Grady, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 4  (Oktober  2021) Hal. 66-73
Sistem Pendeteksi Area Jalan Berbasis Computer Vision Dengan Sensor LDR
Michael Grady, Christiand * , Arka Dwinanda Soewono, Marten Darmawan Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya
Jl. Raya Cisauk Lapan, Sampora, Kec. Cisauk, Tangerang, Banten
* E-mail: christiand@atmajaya.ac.id

## Abstract
Many unmanned vehicles such as mobile robot, require the ability to navigate itself in the traversable road areas. The ability to distinguish the road areas can be realized by using computer vision technique with camera as the sensor. The images of the road from the camera are then segmented by the computer vision  technique.  In  this  research  work,  a  detection  system  for  segmenting  the  road  area  has  been developed  by  using  camera  with  additional  LDR  (Light  Dependent  Resistor)  and  computer  vision technique.  LDR  sensor  has  main  role  to  strengthen  the  segmentation  process  by  adjusting  the appropriate light intensity parameter according to the outdoor condition and day time. As a result, the process  of  the  area  segmentation  was  more  accurate  because  the  parameters  of  the  computer  vision algorithm were adaptive to the dynamic of the light intensity in the environment. From the experiment, it  can  be  concluded  that  the  proposed  detection  system  has  higher  level  of  accuracy  in  road  areas segmentation compared to the standard  system.
Keywords: Computer vision, LDR, Road Area, and Camera

## Abstrak
Banyak dari kendaraan otonom, seperti robot beroda, membutuhkan kemampuan bernavigasi pada area jalan yang dapat dilalui. Kemampuan tersebut dapat diwujudkan melalui penggunaan teknik computer vision dengan menggunakan kamera sebagai sensor. Selanjutnya, gambar yang ditangkap oleh kamera akan disegmentasikan dengan menggunakan teknik computer vision. Pada kerja penelitian ini, sebuah sistem  pendeteksi  untuk  segmentasi  area  jalan  telah  dikembangkan  berbasis  kamera  dengan  tambah sensor berupa LDR ( Light Dependent Resistor ) dengan teknik computer vision . Sensor LDR memiliki peran dalam meningkatkan kualitas proses segmentasi dengan cara mengatur parameter intensitas cahaya sesuai  dengan  kondisi  yang  ada  pada  ruang  terbuka  dan  sesuai  waktu.  Sebagai  hasilnya,  proses segmentasi area menjadi lebih akurat karena parameter yang digunakan dalam algoritma computer vision bersifat adaptif  terhadap  intensitas  cahaya  lingkungan.  Dari  eksperimen  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa,  sistem  yang  dikembangkan  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan sistem yang standar dalam hal segmentasi area jalan.
Kata kunci: Computer vision , LDR, Area Jalan, dan Kamera

## 1. Pendahuluan
Pendeteksian  segmen-segmen  area  jalan  merupakan  bagian  penting  dalam  beberapa  aplikasi  teknologi  mutakhir. Kemampuan untuk membedakan bagian dari area jalan memampukan sebuah sistem untuk mengambil keputusan terkait luaran  (output)  yang  akan  diberikan.  Contoh  aplikasi  mutakhir  yang  membutuhkan  deteksi  segmen  jalan  diantaranya adalah navigasi kendaraan otonom (autonomous vehicle) [1][2], tongkat penuntun tuna netra [3], dan penuntun kemudi otomatis  pada  kendaraan  roda  empat  [4].  Seiring  dengan  perkembangan  jaman,  aplikasi-aplikasi  mutakhir  yang membutuhkan kemampuan deteksi area jalan diperkirakan akan bertambah. Hal tersebut diperkuat dengan perkembangan teknologi berbagai jenis sensor serta kebutuhan otomasi pada level luar ruangan seperti di jalan umum.
