## DESAIN SISTEM PENGATUR LAMPU LALU LINTAS DENGAN IDENTIFIKASI KEPADATAN KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE SUBTRACTION
Geminiesty Lathifasari Djavendra*, Siti Aisyah*, Eko Rudiawan Jamzuri Program Studi Teknik Mekatronika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Batam *Corresponding author, e-mail: geminiesty@gmail.com, siti_aisyah@polibatam.ac.id
Abstrak —  Bertambahnya  jumlah  kendaraan  menyebabkan  meningkatnya  kepadatan  lalu  lintas  yang menjadi salah satu faktor utama penyebab kemacetan. Kepadatan lalu lintas biasanya teralokasi di beberapa titik-titik tertentu di ruas jalan, salah satunya di persimpangan. Saat ini lalu lintas di persimpangan jalan diatur  oleh  lampu  lalu  lintas  menggunakan  sistem  prediksi  kepadatan  lalu  lintas.  Sistem  prediksi  ini nantinya akan menentukan lama aktifnya lampu hijau dan lampu merah di setiap persimpangan. Salah satu sistem  prediksi  yang  banyak  digunakan  adalah  metode  estimasi  stastistik  kepadatan  kendaraan.  Metode lain  pengontrolan  kepadatan  lalu  lintas  seperti  sistem  pemantauan  secara  visual  memungkinkan  untuk diterapkan guna menambah performansi sistem. Untuk itu penelitian ini mengusulkan pembuatan sebuah sistem pengontrolan lampu lalu lintas secara otomatis dengan prediksi kepadatan kendaraan menggunakan teknik pengolahan citra. Sistem yang dibangun menggunakan kamera untuk memantau kondisi kendaraan di jalan raya. Data gambar  yang didapat dari kamera kemudian diolah menggunakan  teknik pengolahan citra dan teknik pengurangan citra. Teknik ini membandingkan citra objek dengan citra referensi sehingga dapat diketahui jumlah piksel putih pada citra hasil  pengurangan citra. Berdasarkan jumlah piksel putih yang  telah  diperoleh  tersebut  dapat  diketahui  persentase  panjang  antrian  kendaraan  dan  kepadatan kendaraan. Data persentase yang diperoleh kemudian dikirim ke mikrokontroler untuk mengontrol durasi nyala  lampu  hijau.  Pengontrolan  lampu  lalu  lintas  dengan  perhitungan  kepadatan  kendaraan  memiliki akurasi hingga 77.03% sedangkan dengan perhitungan panjang antrian kendaraan mencapai 91.18%.
Kata Kunci : Pengolahan citra, pengurangan citra, sistem kontrol lampu, kepadatan kendaraan, dilation, erosion
Abstract — The increasing number of vehicle causes the increasing of traffic density in which one of the main  factors  of  congestion.  Traffic  density  is  usually  alocated  at  certain  points  of  roads,  one  at  the instersection. In the novel technology, traffic in the crossroads had been controlled by traffic light using a traffic  density  prediction  system.  This  prediction  system  would  determine  the  duration  of    active  green lights  and  red  lights  at  each  intersection.  One  of  the  most  common  prediction  systems  is  a  statistical estimation  of  vehicle  density.  Other  method  at  controlling  traffic  density  such  as  visually  monitoring system  might  be  implemented  to  increase  system  performance.  Therefore,  this  research  proposes  an automatically traffic control system by predicting traffic density using image processing techniques. The proposed system is using a camera to visually monitor traffic condition. The image data obtained from the camera  would  be  processed  using  an  image  processing  and  background  subtraction  techniques.  This technique compared an the captured-image with a reference image to result a subtracted-image depicted the traffic density which is represented by the number of white pixels. Based on the number of white pixels that have been obtained, the percentage of vehicle queue length and vehicle density can be determine. The percentage then sent to the microcontroller in order to control the duration  of the active green light. The traffic light control system using traffic density calculation has an accuracy of up to 77.03% while using the calculation of vehicle queue length reached 91.18%.
