## SIMULASI PENGATURAN LAMPU LALU LINTAS BERDASARKAN DATA IMAGE PROCESSING KEPADATAN KENDARAAN  BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA16

## Sunu Jatmika,Indra Andiko
STMIK Asia Malang

## ABSTRAK
Di  beberapa  kota  di  Indonesia,  kemacetan  lalu  lintas  merupakan  salah  satu  masalah  yang  harus segera diatasi. Salah  satu  solusi yang dapat diterapkan  untuk mengurangi kemacetan lalu  lintas adalah dengan membuat sistem pengaturan lampu lalu lintas yang mampu mengatur kelacaran arus lalu lintas di persimpangan.
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi,  ditemukan  berbagai  metode  pendukung  pengaturan  lampu lalulintas.Salah  satu  metode  yang  sedang  berkembang  saat  ini  adalah  penggunaan  kamera  webcam. Dengan  mengimplementasikan    kamera  webcam  sebagai  detektor  kepadatan  kendaraan  di  jalan  raya diharapkan  nyala  lampu  lalu  lintas  dapat  menyesuaikan  dengan  tingkat  kepadatan  kendaraan  dan menghitung pewaktuan lampu lalulintas secara otomatis dan real time.
Sistem  pengaturan  lampu  lalulintas  dengan  kamera  webcam  ini  bekerja  berdasarkan  inputan berupa  gambar  hasil  capture.Kemudian  gambar  diproses  dari  format  RGB  menjadi  grayscale, thresholding dan histogram. Proses ini dilakukan menggunakan personal computer yang selanjutnya data hasil kepadatan ini dikirm ke mikrokontroler ATMega16 melalui port serial.
Dari haril pengujian didapatkan bahwa rata-rata presentase kepadatan kendaraan dipagi dan siang hari adalah 30% dan 28% artinya kondisi kepadatan kendaraan adalah sepi. Sedangkan pengujian yang dilakukan pada sore hari  dan malam hari didapatkan bahwa rata-rata presentase kepadatan kendaraan adalah 53% dan 58% artinya kondisi kepadatan kendaraan pada sore hari dan malam hari adalah normal.
Kata Kunci : Lalu Lintas, kepadatan kendaraan, Mikrokontroler

## ABSTRACT
In several cities in Indonesia, traffic congestion is one of the issues that should be addressed. One of the solutions that can be applied to reduce the traffic congestion is making traffic light management system that is able to regulate the flow of traffic at the kelacaran intersection. Along with the advances in technology,  found  a  variety  of  traffic-light  setting  support  method.  One  of  the  methods  that  are  being developed at this time is the use of a webcam camera. By implementing the webcam camera as a detector the density of vehicles on highways is expected to flame the traffic light can adjust the level of the vehicle density  and  calculating  the  timing  of  traffic  lights  automatically  and  in  real  time.  Traffic  lights  system settings with this webcam camera work based on the input in the form of the result image capture. Then the  images  are  processed  from  RGB  to  grayscale  format,  thresholding  and  histogram.This  process committed  using  personal  computer  next  to  this  data  density  results  dikirm  mikrokontroler  atmega16 through serial port.Of average percentage haril testing got that congestion dipagi and afternoon is 30 % and 28 % means congestion are deserted condition.And testing done in the afternoon and night got that congestion average percentage is 53 % and 58 % mean condition of congestion in the afternoon and night is normal.
Keywords : Traffic, congestion, Microclontroler

## PENDAHULUAN
Lalu  lintas  dapat  menjadi  barometer kemajuan  dari  suatu  daerah  atau  kota  yang volume  lalu  lintas  tinggi.  Lalu  lintas  lancar  dan teratur  dapat  menunjukkan  bahwa  disiplin
berlalu lintas dari penduduknya juga tinggi yang berarti  pembangunan  pada  daerah  tersebut berkembang secara baik.Semakin meningkatnya perekonomian  penduduk  sehingga  mampu untuk memiliki kendaraan pribadi mengakibatkan  ramainya  lalu  lintas  pada
daerah  yang  memiliki  kepadatan  penduduk tinggi.Dengan  demikian  kemacetan  lalu  lintas juga meningkat.
Lalu  lintas  memegang  peranan  yang cukup penting dalam stabilitas sosial, pembangunan,  dan  peningkatan  kehidupan masyarakat.Dengan  semakin  meningkatnya volume  lalu  lintas  pada  suatu  persimpangan jalan  serta  pengaturan  nyala  lampu  lalu  lintas yang  sudah  tidak  sesuai  lagi  dengan  tingkat kepadatan kendaraan.Maka menimbulkan berbagai  permasalahan  yang  dapat  menganggu kelancaran lalu lintas dan aktifitas masyarakat.Salah satu faktor yang menyebabkan  terhambatnya  lalu  lintas  adalah kemacetan.  Di  beberapa  kota  di  Indonesia, kemacetan  lalu  lintas  merupakan  salah  satu masalah  yang  harus  segera  diatasi.  Salah  satu solusi yang dapat diterapkan untuk mengurangi kemacetan  lalu  lintas  adalah  dengan  membuat sistem  pengaturan  lampu  lalu  lintas  yang mampu  mengatur  kelacaran  arus  lalu  lintas  di persimpangan  namun  tetap  memperhitungkan biaya,  keselamatan  dan  dampak  terhadap lingkungan.
Saat  ini  sudah  cukup  banyak  kamera yang  dipasang  di  persimpangan-persimpangan jalan.Akan tetapi kamera tersebut hanya sebatas memantau keadaan ( monitoring ) arus lalu lintas dan  tidak  memberikan  kontribusi  secara langsung  terhadap  sistem  pengaturan  lampu lalu lintas di persimpangan-persimpangan jalan tersebut.
Pemakaian  kamera webcam sebagai monitoring  kondisi    arus  lalu  lintas  jalan  raya juga  bisa  diaplikasikan  sebagai detector kepadatan kendaraan di jalan raya. Oleh karena itu  penelitian  tugas  akhir  ini  bertujuan mengimplementasikan kamera webcam sebagai sensor  kepadatan  untuk  mengatur  nyala  lampu lalu lintas.
Dari uraian latar belakang di atas, maka dapat  diambil  sebuah  rumusan  masalah  yaitu “Bagaimana  merancang  simulasi  pengaturan lampu  lalu  lintas  berdasarkan  data image processing kepadatan  kendaraan  berbasis mikrokontroler ATMEGA16?”.
Pada  penelitian  ini  penulis  hanya membahas masalah sebagai berikut :
a. Sistem diterapkan pada persimpangan sebidang 4 jalur jalan.
b. Lampu  pengatur  lalu  lintas  yang  digunakan adalah  lampu  lalu  lintas  dengan  tiga  warna (merah, kuning, hijau).
c. Kamera  akan  mendeteksi  tingkat  kepadatan kendaraan yang berada di dalam area yang telah ditentukan  sedangkan  kendaraan  yang  berada di luar area diabaikan.
d. Kamera  hanya  mendeteksi  kendaraan  yang datang  ke  arah  persimpangan  lalu  lintas, sedangkan  kendaraan  yang  meninggalkan persimpangan lalu lintas diabaikan.
e. Arah  tujuan  dari  kendaraan  diasumsikan  bebas (belok kanan, belok kiri, ataupun lurus).
f. Tingkat  kepadatan  kendaraan  adalah  sepi, normal dan padat.
g. Tinggi  kamera  yang  dipasang  pada  papan simulasi adalah 16 cm dari permukaan papan. Tujuan  penulis  mengangkat  judul tersebut adalah sebagai berikut :
a. Mengatur  waktu  pergantian  nyala  lampu  lalu lintas  pada  masing-masing  ruas  sesuai  dengan kondisi kepadatan kendaraan secara real time.
b. Mengimplementasikan  webcam  sebagai  sensor kepadatan dalam sistem pengaturan lampu lalu lintas.

