## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2502

## Implementasi Canny Edge Detection Pada Aplikasi Pendeteksi Jalur Lalu Lintas
Ratna Salkiawati * , Allan D Alexander, Hendarman Lubis
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Ilmu Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Jakarta, Indonesia Email: 1,* ratna_tind@dsn.ubharajaya.ac.id, 2 allan@ubharajaya.ac.id, 3 hendarman.lubis@dsn.ubharajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: ratna_tind@dsn.ubharajaya.ac.id
Abstrak− Berdasarkan laporan kecelakaan lalu lintas di temukan bahwa ada 41.771 (Empat puluh satu ribu tujuh ratus tujuh puluh satu) kejadian disebabkan oleh faktor pengemudi yang tidak tertib. (POLRI, 2018). Salah satu ketidaktertiban ini dengan mengendarai kendaraan bermotor diluar jalur lalu lintas. Pada penelitian ini peneliti mengembangkan computer vision dengan menggunakan metode Canny Edge Detection. Tahapan pada Canny Edge Detection adalah proses image acquisition, proses image segmentation, dan proses image understanding. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi dengan menggunakan computer vision untuk memperingatkan pengemudi yang tidak tertib berlalu lintas atau meningkatkan kewaspadaan pengendara kendaraan bermotor dengan  cara  mendeteksi kondisi  jalur  yang dilalui oleh  pengemudi  tersebut. Diharapkan penelitian  ini memberikan  rasa  aman  bagi  pengendara  kendaraan  bermotor,  serta  menyediakan  aplikasi  yang  diharapkan  mampu meningkatkan kewaspadaan pengemudi guna menghindari kecelakaan lalu lintas.
Kata Kunci: Computer Vision; Sensor; Image Processing; Lalu Lintas; Keamanan
Abstract− Based on the traffic accident report, it was found that there were 41,771 (Forty-one thousand seven hundred and seventy-one) incidents caused by disorderly drivers. (POLRI, 2018). One of these disorders is by driving a motorized vehicle outside the traffic lane. In this study, researchers developed computer vision using sensor methods and image processing. The stages in computer vision are the image acquisition process, the image segmentation process, and the image understanding process. This study aims to develop an application using computer vision to warn drivers of disorderly traffic or to increase the alertness of motorized vehicle drivers by detecting the condition of the driver's path. It is hoped that this research will provide a sense of security for motorized vehicle drivers, as well as provide applications that are expected to increase driver awareness to avoid traffic accidents.
Keywords : Computer Vision; Sensor, Image Processing; Traffic; Safety

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan laporan kecelakaan lalu lintas yang di publikasi KORLANTAS POLRI pada tahun 2018 menunjukan bahwa angka kecelakaan lalu lintas di Indonesia sebesar 91.371 (sembilan puluh satu ribu tiga ratus tujuh puluh satu)  kejadian  yang  disebabkan  oleh  faktor  pengemudi  dan  dalam  data  tersebut  di  temukan  bahwa  ada  41.717 (empat  puluh  satu  ribu  tujuh  ratus  tujuh  belas)  kejadian  disebabkan  oleh  faktor  pengemudi  yang  tidak  tertib (POLRI, 2018)
Banyak  upaya  yang  dilakukan  untuk  mengurangi  atau  mencegah  kecelakaan  dengan  menggunakan berbagai  macam system ,  antara lain  Forward  Collision  Warning  (FCW),  Left/Right  Cross  Collision  Warning (CTW), On Coming Traffic Warning (OTW), Red Light Warning (RW) dan Stop Sign Warning (SW )Invalid source specified. Pengembangan  sistem  tersebut  menggunakan  berbagai  macam  metode  sensor,  dan  salah  satu  sensor yang digunakan adalah kamera yang terhubung dengan computer vision system , implementasi dari computer vision selama  ini  bertujuan  untuk  keperluan; system  tranportasi cerdas,  kendaraan  otonom  dan Advanced  Driver Assistance System . Prinsip  kerja  dari computer  vision terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu; Images  Acquisition,    Processing, Analyzing ;  dimana  kamera  akan  menangkap  representasi  objek  lalu  di  tangkap  oleh  sensor  optik  lalu  diubah menjadi  data digital, dan data-data tersebut  akan diproses untuk  di Analisa Invalid source specified .  Salah satu teknik  yang  menjadi  bagian  proses  dalam computer  vision adalah Hough  Tranform dimana  proses  ini  akan memudahkan sebuah sistem untuk mendeteksi sebuah garis dalam sebuah gambar binari Invalid source specified . dan dalam computer vision proses analyzing menggunakan berbagai jenis algoritma antara lain; K-Mean, algoritma linear, algoritma iterative dan lain-lain (Szeliski, 2010).