Keywords : Image processing, image subtraction, light control system, traffic density, dilation, erosion

## Pendahuluan
Di era modern saat ini, lalu lintas menjadi hal yang sangat penting agar mobilitas manusia tidak mengalami gangguan. Seiring dengan meningkatnya keperluan dan kesibukan
masyarakat agar dapat menjangkau suatu tempat dengan  cepat  menyebabkan  kendaraan  menjadi kebutuhan primer bagi sebagian besar masyarakat khususnya yang tinggal di kota - kota besar. Hal tersebut berdampak pada peningkatan
jumlah  kendaraan  setiap  tahunnya.  Peningkatan tersebut  secara  otomatis  dapat  mengakibatkan kemacetan di jalan raya. Selain itu, pengontrolan lampu  lalu  lintas  yang  kurang  efisien  dapat menjadi  salah  satu penyebab  kemacetan.  Durasi pengontrolan  lampu  lalu  lintas  yang  konstan dapat  menyebabkan  timbulnya    kemacetan  di jalur yang padat apabila jalur lain dalam kondisi sepi atau kosong.
Pengontrolan  lampu  lalu  lintas  yang  efisien menjadi  salah  satu  solusi  untuk  meminimalisir kemacetan  yang  ada  dijalan  raya.  Pengawasan kemacetan dapat dilakukan dengan memanfaatkan kamera sebagai detektor kemacetan  di  jalan  raya  yang  dipasang  disetiap simpang [1]. Data yang didapat dari kamera akan diolah dan nantinya akan digunakan sebagai data untuk mengontrol nyala lampu lalu lintas secara otomatis. Sistem pengaturan lampu lalu lintas ini bekerja  berdasarkan  masukan  berupa  gambar hasil capture yang diolah menggunakan  metode pengolahan  citra,  dimana  gambar  diproses  dari format RGB menjadi grayscale , thresholding dan histogram [1]. Penelitian lain memproses gambar
menggunakan  teknik edge  detection untuk mendeteksi kendaraan dan image matching untuk mendapatkan  persentase  kondisi  jalan  sehingga dapat  mengontrol  durasi  nyala  lampu  lalu  lintas dengan akurasi 93,47% [2]. Metode green colour subtraction juga  telah  digunakan  untuk  dapat mengetahui kondisi kepadatan kendaraan [3].
Penggunaan background  subtraction untuk memperoleh  data  volume  kendaraan  juga  telah diterapkan  pada  Raspberry  Pi  dengan  tingkat akurasi metode mencapai 87,6% [4]. Hanya saja, penelitian tersebut menerapkan metode subtraction dan  juga  metode contour  feature untuk  deteksi  kendaraan.  Metode  deteksi  objek, termasuk objek kendaraan, juga dapat dilakukan menggunakan metode kecerdasan buatan. Penerapan  salah  satu  metode  kecerdasan  buatan yaitu  algoritma  backpropagation  dikombinasi dengan  metode  pengolahan  citra  untuk  deteksi objek  terbukti  cukup  akurat  dengan  tingkat keberhasilan  identifikasi  dan  deteksi  hingga mencapai 99.02% [5].
Metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini adalah    metode  pengolahan  citra  ( smoothing, erosion dan dilation )  dikombinasi  dengan background subtraction untuk mendeteksi objek kendaraan  dengan  menggunakan  satu  kamera untuk  semua  simpang.  Secara hardware ,  sistem
ini  terdiri  atas  beberapa  bagian,  antara  lain kamera yang berfungsi untuk memantau kondisi jalan,  lalu  hasil  pengamatan  diolah  di  PC menggunakan metode pengolahan citra sehingga didapatkan jumlah piksel putih untuk mengetahui persentase  panjang  antrian  dan  kepadatan kendaraan  di  setiap  jalur  jalan.  Kemudian  data persentase dikirim ke mikrokontroler ATMega328  yang  berfungsi  sebagai  piranti untuk  mengontrol  setiap  perubahan  lampu  lalu lintas di setiap simpang.

## Tinjauan Pustaka
Pengolahan  citra  merupakan  suatu  metode yang  digunakan  untuk  mengolah  gambar sehingga  menghasilkan  gambar  yang  sesuai dengan  yang  diinginkan.  Pengambilan  gambar dalam  pengolahan  citra ini  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  gambar  dari  berkas  yang sudah  ada,  ataupun  dengan  menggunakan kamera.
Citra  merupakan  kumpulan  piksel  yang disusun dalam larik dua dimensi. Indeks baris dan kolom (x,y) dari sebuah piksel dinyatakan dalam bilangan  bulat.  Piksel  (0,0)  terletak  pada  sudut kiri  atas  pada  citra,  indeks  x  bergerak  ke  kanan dan indeks y bergerak kebawah.
2.1. Grayscale
Dalam pengolahan citra, grayscale merupakan suatu citra yang hanya memiliki satu nilai warna pada setiap piksel - nya, dimana warna dari grayscale adalah warna keabuan yang berada diantara  hitam  dan  putih,  dengan  kata  lain  nilai red  =  green  =  blue .  Sistem  warna grayscale digunakan  karena  pada  proses threshold, citra yang  dapat  diproses  adalah  citra  dengan  derajat keabuan  atau  disebut  dengan grayscale [6].
