## SISTEM INFORMASI KEPADATAN LALU LINTAS BERBASIS RASPBERRY PI PC BOARD

## Fitria Rahmadina, Zaini
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas Jln. Kampus Limau Manis Kota Padang 25163 INDONESIA
* Corresponding author, e-mail : fitria.rahmadina21@gmail.com
Abstrak  - Seiring dengan  meningkatnya rutinitas  masyarakat pada era globalisasi, tingkat pertumbuhan jalan dan tingkat pertumbuhan kendaraan menjadi tidak seimbang sehingga menimbulkan kemacetan lalu lintas. Pemanfaatan mini komputer dapat membantu dalam memonitoring kepadatan lalu lintas. Sistem ini mengimplementasikan Raspberry Pi yang dilengkapi kamera untuk mengambil gambar dari keadaan jalan raya.  Sistem  diletakkan  di  ketinggian  dan  sudut  tertentu  sehingga  dapat  memantau  keadaan  lalu  lintas. Penelitian  ini  bertujuan  membangun  sistem  informasi  menggunakan computer  vision dengan  teknik background  subtraction .  Gambar  diolah  sehingga  menghasilkan  data  dari  perhitungan contour  feature berupa  kepadatan  lalu  lintas  yang  selanjutnya  akan  dikirim  ke server .  Sehingga  pada  akhirnya  dengan sistem  ini  informasi  data  kepadatan  lalu  lintas  secara  langsung  dapat  diketahui  dengan  akurasi  sebesar 87,6%.
Kata Kunci : Raspberry Pi, background subtraction , kepadatan lalu lintas.
Abstract - Due to increasing routine society in the era of globalization, the growth rate of the road and the vehicle  becomes  unbalanced  so  that  cause  traffic  jams.    Utilization  of  mini  computers  can  help  in  the monitor of traffic density. This system implements Raspberry Pi equipped cameras to take pictures of the density of highways. The system is placed in a certain angle and height so that it can monitor the state of traffic. This research aims to build information systems using computer vision with background subtraction model. Image processed to produce data from calculation of contour feature such as traffic density which will  be sent to the server. So in the end with this system  information data traffic density directly can be known with accuracy of 87,6%.
Keywords : Raspberry Pi, background subtraction , traffic density
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Perjalanan  yang  lancar  dan  menyenangkan tentu  sebuah  dambaan  yang  indah  bagi  semua orang.  Dalam  kenyataanya  sering  kita  terjebak dalam  kemacetan  di  jalan  raya  sehingga menimbulkan  berbagai  macam  permasalahan yang tentu dapat merusak suasana.
Berdasarkan data Pusat Statistik kota Padang, terjadinya peningkatan jumlah penduduk sebanyak 111.978 semenjak tahun 2003 hingga akhir  tahun  2013.  Pada  2003  tercatat  sebanyak 764.700  jiwa  dan  pada  akhir  tahun  2013 mencapai 876.678 jiwa. Kondisi tersebut secara tidak langsung akan menambah sarana transportasi  dalam  mobilitas  kehidupan  yang semakin  tinggi.  Bertambahnya  jenis  kendaraan seperti  mobil  pribadi  dan  angkutan  masal menimbulkan kepadatan lalu lintas.
Permasalahan  kemacetan  lalu  lintas  akan menimbulkan  dampak  negatif  bagi  masyarakat, yaitu  merugikan  waktu  dan  pemborosan  energi bahan bakar.
Dalam  informasi  kepadatan  lalu  lintas dibutuhkan  teknik  yang  mampu  membantu dalam  memonitoring  kepadatan  lalu  lintas. Informasi  dapat  diekstrak  melalui  gambar dengan mengenali objek menggunakan computer  vision dengan  teknik background subtraction . Background subtraction merupakan pendekatan  yang  digunakan  untuk  mendeteksi objek yang begerak dari kamera statis[6].
Penggunaan  komputer  dengan  daya  yang besar  dan  ukuran  yang  besar,  tentunya  kurang efektif  bila  digunakan  sebagai  pengontrol  jarak jauh.  Karena  itulah  penggunaan  mini  PC  dapat menggantikan  peran  komputer.  Penerapan sistem  pengendalian  untuk  konten  multimedia
dapat  dilakukan  dengan platform Raspberry  Pi [3].  Pemilihan  alat  ini  dikarenakan  kinerjanya yang baik, mendukung berbagai perangkat keras dan  harga  yang  terjangkau  bagi  masyarakat luas[4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Intelligent Transportation System (ITS) Intelligent Transporation System merupakan sistem cerdas dalam hal transportasi untuk membantu pengguna mendapatkan kemudahan dalam informasi. Informasi kepadatan lalu lintas secara real-time mempunyai peran yang penting dalam pembentukan  sebuah Intelligent  Transportation System [1].  Dalam  pengoperasian  sebuah  ITS, prediksi lalu lintas yang akurat merupakan salah satu  langkah  yang  penting[2].  ITS  yang  baik dapat memberikan kemudahan pada user dalam merencanakan  perjalanannya.    ITS  telah diterapkan di kota maju seperti Jepang, Amerika Serikat,  Singapura,  Korea  Selatan  dan  Eropa sebagai solusi lalu lintas [5].

