Abstrak—Perkembangan  mobil  otonom  tentunya  tidak  terlepas dari  masalah  navigasi,  dimana  navigasi  untuk  menentukan apakah  jalan  di  depanya  aman  dan  bebas  dari  halangan. Beberapa masalah pada mobil otonom yang diteliti belakangan ini  seperti  deteksi  halangan  dan  deteksi  garis  jalan  hanya melakukan  pendeteksian  dan  pengenalan  objek  namun  tidak memberikan informasi mengenai jalan yang dapat dilewati. Oleh karena  itu,  diperlukan  deteksi  ruang  kosong  pada  jalan  yang aman dari halangan agar tidak terjadi tabrakan. Pada umumnya deteksi ruang kosong jalan yang ada masih menggunakan sensor kamera  saja,  sehingga  hasil  yang  didapat  kurang  baik.  Pada penelitian ini, metode Semantic Segmentation dengan menggunakan  data  fusion  antara  sensor  LiDAR  dan  kamera diterapkan  untuk  menghasilkan  suatu  sistem  yang  dapat mendeteksi ruang kosong jalan. Algoritma yang digunakan pada sistem  ini  adalah  SNE-RoadSeg.  Deteksi  ruang  kosong  yang dihasilkan  adalah  berupa  segmentasi  pada  jalan  untuk memberikan infomasi pengenalan dan klasifikasi jalan di tingkat piksel.  Performa  sistem  kemudian  diuji  menggunakan  dataset jalan yang berasal dari KITTI pada kelima jenis backbone yaitu, ResNet-18,  ResNet-34,  ResNet-50,  ResNet-101,  dan  ResNet-152. Algoritma  sistem  dapat  menghasilkan  skor 𝑭𝟏 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆 terkecil dengan nilai 0.9548 pada ResNet-18 dan skor 𝑭𝟏 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆 terbesar dengan nilai 0.9675 untuk ResNet-101. Skor precision ResNet-152 dengan  nilai  0.9686  lebih  tinggi  0.0024  dibandingkan  dengan ResNet-101. Sistem yang diajukan memiliki rata-rata kecepatan deteksi pada tiap jenis ResNet sekitar 0.343 detik.
Kata  Kunci—Mobil  Otonom,  ResNet,  Ruang  kosong,  Semantic Segmentation, SNE-RoadSeg.

## I.  PENDAHULUAN
ADA  jaman yang  maju  dan berkembang  seperti saat ini, transportasi merupakan susunan penting dalam keberlangsungan  hidup  manusia.  Oleh  karenanya  jumlah kendaraan lalu lintas yang beroperasi meningkat secara pesat hingga saat ini. Peningkatan jumlah kendaraan tersebut diikuti dengan naiknya angka kecelakaan lalu lintas. Salah satu alasan terjadinya kecelakaan lalu lintas karena kelalaian pengendara. Didukung  dengan  berkembangnya  teknologi  dan  akan memasuki revolusi industry 5.0  sehingga  para  peneliti mulai mengembangan  kendaraan  otonom.  Mobil  otonom  telah menjadi  salah  satu  topik  yang  banyak  diteliti  dan dikembangkan  oleh  para  civitas  akademisi  maupun  industri. Berbagai  penelitian  mengenai  bagian-bagian  mobil  otonom dilakukan  dengan  berbagai  macam  pendekatan.  Beberapa pihak  ketiga  bahkan  telah  meluncurkan  prototipe  mobil otonomnya  yang  dapat  digunakan  seperti  Tesla,  Waymo, Voyage, Uber, AutoX, dan masih banyak lagi.
Mobil otonom merupakan kendaraan yang dapat mengenali keadaan  sekitarnya  dan  beroperasi  tanpa  kendali  manusia. Mobil  otonom  dapat  pergi  kemana  pun  seperti  mobil  pada umumnya  dan  dapat  melakukan  hal  yang  dilakukan pengemudi handal sekalipun. National Highway Traffic Safety Administration
(NHTSA) Amerika Serikat,
mengklasifikasikan  mobil  otonom  kedalam  empat  kategori yaitu, function  specific  automation,  combined  function
automation,  limited  self-driving  automation,  dan  fully  self- driving  automation [1].  Terdapat  empat  fokus  utama  pada mobil otonom, yaitu persepsi, motion planning, navigasi, dan behavior.
