Nugroho, A. and Cahyono, M. R. (2022) “Implementasi Object Recognition pada Rambu-Rambu dan Lampu Lalu Lintas dengan Raspberry PI dengan Algoritma YOLOv5”, Sebatik, 26(2) Submitted:  2022-11-09 Accepted:  2022-12-13 Published:  2022-12-21
ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY DOI:10.46984/sebatik.v26i2.2047

## IMPLEMENTASI OBJECT RECOGNITION PADA RAMBU-RAMBU DAN LAMPU LALU LINTAS DENGAN RASPBERRY PI DENGAN ALGORITMA YOLOV5
Agung Nugroho 1) dan Muhammad Ridwan Arif Cahyono 2)
1 Manajemen Informatika, AMIK Mapan
2 Teknik Elektronika, Politeknik Gajah Tunggal
1 Jl. Gatot Subroto KM 9, Cimone, Tangerang, 15114
2 Jl. Gatot Subroto KM 7, Jatiuwung, Tangerang, 15135 E-mail: agung.nugroho@amik.mapan.ac.id 1) , ridwan@poltek-gt.ac.id 2)

## ABSTRAK
Salah  satu  teknologi  yang  saat  ini  berkembang  pesat  khususnya  untuk  mendukung  mobil  otonom  adalah  fitur  ADAS ( Advanced  Driver  Assistance  System ).  Salah  satu  fitur  sistem  ADAS  yaitu  kemampuan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali rambu-rambu  lalu  lintas.  Dalam  penelitian  ini  akan  dikembangkan  dan  diimplementasikan  sistem  pendeteksi  lambu  dan rambu  lalu  lintas  berbasis  kecerdasan  buatan.  Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  algoritma YOLO ( You Only Look Once ) versi 5. Sistem kecerdasan buatan ini akan diimplementasikan dalam perangkat Raspberry Pi yang  dilengkapi  dengan webcam dan speaker .  Total  jenis  rambu  yang  digunakan  sejumlah  12  jenis  rambu  lalu  lintas dengan masing-masing data citra  yang diolah sejumlah 100 data. Jenis rambu dan lampu lalu lintas yang diklasifikasikan meliputi : belok kanan, belok kiri, dilarang belok kanan, dilarang belok kiri, dilarang putar balik, dilarang berhenti, dilarang parkir, lampu merah, lampu hijau, lampu kuning, dan putar balik. Dilakukan variasi ukuran gambar dari 320x320, 416x416 dan 480x480, serta dilakukan variasi  jumlah training yaitu 50, 100, 250  dan 500 epoch untuk  mendapatkan nilai  akurasi yang  paling  optimal.  Didapatkan  hasil  yang  optimal  dengan  ukuran  gambar  320x320  pixel  dan  dengan  jumlah training sejumlah  50 epoch .  Dari  hasil training didapatkan  mAP  ( mean  Average  Precision )  sebesar  89,50%,  di  mana  ketika dilakukan  pengujian  gambar  lampu  dan  rambu  lalu  lintas  didapatkan  ketepatan  sebesar  88,88%.  Sistem  mampu diimplementasikan dalam perangkat Raspberry Pi 4 dan dipasang di mobil dan mampu berjalan dengan baik.
Kata Kunci: ADAS, YOLOv5, Traffic Light, Traffic Lamp, Rekognisi Objek, Raspberry Pi

