OPEN ACCESS J. OF INISTA, VOL. 4, NO.2, PP.013-20, MEI 2022 ISSN : 2622-8106 (ONLINE) DOI: 10.20895/ INISTA . V 4 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Sistem Pendeteksian Rintangan untuk Kapal Tak Berawak dengan Kombinasi Deteksi Tepi, Transformasi Hough dan Deteksi Saliensi
Boby Mugi Pratama #1 , Menasita Mayantasari #2
#1 Program Studi Informatika, Institut Teknologi Kalimantan #2 Program Studi Fisika, Institut Teknologi Kalimantan Jl. Soekarno-Hatta Km. 15, Karang Joang, Balikpapan, Indonesia
1 bmpratama@lecturer.itk.ac.id
2 menasita@lecturer.itk.ac.id
Accepted on 11-05-2022

## Abstract
Kapal  tanpa  awak  yang  digunakan  untuk  berpatroli  di  perairan  pesisir  membutuhkan  sistem  deteksi  dan  penghindar rintangan  yang  andal.  Hal  ini  dikarenakan  banyak  terdapat  objek-objek  yang  dapat  menghalangi  lajunya  kapal  di permukaan  air.  Tantangan  dalam  pengembangan  sistem  pendeteksian  rintangan  berbasis  citra  bagi  kapal  tak  berawak ukuran kecil adalah performa komputasi yang terbatas. Penelitian dilakukan untuk membuat sebuah sistem pendeteksian rintangan bagi kapal tanpa awak yang akurat dengan proses komputasi yang minimum agar dapat diimplementasikan ke dalam sistem tertanam. Sistem yang dibuat mengkombinasikan deteksi tepi, transformasi Hough dan deteksi saliensi untuk mendeteksi  adanya  rintangan  di  atas  permukaan  air.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  bahwa  performa  sistem  dapat mendekati  kemampuan  sistem  lain  yang  lebih  kompleks  namun  belum  dapat  mengunggulinya.  Sistem  ini  juga diimplementasikan  pada  sistem  tertanam  dan  menghasilkan  kecepatan  yang  memungkinkan  untuk  dilakukan pengimplementasian secara real-time .
Kata kunci: citra digital, deteksi rintangan, deteksi saliensi, deteksi tepi, kapal tanpa awak, transformasi Hough

## I. PENDAHULUAN
K apal tanpa awak biasanya dapat digunakan untuk menyisir suatu lokasi yang telah ditentukan. Kapal ini dapat membantu Tentara Nasional Indonesia (TNI) dalam menjalankan operasi patrol di laut Indonesia yang sangat luas [1]. Selama ini patroli TNI di laut mengalami banyak kendala berupa terbatasnya kapal patroli dan jumlah  personel  jika  dibandingkan  dengan  luasnya  wilayah  perairan  Indonesia  [2].  Selain  itu,  kapal  tanpa awak diperkirakan akan memiliki peran yang penting di masyarakat pada masa yang akan datang [3]. Kapal tanpa awak yang digunakan untuk berpatroli di perairan pesisir membutuhkan sistem deteksi dan penghindar rintangan yang andal. Hal ini dikarenakan banyak terdapat objek-objek yang dapat menghalangi lajunya kapal
B OBY M UGI P RATAMA E T . A L . / J. OF INISTA. 2022, 4(2): 13-20 Sistem Pendeteksian Rintangan untuk Kapal Tak Berawak dengan Kombinasi Deteksi Tepi,
Transformasi Hough dan Deteksi Saliensi
di permukaan air. Objek-objek tersebut antara lain adalah kapal lain, benda terapung dan garis pantai. Objek- objek  ini  dapat  membahayakan  kapal  tanpa  awak  apabila  tertabrak  saat  kapal  sedang  menjalankan  misinya. Oleh karena itu, sistem harus dikembangkan untuk dapat merespon dinamika lingkungan yang berubah-ubah tersebut.
