## Pengendalian Mobile Robot Berdasarkan Objek Traffic Light Menggunakan Pengolahan Citra

## Dicky Bagoes Pratama

## Dickytaqwa99@gmail.com
Universitas Jember Sumardi

## Smardi10@gmail.com
Universitas Jember Ali Rizal Chaidir ali.rizal@unej.ac.id Universitas Jember

## Abstrak
Intelegent  transportation  system  (ITS)  dapat  diartikan  sebagai sistem transportasi cerdas yang mempunyai tujuan dasar untuk membuat  sistem  transportasi  memiliki  kecerdasan  yang  dapat membantu  atau  mempermudah  pengguna  alat  transportasi. Sistem tersebut dapat diimplementasikan pada mobile robot agar berjalan  dan  mengenali  objek  secara  otomatis.  Memanfaatkan sistem  image  processing  yaitu  suatu  teknik  atau  metode  yang digunakan untuk memproses suatu data gambar yang bertujuan memperoleh  suatu  data  gambar  yang  diingikan.  Deteksi  objek merupakan  hal  yang  cukup  kompleks  untuk  dilakukan  oleh karena itu dibutuhkan computer vision yang dapat mempermudah  manusia  dalam  pengolahan  data  citra  secara akurat. Pada penelitian ini akan memaparkan penerapan metode color filtering pada objek traffic light dengan memisahkan warna spesifik  dengan  warna  background,  yaitu  menjadikan  warna spesifik  menjadi  warna  putih  (255)  dan  warna  background menjadi  warna  hitam  (0).  Berdasarkan  hasil  pengujian  dan analisa  diperoleh  kesimpulan  bahwa  sistem  pembacaan  warna warna  terhadap  objek  traffic  light  ditentukan  dari  perbedaan nilai  threshold  setiap  komponen  warna  RGB  sesuai  nilai  sampel yang diberikan  sebelumnya  pada objek  traffic light.  Selain  pada pembacaan  warna,  mobile  robot  bernavigasi  berdasarkan kecepatan  motor  dan  sudut  robot  dalam  membaca  objek  traffic light  yaitu  dengan  duty  cycle  ideal  sebesar  25  %  dan  besar overshoot  sebesar  6  %  dan  sudut  ideal  yang  dibutuhkan  robot dalam membaca objek traffic light yaitu 15 derajat kekiri dan 15 derajat kekanan.

## Kata  Kunci  —  Color  Filtering,  Computer  Vision,  Image
Processing Intelegent Transportation System.

## Abstract
Intelligent  transportation  system  (ITS)  can  be  interpreted  as  an intelligent transportation system which has the basic objective of creating  an  intelligent  transportation  system  that  can  help  or facilitate  transportation  users.  The  system  can  be  implemented on  a  mobile  robot  so  that  it  runs  and  recognizes  objects automatically.  Utilizing  image  processing  systems,  which  is  a technique or method used to process image data with the aim of obtaining  the  desired  image  data.  Detection  of  objects  is  quite  a complex  thing  to  do,  therefore  computer  vision  is  needed  which can make it easier for humans to process image data accurately. This  research  will  describe  the  application  of  the  color  filtering method  to  traffic  light  objects  by  separating  the  specific  color from  the  background  color,  which  is  to  make  the  specific  color white  (255)  and  the  background  color  black  (0).  Based  on  the results  of  testing  and  analysis,  it  is  concluded  that  the  color
reading  system  for  the  traffic  light  object  is  determined  by  the difference  in  the  threshold  value  of  each  RGB  color  component according to the sample value given previously on the traffic light object.  In  addition  to  color  reading,  the  mobile  robot  navigates based  on  motor  speed  and  the  angle  of  the  robot  in  reading traffic light objects, namely with an ideal duty cycle of 25% and an  overshoot  of  6%  and  the  ideal  angle  that  the  robot  needs  to read traffic light objects is 15 degrees to the left and 15 degrees. degree to right.
Keywords — Color Filtering, Computer Vision, Image Processing Intelegent Transportation System.

