## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## PROTOTYPE SMART TIME SCHEDULER LAMPU LALU LINTAS MENGGUNAKAN ALGORITMA HAAR CASCADE
Neci Purwanda 1) , Helda Yenni 2) , M. Khairul Anam 3*) , Lathifah 4)
1,2 Jurusan Teknik Informatika, STMIK Amik Riau
3 Teknologi Informasi, STMIK Amik Riau
4 Teknik Informatika, Universitas Teknorat
1,2,3 Jalan Purwodadi Indah Km. 10 Panam, Pekanbaru
4 Jl. ZA. Pagar Alam No.9 -11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, Kota Bandar Lampung
Email: 1 1610031802085@stmik-amik-riau.ac.id, 2 heldayenni@sar.ac.id, 3 khairulanam@sar.ac.id,
3 lathifah@teknorat.ac.id

## Abstract
The traffic light functions as a traffic controller at crossroads and also as smoothness at intersections to avoid congestion. The current application of conventional traffic lights still has weaknesses in determining the duration of traffic lights which are not adjusted to the number of vehicle volumes which often change every time. Especially when there is a dense flow of vehicles at intersections, especially at certain times. Based on observations of traffic density at the intersection that connects Soekarno - Hatta road and Arifin Achmad road in Pekanbaru City. There is often a high density of vehicles from the direction of Jalan Soekarno-Hatta (Morning Market) to Jalan Jenderal Sudirman during working hours so that the duration of the traffic lights cannot reduce the amount of queue density in the light traffic. The implementation of the "Smart Time Scheduler" is a solution for adjusting the duration of traffic lights based on the level of traffic density, by building a tool to detect and calculate the number of vehicle queues at the Traffic Light and then enter the calculation results into 3 categories, namely Normal, Medium and Dense Density. The system uses Haar Cascade with the open cv library on the Raspberry pi, the results of the system testing that has been carried out can count the number of vehicles and instruct Arduino to set the duration of the traffic lights where in the category of normal vehicle queues, the green traffic light gets a waiting time of 10 seconds in countdown, Moderate category for 15 seconds, and Solid Category, for 20 seconds, while the calculation error value uses the Error Percentage equation formula, namely comparing the results of vehicle calculations by the system with Manual Calculation Results multiplied by 100% Then the System Calculation Error is 16% and the accuracy level of the tool is 100%  - 16% = 84%, the size of the error value is influenced by the quality of the light intensity, and the distance of the camera's detection of the object when performing the detection.
Keyword: Traffic Light, Smart time, Raspberry pi, Haar Cascade, OpenCV

## Abstrak
Lampu lalu berfungsi sebagai pengatur lalu lintas di persimpangan jalan dan juga sebagai kelancaran di persimpangan agar  terhindar  dari  kemacetan.  Penerapan  lampu  lalu  lintas  konvensional  saat  ini  masih  memiliki  kelemahan  pada penentuan durasi lampu lalu yang tidak disesuaikan dengan Jumlah volume kendaraan yang sering berubah setiap waktu. Terutama  pada  saat  terjadi  kepadatan  arus  kendaraan  di  persimpangan  khususnya  pada  waktu  tertentu.  Berdasarkan observasi kepadatan lalu lintas di persimpangan  yang mempertemukan jalan Soekarno – Hatta dan jalan Arifin Achmad di Kota Pekanbaru. Sering terjadi Kepadatan kendaraan dari arah  jalan  Soekarno  –  Hatta  (Pasar  Pagi)  menuju  jalan Jenderal  Sudirman  pada saat aktifitas jam kerja sehingga durasi nyala lampu lalu lintas tidak dapat mengurangi jumlah kepadatan antrian pada trafik light tersebut. Implementasi Smart Time Scheduler menjadi solusi untuk mengatur durasi lampu  lalu  lintas  berdasarkan  tingkat  kepadatan  lalu  lintas,  dengan  membangun  sebuah  alat  untuk  mendeteksi  dan menghitung jumlah antrian kendaraan pada Traffic Light kemudian memasukkan hasil perhitungan kedalam 3 kategori yaitu Kepadatan Normal, Sedang, dan Padat. Sistem menggunakan Haar Cascade dengan library open cv pada Raspberry pi,  hasil  Pengujian  Sistem  yang  telah  dilakukan  dapat  menghitung  jumlah  kendaraan  dan  menginstruksikan Arduino dalam mengatur durasi nyala lampu lintas dimana Pada kategori jumlah antrian kendaraan Normal, lampu hijau trafik light mendapatkan  Waktu  tunggu  selama  10  detik  dalam  hitungan mundur, kategori Sedang selama 15 detik, dan Kategori Padat,   selama 20 detik, adapun nilai error perhitungan dengan menggunakan Rumus persamaan Persentase Error yaitu membandingkan Hasil perhitungan kendaraan oleh sistem dengan Hasil Penghitungan secara Manual dikali 100 % Maka Error Perhitungan Sistem  sebesar  16%  dan  tingkat  akurasi  alat  adalah  100%-  16%  =  84  %,  besar kecil nya nilai Error ini dipengaruhi oleh kualitas intensitas cahaya, dan jarak deteksi kamera dengan objek pada saat melakukan Deteksi.
Kata Kunci: Traffic Light, Smart time, Raspberry pi, Haar Cascade, OpenCV

