## Agnes Dirgahayu Palit
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
MENGENALI RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE HOG DAN KNN

## Agnes Dirgahayu Palit
Fakultas Teknik, Jurusan S1 Teknik Informatika, Universitas Telkom
Jl. Telekomunikasi No. 01, Terusan Buah Batu, Bandung 40257 Indonesia e-mail : adirgapalit@gmail.com

## Abstrak
Kota-kota  besar  pasti  tidak  lepas  dengan penggunaan  rambu  lalu  lintas  untuk  meningkatkan keselamatan  pengguna  jalan.  Rambu  lalu  lintas dirancang untuk membantu pengemudi untuk mencapai  tujuan  mereka  dengan  aman,  dengan menyediakan informasi rambu yang berguna. Meskipun  demikian,  hal  yang  tidak  diinginkan  dapat terjadi  ketika  informasi  yang  tersimpan  pada  rambu lalu  lintas  tidak  diterima  dengan  baik  pada  pengguna jalan.  Hal  ini  dapat  menjadi  masalah  baru  dalam keamanan berkendara. Dalam meminimalisasi masalah  tersebut,  dapat  dibuat  suatu  teknologi  yang mengembangkan  sistem  yang  mengidentifikasi  objek rambu lalu lintas secara otomatis  yang dapat  menjadi salah  satu  alternatif  meningkatkan  keselamatan berkendara,  yaitu Traffic  Sign  Recognition (Sistem Rekognisi Rambu Lalu Lintas). Sistem ini menggunakan metode Histogram of Oriented Gradient (HOG),  untuk  ektraksi  ciri  citra,  dan K- Nearest  Neighbour (KNN)  untuk  mengklasifikasikan citra  rambu  lalu  lintas.  Sehingga  dapat  dianalisa bagaimana  Sistem  dapat  mengenali  citra  yang merupakan  objek  rambu  lalu  lintas?  Serta  bagaimana performansi  akurasi  sistem.  Diharapkan  dengan adanya  paduan  metode-metode  tersebut  dapat  dilihat bagaimana sistem merekognisi rambu lalu lintas. Dari hasil  pengujian  performansi  sistem  dengan  nilai  k=3, diperoleh akurasi sistem 79.4444 %.
Kata kunci : ekstraksi ciri, klasifikasi, HOG, KNN.

## Abstract
The  big  cities  must  not  be  separated  by  the  use  of traffic  signs  to  improve  road  safety.  Traffic  signs designed  to  help  drivers  to  reach  their  destination
safely,  by  providing  useful  information  signs. Nonetheless,  undesirable  things  can  happen  when information stored in the traffic signs are not received well  on  the  road.  It  can  be  a  new  problem  in  road safety.  In  minimizing  the  problem,  can  be  made  of  a technology  that  is  developing  a  system  that  identifies an object traffic signs automatically which can be one alternative to improve driving safety, the Traffic Sign Recognition.  The system uses a method Histogram of Oriented  Gradient  (HOG),  for  the  feature  extraction of  image  characteristics,  and  K-Nearest  Neighbor (KNN)  to  classify  traffic  signs  image.  So,  it  can  be analyzed how the system can detect and recognize the image  which  is  the  object  of  traffic  signs?  And  how the accuracy of the system performance. Expected by the  blend  of  these  methods  can  be  seen  how  the system detects and merekognisi traffic signs. From the results of performance testing system with a value of k = 3, acquired 79.4444% system accuracy.
Keyword  :  feature  extraction,  classification,  HOG, KNN

## I. P ENDAHULUAN
Kota-kota  besar  pasti  tidak  lepas  dengan penggunaan  rambu  lalu  lintas  untuk  meningkatkan keselamatan  pengguna  jalan.  Rambu  lalu  lintas dirancang untuk membantu pengemudi untuk mencapai  tujuan  mereka  dengan  aman,  dengan menyediakan  informasi  rambu  yang  berguna    (Victor Adrian Prisacariu, 2010). Rambu lalu lintas dirancang dan  di  tempatkan  di  tempat  yang  gampang  untuk dilihat  sedemikian  sehingga  mudah  untuk  dilihat pengguna jalan  (MP N. B., 2011). Rambu lalu lintas memberikan  informasi  visual  seperti  mengemudi dijalur yang tepat, pembatasan kecepatan, menghindari  rintangan,  jalur  untuk  pejalan  kaki,  arah tujuan,  akses  jalan,  kondisi  lalu  lintas  saat  ini,  dan lain-lain  (Safat B. Wali, 2015).

