Pendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi

Transkripsi

1 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: ( Print) F 201 Pendeteksian Arah Jalan pada Gps Googlemaps sebagai Navigasi Mobil Tanpa Pengemudi Hendijanto Dian Pradikta dan Arif Wahyudi Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Suraba Indonesia arid_w@me.its.ac.id Abstrak Pada era globalisasi saat ini perkembangan teknologi bank mempermudah kehidupan kita. Hasil penelitian terutama dibidang otomotif ng terus menerus menghasilkan teknologi ng mempermudah kehidupan manusia sepeti teknologi kemudi ng adaktif, peringatan akan tabrakan, hingga sistem ng membantu kendaraan untuk parkir sendiri. Selain itu perkembangan smartphone berbasis android mengalami perkembangan ng pesat terutama dalam visualisasi tampilan pada handphone ng simple sehingga memudahkan pengguna. Dengan permasalahan ng ada diperlukan suatu program ng cukup sederhana ng membantu dalam proses navigasi dengan menggunakan image processing. Image processing adalah proses mengubah citra masukan dan mengolahn agar kualitasn menjadi lebih baik. Image prossesing tersebut dapat membantu dalam memproses dan menangkap gambar dari GPS pada hanphone sehingga dapat digunakan untuk mendeteksi jalan berdasarkan dari warna jalan ng ada. Dalam tugas akhir ini pendeteksian serta pencarian sudut belok pada mobil tanpa driver berbasis image processing dimulai dengan membuat program pendeteksi navigasi sebagai pengarah mobil. Kemudian mendeteksi warna jalan ng berwarna merah,kuning, dan biru. Setelah itu merancang dan membuat program titik dan garis acuan serta melihat hasil dari program melalui titik dan garis ng terbentuk apakah posisin sudah sesuai dengan posisi centroid segitiga dan titik pada jalan. Hasil ng diperoleh dari tugas akhir ini adalah dapat mendeteksi jalan dengan tiga warna dapat dilakukan secara bersamaan dengan fungsi bitwise dengan range nilai HSV dari setiap warna itu(46-255, , )untuk jalan warna biru, (14-107, , )untuk jalan warna kuning, dan (0-0, , )untuk jalan warna merah. Hasil nilai validasi sudut jalan dengan membandingkan data sudut hasil image processing dengan sudut kompas dengan metode pair sample t-test diterima karena didapatkan nilai t secara teori itu sebesar 0,499 lebih kecil dibandingkan dengan nilai t pada table ng sebesar 2,045. Kata Kunci Autonomous, Smartphone, Image Processing, GPS, HSV. P I. PENDAHULUAN ADA era globalisasi saat ini kita dapat menikmati perkembangan teknologi ng dapat mempermudah kehidupan kita. Perkembangan teknologi mobil saat ini merupakan hasil penelitian ng kontinu ng awaln dimulai dari kendaraan manual ng sepenuhn dikemudikan oleh manusia ng pada akhirn menjadi AutoVehicle ng dimana sebagian atau secara keseluruhan dari kendaraan tersebut dijalankan dengan program ng ada pada mobil itu sendiri. Dengan teknologi ng berkembang secara terus menerus saat ini kendaraan dapat menentukan sendiri keputusan sebagaimana manusia ketika berkendara. Beberapa teknologi ng sudah berkembang antara lain sistem peringatan akan tabrakan, control kemudi ng adaktif, sistem pengikut garis atau marka dan teknologi ng memungkinkan kendaraan untuk parkir sendiri [1]. Dewasa ini bank sekali jenis-jenis mobil pintar ng berlalu-lalang di jalanan. Namun saat ini mobil pintar ng ada masih menggunakan sistem ng rumit serta mahal dan han dapad diakses melalui GPS ng perlu dibeli dan kemudian dilakukan penyetingan serta perlu dilakukan langganan berkala untuk terus mengakses jalan. Namun dipungkiri perkembangan smartphone ng berbasis