Persamaan 1 merupakan rumus untuk mendapatkan nilai grayscale dari citra RGB.
𝐼 𝐺𝑟𝑎𝑦 (𝑥, 𝑦) = 0.299𝐼 𝑅 (𝑥, 𝑦) + 0.587𝐼 𝐺 (𝑥, 𝑦) + 0.114𝐼 𝐵 (𝑥, 𝑦) (1)
dengan 𝐼 𝐺𝑟𝑎𝑦 (𝑥, 𝑦) merupakan  hasil  luaran grayscale, sedangkan 𝐼 𝑅 (𝑥, 𝑦) merupakan piksel red pada citra, 𝐼 𝐺 (𝑥, 𝑦) merupakan piksel green pada  citra  dan 𝐼 𝐵 (𝑥, 𝑦) merupakan  piksel blue pada citra.
2.2. Smoothing Smoothing atau sering disebut blurring adalah salah satu teknik dalam pengolahan citra yang digunakan untuk
mengurangi noise pada  suatu  citra  objek.  Pada sistem pengolahan citra, seringkali gambar yang ditangkap oleh perangkat kamera tidak fokus. Hal ini  terjadi  salah  satunya  dikarenakan  perubahan objek  gambar  yang  menyebabkan  munculnya noise .  Oleh  karena  itu,  dengan  menggunakan teknik blurring ini akan menghapus detail - detail kecil  dari  gambar.  Salah  satu  teknik blurring yang  banyak  digunakan  yaitu average yang dinyatakan pada persamaan 2 [7].
𝑂(𝑥, 𝑦) = 1 𝑀 ∑ 𝑢 𝑖 𝑀 𝑖=1 (𝑥, 𝑦) (2)
dengan 𝑂 menyatakan citra luaran, 𝑀 menyatakan  banyak  matrik,  sedangkan 𝑢 menyatakan citra ke- 𝑖 .
2.3. Subtraction
Subtraction merupakan suatu proses pengurangan dua buah citra untuk mengidentifikasi  beda  kedua  citra.  Sebagian menggunakan metode ini untuk mengenali objek bergerak.  Konsep  dari  metode  ini  adalah mengidentifikasi  sebuah  citra  yang  disebut background image (citra  tanpa  objek)  dan membandingkannya  dengan foreground  image (citra  dengan  objek)  untuk  mendeteksi  objek seperti  ditunjukkan  pada  persamaan  3.  Hasil pengurangan  piksel  pada foreground  image dengan background image secara  absolut  akan selalu menghasilkan nilai positif [8].
𝑅(𝑥, 𝑦) = 𝐼(𝑥, 𝑦) − 𝐵(𝑥, 𝑦) (3)
dengan R(x,y) merupakan  hasil  dari  pengolahan subtraction,  I(x,y) merupakan  piksel  citra  objek atau foreground  image ,  sedangkan B(x,y ) merupakan piksel citra background image .
2.4. Threshold
Threshold merupakan  nilai  batas  ambang untuk membagi sebuah citra menjadi dua kondisi yaitu foreground dan background .  Di  dalam teknik  pengolahan  citra, threshold dapat digunakan sebagai nilai penentu dalam mengubah  citra gray menjadi  citra binary .
Didalam  proses  perubahan  citra grayscale ke citra binary , piksel yang memiliki nilai lebih atau sama dengan nilai ambangnya akan  bernilai 255 (berwarna  putih),  sedangkan  jika  nilai  piksel lebih  kecil  dari  nilai  ambang  maka  nilai  citra piksel  adalah  0  (berwarna  hitam)  seperti ditunjukkan pada persamaan 4 [9].
𝐼 𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑 (𝑥, 𝑦) =   { 255   𝐼 𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥,𝑦) ≥𝑇 0        𝐼 𝐺𝑟𝑎𝑦(𝑥,𝑦)<𝑇 (4)
dengan 𝐼 𝑇ℎ𝑟𝑒𝑠ℎ𝑜𝑙𝑑 (𝑥, 𝑦) merupakan  hasil  luaran citra  setelah  di threshold, sedang 𝑇 merupakan nilai ambang yang akan digunakan.