## Agnes Dirgahayu Palit
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Meskipun  demikian,  hal  yang  tidak  diinginkan dapat  terjadi  ketika  informasi  yang  tersimpan  pada rambu  lalu  lintas  tidak  diterima  dengan  baik  pada pengguna  jalan.  Sebagai  contoh  apabila  rambu  jalan yang  terlewat  atau  rambu  tersebut  salah  artikan, bahkan  mungkin  diabaikan.  Dari  hal  tersebut kecelakaanpun  bisa  terjadi.  Terlihat  bahwa  hal tersebut dapat mengakibatkan akibat yang cukup fatal yang  dapat  merenggut  nyawa  manusia.  Berdasarkan statisktik  terkini  menunjukkan  bahwa  lebih  dari  98% kecelakaan mobil terjadi karena pengemudi terganggu (Victor Adrian Prisacariu, 2010).
Saat ini, teknologi yang mengembangkan sistem identifikasi  objek  rambu  lalu  lintas  secara  otomatis dapat  menjadi  salah  satu  alternatif,  dan  bahkan menjadi  terobosan  baru  dalam  pengembangan keselamatan berkendara. Sebab, meningkatkan keamanan lalu lintas adalah tujuan yang penting pada sistem  transportasi  pintar    (Huaping  Liu,  2014). Sehingga  dibutuhkan  cara  baru  yang  lebih  efektif untuk  pemrosesan  objek  rambu  lalu  lintas  ke  media elektronik.  Salah  satunya  adalah  dengan  membangun Traffic  Sign  Recognition (Sistem  Rekognisi  Rambu Lalu Lintas).
Traffic  Sign  Recognition ,  merupakan  sistem yang  dibangun  untuk  mengenali  kelompok-kelompok pixel  citra  dari  suatu  gambar  rambu  lalu  lintas  yang didapatkan,  dengan  mengenali  kelompok-kelompok pixel mana  yang  merupakan  objek  rambu  lalu  lintas, dan objek mana yang bukan rambu lalu lintas. Sistem ini  dapat  membantu  pengendara  mobil  untuk memahami  bahasa  visual  dan  menginformasikan kondisi dari rambu lalu lintas  (Safat B. Wali, 2015). Di  beberapa  negara  seperti  Amerika,  Jerman, Switzerland,  Malaysia,  dan  negara  maju  lainnya, pengembangan Traffic Sign Detection and Recognation sudah  banyak  dikembangkan    (Andreas Mogelmose, 2015)  (Markus Mathias, 2013). Sebagai contoh di Switzerland, pengembangan sistem tersebut pada  kendaraan  mobil,  dengan  meletakkan  sebuah diferensial GPS yang terhubung melalui RS232 serial port, sepasang kamera digital disinkronkan terhubung melalui  port FireWire dan  sensor  nirkabel  802.15.4 ZigBee Mote digunakan  sebagai  penerima  dalam sistem  komunikasi  I2V    (Miguel  A.  Garcia-Garrido, 2012).
Khusus  pada  tugas  besar  kali  ini,  sistem rekognisi  rambu  lalu  lintas  akan  menggunakan
inputan pixel  foto. Dengan alur program seperti pada bagan 1.
Gambar 1 : Ikhtisar konsep dalam mengenali citra Rambu Lalu Lintas

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Citra  rambu  lalu  lintas  berperan  sebagai  objek yang  esensial  dalam  sistem  deteksi  dan  rekognisi rambu  lalu  lintas.  Beberapa  metode  yang  telah digunakan  dalam  penelitian  terdahulu  untuk  deteksi dan rekognisi rambu lalu lintas antara lain Histogram

