## Analisis Perbandingan Evaluasi Metode Deep Learning pada Klasifikasi Jenis Kendaraan

## Anggay Luri Pramana
Program StudiTeknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo Jln. Mongonsidi Kav. DPR Sidoklumpuk Sidoarjo luri409.tif@unusida.ac.id

## Abstrak
Pengenalan kendaraan memiliki kompleksitas yang tinggi, permasalahan yang dihadapi saat  melakukan  penelitian  kendaraan  seperti  variasi  jenis  kendaraan,  kondisi  pencahayaan, perspektif,  resolusi,  kualitas  gambar  serta  warna  dan  tekstur  menjadi  faktor  utama. Permasalahan  ini  memerlukan  pendekatan  multidisiplin  ilmu  dengan  kombinasi  teknologi pengolahan citra, machine learning, dan pengenalan pola. Pendekatan inovatif dan penelitian secara  konsisten  penting  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem  serta  mencoba  segala  model arsitektur deep learning yang telah dikembangkan.
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan Model Neural Network untuk klasifikasi kendaraan  kelas  1  hingga  kelas  5  berdasarkan  jenis  klasifikasi  pada  jalan  tol.  Model  yang dibandingkan  dalam  penelitian  ini  adalah  Convolutional  Neural  Network,  ResNet50,  dan VGG16. Model akan diuji dengan gambar masukan seluruh bagian kendaraan setelah itu gambar masukan diubah ukurannya menjadi 224x224 untuk setiap gambar masukan. Skenario dilakukan dengan menggunakan 75 epoch pada setiap model dengan total 500 data untuk setiap kelompok dan setiap kelompok. Persentase data latih dengan data uji adalah 80% data latih dan 20% data uji. Jumlah kelompok kelas ada 5 yaitu Kelompok 1, Kelompok 2, Kelompok 3, Kelompok 4, dan Kelompok 5.
Model  VGG16  mendapatkan  akurasi  tertinggi  dengan  akurasi  91%,  Convolutional Neural  Network  84%  dan  ResNet50  mendapatkan  akurasi  74%.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan  efektivitas  model  VGG16  lebih  tinggi  terhadap  CNN  dan  ResNet50.  Dengan demikian penelitian ini dapat memberikan persepsi yang berguna untuk penelitian selanjutnya guna  meningkatkan  pengambilan  gambar  dengan  kamera  yang  lebih  berkualitas  guna meningkatkan sistem transportasi cerdas.
Kata  kunci— Convolutional  Neural  Network,  Deep  learning,  ResNet50,  VG16,  Smart Transportation System

## Abstract
Vehicle  recognition  has  high  complexity,  and  problems  that  arise  when  conducting vehicle research such as variations in vehicle type, lighting conditions, perspective, resolution, image  quality,  and  color  and  texture  are  the  main  factors.  This  problem  requires  a multidisciplinary  approach  with  a  combination  of  image  processing  technology,  machine learning, and pattern recognition. Innovative approaches and research are consistently important to improve system performance as well as trying out all the deep learning architecture models that have been developed.
This research  aims  to  compare  Neural  Network Models for  class 1  to  class 5 vehicle classification  based  on  the  type  of  classification  on  toll  roads.  The  models  compared  in  this research are Convolutional Neural Network, ResNet50, and VGG16.  The model will be tested with input images of all parts of the vehicle after which the input images are resized to 224x224 for each input image. The scenario was carried out using 75 epochs in each model with a total of
500 data for each group and each group. The percentage of training data and test data is 80% training data and 20% test data. There are 5 class groups, namely Group 1, Group 2, Group 3, Group 4, Group 5.
The VGG16 model got the highest accuracy with 91% accuracy, Convolutional Neural Network 84% and ResNet50 got 74% accuracy. The results obtained show that the effectiveness of the VGG16 model is higher against CNN and ResNet50. Thus, this research can provide useful perceptions  for  further  research  to  improve  image  capture  with  higher-quality  cameras  to improve intelligent transportation systems.
Keywords— Convolutional  Neural  Network,  Deep  learning,  ResNet50,  VG16,  Smart Transportation System

