BAB I PENDAHULUAN
1.1.
Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari semakin banyak masalah yang terjadi seiring
meningkatnya populasi di daerah perkotaan, akibatnya lalu lintas menjadi lebih padat karena permintaan kendaraan untuk transportasi pribadi yang sangat tinggi dan juga kurangnya pertumbuhan infrastruktur jalan membuat kemacetan semakin bertambah [1]. Karena efek dari permasalahan ini, penting bagi kita semua untuk mencari sebuah solusi yang tepat dan efisien untuk mengurangi dampak dari kemacetan yang terjadi dijalan, oleh karena itu pendeteksian kecepatan kendaraan sangat penting untuk menunjukkan kondisi lalu lintas yang sedang terjadi. Secara tradisional deteksi kecepatan biasanya menggunakan teknologi radar.
Operasi sistem radar dikenal sebagai pergeseran Doppler, dimana alat ini membuat suara yang akan dipantulkan kendaraan yang melintas. Namun metode ini memiliki beberapa kesalahan kosinus yang terjadi jika arah pistol radar tidak tepat, selain itu biaya peralatan juga merupakan salah satu alasan penting, dan juga shading (gelombang radar refleksi dari dua kendaaran yang berbeda dengan ketinggian berbeda dan juga radio error, 2 kesalahan tersebut sering menjadi masalah kesalahan dalam pendeteksian kecepatan kendaraan [2].
Oleh karena itu dengan majunya perkembangan teknologi dan informasi yang diharapkan bisa membantu untuk menguraikan kemacetan yang ada dengan cara memberikan informasi secara terpadu kepada para pengguna jalan tentang kondisi lalu lintas yang terjadi di suatu tempat. Seperti adanya teknologi Computer Vision yang bisa mengolah informasi dari sebuah gambar dengan bantuan mesin komputer. Computer vision merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati. Dalam Computer vision terdapat beberapa proses yang ada dalam sistem seperti, Proses penangkapan citra (Image Acquisition), Proses pengolahan citra (Image Processing), Analisa data citra (Image Analysis), Proses pemahaman data 1
citra (Image Understanding). Untuk mengolah gambar sebagai sebuah informasi dan menjalankan proses dalam Computer vision maka dibutuhkan sebuah library dan metode, dalam penelitian ini digunakan library OpenCv yang merupakan sebuah API (Application Programming Interface) yang dikhususkan dalam pengolahan citra dan juga untuk metode digunakan metode Background substraction [3]. Metode ini biasa digunakan untuk segmentasi Moving region. Metode ini memisahkan antara background dan dan foreground (obyek yang ada selain background pada suatu citra) dengan cara gambar saat ini dibandingkan dengan gambar referensi untuk mendeteksi adanya perubahan pixel yang selanjutnya bisa dideteksi pergerakan obyek yang ada pada citra tersebut. Setelah gerakan dari sebuah obyek terdeteksi maka bisa diketahui kecepatan objek untuk selanjutnya digunakan sebagai referensi untuk menentukan keadaan lalu lintas.
1.2.Rumusan Masalah Masalah yang dihadapi yang diharapkan dapat diselesaikan melalui Tugas Akhir ini adalah : Bagaimana membuat sebuah aplikasi yang bisa mendeteksi tingkat kepadatan lalu lintas berdasarkan laju kendaraan menggunakan metode Background Substraction dengan inputan video.
1.3.Tujuan Tujuan yang ingin dicapai dari pembuatan aplikasi ini adalah : Membangun aplikasi pendeteksi tingkat kepadatan lalu lintas berdasarkan laju kendaraan menggunakan kamera ataupun video menggunakan metode Background substraction.
1.4.Batasan Masalah Dari rumusan masalah yang di atas, maka didapatkan batasan adalah : a. Aplikasi dibuat menggunakan bahasa C++. b. Aplikasi ini menggunakan library OpenCV
2
c. Aplikasi ini dikembangkan untuk mendeteksi tingkat kepadatan lalu lintas dengan menghitung jumlah kendaraan yang lewat tiap satuan waktu menggunakan kamera maupun inputan video.
1.5. Metodologi Dalam pengerjaan penilitian tugas akhir ini, akan di gunakan metodologi sebagai berikut:
1. Studi Literatur a. Mempelajari literatur mengenai konsep image processing b. Mempelajari literatur mengenai pemrograman berbasis C++ terutama pemrograman menggunakan OpenCV c. Mempelajari literatur mengenai pemrograman yang menggunakan OpenCV
2. Pengumpulan data Melakukan perekaman tentang kondisi lalu lintas maupun dengan cara mengambil sampel video kondisi lalu lintas melalui internet.
3. Perancangan Aplikasi a. Merencanakan diagram alir untuk mengetahui garis besar sistem b. Merencanakan dan mendesain sistem menggunakan UML (Unified Modeling Language) c. Merencanakan dan medesain struktur database menggunakan ERD (Entity Relationship Diagram) d. Merencanakan desain dan menu-menu yang ada pada aplikasi.
4. Pembuatan Aplikasi Pembuatan aplikasi ini menggunakan bahasa pemrograman c++ dan Visual studio sebagai IDE dan openCV sebagai library image processing serta cvBlob sebagai library blob tracking. 3
5. Pengujian Dilakukan dengan menerapkan aplikasi untuk melakukan uji coba terhadap sistem yang telah dibuat.
1.6 Sistematika Penulisan Pada Tugas Akhir ini akan dibagi menjadi lima bab dengan sistematika penulisan sebagai berikut :
Bab I : Pendahuluan Bab ini merupakan gambaran umum yang membahas latar belakang dan tujuan pembuatan perangkat lunak. Serta permasalahan yang dihadapai dalam pengerjaan Tugas Akhir ini. Selain itu dijelaskan pula pembatasan terhadap masalah
yang
akan
dihadapi
serta
metodologi
yang
dipakai
untuk
menyelesaikannya.
Bab II : Landasan Teori Bab ini membahas tentang teori-teori dasar yang menunjang pengerjaan Tugas Akhir, meliputi penjelasan C++, definisi dan penggunaan image processing menggunakan openCV sehingga bisa menentukan sebuah keputusan.
Bab III : Perancangan Sistem Dalam bab ini akan diuraikan mengenai sistem yang akan dibangun yakni mengenai perancangan aplikasi, perancangan data beserta proseproses yang ada serta perancangan antarmuka untuk menjalankan perangakat lunak yang berada dalam sistem.
Bab IV : Pengujian dan Analisa Sistem Membahas mengenai implementasi fitur yang ada pada aplikasi dan pengujian kinerja sistem yang sudah terbentuk untuk mengetahui bahwa sistem yang dibuat ini bekerja baik atau tidak.
4
Bab V : Penutup Berisi kesimpulan yang didapat dari pembuatan Tugas Akhir ini dan dilengkapi dengan saran untuk kemungkinan pengembangan selanjutnya.
5