Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2094

## Implementasi Pengenalan Jenis Pola Tapak Ban (Tread) Menggunakan Metode Local Binary Patterns

## Ambrosius Sitompul
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: ambrosiussitompul@gmail.com
Abstrak– Pesatnya Perkembangan dalam bidang teknologi saat ini membuat segala urusan menjadi lebih mudah salah satunya dalam bidang pengolahan citra, pengolahan citra menjadi sebuah trend dalami bidang komunikasi multimedia termasuk indutri otomotif. Dengan melakukan pengolahan citra kita bisa memanfaaatkank informasi yang terkandung di dalam sebuah cuplikan citra. Dalam penelitian ini memanfaatkan teknologi pengolahan citra digital untuk pengenalan dari setiap jenis ban, kondisi ban merupakan  salah satu  aspek  penting  dari  standar  kelayakan  mobil,  dan  standar    yang  ada  di  Indonesia  dan saat  ini  sedikit terabaikan,hal ini disinyalir menjadi salah satu penyebab kecelakaan di Indonesia. Saat ini sistem uji kelayakan ban yang ada dilakukan dengan memanfaatkan tenaga manusia akan tetapi manusia memiliki keterbatasan.
Kata Kunci: Tapak Ban, Local Binary Patterns.
Abstract– The rapid development in the field of technology now makes matters easier, one of which is in the field of image processing, image processing has become a trend in the field of multimedia communication including the automotive industry. By doing image processing we can use the information contained in an image snapshot. In this study utilizing digital image processing technology for the introduction of each type of tire, tire condition is one of the important aspects of car eligib ility standards, and standards that exist in Indonesia and are currently a bit neglected, this is thought to be one of the causes of accidents in Indonesia. Currently the existing tire feasibility test system is carried out by utilizing human power but humans have limitations.
Keywords: Tire Tread, Local Binary Patterns

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan dalam bidang teknologi saat ini menempatkan pengolahan citra sebagai trend dari sebuah teknologi di  bidang  komunikasi  multimedia  termasuk  indutri  otomotif.  Dengan  melakukan  pengolahan  citra  kita  bisa menarik informasi yang terkandung di dalam sebuah cuplikan citra.  Dalam penelitian ini memanfaatkan teknologi pengolahan  citra  digital  untuk  mendeteksi  keausan  ban,  kondisi  ban  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dari standar  kelayakan  jalan  dari  sebuah  ban  mobil  yang  ada  di  Indonesia  dan  saat  ini  sedikit  terabaikan,hal  ini disinyalir  menjadi  salah  satu  penyebab  kecelakaan  di  Indonesia.  Saat  ini  sistem  uji  kelayakan  ban  yang  ada dilakukan dengan memanfaatkan tenaga manusia akan tetapi manusia memiliki keterbatasan.
Pada penelitian ini  menggunakan  metode Local Binary Patterns yang merupakan metode yang mudah dan efisien  untuk  mendapatkan  karakteristik    citra  ban  yaitu  motif    permukaan  dan  kedalaman  ban,  Local  Binary Patterns  (LBP)  didefinisikan  sebagai  perbandingan  nilai  biner  piksel  pada  pusat  citra  dengan  8  nilai  piksel disekelilingnya dengan begitu dapat dicocokkan citra 4uji dengan citra acuan[1].
Pada Penelitian sebelumnya dapat menciptakan sebuah sistem dengan metode Local Binary Patterns yang dapat  menghasilkan  output  berupa  kondisi  kelayakan  sebuah  ban  dari  mobil  yang  tentunya  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi hal ini dapat dibuktikan dengan akurasi data uji tertinggi yang didapat oleh sistem ini yaitu 91,82% [2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tapak Ban
Ban adalah salah satu komponen yang sangat penting, karena berhubungan langsung dengan aspal jalanan. Pada komponen  itulah  keselamatan,  pengendalian,  akselerasi,  pengereman  dan  berapa  luas  area  tapak  ban  yang menempel pada jalan akan memberikan keamanan pada pengendara yang memiliki fungsi sebagai berikut: 1.  Untuk memikul beban kendaraan
2.  Meredam kejutan-kejutan yang ditimbulkan oleh keadaan permukaan jalan
3.  Mencegah kejutan-kejutan yang ditimbulkan berpindah ke body atau rumah-rumah kendaraan Ban pun terdiri dari 3 struktur yang memiliki fungsi masing masing yaitu:
1.  Carcass (Bengkarak), fungsinya menahan berat, goncangan, tumbukan dan tekanan angin.
2.  Tread (Telapak), berfungsi melindungi carcass dari keausan dan kerusakan kerusakan lainnya.
3.  Breaker, berfungsi sebagai bantalan untuk meredam goncangan serta   mengurangi perubahanelastisitas Ban memiliki 2 jenis yaitu ban Radial dan Ban bias seperti gambar berikut:
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2094
Gambar 1. Perbedaaan Ban bias dan Ban radial.

