## Pemrosesan Kecepatan dan Headway Lalu Lintas berdasarkan Video Images
Said Amir Azan 1 , Mustakim Aditiya Pratama 1 , Yusria Darma 1 , * Juliana Fisaini 1
1 Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Kota Banda Aceh

## ABSTRACT
Vehicles’ growth rate will influence the transportation problems becoming more complex in the future. It is believed that there will be more challenging if the traffic control remains rely on conventional management system.  Therefore,  it  is  essential  to  implement  intelligent  transportation  system  such  as  the  use  of  video cameras in monitoring traffic on the highway. This study aims to develop a model which made in the Matlab Simulink software to obtain information on the targeted traffic parameters, such as vehicle speed and headway based  on  video  images.  Data  used  in  this  study  is  the  record  of  traffic  condition  on  Jalan  T.  Nyak  Arief, Jeulingke, Banda Aceh on Saturday, June 20, 2020. Data are analyzed by using two methods to be precise, manual calculation and using Matlab Simulink software. The 4-5 minutes video are processed to obtain 30 vehicles per lane as the samples. By using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the result shows that the  level  of  accuracy  obtained  are  76.89%  and  89.78%  for  vehicle  speed  and  headway,  respectively.  In conclusion, the Matlab Simulink software is considered applicable to be used as a tool to process data from traffic video images.
Keywords: traffic, video images, speed, headway, Matlab Simulink

## ABSTRAK
Pertumbuhan  jumlah  kendaraan  di  masa  yang  akan  datang  berimplikasi  pada  permasalahan transportasi akan menjadi semakin kompleks, sehingga akan sulit jika pengendalian lalu lintas masih mengandalkan manajemen konvensional. Oleh karena itu, diperlukan penerapan sistem transportasi cerdas seperti penggunaan kamera video dalam pemantauan dan pengawasan lalu lintas di jalan raya. Penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  model  program  yang  dibuat  pada  Software  Matlab Simulink untuk mendapatkan informasi parameter lalu lintas tinjauan yaitu kecepatan dan headway berdasarkan  video  images  sebagai  implementasi  penerapan  sistem  transportasi  cerdas.  Data  yang digunakan pada penelitian ini ialah data rekaman lalu lintas pada ruas jalan T. Nyak Arief, Jeulingke, Kota  Banda  Aceh  pada  hari  Sabtu,  tanggal  20  Juni  2020.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  dua metode yaitu perhitungan secara manual dan menggunakan Software Matlab Simulink. Sampel data yang diambil untuk perhitungan secara manual dan menggunakan software berjumlah 30 kendaraan per lajur dengan durasi video input yang digunakan sekitar 4 – 5 menit. Berdasarkan hasil analisis, tingkat  keakuratan  dan  persentase  error  dengan  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE),  diperoleh  tingkat  keakuratan  kecepatan  sebesar  76,89  %  dan  untuk  tingkat  keakuratan headway  diperoleh  sebesar  89,78  %.  Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dapat  diambil  kesimpulan bahwa Software Matlab Simulink dapat digunakan untuk mengukur kecepatan dan headway.
Kata  kunci:  Sistem  pemantauan  lalu  lintas,  sistem  transportasi  cerdas,  Matlab  Simulink,

