Sistem Deteksi Lampu Lalu Lintas Sebagai Asisten Pengemudi Menggunakan Convolutional Neural Network
Akhmad Hendriawan 1 , Muhammad Iqbal Millyniawan Pradana 2 ,  Ronny Susetyoko* 3 1,2,3 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jalan Raya ITS Sukolilo, Surabaya, Indonesia
Email: hendri@pens.ac.id 1 , iqbalpradanaaa@gmail.com 2 , rony@pens.ac.id 3
Abstrack -  Accident  cases  in  Indonesia  are  increasing  along  with  the  increase  in  the  number  of motorized vehicles. From 2016 to 2017, speed limit violations increased by 96.20% and violations of road  markings  or  signs  also  increased  by  5.54%.  Intelligent  transportation  system  is  one  solution  to reduce the number of accidents. Currently Driver Assistance Systems (DAS) are being developed in the automotive world. The purpose of this research is to design a watershed based on three input parameters for determining recommended actions, namely: 1) distance to the vehicle behind; 2) vehicle speed; and 3)  traffic  light  status  with  recommendation  action  using  fuzzy  rule  base.  Lidar  sensor  for  distance detection  and  GPS  for  monitoring  vehicle  speed.  The  YOLOv4  Algorithm  method  is  used  to  detect traffic lights. The results of this study, the accuracy of sign color recognition is 92.831% with a detection speed of up to 8.94 FPS. The most stable reading distance is between 1 – 8-meters with a light intensity of 10 – 3200 lux and a tilt angle of up to 90 degrees. There is a drop in processing speed of up to 1.5 FPS during system integration. This DAS is effective enough to be applied to two-wheeled and four- wheeled motorized vehicles.
Keywords - Driver Asistant System, YOLOv4, GPS, Lidar, HSV color.
I ntisari –  Kasus  kecelakaan  di  Indonesia  meningkat  seiring  dengan  kenaikan  jumlah  kendaraan bermotor. Dari tahun 2016 ke tahun 2017, pelanggaran batas kecepatan naik 96,20% dan pelanggaran marka jalan atau rambu-rambu juga naik 5,54%. Intelligent transportation system merupakan salah satu solusi  untuk  menekan  angka  kecelakaan.  Saat  ini Driver  Assistance  Systems (DAS)  sedang dikembangkan  di  dunia  otomotif.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang  DAS  berdasarkan  tiga parameter input untuk penentuan aksi rekomendasi yaitu: 1) jarak dengan kendaraan di belakang; 2) kecepatan kendaraan; dan 3) status lampu lalu lintas dengan aksi rekomendasi menggunakan fuzzy rule base . Sensor Lidar untuk pendeteksian jarak dan GPS untuk memantau kecepatan kendaraan. Metode Algoritma  YOLOv4  digunakan  untuk  mendeteksi  lampu  lalu  lintas.  Hasil  penelitian  ini,  akurasi pengenalan warna rambu sebesar 92,831% dengan kecepatan deteksi hingga 8,94 FPS. Jarak pembacaan yang paling stabil antara 1 – 8-meter dengan intensitas cahaya 10 – 3200 lux dan sudut kemiringan hingga 90 derajat. Ada penurunan kecepatan proses hingga 1,5 FPS saat integrasi sistem. DAS ini cukup efektif untuk diterapkan pada kendaraan bermotor roda dua maupun roda empat.
Kata Kunci - Driver Asistant System, YOLOv4, GPS, Lidar, warna HSV