2.5. Erosion
Erosion merupakan  suatu  proses  yang berfungsi untuk memindahkan atau mengurangkan piksel pada batas dari suatu objek citra,  sehingga  objek  akan  tampak  mengecil. Proses erosion
dilakukan dengan membandingkan  setiap  piksel  citra  dengan  nilai pusat SE  (Structuring  Elements) dengan  cara melapiskan SE dengan  citra  sehingga  pusat SE tepat  dengan  posisi  piksel  citra  yang  diproses. Dalam  citra binary ,  jika  semua  piksel  pada SE tepat sama dengan semua nilai objek citra maka piksel  diatur  nilainya  sama  dengan  nilai  piksel objek,  bila  tidak  maka  piksel  diberi  nilai  sesuai dengan  piksel background seperti  ditunjukkan pada persamaan 5  [9].
D(A, B) = A Ө B = { x: 𝐵 𝑥 A}              ( 5) A Ө B adalah operasi erosi A dengan B.
2.6. Dilation
Dilation adalah suatu proses yang berfungsi untuk menambahkan piksel pada batas dari suatu objek citra, sehingga objek akan terlihat semakin besar. Proses dilation dilakukan dengan membandingkan  setiap  piksel  citra  dengan  nilai pusat SE  (Structuring  Elements) dengan  cara melapiskan SE dengan  citra  sehingga  pusat SE tepat  dengan  posisi  piksel citra  yang  diproses. Dalam citra binary , jika paling sedikit terdapat 1 piksel  pada SE sama  dengan  nilai  objek  citra maka  piksel diatur  nilainya  sesuai  dengan  nilai piksel  objek  dan  bila  semua  piksel  yang berhubungan  adalah background maka  piksel diberi  nilai  sesuai  dengan  piksel background seperti ditunjukkan pada persamaan 6 [9].
D(A, B) = A   B = { x: 𝐵 𝑥 ∩ 𝐴 ≠ ∅ } ( 6) ∅ menyatakan  himpunan  kosong.  Suatu  objek (masukan  citra)  dinyatakan  dengan A dan SE dinyatakan  dengan 𝐵 . 𝐵 𝑥 menyatakan  translasi 𝐵 sedemikian sehingga pusat 𝐵 terletak pada 𝑥 . A   B adalah operasi dilasi A dengan 𝐵 .

## Metoda
Pada  penelitian  ini,  digunakan  beberapa perangkat  keras  untuk  mendukung  proses  kerja sistem  agar  dapat  berjalan  dengan  baik  dan perangkat  lunak  yang  berperan  penting  untuk mengontrol dan memonitoring sistem. Perangkat keras yang digunakan yaitu sensor kamera yang berfungsi  untuk  menangkap  gambar  kondisi kendaraan  di  jalan  raya.  Dimana  kamera  yang digunakan adalah kamera Logitech HD Webcam C270. Gambar  yang  telah  didapat  kemudian diterima  dan  diolah  oleh  PC  menggunakan metode  pengolahan  citra.  Metode  ini  berfungsi untuk  mendapatkan  nilai  persentase  kepadatan dan  panjang  antrian  kendaraan.  PC  terhubung langsung ke mikrokontroler Arduino Uno melalui serial  port .  Mikrokontroler Arduino  Uno berfungsi  untuk  memberikan  sinyal  perubahan pada  lampu  lalu  lintas.  Sistem  yang  dibangun diperlihatkan pada gambar 1.
Kamera
( Image Capturing ) Komputer ( Image Processing ) Mikrokontroler Arduino LED ( Traffic Signal )
Gambar  1.  Diagram  blok  sistem  pengaturan lampu  lalu  lintas  dengan  metode pengolahan citra
Metode pengolahan citra dilakukan melalui 2 tahap yaitu:
a. Pengolahan citra referensi
Citra referensi yaitu citra yang didapat saat kondisi  jalan  kosong  atau  tidak  ada  kendaraan. Proses  pengambilan  citra  referensi  dilakukan ditahap awal dan ditetapkan sebagai background image .  Setelah  itu resize citra  referensi  sesuai dengan ukuran yang ditentukan, lalu menyimpan citra  tersebut  ke  dalam  format bitmap (bmp). Kemudian  dilanjutkan  dengan  proses pointing area disetiap  simpang  sebagai  batas  area  untuk mengetahui  kondisi  jalan  pada  citra  referensi. Setelah  itu,  data  koordinat  area  yang  telah ditentukan  disimpan  ke  file  .ini  yang  telah disediakan.  Proses  pengolahan  citra  referensi dapat dilihat dalam diagram alir gambar 2. b. Pengolahan citra objek Proses  awal  pada  tahap  kedua  yaitu mengambil  data  referensi  yang  telah  disimpan sebelumnya  berupa  citra  referensi  dalam  format bitmap (bmp) dan data koordinat piksel disemua simpang. Citra referensi yang di- load dikonversi menjadi citra grayscale .
