## PENERAPAN BLOB (BINARY LARGE OBJECT)  ANALYSIS PADA SISTEM PENGENALAN RAMBU-RAMBU LALU LINTAS
Febriana Santi Wahyuni
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang vebryana@lecturer.itn.ac.id

## ABSTRAK
Blob  analysis  merupakan  satu  metode  paling  dasar  dalam  pengolahan  citra  dan  visi  computer,  yang  bertujuan untuk menganalisis fitur bentuk suatu objek. Pada metode ini akan diperoleh beberapa ukuran dari properti yang dimiliki oleh suatu citra. Adapun properti-properti yang di ukur adalah luas (area), bounding box, diameter, keliling (perimeter), dan titik ekstrema.  Dalam system pengenalan rambu-rambu lalu lintas ini, analisa blob merupakan salah  satu  tahapan  dalam  tahap  deteksi  selain  deteksi  warna.  Dari  tahap  pengujian  diperoleh  hasil  prosentase keberhasilan  dari  analisis  blob  dalam  mengenali  bentuk  segiempat  sebesar  33,33%,  bentuk  lingkaran  sebesar 71,43% dan bentuk diamond sebesar 100%.
Keyword : Blob Analysis, Computer Vision, Segmentasi
1. PENDAHULUAN
Blob  analysis merupakan  suatu  proses menganalisa atau mengukur properti-properti geometri  dari  suatu blob yang  terdapat  pada  citra biner.  Pada  pengaplikasiannya, blob analysis digunakan  untuk  mengeliminasi blob yang  tidak memiliki kriteria yang sedang dicari dan mempertahankan hanya sejumlah blob yang relevan berdasarkan  karakteristik  geometri  yang  telah ditetukan.  Selanjutnya, blob yang  tidak  dieliminasi tersebut digunakan untuk analisa selanjutnya. Hal ini digunakan untuk menghemat waktu komputasi pada pengolahan citra.
Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan blob analisis tahap deteksi bentuk pada pengenalan rambu lalu lintas. Dari beberapa macam bentuk dari rambu lalu lintas (lingkaran, segiempat, segitiga, oktagonal, dan diamond), hanya satu macam bentuk saja yang dapat dipergunakan selama proses pendeteksian

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode  blob  detection  dapat  digunakan  pada deteksi kendaraan dengan  performa  tingkat sensitivitas sebesar  91,67%,  presisi  sebesar  61,11%,  kekhususan sebesar 80,55%, f-measure sebesar 73,33% serta tingkat akurasi  deteksi  sebesar  83,33%.  Meskipun  nilai  presisi lebih rendah dari pada nilai sensitivitas, metode ini sudah dapat  dikatakan  efektif  karena  nilainya  di  atas  50%, (Hayati,2017).
Implementasi Blob Analysis dan Second Derivative In  Gradient  Direction  ( SDGD)  dapat  digunakan  untuk segmentasi  kendaraan  video  lalulintas.    Hasil  ekstraksi fitur  tergantung  pada  blob  yang  dihasilkan  sehingga ukuran threshold dan structure element harus tepat untuk menghasilkan blob yang baik.  Adapun threshold terbaik adalah 10, 15 dan 20 dengan tingkat akurasi 90%, ukuran structure  element terbaik  adalah  erosi  15x1  dan  dilasi 20x40 dengan tingkat akurasi 100% (Sutrisno.dkk,2015) Blob ( Binary  Large  Object )  merupakan  suatu luasan wilayah dari piksel-piksel yang bersinggungan  di  dalam  suatu  citra,  yang  dimana
semua  piksel  tersebut  memiliki logical  state yang sama. Semua piksel pada suatu citra yang termasuk blob  adalah  semua  piksel  yang  berada  pada foreground ,  dan  piksel-piksel  yang  lainnya  berada pada background .  Pada  suatu  citra  biner,  seluruh piksel  pada background memiliki  nilai  nol, sedangkan  piksel  yang  bernilai  satu  merupakan bagian dari objek biner (Gonzales, 1977).
Operasi blob  analysis digunakan  untuk mengukur  properti-properti blob di  dalam  citra. Operasi ini termasuk ke dalam operasi pendeteksian berbasis  bentuk karena pada proses ini akan diukur properti-properti blob yang  akan  digunakan  untuk menentukan bentuk ( shape ) dari suatu blob .