Beberapa  penelitian  telah  menggunakan computer  vision  system diantaranya  adalah:  penelitian  yang berjudul  “Computer  Vision  Untuk  Pengenalan  Obyek  Pada  Peluncuran  Roket  Kendaraan  Tempur”,  hasil  dari penelitian  tersebut  dengan  metode  image  processing  melalui  proses  morfologi  citra  untuk  pengenalan  objek dilanjutkan  dengan  proses  perhitungan  kecepatan  tank  yang  melintas  menghasilkan  informasi  waktu  yang diperlukan  dari  target/sasaran  menuju  titik  penghancuran  [1].  Pada  penelitian  “Perancangan  Sistem  Pendeteksi Kepadatan  Lalu  Lintas  Menggunakan Image  Processing Dengan  Metode Background  Subtraction Pada Sikomolintas”, menghasilkan data kepadatan dan status lalu lintas, mengendalikan pewaktuan simulasi lampu lalu lintas  berdasarkan  data  kepadatan  yang  ada,  serta  dapat  diintegrasikan  dengan  SIKOMOLINTAS  [2]  .  Pada penelitian  “Aplikasi  Pendeteksi  Rambu  Lalu-Lintas  Menggunakan  Operator  Sobel  dan  Metode  Hamming”, dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat mempermudah user dalam mengetahui fungsi dari rambu-rambu yang terdapat di jalan raya [3]. Pada penelitian “ Lane Detection and Tracking For Intelligent Vehicles: A Survey ”, hasil dari penelitian ini adalah bahwa pada beberapa model yang digunakan untuk Lane Detection and Tracking harus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2502
mempertimbangkan beberapa faktor, seperti garis lalu lintas dan rambu lalu lintas, serta mempertimbangkan sisi kompleksitas dan effisiensi dari algoritma dan juga big data [4]. Penelitan lainnya “ A Study on Detection Method of  Vehicle  Based  on  Lane  Detection  for  a  Driver  Assistance  System  Using  a  Camera  on  Highway ”  hasil penelitianya adalah algoritma bekerja pada rata rata 42 milliseconds pada setiap frame dengan resolusi 3.30 intel CPU  [5].  Penelitian “An  All-weather  Lane  Detection  System  Based  on  Simulation  Interaction  Platform” [6]. Penelitian “A  Method  of  Lane  Edge  Detection  Based  on  Canny  Algorithm” [7].  Penelitian “Real-Time  Lane Detection-Based  Line  Segment  Detection” [8].  Penelitian  “ Vision  Based  Vehicle  Monitoring  at  Road Intersections” [9].  Penelitian “A  Study  Of  Lane  Detection  Techniques  And  Lane  Departure  System” [10], penelitian “Adaptive Image Edge Detection Algorithm Based on Canny Operator” [11]. Penelitian “Deteksi Jenis Kendaraan  di  Jalan  Menggunakan OpenCV ”  [12]. Penelitian  ” Implementasi  Metode  Canny  Dan  Sobel  Untuk Mendeteksi Tepi Citra” [13]. Penelitian ” Implementasi Metode Deteksi Tepi Canny Pada Objek Sebagai Model Keamanan  Aplikasi  Pada  Smartphone  Android”  [14].  Dan  pada  penelitian  “Implementasi  Deteksi  Tepi  Canny Dengan Transformasi Powerlaw Dalam Mendeteksi Stadium Kanker Serviks” [15].
