BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini akan menjelaskan mengenai proses desain dari sistem perangkat lunak yang akan dibuat. Proses sistem dalam bab ini akan dibagi menjadi 5 tahapan, yaitu
deskripsi umum sistem, perancangan proses, perancangan antarmuka, rancangan
kebutuhan system dan sistem perangkat lunak.
3.1 Analisa Sistem
Dalam tugas akhir ini gambar yang diproses adalah gambar yang memenuhi persyaratan yang telah ditentukan. Adapun inputan gambar yang digunakan bertipe
JPEG. Inputan gambar tersebut adalah gambar yang memiliki warna RGB. Objek gambar yang akan dideteksi dilakukan dengan cara user menginputkan gambar. Dalam
pendeteksian objek kendaraan dalam rangka zona pengamatan. Hal ini dapat dilakukan dengan algoritma deteksi tepi edge detection. Hal ini untuk memeriksa apakah tepi
objek melewati suatu piksel. Untuk mendeteksi tepi metode yang digunakan adalah metode deteksi tepi canny. Gambar yang sudah terdeteksi tepinya dilakukan perhitungan
obyek berdasarkan konektivitasnya terhadap piksel sekitarnya dengan menggunakan object counting. Dan selanjutnya di analisa untuk menentukan lampu lalu lintas yang
hijau pertama.
Gambar 3.1 Flowchart Deskripsi Secara Umum
3.2 Perancangan Proses
Perancangan sistem digunakan untuk menggambarkan sejumlah proses terstruktur dalam sistem, berorientasikan pada aliran proses yang terjadi. Dalam perancangan sistem
ini menggunakan Flowchart untuk mendeskripsikan sistem.
3.2.1 Metode yang Digunakan
Dalam pembuatan simulasi analisa ini, metode yang digunakan mengacu pada referensi sekaligus dikombinasikan dengan ilmu yang sudah diperoleh pada mata kuliah
pengolahan citra digital.
Start
End Hasil Perhitungan
Kendaran Lane masking
Np = Mp×Vp
Background elimination Imadjust
Deteksi Tepi Pengambilan
Gambar
Gambar 3.2 Flowchart Metode Yang Digunakan
Metode-metode yang digunakan tersebut meliputi: a.
Lanes Masking Metode lane masking ini digunakan untuk memisahkan bagian dari jalan di mana
kendaraan bermotor yang bergerak dalam satu arah. Sebelumnya dibuat masking kemudian disiapkan gambar jalan beserta kendaraan, untuk dilakukan lane masking pada
gambar yang sudah ada. Sehingga gambar yang didapat hanya gambar kendaraannya saja.
a b
Gambar 3.3 Aplikasi Lanes Masking Dengan Kendaraan a.
Masking
b. Kendaraan
Kemudian hasil dari lane masking kedua gambar tersebut, dengan hasil yang didapat adalah gambar kendaraan.
Gambar 3.4 Setelah Di Lane Masking
Selanjutnya dilakukan lagi dengan gambar jalan yang tidak ada kendaraannya. Untuk mendapatkan masking hasil gambar jalan.
a b
Gambar 3.5 Aplikasi Lanes Masking Tanpa Kendaraan a.
Masking b.
Tanpa Kendaraan
Berikut adalah hasil gambar jalan yang sudah dimasking. Hasil gambar jalan yang didapat untuk mengurangi dari hasil gambar kendaraan yang ada.
Gambar 3.6 Setelah Di Lane Masking Gambar Jalan
b. Background Elimination
Algoritma ini akan menghapus semua objek yang statis dari jalur zona pengamatan dan meninggalkan kendaraan. Hal ini biasanya dipengaruhi oleh beberapa gambar dan
noise background seperti ayunan pohon, rumput bergerak, bayangan cahaya, awan, hujan, salju, dan lain-lain. Perihal waktu, musim, cuaca dan beberapa faktor lain juga
harus dipertimbangkan. Dimana dari kedua hasil gambar diatas di eliminasi dan dilakukan grayscale pada setiap hasil masking pada gambar. Sehingga didapat gambar
berikut, tetapi hasil yang didapat kurang jelas.
Gambar 3.7 Gambar Background Elimination Kendaraan
c. Imadjust
Langkah ini adalah salah satu fungsi untuk mempertajam gambar yang kurang jelas. Sehingga gambar yang sebelumnya kurang jelas bisa dipertajam lagi dengan
imadjust. Berikut adalah hasil gambar yang sudah di imadjust.
Gambar 3.8 Gambar yang sudah diperjelas
d. Deteksi Tepi Canny
Dari hasil gambar sebelumnya dilakukan deteksi tepi canny. Hal ini untuk memeriksa apakah tepi objek melewati suatu piksel.