## I. P ENDAHULUAN
Menurut data dari Badan Pusat Statistik (BPS), pertumbuhan jumlah kendaraan bermotor setiap tahunnya sebesar 10-15 %. Pertumbuhan jumlah kendaraan bermotor yang tinggi setiap tahunnya akan berdampak pada berbagai sektor. Dampak yang akan timbul seperti kemacetan, polusi udara, kecelakaan lalu lintas, dan pelanggaran lalu lintas [1]. Salah satu faktor penyebab kecelakaan  lalu  lintas  dan  pelanggaran  lalu  lintas  adalah  faktor  manusia,  dimana  jenis pelanggaran yang mengalami kenaikan dari tahun 2016 ke tahun 2017 adalah pelanggaran batas
kecepatan  dengan  kenaikan  96,20%  dan  pelanggaran  marka  jalan/rambu-rambu  dengan kenaikan 5,54% [2].
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  diperlukan  suatu  sistem  yang  dinamakan intelligent transportation system , yaitu sebuah sistem yang memadukan antara faktor manusia, jalan, dan kendaraan dengan memanfaatkan state of the the art teknologi informasi. Salah satu teknologi yang saat ini diterapkan dan sedang dikembangkan di dalam dunia otomotif yakni Advanced Driver  Assistance  System (ADAS)  [3].  Perangkat  ADAS  adalah  sistem  canggih  yang memahami lingkungan dan memberikan bantuan kepada pengemudi untuk kenyamanan atau keselamatannya.  Pengembangan  prototipe  sistem  pembacaan variable  message  sign (VMS) menggunakan machine learning . Asisten terdiri dari dua bagian, yaitu mengenali sinyal di jalan serta mengekstrak teks dan mengubahnya menjadi ucapan [4].
Perubahan besar telah terjadi dalam teknologi otomatisasi dan machine vision technology dalam beberapa tahun terakhir. Sementara itu, tuntutan keselamatan berkendara, efisiensi, dan kecerdasan  juga  meningkat  secara  signifikan.  Semakin  banyak  perhatian  diberikan  pada penelitian  tentang  sistem  bantuan  pengemudi  canggih  (ADAS)  sebagai  salah  satu  fungsi terpenting  dalam  transportasi  cerdas.  Dibandingkan  dengan  transportasi  tradisional,  ADAS lebih unggul dalam memastikan keselamatan penumpang, mengoptimalkan perencanaan jalur, dan meningkatkan kontrol berkendara, terutama dalam mode autopilot [5].
Sistem tersebut dapat digunakan untuk mengenali rambu lampu lalu lintas di jalan raya, kemudian memberitahukan kepada pengemudi sebagai pengingat mengenai status keberadaan rambu  lampu  lalu  lintas  untuk  mengurangi  atau  menambah  batas  kecepatan  dari  mobil, memberitahu  pengemudi  adanya  peringatan  adanya  bahaya  dibelakang  kendaraan,  dan  lain sebagainya. Teknologi ini mempunyai kemampuan untuk meningkatkan sistem keamanan bagi pengemudi dan lingkungan disekitar kendaraan. Kendala utama pada sistem ini adalah sistem harus dapat mengenali kondisi kendaraan saat kendaraan sedang melaju dengan cepat, selain itu sistem harus tanggap dengan segala perubahan cuaca lingkungan sekitar dengan cepat dan tetap bekerja secara akurat terus menerus. Beberapa metode terkait pengenalan objek secara real time yang telah dikembangkan antara lain metode Fast R-CNN, Faster R-CNN, Single Shot Detector , You Only Look Once (YOLO).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  piranti  yang  dapat  bertindak  sebagai  asisten pengemudi  dalam  mengenali  rambu  lampu  lalu  lintas  dan  dapat  membuat  rekomendasi  aksi yang harus dilakukan kepada pengemudi berdasarkan status lampu lalu lintas, kecepatan dan jarak  kendaraan  dengan  objek  yang  berada  dibelakang  pada  saat  berlalu  lintas.  Untuk mendeteksi lampu lalu lintas menggunakan kamera, dimana output dari pengenalan tersebut dalam  bentuk  notifikasi  suara.  Metode  pengenalan  lampu  lalu  lintas  yang  digunakan  yaitu YOLOv4,  yang  merupakan  bagian  dari  metode  Convolutional  neural  networks  (CNN)  yang banyak  diaplikasikan  pada  data  citra.  Metode  ini  akan  membagi  gambar  menjadi  wilayah- wilayah kemudian memprediksi kotak pembatas dan probabilitas. Untuk setiap kotak wilayah pembatas  ditimbang  probabilitasnya  untuk  mengklasifikasian  sebagai  objek  atau  bukan. Sedangkan deteksi lampu lalu lintas menggunakan segmentasi warna HSV. Sistem dilengkapi dengan  kemampuan  untuk  mendeteksi  jarak  untuk  mendeteksi  adanya  objek  dibelakang kendaraan  menggunakan  sensor  Lidar  dan  mendeteksi  kecepatan  kendaraan  menggunakan GPS.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
1. Driver Assistance System (DAS)
Pengenalan  Rambu  Lalu  Lintas  diperlukan  untuk  penelitian  mengemudi  mandiri ( independent driving ) dan mengemudi yang dibantu ( assisted driving ). Studi ini sangat penting untuk  meningkatkan  keselamatan  lalu  lintas  jalan.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,
Convolutional Neural Networks (CNN) memiliki kinierja yang cukup baik dalam pemrosesan gambar, dengan akurasi yang lebih tinggi daripada pendekatan tradisional [6].
Sistem deteksi pengenalan rambu lalu lintas yang diterapkan dalam DAS dengan output berupa notifikasi suara jenis rambu bagi pengendara. Sistem pendeteksian objek pada penelitian ini menggunakan Raspberry pi dengan metode shape detection . Pengujian dilakukan dengan mendeteksi  warna,  deteksi  bentuk,  kemudian  deteksi  jenis.  Hasil  yang    didapatkan  pada pendeteksian ini yaitu persentase pendeteksian rambu lalu lintas, sebesar 80.7% dan pengolahan gambar membutuhkan waktu selama 0.5 detik per gambar [7]. Penelitian [8] melakukan deteksi dan klasifikasi sinyal lalu lintas ditampilkan dalam tampilan jalan, yang menyajikan kerangka kerja  baru  menggunakan visual  attention  model untuk  membuat  deteksi  lebih  efisien,  tanpa kehilangan akurasi.
Dalam  penelitian  [9]  untuk  pengukuran  jarak  antar  kendaraan  menggunakan  sensor ultrasonik HCSR04 dan komunikasi bluetooth. Hasil yang didapatkan sistem dapat beroperasi hingga jarak 350 cm dengan error rata-rata 1.82 cm. Sedangkan dalam penelitian [10] untuk mengukur  kecepatan  aplikasi  mobile  GPS  menggunakan  metode  Euclidian  Distance.  Hasil yang didapat yaitu pada sistem ini memerlukan perjalanan 50–80-meter dengan waktu 10 detik atau 5 – 8 m/detik dengan tingkat error 35%.