Tantangan  dalam  pengembangan  sistem  pendeteksian  rintangan  berbasis  citra  bagi  kapal  tak  berawak ukuran  kecil  adalah  performa  komputasi  yang  terbatas.  Proses  komputasi  pada  kapal  tak  berawak  jenis  ini biasanya ditenagai oleh sistem tertanam yang tidak memiliki kapasitas komputasi yang besar [4], [5]. Namun metode  deteksi  rintangan  berbasis  pengolahan  citra  yang  banyak  berkembang  adalah  metode  berbasis kecerdasan  artifisial  [6],  [7].  Metode-metode  berbasis  kecerdasan  artifisial  tersebut  tentunya  membutuhkan kapasitas  komputasi  yang  besar.  Metode  jenis  ini  tentunya  tidak  tepat  jika  diterapkan  pada  sistem  tertanam kapal  tak  berawak.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  dilakukan  untuk  memberikan  alternatif  sistem  pendeteksian rintangan  berbasis  pengolahan  citra  yang  mengedepankan  pada  komputasi  yang  ringan  agar  dapat diimplementasikan pada sistem tertanam.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Secara  umum,  pendeteksian  rintangan  pada  kapal  tak  berawak  dilakukan  berbasis  sensor  atau  berbasis pengolahan  citra.  Pendeteksian  rintangan  berbasis  sensor  ultrasonik  utamanya  digunakan  untuk  mendeteksi rintangan  berupa  batas  perairan  dan  daratan  [8].  Sistem  pendeteksian  jenis  ini  kurang  mampu  mendeteksi rintangan  yang  berukuran  kecil  atau  rintangan  dengan  bentuk  tertentu  karena  mengandalkan  pantulan  dari gelombang  ultrasonik  yang  dipancarkan.  Sistem  ini  sering  dibantu  dengan  sistem  pendeteksian  rintangan berbasis citra untuk menutupi kekurangan tersebut.
Akurasi  yang  baik  pada  pendeteksian  objek  dalam  citra  pada  umumnya  dicapai  dengan  metode  berbasis pengolahan  citra  dan  kecerdasan  artifisial  [6],  [7],  [9]  yang  mana  membutuhkan  kemampuan  komputasi sistem  yang  besar.  Pendeteksian  juga  dapat  dilakukan  berbasis  LiDAR  [10].  Namun,  pendeteksian  berbasis LiDAR tergolong mahal dan tidak aplikatif pada kapal tak berawak berukuran kecil akibat ukuran sensor yang besar.  Sehingga  dalam  rangka  mengatasi  keterbatasan  performa  komputasi  sistem  tertanam  Raspberry  Pi  4 yang digunakan pada kapal, maka dirancang sebuah sistem pendeteksian rintangan berbasis pengolahan citra yang mengkombinasikan deteksi tepi Canny [11], transformasi Hough [12], dan deteksi saliensi [13].
Gambar 1. Pendeteksian horizon pada citra menggunakan deteksi tepi dan transformasi Hough
Dalam melakukan pendeteksian rintangan, mula-mula citra tangkapan kamera diolah menggunakan deteksi tepi  Canny  dan  transformasi  Hough.  Kedua  metode  pengolahan  citra  ini  dilakukan  untuk  mencari  garis horizon  pada  citra  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Rintangan  yang  akan  dideteksi  menggunakan deteksi saliensi adalah rintangan yang berada di bawah garis horizon ini sehingga komputasi deteksi saliensi tidak dilakukan pada keseluruhan pixel pada citra.