Persepsi  merupakan  kemampuan  mobil  otonom  untuk mengenali  dan  memahami  lingkunganya.  Hal  ini  akan membantu  mobil  otonom  untuk  menghindari  terjadinya tabrakan  dan  juga  untuk  mengetahui  berbagai  macam rintangan  yang  ada  di  jalan.  Dalam  menjalankan  fungsi persepsi, mobil otonom dibantu oleh beberapa sensor, seperti Light Detection and Ranging (LiDAR), Kamera, Radar, GPS, dan lainnya. LiDAR dan kamera merupakan salah satu sensor penting  pada  mobil  otonom  dimana  LiDAR  berfungsi  untuk mendeteksi  lingkungan  sekitar  dan  kamera  berfungsi  untuk melihat.
Perkembangan  mobil  otonom  tentunya  tidak  terlepas  dari masalah navigasi, dimana navigasi untuk menentukan apakah

## Deteksi Ruang Kosong pada Jalan Menggunakan Semantic Segmentation pada Mobil Otonom
Agil Bintang Pratama, Rusdhianto Effendi Abdul Kadir, dan Mohamad Abdul Hady Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ditto@ee.its.ac.id
P
Gambar  1.  Sampel  gambar,  semantic  segmentation,  instance segmentation, dari kiri ke kanan.
Gambar  2.  Pengaturan  tata  letak  yang  digunakan  untuk  pengambilan dataset KITTI.
Gambar  3.  Gambar  RGB,  groung  truth,  dan  depth  pada  dataset  KITTI berurutan dari atas ke bawah.
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 11, No. 1, (2022) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)                                                           A24
jalan  di  depanya  aman  dan  bebas  dari  halangan.  Beberapa masalah seperti deteksi garis jalan seperti pada penelitian dan deteksi  halangan  seperti  yang  dilakukan  hanya  sebatas melakukan  pendeteksian  dan  pengenalan  objek  [2-3].  Untuk mengestimasi posisi dari garis jalan tanpa mengetahui apakah lajur diluar garis tersebut aman untuk menyeberang atau tidak [3]. Untuk itu dibutuhkan sebuah pengenalan dan pendeteksian dari  ruang  kosong  pada  jalan  yang  bebas  dari  rintangan  dan halangan agar tidak terjadi tabrakan pada mobil otonom.
Beberapa  tahun  belakangan  ini,  telah  terdapat  beberapa penelitian mengenai deteksi ruang kosong jalan.  Telah dapat menentukan estimasi free space yang direpresentasikan dalam curve  batas  jalan  dan  telah  mampu  melakukan  deteksi  pada beberapa  lajur  [4-5].  Namun  dari  kedua  penelitian  tersebut masih  menggunakan  data  yang  berasal  dari  kamera  dimana
didapatkan  hasil  yang  kurang  maksimal.  Pada  penelitian  ini, dilakukan  deteksi  ruang  kosong  jalan  menggunakan  fusion data  LiDAR  dan  kamera  untuk  mendapatkan  hasil  deteksi yang lebih baik. Image segmentation belakangan ini menjadi salah  satu  topik  hangat  dalam  bidang  computer  vision  dan machine  learning.  Image  segementation  merupakan  proses mengklasifikasikan setiap pixel dalam gambar yang termasuk dalam  suatu  kelas  tertentu.  Image  Segmentation  merupakan salah  satu  langkah  penting  dalam  membangun  suatu  sistem robot  yang  kompleks,  salah  satunya  adalah  mobil  otonom. Terdapat  2  tipe  image  segmentation,  yaitu  instance segmentation dan semantic segmentation (Gambar 1) [6].
S emantic  segmentation mengaitkan  setiap  pixel  gambar dengan  suatu  kelas  label  tertentu.  Yang  membedakan  antara kedua  jenis image  segmentation ini  yaitu,  pada semantic
Gambar 4. Arsitektur SNE-RoadSeg. Gambar 5. Arsitektur modul SNE.
Gambar 6. Diagram blok ResNet.
Gambar 7. Grafik loss training pada dataset KITTI.
Gambar 8. Durasi training tiap epoch pada dataset KITTI. Gambar 9. Hasil evaluasi model untuk ResNet-18.
Gambar 10. Hasil evaluasi model untuk ResNet-34.
Gambar 11. Hasil evaluasi model untuk ResNet-50.
Gambar 12. Hasil evaluasi model untuk ResNet-101.
