## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3309
Eksperimen Penerapan Sistem Traffic Counting dengan Algoritma YOLO (You Only Look Once) V.4.
Yovi Pratama, Errissya Rasywir *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1 yovi.pratama@gmail.com, 2,* errissya.rasywir@gmail.com Email Penulis Korespondensi: errissya.rasywir@gmail.com
Abstrak− Traffic Counting atau pencacahan kendaraan lalu lintas adalah kegiatan menghitung kendaraan di jalan pada suatu waktu. Traffic counting ini dilakukan untuk mengetahui pola lalu lintas, data lalu lintas, komposisi serta mengukur kinerja lalu lintas. Dengan eksperimen algoritma YOLO V.4, perubahan-perubahan posisi, ukuran dan volume objek yang dideteksi dapat dilakukan pada beberapa pengujian. Walaupun tidak seluruh hasil penggunaan algoritma ini sempurna pada semua data, namun didapatkan hasil cenderung baik. Hal ini berhubungan dengan layanan yang terdapat berupa lapisan convolutional pada YOLO menurunkan  ukuran  atau  mengurangi  dimensi  gambar  dengan  menggunakan  kotak  jangkar,  algoritma  ini  juga  dapat meningkatkan akurasi. Eksperimen algoritma  YOLO V.4 memanfaatkan model pemindaian fitur citra dengan menggunakan konsep sudut dan arah secara matematis. Dari hasil eksperimen yang dilakukan dalam penelitian ini, diperoleh hasil deteksi yang mempunyai akurasi yang cukup baik pada hasil pemisahan frame-frame dari video data. Transformasi posisi, dimensi, komposisi dan direksi yang tidak beraturan tetap dapat ditangkap sebagai fitur yang sama. Kemampuan YOLO dalam feature engineering merupakan suatu pengakuan yang telah berhasil dibuktikan dalam penelitian ini.
Kata Kunci: Citra; Kendaraan; Deteksi; YOLO; Eksperimen
Abstract− Traffic counting is the activity of counting traffic (vehicles) that pass on the road in a certain period. The purpose of traffic counting is to collect traffic data, determine traffic characteristics, determine vehicle composition and measure traffic performance. With the YOLO V.4 algorithm, changes in the position, size and volume of the detected object can be carried out in several tests. Although not all the results of using this algorithm are perfect on all data, the results tend to be good.  This is related  to  the  services  provided  in  the  form  of  a  convolutional  layer  on  YOLO  reducing  downsample  or  reducing  image dimensions by using  anchor  boxes,  this  algorithm  can also  increase  accuracy.  The  YOLO  V.4  algorithm  utilizes  an image feature scanning model using the concepts of angles and directions mathematically. From the results of experiments carried out in this study, obtained detection results that have a fairly good accuracy in the results of separating frames from video data. Irregular transformations of position, dimension, composition and direction can still be captured as the same feature. YOLO's ability in feature engineering is an acknowledgment that has been successfully proven in this research.
Keywords : Image; Vehicle; Detection; YOLO; Experiment

## 1. PENDAHULUAN
Traffic Counting atau pencacahan jumlah dan jenis kendaraan dilakukan untuk  mengumpulkan data lalu lintas, mengetahui karakteristik lalu lintas, mengetahui komposisi kendaraan dan untuk mengukur kinerja lalu lintas [1]. Kegiatan  ini  dimanfaatkan  untuk  mengukur  kinerja  jalan,  membuat  desain  jalan  (lebar,  kecepatan  desain, kelandaian,  radius    tikungan),  mendesain  struktur  konstruksi    jalan  dan  jembatan  serta  dapat  digunakan  untuk kebijakan di bidang manajemen dan rekayasa lalu lintas  (seperti Contra flow, tidal flow dan One Way System ) [2]–[4].  Selain  itu,  hasil  dari traffic  counting juga  dapat  digunakan untuk  mengatur  angkutan  barang  dan penumpang [3]. Kegiatan Traffic Counting pada umumnya dilakukan dengan dua cara yakni dengan penghitungan manual  (dengan  alat  tulis)  dan  penghitungan  mekanik  (dengan  alat counter) [2].  Namun,  telah  diketahui  bahwa kegiatan tersebut masih mempunyai celah kesalahan penghitungan dan akurasi yang dihasilkan, serta juga masih mempunya  nilai error yang  cukup  tinggi.  Penelitian  ini  menawarkan  Sistem Traffic  Counting yang  dapat melakukan  pencacahan  jenis  kendaraan,  jumlah  kendaraan  pada  satuan  waktu  tertentu  secara  otomatis  dengan memanfaatkan data video CCTV yang terpasang di sudut ruas jalan di lampu merah.
