihan  data.  Anotasi  foto  akan  disimpan  dalam  berkas dengan format
VGG.Json ( Visual Geometry
Group.Javascript Object Notation ).
Data  anotasi  disimpan  dalam  format  javascrript  dengan pengakaran berikut.
1. Filename :  menandakan nama file gambar yang digunakan.
2. Size memberikan ukuran data gambar yang  dipilih.
3. Based_img_data : format gambar.
4. File Attribute : format keterangan anotasi.
5. Region : Urutan  anotasi gambar, dimulai dari  angka  nol pada gambar yang sama.
6. All point x dan y : semua titik anotasi yang digambarkan.
7. Name : Jenis  garis  anotasi  (polygon;  format  garis  yang digunakan).
8. Region Atr :format label yang akan ditetapkan.

## IV. ANALISIS DAN HASIL

## A. Hasil Pengambilan Data
Pengambilan data dengan kamera termal telah dilakukan, proses  pengambilan  data  dilakukan  pada  dua  waktu  yang berbeda  (siang dan malam). Pengambilan  data  dilakukan di Kawasan  ITS,  Apartemen  Puncak  Kertajaya  dan  pada  Jl. Kertajaya Indah. Hal yang diamati diantaranya adalah suhu, tingkat  kecerahan  yang  diukur  menggunakan  indeks  UV matahari. Data yang diambil pada siang hari memiliki rentang suhu ±30℃ dengan indeks UV berada pada angka 9 dan 10. Sedangkan  malam  memiliki  rentang  suhu  25℃-27℃  dan indeks uv matahari adalah nol. Indeks UV matahari pada data
siang menandakan bahwa gambar yang diambil dipengaruhi oleh  pancaran  radiasi  matahari.  Hal  ini  menyebabkan  pada beberapa  data  yang  diambil  mengalami  pergeseran  gambar disebabkan  matahari.  Gambar  5  menunjukkan  bagaimana efek sinar matahari terhadap kamera termal.

## B. Hasil Training
Dataset yang telah melalui proses training akan dijadikan model.  Gambar  6  dan  Gambar  7  merupakan  grafik  hasil training dataset  menggunakan platform Roboflow  untuk validasi data yang kita pakai dapat dipakai untuk keperluan deteksi.
Grafik pada Gambar 6 dan Gambar 7 adalah hasil training dataset untuk  kelas  mobil  dan  motor.  Proses  ini menggunakan 650 gambar dengan perbandingan 70% untuk training, 20% validasi, dan 10% pengujian.
Tabel  4  adalah  jumlah  data  gambar  yang  diproses  untuk membuat dataset dengan metode MRCNN. Komposisi proses training dan validasi adalah 7:3. Pada tahap ini Proses untuk membuat  model  kendaraan  bermotor  dan  non-motor dilakukan  pemisahan.  Hal  ini  untuk  mengurangi  kemiripan antara  anotasi  dari  kendaraan  motor  dan  sepeda  yang memiliki karakteristik anotasi yang serupa. Sedangkan Tabel 5  adalah  hasil  uji  model  metode  MRCNN.  Proses  training menggunakan  perangkat  laptop  penulis  dengan  spesifikasi GPU  Nvidia  GTX1650TI  dan  CPU  i5-9300H.  Untuk parameter  training  yang  diterapkan  untuk epoch adalah  30, step/epoch 100, dan threshold confidence adalah 0,9.