Gambar 13. Hasil evaluasi model untuk ResNet-152.
segmentation, memperlakukan beberapa objek pada satu kelas yang  sama  sebagai  satu  entitas  sedangkan, instance segmentation memperlakukan beberapa objek dari kelas yang sama  sebagai  entitas  individu  yang  berbeda.  Pada  penelitian ini,  deteksi  ruang  kosong  pada  jalan  akan  menggunakan metode semantic segmentation (Gambar 2) . Sejak  munculnya  Deep  Neural  Network  (DNN), semantic segmentation telah  membuat  kemajuan  yang  luar  biasa. Sebelum  adanya  DNN,  berbagai  fitur  yang  digunakan  untuk semantic  segmentation seperti  Pixel  Color,  Histogram  of Oriented Gradients (HOG), Scale-invariant feature transform (SIFT), dan lainnya [7]. Setelah adanya DNN, berbagai fitur baru  yang  dapat  digunakan  untuk semantic  segmentation seperti  Fully  Convolutional  Networks  (FCN),  Encoder- Decoder Architecture (U-Net), hingga pendekatan menggunakan Recurrent Neural Networks (RNNs) [6].

## II.  PERANCANGAN ARSITEKTUR
Bagian  ini  menjelaskan  mengenai  sistem  yang  dibangun seperti  perancangan  data training, serta  arsitektur  yang digunakan dalam penelitian ini.

## A. Data Masukan (Training)
Data masukan atau dataset yang digunakan pada penelitian ini, yaitu dataset KITTI. Data masukan ini berasal dari dataset KITTI  Road/Lane  Detection  Evaluation  2013.  Dataset  ini terdiri  dari  289  data  training  dan  290  data  tes  yang mencangkup tiga kategori adegan jalan yaitu jalan tanpa marka, jalan  dengan  marka,  dan  jalan  dengan  banyak  marka  [8]. Dataset  ini  diambil  menggunakan  kendaraan  Volkswagen Passat B6 yang telah dimodifikasi seperti pada Gambar 2.
Data  direkam  menggunakan  komputer  delapan  inti  Intel Core-i7  yang  dilengkapi  dengan  sistem  RAID,  menjalankan Ubuntu Linux, dan database realtime. Sensor yang digunakan untuk  pengambilan  data  ini  adalah  sebagai  berikut:  1  buah Inertial  Navigation  System  (IMU):  OXTS  RT  3003,  1  buah
Laserscanner (LIDAR): Velodyne HDL-64E, 2 buah kamera grayscale,  1.4  MP:  FLIR  FL2-14S3M-C,  2  buah  kamera berwarna,  1.4  MP:  FLIR  FL2-14S3C-C,  4  buah  lensa Varifocal, 4-8 mm: Edmund Optics NT59-917.
Lidar berputar dengan frekuensi 10 putaran per detik, dan menangkap  sekitar  100  ribu  poin  per  siklus  putarannya. Resolusi  vertikal  LiDAR  adalah  64  poin.  Kamera  dipasang kira-kira  sejajar  dengan  bidang  tanah.  Gambar  kamera dipangkas  ke  ukuran  1382  x  512  piksel  menggunakan  mode format  7  libdc.  Setelah  dilakukan  filter  dan  pemotongan, gambar  menjadi  sedikit  lebih  kecil.  Kamera  dipicu  untuk menangkap gambar dengan frekuensi 10 frame per detik oleh LiDAR  (saat  menghadap  ke  depan)  dengan  periode  yang disesuaikan.
Pada  tiap  dataset  KITTI  baik  training  maupun  testing terdapat data kalibrasi atau intrinsik parameter kamera untuk tiap gambarnya. Pada dataset training, terdapat gambar ground truth  untuk  tiap  data.  Pada  penelitian  ini,  dataset  KITTI left color  image yang  digunakan  dibagi  lagi  menjadi  235  untuk training, 54 untuk validasi, dan 222 untuk testing. Depth image dataset  KITTI  yang  digunakan  telah  dikonversi.  Gambar dataset KITTI yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 3.
B. Arsitektur SNE-RoadSeg
Dengan  adanya  metode semantic  segmentation berbasis Deep  Convolutional  Neural  Network  (DCNN)  seperti  FCN dan DeepLab telah meningkatkan performa dari segementasi jalan.  Namun,  DCNN  mungkin  masih  kurang  dalam kinerjanya  ketika  ada  gangguan  visual  seperti  pencahayaan berlebih, tampilan ambigu, dan gambar buram. Penggabungan LiDAR  dan  informasi  visual  untuk  deteksi  jalan  telah dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  [9].  Namun, pendekatan  yang  memanfaatkan  data  LiDAR  untuk  deteksi jalan  masih  jauh  dari  efektif  dan  hanya  memberikan peningkatan  terbatas  dibandingkan  metode  deteksi  jalan berbasis  citra  visual.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini mengusulkan teknik data-fusion berbasis arsitektur CNN yang dapat  mengekstrak  dan  menggabungkan  antara  fitur  pada
Gambar 14. Hasil deteksi pada ResNet-152 berupa gambar prediksi dan gambar segmentasi berurutan dari atas ke bawah.