## 2. You Only Look Once (YOLO)
Deteksi dan pengenalan citra sinyal lalu lintas merupakan konten penting dalam sistem transportasi  cerdas.  Hal  ini  dapat  diterapkan  pada  sistem  bantuan  pengemudi  untuk  secara efektif  mengenali  rambu-rambu  lalu  lintas  di  jalan,  sehingga  dapat  mengurangi  terjadinya kecelakaan lalu lintas. Pada saat yang sama juga memberikan dukungan teknis yang kuat untuk sistem mengemudi tanpa awak di masa depan. Penelitian menggunakan metode deep learning , dengan  algoritma  YOLOv3  dan  YOLOv4  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  citra  sinyal  lalu lintas di jalan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa hasil pengenalan jaringan YOLOv4 lebih baik  daripada  jaringan  YOLOv3  [11].  Penelitian  [12]  melakukan  kombinasi  fitur-fitur  pada kumpulan data yang besar untuk meningkatkan akurasi Convolutional Neural Network (CNN).
Untuk menghadapi masalah ketidakpekaan algoritma YOLOv4 terhadap objek kecil dan presisi  deteksi  yang  rendah  dalam  deteksi  dan  pengenalan  lampu  lalu  lintas,  dilakukan optimalisasi fitur. Improvisasi algoritma YOLOv4 terbukti memiliki efektivitas tinggi dalam meningkatkan  presisi  deteksi  dan  pengenalan  lampu  lalu  lintas.  Dalam  eksperimen pendeteksian,  area  di  bawah  nilai  kurva Precision-Recall algoritma  YOLOv4  yang  telah diimprovisasi sebesar 97,58% dengan presisi rata-rata 82,15% [13].

## 3. Segmentasi Warna HSV
Metode segmentasi warna dengan warna HSV menghasilkan objek segmen citra berupa blob sehingga dapat dideteksi oleh komputer. Berdasarkan hasil pengujian, sampel warna akan menghasilkan nilai yang akan menjadi acuan rentang filter dalam proses segmentasi. Dalam prosesnya  akan  diketahui  berapa  banyak  objek  yang  terdeteksi  sesuai  dengan  warna  yang ditentukan [14].

## B. Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan untuk mengembangkan sistem deteksi lampu lalu lintas ini adalah  data  jarak,  kecepatan,  dan  identifikasi  warna.  Desain  sistem  berupa  sensor  dan komponen utama yang digunakan untuk mendapatkan data secara realtime dapat dilihat pada Gambar  1.  Nvidia  Jetson  Nano  berfungsi  sebagai  prosesor  untuk  mengolah  data  input  dari sensor Lidar, GPS, dan kamera. Output dari sistem ini dalam bentuk notifikasi suara.

## Gambar 1 Desain Sistem
Alur kerja dari sistem ini dapat dilihat pada Gambar 2. Pada saat sistem dinyalakan, sensor yang digunakan sebagai input yakni kamera untuk menangkap gambar, kemudian sensor Lidar untuk membaca jarak antar objek dan sensor GPS membaca data kecepatan laju dari kendaraan. Berikutnya, Nvidia Jetson Nano yang berfungsi sebagai prosesor akan mengolah data sehingga menghasilkan  klasifikasi  dan  keputusan.  Hasil  pengolahan  ketiga  sensor  tersebut  akan dikeluarkan menjadi output dalam bentuk notifikasi suara.