android ng memiliki akses GPS ng dapat diakses secara gratis dan mudah semakin berkembang. Tampilan visualisasi pada handphone ng simple atau sederhana dapat memudahkan pengguna dimana kami sebagai pengguna dengan mudah memproses dan mengolahn menjadi suatu citra. Pengolahan citra (image processing) adalah teknik mengolah citra ng mentransformasikan citra masukan menjadi citra lain agar keluaran memiliki kualitas ng lebih baik dibandingkan kualitas citra masukan. Pengolahan citra sangat bermanfaat, diantaran adalah untuk meningkatkan kualitas citra, menghilangkan cacat pada citra, mengidentifikasi objek dan untuk menggabungkan dengan bagian citra ng lain. Dengan memanfaatkan teknologi tersebut, maka diharapkan adan suatu aplikasi ng dapat menangkap suatu objek ng ada di depan kamera. Bisa mengidentifikasi dan mendeteksi jenis objek, serta melakukan tracking objek secara real-time [2]. Pendeteksian dan pembacaan rute atau jalur pada googlemaps dapat dilakukan dengan menggunakan input baik berupa gambar maupun video. Pengenalan rute googlemaps dengan sebuah gambar adalah tahap untuk membaca rute tanpa harus melakukan tracking. Sedangkan objek deteksi secara real-time,merupakan langkah dimana pembacaan rute googlemaps dengan menggunakan tracking [3]. Dalam tugas akhir ini, tujuan ng dicapai adalah mengetahui cara mendeteksi jalan sesuia program ng dibuat serta mengikuti sudut dan arah jalan ng akan dilewati mobil dengan visualisasi citra secara real-time.

2 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: ( Print) F 202 II. METODE PENELITIAN A. Flowchart Metode Penelitian Bab III ini akan menjelaskan langkah-langkah apa saja ng akan dilakukan sebagai acuan dari penelitian untuk menciptakan aplikasi ng dapat mendeteksi navigasi dari tiga warna jalan seperti pada flowchart gambar 2.1 dibawah ini : B. Tahap Awal Pada tahap awal atau persiapan ng perlu dilakukan antara lain itu studi pustaka, identifikasi masalah dan perumusan masalah. Studi pustaka adalah sebagai acuan untuk penulis dalam mencari tahu permasalahan ng akan diteliti dalam pembuatan program pendeteksian rute pada googlemaps beserta nilai sudut dari jalan. Perumusan masalah mencakup perancangan program untuk deteksi jalan dan pencarian sudut jalan. Mulai Studi Pustaka dan Literatur Mengidentifikasi Masalah A Hasil sudut muncul pada window Ya Perancangan dan Pembuatan Program titik dan Garis Acuan Titik dan garis acuan terlihat Atau Muncul Pembuatan Program Pengukur Sudut Running Kendaraan dan validasi sudut Penarikan Kesimpulan Merumuskan Masalah Pembuatan Program Pendeteksi Navigasi sebagai pengarah mobil Mampu mendeteksi warna merah,kuning dan biru pada jalan Gambar 2.1 Flowchart Metodelogi Penilitian C. Tahap Perancangan Program Pada tahap ini, perancangan program dilakukan untuk mendeteksi dan mengenalkan rute ng tampil pada googlemaps pada lar handphone. Sehingga, input data citra rute pada googlemaps secara real-time, dapat dikenal dan dideteksi dalam proses pengerjaann. Proses perancangan ng dilakukan ada dua tahap itu, program pendeteksi rute dan program pencari sudut rute. A Ya III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Proses Pengujian Program Untuk mencari sudut belok jalan pada citra GPS googlemaps diperlukan Perancangan program.perancangan program dimulai dengan dengan membuat program untuk mendeteksi jalan pada citra GPS googlemaps. Tujuan dari pembuatan program tersebut adalah agar kamera dapat mengenali jalan ng akan di tracking. Setelah jalan berhasil terdeteksi, langkah selanjutn adalah membuat program ng digunakan untuk mencari nilai sudut ng dihasilkan jalan. Program ng dibuat

