## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juli 2022, Page 427-434 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## DETEKSI RODA KENDARAAN DENGAN CIRCLE HOUGH TRANSFORM

## (CHT) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Sri Dianing Asri 1) , Desi Ramayanti 2) , Ade Dwi Putra 3) , Yohana Tri Utami 4)
1,2 Teknik Informatika/Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Dian Nusantara
3 Sistem Informasi/Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia
4 Ilmu Komputer, Universitas Lampung
1,2 Tj Duren Barat 2 No 1 RT1/RW5 Tj Duren Utara Grogol Petamburan Jakarta
3 Jalan Zainal Abidin Pagar Alam No.9 -11, Kedaton, Kota Bandar Lampung, Lampung, Indonesia
4 Jl. Prof. Dr. Sumantri Brojonegoro No. 1 Bandar Lampung, 35145, Indonesia Email: 1 sri.dianing.asri@undira.ac.id , 2 desi.ramayanti @undira.ac.id , 3 adedwiputra@teknokrat.ac.id , 4 yohanatriutami@fmipa.unila.ac.id

## Abstract
In the digital image processing, many methods have been developed, the purpose of developing these methods is how computers can detect and recognize objects in an image with a precisely and process them in a relatively short time. Wheels are components that are always present in every vehicle, whether the vehicle is a bus, car or truck, it must have wheels with the same shape. If a wheel can be detected and recognized then the vehicle recognition and classification can be  determined.  This  research  focuses  on  capturing  circle  images,  detecting  wheel  circles  by  applying  Circle  Hough Transformation (CHT). This transformation is able to recognize  the object based on its boundaries and is resistant to noise. After obtaining the image of the circle, the next step is to classify it into Wheels and NonWheels using the Support Vector Machine (SVM) method. The development of the wheel circle detection model on the side view image of this vehicle can be used as one of the first steps in research on wheel-based automatic vehicle recognition and classification systems.
Keyword: image processing, wheel, Circle Hough Transform (CHT), Support Vector Machine (SVM).

## Abstrak
Dalam pengolahan citra digital banyak metode yang dikembangkan, tujuan dari pengembangan metode tersebut adalah bagaimana komputer dapat mendeteksi dan mengenali objek pada suatu citra dengan tepat dan memprosesnya dalam waktu yang relatif singkat. Roda merupakan komponen yang selalu ada pada setiap kendaraan, baik kendaraan itu bus, mobil atau truk, pasti memiliki roda dengan bentuk yang sama. Jika sebuah roda dapat dideteksi dan dikenali maka pengenalan  dan  klasifikasi  kendaraan  dapat  ditentukan.  Penelitian  ini  berfokus  pada  pengambilan  gambar  lingkaran, pendeteksian  lingkaran  roda  dengan  menerapkan Circle  Hough  Transformation (CHT).  Transformasi  ini  mampu mengenali objek berdasarkan batas-batasnya dan tahan terhadap noise . Setelah mendapatkan  citra lingkaran, langkah selanjutnya adalah mengklasifikasikannya menjadi Roda dan tidak beroda menggunakan metode Support Vector Machine (SVM).  Pengembangan  model  pendeteksi  lingkaran  roda  pada  citra  tampak  samping  kendaraan  ini  dapat  digunakan sebagai salah satu langkah awal dalam penelitian sistem pengenalan dan klasifikasi kendaraan otomatis berbasis roda.
Kata Kunci: Pengolahan citra, roda, Circle Hough Transform (CHT), Support Vector Machine (SVM).

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia dengan jumlah penduduk lebih dari 260 juta orang pada Tahun 2017 (Data BPS) menjadi salah satu modal dasar  pembangunan  nasional.  Keberhasilan  pembangunan  disuatu  negara  ditandai  dengan  semakin  meningkatnya kesejahteraan  penduduknya.  Peningkatan  ekonomi  mempengaruhi  mobilitas  manusia,  barang,  dan  jasa  antar  wilayah. Mobilitas ini memerlukan dukungan sarana dan prasarana yang meliputi jalur darat, laut dan udara.
Identifikasi dan klasifikasi kendaraan dapat dilakukan dengan memanfaatkan diantaranya yaitu bentuk kendaraan, roda  dan  plat  kendaraan  [1].  Penelitian  ini  menitik  beratkan  pada  roda  kendaraan.  Penelitian  dengan  mengambil  roda sebagai ciri pengenal telah dilakukan [2][3].  Setiap kendaraan memiliki roda dengan bentuk yang sama, posisi yang sama hanya ukuran yang berbeda sesuai dengan peruntukannya.
Umumnya kendaraan besar seperti truk besar dan bis memiliki roda besar, truk sedang memiliki roda sedang dan kendaraan pribadi seperti sedan serta pick  up memiliki  roda lebih  kecil.  Sistem klasifikasi kendaraan yang sudah ada,

