## Perancangan Simulasi Otomatis Traffic light Menggunakan Citra Digital Studi Kasus Persimpangan Toar-Lumimuut
Riansa E. P. Tolah, Rizal Sengkey, ST., MT,  Yaulie D. Y. Rindengan, ST., MM.,MSc. Jurusan Teknik Elektro-FT, UNSRAT, Manado-95115, Email: funnyghozt@yahoo.com
Abstrak  -  Lampu  lalu  lintas  (traffic  light)  seiring dengan  peningkatan  jumlah  kendaraan  akan  sangat  di butuhkan  dalam  pengaturan  lalu  lintas  terutama  di  kota- kota  besar  yang  pertumbuhan  jumlah  kendaraannya meningkat  cepat.  Kemacetan  terjadi  karena  pengaturan pewaktuan  lampu  lalu  lintas  yang  terpasang  masih menggunakan pewaktuan pada kondisi lalu lintas normal. Dengan  demikian  diperoleh  ide  untuk  membuat  simulasi traffic  light  secara  otomatis  dengan  system  adaptif  yaitu traffic  light  menyesuaikan  lamanya  waktu  lampu  hijau berdasarkan kepadatan pada ruas jalan.
Perancangan aplikasi menggunakan Software MATLAB  2009a  dan  Camera  Digital  sebagai  pengolahan dan  input  citra  traffic  light.  Pengambilan  sample  gambar persimpangan  traffic  light  masih  berupa  prototype (miniature Persimpangan Toar-Lumimuut) untuk pengolahan citra digital.
Dengan  menggunakan  alat  dan  bahan  di  atas,  sistem ini  dapat  menentukan  lama  waktu  nyala  lampu  hijau berdasarkan  kepadatan  pada  ruas  jalan.    Program  ini hanya  bisa  dijalankan  pada  lokasi  persimpangan  yang sesuai dengan referensi (Persimpangan Toar-Lumimuut.
Kata  Kunci  :  Citra  Digital,  MATLAB  2009a, Persimpangan Toar-Lumimuut, traffic light
Abstract  -  The  traffic  light  along  with  the  increasing number  of  vehicles  will  be  needed  in  the  regulation  of traffic, especially in big cities are growing rapidly increasing number  of  vehicles.  Congestion  occurs  because  setting  the timing  of  traffic  lights  installed  still  using  the  timing  in normal traffic conditions. Thus obtained the idea to create a simulation of traffic light automatically with the traffic light system that is adaptive to adjust the length of time the green light by the density of the road.
Software application design using MATLAB 2009a and Digital  Camera  as  an  input  image  processing  and  traffic light.  The  sample  images  traffic  light  intersection  is  still  a prototype  (miniature  Intersection  Toar-Lumimuut)  for digital image processing.
By  using the tools and materials above,  the system can determine the length of time green light based on the density of roads. This program can only be run on the location that corresponds to the reference intersection (Intersection Toar- Lumimuut).
Keywords:  Digital  Image  Processing,  MATLAB  2009a, Intersection Toar-Lumimuut, traffic light

