## Penerapan Computation Offloading Pada Sistem Deteksi Pelanggaran Perlintasan Sebidang Berbasis Komputasi Tepi
Rian Putra Pratama 1 , Suhono Harso Supangkat 2
1 Pusat Riset Mekatronika Cerdas, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Bandung, Indonesia
2 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia
[Diserahkan: 28 Juli 2023, Direvisi: 13 November 2023, Diterima: 18 Desember 2023] Penulis Korespondensi: Rian Putra Pratama (email: rian011@brin.go.id)
INTISARI — Perlintasan  sebidang masih menjadi  permasalahan di beberapa kota akibat tingkat pelanggaran yang tinggi. Saat ini, pengawasan di perlintasan sebidang masih dilakukan secara konvensional. Permasalahan di perlintasan sebidang makin kompleks dan solusi konvensional tidak lagi efektif, sehingga diperlukan sistem pengawasan video cerdas sebagai solusi.  Penerapan  sistem  pengawasan  video  cerdas  merupakan  tugas  yang  kompleks  dan  memerlukan  perangkat  dengan sumber daya komputasi besar. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan sistem dalam melakukan pemrosesan data secara real-time dengan melakukan komputasi dekat dengan sumber data dan membagi tugas komputasi ke beberapa  perangkat tepi ( edge device ). Sistem pengawasan video cerdas berbasis komputasi tepi ( edge computing ) dengan metode computation offloading pada  perangkat  terbatas  diusulkan  sebagai  solusi  pada  penelitian  ini.  Penelitian  ini  terdiri  atas  dua  tahap pengembangan. Tahap pertama mengembangkan model deteksi objek menggunakan dataset perlintasan sebidang di Kota Bandung  dan  tahap  kedua  mengembangkan  sistem  berbasis  komputasi  tepi  dengan  menerapkan  metode computation offloading pada perangkat komputasi terbatas. Metode komputasi tepi memperluas komputasi awan ( cloud computing ) ke tepi  jaringan  untuk  melakukan  perhitungan  dekat  dengan  sumber  data,  sedangkan  metode computation  offloading meningkatkan  kinerja  komputasi  tepi  dengan  membagi  tugas  komputasi.  Hasil  pengujian  menunjukkan  terjadinya peningkatan kecepatan komputasi sekitar 1,5 kali lebih cepat dengan tingkat akurasi deteksi pelanggaran mencapai 89,4%. Selain itu, terjadi penurunan suhu GPU sebesar 5,50 °C, penggunaan GPU turun 44,05%, penggunaan memori berkurang 301 Mb, dan konsumsi daya menurun 2,28 W. Sistem yang dikembangkan efektif dan efisien dalam mengoptimalkan kinerja sistem deteksi pelanggaran di perlintasan sebidang pada perangkat komputasi terbatas.
KATA  KUNCI — Computation  Offloading, Komputasi  Tepi,  Sistem  Deteksi  Pelanggaran,  Perlintasan  Sebidang,  Sistem Pengawasan Video Cerdas.

## I. PENDAHULUAN
Perlintasan  sebidang  adalah  pertemuan  antara  jalur  kereta api dan jalan raya [1]. Direktorat Jenderal Perhubungan Darat Republik Indonesia menyebutkan bahwa pengawasan terhadap aspek  keamanan  dan  keselamatan  di  perlintasan  sebidang sangat  penting.  Permasalahan  di  perlintasan  sebidang umumnya  disebabkan  oleh  tingkat  pelanggaran  yang  cukup tinggi  dan  kurangnya  pengawasan,  sehingga  meningkatkan risiko  terjadinya  kecelakaan.  Pelanggaran  umumnya  terjadi saat pengendara melanggar palang pintu perlintasan yang telah ditutup  [2].  Permasalahan  di  perlintasan  sebidang  makin kompleks  dan  solusi  konvensional  tidak  lagi  efektif  dalam mengatasi  masalah  tersebut.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pendekatan  teknologi  sistem  pengawasan  di  perlintasan sebidang  sebagai  solusi  untuk  mengurangi  pelanggaran  lalu lintas dan potensi kecelakaan [3]. Sistem pengawasan cerdas di perlintasan  sebidang  merupakan  bagian  dari  pengembangan smart city dari aspek safe and secure [4] .
Saat  ini,  sistem  pengawasan  video  cerdas  dengan memanfaatkan  visi  komputer  ( computer  vision )  memiliki kemampuan  untuk  mengintegrasikan  beberapa  algoritma analisis gambar  dan video [5].  Penerapan  sistem  pengawasan video  cerdas  dalam  pengembangan smart  city melalui pendekatan visi komputer telah berkembang signifikan selama satu dekade terakhir [6]. Teknologi sistem pengawasan video cerdas  diterapkan  dalam  mengontrol  lalu  lintas,  mendeteksi aktivitas di jalan raya, dan memonitor perilaku pengguna jalan
[7].  Penelitian  sistem  pengawasan  video  cerdas  berupaya menggantikan  operator  manusia  atau  sistem  konvensional dengan  algoritma  pemrosesan  video  yang  mampu melakukan tugas secara otonom [8].
State  of  the  art sistem  pengawasan  video  cerdas  saat  ini difokuskan pada tiga tugas utama, yaitu deteksi, pelacakan, dan pengenalan  aktivitas  atau  pemahaman  terhadap  perilaku  dan situasi  tertentu  dengan  menggunakan  jaringan  saraf  dalam algoritma deep  neural  networks (DNN)  [9].  Proses  deteksi, pelacakan,  dan  pengenalan  aktivitas  menggunakan  DNN merupakan  tugas  yang  kompleks  dan  memerlukan  perangkat dengan sumber daya komputasi yang besar [10]. Implementasi DNN  di  komputasi  awan  ( cloud  computing )  membutuhkan waktu dan beban komputasi yang signifikan. Komputasi awan menerima  seluruh  data  video  yang  diunggah  dari  perangkat internet of things (IoT) berupa sensor kamera dan melakukan komputasi,  sehingga  menyebabkan  peningkatan  biaya transmisi data dalam jaringan, termasuk latensi, bandwidth , dan sumber daya komputasi [11].
Dari  hal  tersebut,  muncullah  paradigma  komputasi  tepi ( edge  computing )  yang  dapat  mengatasi  permasalahan peningkatan  biaya  transmisi  data  dalam  jaringan  pada komputasi  awan  [12].  Komputasi  tepi  melakukan  proses komputasi  lebih  dekat  ke  sumber  data,  sehingga  latensi komunikasi, bandwidth , dan sumber daya dapat dikurangi [13], [14].  Pada  dasarnya,  komputasi  tepi  dilakukan  untuk memperluas  komputasi  awan  ke  tepi  jaringan  dengan  tujuan