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi adalah perpindahan orang atau barang dari suatu tempat ke tempat lain  dengan  menggunakan  kendaraan  yang  digerakkan  oleh  manusia  atau  mesin. Transportasi  digunakan  untuk  memudahkan  masyarakat  dalam  melakukan  aktivitas sehari-hari. Transportasi sendiri terbagi menjadi 3 yaitu, darat, udara dan air. Transportasi di  Indonesia  pada  sektor  darat  mempunyai  jenis  kelas  kendaraan  yang  beragam khususnya pada jalan tol (Pramana et al., 2020). berdasarkan informasi yang dikutip dari situs  Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat.  Jenis  kendaraan  dibagi menjadi 5 kategori yaitu golongan 1 hingga golongan 5.
Di era teknologi saat ini, banyak inovasi di bidang teknologi yang dikembangkan dalam  bidang  sistem  transportasi.  Klasifikasi  kendaraan  menggunakan  pemrosesan gambar  dan  visi  komputer  memberikan  kemudahan  transportasi.  Perasaan  nyaman  di jalan padat sehingga dapat menghitung kendaraan masuk dan keluar (Aug et al., 2015). Intelligent Vehicles Symposium IEEE adalah forum teknis tahunan besar yang disponsori oleh IEEE Intelligent Transportation Systems Society (ITSS), yang mempertemukan para peneliti  dan  praktisi  di  seluruh  dunia  untuk  berbagi  kemajuan  terkini  dalam  teori  dan teknologi  terkait smart  transportation. Pada  penelitian  tahun  2017  dilakukan  dengan menggunakan  metode  CNN  untuk  klasifikasi  kendaraan  (Chen  et  al.,  2017)  dan  juga dilakukan klasifikasi kendaraan dengan menggunakan metode CNN (Huang et al., 2017).
Penelitian  tentang  pengenalan  kendaraan  mendorong  inovasi  dalam  bidang teknologi pengolahan citra, artificial intelligence , dan machine learning . Data yang telah di  kumpulkan  dari  pengenalan  kendaraan  dapat  digunakan  untuk  berbagai  analisa  data dan  identifikasi.  Identifikasi  kendaraan  yang  dilakukan  manual  atau  semi-otomatis menggunakan cara konvensional dengan teknik pengolahan citra, ekstraksi fitur, deteksi atau segmentasi citra. Pada penelitian ini mekanisme identifikasi kendaraan di lakukan dengan  dengan  cara  otomatis  dengan  memanfaatkan  metode deep  learning .  Dalam metode deep learning terdapat feature learning dan fine tuning yang dapat mempelajari pola  dari  kendaraan  secara  bertahap  dari low-level  feature hingga high-level  feature. Dengan  munculnya deep  learning representasi  fitur  yang  kompleks  dari  data  mentah dapat di pelajari tanpa perlu ekstraksi fitur manual.
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan metode yang digunakan untuk data  berupa  gambar.  CNN  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mengenali  objek gambar.  Arsitektur Neural  Network memiliki  kemampuan  jaringan multilayer dengan penurunan  gradien  untuk  mempelajari  pemetaan  nonlinier  berdimensi  tinggi  yang kompleks (Le Callet et al., 2006). CNN memiliki neuron yang memiliki bobot, bias, dan fungsi aktivasi. Secara garis besar CNN memiliki dua tahapan yaitu: Feature Learning
dan Classification . Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan  pengembangan dari multilayer  perceptron (MLP)  dirancang  untuk  mengolah  data  dua  dimensi  dalam bentuk gambar (Le Callet et al., 2006). CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena  kedalaman  jaringannya  tinggi  dan  banyak  diterapkan  pada  data  gambar. Klasifikasi  gambar  dasar  dapat  digunakan  dengan  MLP,  namun  metode  MLP  kurang cocok  karena  tidak  cocok  untuk  menyimpan  informasi  spasial  dari  data  gambar,  dan menganggap setiap piksel merupakan fitur independen memberikan hasil yang buruk.
Klasifikasi  jenis  kendaraan  adalah  tugas  visi  komputer  umum  yang  melibatkan penentuan  kategori  atau  jenis  kendaraan  berdasarkan  gambar  masukan.  Tugas  ini memiliki berbagai penerapan praktis, termasuk pemantauan lalu lintas, pengawasan, dan mengemudi otonom. Convolutional Neural Network (CNN) telah terbukti sangat efektif untuk  tugas  klasifikasi  gambar,  dan  arsitektur  seperti  ResNet50  dan  VGG16  adalah pilihan populer karena kemampuannya mengekstrak fitur kompleks dari gambar. Dalam pendahuluan  ini,  peneliti  akan  mendalami  konsep  klasifikasi  jenis  kendaraan menggunakan CNN, ResNet50, dan VGG16.
CNN adalah kelas deep neural networks yang dirancang khusus untuk memproses data  grid  terstruktur,  seperti  gambar.  Mereka  terdiri  dari  beberapa  lapisan,  termasuk convolutional layers , pooling layers , dan fully connected layers . CNN sangat cocok untuk tugas-tugas seperti klasifikasi gambar karena mereka dapat secara otomatis mempelajari dan  mengekstrak  fitur  yang  relevan  dari  gambar,  sehingga  mengurangi  kebutuhan rekayasa fitur manual. ResNet ( Residual Network ) adalah arsitektur jaringan saraf dalam yang dikenal karena kemampuannya untuk melatih deep neural network secara efektif. ResNet50  adalah  varian  spesifik  yang  mencakup  50  lapisan,  menggunakan residual connections (skip connections) untuk mengatasi masalah gradien yang hilang. Arsitektur ini  telah  menunjukkan  performa  luar  biasa  dalam  berbagai  tugas  klasifikasi  gambar, termasuk klasifikasi  jenis  kendaraan.  VGG  ( Visual Geometry Group )  adalah arsitektur jaringan  saraf  konvolusional  dalam  lainnya  yang  menjadi  runner-up  dalam ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) pada tahun 2014. VGG16 adalah varian dari arsitektur VGG yang terdiri dari 16 lapisan bobot, termasuk 13 convolutional layers dan  3 fully  connected  layers .  VGG16  dikenal  karena  kesederhanaan  dan kemudahan pemahamannya (Naveen & Diwan, 2021).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengambilan Data
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  membagi  menjadi  kategori  data  yang berisikan  pengelompokkan  setiap  kelasnya.  Teknik  pengambilan  sampel  dijelaskan mengenai pemisahan presentase data training , data validasi, dan data testing.
Gambar 1. Daftar kelas setiap golongan

## 2.1.1 Kategori Data
Jumlah dataset sebanyak 500 data dengan masing-masing kelas 100 data. Kelas atau labelnya terbagi menjadi 5 yaitu  golongan 1, golongan 2, golongan 3, golongan 4 dan golongan 5. Pembagian setiap kelas dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.1.2 Teknik Pengambilan Sampel
Pemisahan  kumpulan  data  yang  terdiri  dari  500  gambar  menjadi  kumpulan pelatihan 80% dan kumpulan pengujian 20% untuk pra pemrosesan gambar melibatkan pembagian data menjadi dua sub kumpulan. Proses dimulai dengan mengacak urutan 500 gambar secara acak. Langkah ini memastikan bahwa gambar berada dalam urutan acak. Setelah itu besar kecilnya set pelatihan dan pengujian ditentukan berdasarkan rasio 80 – 20. Pada 80% set pelatihan dan 20% :
a. Training set size : 0,80 x 500 = 400 gambar
b. Testing set size : 0,20 x 500 = 100 gambar
Setelah itu ambil 400 gambar pertama dari data set secara acak sebagai training set. Ini akan digunakan untuk preprocessing dan training model. Kemudian mengambil 100 gambar sisanya sebagai testing set , yang akan digunakan untuk mengetahui performa model setelah pra pemrosesan dan pelatihan.