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 427-434 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
mendasarkan pada citra plat nomor kendaraan. Teknik ini sangat baik, akan tetapi masih memiliki kekurangannya seperti standarisasi penomoran, plat kotor, rusak, palsu,  atau dilapisi plastik tertentu sehingga menyulitkan pembacaan. Untuk itu  penelitian  mengenai  pengenalan  kendaraan  melalui  komponen  kendaraan  lainnya  seperti  roda  kendaraan  banyak dilakukan [3].
Pengenalan  kendaraan  dari  atribut-atribut  kendaraan  seperti  bentuk  kendaraan,  roda  dan  plat  nomor  dengan memanfaatkan  dan  membandingkan  metode-metode  pengolahan  citra  untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi  dan  waktu pemrosesan yang relative lebih cepat masih dapat dikembangkan lebih lanjut.
Penelitian  ini  berfokus  pada capture citra  lingkaran,  deteksi  lingkaran  roda  dengan  menerapkan  C ircle Hough Transformation (CHT) [4]. Transformasi ini mampu mengenali objeknya berdasarkan batas-batasnya dan tahan terhadap noise dengan  menggunakan  parameter  CHT  seperti, Radrange,  Gradient  Threshold,  Radius Filter LM  dan Multirad . Setelah lingkaran berhasil ditangkap dimensi lingkaran bermacam-macam, oleh karena itu dilakukan normalisasi untuk menyamakan  dimensi  citra.  Pengenalan  lingkaran  roda  kendaraan  dilakukan  dengan  menggunakan Support  Vector Machine (SVM)  [5]. Pembangunan  Model  deteksi  lingkaran  roda  pada  citra side  view kendaraan  ini  dapat  dijadikan sebagai salah satu langkah awal penelitian mengenai sistem pengenalan dan klasifikasi kendaraan otomatis berbasis roda.
Tujuan penelitian ini adalah deteksi lingkaran dan klasifikasi lingkaran pada citra side view roda kendaraan dengan CHT dan Support Vector Machine. Penelitian ini merupakan salah satu langkah awal dari sistem klasifikasi kendaraan berdasarkan sumbu roda (as roda) dengan menghitung jarak antara roda depan dengan roda belakang (jarak antar gandar).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Citra Digital
Citra digital merupakan sebuah larik ( array ) berisi nilai-nilai riil maupun kompleks yang dapat direpresentasikan dengan deretan bit tertentu, yang didefinisikan sebagai fungsi dua dimensi f(x,y) berukuran matriks M kali N, dimana M adalah baris dan N adalah kolom serta x dan y adalah pasangan koordinat spasial [6]. Nilai f pada titik koordinat ( x, y) disebut sebagai skala keabuan ( gray level ) atau intensitas dari citra digital pada koordinat  koordinat  tersebut.  Apabila  nilai x,  y dan f secara  keseluruhan  berhingga  dan  bernilai  diskrit  maka  citra tersebut merupakan citra digital [7].
Citra digital direpresentasikan dalam bentuk matriks persegi yang mewakili ukuran dari citra tersebut. Misalkan terdapat sebuah citra digital dengan ukuran MxN, maka citra dapat direpresentasikan dalam sebuah matriks berukuran MxN sebagai berikut:
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(1,1) 𝑓(1,2) ⋯ 𝑓(1, 𝑁) ⋮ ⋮ ⋮ 𝑓(𝑀, 1) 𝑓(𝑀, 2) ⋯ 𝑓(𝑀, 𝑁) ] (1)