## MAPE

## Pendahuluan
Pemantauan  lalu  lintas  di  Kawasan  perkotaan kini  telah  dilakukan  dengan  menggunakan kamera atau menggunakan kamera surveillance (CCTV). Kondisi lalu lintas pada area pantauan dapat diakses atau diawasi dari
ruang server (workstation) oleh petugas. Upaya ini  bertujuan  untuk  mengoptimalkan  kinerja jalan  pada  lokasi-lokasi  tinjauan.  Namun demikian, di beberapa kota seperti Kota Banda Aceh,  kamera  surveillance  tersebut  belum dapat  merekam  kecepatan  kendaraan  dan
headway antar kendaraan yang melewati suatu ruas jalan.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model  atau  algoritma  dengan  menggunakan software  Matlab  Simulink  untuk  mendeteksi kecepatan  lalu  lintas  dan  headway  antar kendaraan dengan menggunakan video images. Selain untuk memantau kondisi lalu lintas/kinerja jalan untuk keperluan kelancaran lalu  lintas,  pengembangan  ini  juga  dapat dimanfaatkan untuk mempermudah survei lalu lintas  dimana  terdapat  kebutuhan  data parameter kecepatan dan Headway lalu lintas. Video yang digunakan merupakan video yang diperoleh dari kamare surveillance milik Dinas
Perhubungan Kota Banda Aceh yang
diletakkan  pada  Ruas  Jalan  T.  Nyak  Arief, Kota Banda Aceh.
Beberapa  model  telah  dikembangkan  untuk memproses gambar dari video untuk mendeteksi  parameter-parameter  lalu  lintas. Azan & Malahayati (2010) telah mengembangkan sistem pemantauan lalu lintas secara  real  time  dengan  perangkat  lunak Matlab.  Parameter-parameter  yang  dipantau adalah  volume  lalu  lintas,  kecepatan  dan pengkelasan  kendaraan.  Namun  demikian, tidak dijelaskan tingkat keakuratan model yang telah  dikembangkan.  Abbas  (2013)  juga telah mengembangkan  model  untuk  menghitung kepadatan  lalu  lintas  dengan  menggunakan Matlab.  Hasil  pengembangan  ini  diklaim sangat efektif dalam penghematan biaya karena tidak membutuhkan foto udara ataupun sensor yang  kompleks.  Panda  dkk  (2015)  juga kembali mengembangkan model serupa dengan  Abbas  (2013)  dengan  tujuan  utama dapat  memantau  kepadatan  lalu  lintas  pada suatu ruas jalan. Secara lebih rinci, Panda dkk menjelaskan  tentang  penerapannya  dengan menghubungkan  dengan  Global  System  for Mobile communication (GSM) dimana model ini dapat dikembangkan penggunaannya untuk kendaraan  darurat  seperti  mobil  polisi, pemadam kebarakaran dan ambulan.
Secara  umum  kajian-kajian  ini lebih  berfokus kepada  parameter  kepadatan  /  volume  lalu lintas  pada  ruas  jalan.  Untuk  itu  masih diperlukan  pengembangan  lebih  lanjut  seperti model  untuk  memproses parameter  kecepatan
dan  headway  dengan  disertai  perhitungan tingkat keakuratan model.

## Metode Penelitian

## Lokasi Penelitian
Lokasi  pengambilan  data  lalu  lintas  pada penelitian ini diambil pada ruas Jalan  T.Nyak Arief, Jeulingke Kota Banda Aceh. Lokasi ini dipilih dikarenakan terdapat kamera CCTV di bawah  jembatan  penyeberangan  orang  yang tepat  di  pertengahan  ruas  jalan  yang  ditinjau dan  dapat  memudahkan  dalam  pemrosesan analisis data, sehingga dalam pengambilan data lalu lintas tidak menganggu arus lalu lintas di ruas jalan tersebut.

## Peralatan
Peralatan  pendukung  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Komputer  dengan minimal processor 2.40 GHz, RAM 2.00 GB, Kamera  CCTV  spek  30  f/s  –  60  f/s.  Adapun pada  penelitian  ini  kamera  CCTV  yang digunakan  yaitu  kamera  CCTV  yang  dimiliki oleh  Dinas  Komunikasi,  Informatika  dan Statistik  Kota  Banda  Aceh  dan  Software MATLAB  versi  7.5  yang  bekerja  dalam  OS Windows.

## Metode Pengumpulan Data
Data  lalu  lintas  yang  digunakan  pada penelitian ini diambil pada siang hari, dimana keadaan  arus  lalu  lintas  di  ruas  jalan  yang ditinjau  tidak  dipengaruhi  oleh  adanya bayangan.  Hal  ini  dimaksudkan  untuk memudahkan  dalam  merancang  model  sistem yang dibangun pada program Matlab SIMULINK. Apabila data rekaman dipengaruhi  oleh  bayangan,  terkadang  model sistem  yang  dibangun  akan  kesulitan  dalam pendeteksian  parameter  yang  ditinjau  akibat adanya  bayangan  yang  mungkin  dihitung sebagai suatu kendaraan.
Alat yang diperlukan pada pengumpulan data ini diantaranya adalah alat ukur (meteran) dan  kamera.  Alat  ini  digunakan  untuk mendapatkan jarak yang akan digunakan untuk penentuan  daerah  Region  Of  Interest  (daerah yang  diinginkan  dalam  proses  pendeteksian
kendaraan). Kamera digunakan untuk merekam video arus lalu lintas.