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  data  tahun  2017  dari  KORLANTAS  Polri terdapat  37.204  kecelakaan  lalu  lintas  yang  terjadi  (Ismail, 2019),  salah  satu  faktor  penyebab  kecelakaan  karena pengemudi yang kurang tertib atau melanggar rambu-rambu lalu lintas. Teknologi untuk meningkatkan keselamatan saat berkendara  saat  ini  sudah  mulai  diterapkan  oleh  beberapa pabrikan  otomotif,  namun  masih  terbatas  pada  kendaraan pribadi  dengan  kategori  mobil  premium.  Salah  satu teknologi untuk tersebut adalah Advanced Driver Assistance System (ADAS).  Mayoritas  kendaraan  yang  beredar  di masyarakat belum dilengkapi oleh fitur ADAS tersebut.
Dengan  adanya  kemajuan  teknologi  yang  sangat  pesat, semua  pihak  berlomba-lomba  untuk  menghasilkan  atau mengembangkan  teknologi  yang  sesuai  khususnya  terkait dengan keselamatan berkendara. Salah bentuk pengembangan  sistem  transportasi  pintar  adalah  aplikasi assistant  driver ,  di  mana  aplikasi  ini  bertujuan  untuk membantu  dan  meningkatkan  kinerja  pengemudi  sehingga mampu untuk meningkatkan keselamatan berkendara.
Salah  satu  teknologi  yang  saat  ini  dikembangkan  oleh industri  otomotif  yaitu  ADAS.  Teknologi  ini  mampu membantu  pengemudi  dalam  meningkatkan  keselamatan  di jalan, dan memberikan informasi kepada pengendara tentang perlunya berhati-hati dan memperhatikan rambu-rambu. Saat
ini  sistem  ADAS  hanya  ditemukan  di  mobil-mobil penumpang  tipe  tertentu,  masih  banyak  kendaraan yang  belum  dilengkapi  fitur  ini.  Dengan  adanya sistem  yang  mampu  mendeteksi  lampu  dan  rambu lalu  lintas,  diharapkan  mampu  menurunkan  tingkat penaggaran  lalu  lintas  dan  menurunkan  tingkat kecelakaan di jalan raya.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  deteksi  rambu lalu  lintas  telah  menjadi  subjek  penelitian  yang penting  di  bidang computer  vision .  Selain  itu, penelitian  tentang  deteksi  rambu  lalu  lintas berkembang  pesat  karena  untuk  mendukung  sistem kemudi  otomatis  mobil,  sistem  ADAS,  yang bertujuan  untuk  peningkatan  sistem  dukungan pengemudi dan meningkatkan keselamatan lalu lintas (Dewi  dkk.,  2020;  Liu  dkk.,  2019;  Luo  dkk.,  2018) . Banyak  aplikasi  berbasis  kecerdasan  buatan  seperti kendaraan otonom (Bansal, 2018), smart surveillance (Krishnaveni,  2022),  dan  kota  pintar  (Ahad,  dkk., 2020),  telah  dianggap  sebagai fondasi bagi pengembangan kota pintar. Deteksi objek memainkan peran  penting  dalam  mengembangkan  kota  pintar dalam  kondisi  lalu  lintas  normal  atau  lingkungan otonom.
Dengan  adanya  kemajuan  teknologi  yang  sangat  pesat, semua  pihak  berlomba-lomba  untuk  menghasilkan  atau mengembangkan  teknologi  yang  sesuai  khususnya  terkait dengan  keselamatan  berkendara.  Salah  satu  opsi  untuk pengembangan  transportasi  pintar  adalah  aplikasi assistant driver ,  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja pengemudi  dan  meningkatkan  keselamatan  berkendara. Salah  satu  teknologi  yang  saat  ini  dikembangkan  oleh industri  otomotif  yaitu  ADAS.  Teknologi  ini  mampu membantu  pengemudi  dalam  meningkatkan  keselamatan  di jalan, dan memberikan informasi kepada pengendara tentang perlunya berhati-hati dan memperhatikan rambu-rambu. Saat ini  sistem  ADAS  hanya  ditemukan  di  mobil-mobil penumpang  tipe  tertentu,  masih  banyak  kendaraan  yang belum  dilengkapi  fitur  ini.  ADAS  adalah  teknologi  yang menyediakan  informasi  yang  dibutuhkan  pengemudi  dan mengarah  pada  peningkatan  keselamatan  mobil  secara keseluruhan.  Beberapa  dari  teknologi  ini  telah  terbukti meningkatkan  pengalaman  berkendara  dan  keamanan  jalan yang lebih baik secara keseluruhan.
Penelitian  mengenai  identifikasi  rambu  lalu  lintas  sudah dilakukan sebelumnya, beberapa pendekatan yang digunakan  antara  lain  artinya  penggabungan support  vector machine (SVM)  serta Knearest  neighbor (KNN)  yang memperoleh  akurasi  sebesar  93,9%  (Rahmad  dkk.,  2017) , serta  dengan  metode template  matching dengan  akurasi pengenalan  sebesar  88%  (Chrisdwianto  dkk.,  2018).  Lebih lanjut,  klasifikasi  dengan  teknik shape  detection yang dipergunakan  untuk  mengenali  rambu  lalu  lintas  berbentuk bulat memperoleh akurasi sebesar 80,7 % (Sitanggang dkk., 2018).  Penelitian  lain  yang  sudah  dilakukan  yaitu membandingkan  metode Circle  Hough  Transform (CHT) dan convolutional  neural  network (CNN)  di  mana  akurasi masing-masing  sebesar  61,3  %  dan  75  %  (Triyadi  & Utaminingrum, 2020).
Pendekatan  CNN  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian tersebut  belum  maksimal,  karena  masih  menghasilkan akurasi  yang  rendah.  Hal  ini  dikarenakan  terjadi overfitting pada objek yang diidentifikasi.
Beberapa  tahun  terakhir  telah  berkembang  secara signifikan  proses  deteksi  objek  menggunakan  metode Deep Neural  Network (Geirhos,  dkk.,  2017,  Lin  dkk.,  2017). Beberapa model dataset dalam pengklasifikasian objek yang sudah  dikembangkan  sebelumnya  seperti  MS  COCO (Sonntag,  dkk.,  2017)  dan  PASCALVOC  (Kong,  dkk., 2017) sangat mendukung pengembangan aplikasi pendeteksian objek.
Pada sistem pendeteksi rambu lalu lintas, sangat penting untuk  secara  andal  dan  cepat  mendeteksi  objek  kecil,  di mana  mobil  yang  bergerak  dengan  kecepatan  tinggi.  Selain itu, CNN dapat secara akurat mengenali dan mengkategorikan  objek  menggunakan  teknik  seperti  YOLO (Du,  2018), Single  Shot  Multibox  Detector (SSD),  dan Faster R-CNN (Ren dkk., 2017). Ketika deteksi waktu yang lebih  cepat  diperlukan,  algoritma  YOLO  memiliki kemampuan  di  mana  memiliki  akurasi  yang  baik  dan  cepat dalam mendeteksi objek. Selain itu algoritma YOLO mampu mendeteksi  objek  secara realtime (Redmon  &  Farhadi,
2017).  Saat  ini  algoritma  YOLO  sudah  mencapai versi 5 atau dikenal dengan YOLOv5.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sebuah sistem  ADAS  yang  mampu  untuk  mengurangi potensi  pelanggaran  rambu  dan  lampu  lalu  lintas. Sistem  ADAS  yang  dirancang  diharapkan  mampu untuk  mengenali  berbagai  rambu-rambu  lalu  lintas dan  lampu  lalu  lintas,  serta  memberikan  peringatan kepada  pengemudi.  Sistem  ADAS  dibangun  dengan mengimplementasikan  algoritma  YOLOv5  untuk mendeteksi  rambu-rambu  dan  lampu  lalu  lintas  di perangkat Raspberry Pi  4. Raspberry Pi  dipilih karena  dapat  dengan  mudah  dipindahkan  ke  mobil dan dapat mengambil catu daya DC 5V dari mobil.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:

## 2.1 Cakupan Permasalahan
Cakupan  permasalahan  dalam  penelitian  ini membahas  tentang  proses  pengidentifikasian  objek rambu-rambu  dan  lampu  lalu  lintas,  di  mana  total jenis objek dan rambu-rambu yang akan diidentifikasikan  meliputi  :  belok  kanan,  belok  kiri, dilarang  belok  kanan,  dilarang  belok  kiri,  dilarang putar  balik,  dilarang  berhenti,  dilarang  parkir,  lampu merah,  lampu  hijau,  lampu  kuning,  dan  putar  balik. Jumlah sampel yang digunakan yaitu 100 gambar per kategori.

## 2.2 Batasan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  memiliki  batasan,  di  mana algoritma yang digunakan yaitu YOLOv5 yang sudah dikembangkan  oleh  komunitas  dan  dapat  diakses melalui  repo  Github  dengan  alamat  berikut github.com/ ultralytics /yolov5.  Pada  proses  anotasi data  menggunakan  aplikasi RoboFlow ,  sedangkan untuk  proses training menggunakan  aplikasi Google Collab .  Sistem  diimplementasikan  dalam Raspberry Pi  4  dengan  spesifikasi  RAM  4  GB  dan  CPU  64-bit 1.5GHz. Bahasa pemrograman  yang digunakan  yaitu Bahasa Phyton.

## 2.3 Rencana Hasil yang Didapatkan
Rencana  hasil  dari  penelitian  ini  berupa  sistem alat  bantu  tambahan  yang  diimplementasikan  dalam Raspberry Pi sebagai perangkat driver assistance .

## 3. BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  dimulai  dengan  persiapan  dataset, dilanjutkan  dengan  proses training data  dengan berbagai  variasi  untuk  menghasilkan  model  deteksi objek  terbaik,  dan  dilanjutkan  dengan  implementasi ke Raspberry Pi.