Selanjutnya
mengaktifkan  kamera  untuk  mengambil  citra objek  atau foreground  image secara realtime. Citra objek yang telah didapat kemudian diubah ukurannya.  Citra  objek  yang  telah  didapat kemudian  di- smoothing menggunakan  teknik average . Teknik ini berfungsi untuk mengurangi noise akibat  pengambilan  gambar  yang  tidak fokus menggunakan kamera. Selanjutnya merubah citra objek RGB menjadi citra grayscale yang berfungsi agar citra dapat diimplementasikan pada proses threshold .
Gambar 2. Urutan pengolahan citra referensi
Berikutnya  melakukan  proses subtraction yang berfungsi untuk mendapatkan citra objek, dimana citra objek didapat dari hasil pengurangan piksel dari foreground image (citra dengan kondisi jalan terdapat  kendaraan) dengan background  image ( citra  dengan  kondisi  jalan  kosong) . Setelah dilakukan proses subtraction , citra akan dikonversi  menjadi  citra binary dengan  teknik threshold .  Setelah  dilakukan  proses binary selanjutnya  dilakukan  proses erosion dan dilation . Erosion berfungsi untuk mengikis piksel citra yang tidak menyatu pada piksel citra objek, akan tetapi pada proses ini piksel pada citra objek akan  ikut  terkikis  sehingga  perlu  dilakukan proses dilation untuk  memulihkan  piksel  pada citra  objek  yang  terkikis.  Dimana dilation berfungsi  untuk  memulihkan  bagian-bagian  tepi yang  kosong  pada  citra  objek.  Selanjutnya
dilakukan  proses get  white  pixels disetiap disimpang,  sehingga  dapat  diketahui  nilai persentase  panjang  antrian  dan  kepadatan kendaraan.  Data  persentase  tersebut  akan dijadikan  masukan  untuk  mengontrol  durasi nyala  lampu  hijau  pada  lampu  lalu  lintas. Diagram  alir  lengkap  proses  pengolahan  citra objek diperlihatkan pada gambar 3.
Gambar 3. Urutan pengolahan citra objek
Pengontrolan  nyala  lampu  hijau  pada mikrokontroler berdasarkan data persentase yang telah  didapat  dari  hasil  pengolahan  citra ditentukan  dengan  durasi  nyala  lampu  hijau minimun dan maksimum masing – masing 3 dan 20  detik.  Adapun  algoritma  lengkap  dijelaskan pada pseudocode berikut:
Deklarasi: Persentase  : integer
Pembagi = 6 : integer
Delay : integer
Led red, led yellow, led green: boolean
Algoritma: If Led red = true
write(Led red) delay  1 detik
If Led red, led yellow = true write(Led red, led yellow)
delay  3 detik read(Persentase, Pembagi) If led green = true, Led red = false, led yellow = false write(Led red, led yellow, led green) delay  3 + (Persentase piksel putih /Pembagi)
If led green = false, led yellow = true write(led yellow) delay  3 detik
If Led red = true write(Led red) If Led red, led yellow = true Loop simpang berikutnya  write(Led red,led yellow)
delay  3 detik
Berdasarkan  algoritma  pengontrolan  durasi nyala  lampu  hijau,  dapat  diketahui  jika  kondisi jalan  kosong  durasi  lama  nyala  lampu  hijau adalah 3 detik, sedangkan jika terdapat kendaraan maka durasi nyala lampu hijau yaitu 3 ditambah dengan (persentase piksel putih / 6), sehingga saat jalan  dalam  kondisi  padat  durasi  nyala  lampu hijau maksimum 20 detik .