## I. PENDAHULUAN
Era  modern  saat  ini  keberadaan  peralatan  transportasi menjadi  sangat  penting  diberbagai  aspek  kehidupan. Transportasi  merupakan  urat  nadi  kehidupan  berbangsa  dan bernegara  yang  berperan  sebagai  penggerak,  pendorong,  dan penunjang  pembangunan  [1].  Oleh  karena  itu  diperlukan sarana dan prasarana yang aman dan nyaman adalah hal yang sangat  diinginkan. Intelegent  Transportation  Syatem (ITS) dapat  diartikan  sebagai  sistem  transportasi  cerdas  yang mempunyai  tujuan  dasar  untuk  membuat  sistem  transportasi memiliki  kecerdasan  buatan  yang  dapat  membantu  atau mempermudah  pengguna  alat  transportasi.  Di  indonesia sistem  transportasi  darat  sebagian  besar  masih  banyak dilakukan  dengan  tenaga  manusia  secara  manual  sampai sekarang,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  konsentrasi  yang  baik dan  fokus  terhadap  rambu-rambu  lalu  lintas  yang  tertera sepanjang  jalan  raya  sangat  diperlukan  untuk  dapat mengendalikan  suatu  alat  transportasi.  Konsentrasi  yang kurang  saat  mengemudi  akan  membahayakan  diri  sendiri maupun  pengenara  lain  karena  menimbulkan  resiko kecelakaan.  Upaya  yang  harus  dilakukan  untuk  mengurangi angka kecelakaan yaitu dengan menambahkan sistem otomatis yang diharapkan dapat membantu pengemudi atau menggantikan  sebagian  besar  peran  pengemudi  dalam mengamati rambu-rambu lalu lintas.
Penelitian  tentang mobile  robot juga  pernah  dilakukan dengan  menggunakan  metode template  matching ,  dimana metode  ini  bekerja  dengan  cara  membandingkan  citra masukan dengan citra template yang tersimpan pada program robot  [2].  Dalam  pemrosesannya mobile  robot dapat menggunakan  mini  PC  atau  komputer  yaitu  membuat  robot
lebih mobile dalam bernavigasi [3]. Sistem image  processing dapat  mengimplementasikan suatu  kendali  otomatis  dengan  sistem autopilot pada transportasi  darat  dengan  memanfaatkan  proses thresholding yaitu  dengan  mengubah  citra  berwarna  menjadi  citra  biner yaitu  dengan  cara  mengelompokkan  nilai  derajat  keabuan setiap  pixel  kedalam  dua  kelas,  yaitu  hitam  dan  putih  [4]. Dalam  pengolahan  citra,  hal  yang  menjadi  titik  fokus  adalah objek  tertentu  dimana  pada  permasalahan  ini  objek  yang dipakai  yaitu traffic  light. Hal  yang  perlu  dilakukan  untuk memisahkan antara objek (foreground) dengan latar belakang objek (background )  dengan  menggunakan  proses  segmentasi citra. Pada umumnya hasil dari segmentasi citra adalah berupa citra  biner,  objek  yang  dikehendaki (foreground) berwarna putih  (1),  sedangkan background yang  akan  dihilangkan berwarna  hitam  (0).  Dalam  mengenali  warna  pada  objek traffic light kamera akan membaca objek RGB lalu kemudian akan  dilakukan  proses color  filtering yang  mana  akan membandingkan nilai komponen warna yang ada dengan nilai sampel yang diberikan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian mobile  robot terhadap objek traffic light dengan metode pengolahan citra.

## A. Citra
Citra  atau image adalah  kombinasi  antara  titik,  garis, bidang, dan warna untuk menciptakan suatu imitasi dari suatu objek, citra berbentuk fisik contohya manusia, citra berwujud dua  dimensi  gambar  ( picture )  seperti  lukisan  atau  foto,  dan bewujud  tiga  dimensi  seperti  patung.  Dibandingkan  dengan data teks, citra mempunyai karakteristik yaitu menggambarkan  suatu  hal  yang  kaya  dengan  informasi. Ditinjau  dari  sudut  pandang  matematis,  citra  merupakan fungsi  menerus  ( continue )  dari  intentitas  cahaya  pada  bidang dwimatra [5].