## 3.1 Persiapan Dataset
Penelitian ini dimulai dengan mengumpulkan data gambar  lampu  lalu  lintas  dan  rambu  lalu  lintas.  Di
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
mana total terdapat 12 jenis objek yang akan diidentifikasikan,  masing-masing  terdiri  dari  100  jenis gambar. Gambar ini diperoleh dari  sumber gambar internet, mengambil  gambar  secara  langsung  dan  mengambil  dari aplikasi Google  Street  View .  Selanjutnya  masing-masing gambar  tersebut  dilakukan  proses  anotasi  menggunakan aplikasi Roboflow untuk  menjadi  dataset.  Proses  anotasi adalah  proses  pengidentifikasian  objek  utama  dalam  satu frame gambar.  Beberapa  hasil  anotasi  gambar  ditunjukkan pada Gambar 1.
3.2 Proses Training dengan Algoritma YOLOv5 Dataset  rambu-rambu  di training dengan  menggunakan aplikasi Google  Collab.  Google  Collab merupakan  layanan dari  Google  yang  menyediakan  GPU  dengan  ukuran  RAM sebesar 12 GB. Bahasa pemrograman  yang digunakan  yaitu menggunakan  bahasa Python .  Algoritma  yang  digunakan dalam mendeteksi objek yaitu dengan menerapkan algoritma YOLO  ( You  Only  Look  Once ),  di  mana  YOLO  yang digunakan merupakan YOLO versi 5. Penelitian sejenis juga dilakukan  dalam  (Novak  dkk.,  2020;  Wang  dkk.,  2022) . Pada  penelitian  tersebut  masih  mengadopsi  YOLO  v3  dan YOLO  v4,  sedangkan  penelitian  ini  sudah  menggunakan YOLOv5.
Pada  proses training dilakukan  variasi  ukuran pixel gambar, di mana beberapa variasi yang digunakan yaitu 320 x 320, 416 x 416 dan 480 x 480 untuk dicari variasi dengan
tingkat kesalahan paling kecil. Selanjutnya dilakukan variasi  jumlah training untuk  menentukan  objek dengan  tingkat  kesalahan  paling  minimal,  di  mana variasi  yang  dilakukan  yaitu  50,  100,  250  dan  500 epoch . Keluaran dari proses training yaitu menghasilkan  model database sebagai  acuan  dalam klasifikasi lampu dan rambu-rambu lalu lintas.
Model  dengan  tingkat  kesalahan  paling  rendah, kemudian  diujikan  pada  gambar  rambu-rambu  dan lampu  lalu  lintas  yang  lain.  Dalam  proses  pengujian ini,  masing-masing  jenis  rambu  diujikan  dengan  2 gambar  yang  berbeda  dibandingkan  dengan  gambar untuk proses training .

## 3.3 Implementasi Sistem
Algoritma  YOLOv5  merupakan  algoritma  yang diimplementasikan  dalam  bahasa Python .  Algoritma ini diimplementasikan dalam perangkat Raspberry Pi 4,  di  mana  memiliki  spesifikasi  RAM  4  GB  dengan kapasitas  penyimpanan  16  GB.  Untuk  mendeteksi gambar secara real time , digunakan Webcam Full HD seperti  pada  Gambar  2.  Hasil  pengujian  ditampilkan dalam  layar  monitor  7”  dan  ditambahkan  perangkat speaker untuk  menampilkan suara ketika mendeteksi objek. Untuk catu daya diambil dari sumber tegangan 5V dari mobil.
a. Belok Kanan b. Belok Kiri c. Dilarang Belok Kanan d. Dilarang Belok Kiri e. Dilarang Berhenti f. Dilarang Parkir g. Dilarang Putar Balik h. Kecepatan Mak. 80 km/h i. Putar Balik j. Lampu Hijau k. Lampu Kuning l. Lampu Merah Gambar 1. Proses anotasi pada 12 jenis gambar dataset
Gambar 2. Konfigurasi hardware dalam implementasi YOLOv5
4. PEMBAHASAN
Algoritma  YOLOv5  berhasil  diimplementasikan  untuk proses  pendeteksian  rambu  dan  lampu  lalu  lintas  dengan menggunakan  Bahasa  Phyton.  Jumlah  data  gambar  yang digunakan  sebagai dataset sudah  cukup,  karena  sudah menghasilkan presisi yang baik. Sistem berhasil diimplementasikan  dalam  perangkat  berbasis Raspberry Pi 4.  Adapun  detail  pengujian  untuk  setiap  komponen  sebagai berikut:

## 4.1 Pengaruh Ukuran Gambar Terhadap Akurasi
Variasi  gambar  yang  digunakan  yaitu  gambar  dengan ukuran  320x320,  416x416  dan  480x480.  Resolusi  gambar ini  dipilih  karena  merupakan  kelipatan  32.  mAP  ( mean Average Precision ) merupakan parameter yang menunjukkan  tingkat  akurasi.  Hasil  pengujian  pengaruh variasi ukuran pixel gambar terhadap mAP ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai mAP terhadap variasi ukuran gambar
Jenis Rambu 320 x 320 416 x 416 480 x 480 Belok Kanan 0.783 0.687 0.569 Belok Kiri 0.684 0.662 0.668 Dilarang Belok Kanan 0.876 0.895 0.849 Dilarang Belok Kiri 0.995 0.978 0.995 Dilarang Berhenti 0.995 0.995 0.995 Dilarang Parkir 0.884 0.696 0.836 Dilarang Putar Balik 0.951 0.860 0.859 Kecepatan Mak. 80 km/jam 0.995 0.995 0.995 Lampu Hijau 0.843 0.995 0.845 Lampu Kuning 0.954 0.977 0.958 Lampu Merah 0.848 0.796 0.855 Putar Balik 0.931 0.976 0.944 mAP Keseluruhan 0.895 0.876 0.864
Dari  Tabel  1  tersebut,  terlihat  bahwa  semakin  besar resolusi  gambar  maka  tingkat  kesalahan  semakin  besar. Akurasi  terbaik  didapatkan  pada  saat  pengujian  dengan ukuran  gambar  320x320 pixel dengan  nilai  sebesar  0.895 atau 89.5%. Hasil ini lebih baik dari penelitian sebelumnya, di  mana  pada  penelitian  tersebut  dihasilkan  nilai  mAP 87.98%  (Hasibuan  dkk.,  2021)  sedangkan  pada  penelitian lainnya  menghasilkan  mAP  sebesar  82.5%  (Mohd-Isa  dkk., 2020).
4.2 Pengaruh Jumlah Training terhadap Akurasi
Dalam  pengujian  ini,  ukuran  gambar  yang  digunakan yaitu  320x320 pixel, dengan  variasi training data  sejumlah 50,  100,  250,  dan  500.  Semakin  banyak  jumlah training maka  durasi  pelatihan  semakin  lama.  Hasil  pengujian
ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Dari  Tabel  2,  terlihat bahwa  jumlah  pelatihan  tidak  sebanding  dengan tingkat  akurasi.  Akurasi  paling  optimal  didapatkan dengan jumlah perulangan sebanyak 50 kali. Semakin banyak  perulangan  belum  tentu  menghasilkan  objek dengan akurasi yang lebih baik.

## Gambar 3. Hubungan mAP dengan jumlah pelatihan
Dari  Gambar  3  terlihat  bahwa  akurasi  meningkat seiring  dengan  bertambahnya  jumlah training. Di mana sumbu x adalah banyaknya jumlah training dan sumbu  y  adalah  mAP.  mAP  merupakan  salah  satu parameter  yang  digunakan  untuk  menentukan  presisi dari  model  dalam  sistem  kecerdasan  buatan.  Nilai mAP maksimum adalah 1, semakin besar mAP, maka model  tersebut  semakin  presisi.  Dari  Gambar  3 terlihat  bahwa  akurasi  terbaik  didapatkan  ketika jumlah training sebanyak  40  kali,  kemudian  akurasi menurun  ketika  jumlah training sebesar  43  kali, kemudian  naik  kembali  ketika training sama  dengan 50 kali.

## Gambar 4. Hubungan antara jumlah training dengan presisi
Dari  Gambar  4  terlihat  bahwa  model  yang digunakan sudah memiliki presisi yang baik, di mana presisi  yang  didapat  sudah  diatas  0,8  atau  80%.  Hal ini  lebih  baik  dari  penelitian  lainnya,  di  mana didapatkan presisi antara 0,5 – 0,6 dengan perulangan sebanyak  40  kali  (Cengil  &  Çinar,  2021).  Pada Gambar  5,  terlihat  bawa box  loss semakin  turun ketika jumlah pelatihan semakin banyak.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## Tabel 2. Nilai mAP terhadap variasi banyaknya pelatihan
Jenis Rambu Jumlah Pelatihan 50 100 250 500 Belok Kanan 0.783 0.691 0.620 0.614 Belok Kiri 0.684 0.582 0.639 0.608 Dilarang Belok Kanan 0.876 0.853 0.836 0.909 Dilarang Belok Kiri 0.995 0.978 0.978 0.995 Dilarang Berhenti 0.995 0.995 0.995 0.995 Dilarang Parkir 0.884 0.887 0.912 0.890 Dilarang Putar Balik 0.951 0.919 0.837 0.840 Kecepatan Mak. 80 km/jam 0.995 0.995 0.995 0.995 Lampu Hijau 0.843 0.995 0.945 0.945 Lampu Kuning 0.954 0.945 0.968 0.968 Lampu Merah 0.848 0.894 0.978 0.838 Putar Balik 0.931 0.918 0.918 0.944 mAP Keseluruhan 0.895 0.888 0.882 0.887
Sedangkan  semakin  kecil box  loss, maka  akurasi semakin baik. Hasil box loss didapatkan kurang dari 0.02, di mana  lebih  baik  dari  penelitian  lainnya  dengan box  loss sebesar  0.04  (Yu  dkk.,  2021).  Sehingga  model  yang  akan diimplementasikan  yaitu  menggunakan training dengan perulangan 50 kali.
Gambar 5. Hubungan antara jumlah training dengan kesalahan