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 1. PENDAHULUAN
Lampu lalu lintas atau bisa disebut juga Traffic Light adalah lampu yang terdiri dari tiga warna yaitu Merah, Kuning dan Hijau, yang berfungsi sebagai pengatur lalu lintas di persimpangan jalan [1]. Lampu lalu lintas berfungsi sebagai kelancaran di persimpangan agar terhindar dari kemacetan [2]. Namun jumlah kendaraan di Indonesia semakin lama kian bertambah [3]. Salah satunya di daerah Pekanbaru, menurut data dari Badan Pendapatan Daerah Provinsi Riau (2020) jumlah kendaraan pada tahun 2019 mencapai 770.836 kendaraan. Salah satu bukti lain kepadatan lalu lintas berdasarkan observasi adalah kepadatan lalu lintas di persimpangan yang mempertemukan jalan Soekarno  – Hatta dan jalan Arifin Achmad di Kota Pekanbaru. Kepadatan sering terjadi dari arah jalan Soekarno – Hatta (Pasar Pagi) menuju jalan Jenderal Sudirman.  Kepadatan  ini  disebabkan  sempitnya  ruas  jalan  dari  arah  jalan  Soekarno  –  Hatta  menuju  jalan  Arifin  dan aktifitas jam kerja sehingga durasi nyala lampu lalu lintas menjadi tidak pas.
Penetapan kinerja lampu lalu lintas saat ini diatur oleh peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor PM 49 Tahun 2014 dan metodololgi diatur dalam Manual Kendaraan Jalan Indonesia (MKJI) 1997. Setelah diterapkan dilapangan ternyata tidak sesuai dengan durasi lampu lalu lintas dan volume kendaraan yang sering berubah setiap waktu [4]. Durasi lampu lalu lintas tidak disesuaikan saat terjadi kepadatan arus kendaraan di persimpangan jalan khususnya pada waktu tertentu [5].
Penelitian terdahulu terkait dengan lalu lintas telah banyak dibahas, diantaranya ialah melakukan pembelajaran rambu  lalu  lintas  berbasis  android  [6].  Kemudian  penelitian  lain  melakukan  kendali  lampu  lalu  lintas  dengan menggunakan metode fuzzy logic mamdani [7], penelitian lainnya melakukan pengaturan lalu lintas dengan menggunakan sensor  ultrasonic  [8],  pada  penelitian  lain  juga  melakukan  pengendalian  lalu  lintas  cerdas  menggunakan  algortima adaptive neuro fuzzy inference system [9]. Dari beberapa penelitian tersebut penelitian ini menggunakan Internet of Things ( IoT)  dengan menerapkan smart time scheduler pada  traffic light di kota Pekanbaru.  IoT digunakan karena  memiliki konsep di mana suatu benda atau objek ditanamkan teknologi-teknologi seperti sensor dan software dengan tujuan untuk berkomunikasi, mengendalikan, menghubungkan, dan bertukar data melalui perangkat lain selama masih terhubung ke internet [10]. Hal ini juga membantu pemerintah pekanbaru dalam menerapkan smart city  [11], [12]. Penerapan smart time scheduler diharapkan menjadi solusi kemacetan di persimpangan kota pekanbaru. Implementasi Smart Time Scheduler dibangun menggunakan sebuah alat yang dapat mendeteksi dan menghitung jumlah antrian kendaraan pada traffic light menggunakan kamera, Arduino Uno R3 dan Raspberry Pi berbantuan library OpenCV [13]. Sistem kerja alat ini yaitu ketika traffic light yang terpasang kamera berada pada kondisi lampu merah maka  sistem  akan  menangkap  citra  objek  berupa  kendaraan  yang  antri  menunggu  lampu hijau  kemudian  sistem  akan mendeteksi  dan  menghitung  jumlah  kendaraan  lalu  memasukkan  hasil  perhitungan  kedalam  3  kategori  yaitu  normal, sedang, dan padat. Kemudian Raspberry Pi akan mengirimkan Signal HIGH dan LOW ke arduino sebagai pengontrol traffic light berdasarkan waktu tunggu, dimana ketika arduino mendapatkan signal dari kedua input adalah LOW – LOW maka waktu tunggu untuk lampu hijau traffic light adalah normal yaitu 10 detik, ketika arduino mendapatkan signal dari kedua input adalah HIGH – LOW maka waktu tunggu untuk lampu hijau traffic light adalah sedang yaitu 15 detik, dan ketika arduino mendapatkan signal dari kedua input adalah HIGH – HIGH maka waktu tunggu untuk lampu hijau traffic light adalah  20  detik.  Dalam  hitungan  mundur,  library  OpenCV  dengan  algoritma  Haar  Cascade  digunakan  sebagai pengolah data citra digital hasil dari kamera yang terinstal pada Raspberry Pi.
Dengan diterapkannya alat ini diharapkan bisa menjadi solusi untuk Meminimalisir kemacetan bagian ruas jalan yang memiliki kepadatan di waktu tertentu.  Kemudian Dengan adanya alat sensor bisa memanajemen durasi nyala lampu lalu  lintas  sesuai  dengan  kepadatan  lalu  di  waktu  tertentu.  Semakin  panjang  antrian  kendaraan  pada  kendaraan  maka durasi  waktu  lampu  lalu  lintas  semakin  lama  dan  semakin  pendek  antrian  kendaraan maka  durasi  waktu  lampu  lintas semakin cepat.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini memerlukan beberapa informasi yang bersifat objektif yang digunakan sebagai acuan penelitian [14].  Dari  informasi  tersebut  diharapkan  penelitian  ini  dapat  menghasilkan  penelitian  yang  berkualitas.  Proses  dalam melakukan penelitian ini digambarkan dalam sebuah bagan alir metodologi penelitian pada Gambar 1 sebagai berikut:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 1. Bagan Alir Metodologi Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada tahap ini dilakukan proses identifikasi masalah penelitian dan menentukan batasan masalah yang akan dibahas dalam penelitian. Dalam proses identifikasi masalah ini juga penulis menentukan objek penelitian yang digunakan yaitu persimpangan jalan.