## 3. METODE PENELITIAN
Flowchart dari system pengenalan rambu lalu lintas ditunjukkan pada gambar 1.  Terdiri dari dua stage yaitu detection stage yang terbagi menjadi color analysis dan shape analysis . Serta recognition stage yang terdiri dari tahap cropping, ekstraksi fitur dan klasifikasi.
Properti  yang  akan  digunakan  pada  sistem  ini antara  lain  adalah  luas  ( area ), bounding  box , diameter,  keliling  ( perimeter ),  dan  titik  ekstrema.
Selanjutnya bentuk yang akan dianalisa pada proses ini antara lain :

## 1. Lingkaran
Blob analysis untuk bangun lingkaran ditunjukkan  pada  gambar  2.  Untuk  menentukan apakah  suatu blob memiliki  bentuk  lingkaran  atau bukan dilakukan dengan cara mengukur luas ( area ) dan  keliling  ( perimeter ) blob dengan  metode blob analysis .  Selanjutnya  kedua  nilai  ini  dibandingkan dengan  luas  dan  keliling  lingkaran  yang  dihitung secara matematis berdasarkan rumus :
L = π × r 2 ……………………….(1)
K = 2 × π × r …………………..(2)
Copyright (c) 2018 Jurnal Mnemonic
Gambar 1. Flowchart Sistem
Pengenalan Rambu Lalu Lintas
Gambar 2. Blob Analysis Bangun Lingkaran
Nilai radius lingkaran didapatkan dari properti diameter  yang  dibagi  dengan  dua.  Nilai  luas  dan keliling  yang  diukur  menggunakan  metode blob analysis diberi  nama Luas1 dan Keliling1 .
Sedangkan  luas  dan  keliling  yang  dihitung  dengan persamaan  lingkaran  diberi  nama Luas2 dan Keliling2 . Selanjutnya penentuan akhir apakah suatu blob termasuk  kategori  lingkaran  atau  bukan
dilakukan  dengan  pemungutan  nilai  ( scoring ) sebagai berikut : score1 = ║ 1 - ║ (Luas2 - Luas 1) / Luas1 ║║ ………(3) score2 = ║ 1 - ║ (Keliling2-Keliling1) /Keliling1║║ ...(4) score_total = ( score1 + score2) / 2 ………………….(5)

