## DETEKSI KEBERADAAN RAMBU PERINTAH DI JALAN MENGGUNAKAN EUCLIDEAN COLOR FILTERING
Rizal Pebianto 1 , Adriana Fanggidae 2 dan Yulianto Triwahyuadi Polly 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Penfui, Kupang, Indonesia
1 Email: rizalpebianto@gmail.com
2 Email: adrianafanggidae@staf.undana.ac.id
3 Email: yuliantopolly@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Rambu  perintah  adalah  salah  satu  jenis  dari  rambu  lalu  lintas  yang  sering  kita  jumpai  saat berkendara di jalan, dan digunakan untuk menyatakan beberapa perintah saat berkendara. Ciri khas rambu perintah adalah memiliki warna latar biru. Kelalaian pengendara dalam memperhatikan keberadaan rambu perintah  di  jalan  dapat  berakibat  pada  terjadinya  kecelakaan.  Perlu  adanya  sebuah  sistem  yang  dapat mendeteksi  keberadaan  rambu  perintah  di  jalan  sebagai  sebuah  solusi.  Proses  deteksi  rambu  perintah menggunakan metode Euclidean color filtering untuk memfilter warna dan BLOB untuk mencari piksel- piksel yang saling terhubung. Pada tahap filter warna dengan Euclidean color filtering digunakan nilai pusat warna RGB (10,110,200) dan rentang radius [90, 150]. Sistem diuji pada data primer sebanyak 150 citra, dan data sekunder sebanyak 25 citra. Pengambilan data primer dilakukan pada waktu pagi, siang, dan sore dengan  jarak  pengambilan  5–10  meter  dan  5–10  meter.  Rata-rata  akurasi  deteksi  rambu  perintah  yang dihasilkan sistem dalam pengujian data primer sebesar 90,67% dan data sekunder sebesar 76%, sehingga rata-rata akurasi keseluruhan sistem sebesar 88,5%. Kegagalan sistem dalam mendeteksi keberadaan rambu perintah  di  jalan  dikarenakan  kondisi  pencahayaan  yang  kurang  atau  berlebihan,  rambu  terhalang objek lain,  sudut  pengambilan  citra  yang  terlalu  miring,  dan  rambu  berdampingan  dengan  objek  lain  yang memiliki warna sama atau mendekati sama dengan warna latar.
Kata kunci : rambu perintah, Euclidean color filtering , BLOB

## ABSTRACT
Command signs are one of the types of traffic signs that we often encounter when driving on the road and are used to express some commands while driving. A distinctive feature of command signs is that they have a blue background color. Driver negligence in paying attention to the presence of command signs on the road can result in accidents. There needs to be a system that can detect command signs on the road as a solution. The command sign detection process uses the Euclidean Color Filtering method to filter colors and  BLOB  to  look  for  interconnected  pixels.  The  RGB  color  center  values  (10,110,200)  and  the  radius range [90, 150] are used in the color filter stage with Euclidean Color Filtering. The system was tested on 150 images of primary data and 25 images of secondary data. Primary data collection was carried out in the morning, afternoon, and evening with a distance of 5–10 meters and 10–15 meters. The system's average accuracy of command sign detection in testing primary data is 90.67%, and secondary data is 76%, so the average accuracy of the whole system is 88.5%. System failure in detecting the presence of command signs on the road is due to insufficient or excessive lighting conditions, signs blocked by other objects, angles that are too tilted, and signs adjoining other things with the same color or close to the background color. Keywords : command signs, Euclidean color filtering, BLOB

## 1. PENDAHULUAN
Rambu  lalu lintas  adalah  simbol aturan yang memiliki  kekuatan hukum yang wajib ditaati oleh pengguna jalan.  Rambu lalu lintas merupakan salah satu dari perlengkapan jalan yang memuat lambang, huruf, angka, kalimat, atau perpaduan diantaranya dengan tujuan memberi peringatan, larangan, perintah, ataupun petunjuk bagi  pengguna jalan  [ 1 ]. Rambu  perintah merupakan salah satu jenis rambu  lalu lintas yang digunakan untuk menyatakan perintah yang wajib dilakukan pengguna jalan agar tetap selamat selama perjalanan. Rambu perintah memiliki ciri berbentuk lingkaran dan persegi panjang, serta memiliki warna dasar biru dengan lambang atau tulisan berwarna putih.