## I. PENDAHULUAN
Di  era  modern  ini  banyak  kita  hadapi  berbagai piranti  otomatis  yang  bekerja  secara  mandiri  tanpa banyak campur tangan dari manusia, piranti – piranti ini bekerja  secara  otomatis  dengan  cara  mengambil kesimpulan  dari  berbagai  data  yang  diperoleh  dan kemudian  melaksanakan  keputusan  tersebut  sesuai dengan  keadaan  yang  telah  ditentukan.  Data  –  data tersebut  dapat  berupa  data  yang  diambil  dari  sensor ataupun  data  yang  diberikan  oleh  pengguna  piranti tersebut.
Lampu  lalu  lintas  (traffic  light)  seiring  dengan peningkatan jumlah kendaraan akan sangat di butuhkan dalam pengaturan lalu lintas terutama di kota-kota besar yang  pertumbuhann  jumlah  kendaraannya  meningkat cepat.  Kemacetan  lalu  lintas  merupakan  salah  satu masalah besar  yang  terjadi di  kota besar  dan umumnya terjadi di persimpangan jalan. Lampu lalu lintas di satu kondisi  akan  sangat  membantu  dalam  kelancaran  arus lalu  lintas  tetapi  di  lain  kondisi  malah  menjadikan kemacetan  semakin  parah.  Contoh  banyak  yang  terjadi adalah  saat  jam sibuk  dan  sore  hari. Kemacetan  terjadi karena  pengaturan  pewaktuan  lampu  lalu  lintas  yang terpasang masih menggunakan pewaktuan pada kondisi lalu  lintas  normal.  Dengan  pewaktuan  tersebut  akan menyebabkan terjadinya penumpukan jumlah kendaraan di  salah  satu  sisi  persimpangan  dan  sangat  rentan menyebabkan terjadinya kemacetan.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Pengolahan Citra
Pada  dasarnya  sistem  pengolahan  citra  terdiri  dari objek  yang  akan  diolah,  tranducer  yang  digunakan untuk  merepresentasikan  objek  dalam  bentuk  citra digital,  pengolahan  citra  digital  untuk  menghasilkan suatu citra digital baru untuk dianalisa, serta proses
Gambar 1. Sistem pengolahan citra
analisa  citra  untuk  mendapatkan  hasil  yang  diinginkan. Secara  garis  besar  sistem  di  atas  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## B. Langkah Langkah dalam Pengolahan Citra
Tahap-tahap  pengolahan  citra  dapat  di  lihat  pada gambar  2.  Akuisisi  citra,  merupakan  tahap  awal  untuk mendapatkan  citra  digital.  Tujuan  akuisisi  citra  adalah untuk  menentukan  data  yang  diperlukan  dan  memilih metode  perekaman  citra  digital.  Tahap  ini  dimulai  dari objek yang akan di ambil gambarnya, persiapan alat-alat sampai  pada  pencitraan.  Hasil  dari  akuisisi  citra  ini ditentukan oleh kemampuan sensor untuk mendigitalisasi  sinyal  yang  terkumpul  pada  sensor tersebut,  kemampuan  digitalisasi  alat  ditentukan  oleh resolusi alat tersebut.
Pre-processing, menjamin kelancaran proses berikutnya  misalnya  dengan  menentukan  bagian  citra yang akan di observasi.
Segmentasi,  tahap  ini  bertujuan  mempartisi  citra menjadi  bagian-bagian  pokok  yang  mengandung informasi  penting.  Misalnya  memisahkan  objek  dari latar  belakang.  Segmentasi  adalah  salah  satu  metode penting  untuk  mengubah  citra  input  kedalam  citra output berdasarkan atribut yang diambil.
Representasi  dan  deskripsi,  bagian  ini  untuk mempresentasikan  suatu  wilayah  sebagai  suatu  daftar titik-titik  koordinat.  Selanjutnya  melakukan  deskripsi dengan cara seleksi ciri yakni  untuk memilih informasi kuantitatif dari ciri yang ada untuk membedakan kelas- kelas  objek  secara  baik  dan  ekstrasi  ciri  yakni  untuk mengukur  besaran  kuantitatif  ciri  setiap  pixel  misalnya rata-rata, standar deviasi, koevisien variasi.
Pengenalan  dan  interpretasi, tahap  ini  bertujuan untuk  memberi  label  pada  objek  yang  informasinya disediakan oleh descriptor, kemudian interpretasi untuk memberi arti pada objek-objek yang dikenali.

## Gambar 2. Tahap-tahap Pengolahan Citra
Basis Pengetahuan, Sebagai basis data pengetahuan berguna  untuk  memandu  operasi  dari  masing-masing modul  proses  dan  mengontrol  interaksi  antar  modul- modul tersebut.

## C. Thresholding
Karena  properti  intuitif  dan  kesederhanaannya dalam  implementasi,  thresholding  citra  menjadi  titik pusat  dalam  aplikasi  segmentasi  citra.  Metode  ini menggunakan  nilai  ambang  T  sebagai  patokan  untuk memutuskan  sebuah  pixel  di  ubah  menjadi  hitam  atau putih. Biasanya T dihitung dengan persamaan (1).
(1)
Dimana  fmax  adalah  nilai  intensitas  maksimum pada  citra  dan  fmin  adalah  nilai  intensitas  minimum pada  citra.  Jika  f(x,y)  adalah  nilai  intensitas  pixel  pada posisi (x,y) maka pixel tersebut diganti putih atau hitam tergantung kondisi berikut :
f(x,y) = 1, jika f(x,y)>T f(x,y) = 0, jika f(x,y)<T

## D. Sifat Geometri
Sifat  geometri  dari  objek  bisa  dipakai  sebagai  ciri objek  tersebut  di  dalam  citra,  yang  meliputi  ukuran, lokasi,  bentuk,  orientasi  (sudut  kemiringan  objek terhadap garis acuan yang digunakan) dan ciri lain yang berguna  untuk  mengenali  objek  dalam  citra  yang dianalisis.
Pemotongan  (cropping),  Adalah  pengolahan  citra dengan kegiatan memotong satu bagian  citra. Menggunakan rumus 2 & 3.
x’ = x – xL  untuk x = xL sampai xR                 (2) y’ = y – yT  untuk y = yT sampai yB                 (3)