## 2.2 Pengumpulan Data
Adapun metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Observasi / Pengamatan secara langsung
Penelitian yang dilakukan langsung melalui pengamatan pada objek atau sasaran penelitian (Persimpangan Lalu lintas jalan Arifin Achmad dan jalan Soekarno - Hatta), maka akan diperoleh data mengenai penelitian serta data lain yang termasuk dalam perancangan Smart Time Scheduler Lampu Lalu lintas Menggunakan Algoritma Haar Cascade yaitu Webcam, Arduino Uno R3, Raspberry Pi 3 B dan flowchart yang tepat sehingga proses penelitian dapat berlangsung sampai selesai. Untuk itu data yang dicari tersebut harus sesuai dengan masalah dan tujuan penelitian. Sampel yang digunakan merupakan sebuah kendaraan di persimpangan.
2. Studi literatur / Studi Pustaka
Studi literatur atau studi pustaka dilakukan untuk mencari bahan yang mendukung dalam pendefinisian yang terkait  dengan  penelitian  penulis.  Bahan-bahan  di  dapatkan  langsung  dari  jurnal,  skripsi,  dan  sumber  terkait lainnya.  Dalam  proses  mencari  referensi  penulis  mempelajari  topik  penelitian  dan  permasalahan  yang berhubungan dengan penelitian serta mencari landasan-landasan teori mengenai penggunaan Webcam, Arduino Uno R3, Raspberry Pi 3 B dan yang lainnya yang berhubungan dengan penelitian penulis .

## 2.2 Analisa dan Perancangan Sistem
Analisa  Sistem  baru  merupakan  tindak  lanjut  setelah  melihat  dan  mengamati  Penetapan durasi  lampu  lalu  lintas yang saat ini diatur oleh peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor PM 49 Tahun 2014 atau sistem yang sedang berjalan maka penulis menuangkan sebuah ide berupa pengembangan dari sistem lama. Adapun gambaran dari analisa sistem baru atau sistem yang akan dibangun dapat dilihat dari gambar 2:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 2. Analisa Sistem yang diusulkan
Pada gambar 2 diatas dapat dijelaskan alur kerjanya sebagai berikut, lampu lalu lintas sudah menerapkan smart time scheduler . Lampu lalu lintas sudah dipasang alat berupa kamera dan Raspberry Pi sebagai pendeteksi dan penghitung jumlah kepadatan kendaraan sebagai penentu durasi waktu tunggu traffic light berdasarkan kategori normal, sedang, dan padat Sehingga meminimalisir waktu menunggu durasi lampu lalu lintas dan menghindari kemacetan di salah satu ruas jalan. Kemudian setelah diketahui konsepnya Langkah selanjutnya ialah merancang alat yang akan diterapkan.
Pada  tahap  perancangan  ini  adalah  perancangan  perangkat  keras  (hardware),  yang  meliputi  perancangan  bagian elektronik dan perancangan bagian mekanik. Adapun bentuk perancangan secara umum dapat dilihat pada blok diagram gambar 3.