## ID-18
© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional DOI: 10.22146/jnteti.v13i1.8795
melakukan perhitungan komputasi dekat dengan sumber data, yaitu  pada  perangkat  tepi  ( edge  device )  [15].  Dengan memanfaatkan  komputasi  tepi,  pemrosesan  data  dapat dilakukan  secara  lokal  di  tepi  jaringan,  sehingga  dapat mengurangi  beban  komputasi  dan  menjalankan  tugas  dengan efisien tanpa harus bergantung pada infrastruktur awan ( cloud ). Tantangan  utama  dalam  penerapan  sistem  pengawasan video  cerdas  pada  perangkat  tepi  adalah  sumber  daya komputasi  yang  terbatas.  Perangkat  komputasi  terbatas memiliki  kekurangan  berupa  keterbatasan  dari  sisi  kapasitas pemrosesan  atau  daya  komputasi.  Keterbatasan  ini  dapat mencakup  berbagai  aspek,  seperti  kecepatan  pemrosesan, kapasitas  memori,  dan  kemampuan  untuk  menangani  tugas- tugas yang membutuhkan daya komputasi tinggi. Optimalisasi diperlukan untuk mencapai kondisi ideal untuk mengembangkan solusi yang efektif dan efisien, salah satunya dengan  metode computation  offloading [16]. Computation offloading adalah  metode  untuk  meningkatkan  kinerja komputasi  tepi  dengan  cara  membagi  tugas  komputasi  ke perangkat  yang  memiliki  sumber  daya  komputasi  lebih  besar guna  mengatasi  keterbatasan  sumber  daya  komputasi  pada perangkat tepi [17].
Penelitian  sistem  pengawasan  video  cerdas  di  perlintasan sebidang telah dilakukan di berbagai negara. Sebuah penelitian merancang sistem pengawasan perlintasan sebidang di negara bagian  New  Jersey  dan  Kota  Ashland,  Virginia,  Amerika Serikat,  dengan  pendekatan  visi  komputer  menggunakan metode region of interest (ROI) dan model deteksi objek mask region  with convolutional  neural  network (R-CNN) [18]. Referensi  [19]  mengembangkan  solusi  teknologi  untuk mengawasi  dan  membuat  keputusan  cerdas  di  perlintasan sebidang  menggunakan  arsitektur  MobileNet  dan  algoritma (CNN)  untuk  klasifikasi  objek  dan  deteksi  hambatan. Penelitian  lain  di  negara  Ceko  melakukan  deteksi  dan klasifikasi  di  perlintasan  sebidang  serta  peringatan  kereta  api dengan  model  DNN  YOLOv3  yang  diimplementasikan  pada perangkat tepi [20].
Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  pengawasan perlintasan  sebidang  berbasis  komputasi  tepi  yang  dapat mendeteksi  pelanggaran  dengan  mengembangkan  model deteksi  dan  pengenalan  objek  serta  mengoptimalkan  kinerja komputasi menggunakan metode computation offloading pada perangkat  komputasi  terbatas.  Tahapan  pertama  melakukan pembentukan  model  deteksi  dan  pengenalan  objek  dengan menggunakan  algoritma  deteksi  objek,  mengacu  pada penelitian sebelumnya [21], [22]. Tahapan kedua menerapkan hasil pembentukan model pada perangkat dengan sumber daya komputasi  terbatas  menggunakan  metode computation offloading dengan  tujuan  mempercepat  waktu  inferensi  dan mengurangi beban komputasi [23]. Tahapan ketiga melakukan evaluasi  dan  skenario  pengujian  untuk  mengukur  efektivitas dan efisiensi prototipe sistem [24].

## II. METODOLOGI
Penelitian  ini  merujuk  pada  penelitian  sebelumnya  yang merancang  teknologi  sistem  pengawasan  untuk  perlintasan sebidang.  Meskipun  penelitian  sebelumnya  menerapkan pendekatan  komputasi  tepi  pada  arsitektur  sistem  yang dikembangkan,  penerapannya  pada  satu  perangkat  tepi memiliki  keterbatasan  sumber  daya,  termasuk  memori  dan kemampuan pemrosesan komputasi yang terbatas.
Dalam  desain  arsitektur  yang  dikembangkan  pada penelitian  ini,  terdapat  tiga  lapisan,  yaitu  lapisan  perangkat
akhir ( end device layer ), lapisan tepi ( edge layer ), dan lapisan layanan  awan  ( cloud  service  layer ).  Proses  pengembangan terdiri atas dua tahap. Tahap pertama melakukan pengembangan model deteksi objek untuk mengenali objek di lingkungan  perlintasan  sebidang  dengan  mengumpulkan dataset di  salah  satu  perlintasan  sebidang  di  kota  Bandung. Tahap  kedua  melakukan  pengembangan  sistem  berbasis komputasi  tepi  dengan  menerapkan computation  offloading pada perangkat dengan sumber daya komputasi terbatas, yaitu membagi proses komputasi ke dalam dua perangkat tepi.
Pengujian  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua skenario  untuk  membandingkan  kinerja  komputasi  pada perangkat komputasi terbatas. Skenario pertama menggunakan rancangan  sistem  dari  penelitian  sebelumnya,  sementara skenario  kedua  menerapkan  metode computation  offloading yang dikembangkan dalam penelitian ini.