## E. Fuzzy Logic
Sistem  Fuzzy  ditemukan  pertama  kali  oleh  Prof. Lotfi Zadeh pada pertengahan tahun 1960 di Universitas
Gambar 3. Perbedaan Fuzzy Logic dan Boolean Logi c
California.  Sistem  ini  diciptakan  karena  boolean logic  tidak  mempunyai  ketelitian  yang  tinggi,  hanya mempunyai  logika  0  dan  1  saja.  Ia  berpendapat  bahwa logika  benar  dan  salah  dari  logika  Boolean  tidak  dapat mengatasi  masalah  gradasi  yang  berada  pada  dunia nyata. Sehingga untuk membuat sistem yang mempunyai ketelitian yang tinggi maka kita tidak dapat menggunakan  boolean  logic.  Bedanya  Fuzzy  dengan boolean logic dapat diilustrasikan pada gambar 3.
Untuk  mengatasi  masalah  gradasi  yang  tidak terhingga  tersebut,  Zadeh  mengembangkan  sebuah himpunan  Fuzzy.  Tidak  seperti  logika  boolean,  logika Fuzzy mempunyai nilai yang kontinu.
Fuzzy  dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh karena itu sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian salah  pada  waktu  yang  sama.  Terkadang  kemiripan antara keanggotaan Fuzzy dengan probabilitas menimbulkan  kerancuan.  Keduanya  memiliki  nilai antara [0,1], namun interpretasi nilainya sangat berbeda. Keanggotaan Fuzzy memberikan suatu  ukuran terhadap pendapat  atau  keputusan,  sedangkan  probabilitas mengindikasikan  proporsi  terhadap  keseringan  suatu hasil bernilai benar dalam jangka panjang.
Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika Fuzzy antara lain lima hal yang dapat diuraikan.
Konsep  logika  Fuzzy  mudah  dimengerti.  Konsep matematis  yang  mendasari  penalaran  Fuzzy  sangat sederhana dan mudah dimengerti. Dapat mengekspresikan  konsep  yang  sulit  untuk  dirumuskan, seperti  misalnya  “suhu  ruangan  yang  nyaman”. Pemakaian  membership  –  function  memungkinkan Fuzzy untuk melakukan
Gambar 4. Istilah yang digunakan dalam Fuzzy logic
observasi  obyektif  terhadap  nilai-nilai  yang  subyektif. Selanjutnya membership-function ini dapat dikombinasikan  untuk  membuat  pengungkapan  konsep yang  lebih  jelas.  Logika  Fuzzy  dapat  membangun  dan mengaplikasikan pengalaman  para pakar  secara langsung  tanpa  harus  melalui  proses  pelatihan.  Logika Fuzzy sangat fleksibel.
Dari  gambar  3,  pada  saat  suhu  berada  pada  75°C maka  sistem  yang  pertama  akan  bingung  karena  batas kondisi dingin < 75°C dan kondisi panas > 75°C, pada Fuzzy  logic,  suhu  75°C  dapat  dinyatakan  dengan  0.50 dingin  dan  0.50  panas.  Pengambilan  nilai  0.50  berasal dari  proses  fuzzifikasi  yang  akan  diterangkan  pada proses fuzzification.
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  enam  istilah  yang digunakan  dalam  Fuzzy  dan  keterangannya  adalah sebagai berikut :
Degree  of  membership  (derajat  keanggotaan),  Fungsi dari  degree  of  membership  ini  adalah  untuk memberikan  bobot  pada  suatu  input  yang  telah  kita berikan,  sehingga  input  tadi  dapat  dinyatakan  dengan nilai.  Misalnya  suhu  adalah  dingin,  dengan  adanya degree of membership maka suhu dingin tersebut dapat mempunyai  suatu  nilai  misal  0,5.  Batas  dari  degree  of membership adalah dari 0 – 1.
Scope /  Domain, merupakan suatu batas dari kumpulan input tertentu. Misalnya suhu dingin adalah dari 10 – 50 derajat, sangat cepat adalah dari 200 – 500 rpm. Label,  adalah  kata  –  kata  untuk  memberikan  suatu keterangan  pada  Scope  /  Domain.  Contohnya  :  panas, dingin, cepat, sangat cepat, dan lain-lain.
Membership  Function  (fungsi  keanggotaan),  suatu bentuk bangun yang merepresentasikan suatu batas dari scope / domain.
Crisp  Input,  nilai input  analog  yang  kita  berikan  untuk mencari degree of membership.
Universe  of  discourse,  batas  input  yang  telah  kita berikan dalam merancang suatu Fuzzy system. Batas ini berbeda  dengan  batas  scope  /  domain.  Universe  of discourse adalah batas semua input yang akan diberikan sedangkan  scope  /  domain  adalah  suatu  batas  yang menentukan  bahwa  input  tersebut  dinyatakan  panas, dingin, cepat, dan lain-lain.

## F. Metode Mamdani
Metode Mamdani sering juga dikenal dengan nama metode  Max-Min.  metode  ini  diperkenalkan  oleh Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975  (Kusuma  Dewi, 2003).  Untuk  medapatkan  output  diperlukan  beberapa tahapan.
Pembentukan  himpunan  Fuzzy  pada  Metode Mamdani,  baik  variable  input  maupun  variable  output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan Fuzzy.
Aplikasi  fungsi  implikasi  pada  Metode  Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min.
Komposisi aturan tidak seperti penalaran monoton, apabila  sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan  maka inferensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan  kolerasi  antar aturan.