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  banyak  yang  menggunakan  algotritma  canny  sebagai  dasar  untuk mendeteksi  jalur  lalu lintas  dan  penelitian ini akan menggunakan algoritma tersebut  untuk  membangun sebuah system pendeteksi jalur lalu lintas untuk membantu meningkatkan kewaspadaan pengendara kendaraan bermotor.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu identifikasi masalah, dengan melakukan survey dan melihat data kecelakaan lalu lintas yang terjadi pada 2 tahun kebelakang. Pengumpulan data, dimana pada tahapan ini akan dikumpulkan data berupa data video kondisi lalu lintas jalan, dan pada tahapan ini telah didapatkan video kondisi lalu lintas jalan bebas hambatan (jalan Tol) dalam kota Jakarta sebagai data untuk membangun model dan mengujinya.  Langkah  selanjutnya  adalah  menggambil  sampel  data  berupa  gambar  diam  ( still  image) untuk diproses dan pada tahapan inilah algoritma canny edge detection akan diimplementasikan guna mendeteksi objek berupa garis lalu lintas yang akan menjadi acuan pendeteksian. Setelah mendapatkan garis acuan maka langkah selanjutnya  adalah  melakukan  ujicoba  terhadap  sampel  video  kondisi  lalu  lintas  yang  telah  didapatkan  untuk melihat kinerja dari algoritma tersebut. Tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Perancangan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada saat ini beberapa tipe kendaaraan bermotor sudah memiliki kamera di bagian depan, namun hanya berfungsi alat bantu  saat  melakukan parkir dan beberapa produsen peralatan elektronik  juga telah membuat  alat perekam yang biasa disebut dengan dashcam dan biasa digunakan untuk merekam segala kejadian dalam perjalanan. Sangat disayangkan jika fungsi kamera-kamera yang ada dikendaraan tidak ditingkatkan manfaatnya untuk keamanan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2502
3.1 Tahapan Computer Vision
Dalam penelitian ini tahapan-tahapan percobaan yang dilakukan adalah:

## 1.  Image acquisition
Pada tahapan ini image mengalami akuisisi melalui kamera dimana image disimpan dalam bentuk digital, dalah penelitian  ini  hasil  dari image  acquisition disimpan  dalam  beberapa  format  yaitu  foto  digital  (file  dengan ekstensi  .jpg)  dan movie (file  dengan  ekstensi  .mp4)  maupun  stream  feed  dari  kamera.  Hasil  dari image acquisition ini akan ditayangkan agar dapat menjalani tahap selanjutnya.
Gambar 2. Hasil Image Acquisition
2. Image segmentation
Tahap selanjutnya adalah image segmentation , dimana pada tahapan ini image yang ada mengalami beberapa proses, proses-proses tersebut yaitu:
a. Konversi dari true color image (red, green, blue) menjadi grayscale.
Pada proses ini kanal-kanal  warna RGB dalam tiap pixel  image akan dijumlah dan dirata-ratakan  untuk menghasilkan image grayscale seperti persamaan dibawah ini. 𝑓 𝑜= 𝑓𝑖(𝑅)+𝑓𝑖(𝐵) +𝑓𝑖(𝐺) 3 (1)
Gambar 3. Grayscale Image
b. Penyebaran spektrum grayscale agar lebih halus dengan menggunakan algoritma Gaussian.
c. Hasil penebaran spektrum grayscale pada tiap pixel akan dibandingkan untuk mendeteksi tepi objek proses ini menggunakan algoritma canny edge detection , objek akan terdeteksi karena perbedaan grayscale yang sangat signifikan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2502
d. Penentuan area of interest dimana bagian image akan mengalami segmentasi, dimana hanya area terpilih yang  akan  di  proses.  Dan  untuk  menentukan  area  yang  akan  diproses,  maka pixel dalam image disusun dalam sebuah diagram, sehingga dapat menentukan koordinat dari daerah yang akan diproses.
Gambar 5. Diagram yang berisi pixel
d. Setelah  menentukan  koordinat-koordinat  yang  menjadi area  of  interest maka,  perlu  dibentuk  sebuah masking  yang  bentuknya  merupakan  sebuah polygon dari  koordinat-koordinat  yang  telah  ditentukan sebelumnya.