## A. PEMBENTUKAN MODEL
Proses pengembangan sistem dalam penelitian ini dimulai dengan  alur  proses  pembentukan  model  yang  melibatkan langkah-langkah: pengumpulan dataset , pelatihan  model, dan evaluasi model [25]. Pembentukan model ini bertujuan untuk melakukan deteksi dan pengenalan objek pelanggaran di area perlintasan  sebidang  yang  diimplementasikan  di  perangkat komputasi terbatas. Proses pembentukan model diawali dengan tahapan  persiapan  data.  Data  mentah  diubah  menjadi  data dengan  format  yang  lebih  terstruktur  dan  siap  digunakan. Selanjutnya, proses pembagian data dibagi menjadi tiga bagian. Bagian pertama, yaitu data pelatihan, adalah subset data yang digunakan untuk melatih model prediktif. Kedua, data validasi merupakan  subset  data  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja  model  selama  proses  pelatihan.  Sementara  itu,  data pengujian adalah subset terpisah dari data yang tidak digunakan selama  proses  pelatihan  dan  validasi,  yang  digunakan  untuk menguji  kinerja  model  terlatih  terhadap  data  baru  yang  tidak dilihat  sebelumnya.  Tahapan  pembentukan  model  pada penelitian ini dijelaskan sebagai berikut.

## 1) PENGUMPULAN DATASET
Proses  pengumpulan dataset diawali  dengan  melakukan perekaman  video  di  salah  satu  perlintasan  sebidang  di  Kota Bandung.  Dari  proses  tersebut,  terkumpul  3.000  citra  yang terdiri  atas  21.000  anotasi  dari  enam  kelas,  dengan  rincian jumlah  anotasi  8.638  motor,  6.150  mobil,  2.089  truk,  1.288 palang  pintu,  1.025  angkot,  dan  83  kereta  api.  Seperti ditunjukkan pada Gambar 1, dataset citra terbagi menjadi tiga bagian  dengan  rasio  7:2:1,  yaitu  70%  data  sebagai  data pelatihan,  20%  data  validasi,  dan  10%  data  pengujian  atau 2.200 data pelatihan, 655 data validasi, dan 324 data pengujian. Proses  selanjutnya  adalah  melakukan  pengubahan  ukuran ( resize ) terhadap citra, dengan ukuran 416 piksel dan 640 piksel, dengan pertimbangan waktu pelatihan model dan berdasarkan beberapa konfigurasi ukuran piksel lainnya.

## 2) PELATIHAN MODEL
Pada  tahapan  pelatihan  model, dataset yang  telah dikumpulkan dilatih menggunakan arsitektur CNN CSPDarknet53 pada YOLOv5s menggunakan library PyTorch yang terdapat pada file custom_yolov5s.yaml [26]. YOLOv5s adalah salah satu algoritma populer dalam pendeteksian objek. Menurut  para  peneliti  di  AI  Research,  arsitektur  terpadu YOLOv5s  sangat  sederhana.  Jaringan  konvolusi  tunggal membuat YOLOv5s langsung mendeteksi objek dengan hanya melewati jaringan saraf sekali [27]. YOLOv5s terdiri atas tiga
bagian,  yaitu backbone , neck ,  dan head . Backbone bertindak sebagai pengekstraksi fitur, neck bertindak sebagai pengagregasi  fitur,  dan head bertindak  untuk  melakukan lokalisasi serta klasifikasi pada setiap bounding box . Backbone mengekstrak  fitur  menggunakan  BottleNeckCSP  dan  SPP, sedangkan neck mengumpulkan fitur-fitur upsample . Hasilnya ada  di  bagian head .  YOLOv5s  akan  melakukan  klasifikasi objek dengan jaringan konvolusi.
Proses  pelatihan  dilakukan  menggunakan  kode  Python dengan file train.py yang terdapat pada library model YOLOv5 menggunakan  variasi  data  ukuran  citra , jumlah epoch, dan ukuran batch [28]. Pelatihan model ini melibatkan konfigurasi dengan variasi ukuran citra 416 piksel dan 640 piksel; jumlah epoch 50, 100, dan 150; serta ukuran batch 16, 32, dan 64 data. Ukuran  citra memengaruhi  kemampuan  model  menangkap detail,  jumlah epoch menentukan  tingkat  keberhasilan  model belajar dari dataset ,  dan ukuran batch memengaruhi efisiensi pelatihan.  Eksperimen  dilakukan  untuk  mencari  parameter yang paling efektif dan efisien dalam melakukan deteksi objek data pelanggaran di perlintasan sebidang.

## 3) EVALUASI MODEL
Pada  tahapan  evaluasi,  proses  pelatihan  model  yang  telah dilakukan  akan  menghasilkan  nilai  presisi, recall, dan mean average  precision (mAP).  Metrik  mAP  digunakan  untuk mengukur  rata-rata  akurasi  dari  setiap  kelas.  Jika  nilai  mAP belum  cukup  baik,  perlu  dilakukan  perubahan  konfigurasi parameter pada proses pelatihan model sampai didapatkan nilai mAP yang baik. Pada penelitian ini, dari hasil beberapa variasi konfigurasi  proses  pelatihan  model,  diperoleh  model  dengan nilai  mAP  yang  paling  optimal,  yaitu  dengan  konfigurasi parameter  ukuran  citra  640  dengan  ukuran batch 32,  dan jumlah epoch 100.  Dari  hasil  pelatihan  model  seperti  pada Tabel  I,  diperoleh  dua  model  yang  paling  optimal  dengan masing-masing  nilai  mAP@0,5  model  1  sebesar  0,993  dan mAP@0,5  model  2  sebesar  0,852.  Metrik  mAP@0,5  adalah metrik  yang  mengukur  kinerja  deteksi  objek  pada  tingkat
kepercayaan 0,5, yang menunjukkan keberhasilan sistem dalam mendeteksi  objek  dengan  nilai  kepercayaan  prediksi  0,5  atau lebih tinggi [29].
Model  1  terdiri  atas  satu  kelas objek  palang  pintu perlintasan  sebidang,  yang  berfungsi  untuk  mengenali pergerakan objek palang pintu perlintasan  sebidang. Model 2 terdiri  atas  lima  kelas,  yaitu  motor,  mobil,  truk,  angkot,  dan kereta  api.  Model  2  berfungsi  untuk  mendeteksi  objek-objek yang melintasi perlintasan sebidang. Hasil pelatihan model ini menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang baik untuk digunakan  dalam  deteksi  objek  palang  pintu  dan  objek kendaraan di lingkungan perlintasan sebidang.