Gambar 4. Hasil simulasi sistem dengan tampilan piksel putih di setiap simpang
Gambar  4  menunjukkan  tampilan  simulasi penelitian yang telah dilakukan, dimana banyaknya jumlah piksel didalam area rectangle
(dibatasi garis biru) pada simpang: A (Kiri) : 12 x 91 Piksel B (Kanan) : 14 x 91 Piksel C (Atas) : 79 x 12 Piksel D (Bawah) : 111 x 12 Piksel
a) Metode Kepadatan Kendaraan
Metode kepadatan kendaraan menggunakan rumus 7.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑘𝑒𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 𝑝𝑢𝑡𝑖ℎ 𝑥 100 𝑙𝑢𝑎𝑠 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑟𝑒𝑐𝑡𝑎𝑛𝑔𝑙𝑒
(7) A B C D
Pada piksel  citra binary dengan  ukuran  7x6 seperti  ditunjukkan  pada  gambar  5,  dilakukan proses scan  line di  area rectangle sehingga diperoleh banyaknya piksel putih (nilai 255) yaitu 24 piksel, dengan perhitungan:
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑘𝑒𝑝𝑎𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛 = 24 𝑥 100 42 = 57.14% (0,0) (1,0) (n- 1,0) 0 0 0 0 0 0 (0,1) 0 0 255 255 255 255
0 255 255 255 255 255 255 255 255 255 255 0 255 255 255 255 255 255
0 255 255 255 255 0 (0, n- 1) 0 0 0 0 0 0
Gambar 5. Piksel citra biner dengan ukuran 7 x 6 untuk perhitungan kepadatan kendaraan
b) Metode Panjang Antrian Kendaraan
Untuk  mendapatkan  persentase  panjang antrian kendaraan digunakan rumus 8.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑡𝑟𝑖𝑎𝑛 = 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑝𝑖𝑘𝑠𝑒𝑙 𝑝𝑢𝑡𝑖ℎ 𝑥 100 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑟𝑒𝑐𝑡𝑎𝑛𝑔𝑙𝑒 (8)
Diambil  contoh piksel  citra binary dengan resolusi   9 x 5, kemudian dilakukan proses scan line di area rectangle sehingga diperoleh panjang piksel  putih  sebanyak  9  piksel.  Dimana  titik  a berada pada piksel (0, 1) dan titik b pada piksel (0, 6), maka panjang piksel putih adalah 6 - 1 = 5. Dengan  demikian  dapat  dihitung  persentase panjang antrian sebagai berikut:
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑡𝑟𝑖𝑎𝑛 = 5 𝑥 100 9 = 55.5% (0,0) (1,0) (n- 1,0) 0 0 0 0 0 (0,1) 0 0 0 255 255 a 0 0 0 0 0 0 255 255 255 255
255 255 255 255 255 255 255 0 0 255 0 255 0 255 255 b 0 0 0 0 0 (0, n- 1) 0 0 0 0 0
Gambar 6. Piksel citra biner dengan ukuran 9 x 5 untuk perhitungan panjang antrian kendaraan

## Hasil dan Pembahasan
Pengujian sistem pada penelitian ini menggunakan citra Gambar 4, dengan rectangle biru  berfungsi  sebagai  batas  area  untuk mengetahui persentase kepadatan ataupun panjang antrian berdasarkan jumlah piksel putih yang berada didalam area tersebut. 4.1. Pengujian Sistem Berdasarkan Perhitungan Kepadatan Kendaraan Pengujian sistem dengan perhitungan kepadatan  kendaraan  dilakukan  dengan  prose s scan  line pada  area rectangle dan  menghitung jumlah  piksel  putih  pada  area  tersebut.  Dari pengujian  diperoleh  jumlah  piksel  putih  untuk area:
kiri  : 843 piksel kanan   : 72 piksel atas  : 177 piksel bawah  : 236 piksel
4.2. Pengujian Sistem Berdasarkan Perhitungan Panjang Antrian Kendaraan Untuk mendapatkan nilai persentase panjang antrian kendaraan, dilakukan proses scan line hingga  didapatkan  piksel  putih  ( get  white pixels) didalam area rectangle. Pada simpang atas dan  bawah,  proses get  white  pixels dilakukan berdasarkan  sumbu  y  sedangkan  pada  simpang kiri dan kanan proses get white pixels dilakukan berdasarkan  sumbu  x.  Pada  simpang  atas  dan bawah  proses scan line dilakukan  dari  piksel  y- minimum (0,0) yang bergerak terhadap sumbu x didalam area rectangle . Apabila saat proses scan line, piksel putih pertama terdeteksi maka titik a akan  menyimpan  panjang  piksel  y,  kemudian proses pergerakan scan line berpindah ke piksel y-maksimum        (0,  n-1)  yang  bergerak  menuju piksel  y-minimum  terhadap  sumbu  x  pada  area rectangle .  Apabila  saat  proses scan  line, piksel putih  terdeteksi  maka  titik  b  akan  menyimpan panjang  piksel  y.  Sehingga  dapat  diketahui panjang  piksel  putih  dengan  mengurangi  piksel pada titik  b  dengan  piksel pada titik  a  (titik  b  – titik a).