## G. Bwarea
Bwarea  merupakan  teknik  pengolahan  citra  yang memperkirakan  jumlah  daerah  dalam  pixel  yang terkandung pada sebuah gambar yang sudah dibinerisasi.  Suatu  daerah  adalah  pengukuran    ukuran latar  depan  (foreground)  dari  citra  atau  dapat  juga dikatakan  sebagai  jumlah  pixel  pada  citra.  Fungsi  ini tidak secara sederhana hanya menghitung jumlah pixel, tetapi  juga  melakukan  pembobotan  pola  pixel  yang berbeda ketika menghitung suatu area.
Total  =  bwarea  (BW)  memperkirakan  wilayah objek  dalam  citra  biner  BW.  total  adalah  skalar  yang nilainya  sesuai    dengan  jumlah  total  pada  pixel  dalam gambar,  tapi  mungkin  tidak  persis  sama  karena  pola yang berbeda dari bobot pixel.
BW  dapat  berupa  numerik  atau  logis.  Untuk  input numerik, setiap pixel nol dianggap ada.
Algoritma  bwarea  memperkirakan  luas  dari  semua pixel  di  dalam  gambar  dengan  menjumlahkan  bidang setiap  pixel  dalam  gambar.  Wilayah  dimana  pixel individu ditentukan dengan melihat 2-by-2 tetangganya. Ada enam pola yang berbeda, masing-masing mewakili daerah yang berbeda:
Pola dengan nol pada pixel (daerah = 0)
Pola dengan satu pada pixel (daerah = 1/4) Pola dengan dua berdekatan pada pixel (daerah = 1/2) Pola dengan dua diagonal pada pixel (daerah = 3/4) Pola dengan tiga pada pixel (daerah = 7/8) Pola dengan keempat pada pixel (daerah = 1)
Bwarea  sebagai  alat  ukur  membantu  visualisasi hasil  dengan  menghasilkan  gambar  dimana  setiap bentuk  diberi  label  dengan  nilai  wilayah.  bwarea  tidak hanya  menghitung  jumlah  pixel  diaktifkan,  namun. Sebaliknya,  bobot  bwarea  pola  pixel  di  hitung  tidak merata.  Bobot  ini  mengkompensasi  distorsi  yang melekat  dalam  merepresentasikan  sebuah  gambar  terus menerus  dengan  pixel  diskrit.  Misalnya,  garis  diagonal dari  50  pixel  lebih  panjang  dari  garis  horizontal  50 pixel. Sebagai hasil dari bwarea pembobotan menggunakan,  garis  horizontal  memiliki  luas  wilayah 50, tetapi garis diagonal memiliki luas wilayah 62,5.

## H. Kamera Digital
Kamera Digital adalah alat untuk membuat gambar dari  objek  untuk  selanjutnya  dibiaskan  melalui  lensa kepada  sensor  CCD  (charge  coupled  device)  yang hasilnya  kemudian  direkam  dalam  format  digital  ke dalam  media  penyimpanan.  Karena  hasilnya  disimpan secara digital maka hasil rekam gambar ini harus diolah menggunakan pengelola digital pula semacam komputer atau  mesin  cetak  yang  dapat  membaca  media  simpan digital  tersebut.
Kemudahan  dari  kamera  digital  adalah  hasil gambar  yang  dengan  cepat  diketahui  hasilnya  secara instan,  kemudahan  memindahkan  hasil  (transfer),  dan penyuntingan  warna,  ketajaman,  kecerahan  dan  ukuran yang dapat dilakukan dengan relative lebih mudah.

## I. Matlab (Matrix Laboratory)
Matlab  merupakan  bahasa  pemrograman  dengan kemampuan  tinggi  dalam  bidang  komputasi.  Saat  ini, bahasa  pemrograman  tidak  hanya  dituntut  memiliki kemampuan dari segi komputasi, tetapi juga kemampuan  visualisasi  yang  baik.  Matlab  memiliki kemampuan untuk mengintegrasikan komputasi, visualisasi, dan pemrogaman. Dalam visualisasi sebuah objek,  matlab  memiliki  kemampuan  merotasi  obyek tanpa mengubah programnya.

## III. PERANCANGAN SISTEM
A. Konsep Dasar Perancangan Otomatis Traffic light Konsep dasar merupakan pedoman untuk merencanakan  sesuatu  dalam  melakukan  rancangan, dimana konsep ini  memuat langkah – langkah dan
Gambar 5. Diagram blok program
Gambar 6. Skema Miniatur Persimpangan Toar-Lumimuut
Gambar 7. Miniatur Persimpangan Toar-Lumimuut
petunjuk  untuk  menentukan  sesuatu  penunjang  yang dibutuhkan dalam mendesain (lihat gambar 5).
Perancangan  sistem  ini  dibuat  dalam  dua  bagian, yaitu  bagian  pemasukan  referensi  serta  identifikasi kepadatan  berdasarkan  hasil  input  kamera  pada  sebuah miniature persimpangan traffic light.
Sistem ini merupakan loop terbuka karena tidak ada umpan  balik,  output  tidak  berpengaruh  pada  input. Sistem ini bekerja saat pengguna menekan pushbutton.

## B. Perancangan Alat (Maket)
Skema  perancangan  Maket  persimpangan  Toar- Lumimuut untuk otomatis traffic light dapat dilihat pada
Gambar 9. GUIDE Quick Star
Gambar 8. Membuat GUI
Gambar 9. GUIDE Form
gambar  6  dan  maket  persimpangan  yang  digunakan pada gambar 7.