3 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: ( Print) F 203 perlu diuji tingkat akurasin seperti pada flowchart gambar 3.1 di bawah ini: Mulai Mulai Menginisial Program Frame( 1+n) n = 1 Pengujian Kode Pemrograman Pendeteksian Jalan Secara Real Time Frame Input Pre_Processing Pendeteksian Objek Pengujian Program Pencarian Nilai Sudut belok Jalan Secara Real-Time Warna merah,kuning,biru pada jalan terdeteksi Tidak Ya Kegagalan Pengujian Program Dalam Mendeteksi Jalan atau Navigasi Menyimpan Frame Yang Terdeteksi Tampilan Validasi Nilai Sudut belok Jalan Pada Image Processing dan Kompas Digital Tampilan Output Tidak Frame Yang Diakses Telah Habis Gambar 3.1 Flowchart Pembuatan Program B. Pengujian Kode Pemrograman Pendeteksian Warna Jalan Secara Real Time Proses pengujian kode pemrograman pendeteksian jalan dilakukan secara real time. Dimana pengambilan data langsung dilakukan dengan melihat pergerakan mobil secara real time. Benar atau n program dilihat dari mampu atau n mobil untuk berbelok. Sehingga perlu dilakukan pengujian program pengambilan gambar seperti ng ditunjukan pada diagram alir gambar 3.2 dibawah ini: Gambar 3.2 Pengujian Program Pendeteksi Warna Jalan Langkah pertama dari pendeteksian jalan adalah menginisial program dengan cara menggabungkan program Microsoft studio dengan opencv versi Untuk bahasa program ng digunakan adalah bahasa program C++ dan menggunakan library pada opencv. Kemudian langkah selanjutn adalah mengaktifkan kamera. Gambar/frame ng ditangkap dari

4 JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: ( Print) F 204 kamera selanjutn diolah dengan cara mendeteksi warna di setiap jalan dengan mengubah format warna RGB menjadi HSV dan kemudian dilakukan proses threshold seperti ng dijelaskan pada program pengatur variable HSVitu dengan mengubah posisi dari trackbar hingga memperoleh hasil gambar atau frame hasil threshold ng bersih dan han terdapat sedikit nois. Sekanjutn dilakukan proses preprocessing dimana pada proses ini dilakukan penghubungan antara library pada opencv dengan visual studio sebagai compiler. Kemudian dilakukan proses pendeteksian objek. Objek ng dideteksi adalah warna dari jalan itu merah, kuning dan biru. Apabila terdapat warna ng dapat terdeteksi maka proses kembali melakukan penangkapan frame baru ng lebih jelas dan apabila sudah dapat mendeteksi keseluruhan warna jalan maka hasil frame ng terdeteksi tersebut disimpanapabila ada input frame ng perlu diproses maka langkah proses selesai. Sedangkan apabila masih ada kembali ke pendeteksian gambar frame lagi. N = 1 mulai Frame (N+1) Citra Jalan Yang Telah Terdeteksi Scanning Pixel Centroid Penentuan Titik Pembentukan Garis A B Perhitungan Nilai Sudut Gambar 3.3 Hasil Program Pendeteksian Warna[4] Gambar 3.3 di atas menunjukan contoh hasil pengaturan sehingga didapatkan nilai optimal untuk hue, saturation dan value dari warna merah, kuning, dan biru. Nilai HSV dari masing-masing warna antara lain sebesar; 46 untuk hue low warna biru 255 untuk hue high warna biru, 180 Untuk saturation low warna biru, 255 Untuk saturation high warna biru., 109 untuk value high warna biru, 255 untuk value low warna biru sedangkan untuk warna kuning didapatkan nilai sebesar, 14 untuk hue low warna kuning 107 untuk hue high warna kuning, 158 Untuk saturation high warna kuning, 255 untuk saturation low warna kuning, 101 untuk value high warna kuning, 255 untuk value low warna kuning sedangkan pada warna merah didapatkan nilai