Rangkaian Sistem Minimum Mikrokontroler AVR ATmega8535 Rangkaian Lampu Lalu Lintas

Berikut sekematik keseluruhan sistem minimum ATmega8535 dengan keluaran berupa led sebagai lampu lalu lintas. Gambar 3.17 Skematik Gabungan Sistem Minimum ATmega8535 dengan Lampu Lalu Lintas 3.6 Perancangan Perangkat Lunak Sistem Tahapan untuk sistem pengembangan algoritma pengolahan citra untuk mengontrol kepadatan lalu lintas pada persimpangan dua arah berbasis logika Fuzzy ini menggunakan MATLAB 2009b yang mana terhubung dengan komunikasi serial RS232 ke sistem minimum untuk menyalakan output led sebagai lampu lalu lintas. Flowchart dari sistem ini dapat dilihat pada Gambar 3.17 di bawah ini. Gambar 3.18 Flowchart Sistem Pengembangan Algoritma Pengolahan Citra Untuk Mengontrol Kepadatan Lalu Lintas pada Persimpangan Dua Arah Berbasis Logika Fuzzy Pada saat kamera di masing-masing jalur on, akan dilakukan pengambilan gambar capture image, hasil capture akan diubah ke dalam format grayscale. Hal ini dilakukan agar mempermudah mengubah format gambar ke dalam bentuk biner. Dengan format yang sudah dalam bentuk biner, dilakukan edge Canny detection untuk mendeteksi bentuk kendaraan. Edge Canny detection mencari objek kendaraan berdasarkan kontur tepinya. Sebelum dilakukan proses cross correlation, terlebih dahulu hasil capture disegmentasi. Hal ini bertujuan untuk mempermudah dalam membandingkan hasil capture dengan background untuk mendeteksi jumlah kendaraan. Setelah didapat jumlah kendaraan, maka dilanjutkan ke sistem logika Fuzzy dengan proses fuzzifikasi, fuzzy logic inference, dan defuzzifikasi. Output dari hasil proses logika Fuzzy ini akan digunakan untuk membuat pengkondisian berupa kondisi-kondisi untuk penyalaan lampu lalu lintas. Kondisi-kondisi tersebut akan dikirim melalui komunikasi serial RS232 ke sistem minimum mikrokontroller ATmega8535 untuk penyalaan lampu lalu lintas. 55

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS

Pada bab ini akan diuraikan tentang proses pengujian sistem yang akan dibuat. Pengujian akan dilakukan dengan 2 dua cara, yaitu pengujian secara parsial dan pengujian secara keseluruhan.

4.1 Pengujian Sistem Secara Parsial

Pengujian secara parsial ini digunakan untuk mengetahui proses dari masing-masing sistem yang akan dibuat. Terdapat beberapa blok sistem yang akan dibuat, yaitu: 1. pemasangan kamera USB dan pengambilan gambar capture, 2. image processing untuk mendeteksi jumlah kendaraan, 3. pengujian Logika Fuzzy, 4. penentuan kondisi-kondisi penyalaan lampu lalu lintas, 5. hubungan komunikasi serial dengan sistem minimum ATmega8535 dan lampu lalu lintas.

4.1.1 Pemasangan Kamera dan Pengambilan Gambar Capture

Tahap ini merupakan tahapan awal untuk membuat pengembangan algoritma pengolahan citra untuk mengontrol kepadatan lalu lintas pada persimpangan dua arah berbasis logika Fuzzy. Kamera dipasang di masing-masing jalur pada miniature yang sudah dibuat, yaitu di jalur 1 dan jalur 2. Letak kamera berada di tengah-tengah jalur agar gambar yang ditangkap oleh kamera lebih baik dan lebih terfokus, seperti yang terlihat pada Gambar 4.1 di bawah ini. Gambar 4.1 Letak Kamera di Jalur 1 dan Jalur 2 Pengambilan gambar capture dilakukan agar mempermudah image processing. Hasil capture inilah yang menjadi inputan awal untuk melanjutkan ke tahap selanjutnya. Gambar 4.2 Hasil Capture

4.1.2 Image Processing Untuk Mendeteksi Jumlah Kendaraan

Hasil dari pengujian image processing ini merupakan jumlah kendaraan yang dideteksi dari hasil capture. Hasil capture ini sudah di crop secara otomatis guna mengurangi noise yang ditangkap oleh kamera. Proses image processing yang dilakukan adalah perbandingan antara gambar background dan gambar yang sudah ada kendaraan. Untuk melakukan pengujian ini, terlebih dahulu kita mengambil gambar background agar mempermudah untuk mendeteksi jumlah kendaraan. Hal ini juga dilakukan karena intensitas cahaya diberbagai tempat berbeda-beda. Berikut hasil pendeteksian kendaraan dari masing-masing hasil capture. Tabel 4.1 Pendeteksian dengan Jumlah Kendaraan 1 Capture Hasil Capture dan Jumlah Kendaraan Dari Hasil Image Processing Jumlah Kendaraan Yang Sebenarnya 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1