## Gambar 2 Flowchart Sistem

## C. Lokasi Penelitian
Pengambilan  dataset  lampu  lalu  lintas  dilaksanakan  di  Perumahan  Gresik  Kota  Baru (GKB) Manyar, Gresik. Demikian juga pada tahap pengujian juga dilakukan di GKB Manyar Gresik, utamanya di perempatan Jalan Kalimantan.

## D. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN) You  Only Look Once v4 (YOLOv4), yang merupakan sistem deteksi yang berbasis Convolutional Neural Network . Gambar 3 adalah arsitektur YOLO terdiri dari 24 convolutional layer yang berfungsi sebagai  mendapatkan  fitur  dari  citra.  Kemudian  diikuti  2 connected  layer yang  berfungsi sebagai memprediksi probabilitas dan koordinat [7]. Terdapat tiga tahap dalam deteksi objek menggunakan YOLO seperti berikut:
a) mengubah ukuran dimensi masukan citra menjadi 448 x 448.
b) menjalankan single convolutional network pada citra; dan
c) melakukan threshold pada hasil deteksi berdasarkan nilai confidence yang didapatkan oleh model.

## Gambar 3 Arsitektur YOLO [12]
YOLOv4  merupakan  model  deteksi  obyek one  stage .  Secara  umum  pada  arsitektur  deteksi obyek memiliki beberapa bagaian yaitu backbone , neck , dan head seperti yang terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Arsitektur YOLOv4
Backbone  merupakan convolution layer  utama.  Pada  YOLOv4  arsitektur  backbone  terdapat metode atau plugin tambahan untuk meningkatkan akurasi yaitu, BoF (Bag of Freebies), BoS (Bag of Specials). Algoritma YOLO merupakan algoritma deep learning untuk deteksi objek yang menggunakan pendekatan berbeda dari algoritma lain, yaitu menerapkan sebuah jaringan syaraf tunggal pada keseluruhan citra.
Beberapa proses dalam sistem deteksi lampu lalu lintas ini adalah sebagai berikut.

## 1. Anotasi Objek
Anotasi  objek  proses  pelabelan  pada  data  gambar  yang  hendak  dilatih  sehingga menghasilkan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk mengenali suatu objek. Proses anotasi dilakukan dengan mengumpulkan data gambar yang diperlukan seperti pada Gambar 5. Pada penelitian ini digunakan data sebanyak 1000 gambar yang diambil menggunakan kamera ponsel 12MP.

## Gambar 5 Dataset Lampu Lalu Lintas
Kemudian  kumpulan  gambar  tersebut  diberi  label  sebelum  proses  training  menggunakan software  labelImg.exe.  Setelah  proses  pemberian  label  selesai  maka  akan  didapatkan  data berkestensi .txt yang berisikan kode koordinat dari gambar berlabel.

## 2. Proses Pelatihan Dataset
Pelatihan atau biasa disebut training dilakukan untuk melatih model berdasarkan data yang telah  diberi  label.  Dalam  melakukan training ,  dilakukan  pengunggahan  gambar  pada  situs aplikasi roboflow yang bertujuan untuk menambahkan variasi augmentasi dalam gambar yang telah diberi label. Data training dibagi menjadi 3 bagian yakni, train sebesar 70%, validation sebesar 20% dan test sebesar 10% Tujuannya adalah untuk menghindari overfitting pada model. Berikutnya, proses training dilakukan pada Google Colab dengan batch sebesar 5000, learning rate sebesar 0,00261.

## 3. Seleksi Warna HSV
Seleksi warna digunakan untuk mengidentifikai warna lampu lalu lintas. Seleksi dilakukan dengan mengumpulkan gambar lampu lalu lintas, kemudian melakukan threshold warna seperti pada Gambar 6. Proses ini dilakukan untuk setiap status warna sehingga didapatkan nilai rata- rata dari warna HSV.

## 4. Konversi Kecepatan dan Jarak
Konversi laju kecepatan dilakukan pada mikrokontroler ESP32 yang mendapat input data melalui  komunikasi  UART  dengan  GPS  BN280.  Konversi  dilakukan  dengan  menggunakan library TinyGPS++ yang dikembangkan oleh Mikal Hart sehingga didapatkan data kecepatan laju  dari  suatu  objek  yang  bergerak  berdasarkan  lokasi  koordinat  yang  terbaca  oleh  GPS. Konversi  pembacaan  sensor  LIDAR  Tf-Mini  dilakukan  pada  mikrokontroler  ESP32. Pembacaan  data  sensor  dapat  dilakukan  melalui  komunikasi  UART,  sehingga  diperlukan program untuk membaca data pada masing masing byte data yang dikirimkan oleh sensor dalam bentuk hexadecimal sehingga perlu dikonversi kedalam bilangan desimal.