## B. PENGEMBANGAN SISTEM
Alur  pengembangan  sistem  deteksi  dan  pengenalan  objek pelanggaran  di  perlintasan  sebidang  pada  penelitian  ini ditunjukkan oleh sequence diagram pada Gambar 2. Sequence diagram menjelaskan  proses  untuk  mendeteksi  objek  palang pintu  perlintasan  sebidang.  Jika  palang  pintu  perlintasan terdeteksi  sedang  tertutup, node 1  akan  mengirimkan  pesan status objek palang pintu ke node 2. Node 2 menerima pesan tersebut  dan  melakukan  akses  ke  perangkat  akhir untuk menerima  data  video.  Selanjutnya,  pada node 2,  data  video digunakan  untuk  melakukan  deteksi  objek  terhadap  setiap pelanggaran  yang  terjadi.  Hasil  deteksi  tersebut  dicatat  dan dikirimkan  ke data logger atau  layanan  awan  selama  pesan status  objek  palang  pintu  dari node 1  masih  menunjukkan palang tertutup. Namun, jika node 1 mengirimkan pesan status objek palang pintu terbuka, proses pada node 2 akan berhenti. Proses  komputasi  pada  sistem  ini  menggunakan  protokol komunikasi message  queuing  telemetry  transport (MQTT) sebagai  media  komunikasi  data  antar  lapisan,  MQTT menggunakan  model  komunikasi publish dan subscribe yang memungkinkan  perangkat  berlangganan  pada  topik  tertentu dan  menerima  pesan  yang  diterbitkan  pada  topik  tersebut, memfasilitasi  komunikasi  terdistribusi,  dan  efektif  untuk
Gambar 1 . Diagram alir pembentukan model.
T ABEL I H ASIL P ELATIHAN M ODEL Parameter Model 1 Model 2 Objek palang pintu perlintasan motor, mobil, truk angkot, dan kereta api Konfigurasi parameter img 640 batch 32 epoch 100 img 640 batch 32 epoch 100 Presisi 0,988 0,808 Recall 0,965 0,751 mAP 0,993 0,852
Gambar 2. Sequence diagram pengembangan sistem.
mengirimkan  media,  seperti  gambar  atau  video,  kepada perangkat yang berlangganan [30].

## 1) LAPISAN TEPI NODE 1
Lapisan  tepi node 1  menggunakan  Raspberry  Pi  4  untuk menerima real-time streaming protocol (RTSP) dari data video di  perlintasan  sebidang  seperti  pada  Gambar  3.  Proses komputasi  pada  lapisan  ini  melibatkan  model  deteksi  objek palang pintu. Algoritma sistem mendeteksi objek palang pintu, mengenali  pergerakan  objek,  dan  melacaknya  dengan bounding  box. Ketika  palang  pintu  bergerak  menutup perlintasan,  sistem  melakukan  pembaruan  koordinat  dari centroid  point .  Jika centroid  point melewati  garis  linier  yang ditentukan,  sistem  menandai  situasi  perlintasan  sebidang tertutup.  Setelah  situasi  terdeteksi,  perangkat  tepi node 1 berkomunikasi  dengan node 2  untuk  melanjutkan  proses komputasi.
Dalam proses komunikasi, perangkat tepi node 1 berperan sebagai  klien message  queuing  telemetry  transport (MQTT) ( publisher ) melalui jaringan lokal dan melakukan offloading ke perangkat  tepi node 2.  Proses  dimulai  dengan  koneksi  ke broker melalui  alamat  IP  dan port .  Jika  terkoneksi,  sistem membaca frame dari  data  video.  Jika  palang  pintu  terdeteksi tertutup,  setiap frame dikonversi  ke  tipe  data byte menggunakan  library  OpenCV imencode ,  lalu  di- publish ke broker dengan  topik  dan  data  yang  di- encode .  Proses  ini berulang selama koneksi ke broker tetap terhubung.
2)  LAPISAN TEPI NODE 2
Pada lapisan tepi node 2, digunakan NVIDIA Jetson Nano sebagai  perangkat  tepi  [31].  Prosesnya  diperlihatkan  pada Gambar  3.  Perangkat  tepi node 2  menerima  pesan  dari edge node 1  yang  menunjukkan  bahwa  palang  pintu  perlintasan sedang  tertutup,  mengindikasikan  bahwa  kereta  api  akan melintas. Saat palang pintu terbuka, status perangkat tepi node 2  menjadi idle ,  sehingga  proses  komputasi  pada  lapisan  ini hanya  aktif  saat  menerima  pesan  dari  perangkat  tepi node 1. Tugasnya  melibatkan  multideteksi  objek  kendaraan  dan pelacakan pergerakan kendaraan. Area pelanggaran ditentukan oleh  empat  titik  koordinat  yang  membentuk polygon dan pelanggaran terdeteksi jika centroid point kendaraan berada di dalam  area  tersebut.  Sistem  mencatat  setiap  pelanggaran  dan mengirim  data  dalam  format  JSON  ke  lapisan  awan  melalui Rest API.
Proses  komunikasi  pada  perangkat  tepi node 2  dimulai dengan  melakukan  koneksi  ke broker. Setelah  berhasil terhubung, perangkat tepi dari node 2 menerima data yang telah dikirim  oleh publisher ,  lalu  data  yang  diterima  dikonversi
kembali ke bentuk data semula. Selanjutnya, dilakukan proses decoding untuk  menampilkan  gambar.  Data  yang  diterima dalam  bentuk byte dikonversi  dengan  fungsi np.frombuffer menjadi ndarray dan  selanjutnya  dikonversi  kembali  ke  data semula  menggunakan  fungsi cv2.imdecode untuk  melakukan decode  data menjadi  gambar.  Terhadap  data  gambar  yang diterima dilakukan proses deteksi objek untuk mengidentifikasi pelanggaran. Hasil deteksi objek (data pelanggaran) disimpan dalam format array JSON dan siap untuk dikirimkan ke lapisan awan melalui application programming interface (API). Alur komunikasi  ini  memungkinkan  perangkat  tepi node 2  untuk berkomunikasi  dengan broker dan  mengirimkan  data pelanggaran yang telah terdeteksi ke lapisan awan melalui API.