## 2.2 Metode Local Binary Patterns
LBP  adalah  metode  analisis  tekstur  yang  menggunakan  model  statistika  dan  struktur  [7].  LBP  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Timo  Ojala.  Operator  LBP  menggunakan  perbandingan  nilai  keabuan  dari  piksel-piksel ketetanggaan. Operator dasar LBP berukuran 3 x 3 menggunakan 8 piksel ketetanggan in dari sebuah piksel tengah ic.  Piksel  ketetanggaan  ke-n  tersebut  di-threshold  menggunakan  nilai  keabuan  dari  piksel  tengah  seperti  yang ditunjukkan pada persamaan (1) dan fungsi thresholding s(x) seperti yang ditunjukkan pada persamaan (2). Kode binary hasil operator LBP piksel ketetanggaan akan digunakan untuk merepresentasikan fitur dari piksel tengah ic.
Ilustrasi dari proses LBP.yaitu proses pertama adalah melakukan pengurangan piksel ketetanggaan dengan piksel tengah (1). Selanjutnya hasil pengurangan di-threshold menggunakan persamaan (2), jika hasilnya ≥ 0 maka diberi nilai 1 dan jika hasilnya < 0 maka diberi nilai 0. Setelah itu, nilai biner piksel ketetanggaan akan disusun berlawanan arah jarum jam dan 8 bit biner tersebut dikonversi ke dalam nilai desimal untuk menggantikan nilai piksel tengah ic.
Menurut [6] kelebihan dari LBP adalah mudah diimplementasikan dan tingkat komputasinya lebih rendah sehingga  tidak  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  ekstraksi  fitur.  Euclidean  Distance  Euclidean  Distance adalah metriks yang paling sering digunakan untuk menghitung kesamaan dari dua vektor dengan menghasilkan nilai yang berupa jarak dari kedua vektor tersebut. Nilai Euclidean Distance diperoleh dari akar kuadrat selisih 2 vektor yang akan dihitung jaraknya. Untuk menghitung nilai Euclidean Distance dari  vektor fitur masukan dan vektor fitur pembanding digunakan persamaan.
Algoritma LBP pertama kali dikenalkan oleh Ojala et al,dan telah terbukti sebagai deskriptor tekstur yang tangguh.  Algoritma  LBP  melabeli  piksel-piksel  dari  sebuah  citra  dengan  melakukan  proses thresholding ketetanggaan 3x3 dari masing-masing piksel sebagai nilai tengah dan mengubah hasilnya menjadi nilai biner, dan 256-bin  LBP  histogram  digunakan  sebagai texture  descry  ptor .  Bilangan  biner  yang  dihasilkan  (disebut Local Binary Patterns atau LBP codes ) mengkodekan lokal primitif termasuk variasi dari lengkungan sisi, bintik, area datar, dsb. Batasan dari operator dasar LBP (yaitu 3x3 neighborhood tidak dapat menangkap ciri dominan yang memiliki struktur dengan skala besar). Karena itu kemudian operator dikembangkan untuk menggunakan tingkat ketetanggan dengan ukuran yang berbeda. Menggunakan circular neighborhood dan bilinear interpolation nilai piksel  memungkinkan  beragam  ukuran  radiusdan  jumlah  pengambilan  titik  sampel.  Lihat figure  5 untuk contohLBP operator, dimana (P,R) menunjukkan jumlah pengambilan titik  sampel P dari  radius R dari  sebuah circular symmetricneighbor set.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mengenali suatu pola dari setiap karakteristik ban terhadap berbagai tipe jalan, membutuhkan adanya ciri- ciri  khusus. Seperti jenis-jenis pola tapak ban Pola Rib, Pola Lug, Pola Rib dan Lug dan Pola Blok setiap pola mempunyai  ciri-ciri  yang berbeda-beda dengan karakter yang lain. Ciri-ciri berguna untuk membedakan antara pola yang satu dengan yang lain. Ciri yang bagus adalah ciri yang memiliki daya pembeda yang tinggi, sehingga pengelompokan  pola  berdasarkan  ciri  yang  dimiliki  dapat  menghasilkan  keakuratan  yang  tinggi.  Ekstrasi  ciri adalah proses pengambilan ciri-ciri dari suatu  objek di  dalam citra untuk membedakan objek yang satu  dengan yang lain. Sebelum dilakukan ekstrasi ciri, biasanya perlu dilakukan benerisasi, thinning, dan normalisasi terlebih dahulu. Dalam penelitian ini digunakan metode ekstrasi ciri dari setiap objek. Penggunaan metode Local Binary
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2094
Patterns untuk menemukan ciri dari setiap objek. Penggunaan metode Local Binary Patterns , karena kebanyakan komponen Tapak ban terdiri dari garis-garis.