## Agnes Dirgahayu Palit
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
of Orient Gradient (HOG) untuk ekstraksi ciri. Linear Discriminant  Analysis (LDA), Sparse  Representation based  Linier  Projection (SRLP), Iterative  Nearest Neightbors  based  linier  Projection (INNLP)  untuk reduksi  dimensi  citra.  Dan  Nearest  Neightbor Classifier (NN), Sparse Representation-based Classifier (SRC), Iterative Nearest Classifier (INNC), untuk  klasifikasi  citra  rambu  lalu  lintas    (Markus Mathias, 2013).
Dari  paduan  penggunaan  metode  di  atas,  dalam merekognisi  citra  rambu  lalu  lintas,  rata-rata  sudah menghasilkan  ukuran  performansi  di  atas  80%. Misalnya paduan metode HOG, LDA dan NN dengan memproses  Dataset German  Traffic  Sign  Detection Benchmark  ( GTSD)  menghasilkan  akurasi  96.97% dengan waktu proses pembelajaran data latih ( training time ) none. Dan  waktu  tes  data  tes  ( testing  time )  ~5s (Markus Mathias, 2013).
Metode yang memiliki fungsi untuk mengklasifikasikan  data  antara  lain  ( K  Nearest Nightbour) KNN.  Metode  ini  merupakan  salah  satu teknik classifier memiliki  adalah  relatif  tidak terpengaruh  dari  error  dari  data  dan  juga  dapat digunakan  dengan  kumpulan  data  dengan  jumlah besar  (Hanifa Vidya Rizanti, 2010).
Dengan  menggabungkan  kedua  metode  tersebut diharapkan  sistem  yang  akan  dibangun  dapat mempermudah  mengenal  informasi  dari  rambu  lalu lintas  disekitar  kendaraan  yang  digunakan  dengan cepat dan akurat, dan dengan performansi akurasi dan waktu proses program yang baik.

## III. D ATA S ET
Dataset  yang  akan  diolah  adalah Traffic  Sign Dataset SCIA 2011 oleh Computer Vision Laboratory Department  of  Electrical  engineer  at  Linköping University .  Terdiri  dari  3488  citra  rambu  lalu  lintas. Pengambilan  citra  sejauh  350  km    sepanjang  jalan raya Swedia. Dengan menggunakan kamera berwarna 1.3  mega-pixel,  Point-Grey  Chameleon,  ditempatkan di  dalam  sebuah  mobil  di dashboard melihat  keluar dari  jendela  depan.  Lensa  memiliki  panjang  fokus 6.5mm,  dengan  besar  sudut  41  derajat  bidang pandang. Kecepatan rata-rata di jalan raya yang lebar sekitar 90 cm/s, yang sesuai dengan ukuran sekitar 50 pixel jika mereka terdeteksi pada jarak sekitar 30 m.

## Gambar 2 : sample data train
Label untuk setiap rambu lalu lintas mengandung jenis tanda (penyeberangan pejalan kaki, yang  ditunjuk  jalur  kanan,  tidak  berdiri  atau  parkir, prioritas  jalan,  memberikan  jalan,  50  kilometer  per jam,  atau  30  kilometer  per  jam).  Dengan  bentuk rambu,  anatara  lain,  bundar,  segitiga,  dan  diamond. Data latih terdiri atas 671 label dan data tes terdiri atas 180 label. Dengan 40 jenis klasifikasi rambu-rambu.

## IV. K AJIAN L ITERATUR
Pada  program  “Traffic  Sign  Recognation” digunakan  berbagai  metode  seperti  HOG  untuk ekstraksi  ciri  fitur,  dan  KNN  untuk  klasifikasi  jenis rambu lalu lintas. Maka pada bagian ini akan di bahas kajian literatur terkait metode yang digunakan.
Berikut  merupakan  ikhtisar  dari  alur  program dalam  mengenali  citra  rambu  lalu  lintas,  bisa  dilihat pada gambar 1.

## IV.1 Histogram of Oriented Gradients (HOG)
HOG  digunakan  untuk  menunjukkan  keterangan fitur  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  benda-benda dalam  teknologi computer  vision dan  pengolahan citra.  Teknik  HOG  menghitung  kejadian  orientasi gradien dalam porsi lokal dari gambar.
Implementasi metode HOG adalah antara lain :
 Membagi  gambar  menjadi  wilayah  kecil yang  terhubung.  Hal  tersebut  disebut  juga dengan sel. Setiap sel menghitung histogram dari  arah  gradien  atau  orientasi  tepi  untuk piksel dalam sel  (Intel).
 Setelah  itu,  setiap  sel  didiskrit  dalam  sudut biner  sesuai  dengan  orientasi  gradien. Perhitungan gradien diperoleh dengan penyaringan  filter  2  dimensi  yaitu  filter vertikal dan horisontal.