Gambar 15. Kegagalan deteksi pada ResNet-152.
Tabel 1.
Spesifikasi GPU yang Digunakan GPU Architecture NVIDIA Pascal NVIDIA CUDA Cores 3584 Double Precision Performance 5.3 TeraFLOPS Single Precision Performance 10.6 TeraFLOPS Half Precision Performance 21.2 TeraFLOPS GPU Memory 16 GB CoWoS HBM2 Memory Bandwidth 732 GB/s Tabel 2. Hasil Evaluasi Epoch terbaik ResNet Epoch F1 Score Accuracy IoU Precision Recall 18 11 0.9548 0.9838 0.9135 0.9539 0.9557 34 14 0.9609 0.9861 0.9247 0.9654 0.9564 50 13 0.9651 0.9876 0.9325 0.9691 0.9611 101 11 0.9675 0.9884 0.9371 0.9662 0.9688 152 13 0.9663 0.9881 0.9349 0.9686 0.9641 Tabel 3. Hasil Uji Coba Kecepatan Deteksi Backbone Waktu pemrosesan (detik) Rata-rata Tercepat Terlama ResNet-18 0.345 0.341 0.352 ResNet-34 0.342 0.340 0.346 ResNet-50 0.341 0.338 0.347 ResNet-101 0.344 0.335 0.350 ResNet-152 0.342 0.338 0.346
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 11, No. 1, (2022) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)                                                           A26 gambar RGB (Red-Green-Blue) dan depth image yang didapat dari data LiDAR untuk deteksi ruang kosong yang akurat.
Arsitektur SNE-RoadSeg yang digunakan secara garis besar memiliki dua bagian utama, yaitu modul SNE dan RoadSeg. Arsitektur  SNE-RoadSeg  secara  lengkap  dapat  dilihat  pada Gambar  4.  Modul  SNE  digunakan  untuk  mengestimasi permukaan normal menggunakan input dari depth image . Arsitektur  dari  SNE  sendiri  dapat  dilihat  pada  Gambar  5. Pada perspektif model kamera, titik 3D 𝑷 = [𝑋, 𝑌, 𝑍] 𝑇 dalam sistem koordinat Euclidean dapat dihubungkan dengan piksel dari gambar 2D 𝒑 = [𝑥, 𝑦] 𝑇 menggunakan:
𝑍 [ 𝒑 1 ] = 𝑲𝑷 = [ 𝑓 𝑥 0 𝑥 0 0 𝑓 𝑦 𝑦 0 0 0 𝟏 ] 𝑷 (1)
dimana K merupakan  intrinsik  parameter  dari  kamera; 𝒑 0 = [𝑥 0 , 𝑦 0 ] 𝑇 merupakan  tengah  gambar; 𝑓 𝑥 dan 𝑓 𝑦 merupakan panjang  fokus  kamera  dalam  pixel.  Cara  termudah  untuk mengestimasi  permukaan  normal 𝒏 = [𝑛 𝑥 , 𝑛 𝑦 , 𝑛 𝑧 ] 𝑇 dari 𝑷 adalah dengan menyesuaikan pada bidang lokal:
𝑛 𝑥 𝑋 + 𝑛 𝑦 𝑌 + 𝑛 𝑧 𝑍 + 𝑑 = 0 (2)
Dengan
𝑵 𝒑 + = [𝑷, 𝑵 𝒑 ] 𝑇 , dimana
𝑵 𝒑 = [𝑸 𝟏 , … , 𝑸 𝒌 ] 𝑇 merupakan kumpulan titik yang berdekatan dari 𝑷 . Dengan menggabungkan Persamaan 1 dengan Persamaan 2 didapatkan Persamaan 3.
1 𝑍 = − ( 1 𝑑 ) ( 𝑛 𝑥 (𝑥 − 𝑥 0 ) 𝑓 𝑥 + 𝑛 𝑦 (𝑦 − 𝑦 0 ) 𝑓 𝑦 + 𝑛 𝑧 ) (3)
Kemudian dilakukan penurunan terhadap 𝑥 dan juga 𝑦 pada Persamaan 3, diperoleh Persamaan 4.
𝑔 𝑥 = ( 𝜕1 𝑍 ) 𝜕𝑥 = − 𝑛 𝑥 𝑑𝑓 𝑥 , 𝑔 𝑦 = 𝜕1 𝑍 𝜕𝑦 = − 𝑛 𝑦 𝑑𝑓 𝑦 (4)
Seperti  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  2,  masing-masing untuk 𝑔 𝑥 dan 𝑔 𝑦 dapat  didekati  dengan  konvolusi  invers  dari depth image 1/𝑍 dengan menggunakan horizontal dan vertical gradien filter.