## 5. Perancangan dan Pembuatan Perangkat Keras

## a. Konfigurasi Kamera
Perangkat kamera digunakan untuk menangkap gambar secara visual. Data yang dihasilkan dari  kamera  berupa  citra  RGB  yang  kemudian  dikirmkan  ke  prosesor.  Pada  penelitian  ini digunakan action cam BPro 5 Mark3s yang memiliki sensor sebesar 12MP, resolusi video 720p dengan frame rate sebesar 30 FPS. Pada penelitian ini digunakan media kendaraan roda dua, sehingga kamera diletakkan pada bagian depan dengan diberi gimbal elektrik.

## b. Rancangan Rangkaian Utama
Dalam penelitian ini dibutuhkan rangkaian elektrik yang dibagi menjadi 2 papan pcb, untuk rangkaian  utama  berisikan  blok  power  supply  yang  berfungsi  untuk  menurunkan  tegangan menjadi 5V DC menggunakan regulator tegangan dengan jenis UBEC dengan kemampuan arus hingga 5A untuk mensuplai Nvidia Jetson Nano, ESP32 dan GPS BN280, kemudian terdapat regulator  tegangan  12VDC  untuk  mensuplai  tegangan  amplifier  untuk  output  audio.  Dalam pembuatan  rangkaian  utama  digunakan  software  Eagle  untuk  mendesain  PCB  seperti  pada Gambar 7.

## Gambar 7 Skematik dan PCB Rangkaian Utama

## c. Rancangan Rangkaian Sekunder
Rangkaian  sekunder  merupakan  rangkaian  sensor  LIDAR  yang  terpisah  karena peletakannya  yang  berbeda  dengan  rangkaian  utama  sehingga  pada  rangkaian  ini  memiliki sumber catu daya sendiri yaitu menggunakan baterai dengan tegangan 3, VDC. Rangkaian ini terdiri atas switch, ESP32 dan sensor LIDAR Tf-Mini.

## E. Evaluasi
Untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  sistem  ini  dilakukan  beberapa  pengujian  sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8 Pengujian Sistem

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bagian ini dilakukan pengujian dan analisa terhadap perangkat keras dan program yang telah dibuat. Adapun beberapa pengujian yang telah dilakukan adalah sebagai berikut.

## A. Pengujian Akurasi Warna Lampu Lalu Lintas
Pengujian  ini  untuk  mengetahui  kemampuan  dari  metode  yang  telah  dilatih  dalam mengenali status warna lampu lalu lintas dengan membandingkan metode YOLOv4 dengan membagi 3 kelas objek warna pada model (YOLOv4 – 3 kelas) dan metode YOLOv4 dengan menambahkan  konversi  warna  HSV  (YOLOv4  –  konversi  HSV).  Pengujian  dengan membandingkan tingkat akurasi pada 3 variasi intensitas cahaya, yaitu dengan kecerahan 15, 60 dan 150 lux. Ringkasan nilai akurasi ditunjukkan pada Tabel 1. Rata-rata akurasi YOLOv4 – 3 kelas sebesar 92.831%, lebih besar dibandingkan dengan YOLOv4 – konversi HSV dengan rata-rata akurasi sebesar 85.819%. Akurasi pada metode YOLOv4 – 3 kelas dengan kecerahan 150 lux cenderung lebih besar dibandingkan dengan kecerahan 15 lux maupun 60 lux, yaitu antara 94.915% – 98.246%.
T ABEL I R INGKASAN A KURASI P ENGENALAN W ARNA L AMPU L ALU L INTAS Status Akurasi (%) YOLOv4 – 3 kelas YOLOv4 – konversi HSV 15 lux 60 lux 150 lux 15 lux 60 lux 150 lux Merah 86.792 94.545 94.915 89.474 100.000 70.000 Kuning 89.462 91.228 96.552 87.179 100.000 70.000 Hijau 90.196 93.440 98.246 60.734 95.000 100.000 Rata-rata 92.831 85.819

## B. Kecepatan Pengenalan Obyek Lampu Lalu Lintas
Untuk  mengetahui  lama  waktu  proses  sistem  dalam  mengenali  objek  lampu  lalu  lintas dibandingkan dua metode yaitu YOLOv4 – 3 kelas dan YOLOv4 – konversi HSV, masing- masing  dengan  mini-PC  Nvidia  Jetson  Nano  4GB.  Grafik  hubungan  antara  waktu  dan kecepatan proses pengenalan obyek lampu lalu lintas ditunjukkan pada Gambar 9. Dari waktu
ke waktu, kecepatan proses pengenalan pada YOLOv4 – 3 kelas mempunyai kinerja lebih baik, dapat melakukan kecepatan proses hingga 8.94 FPS.
Gambar 9 Kecepatan Proses Pengenalan Obyek Lampu Lalu Lintas (FPS)