## KAJIAN TEORI

## Lampu Lalu Lintas
Lampu  lalu  lintas  adalah  suatu  alat kendali  (kontrol)  dengan  menggunakan  lampu yang  terpasang  pada  persimpangan  dengan tujuan  untuk  mengatur  arus  lalu  lintas  (Diktat Kuliah. Rekayasa Lalu Lintas . Hal 1) .Pengaturan arus  lalu  lintas  pada  persimpaangan  pada dasarnya  dimaksudkan  untuk  bagaimana pergerakan  kendaraan  pada  masing-masing kelompok pergerakan kendaraan dapat bergerak  secara  pergantian  sehingga  tidak saling  menggangu  antar  arus  yang  ada.Ada berbagai  jenis  kendali  dengan  menggunakan lampu  lalu  lintas  di  mana  pertimbangan  ini sangat  tergantung  pada  situasi  dan  kondisi persimpangan  yang  ada  seperti  volume, geometrik simpang dan sebagainya.
Berdasarkan  cara  pengoperasiannya, jenis  kendali  lampu  lalu  lintas  pada persimbangan dibedakan antar lain: Fixed time traffic signals Simpang  dengan  pengaturan  waktu lampu  lalu  lintas  tetap (Fixed  Time  Operation) dalam  pengoperasiannya  menggunakan  waktu siklus  dan  panjang  fase  yang  diatur  terlebih dahulu  dan  dipertahankan  untuk  suatu  periode tertentu.Panjang  siklus  dan  fase  adalah  tetap selama  interval  tertentu,  sehingga  tipe  ini merupakan  bentuk  pengendalian  lampu  lalu lintas yang paling murah dan sederhana. Pada  keadaan  tertentu,  tipe  ini  tidak efisien  dibandingkan  tipe  aktual  karena  tidak memperhatikan  perubahan-perubahan  yang terjadi  pada  volume  arus  lalu  lintas.Sehingga untuk  kebutuhan  pengendalian  dimana  lebih baik  jika  dipakai  lebih  dari  satu  pengaturan (multi-setting) untuk situasi yang berbeda dalam satu  hari.  Pada  umumnya  periode  waktu
berhubungan  dengan  waktu  sibuk  dalam  satu hari yaitu pagi, siang hari dan sore hari. Actuated traffic signals Sistem  ini  mengatur  waktu  siklus  dan panjang  fase  secara  berkelanjutan  disesuaikan dengan  kedatangan  arus  lalu  lintas  setiap saat.Kemudian  ditentukan  nilai  waktu  hijau maksimum dan minimum.Alat detektor dipasang  disetiap  cabang  simpang  untuk mendeteksi  kendaraan  yang  lewat,  kemudian data  disimpan  dalam  memori  lalu  diolah  untuk mendapatkan  nilai  tambah  waktu  diatas  nilai waktu  hijau  minimum  untuk  suatu  cabang simpang.Oleh  karena  itu  sistem  pengaturan  ini sangat  peka  terhadap  situasi  dan  sangat  efektif jika  diterapkan  meminimumkan  tundaan  pada simpang tersebut.
Terdapat  dua  jenis traffic  actuated operation ,  yaitu semi  actuated  operation dan fully  actuated  operation. Operasional  waktu sinyal  separuh  nyata (semi  actuated  operation) ditetapkan pada simpang dimana arus lalu lintas pada jalan utama jauh lebih besar daripada jalan yang lebih kecil.Sebuah alat deteksi dipasang di jalan  minor  untuk  mengetahui  kedatangan kendaraan  dari  jalan  tersebut,  dan  diatur sedemikian  rupa  sehingga  jalan  mayor  selalu mendapat sinyal lampu hijau lebih lama.
Operasional  waktu  sinyal  yang  nyata fully  actuated  operation ditempatkan  pada simpang  dimana  arus  lalu  lintas  relatif  sama disetiap  cabang  simpang  tetapi  distribusinya bervariasi dan berfluktuasi. Detektor ditempatkan  disetiap  cabang  simpang.  Pada simpang fully actuaded operation ini untuk tiap– tiap  cabang  simpang  ditentukan  waktu  hijau maksimum dan minimumnya
Arus  lalu  lintas  yang  memasuki  suatu simpang  akan  bervariasi  dari  waktu  kewaktu selama  satu  hari,  sehingga  akan  dibutuhkan waktu  siklus  yang  bervariasi.  Kondisi  ini  tidak menjadi masalah bagi sistem pengaturan traffic actuaded operation , sedangkan untuk pengaturan lampu lalu  lintas waktu  tetap perlu ditentukan waktu siklus yang dapat menghindari terjadinya tundaan yang berlebihan pada suatu arus lalu lintas tinggi.

## Image Processing
Image  Processing adalah  suatu  metode yang  digunakan  untuk  memproses  atau memanipulasi  gambar  dalam  bentuk  2  dimensi (Ahmad, Usman : 4). Image processing dilakukan untuk  memperbaiki  kesalahan  data  sinyal gambar yang terjadi akibat transmisi dan selama akuisisi  sinyal,  serta  untuk  meningkatkan kualitas penampakan gambar agar lebih mudah diinterpretasi  oleh  sistem  penglihatan  manusia baik  dengan  melakukan  manipulasi  dan  juga
penganalisisan terhadap gambar. Image processing dapat  juga  dikatakan  sebagai  segala operasi  untuk  memperbaiki,  menganalisa,  atau mengubah suatu gambar.
Citra Digital Citra adalah suatu representasi (gambaran),  kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu objek.(Sutoyo:  9).  Citra  sebagai  keluaran  suatu sistem  perekaman  data  dapat  bersifat  optik berupa  foto,  bersifat  analog  berupa  sinyal  – sinyal  video  seperti  gambar  pada  monitor televisi,  atau  bersifat  digital  yang  dapat langsung disimpan pada suatu media penyimpanan. Citra dapat dikelompokkan menjadi dua bagian yaitu citra diam yaitu citra tunggal yang tidak  bergerak  dan  citra  bergerak  yaitu rangkaian  citra  diam  yang  ditampilkan  secara beruntun,  sehingga  memberi  kesan  pada  mata sebagai  gambar  yang  bergerak.Setiap  citra didalam  rangkaian  itu  disebut  frame.Gambar- gambar yang tampak pada film layar lebar atau televisi yaitu terdiri dari ribuan sampai ratusan- ribu frame.
Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsi dua variabel, f(x,y) , dimana x dan y adalah koordinat  spasial  dan  nilai f(x,y) adalah intensitas  citra  pada  koordinat  tersebut,  hal tersebut  diilustrasikan  pada  gambar  2.1. Teknologi  dasar  untuk  menciptakan  dan menampilkan  warna  pada  citra  digital berdasarkan  pada  penelitian  bahwa  sebuah warna  merupakan  kombinasi  dari  tiga  warna dasar,  yaitu  merah,  hijau,  dan  biru  ( Red,  Green, Blue - RGB).
Gambar 2.1 Koordinat (x,y) pada citra digital (Teori Pengolahan Citra Digital, 2005:10)
Berdasarkan  Gambar  2.1,  secara matematis  citra digital dapat dituliskan sebagai fungsi  intensitas  f(x,y),  di  mana  harga  x  (baris) dan y  (kolom)  merupakan koordinat posisi dan f(x,y)  adalah  nilai  fungsi  pada  setiap  titik  (x,y) yang  menyatakan  besar  intensitas  citra  atau warna dari piksel di titik tersebut.