Sebelumnya  telah  dilakukan  pada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  melakukan  penghitungan kendaraan  di  jalan  lalu  lintas.  Penelitian  tersebut  antara  lain  adalah  penelitian  yang  melakukan  perhitungan sederhana  untuk  menghitung  kendaraan  menggunakan  Deep  Learning  with  YOLO  V3.  Dengan  model Pembelajaran  Jauh  diperoleh  bahwa  algoritma  YOLO  berhasil  melakukan  pembelajaran  mendalam  dan menghasilkan  nilai  perhitungan  yang  sangat  baik  [1].  Selanjutnya  adalah  penelitian  yang  melakukan  deteksi kendaraan  pada  persimpangan  jalan  untuk  menggunakan  YOLO  V3  dan  juga  melakukan  pemotongan  gambar untuk menghitung serta melakukan pengelompokan jenis kendaraan [2]. Penelitian berikutnya adalah penelitian yang melakukan penerapan tools API tensorflow untuk mendeteksi objek, penelitian ini menggunakan algoritma YOLO  V3  [3].  Penelitian  lain  yang  dijadikan  rujukan  untuk  meriset  adalah  penelitian  yang  mengecek  jumlah kendaraan di jalur SSA Kota Bogor. Penelitian ini menggunakan algoritma pembelajaran mendalam  YOLO V3 [4].  Secara  keseluruhan,  dari  penelitian-penelitian  tersebut  yang  melakukan  pengecekan  jumlah  kendaraan memperoleh hasil yang baik dengan menggunakan algoritma YOLO V3. Dalam penelitian ini, kami menggunakan algoritma  YOLO  versi  terbaru  yakni  versi  YOLO  V4.  Kami  menggunakan  algoritma  ini  untuk  menguji  fitur algoritma YOLO V4 yang baru di tawarkan. Fitur tersebut adalah fitur pengurangan dimensi atau ukuran gambar menggunakan kotak jangkar yang disebut bisa meningkatkan akurasi deteksi objek.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3309
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menguji  eksperimen  algoritma You  Only  Look Once (YOLO)  V.4  untuk melakukan  pecacahan  kendaraan  dengan  membangun  Sistem Traffic  Counting yang  secara  otomatis  dapat mendeteksi citra kendaraan sehingga dapat diketahui jenis dan jumlahnya. Berbeda dengan cara manual, sistem ini  dapat  melakukan  pencacahan  tanpa  terikat  waktu  kerja  manusia,  karena  telah  dijalankan  secara  otomatis. sebagai eksperimen algoritma YOLO yang paling populer dengan akurasi sangat tinggi di pengolahan citra. Saat ini  toolbox  untuk  eksperimen  algoritma You  Only  Look Once (YOLO)  V.4  telah  disediakan  dalam  berbagai platform bahasa pemrograman untuk digunakan. Evaluasi ketepatan Sistem Traffic Counting ini diharapkan dapat menjadi penujang proses kegiatan di bidang manajemen dan rekayasa lalu lintas. Selain itu, produk ini diharapkan dapat membantu pihak manajemen yang membutuhkan hasil evaluasi serta sebagai upaya perbaikan proses bisnis pada suatu instansi agar dapat meningkatkan performa kinerjanya.
Penelitian  ini  melakukan  pemanfaatan tool  library Bahasa  pemrograman Phyton dengan  algoritma You Only Look Once (YOLO) yang terbukti tangguh dan sangat baik untuk saat ini. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan analisis dan implementasi Sistem Traffic Counting untuk Jalan Lalu Lintas dengan Algoritma YOLO (You Only Look Once) v.4.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian Traffic Counting dengan Eksperimen Algoritma YOLO V.4
Berikut ini adalah arsitektur dari penelitian analisis dan implementasi sistem traffic counting untuk jalan lalu lintas dengan eksperimen Algoritma YOLO.
Gambar 1. Bagan Alur Penelitian Sistem Traffic Counting .
Pada  gambar  1  di  atas  ditampilkan  langkah  metodologi  penelitian  ini.  Sebelum  memulai  penelitian, dilakukan observasi  masalah dan kebutuhan yang diperlukan pada Sistem Traffic Counting. Pada penelitian ini juga dilakukan analisis penerapan eksperimen algoritma YOLO V.4 untuk melakukan Traffic Counting pada citra dalam video offline rekaman lalu lintas.