Gambar 3.9 Gambar Deteksi Tepi Canny
3.2.2 Analisa Lampu Lalu Lintas
Pada tahap selanjutnya, dengan melihat gambar obyek pada frame dapat dilihat jumlah terbanyak obyek serta pada saat masking gambar. Dimana gambar yang terdeteksi
dengan jumlah kendaraan paling banyak, maka akan mendapatkan lampu lalu lintas warna hijau terlebih dahulu.
Gambar 3.10 Flowchart Analisa Lampu
Dimana dari hasil jumlah kendaraan dilakukan perbandingan antara persimpangan dengan jumlah kendaraannya, jika jumlah kendaraan yang paling besar maka
persimpangan tersebut akan menyala lampu hijau terlebih dahulu. Dan dilakukan
perbandingan lagi untuk mendapatkan hasil selanjutnya sampai nilai jumlah paling terkecil yang ada.
Gambar 3.11 Analisa Persimpangan Lampu Lalu Lintas
Pada gambar diatas, untuk persimpangan ke-1 mempunyai banyaknya kendaraan yang dapat di analisa dengan jumlah 5 mobil, persimpangan ke-2 banyaknya kendaraan
dengan jumlah 3 mobil, persimpangan ke-3 banyaknya kendaraan dengan jumlah 2 mobil dan pada persimpangan ke-4 banyaknya kendaraan dengan jumlah 1 mobil. Setelah sudah
mendapatkan jumlah kendaraan dari setiap persimpangan,maka dari semua jumlah kendaraan dari tiap-tiap persimpangan dilakukan perbandingan sehingga akan
mendapatkan urutan dari yang terbesar sampai terkecil jumlah kendaraan.
Maka lampu hijau akan menyala dahulu pada persimpangan ke-1, selanjutnya pada persimpangan ke-2, berikutnya persimpangan ke-3 dan pada persimpangan ke-4
lampu hijau menyala yang terakhir.
3.3 Perancangan Antarmuka
Perancangan aplikasi antarmuka merupakan perancangan halaman aplikasi yang nantinya akan berinteraksi secara langsung dengan pengguna. Adapun perancangan yang
akan dibuat sebagai berikut:
Gambar 3.12 Perancangan Aplikasi Antarmuka
Aplikasi antarmuka ini memudahkan kita untuk melakukan Pendeteksian lampu hijau pada lalu lintas yang menyala dahulu. Dan pada aplikasi ini juga akan memudahkan
kita untuk membandingkan image digital pada persimpangan mana yang seharusnya menyala dahulu lampu hijau pada lampu lalu lintas.
Berikut keterangan gambar yang ada diatas : 1.
Gambar Persimpangan, berikut adalah image digital kendaraan persimpangan ke-1, ke-2, ke-3 dan ke-4 yang akan ditampilkan untuk dibandingkan mana kendaraan yang
ada pada persimpangan-persimpangan berikut yang kondisi kendaraan yang penuh sampai yang sepi.
2. Load, tombol untuk pencarian image digital kendaraan pada penyimpanan di file atau
folder yang ada. 3.
Proceed, tombol untuk memproses secara otomatis gambar yang akan dideteksi tepi canny.
4. Gambar Hasil Deteksi Tepi Canny, hasil image digital kendaraan yang sudah
dideteksi tepi canny. 5.
Jumlah Mobil, disini akan secara otomatis menjumlah kendaraan yang ada pada persimpangan.
6. Lampu, disini juga akan secara otomatis lampu yang menyala hijau dahulu pada
persimpangan yang mana. 7.
Next, tombol ini akan melakukan proses selanjutnya untuk lampu hijau mana yang akan menyala berikutnya.
8. Refresh, tombol ini untuk mengembalikan aplikasi ke proses semula.
9. Exit, tombol untuk keluar dari aplikasi.
BAB IV IMPLEMENTASI PROGRAM
Guna untuk mempermudah simulasi pada analisa lampu lalu lintas, maka solusi
pemecahan masalah adalah dengan menggunakan sistem komputer yang mana semua proses dapat dilakukan secara cepat dan data sudah terintegrasi sehingga kita akan lebih
mudah dalam melakukan tes.
4.1 Spesifikasi Sistem
Sistem untuk memproses analisa lampu lalu lintas ini dilakukan dengan sistem yang sederhana tanpa ada penambahan sistem tertentu.
4.1.1 Perangkat Sistem
Peralatan yang digunakan untuk semua proses yang ada termasuk pembuatan laporan adalah menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak. Didalam pembuatan
aplikasi ini dibutuhkan beberapa kebutuhan penunjang sistem, diantaranya adalah :
4.1.1.1. Perangkat keras yang digunakan :
a. Seperangkat komputer Pentium 4 GHz,
b. Memori komputer 512 MB atau lebih tinggi,
c. Hard Disk 80 GB atau lebih besar,
d. Monitor dengan resolusi minimal minimal 800 x 600 256 colors,
rekomendasi 1024 x 768 High Color - 16-bit, e.
Keyboard dan Mouse.