## Citra Grayscale
Proses  awal  yang  banyak  dilakukan dalam image  processing adalah  mengubah  citra berwarna  menjadi  citra  grayscale.  Hal  ini digunakan  untuk  menyerderhanakan  model
X 1 , Y 1 Y X
citra.  Citra grayscale adalah  citra  yang  hanya menggunakan  warna  pada  tingkatan  warna abu-abu.  (Sutoyo:  12).    Warna  abu-abu  adalah satu-satunya  warna  pada  ruang  RGB  dengan komponen  merah,  hijau  dan  biru  mempunyai intensitas  yang  sama.  Pada  citra  beraras keabuan  hanya  perlu  menyatakan    nilai intensitas    untuk    tiap    piksel    sebagai    nilai tunggal,  sedangkan  pada  citra  berwarna  perlu tiga  nilai  intensitas  untuk  tiap  pikselnya. Intensitas dari citra grayscale disimpan dalam 8 bit integer yang memberikan 256 kemungkinan yang  mana  dimulai  dari  level  0  sampai  dengan 255  (0  untuk  hitam  dan  255  untuk  putih  dan diantaranya adalah derajat keabuan).
Gambar 2.2 Grayscale level (Teori Pengolahan Citra Digital, 2005: 9). Semakin  besar  warna  yang  disediakan di  memori,  semakin  halus  gradasi  warna  yang terbentuk.
Gambar 2.4
menunjukkkan perbandingan warna untuk bit tertentu.
Gambar 2.3 Perbandingan gradasi warna (Teori Pengolahan Citra Digital, 2005: 9).
Setiap piksel pada citra warna mewakili warna  yang  merupakan  kombinasi  dari  tiga warna  dasar  (RGB  = Red , Green , Blue ).  Setiap warna dasar menggunakan penyimpanan 8 bit = 1  byte,  yang  berarti  setiap  warna  mempunyai gradasi  sebanyak  255  warna.Berarti  setiap piksel  mempunyai  kombinasi  warna  sebanyak 2 8 .  2 8 .  2 8 =  2 24 =  16  juta  warna  lebih.  Itulah sebabnya  format  ini  dinamakan true  color karena  mempunyai  jumlah  warna  yang  cukup besar  sehingga  bisa  dikatakan  hampir mencakup semua warna di alam.
Penyimpanan true  color di  dalam memori  berbeda  dengan  citra grayascale .Setiap piksel  dari  citra grayscale 256  gradasi  warna diwakili  oleh  1 byte .Sedangkan  1  piksel  citra true  color diwakili  oleh  3 byte ,  dimana  masing- masing byte merepresntasikan  wran  merah ( red ), hijau ( green ), dan biru ( blue ).
Citra  warna  bisa  diubah  menjadi  citra grayscale dengan  cara  menghitung  rata-rata
elemen warna red , green , blue . Secara matematis penghitunganya adalah sebagai berikut :
(    )
(    ) (    ) (    ) (   )
Keterangan :
(    ) = derajat keabuan o di titik (x,y)
(    ) =  Nilai  komponen  warna  merah  pada derajat keabuan i di  titik (x,y)
(    ) =  Nilai  komponen  warna  hijau  pada derajat keabuan i di  titik (x,y)
(    ) =  Nilai  komponen  warna  biru  pada derajat keabuan i di  titik (x,y)
Contoh perhitungan digital:
(            )
R = 50 G = 65 B = 50 R = 40 G = 40 B = 55 R = 90 G = 90 B = 90 55 45 90 R = 40 G = 80 B = 30 R = 50 G = 80 B = 50 R = 40 G = 90 B = 80 50 60 70 R = 80 G = 60 B = 40 R = 70 G = 70 B = 70 R = 80 G = 90 B = 70 60 70 80 R = 50 G = 90 B = 70 R = 40 G = 60 B = 50 R = 70 G = 70 B = 70 70 50 70 Citra warna Citra grayscale
Diketahui  citra  warna  8  bit  dengan ukuran  4  x  2  piksel  akan  diubah  menjadi grayscale .  Perhitungan  fungsi  negasi  dilakukan sebagai  berikut.  Setiap  titik  yang  terletak  di posisi (x,y), nilai-nilai komponen red, green dan bulu ditambahkan, kemudian hasilnya dibagi 3.

