Deteksi dan Klasifikasi Marka Pembatas Jalan Menggunakan Metode Voting dan

## Sampling
Don E.D.G. Pollo, Daniel Aduatae
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik,  Universitas Nusa Cendana, Kupang Jl. Adisucipto, Penfui-Kupang, Nusa Tenggara Timur
Email: 4lil mole@yahoo.com dan d_adutae@yahoo.com

## Abstrak
Makalah ini menjelaskan tentang proses deteksi dan klasifikasi marka pembatas jalan sebagai suatu aplikasi visi komputer untuk keamanan berkemudi  dijalan. Marka pembatas jalan  merupakan tanda yang menunjukkan batasan jalan yang aman bagi kendaraan. Metode voting dan sampling digunakan untuk mendeteksi dan mengklasifikasi marka tersebut. Metode voting digunakan untuk menentukan persamaan  garis  yang  merepresentasikan  posisi  marka,  sedangkan  metode  sampling  digunakan untuk  menentukan  tipe  dari  marka  pembatas  jalan  yang  terdeteksi.  Dalam  penelitian  ini  digunakan beberapa  variasi  kondisi,  seperti  kondisi  manuver,  kondisi  pencahayaan  dan  variasi  tingkat kerusakan  marka.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menunjukkan  proses  deteksi  dan  klasifikasi  dapat dilakukan dengan baik hingga keberhasilan rata-rata 93% untuk semua variasi kondisi.

## Abstract
This  paper  explains  the  process  of  detecting  and  classifying  of  the  lane  as  a  computer  vision application for safety driving on road. This lane is a sign to show the border  for vehicle. The voting and sampling method are used to detect and classify this marka. By using the voting method, it can define the line equation that representing the lane position then the sampling method will define the type  of  the  detected  lane.  To  test  these  methods,  it  is  used  some  condition  as  variation  such  as maneuver condition, lighting and lane breakage. The test results show that 93% of the detection and classification process can be done.
Keyword :  Solar cell, Elevation Angle, Efficiency

## 1. Latar Belakang
Saat  ini  tingkat  kecelakaan  semakin  tinggi  dengan  korban meninggal  dunia  yang  mencapai  30.364  orang  per  tahun, luka  berat 450.000 orang, luka ringan 2.100.000 orang dan kerusakan  properti  sebanyak  13.515.000.  Jika  dihitung secara nasional diperkirakan mencapai 41,396 triliun rupiah per  tahun  [1].  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  kajian sistem  keamanan  dan  keselamatan  transportasi  untuk menurunkan  tingkat  kecelakaan  tersebut.  Adapun  faktor penyebab  utama  kecelakaan  terdiri  dari  faktor  manusia 90%, faktor kendaraan 7% dan faktor jalan 3%.
Menurut  [1],    hal  ini  berhubungan  dengan  identifikasi  dan pengolahan   informasi  visual    yang  diperkirakan  mencapai 90%.  Sistem  informasi  sangat    dibutuhkan  untuk  menjaga kendaaran  agar  tetap  berada  pada  lajurnya  dan  menjaga jarak  yang  aman  dari  objek  penghalang  yang  ada didepannya  untuk  menghindari  kecelakaan.  Perkembangan teknik  pengolahan  citra  dan  visi  komputer,  oleh  [2] menjadikan kamera sebagai sensor  yang paling tepat untuk mendapatkan  informasi  visual,  yang  selanjutnya  perlu
diolah  menggunakan  teknik-teknik  pengolahan  citra  dan visi komputer.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  menerapkan  metode-metode deteksi  seperti  penguatan  ciri,  voting,  dan  pendeteksi puncak  menjadi  suatu  sistem  yang  dapat  mengidentifikasi kondisi  jalan  didepan  kendaraan,  khususnya  bidang  jalan yang akan  digunakan.