## 2.2 Circle Hough Transform (CHT)
Hough Transform (HT) merupakan suatu teknik ekstrasi fitur yang dipergunakan untuk menentukan lokasi suatu bentuk dalam citra. HT diperkenalkan oleh Paul Hough pada 1962. Rosenfeld (1969) menggunakannya sebagai salah satu algoritma pemrosesan citra, kemudian tahun 1972 Duda, et al menerapkan HT untuk mendeteksi garis dalam citra [8][9]. HT telah dikembangkan untuk mendeteksi bentuk-bentuk umum dalam citra seperti lingkaran ( circle ), elips, dan parabola. Konsep dasar HT adalah terdapat garis dan kurva potensial yang tak terhitung jumlahnya pada suatu citra yang melalui titik mana saja pada berbagai ukuran dan orientasi. Tujuan transformasi adalah untuk menemukan garis dan kurva yang  melewati  banyak  titik-titik  ( features )  dalam  citra,  yaitu  garis  dan  kurva  terdekat  yang  paling  sesuai  dengan  data dalam citra [10]. Kelebihan HT adalah tahan terhadap gangguan ( noise robust) dan kemampuannya untuk mengekstrasi garis maupun kurva bahkan dalam suatu area dengan ketidakhadiran piksel ( pixel gaps ) [8]. Hough  Transform dapat  didefinisikan  menggunakan  persamaan  lingkaran.  Persamaan  lingkaran  tersebut ditunjukkan pada persamaan 1. Persamaan ini mendefinisikan lingkaran sebagai semua titik x, y yang berada pada radius r terhadap titik pusat x0,y0  ataupun sebaliknya semua titik x0,y0 yang berada pada  radius r terhadap titik pusat x , y. Persamaan lingkaran yang umum adalah:
𝑟 2 = (𝑥  −  𝑥0) 2 −   (𝑦  −  𝑦0) 2 (2)
Pada metode hough circle , setiap titik tepi mendefinisikan lingkaran dalam ruang akumulator ( accumulator space ). Setiap titik tepi x, y dapat dihitung menggunakan persamaan berikut:

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 427-434 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
𝑥  =  𝑥0 + 𝑟 cos 𝜃 𝑦  =  𝑦0 + 𝑟  sin 𝜃 (3)
Lingkaran ini diperoleh dari nilai kemungkinan  radius dan lingkaran dipusatkan pada koordinat dari setiap titik tepi seperti diperlihatkan pada Gambar 1. berikut:

## Gambar 1. Lingkaran dan titik-titik tepi lingkaran
Dengan menggunakan hough circle titik pusat lingkaran yang sebenarnya dapat ditemukan melalui titik-titik tepi pada  citra biner. Persamaan  (4) digunakan untuk menyelesaikan parameter-parameter yang dibutuhkan  dalam mencari keberadaan  lingkaran.  Setiap  pembentukan  lingkaran  diakumulasi  dalam  sebuah array tiga  dimensi  yang merepresentasikan ketiga parameter lingkaran yaitu, x0, y0, dan r.

## 𝑥0  =  𝑥 − 𝑟 cos 𝜃
𝑦0 =  𝑦 − 𝑟  sin 𝜃 (4)

## 2.3 Support Vector Machine (SVM)
Algoritma atau metode klasifikasi sangat beragam. Salah satunya adalah Support Vector Machine (SVM). SVM adalah suatu mesin linier dengan beberapa sifat yang sangat baik, Ide utama dari SVM adalah untuk membangun suatu hyperline sebagai pengambil keputusan sedemikian rupa sehingga margin pemisahan antara kelas positif dan negatif dimaksimalkan [5].
Masalah klasifikasi dapat dicari dengan menemukan dengan menemukan garis yang memisahkan antara kelompok data dengan label y=1 dan y=-1. Garis ditemukan dengan mengukur margin hyperplane dan mencari titik maksimalnya. Margin yang dimaksud adalah jarak antara hyperplane tersebut dengan n pattern terdekat dari masing-masing kelas [11].

## 2.4 Tahapan Penelitian
Penelitian ini terdiri dari enam tahapan yang diperlihatkan dalam Gambar 1. Sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian.
Penyiapan Basis Data Citra
Pengubahan citra RGB ke Grayscale Cropping citra Reduce Noise Deteksi Lingkaran dengan CHT Klasifikasi dengan SVM Evaluasi