Dengan  menyusun  ulang  hasil  yang  diperoleh  pada Persamaan 4 dalam nilai 𝑛 𝑥 dan 𝑛 𝑦 diperoleh: 𝑛 𝑥 = −𝑑𝑓 𝑥 𝑔 𝑥 , 𝑛 𝑦 = −𝑑𝑓 𝑦 𝑔 𝑦 (5) dengan  diberikan  sembarang  himpunan 𝑸 𝒊 ∈ 𝑵 𝒑 ,  dapat dihitung 𝑛 𝑧𝑖 dengan mensubtitusi Persamaan 5 ke Persamaan 2 diperoleh Persamaan 6 (Gambar 6).
𝑛 𝑧𝑖 = 𝑑(𝑓 𝑥 ∆𝑋 𝑖 𝑔 𝑥 + 𝑓 𝑦 ∆𝑌 𝑖 𝑔 𝑦 ) ∆𝑍 𝑖 (6)
Sebuah  kumpulan  titik 𝑘 yang  berdekatan 𝑵 𝒑 dari 𝑷 dapat menghasilkan  nilai  k  yang  dinormalisasi  pada  permukaan normal 𝒏 𝟏 ̅̅̅̅, … , 𝒏 𝒌 ̅̅̅̅ , dimana
𝒏 𝒊 ̅̅̅ = 𝑛 𝑖 ||𝑛 𝑖 ||2 = [𝑛 𝑥𝑖 ̅̅̅̅, 𝑛 𝑦𝑖 ̅̅̅̅, 𝑛 𝑧𝑖 ̅̅̅̅] 𝑇 (7)
Karena  tiap  normalisasi  pada  permukaan  normal diproyeksikan pada bidang bola dengan titik tengah (0, 0, 0) dan radius 1, sehingga permukaan normal optimal 𝒏 ̂ untuk 𝑷 juga diproyeksikan disuatu tempat pada bidang bola tersebut, dimana  proyeksi  dari 𝒏 𝟏 ̅̅̅̅, … , 𝒏 𝒌 ̅̅̅̅ terdistribusi  paling  intensif. Penulisan 𝒏 ̂ pada koordinat bola pada Persamaan 8:
𝒏 ̂ = [𝑠𝑖𝑛𝜃𝑐𝑜𝑠𝜑, 𝑠𝑖𝑛𝜃𝑠𝑖𝑛𝜑, 𝑐𝑜𝑠𝜃] 𝑇
(8)
dimana 𝜃  ∈ [0, 𝜋] menunjukan  kemiringan  dan 𝜑  ∈ [0, 2𝜋] menunjukan  azimuth.  Nilai 𝜑 dapat  dihitung  dengan Persamaan 9.
𝜑 = arctan ( 𝑓 𝑦 𝑔 𝑦 𝑓 𝑥 𝑔 𝑥 ) (9)
Sudut  antara  pasangan  normalisasi  permukaan  normal kurang  dari 𝜋/2 ,  sehingga 𝒏 ̂ dapat  diestimasi  dengan meminimalkan 𝐸 = − ∑ 𝒏 ̂ 𝑘 𝑖=1 . 𝒏 𝒊 ̅̅̅ , 𝜕𝐸 𝜕𝜃 = 0 diperoleh:
𝜃 = arctan ( (∑ 𝑛 𝑥𝑖 ̅̅̅̅ 𝑘 𝑖=1 𝑐𝑜𝑠𝜑 + ∑ 𝑛 𝑦𝑖 ̅̅̅̅ 𝑘 𝑖=1 𝑠𝑖𝑛𝜑) ∑ 𝑛 𝑧𝑖 ̅̅̅̅ 𝑘 𝑖=1 ) (10)
dengan mensubtitusi 𝜃 dan 𝜑 ke Persamaan 8 diperoleh hasil permukaan normal optimal 𝒏 ̂ seperti pada Gambar 5.
RoadSeg  menggunakan  arsitektur  enkoder  dan  dekoder. Pada  bagian  encoder,  informasi  permukaan  normal  yang dihasilkan  melalui  proses  SNE  kemudian  akan  diproses  dan digabungkan tiap elemennya dengan gambar RGB yang telah sama-sama  diekstrak  sebelumnya  melalui  proses  konvolusi, normalisasi  batch,  dan  proses  aktivasi  ReLU.  Normalisasi batch merupakan  teknik training yang  membagi  input  ke lapisan  konvolusi  untuk  tiap  batch  kecil  yang  dapat menstabilkan  proses  belajar  model.  Sedangkan  ReLU merupakan  fungsi  aktivasi  yang  akan  mengeluarkan  nilai output  jika  input  bernilai  positif  dan  output  nol  jika  input bernilai negatif. ReLU digunakan karena lebih mudah dalam pembelajaran model dan dapat mencapai performa yang baik.