Deteksi  segmen-segmen  area  jalan  dapat  menggunakan  beberapa  jenis  sensor  seperti  LiDAR  ( Light  Intensity Detection and Ranging ) [5], LRF ( Laser Range Finder ) [6], dan kamera [7]. Dari segi harga dan ketersediaan, kamera merupakan sensor yang paling murah, tersedia dalam berbagai tingkatan kualitas, dan mudah ditemukan di pasaran. Selain itu, kamera sangat cocok untuk penerapan pada aplikasi nyata untuk skala komersial. Oleh karena itu, sistem pendeteksi segmen  area  jalan  berbasis  kamera  sangat  berprospek  untuk  dikembangkan.  Sistem  deteksi  berbasis  kamera  harus dibangun dengan menggunakan teknik-teknik analisa gambar dengan menggunakan komputer sebagai processing unit, yang disebut sebagai teknik computer vision. Teknik tersebut memberikan luaran berupa informasi yang menjadi fokus dari pembuat (pengguna) algoritma yang disematkan kedalam sistem.  Luaran dari sistem bisa berupa warna, area, dan klasifikasi dari sebuah atau beberapa objek yang ada pada gambar, yang kemudian dari luaran tersebut pengguna sistem bisa  membuat  keputusan ad-hoc .  Contoh  pengambilan  keputusan  berdasarkan  hasil  luaran  sistem  pendeteksi  adalah
Grady, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 4  (Oktober  2021) Hal. 66-73
keputusan  perlu  atau  tidaknya  sebuah  kendaraan  otonom  berbelok  ketika  menemukan  area  persimpangan  berdasarkan hasil tangkapan gambar dari kamera yang digunakan.
Computer  vision merupakan  teknologi  yang  dapat  memberikan  informasi-informasi  penting  dengan  mengolah sumber berupa gambar yang ditangkap oleh alat pengindera  (sensor) [8]. Computer vision sendiri sudah menjadi suatu teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  solusi  dari  masalah-masalah  di  berbagai  bidang,  terutama  di  bidang-bidang  yang menggunakan teknologi mutakhir seperti : kendaraan otonom ( autonomous vehicle ), otomasi industri, dan robotika [5-7]. Pada  bidang-bidang  tersebut,  peluang  penggunaan  teknik  computer  vision  terbuka  luas  dikarenakan  banyak  jenis permasalahan  yang  dapat  diselesaikan  dengan  menganalisa  informasi  yang  ditangkap  oleh  sensor  kamera  dalam  rupa sebuah  atau  beberapa  gambar.  Lebih  lanjut  lagi,  teknik  computer  vision  (dalam  bentuk  sederhananya)  menggunakan pembacaan dan pembatasan beberapa variabel (seperti :  warna pixel , besar pixel , dan  kumpulan  garis) pada algoritma yang  digunakan  ketika  menyimpulkan  informasi  dari  suatu  gambar.  Lebih  jauh  lagi,  pengaturan  parameter  yang digunakan  pada  algoritma  juga  menentukan  keakurasian  luaran  yang  dihasilkan  oleh  sistem.  Pada  banyak  kasus, parameter yang digunakan pada algoritma dibuat tetap ( fixed ) sepanjang waktu penggunaan. Hal tersebut walaupun bisa berhasil  namun  menciptakan  sebuah  sistem  yang  tidak  adaptif  terhadap  lingkungan  sekitar.  Padahal,  gambar  hasil tangkapan kamera bergantung pada lingkungan mulai dari lokasi objek, waktu pengambilan gambar, dan intensitas cahaya ketika gambar tersebut diambil. Secara khusus hal tersebut nyata dan menjadi masalah pada aplikasi deteksi area jalan yang  merupakan  kategori  aplikasi  luar  ruangan  ( outdoor )  dimana  intensitas  cahaya  bergantung  pada  pencahayaan matahari, keberadaan objek disekitar (misal : pohon, bangunan, bayangan, dst.), dan tingkat kelebatan awan. Kesalahan dalam  pengaturan  parameter  intensitas  cahaya  akan  mempengaruhi  hasil  deteksi  area  jalan.  Oleh  karena  itu, pengembangan sistem pendeteksi area jalan harus sebisa mungkin mengantisipasi  dinamika lingkungan, secara khusus intensitas cahaya.