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 427-434 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
a. Tahapan Penyiapan Basis data citra ( image database )
Penyiapan  data  base  citra  dimulai  dari  pengumpulan  data  citra  pengambilan  citra  kendaraan  dari  samping ( sideview )  menggunakan  kamera  digital  dengan  dimensi  640  x  480  piksel.  Citra  kendaraan  yang  digunakan dalam penelitian ini berasal dari kendaraan jenis sedan, SUV, pick up , truk sedang dan truk besar Citra diambil pada  waktu  pagi dan siang hari pada kondisi cerah.). Citra kendaraan asli  akan  di- cropping atau pemotongan bagian  atas  dan  bawah  untuk  mengurangi  waktu  komputasi.  Kemudian  citra  tersebut  dirubah  dalam  bentuk grayscale, penghilangan noise dengan smoothing dan peggunaan filter .
b. Tahapan Pengubahan Citra RGB ke Grayscale
Pemrosesan awal merupakan proses penyiapan citra kendaraan, citra kendaraan asli dengan dimensi 640 x 480 piksel diubah ke dalam bentuk citra abu-abu (gray scale) untuk mempercepat waktu komputasi.
c. Tahapan Cropping Citra
Citra yang sudah dalam bentuk Grayscale kemudian dipotong  ( cropping ) pada  bagian atas dan bawah secara horisontal,  sehingga  citra  berukuran  lebih  kecil  dan  hanya  citra  yang  terdapat  roda  saja  yang  akan  diproses selanjutnya. Hal ini dilakukan untuk mengurangi waktu pemrosesan dan membuang bagian citra lain yang tidak dibutuhkan.
d. Tahapan Reduce Noise
Noise adalah tidak berguna dan sangat mengganggu pengolahan citra sehingga harus dikurangi atau dihilangkan. Pengurangan noise yang muncul pada  citra, dilakukan dengan proses smoothing menggunakan filter average ukuran 5x5.
e. Deteksi Lingkaran
Pada  tahapan  ini  dilakukan  deteksi  lingkaran  dengan  menggunakan  parameter-parameter Circle  Hough Transform (CHT) seperti : Radrange, Gradient Threshold, Radius Filter LM dan Multirad . Nilai awal parameter CHT ditentukan sesuai dengan default dan kemudian akan diujicobakan secara trial and error di sekitar  nilai default sehingga didapatkan nilai optimal. Tabel 1 menunjukan nilai optimal untuk CHT.
Tabel 1. Nilai Optimal Parameter CHT Parameter Nilai Ujicoba Gradient Threshold 10;11;12;13;14;15 Min Radrange 25; 26; 27 Max Radrange 50; 65; 80; 100 Radius to LM 10; 20; 30; 40 Multirad 0,98; 0,99; 1 f. Klasifikasi dengan SVM
Lingkaran yang didapatkan dari CHT berikutnya akan diklasifikasi dengan SVM menjadi dua yaitu Roda dan Non Roda.
g. Evaluasi.
Pengukuran  kinerja  ( performance  measures )  merupakan  subset  dari  pengukuran  verifikasi  yang  fokus  pada hubungan  antara  prediksi  dan  pengamatan.  Kejadian  biner  memiliki  empat  kemungkinan  keluaran  ( matrix confusion ) yaitu : True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN) [12] .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  225  citra  kendaraan  dari  samping.  Citra  yang  digunakan  sebagai  data  latih merupakan citra keabuan dengan dimensi lebih kecil karena telah dipotong pada sisi bagian atas dan bawah. Citra ini didapatkan pada tahapan praproses. Gambar 2. Merupakan citra keabuan yang sudah dipotong.
Gambar 2. Citra praproses
Citra yang telah mengalami praproses akan melalui CHT untuk mendeteksi lingkaran roda. Kemampuan deteksi