## 2.2 Convolutional Neural Network
Pertama,  gambar  masukan  direpresentasikan  sebagai  nilai  piksel.  Pada  gambar grayscale , setiap piksel memiliki satu nilai intensitas. Sedangkan pada gambar berwarna (RGB), setiap piksel  biasanya memiliki tiga nilai  (Merah, Hijau, dan  Biru). Kemudian filter atau kernel berupa  kotak  kecil  berisi  bobot-bobot  yang  bisa  dipelajari  serta direpresentasikan  sebagai grid .  Selama  operasi  konvolusi, filter ini  melintasi  gambar masukan (Khagi & Kwon, 2021). Selanjutnya dilakukan langkah konvolusi pada setiap posisi penempatan filter pada gambar masukan, dilakukan operasi konvolusi. Operasi ini melibatkan mengalikan nilai filter berdasarkan elemen dengan nilai yang sesuai di patch gambar masukan(Pang et al., 2018).
Kemudian dilakukan perkalian setiap elemen piksel, hasilnya dijumlahkan hingga menghasilkan nilai tunggal. Nilai ini mewakili keluaran konvolusi pada posisi tersebut.
Setelah dilakukan perhitungan konvolusi maka dilakukan langkah Stride . Filter bergerak melintasi gambar dengan ukuran langkah tertentu  yang dikenal dengan stride (Wani et al., 2021). Langkah tersebut menentukan seberapa banyak filter menggeser posisi pada setiap  langkah.  Langkah  yang  lebih  besar  mengurangi  dimensi  spasial  dari  keluaran feature map.
Convolutional  Layer .  Konvolusi  berbentuk  kernel  3x3  atau  5x5  yang  akan bergeser ke seluruh matriks dengan operasi dot product .  Rumus umum proses konvolusi sebagai berikut :
(𝐼 ∗ 𝐾)(𝑥, 𝑦) = ∑𝑖 = −2𝑚2𝑚∑𝑗 = −2𝑛2𝑛𝐼(𝑥 + 𝑖 ⋅ 𝑆, 𝑦 + 𝑗 ⋅ 𝑆) ⋅ 𝐾(𝑖, 𝑗) (1)
Keterangan :
(I)(x, y) = Nilai piksel pada posisi (x,y) pada citra input ( input image ). K(i, j) = Nilai kernel atau filter pada posisi (i,j). (x, y) = Posisi piksel pada citra output . i dan j = Indeks yang mengiterasi elemen-elemen kernel. S = Langkah ( stride ), yang menentukan seberapa jauh langkah konvolusi m dan n
= Parameter yang menentukan jangkauan indeks kernel
Berikutnya  adalah langkah padding yang mengacu pada penambahan baris  dan kolom  tambahan  nol  (atau  nilai  lain)  di  sekitar  gambar  masukan. Padding dapat membantu mengontrol dimensi spasial dari peta fitur keluaran (Alrasheedi et al., 2023). Setelah padding selesai,  langkah  selanjutnya  adalah activation  function ,  sebuah  fungsi aktivasi ReLu atau bisa juga fungsi lain seperti sigmoid atau tanh diterapkan untuk data yang bersifat non-linier.
Gambar  2  menunjukkan  arsitektur  Neural  Network  yang  diusulkan.  Ukuran masukannya adalah 224 x 224 x 1 dan gambar memiliki satu channel yaitu skala abu-abu. Lapisan  konvolusi  pertama  menggunakan  32  kernel  3x3.  Lapisan  konvolusi  kedua menggunakan 64 kernel 3x3. Setelah konvolusi akan dilanjutkan ke layer max pooling ukuran 2x2. Setelah menemukan nilai tertinggi menggunakan max pooling , dilanjutkan dengan dropout .  Langkah  ini  dilakukan  agar dataset pelatihan  tidak  mengalami overfitting .  Proses  terakhir fully  connected dengan  5,  karena output yang  digunakan adalah 5 kelas.
Pada setiap layar konvolusi terdapat hidden layer dan activation function ReLu . Aktifasi ReLu berfungsi dapat juga mengurangi overfitting yang terjadi. ReLu mengubah semua nilai negative menjadi nol sehingga meningkatkan efisiensi kinerja model untuk
menangani  informasi.  Serta ReLu dapat  mengatasi  masalah vanishing  gradient karena gradient dari ReLu adalah konstan 1 untuk nilai positif. Vanishing gradient bisa terjadi karena saat inisialisasi bobot awal sangat kecil atau sangat besar.
Gambar 2. Arsitektur CNN

