Kurniawan Nur Ramadhani, S.T., M.T., M.S. Mubarok, Agnes Dirgahayu Palit Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017

## DETEKSI DAN REKOGNISI RAMBU-RAMBU LALU LINTAS DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Kurniawan Nur Ramadhani, S.T., M.T., M.S. Mubarok, Agnes Dirgahayu Palit Fakultas Teknik, Jurusan S1 Teknik Informatika,
Universitas Telkom
Jl. Telekomunikasi No. 01, Terusan Buah Batu, Bandung 40257 Indonesia e-mail : andiess2006@gmail.com , msyahrulmubarok@gmail.com , adirgapalit@gmail.com

## Abstrak
Kota-kota  besar  pasti  tidak  lepas  dengan penggunaan  rambu  lalu  lintas  untuk  meningkatkan keselamatan  pengguna  jalan.  Rambu  lalu  lintas dirancang untuk pembantu pengemudi untuk mencapai  tujuan  mereka  dengan  aman,  dengan menyediakan informasi rambu yang berguna. Meskipun  demikian,  hal  yang  tidak  diinginkan  dapat terjadi  ketika  informasi  yang  tersimpan  pada  rambu lalu  lintas  tidak  diterima  dengan  baik  pada  pengguna jalan.  Hal  ini  dapat  menjadi  masalah  baru  dalam keamanan berkendara. Dalam meminimalisasi masalah  tersebut,  dapat  dibuat  suatu  teknologi  yang mengembangkan  sistem  yang  mengidentifikasi  objek rambu lalu lintas secara otomatis  yang dapat  menjadi salah  satu  alternatif  meningkatkan  keselamatan berkendara,  yaitu Traffic  Sign  Detection  and Recognition (Sistem  Deteksi  dan  Rekognisi  Rambu Lalu  Lintas).  Sistem  ini  menggunakan  menggunakan deteksi  ciri  warna  dan  bentuk.  metode Histogram  of Oriented  Gradient (HOG)  untuk  ektraksi  ciri  citra bentuk, colour  moment untuk  ekstraksi  warna  dan Support Vector Machines (SVM) untuk mengklasifikasikan  citra  rambu  lalu  lintas.  Sehingga dapat  dianalisa  bagaimana  Sistem  dapat  mendeteksi dan mengenali citra yang merupakan objek rambu lalu lintas?  Diharapkan  dengan  adanya  paduan  metode- metode tersebut dapat membangun sistem deteksi dan rekognisi rambu lalu lintas, dan meningkat performansi  sistem  dalam  mendeteksi  dan  mengenali rambu  lalu  lintas.  Performansi  yang  dihasilkan  dari sistem adalah 94.5946% menggunakan micro average f1-score.
Kata  kunci  :  ekstraksi  ciri  fitur,  ekstraksi  ciri  warna, klasifikasi,  HOG,  colour  moment,  SVM,  micro average f1-score.

## Abstract
The big cities must not be separated by the use of traffic signs to improve road safety. Traffic  signs are designed  to  aide  drivers  to  reach  their  destination safely,  by  providing  useful  information  signs. Nonetheless,  undesirable  things  can  happen  when information stored in the traffic signs are not received well  on  the  road.  It  can  be  a  new  problem  in  road safety.  In  minimizing  the  problem,  can  be  made  of  a technology  that  is  developing  a  system  that  identifies an object traffic signs automatically which can be one alternative to improve driving safety, the Traffic Sign Detection  and  Recognition  (Detection  System  and Traffic  Sign  Recognition).  The  system  uses  using  the detection  characteristics  of  colors  and  shapes. methods  Histogram  of  Oriented  Gradient  (HOG)  to extract image characteristic  shape, color moment for the  extraction  of  color  and Support  Vector  Machines (SVM)  to  classify  traffic  signs  image.  So  it  can  be analyzed how the system can detect and recognize the image which is the object of traffic signs? Expected by the  blend  of  these  methods  can  build  a  system  of detection  and  recognition  of  traffic  signs,  and increased system performance to detect and recognize traffic  signs.  Performasi  generated  in  the  system  is 94.5946% using micro average f1-score.
Keywords  :  feature  extraction,  classification,  HOG, Colour Moment, SVM, micro average f1-score.