Gambar 6. Polygon yang menjadi masking
e. Setelah masking telah dibentuk maka image yang telah mengalami pendeteksian tepi digabungkan dengan masking yang telah dibentuk dengan operasi bitwise and , proses ini berguna untuk menghilangkan pixel- pixel yang tidak perlu dalam proses Image understanding.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2502
3. Image understanding
a. Pada tahap ini  garis batas yang terdeteksi pada image dipilih pixel yang paling tinggi dan paling rendahnya untuk  menentukan  koodinat  awal  dari  garis-garis  pendeteksi  jalus  lalu  lintas,  dan  jika  sudah  ditentukan maka garis-garis tersebut di cantumkan dalam image.
Gambar 8. Garis-garis yang terbentuk dari hasil pendeteksian tepi
b. Pada tahap ini garis-garis hasil deteksi tepi objek yang terbentuk sangat banyak, dan untuk meningkatkaan akurasi  pendeteksian,  maka  koordinat pixel pembentuk  garis  tersebut  harus  dirata-ratakan  untuk menghasilkan garis pendeteksian yang lebih akurat.
Gambar 9. Garis hasil rata-rata
c. Setelah garis pendeteksian sudah terbentuk, maka langkah terakhir adalah, menggabungkan True colour image dengan garis peneteksian.
Gambar 10. Hasil Penggabungan True Colour dengan Garis Pendeteksi
d. Dari pendeteksian garis maka langkah selanjutnya koordinat yang membentuk garis ditentukan parameter luar dan dalamnya guna menentukan posisi garis, apakah sudah keluar dari ROI atau tidak, jika garis keluar atau tidak terseteksi didalam ROI  maka system akan memberikan signal pada speaker atau buzzer untuk memberikan peringatan kepada pengemudi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2502
e. Tahapan  selanjutnya  model  yang  telah  dibangun  diuji  terhadap  beberapa  100  gambar  maka  didapatkan didapatkan tingkat efektifitas penggunaan algoritma tersebut sebagai berikut;
Tabel 1. Jumlah Jalur terdeteksi dan tidak terdeteksi Jalur Terdeteksi Jalur Tidak Terdeteksi 78 22

## 4. KESIMPULAN
Dengan  merubah  image  yang  diperoleh  baik  dalam  bentuk,  image,  video  dan  real  feed  dari  kamera  yang mengalami  proses  grayscaling  yang  dilanjutkan  dengan  pendeteksian  tepi  objek  dapat  menentukan  posisi  ROI ( Region Of Interest) dan dari ROI yang terbentuk maka dapat ditenkuna para meter luar dan dalam dari alur lalu lintas. Hasil pendeteksian jalur  lalu lintas dapat  dihubungkan dengan buzzer untuk memberi  peringatan kepada pengemudi apakah kendaraan yang dikendarainya berada pada jalur yang benar atau tidak. Dan jika kendaraan keluar dari jalurnya maka sistem akan memberikan peringatan kepada pengemudi berupa suara. Dalam penelitian ini pendeteksian  jalur lalu lintas akan mengalami kendala, jika gambar yang diproses memiliki kondisi  sebagai berikut;  garis  yang  akan  dideteksi  dalam  keadaan  kotor,  keadaan  malam  hari  dan  jalan  yang  dideteksi  tidak memiliki  jalur  lalu  lintas  dan  untuk  itu  perlu  ditambahkan  metode  lain  yang  lebih  baik  untuk  melakukan pendeteksian alur lalu lintas.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  pada  segenap  instansi  terkait  dengan  penelitian  kami  ini.  Di  sini  kami berterimakasih pada:
1. Universitas Bhayangkara Jakarta Raya yang telah memberi dukungan dana penelitian pada kami.
2. Instansi kepolisian, khususnya divisi lalu lintas yang mendukung penelitian kami ini.

## REFERENCES
[1] N. F. Ardiansyah, A. Rabi’, D. Minggu, and W. Dirgantara, “Computer Vision Untuk Pengenalan Obyek Pada Peluncuran Roket Kendaraan Tempur,” JASIEK (Jurnal Apl. Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, pp. 28–37, 2019, doi: 10.26905/jasiek.v1i1.3142.