Bagi  pengguna  jalan  khususnya  pengendara  kendaraan  seringkali  lalai  dalam  memperhatikan rambu lalu lintas yang disebabkan kecepatan kendaraan, dan fokus pengendara. Adanya sebuah sistem yang
dapat  memberi  peringatan  awal  bagi  pengendara  untuk  memperhatikan  keberadaan  rambu  lalu  lintas  di depannya dapat menjadi sebuah solusi.
Sistem  deteksi  rambu  lalu  lintas  adalah  sistem  yang  hanya  menyeleksi  objek  pada  sebuah  citra dengan  tujuan  menemukan  keberadaan  rambu  itu  sendiri  [ 2 ].  Penggunaan  warna  sebagai  syarat  untuk deteksi  rambu  lebih  banyak  dilakukan  daripada  penggunaan  bentuk  [ 3 ].  Jika  bentuk  digunakan  sebagai syarat, maka semua warna yang bukan penciri dari rambu lalu lintas asalkan memiliki bentuk yang sesuai dengan  yang  ditentukan  maka  akan  terdeteksi  sebagai  rambu  lalu  lintas.  Penelitian  [ 4 ]  telah  melakukan filtering warna merah dari rambu lalu lintas. Citra masukan dibagi dalam tiga saluran yaitu R, G, dan B. Warna merah memiliki nilai Red Green Blue (RGB) (255,0,0), kemudian dicari nilai ambang bawah dari saluran  R,  dan  nilai  ambang  atas  dari  saluran  G  dan  B.  Pencarian  ambang  ini  dilakukan  terhadap sekumpulan citra uji, dan diperoleh saluran R dengan rentang [90,255], dan saluran G dan B dengan rentang masing-masing  [0,70].  Penelitian  [ 5 ]  juga  melakukan  hal  yang  sama  dengan  [ 4 ],  hanya  saja  penentuan interval  ambang batasnya menggunakan nilai  minimum  dan rata-rata saluran R.  Pada  metode Euclidean color  filtering tidak  dilakukan  pembagian  tiga  saluran  warna.  Setiap  piksel  dihitung  jarak  warnanya terhadap pusat warna, apakah berada di dalam atau di luar radius. Penelitian deteksi rambu lalu lintas juga dilakukan oleh [ 6 ], di mana selama proses pendeteksian rambu lalu lintas, hanya satu bentuk yang dapat digunakan. Fokus dari penelitian kami pada pemfilteran warna biru di ruang RGB menggunakan Euclidean color filtering dengan menentukan pusat warna dan radius agar keberadaan rambu perintah di dalam citra dapat dideteksi.

## 2. MATERI DAN METODE
Dalam sistem yang diusulkan, nilai pusat warna dan radius tertentu diterapkan pada citra uji untuk memfilter warna biru. Citra hasil filtering selanjutnya dilabelkan, dan setiap label diterapkan deteksi bentuk untuk mendapatkan rambu perintah yang diinginkan. Blok diagram keseluruhan sistem ditunjukkan pada gambar 1 .
Input citra
Filtering warna Palabelan objek Deteksi bentuk Rambu perintah yang terdeteksi

## Gambar 1. Blok diagram sistem
Red Green Blue (RGB)
RGB merupakan ruang warna yang memiliki tiga warna adaptif utama yaitu merah, hijau, dan biru yang diwakili oleh sistem koordinat Cartesian tiga dimensi. RGB banyak digunakan dalam komputer grafis, dan setiap komponen warna RGB memiliki nilai warna 0-255.