Dalam  proses  deteksi  tepi  Canny,  noise  pada  citra  terlebih  dahulu  dikurangi  dengan  menggunakan  filter Gaussian berukuran 5x5. Proses filtering ini ditunjukkan dengan persamaan berikut:
B OBY M UGI P RATAMA E T . A L . / J. OF INISTA. 2022, 4(2): 13-20
Sistem Pendeteksian Rintangan untuk Kapal Tak Berawak dengan Kombinasi Deteksi Tepi, Transformasi Hough dan Deteksi Saliensi
(1)
dimana B adalah matriks citra hasil filtering, A adalah matriks citra sebelum dilakukan filtering dan * adalah operasi  konvolusi.  Citra  yang  sudah  dikurangi  noise-nya  ini  kemudian  dikonvolusikan  dengan  kernel  Sobel untuk medapatkan turunan pertama arah horizontal (Gx) dan turunan pertama arah vertikal (Gy). Dari kedua citra ini, dapat dihitung arah (θ) dan gradien tepi (G) dari tiap pixel dengan menggunakan persamaan berikut:
(2)
(3)
Berdasarkan  hasil  deteksi  tepi  tersebut,  horizon  pada  citra  dideteksi  dengan  menggunakan  transformasi Hough. Transformasi  Hough mengekspresikan garis-garis pada citra hasil deteksi  tepi dengan menggunakan sistem koordinat polar sebagaimana persamaan berikut:
(4)
sehingga:
(5)
Hal tersebut menjadikan apabila terdapat sebuah garis lurus pada citra, tiap pixel pada garis akan memberikan nilai r dan θ yang sama. Jika sepasang nilai r dan θ tertentu sering muncul, maka pada nilai r dan θ tersebut terdapat sebuah garis utama pada citra sebagai garis horizon.
Gambar 2. Deteksi saliensi pada citra menghasilkan peta saliensi
B OBY M UGI P RATAMA E T . A L . / J. OF INISTA. 2022, 4(2): 13-20 Sistem Pendeteksian Rintangan untuk Kapal Tak Berawak dengan Kombinasi Deteksi Tepi,
Transformasi Hough dan Deteksi Saliensi
Deteksi  saliensi  dilakukan  dengan  mencari  jarak  Euclidean  antara  vektor  pixel  warna  L*a*b*  pada  citra yang  diaplikasikan  filter  Gaussian  dan  rata-rata  vektor  L*a*b*  dari  citra  aslinya.  Peta  saliensi  S  dari  citra  I dengan dengan lebar W dan tinggi H dihitung dengan menggunakan persamaan:
(6)
dimana Im (x,y) adalah rata-rata vektor citra yang dihitung dengan persamaan:
(7)
dan  IG  (x,y)  adalah  hasil  Gaussian  Blur  dari  citra.  Setelah  perhitungan  saliensi  dilakukan,  peta  saliensi didapatkan  dengan  cara  menormalisasi  batas  nilai  saliensi  pada  rentang  [0.0,255.0].  Contoh  citra  dan  hasil peta  saliensinya  ditunjukkan  sebagaimana  pada  Gambar  2.  Peta  saliensi  inilah  yang  kemudian  digunakan untuk mendeteksi rintangan dalam citra sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Rintangan pada citra dapat terdeteksi dari peta saliensi

## III. R ESEARCH M ETHOD
Performa  dari  sistem  yang  telah  dibuat  diukur  dengan  cara  pengujian. Dataset yang  digunakan  untuk pengujian sistem berasal dari dataset Common Objects in Context (COCO) dari Microsoft [14]. Citra dataset yang terkumpul adalah sebanyak 200 citra. Citra yang dipilih adalah citra yang dianggap representatif dengan kondisi  dimana  sistem  ini  akan  diterapkan.  Beberapa  citra  yang  menjadi dataset dalam  pengujian  sistem ditunjukkan sebagaimana pada Gambar 4.