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan, banyaknya jumlah piksel putih untuk area:
a Kiri : 90 Piksel Kanan : 15 Piksel Atas  : 22 Piksel Bawah  : 107 Piksel
Dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  dapat dilihat hasil persentase kondisi kendaraan dijalan berdasarkan  panjang  antrian  kendaraan  dan kepadataan  kendaraan  pada  tabel  1.  Pada penelitian  ini  telah  diuji  bahwa  jumlah  mobil yang dapat masuk pada area rectangle yang telah ditentukan  yaitu  4  mobil  dengan  ukuran  sama, dengan  asumsi  ada  jarak  antar  mobil.  Sehingga persentase  kepadatan  kendaraan  pada area rectangle akan  mencapai  100%  jika  terdapat lebih dari 4 mobil.
Untuk  mengetahui  akurasi  data  yang  telah didapat  pada  tabel  1,  maka  dibutuhkan  data persentase kondisi kendaraan dijalan secara real pada  perancangan  alat  yang  telah  dibuat.  Data persentase  kendaraan  secara real dapat  dilihat pada tabel 2.
Dari data tabel 1 dapat diketahui bahwa hasil simulasi  menggunakan  metode  panjang  antrian kendaraan  lebih  baik  dibandingkan  metode kepadatan  kendaraan.  Untuk  kondisi  nomor  1 pada  tabel  1,  apabila  terdapat  1  mobil  didalam area rectangle maka  data  persentase  panjang antrian  adalah  22%,  sedangkan  persentase kepadatan adalah 16%. Jika dibandingkan dengan data  persentase  secara  real  pada  tabel  2,  nilai persentase  panjang  antrian  kendaraan  dan kepadatan  kendaraan  saat  kondisi  jalan  sepi masing  -  masing  adalah  23.44%  dan  20.51%, sehingga nilai rata - rata akurasi yang didapat dari 10 kali percobaan yang dilakukan yaitu masing - masing 91.18% dan 77.03%.
Tabel 1. Data pensentase kepadatan lalu lintas berdasarkan metode panjang antrian dan kepadatan kendaraan dengan kontrol durasi nyala lampu hijau
No Simpan g Kondis i Metode Panjang Antrian Metode Kepadatan Persentase Panjang Antrian (%) Waktu Hijau (detik) Persent ase Kepad atan (%) Waktu Hijau
(detik) 1 Kiri Sepi
22 6 16 5 Kanan Sepi 23 6 15 5 Atas Sepi 28 6 23 6
Bawah Sepi
0 3 0 3 2 Kiri Sepi 22
6
18 6 Kanan Padat 58 12 41 10 Atas Norma l 52 11 46
10 Bawah Sepi 17 5 10 4 3 Kiri Padat 71 14 52 11 Kanan Norma l 48
11 31 8
Atas Sepi 0 3 0 3 Bawah Padat 64 13 37 9 4 Kiri Sepi 0 3 0 3 Kanan Sepi 0 3 0 3 Atas Padat 75 15 61 12 Bawah Sangat Padat 85 17 60 11
5 Kiri Norma l 45 10 26 7 Kanan Sepi 0 3 0 3 Atas Sangat Padat 100 20 82 16 Bawah Sangat Padat 90 18 56 12
Tabel 2. Data real persentase kepadatan lalu- lintas pada area rectangle dengan simulasi kondisi sepi (1 mobil), normal (2 mobil), padat (3 mobil) dan sangat padat (4 atau lebih mobil)
Kondisi Persentase Panjang Antrian (%) Persentase Kepadatan (%) Sepi 23.44 20.51 Normal 50 43.75 Padat 76.56 66.99 Sangat Padat 100 100
Dari hasil tabel 1 dan 2, dapat dilihat bahwa metode  panjang  antrian  kendaraan  lebih  presisi jika  dibandingkan  dengan  metode  kepadatan kendaraan  dengan  asumsi jarak  antar  kendaraan tidak  cukup  jauh.  Hal  ini  dikarenakan  metode panjang antrian akan memprediksi nilai persentase  kepadatan  kendaraan  100%  jika terdapat  kendaraan  di  posisi  minimum  dan maksimum  area rectangle walaupun  di  posisi tengah  tidak  terdapat  kendaraan.  Kemudian persentase  piksel  putih  pada  metode  kepadatan kendaraan  juga  kurang  akurat  dikarenakan adanya  proses filter pengolahan  citra  berupa dilation  dan  erosion  dan  adanya  jarak  antar kendaraan  yang  cenderung  mengurangi  jumlah piksel putih.