## C. Perancangan Program Pengolahan Citra Digital
Untuk  pengolahan  citra  digital  dibuat  dalam program  Matlab  2009a  dengan  memanfaatkan  fasilitas GUI (Graphical User Interface).
Jalankan  software  Matlab  2009a,  kemudian  klik  File  > New, pilih GUI. (Lihat gambar 8).
Muncul  jendela  “GUIde  Quick  Start”  (seperti  pada gambar 9).  Klik Blank GUI (Default) dan akan terbuka
jendela  GUI  yang  berisi  desain  visual  program  (seperti pada gambar 10).
Desain  visual  program  pada  GUI  Matlab  dirancang menggunakan  1  push  button,  4  axes,  32  edit  text,  8 static  text  dan  5  panel.  Push  button  digunakan  untuk membuka  citra,  proses  grayscaling,  proses  binerisasi, dan  analisa.  Axes  digunakan  untuk  menampilkan  citra. Edit  text  digunakan  untuk  menampilkan  hasil  eksekusi program,  Static  text  dan  Panel  digunakan  sebagai keterangan (seperti pada gamba 11).

## D. Proses Pengambilan Citra
Proses  pengambilan  citra  dilakukan  dalam  mode offline.  Proses  pengambilan  citra  persimpangan  traffic light  ini  menggunakan  camera  digital,  dengan  cara memposisikan  kamera  pada  tempat  yang  sama  dari tempat  yang  lebih  tinggi,  pengambilan  citra  ini dilakukan  pada  sebuah  miniatur  persimpangan  traffic light.  Citra  yang  diambil  kemudian  disalin  kedalam memori  penyimpanan  program  dan  akan  digunakan nanti pada proses selanjutnya.

## E. Proses Cropping
Proses  selanjutnya  adalah  proses  pemotongan gambar  atau  cropping  dengan    menentukan  batas-batas daerah  yang  akan  di  analisa  dengan  cara  memanggil citra  yang  sudah  disimpan  lewat  m-file  yang  ada  di program  matlab.  Citra  ditampilkan  lewat  figure, kemudian  tentukan  batas-batas  daerah  yang  akan dianalisa  lewat  titik  koordinat  yang  ditunjukkan  pada data  cursor.  Ambil  nilai-nilai  yang  didapatkan  untuk dimasukkan  pada  proses  pemotongan  seperti  pada gambar 10 & 11 .
Gambar 10. Menentukan batas-batas daerah yang akan di analisa pada lokasi parkir yang kosong
Potong bagian dari koordinat yang telah di tentukan pada  titik  [X1  Y1  X2  Y2]/[1200  1470  700  1520], sehingga hanya daerah yang akan di pakai saja  yang di ambil seperti pada gambar 10 dan 11.
Selanjutnya  potong  (cropping)  menjadi  6  bagian seperti  pada  gambar  12  &  13.  Akan  ada  6  area  yang diidentifikasi,  area  ini  berada  pada  koordinat  yang berbeda-beda.  Seperti  pada  contoh  cropping  area  A1 dan seterusnya. Contoh listing program yang digunakan untuk hasil cropping di atas : G=imread('D:\Skripsi\Citra\Gambar\utara.jpg'); A=imcrop(A, [1200 1470 700 1520]); A1=imcrop(A1, [260 1030 240 480]); A2=imcrop(A1, [260 480 240 480]); A3=imcrop(A1, [260 10 240 480]); A4=imcrop(A1, [10 1030 240 480]); A5=imcrop(A1, [10 480 240 480]); A6=imcrop(A1, [10 10 240 480]);
Hasil  proses  cropping  citra  Jalan  kemudian dimasukan  ke  dalam  program  aplikasi  yang  dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman  GUI  Matlab. Setelah  itu  data  citra  yang  diambil  di  jadikan  sebagai citra  referensi  ataupun  sebagai  citra  yang  akan diidentifikasi.
Kemudian
dilakukan proses Thresholding.

## F. Proses Thresholding
Setelah  melakukan  cropping  dilakukan  proses Thresholding.  Proses  ini  dilakukan  untuk  mengubah citra warna menjadi hitam putih.
Pengolahan  citra  dengan  thresholding  ini  karena pixel objek dan background mempunyai level intensitas yang berbeda dalam dua mode  dominan dari citra yang sudah  di  binerisasi.  Pada  citra  yang  ada  pixel  yang diberinilai 1 berkaitan dengan latar belakang
Gambar 11. Menentukan batas-batas daerah yang akan di analisa pada lokasi parkir yang penuh
Gambar 12. Area A1 (kosong) pada koordinat [260 1030 240 480]
Gambar 14. Hasil Thresholding data referensi dengan nilai 0.6
sedangkan  pixel  yang  diberinilai  0  berkaitan  dengan objek.  Dalam  memilih  nilai  threshold    yang  tepat  pada tugas akhir ini  digunakan  metode trail  and  error,  yaitu dengan  mengambil  beberapa  threshold  yang  berbeda sampai  mendapatkan  1  nilai  threshold  yang  tepat  dan memberikan  hasil  yang  terbaik.  Nilai  ambang  yang  di dapat  adalah  [0.6].  jadi  citra  diubah  ke  biner  dengan threshold  [0.6]  setelah  itu  lanjut  ke  proses  berikutnya untuk  membedakan  nilai  daerah  yang  berobjek  dan tidak berobjek seperti pada gambar 14 & 15.
Citra referensi dan citra yang akan diidentifikasi ini kemudian  akan  disimpan  setiap  gambar  yang  di  crop untuk dihitung nilai wilayahnya pada bwarea nanti.
Gambar 13. Area A1 (terisi) pada koordinat [260 1030 240 480]
Gambar 15. Hasil Thresholding data referensi dengan nilai 0.6