Enkoder  pada  RoadSeg  menggunakan  jaringan backbone (tulang  belakang)  Residual  Network  (ResNet).  Kemudian untuk decoder, RoadSeg menggunakan dua jenis modul yaitu feature  extractors 𝐹 𝑖,𝑗 dan upsampling  layers 𝑈 𝑖,𝑗 yang terhubung untuk mewujudkan perpaduan fitur yang fleksibel. Feature extraction merupakan konversi dari data masukan ke dalam  kumpulan  fitur.  Dalam machine  learning , feature extraction dikaitkan  dengan  pengurangan  jumlah  informasi yang  diperlukan  untuk  mendefinisikan  kumpulan  informasi yang  sangat  besar  tanpa  kehilangan  informasi  penting  dan relevan. Upsampling merupakan teknik yang digunakan untuk meningkatkan  resolusi  gambar  keluaran  lebih  baik  dari gambar  masukan  serta  mengurangi  chanel  pada  fitur  map. Jenis Upsampling layer yang digunakan merupakan Bilinear Upsampling.
Arsitektur RoadSeg menggunakan ResNet dengan 𝑐 𝑛 yang merepresentasikan  jumlah  chanel  fitur  map  atau  filter  pada level yang berbeda. Koneksi pintar antar lapisan ( layer) pada ResNet menghasilkan kemampuan untuk dapat melatih suatu model neural  network lebih  baik  dibandingkan  dengan menggunakan neural  network biasa  karena  adanya  suatu faktor skip  connection .  Diagram  blok  dari  ResNet  pada Gambar 6. Penggunaan dari skip connection bertujuan untuk menghindari masalah degradasi [10].

## C. Overlay Image
Setelah  melalui  algoritma  SNE-RoadSeg  didapatkan gambar  prediksi  atau probability  image .  Hasil  prediksi  map yang telah diperoleh akan digabungkan dengan gambar yang asli sehingga menghasilkan gambar output dengan segmentasi jalan yang dapat dilewati.

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  menjelaskan  mengenai  hasil  pengujian algoritma  deteksi  ruang  kosong  jalan  yang  telah  dirancang pada bagian sebelumnya serta dilakukan analisis data.

## A. Training Neural Network
Pada  penelitian  ini, training model neural  network dilakukan menggunakan Google Collaboratory Platform Pro dengan  spesifikasi  hardware  komputasi  GPU  seperti  pada
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 11, No. 1, (2022) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)                                                           A27
Tabel 1. Spesifikasi GPU yang diberikan oleh platform bersifat tidak tetap bergantung dengan banyaknya penggunaan dalam satu  waktu  tertentu.  Namun  pada  penelitian  ini,  spesifikasi GPU yang diperoleh sama.
Training  neural  network dilakukan  pada  lima  jenis backbone ,  yaitu  ResNet-18,  ResNet-34,  ResNet-50,  ResNet- 101, dan ResNet-152 dengan konfigurasi neural network yang sama  serta  spesifikasi  GPU  yang  sama.  Training  dilakukan menggunakan  dataset  KITTI  dengan  235  data  masukan. Representasi rata-rata loss training dataset KITTI pada kelima jenis penggunaan backbone dapat dilihat pada Gambar 7.
Berdasarkan Gambar 7 tersebut, diketahui bahwa loss pada epoch pertama pada tiap jenis backbone adalah yang terbesar. Hal ini dikarenakan model neural network tersebut baru saja melakukan training . Pada proses training dengan kelima jenis backbone tersebut,  laju  penurunan loss cenderung  menjadi lebih  sedikit  setelah  memasuki epoch ke-12.  Pada  3 epoch berikutnya terlihat bahwa perubahan loss sangatlah kecil dan nilai loss semakin  mendekati  nilai  nol,  sehingga  proses training dapat dicukupkan hingga epoch ke-15.
Berdasarkan  Gambar  8,  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata waktu/durasi training model neural network pada ResNet-152 merupakan  yang  tertinggi/terlama  dibandingkan  dengan lainnya.  Durasi training model  menggunakan  ResNet-152 rata-rata  bernilai  175  detik.  Pada  penggunaan  ResNet-101, durasi training model neural  network rata-rata  bernilai  153 detik.