## I. P ENDAHULUAN
Kota-kota  besar  tidak  terpisahkan  dengan penggunaan  rambu  lalu  lintas  untuk  meningkatkan keselamatan  di  jalan.  Rambu  lalu  lintas  dirancang untuk  membantu  pengemudi  untuk  mencapai  tujuan

## Kurniawan Nur Ramadhani, S.T., M.T., M.S. Mubarok, Agnes Dirgahayu Palit
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
mereka  dengan  aman,  dengan  memberikan  tanda- tanda  informasi  yang  berguna  (Victor  Adrian Prisacariu,  2010).  Rambu  lalu  lintas  dirancang  dan ditempatkan  di  tempat  yang  mudah  dilihat  sehingga lebih  mudah  untuk  melihat  pengguna  jalan    (Milano, 2001).  Rambu  lalu  lintas  memberikan  informasi visual  seperti  mengemudi  dijalur  yang  tepat,  batas kecepatan,  menghindari  rintangan,  jalur  pejalan  kaki, arah, akses jalan, kondisi lalu lintas saat, dan lain-lain (Safat B. Wali, 2015).
Meskipun  demikian,  hal  yang  tidak  diinginkan bisa  terjadi  ketika  informasi  yang  tersimpan  dalam rambu lalu lintas tidak diterima dengan baik di  jalan. Sebagai  contoh,  jika  tanda-tanda  jalan  yang  tidak terjawab  atau  salah  memahami  tanda-tanda,  bahkan mungkin  diabaikan.  Kecelakaanpun  itu  bisa  terjadi. Terlihat bahwa hal itu dapat menyebabkan konsekuensi  yang  fatal  yang  dapat  merenggut  nyawa manusia.  Berdasarkan  statistik  terbaru  menunjukkan bahwa  lebih  dari  98%  dari  kecelakaan  mobil  terjadi karena  pengemudi  terganggu    (Victor  Adrian Prisacariu, 2010).
Saat ini, teknologi berkembang sistem identifikasi  objek  secara  otomatis  rambu  lalu  lintas dapat  menjadi  alternatif,  dan  bahkan  menjadi terobosan  baru  dalam  pengembangan  keselamatan berkendara. Oleh karena itu, meningkatkan keselamatan  lalu  lintas  merupakan  tujuan  penting dalam sistem transportasi pintar  (Huaping Liu, 2014). Dan jadi kita perlu cara baru yang lebih efektif untuk memproses  objek  rambu  lalu  lintas  untuk  media elektronik.  Salah  satu  cara  adalah  untuk  membangun Lalu  Lintas  Masuk  Deteksi  dan  Rekognisi  (Traffic Sign Detection dan Recognition System).
Dalam  tulisan  ini  mewakili  sebuah  algoritma yang  dapat  mendeteksi  tanda-tanda  lalu  lintas  yang ada di jalan raya berdasarkan warna dan bentuk yang diharapkan,
Bagan 1. ikhtisar alur program
menggunakan segmentasi warna yang akan mengekstraksi ciri bentuk dengan menggunakan HOG dan ekstraksi ciri warna dengan menggunakan colour moment dari  rambu  lalu  lintas,  dan  diikuti  dengan
mengukur tingkat kebulatan dan segiempat rambu lalu lintas.  Selain  itu,  sistem  juga  akan  mengenali  tanda- tanda lalu lintas berdasarkan tiga kategori rambu lalu lintas  pada  umumnya,  dengan  menggunakan  Support Vector Machine (SVM).

## II. D ATA S ET
Dataset  yang  digunakan  di  ambil  menggunakan kamera canon EOS 1100, dengan ukuran citra 3088 x 2056 px. Lokasi pengambilan dari seputaran kab./kota Bandung  (lembang,  Dago,  Dago  Atas,  Cihampelas, Ciumbeluit – Punclut, jl.Diponegoro-kawasan Gedung  Sate,  Sukajadi,  Setiabudi,  kawasan  Buah batu,  Batununggal,  kawasan  jl.Asia  Afrika),  kawasan Telkom.

