P-ISSN: 2528-5688 E-ISSN: 2528-5696

## VOLT

## Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Elektro
Journal homepage: jurnal.untirta.ac.id/index.php/VOLT Vol. 1, No. 1, Oktober 2016, 61-66

## TRAFFIC MONITORING : SISTEM PENGHITUNG JUMLAH DAN PENGUKUR LAJU KECEPATAN KENDARAN BERMOTOR PADA JALAN TIGA LAJUR BERBASIS OPTICAL FLOW
Dirvi Eko Juliando Sudirman 1 , Nur Asyik Hidayatullah 2
1 Teknik Komputer Kontrol, Jurusan Teknik Politeknik Negeri Madiun, Madiun 63133, Indonesia E-mail: dirvi@pnm.ac.id
2 Teknik Listrik, Jurusan Teknik Politeknik Negeri Madiun, Madiun 63133, Indonesia E-mail: asyik@pnm.ac.id
Diterima: 01 Oktober 2016. Disetujui: 05 Oktober 2016. Dipublikasikan: 07 Oktober 2016

## Abstrak
Pembangunan jalan sering kali tidak sejalan dengan jumlah kendaraan yang ada, jalan sudah tidak mampu  untuk  menampung  laju  kendaraan.  Selain  itu,  perilaku  dalam  berkendara  masyarakat memiliki andil yang besar dalam kemacetan. Pihak polisi jalan raya mengalamai kesulitan dalam menghitung  kecepatan  kendaraan  dan  pihak  DLLAJ  kesulitan  dalam  menghitung  jumlah kendaraan yang melaju pada jalan tersebut. Dengan menggabungkan kamera pengawas jalan dan metode  optical  flow , maka  akan  diperoleh  suatu  sistem  yang  dapat  menghitung  jumlah  dan kecepatan laju kendaraan. Pada kasus ini diujikan pada jalan raya dengan lajur jalan sebanyak 3.
© 2016 Jurusan Pendidikan Teknik Elektro , FKIP UNTIRTA
Kata kunci: Car Counting, Kecepatan, Kendaraan, Optical flow.

## PENDAHULUAN
Jumlah kendaraan saat ini sudah sangat malebihi  kemampuan  daya  tampung  jalan. Selain  itu,  faktor  kebiasan  pengemudi  yang sering  berjalan  dengan  kecepatan  di  bawah
atau  di  atas  kecepatan  yang  ditentukan  me- nambah  faktor  yang  menyebabkan  kemacetan. Polisi  dan  DLLAJ  sebagai  pihak  yang  memiliki kewenangan  dan  kewajiban  dalam  mengatur lalu  lintas  sering  kali  kesulitan  dalam  menge- tahui  kecepatan  kendaraan  yang  melaju  dan
jumlah kendaraan  yang melaju pada suatu ruas jalan.  Pemasangan  sensor  elektronik  dapat membantu  dalam  mengatasi  masalah  tersebut, akan  tetapi  memiliki  kelemahan  dalam  pe- masangan  dan  integrasinya.  Salah  satu  solusi lainnya  yaitu  dengan  memanfaatkan  kamera pengawas  jalan  inputan  dan  metode  optical flow  sebagai  metode  untuk  memproses  video untuk mendapatkan kecepatan dan jumlah ken- daraan  yang  melintas.  Sistem  tersebut  sering disebut sebagai sistem traffic monitoring.
Gambar  1.  Penempatan  kamera  pada  sistem traffic monitoring.
Pada  gambar  1  disajikan  ilustrasi  posisi  pe- masangan kamera pengawas dalam mengambil video  jalan  yang  dimonitoring.  Kamera  disini digunakan sebagai inputan yang nantinya akan diproses  menggunakan  metode  optical  flow. Pada  dasarnya  optical  flow  dapat  diartikan  se- bagai  pola  pergerakan  jelas  suatu  benda  pada permukaan  dan  tepi  pada  adegan  visual  yang disebabkan  oleh  gerak  relatif  antara  pengamat (mata atau kamera) dan adegan.  Metode aliran optik  mencoba  untuk  menghitung  gerakan  an- tara  dua  frame  gambar  yang  diambil  pada waktu t dan t + Δ t di setiap posisi voxel. Pada kasus  dimensional  2D+t  (3D  atau  n-D)  voxel dilokasikan  dalam  (x,y,t)  dengan  intensitas I(x,y,t)  dengan  Δx,  Δy,  Δt,  sebagai  perubahan posisi  antara  dua  frame  gambar yang  berbeda.
Berdasarkan  brightness  constancy  constraint akan diperoleh persamaan sebagai berikut:
(1)