## 2.3 Pre processing
Tahap preprocessing dilakukan  untuk  mendapatkan  objek  kendaraan  agar mempermudah pada saat training CNN. Tahapan deteksi dilakukan  antara lain deteksi kendaraan, cropping ,  dan  merubah  gambar  ke  dalam  1  channel  warna grayscale .  Alur preprocessing dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar  kendaraan  dikumpulkan  dari  kelompok  1  hingga  kelompok  5  dengan ukuran dan pola yang beragam dan representatif. Setiap kelompok akan diberikan label kelas yang sesuai untuk dijadikan data latih. Setelah dataset diberi label, format gambar standar yang digunakan adalah JPG. Setelah itu akan dilakukan normalisasi pada dataset dengan  mengubah  rentang  nilai  piksel  dari  0  –  255  menjadi  1  saluran  sehingga  dapat membantu  meningkatkan  stabilitas  pelatihan  dan  konvergensi  model.  kemudian dilakukan langkah resize menjadi 224 x 224 untuk kebutuhan training dan testing dengan ukuran urut tersebut.
Setelah itu dilakukan Image Generator dengan tujuan untuk membuat versi varian gambar pada dataset . Ini dapat mencakup perubahan seperti rotasi, pergeseran, flip , zoom , dan perubahan warna. dan juga menggunakan augmentasi data dapat membantu model untuk lebih memahami variasi dalam kumpulan data dan meningkatkan generalisasi. Pada generator gambar, Image Augmented digunakan di perpustakaan keras seperti Sequential RandomFlip='horizontal', RandomRotation=0,1, RandomZoom=0,1, dan
Rescalling =1./255 (Kumar et al., 2022).
Gambar 3. Tahap Preprocessing

## 2.4 Model
CNN adalah kelas deep neural networks yang dirancang khusus untuk memproses data grid terstruktur,  seperti  gambar.  Mereka  terdiri  dari  beberapa  lapisan,  termasuk convolutional layers , pooling layers , dan fully connected layers . CNN sangat cocok untuk tugas-tugas seperti klasifikasi gambar karena mereka dapat secara otomatis mempelajari dan  mengekstrak  fitur  yang  relevan  dari  gambar,  sehingga  mengurangi  kebutuhan rekayasa fitur manual.
ResNet ( Residual Network ) adalah arsitektur jaringan saraf dalam  yang dikenal karena  kemampuannya  untuk  melatih deep  neural  network secara  efektif.  ResNet50 adalah  varian  spesifik  yang  mencakup  50  lapisan,  menggunakan residual  connections (skip  connections) untuk  mengatasi  masalah  gradien  yang  hilang.  Arsitektur  ini  telah menunjukkan  performa  luar  biasa  dalam  berbagai  tugas  klasifikasi  gambar,  termasuk klasifikasi jenis kendaraan.
VGG  ( Visual  Geometry  Group )  adalah  arsitektur  jaringan  saraf  konvolusional dalam lainnya yang menjadi runner-up dalam ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) pada tahun 2014. VGG16 adalah varian dari arsitektur VGG yang terdiri  dari  16  lapisan  bobot,  termasuk  13 convolutional  layers dan  3 fully  connected layers . VGG16 dikenal karena kesederhanaan dan kemudahan pemahamannya (Naveen & Diwan, 2021).
Konfigurasi  model  mengacu  pada  pilihan  dan  pengaturan  yang  dibuat  saat merancang  dan  menyiapkan  arsitektur  jaringan  saraf.  Konfigurasi  model  yang  tepat sangat penting karena berdampak langsung pada performa, perilaku, dan efisiensi model pembelajaran mendalam.
2.4.1 Adam Optimize r Adam  optimizer digunakan  pada  model  yang  dilatih  sehingga  pengoptimal bertanggung jawab untuk mengelola bagaimana bobot model diperbarui selama pelatihan berdasarkan loss function. Adapun Rumus adam optimizer sebagai berikut :
𝑚𝑡 = 𝛽1 ⋅ 𝑚𝑡 − 1 + (1 − 𝛽1) ⋅ 𝑔𝑡 (2)
Keterangan : mt = Nilai momentum pada iterasi ke-t β1 = Koefisien untuk momentum, sering kali memiliki nilai yang mendekati
mt − 1 = Nilai momentum pada iterasi sebelumnya
gt
= Gradien dari loss function terhadap parameter yang dioptimalkan

## 2.4.2 Adaptive Moment Estimation
Adalah  pengoptimal  yang  umum  digunakan  dan  sering  kali  bekerja  dengan  baik secara  empiris.  Ini  menggabungkan  beberapa  konsep  dari  optimasi  SGD (Stochastic Gradient  Descent) dengan  momentum  (Kumar  et  al.,  2022).  Langkah  pembaruan pengoptimal  Adam  untuk  setiap  parameter  θ  pada  langkah  waktu t .  Adapun  rumus adaptive moment estimation sebagai berikut.
𝑣𝑡 = 𝛽2 ⋅ 𝑣𝑡 − 1 + (1 − 𝛽2) ⋅ (𝑔𝑡2) (3) Keterangan : vt = Nilai momentum kuadrat gradien pada iterasi ke-t.
β2 = Koefisien untuk momentum kuadrat gradien
vt − 1 =Nilai momentum kuadrat gradien pada iterasi sebelumnya
gt2 = Kuadrat dari gradien pada iterasi ke-t.