## Gambar 3. Blok Diagram
Dari gambar 3 dapat dilihat Perancangan alat secara umum yang diilustrasikan menggunakan blok diagram, pada blok diagram tersebut terdapat 2 buah input yaitu Kamera (Webcam ) untuk menangkap citra objek berupa video secara realtime dan Adaptor 5V sebagai sumber tegangan rangkaian, kemudian pada bagian blok Proses terdapat Raspberry Pi berfungsi untuk mengolah data input Kamera [15], mendeteksi objek pada citra video, dan menghitung jumlah kendaaraan pada  citra  objek  video,  hasil  output  perhitungan  jumlah  kendaraan  diumpankan  ke arduino yang  berfungsi  sebagai

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
pengolah data Smartime Management pada traffic light dan mengendalikan traffic light .  Dari perancangan alat, Langkah selanjutnya ialah melakukan perancangan prototype.
Rancangan ini menggambarkan bentuk dari prototype yang dibangun, memiliki ukuran alas jalan dengan Panjang = 80 Cm, Lebar = 65 Cm, kemudian lebar masing-masing ruas jalan dengan 2 jalur adalah 26 Cm, Panjang Jalan (P) = 28 Cm, bahan yang digunakan dalam pembuatan prototype adalah triplex ukuran 5mm, berikut bentuk rancangan prototype terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Rancangan Prototype

## 2.4 Implementasi Algoritma
pada  implementasi  ini  akan  dijelaskan  Alur  kerja  Algoritma  sistem  dengan  OpenCV  dimulai  dari  tahapan Pengambilan  citra  objek  oleh  kamera,  kemudian  proses  data  citra  menggunakan  Harscascade  untuk  mendeteksi  objek dilanjutkan dengan menghitung jumlah kendaraan yang terdeteksi, menampilkan Hasil proses data pada terminal python, mengirimkan signal HIGH dan LOW ke arduino sebagai penentu Kategori kepadatan antrian lalu lintas dan mengontrol traffic light sesuai dengan durasi tunggu. Berikut ini merupakan penjelasan implementasi sistem yang dibangun.
1. Dimulai dari Inisialisasi sistem dengan memasukkan library OpenCV kedalam program dan membuat variabel yang dibutuhkan dalam menampung data
2. Kamera  menangkap  objek  citra  video  secara  realtime  dengan  perintah  cv2.videoCapture(0)  disimpan  dalam variabel Cap sehingga menjadi Cap=cv2.videoCapture(0),
3. Membaca  data  file  detek.xml  dari  directory Raspberry Pi  berfungsi  untuk  mendeteksi  objek  dengan  perintah car_cascade=cv2.CascadeClassifier (cascade_src)
4. Raspberry Pi  memproses  data  kamera  berupa  citra  objek  video,  jika  sistem  barhasil  membaca  data  kamera disimpan dalam variabel “img” maka ubah warna gambar ke grey dengan perintah grey=cv2.cvtColour(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
5. Setelah  warna  citra  objek  diubah  ke  grey  maka  sistem  akan  memulai  proses  deteksi  objek  dengan  perintah cars=car_cascade.detect MultiScale (gray,1.1,2)
6. Ketika objek terdeteksi maka sistem akan melakukan framing terhadap objek yang terdeteksi sebagai tanda atau indikator terdeteksi
7. Menghitung objek didalam frame dengan perintah counter=counter+1 dan tampilkan hasil gambar serta hasil perhitungan kedalam terminal python
8. Membuat hasil perhitungan kedalam 3 kategori yaitu normal, sedang, padat. Kategori normal apabila jumlah kendaraan <=3, kategori sedang jumlah kendaraan >3 dan <=5, dan kategori padat jumlah kendaraan > 5.
9. Mengirimkan signal HIGH-LOW instruksi ke output GPIO Raspberry Pi yang terhubung ke Arduino sebagai input pemanggilan durasi waktu tunggu pada Traffic Light , berikut tabel perintah yang dibuat dalam menandai kategori normal, sedang, dan padat pada Arduino .

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 1. Signal perintah kategori kepadatan antrian hasil perhitungan
No Logika perintah Keterangan GPIO 20 (Output 1) GPIO 21 (Output 2) 1 LOW LOW Sebagai input perintah pada Arduino untuk memanggil durasi waktu tunggu Normal 2 HIGH LOW Sebagai input perinah pada Arduino untuk memanggil durasi waktu tunggu Sedang 3 HIGH HIGH Sebagai input perintah pada Arduino untuk memanggil durasi waktu tunggu Padat
10. Arduino menerima data perintah dari input yang terhubung ke GPIO output Raspberry Pi kemudian mengontrol LED  traffic  light  pada  simpang  1  berdasarkan  durasi  waktu  tunggu  normal,  sedang,  dan  padat  dari  hasil perhitungan jumlah kendaraan yang antri pada saat lampu merah.