Gambar 4. Contoh citra dataset untuk pengujia
B OBY M UGI P RATAMA E T . A L . / J. OF INISTA. 2022, 4(2): 13-20 Sistem Pendeteksian Rintangan untuk Kapal Tak Berawak dengan Kombinasi Deteksi Tepi,
Transformasi Hough dan Deteksi Saliensi
Melalui  pengujian  menggunakan  dataset,  hasil  pendeteksian  rintangan  selanjutnya  dikategorikan  menjadi tiga  kategori  yaitu: true  positive (TP), false  positive (FP)  dan false  negative (N).  TP  adalah  kondisi  saat rintangan pada citra terdeteksi oleh sistem. FP adalah kondisi saat tidak terdapat rintangan pada citra, namun sistem mendeteksi adanya rintangan. FN adalah kondisi saat rintangan pada citra tidak terdeteksi oleh sistem. Kondisi  TP,  FP  dan  N  ditunjukkan  sebagaimana  pada  Gambar  5.  Dengan  menggunakan  ketiga  variabel tersebut,  performa  sistem  diukur  dengan  menggunakan  analisis precision dan recall [15]. Precision (P)  dan recall (R) dihitung menggunakan persamaan berikut:
(8)
(9)
Gambar 5. Kategori hasil pendeteksian: A adalah FN, B adalah FP dan C adalah TP
Analisis precision dan recall ini digunakan karena telah umum digunakan berbagai peneliti dalam penelitian terkait pendeteksian objek. Hal tersebut akan memudahkan dalam membandingkan hasil penelitian ini dengan penelitian yang lainnya.
IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN TABEL 1 H ASIL P ENGUJIAN S ISTEM
TP FP N P R 229 82 41 0,74 0,85
Pengujian  sistem  pendeteksian  menggunakan  citra  dataset  menghasilkan  data  sebagaimana  diperlihatkan pada Tabel  1. Nilai precision sistem berada pada angka 0,74. Performa sistem semakin baik  apabila apabila nilai precision semakin mendekati nilai 1 dan sebaliknya apabila nilai precision menekati 0. Sedangkan nilai recall sistem  berada  pada  angka  0,80.  Performa  sistem  semakin  baik  apabila  apabila  nilai recall semakin mendekati nilai 1 dan sebaliknya apabila nilai recall menekati 0. Precision menggambarkan performa sistem dalam  hal  akurasi  dari  prediksi  yang  bersifat  positif.  Sedangkan recall menggambarkan  performa  sistem dalam  hal  sensitivitas,  yaitu  seberapa  mudah  suatu  objek  dapat  terdeteksi  sebagai  rintangan  oleh  sistem. Beberapa citra hasil pengujian sistem diperlihatkan sebagaimana pada Gambar 6.
B OBY M UGI P RATAMA E T . A L . / J. OF INISTA. 2022, 4(2): 13-20 Sistem Pendeteksian Rintangan untuk Kapal Tak Berawak dengan Kombinasi Deteksi Tepi, Transformasi Hough dan Deteksi Saliensi

## Gambar 6. Beberapa citra hasil pengujian sistem
Kesalahan pendeteksian yang dialami disebabkan oleh berbagai hal. Kesalahan pendeteksian pada kategori N  umumnya  disebabkan  oleh  kesalahan  dalam  proses  deteksi  horizon  menggunakan  transformasi  Hough. Pada  Gambar  7  diperlihatkan  bahwa  garis  horizon  yang  terdeteksi  (garis  merah)  menggunakan  transformasi Hough bukanlah garis horizon yang sesungguhnya. Hal tersebut menyebabkan objek rintangan yang berada di atasnya  menjadi  tidak  terdeteksi.  Untuk  menangani  hal  ini,  diperlukan  metode  deteksi  horizon  yang  lebih akurat untuk citra permukaan air.

## Gambar 7. Kesalahan deteksi horizon menyebabkan kesalahan pendeteksian
Kesalahan pendeteksian pada kategori FP umumnya disebabkan oleh refleksi dari permukaan air. Kesalahan pendeteksian  ini  dicontohkan  sebagaimana  pada  Gambar  8  dimana  refleksi  pada  permukaan  air  banyak terdeteksi  sebagai  objek  rintangan.  Untuk  menangani  hal  ini,  metode  deteksi  saliensi  yang  digunakan  untuk mendeteksi objek dapat dimodifikasi atau dikombinasikan dengan metode lain.