## 2.4.3 Loss Function
Loss function digunakan dalam masalah klasifikasi multiple class dengan mengukur perbedaan antara probabilitas kelas yang diprediksi dan label kelas sebenarnya. Rumus perhitungan loss function sebagai berikut:
𝐶𝐶𝐸 = −∑(𝑦𝑖 ⋅ 𝑙𝑜𝑔(𝑦^𝑖))) (4)

## Keterangan :
𝑦𝑖 = Nilai sebenarnya ( true value ) dari kelas ke-i.
𝑦^𝑖 = Probabilitas prediksi untuk kelas ke-iii yang dihasilkan oleh model.
∑ = Simbol penjumlahan, yang menjumlahkan nilai untuk semua kelas.
Loss Function , juga dikenal sebagai a cost function or objective function , adalah fungsi matematika yang mengukur perbedaan antara keluaran yang diprediksi dan target sebenarnya untuk masukan tertentu dalam tugas machine learning (Yessou et al., 2020). Tujuan selama pelatihan adalah untuk meminimalkan loss function ini, karena fungsi ini sebagai ukuran seberapa baik performa model yang dilatih.
Evaluation metrics adalah metrik yang digunakan dalam deep learning , terutama untuk  tugas  klasifikasi.  Tugasnya  mengukur  proporsi instance yang  diklasifikasikan dengan  benar  dalam  kumpulan  data,  memberikan  cara  mudah  untuk  menilai  kinerja model secara keseluruhan (Hicham et al., 2018).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang  digunakan  dibagi  menjadi  2  bagian  sebelum  dilakukan  pelatihan, yaitu dataset pelatihan dan dataset pengujian untuk prediksi tipe grup. Dataset sebanyak 500 dibagi menjadi 80% sebagai pelatihan dan 20% sebagai pengujian. Proses pelatihan dan  pengujian  dilakukan  menggunakan  CNN,  VGG16  dan  Resnet50  dalam  75  epoch dengan. Skenario dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan nilai akurasi pada masing- masing metode.

## 3.1 Model CNN
Pada tabel 1 proses pelatihan model CNN pada epoch ke-75 dengan batch 13 per epoch membutuhkan waktu 9s 663ms/langkah untuk menyelesaikan setiap batch selama proses  pelatihan.  Hasil  pengujian  kinerja  model  CNN  adalah Training  Loss 0,099, Training Accuracy 0,9575, Validation Loss 0,52 dan Validation Accuracy 0,82. Hal ini menunjukkan Model CNN mencapai akurasi pelatihan yang tinggi sebesar 0,9575, bahwa model tersebut belajar mengklasifikasikan jenis kendaraan secara efektif pada kumpulan data pelatihan.
Training  Loss 0,0999  menunjukkan  bahwa  prediksi  model  sebenarnya  sangat cocok dengan jenis kendaraan dalam kumpulan data pelatihan. Accuracy Validation 0,82 mewakili  kemampuan  model  untuk  menggeneralisasi  data  baru  yang  belum  terlihat. Accuracy 0,82 pada set
Tabel 1 . Akurasi pada epoch ke 75
Validasi  merupakan  tanda  positif,  yang  menunjukkan  bahwa  model  memiliki performa cukup baik pada data yang tidak ditemukan selama pelatihan. Loss Validation 0,5278 memberikan wawasan tentang performa generalisasi model. Loss Validation yang lebih rendah menunjukkan generalisasi yang lebih baik.
Epoch   batch/epoch step Loss (%) Accuracy (%) val_loss (%) val_accuracy (%) CNN 75 13 9s 663ms 0,09 0,95 0,52 0,82 Resnet50 75 13 16s 1s 0,73 0,71 0,7 0,74 VGG16 75 13 29s 2s 0,14 0,93 0,25 0,91
Secara  keseluruhan,  hasil  yang  dibagikan  menunjukkan  bahwa  model  CNN bekerja secara efektif dan menunjukkan kinerja yang wajar untuk tugas klasifikasi jenis kendaraan  (Padilla  et  al.,  2020).  Model  CNN  menganalisis  kesalahan  klasifikasi, menyelidiki potensi sumber kesalahan, dan mempertimbangkan teknik interpretasi model untuk mendapatkan lebih banyak wawasan tentang perilaku model yang digunakan.

## 3.2 Model ResNet50
Pada  tabel  1,  proses  pelatihan  model  ResNet50  pada epoch ke-75  dengan  13 batch per epoch membutuhkan waktu 16s 1s/langkah untuk menyelesaikan setiap batch selama  proses  pelatihan.  Hasil  pengujian  kinerja  model  CNN  adalah Training  Loss 0,7317, Training Accuracy 0.71, Validation Loss 0,7074 dan Validation Accuracy 0,74. Hal ini menunjukkan Model ResNet50 belajar dari data pelatihan, namun mungkin masih ada  ruang  untuk  perbaikan.  Akurasi  validasi  sebesar  0,74  menunjukkan  bahwa  model melakukan  generalisasi  dengan  cukup  baik  terhadap  validasi  data  yang  tidak  terlihat, namun  akurasi  yang  diperoleh  ResNet50  pada epoch ke-75  tidak  sebaik  CNN  dengan akurasi 0,9575.
Ukuran kumpulan data sebesar 500 relatif kecil untuk model ResNet50, sehingga melatih  jaringan  neural  dalam  secara  efektif  dapat  menjadi  tantangan  tersendiri. Perbaikan  yang  berpotensi  meningkatkan  performa  model  seperti Hyperparameter Tuning dengan cara menentukan kecepatan pembelajaran, batchsize , dan jumlah epoch untuk  menemukan  pengaturan  optimal  pada  kumpulan  data  serta  Menerapkan  teknik augmentasi data untuk meningkatkan ukuran dan keragaman kumpulan data pelatihan.