## 3)  LAPISAN LAYANAN AWAN
Platform yang digunakan pada lapisan layanan awan adalah platform  awan  Heroku.  Tahapan proses  pada  lapisan  layanan awan ditunjukkan pada Gambar 3. Tugas lapisan layanan awan adalah  menerima  setiap  data  pelanggaran  dalam  bentuk  API yang  dicatat  oleh  sistem  pada data logger .  Dalam  rentang waktu tertentu, seluruh data pelanggaran di logger akan dikirim dan  disimpan  di  platform  penyimpanan  awan.  Data-data pelanggaran  selanjutnya  dapat  dianalisis  untuk  keperluan pengawasan  tingkat  pelanggaran  di  perlintasan  sebidang. Informasi  ini  akan  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan terkait  dengan  proses  pengawasan  dan  pengendalian  potensi kecelakaan serta pelanggaran lalu lintas di perlintasan sebidang. Selain  itu,  data  tersebut  juga  digunakan  untuk  perencanaan pembangunan perlintasan tidak sebidang [32].

## C. IMPLEMENTASI SISTEM
Implementasi  penelitian  ini  menggunakan  beberapa perangkat  yang  mendukung  penerapan  teknologi  komputasi tepi. Node tepi  1  menggunakan  perangkat  Raspberry  Pi  4 dengan  spesifikasi  CPU  64-bit  Quad-Core  Cortex-A72  1,5 GHz dan memori 4 GB, sedangkan node tepi 2 menggunakan perangkat  NVIDIA  Jetson  Nano  dengan  spesifikasi  prosesor Quad-Core  ARM  Cortex  A57  dan  memori  4  GB  128-core Maxwell.  Sementara  itu,  server  awan  yang  digunakan  adalah platform  awan  Heroku.  Implementasi  pengembangan  sistem pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data video situasi  kondisi  perlintasan  di  JPL  156  km  152  Stasiun  Andir Kota  Bandung.  Proses  pengambilan  data  video  ini menggunakan kamera USB dengan resolusi 1.028 × 780 yang ditempatkan  di  sudut  samping  perlintasan  sebidang  pada sebuah tripod dengan ketinggian sekitar 3 m agar kamera dapat merekam seluruh area perlintasan sebidang.
Gambar 3. Alur proses computation offloading .
Gambar  4(a)  memperlihatkan  situasi  ketika  palang  pintu perlintasan  sebidang  masih  dalam  kondisi  terbuka.  Sistem berhasil  mendeteksi  objek  palang  pintu  perlintasan,  yang ditandai dengan bounding box dan posisi centroid point serta area  pelanggaran  masih  berwarna  hijau.  Warna  hijau  ini menandakan  bahwa  kendaraan  yang  melintas  tidak  terdeteksi melakukan  pelanggaran.  Selanjutnya,  pada  Gambar  4(b), palang pintu perlintasan sebidang tertutup. Sistem melakukan deteksi pergerakan objek palang pintu melalui centroid point . Jika centroid point di bawah garis, status palang pintu menjadi tertutup serta area pelanggaran berubah menjadi warna merah, yang  artinya  setiap  objek  kendaraan  yang  melintas  akan terdeteksi  melakukan  pelanggaran.  Terakhir,  Gambar  4(c) memperlihatkan  situasi  ketika  terjadi  pelanggaran.  Sistem berhasil mendeteksi dan mengindentifikasi objek pelanggaran pada  area  pelanggaran  pada  saat  palang  pintu  perlintasan sebidang tertutup.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua skenario.  Tujuannya  adalah  untuk  melakukan  perbandingan kinerja  komputasi  pada  setiap  skenario,  sehingga  hasil  dari pengembangan  sistem  dapat  diketahui,  dapat  meningkatkan kinerja  komputasi  pada  perangkat  komputasi  terbatas  dalam aspek  akurasi,  kecepatan  komputasi,  dan  kinerja  komputasi atau  tidak  [33].  Skenario  1  merujuk  pada  rancangan  sistem yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  [20], sedangkan  skenario  2  menggunakan  pengembangan  sistem pada  penelitian  ini,  dengan  menerapkan  metode computation offloading .

## A. HASIL PENGUJIAN AKURASI
Pengujian  akurasi  dilakukan  menggunakan  data  video situasi perlintasan sebidang. Jumlah data video yang digunakan pada  pengujian  adalah  sepuluh  data  video,  dengan  variasi waktu dan kondisi cuaca yang berbeda-beda. Dari dua skenario pengujian  akurasi,  hasil confusion  matrix digunakan  untuk mengukur  tingkat  akurasi  model  deteksi  pelanggaran  di perlintasan  sebidang. True  positive (TP)  terjadi  ketika  sistem berhasil  mendeteksi  objek  yang  melakukan  pelanggaran  dan sistem  berhasil  mencatatnya  sebagai  pelanggaran. False positive (FP)  terjadi  ketika  sistem  keliru  mendeteksi  objek sebagai  pelanggaran,  sedangkan  objek  tersebut  sebenarnya
tidak  melakukan  pelanggaran.  Sementara  itu, false  negative (FN)  adalah  kondisi  ketika  objek  yang  seharusnya  terdeteksi sebagai  pelanggaran  tidak  tercatat  sebagai  pelanggaran  oleh sistem.
Gambar  5  memperlihatkan  grafik  perbandingan  nilai akurasi model deteksi pelanggaran. Terlihat bahwa skenario 2 memperoleh  hasil  yang  lebih  baik  daripada  skenario  1.  Nilai recall pada skenario 2 lebih baik 3%, nilai presisi pada skenario 2 lebih baik 1%, nilai F-score skenario 2 lebih baik 2,8 %, dan tingkat akurasi pengujian skenario 2 lebih baik sekitar 3,40%. Model  deteksi  objek  pelanggaran  yang  diimplementasikan mencapai tingkat akurasi yang tinggi, yaitu sebesar 89,4%. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem deteksi berhasil mengenali dan  mengklasifikasikan  objek  pelanggaran  dengan  baik  serta berhasil mencatatnya sebagai pelanggaran.