## C. Pengujian Respon Model dengan Variasi Kecepatan
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui kecepatan proses dari sistem dalam mengenali objek  lampu  lalu  lintas  hingga  pengeluaran  notifikasi  suara  pada  berbagai  macam  variasi kecepatan. Pegujian dilakukan dengan melakukan pendeteksian pada kecepatan perpindahan objek  dengan  kecepatan  5,  10,  15,  20,  25,  30  km  per  jam  diluar  ruangan  menggunakan kendaraan dengan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 2.
T ABEL II R INGKASAN A KURASI P ENGENALAN W ARNA L AMPU L ALU L INTAS Kecepatan (km/jam) Replikasi (kali) Keberhasilan 5 5 100 10 5 100 15 5 100 20 5 60 25 5 20 30 5 20
Berdasarkan pengujian pada Tabel 2 didapatkan bahwa sistem dapat mengenali objek dengan tingkat keberhasilan yang tinggi pada kecepatan 5 – 15 km/jam. Pada kecepatan 20 km/jam atau lebih, tingkat keberhasilan turun dan ada delay karena keterbatasan kemampuan pengolahan gambar dan gambar buram sehingga terjadi keterlambatan notifikasi serta ketidakstabilan dari hasil pendeteksian.

## D. Pengujian Respon Sistem dengan Variasi Jarak
Berdasarkan hasil uji coba pada pagi, siang dan malam dengan variasi jarak 1 – 10-meter dengan masing-masing 3 replikasi diperoleh confidence score seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10, Gambar 11, dan Gambar 12. Berdasarkan Gambar 10, pada pagi hari, confidence score pengenalan warna rambu hijau cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan confidence
score  warna  rambu  merah  dan  kuning  pada  jarak  6-meter  sampai  dengan  19  meter.  Warna rambu kuning tidak dapat dikenali mulai jarak 13 meter. Sedangkan rambu warna merah tidak dapat dikenali mulai jarak 17 meter.

## Gambar 10 Confidence Score Warna Rambu Berdasarkan Variasi Jarak (Pagi Hari)
Berdasarkan Gambar 11, hasil pada siang hari berbeda dengan pagi hari, confidence score pengenalan warna rambu merah cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan confidence score warna rambu hijau dan kuning pada jarak 6-meter sampai dengan 16 meter, kecuali pada jarak 13 meter. Warna rambu kuning tidak dapat dikenali mulai jarak 9 meter. Sedangkan rambu warna hijau tidak dapat dikenali mulai jarak 16 meter.

## Gambar 11 Confidence Score Warna Rambu Berdasarkan Variasi Jarak (Siang Hari)
Demikian  juga  pada  Gambar  12,  hasil  pada  malam  hari,  confidence  score  pengenalan warna rambu merah juga cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan confidence score warna rambu hijau dan kuning pada jarak 9-meter sampai dengan 16 meter. Warna rambu kuning tidak dapat dikenali mulai jarak 10 meter. Sedangkan rambu warna hijau tidak dapat dikenali pada jarak 5-meter dan mulai jarak 9 meter.

## Gambar 12 Confidence Score Warna Rambu Berdasarkan Variasi Jarak (Malam Hari)

## E. Pengujian Respon Model dengan Variasi Sudut Kemiringan
Pada  Gambar  13  ditunjukkan  kurva  rata-rata  confidence  score  dengan  variasi  sudut kemeringan  mulai  0  derajat  hingga  90  derajat.  Kemampuan  sistem  untuk  mengenali  objek lampu lalu lintas dengan baik pada sudut kemiringan mulai dari 0 derajat hingga 60 derajat. Meskipun demikian, sistem juga dapat mengenali objek lampu lalu lintas hingga 90 derajat pada saat lampu berwarna kuning.

## Gambar 13 Confidence Score Warna Rambu Berdasarkan Sudut Kemiringan

## F. Pengujian Akurasi Sensor Kecepatan dengan GPS BN280
Gambar  14  adalah  boxplot  yang  menunjukkan  distribusi  error  kecepatan  absolut menggunakan  GPS  BN280  dengan  kecepatan  aktual.  Secara  umum,  tidak  ada  perbedaan distribusi  error  pada  kecepatan  20  km/jam,  30  km/jam,  dan  40  km/jam.  Rata-rata  error kecepatan absolut pada kecepatan 20 km/jam adalah 0.336 km/jam dengan kisaran antara 0 – 1 km /jam. Pada kecepatan 30 km/jam, rata-rata error kecepatan absolut sebesar 0.385 km/jam dengan kisaran 0 – 0.7 km/jam. Sedangkan pada kecepatan 40 km/jam, rata-rata error kecepatan absolut sebesar 0.454 km/jam dengan kisaran 0.4 – 0.93 km/jam.