## 2.4 Implementasi Algoritma
Pengujian ini dilakukan setelah Alat selesai dirancang dan menginplementasikan Algoritma kedalam pemograman python  untuk  mendeteksi  dan  menghitung  jumlah  kendaraan  sebagai  penentu  kategori  kepadatan  antrian traffic  light, kemudian Proses pengujian terhadap masing-masing rangkaian, komponen dan dilanjutkan dengan pengujian alat secara keseluruhan dan di akhiri dengan evaluasi hasil uji untuk mendapatkan kesimpulan keberhasilan alat yang telah dirancang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Implementasi Alat
Implementasi  alat  merupakan  hasil  pembuatan  rancangan  Alat  secara  keseluruhan  yang  telah  dipogram menghasilkan sebuah alat smart time pada traffic light simpang 3, dengan 3  buah Lampu sebagai traffic light, 1 buah kamera  untuk  mendeteksi  dan  menghitung  objek,  dan  1  buah Raspberry Pi  sebagai  pengolah  data  objek  berupa  citra video, berikut hasil implementasi alat terlihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Implementasi Alat

## 3.2 Pengujian Alat
Dari hasil pengujian alat yang dilakukan dalam beberapa kali pengujian didapatkan data hasil pengujian. Berikut dibawah ini adalah hasil dari pengujian alat yang dilakukan:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 3.2.1 Pengujian Alat
Setelah dilakukan proses instalasi OS streech pada memory card lalu dipasang ke Conector Memory Raspberry Pi , maka selanjutnya dilakukan pengujian dengan menghubungkan Raspberry Pi ke sumber tegangan 5V dan Sumber jaringan internet agar dapat di Remote melalui software VNC kemudian mengamati tampilan OS Raspberry Pi pada terminal python melalui VNC Viewer , berikut hasil pengujian terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Pengujian Raspberry Pi

## 3.2.2 Pengujian LED Traffic Light
Pengujian ini dilakukan dengan mengupload program uji_ LED.hex kedalam board Arduino , untuk menyalakan seluruh LED yang digunakan pada traffic light dengan tujuan untuk memastikan bahwa seluruh LED dapat berfungsi  dengan baik, berikut tabel hasil pengujian LED traffic light (S1), LED traffic light (S2) dan LED traffic light (S3).
Tabel 2. Hasil Pengujian LED Traffic Light No Pengujian Kondisi Keterang an On Off
1 LED traffic light
(S1)
LED traffic light (S1) dapat berfungsi dengan Baik

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
2 LED traffic light (S2) LED traffic light (S2) dapat berfungsi dengan Baik 3 LED traffic light (S3)
LED traffic light (S3)  dapat berfungsi dengan Baik

## 3.2.3 Pengujian Deteksi Objek
Pengujian ini dilakukan dengan menjalankan perintah pada terminal Python Raspberry Pi , kemudian meletakkan objek kendaraan pada sisi simpang yang terpasang kamera, lalu mengamati hasil deteksi objek pada terminal python , pengujian ini bertujuan untuk memastika kamera dapat menangkap dan mendeteksi objek citra video berupa kendaraan, berikut hasil pengujian yang telah dilakukan:

## Gambar 6. Hasil Pengujian deteksi objek

## 3.2.4 Pengujian Smart Time pada Traffic Light
Pada pengujian ini dilakukan dengan 3 pengujian yaitu jumlah antrian kendaraan normal, jumlah antrian kendaraan sedang, dan jumlah antrian kendaraan padat, ketika sistem mendeteksi jumlah antrian kendaraan normal  3 kendaraan maka waktu tunggu pada traffic light simpang 1 adalah 10s, kemudian ketika sistem mendeteksi jumlah