## 2.2 Pengumpulan Data untuk Sistem Traffic Counting
Terdapat beberapa jenis kegiatan survei yang dilakukan dalam proses penghitungan lalu lintas, antara lain:  Survei Penghitungan  Lalu  Lintas  di  Ruas  Jalan  atau  dikenal Traffic  Counting  survey ,  dan    Survei  Penghitungan  Lalu Lintas  di  Persimpangan  (Survai  Gerakan  Membelok)  atau  ( Classified  Turning  Movement  Counting ).  Dalam melakukan Traffic Counting pada penelitian ini, digunakan parameter “Volume Lalu Lintas” [4], [5]. Volume lalu lintas merupakan jumlah kendaraan yang melewati  satu  titik  waktu  tertentu seperti jam, hari  dan sebagainya. Dengan  diketahuinya  data  volume  dari  lalu  lintas  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  maka  terdapat  beberapa manfaat  yang  diperoleh  antara  lain  adalah  untuk  mengukur  kinerja  jalan,  untuk  membuat  desain  jalan  (lebar, kecepatan  desain,  kelandaian,  radius    tikungan),  untuk  mendesain  struktur  konstruksi    perkerasan    jalan  dan jembatan, untuk membuat kebijakan di bidang manajemen dan rekayasa  lalu lintas  ( Contra flow/tidal flow dan One Way System ) serta dapat mengatur angkutan barang dan penumpang [3], [6], [7].
2.3 Penerapan Eksperimen Algoritma YOLO v.4 untuk Sistem Traffic Counting.
Tahapan  ini  adalah  tahapan  pembangunan  sistem traffic  counting untuk  jalan  lalu  lintas  dengan  eksperimen algoritma YOLO ( You Only Look Once ) V.4 menggunakan Bahasa pemrograman Phyton dan database MYSQL. Pada  eksperimen  algoritma  YOLO,  terdapat  sebuah fully  connected  layer yang  digunakan  untuk  memprediksi koordinat blok piksel citra wajah secara langsung setelah convolutional layer [8], [9].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3309
Gambar 2. Visualisasi Langkah Alur Proses dalam Eksperimen Algoritma YOLO V.4 [1].
Gambar 3. Visualisasi Representasi Blok Citra pada Eksperimen Algoritma YOLO V.4 [11].
Gambar  2  merupakan  visualisasi    langkah  alur  proses  dalam  eksperimen  algoritma  YOLO  V.4  [1]  dan gambar 3. visualisasi  representasi blok citra pada eksperimen algoritma YOLO V.4 [11]. Lapisan convolutional pada  YOLO  menurunkan  ukuran  atau  mengurangi  dimensi  gambar  dengan  kanal  32  sehingga  dengan menggunakan  ukuran  gambar  416  x  416  sehingga  didapatkan  pemetaan  pendiri  sebesar  13  x  13.  Dengan menggunakan  kotak  jangkar , eksperimen  algoritma  ini  juga  dapat  meningkatkan  akurasi.  Eksperimen  YOLO hanya dapat memprediksi 98 blok piksel per citra tetapi dengan bantuan tersebut dapat memperkirakan lebih dari 1000 citra [1], [5], [7].
(a) (b)
Gambar 4. (a) Visualisasi Deteksi Citra Objek Algoritma YOLO V.4 [1]. (b) Visualisasi Deteksi Orang dan Kendaraan untuk Sistem Traffic Counting Eksperimen Algoritma YOLO V.4 [7].
Gambar 4 bagian (a) adalah visualisasi deteksi citra objek eksperimen algoritma YOLO V.4 [1]. Sedangkan gambar 4 bagian (b) visualisasi  deteksi orang dan kendaraan untuk sistem Traffic Counting Eksperimen Algoritma YOLO V.4 [7]. Eksperimen algoritma YOLO menghapus fully connected layer dengan menggunakan tools IDE bernama  R-CNN,  dan  menambahkan  fungsi  kotak  jangkar,  yang  secara  efektif  meningkatkan  tingkat recall . Setelah YOLO menghilangkan satu pooling layer untuk membuat output dari convolutional layer maka dihasilkan resolusi yang lebih tinggi [2], [7], [10], [11].

## 2.4 Implementasi Sistem Traffic Counting Dengan Eksperimen Algoritma YOLO v.4
Pada  bagian  ini  dibangun  pemodelan  dan  pembangunan  sistem traffic  counting dengan  menggunakan usecase diagram , activity  diagram dan class  diagram [5],  [12],  [13].  Pada  penelitian  ini,  untuk  penerapan  eksperimen algoritma  YOLO  v.4,  digunakan  bahasa  pemrograman  Phyton.  Terdapat  tolos  dan  library  untuk  menjalankan YOLO v.4 dengan methode, fungsi  dan prosedur yang disiapkan Phyton. Gambar 5  berikut merupakan contoh cuplikan kode program untuk running eksperimen algoritma Phyton:
Gambar 5. Cuplikan Program Fungsi Pemanggilan Dataset Eksperimen Algoritma YOLO V.4 [7].