## Agnes Dirgahayu Palit
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017

## Gambar 3: Ikhtisar proses dari ekstraksi HOG
Dengan menggunakan rumus derivatif parsial untuk fungsi image f(x,y):
a. Untuk sumbu x:
b. Untuk sumbu y:
Akan  di  peroleh  nilai    x  dan  y  yang digunakan untuk menghitung gradient :
a. Magnitude (besar gradient): R =
b. Orientasi gradient (dalam sudut):

## Gambar 2 : Cell yang menyusun block

## Gambar 4 : Proses Binning
Pada  program,  proses  binning  area  citra  di bagi  menjadi  9  area  dengan  rata-rata  setiap binning memiliki besar sudut juring 20 derajat.
Pixel setiap sel yang ada, berkontribusi pada bobot  gradien  pada  sudut  biner  yang  sesuai. Kelompok  sel  yang  berdekatan  dianggap  sebagai daerah  spasial,  hal  tersebut  disebut  sebagai  blok. Pengelompokan  sel  ke  dalam  blok  adalah  dasar untuk pengelompokan dan normalisasi histogram.
 Histrogram kemudian di normalisasi membentuk  suatu  kelompok  normalisasi, yang  disebut  dengan  blok  histogram,  yang juga  di  kelompok  tersebut  di  himpun  dalam beberapa himpunan disebut dengan deskriptor  (Intel).
Cara  menghitung  normalisasi  hitogram dalam blok : 1) L1 – norm : v -> v/(||v||1 + epsilon); 2) .. 3) Cell Cell dalam block Block yang overlap . .. . … [1] … [2] … [3]
… [4]

## Agnes Dirgahayu Palit
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
4) , –  norm  diikuti  oleh clipping;  dibatasi  nilai  maksimum  dan re-normalisasi  (Cahyo Permata).

## IV.2 KNN
Metode  K-Nearest  Neighbor  (k-N)  adalah sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap objek  berdasarkan  data  yang  jaraknya  paling  dekat dengan objek tersebut. Metode ini merupakan metode yang  paling  umum  digunakan  untuk  estimasi  dan prediksi (Miguel A. Garcia-Garrido, 2012). Keunggulan dari metode KNN ini adalah relatif tidak terpengaruh  dari  error  dari  data  dan  juga  dapat digunakan  dengan  kumpulan  data  dengan  jumlah besar.  Namun  kekurangan  metode  ini  adalah  proses pelaksanaannya lambat.

## Gambar 5. : Alur proses K-NN
Tujuan  dari  algoritma  k-NN  adalah  untuk mengklasifikasi  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan training  samples.  Dimana  hasil  dari  sampel  uji  yang baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari
kategori  pada  k-NN.  Pada  proses  pengklasifikasian, algoritma ini tidak menggunakan model apapun untuk dicocokkan  dan  hanya  berdasarkan  pada  memori. Algoritma k-NN menggunakan klasifikasi ketetanggaan  sebagai  nilai  prediksi  dari  sampel  uji yang  baru.  Jarak  yang  digunakan  adalah  jarak Euclidean  Distance.  Jarak  Euclidean  adalah  jarak yang  paling  umum  digunakan  pada  data  numerik. Euclidean  distance  didefinisikan  sebagai  berikut (Nobertus Krisandi, 2013):
Persamaan..... (euclidian distance)
D(a i ,b j ) =
Keterangan :
D(a i ,b j ) : Jarak (Euclidian Distance)
(a i ) : data a yang ke-i
(b i ) : data b yang ke-i
i : 1,2,3,....n
Algoritma k-NN adalah algoritma yang menentukan  nilai  jarak  pada  pengujian  data  testing dengan  data  training  berdasarkan  nilai  terkecil  dari nilai  ketetanggaan  terdekat    (Miguel  A.  Garcia- Garrido, 2012).

## V. E KSPERIMEN K LASIFIKASI DAN
A NALISIS
Tabel 1. Performansi dan waktu sistem mengolah data train dan testing Fitur  Klasifikasi Akurasi Waktu proses HOG KNN (K=1) 76,6667 % 298.154 s HOG KNN (K=2) 76,6667 % 299.667 s HOG KNN (K=3) 79.4444 % 304.811 s HOG KNN (K=4) 78.3333 % 328.292 s HOG KNN (K=5) 79.4444 % 334.313 s HOG HOG KNN (K=6) KNN (K=7) 79.4444 % 77.2222 % 309.014 s 286.601 s

## V.1 Pelatihan
Pada  saat  proses  pelatihan  ( training ),  data  latih diproses  dengan  menggunakan  Quad-Core  AMD dengan  4  GB  RAM.  Fitur  yang  dihasilkan  pertama kali  ada  fitur  vektor  HOG  sebagai  model.  Citra  yang diolah untuk menghasilkan fitur vekttor HOG dimana ambil  data  set    dengan  data  positif  pada matrix_moment.mat.  Citra  yang  diinputkan  sudah

## Agnes Dirgahayu Palit
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
dicrop dengan ukuran 64 x 64 pixel lalu di grayscale. Pada  sesi  training,  dengan  script  Matlab  memakan waktu sampai 273.424 s.