## Gambar 14 Boxplot Error Absolut Kecepatan Pada 3 Variasi Kecepatan

## G. Pengujian Akurasi Sensor Jarak dengan LIDAR TF-Mini
Pengujian akurasi sensor jarak dengan menggunakan ESP32 yang telah terprogram untuk membaca data input dari sensor. Kemudian sensor diarahkan ke bagian papan penghalang yang akan berpindah posisi sehingga didapatkan perubahan jarak seperti ilustrasi Gambar 15.

## Gambar 15 Konfigurasi Pengujian Sensor LIDAR
Gambar 16 adalah error absolut pengujian jarak dengan sensor LIDAR TF-Mini. Secara umum error  absolut  pembacaan  sensor  dengan  jarak  sebenarnya  antara  0  –  13  cm.  Error  absolut maksimum pada saat jarak 550 cm atau 5,5-meter dengan persentase error 2,36%. Angka ini masih relatif kecil.

## H. Pengujian Akurasi Sensor Kecepatan dengan LIDAR TF-Mini
Gambar  17  adalah  error  absolut  pengukuran  kecepatan  dengan  sensor  LIDAR  TF-Mini dibandingkan  dengan  kecepatan  di  GPS.  Secara  umum  rata-rata  error  absolut  sebesar  0,268 km/jam dengan nilai berkisar 0,02 – 0,68 km/jam.

## Gambar 17 Error Absolut Pengukuran Kecepatan Menggunakan LIDAR

## I. Fuzzy Rule Base
Dengan  menggunakan  software  MATLAB  didapatkan  hasil  sebuah  logika  fuzzy  yang sebagai  algoritma  penentu  rekomendasi  aksi  bagi  pengendara.  Penentuan  rekomendasi  aksi yang  diberikan  didasarkan  pada  3  input  parameter  yaitu  status  warna  lampu  lalu  lintas, kecepatan  kendaraan  yang  digunakan,  dan  kecepatan  kendaraan  yang  berada  dibelakang. Aturan fungsi implikasi atau fuzzy rule base dari sistem ditunjukkan pada Gambar 18.
Gambar 18 Fuzzy Rule Base dari DAS Yang Dikembangkan
J. Pengujian Keseluruhan
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem secara terintegrasi untuk mengetahuhi apakah alat sudah berfungsi sesuai dengan perencanaan dan dapat bekerja dengan baik. Tabel 3  adalah  pengujian  sebanyak  10  kali  didapatkan  data  bahwa  sistem  dapat  mengenali  objek
lampu  lalu  lintas  dan  kecepatan  kendaraan  yang  digunakan  serta  kecepatan  kendaraan  lain. Namun, setelah sistem diintegrasikan terdapat penurunan kecepatan proses sebesar 1 hingga 1,5  FPS  dikarenakan  terdapat  algoritma  untuk  menentukan  output  rekomendasi  aksi  yang dikeluarkan melalui buzzer dengan menggunakan algoritma fuzzy.
T ABEL III R INGKASAN A KURASI P ENGENALAN W ARNA L AMPU L ALU L INTAS No. Hasil Pengenalan Rambu Proses (FPS) Kendaraan Pribadi (km/jam) Kendaraan Lain (km/jam) Output Fuzzy Aksi 1 Hijau 7.82 10.1 13.01 2 Jalan 2 Merah 7.83 7.91 5.91 1 Berhenti 3 Merah 7.90 6.60 5.60 1 Berhenti 4 Merah 7.91 6.64 6.64 1 Berhenti 5 Kuning 7.91 11.35 12.35 1 Berhenti 6 Hijau 7.93 9.37 10.37 2 Jalan 7 Hijau 7.93 11.49 9.49 2 Jalan 8 Merah 7.97 7.85 7.85 1 Berhenti 9 Kuning 7.98 1.44 1.44 1 Berhenti 10 Kuning 8.02 1.60 2.60 1 Berhenti