sebesar 0 untuk hue low warna merah 0 untuk hue high warna merah, 255 Untuk saturation low warna merah, 255 Untuk saturation high warna merah, 71 untuk value high warna merah dan, 255 untuk value low warna merah. C. Pengujian Program Pencarian Nilai Sudut Belok Jalan Secara Real-Time Untuk menentukan arah ng akan dituju mobil maka perlu adan program ng digunakan untuk mencari sudut belok jalan. Gambar 3.4 dibawah ini adalah diagram alir untuk mencari sudut ng di representasikan oleh jalan: C Tidak Nilai Sudut Sesuai dengan Nilai Sudut ng Dianggap Benar ( Gambar 3.4 Flowchart Proses Pengujian Program Pencarian Nilai Sudut Urutan dari langkah langkah ng dilakukan dalam pembuatan program pencarian sudut belok jalan mulai dari pendeteksian citra hingga didapatkan nilai sudut seperti ng dijelaskan pada gambar flowchart 3.4 diatas. Pertama itu menangkap gambar GPS dengan menggunakan kamera. Input berupa gambar atau Citra dari jalan ng telah terdeteksi Hasil Dari Nilai Sudut Tidak Ada Input Frame

5 Sudut JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: ( Print) F 205 kemudian diolah dengan mengubah format warnan sebagaimana telah dijelaskan pada gambar diagram alir 5.2. Setelah format warna diubah kemudian melakukan proses threshold. Setelah berhasil men threshold hal selanjutn adalah melakukan scanning pixel untuk mencari posisi berwarna putih pada gambar. Setelah melakukan scanning pixel posisi jalan dapat diketahui D. Hasil Validasi Sudut Image Processing dengan Sudut Kompas pengujian sudut belok diambil data sudut pada jalan di daerah perumahan galaxy. Kontur jalan ng diambil memiliki kontur sebagai berikut: Tabel 3.1 menunjukan perbandingan antara hasil pembacaan kompas dengan sudut ng diperoleh dengan image processing. Table nomor satu hingga sepuluh diambil pada jalan ng lurus. Sedangkan data selanjutn merupakan data ng diambil sesaat sebelum mobil berbelok ke kiri kemudian sedikit ke kanan sesuai rute. Pada table berwarna merah menunjukan data ng didapat dengan mengkompensasi sudut belok jalan dengan cara membandingkan sudut belok jalan sebelum berputar dan sudut jalan ng akan dilewati mobil dengan sudut ng ada pada kompas. Sehingga nilai dari sudut belok jalan setelah berputar sama dengan nilai sudut ng ditunjukan kompas. Selisih Sudut Kompas dengan Image Processing Pada Kondisi Jalan Lurus Gambar 3.5 Kontur Jalan Gambar 3.5 menunjukan kontur jalan ng digunakan untuk pengujian sudut belok jalan. Titik mulai pengambilan data adalah jalan lurus setelah putar balik. Lalu berbelok kekiri dan dilanjutkan melewati bundaran kearah kanan. Pengambilan data dilakukan dengan berjalan kaki untuk meminimalisir getaran. Tabel 3.1 Perbandingan Hasil Pembacaan Kompas dan Sudut Hasil Image Processing No Kompas Image Di Di 2 Processing Jalan Lurus Belok Kiri Belok Kiri Belok Kanan Data ke-n Selisih Sudut Kompas dan Image Processing Gambar 3.6 Grafik Selisih Sudut Kompas dengan Image Processing Pada Jalan Lurus Gambar 3.6 menunjukan grafik selisih sudut kompas dengan image processing pada kondisi jalan ng lurus. Pada hasil ng didapat terdapat sedikit perbedaan sudut ng disebabkan floating sudut itu sebesar satu derajat. Namun pada data ke Sembilan dan sepuluh menunjukan perbedaan ng cukup besar itu dua puluh enam derajat. Hal ini disebabkan oleh perbedaan jarak pada gps ng dijadikan acuan terhadap jarak ng terbaca pada image processing. Sudut dua puluh enam derajaat tersebut adalah hasil dari pembacaan rute belok ng ada di depan mobil. Gambar 3.7 Grafik hasil Pembacaan Pada Kontur Jalan Berbelok Kekiri Gambar 3.7 menunjukan grafik ng didapatkan pada jalan dengan kontur berbelok ke kiri. Pada hasil data ng didapat didapat hasil data negative ng cukup besar diawal daerah pengambilan data ng disebabkan oleh floating jarak ng terjadi pada daerah titik ng dijadikan acuan sehingga sudut