## Thresholding
Pada  operasi  ini  nilai  piksel  yang memenuhi  syarat  ambang  batas  dipetakan  ke suatu  nilai  yang  dikehendaki.Dalam  hal  ini syarat ambang batas dan nilai yang dikehendaki disesuaikan dengan kebutuhan. Operasi threholding yang mempunyai ketentuan berikut: nilai  intensitas  output (    ) ,  bila  nilai intensitas  input (    ) ,  nilai (    ) bila  T 1 < (    ) ,  nilai (    ) bila
(    ) ,  ….,  nilai (    ) bila
(    ) secara  matematis  dapat ditulis sebagai berikut:
(    )
{
(    ) (    ) (    )
(    ) }
(   ) > 128, diubah menjadi 255
< 128, diubah menjadi 0
Keterangan :
(    )
= piksel citra baru (hasil/output)
(    ) =  citra asli (input) T 1 ,  T 2 ,T 3 ….T n =  nilai-nilai  threshold yang dikehendaki.
Contoh perhitungan digital: Misalkan  diketahui  citra  grayscale  256 warna dengan ukuran 5 x 5 piksel,
4 0 16 0 69 17 0 12
3
2 0 25 0 14 0 80 90 7 0 30 12 8 11 5
85 4 0 23 4 70 21 1 12 5 2 0 34 80 22 1 30 Akan dilakukan operasi ambang tunggal dengan fungsi berikut (    ) { (    ) (    ) }                         (   ) Maka
perhitungan
digital yang dilakukan adalah sebagai berikut : untuk setiap nilai  intensitas  citra  asli  yang  nilainya  <  128, diubah  menjadi  0,  sedangkan  setiap  nilai intensitas  citra  asli  yang  nilainya  >  128  diubah menjadi 255.
4 0 1 6 0 6 9 1 7 0 1 2 3 2 0 2 5 0 1 4 0 8 0 9 0 7 0 3 0 1 2 8 1 1 5 8 5 4 0 2 3 4 7 0 2 1 1 1 2 5 2 0 3 4 8 0 2 2 1 3 0
0 2 5 5 0 2 5 5 0 0 2 5 5 2 5 5 0  0 0  0 2 5 5 0  0
2 5 5 2 5 5 0 2 5 5 2 5 5 0  0  0 2 5 5 0
Histogram
Histogram
adalah grafik yang menunjukkkan  frekuensi  kemunculan  setiap nilai  gradasi  warna  (Sutoyo  :  29).  Histogram juga  dapat  menunjukkan  banyak  kecerahan ( brightness )  dan  kontas  ( contrast )  dari  sebuah gambar. Misalkan citra digital memiliki L derajat keabuan,  yaitu  dari  nilai  0  sampai L –  1 (misalnya  pada  citra  dengan  kuantisasi  derajat
keabuan  8-bit,  nilai  derajat  keabuan  dari  0 sampai 255).
Secara  matematis  histogram  citra dihitung dengan rumus
……………….(2.5) Keterangan :
= nilai histogram
=  jumlah  piksel  yang  memiliki  derajat keabuan i = jumlah seluruh piksel di dalam citra Bila  digambarkan  pada  koordinat kartesian  maka  sumbu  X  (absis)  menunjukkan tingkat  warna  sumbu  Y  (ordinat)  menunjukkan frekuensi  kemunculan.Gambar  2.4  adalah contoh  sebuah  histogram  citra.  Secara  grafis histogram  ditampilkan  dengan  diagram  batang. Perhatikan  dari  persamaan  2.4  bahwa  nilai n i telah  dinormalkan  dengan  membaginya dengan n .  Nilai h i berada  di  dalam  selang  0 sampai 1.
Gambar 2.4 Histogram citra (Teori Pengolahan Citra Digital, 2005: 29).
Puncak histogram
menunjukkan intensitas pixel yang  menonjol.Lebar  dari puncak  menunjukkan  rentang  kontras  dari gambar.  Citra  yang  mempunyai  kontras  yang terlalu  terang  ( overexposed )  atau  terlalu  gelap ( underexposed ) memiliki histogram yang sempit. Histogramnya  terlihat  hanya  menggunakan setengah  dari  daerah  derajat  keabuan.  Citra yang  baik  akan  memiliki  histogram  yang mengisi  daerah  derajat  keabuan  secara  penuh dengan distribusi yang merata pada setiap nilai intensitas pixel .
Kita  ambil  contoh  citra  greyscale ukuran 5×5 piksel dengan peta berikut.
1 3 0 2 1 4 4 5 7 6 1 6 6 7 0 7 4 1 2 1 2 0 0 7 4
Kita bisa lihat pada gambar di atas, nilai 1  muncul  4  kali,  nilai  2  muncul  3  kali,  nilai  3 muncul  3  kali  dan  seterusnya.  Tabulasi perhitungan  histogramnya  ditunjukan  pada  di bawah  ini,  bahwa  semakin  besar  nilai n i maka semakin besar pula nilai h i . Tabel 2.1 Perhitungan histogram citra
Inte nsit as war na (x) 0  1  2 3 4  5 6 7
Jum lah (y) 4  5  3 1 4  1 3 4 y/n  N = 25 0, 1 6 0 , 2 0, 1 2 0, 0 4 0, 1 6 0, 0 4 0, 1 2 0, 1 6
Keterangan : X = intensitas warna Y  =  jumlah  kemunculan  intensitas  warna  pada citra digital N  =  total  kemunculan  intensitas  warna  pada citra digital
Mikrokontroler ATMega 16
Mikrokontroler AVR
adalah mikrokontroler  RISC  8  bit  berdasarkan aristektur Harvard , yang dibuat oleh Atmel pada tahun  1996  (Andrianto,  Heri  :  32).  AVR mempunyai  kepanjangan Advanced  Versatile RISC atau Alf  and  Begard’d  Risc  Processor .  AVR memiliki  keunggulan  dibandingkan  dengan mikrokontroler lain, keunggulan AVR yaitu AVR memiliki  kecepatan  eksekusi  program  yang lebih  cepat,  karena  sebagian  besar  instruksi dieksekusi  dalam  1  siklus clock ,  lebih  cepat dibandingkan  MCS51  yang  membutuhkan  12 siklus clock untuk  mengeksekusi  1  instruksi. Mikrokontroler  ATMega16  memiliki  fitur  yang lengkap  (ADC  internal,  EEPROM  internal, Timer/Counter , Watchdog Timer , PWM, Port I/O, komunikasi serial, Komparator, I2C,dll).
Fitur-fitur  yang  dimiliki  ATMega16 sebagai berikut:
1. Arsitektur RISC dengan throughput mencapai 16 MIPS pada frekuensi 16 Mhz.
2. Memiliki  kapasitas flash memori  16Kbyte, EEPROM 512 Byte, dan SRAM 1Kbyte
3. Saluran Port I/O sebanyak 32 buah, yaitu Port A, Port B, Port C, dan Port D.
4. CPU yang terdiri atas 32 buah register
5. User interupsi internal dan eksternal
6. Port USART sebagai komunikasi serial
7. Konsumsi daya rendah (DC 5V)
8. Fitur peripheral , yang terdiri dari
a. Tiga buah Timer/Counter dengan perbandingan: 2  (dua)  buah Timer/Counter 8  bit  dengan Prescaler terpisah  dan Mode  Compare, 1  (satu) buah Timer/Counter 16  bit  dengan Prescaler terpisah, Mode Compare , dan Mode Capture b. Real Time Counter dengan osilator tersendiri c. 4 channel PWM d. 8 channel ,  10-bit  ADC,    8 Single-ended Channel,Differential Channel hanya pada kemasan  TQFP, Differential  Channel dengan Programmable Gain 1x, 10x, atau 200x
e. Byte-oriented Two-wire Serial Interface
f. Antamuka SPI
g. Watchdog Timer dengan osilator internal
h. On-chip Analog Comparator
Susunan pin mikrokontroler ATMega16 diperlihatkan pada Gambar di bawah ini
Gambar 2.5 Konfigurasi pin ATMega16 (Pemrograman mikrokontroler AVR ATMega16 Menggunakan Bahas C (Code Vision AVR), 2008:
8).
Konfigurasi pin ATMEGA16  dengan kemasan 40 pin Dual In-line Package (DIP) dapat dilihat  pada  Gambar  2.7.  Dari  gambar  diatas dapat  dijelaskan  fungsi  dari  masing-masing pin ATMEGA16 sebagai berikut.
1) VCC  merupakan pin yang  brfungsi  sebagai masukan catu daya
2) GND merupakan pin Ground
3) Port A (PA0 – PA7) merupakan pin input/output dua arah ( full duplex ) dan selain itu merupakan pin masukan ADC
4) Port B (PB0 – PB7) merupakan pin input/output dua arah ( full duplex ) dan selain itu merupakan pin khusus,  seperti  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 2.2 Fungsi Khusus Port B Pin Fungsi Khusus
PB0 XCK  (USART  External  Clock Input/Output)to (Timer/Counter External Counter Input) PB1 T1  ( Timer/Counter1  External
Counter Input ) PB2 INT2  ( External  Interupt  2 Input )
AIN0  ( Analaog  Comparator Negative Input ) PB3 OC0  ( Timer/Counter0  Output
Compare Macth Output )
AIN1  ( Analaog  Comparator Negative Input ) PB4  (SPI Slave Select Input )

## PB5 MOSI  (SPI Bus  Master  Output
/Slave Input ) PB6 MISO (SPI Bus Master Input/Slave Output )
PB7  SCK (SPI Bus Serial Clock)
5) Port A (PC0 – PC7) merupakan pin input/output dua arah ( full duplex ) dan selain itu merupakan pin khusus,  seperti  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 2.3 Fungsi Khusus Port C
Pin Fungsi Khusus PC0 SCL ( Two-wire Serial  Bus Clock Line )
PC1 SDA  ( Two-wire  Serial  BusData Input/Output Line )
PC2 TCK  ( Joint  Test  Action  Group
Test Clock )
PC3  TMS ( JTAG Test Mode Select ) PC4  TDO ( JTAG Data Out ) PC5  TDI ( JTAG Test Data In ) PC6  TOSC1 ( Timer Oscillator pin 1 ) PC7  TOSC2 ( Timer Oscillator pin 2 )
6) Port D (PD0 – PD7) merupakan pin input/output dua arah ( full duplex ) dan selain itu merupakan pin khusus,  seperti  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini. Tabel 2.4 Fungsi Khusus Port D
Pin
Fungsi Khusus
PD0  RXD (USART Input Pin ) PD1  TXD (USART Output Pin )
PD2 INT0  ( External  Interupt  0 Input )
PD3 INT1  ( External  Interupt  1 Input )
PD4 OC1B  ( Timer/Counter1  Output Compare B Macth Output ) PD5  OC1A  ( Timer/Counter1  Output
Pin Fungsi Khusus Compare A Macth Output ) PD6  ICP  ( Timer/Counter1  Input Capture Pin )
PD7 OC2  ( Timer/Counter2  Output Compare Macth Output )
7) RESET  merupakan pin yang  digunakan  untuk me- reset mikrokontroler
8) XTAL1  dan  XTAL2,  merupakan pin  masukan external clock
9) AVCC  merupakan pin masukan  tegangan  untuk ADC
10) AREF  merupakan pin masukan  tegangan referensi untuk ADC.