Kemudian, secara metode teknis pelaksaaan pencacahan kendaraan  pada citra  menggunakan eksperimen algoritma YOLO ini dilakukan oleh tim programmer penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3309
2.5 Analisis Hasil Sistem Traffic Counting Dengan Eksperimen Algoritma YOLO v.4.
Pada tahapan ini dilakukan kegiatan analisis hasil sistem traffic counting dengan eksperimen algoritma YOLO v.4. Pada teknik yang umum dilakukan untuk kegiatan Traffic Counting , biasanya terdapat  periode yang digunakan sebagai waktu pengukuran lalu lintas kendaaran dijalan [14], [15]. Waktu perhitungan lalu lintas kendaraan di lalu lintas  antara  lain  adalah  setiap  periode  waktu  15  menit.  Namun  periode  perhitungan  yang  dianjurkan  perlu dilaksanakan  selama  7  x  24  jam,  untuk  menggambarkan  karakteristik  volume  lalu  lintas  dalam  satu  minggu ( weekday dan weekend ).  Terdapat  juga  pengukuran  yang  dilakukan  pada  satu  hari,  dalam  hari  kerja  saja.  Jadi pengukuran  tersebut  dilakukan  sesuai  dengan  periode  ketika  memang  waku  bekerja  saja  [15],  [16].  Namun, penghitungan  tersebut  dilakukan  apabila  kegiatan Traffic  Counting secara  tradisional,  yakni  dengan  cara menggunakan alat penghitung tradisional, lalu petugas penghitung menekan penanda jumlah setiap ada kendaraan lewat pada periode waktu yang ditentukan.
Dalam  melakukan Traffic  Counting, terdapat  juga  beberapa  kategori  pengelompokan  jenis  kendaraan. Beberapa kategori pengelompokan antara lain [17], [18]:
1. Pengelompokan jenis kendaraan disesuaikan dengan tujuan survei;
2. Menghitung umur beban pada suatu ruas jalan;
Terdapat juga beberapa pengelompokan lokasi Traffic Counting antara lain : 1. Pencacahan dilakukan pada suatu ruas jalan , dan di simpang jika mungkin
2. Titik pencacahan dilakukan pada ruas jalan yang melintasi batas-batas wilayah studi.
3. Titik pencacahan pada ruas jalan dilakukan pada ruas jalan yang relatif lurus dan tidak berdekatan dengan simpang.
Dalam melakukan traffic counting secara manual biasanya digunakan alat dan bahan sederhana seperti peta lokasi survei (ruas dan simpang), formulir survei, papan alas, alat tulis, alat penghitung dan alat pengukur waktu seperti stopwatch [5],  [19].  Data  yang  ditarget  kan  dalam melakukan  pencacahan  kendaraan  antara  lain  adalah jenis data seperti kendaraan ringan (seperti sedan, taxi, jeep, kijang, angkutan kota), jenis kendaraan berat (seperti bus sedang, bus besar, truk sedang, truk besar), jenis kendaraan sepeda motor serta jenis kendaraan tidak bermotor (seperti becak, delman, sepeda, gerobak). Cara melakukan pencacahan pada umumnya terdapat dua cara yakni [3]:
1. Penghitungan Manual
Merupakan metode penghitungan volume lalu lintas dengan menggunakan pensil atau counter yang dituliskan pada lembar formulir survai (biasanya membuat tanda batang dalam kelompok 5).
2. Penghitungan Mekanik
Merupakan metode penghitungan volume lalu lintas dengan bantuan alat mekanik, berupa detektor dan alat penghitung.

## 2.6 Evaluasi Sistem Traffic Counting Eksperimen
Dalam penelitian ini, sistem traffic counting dengan memanfaatkan eksperimen algoritma YOLO v.4 dilakukan dengan tahapan proses sebagai berikut [20]:
1. Pendeteksian citra kendaraan pada lalu lintas;
2. Pelatihan citra lalu lintas kendaraan ( traffic Image) ;
3. Generate model pelatihan; 4. Pengujian citra lalu lintas kendaraan ( traffic Image) ;
5. Hasil pencacahan jumlah dan jenis kendaraan ( traffic counting) pada video offline.
Pemrosesan  pencacahan  jumlah  dan  jenis  kendaraan  ( traffic  counting) dalam  penelitian ini  termasuk  ke dalam  bentuk  klasifikasi multi-class hasil  eksperimen  YOLO  V4.  Data  masukan  yang  berupa  data  citra diklasifikasikan menjadi jenis kendaraan ( traffic counting) . Pengukuran kinerja dengan menggunakan confussion matrix ini mempunyai empat hasil pengukuran yakni [21]: 1. True Negative (TN) hasil eksperimen YOLO V4:
TN adalah jumlah data citra traffic counting hasil eksperimen YOLO V4 yang diklasifikasikan salah (negatif) dan terdeteksi dengan benar.