## Euclidean color filtering
Warna dapat  dijadikan  sebagai  petunjuk untuk  menemukan sebuah  objek dalam suatu  citra  [ 7 ]. Euclidean color filtering melakukan filter warna berdasarkan nilai pusat warna dan radius, sehingga piksel- piksel  dengan  warna  yang  berada  dalam  lingkup  tersebut  yang  dipertahankan  [ 8 ].  Tiga  tahapan  dalam Euclidean color filtering yaitu:
1. Perhitungan selisih warna
Selisih  warna  didapatkan  dari  hasil  pengurangan antara  pusat  warna  yang  telah  ditentukan  dengan warna pada setiap piksel, seperti pada persamaan 1 . ∆𝑅 = 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟𝑅 − 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟𝑅[𝑖, 𝑗] ∆𝐺 = 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟𝐺 − 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟𝐺[𝑖, 𝑗] ∆𝐵 = 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒𝑟𝐵 − 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟𝐵[𝑖, 𝑗]
....................  ............................................................................ (1)
di mana centerR , centerG , dan centerB adalah nilai pusat warna; ∆𝑅 , ∆𝐺 , dan ∆𝐵 berturut-turut adalah selisih  warna  untuk  setiap  komponen  warna  RGB; 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟𝑅[𝑖, 𝑗] , 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟𝐺[𝑖, 𝑗] , 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟𝐵[𝑖, 𝑗] berturut- turut adalah nilai warna RGB pada piksel baris i dan kolom j .
2. Perhitungan jarak
Perhitungan jarak dest dari selisih warna RGB menggunakan persamaan 2 . 𝑑𝑒𝑠𝑡 = √(∆𝑅) 2 + (∆𝐺) 2 + (∆𝐵) 2 ............  ............................................................................ (2)
3. Mempertahankan warna
Persamaan 3 menentukan  sebuah  warna  patut  dipertahankan  atau  tidak  berdasarkan  nilai  radius. Radius adalah batas ambang yang menentukan tingkat kesamaan suatu warna dengan pusat warna [ 9 ].
𝑖𝑓 𝑑𝑒𝑠𝑡 ≤ 𝑟𝑎𝑑𝑖𝑢𝑠 𝑡ℎ𝑒𝑛 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑟𝑅𝐺𝐵[𝑖, 𝑗] = [𝐶𝑜𝑙𝑜𝑟𝑅[𝑖, 𝑗], 𝐶𝑜𝑙𝑜𝑟𝐺[𝑖, 𝑗], 𝐶𝑜𝑙𝑜𝑟𝐵[𝑖, 𝑗]] 𝑒𝑙𝑠𝑒 𝐶𝑜𝑙𝑜𝑟𝑅𝐺𝐵[𝑖, 𝑗] = [0,0,0] .................................................... (3)

## Binary Large Object (BLOB)
BLOB adalah  metode  untuk  menentukan  sekumpulan  piksel  memiliki  hubungan  atau  tidak. Prosesnya dilakukan dengan menganalisis setiap piksel yang memiliki relasi k-neighbors . Jika warna dari piksel tetangga memiliki warna yang sama atau mendekati warna piksel pusat, maka piksel tetangga akan diberi  label  yang  sama  dengan  piksel  pusat  atau  dinyatakan  sebagai  bagian  dari  objek  yang  sama  [ 10 ]. Relasi k-neighbors dimana k = 8 dapat dilihat pada gambar 2 .
Gambar 2. Relasi 8- neighbors Algoritma relasi 8- neighbors dijelaskan sebagai berikut:
a. Telusuri baris dan kolom
b. Piksel A merupakan piksel pusat dari 9 piksel, cek piksel tetangga:
• Jika piksel  B memiliki warna yang  sama atau mendekati  piksel  A, maka berikan label  pada piksel B sama dengan label piksel A.