Pengembangan  sistem  deteksi  jalan  yang  adaptif  terhadap  dinamika  intensitas  cahaya  dapat  diwujudkan  dengan penggunaan sensor intensitas cahaya yang tepat. Untuk hal tersebut,  LDR ( Light Dependent Resistor ) dapat digunakan untuk  mengetahui  intensitas  cahaya  yang  tepat  yang  kemudian  dapat  digunakan  untuk  menentukan  nilai-nilai  dari parameter yang digunakan dalam algoritma computer vision secara adaptif. Melalui kerja penelitian ini diajukan sebuah sistem  pendeteksi  segmen  area  jalan  berbasis  kamera  dan  teknik  computer  vision  serta  diperkuat  dengan  penggunaan LDR sensor. Dari hasil pengembangan yang dilakukan diketahui bahwa sistem yang diajukan memiliki keakurasian dalam hal pendeteksian area lebih baik dari sistem standar yang tidak menggunakan sensor LDR. Kerja penelitian yang telah dilakukan dipaparkan kedalam empat bagian penulisan, yaitu : (1) pendahuluan yang menjelaskan latar belakang masalah yang ada, (2) metode penelitian terkait teori yang digunakan dalam pengembangan sistem serta langkah-langkah kerja yang digunakan, (3) hasil dan pembahasan yang memaparkan performa serta analisa dari sistem yang telah dikembangkan, (4) kesimpulan yang memberikan hal-hal penting yang didapat melalui kerja penelitian ini.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Instalasi Perangkat Keras
Sistem  pendeteksi  area  jalan  memerlukan  berbagai  perangkat  keras  yang  digunakan  seperti  mikrokontroler, komputer (PC), kamera sebagai sensor utama, serta LDR sebagai sensor pendeteksi intensitas cahaya. Sebuah motor roda dua menjadi sarana ( platform ) yang dianggap sebagai pengguna dari sistem deteksi area jalan. Komponen sistem dipasang pada bagian depan (setir) dari motor, ditunjukan pada Gambar 1.

## 2.2 Program Pengambilan Data dan Sinkronisasi
Untuk keperluan pengembangan algoritma dan eksperimen, sebuah program telah dikembangkan. Program tersebut menyimpan data yang tersinkronisasi dari tiga jenis data yaitu : gambar dalam bentuk video, LDR dalam bentuk analog, dan nomor frame yang terasosiasi dengan rekaman video. Video disimpan dengan spesifikasi  gambar berukuran 640 x 480 pixels dengan kecepatan putar 24 frame per second (FPS). Video dan LDR memiliki kecepatan yang berbeda dimana LDR memiliki kecepatan yang lebih lambat ketika dijalankan, maka dari itu perlu adanya sinkronisasi antara kecepatan video dengan LDR.

## 2.3 Proses Pengambilan Data Eksperimen
Data gambar jalan yang menjadi target penelitian diambil dalam lingkungan Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya. Data diambil dengan cara menjalankan epeda  motor beroda dua dengan mengikuti lintasan yang ditunjukan pada Gambar 1. Untuk mendapatkan data yang menunjukan dinamika dari intensitas cahaya selama waktu penggunaan sistem, maka proses pengambilan data dilakukan sebanyak lima kali pada jam 07.52, 10.40, 13.19, 15.31, dan 18.00. Semua video yang dihasilkan dari pengambilan data sebanyak lima kali digabungkan menjadi satu file video yang memiliki jumlah frame sebanyak 5514 gambar. 2.4 Pembuatan Program Pendeteksi Area Jalan