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
kendaraan 3 dan  5 maka traffic light pada simpang 1 akan mendapatkan waktu tunggu selama 15s, dan ketika sistem mendeteksi jumlah kendaraan  5 maka traffic light pada simpang 1 akan mendapatkan waktu tunggu selama 18s, adapun pengujian dan hasil pengujian dapat dilihat pada poin-poin.
1. Untuk pengujian waktu tunggu normal dilakukan skenario dengan meletakkan 3 buah kendaraan yang sedang antri lampu  merah  pada  simpang  1,  dan  sistem  akan  mendeteksi  objek  dan  menghitung  jumlah  kendaraan  tersebut, berikut skenario pengujian yang dilakukan
Gambar 7. Sistem menghitung objek
Dari  gambar  7  diatas  terlihat  hasil  perhitungan  jumlah  kendaraan  oleh sistem  sebanyak  3  kendaraan  yang sedang  antri  di traffic  light simpang  1, kemudian sistem menginstruksikan arduino untuk mengaktifkan traffic light simpang  1  pada  saat  lampu  hijau  dengan  waktu  tunggu  normal  yaitu  10  detik  dalam  hitungan  mundur  ( Counter Down).
Gambar 8. Hasil pengujian smart time dengan waktu tunggu normal
2. Untuk pengujian waktu tunggu sedang, dilakukan scenario dngan meletakkan 4 dan 5 buah kendaraan yang sedang antri  lampu  merah  pada  simpang  1,  dan  sistem  akan  mendeteksi  dan  menghitung  jumlah  kendaraan  tersebut, berikut skenario pengujian yang dilakukan:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 9. Waktu tunggu sedang  dengan jumlah 4 kendaraan
Gambar 10. tunggu sedang dengan jumlah 5 kendaraan
Dari gambar 9 dan gambar 10 dapat dilihat hasil deteksi dan hitung jumlah objek oleh sistem adalah 4 – 5 buah kendaraan  yang  mengantri  pada  waktu  lampu  merah traffic  light simpang  1  menyala,  dan  sistem menginstruksikan ke arduino untuk mengaktifkan lampu hijau pada traffic light 1 dengan waktu tunggu 15 detik dalam hitungan mundur.
Gambar 11. Hasil pengujian smart time dengan kondisi sedang pada traffic light
Dari gambar 4.13 tersebut dapat dilihat traffic light simpang 1 mendapatkan waktu tunggu pada saat lampu hijau dengan kategori sedang selama 15 detik.
3. Pada  pengujian  waktu  tunggu  Padat,  dilakukan  dengan  scenario  meletakkan    5  kendaraan  pada traffic  light simpang  1  pada  saat  lampu  merah  menyala,  dan  sistem  akan  mendeteksi  dan  menghitung  jumlah  kendaraan tersebut  dengan  hasil  penghitungan  dapat  dilihat  pada  gambar 12.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Dari  gambar  13  dapat  dilihat  bahwa  kendaraan  yang  sedang  antri  pada traffic  light simpang  1  dalam  kondisi menunggu lampu hijau adalah sebanya 8 namun dari hasil perhitungan jumlah kendaraan oleh sistem terdeteksi sebanyak 7 buah, selanjutnya sistem menginstruksikan arduino untuk mengaktifkan traffic light simpang 1 pada kondisi lampu hijau menyala mendapatkan waktu tunggu selama 20 detik.
Gambar 13. Hasil pengujian smart time dengan kondisi padat pada traffic light
Dari  gambar  4.15  diatas  dapat  dilihat  bahwa traffic  light simpang  1  pada  kondisi  lampu  hijau  menyala mendapatkan waktu tunggu selama 20 detik dalam hitungan mundur ( Counter Down).

## 3.3 Evaluasi Hasil Uji
Pada tahapan Evaluasi Hasil uji ini dilakukan untuk melakukan evaluasi terhadap pengujian alat smart time pada traffic light yang telah dilakukan untuk mendapatkan kepastian dan kesimpulan keberhasilan alat tersebut, berikut data hasil evaluasi hasil uji terlampir pad Tabel 3.
Tabel 3. Evaluasi Hasil Uji No Pengujian Harapan Hasil Keterangan Berhasil Gagal 1 Pengujian Raspberry Pi Dapat menampilkan OS  yang  telah diinstal dan menjalankan program python Dari hasil pengujian, Raspberry Pi berhasil  menampilkan  OS dan menjalankan program python
v
2 Pengujian pada LCD 16x2 Dapat menampilkan informasi nama simpang dan penghitungan waktu secara counter down Dari hasil pengujian, LCD dapat menampilkan  iformasi  sesuai dengan yang  diharapkan v 3 Pengujian traffic light Dapat  menyala secara bergantian dari  Lampu Merah,  Kuning,  dan Lampu  Hijau  sesuai dengan waktu tunggu Dari hasil pengujian traffic light dapat menyala secara bergantian v
4
Pengujian kamera Kamera diharapkan dapat  menangkap citra objek berupa  video secara realtime Berdasarkan hasil pengujian kamera dapat berfungsi dengan baik dalam menangkap citra objek berupa video secara  realtime v

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
5 Deteksi objek Diharapkan sistem dapat mendeteksi objek  dari  citra  video ditangkap oleh kamera Sistem dapat mendeteksi objek v 6 Pengujian deteksi objek berdasarkan jarak 50 cm Diharapkan sistem dapat  mendeeksi objek pada jarak  50 Cm Sistem dapat mendeteksi objek  pada  jarak 50 Cm v 7 Pengujian deteksi objek berdasarkan jarak 50 cm Diharapkan sistem dapat mendeteksi objek  pada  jarak    50 Cm Sistem tidak dapat mendeteksi objek pada jarak  50 Cm karna objek tertangkap semakin kecil v 8 Pengujian deteksi objek dengan intensitas cahaya 110 Lux Diharapkan sistem dapat mendeteksi objek dengan intensitas cahaya  110 Lux Sistem tidak berhasil mendeteksi objek dengan cahaya  110 lux v 9 Pengujian deteksi objek dengan intensitas cahaya 110 Lux Diharapkan sistem dapat mendeteksi objek dengan intensitas cahaya  110 Lux Sistem berhasil mendeteksi objek dengan intensitas cahaya 110 Lux v 10 Pengujian deteksi objek dengan sudut = 0° dan 45° Diharaapkan sistem dapat mendeteksi objek  dari  berbagai sudut  dengan  kisaran 0° sampai 45° Sisem dapat mendeeksi objek pada sudut 0° sampai 45° v 11 Pengujian deteksi objek dengan sudut 45° Diharapkan sistem dapat mendeteksi objek  dari  berbagai sudut dengan kisaran 45° Sistem sulit mendeteksi objek dengan sudut  45° v 12 Pengujian sistem menghitung jumlah kendaraan berdasarkan objek yang terdeteksi Diharapkan sistem dapat menghitung jumlah kendaraan berdasarkan objek yang terdeteksi
Sistem berhasil menghitung jumlah kendaraan v 13 Pengujian sistem menghitung jumlah kendaraan secara akurat Diharapkan sistem dapat menghitung jumlah kendaraan dengan akurat Sistem dapat menghitung jumlah kendaraan dengan akurat tergantung intensitas cahaya, Jarak objek, dan sudut antara objek dengan Kamera
v

