## PENDETEKSIAN TINGKAT KEPADATAN JALAN MENGGUNAKAN METODE CANNY EDGE DETECTION
1 Arimbi Kurniasari, 2 Jalinas 1,2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma
1,2 Jl. Margonda Raya 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 arimbi@staff.gunadarma.ac.id, 2 jalinas@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Ruang  lalu  lintas  merupakan  sarana  yang  digunakan  sebagai  gerak  pindah  orang, kendaraan, dan barang yang berupa jalan dan fasilitas pendukung. Informasi kepadatan jalan merupakan  informasi  yang  sangat  penting  untuk  mendeteksi  kepadatan  dan  menghitung  lalu lintas.  Pengolahan  citra  diperlukan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  kepadatan  jalan baik  menggunakan  citra  maupun  video  kondisi  jalan.  Penelitian  ini  mengimplementasikan metode  deteksi  tepi  Canny  dengan  menentukan  koordinat  Region  of  Interest  (ROI)  dan menghitung  persentase  kepadatan  pada  data  video  sesuai  area  ROI  yang  sudah  ditentukan. Hasil  penelitian  diharapkan  dapat  mendeteksi  kendaraan  di  jalan  dan  menentukan  tingkat kepadatan  jalan  dari  hasil  deteksi  menggunakan  metode  Canny.  Setelah  dilakukan  uji  coba sistem didapat hasil yaitu penentuan ROI di jalan menggunakan 4 buah titik koordinat, metode Canny berhasil mendeteksi kendaraan yang berada di jalan, dan dapat menentukan persentase kepadatan untuk menghasilkan status kepadatan lalu lintas.
Kata Kunci : deteksi tepi canny, kepadatan jalan, region of interest

## Abstract
Traffic space is a facility used as movement of people, vehicles and goods in the form of roads  and  supporting  facilities.  Road  density  information  is  very  important  information  to detect  density  and  calculate  traffic.  Image  processing  is  required  to  obtain  information  about road density using both road images and video conditions. The study will implement the Canny edge  detection  method  by  determining  the  coordinates  of  the  Region  of  Interest  (ROI)  and calculating the percentage of density in the video data according to the specified ROI area. The results  are expected  to  be able to  detect  vehicles  on  the  road  and  determine the  level  of  road density from the detection results using the Canny method. After testing the system, the results obtained are the determination of ROI on the road using 4 coordinate points, the Canny method successfully detects vehicles that are on the road, and can determine the percentage of density to produce traffic density status.
Keywords : canny edge detection, region of interest, road density

## PENDAHULUAN
Ruang  lalu  lintas  merupakan  sarana yang  digunakan  sebagai  gerak  pindah  orang, kendaraan, dan barang yang berupa jalan dan fasilitas  pendukung.  Mayoritas  masyarakat dalam  kehidupan  sehari-hari  menggunakan kendaraan  bermotor  dalam  bertransportasi  di
jalan,  baik  menggunakan  kendaraan  pribadi maupun  menggunakan  kendaraan  umum seperti  ojek,  angkot,  bus  ataupun transportasi umum  lainnya.  Banyaknya  jumlah  kendaraan bermotor  yang  berlalu  lintas  di  jalan, terkadang  tidak  sebanding  dengan  luas  jalan yang  tersedia,  sehingga  seringkali  terjadi kepadatan dan berujung kemacetan di jalan
yang tidak bisa dihindari.
Data  dari  Badan  Pusat  Statistik menyebutkan  jumlah  kendaraan  di  Indonesia tahun  2018  sebesar  146.  858.759  termasuk mobil  penumpang,  mobil  bis,  mobil  barang dan  sepeda  motor  [1].  Banyaknya  jumlah kendaraan berdampak pada kondisi kepadatan jalan  atau  lalu  lintas.  Informasi  tentang kepadatan  jalan  sangat  diperlukan  bagi pengguna  transportasi  untuk  memilih  rute jalan berdasarkan informasi tersebut [2].