## 3.3 Model VGG16
Pada tabel 1, proses pelatihan model VGG16 pada epoch ke-75 dengan 13 batch per epoch membutuhkan waktu 29s 2s/langkah untuk menyelesaikan setiap batch selama proses  pelatihan.  Hasil  pengujian  kinerja  model  CNN  adalah Training  Loss 0,1482, Training Accuracy 0,9300, Validation Loss 0,2523 dan Validation Accuracy 0,9100.
Model  VGG16  tampaknya  bekerja  dengan  baik  dalam  tugas  klasifikasi  jenis kendaraan. Akurasi pelatihan sebesar 93,00% menunjukkan bahwa model telah belajar secara efektif dari data pelatihan, dan Training Loss sebesar 0,1482 menunjukkan bahwa model  meminimalkan  kesalahan  prediksi.  Akurasi  VGG16  pada epoch ke-75 menunjukkan hasil sebesar 0,93, sehingga hampir menyamai akurasi CNN yang sebesar 0,9 akurasi VGG16 terbaik dari CNN dan ResNet50 untuk mengenali jenis kendaraan.
Akurasi  validasi  sebesar  91,00%  dan  kerugian  validasi  sebesar  0,2523 menunjukkan bahwa model dapat menggeneralisasi dengan baik terhadap data yang tidak terlihat,  karena  model  ini  mempertahankan  akurasi  yang  tinggi  pada  kumpulan  data validasi.
Ukuran  kumpulan  data  sebanyak  500  sampel  relatif  kecil  dibandingkan  model VGG16, namun model mencapai hasil yang baik, yang menunjukkan efektivitas VGG16 sebagai classifier jenis  kendaraan.  Untuk  meningkatkan  performa  model  VGG16 tentunya  terdapat  banyak  variasi  teknik  yaitu hyperparameter , data  augmented ,  atau penggunaan dataset yang  lebih  besar  jika  tersedia.  Selain  itu,  penting  untuk mempertimbangkan  potensi overfitting dan  mempertimbangkan trade-off antara kompleksitas model dan ukuran kumpulan data.

## 3.4 Model Validation
Gambar 4  menunjukkan grafik train dan validation loss sebagai  model terbaik. Grafik training  loss sebagai  model  terbaik  karena  menunjukkan  tren  penurunan  yang stabil seiring dengan meningkatnya akurasi selama proses pelatihan. Hal ini menunjukkan bahwa model yang diusulkan secara konsisten mempelajari pola dalam data pelatihan dan meminimalkan  kesalahan  prediksi.  grafik loss  validation juga  menunjukkan  tren penurunan  yang  stabil  atau  konsisten  selama  pelatihan  pada  data  pelatihan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  dapat  menggeneralisasi  dengan data  validation yang  baik, yang belum pernah di training sebelumnya.
Di  CNN,  grafik loss  validation mengalami  penurunan  drastis  setelah epoch 6, namun tetap konstan mendekati grafik train loss . Perbedaan kecil antara grafik train loss dan grafik validation loss menunjukkan bahwa model tidak mengalami overfitting pada data pelatihan dan dapat melakukan generalisasi dengan baik pada data baru. Grafik yang ideal akan menunjukkan tren penurunan yang stabil baik untuk training loss maupun loss value , dengan perbedaan nilai yang kecil di antara keduanya. Hal ini menunjukkan bahwa model  telah  belajar  secara  efektif,  tidak overfitting ,  dan  dapat  melakukan  generalisasi dengan baik pada data baru.
Akurasi  model  CNN,  ResNet50,  VGG16  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Dimana akurasi pelatihan VGG16 mendapatkan hasil tertinggi dengan 0.91 antara CNN 0.82 dan ResNet50  0.74, serta validation  loss sebesar 0.25  antara ResNet50  0.7 dan CNN 0.52. saat validation loss , VGG16 mendapat hasil terkecil antara CNN 0.52 dan ResNet16 0.7, serta Validation Accuracy VGG16 mendapat nilai lebih tinggi dibandingkan CNN 0.82 dan ResNet 0.74. Jadi pada penelitian ini dengan objek berupa bentuk atau pola kendaraan CNN mendapat hasil 0,95, disusul VGG16 dengan hasil 0,93 dan ResNet50 dengan hasil 0,71.
Tabel 2. Akurasi pada 3 model 3.5 Best Prediction Model Loss
(%) Accuracy (%) Validation Loss (%) Validation Accuracy (%) CNN 0.09 0,95 0,52 0,82 Resnet50 0,73 0,71 0,7 0,74 VGG16 0,14 0,93 0.25 0,91
Gambar 4. Train and Validation Loss Model Validation . (a) CNN Accuracy , (b) CNN Validation Loss , (c)ResNet50 Accuracy ,
(d) ResNet50 Validation Loss , (e) VGG16 Accuracy , (f) VGG16 Validation Loss
Gambar 4a menampilkan akurasi model training CNN lebih tinggi dari akurasi test pada epoch 75. Gambar 4b menunjukkan model loss training CNN lebih rendah dari model loss test pada epoch 75, sehingga untuk model CNN lebih baik akurasi dan loss pada saat training untuk objek kendaraan.  Gambar 4c menampilkan akurasi model test ResNet50 lebih tinggi dari akurasi tarin pada epoch 75. Gambar 4d menunjukkan model loss  test ResNet50  lebih  rendah  dari  model loss  train pada epoch 75,  sehingga  untuk model ResNet50 lebih baik akurasi dan loss pada saat test untuk objek kendaraan. Gambar 4e menampilkan akurasi model training VGG16 lebih tinggi dari akurasi test pada epoch 75. Gambar 4f  menunjukkan model loss training VGG16 lebih rendah dari model loss test pada epoch 75, sehingga untuk model VGG16 lebih baik akurasi dan loss pada saat training untuk objek kendaraan.
Pada  gambar  4a,  4c  dan  4e  model  usulan  CNN,  ResNet50  dan  VGG16,  grafik model validation accuracy menunjukkan bahwa VGG16 dari epoch 1 memiliki akurasi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  CNN  dan  ResNet50,  pada validation  loss grafik menunjukkan  bahwa  dari epoch 1  CNN  mendapatkan error yang  lebih  kecil dibandingkan VGG16 dan ResNet50. VGG16 memiliki peningkatan validation accuracy yang lebih stabil dibandingkan CNN dan ResNet50, untuk val loss , penurunan stabil pada grafik ditunjukkan oleh ResNet50.
Kedalaman dan kompleksitas arsitektur VGG16 memainkan peran penting dalam kemampuannya  menangkap  dan  mempelajari  fitur  dari  gambar  4  atau  data  spasial
(a)
(b) (c) (d) (e) (f)
lainnya.  Jaringan  yang  lebih  dalam  mempunyai  potensi  untuk  mempelajari  fitur  yang lebih kompleks dan abstrak (Aydin et al., 2022), tetapi mungkin juga lebih mahal secara komputasi  dan  lebih  sulit  untuk  dilatih.  terdiri  dari  16  lapisan  konvolusional  dan terhubung sepenuhnya. Hal ini dapat mempermudah pelatihan pada kumpulan data yang lebih kecil atau dengan sumber daya komputasi yang terbatas. Namun, hal ini mungkin lebih rentan terhadap overfitting pada kumpulan data yang sangat besar. ResNet50, bagian dari ResNet50 (Jaringan Residu), lebih dalam dan kompleks. menggunakan skip  connection untuk  mengurangi  masalah gradient  loss ,  membuatnya lebih  mudah  untuk  melatih  jaringan  yang  sangat  dalam  (Nagpal  et  al.,  2022).  Hal  ini membuatnya  lebih  cocok  untuk  kumpulan  data  yang  sangat  besar  dan  tugas  yang memerlukan ekstraksi fitur kompleks. Arsitektur jaringan CNN lebih sederhana daripada ResNet50 dan VGG16 dan VGG16 dan ResNet50 memiliki kemampuan untuk melatih data  yang  besar  (Chilakalapudi  et  al.,  2022)  namun  dalam  evaluasinya  model  CNN mendapatkan overfitting karena gap antara validation  accuracy dan accuracy sebesar 0.13%.  mungkin  inilah  alasan  mengapa  VGG16  mendapatkan  akurasi  lebih  tinggi dibandingkan  ResNet50  dan  CNN.  Gambar  5  menunjukkan  prediksi  jenis  kendaraan dengan 3 model. Pada validasi training di epoch 75 grafik menunjukkan validasi CNN lebih tinggi dari ResNet50 dan VGG16.
Gambar 5. Prediksi Terbaik model CNN, ResNet50, VGG16
Gambar 6. Validation Loss untuk model CNN, ResNet50 and VGG16
Gambar  6  menunjukkan  grafik  CNN  lebih  rendah  dari  ResNet50  dan  VGG16 untuk  validasi loss training di epoch 75.  Banyak  factor  yang  menentukan  CNN  lebih tinggi dari 2 metode yang lain. Factor yang terjadi dikarenakan CNN dapat melakukan training pada dataset yang sedikit.
loss