2.4.1 Parameter Warna Dalam HSV ( Hue Saturation Value ) Model ruang warna ( color space ) HSV digunakan sebagai parameter untuk mendefiniskan warna dari objek yang dideteksi, yaitu jalan. Ruang warna HSV merupakan ruang warna yang paling baik untuk pemrosesan gambar berbasis warna  dikarenakan  parameter  tingkat  intensitas  dan  kepudaran  warna  menjadi  bagian  dari  parameter.  Pada  sistem pendeteksi yang dikembangkan, algoritma computer vision yang digunakan berbasis warna jalan, sehingga benda yang memiliki warna didalam kisaran ( range ) parameter tertentu yang telah ditetapkan akan dikategorikan (dideteksi) sebagai sebuah jalan. Penentuan range parameter tersebut yang kerap menjadi masalah dikarenakan dipengaruhi oleh intensitas cahaya di lingkungan ketika sebuah gambar diambil. Hal tersebut telah dijelaskan pada bagian pendahuluan. Oleh karena itu algoritma yang dikembangkan pada sistem ini memanfaatkan informasi dari nilai intensitas cahaya yang didapat dari LDR sensor untuk menentukan nilai parameter yang tepat dan adaptif. Batas bawah dan atas dari parameter HSV yang digunakan untuk  mendefinisikan sebuah objek “jalan”  dihitung ketika  awal  penggunaan sistem dari data  eksperimen. Kisaran dari parameter  yang digunakan bergantung dari nilai LDR  yang dikelompokan kedalam 10 kelompok kisaran LDR.  Tiap  kelompok  nilai  LDR  berasosiasi  dengan  nilai  batas  bawah  dan  atas  dari  parameter  HSV  (dijelaskan  pada bagian 3)
2.4.2 Pemrosesan Gambar ( Image Processing ) Image processing merupakan tahap untuk mengaplikasikan serangkaian teknik pemrosesan gambar dimana tiap tahap memiliki peran untuk menghasilkan gambar dengan karakteristik tertentu. Rangkaian proses yang dibagi menjadi empat tahap proses, yaitu : penskalaan gambar, pemudaran gambar, pengubahan perspektif gambar, dan color masking and  contouring ,  pada  akhirnya  adalah  mendeteksi  segmen  jalan  yang  terpisah  dari  dari objek-objek  lain  pada  gambar
Gambar 1. Diagram alir pengembangan sistem deteksi, pemasangan sensor, dan lintasan eksperiment
Webcam + LDR Lintasan Pengambilan data
Grady, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 4  (Oktober  2021) Hal. 66-73
yang  bukan  menjadi  fokus  deteksi.  Gambar  2  menunjukan  rangkaian  proses image  processing. Semua  proses  terkait image processing dilakukan dengan bahasa pemrograman Python dan OpenCV library [9].
a. Penskalaan Gambar ( Scaling )
Ukuran gambar pada nomor frame tertentu perlu diskalakan ( scaling ) agar proses pendeteksian objek jalan tidak memerlukan komputasi yang berat. Skala pengecilan digunakan untuk keperluan tersebut. Gambar yang berukuran awal 640 x 480 pixels diubah menjadi ukuran 450 x 450 pixels . Dalam hal ini, diasumsikan objek jalan dapat tertangkap dengan baik pada area 450 x 450 pixels dari keseluruhan area gambar. Penskalaan gambar merupakan hal yang lazim dilakukan dalam implementasi teknik computer vision . Selain untuk mengurangi komputasi juga bisa untuk menghasilkan gambar yang simetris pada arah panjang dan lebar, sebagai contoh 450 x 450 pixels .
b. Pemudaran Gambar ( Blurring )
Objek  yang  tidak  penting  dan  tampak  sebagai  gangguan  (noise)  sering  nampak  berbaur  dengan  latar  belakang maupun  dengan  objek  lain  yang  ada  disekitar.  Untuk  mengurangi  pengaruh  noise  atau  objek  yang  tidak  penting  pada proses-proses selanjutnya, maka proses pemudaran (blurring) dilakukan. Teknik blurring dilakukan dengan menggunakan konvolusi  sub-area  pada  gambar dengan  matriks  inti  (kernel  matrix).  Setelah  dilakukan  pemudaran,  detail-detail  yang dianggap sebagai noise akan berkurang. Dengan demikian, objek yang memiliki intensitas (misal : batas geometri) yang lebih kuat akan makin terfokus.