## Tabel 1 : Contoh rambu-rambu lalu lintas di
Indonesia Category of Traffic Sign Examples Example 1 Example 2 Example 3 Mandatory (biru – bulat) Prohibition (merah – bulat) Danger (kuning –
segiempat)
Citra  yang  dideteksi  dan  dikenali  terdiri  dari rambu  tanda  wajib  ( Mandatory/tanda  wajib :  biru, bulat, putih), rambu tanda larangan ( Prohibitory/larangan :  merah,  hitam,  putih),  dan rambu  tanda  bahaya  ( Danger/bahaya :  kuning, hitam).
Kondisi  citra  rambu  lalu  lintas  pada dataset , antara  lain  memiliki  kondisi  kebisingan  pada  citra yang  sedikit  (dataset  tidak  cacat:  bentuk  tidak sempuran,  terlipat,  tertutup  objek  lain),  kondisi pengambilan  dataset  langit  berawan,  cerah-berawan, kondisi  objek  rambu  lalu  lintas  tepat  berhadapan dengan kamera.
Kurniawan Nur Ramadhani, S.T., M.T., M.S. Mubarok, Agnes Dirgahayu Palit Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017

## III. P ENELITIAN T ERKAIT
Dalam penelitian yang telah dilakukan sebelumnya,  algoritma  atau  metode  yang  digunakan untuk  mendeteksi  dan  mengenali  gambar  rambu  lalu lintas  dikembangkan  dari  tiga  langkah  utama (Markus  Mathias,  2013)    (Radu  Timofte,  2011) (Victor  Adrian  Prisacariu,  2010)    (Johannes Stallkamp,  2013),  yaitu  ekstraksi  fitur,  deteksi  dan klasifikasi gambar-pengakuan atas rambu lalu lintas.
Untuk  rambu  lalu  lintas  calon  ekstraksi  gambar, ada  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam penelitian  sebelumnya.  Salah  satunya  adalah  metode histogram gradien berorientasi (HOG). Pada tahap ini dirancang  untuk  menghasilkan  beberapa  data  palsu Negatif  (FN,  banyak  gambar  rambu  lalu  lintas  yang tidak  mencapai  target),  ketika  menyimpan  banyak gambar  positif  palsu  (FP,  banyak  gambar  yang diterima  sebagai  daerah  latar  belakang)  yang terdeteksi    (Radu  Timofte,  2011).  Tujuan  utama  dari penelitian  yang  penulis  lakukan  adalah  untuk membangun  sebuah  sistem  tanda  lalu  lintas  yang mampu  mendeteksi  lebih  dari  13.000  gambar  rambu lalu  lintas.  Metode  ini  menghasilkan  sampai  dengan tingkat  keberhasilan  95%  dalam  menemukan  gambar tanda  lalu  lintas,  pengurangan  hingga  pengakuan. Sementara  pada  penelitian  lain  dengan  pendekatan (Johannes  Stallkamp,  2013)  adalah  metode  lain  yaitu dengan  menggunakan HOG sebagai  metode ekstraksi fitur,  Linear  Analisis  Discrimeinanat  (LDA)  untuk mengurangi dimensi gambar, dan Vector quantization (VQ)  untuk  klasifikasi  citra.  Serangkaian  metode  ini memberikan  angka  dari  tingkat  keberhasilan  hingga 96,87%.
Dalam  studi  lain,  oleh  tim  wgy  @  HIT501 menggabungkan  metode  HOG,  LDA  dan  SVM, dengan  pengolahan  GTSD  dataset,  berdasarkan pembagian  tiga  kategori  utama  (atau  superclass) berdasarkan bentuk dan ukuran. Kategori ini termasuk Wajib  (M):  bulat,  biru,  simbol  putih;  Bahaya  (D): segitiga,  di  dalam  putih,  pinggiran  merah;  dan larangan  (P):  putaran,  di  dalam  putih,  pinggiran merah.  Persentase  akurasi  untuk  setiap  kategori meliputi  M:  100%,  D:  99,91%,  P:  100%    (Markus Mathias,  2013).  LITS1  oleh  tim,  dengan  mengolah dataset  dan  berbagi  dataset  kategori  seperti  tim  wgy @  HIT501.  Sehingga  persentase  akurasi  untuk  setiap kategori meliputi M: 92.00%, D: 98,85%, P: 100.00% (Markus Mathias, 2013).