Informasi  kepadatan  jalan  merupakan informasi  yang  sangat  penting  untuk  men- deteksi kepadatan dan menghitung lalu lintas. Pengolahan  citra  diperlukan  untuk  men- dapatkan informasi mengenai kepadatan jalan baik menggunakan citra mapun video kondisi jalan. Pengolahan citra merupakan suatu sistem di  mana  proses  dilakukan  dengan  masukan berupa  citra  dan  hasilnya  juga  berupa  citra [3].  Arsyad  menyatakan  bahwa  video merupakan  gambar  dalam frame ,  di  mana frame demi frame diproyeksikan  melalui lensa proyektor secara mekanis sehingga pada layar  terlihat  gambar  hidup  [4].  Beberapa teknik pengolahan citra di-kembangkan untuk memprediksi kepadatan jalan yaitu thresholding , multi-resolusi,  deteksi  tepi, background subtraction dan inter-frame differencing [5].
Penelitian dalam mendeteksi kepadatan lalu  lintas  juga  dilakukan  beberapa  peneliti terdahulu dengan berbagai metode. Penelitian [6] menggunakan metode background subtraction sebagai  pemisah  objek  dengan background .    Hasil  penelitian  [6]  yang  telah
dicapai  dari  perancangan  sistem  ini  diantara- nya  dapat  menghasilkan  data  kepadatan  dan status lalu lintas. Penelitian [7] menggunakan metode background  subtraction untuk  men- deteksi kendaraan individu dan menggunakan metode Artificial  Neural  Network untuk memprediksi  dan  estimasi  kepadatan  lalu lintas.  Penelitian  [8]  menggunakan  algoritma Pinhole serta  menerapkannya  pada  pendeteksi- an  kemacetan  jalan  raya  menggunakan IP Camera . Hasil yang diperoleh dalam penelitian  ini  berupa  persentase  hasil  analisis kemacetan.  Penelitian  [9]  menggunakan metode wavelet untuk  mendeteksi  objek kendaraan  pada  setiap  jalur  di  persimpangan dan menghitung lama waktu lampu lalu lintas pada  setiap  jalur  di  persimpangan.  Hasil penelitian  [9]  diperoleh  tingkat  kepadatan berdasarkan seberapa besar citra jalan tertutup oleh citra kendaraan.
Proses deteksi tepi objek yang ada pada suatu frame dengan  mencari  titik  tepi  yang berada  di  atas  ambang  batas  pertama  dan berada  diantara  titik  ambang  batas  pertama dan  kedua  setelah  melalui  proses grayscale menggunakan  algoritma  Canny edge  detection . Penelitian  akan  mengimplementasikan  metode deteksi  tepi  Canny  dengan  menentukan koordinat Region  of  Interest (ROI)  dan menghitung  persentase  kepadatan  pada  data video sesuai area ROI yang sudah ditentukan. Hasil  dari  penelitian  diharapkan  dapat mendeteksi kendaraan di jalan dan menentukan tingkat kepadatan jalan dari hasil deteksi menggunakan metode Canny.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  proses  pada  penelitian  ini dimulai  dengan input data  video,  penentuan koordinat  area  jalan,  deteksi  tepi  objek, menghitung kepadatan dalan dan menentukan status  kepadatan  jalan  seperti  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Input Data Video
Input data video  pada  penelitian  ini menggunakan  data  video  yang  diambil wilayah Jalan Margonda Raya di kota  Depok berdurasi 2 menit 15 detik.
Penentuan Koordinat Region of Interest ( ROI) Penentuan koordinat dengan menentukan  paling  sedikit  4  titik  yang  akan membentuk ROI yang diamati untuk mendeteksi  kepadatan  jalan.  Gambar  2 menunjukkan 4 koordinat titik untuk menentukan ROI.
Setelah  menentukan  ROI,    tahap selanjutnya adalah mengubah data video yang pada  awalnya  memiliki channel warna Red, Green, dan Blue (RGB)  menjadi  citra grayscale. Gambar 3 menunjukkan perubahan citra  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  proses grayscale .
Input Data Video
Penentuan Koordinat ROI Deteksi Tepi Objek Menghitung Kepadatan Jalan Status Kepadatan Jalan Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 2. Penentuan Koordinat ROI
Gambar 3. Proses Grayscaling Mulai Input Citra Grayscale Implementasi Filter Gaussian Menghitung Gradien
Magnitude
Menentukan Arah Tepian Nonmaximum Suppresion Hysteresis Citra hasil Deteksi Tepi Selesai

## Gambar 4. Bagan Proses Deteksi Tepi Canny

## Deteksi Tepi Objek
Deteksi  tepi  merupakan  sebuah  proses deteksi  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  sisi dari  setiap  objek  yang  ada  pada  suatu frame .