## G. Metode Bwarea
Setelah  melalui  proses  cropping  dan  thresholding, maka  citra  akan  dianalisa.  Proses  analisa  citra menggunakan metode bwarea.
Bwarea  digunakan  agar  dapat  membedakan  nilai citra refrensi dengan nilai citra yang akan diidentifikasi. Dengan  bwarea  ini  kita  bisa  mengetahui  nilai  wilayah yang  terkandung  dalam  suatu  gambar,  sehingga  bisa ditentukan  dengan  sendirinya  batas  nilai  area  yang kosong dengan batas nilai area yang sudah terisi mobil, nilai-nilai  area  tersebut  di  ambil  rata-ratanya  kemudian menjadi pembanding  antara citra sekarang dengan citra refrensi seperti pada TABEL I.
Gambar 16. Bagan proses analisa citra pada setiap jalur
TABEL I. PERBANDINGAN NILAI BWAREA
Gambar 17. Diagram Alir indikasi lampu hijau berdasarkan kepadatan
kendaraan pada persimpangan Traffic light
Dari nilai-nilai yang di dapatkan di atas, setiap nilai referensi  di  kurangkan  dengan  nilai  sample  yang  akan diidentifikasi kemudian di ambil nilai maksimum untuk lokasi yang kosong dan di tetapkan sebagai nilai acuan, contohnya :
Untuk  area  A1-A6  menggunakan  data  1  &  4,  citra refrensi – Citra yang akan diidentifikasi = …..
115921–115921= 0 115921–115921=0 115916–115921= -5 115916–115921=5
115912–115911= 1
115912–115909=3
115921–112950 = 2971        115921–112718=3203 115921–115921= 0
115921–113400=2521 115921–115921= 0 115921–110996=4925
Berdasarkan  perhitungan  di  atas  keputusan  nilai untuk  lokasi  yang  kosong  adalah  <5,  di  ambil  nilai maksimal  yang  mendekati  agar  program  bisa  berjalan dengan baik. Untuk posisi area yang lain dilakukan juga perhitungan  dengan  cara  yang  sama  dan  hasilnya  sama namun  ada  beberapa  lokasi  yang  berbeda  mungkin karena  perbedaan  jarak  yang  mempengaruhi  intensitas cahayanya.  Diagram  alir  untuk  metode  bwarea  bisa dilihat pada gambar 16.

## H. Perancangan Perangkat Lunak
Pada  perancangan  perangkat  lunak  untuk  otomatis traffic  light  bahasa  pemrograman  yang  digunakan adalah bahasa pemrograman MATLAB 2009a.
Sistem  otomatis  traffic  light  dirancang  agar  dapat menentukan  lama  nyala  lampu  hijau  berdasarkan kepadata  kendaraan  untuk  mengurangi  kemacetan  pada persimpangan  traffic  light.  Diagram  alir  perancangan perangkat lunak otomatis traffic light dapat dilihat pada gambar 17.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengujian  otomatis  traffic  light  dilakukan pada  sebuah  miniatur  Persimpangan  Toar-Lumimuut sebagai  input  pengambilan  citra.  Input  citra  diambil menggunakan  kamera  digital,  sedangkan  output pengolahan citra di tampilkan pada software MATLAB.

## A. Pengenalan Objek
Proses pengujian untuk mengidentifikasi kepadatan jalan  pada  tiap  jalur  dilakukan  dengan  program  yang dibuat dengan bahasa pemrograman GUI Matlab . Program  yang  dibuat  terbagi  atas  dua  bagian  yaitu bagian  referensi  dan  bagian  untuk  pengidentifikasian. Citra  referensi  merupakan  citra  area  parkir  yang  masih kosong  dan  dijadikan  sebagai  patokan  nilai  awal  dari citra jalan.
Sedangkan  citra  yang  lainnya  akan  diidentifikasi untuk penentuan kepadatan jalan yang kosong dan terisi mobil ketika program dijalankan nanti.

## Gambar 18. Pemasukan Citra pada GUI Matlab

## B. Penentuan Keputusan
Citra  referensi  telah  disimpan  kedalam  program terlebih  dahulu,  sehingga  saat  pushbutton  ‘camera’  di tekan  akan  muncul  gambar  persimpangan  jalan. Sehingga  saat  menekan  tombol  running  akan  langsung memulai proses pengolahan data lokasi jalan yang akan diidentifikasi seperti terlihat pada gambar 18.
Semua  prosesnya  berada  dalam  program  sehingga GUI  Matlab  tinggal  menampilkan  informasi  dari  hasil eksekusi program.