## B. HASIL PENGUJIAN KECEPATAN INFERENSI
Kecepatan inferensi merujuk pada kecepatan sebuah sistem atau  model  untuk  menghasilkan  hasil  prediksi  atau  keluaran setelah  menerima  masukan.  Pengujian  kecepatan  inferensi dengan  sepuluh  kali  pengujian  menggunakan  sepuluh  data video menghasilkan rata-rata kecepatan sebesar 5,95 fps pada skenario  1  dan  8,95  fps  pada  skenario  2.  Berdasarkan  data tersebut,  perbandingan  hasil  pengujian  digambarkan  pada Gambar  6.  Grafik  hasil  perbandingan  rata-rata  kecepatan inferensi memperlihatkan bahwa skenario 2 menghasilkan rata- rata  kecepatan  inferensi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan skenario 1.

## C. HASIL PENGUJIAN KINERJA KOMPUTASI
Kinerja  komputasi  mengacu  pada  kemampuan  perangkat keras dalam melaksanakan tugas-tugas yang diberikan dengan efisiensi  dan  efektivitas  yang  tinggi  [34].  Gambar  7 memperlihatkan  kinerja graphics  processing  unit (GPU) berupa temperatur. Terlihat bahwa proses komputasi pada saat proses deteksi pelanggaran dijalankan pada perangkat NVIDIA Jetson  Nano  memengaruhi  tingkat  temperatur  GPU  pada perangkat.  Dari  grafik  tersebut,  terlihat  bahwa  GPU  pada skenario  2  mempunyai  nilai  temperatur  yang  lebih  rendah
Gambar 5. Grafik perbandingan akurasi model deteksi pelanggaran.
Gambar 6. Grafik perbandingan rata-rata kecepatan komputasi.
5,85 6,07 6,04 5,95 5,95 5,81 5,94 5,71 6,02 6,13 9,39 8,88 8,64 8,89 8,95 8,86 8,83 8,98 9,72 9,02 0 5 10 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 skenario 1 skenario 2 (a) (b) (c)
Gambar  4. Implementasi  sistem,  (a)  kondisi  palang  pintu  terbuka,  (b)  kondisi palang pintu tertutup, (c) kondisi ketika sistem mendeteksi pelanggaran.
dibandingkan dengan temperatur GPU pada skenario 1. Hal ini terjadi  karena  proses  komputasi  dilakukan  hanya  pada  saat pintu  perlintasan  tertutup.  Rata-rata  temperatur  GPU  adalah 36,85  °C  pada  skenario  1  dan  31,34  °C  pada  skenario  2  atau terjadi penurunan rata-rata 5,50 °C. Gambar 8 memperlihatkan grafik  hasil  pengujian  dari  penggunaan  GPU.  Diperoleh  nilai rata-rata penggunaan GPU sebesar 50,58% pada skenario 1 dan 6,53%  pada  skenario  2  atau  ada  penurunan  sekitar  44,05%. Proses  komputasi  pada  skenario  2  lebih  efektif  karena penggunaan  GPU  hanya  terjadi  pada  kondisi  perlintasan sebidang  tertutup.  Pada  Gambar  9  ditampilkan  data penggunaan  memori.  Hasil  pengujian  penggunaan  memori menunjukkan bahwa pada skenario 1 digunakan memori rata- rata 3.790 Mb dan pada skenario 2 digunakan memori rata-rata 3.489  Mb.  Dengan  kata  lain,  terjadi  penurunan  penggunaan memori  sekitar  301  Mb.  Sementara  itu,  grafik  perbandingan konsumsi  daya  diperlihatkan  pada Gambar  10.  Rata-rata konsumsi daya pada skenario 1 dengan perangkat Jetson Nano adalah 5,83 W, sedangkan pada skenario 2 dengan perangkat Jetson  Nano  adalah  3,55  W.  Terjadi  penurunan  rata-rata konsumsi  daya  sebesar 2,28  W  pada  perangkat  Jetson  Nano. Pada  skenario  2  dengan  perangkat  Raspberry  Pi  4  yang diterapkan sebagai node 1, rata-rata konsumsi dayanya sebesar 2,61 W, lebih kecil daripada pada Jetson Nano. Hal ini terjadi karena proses komputasi pada perangkat Raspberry Pi 4 hanya menggunakan CPU, tidak menggunakan GPU.
Hasil  pengujian  pada  Tabel  II  menunjukkan  bahwa penerapan computation  offloading pada  prototipe  sistem
deteksi pelanggaran di perlintasan sebidang berbasis komputasi tepi  memberikan  hasil  yang  lebih  baik,  tampak  dari  adanya peningkatan  kinerja  komputasi.  Penerapan computation offloading berhasil  meningkatkan  kinerja  komputasi  pada perangkat komputasi terbatas Jetson Nano. Rata-rata kecepatan komputasi  meningkat  sekitar  1,5  kali,  yang  menunjukkan efisiensi strategi pembagian beban komputasi. Akurasi model deteksi  objek  pelanggaran  yang  diimplementasikan  mencapai 89,4%, yang tergolong tinggi. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem  deteksi  berhasil  mengenali  dan  mengklasifikasikan objek  pelanggaran  dengan  baik.  Selain  meningkatkan kecepatan,  penerapan computation  offloading berhasil mengurangi  beban  proses  komputasi  pada  perangkat  Jetson Nano. Penurunan temperatur GPU, tingkat penggunaan GPU, tingkat penggunaan memori, dan konsumsi daya memberikan gambaran  efisiensi  penggunaan  sumber  daya.  Sistem  yang dikembangkan pada penelitian ini membuktikan efektivitas dan efisiensi penerapan computation offloading dalam mengoptimalkan  kinerja  sistem  deteksi  pelanggaran  di perlintasan sebidang pada perangkat komputasi terbatas.