## Kesimpulan
Setelah  melakukan  perencanaan  pembuatan, pengujian dan analisa sistem, maka dapat diambil kesimpulan  dari  sistem  kerja  alat  yaitu  sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  luaran  yang  dihasilkan, terdapat 2 metode untuk mengetahui persentase kendaraan, yaitu: a. Menghitung  jumlah  seluruh  piksel  putih yang  berada  didalam  area rectangle atau berdasarkan kepadatan.
b. Mendapatkan  titik  paling  atas  dan  titik paling  bawah  piksel  putih  yang  berada  di area rectangle atau  berdasarkan  panjang antrian.
2. Tingkat akurasi sistem kendali kepadatan lalu lintas  menggunakan  perhitungan  kepadatan kendaraan  dan  panjang  antrian  kendaraan masing-masing mencapai 77.03% dan 91.18%.
3. Penggunaan  metode  panjang  antrian  lebih akurat  untuk  kondisi  kepadatan  lalu  lintas yang  rapat  yaitu  posisi  kendaraan  dekat  satu dengan yang lainnya.
4. Persentase  piksel  putih  sebagai  representasi kepadatan pada metode kepadatan kendaraan tidak cukup akurat dikarenakan adanya proses dilation dan erosion serta  adanya  jarak  antar kendaraan  yang  cenderung  mengurangi jumlah piksel putih.

## Daftar Pustaka
[1] Jatmika Sunu, dan Indra Andiko, Simulasi Pengaturan Lampu Lalu Lintas Berdasarkan Data Image Processing Kepadatan Kendaraan Berbasis Mikrokontroler  Atmega16 ,  Jurnal  Ilmiah Teknologi  dan  Informasi  ASIA , Vol.8,
No.2, pp.81, Agustus 2014. [2] M.  Chandrasekhar,  etc., Traffic  Control Using Digital Image Processing , International Journal Of Advanced Electrical and Electronics Engineering,Vol.2, No.5, pp.96, 2013. [3] Gaikwad  Omkar  Ramdas,  etc., Image Processing  Based  Traffic  Light  Control , International Journal of Science, Engineering  and  Technology  Research
(IJSETR), Vol. 3, Issue 4, April 2014.
[4] Fitria  Rahmadina  dan  Zaini, Sistem Informasi  Kepadatan  Lalu  Lintas  Berbasis Raspberry  pi  PC  Board ,  Jurnal  Nasional
Teknik Elektro,  Vol: 5, No. 1, Maret 2016.
[5] Kasdianto  dan  Siti  Aisyah, Desain  Sistem Pendeteksi untuk  Citra  Base  Sub-Assembly dengan Algoritma Backpropagation , Jurnal Rekayasa  Elektrika,  Vol.  13,  No.  1,  April 2017, hal. 1-7.
[6] Wan  Yi,  Xie  Qisong, A  Novel  Framework for  Optimal  RGB  to  Grayscale  Image Conversion ,  International  Conference  on Intelligent  Human-Machine  Systems  and Cybernetics, 2016.
[7] Praba  D.  Surya  daoold  &  Kumar  J. Satheesh, Performance  Analysis  of  Image Smoothing  Methods  for  Low  Level  of Distortion ,  IEEE  International  Conference on  Advances  in  Computer  Applications (ICACA), 2016.
[8] Wang  Yuan-Kai,  Chen  Hung-Yu, The Design  of  Background  Subtraction  on Reconfigurable Hardware , Eighth International  Conference  on  Intelligent Information  Hiding  and  Multimedia  Signal
Processing, IEEE (2012).
[9] Putra  Darma, Pengolahan  Citra  Digital , Penerbit Andi, 2010.

## Biodata Penulis
Geminiesty  Lathifasari  Djavendra lahir  di Pekanbaru tanggal 26 Mei 1996. Menerima gelar Sarjana Sains Terapan dari Jurusan Teknik  Elektro  Politeknik  Negeri Batam tahun 2017.
Siti  Aisyah memperoleh  gelar  Sarjana  Teknik dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)  dan  gelar  Master  di  The  Queens University  of  Belfast,  Northern  Ireland, United  Kingdom.  Bidang  penelitiannya meliputi pengolahan citra, wireless telemetry system , IoT , artificial intelligence dan sistem kontrol.
Eko  Rudiawan  Jamzuri memperoleh  gelar Sarjana  Sains  Terapan  dari  Institut Teknologi  Bandung  (ITB)  pada  tahun 2013.  Bidang  penelitiannya  meliputi robotika, computer vision , artificial intelligence dan factory automation .