## IV. K AJIAN L ITERATUR

## IV.1 Deteksi warna
Pada  bagian  deteksi,  sistem  mendapatkan  RGB gambar gambar pinggir jalan, dan itu akan mengambil nilai  merah,  biru  dan  kuning  untuk  setiap  pixel  yang menangkap.  RBG  dan  Y  nilai  untuk  setiap  pixel ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. RGB - CMY Values for each colour in
traffic sign colour RGB – CMY Value R G B C M Y Black 0 0 0 0 0 0 Red 255 0 0 0 1 1 Green 0 255 0 1 0 1 Blue 0 0 255 1 1 0 Cyan 0 255 255 1 0 0 Magenta 255 0 255 0 1 0 Yellow 255 255 0 0 0 1
Teknik  filtering  warna  yang  diterapkan  untuk menentukan  lokasi  rambu  lalu  lintas  di  gambar  sisi jalan  asli.  Biru,  merah,  kuning  dilakukan  pada gambar.  Kemudian  warna  RGB  dalam  gambar trasformed ke modus biner.

## IV.2 Deteksi bentuk
Setiap  objek  yang  dideteksi  oleh  penyaringan warna,  harus  memeriksa  dengan  deteksi  bentuk, dengan  kebulatan  dan  deteksi  persegi  dengan  area perimeter  dan  objek.  Kemudian,  Ukur  kebulatan untuk mendeteksi wajib dan larangan tanda,

## Gambar 2. Contoh input citra RGB
Perimeter =
… [1]
Kurniawan Nur Ramadhani, S.T., M.T., M.S. Mubarok, Agnes Dirgahayu Palit Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Roundness =
dan  untuk  mendeteksi  rambu  tanda  bahaya,  hitung derajat segiempat.
Area =  p*l
Min = min (√Area, (Keliling/4))
Max = max (√Area, (Keliling/4))
Squareness =
Keterangan :
Perimeter : keliling objek Area : luas
Roundness : derajat kebundaran
Squareness : derajat segiempat
Masing-masing derajat kebundaran dan segiempat  yang  diperoleh  diseleksi  berdasarkan threshold  yang  ditentukan.  Threshold  yang  ada berguna  sebagai  penyeleksi  apakah  objek  yang  ada ditentukan sebagai rambu lalu lintas atau tidak.

## IV.3 HOG
Histogram  of  oriented  gradients (HOG)  adalah keterangan  fitur  yang  digunakan  untuk  mendeteksi benda-benda  dalam  computer  vision  dan  pengolahan citra.  Teknik  HOG  menghitung  kejadian  orientasi gradien  dalam  porsi  lokal  dari  gambar  pada  window detection (wilayah tujuan – ROI (Region of Interest)) (Intel).
Sebelum dilakukan pengenalan rambu-lalu lintas, citra harus dipotong dan diubah ukurannya untuk 64 x 64 pixel agar sesuai dengan gambar di data uji standar yang  mengandung  sekitar:  24  tanda  wajib,  17  tanda bahaya,  dan  27  tanda  larangan.  Kandidat  yang dideteksi  sebagai  rambu  diekstraksi  dengan  HOG untuk mendapatkan ekstraksi fitur dan colour moment untuk ekstraksi warna. Berikut ada alur dari ekstraksi ciri fitur HOG.
Dataset yang telah diubah ukurannya menjadi  64 x  64  piksel,  kemudian  diekstrak  fitur  menggunakan HOG. Dengan  metode  ini, akan diperoleh ciri bentuk yang  khas  dari  rambu  lalu  lintas  dan  tepi  yang  kuat, maka  gradien  ythe  efisien  dapat  menangkap  fitur  ini.
Di  sisi  lain,  HOG  dapat  membantu  untuk  mencapai skala invarian.
Pertama, hitung orientasi gradien dengan mendiskritkan dalam sudut biner. Perhitungan gradien dengan  filter  2  dimensi,  yaitu  secara  vertikal  (y)  dan horisontal (x). Lalu hitung masing-masing turunannya dan hitung magnitude (besar gradien)
dimana :
membagi  gambar  ke  7x7  blok  persegi  yang ditunjukkan  pada  Gambar  3.  Blok  memiliki  50% overlap.