## B. Ruang Warna RGB
Warna  dibagi  menjadi  tiga  warna  dasar  dengan  proporsi dan  intentitas  tertentu  pada  setiap  dasar  warna.  Warna  dasar terdiri  dari  merah  ( red ),  hijau( green ),  dan  biru  ( blue ).  Pada suatu  ruang  yang  tidak  ada  sama  sekali  maka  ruang  tersebut akan gelap total,  tidak adanya sinyal gelombang cahaya yang diserap  oleh  mata  sehingga  dalam  ruang gelap  total  memiliki wanra  RGB  (0,0,0).  Namun  jika  ditambahkan  warna  merah pada ruang tersebut akan akan beruabah RGB (255,0,0) begitu pula  dengan  warna  biru  dan  hijau.  Perhitungan  model  warna didalam  komputer  direpresentasikan  dengan  nilai  komponen seperti komponen seperti RGB (r,g,b) dengan masing-masing nilai  antara  0  hingga  255  dan  apabila  dikombinasikan  maka akan menghasilkan (256 3 ) = 16.777.216  kombinasi warna [6].

## C. Skenario Alat
Robot terdiri dari kamera webcam, PC, dan mikrokontroller yang  sudah  dalam  kondisi  nyala  ( ON) .  Percobaan  ini  akan dilalukan diatas permukaan yang datar.
Gbr. 1 Skenario Pertama
Gbr. 2 Skenario Kedua
Gbr. 3 Skenario Ketiga
Robot kemudian akan diuji untuk mendeteksi objek traffic light yang  terdiri  dari  warna  merah,  kuning,  dan  hijau, menggunakan  kamera  webcam  sebagai  sensor,  robot  hanya dapat membaca warna merah, kuning dan hijau saja.
Ketika  warna  objek  sudah  terbaca  oleh  kamera  webcam dengan  jarak  yang  sudah  ditentukan  dengan  menggunakan sensor  ultrasonic  HC  SR-04,  maka  gambar  yang    ditangkap oleh kamera webcam akan dikirimkan ke PC untuk dilakukan pengolahan citra.

## D. Diagram Alir Penelitian
1. Study Pustaka
Hal  yang  pertama  dilakukan  yaitu  mencari literature dari hasil penelitian sebelumnya melalui jurnal atau buku. Data  dari  penelitian  yang  sudah  ada  sebelumnya  dapat digunakan  sebagai  referensi  dalam  melakukan  tolak  ukur sehingga  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  atau  menjadi penelitian berlanjut.
2. Perancangan Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Setelah  mempelajari literature yang  sudah  ada sebelumnya kemudian mulailah merencanakan pembuatan perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  sehingga  dapat diketahui pandangan alat yang akan dibuat.
3. Pembuatan Alat
Tahap selanjutnya yaitu pembuatan peragkat keras dan perangkat lunak yang telah dirancang sebelumnya . setalah pembuatan  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  hal  yang dilakukan yaitu pengujian alat.
4. Pengujian Alat
Pada  pengujian  alat  dilakukan  dengan  pengenalan sensor  pada  objek  dan  kontrol  kecepatan  motor  setelah kamera  yang  sudah  membaca  objek  yang  ada.  Proses pengujian  alat  ini  untuk  mengetahui  seberapa  cepat  robot merespon objek warna yang terdapat pada traffic light dan akan  berpengaruh  pada  kecepatan  motor.  Data  yang didapatkan selanjutnya akan dilakukan analisa data.
5. Hasil dan Analisa
Setelah dilakukan pengujian alat dan pengambilan data secara  keseluruhan  maka  tahap  selanjutnya  adalah pengolahan data dan analisa dari data yang sudah didapat.