• Pengecekan yang sama juga dilakukan pada piksel C, D, E, F, G, H, dan I. Setiap objek dikatakan sebagai kandidat rambu perintah jika memenuhi syarat:
a. Minimum tinggi dan lebar adalah masing-masing 60 piksel.
b. Minimum jari-jari objek adalah 20 piksel.
c. Minimum jumlah piksel objek adalah 3000 piksel

## Deteksi bentuk
Setiap objek yang didapat dari BLOB selanjutnya dilakukan deteksi bentuk. Simple Shape Checker merupakan sebuah class pada library AForge.Math yang digunakan untuk melakukan deteksi bentuk. Dua method yang  digunakan  adalah IsCircle untuk  mendeteksi  bentuk  lingkaran,  dan IsQuadrilateral untuk mendeteksi bentuk persegi panjang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Spesifikasi perangkat
Sistem diimplementasikan menggunakan Visual Studio Community 2015 pada komputer dengan spesifikasi antara lain processor Intel Core i5 8250U, memory 8GB, Hard disk 256 GB, dan VGA Nvidia GeForce MX130. Pengambilan citra rambu dilakukan dengan menggunakan smartphone ASUS Zenfone Max Pro M1 dengan spesifikasi processor Qualcomm Snapdragon 636, RAM 3 GB, internal memory : 32 GB, dan resolusi kamera 13 MegaPiksel.

## Data penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  primer berupa citra rambu perintah yang diambil di Kota Kupang dengan format citra JPG, dan ukuran citra yang dihasilkan oleh smartphone yaitu 3840x2160 piksel. Rambu perintah yang diambil berjumlah 25 rambu, setiap rambu diambil sebanyak 3 kali yaitu pada waktu pagi, siang, dan sore dengan jarak 5–10 meter dan 10-15 meter sehingga total data primer adalah 150 citra. Data sekunder berupa citra rambu perintah yang didapatkan  dari  internet  sebanyak  25  citra  dengan  format  citra  JPG,  waktu  dan  jarak  pengambilan  citra tidak diketahui, rincian ukurannya dapat dilihat pada tabel 1 . Tabel 1. Rincian ukuran citra pada data sekunder
Minimum Maksimum Rata-rata Citra 660x400 piksel 4440x2807 piksel 2011x1536 piksel File citra 64 KiloByte 3100 KiloByte 1071 KiloByte

## Penentuan pusat warna dan radius
Mula-mula tentukan tiga warna dominan biru seperti yang terlihat pada tabel 2 . Selanjutnya tiga warna dominan ini diuji terhadap pusat warna RGB. Pada pengujian ini digunakan sepuluh data pusat warna RGB yang diambil secara acak  seperti yang terlihat pada tabel 3 . Lakukan perhitungan jarak antara data warna RGB pada  tabel 3 dan 2 menggunakan Euclidean  distance sesuai  persamaan 2 , hasil perhitungan jarak dapat dilihat pada tabel 4 . Jarak terpendek dimiliki oleh data 1 sehingga terpilih sebagai nilai pusat warna RGB yaitu centerR = 10, centerG = 110, dan centerB = 200. Tabel 2. Tiga warna dominan biru Warna R G B Hasil warna Biru muda 0 180 255 Biru 0 0 255 Biru tua 0 0 190 Tabel 3. Sepuluh data pusat warna RGB Data R G B Warna 1 10 110 200 2 10 120 200 3 20 110 200 4 20 120 200 5 30 110 200 6 30 120 200 7 40 110 200 8 40 120 200 9 50 110 200 10 50 120 200
Tabel 4. Hasil perhitungan jarak dari 10 data pusat warna RGB terhadap 3 warna dominan biru
Data Jarak biru_muda Jarak biru Jarak biru_tua Total jarak 1 89,58 123,39 110,91 323,88 2 82,01 132,38 120,83 335,22 3 91,24 124,60 112,25 328,09 4 83,82 133,51 122,07 339,39 5 93,94 126,59 114,46 334,99 6 86,75 135,37 124,10 346,21 7 97,60 129,33 117,47 344,39 8 90,69 137,93 126,89 355,51 9 102,10 132,76 121,24 356,11 10 95,52 141,16 130,38 367,06
Parameter  selanjutnya  yang  ditentukan  adalah  radius.  Berdasarkan  nilai  pusat  warna  RGB (10,110,200) maka ditentukan radius mana saja yang dapat memfilter minimal satu dari tiga warna dominan biru, perhitungannya menggunakan persamaan 3 . Dari tabel 5 , dipilih nilai radius minimum adalah 90, dan nilai radius maksimum adalah 150 untuk membatasi agar warna lain tidak ikut terfilter.