## Gambar 3. Cell yang menyusun block
Bagi  orientasi  gradient  ke  dalam  9  bins.  Dan lakukan  konketinasi  histogram,  sehingga  dihasilkan jumlah  dimensi  fitur  citra  sebagai  berikut.  Jumlah blok  =  7  x  7  =  49,  dalam  1  blok  =  4  sel  (2  x  2  sel). Dan  memiliki  9  bins.  Maka  jumlah  dimensi  fiturnya untuk 1 citra adalah 49 x 4 x 9 = 1764.
… [2] … [3] … [4]
… [5]
… [6]
… [7]
.
... .
... .
... . ... ... Block yang overlap … [8] … [9]
… [10] … [11]
Kurniawan Nur Ramadhani, S.T., M.T., M.S. Mubarok, Agnes Dirgahayu Palit Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Setelah dilakukan konketinasi dari hasil perhitungan sebelumnya, akan diterapkan normalisasi pada setiap blok.
dimana :

## IV.4 Colour Moment
Metode color moment digunakan untuk mendapatkan  ekstraksi  ciri  warna  dari  citra  inputan. Yang  dilakukan  dalam  color  moment  adalah  mencari mean  (rata-rata)  dan  standar  deviasi  dari  layar  R,G, dan B.
Dimana n adalah jumlah pixel dama citra inputan, adalah pixel ke-j untuk layar ke-i pada citra.