## 2.2. Raspberry Pi
Raspberry  Pi  merupakan  sebuah  komputer seukuran  kartu  ATM  yang  dapat  digunakan seperti  sebuah  Personal  Computer  (PC). Perangkat  mini  ini  dikembangkan  pertama  kali oleh  Raspberry  Pi  Foundation  untuk  menarik minat  pelajar  yang  ingin  mempelajari  bahasa pemrograman komputer.
Raspberry  Pi  membutuhkan operating system agar  dapat  digunakan.  OS  yang digunakan  Raspberry  Pi  merupakan  varian  dari Linux. Sebagai pengganti hardisk pada komputer, Raspberry Pi menggunakan SD Card . Raspberry  Pi  dirilis  dengan  lisensi open sourcehardware sehingga  telah  dipergunakan untuk berbagai fungsi, diantaranya media centre, networked  compute,  take  pictures  and  record videos serta sebagai web  server. Salah  satu pemanfaatan  Raspberry  Pi  dapat  membangun sistem monitoring yang inovatif dan cerdas [7].

## 2.3. Background subtraction
Pengolahan  citra  adalah  pemrosesan  citra menggunakan  komputer  menjadi  citra  yang kualitasnya  lebih  baik  dan  sesuai  dengan keinginan pemakai. Tujuannya adalah memperbaiki citra agar mudah diinterpretasikan oleh  manusia  atau  komputer.  Pengolahan  citra
mempunyai  aplikasi  yang  sangat  luas  dalam berbagai  bidang  kehidupan,  salah  satunya sebagai komunikasi data.
Informasi  dapat  yang  diinginkan  dapat diperoleh  dengan  melakukan  beberapa  teknik dan  fitur  tertentu  dalam  pengolahan  citra[8].
Salah  satu  teknik  pada  pengolahan  citra  adalah background subtraction . Background suntraction merupakan  teknik  pengolahan  citra dan computer  vision yang  bertujuan  untuk mendeteksi objek dari suatu citra latar belakang. Proses deteksi objek bergerak dengan metode ini didasarkan pada perbedaan antara citra background dan citra berobjek. Untuk
memfokuskan  pada  bentuk  objek  digunakan operasi  morfologi  yang  diklasifikasikan  dalam beberapa bagian :
1. Pencarian batas atau contour, untuk menentukan  batas  atau  contour  dari  segmen obyek
2. Dilasi,  untuk  memperbesar  ukuran  segmen obyek dengan menambah lapisan di sekeliling obyek 3. Erosi  untuk  memperkecil  ukuran  segmen objek dengan mengikis sekeliling obyek
4. Penutupan  ( closing ),  merupakan  kombinasi antara operasi dilasi dan erosi yang dilakukan secara berurutan.
5. Pembukaan ( opening ), merupakan kombinasi antara operasi erosi dan dilasi yang dilakukan secara berurutan.
Gambar 2. Proses pengambilan gambar