## 2. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  menggunakan kajian  eksperimen  dengan  alat  bantu  ( tools  berbasis  GUI ) yang  menggunakan  program  matlab.  Sampel  yang digunakan,  diambil  secara  langsung  menggunakan  kamera yang  ditempatkan  berdasarkan  hukum  perspektif  kamera pada  mobil  bertipe  Xenia.  Tinggi  penempatan  1,5  meter dari permukaan jalan dengan kemiringan 3 derajat dibawah sumbu  pandang.  Sampel  dibagi  kedalam  beberapa  kondisi variasi  berdasarkan  kondisi  jalan  sebenarnya,  yaitu  lurus, berbelok, dengan bayangan serta kondisi pencahayaan yang berbeda.
Pada  pembentukan  alat  bantu  berbasis  GUI  digunakan aturan  yang  berhubungan  dengan  lebar    jalan  dan  tipe marka serta teknik deteksi garis dengan metode voting,  dan teknik  deteksi  puncak.  Secara  garis  besar  akan  dilakukan proses  identifikasi  dengan  teknik  pengolahan  citra memperkecil  daerah  deteksi,  menentukan  kandidat  daerah atau  area  jalan,  serta  melakukan  varifikasi  dan  klasifikasi. Seperti  yang ditunjukan  pada  diagram alir pada Gambar 1. Pengujian  dilakukan  untuk  dapat  mengetahui  faktor-faktor yang  mempengaruhi  keberhasilan  pada  proses  deteksi, verifikasi dan klasifikasi

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Penelitian
Hasil penelitian yang dilakukan meliputi proses pengumpulan  dan  pengelompokan  sampel,  serta  proses deteksi,  verifikasi  dan  klasifikasi  marka  garis  pembatas jalan  yang  menggunakan  alat  bantu  berbasis  GUI. Pengelompokan sampel terbagi untuk pengujian identifikasi marka, seperti  yang ditunjukkan pada Tabel  1 dan Gambar 2.

## Tabel 1. Pengelompokan Sampel
Kelompok Penggunaan Kondisi Keterangan Marka Garis Pembatas Pengujian Lurus 300 gambar berurutan Berbelok 200 gambar berurutan Cahaya Langsung 200 gambar berurutan Jalan dengan bayangan 200 gambar berurutan Cahaya kurang 200 gambar berurutan