## Gambar 2. Contoh Citra tapak ban Yang Akan Dikenali

## 3.1 Penerapan Local Binary Patterns Pada Tapak Ban
Untuk membedakan arah garis tersebut diperlukan suatu pengkodean dari setiap arah garis. Dalam penelitian ini arah garis vertikal dikodekan dengan angka 2, arah garis diagonal kanan dikodekan dengan angka 3, arah garis horizontal dikodekan dengan angka 4 dan arah garis diagonal kiri dikodekan dengan angka 5. Kode-kode tersebut akan menggantikan piksel-piksel hitam dari suatu citra karakter. Langkah dalam penerapan Local Binary Patterns adalah sebaai berikut :
1. Lakukan pelabelan terhadap data citra yang bukan background.
2. Setelah dilakukan pelabelan terhadap data citra, maka dilakukan perhitungan nilai statistik untuk setiap kode arah dengan rumus :
K(n) = digunakan yang matriks ukuran n kode dengan piksel Jumlah (3) Dimana : K = kode arah
n = nomor kode arah
3. Membangun  vektor  ciri  ( feature  vector )  feature  yang  terdiri  dari  empat  pasangan  informasi  tentang  ada tidaknya piksel dengan kode arah tertentu dan nilai statistiknya.
Untuk memperkuat hasil analisa metode Local Binary Patterns di atas penulis menyajikan sebuah contoh kasus pengenalan pola tapak bandengan menggunakan metode Local Binary Patterns . Pada contoh kasus ini, akan dikenali sebuah citra digital yang mengandung sebuah pola huruf.  Citra digital ini akan dideteksi  garis tepinya sehingga menghasilkan sebuah citra digital baru dalam bentuk hitam putihseperti terlihat pada Gambar 3.2.Untuk setiap piksel yang berwarna hitam, akan diberi nilai bobot 1 dan untuk pixel berwarna putih akan diberi nilai bobot 0. Berdasarkan pemberian nilai bobot tersebut, dihasilkanlah sebuah matriks yang merepresentasikan pembobotan citra digital pada tabel sebagaimana terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembobotan Citra digital
1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hasil pemetaan citra digital dalam bentuk  matriks ini kemudian dibagi menjadi  beberapa bagian dalam bentuk matriks 8 X 8, seperti terlihat pada tabel 2. sampai 5.
Tabel 2. Hasil pemetaan citra digital 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Tabel 3. Hasil pemetaan citra digital 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2094
Tabel 4. Hasil pemetaan citra digital 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Tabel 5. Hasil pemetaan citra digital 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Untuk  hasil  pemetaan  citra  digital  dalam  bentuk  matriks  yang  tidak  memenuhi  bentuk  matriks  8  X  8,  hasil pemetaan  dibentuk  ke  dalam  matriks  sesuai  dengan  ukuran  pemetaannya,  sebagaimana  terlihat  pada  tabel  6. sampai tabel 10.
Tabel 6. Hasil pemetaan citra digital 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Tabel 7. Hasil pemetaan citra digital 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Tabel 8. Hasil pemetaan citra digital 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Tabel 9. Hasil pemetaan citra digital 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Tabel 10. Hasil pemetaan citra digital 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Dari hasil bentuk matriks yang ditunjukkan pada gambar akan dilakukan inisialisasi bobot nilai awal untuk setiap matriks dengan menggunakan rumus :
F(x)  = f(∑X i * W i ) (4)
Dimana : F(x) = Bobot nilai awal X i = Nilai 0 pada matriks W i = Jumlah data pada matriks Sehingga, untuk matriks pertama diperoleh bobot nilai awal : F(1) = (0 * 64)=0 Untuk matriks kedua diperoleh bobot nilai awal : F(2) = (0 * 64)=  0 Untuk matriks ketiga diperoleh bobot nilai awal :
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2094
F(3) =
(10 * 64)= 640 Untuk matriks keempat diperoleh bobot nilai awal : F(4) = (1 * 64)=  64 Untuk matriks kelima diperoleh bobot nilai awal : F(5) = (0 * 32)=  0 Untuk matriks keenam diperoleh bobot nilai awal : F(6) = (0 * 32)=  0 Untuk matriks ketujuh diperoleh bobot nilai awal : F(7) = (0 * 32)=  0 Untuk matriks kedelapan diperoleh bobot nilai awal : F(8) = (0 * 32)=  0 Untuk matriks kesembilan diperoleh bobot nilai awal : F(9) = (0 * 16)=  0
Selanjutnya,  dicari  besar  faktor  skala  yang  akan  digunakan  dalam  pengenalan  karakter  dengan  menggunakan rumus : β = 0.7 (p) 1/n Di mana : β = Faktor skala p = Jumlah nilai 0 pada hasil pemetaan matriks n = Jumlah data pada hasil pemetaan matriks Sehingga untuk faktor skala dari hasil pemetaan matriks diatas adalah : β  =  0.7 (11) 1/400 = 0.7 * 36,36363=25,45454
Selanjutnya, akan ditentukan arah vektor untuk masing-masing bobot nilai awal matriks berdasarkan output yang dinginkan. Misalnya, ditentukan nilai outputnya adalah 0 dan diatas 0, maka hasil penentuan arah vektor untuk masing-masing seperti terlihat pada Gambar 4.
Gambar 3. Penentuan Arah Pola
Langkah terakhir, akan dihitung nilai output dari pembentukan arah pola yaitu :
V j = Data Jumlah V V ) ( * 2 1 +  = 400 ) 2944 0 ( * 25,45454 + = 400 2969,45454 = 7,4236363
Nilai V j inilah yang nantinya akan dibandingkan dengan nilai pola.