## Arsitektur Mikrokontroler ATMega16
Mikrokontroler   ATmega  16  dibangun berdasarkan  arsitektur  seperti  ditunjukkan gambar  2.6  dibawah  ini.  Seluruh  bagian  yang digambar  pada  gambar  tersebut  saling berhubungan  melalui  internal  bus  8  bit menelusuri  bagian  serpih.  Bus  tersebut kemudian  dihubungkan  ke  luar  melalui  input output  port   apabila  memori   atau  expansi diperlukan.
Unit  pengolah  pusat  (CPU)  terdiri  atas dua  bagian,  yaitu  unit  pengendali  control  unit (CU),  serta  unit  aritmatika  dan  logika  (ALU). Fungsi  utama  unit  pengendali  ini  adalah mengambil,  mengkode,  dan  melaksanakan urutan  intruksi  sebuah   program  yang tersimpan  dalam  memori,  unit  pengendali  juga berfungsi  untuk  mengatur  urutan  operasi seluruh  sistem.  Unit  pengendali  atau  CPU  juga menghasilkan  dan  mengatur  sinyal  pengendali yang  diperlukan  untuk  menyerempakkan operasi,  juga  aliran  intruksi  program.  Aliran informasi  pada    bus-bus  data  dan   bus  alamat juga diatur oleh unit ini.
Gambar 2.6 Arsitektur Mikrokontroler ATMega16 (Pemrograman mikrokontroler AVR ATMega16 Menggunakan Bahas C (Code Vision AVR), 2008: 11).

## PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  mengenai desain  sistem  lalu  lintas  yang  dikembangkan pada  tugas  akhir  yang  meliputi  uraian  singkat cara  kerja  sistem,  desain  perangkat  keras  yang terdiri  dari  desain  papan  simulasi,  desain rangkaian  elektronika  dan  desain  perangkat lunak.

## Gambar 3.1 TahapPembuatan
Simulasi Pengaturan Lampu Lalu Lintas
Berdasarkan  gambar  di  atas  dapat dijelaskan bahwa ada 3 tahapan untuk membuat simulasi  pengaturan  lampu  lalu  lintas,  yaitu  : pembuatan papan simulasi, pembuatan
software, dan pembuatan rangkaian elektronika. Ketiga  aspek  tersebut  harus  saling  berkaitan satu  sama  lain  terhadap  kinerja  simulasi pengaturan lampu lalu lintas.

## Perancangan dan Pembuatan Alat Perancangan Perangkat Keras
Desain  perangkat  keras  pada  tugas akhir  ini  merupakan  salah  satu  aspek  yang sangat  penting  karena  tanpa  perangkat  keras sistem  tidak  dapat  berjalan  dengan  baik. Perangkat  keras  dapat  didefinisikan  sebagai sebagai  perangkat  yang  terdiri  dari  kerangka (papan  simulasi)  atau  komponen  elektronika yang  bersifat    dapat  dilihat    dan  diraba  secara langsung  dan  berbentuk  nyata  dalam  bentuk fisik  untuk  mendukung  proses  suatu  sistem yang  akan  dijalankan.  Adapun  bagian-bagian perangkat  keras  pada  simulasi  pengaturan lampu  lalu  lintas  berdasarkan  data  image kepadatan  kendaraan  meliputi  perancangan papan simulasi dan perancangan elektronika.

## Perancangan Papan Simulasi
Pada  proyek  tugas  akhir  ini,  papan simulasi pengaturan lampu lalu lintas dirancang menggunakan  papan  kayu  berukuran  160  cm 2 dan  untuk  tiang-tiang  lampu  lalu  lintas digunakan alumunium dengan ketinggian 15 cm.
Gambar  3.3 Kontruksi  papan  simulai  tampak isometris
Gambar  3.4 Kontruksi  papan  simulai  tampak atas
Perancangan Elektronika Rangkaian Power Supply
Tahap Perancangan - Desain papan simulasi
- Pemilihan jenis kamera
- Pemilihan jenis mikrokontroler Tahap Pembuatan - Papan Simulasi Tahap Pembuatan - Rangkaian Elektronika Tahap Pembuatan - Software
Uji Coba
- Hasil - Analisa
Pada  dasarnya  prinsip  kerja  power supply    adalah  mengubah  tegangan  bolak-balik (AC)  menjadi  tegangan  searah  (DC).  Sesuai dengan  rangkaian  catu  daya  yang  akan  dibuat, ketika  memasukkan  tegangan  bolak-balik  pada input  transformator,  maka  transformator tersebut  akan  memindahkan  tegangan  pada bagian  sekunder  trafo  dan  membaginya  ke dalam bentuk tegangan yang bernilai kecil.
Nilai  tersebut  sesuai  dengan  jumlah lilitan  yang  ada  di  dalam  lilitan  sekunder, misalnya  masukan  tegangan  AC  220  volt kemudian keluar pada bagian sekunder trafo 5 V AC.Tegangan  bolak-balik  pada  bagian  sekunder trafo  kemudian  disearahkan  menggunakan komponen  diode  1N4001.  Penyearahan  hasil dari  diode  ini  masih  belum  sempurna,  oleh karena  itu  maka  perlu  disaring  tegangan tersebut  dengan  menggunakan  kapasitor 1000 .Agar trasformator stabil maka diperlukan  tambahan  regulator  IC  LM  7805 yang  diguanakan  untuk  menstabilkan  tegangan 5 volt tersebut.
Gambar 3.5 Rangkaian Power Supply

## Rangkaian Sistem Minimum
Sistem minimum mikrokontroler adalah rangkaian elektronik minimum yang diperlukan untuk  beroperasinya  IC  mikrokontroler.  Sistem ini  kemudian  bisa  dihubungkan  dengan rangkaian  lain  untuk  menjalankan  fungsi tertentu:
Gambar 3.6 Minumum Sistem ATMega16 Adapun  untuk  konfigurasi  pin  I/O  bisa  dilihat pada tabel berikut :
Tabel  3.1 Konfigurasi  Pin  I/O  yang  digunakan pada ATMega16
Nama Port
Pin No Pin I/O  Fungsi PORT A 40 0 Driver  katode  7 segment 39 1 Driver  katode  7
Nama Port Pin No Pin I/O  Fungsi segment 38 2 Driver  katode  7 segment 37 3 Driver  katode  7 segment 36 4 Driver  katode  7 segment 35 5 Driver  katode  7 segment 34 6 Driver  katode  7 segment 33 7 Driver  katode  7 segment
PORT B
1 0 Driver LED merah lajur 4 2 1 Driver LED hijau jalur 3 3 2 Driver LED merah jalur 3 4 3 Driver LED kuning jalur 3 5 4 Driver LED hijau jalur 2 6 5 Driver LED kuning lajur 4 7 6 Driver LED hijau lajur 4 8 7 Driver LED kuning lajur 1 PORT C 22 0 Driver  anode  7 segment jalur 1 23 1 Driver  anode  7 segment jalur 2 24 2 Driver  anode  7 segment jalur 2 25 3 Driver  anode  7 segment jalur 3 26 4 Driver  anode  7 segment jalur 3 27 5 Driver  anode  7 segment jalur 4 28 6 Driver  anode  7 segment jalur 4 29 7 Driver  anode  7 segment jalur 1
PORT D
14 0
Penerima komunikasi data serial 15 1 Pengirim komunikasi data serial 16 2 Driver LED kuning jalur 2 17 3 Driver LED merah jalur 2
Nama Port Pin No Pin I/O  Fungsi 18 4 Driver LED hijau jalur 1 19 5 Driver LED kuning  jalur 1 20 6 Driver LED merah jalur 1 21 7 Driver  anode  7 segment lajur 1

## Rangkaian Seven Segment
Seven  segment  merupakan  penampil yang  setingkat  dengan  led,  hanya  saja  seven segment  dapat  menampilkan  data  ke  bentuk karakter. Seven segment yang nyala tergantung pada  output  dari  Port  A.0  –  Port  A.7    dan  Port C.0  –  Port  C.7.  Pada  gambar  seven  segment common adonda dikendalikan dengan menggunakan  transistor  PNP  melaui  port  C.0  – port  C.7.  Apabila  ada  logika  low  “0”  pada  basis transistor,  maka  seven  segment  akan  menyala dan sebaliknya akan padam.
Supaya  arus  keluaran  mikrokontroler mampu menyalakan 8 seven segment bersamaan  perlu  menggunakan  penguat  arus. Penguat  arus  yang  digunakan  dalam  sistem  ini adalah  berupa  IC  ULN  seri  2803  untuk  driver seven  segment.  IC  ini  dipilih  karena  bisa digunakan secara langsung dengan mikrokontroler.  IC  ini  menggunakan  rangkaian darlington sebagai penguat arus yang penguatannya mampu mencapai 500 mA
Gambar 3.7 Rangkain Seven Segment