## E. Diagram Alir Perancangan

## Gbr. 4 Diagram Alir Perancangan
Pada penelitian ini dibagi dengan tiga tahapan yaitu sistem mengindentifikasi  warna  objek,  mengidentifiasi  jarak  objek dan yang selanjutnya melakukan eksekusi warna objek. Proses pertama  diawali  dengan  pengambilan  citra  oleh  kamera webcam  dengan frame kamera  yaitu  240  ×  320.  Kemudian citra  yang  diperoleh  akan  dilakukan  proses color  filtering . Color  filtering digunakan  untuk  mendapatkan  warna  spesifik dari  suatu  gambar  dengan  memetapkan  batas  minimum  dan maksimum  komponen  RGB  dari  gambar  yang  sudah ditangkap.  Proses  untuk  mengetahui  daerah  warna  objek dengan background, citra  akan  dirubah  menjadi  dua  yaitu hitam  dan  putih,  dimana  proses  ini  disebut thresholding . Sebelum  melakukan  eksekusi  warna  pada  objek  maka dilakukan  pembacaan  jarak  terhadap  objek  dan  jika  jarak sudah memasuki jarak yang sudah ditentukan maka robot akan mengeksekusi warna objek traffic light .
F. Re-Proses Pengolahan Citra
Gbr. 5 Blok Diagram Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  dimulai  penangkapan  gambar  RGB  oleh kamera webcam pada objek traffic light . Warna RGB tersebut kemudian  akan  diubah  menjadi  warna  HSV  dan  dilanjutkan proses thresholding kemudian biner. Pada gambar biner akan memberikan  data  dalam  bentuk char dan  dikonversi  menjadi integer untuk acuan gerak dari mobile robot . Pada pengolahan citra akan dipermudah dengan menggunakan library emgu cv . Gambar yang ditangkap oleh kamera akan dioleh akan diolah oleh PC yang sudah terdapat emgu cv dengan software visual studio didalamnya.

## G. Color Filtering
Citra  warna  RGB  akan  dijadikan input pada  proses filtering untuk  mendapatkan  suatu  warna  yang  diinginkan. Warna objek yang digunakan yaitu warna merah, kuning dan hijau.  Pada  setiap  warna  tersebut  memiliki  nilai  komponen warna  R  ( Red ),  G  ( Green )  dan  B( Blue )  diantara  batas minimum dan maksimum dari warna yang dipilih tersbut yang akan  dijadikan  warna  putih  (pixel  =  255).  Sedangkan  pixel yang  diluar  batas  nilai  minimum  dan  maksimum  akan dijadikan  warna  hitam  (pixel  =  0).  Proses  konversi  citra menjadi  hitam  dan  putih  inilah  yang  dapat  mengetahui  objek dari  daerah background atau  disebut  dengan  proses thresholding .
III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  akan  membahas  hasil  pengolahan  citra pada mobile robot berdasarkan objek traffic light .

## A. Kalibrasi Warna
Kalibrasi  warna  dilakukan  dengan  menetukan  koordinat pixel pada  citra  RGB.  Dari  koordinat  pixel akan diperoleh  nilai  komponen  RGB  yang  kemudian  akan digunakan  untuk  pembacaan  warna  objek traffic  light secara otomatis.  Proses  kalibrasi  warna  akan mengh  yang  kemudian meloloskan  warna  spesifik  objek  menjadi  warna  putih,  dan warna background menjadi warna hitam. Proses pengambilan data dilakukan dengan intentitas cahaya ruangan yang konstan.

## TABEL I
KALIBRASI WARNA Warna Nilai Ambang R ( red ) G ( Green ) B ( Blue ) x y Lebar Pixel Merah 20 244 70 94 140 88 11 Kuning 20 234 245 166 136 105 4 Hijau 20 4 252 217 133 130 8
Gbr 6. Hasil Kalibrasi Warna Merah
Gbr. 7 Hasil Kalibrasi Warna kuning

## Gbr. 8 Hasil Kalibrasi Warna Hijau
Dapat diketahui pada warna kuning hasil lebar pixel sangat sedikit  dibandingkan  dengan  warna  merah  dan  hijau.  Hal tersebut  disebabkan  pembacaan  warna  kuning  pada  objek traffic  light mendekati  warna  putih  (255),  namun  pada  tepi warna  kuning  menghasilkan  warna  dengan  nilai  komponen pixel  RGB  yaitu  dibawah  (255),  oleh  karena  itu  dipilih koordinat tersebut agar dapat membedakan antara warna yang dipilih dengan background yang berwarna putih .