## 4. KESIMPULAN
1. VGG16  bisa  lebih  baik  daripada Convolutional  Neural  Network (CNN)  atau ResNet50  untuk  klasifikasi  jenis  kendaraan  bergantung  pada  berbagai  faktor, termasuk  kumpulan  data,  kompleksitas  tugas,  dan  sumber  daya  komputasi  yang tersedia.
2. Domain-Specific Features , untuk klasifikasi jenis kendaraan sering kali melibatkan pengenalan  fitur  spesifik  seperti  bentuk  mobil,  lampu  depan  dan  lampu  belakang. Kemudian dapat membuat VGG16 khusus yang dirancang dengan arsitektur jaringan yang mempertimbangkan Domain-Specific Features .
3. Model  Size ,  model  pelatihan  seperti  VGG16  dan  ResNet50  memiliki  jumlah parameter  yang  relatif  besar.  Dalam  beberapa  kasus,  CNN  khusus  dirancang  agar lebih  ringkas  dengan  tetap  menjaga  atau  bahkan  meningkatkan  akurasi  klasifikasi. Hal ini sangat penting untuk penerapan pada perangkat atau aplikasi dengan sumber daya terbatas yang mengutamakan ukuran model.
4. Mitigating  Overfitting ,  tugas  klasifikasi  jenis  kendaraan  mungkin  memerlukan perbedaan  yang  sangat  jelas  antar  jenis  kendaraan,  yang  dapat  menyebabkan overfitting saat  menggunakan  model  berukuran  besar.  Dengan  merancang  CNN khusus,  VGG16,  dan  ResNet50,  kompleksitas  model  dapat  dikontrol  dan menggunakan teknik seperti regularisasi dan dropout untuk mengurangi overfitting pada kumpulan data tertentu.
5. Transfer Learning , meskipun VGG16 dan ResNet50 dapat disesuaikan untuk tugas tertentu,  melatih  CNN  atau  VGG16  khusus  dari  awal  memungkinkan  inisialisasi jaringan  dengan  bobot  acak.  Pada  klasifikasi  jenis  kendaraan,  hal  ini  dapat menghasilkan model yang lebih disesuaikan dengan tugas klasifikasi jenis kendaraan.