B OBY M UGI P RATAMA E T . A L . / J. OF INISTA. 2022, 4(2): 13-20 Sistem Pendeteksian Rintangan untuk Kapal Tak Berawak dengan Kombinasi Deteksi Tepi,
Transformasi Hough dan Deteksi Saliensi
Perbandingan  performa  sistem  dalam  penelitian  ini  dengan  sistem  lain  pada  penelitian  sebelumnya ditunjukkan  sebagaimana  pada  Tabel  2.  Sistem  pendeteksian  dalam  penelitian  ini  belum  mampu  untuk menghasilkan  performa  yang  lebih  baik  terutama  jika  dihadapkan  dengan  sistem  yang  berbasis  pada deep learning . Hal ini dikarenakan sistem yang telah dibuat mengutamakan kebutuhan komputasi yang rendah agar dapat  diterapkan  pada  sistem  tertanam.  Pada  pengujian  menggunakan  Raspberry  Pi  4,  sistem  ini  mampu memproses  citra  dalam  waktu  rata-rata  sebesar  0,47  s  menggunakan  citra  beresolusi  640x480  pixel. Sementara itu, sistem lain dalam penelitian sebelumnya belum diterapkan pada sistem tertanam. Hal tersebut dikarenakan  sistem  lain  tersebut  membutuhkan  kapasitas  komputasi  perangkat  yang  besar,  terutama  jika menggunakan convolutional neural network yang mana harus menggunakan Graphic Processing Unit (GPU) untuk mendapatkan kecepatan komputasi yang memadai.

## TABEL II
P ERBANDINGAN P ERFORMA S ISTEM Model P R Metode Platform Model 1 [6] 0,89 0,91 Convolutional neural network PC Model 2 [16] 0,92 0,80 Semantic segmentation PC Penelitian ini 0,74 0,85 Deteksi tepi, transformasi Hough dan deteksi saliensi Raspberry Pi 4

## V. K ESIMPULAN
Melalui  penelitian  ini,  dibuat  sebuah  sistem  pendeteksian  rintangan  untuk  kapal  tanpa  awak  berbasis pengolahan  citra  digital.  Sistem  yang  telah  dibuat  mengkombinasikan  deteksi  tepi,  transformasi  Hough  dan deteksi  saliensi  untuk  mendeteksi  objek  pada  citra.  Deteksi  tepi  dan  transformasi  Hough  digunakan  untuk mendeteksi  horizon  pada  citra.  Bagian  citra  di  bawah  horizon  selanjutnya  diproses  menggunakan  deteksi saliensi.  Pengujian  sistem  belum  memperlihatkan  performa  pendeteksian  yang  lebih  baik  jika  dibandingkan dengan  penelitian  sebelumnya.  Namun  sistem  dalam  penelitian  ini  berpotensi  untuk  dikembangkan  menjadi sistem  pendeteksian  secara real-time karena  beban  komputasi  yang  ringan  dan  dapat  diimplementasikan dalam sistem tertanam Raspberry Pi 4.
B OBY M UGI P RATAMA E T . A L . / J. OF INISTA. 2022, 4(2): 13-20 Sistem Pendeteksian Rintangan untuk Kapal Tak Berawak dengan Kombinasi Deteksi Tepi,
Transformasi Hough dan Deteksi Saliensi

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. P. Zen, “The Concept of Big Data Analysis for Maritime Information on Indonesian Waters using K-Means Algorithm,” INISTA: Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications, vol. 3, no. 2, Art. no. 2, Jul 2021, doi: 10.20895/inista.v3i2.200.
[2] D. Hardianto dan W. D. Aryawan, “Pembuatan Konsep Desain Unmanned Surface Vehicle (USV) untuk Monitoring Wilayah Perairan Indonesia,” J. Tek. ITS, vol. 6, no. 2, hlm. G65–G70, Sep 2017, doi: 10.12962/j23373539.v6i2.23366.