## IV.5 SVM
Support  Vector  Machines  (SVM)  merupakan klasifikasi  pola  dan  teknik  regregasi  berdasarkan dasar matematika dari teori statistika.  (Fleyeh, 2008). Klasifikasi  dilakukan  dengan  pengenalan  pola  yang dibantu  dengan  pembangunan  batas-batas  keputusan yang  optimal  dengan  memisahkan  data  ke  dalam beberapa kategori yang ditentukan dengan melakukan pendekatan  fungsi  real  (dikenal  juga  dengan  fungsi regresi)  dengan  juga  membangun  fungsi  dengan interpolasi  terbaik  yang  di  berikan  oleh  dataset (kumpulan data)  (Shi, 2006).
SVM  adalah  suatu  linier  machine  dengan beberapa  sifat  yang  sangat  baik,  dan  ide  utama  dari
SVM  adalah  untuk  membangun  suatu  hyperline sebagai  pengambil  keputusan  dari  sedemikian  rupa sehingga  margin pemisahan antara contoh positif dan negatif  di  maksimalkan.  Lebih  tepatnya,  SVM merupakan implementasi pemikiran metode minimisasi  risiko  struktural.  Yang  juga  merupakan feedforward  dengan  lapisan  tersembunyi  tunggal  unit non-linier dan turunannya mengikuti prinsip minimalisasi  risiko  strukural  yang  berakar  pada  teori dimensi VC  (Recognition, 2006).
SVM  merupakan  salah  satu  metode  kernel  yang paling  sukses  dengan  memberikan  label  pada  data latih  :
i i i
Dimana: i d and i ;
i={1,2,3,...}
Pada  metode  SVM  supervised,  total  citra  yang dikelompokkan untuk membangun kernel. Kemudian, modifikasi  dari  kernel  dasar  selesai.  Sejumlah  SVM yang  dilatih  secara  terpisah  menggunakan  algoritma bootstrap  dan  di  agregasi  dengan  sarana  teknik kombinasi  yang  sesuai.  Kernel  yang  dimaksud  disini adalah  fungsi  encoding  yang  memiliki  kesamaan dengan sampel yang tidak memiliki label.
Masalah klasifikasi dapat dicari dengan menemukan dengan menemukan garis yang memisahkan  antara  kelompok  data  dengan  label  y=1 dan  y=-1.  Garis  tersebut  dikenal  dengan  sebutan hyperplane.  Garis  ini  ditemukan  dengan  mengukur margin  hyperplane  dan  mencari  titik  maksimalnya. Margin yang dimaksud adalah jarak antara hyperplane tersebut dengan n pattern terdekat dari masing-masing kelas. Pada gambar 6b menunjukkan garis hyperplane yang  terbaik,  dengan  garis  yang  tepat  berada  di tengah-tengah  kedua  class.  Jika  x  adalah  vektor  apda ruang  vektor,  maka  fungsi  hyperplane  dapat  ditulis sebagai berikut :
Dengan w adalah weight sebagai koefisien vektor dan  b  adalah  bias.  Jika  asumsi  hyperplane  sudah membagi  sempurna  kedua  kelas,  maka  dapat dirumuskan  pattern  (x i )  yang  memenuhi  formula sebagai berikut :
… [12] … [13]
… [14] … [15] … [16] … [17]
Kurniawan Nur Ramadhani, S.T., M.T., M.S. Mubarok, Agnes Dirgahayu Palit Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Jarak  antara  vektor  training  x i dan  hyperplane disebut margin yang didefinisikan sebagai :
Dengan  memaksimalkan  nilai  jarak  antara hyperplane  dan  titik  anggota  pada  masing-masing kelas  dapat  ditemukan  margin  terbesar,  yaitu  dengan
(1/ ).  hal  ini  dikaitkan  dengan Quadratic Programming (QP)  problem  yang  berfungsi  mencari titik  minimal  persamaan  (21)  dengan  memperhatikan constrain persamaan (19)
Masalah  ini  dapat  dipecahkan  dengan  Lagrange Multiplier sebagai salah satu teknik komputasi.
Dimana  a_i  adalah  Lagrange  Multipliers,  yang bernilai  nol  atau  positif  (a  ≥  0).  Nilai  optimal  dari persamaan (24) dapat dihitung dengan meminimalkan L  terhadap  w  dan  memaksimalkan  L  terhadap  a, dengan memperhatikan sifat bahwa pada titik optimal gradient  L=0,  persamaan  (23)  dapat  dimodifikasi sebagai  maksimasi  problem  yang  hanya  mengandung
saja , sebagaimana persamaan (25) dibawah ini :
Maximize :
dengan :
Dari  hasil  perhitungan  ini  diperoleh  a_i  yang kebanyakan  bernilai  positif.  Data  yang  berkorelasi dengan yang  positif  inilah  yang  disebut  dengan support vector  (Cahyo Permata).

## V. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Hasil  dari  proses  yang  dijalankan  program, dihasilkan  bahwa  pada  proses  deteksi  memerlukan threshold sebagai berikut :

## Tabel 2. daftar threshold derajat kebundaran dan segiempat masing-masinng kategori rambu
Threshold Mandatory Prohibition Danger 0.860 0.850 0.846
Perhitungan performansi dilakukan setelah proses klasifikasi dengan SVM selesai diproses. Performansi dari sistem menggunakan micro-f1 score.
Ma_p = (TP / (TP+FP))/nP
Ma_r = (TP / (TP+FN))/nR
Ma_f1-score  =  ((2  x  Ma_p  x  Ma_r)  /  (Ma_p  + Ma_r))/nF1score
Mi_p = TP / (TP+FP)
Mi_r = TP / (TP+FN)
Mi_f1-score = (2 x Mi_p x Mi_r) /
(Mi_p + Mi_r)
dimana :
Ma_p : macro precision
Ma_r : macro recall
Ma_f1-score : macro f1-score
Mi_p : micro precision
Mi_r : micro recall
Mi_f1-score : micro f1-score
nP : total angka label pada precision nR : total angka label pada recall
nF1score : total angka label pada F1-score
… [18]
… [19] … [20] … [21]
… [22]
… [23] … [24] … [25] … [26]
… [27] … [28] … [29] … [30] … [31] … [32]
Kurniawan Nur Ramadhani, S.T., M.T., M.S. Mubarok, Agnes Dirgahayu Palit Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Tabel 3. Hasil perhitungan performansi dengan macro-micro average f1-score precision recall F1-score Macro 0.9574 0.8646 0.888 Micro 0.9459 0.9459 0.9459
Dari hasil analisis di atas, digunakan  hasil  micro f1-score  sebagai  hasil  performansi  akurasi.  Sehingga dalam persentasi diperoleh performansi sistem adalah 94.5946%.