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
14 Alat dapat menjalankan traffic light dengan waktu tunggu yang disesuaikan dengan Kategori jumlah antrian kendaraan Diharapkan  alat  dapat menyesuikan waktu tunggu  pada  traffic light  sesuai  dengan jumlah antrian kendaraan  pada  lampu merah Alat dapat menyesuaikan waktu tunggu pada traffic light sesuai dengan jumlah antrian kendaraan yang terdeteki oleh sistem pada saat lampu merah v
Berdasarkan  tabel  3,  dapat  diketahui bahwa  terdapat  point yang  tidak  berjalan,  seperti  point  7  dan 8.  Hal  ini dikarenakan pada jarak  50 Cm, sistem tidak berhasil mendeteksi objek karena dimensi objek semakin kecil dan sehingga sulit  untuk  dideteksi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  deteksi  objek  terhadap  intensitas  cahaya  dapat  diketahui  bahwa semakin kecil nilai intensitas cahaya  110 lux yang diterima oleh kamera maka sistem sulit melakukan proses deteksi, dan semakin besar nilai intensitas cahaya yang ditangkap oleh kamera maka proses deteksi akan semakin baik.  Namun secara keseluruhan uji coba yang dilakukan berhasil, walaupun untuk diterapkan secara nyata harus dilakukan perbaikan pada prototype yang telah dibuat saat ini.