## C. Uji deteksi Objek
Pengujian  sistem  deteksi  dilakukan  dengan  percobaan menggunakan  perangkat  keras  yang  telah  dirancang sebelumnya. Dengan menggunakan aplikasi “let’view” untuk mendapatkan  rekaman  gambar  oleh  kamera  yang  terpasang smartphone.  Pengujian  dilakukan  untuk  mendapatkan  jarak maksimal  objek  dapat  dideteksi  oleh  kamera  termal  dan seberapa akurat hasil dari deteksi tersebut.
Tabel 6 merupakan cuplikan hasil uji deteksi untuk setiap kelas yang ditentukan pada jarak terjauh.   Objek berupa mobil  dapat  dideteksi  oleh  sistem  dengan  maksimal  jarak adalah  5  meter,  untuk  kendaraan  berupa  motor  tidak  dapat dideteksi oleh sistem dikarenakan suhu motor lebih kecil dari suhu lingkungan dan tidak terlihat jelas oleh kamera, hal ini dapat  dilihat  pada  Gambar  8  dan  Gambar  9.  Objek  sepeda sulit dideteksi pada malam hari, hal ini terlihat pada Gambar 10. Hal ini disebabkan oleh persebaran panas yang dideteksi oleh  kamera  sangat  sempit  dan  serupa  dengan  bentuk  pada kelas orang. Dilakukan pengujian tambahan untuk kendaraan bermotor dengan kondisi mesin belum dinyalakan dan malam hari dilokasi yang pencahayaan kurang, hal ini dapat dilihat pada Gambar 11.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian dan analisa data, maka dapat ditarik kesimpulan: (1)   Sistem dapat mendeteksi dan menampilkan hasil  deteksi  objek  mobil,  motor,  orang,  dan  sepeda menggunakan  program  computer  vision  dengan  metode deteksi objek Mask-RCNN dengan arsitektur yang digunakan adalah  FPN dan  RESNET101.  (2)  Model  yang  telah  dibuat dan  digunakan  pada  penelitian  ini,  telah  melalu  tahapan training dan uji coba melalui program deteksi dan model test
pada  aplikasi  berbasis  web  Roboflow  dengan  nilai  presisi 84,8%  dan  presentase  kepercayaan  maksimal  80%. Sedangkan  pada  percobaan  M-RCNN  memiliki  presentase kepercayaan  maksimal  90%.  (3)  Dari  hasil  pengujian  rata- rata kecepatan sistem mendeteksi objek dengan kecepatan 4,5 gambar/detik, dengan kecepatan gambar tersebut kendaraan otonom  maksimal  melaju  dengan  kecepatan  adalah  16 km/jam  untuk  dapat  mendeteksi  objek.  (4)  Perkiraan  jarak maksimal  untuk  mendeteksi  objek  pada  siang  hari  sampai dengan  10  meter  dan  pada  malam  hari  maksimal  5  meter untuk  setiap  kelas.  (5)  Sinar  matahari  dapat  mempengaruhi penangkapan  gambar  termal  dimana  menimbulkan  efek atmosfer pada gelombang inframerah oleh sebab sudut datang sinar dan sudut pantul.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Agafonov  dan  A.  Yumaganov,  “3D  Objects  Detection  in  an Autonomous  Car  Driving  Problem,” International  Conference  on Information  Technology  and  Nanotechnology  (ITNT) ,  pp.  1–5,  2020. doi: 10.1109/ITNT49337.2020.9253253.
[2]  M.  Cho,  “A  Study  on  the  Obstacle  Recognition  for  Autonomous Driving  RC  Car  Using  LiDAR  and  Thermal  Infrared  Camera,”
Eleventh International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN) , pp. 544–546, 2019. doi: 10.1109/ICUFN.2019.8806152.
[3]  A.  R.  Fayjie,  S.  Hossain,  D.  Oualid,  dan  D.-J.  Lee,  “Driverless  Car: Autonomous  Driving  Using  Deep  Reinforcement  Learning  in  Urban Environment,” 15th  International  Conference  on  Ubiquitous  Robots
(UR) , pp. 896–901, 2018. doi: 10.1109/URAI.2018.8441797.
[4]  A.  N.  Irfansyah,  T.  Asfihani,  “Pengembangan  Platform  Komputasi Kecerdasan  Artifisial  pada  Mobil  Otonom  ITS,"  Laporan  Akhir Penelitian  Unggulan  Dana  ITS  2020,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2020.
[5]  A.  Sari  dan  M.  Cibooglu,  “Traffic  Sign  Detection  and  Recognition System  for  Autonomous  RC Cars,” 6th  International  Conference  on Control  Engineering  &  Information  Technology  (CEIT) ,  Istanbul,
Turkey, pp. 1–5, 2018. doi: 10.1109/CEIT.2018.8751898.
[6]  A.  Shahbaz,  J.  Hariyono,  dan  K.-H.  Jo,  “Evaluation  of  background subtraction algorithms for video surveillance,” 21st Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV) , pp. 1–4, 2015. doi: 10.1109/FCV.2015.7103699.
[7]  K. He, G. Gkioxari, P. Dollár, dan R. Girshick, “Mask R-CNN,” arXiv, vol. 1703.06870, 2018. doi: 10.48550/arXiv.1703.06870.
[8]  L. Liu, dkk, “Deep learning for generic object detection: a survey,” Int. J.  Comput.  Vis. ,  vol.  128,  no.  2,  pp.  261–318,  2020.  doi: 10.1007/s11263-019-01247-4.
[9]  C.  D.  Urra,  “Penentuan  nilai  emisivitas  warna  menggunakan penerangan  pada  miniatur  ruang  berbentuk  kubus,” Silampari  J. Pendidik.  Ilmu  Fis. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  77–82,  2020.  doi: 10.31540/sjpif.v2i1.1022.