## C. Penetapan Identitas Objek
Setelah mendapatkan nilai – nilai bwarea dari citra refrensi  dan  dari citra  yang  lain  sudah  dapat dibedakan batas  jalan  yang  kosong  dan  yang  terdeteksi  mobil. Dikatakan  area  kosong  dan  bernilai  1,  kita  dapat mengambil  contoh  pada  jalur  Utara  jika    A1<1,  A2<1, A3<1, A4<1, A5<1, A6<1.
Sedangkan  jika  lebih  besar  dari  nilai  –  nilai  itu maka  area  itu  sudah  terisi  mobil.  Threshold  digunakan agar  bisa  dengan  tepat  mendapatkan  perbedaan  nilai pixel dari objek dan nilai pixel dari latar belakang.
Kemudian untuk proses pengidentifikasiannya akan dilakukan  dengan  mengurangkan  nilai  bwarea  citra yang di identifikasi dengan nilai bwarea citra referensi, jika  hasilnya  lebih  besar  dari  nilai  yang  di  tentukan maka area tersebut dinyatakan 0 yang artinya ada objek, sedangkan  jika  nilai  pengurangannya  lebih  kecil  maka area tersebut dinyatakan dengan 1 yang artinya kosong. Saat  tombol  Running  di  tekan  maka  program  akan berjalan dengan sendirinya mengeksekusi hasil pemantau dan penentuan citra traffic light.

## D. Pengujian Program Untuk Logika Fuzzy
Yang  diproses  dalam  logika  Fuzzy  adalah persimpangan  jalan  yang  didapatkan  lewat  proses pengolahan  citra  digital.  System  logika  Fuzzy  yang digunakan  menggunakan  metode  mamdani  yang mempunyai  4  input  yaitu  Utara;  Timur;  Selatan;  Barat sebagai  indikasi  kepadatan  pada  tiap  persimpangan jalan,  dan  memiliki  1  output  yaitu  Hijau  sebagai  lama lampu hijau.
Gambar 19. Rule Viewer Sebagai Proses Penalaran Output
Gambar 20. Pengujian Program Berhasil
Program  akan  melakukan  perhitungan  Fuzzy apabila  data  variabel  dimasukkan.  Data  yang  telah dimasukkan,  dibaca  untuk  kemudian  dikonversi  dari nilai  tegas  menjadi  nilai  derajat  keanggotaan  Fuzzy. Nilai-nilai  ini  akan  menjadi  input  untuk  proses deFuzzyfikasi  dengan  menggunakan  aturan  (Rule) logika Fuzzy yang sudah ditentukan.
Dengan  menggunakan  rule  pada  gambar  19  bisa diambil  kesimpulan  hasil  yang  di  dapati  ketika  input (jumlah  mobil)  bertambah  maka  output  (lama  lampu hijau) juga bertambah. Sebagai contoh dimasukan input 3  kendaraan  pada  tiap  jalur  dapat  dilihat  pada  label Input [Utara; Timur; Selatan; Barat] dari  kiri ke kanan. Sehingga output pada label Hijau (lama lampu hijau) = 35.