Tabel 5. Berhasil atau gagalnya filter 3 warna dominan biru di setiap radius
R G B Jarak Radius 80 90 100 110 120 130 140 150 160 0 180 255 89,58 x ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
0 0 255 123,39 x x x x x ✓ ✓ ✓ ✓ 0 0 190 110,91 x x x x ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
Pengujian sistem
Nilai pusat warna RGB (10,110,200) dan rentang radius [90,150] yang didapat digunakan dalam Euclidean color filtering untuk mendapatkan citra hasil filtering warna, seperti yang terlihat pada gambar 3 . Citra ini selanjutnya dilakukan BLOB dan simple shape checker untuk didapatkan rambu perintah. Hasil pengujian  terhadap  data  primer  dan  sekunder  dapat  dilihat  pada  tabel 6 ,  dan  contoh  hasil  citra  di  setiap tahapan dalam mendapatkan rambu perintah dapat dilihat pada gambar 4 .
Euclidean color filtering
menggunakan pusat warna RGB (10,110,200) dan radius radius = radius + 5 Input citra radius = 90 Citra hasil filtering warna Selama radius <= 150
Gambar 3. Flowchart Euclidean color filtering (a) (b) (c) (d)
(e)
Gambar 4. Tahapan pemrosesan citra: (a) Citra asli, (b) Citra hasil Euclidean color filtering , (c) Citra hasil BLOB (d) Citra hasil deteksi bentuk, dan  (e) Citra rambu perintah yang terdeteksi
Tabel 6. Hasil pengujian data primer dan sekunder Waktu Jarak (meter) Akurasi (%) 5-10 10-15 Berhasil Gagal Berhasil Gagal Data Primer (150 Data) Pagi 24 1 22 3 92 Siang 24 1 25 0 98 Sore 21 4 20 5 82 Akurasi (%) 92 8 89 11 Rata-rata = 90,67 Data Sekunder (25 Data) Waktu dan jarak tidak diketahui Berhasil Gagal 19 6 76 Rata-rata akurasi keseluruhan data (%) 88,5
Citra pada data primer dan sekunder memiliki beragam kondisi yaitu kondisi baik, miring, pudar, rusak,  terhalang,  berbayang,  berdampingan  dengan  rambu  lain,  dan  dalam  satu  citra  terdapat  beberapa
rambu  perintah  dalam  bentuk  yang  sama  maupun  berbeda.  Contoh  citra  yang  berhasil  maupun  gagal dideteksi sebagai rambu perintah dapat dilihat pada gambar 5 .