## Gambar 2. Pengelompokan Sampel
Hasil  deteksi  marka  dapat  ditunjukkan  melalui  proses voting dan pembatasan daerah voting seperti pada Tabel 2, yang  terbagi  menjadi  tipe  1  dan  2  untuk  digunakan  pada frame  pertama,  serta  tipe  3  untuk  frame  seterusnya. Hasilnya  seperti yang ditunjukkan  dalam  Gambar 3.
Tabel 2. Pembatasan Daerah Voting Batas daerah voting untuk frame 1 Baris Horizon Baris Terbawah Xh 1 Xh 2 Xc 1 Xc 2 Daerah Kanan 34 124 82 328 Daerah Kiri Xh 1 - 15 Xh 2 + 15 Xc 1 - 199 Xc 2 - 123 Batas daerah voting untuk frame ked an seterusnya
Xh 1 Xh 2 Xc 1 Xc 2 Daerah Kiri Xh (.) - 5 Xh (.) + 5 Xc (.) - 5 Xc (.) + 5 Daerah Kanan Xh (.) - 5 Xh (.) + 5 Xc 1\(.) - 5 Xc (.) + 5
Tipe  1  mendapatkan  matriks  voting  dengan  ukuran  124  x 46 atau 5704 proses, tipe 2 mendapatkan matriks voting 41 x  16    atau  656  proses  dan  tipe  3  mendapatkan  matriks voting 6 x 6 atau 36 proses.
a.Matriks hasil pembatas tipe1
b.Matriks hasil pembatas tipe2
c. Matriks hasil pembatas tipe3
Gambar 3. Matriks Voting
Tabel 3. Koordinat Titik Maksimum Koordinat Matriks Nilai Terwakili Parameter Persamaan Titik Maksimun (Positif) x = 25 VP max = 82 S max = -0,7826 y = 78 XC max =174 XC max =174 x = 6 VP max = 75 S max = 1,0141 y = 28 XC max = 8 XC max = 2 Titik Minimun (Negatif) x = 24 VP min = 80 S min = -0,8 y = 80 XC min =170 XC min =170 x = 5 VP min = 73 S min = 1,0746 y = 25 XC min = 2 XC min = 8
Dari  proses  voting  dapat  dideteksi  dan  diklasifikasi  garis marka  yang  membatasi  daerah  jalan.  Hal  ini  ditunjukan dengan  posisi  puncak  baik  positif  maupun  negatif  pada setiap  hasil  matriks  voting  yang  dapat  menghasilkan persamaan  garis  sebagai  representasinya.  Berdasarkan Tabel  3,  dihasilkan  persamaan  garis  terdeteksi  sebagai berikut:
(1)
Pengujian  selanjutnya  untuk  mengetahui  keberhasilan deteksi marka, dengan menggunakan batasan daerah.  Hasil keselurauhan setelah proses klasifikasi marka menunjukkan marka  garis  utuh  atau  marka  garis  putus-putus.  Hal  ini didapatkan  dengan  teknik  pembagian  sampel  pada  garis marka  terdeteksi  dan  deteksi  puncak,  seperti  yang  terlihat pada Tabel 4 dan Gambar 4.
Tabel 4. Hasil Deteksi Marka Garis Kondisi Gambar Dengan Pembatasan 1 dan 2 Dengan Pembatasan 1, 2, 3 Berhasil Gagal Berhasil Gagal Belok 155 45 180 20 Pindah Jalur 193 7 197 3 Normal 295 5 300 0 Cahaya Kurang 185 15 193 7 Bayangan 184 16 200 0

## Gambar 4. Hasil Pengujian Keberhasilan Deteksi

## 3.2 Pembahasan Hasil Penelitian
Gambar  3  memperlihatkan  matiks  voting  untuk  deteksi marka  pembatas  jalan,  dengan  penggunaan  tipe  3  maka dapat  dihasilkan  deteksi  yang  lebih  tepat  seperti ditunjukkan  pada  Tabel  4  dan    waktu  proses  yang  lebih cepat  karena proses  yang lebih sedikit terlihat  pada  ukuran matriks  yang  lebih  kecil.  Pembatasan  tipe  3  merupakan proses  penjejakan,  sehingga  memungkinkan  proses  deteksi walaupun  pada  saat  terjadi  perpindahan  lanjur  jalan  oleh kendaraan.
Berdasarkan hasil pengujian proses deteksi marka pembatas jalan  menujukkan    keberhasilan  deteksi    tergantung  proses voting  untuk  mendapatkan  hasil  akumulasi  maksimum. Metode  voting  digunakan  untuk  mendeteksi  garis  lurus, sehingga  pada  kondisi  jalan  yang  berbelok  tajam  tidak didapatkan akumulasi maksimum yang sesuai.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  penggunaan  3  tipe  pembatas  daerah  voting  dapat dihasilkan proses deteksi yang lebih tepat dan cepat. Secara keseluruhan  sistem  dapat  melakukan  identifikasi  kondisi jalan didepan kendaraan dengan keberhasil mencapai 95%. Kemudian masih perlu dikembangkan metode deteksi garis parabolik untuk kondisi jalan yang berbelok tajam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Lay.  2007. Pedoman  Operasi  Accident  Blackspot Investigation Unit/Unit Penelitian Kecelakaan Lalulintas (ABIU/UPK). Direktorat Jenderal
Perhubungan Darat, Jakarta.
[2]  Kastrinaki,  V.,  Zervakis,  M.,  Kalaitzakis,  K.  2003. A Survey  of  Video  Processing  Technique  for  Traffic Applications. In  Image  and  Vision  Computing  21, January. 359-381.