Sedangkan  pada  penggunaan  ResNet-50,  durasi training model neural  network rata-rata  bernilai  135  detik. Durasi/waktu training model  menggunakan  ResNet-34  rata- rata bernilai 95 detik dan ResNet-18 rata-rata bernilai 91 detik. Semakin banyak lapisan pada ResNet yang digunakan, waktu yang dibutuhkan untuk proses training juga meningkat.

## B. Testing Neural Network
Hasil evaluasi model neural network menggunakan ResNet- 18  pada  dataset  KITTI  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Nilai perhitungan 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 digunakan  untuk  menentukan epoch terbaik  hasil training ,  dimana  diperoleh  skor  terbaik  pada epoch ke-11  dengan  skor 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 sebesar  0.9548,  skor accuracy 0.9838,  skor IoU sebesar  0.9135,  skor precision sebesar 0.9539, dan skor recall sebesar 0.9557.
Hasil evaluasi model neural network menggunakan ResNet- 34  pada dataset KITTI  dapat  dilihat  pada  Gambar  10.  Skor 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 terbaik pada epoch ke-14 dengan nilai 0.9609, skor accuracy sebesar  0.9861,  skor IoU sebesar  0.9247,  skor precision sebesar 0.9654, dan skor recall sebesar 0.9564. Hasil evaluasi model neural network menggunakan ResNet-50 pada dataset KITTI dapat dilihat  pada  Gambar 11.  Skor 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 terbaik  pada epoch ke-13  dengan  nilai  sebesar  0.9651,  skor accuracy sebesar  0.9876,  skor IoU sebesar  0.9325,  skor precision sebesar 0.9691, dan skor recall sebesar 0.9611.
Hasil evaluasi model neural network menggunakan ResNet- 101 pada dataset KITTI  dapat dilihat  pada  Gambar 12. Skor 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 terbaik pada epoch ke-11 dengan nilai 0.9675, skor accuracy sebesar  0.9884,  skor IoU sebesar  0.9371,  skor precision sebesar  0.9662,  dan  skor recall sebesar  0.9688. Sedangkan hasil evaluasi pada ResNet-152 dapat dilihat pada Gambar 13.
Skor 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 terbaik  pada epoch ke-13  dengan  nilai sebesar  0.9663,  skor accuracy sebesar  0.9881,  skor IoU
sebesar 0.9349, skor precision sebesar 0.9686, dan skor recall sebesar 0.9641.
Berdasarkan hasil evaluasi model yang telah dilakukan pada dataset KITTI untuk tiap ResNet yang digunakan, didapatkan epoch terbaik dengan skor paramater yang dapat dilihat pada Tabel  2.  Skor  parameter  yang  dihasilkan  menunjukkan ResNet-101 dan ResNet-152 memiliki skor yang lebih tinggi apabila  dibandingkan  dengan  ResNet-18,  ResNet-34,  dan ResNet-50. Hal ini dapat dikaitkan dengan jumlah lapisan pada ResNet-101  dan  ResNet-152  lebih  banyak  dibandingkan dengan  ResNet-18,  ResNet-34,  dan  ResNet-50  sehingga performa dalam mendeteksi ruang kosong jalan yang dataset ujinya  tidak  terlalu  representatif  terhadap  dataset training lebih  baik.  Skor  ResNet-101  yang  lebih  baik  namun  tidak terlalu  jauh  jika  dibandingkan  dengan  ResNet-152  hal  ini dikarenakan loss saat training dan juga dataset evaluasi yang digunakan namun, kedua ResNet ini dapat digunakan dengan baik untuk deteksi ruang kosong pada jalan.

## C. Hasil Demonstrasi Algoritma Deteksi Ruang Kosong Jalan
Pada  demonstrasi  algoritma  deteksi  ruang  kosong  jalan, akan  ditampilkan  beberapa  hasil  data  kualitatif  yang  terdiri dari data hasil deteksi ruang ksoong jalan pada dataset KITTI yang berupa foto. Hasil demonstrasi akan menampilkan data tes  dari  model  untuk  ResNet-18,  ResNet-34,  ResNet-50, ResNet-101,  dan  ResNet-152.  Contoh  hasil  deteksi  pada dataset  KITTI  dapat  dilihat  pada  Gambar  14.  Terdapat kesalahan  deteksi  pada  trotoar  ( False  Positive) ,  hal  ini dikarenakan trotoar memiliki struktur dan tekstur yang hampir sama  seperti  jalan  sehingga  modul  SNE  mendeteksinya sebagai jalan. Kegagalan deteksi juga terjadi pada jalan dengan rel kereta, hal ini karena data training yang tidak representatif terhadap  kondisi  linkungan.  Kegagalan  deteksi  dapat  dilihat pada Gambar 15.