## VI. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Pada program ini, menggunakan dataset yang di ambil  dibeberapa  lokasi  yang  berada  di  kab./kota Bandung,  Jawa  Barat.  Dengan  mengelompokkan kategori  kelas  seperti  rambu  tanda  wajib/ mandatory (biru-bulat), rambu tanda larangan/ prohibitory (merah-bulat),  rambu  tanda  bahaya/danger  (kuning- segiempat). Sistem menunjukkan performansi akurasi pada angka 94.5946%.
HOG  merupakan  metode  ekstraksi  ciri  yang lumayan  sering  digunakan,  namun  memang  perlu diperhatikan  bagaimana  cara  membagi  citra  dalam beberapa  cell,  dan  cara  pembentukan  iterasi  block serta  proses  binning  pada  metode  ini.  Serta  SVM merupakan salah satu bentuk  metode klasifikasi  yang sangat  powerfull  dalam  memisalah  pola  data  yang memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Hal  yang  perlu diperhatikan  adalah  bisa  diperhatikan  kembali  kernel apa  yang  hendak  dipilih  sebagai  saran  perbaikkan yang  bisa  dilakukan  apabila  akan  melakukan penelitian yang serupa.
Pengembangan sistem kedepennya dapat menggunakan  metode  deteksi objek rambu lalu lintas yang  berbeda  sehingga  didapati  tingkat  performansi akurasi yang lebih baik.

## R EFERENSI
Cahyo  Permata,  I.  K.  (t.thn.).  Deteksi  Mobil Menggunakan Histogram of Oriented Gradient.  (Jurusan  Teknik  Elektro,  Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)), 2-3.
Fleyeh,  H.  (2008).  Traffic  and  roa  Sign  Recognition. Digitala Vetenskapliga Arkivet , 81.
Huaping Liu, Y. L. (2014). Traffic Sign Using Group Sparce Coding. Elsevier , 1.
Johannes  Stallkamp,  M.  S.  (2013).  The  German Traffic  Sign  Recognation  Benchmark:  A multi-class  class  classification  competition. IEEE  International  Joint  Conference  on Neural Networks 2013 , 5-7.
Markus  Mathias,  R.  T.  (2013).  Traffic  Sign Recognation  -  How  far  are  we  from  the solution? International  Joint  Conference  on Neural Networks (IJCNN 2013) , 1.
Milano,  P.  (2001).  Lecturer  material  :  Visualisation Technique  in  data  Mining.  Dalam Tecniche di Apprendimento Automatico
per Applicazioni di Data Mining (hal. 4). Milan: Politecnoco Milano.
Radu  Timofte,  k.  Z.  (2011).  Multi-veiew  traffic  sign detection,  recognation,  and  3D  localisation.
World Scientific Publishing , 3.
Recognition,  R.  o.  (2006).  Lanlan  Liu,  Shuangdong Zhu  . 2006  6th  International  Conference  on ITS Telecommunications , 1.
Safat B. Wali, M. H. (2015). Comparative Survey on Traffic  Sign  Detection  and  Recognition. http://pe.org.pl/articles/2015/12/8.pdf , 1.
Shi,  M.  (2006). Road  and  Traffic  Signs  Recognition using  Support  Vector  Machines. Sweden: Department of Computer Engineering, Dalarna University .
Victor  Adrian  Prisacariu,  R.  T.  (2010).  Integrating Object  detection  with  3D  Tracking  Towards a Better Driver Assistance System. 1.