## IV. KESIMPULAN
Prototipe  sistem  deteksi  pelanggaran  di  perlintasan sebidang  berbasis  komputasi  tepi  dengan  menerapkan computation offloading yang dikembangkan pada penelitian ini telah  berhasil  meningkatkan  kinerja  komputasi  dengan membagi  beban  komputasi.  Dari  pengembangan  yang dilakukan,  penerapan computation  offloading berhasil meningkatkan  rata-rata  kecepatan  komputasi  sekitar  1,5  kali lebih  cepat  pada  perangkat  komputasi  terbatas  Jetson  Nano. Selain  itu,  model  deteksi  objek  pelanggaran  juga  memiliki tingkat  akurasi  mencapai  89,4%.  Selain  meningkatkan kecepatan,  penerapan computation  offloading juga  berhasil mengurangi beban proses komputasi pada perangkat komputasi terbatas Jetson Nano. Hal ini terlihat dari penurunan temperatur GPU  sekitar  5,50  °C,  penurunan  penggunaan  GPU  sebesar 44,05%, penurunan penggunaan memori sebesar 301 Mb, dan penurunan konsumsi daya sebesar 2,28 W. Data menunjukkan bahwa penerapan computation offloading pada sistem deteksi pelanggaran  perlintasan  sebidang  berbasis  komputasi  tepi memberikan  hasil  yang  baik.  Peningkatan  akurasi  dan kecepatan  inferensi  yang  signifikan  serta  pengurangan
Gambar 7. Grafik hasil perbandingan temperatur GPU.
Gambar 8. Grafik hasil perbandingan penggunaan GPU.
Gambar 9. Grafik hasil perbandingan penggunaan memori.
Gambar 10. Grafik hasil perbandingan konsumsi daya.
T ABEL II P ERBANDINGAN H ASIL P ENGUJIAN Pengujian Skenario 1  Skenario 2 Delta Akurasi 86,0% 89,4% +3,4% Kecepatan inferensi 5,95 fps 8,95 fps +3 fps Temperatur GPU 36,85 °C 31,34 °C -5,50 °C Penggunaan GPU 50,58 % 6,53 % -44,05 % Penggunaan memori 3.790 Mb 3.489 Mb -301 Mb Konsumsi daya 5,83 W 3,55 W -2,28 W Ket.: Delta = skenario 2 – skenario 1
temperatur GPU, penggunaan GPU, penggunaan memori, dan konsumsi  daya  menunjukkan  efisiensi  penggunaan  sumber daya pada perangkat komputasi terbatas.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  pada  penelitian  yang  ditulis dalam  artikel  berjudul  “Penerapan Computation  Offloading Pada  Sistem  Deteksi  Pelanggaran  Perlintasan  Sebidang Berbasis Komputasi Tepi” tidak terdapat konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi  dan  metodologi,  Rian  Putra  Pratama; perangkat lunak, Rian Putra Pratama; akuisisi data, Rian Putra Pratama;  analisis  data,  Rian  Putra  Pratama;  penulisan— penyusunan  draf  asli,  Rian  Putra  Pratama;  supervisi  dan penelaahan, Suhono Harso Supangkat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah mendukung penulis dalam melakukan kegiatan penelitian ini, di  antaranya  Pusat  Mekatronika  Cerdas  Badan  Riset  dan Inovasi Nasional, Sekolah Tinggi Elektronika dan Informatika Institut  Teknologi  Bandung,  dan  Program  beasiswa  dalam negeri  Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika  Republik Indonesia.