2. False Positive (FP) hasil eksperimen YOLO V4: FP adalah jumlah data citra traffic counting hasil eksperimen YOLO V4 yang diklasifikasikan salah (negatif) namun terdeteksi sebagai data klasifikasi benar (positif).
3. True Positive (TP) hasil eksperimen YOLO V4:
TP adalah jumlah data citra traffic counting hasil eksperimen YOLO V4 yang diklasifikasikan salah terdeteksi benar.
4. False Negative (FN) hasil eksperimen YOLO V4:
FN adalah jumlah data citra traffic counting hasil eksperimen YOLO V4 yang diklasifikasikan benar (positif) dan terdeteksi dengan salah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3309

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  hasil  dari  observasi  masalah  untuk  kebutuhan  menghitung  jumlah kendaraan secara otomatis. Di mana data yang digunakan adalah data video offline kendaraan lalu lintas dengan penerapan  suatu  eksperimen  algoritma.  Untuk  melakukan  hal  tersebut,  oleh  karena itu  dilakukan  studi  literatur mengenai  deteksi  objek  khususnya  jumlah  kendaraan,  eksperimen  algoritma  YOLO  V4,  pemrograman  bahasa Python dan evaluasi sistem. Setelah dianalis tahapan dan rancangan struktur penelitian yang dilakukan, selanjutnya dilakukan  implementasi  menghitung  jumlah  kendaraan  secara  otomatis  dengan  eksperimen  algoritma  YOLO V4.Sistem yang dibangun ini adalah sistem traffic counting dengan eksperimen algoritma YOLO V.4. pada sistem ini  dilakukan  pelatihan  data  citra  dari  data  video  offline  lalu  lintas  serta  perancangan  database  untuk  sistem penghitungan jumlah kendaraan otomatis. Dari model yang dihasilkan dengan eksperimen algoritma YOLO V.4, maka dilakukan tahapan pengujian dari data yang digunakan untuk menghitung jumlah kendaraan secara otomatis. Berikut ini dijelaskan hasil penelitian sesuai tahapan dengan implementasi bahasa python.

## 3.1 Hasil Penerapan YOLO v.4 pada Sistem Traffic Counting
Berikut ini adalah cuplikan kode program  untuk sistem Traffic Counting menggunakan  eksperimen  YOLO v.4 pada Sistem  Traffic  Counting untuk  pengambilan  data  video  dari  penyimpanan.  Data  video  berisi  rekaman kendaraan pada lampu lalu lintas saat kendaraan berhenti sebagai data pengujian.
Gambar 6. Cuplikan Kode Program Fungsi untuk Pengambilan Video pada Eksperimen Algoritma YOLO v.4
Gambar 6 adalah cuplikan baris kode program pada Sistem Traffic Counting untuk pengambilan data video dari penyimpanan. Data video berisi rekaman kendaraan pada lampu lalu lintas saat kendaraan berhenti sebagai data pengujian. Terdapat beberapa library yang digunakan dalam mengeksekusi eksperimen algoritma YOLO V.4 ini. Beberapa packages yang digunakan antara lain packages ‘cv2’, packages ‘os’, dan packages  ‘re’. Packages tersebut  mengandung fungsi  dan  mehode  yang  digunakan  dalam  alur  eksperimen  algoritma  YOLO  V.4.  Video yang telah ditangkap dari sumber data selanjutnya akan dipecah menjadi frame-frame yang banyak. Setiap frame ini akan dikenakan deteksi jumlah kendaraan oleh eksperimen algoritma YOLO V.4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3309
Gambar  7  adalah  cuplikan  kode  program  yang  mengolah  hasil  pemotongan  video  menjadi  setiap frame untuk  dikenakan deteksi  jumlah kendaraan dengan eksperimen  algoritma YOLO V.4. Adapun citra pada setiap frame adalah gambar berwarna dengan kanal RGB ( Red, Green dan Blue ). Dalam eksperimen algoritma YOLO V.4 diperlukan pengubahan citra menjadi citra grayscale atau citra dengan skala keabuan. Pada gambar 10, sintak ‘roi_gray’ adalah sintak untuk mencari Region of Interest (ROI ) dari citra frame pada citra yang berskala keabuan atau frame grayscale .  sintak ‘roi_color’ adalah sintak untuk  mencari Region  of  Interest (ROI ) dari  citra frame pada citra RGB.