## c. Pengubahan Perspektif  Gambar
Perspektif gambar tidak menggambarkan pemetaan objek pada bidang datar dengan tepat. Oleh karena itu, untuk keperluan  analisis  geometri  yang  lebih  tepat  diperlukan  pengubahan  perspektif  atau  pandangan  kamera  dengan memfokuskannya terhadap daerah yang menjadi fokus untuk pendeteksian. Sehingga, rasio jarak antar objek pada ruang nyata sama dengan rasio antar objek pada gambar (bidang datar). Algoritma untuk mengubah perspektif ini memerlukan titik-titik  daerah  yang  ingin  dijadikan  sebagai  daerah  fokus.  Titik-titik  tersebut  akan  dihubungkan  dan  area  yang dilingkupi oleh titik-titik tersebut yang akan menjadi daerah fokus pandangan yang diinginkan. Titik-titik yang diambil untuk  dijadikan  sebagai  fokus  pandangan  yaitu  berada  pada  posisi  pixel  berikut  :  ([0,  450],  [450,  450],  [30,  225], [420,225]).  Selanjutnya  pixels  pada  area  tersebut  dipindahkan  pada  sebuah  frame  kosong  dengan  posisi  pixel  sebagai berikut : ([0, 0], [450, 0], [0, 450], [450, 450]).
d. Masking and Contouring
Proses masking merupakan proses untuk mendapatkan semua pixel pada gambar yang sesuai dengan kriteria pola ( template/mask ) yang telah ditentukan. Pixel yang tidak sesuai dengan kriteria mask akan dibersihkan ( cleared ). Masking dilakukan dengan cara membuat sebuah mask dengan ukuran yang sama dengan gambar sumber ( source ) namun dengan
Gambar 2. Rangkaian tahap pada image processing.
1. Scalling
2. Blurring
3. Pengubahan perspektif
4. Masking and Contouring
Grady, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 4  (Oktober  2021) Hal. 66-73
nilai HSV yang telah ditentukan sesuai keperluan. Dalam hal ini, untuk mendeteksi area jalan pada gambar sumber, maka mask yang digunakan memiliki nilai HSV (ataupun dalam bentuk kisaran) sesuai dengan nilai HSV alami dari jalan yang ingin dideteksi. Pada akhir proses masking terdapat peluang besar untuk menemukan objek dengan warna sesuai warna alami dari jalan. Pada sistem pendeteksi yang diajukan ini, nilai HSV untuk warna jalan alami yang digunakan didapat dari optimalisasi parameter HSV yang terasosiasi dengan nilai dari sensor LDR.
Proses contouring dilakukan  pada  gambar  yang  didapat  setelah  proses masking .  Pengenalan  batas-batas  area ( contour ) jalan dilakukan pada gambar berdasarkan area warna yang telah diidentifikasi sebagai jalan. Dengan demikian area  jalan  secara  keseluruhan  (baik  warna  maupun  kontur)  telah  dideteksi.  Hasil  deteksi  tersebut  digunakan  untuk keperluan lain pada tingkatan abstraksi aplikasi yang lebih tinggi (misal : untuk mengarahkan robot pada area jalan yang aman untuk dilewati), yang di luar lingkup bahasan dari kerja penelitian kali ini.
e. Metode Perhitungan Akurasi
Untuk keperluan evaluasi diperlukan sebuah metode perhitungan tingkat akurasi dari teknik computer vision yang digunakan. Secara khusus, penghitungan tingkat akurasi diperlukan untuk menunjukan kontribusi dari penambahan sensor LDR pada sistem pendeteksi jalan yang telah dikembangkan. Metode yang digunakan untuk menghitung tingkat akurasi dari sistem adalah dengan menggunakan gambar pembanding dimana bagian jalan  yang sebenarnya telah diidentifikasi oleh  penulis  secara  manual  melalui  teknik in-painting dengan  menggunakan  perangkat  lunak  pengolah  gambar  yang tersedia  di  pasaran.  Area  jalan  yang  telah  ditandai  secara  manual  menjadi mask acuan  sebagai  area  jalan  yang sesungguhnya (Gambar 3).
Metriks evaluasi telah ditentukan berdasarkan warna dari hasil masking antara gambar hasil deteksi oleh sistem dan acuan.  Untuk  menghitung  nilai  akurasi  digunakan  persamaan  (1),  sedangkan  untuk  menghitung  nilai  error  digunakan persamaan (2). Merujuk pada Gambar 3, warna kuning akan muncul hasil kombinasi hijau dan merah. Intepretasi dari warna-warna pada hasil masking tersebut adalah sebagai berikut :
− Warna hijau ( G ) adalah area jalan yang seharusnya tampak namun tidak berhasil dideteksi, bernilai (1,0).