## METODE
Secara  garis  besar  sistem  ini  dapat disajikan  dalam  bentuk  diagram  blok  yang ditunjukan pada gambar 2.
Gambar  2.  Diagram  blok  sistem  traffic monitoring.
Berdasarkan  pada  gambar  2  dapat  dijelaskan sistem  ini  dimulai  dengan  diambilnya  kondisi lalulintas di jalan raya melalui webcam. Proses selanjutnya  yaitu  mengirimkan  hasil  keluaran dari  webcam  ke  komputer  untuk  diproses. Dalam proses pengiriman output webcam dapat dilakukan  dengan  media  kabel  atau  telemetri. Hasil dari proses komputerisasi berupa kecepa- tan dan jumlah kendaraan yang melaju di jalan tersebut  secara real  time .  Sedangkan  untuk proses  komputasi  dapat  dijelaskan  melalui gambar 3
Gambar 3. Diagram proses komputasi data hasil dari webcam.
Sistem  ini  akan  diujikan  pada  jalan  Prof.  Dr. Mustopo  Surabaya.  Jalan  ini  dipilih  di- karenakan jalan tersebut  memiliki 3 buah ruas jalan.  Sedangkan  untuk  kendaraan  yang  me- lintas  tidak  dibatasi  baik  berupa  tipe  jenis kendaraan,  ukuran  kendaraan  maupun  warna dari  kendaraan  tersebut.  Sehingga  pengujian dikondisikan  sesuai  dengan  kondisi  nyata  dari jalan tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan gambar 3 proses pengolahan dimulai  dengan  background  subtraction  meng- gunakan  metode  Tabi.  Metode  TABI  adalah membentuk  variabel  matriks  kosong yang  ber- ukuran  sama  dengan  frame  suatu  video. Variabel ini dinamakan Imzero.
Gambar  4.  Pergerakan  objek  per  frame  pada vidio.
Setelah  membentuk  matriks  kosong maka  selanjutnya  yg  dilakukan  adalah  men- jumlahkan  frame  pertama  ke  dalam  variabel Imzero yang sudah dibentuk. Setelah itu frame kedua  akan  dijumlahkan  ke  variabel  Imzero yang  berisi  frame  pertama.  Proses  ini  akan terus berlanjut sampai sejumlah frame tertentu sesuai  dengan  keinginan.  Setelah  variabel Imzero  terisi  dengan  sejumlah  frame  maka variabel  Imzero  akan  dibagi  dengan  jumlah
frame  yang  sudah  dimasukkan.  Hasil  re- konstruksi latar belakang ini disimpan ke dalam suatu  variabel  Imback.  Hasil  yang  didapatkan dari  proses  tersebut  berupa  background  dari objek  yang  bergerak,  dimana  pada  sistem  ini yang  menjadi  objek  adalah  kendaraan  sedang- kan backgroundnya berupa jalan itu sendiri. Hal ini dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil dari rekontruksi latar.
Setelah  melakukan  renkontruksi  latar selanjutnya membuat daerah Region of Interest (ROI).  Daerah  ROI  berguna  untuk  menentukan daerah  pengamatan  dari  jalan  tersebut  terha- dap kendaraan yang melintas.
Gambar 6. Citra dengan daerah ditandai (ROI).
Region  of  Interest  (ROI)  juga  digunakan sebagai patokan perbandingan jumlah piksel di satu-satuan  frame  terhadap  ukuran  pada kondisi  real.  Langkah  selanjutnya,  citra  RGB dari frame video tersebut akan diubah menjadi citra keabuan. Setelah citra RGB diubah menjadi
citra keabuan, maka langkah selanjutnya adalah mengubah  citra  keabuan  menjadi  citra  biner. Citra  biner  yang  didapat  akan  dierosi  supaya menghasilkan  citra  yang  lebih  bersih.  Sebelum melakukan  proses  erosi,  mobil  yang  masuk  ke dalam  daerah  cakupan  kamera  akan  diberi tanda (gambar 7).
Gambar  7.  Perubahan  tampilan  citra  asli  men- jadi binary.
Secara keseluruahan tampilan dari sistem dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar  8. Tampilan  dari  sistem  penghitung jumlah kendaraan.