## 5. SARAN
Arsitektur VGG16 perlu disesuaikan agar berfokus pada karakteristik kendaraan yang  paling  relevan,  sehingga  berpotensi  menghasilkan  performa  yang  lebih  baik. klasifikasi jenis kendaraan mungkin memerlukan perbedaan yang sangat jelas antar jenis kendaraan  untuk  menghindari overfitting serta  dapat  menerapkan  Teknik dropout atau regularization pada dataset yang dilatih. Lalu perlu menentukan bobot dengan acak pada saat inisialisasi jaringan dengan menyesuaikan tugas untuk klasifikasi kendaraan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih diberikan kepada semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian  perancangan  pengenalan  jenis  golongan  kendaraan,  serta  seluruh bimbingan,  arahan,  dan  dukungan  yang  telah  diberikan  selama  perancangan  ini berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
Alrasheedi, F., Zhong, X., & Huang, P. C. (2023). Padding Module: Learning the Padding in Deep Neural Networks. IEEE Access .
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3238315
Aug, T. I. P., Jan, T. I. P., Jan, T. I. P., Costa, D., Syn-, T., Jan, T. I. P., Jan, T. I. P., April,
T.  I.  P.,  Salah,  A.,  June,  T.  I.  P.,  &  June,  T.  I.  P.  (2015).  2015  Index  IEEE Transactions on Image Processing Vol. 24. IEEE Transactions on Image Processing , 24 (12), 6092–6143. https://doi.org/10.1109/tip.2015.2506438
Aydin,  I.,  Budak,  G.,  Sefer,  A.,  &  Yapar,  A.  (2022).  CNN-Based  Deep  Learning Architecture  for  Electromagnetic  Imaging  of  Rough  Surface  Profiles. IEEE Transactions on Antennas and Propagation .
https://doi.org/10.1109/TAP.2022.3177493
Chen, Y., Zhu, W., Yao, D., & Zhang, L. (2017). Vehicle type classification based on convolutional neural network. Proceedings - 2017 Chinese Automation Congress, CAC 2017 . https://doi.org/10.1109/CAC.2017.8243078
Chilakalapudi,  H.  P.,  Venkatesan,  R.,  &  Kamatham,  Y.  (2022).  Architecture-based Evaluation  of  VGG16  and  ResNet  Models  for  an  Online  Deep  Learning Environment  for  Medical  Applications. ICISTSD  2022  -  3rd  International Conference on Innovations in Science and Technology for Sustainable Development . https://doi.org/10.1109/ICISTSD55159.2022.10010588
Hicham, B., Ahmed, A., & Mohammed, M. (2018). Vehicle Type Classification Using Convolutional  Neural  Network. Colloquium  in  Information  Science  and Technology, CIST . https://doi.org/10.1109/CIST.2018.8596500
Huang,  C.,  Liang,  B.,  Li,  W.,  &  Han,  S.  (2017).  A  convolutional  neural  network architecture for vehicle logo recognition. Proceedings of 2017 IEEE International Conference on Unmanned Systems, ICUS 2017 .
https://doi.org/10.1109/ICUS.2017.8278355
Khagi, B., & Kwon, G. R. (2021). Convolutional Neural Network-Based Natural Image and MRI Classification Using Gaussian Activated Parametric (GAP) Layer. IEEE Access . https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3093455
Kumar, G. P., Priya, G. S., Dileep, M., Raju, B. E., Shaik, A. R., & Sarman, K. V. S. H. G. (2022). Image Deconvolution using Deep Learning-based Adam Optimizer. 6th International  Conference  on  Electronics,  Communication  and  Aerospace Technology, ICECA 2022 - Proceedings .
https://doi.org/10.1109/ICECA55336.2022.10009073
Le  Callet,  P.,  Viard-Gaudin,  C.,  &  Barba,  D.  (2006).  A  convolutional  neural  network approach  for  objective  video  quality  assessment. IEEE  Transactions  on  Neural Networks . https://doi.org/10.1109/TNN.2006.879766
Nagpal,  P.,  Bhinge,  S.  A.,  &  Shitole,  A.  (2022).  A  Comparative  Analysis  of  ResNet Architectures. 2022  International  Conference  on  Smart  Generation  Computing,
Communication and Networking, SMART GENCON 2022 . https://doi.org/10.1109/SMARTGENCON56628.2022.10083966
Naveen, P., & Diwan, B. (2021). Pre-trained VGG-16 with CNN architecture to classify
X-Rays  images  into  normal  or  pneumonia. 2021  International  Conference  on Emerging Smart Computing and Informatics, ESCI 2021 . https://doi.org/10.1109/ESCI50559.2021.9396997
Padilla, R., Netto, S. L., & Da Silva, E. A. B. (2020). A Survey on Performance Metrics for Object-Detection Algorithms. International Conference on Systems, Signals, and Image Processing . https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145130
Pang, Y., Sun, M., Jiang, X., & Li, X. (2018). Convolution in convolution for network in network. IEEE  Transactions  on  Neural  Networks  and  Learning  Systems . https://doi.org/10.1109/TNNLS.2017.2676130
Pramana,  A.  L.,  Setyati,  E.,  &  Kristian,  Y.  (2020).  MODEL  CNN  LENET  DALAM
PENGENALAN JENIS GOLONGAN KENDARAAN PADA JALAN TOL. Jurnal Teknika . https://doi.org/10.30736/jt.v13i2.469 Wani, T. M., Gunawan, T. S., Qadri, S. A. A., Mansor, H., Arifin, F., & Ahmad, Y. A.
(2021).  Stride  Based  Convolutional  Neural  Network  for  Speech  Emotion Recognition. 2021  IEEE  7th  International  Conference  on  Smart  Instrumentation, Measurement and Applications, ICSIMA 2021 .
https://doi.org/10.1109/ICSIMA50015.2021.9526320
Yessou, H., Sumbul, G., & Demir, B. (2020). A Comparative Study of Deep Learning
Loss Functions for Multi-Label Remote Sensing Image Classification. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) .
https://doi.org/10.1109/IGARSS39084.2020.9323583