## B. Kalibrasi Motor DC
Kalibrasi  motor  DC  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai RPM  motor  yang  digunakan  pada  robot.  Nilai  RPM  pada motor  didapatkan  dengan  mengukur  putaran  motor  dengan alat  ukur  tacho  meter .  Duty  cycle adalah  panjang  presentase pulsa high pada  satu  periode  sinyal.  Jadi  untuk  mendapatkan nilai  RPM  maksimum  harus  mengatur  nilai duty  cycle 100% dengan  parameter  ke  255.  Pada  saat  mensimulasikan  PWM dapat  menggunakan  PIN  pada  Arduino  yang  bersimbolkan PWM  (~)  dengan  fungsi  digitalWrite([nomor  pin],[nilai PWM]).
TABEL 2 KALIBRASI MOTOR DC No Duty Cycle PWM RPM 1 25  % 64 77 2 50 % 128 173 3 75 % 191 267 4 100 % 254 360

## C. Kalibrasi Sensor Ultrasonic HC SR-04
Prinsip  kerja  dari  sensor  ultrasonik  ketika  pulsa  sinyal diberikan  pada  pin trigger ,  maka transmitter akan memancarkan gelombang ultrasonik dengan frekuensi 40 KHz, kemudian  ultrasonik receifer akan  menangkap  hasil  pantulan gelombang ultrasonik yang mengenai suatu objek. Kecepatan suara  waktu  pengiriman  sinyal  dan  penerimaan  sinyal  yang akan dijadikan acuan untuk pengukuran jarak.
Gbr 9. Grafik Kalibrasi Sensor HC SR-04
Sumbu  x  adalah  jarak  yang  dihasilkan  oleh  Arduino,  dan sumbu  y  jarak  yang  dihasilkan  dari  alat  ukur.  Kemudian dari kedua sumbu x dan sumbu y didapatkan persamaan.
y = 1.0082x + 0.8839 (1) dan didapat Regresi (R) = 0.99996 (2)
dimana  jika  regresi  mendekati  1,  maka  sensor  akan  semakin baik. Untuk hasil kalibrasi akan ditarik rumus sebagai berikut :
(3)

## D. Pengujian Sensor Ultrasonic HC SR-04
Sensor  ultrasonik  pada mobile  robot akan  digunakan sebagai  pembacaan  jarak  robot  dengan  objek traffic  light. Sebelum  melakukan  pembacaan  warna  objek traffic light robot harus melakukan pembacaan jarak terhadap objek yang berada tepat didepan. Saat robot sudah melakukan pembacaan jarak  yang  sudah  ditentukan,  maka  akan  dilakukan  eksekusi sesuai warna objek yang dibaca. Pada pengujian kali ini akan diambil  data  saat  robot  dijalan  kan  dengan duty  cycle yang berbeda-beda  dan  keakuratan  robot  dalam  membaca  jarak dengan objek traffic light .
TABEL 3 PENGUJIAN SENSOR ULTRASONIK Duty Cycle (%) Jarak (cm) Jarak Realtime (cm) Error Persen (%) 25 50 48 0.041 50 50 46 0.086 75 50 45.5 0.09 100 50 43.3 0.14

## E. Akurasi Tracking Objek Terhadap Sudut
TABEL 4 AKURASI TRACKING OBJEK BERDASARKAN SUDUT Sudut Sensor Terhadap objek Duty Cycle (%) Objek Pertama Objek Kedua Kekiri Kekanan 0 0 25 Terbaca Terbaca 50 Terbaca Terbaca 75 Terbaca Terbaca 100 Terbaca Terbaca 10 10 25 Terbaca Terbaca 50 Terbaca Terbaca 75 Terbaca Terbaca 100 Terbaca Terbaca 15 15 25 Terbaca Terbaca 50 Terbaca Terbaca 75 Terbaca Terbaca 100 Terbaca Terbaca 30 30 25 Error Error 50 Error Error 75 Error Error 100 Error Error
Dari  table  4  dapat  dilihat  saat mobile  robot dijalankan maka jarak ideal robot akan mempengaruhi pembacaan warna objek.  Namun  saat  peembacaan  warna  objek,  robot  juga dipengaruhi  oleh  pembacaan  sudut  oleh  sensor  ultrasonik terhadap  objek traffic  light. Pengujian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  sudut  ideal  robot  dalam tracking objek.  Pada sudut  diatas  15  derajat  sensor  tidak  dapat  membaca  jarak objek traffic  light. Hal  tersbut  yang  menyebabkan mobile robot gagal dalam mengeksekusi warna pada traffic light . Jadi saat warna sudah terbaca namun robot menyimpang dari sudut 15  derajat  kekiri  dan  15  derajat  kekanan  maka  robot  gagal dalam  mengeksekusi  warna  objek traffic  light atau  dalam bernavigasi.