## E. Pengujian Hasil
Pada pengujian sample seperti pada gambar 20 dan 21,  posisi  serta  jumlah  mobil  yang  terdeteksi  sesuai seperti  pada  gambar,  sehingga  pengujian  program berhasil.  Sedangkan  pada  gambar  22,  jumlah  mobil yang terdeteksi berbeda dengan jumlah mobil pada
Gambar 21. Pengujian Program Berhasi
Gambar 22. Pengujian Program Gagal
gambar,  sehingga  pengujian  program  tidak  berhasil (mengalami error).
Telah  dilakukan  juga  Time  Sampling  untuk pengujian  lama  waktu  saat  pengolahan  citra  ketika membuka (load) data citra (gambar) dari sebuah sample untuk  di  analisa,  hasilnya  lama  waktu  untuk  membuka sebuah  gambar  bukan  tergantung  berdasarkan  jumlah pixel, tapi tergantung pada resolusi dari sebuah gambar. Spesifikasi  Laptop/PC  juga  berpengaruh  pada  lama waktu untuk membuka gambar untuk analisa citra.
Keakuratan  pemantau  dan  penentuan  citra  dengan pengolahan  citra  digital  menggunakan    metode Bwarea,Yang  didapat  dengan  rumus  seperti  pada gambar 23.
Berdasarkan  hasil  yang  ada  tingkat  keakuratan mencapai 73,3333%, dapat dilihat bahwa program ini di jalankan masih secara offline pada miniatur persimpangan  Toar-Lumimuut  berdasarkan  referensi yang  ada.  Masih  belum  efektif  jika  di  jalankan  pada lokasi  persimpangan  Toar-Lumimuut  yang  sebenarnya, harus  di  lakukan  observasi  untuk  menentukan  titik koordinat  (wilayah)  terlebih  dahulu,  agar  bisa
Gambar 23. Rumus Keakurasian Sistem
menyesuaikan  dengan  system  yang  dibuat.  Karena system  yang  dibuat  masih  bekerja  secara  offline,  pada persimpangan  Toar-Lumimuut  yang  sebenarnya  telah dilakukan  penelitian  dan  observasi  untuk  dijadikan perbandingan lama nyala lampu hijau pada persimpangan  yang  sebenarnya  dengan  miniature persimpangan  yang  dibuat  sesuai  referensi  berdasarkan jumlah kepadatan kendaraan.
Dari  hasil  penelitian  dan  observasi  yang  dilakukan untuk  membandingkan  persimpangan  Toar-Lumimuut yang  sebenarnya  dengan  miniatur  persimpangan  yang dibuat  sesuai  referensi,  kepadatan  kendaraan  pada persimpangan  Toar-Lumimuut  sering  terjadi  pada  jalur Jl. Lumimuut dan Jl. 14 Februari, akan tetapi pewaktuan lama  nyala  lampu  hijau  pada  setiap  jalur  masih menggunakan normal time, dengan kata lain berapapun jumlah kendaraan yang terdapat pada tiap jalur tersebut, lama  lampu  hijau  yang  diberikan  sama  atau  tidak berdasarkan  kepadatan  jumlah  kendaraan,  sehingga sering  terjadi  penumpukan  kendaraan  pada  2  jalur tersebut. Sedangkan pengujian pada miniatur persimpangan  yang  diguanakan  pada  Tugas  Akhir  ini, lama  lampu  hijau  tidak  berdasarkan  normal  time melainkan  berdasarkan  jumlah  kendaraan  pada  tiap jalur, sehingga dapat mengurangi kemungkinan terjadinya  penumpukan  kendaraan,  karena  waktu  yang diberikan  pada tiap jalur  di  atur  berdasarkan  kepadatan kendaraan yang ada pada jalur tersebut.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian yang dilakukan  maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
Keakurasian  sistem  mencapai  73,3333%  dari  citra yang  ada  menggunakan  logika  Fuzzy  dan  pengolahan citra dengan metode bwarea. Masih terdapat error pada sistem yang dibuat, karena posisi mobil tidak selamanya akan berada pada batas-batas daerah (koordinat) seperti yang  telah  di  analisa,  misalnya  posisi  mobil  berada  di tengah  jalan/miring  sehingga  menyebabkan  sample yang  terbaca  oleh  sistem  berbeda  dengan  yang tertangkap oleh kamera.
Pengendalian  sistem  menggunakan  Matlab  lebih mudah.
Hasil  penalaran  untuk  logika  Fuzzy  sangat mempengaruhi  pemasukan  input  nilai  pada  bwarea, dimana  output  pada  bwarea  sama  dengan  output  pada logika Fuzzy.
Posisi  kamera  mempengaruhi  pembagian  area  saat pengolahan citra.
Intensitas cahaya berpengaruh pada nilai bwarea.

## B. Saran
Sistem  dapat  dikembangkan  untuk  bekerja  secara realtime dan jaringan
Sistem  dapat  ditingkatkan  lebih  baik  lagi  dengan menambahkan  metode-metode  analisa  citra  yang  lain dalam proses analisa.
Sistem  dapat  ditingkatkan  keandalannya  dengan menambahkan  lebih  banyak  lagi  sample  citra  yang digunakan.
Dapat  dikembangkan  dan  diintegrasikan  dengan sistem  traffic  light  yang  sudah  ada  sehingga  nantinya sistem  traffic  light  bisa  menjadi  lebih  kompleks  dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ch.  D.  Sarante,  “Rancang  Bangun  Sistem  Lokasi  Parkir Kamera  Berbasis  Fuzzy  Logic”,  Skripsi  Program  S1  Teknik Elektro Universitas Sam Ratulangi. Manado, 2014.
[2] E.  Prasetyo,  Pengolahan  Citra  Digital  dan  Aplikasinya Menggunakan Matlab, ANDI, Yogyakarta, 2011.
[3] F.  A.  Irawan,  M.Kom,  Buku  Pintar  Pemrograman  MATLAB, ANDI, Yogyakarta.
[4] J. Ramesh, Machine Vision, 1995.
[5] Kusumadewi,  Artificial  intelligence  (teknik  dan  aplikasinya), 2003.
[6] R. A. Makalalag, “Perancangan Sistem Pemantau Dan Pentuan Tempat Parkir Berdasarkan Digital Image Processing”, Skripsi Program  S1  Teknik  Elektro  Universitas  Sam  Ratulangi. Manado, 2012.
[7] R.  Munir,  Fuzzy  Logic  dengan  Menggunakan  MATLAB. Bahan Ajar Teknik Informatika – STEI ITB, Bandung.
[8] T. Sutoyo et al. Pencitraan Digital, ANDI, Yogyakarta, 2009.
[9] T.  Sutoyo,  S.Si,  M.Kom.,  E.  Mulyanto,  S.Si,  M.Kom., Suhartono, Dr., Nurhayati, Oky Dwi, M.T., Wijanarto, M.Kom. Teori Pengolahan Citra Digital, ANDI, Yogyakarta, 2009.