− Warna merah ( R ) adalah area yang bukan jalan namun terdeteksi sebagai jalan, bernilai (0,1).
− Warna kuning ( Y ) adalah area jalan yang terdeteksi dan sesuai dengan yang seharusnya, bernilai (1,1).
− T G adalah jumlah pixel yang berwarna hijau pada mask acuan.
Untuk error ( ε ) maupun tingkat akurasi ( σ ) dihitung berdasarkan penghitungan warna pada setiap pixel gambar hasil masking .
Gambar 3. Kuantifikasi error untuk evaluasi tingkat akurasi
Deteksi Acuan Tingkat akurasi =
  100% T Y R G G      (1) 100%     (2)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Asosiasi nilai sensor LDR terhadap nomor frame.
Pada  eksperimen  pengambilan  data  video  beserta  nilai  sensor  LDR  sebanyak  lima  kali  di  waktu  yang  berbeda, diketahui  bahwa  nilai  dari  sensor  LDR  pada  waktu  yang  berdekatan  cenderung  untuk  sama  (konstan).  Gambar  4 menunjukan pengukuran nilai sensor LDR pada salah satu eksperimen. Grafik tersebut menunjukan nilai LDR pada setiap waktu pengambilan gambar, yang ditandai dengan nomor frame . 3.2 Pengaturan parameter HSV untuk proses masking
Pengaturan  parameter  HSV  dilakukan  dengan  menggunakan  semua  data  eksperimen  yang  diperoleh.  Dari eksperimen yang dilakukan selama lima waktu berbeda diketahui bahwa kisaran nilai LDR dapat dikelompokkan menjadi 10  kelompok  nilai.  Untuk  tiap  kelompok  tersebut  terdapat  parameter  HSV  yang  optimal.  Ketika  sistem  pendeteksi digunakan, algoritma akan mengambil parameter HSV dari Tabel 1 sesuai dengan nilai LDR yang terbaca saat itu. Pada kolom  LDR  bertanda  “fix”,  parameter  yang  ditunjukkan  merupakan  nilai  standar  (non-adaptif)  untuk  sistem  tanpa penggunaan LDR.
Tabel 1. Parameter masking berdasarkan kelompok nilai LDR
Gambar 4. Asosiasi data sensor LDR terhadap nomor frame dari video satu eksperimen.
Nomor frame LDR va lue Asosiasi Nilai Sensor LDR Terhadap Nomor Frame
Grady, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 4  (Oktober  2021) Hal. 66-73

## 3.1 Perhitungan error ( ε ) dan ( σ ) akurasi pendeteksian
Evaluasi terhadap hasil pendeteksian jalan  secara frame-per-frame tidak dimungkinkan karena  proses pembuatan gambar ( mask ) acuan pembanding masih dilakukan secara manual. Oleh karena itu, perhitungan nilai akurasi dan error dilakukan hanya untuk 110 frame dengan jarak interval per 50 frame. Tabel 2 menyajikan hasil perhitungan error dan akurasi untuk dua buah versi algoritma pendeteksian, yaitu adaptif (menggunakan informasi LDR) dan non-adaptif. Dapat dilihat bahwa sistem pendeteksian area jalan menggunakan algoritma adaptif memiliki keakurasian dan error lebih kecil daripada non-adaptif. Hal tersebut dapat dipahami bahwa parameter HSV yang tepat memiliki pengaruh besar terhadap hasil deteksi secara keseluruhan. Penggunaan nilai HSV yang tepat dengan mendeteksi nilai intensitas cahaya berdasarkan kelompok nilai berguna untuk memperbaiki akurasi dan error sistem.