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 427-434 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
lingkaran CHT sangat menentukan keberhasilan pengenalan dengan JST. Penetapan nilai parameter dilakukan secara trial and error meliputi: gradient threshold , interval radius ( radrange ), radius filter untuk lokal maksima ( radius to LM) dan radius jamak ( multirad ).
Penggunaan nilai min radrange yang semakin besar (25, 26, 27), maka waktu yang diperlukan semakin lama, namun jika nilai gradient threshold dinaikkan (10, 11, 12, 13, 14, 15), maka konsumsi waktu menurun. Nilai radius filter untuk local  maxima sebaiknya  besar.  Penggunaan  nilai  parameter multirad dengan  toleransi  terkecil,  yaitu  1  (satu), meminimalkan lingkaran–lingkaran kosentrik terdeteksi, artinya hanya lingkaran yang prinsipal dengan titik pusat saja yang akan dideteksi. Gambar 3 memperlihatkan deteksi lingkaran dengan nilai parameter multirad yang berbeda.
Gambar 3. Deteksi lingkaran CHT dengan nilai mulitrad berbeda Nilai parameter Circle Hough Transform yang digunakan untuk mendapatkan lingkaran sideview roda kendaraan adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Nilai Optimal Parameter CHT Parameter Nilai Optimal Gradient Threshold 14 Min Radrange 27 Max Radrange 100 Radius to LM 30 Multirad 0,98
Nilai  optimal  parameter  diatas  digunakan  untuk  mendapatkan  lingkaran  roda  pada sideview kendaraan.  Gambar  4 memperlihatkan deteksi lingkaran roda dengan nilai optimal parameter CHT.
Gambar 4. Deteksi Lingkaran Roda pada sideview kendaraan dengan CHT Selanjutnya  tahapan  normalisasi,  ini  dilakukan  setelah  lingkaran  citra  didapatkan,  dalam  hal  ini  ukuran  citra lingkaran  yang  beragam,  akan  dirubah  menjadi  berukuran  80×80  piksel,  sebelumnya  citra  lingkaran  dikelompokan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 427-434 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
menjadi roda dan bukan roda secara manual untuk proses klasifikasi dengan SVM. Gambar 5 menunjukan citra roda dan bukan roda.

## Gambar 5 Labelisasi Roda dan Bukan Roda
Tahapan selanjutnya adalah klasifikasi dengan SVM. Pada tahapan ini akan diujicobakan menggunakan kernel RBF ( Radial Basis Function ) untuk menguji penggunaan langsung yaitu fungsi kernel digunakan sebagai fungsi basis dari model machine learning dan penggunaan kernel tidak langsung yaitu melalui kernel trick, yang merepresentasikan suatu model kedalam representasi dual yang mengandung inner product dari fungsi pemetaan, dicobakan penggunaan kernel linear regression.
Data Ban dan NonBan yang didapatkan dari tahapan normalisasi berjumlah 713 citra akan dibagi menjadi 3 bagian yaitu Data Latih sejumlah 534 Citra (75%), Data Validasi sebanyak 99 citra (13,88%) dan Data Uji sebanyak 80 citra (11,2%).
Pada Tahapan ini dilakukan pelatihan terlebih dahulu terhadap Data Latih dan Data Validasi, hasil akurasi Data latih yang didapatkan adalah 94,76% dan akurasi validasi adalah 86,7%, Gambar 6 memperlihatkan grafik perbandingan Data Latih dengan Data Validasi.
Gambar 6. Grafik perbandingan akurasi Data Latih dan Data Validasi
Gambar diatas memperlihatkan  akurasi dari prediksi Ban dan NonBan yang benar dari  Data  Latih dan Data Validasi dengan epoch sebanyak 50. Sedangkan untuk Data Testing didapatkan akurasi sebesar 67,6%.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 427-434 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 7. Grafik ketepatan target prediksi.
Gambar diatas memperlihatkan ketepatan atau akurasi target prediksi terhadap target aktual didapatkan tingkat akurasi sebesar 67,6%. Ini berarti lebih rendah dari akurasi Data latih. Hal ini bisa dikarenakan telah terjadi kesalahan tipe 1 yaitu FP  ( False  Positif )  dimana  Ban  yang  seharusnya  diprediksi  dikenali  sebagai  Ban  akan  tetapi  malah  dikenali  sebagai NonBan. FP yang didapat adalah sebesar 12,5% Selain itu ada telah terjadi juga kesalahan tipe kedua yaitu FN ( False Negatif ) dimana NonBan di kenali sebagai Ban, FN yang didapatkan adalah 20%.