## F. Akurasi Tracking Pada Objek Pertama
Pada  pengujian  ini  akan  dilakukan  pengujian tracking mobile  robot pada  objek traffic  light .  Robot  akan  dijalankan dengan duty  cycle yang  berbeda-beda  dan  ditentukan  jarak ideal yaitu 50 cm dari objek traffic light.
Gbr10. Ilustrasi Pengujian tracking mobile robot pada objek traffic light
TABEL 5
AKURASI TRACKING OBJEK PERTAMA Duty Cycle ( % ) Jarak Tempuh Robot Overs hoot ( Ov%) M K H Desire d (y d ) Realtime Actual (ya) 25 50 cm 47 cm 53 cm 6 T T T 50 50 cm 45 cm 55 cm 10 T T T 75 50 cm 46 cm 54 cm 8 T T T 100 50 cm 43.5 cm 56.5 cm 13 T T T Keterangan : M = Warna Merah K = Warna Kuning H = Warna Hijau
T = Terbaca Pada  tabel  5  menjelaskan  akurasi tracking  mobile  robot pada  objek traffic  light pertama.  Pada  objek traffic  light pertama  robot  dijalankan  dengan duty  cycle yang  berbeda- beda. Nilai y d adalah jarak ideal robot dalam  membaca objek traffic  light .  Perbandingkan  nilai  jarak  ideal  dengan  nilai realtime  robot  akan  menghasilkan  nilai overshoot dari  setiap duty  cycle yang  diberikan.  Dari  nilai overshoot yang dihasilkan tidak ada yang melebihi nilai maksimum overshoot yaitu  40  %,  maka  semua  warna  objek  dapat  terbaca  dengan baik oleh robot. Nilai overshoot terkecil pada duty cycle 25 % yaitu 6 % dan nilai overshoot terbesar terbesar pada duty cycle 100 % yaitu 13 %.

## G. Akurasi Tracking Pada Objek kedua
Pada  tabel  4.6  menjelaskan  akurasi tracking  mobile  robot pada objek traffic light kedua. Pada objek traffic kedua robot dijalankan  dengan duty  cycle yang  berbeda-beda.  Pada tracking objek traffic  light kedua  dihasikan  nilai overshoot yang lebih tinggi dari nilai overshoot tracking objek pertama. Hal  tersebut  disebabkan  oleh  pembacaan  kamera  dan  respon sensor  ultrasonik  yang  lambat  pada  objek traffic  light kedua. Dari  nilai overshoot yang dihasilkan  tidak  ada yang  melebihi nilai  maksimum overshoot yaitu  40  %  maka  dari  itu  semua warna  objek  dapat  terbaca  dengan  baik  oleh  robot.  Nilai overshoot terkecil pada duty cycle 75 % yaitu 10 % dan nilai overshoot terbesar terbesar pada duty cycl e 25 % yaitu 30 %.

## TABEL 6
AKURASI TRACKING OBJEK KEDUA Duty Cycle ( % ) Jarak Tempuh Robot Overs hoot ( Ov%) M K H Desire d (y d ) Realtime Actual (ya) 25 50 cm 35 cm 65 cm 30 T T T 50 50 cm 40 cm 60 cm 20 T T T 75 50 cm 45 cm 55 cm 10 T T T 100 50 cm 40 cm 60 cm 20 T T T Keterangan : M = Warna Merah K = Warna Kuning
H = Warna Hijau T = Terbaca

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan,  maka dapat  diambil  kesimpulan  dan  saran  untuk  penelitian selanjutnya sebagai berikut.

## Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  dan  analisa  yang  sudah  dilakukan maka diperoleh data-data dan kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada mobile  robot ,  sistem  pembacaan  warna  terhadap objek traffic  light ditentukan  dari  nilai threshold setiap komponen  RGB  yang  terdapat  pada  objek traffic  light . Pada  warna  merah  dan  kuning  nilai threshold yang signnifikan  yaitu  pada  elemen green ,  nilai green pada warna  merah  yaitu  <  200  dan  nilai green pada  warna kuning  >  200,  dan  untuk  warna  hijau  nilai threshold yang signifikan dari ketiga warna yaitu elemen red , nilai red pada warna hijau yaitu < 200.
2. Pada mobile  robot , duty  cycle ideal  terdapat  pada duty cycle 25  %  dengan  besar overshoot sebesar  6  %,  dalam hal  ini  semakin  tinggi duty  cycle yang  diberikan  maka jarak  antara  robot  dan traffic  light akan  semakin  dekat untuk  robot  dapat  berhenti.  Hal  tersebut  dapat  dilihat pada tabel akurasi tracking objek traffic light .
3. Dalam  pembacaan  warna  objek traffic  light , mobile robot juga  dipengaruhi  sudut  antara  robot  dengan  objek traffic  light .  Sudut  ideal  yang  dibutuhkan  objek  dalam membaca  objek traffic  light yaitu  15  derajat  kekiri  dan 15  derajat  kekanan.  Jika mobile  robot menyimpang keluar  dari  sudut  tersebut  maka mobile  robot gagal dalam mengeksekusi objek traffic light .

## Saran
1. Pembacaan  warna  objek traffic  light masih  dipengaruhi oleh intesitas cahaya sekitar sehingga sangat mempengaruhi  proses  pengenalan  warna  pada  kamera webcam.  Proses  pengambilan  nilai  sampel  dilakukan dengan  intesitas  cahaya  yang  tetap  agar  robot  dapat mengenali  warna  dengan  nilai  sampel  yang  diberikan, untuk itu disarankan agar menjadi lebih baik lagi dibuat robot  yang  dapat  mengenali  warna  tanpa  pengaruh intesitas  cahaya  sekitar,  agar  robot  dapat  melakukan pendekteksian warna secara otomatis dengan lebih baik.
2. Pada saat robot bernavigasi, robot seringkali gagal dalam membaca  jarak  dengan  objek traffic  light ,  hal  tersebut disebabkan  oleh objek traffic light yang telalu kecil dan pembacaan  sudut  sensor  ultrasonik  yang  terbatas,  oleh karena  itu  pada  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk membuat  objek  yang  lebih  besar  agar  mudah  dibaca sensor  ultrasonik,  dan  menambahkan  sensor  ultrasonik agar  lebih  akurat  dalam  menetukan  nilai  jarak  terhadap objek dengan sudut pembacaan yang lebih luas.

## R EFERENSI
[1] Khamdi, N., Susantok, M., & Leopard, P. (2017).  Pendeteksian Objek Bola  Dengan  Metode  Color  Filtering  Hsv  Pada  Robot  Soccer Humanoid.
[2] Mandaku,  H.,  &  Tukan  ,  M.  (2010).  Studi  Penerapan  Intelligent Transportation System (ITS) Di Kabupaten Seram Bagian Barat.
[3] Nugraha  ,  R.  D.  (2016).  Rancang  Bangun  Mobile  Robot  Pengikut Manusia  Berdasarkan  Warna  Menggunakan  Metode  Template Matching Berbasis Mini PC.
[4] Padmo  A.M,  A.  d.  (2016).  Segmentasi  Citra  Batik  Berdasarkan  Fitur Tekstur  Menggunakan  Metode  Filter  Gabor  Dan K-Means  Clustering. JURNAL INFORMATIKA Vol.10, No.1, , 1173.
[5] Setyanto,  K.  D.  (n.d.).  Pengendalian  Mobile  Robot  Vision Menggunakan  Webcam  Pada  Objek  Arah  Panah  Berbasis  Raspberry Pi.
[6] Wahyudi,  A.  (2020).  Troli  Pengikut  Objek  Otomatis  Berbasis  Image Processing Menggunakan Metode Color Filtering.