Gambar 8. Cuplikan Kode Program Pembobotan dan Set Output Layer pada Eksperimen Algoritma YOLO V.4
Gambar  8  merupakan  kode  program  untuk  memuat  label  kelas  citra  dengan  model  YOLO  yang  dilatih. Terdapat  fungsi  yang  menginisialisasi  daftar  warna  untuk  mewakili  setiap  label  kelas  yang  mungkin.  Untuk mendapatkan jalur ke bobot YOLO dan konfigurasi model diperlukan memuat detektor objek YOLO yang dilatih pada dataset data (10 kelas kendaraan). Untuk mendapatkan region yang memuat gambar input yang tepat maka diambil dimensi spasialnya.
Gambar 9. Cuplikan Kode Program Pembangunan Loop dan Ektraksi ID Kelas serta Probabilitas pada Eksperimen Algoritma YOLO V.4
Gambar 9 adalah cuplikan kode program pembangunan loop dan ektraksi id kelas serta probabilitas pada algoritma YOLO V.4. Pada kode program sebuah loop berada di atas masing-masing output layer . Loop diletakan di  atas  setiap  pendeteksian  dan  ekstraksi  ID  kelas  serta  probabilitas  dari  deteksi  citra  kendaraan.  Untuk memisahkan  hasil  deteksi  citra  kendaraan  yang  lemah  dengan  eksperimen  algoritma  YOLO  V.4,  maka  perlu memastikan yang  objek terdeteksi  menggunakan probabilitas lebih besar dari  probabilitas minimum  serta  skala blok pembatas koordinat terhadap ukuran gambar.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3309
Gambar 10. Hasil Pemotongan Frame dari Video Rekaman Lalu Lintas Kendaraan yang digunakan.
Gambar 10 adalah hasil pemotongan frame dari video rekaman lalu lintas kendaraan yang digunakan untuk dideteksi  objek kendaraannya dengan  eksperimen  algoritma YOLO V.4. Terdapat  perubahan posisi objek yang akan  di  deteksi.  Begitu  juga  dengan  jumlah  volume  objek  yang  akan  dideteksi.  Dengan  eksperimen  algoritma YOLO V.4, perubahan-perubahan posisi, ukuran dan volume objek yang dideteksi dapat dilakukan pada beberapa pengujian. Walaupun tidak seluruh hasil penggunaan eksperimen algoritma ini sempurna pada semua data, namun didapatkan hasil cenderung baik.
(a) (b) (c)
Gambar 11.  (a) Grafik Scater Plot Visualisasi Penangkapan ROI Citra Model EksperimenAlgoritma YOLO v.4, (b) Koordinat Visualisasi Pemindaian posisi ROI, (c) Visualisasi Model Algoritma YOLO V.4 menangkap Objek yang akan dideteksi
Gambar 11 bagian (a) adalah grafik scater plot visualisasi penangkapan roi citra model algoritma YOLO v.4. Pada gambar 11 bagian (b) merupakan koordinat visualisasi pemindaian posisi ROI. Sedangkan pada gambar 11 bagian (c) adalah visualisasi model algoritma YOLO V.4 menangkap objek yang akan dideteksi. Ketiga gambar ini merupakan suatu analisis yang tidak dapat dipisahkan. Eksperimen algoritma  YOLO V.4 memanfaatkan model pemindaian fitur citra dengan menggunakan konsep sudut dan arah secara matematis. Dengan contoh ROI pada gambar  11  bagian  C,  maka  nilai  tangkapan fitur yang  didaftarkan  pada  suatu  koordinat  grafik  dapat  dipetakan seperti gambar 11 bagian (a).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3309
Yovi Pratama , Copyright ©2021, MIB , Page 1445 Submitted: 14/09/2021 ; Accepted: 08/10/2021 ; Published: 26/10/2021
Pada gambar 12 adalah hasil running algoritma YOLO V.4 pada Citra Sampel. Eksperimen ini dilakukan pada video bergerak yang berisi rekaman lalu lalang kendaraan roda empat. Pada setiap perubahan detik terjadi pula perubahan posisi, perubahan ukuran objek, perubahan warna dan juga perubahan jumlah dan komposisi objek. Namun,  dari  hasil  running  yang  dilakukan,  diperoleh  bahwa  eksperimen  algoritma  YOLO  V.4  tetap  mampu mendeketi  objek  yang  sama  saat  bergerak  sekalipun  beriring  dengan  transformasi  posisi,  volume,  direksi  dan ukuran pada objek.