Proses  deteksi  tepi  objek  menggunakan algoritma Canny edge detection menggunakan sumber gambar citra setelah proses grayscale .
Pada algoritma Canny akan mencari titik tepi
yang  berada  di  atas  ambang  batas  pertama dan  berada  diantara  titik  ambang  batas pertama dan kedua. Bagan proses deteksi tepi Canny dapat dilihat pada Gambar 4.
Selanjutnya  melakukan invert untuk mendapatkan background yang  berwarna putih  dan  tepi  objek  hitam  seperti  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Proses Deteksi Tepi Objek dan Invert
Gambar 6. Operasi Opening
Proses opening dilakukan  untuk mendapatkan citra yang lebih solid dan noise berwarna  putih  yang  lebih  sedikit  dari sebelumnya.  Gambar  6  menunjukkan  proses opening pada citra.
Proses blurring dilakukan  untuk membuat  gambar  menjadi  buram  dengan menggunakan bilateral filtering dalam menghilangkan noise dan  menjaga  sisi  tepi tetap tajam. Hasil yang diperoleh dari proses
blurring dapat dilihat pada Gambar 7.
Proses selanjutnya adalah proses thres- holding berfungsi untuk mengubah perbedaan intensitas  nilai  citra  yang  signifikan.  Pada penelitian  ini  digunakan  tipe binary thres- holding dengan  piksel  yang  memiliki  derajat keabuan  lebih  kecil  dari  230  akan  berubah menjadi 0 atau hitam, sedangkan apabila lebih besar dari 230 akan berubah menjadi 255 atau putih seperti dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7. Proses Blurring
Gambar 8. Proses Thresholding
Gambar 9. Proses Bitwise_And

## Perhitungan Kepadatan jalan
Kepadatan jalan dihitung menggunakan operasi bitwise_and dengan parameter sumber 1, sumber 2, dan mask . Sumber 1 dan sumber
2  menggunakan  citra  hasil  proses threshold,
sedangkan  parameter mask menggunakan ROI  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.
Proses  menghitung  kepadatan  jalan  dibatasi oleh mask , sehingga hanya mendapatkan nilai kepadatan  jalan  pada  wilayah mask saja menggunakan Persamaan 1. Proses
bitwise_and pada  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Gambar 9.
(1)
Tabel 1. Parameter Status Kepadatan Jalan Status Kepadatan Jalan Jumlah Persentase Kepadatan Macet X > 70% Padat Merayap 55 %< X <= 70 % Ramai Lancar 50 % < X <= 55 % Lancar X <= 50%

## Parameter Status Kepadatan Jalan
Parameter  status  kepadatan  jalan berdasarkan  pada  penelitian  [6].  Tabel  1 menunjukkan  kondisi  jalan  berdasarkan parameter status dari kepadatan  jalan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  coba  dilakukan  pada  video  yang berisi  kondisi  jalan  yang  padat  akan kendaraan, di mana lebar frame sebesar 1280 piksel,  tinggi frame sebesar  720  piksel,  dan berdurasi  10  detik  seperti  dapat  dilihat  pada Gambar 10.
Penentuan koordinat ROI mendapatkan hasil sebesar 231.062 piksel. Kepadatan jalan dihitung  berdasarkan  hasil  dari  proses thresholding pada frame 1  dengan  metode binary threshold menghasilkan citra dengan 2 warna, hitam dan putih dengan jumlah  piksel hitam  sebanyak  166.610  piksel dan  jumlah
piksel  yang  berwarna  putih  sebanyak  64452 piksel seperti  dapat  dilihat  pada  Gambar  11. Nilai  hasil  perhitungan  kepadatan  jalan berdasarkan  Persamaan  1  didapat  sebesar 72,10618%.
Hasil  persentase  kepadatan  jalan  akan menghasilkan status kepadatan jalan. Berdasar- kan Tabel 1, hasil kepadatan jalan 72,10618% masuk dalam status kondisi macet.
Gambar 12 menunjukkan grafik kepadatan  jalan  dan  status  kepadatan  jalan hasil  perhitungan  dari  video  dengan  total seluruh frame yang  berjumlah  152 frame .