## Metode Pengolahan Data
Pada penelitian ini, pengolahan data dilakukan dengan  menggunakan  program  SIMULINK. Program  ini  merupakan  bagian  dari  program MATLAB  sebagai  perangkat  lunak  untuk merancang sistem untuk pendeteksian parameter  kecepatan  dan  headway  lalu  lintas. Secara garis besar sistem yang akan dibangun disajikan  dalam  dalam  bentuk  diagram  blok yang  ditunjukan  seperti  pada  Gambar  1. (Referensi)
Gambar  1. Diagram blok sistem untuk pemantauan parameter lalu lintas
Selain  melakukan  pengolahan  data  dengan menggunakan Program Simulink, perhitungan data lalu lintas  secara manual juga dilakukan. Tim penelitian menonton video hasil rekaman lalu  lintas  pada  lokasi  penelitian,  kemudian mencatat  data  kecepatan  dan  headway kendaraan yang melintasi daerah pendeteksian.
Dalam  penelitian  ini,  sistem  yang  digunakan dalam  mendeteksi  kendaraan  dan  parameter arus  lalu  lintas    menggunakan  titik  –  titik sensor yang diletakan di ruas jalan yang dilalui oleh    kendaraan.  Titik  -  titik  sensor  tersebut dibuat  pada  2  garis  imajiner  dengan  jarak kedua  garis  tersebut  yaitu  10  meter  yang digunakan  untuk  mengukur  waktu  tempuh dalam  menghitung  kecepatan  kendaraan  dan headway.
Gambar  2. Letak Garis Sensor pada software
a. Kecepatan
Untuk perhitungan kecepatan, analisis data secara manual dilakukan dengan mengamati  waktu  tempuh  kendaraan  yang melintasi  antara  2  garis  imajiner  yang  telah dibuat  dengan  menggunakan  stopwatch, selanjutnya dilakukan kalkulasi dengan Microsoft Excel dengan perhitungan kecepatan berdasarkan  rumus  kecepatan  yang  terdapat pada  tinjauan  pustaka,  dengan  jarak  yang digunakan  yaitu  10  meter  sesuai  jarak sebenarnya  di  lapangan.  Adapun  perhitungan kecepatan pada penelian ini berdasarkan tiap – tiap lajur ruas jalan yang ditinjau dengan hasil yang  didapat  yaitu  rata  –  rata  kecepatan  dari tiap lajurnya.
Selanjutnya untuk perhitungan kecepatan  dengan  analisis  menggunakan Software  Matlab  Simulink  dilakukan  dengan menetapkan  jarak  pada  garis  sensor  pada software dengan jarak aktual 10 meter dengan waktu  tempuh  kendaraan  yang  melewati  dua garis  sensor.  Garis  sensor  yang  diletakkan dalam  layar  merupakan  garis  imaginer  di dalam sistem yang dibnagun yang dilalui oleh kendaraan. Perhitungan waktu (t) akan dimulai ketika  kendaraan  menyentuh  garis  sensor  2 dengan  garis  sensor  1  sehingga  kecepatan dapat  diperoleh  dan  ditampilkan  pada  layar setelah sistem di run. Berikut tampilan gambar pengukuran kecepatan pada model sistem yang dibangun pada Matlab Simulink.