## 4. KESIMPULAN
Telah dirancang sebuah alat Prototype Smart Time Scheduler Lampu Lalu Lintas Menggunakan Algoritma Haar Cascade”, dimana kamera terpasang pada salah satu traffic light untuk menangkap objek berupa kendaraan berdasarkan video  secara  realtime  yang  sedang  antri  pada  saat  lampu  merah  kemudian  sistem  akan  mendeteksi  kendaraan  dengan melakukan framing pada objek yang terdeteksi lalu menghitung jumlah kendaraan tersebut dan menginstruksikan arduino sebagai pengontrol traffic light untuk menyesuaikan waktu tunggu lampu hijau pada traffic light berdasarkan kategori normal, sedang, dan padat, dari hasil pengujian yang telah dilakukan maka dapat ditarik kesimpulan bahwa alat dapat mendeteksi, dan menghitung jumlah kendaraan yang antri pada saat lampu merah dan menyesuaikan waktu tunggu pada traffic  light  berdasarkan  kategori  normal,  sedang  dan  padat.  Kemudian  sistem  dapat  menerapkan  haar  cascade  dalam pengolahan  citra  digital  untuk  mendeteksi  dan  menghitung  jumlah  kendaraan  menggunakan  OpenCV.  Pada  kategori jumlah antrian kendaraan normal, lampu hijau traffic light mendapatkan waktu tunggu selama 10 detik dalam hitungan mundur,  sedangkan  kategori  jumlah  antrian  kendaraan  sedang,  lampu  hijau traffic  light mendapatkan  waktu  tunggu selama 15 detik, dan kategori jumlah antrian kendaraan padat, lampu hijau mendapatkan waktu tunggu selama 20 detik. Selanjutnya jarak, intensitas cahaya, dan sudut objek mempengaruhi keberhasilan sistem dalam mendeteksi objek dan melakukan  perhitungan  jumlah  kendaran.  Kemudian  panjang  dan  lebarnya  objek  yang  ditangkap  oleh  kamera mempengaruhi jarak deteksi objek, semakin kecil objek yang akan dideteksi diperlukan jarak yang dekat antara objek dengan kamera. Berdasarkan hasil pengujian penghitungan jumlah kendaraan dan perbandingan data antara sistem dengan manual, didapat error pengukuran sebesar 16 % dengan tingkat akurasi 84 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Darma Sutisna, H. Sulastri, and E. W. Hidayat, “Sistem Pengefektifan Pemberian Waktu Lampu Lalu Lintas dengan  Memanfaatkan  CCTV  ATCS  (Auto  Traffic  Control  System)  dan  Metode  Background  Subtraction Korespondensi,” Scientific Articles of Informatics Students , vol. 4, no. 1, pp. 15–24, 2021, [Online]. Available: https://publikasi.unsil.ac.id/index.php/sais
[2] Pauzun,  “Pengendalian  Kemacetan  Kendaraan  Pada  Traffic  Light  Menggunakan  ATMEGA8535,” JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE , vol. 2, no. 1, pp. 34–40, 2019.
[3] Priyambodo, “Analisis Korelasi Jumlah Kendaraan dan Pengaruhnya Terhadap PDRB di Provinsi Jawa Timur,” Warta Penelitian Perhubungan , vol. 30, no. 1, pp. 59–65, Jul. 2018, doi: 10.25104/warlit.v30i1.634.
[4] S. M. Hutabarat, F. Lubis, and A. saleh, “Perencanaan Traffic Light Pada Persimpangan Jalan Garuda Sakti  - Jalan Melati -Jalan Binawidya Kota Pekanbaru,” Jurnal Teknik , vol. 14, no. 2, pp. 193–202, 2020.
[5] M. Maslim, B. Yudi Dwiandiyanta, and N. V. Susilo, “Implementasi Metode Logika Fuzzydalam Pembangunan Sistem Optimalisasi Lampu Lalu Lintas,” Jurnal Buana Informatika , vol. 9, no. 1, pp. 11–20, 2018.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 328-341 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[6] A. Tejawati, M. B. Firdaus, M. N. Ihwan, F. Alameka, and M. K. Anam, “Prototipe Media Pembelajaran Rambu Lalu Lintas Berbasis Android,” Metik Jurnal , vol. 5, no. 1, pp. 12–18, 2021, doi: 10.47002/metik.v5i1.210.
[7] P. Juniana and L. Hakim, “Kendali Lampu Lalu Lintas Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Logic Mamdani,” JUTEI , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2019, doi: 10.21460/jutei.2018.31.126.
[8] D. O. Deltania, D. Djuniadi, and E. Apriaskar, “Pengaturan Lampu Lalu Lintas (Traffic Light) dengan Sensor Ultrasonik,” Jetri : Jurnal Ilmiah Teknik Elektro , pp. 77–95, Aug. 2021, doi: 10.25105/jetri.v19i1.8660.
[9] B. Santoso, A. I. S. Azis, and A. Bode, “Pengendalian Lampu Lalu Lintas Cerdasdi Persimpangan Empat Ruas yang Kompleks Menggunakan AlgoritmaAdaptive Neuro Fuzzy Inference System,” JEPIN(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) , vol. 6, no. 1, pp. 29–38, 2020.
[10] M.  Susanti,  D.  Daryanto,  R.  Wifra,  A.  Pranata,  M.  K.  Anam,  and  E.  T.  Emerlada,  “Penerapan  Internet  of ThingsPada Kursi Pintar Menggunakan Arduino Uno Berbasis Android,” INFOTEKJAR: JURNAL NASIONAL INFORMATIKA DAN TEKNOLOGI JARINGAN , vol. 6, no. 2, pp. 309–313, 2022, doi: 10.30743/infotekjar.v6i2.5091.
[11] M. K. Anam, T. P. Lestari, Latifah, M. B. Firdaus, and S. Fadli, “Analisis Kesiapan Masyarakat Pada Penerapan Smart City di Sosial Media Menggunakan SNA,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 69–81, 2021, doi: https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2742.
[12] M. K. Anam, B. Nanti, P. Gulo, M. B. Firdaus, and S. Erlinda, “Penerapan Naïve Bayes Classifier , K-Nearest Neighbor dan Decision Tree untuk Menganalisis Sentimen pada Interaksi Netizen dan Pemeritah Applications of Naïve Bayes Classifier , K-Nearest Neighbor and Decision Tree to Analyze Sentiment on Netizen and Gove,” Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer , vol. 21, no. 1, pp. 139–150, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1092.
[13] Sutarti, S. Sasuni, and I. Asseghaf, “Sistem Keamanan Rumah melaluiPengenalan Wajah Menggunakan Webcam dan Library Opencv Berbasis Raspberry Pi,” Jurnal Dinamika Informatika , vol. 8, no. 2, pp. 13–26, 2019.
[14] A. Kartino, M. Khairul Anam, Rahmaddeni, and Junadhi, “Analisis Akun Twitter Berpengaruh terkait Covid-19 menggunakan Social Network Analysis,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 697–704, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3160.
[15] F. B. Setiawan, H. W. Kusuma, S. Riyadi, and leonardo H. Pratomo, “Penerapan PI Cam Menggunakan Program Berbasis Raspberry PI 4,” CYCLOTRON : Jurnal Teknik Elektro , vol. 5, no. 2, pp. 51–56, 2022.