## 4.3 Pengujian Model dengan File Gambar
Pengujian  dengan  file  gambar  terhadap  model  YOLOv5 ditunjukkan  pada  Gambar  6  dan  Gambar  7.  Pada  kondisi pengujian  tertentu,  dalam  1  gambar  terdapat  beberapa rambu-rambu,  seperti  pada  Gambar  6c,  pada  pengujian rambu  dilarang  belok  kanan  terdapat  dua  buah  rambu  dan lampu merah, di mana berhasil terdeteksi semuanya. Dari 14 jenis  rambu  dan  lampu  lalu  lintas  pada  Gambar  6,  tidak ditemukan kesalahan dalam pengklasifikasian gambar.
Sedangkan pada Gambar 7, total terdapat 15 objek jenis rambu dan lampu lalu lintas, dari hasil pengujian didapatkan
3  kesalahan,  yaitu  pada  Gambar  7b  di  mana seharusnya  berupa  gambar  belok  kiri,  tetapi terdeteksi  sebagai  belok  kanan  dan  pada  Gambar  7l, dilarang  belok  kanan  dibaca  sebagai  dilarang  belok kiri  dan  mendeteksi  objek  dilarang  parkir.  Hal  ini dapat dijelaskan sebagaimana Tabel 2, di mana untuk pendeteksi  rambu  belok  kanan  dan  belok  kiri memiliki  akurasi  yang  paling  rendah,  di  mana berturut-turut 0.783 dan 0.684. Apabila dibandingkan dengan rambu dan lampu lalu lintas lainnya, memiliki akurasi  diatas  0.8.  Hasil  ketepatan  pengujian  seperti pada  Gambar  6  dan  Gambar  7  dapat  dilihat  pada Tabel  3.  Di  mana  secara  rata-rata  dengan  pengujian gambar  rambu  dan  lampu  lalu  lintas  didapatkan ketetapan pendeteksian sebesar 88,88%.
Tabel 3. Ketepatan pendeteksian YOLOv5 terhadap lampu dan rambu lalu lintas Jenis Rambu Benar Salah Ketepatan Belok Kanan 2 0 100% Belok Kiri 1 1 50% Dilarang Belok Kanan 4 0 100% Dilarang Belok Kiri 2 0 100% Dilarang Berhenti 2 0 100% Dilarang Parkir 2 0 100% Dilarang Putar Balik 2 0 100% Kecepatan Mak. 80 km/jam 2 0 100% Lampu Hijau 3 0 100% Lampu Kuning 2 0 100% Lampu Merah 2 2 50% Putar Balik 2 0 100% Ketepatan Total 24 3 88.88%
a. Belok Kanan b. Belok Kiri c. Dilarang Belok Kanan d. Dilarang Belok Kiri e. Dilarang Berhenti f. Dilarang Parkir g. Dilarang Putar Balik h. Kecepatan Mak. 80 km/h i. Putar Balik j. Lampu Hijau k. Lampu Kuning l. Lampu Merah
Gambar 6. Pengujian 1 dengan objek gambar rambu dan lampu lalu lintas
a. Belok Kanan b. Belok Kiri c. Dilarang Belok Kanan d. Dilarang Belok Kiri e. Dilarang Berhenti f. Dilarang Parkir g. Dilarang Putar Balik h. Kecepatan Mak. 80 km/h i. Putar Balik j. Lampu Hijau
k. Lampu Kuning l. Lampu Merah
Gambar 7. Pengujian 2 dengan objek gambar rambu dan lampu lalu lintas
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Gambar 8. Implementasi YOLO 5 dalam Raspberry Pi di mobil
4.4 Implementasi dalam Raspberry Pi Setelah  dilakukan  pengujian,  sistem  diimplementasikan dalam Raspberry Pi  4. Raspberry Pi  sebelumnya  juga digunakan  dalam  penelitian  (M.R.  dkk.,  2019)  untuk mendeteksi  wajah,  penelitian  (Ansor  &  Afrianto,  2020) untuk  mendeteksi  penggunaan  masker,  dan  penelitian (Asmara dkk., 2020) untuk mendeteksi kepadatan lalu lintas. Sebelumnya Raspberry Pi 4 yang digunakan sudah diinstall dengan  OS  64  bit  dan  file library-library yang  diperlukan untuk  menjalankan  YOLOv5  sudah  diinstal. Raspberry Pi ditempatkan  di  dalam  mobil,  sumber  catu  daya  berasal  dari catu  daya  5V  di  mobil.  Implementasi  sistem  ditunjukkan seperti pada Gambar 8.
Sistem sudah dapat diimplementasikan dengan baik pada Raspberry Pi  4  dan  mampu  mengidentifikasikan  rambu- rambu  lalu  lintas  dengan  baik.  Rambu-rambu  yang digunakan dalam implementasi ini masih berupa rampu yang dicetak  dalam  kertas  berukuran  A4.  Ketika  mendeteksi objek,  sistem  akan  mengeluarkan  peringatan  suara  melalui Speaker . Dalam implementasi pada Gambar 8, menggunakan Webcam yang build-in Speaker . Kendala yang dihadapi  pada  saat  proses  implementasi  yaitu  FPS  ( Frame Per  Second )  yang  dihasilkan  masih  relatif  rendah,  di  mana rata-rata kurang dari  8 FPS. Hal  ini berdampak pada waktu pendeteksian objek yang lebih lama dan terkesan terjadi lag pada gambar.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dirancang  dan  diimplementasikan salah satu fitur ADAS ( Advanced Driving Assistant System ) yaitu  mendeteksi  lampu  dan  rampu  lalu  lintas.  Algoritma YOLOv5  berhasil  diimplementasikan  dalam  perangkat Raspberry Pi 4 sebagai object recognition untuk mendeteksi rambu  dan  lampu  lalu  lintas.  Jenis  lampu  dan  rambu  lalu lintas  yang  digunakan  meliputi:  belok  kanan,  belok  kiri, dilarang  belok  kanan,  dilarang  belok  kiri,  dilarang  putar balik,  dilarang  berhenti,  dilarang  parkir,  lampu  merah, lampu  hijau,  lampu  kuning,  dan  putar  balik.  Dari  12  jenis dataset tersebut, didapatkan mAP ( mean Average Precision ) sebesar 0.895 dengan ukuran gambar terbaik yaitu 320 x 320 pixel  dan  dengan  50  perulangan.  Dari  hasil  pengujian didapatkan  ketepatan  pendeteksian  objek  sebesar  88.88%. Sistem  berhasil  diimplementasikan  ke  dalam  mobil  dan memberikan  pesan  peringatan  suara  Ketika  mendeteksi objek.