6 Sudut JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 1, (2017) ISSN: ( Print) F 206 pada image processing terbaca terlebih dahulu dibandingkan dengan sudut ng didapat dari kompas ng masih menunjukan nilai nol pada keadaan jalan sebenarn. Kemudian terjadi penurunan data ng mengindikasi bahwa hasil data ng didapatkan mulai menunjukan hasil ng sama baik sudut dari image processing maupun pada kompas. Selisih Sudut Kompas dengan Image Processing Pada Kondisi Jalan Berbelok Kanan ng dijadikan sebagai acuan posisi mobil maka diperlukan modifikasi program sehingga dapat mendeteksi warna jalan ng berada didalam lingkaran pointer sehingga jarak dari pengambilan data dengan jarak pointer lebih dekat. Dengan semakin dekat jarak titik jalan dengan centroid pointer maka sudut ng terbaca oleh mobil diharapkan akan lebih sesuai dengan keadaan jalan pada posisi mobil tersebut lalu perlu ditambahkan sensor lain ng dapat membantu mobil untuk mengetahui segala medan. DAFTAR PUSTAKA Data ke-n Selisih Sudut Kompas dan Image Processing [1] Anderson, J.M Autonomous Vehicle Technology. <URL: [2] Rinaldi, M Pengantar Pengolahan Citra. Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung.Bandung. [3] Mahisaa,J.Y. Jan Aplikasi Pengolahan Citra. <URL: [4] Opencv The Opencv Tutorial. <URL:http//doc.opencv.org/2.4/open_tutorial/pdf>. Gambar 3.8 Grafik Pembacaan Pada Kontur Jalan Berbelok Ke Kanan Gambar 3.8 menunjukan selisih ng didapat dari sudut kompas ng dibandingkan dengan sudut image processing. Pada data menunjukan peningkatan sudut ng semakin tinggi namun kembali menurun pada data ke tujuh ng disebabkan oleh perubahab arah orientasi jalan. Nilai puncak menunjukan dimana posisi belok kritis pada jalan. Namun ketika sudah melewati titik kritis jalan data kembali mengecil. Lalu dari semua data tersebut dibandingkan dengan pengujian paired sample t-test ng bertujuan untuk membandingkan apakah hasil ng didapatkan dari image grocessing dapat dijadikan acuan. Dari perbandingan data sudut, nilai d ng diperoleh sebesar 1,6. Kemudian, didapat nilai S d sebesar 15,10 dengan nilai t sebesar 0,495. Dengan membandingkan nilai t ng didapat dari perhitungan dengan nilai t ng didapat dari table itu sebesar 2,045 dengan jumlah n sebank 30 maka hasil perbandingan tersebut menunjukan nilai ng lebih kecil. Apabila nilai dari t perhitungan lebih kecil maka hipotesa H0 diterima dan menolak H1. Sedangkan apabila nilai dari t perhitungan lebih besar dari nilai t ng didapatkan dari table maka hipotesa H0 ditolak dan menerima H1 Karena nilai t perhitungan menunjukan nilai ng lebih kecil daripada nilai table maka dapat disimpulkan untuk menerima hipotesa H0 dan menolak H1. Dimana H0 menerima nilai sudut ng didapat dari image processing sama dengan nilai sudut dari kompas. IV. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan ng dapat ditarik dari hasil penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut: Program telah mampu mendeteksi tiga warna ng biasa ditunjukan googlemaps antara lain biru, kuning, dan merah. Sudut jalan secara statistik berbeda secara signifikan dengan sudut ng ditunjukan oleh alat ng dianggap benar itu kompas.. Karena titik ng digunakan untuk mengambil data sudut jalan saat ini memiliki jarak ng terlalu jauh dari posisi titik