## Rangkaian Lampu Lalu Lintas
Pada  umumnya  arah  perpindahan lampu  lalu  lintas  dapat  diatur  sesuai  dengan arah  jarum  jam  (clockwise)  atau  berlawanan arah  jarum  jam  (counter  clockwise).  Proses pengaturan perpindahan lampu lalu lintas pada tugas  akhir  ini  mengikuti  arah  seperti ditunjukkan  pada  Lampu  lalu  lintas  bekerja secara bergantian pada tiap jalur sesuai dengan tingkat  kepadatan  di  setiap  lajur  jalan  dengan urutan menyala lampu hijau, lampu kuning dan lampu merah.
Untuk lampu lalu  lintas digunakan LED untuk  menampilkan  simulasi  nyala  lampu  lalu lintas,  dimana  warna  LED  yang  digunakan adalah  merah,  kuning  dan  hijau,  sebanyak  12 LED.  Port  mikrokontroler  yang  digunakan adalah  Port  D.4  –  Port  D.7  dan  Port  B.0  –  Port B.7  dan  digunakan  resistor  330  ohm  sebagai pembatas  arusnya.Tegangan  yang  digunakan sebesar 5 V.
Gambar 3.8 Rangkaian Lampu Lalu Lintas
Rangkaian Interface Hubungan hardware dengan  PC  adalah melalui serial port yang mengadopsi standar RS- 232  yang  umumnya  tersedia  pada  setiap  PC. Namun  standar  RS-232  mempunyai level tegangan  yang  berbeda  dengan  format  data digital TTL. Oleh sebab itu untuk menghubungkan  alat  dengan  PC  dibutuhkan rangkaian  konverter  yang  bisa  menyesuaikan data  TTL  ke  RS  232  dan  sebaliknya.  Rangkaian ini  digunakan  untuk  menyelaraskan  beda level tegangan  RS  232  dengan level tegangan  TTL. Berikut  adalah  gambar  rangkaian interface RS 232.
Gambar 3.9 Rangkain Interface

## Rangkaian Keseluruhan
Rangkaian  keseluruhan  yang  dimaksud adalah  satu  kesatuan  dari  bagian-bagian hardware  sistem  pengaturan  lampu  lalu  lintas dalam satu rangkaian. Adapun bagian hardware yang dijadikan menjadi satu kesatuan rangkaian adalah  rangkaian  minimum  sistem  ATMega16, rangkaian  seven  segment,  rangkaian  interface,
dan rangkaian lampu lalu lintas. Adapun gambar rangkainnya sebagai berikut :
Gambar 3.10 Rangkaian Keseluruahan

## Perancangan Perangkat Lunak
Untuk membuat program pada simulasi pengaturan  lampu  lalu  lintas  ada  langkah- langkah  yang  harus  ditempuh.  Salah  satu langkah  tersebut  adalah  dengan  membuat flowchart  atau  alur  program  yang  akan diterapkan pada sistem.
Konsepnya  adalah  bagimana  mengatur nyala  lampu  lalu  lintas  berdasarkan  kepadatan kendaraaan  pada  tiap  lajur  jalan.Langkah pertama  ialah  mengalirkan  arus  listrik  pada modul perangkat keras dari simulasiini meliputi kamera, personal  computer ,  dan  pengendali lampu  lalu  lintas.Selanjutnya  ialah  meletakkan miniatur  kendaraan  disetiap  lajur  sehingga didapatkan kondisi kepadatan awal.
Selanjutnya webcam yang telah dipasang  disetiap  lajur  jalan  akan  melakukan proses  pengambilan  gambar  objek  secara bergantian.  Objek  gambar  yang  diproses selanjutnya  ialah  objek  terakhir  yang  diambil pada  saat    lampu  merah  menyala  kurang  dari atau  sama  dengan  5  detik  pada  tiap  webcam yang dipasang  pada tiap lajur jalan. Gambar  ini akan  diproses  selanjutnya  sehingga  didapatkan presentase  kepadatan  kendaraan.  Presentase kepadatan  kendaraan  meliputi  normal,  padat dan macet.
Berikut ini adalah flowchat pengambilan  objek  oleh  kamera  webcam  pada tiap lajur jalan.
Mulai
Inisialisasi
Webcam
Cek nyala lampu hijau lajur 1
Apakah menyala? Kamera lajur 2 aktif Proses deteksi kepadatan Counter lajur 2 = status Kurangkan 1 detik Delay 1 detik 1 1 Tidak Ya 2 Cek counter nyala lampu hijau lajur 1 Counter < 3 detik Ambil Objek Ya Tidak Cek nyala lampu hijau lajur 2 Proses deteksi kepadatan Counter lajur 3 = status Kurangkan 1 detik Delay 1 detik Cek counter nyala lampu hijau lajur 2 Counter < 3 detik Ambil Objek Ya Tidak Cek nyala lampu hijau lajur 3 Apakah menyala? Kamera lajur 4 aktif Ya Tidak 2 Counter lajur 4 = status Kurangkan 1 detik Delay 1 detik Cek nyala lampu hijau lajur 4
Apakah menyala? Kamera lajur 1 aktif Tidak Ya Proses deteksi kepadatan Counter lajur 3 = status Kurangkan 1 detik Delay 1 detik Cek counter nyala lampu hijau lajur 4
Counter < 3 detik Ambil Objek Ya Tidak Apakah menyala? Kamera lajur 3 aktif Ya Tidak Proses deteksi kepadatan Cek counter nyala lampu hijau lajur 3 Counter < 3 detik Ambil Objek Ya Tidak Selesai Kamera lajur 2 tidak aktif Kamera lajur 3 tidak aktif Kamera lajur 4 tidak aktif Kamera lajur 1 tidak aktif Inisialisasi Port serial
Gambar 3.11 Flowchat Pengambilan Objek
Keterangan :
1. Ketika  sistem  mulai  dioperasikan  langkah pertama  ialah  inisialisasi  atau  pengenalan  4 buah  kamera  webcam  yang  dipasang  di  setiap lajur jalan
2. Kemudian  inisialisasi  port  serial  sebagai  media komunikasi  antar  personal  computer  dengan mikrokontroler ATMega16.
3. Sistem  melakukan  pengecekan  nyala  lampu hijau pada lajur 1.
4. Apabila pada lajur 1 lampu hijau menyala maka sistem    mengaktifkan  kamera  webcam  pada lajur 2.
5. Sistem  melakukan  pengecekan  counter  nyala lampu hijau pada lajur 1.
6. Webcam  pada  lajur  2  akan  mengambil  gambar kendaraan  apabila  counter  nyala  lampu  hijau pada  lajur  1  kurang  dari  atau  sama  dengan  3 detik.
7. Sistem  melakukan  proses  deteksi  kepadatan kendaraan  pada  lajur  2  dari  gambar  terakhir yang dicuplik oleh kamera webcam.
8. Sistem  menonaktifkan  kamera  webcam  pada lajur 2.
9. Counter  nyala  lampu  hijau  akan  berjalan mundur sampai menunjukkan angka 0.
10. Sistem  melakukan  pengecekan  nyala  lampu hijau pada lajur 2.
11. Apabila pada lajur 2 lampu hijau menyala maka sistem    mengaktifkan  kamera  webcam  pada lajur 3.
12. Sistem  melakukan  pengecekan  counter  nyala lampu hijau pada lajur 2.
13. Webcam  pada  lajur  3  akan  mengambil  gambar kendaraan  apabila  counter  nyala  lampu  hijau pada  lajur  1  kurang  dari  atau  sama  dengan  3 detik.
14. Sistem  melakukan  proses  deteksi  kepadatan kendaraan  pada  lajur  3  dari  gambar  terakhir yang dicuplik oleh kamera webcam.
15. Sistem  menonaktifkan  kamera  webcam  pada lajur 3.
16. Counter  nyala  lampu  hijau  akan  berjalan mundur sampai menunjukkan angka 0.
17. Sistem  melakukan  pengecekan  nyala  lampu hijau pada lajur 3.
18. Apabila pada lajur 3 lampu hijau menyala maka sistem    mengaktifkan  kamera  webcam  pada lajur 4.
19. Sistem  melakukan  pengecekan  counter  nyala lampu hijau pada lajur 3.
20. Webcam  pada  lajur  4  akan  mengambil  gambar kendaraan  apabila  counter  nyala  lampu  hijau pada  lajur  1  kurang  dari  atau  sama  dengan  3 detik.
21. Sistem  melakukan  proses  deteksi  kepadatan kendaraan  pada  lajur  4  dari  gambar  terakhir yang dicuplik oleh kamera webcam.
22. Sistem  menonaktifkan  kamera  webcam  pada lajur 4.
23. Counter  nyala  lampu  hijau  akan  berjalan mundur sampai menunjukkan angka 0.
24. Sistem  melakukan  pengecekan  nyala  lampu hijau pada lajur 4.
25. Apabila pada lajur 4 lampu hijau menyala maka sistem    mengaktifkan  kamera  webcam  pada lajur14.
26. Sistem  melakukan  pengecekan  counter  nyala lampu hijau pada lajur 4.
27. Webcam  pada  lajur  1  akan  mengambil  gambar kendaraan  apabila  counter  nyala  lampu  hijau pada  lajur  1  kurang  dari  atau  sama  dengan  3 detik.
28. Sistem  melakukan  proses  deteksi  kepadatan kendaraan  pada  lajur  1  dari  gambar  terakhir yang dicuplik oleh kamera webcam.
29. Sistem  menonaktifkan  kamera  webcam  pada lajur 1.
30. Counter  nyala  lampu  hijau  akan  berjalan mundur sampai menunjukkan angka 0.
31. Selesai
Gambar  3.12  ialah  gambar  flowchart untuk  proses  deteksi  kepadatan.  Proses  ini
dilakukan  pada  semua  objek  gambar  yang dihasilkan oleh kamera webcam
Mulai Objek gambar Ubah objek menjadi grayscale Thresholding objek Histogram objek Apakah nilai histogram
0 – 40?
Apakah nilai histogram 40 – 75? Kondisi sepi Kondisi normal Kondisi padat Kirim kondisi kepadatan Kirim kondisi kepadatan Kirim kondisi kepadatan
Selesai Ya Tidak Ya Tidak Gambar  3.12 Flowchat  Proses  Deteksi Kepadatan
Keterangan :
1. Object gambar yang diambil oleh webcam masih berupa object berwarna.
2. Object  gambar  akan  dirubah  menjadi  gambar abu-abu atau citra grayscale.
3. Object  akan  diberi  nilai  ambang  batas  atau threshold.
4. Pada object akan dilakukan histogram.
5. Nilai  dari  histogram  akan  dirubah  menjadi presentase kepadatan kendaraan.
6. Kondisi  kepadatan  kendaraan  akan  dikirm  ke mikrokontroler melalui port serial.
Sedangkan gambar 3.13 adalah  gambar flowchart untuk pengiriman kondisi  kepadatan. Kondisi kepadatan ini dikirimkan oleh personal computer ke mikrokontroler melalui port serial
Mulai Inisialisasi port serial Terima kondisi kepadatan Nyala lampu lalu lintas Display seven segment Selesai
Gambar  3.13 Flowchat  pengiriman  kondisi kepadatan
Keterangan :
1. Ketika  sistem  mulai  dioperasikan  langkah pertama ialah inisialisasi atau pengenalan yaitu port serial.
2. Sistem  akan  menerima  inputan  berupa  kondisi kepadatan kendaraan.
3. Kondisi  kepadatan  kendaraan  ini  meliputi normal, padat dan macet
4. Sistem  akan  melakukan  pengaturan  lampu  lalu lintas berdasarkan inputan yang diterima.
Selanjutnyaakan dibahas mengenai pengujian dan analisa berdasarkan perancangan dari sistem yang dibuat. Pengujian ini dilakukan untuk  mengetahui  kehandalan  dari  sistem apakah  sudah  sesuai  dengan  perencangan  atau belum.Pengujian  dilakukan  secara  terpisah  dan selanjutnya  dilakukan  ke  dalam  sistem  yang telah terintegrasi.
Pengujian akan dilakukan meliputi :
1. Pengujian pengambilan objek
2. Pengujian rangkaian seven segment
3. Pengujian komunikasi  serial
4. Pengujian sistem secara keseluruhan