Berdasarkan  Gambar  12,  persentase  tingkat kepadatan  tertinggi  mencapai  75,26%  dan persentase tingkat kepadatan terendah sebesar 43,87%.
Contoh informasi persentase dan status kepadatan jalan berdasarkan frame 24, frame 63, frame 123,  dan frame 152  dapat  dilihat pada Gambar 13.
Gambar 10. Video Kepadatan
Gambar 11. Hasil Proses Thresholding
Gambar 12. Grafik Kepadatan Jalan
Gambar 13. Status Macet Kepadatan Jalan
Penelitian  menggunakan  metode back- ground  subtraction [6]  memisahkan  objek dengan background yang  memerlukan  data tanpa  objek  pada  latar  belakang  sehingga solusinya  dengan  menyamarkan  objek  ber- gerak. Penelitian  lain  menggunakan  metode Pinhole memisahkan  gambar  objek dengan ukuran  yang  sama  menjadi  beberapa pinhole untuk mendapatkan nilai rata-rata dari piksel yang ada dalam pinhole tersebut. Selanjutnya akan  dibandingkan  dengan pinhole yang  ada pada posisi yang sama di gambar sebelumnya untuk  mendapatkan  nilai  kemacetan  suatu jalan  [8].  Metode  Canny  dapat  mendeteksi kepadatan  jalan  dengan  melakukan  per- hitungan  kepadatan  jalan menggunakan penentuan koordinat ROI.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penentuan Region  of  Interest di  jalan untuk  membatasi  wilayah  yang  diamati menggunakan  4  buah  titik  koordinat  telah berhasil  dilakukan  sehingga  dapat  digunakan untuk  proses  mendeteksi  kendaraan  yang berada  di jalan  menggunakan  metode  Canny. Hasil  perhitungan  persentase  kepadatan  jalan dapat menentukan status kepadatan lalu lintas yaitu macet, padat merayap, ramai lancar dan lancar.
Pengembangan  penelitian  selanjutnya dapat  dilakukan  menggunakan  atau  peng- gabungan  metode  lain  untuk  mendapatkan bagian  objek  yang  lebih  sempurna  dan  lebih
baik,  sehingga  dapat  meningkatkan  hasil akurasi pada persentase kepadatan jalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bapan  Pusat  Statistik,  “Perkembangan Jumlah  Kendaraan  Bermotor  Menurut Jenis,  1949  –  2018,” Badan  Pusat Statistik , 2020. [Daring]. Tersedia: https://www.bps.go.id/linkTableDinamis /view/id/1133. [Diakses: 20 April 2020].
[2] F.  Kurniawan,  H.  Sajati,  dan  O.
Dinaryanto, “Image processing technique for traffic density estimation,” International Journal of Engineering and Technology ,  vol.  9,  no.  2,  hal.  1496  – 1503, 2017.
[3] A.  Basuki, Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan Visual Basic . Yogyakarta:
Graha Ilmu, 2005.
[4] A. Arsyad, Media Pembelajaran . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2011.
[5] N.  A.  Mandellos,  I.  Keramitsoglou,  dan
C.  T.  Kiranoudis,  “A  background subtraction  algorithm  for  detecting  and tracking  vehicles,” Expert  Systems  with Applications ,  vol.  38,  no.  3,  hal.  1619  – 1631, 2011.
[6] I.  H.  Setiadi,  “Perancangan  sistem pendeteksi kepadatan lalu lintas menggunakan  image  processing  dengan metode  background  substraction  pada sikomolintas”, Skripsi , Universitas
Komputer Indonesia, Bandung, 2016.
[7] M.  Rahman  dan  S.  Dey,  “Aplication  of image  processing  and  data  mining techniques  for  traffic  density  estimation and prediction,” International Journal of
Computer Science and Engineering , vol.
7, no. 3, hal. 248 – 253, 2019.
[8] S.  Mahatmaputra,  E.  Permata,  dan William,  “Deteksi  kemacetan  lalu  lintas
melalui  kamera  menggunakan  pin  hole algorithm,” ComTech ,  vol.  2,  no.  2,  hal.
821 – 834, 2011.
[9] L.  R.  Faradila,  Y.  Fibriliyanti,  dan
Nasron, “Deteksi kepadatan dan pembagian  waktu  pada  simulasi  lampu lalu  lintas  di  persimpangan,” Prosiding SNATIF ke-4 , 2017, hal. 335 – 339.