(a)
(b)
Gambar 5. Hasil dari metode yang diusulkan: (a) Citra asli (b) Citra hasil Pembahasan
Pada tabel 6 , pengambilan citra di waktu dan jarak yang berbeda memberikan rata-rata akurasi deteksi rambu  perintah  di  data  primer  sebesar  90,67%,  sehingga  dapat  dikatakan  sistem  tidak  rentan  terhadap perbedaan waktu dan jarak pengambilan. Untuk data sekunder, akurasi deteksi rambu perintah sebesar 76%, walaupun  waktu  dan  jarak  tidak  diketahui  tetapi  citra  yang  digunakan  memiliki  kondisi  lebih  beragam daripada  data  primer.  Kegagalan  sistem  dalam  melakukan  deteksi,  dominan  disebabkan  karena  kondisi pencahayaan yang kurang atau berlebihan, rambu terhalang objek lain, sudut pengambilan citra yang terlalu miring,  dan  rambu  berdampingan  dengan  objek  lain  yang  memiliki  warna  sama  atau  mendekati  sama dengan warna latar.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Deteksi  keberadaan  rambu  perintah  di  jalan  dengan  tahapan  awal  memfilter  warna  menggunakan Euclidean color filtering memerlukan parameter pusat warna dan radius. Penelitian ini mendapatkan nilai pusat  warna RGB (10,110,200), dan  rentang radius [90,150] yang mampu memfilter warna biru dengan baik. Berdasarkan nilai  pusat  warna dan radius ini, dilakukan pengujian terhadap data primer, diperoleh
rata-rata akurasi deteksi rambu perintah sebesar 90,67%. Pengujian pada data sekunder memberikan akurasi deteksi rambu perintah sebesar 76%, ini dikarenakan citra yang digunakan lebih beragam dari data primer. Pada penelitian berikutnya diharapkan penentuan nilai pusat warna  RGB dan radius juga dilakukan pada rambu lalu lintas lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. R. Himamunanto and S. Tora, “Alogaritma Quatree Untuk Segmentasi Citra Digital Rambu Lalu Lintas,” Jurnal Infact , vol. 1, no. 2, p. 9, Nov. 2016.
[2]  O. R. Sitanggang, H. Fitriyah, and F. Utaminingrum, “Sistem Deteksi dan Pengenalan Jenis Rambu Lalu  Lintas  Menggunakan  Metode  Shape  Detection  Pada  Raspberry  Pi,” Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 12, pp. 6108–6117, Dec. 2018.
[3]  H.  Fleyeh,  “Color  detection  and  segmentation  for  road  and  traffic  signs,”  in IEEE  Conference  on Cybernetics  and  Intelligent  Systems,  2004. ,  Singapore,  2004,  vol.  2,  pp.  809–814.  doi: 10.1109/ICCIS.2004.1460692 .
[4]  S.  Wali,  “Shape  Matching  and  Color  Segmentation  Based  Traffic  Sign  Detection  System,” ELECTROTECHNICAL REVIEW , vol. 1, no. 1, pp. 38–42, Jan. 2015, doi: 10.15199/48.2015.01.06 .
[5]  M.  E.  Baz,  T.  Zaki,  and  H.  Douzi,  “Red  Color  Segmentation  based  Traffic  Signs  Detection,” International Journal on Emerging Technologies , vol. 11, no. 5, pp. 121–127, 2020.
[6]  F.  Santi  Wahyuni,  “Penerapan  BLOB  (Binary  Large  Object)  Analysis  Pada  Sistem  Pengenalan Rambu-Rambu  Lalu  Lintas,” mnemonic ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  62–66,  Dec.  2019,  doi: 10.36040/mnemonic.v1i2.40 .
[7]  D. Avianto  and W. S. Utami, “Segmentasi  Berbasis Warna Pada Plat Nomor Kendaraan Umum Di Indonesia,” presented at the Seminar Nasional Teknologi Informasi, Jakarta, 2017.
[8]  A. Basu and A. Mukherjee, “Automated Elephant Tracker,” International Journal of Electronics and Communication Engineering , vol. 6, no. 1, pp. 17–22, Jan. 2015.
[9]  R. Efendi, E. P. Purwandari, and E. T. Mareta, “Segmentasi Warna Untuk Pendeteksian Rambu Lalu Lintas,” in Inovasi dan Teknologi untuk Pembangunan Indonesia Berkelanjutan , Bengkulu, Sep. 2018, p. 6. [Online]. Available: http://senitia.ft.unib.ac.id/prosiding/2018f-1-18-rusdi-efendi/
[10] N.  Sarashadarti,  B.  Hidayat,  and  Suhardjo,  “Sintesa  Penelitian  Deteksi  Kista  Periapikal  Radiograf Dengan  Metode  Binary  Large  Object  (BLOB)  Dan  Metode  Gray  Level  Co-  Occurence  Matrix (GLCM),” e-Proceeding of Engineering , vol. 5, no. 3, p. 5538, Dec. 2018.