Pada gambar 8 terlihat jumlah kendara- an yang melintas pada jalur tengah sebanyak 15 buah. Cara menguji sistem yang telah dibangun yaitu  membandingkan  hasil  perhitungan  ma- nual terhadap kendaraan yang melewati daerah yang  ditandai  terhadap  hasil dengan  hasil  per- hitungan  sistem  terhadap  kendaraan  yang  me- lewati  daerah  yang  ditandai.  Kendaraan  disini merupakan  segala  kendaraan  baik  kendaraan roda  dua,  empat  dan  lebih.    Dari  pengujian dengan  cara  tersebut  diperoleh  hasil  per-
hitungan  manual  sebanyak  35  kendaraan  yg melewati  daerah  yang  ditandai,  sedangkan  sis- tem  menghitung  sebanyak  39  kendaraan.  Ber- dasarkan  perbandingan  tersebut  diperoleh keakuratan sistem yang dibangun yaitu sebesar 89,7%.  Hal  ini  disebabkan  adanya  kendaraan yang melewati begitu dekat dengan pinggir tepi daerah  yang  dibatasi.  Hal  ini  ditunjukan  pada gambar 9
Gambar  9.  Tampilan  kendaraan  yang  melintas dekat dengan daerah yang ditandai.
Pada gambar 9 menunjukan dimana sis- tem  akan  menghitung  kendaraan  yang  me- lintas begitu dekat dengan daerah yang ditandai sebagai  kendaraan  yang  termasuk  dalam  kate- gori  melintasi  daerah  yang  dibatasi,  hal  ini  di- tunjukkan dengan adanya tanda merah di dekat kendaraan  yang  melintas  tersebut.  Sedangkan menurut peneliti, kendaraan tersebut dianggap tidak melewati daerah yang dibatasi karena ba- dan  kendaraan  yang  melintasi  daerah  yang ditandai sangat kecil.
Jika mobil sudah melewati daerah yang ditandai  (ROI)  maka  kecepatan  mobil  tersebut akan  dihitung.  Kecepatan  mobil  dihitung dengan cara membagi panjang daerah yang di- tandai, dengan waktu kendaraan. Dalam hal ini daerah  yang  ditandai  memiliki  panjang  sekitar
4 meter pada keadaan yang sesungguhnya. Ru- mus kecepatan adalah:
(2)
Dimana  Vm  adalah  kecepatan  kendaraan dengan  satuan  meter/detik,  s  adalah  panjang daerah yang ditempuh, dan t adalah waktu tem- puh kendaraan dengan satuan detik. Sedangkan untuk  menghitung  kecepatan  dalam  video, waktu tempuh kendaraan dapat dikembangkan menjadi:
(3)
Dimana  ft  adalah  jumlah  frame  yang dibutuhkan kendaraan untuk melintasi ROI dan fps  adalah  jumlah  frame  yang  dihasilkan  oleh webcam  dalam  satu  detik.  Selanjutnya,  dengan cara mensubtitusi persamaan 3 ke persamaan 2 maka  akan  diperoleh  algoritma  untuk  meng- hitung  kecepatan  kendaraan  yang  ditangkap oleh webcam yaitu
(4)
Pengujian  kemampuan  sistem  dalam menghitung kecepatan dilakukan dengan mem- bandingkan  perhitungan  kecepatan  secara manual dengan hasil perhitungan sistem. Wak- tu  tempuh  pada  perhitungan  manual  mengacu pada waktu tempuh kendaraan untuk melintasi ROI (t) yang dicatat dengan menggunakan stop- wacth berbarengan dengan ketika pengambilan video sedang berlangsung, sedangkan waktu (t) pada  sistem  mengacu  pada  persamaan  4    di- mana  waktu  diperoleh  dengan  membagi  jum- lah  frame  yang  dibutuhkan  kendaraan  untuk melintasi  ROI  dengan  jumlah  frame  yang dihasilkan  dalam  1  detik.  Sistem  diujikan dengan berbagai jenis kendaraan dengan warna yang berbeda-beda.
Gambar 10. Truk kuning memasuki ROI.
Gambar  11.  Truk  meninggalkan  ROI  dan  hasil pengukuran kecepatan truk ketika melaju.
Pada pengujian terhadap truk berwarna kuning  diperoleh  hasil  perhitungan  sistem  se- besar 50 Km/jam, sedangkan berdasarkan per- hitungan  manual  diperoleh  kecepatan  sekitar 48 Km/jam.
Gambar 12. Pengujian pada sepeda motor.
Gambar 13. Hasil pembacaan kecepatan sepeda motor.
Pada  pengujian  terhadap  sepeda  motor  diper- oleh  hasil  perhitungan  sistem  sebesar  45 Km/jam,  sedangkan  berdasarkan  perhitungan manual  diperoleh  kecepatan  sekitar  44 Km/jam.