## 2.4. Python
Python  dikembangkan  oleh  Guido  van Rossum  pada  tahun  1990  di  CWI,  Amsterdam sebagai  kelanjutan  dari  bahasa  pemrograman ABC.  Saat  ini  pengembangan  Python  terus dilakukan  oleh  sekumpulan  pemrogram  yang dikoordinir  Guido  dan  Python  Software Foundation.  Python  merupakan  salah  satu produk yang opensource, free, dan multiplatform .  Pada  kebanyakan  sistem  operasi Linux,  bahasa  pemrograman  ini  menjadi standarisasi  untuk  disertakan  dalam  paket distribusinya.  Saat  ini  kode  python  dapat
dijalankan  pada  sistem  berbasis:  Linux/Unix, Windows,  Mac  OS  X,  OS/2,  Amiga,  Palm, Symbian (untuk produk-produk Nokia).

## 3. METODE PENELITIAN
Perancangan sistem diilustrasikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan sistem informasi lalu lintas berbasis Raspberry Pi
1. Perancangan Raspberry Pi dengan kamera Sistem  diletakkan  di  ketinggian  dan  sudut tertentu jalan raya sehingga dapat memantau keadaan  lalu  lintas.  Proses  pengambilan gambar diilustrasikan pada Gambar 2 berikut.
2. Proses Pembacaan Data dengan Background Substraction
Setelah  kamera  menangkap  citra  (gambar), dilakukan proses background subtraction (pengurangan  citra latar belakang) untuk untuk mensegmentasi  objek  sebagai  latar  depan  dari sebuah  latar  belakang  pada  gambar.  Tahapan perolehan  objek  menggunakan background subtraction dijelaskan pada Gambar 3.
Gambar 2. Tahapan perolehan objek menggunakan background subtraction
Objek  yang  sudah  dipisahkan  dari  latar belakangnya  kemudian  dapat  dilakukan  proses klasifikasi  untuk  menentukan  apakah  objek termasuk  dalam  jenis  kendaraan  atau  tidak. Dalam hal ini dilakukan pengklasifikasian objek berdasarkan ukuran.
3. Pengiriman data melalui jaringan broadband dan  3G  ke  server  dengan  IP  publik  dan menampilkannya  dengan  sistem  berbasis website.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data situasi lalu lintas  yang  diambil  di    Jl.  Sawahan.  Hasil pemantauan dan pembacaan data dari Raspberry Pi  ini  ditampilkan  dalam  bentuk website yang dihubungkan  ke  server  untuk  memudahkan pengaksesan dari jarak jauh.
4.1. Hasil Pengujian Sistem
Kamera yang dihubungkan dengan Rapberry  Pi  tipe  B+  diletakkan  di  suatu bangunan dengan ketinggian tertentu agar dapat mengambil gambar secara utuh. Hasil pembacaan  data  dari  jalan  raya  yang  diperoleh diolah  menggunakan background  subtraction dengan  algoritma Gaussian  Mixture  -  based Background / Foreground Segmentation . Penentuan citra latar belakang ( background image )  dilakukan  secara  manual.  Citra  latar belakang  yang  ditangkap  merupakan  kondisi jalan raya saat lingkungan dalam keadaan diam atau  tidak  ada  objek  yang  bergerak.  Gambar  4 merupakan citra model latar belakang ( backgorund  image )  yang  ditentukan  dalam penelitian ini.
Gambar 3. Citra latar belakang dari background subtraction
Image File
Frame Extraction Background Modelling Background Subtraction Morphology Contour Feature
Gambar 4. Hasil citra dengan objek bergerak Pemrosesan background subtraction
dilakukan  pada background  image untuk mendeteksi  objek  yang  bergerak.  Hasil  objek yang  bergerak  dapat  dilihat  pada  Gambar  5. Untuk menghilangkan noise pada citra digunakan  operasi  morfologi  dengan  metode opening .  Hasil  sebelum  dan  setelah  operasi morfologi yang dilakukan terlihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 5. Citra hasil sebelum operasi morfologi
Gambar 6. Hasil citra sesudah operasi morfologi
Program  hanya  akan  menghitung  jumlah kendaraan roda empat yang melewati suatu area sehingga  volume  kendaraan  dapat  terpantau. Pada  penelitian  ini  kendaraan  roda  empat memiliki contour lebih  besar  daripada  800.
Pengambilan data hanya dapat dilakukan ketika area pengambilan memiliki cahaya yang cukup. Pengambilan data pada saat cuaca dengan curah hujan sedang, tidak memberikan pengaruh pada hasil perhitungan jumlah kendaraan. Hal ini disebabkan noise yang  ditimbulkan  oleh  hujan pada  gambar  memiliki  ukuran contour yang lebih  kecil  daripada  ukuran contour kendaraan roda  empat.  Menemukan contour seperti menemukan  objek  putih  yang  terdapat  pada background hitam. Contour setiap  objek  yang ada pada citra tidak sama.