Gambar 13. Grafik Hue, Saturation dan Value dari Objek yang di Deteksi Eksperimen Algoritma YOLO V.4
Gambar  13  adalah    visualisasi  grafik hue,  saturation dan value dari  objek  yang  di  deteksi  eksperimen algoritma  YOLO  V.4.    dapat  dilihat  pada  line  chart  ketiganya.  Eksperimen  algoritma  YOLO  tetap  dapat menangkap  nilai hue dan nilai saturation secara  terus-menerus  tanpa  terjeda  selama  pergerakan  objek.  Hal  ini dapat dilihat dengan kesempurnaan dari line chart yang dibentuk dari hasil tangkapan nilai hue dan nilai saturation. Pada gambar dapat dilihat bahwa terdapat tiga variabel data yang terus-menerus ditangkap antara lain nilai hue dan nilai saturation ketika adanya objek kendaraan atau tanpa adanya objek kendaraan. Selain itu, juga disimpan nilai differensiasi dari objek-objek tersebut yang nanti juga dapat digunakan sebagai simpanan nilai fitur.
Gambar 14. Region of Interest pada Citra Sampel  Model Eksperimen Algoritma YOLO v.4
Gambar  14  adalah  Tampilan  region  of  Interest  (ROI)  atau  daerah  yang  diuji,  yang  ditangkap  oleh eksperimen  algoritma YOLO V.4. Bagian ROI ini  digunakan dalam proses feature engineering  oleh algoritma. Ddari hasil tangkapan yang di running dapat dilihat bahwa keberhasilan algoritma benar-benar dapat diandalkan.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menguji  pemanfaatan  eksperimen  algoritma You  Only  Look Once (YOLO)  V.4 untuk melakukan pecacahan kendaraan dengan membangun Sistem Traffic Counting yang secara otomatis dapat mendeteksi citra kendaraan sehingga dapat diketahui jenis dan jumlahnya. Berbeda dengan cara manual, sistem ini  dapat  melakukan  pencacahan  tanpa  terikat  waktu  kerja  manusia,  karena  telah  dijalankan  secara  otomatis. Sebagaimana  algoritma  YOLO  adalah  metode  paling  terkenal  untuk  saat  ini  dengan  akurasi  sangat  tinggi  di pengolahan  gambar  digital.  Saat  ini toolbox eksperimen  algoritma You  Only  Look Once (YOLO)  V.4  telah disediakan dalam berbagai platform bahasa pemrograman untuk digunakan. Dengan eksperimen algoritma YOLO V.4,  perubahan-perubahan  posisi,  ukuran  dan  volume  objek  yang  dideteksi  dapat  dilakukan  pada  beberapa pengujian. Eksperimen algoritma  YOLO V.4 memanfaatkan model pemindaian fitur citra dengan menggunakan konsep sudut  dan arah secara matematis. Dari  hasil eksperimen yang dilakukan dalam penelitian ini, diperoleh hasil  deteksi  yang  mempunyai  akurasi  yang  cukup  baik  pada  hasil  pemmisahan  frame-frame  dari  video  data. Transformasi posisi, dimensi, komposisi dan direksi yang tidak beraturan tetap dapat ditangkap sebagai fitur yang sama. Kemampuan YOLO dalam feature engineering merupakan suatu pengakuan yang telah berhasil dibuktikan dalam penelitian ini. Walaupun tidak seluruh hasil penggunaan algoritma ini sempurna pada semua data, namun didapatkan hasil cenderung baik. Hal ini berhubungan dengan layanan yang terdapat berupa lapisan convolutional pada YOLO menurunkan ukuran atau mengurangi dimensi gambar dengan menggunakan kotak jangkar , algoritma ini juga dapat meningkatkan akurasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3309

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada Kemendikbud /BRIN yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini dalam skema PDP tahun 2021 dengan ID Proposal: 868c096d-8f83-4105-bf8f-35f0a5e1cca0 yang berjudul”Analisis dan Implementasi Sistem Traffic Counting untuk Jalan Lalu Lintas Kota Jambi dengan Algoritma YOLO (You Only Look Once) V.4.”.

## REFERENCES
[1] G. Oltean, C. Florea, R. Orghidan, and V. Oltean, “Towards Real Time Vehicle Counting using YOLO-Tiny and Fast Motion Estimation,” SIITME 2019 - 2019 IEEE 25th Int. Symp. Des. Technol. Electron. Packag. Proc. , no. October, pp. 240–243, 2019, doi: 10.1109/SIITME47687.2019.8990708.
[2] P.  Shinde,  S.  Yadav,  S.  Rudrake,  and  P.  Kumbhar,  “Smart  Traffic  Control  System Using YOLO,” Int.  Res.  J.  Eng. Technol. , vol. 6, no. 12, pp. 169–172, 2019.