## 2. Diamond
Blob analysis untuk bangun diamond ditunjukkan  pada  gambar  3.  Untuk  menentukan apakah  suatu blob memiliki  bentuk diamond atau bukan dilakukan dengan cara mengukur luas ( area ) dan  keliling  ( perimeter ) blob dengan  metode blob analysis .  Selanjutnya  kedua  nilai  ini  dibandingkan dengan  luas  dan  keliling diamond yang  dihitung secara matematis berdasarkan rumus :
L = a × t ………………………...(6) s = √(½  × 𝑎) 2 +   𝑡 2 . ………...(7)
K = 4 × s ………………………..(8)
Gambar 3. Blob Analysis Bangun Diamond
Apabila  kotak  yang  mengelilingi  segitiga adalah bounding box , maka alas diamond didapatkan dengan  mengambil  elemen width dari  properti bounding  box .  Tinggi diamond didapatkan  dengan mengambil  elemen height dari  properti bounding box .  Pengukuran  apakah  suatu blob termasuk kategori diamond atau bukan juga dilakukan dengan menghitung apakah titik sudutnya berjumlah empat atau tidak. Nilai luas dan keliling yang diukur menggunakan  metode blob  analysis diberi  nama Luas1 dan Keliling1 .  Sedangkan  luas  dan  keliling yang  dihitung  dengan  persamaan  diamond diberi nama Luas2 dan Keliling2 .  Selanjutnya  penentuan akhir apakah suatu blob termasuk kategori diamond atau  bukan  dilakukan  dengan  pemungutan  nilai ( scoring ) sebagai berikut :
score1 = ║ 1 - ║ (Luas2 - Luas 1) / Luas1 ║║ ………(9) score2 = ║ 1 - ║ (Keliling2-Keliling1)  Keliling1║║. (10)
Nilai score3 ditentukan dari jumlah titik sudut yang  dihitung.  Apabila  jumlah  titik  sudut  sama dengan  empat,  maka score3 diberi  nilai  satu.
Sebaliknya,  apabila  tidak  sama  dengan  empat, score3 diberi nilai nol.
score_total = ( score1 + score2 + score3) / 3 //….. (11)
start end Info Recognation Stage Ekstraksi Fitur Cropping Klasifikasi Detection Stage Color Analysis Color Thresholding RGB to HSV Shape Analysis Pelabelan Blob Analysis Perbaikan Rambu  ? N Y Frame
3. Segiempat
Blob  analysis untuk  bangun  segiempat ditunjukkan  pada  gambar  4.  Untuk  menentukan apakah  suatu blob memiliki  bentuk  segiempat atau bukan dilakukan dengan cara mengukur luas ( area ) dan  keliling  ( perimeter ) blob dengan  metode blob analysis .  Selanjutnya  kedua  nilai  ini  dibandingkan dengan  luas  dan  keliling  segiempat yang  dihitung secara matematis berdasarkan rumus :
L = p × l ……………………….(12) K= 2 × (p + l) …………………(13)
Gambar 4. Blob Analysis Bangun Segiempat
Jika  kotak  yang  mengelilingi  segitiga  adalah bounding  box , maka panjang segiempat didapatkan dengan  mengambil  elemen width dari  properti bounding  box .  Lebar  segiempat  didapatkan  dengan mengambil  elemen height dari  properti bounding box . Nilai luas dan keliling yang diukur menggunakan  metode blob  analysis diberi  nama Luas1 dan Keliling1 .  Sedangkan  luas  dan  keliling yang  dihitung  dengan  persamaan  segiempat  diberi nama Luas2 dan Keliling2 .  Selanjutnya  penentuan akhir apakah suatu blob termasuk kategori segiempat atau  bukan  dilakukan  dengan  pemungutan  nilai ( scoring ) sebagai berikut : score1 = ║ 1 - ║ (Luas2 - Luas 1) / Luas1 ║║ ……..(14) score2 = ║ 1 - ║ (Keliling2-Keliling1) /Keliling1║║ (15)
Nilai score3 ditentukan dari jumlah titik sudut yang  dihitung.  Apabila  jumlah  titik  sudut  sama dengan  empat,  maka score3 diberi  nilai  satu. Sebaliknya,  apabila  tidak  sama  dengan  empat, score3 diberi nilai nol. score_total = ( score1 + score2 + score3) / 3…… … (16)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Teknik  yang  digunakan  untuk  menentukan keberhasilan  operasi blob  analysis adalah scoring (pemberian  nilai).  Operasi blob  analysis dapat dikatakan  berhasil  jika  rambu  lalu  lintas  yang terdapat  pada  citra  awal  dapat terdeteksi  pada  citra hasil  dan  memiliki  nilai  lebih  besar  atau  sama dengan  batas  yang  ditentukan. Threshold yang digunakan  pada  pengujian  ini  adalah  sebesar  0.9. Setiap blob pada  citra  yang  dikenai  operasi blob analysis akan  mendapatkan  suatu  nilai  yang menyatakan tingkat kesesuaian bentuk blob tersebut terhadap  bentuk  yang  sedang  dicari.  Semua blob yang  dianalisa  dapat  memiliki  nilai,  dan  terkadang
nilai tersebut cukup besar. Oleh karena itu, diambil suatu  batas  yang  besar  supaya  tidak  semua blob dapat  lolos  pada  proses  penyaringan  ini.  Hal  ini dilakukan untuk mengurangi waktu proses deteksi. Adapun hasil pengujian ditunjukkan pada table 1  untuk  bentuk  lingkaran,  table  2  untuk  bentuk diamond dan table 3 untuk bentuk segempat.
a. Bentuk Lingkaran
Hasil  pengujian  operasi blob  analysis untuk bentuk  lingkaran  ditunjukkan  pada  tabel  1.  Format citra  uji  menggunakan  format  jpg,  dan  citra  hasil dengan  format  tif.  Citra  yang  diujikan  sebanyak tujuh.
Tabel 1. Hasil Pengujian Blob Analysis Bentuk Lingkaran No Citra Awal Citra Hasil Nilai Hasil 1. 4545-f2 4545-f2 shp.tif 0.46406  X 2. 4561-f2 4561-f2 shp.tif 0.92762  V 3. 4561-f3 4561-f3 shp.tif 0.92154  V 4. 4561-f4 4561-f4 shp.tif 0.89455  X 5. 4545-f1 4545-f1 shp.tif 0.91471  6. 4549-f1 4549-f1 shp.tif 0.94660  V 7. 4549-f3 4549-f3 shp.tif 0.92370  V
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  terdapat  lima dari  tujuh  citra  yang  dinyatakan  berhasil,  dan  dua citra yang gagal yaitu citra 4545-f2 shp.tif dan 4561- f4 shp.tif karena nilai score yang dimiliki keduanya kurang dari batas yang ditentukan, yaitu sebesar 0.9. Tingkat  keberhasilan  operasi blob  analysis untuk bentuk lingkaran adalah sebesar 71,43%.
Gambar 5. Citra Hasil Uji Bentuk Lingkaran Yang Gagal.
Gambar 6. Citra Hasil Uji Bentuk Segiempat Yang Berhasil