D. Kecepatan Deteksi Algoritma Deteksi Ruang Kosong Jalan
Uji  coba  kecepatan  deteksi  dilakukan  untuk  mengetahui banyak  waktu  yang  diperlukan  dalam  proses  pengolahan gambar dengan algoritma SNE-RoadSeg. Uji coba dilakukan untuk kelima jenis backbone yang digunakan selama lima kali. Seluruh data kecepatan deteksi diperoleh menggunakan GPU Nvidia  Tesla  P100  dengan  hasil  uji  coba  yang  dapat  dilihat pada  Tabel  3.  Rata-rata  waktu  pemrosesan  gambar  pada algoritma  SNE-RoadSeg  dengan  GPU  Nvidia  Tesla  P100 sebesar 0.343 detik

## IV.  KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  tingkat 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 dari  algoritma deteksi  ruang  kosong  jalan  bergantung  pada  jenis  backbone ResNet yang digunakan. Sehingga semakin banyak layer pada tipe ResNet yang digunakan semakin baik skor 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 yang diperoleh.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  skor 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 pada ResNet-101  mencapai  0.9675  sedangkan  skor  F1  score  pada ResNet-18  hanya  mampu  mencapai  nilai  0.9548.  Pada beberapa  gambar  terdapat  kesalahan deteksi  ( False  Positive ) dan  juga  kegagalan  deteksi  dikarenakan  kesamaan  struktur trotoar dan data training yang kurang reperesentatif terhadap lingkungan. Kecepatan deteksi algoritma berada pada kisaran 0.343 detik untuk tiap gambar yang diproses bergantung pada hardware yang digunakan.
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 11, No. 1, (2022) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print)                                                           A28
DAFTAR PUSTAKA
.
[1]  M. V. Rajasekhar and A. K. Jaswal, “Autonomous Vehicles: The Future of Automobiles,” in IEEE  International Transportation Electrification Conference,  ITEC-India  2015 ,  2015,  pp.  1–6,  doi:  10.1109/ITEC- India.2015.7386874.
[2]  S.  C.  Widianto,  I.  R.  E.  A.  K,  and  A.  Santoso,  “Deteksi  Lajur  Mobil Otonom  pada  Kondisi  Gambar  yang  Terdistorsi  dan  Kurang Pencahayaan,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[3]  A. Firmansyah, A. A. Firmansyah, R. E. AK, and A. Santoso, “Deteksi halangan menggunakan metode stereo R-CNN pada mobil otonom,” J. Tek. ITS , vol. 9, no. 2, pp. E160–E166, 2021, doi:
10.12962/j23373539.v9i2.53687.
[4]  J.  Yao,  S.  Ramalingam,  Y.  Taguchi,  Y.  Miki,  and  R.  Urtasun, “Estimating Drivable Collision-Free Space from Monocular Video,” in IEEE  Winter  Conference  on  Applications  of  Computer  Vision,  WACV 2015 , 2015, pp. 420–427, doi: 10.1109/WACV.2015.62.
[5]  F. Pizzati  and F.  Garcia, “Enhanced Free Space Detection in Multiple Lanes Based on Single CNN with Scene Identification,” in IEEE
Intelligent Vehicles Symposium, Proceedings , 2019, vol. 2019-June, pp. 2536–2541, doi: 10.1109/IVS.2019.8814181.
[6]  I.  Ulku  and  E.  Akagunduz,  “A  Survey  on  deep  learning-based architectures  for  semantic  segmentation  on  2D  images,” Appl.  Artif. Intell. , vol. 10, no. 1, 2019, doi: 10.1080/08839514.2022.2032924.
[7]  X.  Liu,  Z.  Deng,  and  Y.  Yang,  “Recent  progress  in  semantic  image segmentation,” Artif. Intell. Rev. , vol. 52, no. 2, pp. 1089–1106, 2019, doi: 10.1007/s10462-018-9641-3.
[8]  J. Fritsch, T. Kuhnl, and A. Geiger, “A New Performance Measure and Evaluation  Benchmark  for  Road  Detection  Algorithms,”  in IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems , 2013, pp. 1693–1700, doi: 10.1109/ITSC.2013.6728473.
[9]  L.  Xiao,  R.  Wang,  B.  Dai,  Y.  Fang,  D.  Liu,  and  T.  Wu,  “Hybrid conditional  random  field  based  camera-LIDAR  fusion  for  road detection,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  432,  pp.  543–558,  2018,  doi: 10.1016/j.ins.2017.04.048.
[10]  K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,”  in IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition , 2016, pp. 770–778.