[3] R. Firmansyah, “Usability Testing Dengan Use Questionnaire Pada Aplikasi Sipolin Provinsi Jawa Barat,” Swabumi , vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2018, doi: 10.31294/swabumi.v6i1.3310.
[4] E.  Ardhianto  and  W.  Hadikurniawati,  “Implementasi  Metode  Image  Subtracting  dan  Metode  Regionprops  untuk Mendeteksi Jumlah Objek Berwarna RGB pada File Video,” J. Teknol. Inf. Din. , vol. 18, no. 2, pp. 91–100, 2013, doi: 0854-9524.
[5] H. Wang, X. Lou, Y. Cai, Y. Li, and L. Chen, “Real-time vehicle detection algorithm based on vision and LiDAR point cloud fusion,” J. Sensors , vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/8473980.
[6] L. Bruno, G. Parla, and C. Celauro, “Image analysis for detecting aggregate gradation in asphalt mixture from planar images,” Constr. Build. Mater. , vol. 28, no. 1, pp. 21–30, 2012, doi: 10.1016/j.conbuildmat.2011.08.007.
[7] X. Ding and R. Yang, “Vehicle and Parking Space Detection Based on Improved YOLO Network Model,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1325, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1325/1/012084.
[8] C. Höschl and J. Flusser, “Robust histogram-based image retrieval,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 69, pp. 72–81, 2016, doi: 10.1016/j.patrec.2015.10.012.
[9] A. Borji, S. Izadi, and L. Itti, “ILab-20M: A Large-Scale Controlled Object Dataset to Investigate Deep Learning,” Proc. IEEE  Comput.  Soc.  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  vol.  2016-Decem,  pp.  2221–2230,  2016,  doi: 10.1109/CVPR.2016.244.
[10]  H. Bunyamin, Heriyanto, S. Novianti, and L. Sulistiani, “Topic clustering and classification on final project reports: A comparison of traditional and modern approaches,” IAENG Int. J. Comput. Sci. , vol. 46, no. 3, pp. 1–6, 2019.
[11]  M. Ju, H. Luo, Z. Wang, B. Hui, and Z. Chang, “The application of improved YOLO V3 in multi-scale target detection,” Appl. Sci. , vol. 9, no. 18, 2019, doi: 10.3390/app9183775.
[12]  G. Jo et al. , “A Unified Framework for Augmented Reality and Knowledge-Based Systems in Maintaining Aircraft,” in Proceedings of the Twenty-Sixth Annual Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence , 2014, pp. 2990– 2997.
[13]  H. Pourghassem and S. Daneshvar, “A framework for medical image retrieval using merging-based classification with dependency probability-based relevance feedback,” Turkish J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 21, no. 3, pp. 882–896, 2013, doi: 10.3906/elk-1010-876.
[14]  Y. Hartiwi, E. Rasywir, Y. Pratama, and P. A. Jusia, “Eksperimen Pengenalan Wajah dengan fitur Indoor Positioning System menggunakan Algoritma CNN,” J. Paradig. UBSI , vol. 22, no. 2, 2020.
[15]  Hendrawan, A. Haris, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy  Mamdani  Berbasis  Web,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1225–1234,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2521.
[16]  E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Evaluasi Pembangunan Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network ( DNN ),” vol. 4, pp. 1206–1215, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.
[17]  H. A. Jalab and R. W. Ibrahim, “Texture enhancement based on the Savitzky-Golay fractional differential operator,” Math. Probl. Eng. , vol. 2013, 2013, doi: 10.1155/2013/149289.
[18]  D. N. M. Cardoso, G. A. Giraldi, and L. A. P. Neves, “Integrating Content-Based Image Retrieval into SBIM System,” IEEE Lat. Am. Trans. , vol. 13, no. 8, pp. 2763–2769, 2015, doi: 10.1109/TLA.2015.7332160.
[19]  J.  W.  Yodha  and  A.  W.  Kurniawan,  “Pengenalan  Motif  Batik  Menggunakan  Deteksi  Tepi  Canny  Dan  K-Nearest Neighbor,” Techno.COM , vol. 13, no. 4, November, pp. 251–262, 2014.
[20]  M. White, M. Tufano, C. Vendome, and D. Poshyvanyk, “Deep learning code fragments for code clone detection,” in Proceedings of the 31st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering , 2016, pp. 87–98, doi: 10.1145/2970276.2970326.
[21]  V. N. Sari, L. Y. Astri, and E. Rasywir, “Analisis Dan Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Evaluasi,” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 53–68, 2020.