## PENUTUP
Berdasarkan hasil  pengujian di atas ter- dapat  selisih  hasil  antara  perhitungan  ke- cepatan  secara  manual  dan  secara sistem yang tidak  signifikan  (kecil),  sehingga  dapat  disim- pulkan  bahwa  sistem  mampu  menghitung  ke- cepatan  kendaraan  yang  bergerak  dengan cukup  akurat  selama  kendaraan  tersebut tetap berada dalam lajur jalan yang ditandai. Sedang- kan  pada  penghitungan  jumlah  kendaraan terdapat  perbedaan  yang  diakibatkan  masuk- nya  objek  lain  atau  berpindahnya  suatu  objek secara tiba-tiba di daerah ROI. Untuk mengatasi hal  tersebut  dapat  dilakukan  pemisahan  antar ruas  jalan.  Sedangkan  untuk  meningkatkan keakuratan penghitungan kecepatan kendaraan dapat dilakukan dengan meningkatkan FPS dari kamera yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
B.  Glocker,  N.  Komodakis,  G.  Tziritas,  N.  Navab & N. Paragios (2008) . Dense Image Reg- istration through MRFs and Efficient Lin- ear Programming. Medical Image Analy- sis Journal.
Kelson R. T. Aires; Andre M. Santana; Adelardo A.  D.  Medeiros  (2008) .  Optical  Flow  Us- ing  Color  Information.  ACM  New  York, NY, USA. ISBN 978-1-59593-753-7 . Lauren Barghout. (2014). Visual Taxometric ap- proach Image Segmentation using Fuzzy- Spatial  Taxon  Cut  Yields  Contextually Relevant Regions. Information Processing and  Management  of  Uncertainty  in Knowledge-Based  Systems.  CCIS  Spring- er-Verlag .
Linda  G.  Shapiro  and  George  C.  Stockman (2001): “Computer  Vision”,  pp  279-325, New  Jersey,  Prentice-Hall, ISBN  0-13- 030796-3 Royden, C. S.; Moore, K. D. (2012) . "Use of speed cues in the detection of moving objects by moving  observers".  Vision  Research. 59: 17–24.