## REFERENSI
[1]  “Lalu Lintas dan Angkutan Jalan,” Undang-Undang Republik Indonesia No. 22, 2009.
[2]  “Buku Statistik Bidang Perkeretaapian Tahun 2020,” Direktorat Jenderal Perkeretaapian, 2020.
[3]  A.  Sianipar,  “Kajian  penerapan  teknologi  pintu  dengan  pagar  otomatis dan yellow box di perlintasan sebidang,” J. Penelit. Transp. Darat. , vol. 22, no. 1, hal. 91–102, Jun. 2020, doi: 10.25104/jptd.v22i1.1603.
[4]  S.H.  Supangkat,  A.A.  Arman,  R.A.  Nugraha,  dan  Y.A.  Fatimah,  “The implementation of Garuda Smart City Framework for smart city readiness mapping  in  Indonesia,” J.  Asia-Pac.  Stud., vol.  32,  hal.  169-176,  Mar. 2018, doi: 10.57278/wiapstokyu.32.0_169.
[5]  V.  Tsakanikas  dan  T.  Dagiuklas,  “Video  surveillance  systems-current status and future trends,” Comput. Elect. Eng. , vol. 70, hal. 736–753, Agu. 2018, doi: 10.1016/j.compeleceng.2017.11.011.
[6]  R.P. Pratama dan S.H. Supangkat, “Smart video surveillance system for level crossing: A systematic literature review,” 2021 Int. Conf. ICT Smart Soc. (ICISS) , 2021, hal. 1–5, doi: 10.1109/ICISS53185.2021.9533222.
[7]  M.H.  Kolekar, Intelligent  Video  Surveillance  Systems    An  Algorithmic Approach .  New  York,  NY,  USA:  CRC  Press,  2017,  doi: 10.1201/9781315153865.
[8]  A. Hampapur dkk., “Smart video surveillance: Exploring the concept of multiscale spatiotemporal tracking,” IEEE Signal Process. Mag. , vol. 22, no. 2, hal. 38–51, Mar. 2005, doi: 10.1109/MSP.2005.1406476.
[9]  G.F. Shidik dkk., “A systematic review of intelligence video surveillance: Trends, techniques, frameworks, and datasets,” IEEE Access , vol. 7, hal. 170457–170473, Nov. 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2955387.
[10]  H.  Sun,  Y.  Yu,  K.  Sha,  dan  B.  Lou,  “mVideo:  Edge  computing  based mobile  video  processing  systems,” IEEE  Access ,  vol.  8,  hal.  11615– 11623, Des. 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2963159.
[11]  W. Yu dkk., “A survey on the edge computing for the internet of things,” IEEE Access , vol. 6, hal. 6900–6919, Nov. 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2778504.
[12]  W.  Shi  dkk.,  “Edge  computing:  Vision  and  challenges,” IEEE  Internet Things  J. ,  vol.  3,  no.  5,  hal.  637–646,  Okt.  2016,  doi: 10.1109/JIOT.2016.2579198.
[13]  F. Wang dkk., “Deep learning for edge computing applications: A state- of-the-art  survey,” IEEE  Access ,  vol.  8,  hal.  58322–58336,  Mar.  2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2982411.
[14]  D.R.  Patrikar  dan  M.R.  Parate,  “Anomaly  detection  using  edge computing in video surveillance system: Review,” Int. J. Multimed. Inf. Retr. , vol. 11, no. 2, hal. 85–110, Jun. 2022, doi: 10.1007/s13735-022-
00227-8.
[15]  A.C.  Cob-Parro dkk. , “Smart  video  surveillance  system  based  on  edge computing,” Sensors ,  vol.  21,  no.  9,  hal.  1-20,  Mei  2021,  doi: 10.3390/s21092958.
[16]  A.  Gupta  dan  P.  Prabhat,  “Towards  a  resource  efficient  and  privacy- preserving  framework  for  campus-wide  video  analytics-based applications,” Complex Intell. Syst. , vol. 9, no. 1, hal. 161–176, Feb. 2023, doi: 10.1007/s40747-022-00783-w.
[17]  M. Aazam, S. Zeadally, dan K.A. Harras, “Offloading in fog computing for  IoT:  Review,  enabling  technologies,  and  research  opportunities,” Future  Gener.  Comput.  Syst. ,  vol.  87,  hal.  278–289,  Okt.  2018,  doi: 10.1016/j.future.2018.04.057.
[18]  A. Zaman, B. Ren, dan X. Liu, “Artificial intelligence-aided automated detection  of  railroad  trespassing,” Transp.  Res.  Rec.,  J.  Transp.  Res. Board, , vol. 2673, no. 7, hal. 25–37, Jul. 2019, doi: 10.1177/0361198119846468.
[19]  M.A.B. Fayyaz dan C. Johnson, “Object detection at level crossing using deep learning,” Micromachines , vol. 11, no. 12, hal. 1-16, Des. 2020, doi: 10.3390/mi11121055.
[20]  P.  Sikora  dkk.,  “Artificial  intelligence-based  surveillance  system  for railway crossing traffic,” IEEE Sens. J., vol. 21, no. 14, hal. 15515–15526, Jul. 2021, doi: 10.1109/jsen.2020.3031861.
[21]  C.  Sun  dkk.,  “MCA-YOLOV5-light:  A  faster,  stronger  and  lighter algorithm for helmet-wearing detection,” Appl. Sci. , vol. 12, no. 19, hal. 1-19, Okt. 2022, doi: 10.3390/app12199697.
[22]  X.  Xu,  X.  Zhang,  dan  T.  Zhang,  “Lite-YOLOv5:  A  lightweight  deep learning  detector  for  on-board  ship  detection  in  large-scene  Sentinel-1 SAR  images,” Remote  Sens. ,  vol.  14,  no.  4,  hal.  1-27,  Feb.  2022,  doi: 10.3390/rs14041018.
[23]  M. Ali dkk., “RES: Real-time video stream analytics using edge enhanced clouds,” IEEE Trans. Cloud Comput. , vol. 10, no. 2, hal. 792–804, Apr.- Jun. 2022, doi: 10.1109/TCC.2020.2991748.
[24]  X.  Xia  dkk.,  “Cost-effective  app  data  distribution  in  edge  computing,” IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst. , vol. 32, no. 1, hal. 31–44, Jan. 2021, doi: 10.1109/TPDS.2020.3010521.
[25]  H.  Alawad,  S.  Kaewunruen,  dan  M.  An,  “Learning  from  accidents: Machine learning for safety at railway stations,” IEEE Access , vol. 8, hal. 633–648, Des. 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2962072.
[26]  U.  Nepal  dan  H.  Eslamiat,  “Comparing  YOLOv3,  YOLOv4  and YOLOv5  for  autonomous  landing  spot  detection  in  faulty  UAVs,” Sensors , vol. 22, no. 2, hal. 1-15, Jan. 2022, doi: 10.3390/s22020464.
[27]  P.  Sikora,  M.  Kiac,  dan  M.K.  Dutta,  “Classification  of  railway  level crossing barrier and light signalling system using YOLOv3,” 2020 43rd Int. Conf. Telecommun. Signal Process. (TSP) , 2020, hal. 528–532, doi: 10.1109/TSP49548.2020.9163535.
[28]  J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, dan A. Farhadi, “You only look once: Unified,  real-time  object  detection,” 2016  IEEE  Conf.  Comput.  Vis. Pattern Recognit. (CVPR) , 2016, hal. 779–788, doi:
10.1109/CVPR.2016.91.
[29]  J. Solawetz (2020) “What is Mean Average Precision (mAP) in Object Detection?,” [Online], https://blog.roboflow.com/mean-average- precision/, tanggal akses: 15-Jul-2023.
[30]  M.  Veeramanikandan  dan  S.  Sankaranarayanan,  “Publish/subscribe based  multi-tier  edge  computational  model  in  internet  of  things  for latency reduction,” J. Parallel Distrib. Comput. , vol. 127, hal. 18–27, Mei 2019, doi: 10.1016/j.jpdc.2019.01.004.
[31]  D.J.  Shin  dan  J.J.  Kim,  “A  deep  learning  framework  performance evaluation to use YOLO in Nvidia Jetson platform,” Appl. Sci. , vol. 12, no. 8, hal. 1-19, Apr. 2022, doi: 10.3390/app12083734.
[32]  I.  Resmadi,  “Kajian  moralitas  teknologi  pintu  perlintasan  kereta  api (Studi  kasus:  Pintu  perlintasan  kereta  api  Cikudapateuh  Bandung),” J. Sosioteknol. ,  vol.  13,  no.  2,  hal.  84–90,  Agu.  2014,  doi: 10.5614/sostek.itbj.2014.13.2.2.
[33]  S. Valladares dkk., “Performance evaluation of the Nvidia Jetson Nano through a real-time machine learning application,” Int. Conf. Intell. Hum. Syst. Integr. , 2021, hal. 343–349, doi: 10.1007/978-3-030-68017-6_51.
[34]  A. Al-Qamash, I. Soliman, R. Abulibdeh, dan M. Saleh, “Cloud, fog, and edge  computing:  A  software  engineering  perspective,” 2018  Int.  Conf. Comput. Appl. (ICCA) , 2018, hal. 276–284, doi: 10.1109/COMAPP.2018.8460443.