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Akurasi rata-rata algoritma YOLOv4 – 3 kelas sebesar 92.831%. Kinerja ini lebih baik dibandingkan dengan metode YOLOv4 dengan seleksi warna HSV dengan akurasi rata- rata sebesar 85.819%.
2. Kecepatan deteksi sistem YOLOv4 – 3 kelas hingga 8.94 FPS, lebih cepat dibandingkan dengan  metode  YOLOv4  dengan  seleksi  warna  HSV  dengan  kecepatan  8.84  FPS  pada Nvidia Jetson Nano 4GB.
3. Jarak  pembacaan  paling  stabil  pada  rentang  antara  1  sampai  dengan  8-meter  dengan intensitas 10-3200 lux.
4. Sudut kemiringan objek lampu lalu lintas didapatkan hasil deteksi yang cukup baik untuk 3 jenis warna yakni warna kuning dan hijau dapat terdeteksi hingga sudut kemiringan 90 o .
5. Sensor  Lidar  Tf-Mini  cukup  baik  digunakan  untuk  mengukur  jarak  dengan  error  relatif rata-rata sebesar 5.56%.
6. Data GPS dapat dimanfaatkan untuk mengukur kecepatan dari laju objek yang bergerak dengan error relatif rata-rata sebesar 1,37%.

## R EFERENSI
[1]  F. Pangestu, A. W. Widodo, and B. Rahayudi, “Prediksi Jumlah Kendaraan Bermotor di Indonesia  Menggunakan  Metode  Average-Based  Fuzzy  Time  Series  Models,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 9, pp. 2923–2929, 2018.
[2]  U. Enggarsasi and N. K. Sa’diyah, “Kajian Terhadap Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Dalam Upaya Perbaikan Pencegahan Kecelakaan Lalu Lintas,” Perspektif , vol. 22, no. 3, p. 228, 2017, doi: 10.30742/perspektif.v22i3.632.
[3]  M.  F.  T.  Hakim,  “Rancang  Bangun  Sistem  Deteksi  Rambu  –  Rambu  Lalu  Lintas Menggunakan Jaringan Syaraf,” 2018.
[4]  G.  De-Las-Heras,  J.  Sánchez-Soriano,  and  E.  Puertas,  “Advanced  driver  assistance systems (ADAS) based on machine learning techniques for the detection and transcription of  variable  message  signs  on  roads,” Sensors ,  vol.  21,  no.  17,  pp.  1–18,  2021,  doi: 10.3390/s21175866.
[5]  L.  Wang et  al. ,  “Advanced  Driver-Assistance  System  (ADAS)  for  Intelligent Transportation Based on the Recognition of Traffic Cones,” Adv. Civ. Eng. , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8883639.
[6]  M.  Kumar,  D.  Dhake,  G.  Palde,  and  U.  Mandawkar,  “DETECTION  OF  TRAFFIC SIGNS BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK USING SEQUENTIAL API,” vol. 9, no. 6, pp. 177–181, 2021.
[7]  O. R. Sitanggang, H. Fitriyah, and F. Utaminingrum, “Sistem Deteksi dan Pengenalan Jenis Rambu Lalu Lintas Menggunakan Metode Shape Detection Pada Raspberry Pi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, 2018.
[8]  M. Harahap et al. , “Sistem Cerdas Pemantauan Arus Lalu Lintas Dengan YOLO (You Only Look Once v3),” Semin. Nas. APTIKOM , p. 2019, 2019.
[9]  D.  Okky  Deltania  and  E.  Apriaskar,  “Pengaturan  Lampu  Lalu  Lintas  (Traffic  Light) Dengan Sensor Ultrasonik,” J. Ilm. Tek. Elektro , vol. 19, no. 1, pp. 77–95, 2021, [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.25105/jetri.v19i1.8660.
[10]  W.  Sugeng,  T.  D.  Putri,  and  H.  Al  Kamal,  “Development  of  GPS-Based  Mobile Application for Motorized Vehicle Speed Survey,” J. Pekommas , vol. 4, no. 2, p. 147, 2019, doi: 10.30818/jpkm.2019.2040205.
[11]  H.  Gao,  W.  Wang,  C.  Yang,  W.  Jiao,  Z.  Chen,  and  T.  Zhang,  “Traffic  signal  image detection technology based on YOLO,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1961, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1961/1/012012.
[12]  A.  Bochkovskiy,  C.-Y.  Wang,  and  H.-Y.  M.  Liao,  “YOLOv4:  Optimal  Speed  and
Accuracy of Object Detection,” 2020, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/2004.10934.
[13]  Q.  Wang,  Q.  Zhang,  X.  Liang,  Y.  Wang,  C.  Zhou,  and  V.  I.  Mikulovich,  “Improved YOLOv4 Algorithm,” pp. 1–20, 2022.
[14]  A. K. Panggabean, A. Syahfaridzah, and N. A. Ardiningih, “Warna Hsv Menggunakan Aplikasi Matlab,” vol. 4, no. 2, pp. 94–97, 2020.