## V.2 Pengujian
Pada  waktu  testing,  citra  pada  data  testing, melewati algoritma KNN. Pada tahap ini di cari jarak euclidian  masing-masing  fitur  vektor  HOG  data  test terhadap fitur vektor HOG data training. Waktu  yang di butuhkan adalah 55.7340s.

## V.3 Performansi
Setelah  dilakukan  proses  testing,  dilakukan proses  pengecekan  performansi.  Performansi  yang diukur ada akurasi dengan membandingkan label hasil class  yang dihasilkan proses klasifikasi k-NN dengan label  pada  data  test.  Hasil  dari  pengukuran  tersebut terlihat  parameter  dengan  k=3  pada  klasifikasi  KNN, menghasilkan  akurasi  dan  waktu  proses  yang  paling baik,  dengan  143  data  hasil  klasifikasi  dinyatakan sesuai dengan label data test asli yang berjumlah 180 buah  label  data  test.  Atau  dalam  persentasi  akurasi  = 76,6667 %. Dengan lama waktu proses 304.811 s

## VI. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Pada  sistem  ini,  menggunakan  dataset Traffic Sign  Dataset  SCIA  2011 oleh Computer  Vision Laboratory  Department  of  Electrical  engineer  at Linköping
University Swedia. Dengan
mengimplementasikan  kelas  yang  memiliki  bentuk lingkaran, segitiga, dan diamond. Sistem menunjukkan  performansi  akurasi  pada  angka 79.4444 %.
HOG  merupakan  metode  ekstraksi  ciri  yang lumayan  sering  digunakan,  namun  memang  perlu diperhatikan  bagaimana  cara  membagi  citra  dalam beberapa  cell,  dana  cara  pembentukan  iterasi  block serta  proses  binning  pada  metode  ini.  Hal  tersebut juga  sebagai  saran  perbaikkan  yang  bisa  dilakukan apabila akan melakukan penelitian yang serupa.
Pengembangan sistem kedepennya dapat menggunakan  metode  klasifikasi  yang  berbeda  dan mungkin  dapat  dilengkapi  dengan  metode  reduksi dimensi  setelah  proses  ekstraksi  ciri  dilakukan, sehingga  didapati  tingkat  performansi  akurasi  yang lebih baik.

## R EFERENSI
Andreas  Mogelmose,  D.  L.  (2015).  Detection  of  US
Traffix Sign. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems , 1.
Cahyo  Permata,  I.  K.  (t.thn.).  Deteksi  Mobil
Menggunakan Histogram of Oriented Gradient.  (Jurusan  Teknik  Elektro,  Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)), 2-3.
Hanifa  Vidya  Rizanti,  S.  R.  (2010).  PENGENALAN
CITRA ALPHABET BERDASARKAN PARAMETER MOMEN INVARIAN DENGAN METODE CASE-BASED
REASONING. Universitas Brawijaya , 1.
Huaping Liu, Y. L. (2014). Traffic Sign Using Group Sparce Coding. Elsevier , 1.
Intel.  (t.thn.). Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG)
Descriptor.
https://software.intel.com/en- us/node/529070.
Markus  Mathias,  R.  T.  (2013).  Traffic  Sign Recognation  -  How  far  are  we  from  the solution? International  Joint  Conference  on Neural Networks (IJCNN 2013) , 1.
Miguel  A.  Garcia-Garrido,  M.  O.  (2012).  Complete Vision-Based  Traffic  Sign  Recognition Supported  by  an  I2V  Communication System. MDPI (12), 1153.
MP, N. B. (2011). Traffic Signs Policy Paper. Britain: Department for Transport.
Nobertus Krisandi, H. B. (2013). Algoritma k-nearest neighbour  dalam  klasifikasi  data  hasil produksi  kelapa  sawit  pada  PT.  Minamas Kecamatan  Parindu. Buletin  Imiah  Math.
Stat dan terapannya (Bimaster) , 33-38.
Prisacariu,  R.  T.  (t.thn.).  Integrating  Object  detection with  3D  Tracking  Towards  a  Better  Driver Assistance System. 2010.
Safat B. Wali, M. H. (2015). Comparative Survey on Traffic  Sign  Detection  and  Recognition. http://pe.org.pl/articles/2015/12/8.pdf , 1.
Victor  Adrian  Prisacariu,  R.  T.  (2010).  Integrating Object  detection  with  3D  Tracking  Towards a Better Driver Assistance System. 1.