[3] C. Barrera, I. Padron, F. S. Luis, dan O. Llinas, “Trends and challenges in unmanned surface vehicles (USV): From survey to shipping,” TransNav Int. J. Mar. Navig. Saf. Sea Transp., vol. Vol. 15 No. 1, 2021, doi: 10.12716/1001.15.01.13.
[4] A. Gonzalez-Garcia dan H. Castañeda, “Guidance and Control Based on Adaptive Sliding Mode Strategy for a USV Subject to Uncertainties,” IEEE J. Ocean. Eng., vol. 46, no. 4, hlm. 1144–1154, Okt 2021, doi: 10.1109/JOE.2021.3059210.
[5] D. Sousa, M. Luís, S. Sargento, dan A. Pereira, “An Aquatic Mobile Sensing USV Swarm with a Link Quality-Based Delay Tolerant Network,” Sensors, vol. 18, no. 10, hlm. 3440, Okt 2018, doi: 10.3390/s18103440.
[6] L. Ma, W. Xie, H. Huang, dan School of Information Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Weihai 264209, China, “Convolutional neural network based obstacle detection for unmanned surface vehicle,” Math. Biosci. Eng., vol. 17, no. 1, hlm. 845–861, 2020, doi: 10.3934/mbe.2020045.
[7] W. Wang dan X. Luo, “Autonomous Docking of the USV using Deep Reinforcement Learning Combine with Observation Enhanced,” dalam 2021 IEEE International Conference on Advances in Electrical Engineering and Computer Applications (AEECA), Agu 2021, hlm. 992–996. doi: 10.1109/AEECA52519.2021.9574371.
[8] S. Sembiring dan K. Exaudi, “Perancangan Robot Kapal dengan Perilaku Menghindari Rintangan,” KNTIA, vol. 4, no. 2017, hlm. A117–A124, 2017.
[9] B. M. Pratama, D. Gunawan, dan R. A. G. Gultom, “Deep learning-based object detection and geographic coordinate estimation system for GeoTiff imagery,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1577, no. 1, hlm. 012003, Jul 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1577/1/012003.
[10]  J. Villa, J. Aaltonen, dan K. T. Koskinen, “Path-Following With LiDAR-Based Obstacle Avoidance of an Unmanned Surface Vehicle in Harbor Conditions,” IEEEASME Trans. Mechatron., vol. 25, no. 4, hlm. 1812–1820, Agu 2020, doi: 10.1109/TMECH.2020.2997970.
[11]  J. Canny, “A Computational Approach to Edge Detection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. PAMI-8, no. 6, hlm. 679– 698, Nov 1986, doi: 10.1109/TPAMI.1986.4767851.
[12]  L. A. F. Fernandes dan M. M. Oliveira, “Real-time line detection through an improved Hough transform voting scheme,” Pattern Recognit., vol. 41, no. 1, hlm. 299–314, Jan 2008, doi: 10.1016/j.patcog.2007.04.003.
[13]  R. Achanta, S. Hemami, F. Estrada, dan S. Susstrunk, “Frequency-tuned salient region detection,” dalam 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2009, hlm. 1597–1604.
[14]  T.-Y. Lin dkk., “Microsoft COCO: Common Objects in Context,” dalam Computer Vision – ECCV 2014, Cham, 2014, hlm. 740– 755. doi: 10.1007/978-3-319-10602-1_48.
[15]  K. M. Ting, “Precision and Recall,” dalam Encyclopedia of Machine Learning, C. Sammut dan G. I. Webb, Ed. Boston, MA: Springer US, 2010, hlm. 781–781. doi: 10.1007/978-0-387-30164-8_652.
[16]  M. Kristan, V. Sulić Kenk, S. Kovačič, dan J. Perš, “Fast Image-Based Obstacle Detection From Unmanned Surface Vehicles,” IEEE Trans. Cybern., vol. 46, no. 3, hlm. 641–654, Mar 2016, doi: 10.1109/TCYB.2015.2412251.