## Pengujian sistem secara keseluruhan
Pengujian
keseluruhan merupakan pengujian  dengan  menggabungkan  seluruh bagian  dari  sistem  baik  hardware  maupun software dan dilakukan berulang kali.
Pengujian  dilakukan  pada  waktu  yang berbeda yaitu pagi, siang, sore, dan malam hari di  luar  ruangan  karena  pencahayaan  dari  luar ruangan dengan waktu yang berbeda merupakan salah satu aspek yang mempengaruhi  gambar  yang  dihasilkan  oleh kamera webcam.
Pada
pengujian sistem secara keseluruhan  ini,  diketahui  bahwa  pengambilan gambar objek kendaraan dilakukan tiap webcam yang  terpasang  pada  tiang  lampu  lalu  lintas pada saat lampu merah menyala 5 detik terakhir menuju nol. Hasil gambar ini akan diterima oleh PC yang selanjutnya dilakukan proses grayscale, thresholding dan histogram sehingga didapatkan  kondisi  kepadatan  kendaraan, apakah sepi, normal atau padat.
Data  kondisi  kepadatan  kendaraan  akan dikirimkan  ke  mikrokontroler  melalui  port serial.  Mikrokontroler  akan  mengatur  nyala lampu lalu lintas disetiap tiang. Arah pergerakan lampu lalu lintas adalah searah jarum jam.
Berikut  gambar  tampilan  program simulasi pengaturan lampu lalu lintas berdasarkan  data  image  kepadatan  kendaraan berbasis mikrokontroler ATMega16
Gambar  4.22 Tampilan  software  simulasi pengaturan lampu lalu lintas
Gambar 4.23 Gambar papan simulasi lalu lintas
Tabel  4.2 Data  Pengujian  dilakukan dipagi hari
No  Lajur Presentase Kepadatan Kondisi Waktu Hijau (detik) 1 I 28 sepi 14 II 15 Sepi 10 III 6 Sepi 10 IV 23 sepi 12 2 I 26 sepi 13 II 18 Sepi 10 III 6 Sepi 10 IV 23 sepi 12 3 I 52 Normal 26 II 10 Sepi 10 III 14 Sepi 10 IV 72 Normal 36 4 I 60 Normal 30 II 23 Sepi 12 III 14 Sepi 10 IV 72 Normal 36 5 I 73 Normal 36 II 20 Sepi 19 III 14 Sepi 10 IV 69 Normal 34 6 I 37 Sepi 18 II 6 Sepi 10 III 67 Normal 33 IV 52 Normal 26 7 I 44 Sepi 22 II 23 Sepi 12 III 48 Sepi 24 IV 6 Sepi 10
No  Lajur Presentase Kepadatan Kondisi Waktu Hijau (detik) 8 I 42 Sepi 21 II 6 Sepi 10 III 11 Sepi 10 IV 6 Sepi 10 9 I 43 Sepi 21
II 6 Sepi 10
III 11 Sepi 10
IV 6 Sepi 10 10  I 54 Normal 27
II 7 Sepi 10
III 11 Sepi 10 IV 6 Sepi 10
Rata-rata  pengujian  dilakukan  disiang hari adalah sebagai berikut :
29,6 30% Artinya  kondisi  kepadatan  pada  pengujian dipagi hari adalah sepi Tabel  4.3 Data  Pengujian  dilakukan disiang hari
No  Lajur
Presentase Kepadatan Kondisi Waktu Hijau (detik) 1 I 18 Sepi 10 II 30 Sepi 15
III 8 Sepi 10 IV 42 Normal 20
2 I 18 Sepi 10 II 38 Sepi 19 III 12 Sepi 10 IV 33 Sepi 16 3 I 25 Sepi 12 II 43 Normal 41 III 15 Sepi 10
IV 37 sepi 18
4 I 23 Sepi 11 II 48 Normal 24 III 15 sepi 10 IV 40 normal 20 5 I 15 Sepi 10 II 46 Normal 23 III 32 Sepi 16 IV 37 sepi 18 6 I 15 Sepi 10 II 11 Sepi 10 III 27 Sepi 13
No  Lajur Presentase Kepadatan Kondisi Waktu Hijau (detik) IV 20 sepi 10 7 I 18 Sepi 10 II 20 Sepi 10 III 42 Normal 21 IV 28 Sepi 14 8 I 22 Sepi 11 II 20 Sepi 10 III 53 Normal 26
IV 13 sepi 10 9 I 15 Sepi 10 II 20 Sepi 10 III 53 Normal 26 IV 25 Sepi 12 10  I 15 Sepi 10 II 32 Sepi 16 III 44 Normal 22
IV 27 Sepi 13
28,4
28% Artinya kondisi kepadatan pada pengujian disiang hari adalah sepi
Tabel 4.4 Data Pengujian dilakukan disore hari
No Lajur Presentase Kepadatan Kondisi Waktu Hijau (detik) 1 I 43 Normal 21 II 40 Normal   20 III 26 Sepi 13 IV 85 Padat 42 2 I 27 Sepi 13 II 29 Sepi 15 III 26 Sepi 13 IV 85 Padat 42 3 I 51 Normal 26 II 26 Sepi 13 III 36 Sepi 18 IV 46 Normal 23 4 I 83 Padat 42 II 59 Normal 30 III 76 Padat 38 IV 86 Padat 42 5 I 44 Normal 22 II 39 Normal 20 III 79 Padat 38 IV 46 Normal 23
No Lajur Presentase Kepadatan Kondisi Waktu Hijau (detik) 6 I 45 Normal 22 II 39 Normal 20 III 62 Normal 31 IV 75 Padat 38 7 I 45 Normal 23 II 42 Normal 12 III 29 Sepi 14 IV 75 Padat 37 8 I 75 Padat 37 II 76 Padat 38 III 76 Padat 38 IV 75 Padat 37 9 I 47 Normal 23 II 49 Normal 24 III 37 Sepi 19 IV 81 Padat 41 10 I 45 Normal 22 II 77 Padat 39 III 45 Normal 23
IV 81
Padat 41 52,5
53%
Artinya kondisi
kepadatan pada penggujian disore hari adalah Normal
Tabel  4.5 Data  Pengujian  dilakukan dimalam hari
No  Lajur Presentase Kepadatan  Kondisi Waktu Hijau (detik) 1 I 45 Normal 23 II 77 Padat 39 III 30 Normal 15 IV 68 Normal 34
2 I 70 Normal 35 II 55 Normal 28 III 36 Sepi 18 IV 75 Padat 38 3 I 80 Padat 40 II 57 Normal 29 III 40 Normal 20 IV 76 Padat 38 4 I 77 Padat 39 II 40 Normal 20 III 77 Padat 39
No  Lajur  Presentase Kepadatan Kondisi Waktu Hijau (detik) IV 37 Sepi 18 5 I 47 Normal 24 II 82 Padat 41 III 70 Normal 35 IV 80 Padat 40 6 I 37 Sepi 18 II 52 Normal 26 III 65 Normal 33 IV 83 Padat 42 7 I 37 Sepi 18 II 40 Normal 20 III 55 Normal 28 IV 76 Padat 38 8 I 43 Normal 22 II 47 Normal 24 III 90 Padat 45 IV 82 Padat 41 9 I 58 Normal 29 II 52 Normal 26 III 83 Padat 42 IV 35 Sepi 18 10  I 47 Normal 24 II 37 Sepi 18 III 98 Padat 49
IV 43 Normal 22
58,2
58%
Artinya kondisi
kepadatan pada pengujian dimalam hari adalah Normal