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil Pengolahan Data Secara
Konvensional/Manual
Ada  dua  parameter  lalu  lintas  yang  dihitung pada penelitian ini, yaitu parameter kecepatan dan parameter headway. Tabel 1 menunjukkan hasil  pengolahan  data  kecepatan  lalu  lintas yang  dilakukan  secara  manual/konvensional. Kecepatan  rata-rata  yang  dihasilkan  dari  30 sampel kendaraan dari tiap  – tiap lajur sangat bervariasi. Pada lajur 1 (lajur cepat), kecepatan rata – rata yang diperoleh adalah sebesar 58,75 km/jam. Pada lajur 2 (lajur tengah), kecepatan rata – rata yang dihasilkan yaitu 56,02 km/jam. Sedangkan  pada  lajur  3  (lajur  lambat), kecepatan  rata  –  rata  yang  dihasilkan  yaitu 38,16 km/jam.
Tabel 1. Hasil Pengolahan Data Kecepatan Lalu Lintas pada tiap lajur secara manual
Parameter  selanjutnya  yang  diamati  adalah headway  atau  jarak  antar  kendaraan  yang melaju  pada  ruas  pengamatan.  Berdasarkan data  rekaman  video  yang  diamati  pada  30 sampel  kendaraan,  pada  lajur  1  (lajur  cepat) diperoleh rata-rata headway yaitu sebesar 5,07 detik,    selanjutnya  pada  lajur  2  (lajur  tengah) diperoleh rata-rata headway yaitu sebesar 3,00 detik dan pada lajur 3 (lajur lambat) diperoleh rata – rata headway sebesar 8,70 detik.

## Hasil Pengolahan Data Menggunakan
Matlab Simulink
Kecepatan Lalu Lintas
Pada perhitungan kecepatan tiap kendaraan di setiap lajur pada ruas jalan yang ditinjau pada Software Matlab Simulink, ROI dari potongan gambar  video  ditetapkan  dalam  suatu  blok subsistem yang diproses menggunakan pasangan  sensor  garis.  Dalam  hal  ini, digunakan garis 1 dan garis 2 untuk mendeteksi perubahan  waktu.  Perhitungan  waktu  dimulai saat  suatu  kendaraan  di  area  yang  diamati menyentuh garis pertama (garis 2) dan berhenti membaca  setiap  kali  kendaraan  menyentuh garis  kedua  (garis  1)  dan  terus  berkelanjutan untuk  setiap  kendaran.  Kecepatan  pada Software  Matlab  Simulink dihitung  dengan menggunakan persamaan pada Gambar 3.
Gambar  3. Model Persamaan kecepatan
Jarak  antara  dua  garis  sensor  yang  digunakan sebagai  titik  acuan  seperti  yang  ditunjukkan pada  Gambar  4  adalah  10  meter  pada  jarak sebenarnya  di  lapangan.  Untuk  perhitungan software  digunakan  jarak  antar  garis  sensor yang  disesuaikan  antara  jarak  sebenarmya  di
lapangan  dengan  pixel  yang  terdapat  pada rekaman  video  yaitu  jarak  yang  digunakan sebesar  10  meter.  Kecepatan  tiap  kendaraan ditentukan  oleh  jarak  antara  dua  jalur  yang dilalui  kendaraan  dibagi  dengan  waktu  yang ditempuh.  Jarak  antara  dua  garis  sensor  pada Software merupakan nilai yang telah ditentukan yang telah diukur dan dimasukkan ke dalam adegan gambar video.
Gambar  4. Dua garis imajiner sebagai titik acuan perhitungan kecepatan
(Sumber Matlab Simulink)
Pada  perhitungan  kecepatan  menggunakan Software ini  juga  dibuat  model  sistem  yang digunakan untuk membuat perangkap kecepatan  yang  digunakan  untuk  menangkap kecepatan  yang  berada  diatas  batas  kecepatan maksimum yang diatur pada Software Matlab Simulink. Algoritma  yang  digunakan  dalam perhitungan  perangkap  kecepatan  disajikan pada  model  sistem  yang  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Gambar  5. Model sistem untuk menghitung perangkap kecepatan
(Sumber: Matlab Simulink)
Dalam  sistem  ini,  ketika  sinyal  yang  datang lebih  tinggi  daripada  sinyal  normal,  sistem akan  memotret  kendaraan  secara  otomatis  di area  spresifik  dalam  adegan  gambar  video. Dalam  gambar  yang  dipotret,  nilai  kecepatan disajikan  di  bagian  atas  gambar  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar  6. Gambar potret perangkap kecepatan (Sumber Matlab Simulink)
Berdasarkan  perhitungan  kecepatan  pada Software, pada lajur 1 diperoleh kecepatan rata –  rata  sebesar  50,82  km/jam,  pada  lajur  2 diperoleh  kecepatan  rata  –  rata  sebesar  52,52 km/jam  dan  pada  lajur  3  diperoleh  kecepatan rata – rata sebesar 44 km/jam. Headway
Pada  perhitungan Headway menggunakan Software, yang  menjadi  fokus  pada  model sistem ini adalah untuk mendeteksi objek pada garis  sensor  1,  yang  pada  perhitungan Headway ini, garis 1 tersebut merupakan garis referensi  /  acuan  yang  telah  ditentukan sebelumnya  di  dalam  adegan  gambar  video. Headway didefinisikan sebagai waktu kendaraan kedua mencapai garis acuan setelah kendaraan  pertama  mencapai  garis  acuan seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4.9. Adapun perhitungan headway kendaraan pada software ini  dihitung  berdasarkan headway setiap kendaraan perlajurnya dan nilai headway juga  disajikan  dalam  grafik  signal  headway yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar  7. Garis 1 sebagai garis acuan untuk perhitungan headway
(Sumber Matlab Simulink )
Gambar  8. Grafik signal headway tiap-tiap
lajur
(Sumber: Matlab Simulink)
Gambar  9. Model sistem untuk menghitung Headway dari tiap- tiap lajur
(Sumber: Matlab Simulink )
Model sistem yang digunakan dalam perhitungan headway menggunakan Software Matlab Simulink ditunjukkan pada  Gambar 9. Berdasarkan  perhitungan headway pada  tiap lajur menggunakan Software Matlab Simulink dihasilkan  rata  –  rata Headway pada  lajur  1 diperoleh  sebesar  4,13  detik, pada  lajur  2 diperoleh  sebesar  2,40  detik  dan  pada  lajur  3 diperoleh sebesar 7,6 detik.