## 4.2. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  dengan  penelitian sebanyak  20  sampel  secara  subjektif  dari pengguna dengan menghitung persentase jumlah kendaraan yang melewati suatu area dan jumlah kendaraan  yang  terhitung  dari  pengolahan menggunakan Raspberry Pi. Hasil menunjukkan nilai sebesar 81%.
𝐸𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Simpulan
Penelitian ini membangun sistem informasi lalu lintas berupa volume kendaraan yang diolah menggunakan  Raspberry  Pi  dan  kamera menggunakan metode background subtraction . Hasil  pemodelan  ini  memiliki  tingkat  akurasi dengan nilai 87,6%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   W.  H.  Lee,  S.  S.  Tseng,  W.Y.  Shieh, “ Collaborative Real-Time Traffic Information  Generation  and  Sharing Framework for The Intelligent Transportation System ”,  Information Sciences vol.180 (2009) pp.62-70, September. 2009. [2]    A.  Costanzo,  “ An  arduino  based  System
Provided with GPS/GPRS Shield for Real
Time Monitoring of Traffic Flows ”, IEEE
14 th International Conference (2013) pp.1- 5, Oktober. 2013.
[3]   V. M Ionescu, “ Control System for Video Advertising  based  on  Raspberry  Pi ”, IEEE    International  Conference  12 th
(2013) pp.1-4, September 2013.
[4]   M.  Kochlan,  M.  Hodon,  L.  Cechovic,  J. Kapitulik,  M.  Jurecka,  “ WSN  for  Traffic Monitoring  using  Raspberry  Pi  Board ”,
IEEE  Federated  Conference  on  2014, pp.1023-1026. September 2014.
[5] S.  Ezell,  “ Intelligent  Transport  System (Explaining  International  IT  Application Leadership) ”,  ITIF  The  Information Technology  &  Innovation  Foundation.
Januari 2010.
[6] M.  Piccaerdi,  “ Background  Subtraction
Techniques: a Review ”, IEEE
International Conference on Sytems, Man and Cybernetics on 2004. Pp. 3099-3104. 2014.
[7] S.S. Lagu, “Raspberry Pi for Automation of  Water  Treatment  Plant”,  IEEE
International Conference on 2014,
pp.1999-2003. September 2014.
[8] R.F.  Gusa,  “Pengolahan  Citra  Digital untuk  Menghitung  Luas  Daerah  Bekas Penambangan  Timah”,  Jurnal  Nasional
Teknik  Elektro,  vol.2,  no.2,  ISSN:  2302- 2949. September 2013

## Biodata Penulis
Fitria Rahmadina , lahir di Bukittinggi tanggal 21  Maret  1992.  Menerima  gelar  sarjana  di Fakultas  MIPA  Institut  Pertanian  Bogor  pada tahun  2013.  Sekarang  tengah  menempuh pendidikan  jenjang  Magister  Teknik  Elektro Universitas Andalas Padang.