## 4. KESIMPULAN
Deteksi lingkaran side view roda kendaraan menggunakan Circle Hough Transform (CHT) berhasil dengan baik 100%. CHT berhasil mendapatkan semua lingkaran roda dari 225 citra kendaraan, sehingga didapatkan 450 citra roda. Walaupun  demikian  CHT  juga  masih  mendapatkan  lingkaran  pada  objek-objek  Non  Roda,  sehingga  lingkaran  harus dikenali  dengan  menggunakan  klasifikasi  SVM.  Citra  lingkaran  yang  didapatkan  berukuran  beragam,  sehingga diperlukan normalisasi atau resize , sehingga citra yang dijadikan masukan ke tahap klasifikasi dengan SVM memiliki ukuran yang seragam yaitu 80x80.  Kemudian citra lingkaran akan diberikan label, yaitu Roda dan Non Roda.
Pada Tahapan SVM citra lingkaran dibagi 3 yaitu 713 citra akan dibagi menjadi 3 bagian yaitu Data Latih sejumlah 534 Citra (75%), Data Validasi sebanyak 99 citra (13,88%) dan Data Uji sebanyak 80 citra (11,2%)
Hasil akurasi Data latih yang didapatkan adalah 94,76% dan akurasi validasi adalah 86,7%, sedangkan untuk Data Uji didapatkan sebesar akurasi 67,6%. Ini berarti telah terjadi overfitting yaitu akurasi Data Uji lebih rendah dari akurasi Data latih. Hal ini bisa terjadi karena model terlalu fokus pada data training. Model yang dilatih menangkap noise yang muncul yang seharusnya diabaikan, sehingga prediksi yang dilakukan tidak tepat. Overfitting menyebabkan munculnya kesalahan Tipe 1 maupun kesalahan Tipe 2.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. F. Fung, H. Lee, and M. F. Ercan, “Image processing application in toll collection,” Lect. Notes Eng. Comput. Sci. , no. April 2015, pp. 584– 588, 2006.
[2] M. Hutter and N. Brewer, “Matching 2-D ellipses to 3-D circles with application to vehicle pose identification,” 2009 24th Int. Conf. Image Vis. Comput. New Zealand, IVCNZ 2009 - Conf. Proc. , pp. 153–158, 2009, doi: 10.1109/IVCNZ.2009.5378421.
[3] A. Bhujbal and D. Mane, “A survey on deep learning approaches for vehicle and number plate detection,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 8, no. 12, pp. 1378–1383, 2019.
[4] A. O. Djekoune, K. Messaoudi, and K. Amara, “Incremental circle hough transform: An improved method for circle detection,” Optik (Stuttg). ,

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 427-434 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
vol. 133, pp. 17–31, 2017, doi: 10.1016/j.ijleo.2016.12.064.
[5] V. A. Gunawan  and  L. S. A.  Putra,  “Comparison of American  Sign  Language Use  Identification using  Multi-Class SVM  Classification, Backpropagation  Neural  Network,  K  -  Nearest  Neighbor  and  Naive  Bayes,” Teknik ,  vol.  42,  no.  2,  pp.  137–148,  2021,  doi: 10.14710/teknik.v42i2.36929.
[6] J. Jumadi and D. Sartika, “Pengolahan Citra Digital Untuk Identifikasi Objek Menggunakan Metode Hierarchical Agglomerative Clustering,” vol. 10, no. 2, pp. 148–156, 2021.
[7] A. R. Putri, “Pengolahan Citra Dengan Menggunakan Web Cam Pada Kendaraan Bergerak Di Jalan Raya,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 1, no. 01, pp. 1–6, 2016, doi: 10.29100/jipi.v1i01.18.
[8] B. Sit, M. Iqbal Quraishi, and P. Student, “A Review Paper on Hough Transform and it’s Applications in Image Processing,” Int. J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol. (An ISO , vol. 3297, p. 13, 2007, [Online]. Available: www.ijirset.com.
[9] V. Georgieva, P. Petrov, and A. Mihaylova, “GUI for Circular and Elliptic Objects Detection in Digital Images GUI für kreisförmigen und ellipsenförmigen Objektserkennung in den,” vol. 1, pp. 7–10, 2017.
[10] R. M. Putra, R. D. Puriyanto, K. Uad, and J. Ring, “Sistem Deteksi dan Pelacakan Bola dengan Metode Hough circle Transform Menggunakan Kamera Omnidirectional pada Robot Sepak Bola Beroda,” vol. 3, no. 3, pp. 176–184, 2021, doi: 10.12928/biste.v3i3.4786.
[11] R. A. Rizal, I. S. Girsang, and S. A. Prasetiyo, “Klasifikasi Wajah Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” REMIK (Riset dan E- Jurnal Manaj. Inform. Komputer) , vol. 3, no. 2, p. 1, 2019, doi: 10.33395/remik.v3i2.10080.
[12] H. M and S. M.N, “A Review on Evaluation Metrics for Data Classification Evaluations,” Int. J. Data Min. Knowl. Manag. Process , vol. 5, no. 2, pp. 01–11, 2015, doi: 10.5121/ijdkp.2015.5201.