## Pembahasan
Berdasarkan hasil pengolahan data, dilakukan analisis data sesuai dengan prosedur yang telah diuraikan  pada  bab  metode  pelaksanaan penelitian  yaitu dengan membandingkan hasil pengolahan  data  kecepatan  dan headway lalu lintas  di  ruas  jalan  T.  Nyak  Arief,  Jeulingke, Kota  Banda  Aceh  yang  dilakukan  secara manual/konvensional dengan hasil pemrosesan video rekaman lalu lintas dengan menggunakan software  Matlab  Simulink. Perbandingan ini dilakukan untuk mengetahui nilai error dan  tingkat  keakuratan  dari  model yang  telah  dibangun  pada  software  Matlab Simulink.  Asumsi  yang  digunakan  adalah pengolahan  data  atau  perhitungan  yang
dilakukan  secara  manual  adalah  data  yang paling akurat.
Adapun hasil perhitungan kecepatan lalu lintas dan headway yang  telah  didapatkan  dengan pengolahan  data  manual  dan  menggunakan software  Matlab  Simulink ditunjukkan  pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Perbandingan tingkat keakuratan dalam Pengolahan Data Kecepatan
Tabel 3. Perbandingan tingkat keakuratan dalam Pengolahan Data Headway
Berdasarkan kedua tabel tersebut dapat dilihat perbandingan  tingkat  keakuratan  dari  hasil yang  didapat.  Parameter  kecepatan  di  ruas Jalan  T.  Nyak  Arief,  Jeulingke,  Kota  Banda Aceh  dapat  dilihat  bahwa  nilai  error  adalah sebesar 4,44 % atau tingkat keakuratan adalah sebesar 95,56 %. Untuk perhitungan Headway dapat  dilihat  bahwa  nilai  error  adalah  sebesar 2,04  %  atau  tingkat  keakuratannya  adalah sebesar 97,96%.
Berdasarkan analisis data baik secara perhitungan  manual  maupun  menggunakan Software Matlab Simulink diperoleh rata – rata kecepatan  dari  tiap  lajurnya  dengan  sampel pengujian dari tiap lajurnya yaitu 30 kendaraan ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 4. Rata-rata kecepatan yang diperoleh
Lajur Rata - Rata Kecepatan (km/jam) Manual Software 1 58,75 50,82 2 56,02 52,52 3 38,16 44.00
Setelah dilakukan perhitungan untuk mendapatkan  parameter  lalu  lintas  yang ditinjau  maka  hasil  dari  perhitungan  secara manual dan perhitungan menggunakan software  selanjutnya  dilakukan  perbandingan untuk  mengetahui  nilai  error  serta  tingkat keakuratan dari hasil yang telah didapat dengan menggunakan  persamaan  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE). Adapun hasil - hasil perhitungan kecepatan dan headway yang telah didapatkan  dengan  perhitungan  manual  dan menggunakan  software  Matlab  Simulink ditunjukkan pada Tabel 3 dan Tabel 4 berikut.
Tabel 5. Perhitungan tingkat keakuran pengukuran kecepatan
Tabel 6. Perhitungan tingkat keakuratan pengukuran headway