## 6. SARAN
Pada  penelitian  selanjutnya,  diharapkan  untuk meningkatkan FPS dari Raspberry Pi 4, saat  ini FPS yang  dihasilkan  masih  rendah.  Selain  itu  agar  lebih memudahkan  pengguna,  dapat  dikembangkan  sistem deteksi ini ke dalam aplikasi smartphone .

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Ahad,  M.  A.,  Paiva,  S.,  Tripathi,  G.,  &  Feroz,  N. (2020).  Enabling  technologies  and  sustainable smart  cities. Sustainable  cities  and  society , 61 , 102301.
Ansor,  A.,  &  Afrianto,  Y.  (2020).  Mask  Detection Using  Framework  Tensorflow  and  Pre-Trained CNN  Model  Based  on  Raspberry  Pi. Jurnal
Mantik , 4 (3), 1539–1545. https://iocscience.org/ejournal/index.php/manti k
Asmara,  R.  A.,  Syahputro,  B.,  Supriyanto,  D.,  & Handayani,  A.  N.  (2020).  Prediction  of  traffic density  using  yolo  object  detection  and implemented in raspberry pi 3b + and intel ncs 2. 4th  International  Conference  on  Vocational Education  and  Training,  ICOVET  2020 ,  391– 395.
https://doi.org/10.1109/ICOVET50258.2020.92 30145
Bansal,  P.,  &  Kockelman,  K.  M.  (2018).  Are  we ready  to  embrace  connected  and  self-driving vehicles? A case study of Texans. Transportation, 45(2), 641-675.
Cengil, E., & Çinar, A. (2021). Poisonous Mushroom Detection  using  YOLOV5.  Dalam Turkish Journal  of  Science  &  Technology (Vol.  16, Issue 1).
Chrisdwianto,  T.  O.,  Fitriyah,  H.,  &  Widasari,  E.  R.
(2018).  Perancangan  Sistem  Deteksi  dan
Pengenalan  Rambu  Peringatan  Menggunakan Metode Template Matching. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 2 (3), 1265–1274. http://j- ptiik.ub.ac.id
Dewi,  C.,  Chen,  R.  C.,  &  Tai,  S.  K.  (2020). Evaluation  of  robust  spatial  pyramid  pooling
based on convolutional neural network for traffic sign recognition  system. Electronics  (Switzerland) , 9 (6). https://doi.org/10.3390/electronics9060889
Du,  J.  (2018,  April).  Understanding  of  object  detection based  on  CNN  family  and  YOLO.  Di Journal  of Physics:  Conference  Series (Vol.  1004,  No.  1,  p. 012029). IOP Publishing.
Geirhos,  R.,  Janssen,  D.  H.,  Schütt,  H.  H.,  Rauber,  J., Bethge,  M.,  &  Wichmann,  F.  A.  (2017).  Comparing deep  neural  networks  against  humans:  object recognition  when  the  signal  gets  weaker. arXiv preprint arXiv:1706.06969 .
Hasibuan, N. N., Zarlis,  M., & Efendi, S. (2021). Detection and tracking different type of cars with YOLO model combination  and  deep  sort  algorithm  based  on computer  vision  of  traffic  controlling. Jurnal  Dan Penelitian Teknik Informatika , 6 (1). https://doi.org/10.33395/sinkron.v6i1.11231
Ismail,  S.  (2019).  Analisis  Probabilitas  Pengemudi  Mobil
Melakukan Driving Distractions di Kota Medan.
Kong,  T.,  Sun,  F.,  Yao,  A.,  Liu,  H.,  Lu,  M.,  &  Chen,  Y. (2017). Ron: Reverse connection with objectness prior networks  for  object  detection.  In  Proceedings  of  the IEEE  conference  on  computer  vision  and  pattern recognition (pp. 5936-5944).
Krishnaveni,  P.,  &  Sutha,  J.  (2020).  Novel  deep  learning framework for broadcasting abnormal events obtained from  surveillance  applications.  Journal  of  Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-15.
Lin,  T.  Y.,  Goyal,  P.,  Girshick,  R.,  He,  K.,  &  Dollár,  P. (2017).  Focal  loss  for  dense  object  detection.  In Proceedings  of  the  IEEE  international  conference  on computer vision (pp. 2980-2988).