[2] I. H. Setiadi and Y. H. P, “Lintas Menggunakan Image Processing Dengan Metode Background Subtraction Pada,” pp. 1–8.
[3] E. R. Swedia, M. R. D. Septian, and M. Cahyanti, “Aplikasi Pendeteksi Rambu Lalu-Lintas Menggunakan Operator Sobel dan Metode Hamming,” pp. 5–8, 2017.
[4] M. Feniche and T. Mazri, “Lane detection and tracking for intelligent vehicles: A survey,” Proc. 2019 Int. Conf. Comput. Sci. Renew. Energies, ICCSRE 2019 , pp. 1–4, 2019, doi: 10.1109/ICCSRE.2019.8807727.
[5] V. Q. Nguyen, C. Seo, H. Kim, and K. Boo, “A study on detection method of vehicle based on lane detection for a driver assistance system using a camera on highway,” 2017 Asian Control Conf. ASCC 2017 , vol. 2018-January, pp. 424–429, 2018, doi: 10.1109/ASCC.2017.8287207.
[6] N. Ma, G. Pang, X. Shi, and Y. Zhai, “An All-weather Lane Detection System Based on Simulation Interaction Platform,” IEEE Access , vol. PP, pp. 1–1, 2018, doi: 10.1109/access.2018.2885568.
[7] X. Yan and Y. Li, “A method of lane edge detection based on Canny algorithm,” Proc. - 2017 Chinese Autom. Congr. CAC 2017 , vol. 2017-January, pp. 2120–2124, 2017, doi: 10.1109/CAC.2017.8243122.
[8] A. Mahmoud et al. , “Real-time lane detection-based line segment detection,” 2018 New Gener. CAS, NGCAS 2018 , pp. 57–61, 2018, doi: 10.1109/NGCAS.2018.8572124.
[9] G. Ganchimeg and L. Helmut, “Vision based vehicle monitoring at road intersections,” Int. Conf. Electron. Inf. Commun. ICEIC 2018 , vol. 2018-January, pp. 1–4, 2018, doi: 10.23919/ELINFOCOM.2018.8330568.
[10]  S. Shirke and C. Rajabhushanam, “A  study of lane detection techniques and lane departure system,” 2017 Int. Conf. Algorithms,  Methodol.  Model.  Appl.  Emerg.  Technol.  ICAMMAET  2017 ,  vol.  2017-January,  pp.  1–4,  2017,  doi: 10.1109/ICAMMAET.2017.8186654.
[11]  L. Yuan and X. Xu, “Adaptive Image Edge Detection Algorithm Based on Canny Operator,” Proc. - 2015 4th Int. Conf. Adv. Inf. Technol. Sens. Appl. AITS 2015 , no. 2, pp. 28–31, 2016, doi: 10.1109/AITS.2015.14.
[12]  A. Andrew, J. L. Buliali, and A. Y. Wijaya, “Deteksi Kecepatan Kendaraan Berjalan di Jalan Menggunakan OpenCV,” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 2, 2017, doi: 10.12962/j23373539.v6i2.23489.
[13]  A. Zalukhu, “Implementasi Metode Canny Dan Sobel Untuk Mendeteksi Tepi Citra,” J. Ris. Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 25–29, 2016.
[14]  R.  T.  Jurnal,  “Implementasi  Metode  Deteksi  Tepi  Canny  Pada  Objek  Sebagai  Model  Keamanan  Aplikasi  Pada Smartphone Android,” Petir , vol. 9, no. 1, pp. 16–20, 2019, doi: 10.33322/petir.v9i1.187.
[15]  N. B. Tsani and H. Harliana, “Implementasi Deteksi Tepi Canny Dengan Transformasi Powerlaw Dalam Mendeteksi Stadium  Kanker  Serviks,” J.  Ilm.  Intech    Inf.  Technol.  J.  UMUS ,  vol.  1,  no.  01,  pp.  22–33,  2019,  doi: 10.46772/intech.v1i01.35.