## Tabel 2. Tabel Perhitungan Akurasi
Waktu No Frame Adaptif Non-adaptif σ ε σ ε 07.52 1-1050 94,12 5,88 93,64 6,35 10.40 1100-2300 65,60 34,39 44,33 55,66 13.19 2350-3400 83,00 16,99 78,34 21,65 15.31 3450-4550 99,35 0,64 99,31 0,68 18.00 4600-5500 51,18 48,81 -100,53 200,53 Rata-Rata 78,65 21.34 83,23 56,97
Perlu diperhatikan bahwa pada eksperimen tertentu didapatkan nilai akurasi yang sangat buruk yaitu -100.53% (pada jam 18.000). Hal tersebut dapat dianalisa bahwa  minim  nya pixel yang bersesuaian antara acuan dan hasil deteksi ( Y ) yang diperparah oleh banyaknya pixel yang seharusnya tidak ada kemudian terdeteksi ( R ) dan pixel yang seharusnya ada kemudian tidak terdeteksi ( G ) sehingga Y < ( G + R ). Hal tersebut juga dipengaruhi oleh nilai G T yang kecil sehingga persentasi  akurasi  menjadi  negatif  namun  besar.  Perhitungan  nilai  rata-rata  akurasi  dan  error  hanya  mengambil  nilai mutlak dari tiap eksperiemn dengan pertimbangan bahwa jika nilai negatif dimasukkan dapat mengacaukan analisa karena sebagai pengurang rata-rata aritmatika.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  kerja  penelitian  terkait  pengembangan  sistem  pendeteksi  area  jalan  berbasis computer  vision dengan menggunakan sensor LDR dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
− Terciptanya sebuah sistem pendeteksi area jalan yang adaptif terhadap intensitas pencahayaan lingkungan.
− Nilai pembacaan sensor LDR bervariasi terhadap waktu.
− Algoritma  adaptif dengan  memanfaatkan  nilai  dari  sensor  LDR  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan yang non- adaptif.
− Sistem adaptif memiliki nilai rata-rata akurasi sebesar 78,65 % dan error sebesar 21,34 % sedangkan sistem non - adaptif memiliki nilai rata-rata akurasi sebesar  83.23 % dan error sebesar 56,97 %.

## Daftar Pustaka
[1] Kulhánek, J., Derner, E., Bruin, T.D., and Babuška, R., 2019, “ Vision-based navigation using deep reinforcement learning ,” 2019 European Conference on Mobile Robots (ECMR), Proceeding: 1−8.
[2] Guo,  S.,  Diao,  Q.  and  Xi,  F.,  2017,  “ Vision  based  navigation  for  Omni-directional  mobile  industrial robot ”, Procedia Computer Science, 105: 20−26.
[3] Kim, D., Kim, K. and Lee, S., 2014, “ Stereo camera based virtual cane system with identifiable distance tactile feedback for the blind ”, Sensors, 14(6): 10412−10431.
[4] Xing, Y., Lv, C., Chen, L., Wang, H., Wang, H., Cao, D., Velenis, E. and Wang, F.Y., 2018, “ Advances in vision- based  lane  detection:  algorithms,  integration,  assessment,  and  perspectives  on  ACP-based  parallel vision ”, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 5(3): 645−661.
[5] Gatesichapakorn,  S.,  Takamatsu,  J.  and  Ruchanurucks,  M.,  2019,  “ ROS  based  autonomous  mobile  robot navigation using 2D LiDAR and RGB-D camera ”, 2019 First international symposium on instrumentation, control, artificial intelligence, and robotics (ICA-SYMP), Proceeding: 151−154.
[6] Misono, Y., Goto, Y., Tarutoko, Y., Kobayashi, K. and Watanabe, K., 2007, “ Development of laser rangefinder- based SLAM algorithm for mobile robot navigation ”, SICE Annual Conference 2007, Proceeding : 392−396.
[7] Nadav, I. and Katz, E., 2016, “ Off-road path and obstacle detection using monocular camera ”, IEEE International Conference on the Science of Electrical Engineering (ICSEE), Proceeding: 1−5.
[8] Bradski,  Gary  and  Kaehler,  Adrian,  2008,  “ Learning  OpenCV  Computer  vision  with  the  OpenCV  Library ”, O’REILLY, United States of America.
[9] Prateek, Joshi, 2015, “ OpenCV with Python By Example” , Packt Publishing Ltd. United Kingdom.