Liu,  C.,  Li,  S.,  Chang,  F.,  &  Wang,  Y.  (2019).  Machine Vision  Based  Traffic  Sign  Detection  Methods: Review,  Analyses  and  Perspectives. IEEE  Access , 7 , 86578–86596.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2924947
Luo,  H.,  Kong,  Q.,  &  Wu,  F.  (2018).  Traffic  Sign  Image Synthesis withGenerative Adversarial Networks. 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR). , 2540–2545.
Mohd-Isa, W. N., Abdullah, M. S., Sarzil, M., Abdullah, J., Ali,  A.,  &  Hashim,  N.  (2020,  Oktober  26).  Detection of  Malaysian  Traffic  Signs  via  Modified  YOLOv3 Algorithm. 2020  International  Conference  on  Data
Analytics  for  Business  and  Industry:  Way  Towards  a Sustainable Economy, ICDABI 2020 . https://doi.org/10.1109/ICDABI51230.2020.9325690
M.R.,  S.,  Ghate  R,  G.,  Khan,  F.,  &  S.,  H.  (2019).  Object Detection  and  Human  Identification  using  Raspberry
Pi. ICAIT  -  2019 :  First  IEEE  International Conference  on  Advances  in  Information  Technology : Proceedings : 24th - 27th July 2019 .
Novak,  B.,  Ilić,  V.,  &  Pavković,  B.  (2020).  YOLOv3
Algorithm  with  additional  convolutional  neural
network  trained  for  traffic  sign  recognition. 2020  Zooming  Innovation  in  Consumer Technologies  Conference,  ZINC  2020 ,  165– 168.
https://doi.org/10.1109/ZINC50678.2020.9161 446
Rahmad, C., Rahmah, I. F., & Asmara, R. A. (2017).
Deteksi  dan  Pengenalan  Rambu  Lalu  Lintas  di Indonesia  Menggunakan  RGBN  dan  Gabor. SENTRINOV , 13–22. Redmon,  J.,  &  Farhadi,  A.  (2017).  YOLO9000: Better,  Faster,  Stronger. IEEE  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition , 7263–7271. http://pjreddie.com/yolo9000/ Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2017). Faster R-CNN:  Towards  Real-Time  Object  Detection with  Region  Proposal  Networks. IEEE  Trans. Pattern  Anal.  Mach.  Intell , 39 (6),  1–9. https://github.com/
Sitanggang, O. R.,  Fitriyah, H., & Utaminingrum, F. (2018).  Sistem  Deteksi  dan  Pengenalan  Jenis Rambu  Lalu  Lintas  Menggunakan  Metode Shape  Detection  Pada  Raspberry  Pi. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu
Komputer , 2 (12), 6108–6117. http://j- ptiik.ub.ac.id
Sonntag,  D.,  Barz,  M.,  Zacharias,  J.,  Stauden,  S., Rahmani, V., Fóthi, Á.,  &  Lőrincz, A.  (2017). Fine-tuning  deep  cnn  models  on  specific  ms coco categories. arXiv preprint arXiv:1709.01476. Triyadi, A., & Utaminingrum, F. (2020).
Pengembangan  Sistem  Rekognisi  Rambu Kecepatan Menggunakan Circle Hough Transform  dan  Convolutional  Neural  Network Berbasis  Raspberry  Pi. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (1),
56–64. http://j-ptiik.ub.ac.id Wang, Q., Zhang, Q., Liang, X., Wang, Y., Zhou, C., &  Mikulovich,  V.  I.  (2022).  Traffic  lights detection and recognition  method based on the improved  yolov4  algorithm. Sensors , 22 (1). https://doi.org/10.3390/s22010200
Yu, Y., Sun, Y., Zhao, C., & Qu, C. (2021). Research on  Defect  Detection  of  Electric  Energy Metering  Box  Based  on  YOLOv5. Journal  of
Physics: Conference Series , 2087 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/2087/1/012081

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi karena telah mendanai penelitian ini dalam skema Penelitian Dosen Pemula (PDP) tahun 2022.