## b. Bentuk Diamond
Hasil  pengujian  operasi blob  analysis untuk bentuk diamond ditunjukkan pada tabel 2. Bahan uji yang dipakai adalah file citra sebanyak empat. Tabel 2 Hasil Pengujian Blob Analysis Bentuk Diamond . No. Citra Awal Citra Hasil Nilai Hasil 1. 4553-f3 4553-f3 shp.tif 0.94443  V 2. 4553-f4 4553-f4 shp.tif 0.95415  V 3. 4563-f4 4563-f4 shp.tif 0.96070  V 4. 4566-f1 4566-f1 shp.tif 0.94614  V
Citra 7. Citra Hasil Uji Bentuk Diamond Yang Berhasill.
Hasil pengujian untuk bentuk diamond, empat citra  uji  dinyatakan  berhasil,  sehingga  dapat dinyatakan  tingkat  keberhasilan  operasi blob analysis untuk  bentuk diamond adalah  sebesar 100%.

## c. Bentuk Segiempat
Hasil  pengujian  operasi blob  analysis untuk bentuk segiempat diperlihatkan oleh tabel 4.6. Bahan uji yang dipakai adalah file citra sebanyak tiga.
Tabel 4.6 Hasil Pengujian Blob Analysis Bentuk Segiempat. No Citra Awal Citra Hasil Nilai Hasil 1. 4553-f2 4553-f2 shp.tif 0.67920  X 2. 4563-f1 4563-f1 shp.tif 0.89027  X 3. 4566-f3 4566-f3 shp.tif 0.90048  V
Dari  pengujian  diperoleh  hasil  dari  tiga  citra uji,  hanya  ada  satu  sampel  pengujian  yang dinyatakan  berhasil.  Dengan  demikian  dapat dikatakan tingkat keberhasilan operasi blob analysis untuk bentuk segiempat adalah sebesar 33,33%.
Citra 8. Citra Hasil Uji Bentuk Segiempat Yang Gagal.
Citra 9. Citra Hasil Uji Bentuk Segiempat Yang Berhasil.

## 6. SIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  diperoleh  beberapa simpulan meliputi :
1. Blob analysis dapat digunakan untuk mendeteksi bentuk  rambu  pada  system  pengenalan  rambu- rambu lalu lintas.
2. Prosentase  keberhasilan  proses blob  analysis untuk mendeteksi rambu lalu lintas yang terbesar adalah bentuk diamond sebesar 100%, kemudian bentuk  lingkaran  sebesar  71,43%  dan  yang terkecil  adalah  bentuk  segiempat  sebesar 33,33%.

## DAFTAR PUSTAKA
Gonzales,  Rafael.C,  1977,  Digital  Image  Processing,
Addison-Wesley Pub.Co.
Hidayati,  Qory,  2017,  Kendali  Lampu  Lalu  Lintas dengan Deteksi Kendaraan Menggunakan Metode Blob Detection, JNTETI, Vol. 6, No. 2, Mei 2017
Sutrisno,dkk,2015, Segmentasi Kendaraan
Menggunakan  Improve  Blob  Analysis  (Ba)  pada Video Lalu Lintas, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Vol. 2, No. 1, April 2015, hlm. 67-72.