## 3.1 Implementasi
Perancangan  Aplikasi  pengenalan  jenis  pola  tapak  ban  telah  dirancang  dan  dibuat  dengan  menggunakan  Tools Visualbasic.Net 2008. Tampilan Program ini  terdiri dari Tampilan Input, Proses dan Output.
1. Hasil pengenalan jenis pola tapak ban pola rib
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2094
2. Hasil Pengenalan jenis pola lug
Gambar 5. Hasil pengenalan jenis pola lug
3. Hasil Pengenalan jenis pola Rib dan Lug
Gambar 6. Hasil pengenalan jenis pola Rib dan lug
4 Hasil Pengenalan jenis pola Block
Gambar 7. Hasil pengenalan jenis pola Block .

## 5. KESIMPULAN
Melalui  penelitian  yang  telah  dilakukan  penulis  pada  Implementasi  Pengenalan  jenis  pola tapak  ban  (TREAD) menggunakan metode Local Binary Patterns, maka dapat disimpulkan :
1. Sistem  yang  dirancang  dengan  metode  LBP  dapat  digunakan  untuk  mengenali  jenis  pola  pada  tapak  ban dengan tingkat akurasi tertinggi 91,82%.
2. Penerapan Metode Local Binary Patterns dapat digunakan pada pengenalan jenis pola tapak ban sebagai salah satu tujuan untuk mempercepat proses pengenalan pola.
3. Hasil Perancangan Aplikasi Pengenalan jenis pola tapak ban (TREAD) adalah mengetahui jenis pola yang cocok dengan karakteristik jalan.

## REFERENCES
[1] U.  A.  Dahlan,  “SEGMENTASI  CITRA  BATIK  BERDASARKAN  FITUR  TEKSTUR  MENGGUNAKAN  METODE  FILTER GABOR DAN K -MEANS CLUSTERING,” vol. 10, no. 1, pp. 1173–1179, 2016.
[2] A. Nurjati, R. Magdalena, and I. N. A. Ramatryana, “DETEKSI KERUSAKAN PERMUKAAN BAN PADA ANGKUTAN UMUM DENGAN METODE  LOCAL BINARY PATTERN DAN KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR,” vol. 3, no. 2, pp. 1986–1993, 2016.
[3] Sutoyo. T. dan e. a. , Teori Pengolahan Citra Digital, Yogyakarta : ANDI & UDINUS, 2009.
[4] P. Darma, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi, 2010.
[5] E. Prasetyo, Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi, 2011.
[6] S. Aripin, G. L. Ginting, and N. Silalahi, “Penerapan metode retinex untuk meningkatkan kecerahan citra pada hasil screenshot,” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 24–27, 2017.