## PENUTUP
Setelah  melakukan  penelitian  terhadap simulasi pengaturan lampu lalu lintas berdasarkan  data image kepadatan  kendaraan dapat  diambil  kesimpulan  dan  saran  sebagai berikut :
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisa pada  bab  sebelumnya,  maka  didapatkan kesimpulan antara lain :
1. Lama waktu nyala lampu hijau pada lampu lalu lintas  bergantung  dari  hasil  citra  yang  diambil oleh webcam. Semakin tinggi tingkat kepadatan
kendaraan  semakin  lama  nyala  lampu  hijau  di jalur tersebut juga sebaliknya.
2. Lama waktu nyala lampu merah pada lampu lalu lintas  pada  kondisi  sepi,  normal  dan  padat bergantung  pada  kondisi-kondisi  kepadatan pada lajur lainnya.
3. Semakin  tinggi  letak  kamera  dari  permukaan papan  maka  semakin  luar  area  jangkaun kamera.
4. Proses  deteksi  kepadatan  kendaraan  hanya mengukur tingkat kepadatan yaitu berdasarkan seberapa  besar  citra  jalan  tertutup  oleh  citra kendaraan.
Saran  yang  dapat  digunakan  untuk pengembangan  lebih  lanjut  terhadap  penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk  perkembangan  selanjutnya  sebaiknya sistem  sudah  mampu  menghitung  jumlah kendaraan yang berada disetiap lajur jalan.
2. Setiap  kamera  webcam  yang  dipasang  disetiap tiang  lampu  lalu  lintas  sebaiknya  memiliki resolusi  di  atas 2  mega  piksel sehingga  hasil yang gambar yang dihasilkan akan lebih baik.
3. Sebaiknya  menggunakan  metode  jaringan  saraf tiruan  atau  fuzzy  logic  untuk  menentukan parameter kepadatan kendaraan.
4. Sebaiknya  teknik  pengiriman  data  tidak  lagi melalui  media  kabel  melainkan  menggunkan media wireless.
5. Untuk  mengantisipasi  pemadaman  listrik  oleh PLN,  pengendali  ini  bisa  menggunakan  catu daya cadangan seperti sel surya

## DAFTAR PUSTAKA
1. Achmad, Balza. 2011. Pemrogram Delphi Untuk Aplikasi Mesin Visi Menggunakan Webcam. Gava Media. Yogyakarta
2. Andrianto, Heri. 2008. Pemrograman mikrokontroler AVR ATMega16 Menggunakan Bahas C (Code Vision AVR). Bandung. Informatika
3. Diktat Kuliah. 2008. Rekayasa Lalu Lintas. Universitas Widyagama. Malang.
4. Fadlisyah. 2007. Computer Vision dan Pengolahan Citra Digital. Andi Offset. Yogyakarta
5. Fadlisyah, dkk. 2010. Pemprograman Kamera PC Menggunakan Delphi. Graha Ilmu. Yogjakarta
6. Lingga, Wardana. 2006. Belajar Sendiri Mikrokontroler AVR Seri ATMega16, Simulasi Hardware dan Aplikasi. Andi. Yogyakarta
7. Supriadi, Muhammad. 2005. Pemrograman IC PPI 8255 Menggunakan Delphi. Andi. Yogyakarta
8. Sutoyo, dkk. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. Andi. Yogyakarta
9. Usman, Ahmad. 2005. Pengolahan Citra Digital & Teknik Pemrogramnnya. Graha Ilmu. Jakarta
10. Widodo, Romy Budhi dan Joseph Dedi Irawan.
2007. Interfacing Paralel dan Serial Menggunakan Delphi. Graha Ilmu. Yogyakarta.