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisis data  serta  pembahasan  yang  telah  diuraikan pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat dibuatkan  kesimpulan  dan  saran  tentang penggunaan  video  images  dalam  melakukan pemrosesan kecepatan lalu lintas dan headway dengan menggunakan program matlab Simulink ini.

## Kesimpulan
Penggunaan teknologi informasi dalam bidang transportasi  atau  sistem  transportasi  cerdas dipercaya  dapat  memudahkan  pekerjaan manusia di bidang transportasi. Pengembangan suatu  program  atau  secara  khusus Software Matlab Simulink secara umum dapat digunakan  untuk  menghitung  kecepatan  lalu lintas dan headway berdasarkan video images .
Meskipun  demikian,  pada  pemrosesan  data kecepatan lalu lintas, tingkat keakuratan yang diperoleh  adalah  sebesar  95,56  %  atau
Total MAPE % Akurat 76.89 4588.07 4460.57 23.11 100 - 23,11 Kecepatan (km/jam) Manual Software Total MAPE % Akurat 89.78 505.00 424.00 10.22 100 - 10.22 Headway (detik) Manual Software
mengalami  error  sebesar  4,44  %.  Sedangkan dalam  pemrosesan rekaman  video headway diperoleh  tingkat keakuratan  sebesar 97,96 % atau  error  sebesar  2,04  %.  Angka  ini  dapat dijadikan dasar konversi perhitungan parameter  lalu  lintas  jika  teknologi  ini diaplikasikan dalam dikemudian hari.

## Saran
Berdasarkan yang diperoleh, saran yang dapat diberikan untuk pengembangan program ini di masa  yang  akan  dating  adalah  harapan  agar penelitian  ini  dapat  dilanjutkan  dengan menggunakan Software Matlab Simulink untuk mengukur  parameter  arus  lalu  lintas  yang lainnya.  Selain  itu,  untuk  dapat  menjadikan hasil  penelitian  ini  dapat  diaplikasikan  dalam kegiatan pekerjaan konsultasi bidang transportasi,  penggunaan  sampel  dengan jumlah  yang  lebih  besar  akan  dapat  menjadi alternatif agar dapat diperoleh angka konversi keakuratan data

## Ucapan Terima Kasih
Tim Peneliti mengucapkan terima kasih kepada  semua  pihak  yang  telah  memberi dukungan  pada  penelitian  ini,  khususnya kepada  Dinas  Komunikasi,  Informatika  dan Statistika  Kota  Banda  Aceh  yang  telah memberikan data rekaman lalu lintas pada ruas jalan  yang  ditinjau  yang  digunakan  pada penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Abbas, N., Tayyab, M. and Qadri, M.T., 2013. Real  time  traffic  density  count  using  image processing. International Journal of Computer Applications , 83 (9), pp.16-19.
Said  Amir  Azan  dan  Nurul  Malahayati, 2010, Sistem  Pemantauan  Lalulintas  Secara Automatik dan Real Time , Peran Serta Teknik Sipil  Dalam  Pembangunan  Aceh,  Procceding Seminar Ilmiah Tknik Sipil Ke-1, Banda Aceh, 20  Pebruari  2010,  ,  Fakultas  Teknik Universitas Syiah Kuala, , 2086-5244.
Panda,  A.,  Naik,  A.  and  Patel,  P.,  2015. Application  of  Image  Processing  In  Road Traffic  Control. International  Journal  of
Advanced Research Trends in Engineering and Technology (IJARTET) , 2 (4).